工業(yè)數(shù)字化智能化2030白皮書(shū)

工業(yè)數(shù)字化智能化目錄工業(yè)數(shù)字化/智能化目錄序言1摘要6第一章未來(lái)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(chǎng)景第四章產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)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(lái)工業(yè)展全球主要國(guó)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(guó)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(guó)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(wú)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(guó)家先進(jìn)制造業(yè)戰(zhàn)略》，德國(guó)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(huì)（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(shū)出《第六期科學(xué)技術(shù)與創(chuàng)新基本計(jì)劃》、2022書(shū)中國(guó)在2015、2016年分別提出了“智

在新時(shí)代的征程中，中國(guó)式現(xiàn)代化是業(yè)化則是推動(dòng)中國(guó)式現(xiàn)代化的關(guān)鍵手段。通工業(yè)數(shù)字化的愿景過(guò)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(dòng)化、信息質(zhì)。工業(yè)是產(chǎn)出提升人類(lèi)生活水平所需工具如果我們以終為始，透過(guò)本質(zhì)看未來(lái)式將從賣(mài)產(chǎn)品變?yōu)橘u(mài)服務(wù)；需求側(cè)角色從憧憬2030年的世界，未來(lái)工業(yè)將改變我

展望2030年，我們認(rèn)為未來(lái)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(dòng)。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(duì)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(kāi)展驗(yàn)證分析和預(yù)測(cè)優(yōu)化，進(jìn)而獲得較優(yōu)結(jié)果或決策來(lái)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(guò)程監(jiān)控與化。通過(guò)構(gòu)建裝備、產(chǎn)線、車(chē)間、工廠等不同層級(jí)的生產(chǎn)數(shù)字孿生模型，通過(guò)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(guò)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(guò)程優(yōu)化等。三是基于產(chǎn)品數(shù)字孿生的智能運(yùn)維。過(guò)構(gòu)建產(chǎn)品數(shù)字孿生模型，通過(guò)實(shí)時(shí)采集來(lái)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(duì)產(chǎn)品效能分析、壽命預(yù)測(cè)、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(jìng)爭(zhēng)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(guò)客戶(hù)需求驅(qū)動(dòng)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(mǎn)足個(gè)性化需求，進(jìn)而獲得更高的產(chǎn)品溢價(jià)，帶動(dòng)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(hù)需求驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品快速設(shè)計(jì)。托產(chǎn)品模塊庫(kù)、設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)或者配置規(guī)則庫(kù)等，能夠基于客戶(hù)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(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化需求的定制設(shè)計(jì)方案。二是規(guī)模化定制生產(chǎn)。通過(guò)全生產(chǎn)流的數(shù)據(jù)打通，制造系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)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(cè)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(dòng)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(guò)采集、傳輸、建模和分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，挖掘客戶(hù)服務(wù)需求，進(jìn)而開(kāi)發(fā)滿(mǎn)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(mǎn)足多品種、小批量、短交期求。此外，應(yīng)對(duì)當(dāng)今愈加多變的世界，工企業(yè)應(yīng)構(gòu)建應(yīng)對(duì)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(guò)程，自適應(yīng)內(nèi)外部環(huán)境和需求變化，將原來(lái)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(dòng)態(tài)資源配置與調(diào)度。泛在連接各類(lèi)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(chē)間排產(chǎn)等，并根據(jù)訂單狀態(tài)和異常擾動(dòng)，動(dòng)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(lái)，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(duì)產(chǎn)品供應(yīng)鏈責(zé)任、全生命周期碳排放等息透明公開(kāi)的期待將促進(jìn)企業(yè)切實(shí)地承擔(dān)會(huì)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(dòng)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(dòng)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?xún)?yōu)化。一是全流程質(zhì)量追溯。全面匯聚設(shè)計(jì)工藝、采購(gòu)、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(dòng)。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(cāng)儲(chǔ)、物流服務(wù)商，實(shí)時(shí)感知采購(gòu)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(guò)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(píng)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(shì)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(zhǎng)、緊密配合，將類(lèi)從重復(fù)性工作中解放出來(lái)，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(chǎng)景，通過(guò)智能化升級(jí)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)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(chǎng)景，可推動(dòng)在更多場(chǎng)景、更大范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)機(jī)器換人。一是加快勞動(dòng)力走向知識(shí)型。機(jī)器換削減大量低技能水平、重復(fù)性勞動(dòng)崗位，智能化企業(yè)內(nèi)部保留下來(lái)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(dòng)勞動(dòng)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(duì)專(zhuān)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(dòng)者成為就業(yè)市場(chǎng)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(yíng)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(cè)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(cè)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(kāi)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(cè)與優(yōu)化。依托污染物監(jiān)測(cè)儀表，采集生產(chǎn)全過(guò)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(píng)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?xún)?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(jìng)爭(zhēng)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(lái)，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(dòng)。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(tái)，打造供應(yīng)鏈協(xié)作入口，連接融合采購(gòu)、庫(kù)存、物流、銷(xiāo)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(dòng)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亍⑷a(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(tái)化的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。具有社資源分配和生產(chǎn)活動(dòng)組織功能的平臺(tái)，能夠支撐大量企業(yè)以平臺(tái)為紐帶開(kāi)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(tái)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(guò)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(píng)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(kāi)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(kāi)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(zhuān)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?zhuān)嘿Y料來(lái)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(guò)數(shù)字化提升競(jìng)爭(zhēng)的訴求強(qiáng)、應(yīng)用場(chǎng)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(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》1（GB/T4754-

20171）和智能制造重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，在本白皮書(shū)將工業(yè)劃分為16個(gè)子行業(yè)進(jìn)行分析，評(píng)估中國(guó)工業(yè)各子行業(yè)的數(shù)字化指數(shù)。以可觀測(cè)、易評(píng)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(cāng)儲(chǔ)物流、商業(yè)運(yùn)營(yíng)四大維度、包含21細(xì)項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)估模型2。（2工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評(píng)估模型）1中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，由中華人民共和國(guó)國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局、中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)于年發(fā)布，9年修訂2模型中的指標(biāo)參考中國(guó)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(kāi)指標(biāo)數(shù)字化指數(shù)評(píng)估模型A研設(shè)12B生管345678930124C倉(cāng)物D商運(yùn)圖:工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評(píng)估模型制造評(píng)估評(píng)價(jià)公共服務(wù)平臺(tái)截至2021年12的數(shù)據(jù)，覆蓋中國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)的萬(wàn)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(lái)看，半導(dǎo)體、汽車(chē)、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(duì)落后。（圖2-316個(gè)行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評(píng)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(chē)半體3參考中國(guó)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(chē)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(dòng)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(dòng)采集生產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵工序質(zhì)量在線檢測(cè) 22全流程質(zhì)量追溯 17生產(chǎn)過(guò)程可視化 28應(yīng)用高級(jí)排產(chǎn)系統(tǒng) 10作業(yè)文件自動(dòng)下發(fā) 30能源管理平臺(tái)應(yīng)用率 26碳排放統(tǒng)計(jì) 23倉(cāng)配送基于標(biāo)識(shí)的物料管理 倉(cāng)配送倉(cāng)庫(kù)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(yíng)臺(tái) 業(yè)運(yùn)營(yíng)同 13大數(shù)據(jù)分析與精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 14電子商務(wù)平臺(tái)應(yīng)用率 12各細(xì)項(xiàng)指標(biāo)評(píng)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(píng)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(huà)像（圖5工業(yè)數(shù)字化的行業(yè)畫(huà)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(chē)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(dòng)如

