《工業(yè)數(shù)字化智能化2030白皮書》

工業(yè)數(shù)字化智能化序言李培根很多人已認(rèn)識到，軟件定義世界，數(shù)據(jù)驅(qū)動未來。工業(yè)數(shù)字化顯然已成為工業(yè)領(lǐng)域的必然選擇。在中國，智能制造、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱潮經(jīng)年不減，很多企業(yè)在數(shù)字化的過程中順利地實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)型升級。但數(shù)字—智能技術(shù)的進(jìn)展似乎超出了我們的想象力，人工智能大模型的出現(xiàn)即是。也就是說，企業(yè)的數(shù)字化（包括智能化，以下同）之路沒有止境，將永遠(yuǎn)在進(jìn)程中。既然如此，就需要不斷地洞察工業(yè)數(shù)字化的趨勢。《工業(yè)數(shù)字化/智能化2030白皮書》（以下簡稱《白皮書》）的問世正當(dāng)其時(shí)。白皮書代表了華為、中國信通院和羅蘭貝格作為全球領(lǐng)先的ICT企業(yè)和高端智庫對工業(yè)數(shù)字化發(fā)展趨的看法。華為是ICT企業(yè)，也是制造企業(yè)，恐怕也正在成為一個(gè)軟件和數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)；華為是中國公司，也是一個(gè)高度國際化的公司；華為是高技術(shù)企業(yè)，又和很多傳統(tǒng)制造業(yè)（如煤礦、油氣、家電、鋼鐵等）有廣泛深入的業(yè)務(wù)聯(lián)系。這些都使其對企業(yè)數(shù)字化有特別的體認(rèn)與心得。中國信通院是ICT領(lǐng)域高端智庫，在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重大戰(zhàn)略、規(guī)劃、政策、標(biāo)準(zhǔn)和測試認(rèn)證等方面發(fā)揮了有力支撐作用，并形成了對行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀、規(guī)律和趨勢的深刻洞察。白皮書分析了當(dāng)前企業(yè)在數(shù)字化過程中經(jīng)常遇到的痛點(diǎn)，如設(shè)備不支持實(shí)時(shí)采集和上傳數(shù)據(jù)、互為煙囪和孤島、工業(yè)軟件系統(tǒng)異構(gòu)、工業(yè)知識封閉等問題。此外，還提供了一些痛點(diǎn)、問題、解決方案及案例——于眾多企業(yè)而言都是可資借鑒的寶貴資料，無論是對當(dāng)前還是未來的數(shù)字化之路。作為一部由企業(yè)推出的白皮書，其客觀中肯的觀點(diǎn)尤其令人稱道。如關(guān)于網(wǎng)絡(luò)，“對于工業(yè)企業(yè)而言，沒有‘最好’的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、只有‘最合適’的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。工業(yè)企業(yè)應(yīng)立足于自身業(yè)務(wù)場景需求，綜合權(quán)衡各技術(shù)的性能特點(diǎn)和成本投入，選擇‘最合適’的技術(shù)路線組合。”當(dāng)然，此白皮書最大的貢獻(xiàn)還是對工業(yè)數(shù)字化的預(yù)測和展望。他們認(rèn)為未來工業(yè)應(yīng)是E的，即虛實(shí)融合、大規(guī)模定制化、靈活適應(yīng)變化、可靠互信、體面工作、自然友好、生態(tài)共榮的。白皮書預(yù)測工業(yè)軟件的上云是大勢所趨。要重新定義工業(yè)軟件的開發(fā)模式和商業(yè)模式，并進(jìn)一步賦能工業(yè)新范式（例如云工廠）的形成，培育全新的數(shù)字工業(yè)生態(tài)。在“工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值化”中提出：向空間維延展，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)從局限于自身內(nèi)部轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)間數(shù)據(jù)協(xié)同、流通與共享；向時(shí)間維延展，工業(yè)企業(yè)不能只局限于產(chǎn)品研制階段的數(shù)據(jù)，還需要追溯已售產(chǎn)品的運(yùn)行態(tài)數(shù)據(jù)。……見解獨(dú)到，精彩紛呈。白皮書不僅深刻地洞察和把握了數(shù)字技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢，而且認(rèn)真分析了工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，如果對博大精深的工業(yè)沒有心存敬畏，恐怕難以有動力去撰寫此白皮書。我也心存敬畏地閱讀此白皮書！中國工程院院士余曉暉《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)：基本實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化，建成現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系。黨的二十大做出推進(jìn)新型工業(yè)化重大戰(zhàn)略部署，提出了到2035年基本實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化的時(shí)間表。當(dāng)前，數(shù)字化正在全面重塑工業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，推動產(chǎn)生新的生產(chǎn)要素、制造體系、研發(fā)范式和組織形態(tài)，是重塑工業(yè)體系、工業(yè)化進(jìn)程和全球工業(yè)格局最大的技術(shù)變量。這個(gè)變革過程也是對原有工業(yè)體系顛覆式重塑的過程，不僅會創(chuàng)造新賽道，而且會改變制造業(yè)的每個(gè)細(xì)分行業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)，在眾多領(lǐng)域帶來真正的換道趕超機(jī)遇。這為我國工業(yè)從源頭打造新優(yōu)勢、另辟蹊徑實(shí)現(xiàn)工業(yè)基礎(chǔ)、核心技術(shù)追趕跨越以及以更高效率穩(wěn)住發(fā)展動力提供了新的可能，是我國工業(yè)實(shí)現(xiàn)由大到強(qiáng)必須把握的歷史性機(jī)遇。我國抓住了信息化革命成熟期的機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)了信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的跨越式發(fā)展，已經(jīng)具備抓住新一輪數(shù)字化變革機(jī)遇的基礎(chǔ)、資源和能力。從這個(gè)角度來看，在推進(jìn)新型工業(yè)化過程中，工業(yè)數(shù)字化需要貫穿到新型工業(yè)化發(fā)展的每個(gè)環(huán)節(jié)，不斷探索信息化和工業(yè)化融合的新方法論、新路徑，升級拓展戰(zhàn)略主線。這一戰(zhàn)略定位與《中國制造2025》關(guān)于“以加快新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合為主線”的發(fā)展思路一脈相承。對企業(yè)而言，工業(yè)數(shù)字化并非錦上添花，而是關(guān)乎企業(yè)生存和發(fā)展的重要問題。當(dāng)前，我們需要幫助企業(yè)解決的核心問題是：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的快速變革中，如何實(shí)現(xiàn)快速感知、敏捷響應(yīng)，以便更好地應(yīng)對市場的不確定性、需求、產(chǎn)品以及競爭者的快速迭代變化，并在實(shí)時(shí)感知和洞察的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)動態(tài)策略優(yōu)化和全局智能決策。拓展工業(yè)數(shù)字化的共性場景并配置關(guān)鍵支撐要素正是解決這些核心問題的重要途徑。領(lǐng)此為建設(shè)工業(yè)數(shù)字化場景的關(guān)鍵支撐包括數(shù)據(jù)、裝備、網(wǎng)絡(luò)和軟件。在數(shù)據(jù)方面，作為新型生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)行業(yè)機(jī)理和知識相結(jié)合，推動智能化發(fā)展，未來數(shù)據(jù)治理與共享流通將成為數(shù)據(jù)要素價(jià)值發(fā)揮的關(guān)鍵。在裝備方面，工業(yè)芯片、智能傳感器、邊緣硬件等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)將進(jìn)一步融入裝備本體，加速裝備功能、性能提升和短板突破。在網(wǎng)絡(luò)方面，5G等先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將進(jìn)一步提升設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率、數(shù)據(jù)互通水平，加速全要素、全產(chǎn)業(yè)、全價(jià)值鏈的深度互聯(lián)。在軟件方面，軟件平臺化、云化趨勢明顯，將變革工業(yè)知識的開發(fā)、封裝、交互和使用方式，將成為智能化的關(guān)鍵中樞。工業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新潛力巨大，前景光明。展望未來，我們對工業(yè)數(shù)字化的認(rèn)識將伴隨實(shí)踐不斷深入，許多新技術(shù)、新模式和新業(yè)態(tài)將不斷涌現(xiàn)，未來可能在資源組織模式、業(yè)務(wù)模式和商業(yè)模式上將形成重大創(chuàng)新重構(gòu)，對工業(yè)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。本報(bào)告全面分析了未來工業(yè)愿景和工業(yè)數(shù)字化的當(dāng)前進(jìn)程，識別了16個(gè)細(xì)分行業(yè)和5組行業(yè)畫像的共性場景，并基于數(shù)據(jù)、裝備、網(wǎng)絡(luò)和軟件要素提出了產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。我們相信，本報(bào)告所展現(xiàn)的實(shí)踐洞察將為產(chǎn)業(yè)界帶來有益啟示，幫助企業(yè)更好地找到數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級的路徑。未來已至，工業(yè)數(shù)字化將改變工業(yè)的面貌，為人類帶來更加美好的生活。中國信息通信研究院院長汪濤工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展的基石，數(shù)字化是行業(yè)騰飛的翅膀。展望2030年，隨著ICT技術(shù)與制造業(yè)的深度融合，未來工業(yè)將向著柔性、智能、定制化和服務(wù)化的方向發(fā)展?；诖?，生產(chǎn)關(guān)系將被重構(gòu)、社會組織形式將被重組、商業(yè)模式也將被不斷創(chuàng)新。未來工業(yè)將把勞動者從重復(fù)性的工作中解放出來，并為人們創(chuàng)造體面、安全、更富創(chuàng)造力和趣味性的工作，還將為人類帶來更舒適的建筑、更便捷的交通、更普惠的教育、更精準(zhǔn)的醫(yī)療，以及更美好的環(huán)境，將人類帶向更美好的明天。在《工業(yè)數(shù)字化/智能化2030白皮書》中，我們憧憬了“IMAGINE”的未來工業(yè)，分析了十六大工業(yè)行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)展和二十個(gè)共性的高價(jià)值工業(yè)數(shù)字化場景，洞悉了工業(yè)裝備數(shù)字化、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接、工業(yè)軟件云化和工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值化的發(fā)展趨勢，并首次提出了“工業(yè)智能體”的解決方案架構(gòu)。華為是從研發(fā)到生產(chǎn)、到銷售、到服務(wù)的全鏈條工業(yè)企業(yè)，從集成產(chǎn)品開發(fā)（IPD）到智能制造、從削足適履到融匯貫通，華為的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路從未停步。華為公司從2015年開始推行智能制造，實(shí)施了設(shè)計(jì)與制造數(shù)字化融合打通、產(chǎn)線自動化/智能化升級和MES系統(tǒng)重構(gòu)。工廠內(nèi)全流程實(shí)現(xiàn)自動化配送，生產(chǎn)線所有關(guān)鍵工位都采用視覺AI質(zhì)檢，投入大量的自動化設(shè)備以及持續(xù)進(jìn)行精益改善，使得平均每年生產(chǎn)效率提升27%。此外，通過全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，華為的產(chǎn)品開發(fā)及試制周期縮短了20%，訂單履行周期縮短了76%，銷售效率和服務(wù)質(zhì)量都得到了有效提升。經(jīng)過若干年的努力，華為成為具備較強(qiáng)數(shù)字化能力的實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)，我們希望能結(jié)合華為的實(shí)踐和能力，去支持和使能廣大工業(yè)企業(yè)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2021年以來，華為本著為行業(yè)找技術(shù)、短鏈條為客戶創(chuàng)造價(jià)值的初心，陸續(xù)成立了煤礦軍團(tuán)、電力數(shù)字化軍團(tuán)、制造行業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)部和油氣系統(tǒng)部，利用華為在5G、云計(jì)算和AI等方面的技術(shù)積累，聚焦工業(yè)場景，探索工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，為客戶創(chuàng)造價(jià)值。2年多來，華為與客戶和合作伙伴一起創(chuàng)建工業(yè)智能體，取得了一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和案例，也集結(jié)于本白皮書中，期望對大家有所借鑒和啟發(fā)。未來已來，時(shí)不我待！華為愿與產(chǎn)業(yè)伙伴一起，為推動工業(yè)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型共同努力、共創(chuàng)共贏。華為常務(wù)董事ICT基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)管理委員會主任企業(yè)總裁摘要回顧過往，自18世紀(jì)中期工業(yè)革命以來，人類邁入工業(yè)社會。在工業(yè)革命的歷次浪潮中，伴隨著人類不斷的發(fā)明創(chuàng)造和管理革新，人們不斷改進(jìn)生產(chǎn)方式、降低成本、提高效率，隨之而來是人們的生活、物質(zhì)、文化、教育等方方面面的改變，人與人、人與社會、人與自然的關(guān)系也得以重塑。站在2023年的今天，工業(yè)的革新仍然是充滿生命力和想象力的議題。而數(shù)字化技術(shù)的迅速發(fā)展，更是為工業(yè)注入了新鮮血液和源源動力。如何通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型撬動更大價(jià)值，成為這個(gè)時(shí)代每一個(gè)工業(yè)企業(yè)的必答題。憧憬未來，白皮書提出IMAGINE作為工業(yè)2030愿景，即虛實(shí)融合（Interactivebetweenphysicalandvirtualworlds）、大規(guī)模定制化（Mass-customization）、靈活適應(yīng)變化（Agilityandadaptiveness）、可靠互信（Guaranteedtrust）、體面工作（Idealjobs）、自然友好（Nature-friendly）、生態(tài)共榮（Ecosystembased）的。而要實(shí)現(xiàn)這些美好的愿景，數(shù)字技術(shù)將會是關(guān)鍵的基礎(chǔ)底座。為了清晰刻畫工業(yè)數(shù)字化的當(dāng)前進(jìn)展，白皮書通過4個(gè)維度、21個(gè)細(xì)項(xiàng)指標(biāo)的工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估模型，以中國工業(yè)企業(yè)為樣本，評估發(fā)現(xiàn)半導(dǎo)體、汽車、航空航天、石油化工行業(yè)整體數(shù)字化水平最高；采礦、建筑材料、輕工、紡織與服裝等行業(yè)相對后。在數(shù)字化指數(shù)的基礎(chǔ)上，我們又一進(jìn)步疊加考慮各行業(yè)的盈利能力，從這兩個(gè)維度出發(fā)，將16個(gè)子行業(yè)劃分為了引領(lǐng)型行業(yè)、敏捷型行業(yè)、前瞻型行業(yè)、謹(jǐn)慎型行業(yè)、沉

