经过数十年的应用，工业软件的功能不断细化，在制造企业中覆盖的业务也越来越广，企业应用的信息系统也越来越多。

很多企业往往是为了解决某一个或一类问题，满足某个业务部门或者某个业务流程的需求而建设了一套信息系统，“头痛医头”，缺乏整体规划，导致系统之间功能重叠、边界模糊、数据来源多样等问题。

例如，某制造企业先导入了ERP系统，后来由于生产现场管理不透明，又导入了MES系统，之后由于需要对仓库进行精细化管理，又引入了WMS系统，三个系统都有物料管理功能，由此带来的一些单据需要在不同部门多个系统之中重复录入，同一个数据在不同系统之间多头管理，导致工作效率低、数据不一致等问题。

随着各类信息系统越上越多，功能越来越复杂，因此信息孤岛问题突显，很多数据需从系统中导出、处理、再导入另一系统中，需要到多个系统中进行查询，才能获取有效信息。当数据变更时，不能及时从接收变更的源头系统传递到其它关联系统。因此企业的运营效率不但没有提升，反而下降，投资回报率不高。

部分企业已经意识到此类问题，通过对业务和系统的边界划分，简化数据在不同系统之间的传递过程，实现数据的实时共享，保证数据的准确性，消除信息孤岛，为企业运营和经营分析提供统一、一致的数据源。

因此，企业在做数字化规划时，应明确业务边界和系统功能边界，构建统一的系统集成方案，引入主数据管理系统(MDM)，在实施过程中确保各系统的数据集成和接口统一管理，避免数据断点、接口重复开发等问题。

我们的咨询团队在实践当中，帮助企业对业务流程进行梳理，并结合制造企业的发展战略、管控模式、行业特点、工艺特色，通过现状诊断、需求分析和整体规划，明确企业推进数字化转型和智能制造的目标、制定行动计划和投资预算，确定数字化系统和自动化系统的整体架构、集成方案和实施路线，为企业整体推进智能制造提供支撑。

同时，制造企业必须改变单元系统实施与应用模式，尽量避免软件系统的功能重叠，导致重复投资等问题，使企业投资的数字化系统和自动化产线能够达到预期的成效。

最后，制造企业应当将工业软件的应用与智能装备、数据采集、工厂网络、产线仿真、产线规划、AGV和立体仓库应用等相关技术结合起来，进行智能制造的整体规划，并在整体规划指导下，进行各单元系统的实施；同时，要顺应大数据、云计算、组件化、微服务的潮流，实现企业数字化系统架构升级。