9876543789012345678

56

8901234

6

234

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(huà)

數(shù)字化指數(shù)4參考國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、A股上市公司的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)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(chē)、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(shì)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(duì)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(guò)程數(shù)字化已經(jīng)基本完成，未來(lái)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(duì)這些行業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)字技術(shù)有利于精準(zhǔn)洞悉市場(chǎng)需求并開(kāi)展創(chuàng)新研發(fā)，同時(shí)對(duì)于生產(chǎn)活動(dòng)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(lái)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(dòng)

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(duì)于鋼鐵、有色屬行業(yè)來(lái)說(shuō)，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(lài)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(dòng)力去推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。未來(lái)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(zhǎng)期以來(lái)都以人力勞作、經(jīng)驗(yàn)承為主同時(shí)對(duì)于對(duì)數(shù)字化的價(jià)值認(rèn)知較晚，因此行動(dòng)相對(duì)謹(jǐn)慎和保守。接下來(lái)在針對(duì)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(chǎng)景，全面滿(mǎn)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(duì)遲緩。這些中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，輕、投入少、見(jiàn)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(guò)程中，我們?nèi)园l(fā)現(xiàn)有一些跨行業(yè)的共性需求場(chǎng)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(chǎng)景4關(guān)鍵工藝智能調(diào)優(yōu)透過(guò)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(huà)像的背后，存在一些共性的場(chǎng)景，這些場(chǎng)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(jí)和智能特征三個(gè)維度識(shí)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(chǎng)景5。這些場(chǎng)景將成為未來(lái)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(dòng)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?xún)r(jià)值場(chǎng)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(cè)與優(yōu)化

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

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

8工業(yè)裝備集成協(xié)同控制2自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)與物流配送6質(zhì)量在線檢測(cè)與追溯 5能耗監(jiān)測(cè)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(cè)性維5能耗監(jiān)測(cè)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?xún)r(jià)值場(chǎng)景5部分場(chǎng)景參考了中國(guó)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(guó)信通院《中國(guó)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(kāi)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(shí)無(wú)法積累，設(shè)計(jì)過(guò)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(kù)和工藝庫(kù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)積累和快速重用；通過(guò)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(tái)；搭建仿真分析平臺(tái)，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(tái)，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(tái)、組件模型庫(kù)等設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)，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(chē)、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(lài)人員經(jīng)驗(yàn)，無(wú)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(guò)程中發(fā)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)問(wèn)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(guò)在數(shù)字化環(huán)境中對(duì)工藝進(jìn)行虛擬仿真驗(yàn)證，對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行虛擬調(diào)試，可以在設(shè)計(jì)階段對(duì)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(chē)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(jí)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(kù)，根據(jù)仿真對(duì)象自動(dòng)匹配調(diào)用仿真配置文件，提高仿真效率。典型行業(yè)：汽車(chē)、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(tái)、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(yú)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(kāi)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(tái)，通過(guò)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(guò)程中的工業(yè)知識(shí)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(chē)、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(guò)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(lài)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(dòng)問(wèn)題。工程機(jī)械、鋼鐵石化、建材等行業(yè)龍企業(yè)積極開(kāi)展應(yīng)用探索，例如，徐工集團(tuán)通過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)程黑箱實(shí)現(xiàn)動(dòng)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(shí)庫(kù)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(jué)等感知功能的智能工控設(shè)備實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化操作參數(shù)，先進(jìn)過(guò)程控制采用多變量?jī)?yōu)化算法處理多層次、多目標(biāo)和多約束控制問(wèn)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(mǎn)足動(dòng)態(tài)調(diào)參對(duì)確定性低時(shí)延的要求。典型行業(yè)：汽車(chē)、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(chǎng)景中存在以下痛點(diǎn)：成本方面，熟練工人培訓(xùn)周期長(zhǎng)，人工成本高；效率方面，人工勞動(dòng)強(qiáng)度大，難以長(zhǎng)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(kāi)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(chē)架部件裝配，裝配效率提50%，上海航天應(yīng)用智能?chē)娡繖C(jī)器人，實(shí)現(xiàn)工件自識(shí)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(kāi)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(zhǎng)、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(cè)等加工作業(yè)自動(dòng)化；工業(yè)數(shù)據(jù)面，基于自然語(yǔ)言處理模型理解人類(lèi)指令，配合工人工作，基于機(jī)器視覺(jué)模型，采集圖像信息的自動(dòng)分析識(shí)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(chē)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(cè)噴涂、焊接、裝配。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)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(duì)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(chǎng)部署一站式的IoT平臺(tái)，將有利于數(shù)據(jù)采集、分析與現(xiàn)場(chǎng)聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵生產(chǎn)數(shù)據(jù)不出廠。例如，陜煤集過(guò)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(duì)接多系統(tǒng)，帶來(lái)穩(wěn)定性差、設(shè)備

采耗時(shí)長(zhǎng)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度低等問(wèn)題；現(xiàn)在通過(guò)新建IoT邊緣平臺(tái)，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(chǎng)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(jí)產(chǎn)線模型構(gòu)建，百萬(wàn)級(jí)點(diǎn)位并發(fā)，秒級(jí)實(shí)時(shí)采集，毫秒級(jí)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(tái)業(yè)務(wù)能力下沉邊緣，廠、礦、井口輕平臺(tái)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(chē)、3C與家電、食品與醫(yī)藥、采礦。工業(yè)邊緣智能化升級(jí)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(lèi)算法精度低；效率方面，算法調(diào)優(yōu)時(shí)間長(zhǎng)，門(mén)檻高，部署效率低，換線收集樣本周期長(zhǎng)。因此，基于AI開(kāi)發(fā)工具，降低算法開(kāi)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(zhǎng)大幅縮短。例，同等精度（ISV模型開(kāi)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(chē)、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(dòng)控制+視分析分離，多套系統(tǒng)疊加，復(fù)雜度高、性差?；诖耍I(yè)企業(yè)可探索極簡(jiǎn)架構(gòu)、時(shí)虛擬化、軟件定義、安全可靠的新型工控平臺(tái)。例如，某汽車(chē)裝備公司通過(guò)AI硬件平臺(tái)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(kāi)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(tái)實(shí)現(xiàn)控制與智能協(xié)同的開(kāi)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(shì)。場(chǎng)景涉及典型行業(yè)有：食品與醫(yī)藥、3C與家電、汽車(chē)。