穩(wěn)型行業(yè)五組行業(yè)畫像。各組畫像之間的字化進(jìn)程、發(fā)展訴求以及未來方向均存在著差異。結(jié)合行業(yè)實(shí)踐，參考GB/T40647-2021《智能制造系統(tǒng)架構(gòu)》，我們系統(tǒng)梳理了20個(gè)高價(jià)值的工業(yè)數(shù)字化場景：生命周期維度，在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)提出了產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)，生產(chǎn)環(huán)節(jié)提出了智能排產(chǎn)與動態(tài)調(diào)度等，物流環(huán)節(jié)提出了自動化倉儲與物流配送等；系統(tǒng)層級維度，在設(shè)備層，提出了智能機(jī)器與人員協(xié)同，在單元層提出了工業(yè)裝備集成協(xié)同控制，在協(xié)同層面提出了供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同；智能特征維度，在互聯(lián)互通層提出了設(shè)計(jì)與工藝一體化協(xié)同；在新興業(yè)態(tài)維度提出了C2M產(chǎn)品個(gè)性化定制和云工廠共享制造等。這些場景將成為未來5-10年內(nèi)工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型部署重點(diǎn)，也將驅(qū)動一系列關(guān)鍵使能技術(shù)的迭代更新，值得工業(yè)企業(yè)和數(shù)字化解決方案提供商關(guān)注?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施架構(gòu)，我們提出備、邊緣、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)四個(gè)層級的工業(yè)數(shù)字化價(jià)值棧，工業(yè)數(shù)據(jù)貫穿各個(gè)層級，并依靠工業(yè)裝備、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間與物理世界的深度融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)，驅(qū)動業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。工業(yè)裝備、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)軟件、工業(yè)數(shù)據(jù)四大要素是工業(yè)企業(yè)部署數(shù)字化場景的重要支撐，基于此，白皮書提出工業(yè)“新四化”作為四個(gè)要素的發(fā)展趨勢，期望推動工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一是工業(yè)裝備數(shù)字化。工業(yè)裝備作為行作業(yè)的工具，是工業(yè)企業(yè)提質(zhì)增效的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。當(dāng)前大量制造裝備存在未聯(lián)網(wǎng)、無法實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)、交互方式傳統(tǒng)、作業(yè)執(zhí)程序化、固定化等問題，難以勝任未來更柔性、敏捷、高效的生產(chǎn)作業(yè)要求。而要?jiǎng)觽鹘y(tǒng)設(shè)備裝備邁向數(shù)字化裝備、乃至智化裝備，發(fā)展操作系統(tǒng)、工業(yè)芯片、邊緣能是關(guān)鍵路徑。二是工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)作為據(jù)傳輸?shù)拿浇?，廣泛連接著工業(yè)的研產(chǎn)供銷服全價(jià)值鏈以及生產(chǎn)的人機(jī)料法環(huán)等要素，支撐高穩(wěn)定高可靠的數(shù)據(jù)交互、連續(xù)不間斷的生產(chǎn)活動、柔性靈活的生產(chǎn)模式。當(dāng)前大部分工廠已實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)覆蓋，可滿足辦公和基礎(chǔ)生產(chǎn)活動需求；但面向數(shù)字化場景的拓寬和升級，工業(yè)企業(yè)對更高移動性能、更高確定性、更低時(shí)延、更大帶寬的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)需求逐漸迫切，面向未來，針對移動性和確定性兩大類需求，工業(yè)企業(yè)需要加快打造性能卓越、架構(gòu)精簡、安全可靠的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)泛在連接、一網(wǎng)到底、智能運(yùn)維、安全韌性的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)。三是工業(yè)軟件云化。工業(yè)軟件發(fā)揮著數(shù)據(jù)匯聚、分析、決策、反饋的關(guān)鍵作用?；厥走^去，傳統(tǒng)工業(yè)軟件為工業(yè)企業(yè)提供了極大便利，幫助眾多工業(yè)企業(yè)邁出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步；然而面向未來，傳統(tǒng)工業(yè)軟件本地化部署、軟件系統(tǒng)異構(gòu)、工業(yè)知識閉、購買授權(quán)等模式，給工業(yè)企業(yè)帶來系統(tǒng)間集成打通成本高昂、動態(tài)配置彈性不足以及買方鎖定等問題；工業(yè)軟件開發(fā)者也面臨工業(yè)知識沉淀的壁壘：難以迸發(fā)創(chuàng)新活力的問題。因此，工業(yè)企業(yè)、工業(yè)軟件開發(fā)者及

其他工業(yè)界伙伴需要凝聚力量，探索理念創(chuàng)新與模式變革，循序漸進(jìn)推動工業(yè)軟件上云，真正從“用軟件”過渡到“用服務(wù)”。四是工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值化。數(shù)據(jù)已日益成企業(yè)關(guān)鍵資產(chǎn)和生產(chǎn)力，海量、實(shí)時(shí)、多源的工業(yè)數(shù)據(jù)是工業(yè)企業(yè)開展深度分析、價(jià)值挖掘的寶貴資產(chǎn)。然而，工業(yè)數(shù)據(jù)的高效采集、集成打通、價(jià)值挖掘與安全合規(guī)，是工業(yè)界共同面臨的挑戰(zhàn)。破舊立新，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理和應(yīng)用需要在空間維、時(shí)間維兩個(gè)維度充分延展，才能在更大范圍內(nèi)釋放價(jià)值。基于工業(yè)“新四化”的研判，白皮書進(jìn)一步提出了“工業(yè)智能體”參考架構(gòu)，作為工業(yè)企業(yè)開展數(shù)字化規(guī)劃和落地部署的指引。工業(yè)智能體具體包括工業(yè)軟件、工業(yè)云底座、工業(yè)邊緣引擎、數(shù)字工業(yè)裝備、先進(jìn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)數(shù)據(jù)以及端到端安全等全要素：工業(yè)軟件作為“大腦”，工業(yè)云底座作為“心臟”，工業(yè)邊緣引擎、數(shù)字工業(yè)裝備作為“四肢”，先進(jìn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)作為貫通全身的“神經(jīng)”，工業(yè)數(shù)據(jù)作為無處不在、流動的“血液”，端到端安全作為“免疫系統(tǒng)”。白皮書的最后以煤礦行業(yè)為例，闡述了在工業(yè)智能體參考架構(gòu)指導(dǎo)下的實(shí)踐應(yīng)用。工業(yè)的未來將是萬象更新、蒸蒸日上的。面向2030年“IMAGINE”的未來工業(yè)愿景，我們倡議業(yè)界共同攜手，加快推進(jìn)工業(yè)“新四化”，打造工業(yè)智能體，共同邁向智能世界。工業(yè)數(shù)字化/智能化8目錄工業(yè)數(shù)字化/智能化目錄序言1摘要6第一章未來工業(yè)展望第二章工業(yè)數(shù)字化的當(dāng)前進(jìn)程第三章行業(yè)共性需求與價(jià)值場景第四章產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢1工業(yè)裝備數(shù)字化2工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接3工業(yè)軟件云化4工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值化第五章工業(yè)智能體架構(gòu)與實(shí)踐1參考架構(gòu)2實(shí)踐應(yīng)用9第一未來工業(yè)展全球主要國家持續(xù)布工業(yè)數(shù)字化在2011年發(fā)布《先進(jìn)制造業(yè)伙伴計(jì)劃》、2012年提出《國家制造業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃》、2014年成立工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）、2018年提出《關(guān)鍵與新興技術(shù)國家戰(zhàn)略》，為加快數(shù)字化技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用，在2020年更新《關(guān)鍵和新興技術(shù)清單》、2021年提出《無盡前沿法案》并將IIC更名工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟、2022年發(fā)布《2022國家先進(jìn)制造業(yè)戰(zhàn)略》，德國率先提出工業(yè)4.0概念，在2010年提出《高技術(shù)戰(zhàn)略2020》、2014年發(fā)布《高技術(shù)戰(zhàn)略2025》、2016年發(fā)布《數(shù)字戰(zhàn)2025》，為持續(xù)擴(kuò)展人工智能等數(shù)字化技術(shù)領(lǐng)域，在2019年發(fā)布《工業(yè)戰(zhàn)略2030》《人工智能戰(zhàn)略》修訂版、2021年發(fā)布《德日本更強(qiáng)調(diào)打造數(shù)字基礎(chǔ)，2015年成立日本價(jià)值鏈促進(jìn)會（IVI）、2017年提出《“互聯(lián)產(chǎn)業(yè)”東京倡議2017》、2018年發(fā)架構(gòu)》，為進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)應(yīng)用、推進(jìn)互聯(lián)工業(yè)，2018年提出《數(shù)字治理守則》、2020書出《第六期科學(xué)技術(shù)與創(chuàng)新基本計(jì)劃》、2022書中國在2015、2016年分別提出了“智

在新時(shí)代的征程中，中國式現(xiàn)代化是業(yè)化則是推動中國式現(xiàn)代化的關(guān)鍵手段。通工業(yè)數(shù)字化的愿景過去的數(shù)十年里，工業(yè)企業(yè)一直在努包括精益管理、本地化生產(chǎn)和自動化、信息質(zhì)。工業(yè)是產(chǎn)出提升人類生活水平所需工具如果我們以終為始，透過本質(zhì)看未來式將從賣產(chǎn)品變?yōu)橘u服務(wù)；需求側(cè)角色從憧憬2030年的世界，未來工業(yè)將改變我

展望2030年，我們認(rèn)為未來工業(yè)應(yīng)是IMGINE的，即虛實(shí)融合、大規(guī)模定制化、靈活適應(yīng)變化、可靠互信、體面工作、自然友好、生態(tài)共榮的。圖:0年工業(yè)展望)IMEtheefIndustryIInteM大規(guī)模定制化Agility靈活適應(yīng)變化Gtrust可靠互信Idealjobs體面工作Ne-friendly自然友好betnphydlds虛實(shí)融合Eybased生態(tài)共榮數(shù)字化技術(shù)是關(guān)鍵底座圖:0年工業(yè)展望虛實(shí)融合Interactivebetweenphysicalandvirtualworlds（虛實(shí)融合）。物理空間和數(shù)字空間實(shí)時(shí)映射、全面互聯(lián)、深度協(xié)同。構(gòu)建愈加完善的Digitalwin，在虛擬世界中進(jìn)行模擬仿真，不斷優(yōu)化，并指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)世界行動。隨著智能傳感、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、實(shí)時(shí)建模與仿真、VR/AR等技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用，使得工業(yè)領(lǐng)域能夠在虛擬空間中對物理世界進(jìn)行高精度建模和實(shí)時(shí)仿真分析，采用數(shù)字模型代替物理實(shí)體開展驗(yàn)證分析和預(yù)測優(yōu)化，進(jìn)而獲得較優(yōu)結(jié)果或決策來指導(dǎo)實(shí)際工業(yè)產(chǎn)。一是基于數(shù)字樣機(jī)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與仿真化。二是基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)過程監(jiān)控與化。通過構(gòu)建裝備、產(chǎn)線、車間、工廠等不同層級的生產(chǎn)數(shù)字孿生模型，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析，在數(shù)字空間中實(shí)時(shí)映射真實(shí)生產(chǎn)制造過程，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)工藝仿真分析、虛擬調(diào)試、資源調(diào)度優(yōu)化、過程優(yōu)化等。三是基于產(chǎn)品數(shù)字孿生的智能運(yùn)維。過構(gòu)建產(chǎn)品數(shù)字孿生模型，通過實(shí)時(shí)采集來分析產(chǎn)品運(yùn)行、工況和環(huán)境數(shù)據(jù)，監(jiān)控物理產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)，以及進(jìn)行功能、性能衰減分析，從而對產(chǎn)品效能分析、壽命預(yù)測、故障診斷等提供分析決策支持。大規(guī)模定制化Mass-customiztio大規(guī)模定制。以硬件為核心競爭力的產(chǎn)品逐漸被以“產(chǎn)品+”為代表的個(gè)性化體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)所取代。供應(yīng)感知、收集消費(fèi)者需求，并有能力低成本效的輸出定制化產(chǎn)品或方案。

