数字化技术分别有哪些，数字化技术特点和优势是什么？

随着企业数字化进程的加速，人工智能、工业互联网、低代码等底层技术正全面重塑企业运营生产体系，推动新的生产要素、研发范式和商业模式的建立。

这个变革过程不仅是对原有制造体系的颠覆，而且会影响各行各业的所有细分行业和产业链价值链的每个环节，为众多领域以更高效率稳住发展动力提供了新的可能。

本文以制造业为例，阐述工业互联网、人工智能、低代码等底层数字化技术对制造业各环节的支持与赋能，希望这次所展现的内容能为大家带来一些新的启示，帮助大家更好地把握数字化转型的要点及路径。

人工智能：从技术突破到应用拓展，AI技术正加速在制造业中的渗透。以深度学习、计算机视觉等为代表的AI技术正加速向制造业渗透，领先的AI能力能成为我国制造业在全球竞争力的重要体现。

曾经制造业的数据分析方法以经典统计学和计算机科学为基础，能够处理的数据量和计算速度都较为有限。引入深度学习等机器学习方法后，制造业企业能够对海量数据进行高效处理分析，并使其产生业务价值。深度学习技术能够将工业数据转化为具备价值的数据资产，随着各类算法的逐渐完善，深度学习技术逐渐成为衡量制造业数字化转型进程的核心技术之一。

计算机视觉是以深度学习为基础的、研究机器如何获取、处理、分析和理解数字图像的技术。对比人眼，计算机视觉具有识别精度高、速度快、效率高、环境适应性好、方便信息集成等优点，目前这类技术已广泛应用于电器制造、汽车、纺织等制造业领域。未来，随着人力成本的不断上升和传感器、电子元器件等工业硬件成本的逐渐下降，机器视觉在制造业中的渗透率将逐步提高。

优势和特点：

• 提高生产效率：人工智能可以自动化执行重复性任务，减少人工干预，从而提高生产效率。
• 提升产品质量：通过计算机视觉等技术，人工智能可以实时监测生产过程，及时发现和纠正质量问题，提升产品质量。
• 优化生产流程：深度学习算法可以分析大量数据，找出生产流程中的瓶颈和优化点，从而优化生产流程，降低成本。
• 实现个性化生产：人工智能可以根据客户需求进行个性化生产，提高客户满意度。
• 促进产业升级：人工智能技术的应用可以推动制造业向高端化、智能化方向发展，促进产业升级。

工业互联网：技术体系支撑下的工业互联网是工业制造业实现全面数字化转型的关键基础设施。

工业互联网是新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物，通过对人、机、物、系统的全面链接，构建起覆盖工业制造业全产业链的全新制造和服务体系，是工业制造业数字化转型的关键综合信息基础设施。

以5G、区块链、边缘计算、数字孪生等技术为代表的新兴数字技术对支撑工业互联网体系架构中的网络、平台和安全的建设以及实现数据优化闭环具有重要作用。

制造业领域中的人、机、物系统的全面连接，离不开具有海量连接、低时延的网络连接技术。5G作为最新一代的蜂窝移动技术，具备海量连接、高可靠、低时延等优势，利用5G无线技术、网络切片技术，以及其他与网络技术融合的5G+时间敏感网络、5G+云等技术，可有效解决不同工业场景的多样性需求。

5G、区块链、边缘计算数字孪生等技术将在更广泛的生产制造场景中实现落地应用

当前，5G赋能工业互联网已经取得了一定的研究及应用成果。在生产制造场景下，5G能够支持AGV等移动机器设备的部署，并在网络架构融合的基础上支持部分设备的远程控制。

企业在部署工业互联网过程中，隐私数据需要上云，因此需要区块链技术解决工业互联网平台中的互信协作及数据安全、数据控制权等问题。通过区块链的加密算法、访问控制、隐私保护、入侵检测等技术，可以实现企业内部各个环节的数据共享、网络加密及访问权限控制等功能。目前，区块链技术在产品质量管理及生产过程追溯等环节已经落地应用，未来随着“区块链+工业互联网”融合研究以及各项标准制度的发展与完善，区块链技术将在工业互联网中持续发挥更大的作用。

一些需要高效计算能力的生产控制场景不支持将数据传输到云端后再进行计算，并且由于生产现场设备之间通信标准的不统一和总线连接的异构，需要将计算资源部署在生产现场附近，以满足这部分业务的高效实时需求。边缘计算技术与工业互联网的融合，能够将工业场景中的计算以及存储分散到工业互联网边缘来降低云端计算和存储的压力，解决云计算模式存在的实时性差、运维成本高、数据安全风险等问题。未来，边缘计算技术的数据安全能力及其协同性、可靠性将进一步提升，边缘计算将成为制造业数字化转型的强大驱动力。

数字孪生为工业互联网智能化部署提供了强大驱动力。数字孪生是物理世界在数字世界的建模映射，起源于新兴信息技术与不同领域技术的融合，其技术基础包括物联网、大数据、机理模型建模、人工智能及云边协同计算等技术。这些数字技术的融合赋予数字孪生系统数据采集、建模分析、高效计算和判断决策等功能，未来，数字孪生与工业互联网的融合将持续完善工业互联网的功能架构，帮助企业实现全方位数据优化闭环。

优势与特点：

• 提高设备利用率：通过 5G、边缘计算等技术，工业互联网可以实现设备的实时监测和远程控制，提高设备利用率。
• 降低维护成本：数字孪生技术可以模拟设备运行状态，提前预测故障，从而降低维护成本。
• 优化供应链管理：区块链技术可以实现供应链信息的透明化和可追溯性，优化供应链管理，降低库存成本。
• 提高生产安全性：工业互联网可以实时监测生产环境和设备状态，及时发现安全隐患，提高生产安全性。
• 促进产业协同：工业互联网可以连接产业链上下游企业，促进产业协同，提高整个产业链的效率。

