梅赛德斯-奔驰公司和微软公司合作，使汽车生产更加高效，更具弹性和可持续性。借助新的MO数据平台，梅赛德斯-奔驰将其全球约30家乘用车工厂连接到MicrosoftCloud，从而提高其数字生产和供应链的透明度和可预测性。MO数据平台是梅赛德斯-奔驰数字生产生态系统MO的演变，使团队能够更快地识别潜在的供应链瓶颈，并动态确定生产资源的优先级，用于电动和高端车辆。这个统一的数据平台在MicrosoftAzure上进行了标准化，为梅赛德斯-奔驰提供了灵活性和云计算能力，可以在全球范围内运行人工智能（AI）和分析，同时满足跨区域的网络安全和合规性标准。该平台已经可供EMEA的团队使用，并将部署在美国和中国。
梅赛德斯-奔驰集团管理委员会成员JoergBurzer负责生产和供应链管理：“微软与梅赛德斯-奔驰之间的这种新合作伙伴关系将使我们的全球生产网络在地缘政治和宏观经济挑战的时代更加智能、可持续和有弹性。预测和预防生产和物流问题的能力将成为我们全电动化的关键竞争优势。
微软执行副总裁兼首席商务官贾德森·阿尔索夫（JudsonAlthoff）表示：“梅赛德斯-奔驰与微软的合作证明了工业元宇宙的力量。我们正在共同融合物理世界和数字世界，以加速价值创造。梅赛德斯-奔驰可以在微软云中无限模拟和完善制造流程，然后将其引入车间，以提高效率，并在不断变化的不确定性中最大限度地减少对环境的影响。
梅赛德斯-奔驰集团股份公司首席信息官JanBrecht表示：“借助MO数据平台，我们将制造和数据民主化。随着我们迈向%数字化企业，数据正在成为梅赛德斯-奔驰每个人的业务。我们在车间的同事可以访问与生产和管理相关的实时数据。他们能够使用向下钻取仪表板并做出基于数据的决策。
通过统一的数据平台重新定义卓越生产
借助MO数据平台，这家总部位于斯图加特的汽车制造商可以创建其车辆制造流程的虚拟副本，结合来自装配、生产计划、车间物流、供应链和质量管理的见解。在车间运行流程之前，对流程进行虚拟仿真和优化，有助于提高运营效率并节省能源。例如，管理人员可以优化运营模式，以减少生产中的二氧化碳排放。
梅赛德斯-奔驰还在探索将MO数据平台与其他部门的数据源集成，以实现数字反馈循环，从而刺激整个集团的持续学习和创新。
最近开业的梅赛德斯-奔驰柏林数字工厂园区是MO数据平台工程团队的大本营，并将成为MO培训和资格认证中心，用于在全球范围内实施数字方法。
提高供应链弹性和效率
借助新的集中式数据平台，团队可以即时分析和可视化生产数据，以更快地优化生产流程并识别潜在的供应链瓶颈。这样就可以在工厂内部和工厂之间动态分配运营资源，以优先考虑低排放和高端豪华车的制造。
梅赛德斯-奔驰运营物流团队将能够更快地解决供应链瓶颈。他们可以将包括半导体在内的组件的可用性与生产订单进行比较，并根据生产参数（包括运营运行计划）定位这些数据。因此，即使发生供应链挑战，工厂经理也能保持生产运行并确定相关车辆的优先级。
全速迈向全电动未来
MO数据平台将使在单条生产线上保持电动和内燃机车辆的生产变得更加容易，因为市场需求逐渐转向全电动未来。为了解决组件短缺并防止交付延迟，MO数据平台将使团队能够根据有关零件和设备质量的实时数据，根据半导体等组件的可用性探索各种生产场景。预计到年，乘用车生产的生产率将提高20%，并有助于避免计划外停机，并及时和二氧化碳友好的方式安排维护工作。
减少从水和能源使用到废物管理的生态足迹
作为MO数据平台的一部分，梅赛德斯-奔驰已经实施了一种分析工具，以监控和减少其在车辆生产过程中的生态足迹，这是该公司年实现碳中和的雄心壮志的关键里程碑。借助数据分析工具，团队可以跟踪和预测碳排放、能源和水的使用以及废物管理，并在整个生产网络中推广最佳实践。梅赛德斯-奔驰计划到年通过可再生能源满足其70%以上的能源需求，在自己的站点扩大太阳能和风能，并通过电力购买协议，并计划通过在生产中重复使用水来减少35%的用水量。
使数据民主化，以提高员工生产力和分布式团队合作
梅赛德斯-奔驰生产人员可通过任何公司设备（包括平板电脑、智能手机和笔记本电脑）上的自助服务门户访问MO数据平台。它与MicrosoftPowerBI的可视化提供了“所见即所得”的体验，使员工能够成为能够对数据进行建模和关联的数据工作者。Teams对讲机应用程序为员工提供其商务电话上的即时一键通（PTT）通信，无需额外的设备。
借助MO数据平台，56工厂的团队将每日车间会议缩短了30%。此外，他们还确定了优先任务，以便在两分钟内优化生产工作流程，这在引入平台之前需要长达四个小时。从团队主管和流程工程师到车间和工厂经理，我们鼓励员工贡献新的用例，以使用MicrosoftPower平台推动流程创新。
梅赛德斯-奔驰的生产流程软件工程师与全球内部和外部开发人员社区合作，致力于开放式协作。他们使用自由和开源软件（FOSS），包括GitHub来提高软件的质量和交付速度。他们受益于Azure数据湖、Azure数据砖和Azure范围来处理和管理大量数据，并使用其首选的开发框架运行AI和分析。对于软件部署和操作，它们与Azure开发运营配合使用。
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