加速制造系統(tǒng)和消費(fèi)系統(tǒng)的打通，通過客戶需求驅(qū)動產(chǎn)品研發(fā)，生產(chǎn)制造和交付服務(wù)，以規(guī)模化生產(chǎn)滿足個(gè)性化需求，進(jìn)而獲得更高的產(chǎn)品溢價(jià)，帶動制造系統(tǒng)從追求規(guī)模經(jīng)濟(jì)價(jià)值到追求范圍經(jīng)濟(jì)價(jià)值的深刻變革。一是客戶需求驅(qū)動的產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)。托產(chǎn)品模塊庫、設(shè)計(jì)知識庫或者配置規(guī)則庫等，能夠基于客戶需求靈活配置、調(diào)整和組合產(chǎn)品設(shè)計(jì)模塊，快速獲得滿足客戶個(gè)性化需求的定制設(shè)計(jì)方案。二是規(guī)?；ㄖ粕a(chǎn)。通過全生產(chǎn)流的數(shù)據(jù)打通，制造系統(tǒng)能夠自動識別產(chǎn)品匹配個(gè)性化訂單狀態(tài)，并適配訂單個(gè)性化設(shè)計(jì)需求，組織制造資源，執(zhí)行生產(chǎn)作業(yè)、物料配送和質(zhì)量檢測等，完成個(gè)性化產(chǎn)品的定制生產(chǎn)。三是數(shù)據(jù)驅(qū)動的個(gè)性化服務(wù)。依托具感知、傳輸、分析和優(yōu)化的智能產(chǎn)品，通過采集、傳輸、建模和分析用戶數(shù)據(jù)，挖掘客戶服務(wù)需求，進(jìn)而開發(fā)滿足個(gè)性化需求的增值服務(wù)，提升產(chǎn)品消費(fèi)體驗(yàn)。靈活適應(yīng)變化Agilityandadaptiveness（靈活適應(yīng)變化）。供應(yīng)側(cè)需持續(xù)強(qiáng)化敏捷響應(yīng)、快交付能力，滿足多品種、小批量、短交期求。此外，應(yīng)對當(dāng)今愈加多變的世界，工企業(yè)應(yīng)構(gòu)建應(yīng)對地緣政治、自然災(zāi)害、疫等不可控風(fēng)險(xiǎn)的管理及調(diào)整能力。數(shù)字技術(shù)加速傳統(tǒng)制造體系走向具備自感知、自分析、自決策和自執(zhí)行的新型制造系統(tǒng)。新型制造系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)掌控調(diào)整制造過程，自適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境和需求變化，將原來由人主導(dǎo)的柔性、敏捷制造轉(zhuǎn)化為更具有智能特征，其程度、范圍均達(dá)到更高水平的柔性、敏捷制造。一是柔性、動態(tài)資源配置與調(diào)度。泛在連接各類生產(chǎn)資源，實(shí)時(shí)感知生產(chǎn)要素態(tài)，基于外部需求和內(nèi)部生產(chǎn)狀態(tài)，制定生產(chǎn)計(jì)劃、車間排產(chǎn)等，并根據(jù)訂單狀態(tài)和異常擾動，動態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整計(jì)劃排程，調(diào)度生產(chǎn)資源，快速響應(yīng)變化。二是柔性化、自適應(yīng)生產(chǎn)作業(yè)。依托柔搬運(yùn)系統(tǒng)，能夠自適應(yīng)響應(yīng)訂單、計(jì)劃、可靠互信Guaranteedtrust（可靠互信）。在不遠(yuǎn)的將來，質(zhì)量等關(guān)鍵信息全面可追溯為本的要求，在此之上供應(yīng)鏈安全韌性、上游緊密協(xié)同也是不可或缺的關(guān)鍵能力。社對產(chǎn)品供應(yīng)鏈責(zé)任、全生命周期碳排放等息透明公開的期待將促進(jìn)企業(yè)切實(shí)地承擔(dān)會責(zé)任。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用加速全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值的互聯(lián)互通，進(jìn)而推動訂單、計(jì)劃、生產(chǎn)、質(zhì)量以及碳排放等數(shù)據(jù)的共性協(xié)同，進(jìn)而推動全流程的質(zhì)量追溯，全供應(yīng)鏈條的高效協(xié)同與風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)以及全鏈條的碳排放管理等全局性、系統(tǒng)性優(yōu)化。一是全流程質(zhì)量追溯。全面匯聚設(shè)計(jì)工藝、采購、生產(chǎn)、交付和運(yùn)維全生命周期產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)包，構(gòu)建產(chǎn)品全生命周期質(zhì)量履歷，支持全生命周期質(zhì)量改善活動。二是彈性、韌性供應(yīng)鏈系統(tǒng)。廣泛連上游基礎(chǔ)材料和關(guān)鍵零件供應(yīng)企業(yè)，下游倉儲、物流服務(wù)商，實(shí)時(shí)感知采購供應(yīng)、物流配送狀態(tài)，分析和預(yù)警供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而快速響應(yīng)供應(yīng)鏈交付異常。三是全鏈條碳資產(chǎn)管理。通過采集和聚原料、能源、物流、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈等全價(jià)值鏈條的碳排放數(shù)據(jù)，依托全生命周期環(huán)境負(fù)荷評價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)全流程碳排放分布可視

比較，碳排放趨勢分析、管控優(yōu)化以及碳跡追蹤等。體面工作Idealjobs（體面工作）。人工與機(jī)器將實(shí)現(xiàn)高效分工，各取所長、緊密配合，將類從重復(fù)性工作中解放出來，把人的精力放到更需要?jiǎng)?chuàng)造性、判斷力、溝通力的崗上。工作環(huán)境的安全性也將得到有力保障。原有工業(yè)機(jī)器人只能用于標(biāo)準(zhǔn)化重復(fù)作業(yè)場景，通過智能化升級實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程自感知、自分析、自決策能力，能夠像人一樣柔性適應(yīng)更多復(fù)雜工作場景，可推動在更多場景、更大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)機(jī)器換人。一是加快勞動力走向知識型。機(jī)器換削減大量低技能水平、重復(fù)性勞動崗位，智能化企業(yè)內(nèi)部保留下來的將是既懂T也懂IT的復(fù)合型員工，員工整體素質(zhì)能力水平顯著提升，將推動勞動力結(jié)構(gòu)從低水平員工密集的“正三角”走向高水平員工密集的“倒三角”。二是創(chuàng)造大量高技術(shù)、高價(jià)值工作。法設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)建模、裝備調(diào)試等對專業(yè)能力要求較高的新興崗位持續(xù)涌現(xiàn)，掌握數(shù)字技能的勞動者成為就業(yè)市場新增量，企業(yè)用工數(shù)量不降反增。自然友好Nature-friendly（自然友好）。除關(guān)注工廠日常運(yùn)營能耗及污染排放外，工業(yè)企將從產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)即考慮全生命周期碳排放循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式將得以發(fā)展。應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、5G、工業(yè)互聯(lián)一是全流程能耗監(jiān)測與優(yōu)化?；跀?shù)字傳感、智能儀表、5G等實(shí)時(shí)采集多能源質(zhì)的消耗數(shù)據(jù)，構(gòu)建多介質(zhì)能耗分析模型，預(yù)測多種能源介質(zhì)的消耗需求，分析影響能源效率的相關(guān)因素，進(jìn)而可視化展示能耗數(shù)據(jù)，開展能源計(jì)劃優(yōu)化、平衡調(diào)度和高能耗設(shè)備能效優(yōu)化等。二是多污染源監(jiān)測與優(yōu)化。依托污染物監(jiān)測儀表，采集生產(chǎn)全過程多種污染物排放數(shù)據(jù)，建立多維度環(huán)保質(zhì)量分析和評價(jià)型，實(shí)現(xiàn)排放數(shù)據(jù)可視化監(jiān)控，污染物超限排放預(yù)警與控制，污染物溯源分析，以及環(huán)?？刂撇呗詢?yōu)化等。生態(tài)共榮ym供應(yīng)鏈內(nèi)企業(yè)緊密合作將成為競爭力提升剛需，工廠四壁的邊界將被打破，鼓勵(lì)信網(wǎng)絡(luò)使得制造系統(tǒng)可以不斷超越時(shí)空限制進(jìn)行更廣泛的連接，將人、設(shè)備、系統(tǒng)

和產(chǎn)品等要素連接起來，打通全要素、全值鏈和全產(chǎn)業(yè)鏈的“信息孤島”，使數(shù)據(jù)夠在不同系統(tǒng)、不同業(yè)務(wù)和不同企業(yè)之間效流動。一是全產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化。依托跨企業(yè)信息系統(tǒng)集成或構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同平臺，打造供應(yīng)鏈協(xié)作入口，連接融合采購、庫存、物流、銷售等前后端的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)動的供應(yīng)鏈集成優(yōu)化，提升內(nèi)外部整體協(xié)作效能。二是網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造?；谌?、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)跨地域、跨行業(yè)和跨領(lǐng)域的信息流轉(zhuǎn)和業(yè)務(wù)協(xié)同，制造資源配置沖破企業(yè)、地域邊界束縛，在產(chǎn)業(yè)層面實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)，進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)的空間布局。三是平臺化的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。具有社資源分配和生產(chǎn)活動組織功能的平臺，能夠支撐大量企業(yè)以平臺為紐帶開展互補(bǔ)合作，實(shí)現(xiàn)互利共贏，在工業(yè)領(lǐng)域打造平臺經(jīng)濟(jì)屬性的生態(tài)體系。第二工業(yè)數(shù)字化的當(dāng)前進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在過去10年中一直是企業(yè)的關(guān)鍵議程之一，但不同行業(yè)之間的數(shù)字化進(jìn)程有顯著差異。根據(jù)華為2021年發(fā)布的《戰(zhàn)略到執(zhí)行、實(shí)踐到卓越》報(bào)告中的評估，工業(yè)處于數(shù)字化進(jìn)程的第二波次，處于轉(zhuǎn)型追隨者的位置。（圖:各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型波次）轉(zhuǎn)型潛力股 轉(zhuǎn)型追隨者 數(shù)字開拓者各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程波次轉(zhuǎn)型潛力股 轉(zhuǎn)型追隨者 數(shù)字開拓者行業(yè)增加值占比)4

房地

制造支柱型2 政0

工業(yè)能源電力8屬地性行業(yè)6建筑4

醫(yī)療交通物

專業(yè)服教育消費(fèi)與服零售娛

信息密集型金融保險(xiǎn)訊2 農(nóng)0

酒店餐飲油氣采礦

行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程指數(shù)0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 0圖:各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型波次插圖注釋：資料來源：1年華為《數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從戰(zhàn)略到執(zhí)行》；羅蘭貝格很多工業(yè)企業(yè)大多流程復(fù)雜、資產(chǎn)重變革包袱大，其轉(zhuǎn)型進(jìn)程雖不及與數(shù)字化親和度更高的信息密集型行業(yè)，但其希望通過數(shù)字化提升競爭的訴求強(qiáng)、應(yīng)用場景豐富，想象空間巨大。同時(shí)，工業(yè)領(lǐng)域?qū)拸V，子行業(yè)眾多，為明確工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體進(jìn)程，我們參考《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》1（GB/T4754-

20171）和智能制造重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，在本白皮書將工業(yè)劃分為16個(gè)子行業(yè)進(jìn)行分析，評估中國工業(yè)各子行業(yè)的數(shù)字化指數(shù)。以可觀測、易評價(jià)、可量化為原則，我們從工業(yè)產(chǎn)品的全生命周期出發(fā)，制定研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)管理、倉儲物流、商業(yè)運(yùn)營四大維度、包含21細(xì)項(xiàng)指標(biāo)的評估模型2。（2工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估模型）1中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn)，由中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局、中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會于年發(fā)布，9年修訂2模型中的指標(biāo)參考中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院《智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告》中的公開指標(biāo)數(shù)字化指數(shù)評估模型A研設(shè)12B生管345678930124C倉物D商運(yùn)圖:工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估模型制造評估評價(jià)公共服務(wù)平臺截至2021年12的數(shù)據(jù)，覆蓋中國31個(gè)省市自治區(qū)的萬余工業(yè)企業(yè)的智能制造能力成熟度診斷數(shù)據(jù)各細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)在行業(yè)均值的基礎(chǔ)上，以