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(chǎng)境相對(duì)惡劣、復(fù)雜，效率方面，員工勞動(dòng)強(qiáng)度大，環(huán)境惡劣，生產(chǎn)效率低；安全方面，現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣，危險(xiǎn)源多，安全問(wèn)題突出。工業(yè)裝備的遠(yuǎn)程控制成為應(yīng)對(duì)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(chǎng)高空排查維修存在安全隱患。為此，天津港采用現(xiàn)場(chǎng)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(chǎng)無(wú)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(chǎng)數(shù)據(jù)，基于現(xiàn)場(chǎng)總線/TSN實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳和控制指令即時(shí)傳遞，滿(mǎn)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(dòng)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(dòng)，重構(gòu)設(shè)備布局周期長(zhǎng)，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(zhǎng)。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(guò)Wi-Fi6CPE+i6AP組建的無(wú)線生產(chǎn)網(wǎng)，給設(shè)備“剪辮子”，應(yīng)對(duì)因產(chǎn)線頻繁變更導(dǎo)致的機(jī)臺(tái)臨時(shí)移動(dòng)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建超寬上行高吞吐速率的高品質(zhì)無(wú)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(dòng)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(chē)、與家電。智能排產(chǎn)與動(dòng)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(zhǎng)、難以動(dòng)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(duì)員工的驗(yàn)積累和技能要求高，無(wú)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(huì)出現(xiàn)資源突、資源浪費(fèi)、加工周期長(zhǎng)、訂單延誤的況。智能排產(chǎn)與動(dòng)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(chǎng)景的排產(chǎn)數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)模型，自動(dòng)排產(chǎn)具體到線體/設(shè)備/夾具/人員/場(chǎng)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(guò)配置產(chǎn)線規(guī)則、庫(kù)存規(guī)則、排程規(guī)則、優(yōu)先級(jí)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(dòng)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(dòng)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(jí)計(jì)劃排程系統(tǒng)，集成銷(xiāo)售、倉(cāng)儲(chǔ)、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(jí)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(jí)規(guī)則的算法、啟發(fā)式規(guī)則的算法、融合人工智能動(dòng)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(chē)、航空航天、軌道交通、與家電、船舶、機(jī)械與設(shè)備。自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)與物流配送企業(yè)在倉(cāng)儲(chǔ)與物流配送方面存在以下痛點(diǎn)：成本方面，倉(cāng)儲(chǔ)空間利用率低，庫(kù)房、人力成本高；效率方面，物料盤(pán)點(diǎn)、出入庫(kù)流程手續(xù)繁瑣，耗時(shí)長(zhǎng)；倉(cāng)儲(chǔ)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(guò)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(cāng)儲(chǔ)配送系統(tǒng)，將物料管理用人從6人縮減至3人，PCBA平均庫(kù)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(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)與物流配送的方式如下：工業(yè)軟件方面，基于倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)（WMS）、工廠物料配送管控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)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(wú)線實(shí)現(xiàn)物流裝備控制、物流及出入庫(kù)信息傳輸；工業(yè)備方面，基于智能多層多向穿梭車(chē)、智能型立體倉(cāng)庫(kù)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(chǔ)策略和配送路線。典型行業(yè)：鋼鐵、機(jī)械與設(shè)備、汽車(chē)、與家電、食品與醫(yī)藥。環(huán)境監(jiān)測(cè)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(huì)造成較大的資金損失。

安全方面，通常只對(duì)污染物總量排放和達(dá)情況進(jìn)行結(jié)果觀測(cè)，缺少事前預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)警與管控的全過(guò)程分析與管理。工業(yè)企業(yè)應(yīng)從被動(dòng)管理走向主動(dòng)管理對(duì)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(cè)分析和環(huán)保控制策略的優(yōu)化，使得生產(chǎn)異常帶來(lái)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(cè)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(mǎn)足計(jì)量?jī)x器的無(wú)線傳輸、長(zhǎng)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(duì)各類(lèi)排放渠道數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、分析、查詢(xún)、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(cè)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(zhǎng)；安全方面，依賴(lài)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(wèn)題。工業(yè)企業(yè)在安全監(jiān)測(cè)和優(yōu)化場(chǎng)景中實(shí)施可視化監(jiān)測(cè)、安全風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處理，才能構(gòu)筑起安全的生命線。萬(wàn)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(kù)，實(shí)現(xiàn)事故定位、預(yù)案啟動(dòng)和高效處置，將應(yīng)急響應(yīng)速度提升30%。某汽車(chē)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(cè)預(yù)警，重復(fù)隱患發(fā)生率降低。安全監(jiān)測(cè)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(guò)知識(shí)圖譜、AI模型等安全分析模型開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別、預(yù)測(cè)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(dòng)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(shí)別與分類(lèi)；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，應(yīng)用5G/Wi-Fi6/工業(yè)無(wú)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(chǔ)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(chē)、建筑材料。能耗監(jiān)測(cè)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(duì)能耗實(shí)施可視化監(jiān)測(cè)、精化管理，合理利用能源，提高能源利用率。

