工業(yè)互聯(lián)網平臺賦能制造業(yè)數(shù)字化轉型方法論兩個材料

工業(yè)互聯(lián)網平臺賦能制造業(yè)數(shù)字化轉型方法論黨中央、國務院近期關于工業(yè)互聯(lián)網的工作部署2020年3月17日，國務院總理李克強主持召開國務院常務會議，并指出要對“互聯(lián)網+”、平臺經濟等加大支持，壯大數(shù)字經濟新業(yè)態(tài)，依托工業(yè)互聯(lián)網促進傳統(tǒng)產業(yè)加快上線上云，發(fā)展線上線下融合的生活服務業(yè)，支持發(fā)展共享用工平臺。工業(yè)互聯(lián)網人工智能數(shù)據中心5G基站建設《工業(yè)和信息化部辦公廳關于推動工業(yè)互聯(lián)網加快發(fā)展的通知》（2020年3月20日）CD（一）改造升級工業(yè)互聯(lián)網內外網絡。（二）增強完善工業(yè)互聯(lián)網標識體系。（三）提升工業(yè)互聯(lián)網平臺核心能力。（四）建設工業(yè)互聯(lián)網大數(shù)據中心。一、加快新型基礎設施建設（十三）加快工業(yè)互聯(lián)網創(chuàng)新發(fā)展工程建設。（十四）深入實施“5G+工業(yè)互聯(lián)網”512工程。（十五）增強關鍵技術產品供給能力。四、加快壯大創(chuàng)新發(fā)展動能（九）建立企業(yè)分級安全管理制度。（十）完善安全技術監(jiān)測體系。（十一）健全安全工作機制。（十二）加強安全技術產品創(chuàng)新。三、加快健全安全保障體系（五）積極利用工業(yè)互聯(lián)網促進復工復產。（六）深化工業(yè)互聯(lián)網行業(yè)應用。（七）促進企業(yè)上云上平臺。（八）加快工業(yè)互聯(lián)網試點示范推廣普及。二、加快拓展融合創(chuàng)新應用EF（十九）提升要素保障水平。（二十）開展產業(yè)監(jiān)測評估。六、加大政策支持力度（十六）促進工業(yè)互聯(lián)網區(qū)域協(xié)同發(fā)展。（十七）增強工業(yè)互聯(lián)網產業(yè)集群能力。（十八）高水平組織產業(yè)活動。五、加快完善產業(yè)生態(tài)布局AB0201引導平臺增強5G、人工智能、區(qū)塊鏈、增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實等新技術支撐能力，強化設計、生產、運維、管理等全流程數(shù)字化功能集成。遴選10個跨行業(yè)跨領域平臺，發(fā)展50家重點行業(yè)/區(qū)域平臺。推動重點平臺平均支持工業(yè)協(xié)議數(shù)量200個、工業(yè)設備連接數(shù)80萬臺、工業(yè)APP數(shù)量達到2500個。鼓勵各地結合優(yōu)勢產業(yè)，加強工業(yè)互聯(lián)網在裝備、機械、汽車、能源、電子、冶金、石化、礦業(yè)等國民經濟重點行業(yè)的融合創(chuàng)新，突出差異化發(fā)展，形成各有側重、各具特色的發(fā)展模式。引導各地總結實踐經驗，制定垂直細分領域的行業(yè)應用指南。提升工業(yè)互聯(lián)網平臺核心能力深化工業(yè)互聯(lián)網行業(yè)應用《工業(yè)和信息化部辦公廳關于推動工業(yè)互聯(lián)網加快發(fā)展的通知》（2020年3月20日）主要內容一、數(shù)字化轉型方法論：基于雙螺旋模型的三大視角九大維度二、價值視角：連接維、企業(yè)維、生態(tài)維三、技術視角：架構維、產業(yè)維、數(shù)據維四、業(yè)務視角：行業(yè)維、痛點維、場景維企業(yè)為什么要進行數(shù)字化轉型？數(shù)據來源：麥肯錫庫存占用成本下降20-40%設計-工程成本下降10-30%質量成本優(yōu)化10-20%制造業(yè)增加值成本減少25-35%減少廢料20-35%減少能耗5-8%勞動生產力提高15-30%設備停機時間下降30-50%預測準確度提高85%提高工人每人每小時勞動生產率40-60%提高運營部門間接人工效率30-40%提升設備綜合效率15-25%提高一次通過率5-8%數(shù)字化轉型的本質:為企業(yè)創(chuàng)造價值提質增效l