從結(jié)果來看，半導(dǎo)體、汽車、航空航天、石油化工行業(yè)整體數(shù)字化水平最高；采礦、建筑材料、輕工、紡織與服裝相對落后。（圖2-316個(gè)行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估結(jié)果）各行業(yè)數(shù)字化指數(shù)6363564643413938272625201914 14 1410織與服裝輕工建材料礦船舶機(jī)和備有色金屬鋼鐵食與醫(yī)藥電公共事業(yè)織與服裝輕工建材料礦船舶機(jī)和備有色金屬鋼鐵食與醫(yī)藥電公共事業(yè)道通油化工空天汽車半體3參考中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院《智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告》紡織與服裝工筑材料采礦船舶機(jī)械和設(shè)備色金屬鋼鐵品醫(yī)藥公事業(yè)軌道交通油工紡織與服裝工筑材料采礦船舶機(jī)械和設(shè)備色金屬鋼鐵品醫(yī)藥公事業(yè)軌道交通油工空航天汽車導(dǎo)體3C行業(yè)均值數(shù)字化設(shè)計(jì) 55家電發(fā)計(jì)數(shù)字化仿真家電發(fā)計(jì)設(shè)備數(shù)字化率 58設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率 29自動物流設(shè)備應(yīng)用率 24護(hù) 12生產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集生產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵工序質(zhì)量在線檢測 22全流程質(zhì)量追溯 17生產(chǎn)過程可視化 28應(yīng)用高級排產(chǎn)系統(tǒng) 10作業(yè)文件自動下發(fā) 30能源管理平臺應(yīng)用率 26碳排放統(tǒng)計(jì) 23倉配送基于標(biāo)識的物料管理 倉配送倉庫管理系統(tǒng)應(yīng)用 30基于生產(chǎn)需求的精準(zhǔn)配送 10業(yè)運(yùn)營臺 業(yè)運(yùn)營同 13大數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營銷 14電子商務(wù)平臺應(yīng)用率 12各細(xì)項(xiàng)指標(biāo)評分顏色標(biāo)

不適用圖:6個(gè)行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估細(xì)項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果在數(shù)字化指數(shù)基礎(chǔ)上，我們又疊加了各行業(yè)的盈利能力4，從這兩個(gè)維度出發(fā)，將6個(gè)子行業(yè)劃分為了引領(lǐng)型行業(yè)敏捷型行業(yè)前瞻型行業(yè)謹(jǐn)慎型行業(yè)沉穩(wěn)型行業(yè)五種行業(yè)畫像（圖5工業(yè)數(shù)字化的行業(yè)畫像）盈利能力食品與醫(yī)食品與醫(yī)軌道交通備 3C及家公事輕工船舶紡織與服裝有金鋼鐵航空航天石化汽車半導(dǎo)體采礦建材謹(jǐn)慎型后知后謹(jǐn)慎觀沉穩(wěn)型保守主不動如

9876543789012345678

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6

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引領(lǐng)行業(yè)翹遙遙領(lǐng)敏捷身姿矯運(yùn)籌帷前瞻高瞻遠(yuǎn)搶先一行業(yè)規(guī)模

圖:工業(yè)數(shù)字化的行業(yè)畫

數(shù)字化指數(shù)4參考國家統(tǒng)計(jì)局《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、A股上市公司的營業(yè)利潤數(shù)據(jù)從這兩個(gè)維度進(jìn)行分析是因?yàn)閿?shù)字化數(shù)和盈利能力之間有一定相互促進(jìn)的正相關(guān)關(guān)系，較高的數(shù)字化水平能夠促進(jìn)企業(yè)盈利水平提，同時(shí)雄厚的資金實(shí)力才能夠支撐數(shù)字化投入。引領(lǐng)型行業(yè)：包括半導(dǎo)體、汽車、航航天、石油化工行業(yè)。這些行業(yè)具有技術(shù)集固定資產(chǎn)投入高大規(guī)模和高精度生產(chǎn)、流程標(biāo)準(zhǔn)化的天然屬性，人工相比設(shè)備不具優(yōu)勢因此數(shù)字化起步最早轉(zhuǎn)型最為成熟。同時(shí)，有極強(qiáng)的盈利能力作為有力支撐，障對數(shù)字化的持續(xù)投入，由此形成“滾雪效應(yīng)當(dāng)前生產(chǎn)過程數(shù)字化已經(jīng)基本完成，未來將重點(diǎn)關(guān)注結(jié)合A、數(shù)字孿生、傳感系統(tǒng)等前沿技術(shù)發(fā)掘更為豐富的智能化應(yīng)用。敏捷型行包括軌道交通C與家電醫(yī)藥與食品、機(jī)械與設(shè)備行業(yè)。對這些行業(yè)來說，數(shù)字技術(shù)有利于精準(zhǔn)洞悉市場需求并開展創(chuàng)新研發(fā)，同時(shí)對于生產(chǎn)活動的降本增效、精度與質(zhì)量、可靠性提升效果顯著。這些領(lǐng)域雖與引領(lǐng)型行業(yè)存在差距，但已具備一定的數(shù)字化基礎(chǔ)未來在補(bǔ)齊短板的同時(shí)，將關(guān)注應(yīng)用的協(xié)同及集成以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用。前瞻型行業(yè)：包括公共事業(yè)、鋼鐵、色金屬、船舶行業(yè)。這些行業(yè)受生產(chǎn)活動

屬性影響，數(shù)字化是必備的生產(chǎn)要素，也降本增效的必要條件。如對于鋼鐵、有色屬行業(yè)來說，流程制造的主生產(chǎn)環(huán)節(jié)的物理化學(xué)反應(yīng)完全依賴于設(shè)備人工僅作為輔助。因此在盈利能力不高的情況下，這些領(lǐng)域的企業(yè)仍然敢為人先，有動力去推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。未來將進(jìn)一步根據(jù)投入產(chǎn)出比進(jìn)行數(shù)字化投資。謹(jǐn)慎型行包括采礦建筑材料行業(yè)。該領(lǐng)域生產(chǎn)模式較傳統(tǒng)和粗放，工藝流程復(fù)雜度不高，長期以來都以人力勞作、經(jīng)驗(yàn)承為主同時(shí)對于對數(shù)字化的價(jià)值認(rèn)知較晚，因此行動相對謹(jǐn)慎和保守。接下來在針對關(guān)鍵工序進(jìn)行數(shù)字化改造的同時(shí)，將逐步擴(kuò)大數(shù)字化范圍，從點(diǎn)到面，拓寬應(yīng)用場景，全面滿足安全、環(huán)保的生產(chǎn)需求。沉穩(wěn)型行業(yè)：包括輕工、紡織與服裝行業(yè)。這些領(lǐng)域中小企業(yè)眾多，除少數(shù)已深耕數(shù)字化的頭部企業(yè)，大部分企業(yè)受制于自身盈利和資金能力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對遲緩。這些中小企業(yè)來說，輕、投入少、見效快的云化工業(yè)應(yīng)用軟件將是重點(diǎn)。雖然各子行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程不一，在分析的過程中，我們?nèi)园l(fā)現(xiàn)有一些跨行業(yè)的共性需求場景，將在下個(gè)章節(jié)中進(jìn)行分享。第三章行業(yè)共性需求與價(jià)值場景4關(guān)鍵工藝智能調(diào)優(yōu)透過現(xiàn)象看本質(zhì)，我們發(fā)現(xiàn)16個(gè)細(xì)分行業(yè)、5組行業(yè)畫像的背后，存在一些共性的場景，這些場景具有跨行業(yè)通用性和高價(jià)值特點(diǎn)?；贕B/T40647-2021《智能制造系統(tǒng)架構(gòu)》，我們從生命周期、系統(tǒng)層級和智能特征三個(gè)維度識別了二十個(gè)高價(jià)值的共4關(guān)鍵工藝智能調(diào)優(yōu)

場景5。這些場景將成為未來5-10年內(nèi)工業(yè)業(yè)的數(shù)字化部署重點(diǎn)，也將驅(qū)動相關(guān)關(guān)鍵使能技術(shù)的迭代更新，因此值得工業(yè)企業(yè)以及數(shù)字化解決方案提供商重點(diǎn)關(guān)注。（圖3-1:二十個(gè)共性價(jià)值場景）1產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)

2工藝仿真與虛擬調(diào)

3設(shè)計(jì)與工藝一體化協(xié)同 5智能機(jī)器與人員協(xié)同9工業(yè)裝備遠(yuǎn)程控制3環(huán)境監(jiān)測與優(yōu)化

6工業(yè)現(xiàn)場邊緣物聯(lián)0產(chǎn)線柔性化配置4安全監(jiān)測與優(yōu)化

7工業(yè)邊緣智能化升1智能排產(chǎn)與動態(tài)調(diào)

8工業(yè)裝備集成協(xié)同控制2自動化倉儲與物流配送6質(zhì)量在線檢測與追溯 5能耗監(jiān)測與優(yōu)化7供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同8設(shè)備可視化與預(yù)測性維5能耗監(jiān)測與優(yōu)化

9大規(guī)模個(gè)性化定

0云工廠共享制造 圖:二十個(gè)共性價(jià)值場景5部分場景參考了中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院《智能制造能力成熟度應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告》；中國信通院《中國智能制發(fā)展研究報(bào)告：智能工廠》產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)階段存在以下痛點(diǎn)：本方面，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)方式完全依靠實(shí)物驗(yàn)證，驗(yàn)證成本高；效率方面，大量設(shè)計(jì)知識無法積累，設(shè)計(jì)過程中重復(fù)“造輪子”現(xiàn)象嚴(yán)重；質(zhì)量方面，設(shè)計(jì)方案缺乏可制造性，存在不合理、不正確，造成風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)是企業(yè)節(jié)約研發(fā)成本提高設(shè)計(jì)效率、提升產(chǎn)品質(zhì)量的一項(xiàng)重要舉措。例如某電機(jī)制造企業(yè)部署PLM軟件，一體化管理設(shè)計(jì)和工藝BOM；建立資源庫和工藝庫實(shí)現(xiàn)知識積累和快速重用；通過設(shè)計(jì)軟件與管理系統(tǒng)的集成，搭建一體化研發(fā)設(shè)計(jì)平臺；搭建仿真分析平臺，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)快速驗(yàn)證，產(chǎn)品研制周期縮短25%，數(shù)據(jù)100%線上管理。產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，一是應(yīng)用三維設(shè)計(jì)軟件，采用TOP-DOWN方法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，采用模塊化、參數(shù)化方法提高設(shè)計(jì)質(zhì)量和效率，融合人工智能算法實(shí)現(xiàn)創(chuàng)成式設(shè)計(jì)，全面提升設(shè)計(jì)效率；二是將設(shè)計(jì)軟件和PDM、PLM等管理系統(tǒng)集成，打造數(shù)字化設(shè)計(jì)協(xié)同平臺，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和高效復(fù)用；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，建設(shè)通用件優(yōu)選管理平臺、組件模型庫等設(shè)計(jì)知識庫，實(shí)現(xiàn)通用化、標(biāo)準(zhǔn)化組件的快速調(diào)用及組合設(shè)計(jì)，避免重復(fù)“造輪子”。典型行業(yè)：汽車、航空航天、軌道交通、與家電、船舶、機(jī)械與設(shè)備。工藝仿真與虛擬調(diào)試企業(yè)在工藝設(shè)計(jì)階段存在以下痛點(diǎn)：本方面，傳統(tǒng)工藝設(shè)計(jì)依賴人員經(jīng)驗(yàn)，無法在設(shè)計(jì)階段進(jìn)行工藝方案驗(yàn)證，往往在實(shí)物

制造過程中發(fā)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)問題，造成返工修成本；效率方面，傳統(tǒng)工藝設(shè)計(jì)重復(fù)“輪子”現(xiàn)象明顯，導(dǎo)致工藝設(shè)計(jì)效率提升難。通過在數(shù)字化環(huán)境中對工藝進(jìn)行虛擬仿真驗(yàn)證，對產(chǎn)線進(jìn)行虛擬調(diào)試，可以在設(shè)計(jì)階段對工藝準(zhǔn)確性進(jìn)行全面驗(yàn)證，降低生產(chǎn)、調(diào)試成本。例如某裝備制造公司，利用數(shù)字孿生系統(tǒng)進(jìn)行各產(chǎn)線設(shè)備通用模型建模及仿真驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了工廠布局的方案驗(yàn)證與設(shè)計(jì)優(yōu)化，規(guī)劃質(zhì)量提升50%，規(guī)劃設(shè)計(jì)周期縮短。工藝仿真與虛擬調(diào)試的實(shí)現(xiàn)方式如下工業(yè)軟件方面，基于CAM、裝配仿真、車間仿真等工藝仿真軟件驗(yàn)證工藝可行性和正確性；基于SIMIT等虛擬調(diào)試系統(tǒng)，構(gòu)建生產(chǎn)線數(shù)字孿生系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)工藝層級的虛擬調(diào)試，縮短產(chǎn)線調(diào)試周期同時(shí)降低成本；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，構(gòu)建工藝仿真與調(diào)試模板庫，根據(jù)仿真對象自動匹配調(diào)用仿真配置文件，提高仿真效率。典型行業(yè)：汽車、航空航天、軌道交通、石油化工。設(shè)計(jì)與工藝一體化協(xié)同設(shè)計(jì)與工藝一體化協(xié)同是縮短產(chǎn)品研周期、提升產(chǎn)品研制效率的有效保障。例如徐工集團(tuán)道路機(jī)械分公司建設(shè)了PDM系統(tǒng)、仿真分析平臺、焊接仿真系統(tǒng)等項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)與工藝的一體化協(xié)同，產(chǎn)品研發(fā)成本降低30%，產(chǎn)品研發(fā)周期減少5個(gè)月，產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率提升40%；魚躍醫(yī)療運(yùn)用基于模型的機(jī)械加工、裝配等工藝設(shè)計(jì)，產(chǎn)品研發(fā)周期縮短。工業(yè)軟件和數(shù)據(jù)集成協(xié)同是實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)工藝一體化協(xié)同的主要解決方案：一是設(shè)計(jì)軟件，基于三維設(shè)計(jì)軟件開展研發(fā)和工藝設(shè)計(jì)，確保設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的一致性；二是協(xié)同臺，通過設(shè)計(jì)軟件-工藝軟件-信息系統(tǒng)的集成（如CAD-CAPP-PLM），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確交互、及時(shí)共享；三是可制造性設(shè)計(jì)分析軟件，將工藝、制造過程中的工業(yè)知識模型化、標(biāo)準(zhǔn)化，在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)采用DFM分析軟件進(jìn)行可制造性設(shè)計(jì)分析，提前發(fā)現(xiàn)、修正設(shè)計(jì)隱患。典型行業(yè)：汽車、軌道交通、航空航天、與家電。關(guān)鍵工藝智能調(diào)優(yōu)工藝過程控制當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：效率方面，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)人工調(diào)參難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu)與控制；質(zhì)量方面，大量工業(yè)企業(yè)的關(guān)鍵工藝高度依賴于操作人員經(jīng)驗(yàn)判斷和人工作，容易出現(xiàn)質(zhì)量波動問題。工程機(jī)械、鋼鐵石化、建材等行業(yè)龍企業(yè)積極開展應(yīng)用探索，例如，徐工集團(tuán)通過工程機(jī)械焊接工藝調(diào)優(yōu)，將焊接直通率提升14%，實(shí)現(xiàn)了效率與品質(zhì)的躍遷；海螺水泥通過熟料研磨工藝調(diào)優(yōu)，將水泥質(zhì)量穩(wěn)定