例如，長(zhǎng)城汽車(chē)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(guò)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(cè)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(cè)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(kāi)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(mǎn)足計(jì)量?jī)x器的無(wú)線傳輸、長(zhǎng)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(duì)各類(lèi)能耗統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)，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(chē)。質(zhì)量在線檢測(cè)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(lài)紙質(zhì)表單，執(zhí)行效率低，追溯周期長(zhǎng)；質(zhì)量方面，涉及的生產(chǎn)環(huán)節(jié)、工藝問(wèn)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(cè)與追溯有利于實(shí)時(shí)識(shí)別、判斷和定位質(zhì)量缺陷，大幅提高缺陷識(shí)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(kāi)展AI質(zhì)檢，在臺(tái)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(jué)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)準(zhǔn)確率和產(chǎn)線節(jié)拍雙提升。質(zhì)量在線檢測(cè)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(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等算法對(duì)產(chǎn)品圖像等質(zhì)量信息的分析識(shí)別，應(yīng)用質(zhì)量知識(shí)庫(kù)支持質(zhì)量分析決策等；工業(yè)裝備方面，應(yīng)用智能檢測(cè)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(cè)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(chē)、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(wú)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(kù)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(tái)，向上游供應(yīng)商提供云協(xié)作門(mén)戶(hù)，集成供應(yīng)商的生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)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(tái)，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(jī)效分析；工業(yè)數(shù)據(jù)方面，基于實(shí)時(shí)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，分析決策最優(yōu)供應(yīng)鏈安全庫(kù)存，保障采購(gòu)準(zhǔn)時(shí)供貨的同時(shí)減少供應(yīng)鏈庫(kù)存成本，建立各類(lèi)采購(gòu)異常與解決策略的關(guān)聯(lián)模型，針對(duì)異常事件智能化推薦解決方案。典型行業(yè)：汽車(chē)、3C與家電、半導(dǎo)體、紡織與服裝。設(shè)備可視化與預(yù)測(cè)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(zhǎng)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(kāi)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(kāi)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(rùn)三九醫(yī)藥開(kāi)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(cè)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(cè)，應(yīng)用設(shè)備健康預(yù)測(cè)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(dòng)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(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)快速?zèng)Q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(cè)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(chē)。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(chǎng)嗅覺(jué)敏銳、具有卓識(shí)遠(yuǎn)見(jiàn)的業(yè)企業(yè)探索并建立了C2M（客戶(hù)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(kù)、5萬(wàn)套設(shè)計(jì)樣本庫(kù)，快速根據(jù)客戶(hù)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(hù)提供在線定制服裝服務(wù)，可以自動(dòng)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(lái)的訂單收入增長(zhǎng)。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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景開(kāi)展業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，構(gòu)建供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)；工業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面，面向產(chǎn)線柔性配置場(chǎng)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(chǎng)景采用知識(shí)庫(kù)、人工智能算法，面向供應(yīng)鏈可視化與信息協(xié)同場(chǎng)景采用安全庫(kù)存算法、風(fēng)險(xiǎn)管理模型。典型行業(yè)：紡織與服裝、汽車(chē)、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(duì)市場(chǎng)靈活需求，產(chǎn)業(yè)鏈上下游冗長(zhǎng)、信息流通慢、協(xié)同難，設(shè)備利用率季節(jié)波動(dòng)、不穩(wěn)定性高。通過(guò)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(yíng)商作為引者，可以實(shí)現(xiàn)以訂單驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)鏈上下游源整合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)范式革新與產(chǎn)業(yè)整體的字化升級(jí)?？蛻?hù)經(jīng)由統(tǒng)一的入口下單，云廠平臺(tái)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(hù)下單客戶(hù)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(kāi)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?xún)r(jià)值場(chǎng)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(dòng)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(chǎng)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(kāi)展研產(chǎn)供銷(xiāo)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(wú)處不在的資產(chǎn)，是沉淀的智慧結(jié)晶，是潛在價(jià)值無(wú)限的寶藏。第四章工業(yè)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)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(shí)”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(jí)展開(kāi)設(shè)計(jì)。設(shè)備層關(guān)注工業(yè)裝備及裝備級(jí)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(chē)間級(jí)數(shù)據(jù)，涵蓋車(chē)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(jí)數(shù)據(jù)，涵蓋企業(yè)平臺(tái)等關(guān)鍵能力，以及訂單計(jì)劃和績(jī)

效優(yōu)化等應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)層關(guān)注產(chǎn)業(yè)級(jí)平臺(tái)和據(jù)，涵蓋跨企業(yè)平臺(tái)、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(jí)，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)。基于這四大要素—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(chǎng)景和服務(wù)、分析1礦 C礦 C裝 藥 案…產(chǎn)業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)MA產(chǎn)業(yè)層企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)研發(fā)設(shè)計(jì)類(lèi)信息管理類(lèi)工廠外P產(chǎn)業(yè)層企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)研發(fā)設(shè)計(jì)類(lèi)信息管理類(lèi)工廠外P企業(yè)層AX M 工業(yè)軟車(chē)間級(jí)數(shù)據(jù) 件生產(chǎn)管理類(lèi)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(guó)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(shì)，期望至2030年工業(yè)實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化。圖:工業(yè)“新四化”發(fā)展趨勢(shì))工業(yè)裝備數(shù)字

