工业文明经历的三个阶段

1.人产生知识、人执行知识。主要依靠人的知识积累过程提升质量和生产效率，在运维方式上主要采用TPM全员生产维护方式。这一阶段企业文化起主导作用，并依赖于完善的工业供应体系和交易诚信作为基础，这也解释了为何TPM自主维护在日本推行较为成功的原因。
2.人产生知识，机器执行知识。主要利用数据对问题的发生建模，加速知识积累，这一阶段更体现精益化的管理方式，自动化产线、以及软件的应用，开始降低人对人的依赖。
3.机器产生知识，机器辅助或替代人执行知识。利用新一代信息技术、发现影响生产的隐性问题。这一阶段最典型的特点是从IT到DT的转变，大数据、人工智能、工业互联网技术成为驱动工业转型升级的驱动方式。
　　这一阶段数据驱动变革成为必然因素，对内注重结果导向，利用数据深度分析和解决问题，对外部供应链实现数据赋能，解决供应链不确定性难题，实现产业化驱动的供给能力和供给效率变革。
 
以知识价值驱动的制造业转型模型

　　制造业转型的本质是获得持续盈利的能力，现在和将来都赚钱是每一个企业面临的现实挑战。在新一代信息技术为基础，通常包含两个方向：
　　1.精益生产与智能制造。以有效产出提升（制造效率↑、制造质量↑）、运营费用降低（以确保有效产出为前提的综合成本↓）、库存降低（在保证下有效产出和运营费用目标下的成品、在制品和原材库存↓）三大作业目标为导向，实施数字化、自动化和智能化的制造系统升级，辅以精益管理的业务梳理，以获得持续盈利能力的提升。
　　2.数字运维与工业互联网。工业升级依赖于制造系统稳定性和可靠性的保障，而越是自由度高度约束的智能制造系统，这愈加重要。体现在作业指标上称为可用度提升，表现为MTBF平均故障间隔时间↑，MTTR平均故障修复时间↓。这需要构建与维修业务高度匹配的数字运维系统，以实现更高效的维修和维护作业，同时结合工业互联网诊断分析能力，提升预测性维修诊断的准确性和比重，实现高效、更经济和更绿色的工业数字运维能力构建和优化。
　　备注：智能制造与工业互联网（数字运维），是工业升级的两个面，对于多数的制造业而言，数字运维是工业转型的基础性能力。
 
　　数字运维如何实现缩短平均故障修复时间（MTTR↓）

　　制造业运维首先要关注的是事后故障快速恢复，MTTR是从故障报修到验证关闭全过程管控为基础，利用二维码和人工智能技术的数字运维技术，实现MTTR↓，这包括：
　　1.基于二维码的快速维修响应系统。生产操作人员通过诸如微信小程序和报修APP实现快速报修→维修任务自主分配责任到人→维修人员扫码签到→维修完成并记录维修过程→报修发起人验证关闭。
　　2.维修动态监控与人工智能语音播报系统。报修工单、维修人员去向，设备维护和维修状态通过监控平台即时展示，对新建工单和延时工单，持续语音播报。实现维修实时管理，便于企业管理层精准调控。