性提升15-20%；中石化通過催化裂化工藝調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)出油率提升。關(guān)鍵工藝智能調(diào)優(yōu)的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據(jù)方面，應(yīng)用數(shù)理模型破解過程黑箱實(shí)現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化工藝參數(shù)，應(yīng)用AI算法模型實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)運(yùn)算、推理與補(bǔ)償優(yōu)化，沉淀工藝知識庫提供工藝參考與指導(dǎo)；工業(yè)裝備方面，具有溫度、壓力、機(jī)器視覺等感知功能的智能工控設(shè)備實(shí)現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化操作參數(shù)，先進(jìn)過程控制采用多變量優(yōu)化算法處理多層次、多目標(biāo)和多約束控制問題，實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，確定性IP網(wǎng)絡(luò)滿足動態(tài)調(diào)參對確定性低時(shí)延的要求。典型行業(yè)：汽車、鋼鐵、采礦、石油化工。典型工序：焊接、焊錫、注塑、電鍍。智能機(jī)器與人員協(xié)同在部分重復(fù)性強(qiáng)、標(biāo)準(zhǔn)化或危險(xiǎn)系數(shù)的場景中存在以下痛點(diǎn)：成本方面，熟練工人培訓(xùn)周期長，人工成本高；效率方面，人工勞動強(qiáng)度大，難以長時(shí)間高效工作；質(zhì)量方面，操作精度、生產(chǎn)質(zhì)量受工人經(jīng)驗(yàn)響，產(chǎn)品質(zhì)量一致性差。機(jī)器具備感知、分析、決策能力，可以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)作業(yè)，高效協(xié)同人員開展工作。例如中聯(lián)重科應(yīng)用模塊化人機(jī)協(xié)同工作站進(jìn)行挖掘機(jī)下車架部件裝配，裝配效率提50%，上海航天應(yīng)用智能噴涂機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)工件自識別、參數(shù)自調(diào)用和輪廓自適應(yīng)涂裝，涂裝效率提升。智能機(jī)器與人員協(xié)同的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，基于5G/Wi-Fi6開展設(shè)備組網(wǎng)，進(jìn)行協(xié)同調(diào)度和生產(chǎn)信息傳輸，基于工業(yè)PON構(gòu)建連接距離長、抗干擾、性能和安全性高的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；工業(yè)裝備方面，基于智能機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)切削、抓取、噴涂、檢測等加工作業(yè)自動化；工業(yè)數(shù)據(jù)面，基于自然語言處理模型理解人類指令，配合工人工作，基于機(jī)器視覺模型，采集圖像信息的自動分析識別，判斷位置信息，基于智能決策算法，實(shí)現(xiàn)加工路徑規(guī)劃、位姿自適應(yīng)調(diào)整。典型行業(yè)：鋼鐵、機(jī)械與設(shè)備、汽車半導(dǎo)體、與家電、食品與醫(yī)藥。典型工序：上下料、搬運(yùn)、外觀檢測噴涂、焊接、裝配。工業(yè)現(xiàn)場邊緣物聯(lián)當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：安全方面，考慮據(jù)安全要求，關(guān)鍵生產(chǎn)數(shù)據(jù)不能出廠；效率方面，重復(fù)數(shù)采成本高，且對邊緣物聯(lián)設(shè)備性能沖擊大。工業(yè)企業(yè)在工業(yè)現(xiàn)場部署一站式的IoT平臺，將有利于數(shù)據(jù)采集、分析與現(xiàn)場聯(lián)動實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵生產(chǎn)數(shù)據(jù)不出廠。例如，陜煤集過去的智慧礦區(qū)建設(shè)多基于現(xiàn)有設(shè)施改造一設(shè)備對接多系統(tǒng)，帶來穩(wěn)定性差、設(shè)備

采耗時(shí)長，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度低等問題；現(xiàn)在通過新建IoT邊緣平臺，實(shí)現(xiàn)井下檢修效率提升、智能化采煤率大幅提升。工業(yè)現(xiàn)場邊緣物聯(lián)的實(shí)現(xiàn)方式如下：業(yè)數(shù)據(jù)方面，應(yīng)用實(shí)時(shí)孿生可視化組合建模工具，實(shí)現(xiàn)小時(shí)級產(chǎn)線模型構(gòu)建，百萬級點(diǎn)位并發(fā)，秒級實(shí)時(shí)采集，毫秒級超低時(shí)延；工業(yè)裝備方面，應(yīng)用超融合硬件將全量云IoT平臺業(yè)務(wù)能力下沉邊緣，廠、礦、井口輕平臺部署，實(shí)現(xiàn)高可靠性、安全性；工業(yè)軟件方面，應(yīng)用IoTEdge提供數(shù)據(jù)采集、低時(shí)延自治、云邊協(xié)同、邊緣計(jì)算等能力。典型行業(yè)：汽車、3C與家電、食品與醫(yī)藥、采礦。工業(yè)邊緣智能化升級當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：成本方面，負(fù)樣數(shù)據(jù)收集難，設(shè)備缺陷類算法精度低；效率方面，算法調(diào)優(yōu)時(shí)間長，門檻高，部署效率低，換線收集樣本周期長。因此，基于AI開發(fā)工具，降低算法開發(fā)難度、縮短算法移植周期就顯得尤為重要。例如，華為南方工廠在試點(diǎn)產(chǎn)線部署了華為昇騰全套AI質(zhì)檢方案，實(shí)現(xiàn)了成像子系統(tǒng)、訓(xùn)練子系統(tǒng)、推理子系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)一站式部署、算法準(zhǔn)確率大幅提升、模型迭代時(shí)長大幅縮短。例，同等精度（ISV模型開發(fā)）僅需65%的樣本，ISV算法精度提升10%，應(yīng)用樣本處理分。典型行業(yè)：汽車、半導(dǎo)體、航空航天、與家電。工業(yè)裝備集成協(xié)同控制傳統(tǒng)工控系統(tǒng)功能單一，運(yùn)動控制+視分析分離，多套系統(tǒng)疊加，復(fù)雜度高、性差。基于此，工業(yè)企業(yè)可探索極簡架構(gòu)、時(shí)虛擬化、軟件定義、安全可靠的新型工控平臺。例如，某汽車裝備公司通過AI硬件平臺和實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)共同構(gòu)成的一體化智能工控系統(tǒng)，將集成開發(fā)效率提升4倍、成本減少。工業(yè)裝備集成協(xié)同控制的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)裝備方面，應(yīng)用SoC+RTOS實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算與智能計(jì)算合一，應(yīng)用OICT融合組態(tài)平臺實(shí)現(xiàn)控制與智能協(xié)同的開發(fā)與部署；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，應(yīng)用TSN確定性大帶寬連接，如工業(yè)光總線，具有抗干擾能力強(qiáng)、帶寬大（s）的優(yōu)勢。場景涉及典型行業(yè)有：食品與醫(yī)藥、3C與家電、汽車。

工業(yè)裝備遠(yuǎn)程控制鋼鐵、采礦、港口等行業(yè)的工業(yè)現(xiàn)場境相對惡劣、復(fù)雜，效率方面，員工勞動強(qiáng)度大，環(huán)境惡劣，生產(chǎn)效率低；安全方面，現(xiàn)場環(huán)境惡劣，危險(xiǎn)源多，安全問題突出。工業(yè)裝備的遠(yuǎn)程控制成為應(yīng)對惡劣現(xiàn)工作環(huán)境的一項(xiàng)有效舉措。例如，天津港的高空作業(yè)人員在50米高度作業(yè)，下樓難、工作期間飲食不便；同時(shí)港機(jī)不能遠(yuǎn)程維護(hù)，現(xiàn)場高空排查維修存在安全隱患。為此，天津港采用現(xiàn)場實(shí)景回傳和拉遠(yuǎn)控制改造，使得操作員實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控、現(xiàn)場無人化，工作的安全性、舒適性大幅提升，工作效率顯著提高。工業(yè)裝備遠(yuǎn)程控制的實(shí)現(xiàn)方式如下：業(yè)軟件方面，基于工業(yè)控制軟件管理設(shè)備調(diào)度、控制，顯示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，基于5G低時(shí)延、高帶寬的特性能快速傳輸工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，基于現(xiàn)場總線/TSN實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳和控制指令即時(shí)傳遞，滿控制精度要求；工業(yè)裝備方面，工業(yè)機(jī)器等智能裝備執(zhí)行指令，進(jìn)行生產(chǎn)作業(yè)操作。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、有色金屬、建筑材料、采礦。產(chǎn)線柔性化配置企業(yè)在柔性化制造方面存在以下痛點(diǎn)：成本方面，傳統(tǒng)產(chǎn)線的構(gòu)造/人員/操作固定，改造成本巨大，需增加產(chǎn)線投資；產(chǎn)線配置的標(biāo)準(zhǔn)化、自動化程度較低，耗費(fèi)大量人力、物力；效率方面，部分設(shè)備不便移動，重構(gòu)設(shè)備布局周期長，部分設(shè)備智能化程度較差，工裝、模具、夾具、刀具等調(diào)試周期長。根據(jù)訂單需求靈活配置人、機(jī)、料、法等要素，可以快速組織生產(chǎn)和響應(yīng)需求變化。例如華為Wi-Fi6解決方案助力某消費(fèi)電子廠商實(shí)現(xiàn)柔性產(chǎn)線配置，通過Wi-Fi6CPE+i6AP組建的無線生產(chǎn)網(wǎng)，給設(shè)備“剪辮子”，應(yīng)對因產(chǎn)線頻繁變更導(dǎo)致的機(jī)臺臨時(shí)移動與組合，換線時(shí)間縮短50%，AGV運(yùn)行效率提升，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維X降低。為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線柔性化配置：工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面采用5G、Wi-Fi等無線網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建超寬上行高吞吐速率的高品質(zhì)無線生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)線的快速調(diào)整和按需配置；工業(yè)裝備方面入智能化裝備、自主移動機(jī)器人、柔性化裝夾具等，搭建布局柔性、單元柔性、可制性的柔性可重構(gòu)產(chǎn)線。典型行業(yè)：半導(dǎo)體、紡織與服裝、汽車、與家電。智能排產(chǎn)與動態(tài)調(diào)度企業(yè)在排產(chǎn)和調(diào)度方面存在以下痛點(diǎn)人工排產(chǎn)周期長、難以動態(tài)響應(yīng)重排需求。