工業(yè)“新四化”發(fā)展趨勢(shì)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(chǎng)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(dòng)駕駛”，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維自動(dòng)、自?xún)?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(lái)”、智能“下得去和“都說(shuō)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(dòng)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(guò)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(shì)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(jiǎn)單程式化任務(wù)、互為煙囪和孤島等問(wèn)題，難以勝任未來(lái)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(dòng)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(shuō)話”、做到“數(shù)據(jù)上得來(lái)”，還要讓數(shù)據(jù)從“各說(shuō)各話”變成“都說(shuō)普通話”，才能走向互聯(lián)互通；操作系統(tǒng)方面，要通過(guò)為傳統(tǒng)裝備嵌入實(shí)時(shí)、安全可靠的工業(yè)級(jí)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(guò)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(guò)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)拿浇椋瑥V泛接著工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)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(dòng)、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(mǎn)足辦公和基礎(chǔ)生產(chǎn)活動(dòng)需求；但面向數(shù)字化場(chǎng)景的持續(xù)拓寬和升級(jí)，工業(yè)企業(yè)正呼喚更優(yōu)移動(dòng)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(chǎng)景的穩(wěn)健地。面向未來(lái)，工業(yè)企業(yè)打造性能卓越、構(gòu)精簡(jiǎn)、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(chǎng)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(guò)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(lái)、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(dòng)駕駛”網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、自?xún)?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(dòng)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(xiāo)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(guò)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(lái)，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(gòu)買(mǎi)授權(quán)模式帶來(lái)軟件系統(tǒng)間集成打通的高昂成本、動(dòng)態(tài)配置的彈性不足等問(wèn)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(kāi)發(fā)企業(yè)也面臨工業(yè)知識(shí)沉淀的千溝壑，在開(kāi)發(fā)門(mén)檻高、開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)的困境下，難以迸發(fā)創(chuàng)新活力。繼往開(kāi)來(lái)，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(kāi)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(dòng)工業(yè)軟件上云，真正從“用軟件”過(guò)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(shí)、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(kāi)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(huì)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(guó)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(lái)”，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(méi)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(guó)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(shù)立新理念，從過(guò)去的面向產(chǎn)品、面向過(guò)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(kāi)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(kāi)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(guò)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(shí)經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)；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(duì)產(chǎn)品使用狀況與客戶(hù)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(dòng)產(chǎn)品研制改良升級(jí)。數(shù)據(jù)安全作為數(shù)據(jù)價(jià)值化的基石，對(duì)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(lái)，我們將對(duì)工業(yè)“新四化”進(jìn)展開(kāi)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(guó)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(guó)裝備數(shù)字化水平整體處于40-50%的相對(duì)較低水平，還有很大提升空間。國(guó)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(guó)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(guó)裝備數(shù)字化的當(dāng)前水平與規(guī)劃目標(biāo)插圖注釋?zhuān)涸诹鞒绦袠I(yè)是指單體設(shè)備中具備自動(dòng)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(guò)程控制系統(tǒng)（例如PC、）的覆蓋率；暫無(wú)公開(kāi)權(quán)威數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史趨勢(shì)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(tái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要痛點(diǎn)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)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(cè)備、物流裝備、動(dòng)力裝備等，也包含應(yīng)用特定細(xì)分行業(yè)的專(zhuān)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(jí)需求。然而，傳統(tǒng)生產(chǎn)裝備的數(shù)字化升級(jí)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(wèn)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(jí)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(lái)”問(wèn)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(guó)八制”的問(wèn)題，其使用的常見(jiàn)主流通信協(xié)議高達(dá)數(shù)十種，“各說(shuō)各話”，形成煙囪式格局，制約裝備能力升級(jí)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(wèn)題。部分傳統(tǒng)存量設(shè)備無(wú)操作系統(tǒng)，缺少標(biāo)準(zhǔn)化接口，難以滿(mǎn)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(mén)、基礎(chǔ)型工業(yè)芯片為主，算力低、演慢，難以滿(mǎn)足智能制造多場(chǎng)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(jí)。與此同時(shí)，工廠數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的持續(xù)拓寬、加深，也對(duì)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(cè)性維護(hù)、能耗監(jiān)測(cè)、質(zhì)量分析等應(yīng)用景；其次，更復(fù)雜的智能場(chǎng)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(cè)、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(dòng)、主觀經(jīng)驗(yàn)判斷的繁瑣工作中解放出來(lái)；再者，更協(xié)同的控制場(chǎng)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(duì)于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的高效、柔性生產(chǎn)組織至關(guān)重要，例如1臺(tái)工控機(jī)+N個(gè)機(jī)械臂，視覺(jué)識(shí)別運(yùn)動(dòng)控制場(chǎng)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(duì)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(duì)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(duì)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(shì)：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(lái)數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)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(shì)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(wèn)題，才能做到“數(shù)據(jù)上得來(lái)”。工業(yè)企業(yè)需要立足于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，對(duì)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(wú)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(chǎng)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(dòng)性、靈活性、柔性生產(chǎn)的場(chǎng)景，則i其次要解決通信協(xié)議的兼容性問(wèn)題，才7工信部發(fā)布數(shù)據(jù)能做到“都說(shuō)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(guó)制”、“各說(shuō)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(kāi)放的IP協(xié)議（IPv6/IPv6+），推動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)以太網(wǎng)向IP化升級(jí)，讓裝備統(tǒng)一語(yǔ)言，都說(shuō)“普通話”。（:技術(shù)協(xié)議滲透率預(yù)測(cè)）

滿(mǎn)足工控場(chǎng)景需求開(kāi)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(yǔ)言系統(tǒng)架構(gòu)操作界面硬件環(huán)境…強(qiáng)實(shí)時(shí) 高安全 高可靠 輕量化統(tǒng)一的操作系統(tǒng)作為底座圖:強(qiáng)實(shí)時(shí) 高安全 高可靠 輕量化統(tǒng)一的操作系統(tǒng)作為底座現(xiàn)在 未

產(chǎn)裝備需要盡快換芯升級(jí)。工業(yè)企業(yè)在裝備202237202237%2025E37%2030E70%20%10%40%23%29%35%

工業(yè)以太(非

工業(yè)以太(支持

升級(jí)改造中，應(yīng)優(yōu)選更高算力、安全可信兼容主流總線協(xié)議的工業(yè)芯片，才能保障備的高性能計(jì)算與穩(wěn)定運(yùn)行。具體而言，業(yè)芯片的選用應(yīng)具備以下三方面特點(diǎn)：更高的算力。8位、16位的入門(mén)級(jí)芯片僅在簡(jiǎn)單、基礎(chǔ)功能場(chǎng)景適用，面向關(guān)鍵生產(chǎn)裝備的復(fù)雜場(chǎng)景，高速高精度控制、中長(zhǎng)期升級(jí)等需求，工業(yè)企業(yè)需優(yōu)先考慮使用32插圖注釋

圖:技術(shù)協(xié)議滲透率預(yù)

位、多核、先進(jìn)制程(40nm以下)的MCU/MPU。典型的重點(diǎn)領(lǐng)域包括多軸高速機(jī)器)參考華為、信通院等聯(lián)合發(fā)布的《工業(yè)設(shè)備網(wǎng)聯(lián)技術(shù)與實(shí)踐白皮書(shū)》操作系統(tǒng)工業(yè)裝備需要低時(shí)延、安全可靠、輕量化的工業(yè)級(jí)操作系統(tǒng)，這將對(duì)工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生巨大價(jià)值：一方面可以大幅提升裝備互聯(lián)互通水平，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的接口，打好系統(tǒng)與裝備互聯(lián)、裝備間互聯(lián)的堅(jiān)實(shí)基；另一方面也將助力提升生產(chǎn)作業(yè)效率，提升員工現(xiàn)場(chǎng)、遠(yuǎn)程操控的便捷性，實(shí)“一碰即連”、人機(jī)互聯(lián)。（圖4-5:工業(yè)裝備中的操作系統(tǒng)）工業(yè)芯片芯片性能不足、存在安全隱患的存量生

人、高檔數(shù)控機(jī)床、大型工控裝備(大型P或)、高精度高速伺服驅(qū)動(dòng)等。安全性。除了算力升級(jí)，還要守好安生產(chǎn)的生命線。工業(yè)企業(yè)需優(yōu)先選擇內(nèi)置安全模塊的MCU/MPU在工業(yè)裝備中應(yīng)用，有效抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊。兼容主流總線協(xié)議。工廠中存在大量同種類(lèi)、不同品牌的新老裝備，為加強(qiáng)裝備間的通信互通，工業(yè)企業(yè)需關(guān)注芯片對(duì)市場(chǎng)主流總線協(xié)議的兼容性，優(yōu)先考慮兼容傳統(tǒng)總線、以太網(wǎng)等主流協(xié)議的MCU/MPU，并融合支持新一代標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議。邊緣智能應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)單機(jī)裝備難以適配的高復(fù)雜場(chǎng)景，例如基于海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的智能應(yīng)用、多裝備實(shí)時(shí)協(xié)同化和集中化控制、一機(jī)多等場(chǎng)景，工業(yè)企業(yè)可積極探索物聯(lián)邊緣、能邊緣、控制邊緣的融合應(yīng)用，形成生產(chǎn)備與邊緣智能相協(xié)同的新架構(gòu)。（圖4-6:工業(yè)裝備中的邊緣智能）通過(guò)引入邊緣智能為單機(jī)裝備賦能，