提升勞動生產率l

優(yōu)化設備管理l

提高企業(yè)產量l

完善質量管理節(jié)本降耗l

節(jié)約生產成本l

降低企業(yè)庫存l

降低質量成本l

降低能耗水平生態(tài)培育l

新技術l

新產品l

新模式l

新業(yè)態(tài)基礎建設單項應用協(xié)同創(chuàng)新制造業(yè)數(shù)字化轉型正在邁向3.0階段：工業(yè)互聯(lián)網平臺賦能綜合集成集成范圍投資收益工業(yè)互聯(lián)網（工業(yè)APP）工業(yè)云（工業(yè)SaaS）工業(yè)軟件制造業(yè)數(shù)字化轉型的新載體：工業(yè)互聯(lián)網平臺邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎設施（服務器、存儲、網絡、虛擬化）數(shù)據采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務組件（機理模型、數(shù)據驅動模型、微服務管理）工業(yè)大數(shù)據分析平臺（數(shù)據管理、數(shù)據建模、數(shù)據分析）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化制造業(yè)數(shù)字化轉型方法論要回答三個問題為什么要轉？（價值）用什么轉？（技術）怎么轉？（業(yè)務）制造業(yè)數(shù)字化轉型框架：以價值重構為主線的雙螺旋模型技視角術業(yè)務視角價值視角p

制造業(yè)數(shù)字化轉型必須從價值、技術、業(yè)務三個視角統(tǒng)籌考慮。p

價值重構是邏輯起點，技術支撐是工具，業(yè)務落地是內核。拋開技術談業(yè)務，容易陷入老方案，使用舊地圖找不到新大陸。拋開業(yè)務談技術，容易陷入炫耀鋤頭的自娛自樂。p

雙螺旋模型的含義：以價值重構為主線，堅持技術支撐和業(yè)務落地雙輪驅動，實現(xiàn)技術和業(yè)務雙向迭代。制造業(yè)數(shù)字化轉型框架：基于雙螺旋模型的三大視角九大維度技術視角業(yè)務視角價值視角主要內容一、數(shù)字化轉型方法論：基于雙螺旋模型的三大視角九大維度二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術視角：架構維、產業(yè)維、數(shù)據維四、業(yè)務視角：行業(yè)維、痛點維、場景維工業(yè)互聯(lián)網平臺價值體系全價值鏈全產業(yè)鏈全要素設備降耗節(jié)本增效提質連接維效益維新技術新產品新模式新業(yè)態(tài)從價值視角看，工業(yè)互聯(lián)網平臺的本質是通過工 生態(tài)維業(yè)全要素、全價值鏈和全產業(yè)鏈的連接，實現(xiàn)對企業(yè)乃至制造業(yè)的重構。工業(yè)互聯(lián)網平臺數(shù)據應用模型企業(yè)運營類研發(fā)制造管理服務資產管理類狀態(tài)監(jiān)測故障診斷預測預警遠程運維產業(yè)鏈協(xié)同供應鏈協(xié)同制造能力共享業(yè)務應用（PLM、ERP、SCM）工廠1 工廠2...level

4設備模型業(yè)務模型l 二維模型l 三維模型l .....l 研發(fā)設計模型l 生產制造模型l 經營管理模型l .....機理模型l 物理模型l 化學模型l .....算法模型l 分類l 回歸l 聚類.....生產運行控制（MES/MOM）設備執(zhí)行監(jiān)控（HMI-SCADA）傳感器（PLC）設備層level

3level

2level

1level

0全要素：人、機、料、法、環(huán)全產業(yè)鏈：供應鏈、空間鏈、金融鏈價值鏈：研發(fā)、制造、服務工業(yè)互聯(lián)網平臺=工業(yè)全要素、全價值鏈、產業(yè)鏈的連接全要素全產業(yè)鏈全價值鏈人機料法環(huán)供應鏈空間鏈金融鏈研發(fā)制造服務產品生產自動化機器物料機理模型實體空間知識生產智能化機器數(shù)據數(shù)據模型+機理模型數(shù)字孿生空間固定供應鏈線下集群銀行貸款柔性供應鏈線上集群互聯(lián)網金融推動工業(yè)生產從3.0向4.0轉變打破企業(yè)邊界、商業(yè)邊界、區(qū)域邊界微笑曲線向數(shù)據驅動的價值閉環(huán)轉變研發(fā)