人工排產(chǎn)依靠業(yè)務(wù)規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)，對員工的驗(yàn)積累和技能要求高，無法根據(jù)多約束條生成最優(yōu)化的生產(chǎn)計(jì)劃，經(jīng)常會出現(xiàn)資源突、資源浪費(fèi)、加工周期長、訂單延誤的況。智能排產(chǎn)與動態(tài)調(diào)整可以提高縮短生周期。華為南方工廠構(gòu)建了各種場景的排產(chǎn)數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)模型，自動排產(chǎn)具體到線體/設(shè)備/夾具/人員/場地等資源，排產(chǎn)人員減50%，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵資源的最大化利用，產(chǎn)線產(chǎn)出提升20%。某電氣公司基于APS系統(tǒng)及尋優(yōu)算法，通過配置產(chǎn)線規(guī)則、庫存規(guī)則、排程規(guī)則、優(yōu)先級規(guī)則等，結(jié)合生產(chǎn)資源能力、約束理論、時(shí)間和物料，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃自動排產(chǎn)建議，工作效率提升25%，產(chǎn)品生產(chǎn)周期縮短。智能排產(chǎn)與動態(tài)調(diào)度的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，可以使用高級計(jì)劃排程系統(tǒng)，集成銷售、倉儲、物流等系統(tǒng)，基于需求、能力、原料、產(chǎn)能等多約束，實(shí)現(xiàn)詳細(xì)作業(yè)計(jì)劃的高級排程；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，基于約束理論的有限產(chǎn)能算法、優(yōu)先級規(guī)則的算法、啟發(fā)式規(guī)則的算法、融合人工智能動態(tài)調(diào)整算法等，實(shí)現(xiàn)智能排產(chǎn)方案的尋優(yōu)。典型行業(yè)：汽車、航空航天、軌道交通、與家電、船舶、機(jī)械與設(shè)備。自動化倉儲與物流配送企業(yè)在倉儲與物流配送方面存在以下痛點(diǎn)：成本方面，倉儲空間利用率低，庫房、人力成本高；效率方面，物料盤點(diǎn)、出入庫流程手續(xù)繁瑣，耗時(shí)長；倉儲信息透明度低，物料揀配準(zhǔn)確率低，影響生產(chǎn)節(jié)奏；安全方面，人工搬運(yùn)存在風(fēng)險(xiǎn)。物料的收、存、發(fā)、配全過程任務(wù)，要逐步走向自觸發(fā)與自執(zhí)行。例如，緯創(chuàng)資通建立PCBA智能倉儲配送系統(tǒng)，將物料管理用人從6人縮減至3人，PCBA平均庫存周轉(zhuǎn)數(shù)從3天縮減至1.5天；海爾電器建立AGV物流配送系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)物料周轉(zhuǎn)平均天數(shù)低至天，待料導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)率降低%。實(shí)現(xiàn)自動化倉儲與物流配送的方式如下：工業(yè)軟件方面，基于倉儲管理系統(tǒng)（WMS）、工廠物料配送管控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)倉儲信息管理、物料調(diào)度優(yōu)化；工業(yè)絡(luò)方面，基于/i工業(yè)無線實(shí)現(xiàn)物流裝備控制、物流及出入庫信息傳輸；工業(yè)備方面，基于智能多層多向穿梭車、智能型立體倉庫等，實(shí)現(xiàn)物料搬運(yùn)、裝卸和信記錄；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，基于智能決策算法化物料存儲策略和配送路線。典型行業(yè)：鋼鐵、機(jī)械與設(shè)備、汽車、與家電、食品與醫(yī)藥。環(huán)境監(jiān)測與優(yōu)化當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：成本方面，一旦現(xiàn)環(huán)境污染事件，會造成較大的資金損失。

安全方面，通常只對污染物總量排放和達(dá)情況進(jìn)行結(jié)果觀測，缺少事前預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)警與管控的全過程分析與管理。工業(yè)企業(yè)應(yīng)從被動管理走向主動管理對環(huán)境與污染排放精準(zhǔn)量化、超限報(bào)警和優(yōu)化管控。例如，南京鋼鐵建立了220個(gè)懸浮微粒排放監(jiān)控點(diǎn)，實(shí)時(shí)感知環(huán)境數(shù)據(jù)，并構(gòu)建智慧環(huán)保模型，進(jìn)行預(yù)測分析和環(huán)保控制策略的優(yōu)化，使得生產(chǎn)異常帶來的超標(biāo)排放風(fēng)險(xiǎn)降低80%、加熱爐排口硫超標(biāo)現(xiàn)象減少。環(huán)境監(jiān)測與污染優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方式如下工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，應(yīng)用5G/Wi-Fi6/NB-IoT滿足計(jì)量儀器的無線傳輸、長時(shí)間低功耗工作特點(diǎn)；工業(yè)軟件方面，建立環(huán)境、碳排放管控軟件，結(jié)合智能傳感，對各類排放渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、分析、查詢、超限預(yù)警和管理優(yōu)化。典型行業(yè)：鋼鐵、有色金屬、石油化工、采礦、建筑材料。安全監(jiān)測與優(yōu)化當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：效率方面，故障險(xiǎn)、異常難以在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并排除，改進(jìn)周期長；安全方面，依賴人工定期巡檢，安全預(yù)警、隱患排查不足存在盲區(qū)，工人巡檢存在安全隱患的漏查問題。工業(yè)企業(yè)在安全監(jiān)測和優(yōu)化場景中實(shí)施可視化監(jiān)測、安全風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處理，才能構(gòu)筑起安全的生命線。萬華化學(xué)集成視頻、報(bào)警、氣象儀器等數(shù)據(jù)源，構(gòu)建應(yīng)急預(yù)案庫，實(shí)現(xiàn)事故定位、預(yù)案啟動和高效處置，將應(yīng)急響應(yīng)速度提升30%。某汽車公司利用物聯(lián)網(wǎng)、攝像頭等智能化手段實(shí)現(xiàn)重要安全參數(shù)在線監(jiān)測預(yù)警，重復(fù)隱患發(fā)生率降低。安全監(jiān)測與優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據(jù)方面，基于運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過知識圖譜、AI模型等安全分析模型開展風(fēng)險(xiǎn)源識別、預(yù)測及管理優(yōu)化；工業(yè)裝備方面，應(yīng)用巡檢機(jī)器人實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線、管道自動巡檢和裝備信息采集，應(yīng)用邊緣智能設(shè)備如Atlas等AI加速模塊在端側(cè)實(shí)現(xiàn)圖像識別與分類；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，應(yīng)用5G/Wi-Fi6/工業(yè)無線實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)實(shí)時(shí)傳輸；工業(yè)軟件方面，建立安全管理系統(tǒng)/應(yīng)急指揮系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)故障數(shù)據(jù)采集、分析、存儲和事故發(fā)生時(shí)統(tǒng)一指揮調(diào)度。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、有色金屬、采礦、汽車、建筑材料。能耗監(jiān)測與優(yōu)化當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：成本方面，能耗少實(shí)時(shí)透明化、精細(xì)化管控，難以降低能耗成本；效率方面，能源數(shù)據(jù)采集與分析停留在人工抄表、人工分析階段，能耗數(shù)據(jù)分析效率低。工業(yè)企業(yè)對能耗實(shí)施可視化監(jiān)測、精化管理，合理利用能源，提高能源利用率。

例如，長城汽車采集室內(nèi)外溫度和制冷機(jī)統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)，利用算法模型實(shí)時(shí)決策制冷運(yùn)行的最佳效率點(diǎn)，使得制冷站整體能耗低15%以上；某電氣公司通過能源管理系統(tǒng)，實(shí)施監(jiān)控各個(gè)點(diǎn)的用能數(shù)據(jù)，減少非要用能，用電量減少約。實(shí)現(xiàn)能耗監(jiān)測與優(yōu)化解決方案的方法如下：工業(yè)數(shù)據(jù)方面，應(yīng)用多介質(zhì)能耗分析模型預(yù)測多種能源介質(zhì)的消耗需求，分析影響能源效率的相關(guān)因素，開展能源計(jì)劃優(yōu)化；工業(yè)裝備方面，應(yīng)用邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)EC-IoT部件實(shí)現(xiàn)海量終端數(shù)據(jù)本地分析和處理；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，應(yīng)用5G/Wi-Fi6/NB-IoT滿足計(jì)量儀器的無線傳輸、長時(shí)間低功耗工作特點(diǎn)；工業(yè)軟件方面，建立能源管控系統(tǒng)結(jié)合各介質(zhì)儀表數(shù)據(jù)，對各類能耗統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測，實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、有色金屬、采礦、汽車。質(zhì)量在線檢測與追溯當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：效率方面，質(zhì)量息手工記錄，依賴紙質(zhì)表單，執(zhí)行效率低，追溯周期長；質(zhì)量方面，涉及的生產(chǎn)環(huán)節(jié)、工藝問題信息記錄不全，追溯困難，難以及時(shí)調(diào)整；人工判斷一致性差，產(chǎn)品質(zhì)量難以保證。質(zhì)量在線檢測與追溯有利于實(shí)時(shí)識別、判斷和定位質(zhì)量缺陷，大幅提高缺陷識別率、降低質(zhì)量損失風(fēng)險(xiǎn)。例如，華為昇騰AI助力寶德開展AI質(zhì)檢，在臺式機(jī)、服務(wù)器等產(chǎn)品的主板放置，主板和內(nèi)存條的安裝、固定、接線、理線、蓋板和下料等多道工序中運(yùn)用了AI視覺檢測，實(shí)現(xiàn)檢測準(zhǔn)確率和產(chǎn)線節(jié)拍雙提升。質(zhì)量在線檢測與追溯的實(shí)現(xiàn)方式如下工業(yè)數(shù)據(jù)方面，應(yīng)用質(zhì)量分析模型，基于知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等算法對產(chǎn)品圖像等質(zhì)量信息的分析識別，應(yīng)用質(zhì)量知識庫支持質(zhì)量分析決策等；工業(yè)裝備方面，應(yīng)用智能檢測裝備和儀器實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量信息實(shí)時(shí)采集、記錄與處理；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，使用5G傳輸測圖像、視頻等產(chǎn)品質(zhì)量信息；工業(yè)軟件方面，建立QMS（質(zhì)量管理系統(tǒng)）實(shí)現(xiàn)質(zhì)量信息記錄，便于追溯與質(zhì)量改進(jìn)。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、3C與家電、食品與醫(yī)藥、汽車、機(jī)械與設(shè)備、航空航天。供應(yīng)鏈可視化與信息同企業(yè)在供應(yīng)鏈管理方面存在以下痛點(diǎn)成本方面，無法及時(shí)獲取供應(yīng)商的產(chǎn)能、計(jì)劃、出貨、物流等信息，供應(yīng)鏈異常導(dǎo)致生產(chǎn)異常；效率方面，供應(yīng)鏈企業(yè)間信息不暢通，協(xié)作效率低。

供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同可以幫助企精準(zhǔn)掌握供應(yīng)商的交貨狀態(tài)、成品庫存、可分配產(chǎn)能等數(shù)據(jù)，降低交付風(fēng)險(xiǎn)。如藍(lán)思科技構(gòu)建供應(yīng)商協(xié)同平臺，向上游供應(yīng)商提供云協(xié)作門戶，集成供應(yīng)商的生產(chǎn)、倉儲、運(yùn)輸系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)采購成本降低8%；老板電器與供應(yīng)商建立物料信息共享，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)端到供應(yīng)商端的數(shù)據(jù)共享，優(yōu)化配置供應(yīng)鏈資源，交付周期縮短以上。供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同的實(shí)現(xiàn)方式下：工業(yè)軟件方面，構(gòu)建供應(yīng)鏈一體化集成平臺，打通供應(yīng)鏈全鏈條企業(yè)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的互通互聯(lián)，可視化監(jiān)控、資源調(diào)度和績效分析；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，基于實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)，分析決策最優(yōu)供應(yīng)鏈安全庫存，保障采購準(zhǔn)時(shí)供貨的同時(shí)減少供應(yīng)鏈庫存成本，建立各類采購異常與解決策略的關(guān)聯(lián)模型，針對異常事件智能化推薦解決方案。典型行業(yè)：汽車、3C與家電、半導(dǎo)體、紡織與服裝。設(shè)備可視化與預(yù)測性護(hù)當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：成本方面，人工點(diǎn)檢和定期維護(hù)影響生產(chǎn)作業(yè)，造成產(chǎn)能費(fèi)，運(yùn)維成本高，關(guān)鍵設(shè)備故障影響生產(chǎn)計(jì)劃，故障造成損失大；質(zhì)量方面，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患和細(xì)微壽命衰減，長期積累導(dǎo)致突發(fā)停機(jī)，造成生產(chǎn)報(bào)廢。已有工業(yè)企業(yè)開展設(shè)備的可視化與預(yù)性維護(hù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、運(yùn)行效率和性能綜合分析，以及故障診斷和失效預(yù)警。例如，貴州航天電氣開展設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)控，建立了設(shè)備故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備綜合利用率提升20%；華潤三九醫(yī)藥開展設(shè)備數(shù)字孿生體應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)設(shè)備三維模型和設(shè)備實(shí)體的虛實(shí)映射和遠(yuǎn)程互操作，使得設(shè)備故障響應(yīng)速度提升。設(shè)備可視化與預(yù)測性維護(hù)的實(shí)現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據(jù)方面，應(yīng)用設(shè)備數(shù)字孿生模型實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的可視化、實(shí)時(shí)分析與故障預(yù)測，應(yīng)用設(shè)備健康預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析運(yùn)行狀態(tài)并在故障異常時(shí)自動報(bào)警，應(yīng)用設(shè)備故障診斷模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)判斷設(shè)備失效模式，應(yīng)用設(shè)備故障處置知識庫實(shí)現(xiàn)快速決策修復(fù)策略；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，應(yīng)用5G/Wi-Fi6/有線網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備運(yùn)行信息；工業(yè)軟件面，應(yīng)用設(shè)備管理系統(tǒng)/設(shè)備運(yùn)維系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理、信息采集、故障診斷與處置、預(yù)測性維護(hù)等。典型行業(yè)：鋼鐵、建筑材料、機(jī)械與備、食品與醫(yī)藥、汽車。大規(guī)模個(gè)性化定制企業(yè)在大規(guī)模個(gè)性化定制方面存在以痛點(diǎn)：成本方面，產(chǎn)線不具備柔性化生產(chǎn)能力，計(jì)劃調(diào)度、生產(chǎn)執(zhí)行等人工及管理成本