低代码：可视化开发、模型驱动等特性为企业数字化转型提供高效途径。

低代码的优势特点：

• 低代码平台通过简化应用开发流程，使非专业开发人员也能快速构建出满足业务需求的应用程序。
• 低代码可以和人工智能技术相结合，利用深度学习实现自动化的代码生成和优化，提升开发效率。
• 低代码平台也能与工业互联网紧密融合，借助 5G 的高速传输、区块链的安全保障、边缘计算的实时处理以及数字孪生的虚拟仿真。

这里以国内领先的企业级低代码开发平台“织信Informat”为例。给大家做低代码功能优势的详细介绍。

织信低代码平台作为一款企业级的低代码开发平台，旨在帮助企业快速构建复杂的业务系统。通过提供丰富的功能模块和直观的可视化开发工具，织信低代码平台大幅降低了开发门槛和时间成本，使企业能够灵活高效地构建和部署各类信息管理系统，如 ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、OA（办公自动化）、CRM（客户关系管理）等。织信采用开放式的架构，可以方便的和企业微信、钉钉、飞书等主流的协同办公应用集成。利用 API 脚本等功能也可以很方便的和企业中其它系统（OA、ERP、主数据）对接。

利用织信提供的强大的功能组件，从小型团队到大型企业都可以很快速的利用织信低代码平台快速搭建适合自身业务的信息化系统。

表单设计器：

• 支持多种字段类型，如单行文本、列表选择、日期选择器等。提供高级表单逻辑，如条件显示、数据验证和动态计算。支持多级嵌套和复杂布局，满足各种业务需求。

数据表格：

• 提供灵活的表格视图，支持数据排序、筛选和分页。
• 支持自定义列和复杂的单元格渲染。
• 提供批量操作和导入导出功能，提升数据管理效率。

BPMN流程设计器：

• 基于BPMN 2.0标准，支持复杂业务流程的设计和管理。
• 提供拖拽式流程建模工具，简化流程设计。
• 支持流程监控和优化，确保业务流程的高效运行。

仪表盘：

• 提供多种可视化组件，如图表、指标卡、地图等。支持实时数据更新和交互操作。提供自定义布局和主题，满足个性化展示需求。

组件设计器：

• 支持自定义UI组件的开发和复用。提供丰富的组件库，满足各种应用场景。支持组件的动态配置和事件绑定，提升开发灵活性。

AI助手：

• 集成自然语言处理和机器学习技术，提供智能化的业务建议。
• 支持自动化操作和任务调度，提升工作效率。
• 提供数据分析和预测功能，辅助决策。

脚本支持：

• 支持Javascript脚本编写。
• 提供丰富的API接口，方便与其他系统集成。
• 支持脚本的调试和版本管理，确保代码质量。

图形化编程：

• 通过拖拽和配置的方式，快速实现业务逻辑。提供可视化的流程图和逻辑图，便于理解和维护。支持与其他模块的无缝集成，提升开发效率。

高效开发：

• 可视化的开发工具和丰富的功能模块，显著降低开发时间和成本。
• 支持快速原型设计和迭代开发，提升项目交付速度。
• 提供丰富的模板和示例，帮助用户快速上手。

灵活扩展：

• 支持自定义组件和插件，满足个性化需求。
• 提供开放的API接口，方便与其他系统和服务集成。
• 支持多租户和多语言，满足全球化业务需求。

易于维护：

• 直观的界面和模块化设计，便于系统的维护和升级。
• 提供详细的日志和监控功能，帮助快速定位和解决问题。
• 支持自动化测试和持续集成，确保系统的稳定性和高质量。

企业级性能：

• 经过严格测试和优化，确保系统的高性能和高可用性。
• 提供灵活的部署方案，支持云端和本地部署。
• 提供完善的安全机制，确保数据的安全和隐私。

织信低代码平台广泛应用于各类企业的信息化建设中，特别适用于以下场景：

ERP系统：

• 整合企业资源，优化业务流程，提高运营效率。支持财务、采购、库存、生产等模块的集成和管理。提供实时数据分析和报表，辅助决策。

MES系统：

• 实时监控和管理生产过程，提升生产效率和质量。
• 支持生产计划、工单管理、质量控制等功能。
• 提供设备联网和数据采集，提升生产透明度。

OA系统：

• 简化办公流程，提高协作效率。
• 支持邮件、日历、任务管理等功能。
• 提供移动办公和消息推送，提升办公灵活性。

CRM系统：

• 管理客户关系，提升销售和服务水平。
• 支持客户信息管理、销售跟踪、售后服务等功能。
• 提供客户数据分析和洞察，提升客户满意度。

大数据技术使我们能够处理和分析海量的数据，从而获得有价值的洞察和决策支持。其特点包括数据量大、多样性、高速性和价值密度低。通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求、优化运营流程，并发现新的商业机会。

云计算提供了灵活、可扩展的计算资源，使企业能够根据需求快速部署和扩展应用程序。它具有成本效益高、按需服务、可靠性强等优势，为企业提供了更高效的 IT 基础设施。

物联网是一种将各类设备和物品连接到互联网的技术，可以快速实现设备智能化的监控和管理。其特点包括实时的连接性、数据采集和智能化控制。该技术目前主要应用在智能家居、智能交通、工业自动化等领域。

VR 和 AR 技术可以给用户带来沉浸式体验，能改变人与数字内容的交互方式。目前这块技术主要应用在游戏、教育、培训、营销等领域。

RPA 通过软件机器人自动执行重复性的任务，提高工作效率和准确性。其适用于各种行业的业务流程自动化，如财务、人力资源、客户服务等。

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