工業(yè)物聯(lián)邊緣工業(yè)智能邊緣工業(yè)控制邊緣萬(wàn)物互聯(lián)數(shù)據(jù)全量采工業(yè)物聯(lián)邊緣工業(yè)智能邊緣工業(yè)控制邊緣萬(wàn)物互聯(lián)數(shù)據(jù)全量采本地部署開(kāi)放工業(yè)智新形態(tài)工業(yè)控低成本柔性生多設(shè)備協(xié)同控制功能定位

賦能裝備的智能化、協(xié)同化、集約化3個(gè)工業(yè)邊緣智能引擎 主要場(chǎng)

能耗監(jiān)質(zhì)量分…

智能巡檢…

同步運(yùn)動(dòng)控…圖:工業(yè)裝備中的邊緣智能案例參考案例1-網(wǎng)絡(luò)連接：華為松山湖南方工廠位于廣東省東莞市松山湖，生產(chǎn)基地提供從原材料、半成品加工、整機(jī)測(cè)試組裝到發(fā)貨的全流程服務(wù)。隨著多品種、少批量的客制化訂單增多，換線頻繁，而工廠中的大量啞設(shè)備、有線設(shè)備難以支撐柔性化生產(chǎn)組織模式。為此，華利用Wi-Fi6對(duì)設(shè)備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)化改造，在車(chē)間內(nèi)打造了一張先進(jìn)的全無(wú)線工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，既滿(mǎn)足數(shù)據(jù)采集與穩(wěn)定傳輸?shù)男枨?，也適配了頻繁換線生產(chǎn)的柔性模式8。（圖:案例卡片華為松山湖方工廠）華為松山湖南方工廠痛問(wèn)部分啞終端僅支持2、、B等接口，不具備網(wǎng)口，無(wú)法直接連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。解方利用Wi-Fi6進(jìn)行啞終端的聯(lián)網(wǎng)化改造通過(guò)接口轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)(如串口服務(wù)器，進(jìn)行接口轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)封裝，實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)傳輸1,000+ i6 10,000+工業(yè)終端 連接工業(yè)終端 物聯(lián)終端價(jià)創(chuàng)1設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)采集2生產(chǎn)設(shè)備柔性調(diào)整，滿(mǎn)足頻繁換線需求圖:案例卡片華為松山湖南方工廠案例2-網(wǎng)絡(luò)連接：金川集團(tuán)是中國(guó)的鎳鈷生產(chǎn)基地，屬于特大型采、選、冶、化、深加工聯(lián)合企業(yè)。采礦生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，環(huán)節(jié)眾多，溫濕度傳感器、壓力傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、重量傳感器等采用的協(xié)議及接口各不相同。為此，金川集團(tuán)規(guī)劃建設(shè)了多元數(shù)據(jù)融合的統(tǒng)一IP網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接礦山現(xiàn)場(chǎng)的各種設(shè)備。為了對(duì)傳統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，金川集團(tuán)采用內(nèi)置容器功能的邊緣工業(yè)網(wǎng)關(guān)，將2與5等接口的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成IP協(xié)議，再由統(tǒng)一IP網(wǎng)絡(luò)上傳到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，供不同的系統(tǒng)訪問(wèn)。多元數(shù)據(jù)融合的統(tǒng)一IP網(wǎng)絡(luò)將分散在各個(gè)系統(tǒng)的不同設(shè)備數(shù)據(jù)通過(guò)業(yè)網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)換成通用的IP協(xié)議，在一張IP網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行傳輸，顯著降低了網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及運(yùn)維成本，提升了數(shù)據(jù)的利用率，有助于提升工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化、少人化水平9。（圖4-8:案例卡片-金川集團(tuán)）8華為、信通院等《工業(yè)設(shè)備網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)與實(shí)踐白皮書(shū)》9華為信通院寶信軟件《工業(yè)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接IP化技術(shù)與實(shí)踐白皮書(shū)》金川集團(tuán)痛問(wèn)采礦環(huán)境中的溫濕度傳感器壓力傳感器轉(zhuǎn)速傳感器等采用協(xié)議及接口不同形成信息孤島解方將非IP協(xié)議接口轉(zhuǎn)換為通用的IP協(xié)議接數(shù)據(jù)平臺(tái)統(tǒng)一的P網(wǎng)絡(luò) 采用協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)將RS232/RS485等設(shè)備接口轉(zhuǎn)換為IP協(xié)議接口，再經(jīng)由IP網(wǎng)絡(luò)上傳至網(wǎng)關(guān)網(wǎng)關(guān)網(wǎng)關(guān)網(wǎng)關(guān)網(wǎng)關(guān) 數(shù)據(jù)平采礦沖填運(yùn)輸通風(fēng)監(jiān)控設(shè)備設(shè)備設(shè)備設(shè)備設(shè)備價(jià)創(chuàng)1不同設(shè)備、跨系統(tǒng)的多元數(shù)據(jù)融合2提升數(shù)據(jù)采集與利用率圖:案例卡片金川集團(tuán)案例3-網(wǎng)絡(luò)連接&操作系統(tǒng)：華為制造裝備部基于工業(yè)光總線+實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，提供大帶寬的確定性連接和低時(shí)延的確定性計(jì)算，滿(mǎn)足裝備的高速高精控制要求，并支撐機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的功能聯(lián)動(dòng)。（圖:案例卡片華為制造裝備部）華為制造裝備部痛問(wèn)新一代自動(dòng)化平臺(tái)需要高速高精控制，要求周期小于μs，并能支撐與D機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)聯(lián)動(dòng)。解方基于工業(yè)光總線+提供大帶寬的確定性連接和低時(shí)延的確定性計(jì)算上位機(jī) 控制器 工業(yè)光總線全新工業(yè)光總線上位機(jī) 自主算法 議，以光纖連接裝光頭端 光終端 光終端 光終端 光終端 備內(nèi)各部件，進(jìn)行含算力 O 伺服 伺服 伺服 接口轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)S 裝，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)兆μs級(jí)S光終端光終端光終端光終高速O高速O高速O高速接攝像頭、高精伺服、光柵尺/編碼器等價(jià)創(chuàng)1裝備自動(dòng)化控制周期從s優(yōu)化到μs，支撐高速高精2一套平臺(tái)覆蓋高速高精及常規(guī)裝備，融合機(jī)器視覺(jué)功能圖:案例卡片華為制造裝備部工業(yè)光總線案例4-網(wǎng)絡(luò)連接&操作系統(tǒng)：柏楚電子對(duì)裝備內(nèi)部連接歸一化改造，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制隨需部署和更高速高精的協(xié)同控制，支撐精密制造。（圖:案例卡片柏楚電子）工業(yè)光總線柏楚電子痛問(wèn)在新一代架構(gòu)中需要?dú)w一化計(jì)算和連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)更多個(gè)振鏡系統(tǒng)的更高實(shí)時(shí)和更高頻控制，支持優(yōu)于微米的加工精度。