自疫情發生以來，對于勞動密集型的制造業企業來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業復工復產的重要保障。但在生產經營活動中，必要的溝通、協同、信息互通和反饋指導不可避免，這其中涉及了離散制造的多個部門（銷售、采購、計劃、生產、倉庫、財務等）、多個生產工序以及多個工種。北大信息技術高等研究院智能工廠實驗室利用工業領域企業級數據中臺的優勢，全面整合企業生產經營環節的關鍵數據，并利用數據智能對齊、行業知識圖譜等關鍵技術，實現面向制造業的全流程可溯源的透明管控線上生產鏈，迅速幫助企業集中獲得每一個線下關鍵生產環節的實時進度，并且能夠細化到訂單、生產設備、運行情況等細節，同時根據挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產經營管控的同時，最大化地減少不必要的人員聚集，實現數據中臺的指揮室作用，快速實現復工復產，有效提升生產效能。 擬解決的核心問題： 1、無法在生產環境外遠程下單，下單效率低； 2、工廠遠程管控困難，無法掌握訂單的詳細生產進度，并預測交期，難以面向JIT及時交貨； 3、對生產缺少全維度統計掌握，需要跨系統反復查詢； 4、在線實時分析困難，缺少必要的預測輔助參考； 5、生產環節無法自下而上進行反饋； 6、多源異構數據融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。 預期實施效果： 1、移動端遠程下單，基于混合云架構，實現內外網數據互通； 2、移動端跟單進度，多源異構數據融合，實現生產環節全流程線上實時可見； 3、生產數據實時監控，關鍵指標實時匯總，實現工作進度量化可見； 4、形成線上閉環數據看板，在線輔助指導生產經營； 5、沉淀大數據資產，形成工業領域企業級數據中臺； 6、實現訂單生產智能逾期預警、訂單銷量智能預測、原材料動態庫存優化。