制造 服務附加值數(shù)據驅動協(xié)同研發(fā)按需制造精準服務工業(yè)互聯(lián)網平臺=工業(yè)全要素、全價值鏈、產業(yè)鏈的重構主要內容一、數(shù)字化轉型方法論：基于雙螺旋模型的三大視角九大維度二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術視角：架構維、產業(yè)維、數(shù)據維四、業(yè)務視角：行業(yè)維、痛點維、場景維工業(yè)互聯(lián)網平臺技術體系數(shù)據算力模型應用工業(yè)APP工業(yè)PaaSIaaS邊緣層數(shù)據中心人工智能數(shù)字孿生數(shù)據維架構維產業(yè)維5G工業(yè)互聯(lián)網平臺=數(shù)據+算力+模型+應用邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎設施（服務器、存儲、網絡、虛擬化）數(shù)據采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務組件（機理模型、數(shù)據驅動模型、微服務管理）工業(yè)大數(shù)據分析平臺（數(shù)據管理、數(shù)據建模、數(shù)據分析）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化數(shù)據模型應用＋＋算力＋工業(yè)互聯(lián)網+5g/數(shù)據中心/人工智能應該怎么加？p

從5g、數(shù)據中心、人工智能到工業(yè)互聯(lián)網，這幾個概念不是割裂的，而是環(huán)環(huán)相扣的，構成了數(shù)據采集、傳輸、計算、分析、應用的數(shù)據閉環(huán)，工業(yè)互聯(lián)網平臺建設的關鍵是要實現(xiàn)這些技術的群體性突破和協(xié)同性創(chuàng)新。邊緣計算5G數(shù)據采集計算傳輸應用分析數(shù)據數(shù)據+算力數(shù)據中心數(shù)據+算力+模型 數(shù)據+算力+模型+應用人工智能 工業(yè)互聯(lián)網工業(yè)互聯(lián)網平臺=數(shù)據+算力+模型+應用數(shù)據+算力 + 模型+應用=工業(yè)互聯(lián)網平臺數(shù)據上不來設備類型多協(xié)議封閉接口類型多工況惡劣數(shù)據存不了數(shù)據用不好監(jiān)測點多類型多樣流量大性能要求高時間跨度大數(shù)據量巨大數(shù)據維度多實時分析難難以定量算法落后5G數(shù)據中心人工智能一、5G:打通工業(yè)互聯(lián)網最初一公里的有效手段l 超過80%的5G應用場景在工業(yè)互聯(lián)網垂直領域。l 5G技術將解決工業(yè)互聯(lián)網落地最初一公里問題。l 當前“5G+工業(yè)互聯(lián)網”應用總體情況仍然處于試點示范和探索階段。eMBB增強移動寬帶10GbpsuRLLC高可靠低時延1msmMTC海聯(lián)物聯(lián)1Million/km21G2G3G4G5G19801990200020102020應用場景傳輸速率模擬

語音數(shù)字

語音

短信移動互聯(lián)網應用數(shù)字業(yè)務占主導數(shù)據洪流

物聯(lián)網115Kb-384Kb384Kb-100Mb100Mb-1Gb10Gb+模擬時代數(shù)字時代移動互聯(lián)網時代萬物互聯(lián)時代5G與工業(yè)互聯(lián)網融合創(chuàng)新l 打造項目庫l 培育解決方案供應商l 構建供給資源池l 技術標準攻關l 融合產品研發(fā)和產業(yè)化l 網絡技術和產品部署實施l 5：打造5個內網建設改造公共服務平臺l 1：遴選10個重點行業(yè)l 2：挖掘20個典型應用場景l(fā) 建設測試床2019年11月12日，工業(yè)和信息化部印發(fā)《“5G+工業(yè)互聯(lián)網”512工程推進方案》，高質量推進5G與工業(yè)互聯(lián)網融合創(chuàng)新。l 《“5G+工業(yè)互聯(lián)網”512工程推進方案》提出要提升“5G+工業(yè)互聯(lián)網”網絡關鍵技術產業(yè)能力、創(chuàng)新應用能力、資源供給能力。提升網絡關鍵技術產業(yè)能力提升創(chuàng)新應用能力提升資源供給能力基于“5G+8K超清視頻+

深度學習+

平臺”，構建大飛機制造機器視覺，實現(xiàn)復合材料的無損檢測、拼縫檢測，使檢測時間由原來幾小時甚至幾天縮短至幾分鐘；

人員成本降低95%?；凇?G+遠程控制+AR+平臺”，構建機床自主觸發(fā)物流需求、AGV自主智能路徑規(guī)劃的智能物流方式，大幅提升民機裝配協(xié)同效率，使傳統(tǒng)的單項工裝工作人員由3