解方領(lǐng)先一代的振鏡激光加工子系統(tǒng)全新工業(yè)光總線協(xié)議，以光纖實(shí)現(xiàn)上位機(jī) 萬(wàn)兆μs級(jí)確定性連控制器I 激光振鏡卡 通用伺服 通用IO 接，一套系統(tǒng)支持多個(gè)振鏡及驅(qū)動(dòng)器系統(tǒng)協(xié)同加工，精工業(yè)相機(jī) 價(jià)創(chuàng)1裝備內(nèi)計(jì)算和連接歸一，簡(jiǎn)化調(diào)試，提升精度和穩(wěn)定性2萬(wàn)兆帶寬，支持多個(gè)執(zhí)行部件及相應(yīng)機(jī)器視覺(jué)功能圖:案例卡片柏楚電子案例5-操作系統(tǒng)：神東煤炭集團(tuán)公司是國(guó)能集團(tuán)的骨干煤炭生產(chǎn)企業(yè)，下轄13個(gè)生產(chǎn)礦井，總產(chǎn)能2億噸/年。煤礦領(lǐng)域設(shè)備通訊協(xié)議七國(guó)八制，難以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通和智能聯(lián)動(dòng)。為此，通過(guò)礦鴻系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)有老舊裝備進(jìn)行智能化升級(jí)，打造萬(wàn)物互聯(lián)的智能底座，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備接口標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化、人機(jī)互聯(lián)、機(jī)機(jī)互聯(lián)，以及智能協(xié)作。（圖4-11:案例卡片-國(guó)能神東煤炭集團(tuán)）國(guó)能神東煤炭集團(tuán)痛問(wèn)煤炭領(lǐng)域各類(lèi)煤機(jī)設(shè)備使用廠商自有私有化的操作系統(tǒng)接口與協(xié)議共計(jì)多達(dá)+種系統(tǒng)、+種通信協(xié)議，導(dǎo)致互聯(lián)互通難。建內(nèi)應(yīng)用華為基于鴻蒙系統(tǒng)打造的“礦鴻”系統(tǒng)利用鴻蒙系統(tǒng)，基于采礦行業(yè)特性進(jìn)行適應(yīng)性改造，打造采礦領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)“礦鴻”，實(shí)現(xiàn)底層設(shè)備的互聯(lián)互通。統(tǒng)一接口：通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備以統(tǒng)一接口連接統(tǒng)一協(xié)議：基于礦鴻制定的統(tǒng)一協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，煤機(jī)設(shè)備統(tǒng)一通信協(xié)具體有兩種方式與現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)接 替換設(shè)備原生系統(tǒng)礦鴻系統(tǒng)與原煤機(jī)設(shè)備的接口對(duì)接， 硬件安裝環(huán)境允許時(shí)，直接安實(shí)現(xiàn)與設(shè)備的聯(lián)通與控制 礦鴻系統(tǒng)價(jià)創(chuàng)1打破設(shè)備孤島：借助礦鴻系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互聯(lián)、機(jī)機(jī)互聯(lián)2系統(tǒng)操作簡(jiǎn)化：?jiǎn)T工無(wú)需熟悉和頻繁切換不同操作系統(tǒng)，使用一個(gè)系統(tǒng)即可遠(yuǎn)程控制和管理所有設(shè)備圖:案例卡片國(guó)能神東煤炭集團(tuán)企業(yè)建議千里之行，始于足。工業(yè)企業(yè)面對(duì)量傳統(tǒng)存量裝備的數(shù)字化升級(jí)需求，須奮發(fā)蹈厲、即刻行動(dòng)。在此，建議工業(yè)企業(yè)將存量生產(chǎn)裝備的數(shù)字化升級(jí)改造納入近期行動(dòng)計(jì)劃，并探索工業(yè)邊緣智能的應(yīng)用，賦能備走向智能化、協(xié)同化。具體有以下關(guān)鍵動(dòng)指南：開(kāi)展啞設(shè)備聯(lián)網(wǎng)化升級(jí)改造。工業(yè)企業(yè)需首先對(duì)未聯(lián)網(wǎng)裝備進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)化改造，適配場(chǎng)景需，采用有線或無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的方式，讓“數(shù)據(jù)上得來(lái)”。考慮采購(gòu)多元化，謹(jǐn)防供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。工企業(yè)在關(guān)鍵裝備改造和采購(gòu)時(shí)，需考慮供應(yīng)鏈的中長(zhǎng)期多樣性和穩(wěn)定性，謹(jǐn)防因地緣政治引發(fā)的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。探索應(yīng)用工業(yè)邊緣智能。在高復(fù)雜度、傳統(tǒng)單機(jī)裝備難以滿(mǎn)足的場(chǎng)景，積極探索應(yīng)用端邊云協(xié)同的新架構(gòu)方案，賦能裝備的智能化、協(xié)同化升級(jí)。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接關(guān)鍵需求工業(yè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集與實(shí)時(shí)穩(wěn)定輸、遠(yuǎn)程集控、產(chǎn)線柔性化配置、云邊端同等場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要，扮演著關(guān)鍵介

的角色。新型工業(yè)化對(duì)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)提出新的求，靈活化部署、泛在化連接、智能化運(yùn)的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)成為工業(yè)企業(yè)的剛需。靈活化部署。多品種小批量、客制化單持續(xù)增多是確定性趨勢(shì)，工業(yè)企業(yè)需積極采用柔性生產(chǎn)組織模式應(yīng)對(duì)，這要求工業(yè)裝備需要頻繁在不同生產(chǎn)域間靈活移動(dòng)、排列組合、即插即用、減少布線、精簡(jiǎn)架構(gòu)，由此才能實(shí)現(xiàn)全局實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化、同時(shí)投入產(chǎn)出比最優(yōu)。泛在化連接。工業(yè)企業(yè)對(duì)生產(chǎn)作業(yè)穩(wěn)性、精度、產(chǎn)品質(zhì)量的要求在精益求精，而高精度、高速度、高穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)全量采集的作業(yè)過(guò)程必須依托于大帶寬、低時(shí)延、確定性的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)；不局限于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，在更前端的資源計(jì)劃與管理、協(xié)同研發(fā)、仿真等環(huán)節(jié)，日益呈現(xiàn)出云化趨勢(shì)，其數(shù)據(jù)傳輸也需要廣覆蓋、優(yōu)性能的網(wǎng)絡(luò)作為支撐。智能化運(yùn)維。隨著工業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)推進(jìn)，工業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本將逐年增高，讓運(yùn)維變得省事、省人、省錢(qián)尤為重要。為此，工業(yè)企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)覆蓋規(guī)劃、仿真、配置、調(diào)優(yōu)、安全的網(wǎng)絡(luò)全生命周期運(yùn)維管理，實(shí)現(xiàn)故障與風(fēng)險(xiǎn)的快速感知、定位和應(yīng)對(duì)，減少人工干預(yù)、走向自主運(yùn)維。（圖:工業(yè)企業(yè)對(duì)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的新需求）新型工業(yè)化需求個(gè)性化定制