高，產(chǎn)線改造或新建投資成本高；效率方面，定制產(chǎn)品的BOM搭建及解析效率低，定制化零部件備貨不準(zhǔn)及供應(yīng)不及時(shí)，產(chǎn)線柔性化較低，多品種定制化生產(chǎn)效率低。部分市場嗅覺敏銳、具有卓識遠(yuǎn)見的業(yè)企業(yè)探索并建立了C2M（客戶直連制造）模式的成功樣板，從大規(guī)模量產(chǎn)走向大規(guī)模定制。例如，曲美家居建立了1000余個(gè)設(shè)計(jì)案例庫、5萬套設(shè)計(jì)樣本庫，快速根據(jù)客戶選配生成產(chǎn)品模型和工藝流程，由此實(shí)現(xiàn)店面定制家居設(shè)計(jì)效率提升400%；酷特智能為用戶提供在線定制服裝服務(wù)，可以自動匹配版型和服裝設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)“一人一單”定制生產(chǎn)與直接交付，帶來的訂單收入增長。大規(guī)模個(gè)性化定制的實(shí)現(xiàn)方法如下：業(yè)軟件方面，面向產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)場景實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)軟件與PLM系統(tǒng)的集成，面向產(chǎn)線柔性化配置場景引入面向產(chǎn)線的虛擬調(diào)試軟件，面向供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同場景開展業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同平臺；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，面向產(chǎn)線柔性配置場景布局5G、Wi-Fi6等網(wǎng)絡(luò)；工業(yè)裝備方面，面向產(chǎn)線柔性配置引進(jìn)智能化裝備、柔性化工裝夾具等；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，面向產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)場景采用知識庫、人工智能算法，面向供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同場景采用安全庫存算法、風(fēng)險(xiǎn)管理模型。典型行業(yè)：紡織與服裝、汽車、3C與家電。云工廠共享制造當(dāng)前痛點(diǎn)總結(jié)如下：效率方面，模具小家電、紡織等中小工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程遲緩，難以應(yīng)對市場靈活需求，產(chǎn)業(yè)鏈上下游冗長、信息流通慢、協(xié)同難，設(shè)備利用率季節(jié)波動、不穩(wěn)定性高。通過聚合工業(yè)企業(yè)及其上下游力量，由各垂直領(lǐng)域的云工廠或產(chǎn)業(yè)運(yùn)營商作為引者，可以實(shí)現(xiàn)以訂單驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈上下游源整合，推動產(chǎn)業(yè)范式革新與產(chǎn)業(yè)整體的字化升級?？蛻艚?jīng)由統(tǒng)一的入口下單，云廠平臺進(jìn)行訂單的拆解和分發(fā)，根據(jù)各工產(chǎn)能情況智能調(diào)度產(chǎn)能；并整合產(chǎn)業(yè)鏈上

游的設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈、物流等資源供工廠共使用，由此培育形成協(xié)同設(shè)計(jì)、共享制造全新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。典型行業(yè)：紡織、機(jī)械與設(shè)備、3C家電。（圖3-2云工廠模式示意）下單客戶下單客戶協(xié)設(shè)生數(shù)上拆解分發(fā)訂智能調(diào)度產(chǎn)提供應(yīng)用共制接單后開展生產(chǎn)作業(yè)同一行業(yè)內(nèi)工廠工廠1 工廠2 …工廠N織布廠、印染廠）圖:云工廠模式示意要成功部署上述二十個(gè)共性價(jià)值場景，工業(yè)裝備、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)軟件、工業(yè)數(shù)據(jù)是必不可少的關(guān)鍵支撐要素。工業(yè)裝備作為高效、穩(wěn)定、自動化作業(yè)的終端，是工業(yè)數(shù)字化的基礎(chǔ)；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)場的人機(jī)料法環(huán)全要素的連接介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)協(xié)同；工業(yè)軟件則幫助企業(yè)開展研產(chǎn)供銷服全流程的精細(xì)化分析、決策與管理；工業(yè)數(shù)據(jù)是無處不在的資產(chǎn)，是沉淀的智慧結(jié)晶，是潛在價(jià)值無限的寶藏。第四章工業(yè)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢我們認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基于“數(shù)據(jù)驅(qū)+行業(yè)機(jī)理與知識”的優(yōu)化范式是工業(yè)數(shù)字化的理論基礎(chǔ)。工業(yè)數(shù)字化價(jià)值棧以《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0》為理論基礎(chǔ)，參考工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)施框架，按照設(shè)備、邊緣、企業(yè)和產(chǎn)業(yè)四個(gè)層級展開設(shè)計(jì)。設(shè)備層關(guān)注工業(yè)裝備及裝備級數(shù)據(jù)，涵蓋裝備、產(chǎn)品的運(yùn)行和維護(hù)功能，以及底層監(jiān)控優(yōu)化和故障診斷等應(yīng)用。邊緣層關(guān)注工業(yè)軟件和車間級數(shù)據(jù)，涵蓋車間或產(chǎn)線的運(yùn)行維護(hù)功能，以及工藝配置、物料調(diào)度、能效管理和質(zhì)量管控等應(yīng)用。企業(yè)層關(guān)注工業(yè)軟件和企業(yè)級數(shù)據(jù)，涵蓋企業(yè)平臺等關(guān)鍵能力，以及訂單計(jì)劃和績

效優(yōu)化等應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)層關(guān)注產(chǎn)業(yè)級平臺和據(jù)，涵蓋跨企業(yè)平臺、網(wǎng)絡(luò)和安全系統(tǒng)，在工業(yè)數(shù)字化價(jià)值棧中，工業(yè)數(shù)據(jù)貫各個(gè)層級，并依靠工業(yè)裝備、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間與物理世界的融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)?；谶@四大要素—工業(yè)裝備、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)軟件和工業(yè)數(shù)據(jù)，我們描繪了一幅工業(yè)數(shù)字化價(jià)值棧全景圖，可作為工業(yè)企業(yè)部署數(shù)字化場景和服務(wù)、分析1礦 C礦 C裝 藥 案…產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)MA產(chǎn)業(yè)層企業(yè)級數(shù)據(jù)研發(fā)設(shè)計(jì)類信息管理類工廠外P產(chǎn)業(yè)層企業(yè)級數(shù)據(jù)研發(fā)設(shè)計(jì)類信息管理類工廠外P企業(yè)層AX M 工業(yè)軟車間級數(shù)據(jù) 件生產(chǎn)管理類邊緣層工廠內(nèi)工業(yè)數(shù)據(jù)工網(wǎng)業(yè)/網(wǎng)整機(jī)嵌入式PC南 i/星絡(luò)軟件 向網(wǎng)絡(luò) 等)設(shè)備層裝備數(shù)據(jù)工業(yè)裝備作 統(tǒng) N網(wǎng)部件統(tǒng)表片 發(fā) 具 N……腳踏實(shí)地、仰望星空，以工業(yè)數(shù)字化價(jià)值棧為參考藍(lán)圖，中國工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然任重而道遠(yuǎn)。在此，我們提出工業(yè)“新四化”的發(fā)展趨勢，期望至2030年工業(yè)實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化。圖:工業(yè)“新四化”發(fā)展趨勢)工業(yè)裝備數(shù)字

工業(yè)“新四化”發(fā)展趨勢打通全量數(shù)據(jù)，突破工廠邊界，全面釋數(shù)據(jù)價(jià)值內(nèi)核打通全量數(shù)據(jù)，突破工廠邊界，全面釋數(shù)據(jù)價(jià)值內(nèi)核l模式保障空間維延展：企業(yè)數(shù)據(jù)流通與協(xié)同時(shí)間維延展：產(chǎn)品全命周期追溯與價(jià)值挖構(gòu)建泛在感知的工廠乃至供應(yīng)鏈，支撐性生產(chǎn)泛在適配應(yīng)用場景、適當(dāng)超前連接布局，打造全連接工廠一網(wǎng)構(gòu)建IT與OT融合的扁平到底化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)智能走向“自動駕駛”，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維自動、自優(yōu)、自愈、自治安全受到威脅攻擊時(shí)業(yè)務(wù)依然韌性穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)夯實(shí)單機(jī)智能基礎(chǔ)，支撐工業(yè)提質(zhì)增效邊緣賦能裝備走向智能化、智能協(xié)同化、集約化網(wǎng)絡(luò)工業(yè)裝備“數(shù)據(jù)上得連接來”、智能“下得去和“都說普通話”操作實(shí)時(shí)、安全可靠的操作系統(tǒng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人機(jī)互聯(lián)、機(jī)互聯(lián)計(jì)算推動裝備走向更高精芯片度、速度、穩(wěn)定性和智能化從用軟件到用服務(wù)，過新型云化工業(yè)軟件現(xiàn)全局優(yōu)化、商業(yè)模創(chuàng)新軟件新生態(tài)理念實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全流程一體化軟件新生態(tài)工業(yè)新范式工業(yè)新范式模式工業(yè)根服務(wù)工業(yè)根服務(wù)技術(shù) 云、AI、大數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵底層技術(shù)支撐圖:工業(yè)“新四化”發(fā)展趨勢工業(yè)裝備數(shù)字化工業(yè)裝備作為高效執(zhí)行作業(yè)程序的工具，是工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。工欲善其事，必先利其器。當(dāng)前工廠中大量的存量生產(chǎn)裝備存在不聯(lián)網(wǎng)、不支持實(shí)時(shí)采集和上傳數(shù)據(jù)、缺少便捷友好的操作系統(tǒng)、只能執(zhí)行簡單程式化任務(wù)、互為煙囪和孤島等問題，難以勝任未來更加復(fù)雜、高精度、高速度、智能化和協(xié)同的作業(yè)要求。要推動傳統(tǒng)裝備邁向數(shù)字化裝備，網(wǎng)連接、操作系統(tǒng)、工業(yè)芯片這三件套是“裝備數(shù)字化底座”。具體而言：網(wǎng)絡(luò)連接方面，不僅要讓“啞設(shè)備”實(shí)現(xiàn)“張口說話”、做到“數(shù)據(jù)上得來”，還要讓數(shù)據(jù)從“各說各話”變成“都說普通話”，才能走向互聯(lián)互通；操作系統(tǒng)方面，要通過為傳統(tǒng)裝備嵌入實(shí)時(shí)、安全可靠的工業(yè)級操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“一碰即連”、人機(jī)互聯(lián)、機(jī)機(jī)互聯(lián)，并能執(zhí)行高實(shí)

時(shí)工作任務(wù)；工業(yè)芯片方面，通過為裝備入更優(yōu)性能的工業(yè)芯片，使裝備有能力勝更高精度、速度、穩(wěn)定性和智能化的作業(yè)務(wù)；邊緣智能方面，通過在單機(jī)裝備的基上引入邊緣智能，可以賦能單機(jī)裝備完成去憑借自身配置難以勝任的高復(fù)雜度任務(wù)例如基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的智能化分析與決策、備間的協(xié)同作業(yè)與集中化遠(yuǎn)程控制。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接工業(yè)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)拿浇?，廣泛接著工業(yè)現(xiàn)場的人機(jī)料法環(huán)等要素，支撐工業(yè)企業(yè)構(gòu)建泛在感知的工廠乃至供應(yīng)鏈，并實(shí)現(xiàn)高穩(wěn)定高可靠的數(shù)據(jù)交互、連續(xù)不間斷的生產(chǎn)活動、柔性靈活的生產(chǎn)模式。從當(dāng)下看，大部分工廠已實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)覆蓋，可滿足辦公和基礎(chǔ)生產(chǎn)活動需求；但面向數(shù)字化場景的持續(xù)拓寬和升級，工業(yè)企業(yè)正呼喚更優(yōu)移動性能、更高確定性、更低時(shí)延、更大帶寬的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，保障數(shù)字化場景的穩(wěn)健地。面向未來，工業(yè)企業(yè)打造性能卓越、構(gòu)精簡、安全可靠的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，需要牢牢把握泛在連接、一網(wǎng)到底、智能運(yùn)維、安全韌性四個(gè)要訣。具體而言：泛在連接方面，工業(yè)企業(yè)需要從基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)覆蓋走向“能連盡連”，以適配應(yīng)用場景、適當(dāng)超前布局為原則，打“全連接工廠”；一網(wǎng)到底方面，通過構(gòu)建IT與T融合的“一張網(wǎng)”，工業(yè)企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上得來、算力下得去、上下游貫通；智能運(yùn)維方面，工業(yè)網(wǎng)絡(luò)需要從人工運(yùn)維走向“自動駕駛”網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)自動、自優(yōu)自愈、自治，為工業(yè)企業(yè)的運(yùn)維工作“負(fù)”；安全韌性方面，守好安全底線是業(yè)務(wù)活動的生命線，工業(yè)企業(yè)應(yīng)建立安全韌性的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，保障受到威脅攻擊時(shí)業(yè)務(wù)依然穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。工業(yè)軟件云化工業(yè)軟件作為研產(chǎn)供銷服各環(huán)節(jié)的管理中樞，承載著數(shù)據(jù)匯聚、分析、決策、饋、執(zhí)行等關(guān)鍵職責(zé)。回首過去，傳統(tǒng)工業(yè)軟件為工業(yè)企業(yè)在各環(huán)節(jié)的高效管理提供了極大的便利，幫助眾多工業(yè)企業(yè)邁出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的矯健步伐；然而面向未來，傳統(tǒng)工業(yè)軟件架構(gòu)老化、本地化部署、軟件系統(tǒng)異構(gòu)、購買授權(quán)模式帶來軟件系統(tǒng)間集成打通的高昂成本、動態(tài)配置的彈性不足等問題，讓工業(yè)企業(yè)背負(fù)起沉重的歷史包袱；工業(yè)軟件開發(fā)企業(yè)也面臨工業(yè)知識沉淀的千溝壑，在開發(fā)門檻高、開發(fā)周期長的困境下，難以迸發(fā)創(chuàng)新活力。繼往開來，站在傳統(tǒng)工業(yè)軟件的“巨肩膀”上，工業(yè)企業(yè)、工業(yè)軟件開發(fā)者及其他工業(yè)界伙伴需要凝聚力量，探索理念創(chuàng)新與模式變革，循序漸進(jìn)推動工業(yè)軟件上云，真正從“用軟件”過渡到“用服務(wù)”。