人減少到1人；

裝配效率提高70%；降低操作人員成本20萬/人?；凇?G+射頻+VR+平臺”，構建基于大數(shù)據驅動的產品、設備、工裝、物流、人員及刀量具等生產要素全過程管控，實現(xiàn)對生產環(huán)境、生產狀態(tài)、復合材料等全方位跟蹤與優(yōu)化，提升生產的智能運營管理，零配件定位誤差縮小在3

厘米以內；運營成本降低20%；生產效率提高20%以上。中國商飛聯(lián)合互聯(lián)網企業(yè)、設備制造企業(yè)、移動通信企業(yè)、科研院所等，開展“5G+工業(yè)互聯(lián)網”在大飛機生產制造、工廠物流、質量管控等方面的探索，形成智能生產、智能物流、智能檢測等融合應用實踐。其中，h公司提供基于“5G+云”的AR/VR技術；聯(lián)通提供5G通信技術及智能制造技術；騰訊提供云計算、大數(shù)據和人工智能技術；上交提供智能制造創(chuàng)新模式研究支撐。智能生產 智能物流 智能檢測商飛：基于“5g+工業(yè)互聯(lián)網”的智慧工廠5g專網在工業(yè)互聯(lián)網中的六大應用場景2019年7月，全球知名咨詢公司Heavy

Reading聯(lián)合全球5G技術研發(fā)領先企業(yè)高通發(fā)布了《5G專用網絡在工業(yè)互聯(lián)網中的應用》白皮書。l Heavy

Reading白皮書指出在工業(yè)互聯(lián)網領域，5G專用網絡與LTE和Wi-Fi相比，具有覆蓋范圍更廣、安全保障能力更強、性能更加優(yōu)越三大優(yōu)勢，能夠支持苛刻性能要求的工業(yè)場景應用：一是利用5G+AI實現(xiàn)碼頭等特定區(qū)域物流車的智能導航。二是利用5G+AR開展輔助裝配與遠程運維。三是利用5G+機器視覺開展預測性維護。四是利用5G支撐高壓配電網負荷控制。五是利用5G+NB-IoT解決設備物聯(lián)問題。六是利用5G專用網絡對工業(yè)設備進行遠程控制。二、數(shù)據中心：支撐工業(yè)互聯(lián)網落地的關鍵基礎設施l

美國IDC機柜數(shù)目前已占全球40%的市場，其后是中國和日本分別占8%和6%，中國IDC發(fā)展比美國晚5年。l

2018年，我國制造業(yè)增加值約占全球30%，互聯(lián)網用戶數(shù)全球占比約21%，穩(wěn)居世界第一制造大國和網絡大國，這決定中國IDC規(guī)模不會低于美國。l

我國數(shù)據中心發(fā)展前景巨大，預計2020~2025年中國IDC市場累計超萬億元。數(shù)據中心作為工業(yè)互聯(lián)網的重要基礎設施，更加強調云計算數(shù)據中心和邊緣數(shù)據中心的協(xié)同性，我國IDC市場空間巨大。數(shù)據來源：前瞻產業(yè)研究院、中國IDC圈數(shù)據來源：中國國家統(tǒng)計局美國商務部《互聯(lián)網趨勢報告》制造業(yè)占GDP比重互聯(lián)網用戶全球占比“規(guī)?；?小微化”數(shù)據中心協(xié)同發(fā)展會成為主流規(guī)?；瘮?shù)據中心架構邊緣數(shù)據中心架構p

傳統(tǒng)的大型規(guī)?；瘮?shù)據中心難以滿足萬物互聯(lián)的需求，需要建設小微型數(shù)據中心，來加強邊緣計算和數(shù)據分析的能力。p

一方面，算力就是生產力，要加快規(guī)?；瘮?shù)據中心建設，縮小和美國數(shù)據中心市場占比的差距。另一方面，要加快邊緣數(shù)據中心建設，滿足企業(yè)帶寬、時延、安全需求。云數(shù)據中心l 時延限制l 網絡擁塞l 完全問題l ...云數(shù)據中心云DC邊緣DC邊緣數(shù)據中心邊緣數(shù)據中邊云協(xié)同將加速工業(yè)互聯(lián)網平臺落地p