靈活化部署遠(yuǎn)程集控?cái)?shù)據(jù)全量采集

柔性產(chǎn)線數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工藝優(yōu)動(dòng)態(tài)安全

延伸出對(duì)工

靈活組網(wǎng)，全局優(yōu)化泛在化連接高精度高速度

網(wǎng)絡(luò)的需求

全面連接，更優(yōu)性能高穩(wěn)定性

業(yè)務(wù)連續(xù)基于云的協(xié)同設(shè)計(jì)

智能化運(yùn)維安全可靠，自主運(yùn)維圖:工業(yè)企業(yè)對(duì)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的新需求當(dāng)前主流技術(shù)與新一代技術(shù)當(dāng)前市場(chǎng)上的主流網(wǎng)絡(luò)技術(shù)眾多，在廠內(nèi)外網(wǎng)均存在多種有線和無(wú)線技術(shù)路線對(duì)于工業(yè)企業(yè)而言，沒(méi)有“最好”的網(wǎng)絡(luò)術(shù)、只有“最合適”的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。工業(yè)企應(yīng)立足于自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，綜合權(quán)衡各術(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。（圖:當(dāng)前主流網(wǎng)絡(luò)術(shù)列舉）鑒往知來(lái)，當(dāng)前主流網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將持續(xù)進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)能力還將持續(xù)升級(jí)，更好地滿(mǎn)足工業(yè)生產(chǎn)的高速率、低時(shí)延、可靠性、移動(dòng)性要求。站在今天展望新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，我們可以預(yù)見(jiàn)的是，、G、Net5.5等先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將成為未來(lái)5-10年內(nèi)的“新生力量”，引領(lǐng)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的再升級(jí)。5.5G：相比5G，5.5G將實(shí)現(xiàn)更高速、更低時(shí)延、更高精度、更高密度的無(wú)線連接。其具體性能特點(diǎn)是：更快的速率，下行可達(dá)1Gbps、上行可達(dá)500Mbps；5ms級(jí)的更時(shí)延；厘米級(jí)的更高定位精度；107/km2的

高聯(lián)接密度?，F(xiàn)出的主要優(yōu)勢(shì)是：綠色敏捷，10倍能效，Norysite；萬(wàn)兆接入，接入帶寬Everywhere；確定可靠，工業(yè)s級(jí)時(shí)延，99.9999%超高可靠；泛在接入，10倍全光連接；光感知與智能化，1米精準(zhǔn)定位，99%事Net5.5G：面向未來(lái)工業(yè)場(chǎng)景，Net5.5G可以實(shí)現(xiàn)更智能、更安全、更低時(shí)延、更大帶寬、更高密度。在敏捷連接上，實(shí)現(xiàn)端到端的SRv6多云組網(wǎng)和IPv6+網(wǎng)絡(luò)切片；在安全性上，云網(wǎng)端聯(lián)動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)云網(wǎng)安一體化；在確定性上，實(shí)現(xiàn)端到端毫秒級(jí)確定性時(shí)延；在帶寬上，i峰值可達(dá)s、500M@Anywhere；可實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)萬(wàn)兆工業(yè)園區(qū)；統(tǒng)一物聯(lián)組網(wǎng)，IoT與Wi-Fi多技術(shù)融合協(xié)同，APL可達(dá)10Mbps@1km，實(shí)現(xiàn)終端即插即用、統(tǒng)一管理、無(wú)感可信接入。當(dāng)前主流技術(shù)典型適用場(chǎng)景IPv6+TSNE的靈活多云IPv6+TSNE的靈活多云網(wǎng)，切片級(jí)差異化業(yè)務(wù)質(zhì)量保障，iFI故障快速定位傳統(tǒng)工以太網(wǎng)(Pro?Net/EtherCA等高效通信、靈活網(wǎng)總線解決方案微秒級(jí)、確定性、低抖動(dòng)適用于高精度運(yùn)動(dòng)控等對(duì)確定性網(wǎng)絡(luò)要求高的場(chǎng)景工業(yè)5G廣覆蓋、大連接、低時(shí)延、高可靠，適大范圍內(nèi)的移動(dòng)場(chǎng)景網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)精簡(jiǎn)、大帶寬組網(wǎng)成本的規(guī)模經(jīng)效應(yīng)顯著Wi-Fi6/7極致性?xún)r(jià)比，中小面積廠與百米內(nèi)移動(dòng)化場(chǎng)景的首選，如AGV、裝備剪辮子改造圖:當(dāng)前主流網(wǎng)絡(luò)技術(shù)列舉插圖注釋?zhuān)簍outingP6，基于P6轉(zhuǎn)發(fā)平面的段路由uFowormationeemetry，隨流檢測(cè)產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)：工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接面向工業(yè)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)升級(jí)需求、積極響應(yīng)國(guó)家政策文件指引，我們提出“工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接”的產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)判斷。其具體內(nèi)涵是：工業(yè)企業(yè)需打造全連接的工廠，構(gòu)建IT與T融合的一張網(wǎng)，通過(guò)智能運(yùn)維實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的高度自治，并構(gòu)建安全韌性的網(wǎng)絡(luò)能力。（圖4-14工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接）工業(yè)網(wǎng)絡(luò)全連接24一網(wǎng)到底安全韌性以適配應(yīng)用場(chǎng)景、適構(gòu)建IT與OT融合的扁未來(lái)的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)需建立安全韌性的工業(yè)當(dāng)超前布局、投資回平化工業(yè)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)要走向“自動(dòng)駕網(wǎng)絡(luò)，保障受到威脅報(bào)最優(yōu)為部署原則，數(shù)據(jù)上得來(lái)、算力下駛”，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、攻擊時(shí)業(yè)務(wù)依