当前，制造业正经历前所未有的环境剧变。市场格局、企业内部以及生产现场的外部条件都在快速演变。企业在持续优化质量、成本、交付（QCD）的同时，还必须有效降低碳足迹。
与此同时，打造安全高效的工作场所、加强人才培养、构建人性化工作环境，以及进一步提升工艺流程和设备效率，已成为企业发展的关键诉求。
这种情况下，以运营技术（OT）为核心的制造部门与以信息技术（IT）为核心的管理部门，因目标与特性差异，往往形成隔阂：
- OT部门的核心目标是： 保障生产不停滞、确保产品质量、维护生产安全；而IT部门的核心命题则是： 保护机密信息与个人隐私、实现系统低成本高效运行。
同样，当故障发生时：
- OT部门的首要考量是快速恢复生产；而IT部门则更关注数据安全防护与根除隐患、防止再次发生。
专业术语差异、价值取向分歧、组织架构壁垒... 这些横亘在OT与IT之间的障碍，使得实时数据协同与高效构建数据资产变得困难重重。
NTT DATA凭借数十年深耕制造业的深厚积淀与尖端技术，将OT和IT的数据、管理和策略更好地融合。依托融合了工业物联网(IoT)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud Computing)与人工智能(AI)等前沿技术地智能制造，实现制造系统自感知、自决策、自执行的制造信息系统或模式，赋能客户精准洞察产品从计划、研发、生产、销售到管理的全生命周期动态。
我们致力于为客户构建领先的智慧工厂，全面提升生产效率与企业核心竞争力，并助力实现可持续的绿色发展与环保目标。
智慧工厂特征
连接物理与数字世界
强调通过 IoT 技术将工厂内的设备、传感器、生产线、物料、人员等物理实体全面连接，在数字空间构建“数字孪生”
数据驱动
突出收集、整合和分析来自整个制造价值链（从供应链到生产、物流、质量管理）的海量数据，将数据转化为可行动的洞察。
实现自主优化
目标是利用 AI 和自动化技术，使工厂能够更智能、更灵活、更高效地运行，实现预测性维护、自适应生产、质量自动控制等，最终向“自主工厂”演进。
提升整体价值
聚焦于帮助客户提升生产效率（OEE）、产品质量、供应链韧性、能源效率、安全性，并降低运营成本和风险。
核心技术与能力
通过将ERP和MES等IT领域的数据与工厂内各种设备设备等的OT数据相融合，实现数据的日常监控、变化点的关联、持续的业务改善。从获取不同制造商和不同世代的设备数据，到与IT数据的融合，以及通过DWH和BI工具的可视化、分析、咨询，再加上相关系统的导入、运用支援，提供一站式服务。
- 工业物联网平台： 作为解决方案的基础，提供强大的设备连接、数据采集、边缘计算和数据处理能力。通常会提到其平台的开放性、安全性、可扩展性和对多种工业协议的支持。
- 数据整合与分析： 强调能够整合来自 OT 和 IT 系统的异构数据（如 MES, ERP, SCADA, PLC，传感器数据等），利用大数据平台和 AI/ML 模型进行深度分析。
- AI和与ML： 应用于预测性维护（预测设备故障）、异常检测（实时发现生产或质量异常）、工艺优化、需求预测、视觉检测（AI质检）等场景。
- 数字孪生： 构建工厂、生产线或关键设备的虚拟模型，用于模拟、监控、预测和优化物理实体的运行状态。
- 云平台与边缘计算： 利用混合云或私有云架构，结合边缘计算实现低延迟处理和实时响应。
- 低代码/无代码应用开发：必要时提供工具，让工厂工程师能够快速构建和部署简单的监控或分析应用，加速创新。
关键解决方案领域/应用场景
生产状况可视化
通过数字仪表盘实时展示工厂全局或产线级的 KPI（如 OEE、产量、良品率、停机时间等）。
供应链可视化与优化
优化入出库运输，提高原材料、在制品和成品的透明度，优化库存，提升供应链响应速度。
生产过程自动化
利用数据和 AI进行更精准的需求预测和动态生产排程；优化机器人任务分配和协作，提升自动化水平；利用摄像头实时监控质量，预测不良品产生，进行根本原因分析。
预测性维护
分析设备运行数据，提前预测潜在故障，减少计划外停机，优化维护计划。
能源可视化与优化
监控和分析太阳能、电能的能耗数据及二氧化碳排放量，识别节能机会，优化能源使用。
异常况状及追溯管理
通过实时监控设备，结合自动化诊断快速定位异常问题和位置，并响应问题；利用唯一标识（如RFID· QR Code）实现精准追溯，最大限度降低损失。
网络安全
通过私有5G网络等建立完整的网络安全监控和应急相应机制，确保数据的保密‘安全和可用性。
客户案例
NTT DATA(中国）为Toyota集团旗下的Toyoda Gosei（丰田合成）建造了位于广东·佛山的智能工厂，搭建了一座从无到有的高效环保的标杆工厂。工厂于2023年正式投产，节省人员30%以上，其中间管费用降低80%，预计降低加工费成本30%，每年节省60%用电量。