為此，工業(yè)企業(yè)首先要建立新理念，用“基于模型”的基本方法，朝著MBD乃至MBE的方向演進(jìn)，打破傳統(tǒng)工業(yè)軟件下的異構(gòu)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全流程一體化；其次要探索新模式，以工業(yè)經(jīng)驗(yàn)、知識、工具等工業(yè)根服務(wù)的共建共享為基礎(chǔ)，重新定義工業(yè)軟件的開發(fā)模式和商業(yè)模式，并進(jìn)一步賦能工業(yè)新范式（例如云工廠）的形成，培育全新的數(shù)字工業(yè)生態(tài)；最后，底層技術(shù)支撐也至關(guān)重要，工業(yè)界需把握云計(jì)算變革的機(jī)會窗口，以云、AI、大數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵技術(shù)支撐，共筑新的工業(yè)軟件技術(shù)體系。工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值化根據(jù)國務(wù)院《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要然而，工業(yè)數(shù)據(jù)的高效采集、集成打通、價(jià)值挖掘與安全合規(guī)利用，是工業(yè)界共同面臨的挑戰(zhàn)。采集方面，“數(shù)據(jù)上不來”，采集源分散、難以實(shí)現(xiàn)低成本全量采集；匯聚方面，“數(shù)據(jù)沒打通”，不同軟件系統(tǒng)間的異構(gòu)數(shù)據(jù)形成割裂的數(shù)據(jù)煙囪；應(yīng)用方面，“數(shù)據(jù)難使用”，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析、價(jià)值挖掘的深度、廣度不足；安全方面，“安全隱患多”，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)能力仍處于起步階段。破舊立新，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理和應(yīng)需要在美國NIST提出的三條“數(shù)據(jù)流”的基礎(chǔ)上深度融合，并且要突破工廠“四壁”，向空間維、時(shí)間維兩個(gè)維度充分延展，才能在更大范圍內(nèi)釋放價(jià)值。為此，工業(yè)企業(yè)首先應(yīng)建立強(qiáng)大的能內(nèi)核。第一步要樹立新理念，從過去的面向產(chǎn)品、面向過程轉(zhuǎn)變?yōu)椤懊嫦蚪Y(jié)果”，聚焦最有業(yè)務(wù)價(jià)值的環(huán)節(jié)，逐步打造基于物理世界的Digitalwin；第二步需要開展數(shù)據(jù)的高效治理，依托數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、信息模型、數(shù)據(jù)地圖等手段，更好更快構(gòu)建Digitalwin；第三步則是開展數(shù)據(jù)的智能應(yīng)用，經(jīng)治理后的“清潔的數(shù)據(jù)”還需通過智能化分析與應(yīng)用，才能成為“智慧的據(jù)”，為創(chuàng)新應(yīng)用賦能。能力內(nèi)核還需要進(jìn)一步外溢和延展。體而言：向空間維延展，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)從局限于自身內(nèi)部轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)間數(shù)據(jù)協(xié)同、流通與共享，這樣有利于在上下游和產(chǎn)業(yè)間形成業(yè)務(wù)協(xié)同、在企業(yè)間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)形成知識經(jīng)濟(jì)和市場；向時(shí)間維延展，工業(yè)企業(yè)不能只局限于產(chǎn)品研制階段的數(shù)據(jù)，還需要追溯已售產(chǎn)品的運(yùn)行態(tài)數(shù)據(jù)，加深對產(chǎn)品使用狀況與客戶需求的認(rèn)知，為產(chǎn)品使用者提供增值服務(wù)，并根據(jù)產(chǎn)品使用情況反饋推動產(chǎn)品研制改良升級。數(shù)據(jù)安全作為數(shù)據(jù)價(jià)值化的基石，對保障消費(fèi)者隱私、企業(yè)數(shù)據(jù)主權(quán)，確保數(shù)據(jù)

使用合規(guī)至關(guān)重要。為此工業(yè)企業(yè)需要構(gòu)事前預(yù)防、事中預(yù)警、事后追溯的全套數(shù)安全能力，讓數(shù)據(jù)使用更安全。接下來，我們將對工業(yè)“新四化”進(jìn)展開闡述，希望以此激發(fā)工業(yè)界伙伴的思考與共鳴。工業(yè)裝備數(shù)字化當(dāng)前進(jìn)程根據(jù)中國工業(yè)和信息化部定期統(tǒng)計(jì)和發(fā)布的設(shè)備數(shù)字化率、數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率、關(guān)鍵工序數(shù)控化率三項(xiàng)反映指標(biāo)6，當(dāng)前我國裝備數(shù)字化水平整體處于40-50%的相對較低水平，還有很大提升空間。國內(nèi)工業(yè)企業(yè)在工業(yè)裝備的數(shù)字化、聯(lián)網(wǎng)化方面仍需加大發(fā)力、奮楫篤行。(圖4-3:我國裝備數(shù)字化的前水平與規(guī)劃目標(biāo))201520162017201820192020.........20212025設(shè)備數(shù)字化率1)20212025設(shè)備數(shù)字化率1).653)估數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率53)60%3)估.......684)圖:我國裝備數(shù)字化的當(dāng)前水平與規(guī)劃目標(biāo)插圖注釋：在流程行業(yè)是指單體設(shè)備中具備自動信息采集功能的設(shè)備；在離散行業(yè)是指數(shù)控機(jī)床、數(shù)控加工中心、工業(yè)機(jī)器人、帶數(shù)據(jù)接口的機(jī)電一體化設(shè)備等；主要指關(guān)鍵工序中過程控制系統(tǒng)（例如PC、）的覆蓋率；暫無公開權(quán)威數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史趨勢預(yù)估；工信部《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》。6工信部、兩化融合公共服務(wù)平臺統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要痛點(diǎn)工業(yè)現(xiàn)場存在大量的生產(chǎn)裝備，既包含多個(gè)行業(yè)通用的裝備，如加工裝備、檢測備、物流裝備、動力裝備等，也包含應(yīng)用特定細(xì)分行業(yè)的專用裝備，如采礦領(lǐng)域的孔設(shè)備、掘進(jìn)設(shè)備、刨煤機(jī)、碎煤機(jī)等。些生產(chǎn)裝備均具有廣泛的數(shù)字化升級需求。然而，傳統(tǒng)生產(chǎn)裝備的數(shù)字化升級并一路坦途，面臨著網(wǎng)絡(luò)連接、操作系統(tǒng)、工業(yè)芯片三方面的痛點(diǎn)問題亟待攻克。在網(wǎng)絡(luò)連接方面，裝備聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化升級的第一步，但當(dāng)前工廠中的“啞設(shè)備”仍然大量存在。據(jù)工信部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2021年數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率45%7，裝備不聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)大量工業(yè)數(shù)據(jù)“沉睡”在裝備中，“數(shù)據(jù)上不來”問題突出。而即便是已實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，也存在通信協(xié)議“七國八制”的問題，其使用的常見主流通信協(xié)議高達(dá)數(shù)十種，“各說各話”，形成煙囪式格局，制約裝備能力升級和多設(shè)備互聯(lián)協(xié)同工作。在操作系統(tǒng)方面，存在裝備“少魂”，智能化不足的問題。部分傳統(tǒng)存量設(shè)備無操作系統(tǒng)，缺少標(biāo)準(zhǔn)化接口，難以滿足強(qiáng)時(shí)、高可靠、互操作性強(qiáng)的作業(yè)需求。在工業(yè)芯片方面，當(dāng)前工業(yè)裝備內(nèi)置入門、基礎(chǔ)型工業(yè)芯片為主，算力低、演慢，難以滿足智能制造多場景融合、多接、更智能、高速高精的作業(yè)需求，工業(yè)裝備亟需換芯升級。與此同時(shí)，工廠數(shù)字化應(yīng)用場景的持續(xù)拓寬、加深，也對工業(yè)裝備提出更高的智能化、協(xié)同化要求。首先，更廣泛的物聯(lián)景，要求裝備采集更多數(shù)據(jù)。工業(yè)裝備采集全量數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析處理，可以有效賦能預(yù)測性維護(hù)、能耗監(jiān)測、質(zhì)量分析等應(yīng)用景；其次，更復(fù)雜的智能場景，要求裝備具備更高算力。工業(yè)裝備將實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜、

智能化的應(yīng)用，例如AI質(zhì)量監(jiān)測、人機(jī)交互（例如依托AR）等應(yīng)用，讓一部分人力重復(fù)勞動、主觀經(jīng)驗(yàn)判斷的繁瑣工作中解放出來；再者，更協(xié)同的控制場景，要求裝備群集約化部署。多設(shè)備、多功能的協(xié)同化控制，對于工業(yè)現(xiàn)場的高效、柔性生產(chǎn)組織至關(guān)重要，例如1臺工控機(jī)+N個(gè)機(jī)械臂，視覺識別運(yùn)動控制場景。然而，當(dāng)前的單機(jī)裝備難以適配上述求，日益呼喚邊緣智能對其進(jìn)行賦能。這是由于一方面單機(jī)裝備的自身算力相對有限，難以完成基于大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自主分析、決策和執(zhí)行的復(fù)雜任務(wù)；另一方面，人工經(jīng)驗(yàn)判斷的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、效率和成本集約性不足，難以對裝備進(jìn)行精準(zhǔn)、高效、快速的實(shí)時(shí)管理。產(chǎn)業(yè)趨勢：工業(yè)裝備數(shù)字化立足工業(yè)企業(yè)的當(dāng)前需求與痛點(diǎn)、面向未來數(shù)字化應(yīng)用場景的拓寬加深，我們提“工業(yè)裝備數(shù)字化”的產(chǎn)業(yè)趨勢判斷。其體內(nèi)涵是：裝備全面聯(lián)網(wǎng)、配備實(shí)時(shí)與安的操作系統(tǒng)、以及更優(yōu)性能的工業(yè)芯片，基于業(yè)務(wù)需求引入邊緣智能，共同構(gòu)筑裝數(shù)字化底座。網(wǎng)絡(luò)連接首先要解決工業(yè)裝備的聯(lián)網(wǎng)化問題，才能做到“數(shù)據(jù)上得來”。工業(yè)企業(yè)需要立足于實(shí)際業(yè)務(wù)場景需求，對不聯(lián)網(wǎng)的存量生產(chǎn)裝備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)化改造，采取有線技術(shù)和無線技術(shù)相結(jié)合的方式。其中，在注重高穩(wěn)定性、大帶寬、低時(shí)延的場景，可考慮優(yōu)先選擇工業(yè)以太、光總線等有線連接方式；而在注重移動性、靈活性、柔性生產(chǎn)的場景，則i其次要解決通信協(xié)議的兼容性問題，才7工信部發(fā)布數(shù)據(jù)能做到“都說普通話”。當(dāng)前實(shí)現(xiàn)了聯(lián)的工業(yè)裝備，普遍面臨通信協(xié)議“七國制”、“各說各話”的困境。因此在技協(xié)議的選擇上，工業(yè)企業(yè)需優(yōu)先選擇更通用、靈活、端到端開放的IP協(xié)議（IPv6/IPv6+），推動傳統(tǒng)工業(yè)以太網(wǎng)向IP化升級，讓裝備統(tǒng)一語言，都說“普通話”。（:技術(shù)協(xié)議滲透率預(yù)測）

滿足工控場景需求開放接口 同行業(yè)內(nèi)形成標(biāo)準(zhǔn)控制接口通信協(xié)議數(shù)據(jù)字典…編程語言