Gartner：The

edge

will

eat

the

cloud(邊緣計算正在吃到云計算)。p

IDC：40%的數(shù)據將在邊緣側進行存儲、處理和分析。p

邊緣云和云計算協(xié)同將成為工業(yè)互聯(lián)網平臺發(fā)展的重要方向，兩者密不可分、相輔相成。p

邊緣云的三大功能：①邊緣數(shù)據采集、存儲和分發(fā)。②邊緣數(shù)據的實時分析③邊緣設備的智能控制。邊緣數(shù)據中心業(yè)務l

不敢傳：涉及數(shù)據安全與保密l

不需傳：本地化、實時性l 不能傳：網絡延遲、功耗、計算量、協(xié)議適配Predix大型數(shù)據中心業(yè)務l

非實時、大數(shù)據量的業(yè)務l

需要進行縱向和橫向對比分析的業(yè)務l

需要和業(yè)務系統(tǒng)進行集成的業(yè)務l

需要進行全局優(yōu)化的業(yè)務三、人工智能：工業(yè)互聯(lián)網平臺的內核p

定義：工業(yè)人工智能是工業(yè)領域中由計算機實現(xiàn)的智能，具有自感知、自學習、自執(zhí)行、自決策、自適應等特征，其本質是通過打造狀態(tài)感知、實時分析、精準執(zhí)行、科學決策的數(shù)據自動流動閉環(huán)，解決工業(yè)的復雜性和不確定性難題。p

問題：工業(yè)的復雜性、不確定性和人工智能缺乏可靠性、可解釋性之間的矛盾，制約工業(yè)人工智能的發(fā)展。p

發(fā)展階段判斷：工業(yè)智能仍處于發(fā)展探索時期，工業(yè)人工智能的關鍵技術、場景應用、產業(yè)發(fā)展均處在起步階段。數(shù)據（人機物）洞察模型應用實時分析狀態(tài)感知科學決策精準執(zhí)行學習提升主要矛盾l 缺乏可靠性l 缺乏可解釋性人工智能工業(yè)系統(tǒng)l 復雜性l 不確定性數(shù)據層邊緣層模型層算法模型機理模型應用層故障診斷定位（分類）設備預測維護（分類+回歸）產品質量檢測（分類）產品自動分揀（分類+回歸）產業(yè)鏈級企業(yè)級設備

l

幾何模型模型

l

壽命模型業(yè)務

l模型

l研發(fā)設計模型生產制造模型l 經營管理模型l 第一性原理l 知識圖譜l 回歸算法l 分類算法l 聚類算法智能網關設備級供應鏈管理（回歸）集團輔助決策（分類+回歸）員工數(shù)據機器數(shù)據物料數(shù)據規(guī)則數(shù)據環(huán)境數(shù)據智能機器人智能傳感器智能機床模型管理引擎模型推理引擎工業(yè)人工智能框架：邊緣層+數(shù)據層+模型層+應用層智能芯片過程控制（分類+回歸）生產工藝優(yōu)化（回歸）流程自動監(jiān)控（回歸）智能輔助設計（分類+回歸）機器學習算力方面，邊緣層亟需加快研發(fā)適配工業(yè)實時性需求的AI芯片p

工業(yè)智能邊緣目前處于技術突破階段，所涉及的硬件基礎設施、軟件技術等大多已具備，但仍面臨邊緣節(jié)點對計算能力的支持、邊緣計算任務的智能調度，邊緣計算網絡架構和性能優(yōu)化等挑戰(zhàn)。p

目前以“AI芯片+兼容解析工具+設備”為主要形式，通過全面感知、精準計算與自主控制，有效緩解數(shù)據中心計算壓力，實現(xiàn)業(yè)務處理去中心化；未來，其存儲、計算、判斷等性能將繼續(xù)提升，加速向邊云協(xié)同、萬物智聯(lián)轉化AI專用芯片 兼容性編譯工具&協(xié)議解析工具 智能設備l 寒武紀研制深度學習專用處理器芯片，相對于傳統(tǒng)執(zhí)行x86指令集的芯片，有兩個數(shù)量級的性能提升。l 騰訊和阿里基于FPGA的云計算加速芯片，實現(xiàn)了低成本、低功耗，具有廣泛的應用場景。l h公司針對邊緣服務器市場推出Ascend

310芯片，目前已部署在自動駕駛領域，正在向其他應用領域拓展。l 英特爾、亞馬遜、谷歌、Facebook和

KhronosGroup等企業(yè)和機構基于各自優(yōu)勢與競爭考慮打造了相應編譯器或模型表示規(guī)范。l 中國移動、東方國信、寄云科技等企業(yè)通過建設智能網關，動態(tài)實現(xiàn)OT與IT間協(xié)議轉換，加強對帶寬資源不足和突發(fā)網絡中斷等異常場景的應對能力。l

生產設備：庫卡、新松等企業(yè)開發(fā)搭載機器學習算法、路徑規(guī)劃等技術的機械臂、運輸載具和智能機床等產品。l 控制設備：針對包裝、焊接、拼接等作業(yè)場景，伯克利、?？低暤绕髽I(yè)通過應用語音識別、視頻捕捉等技術提升人機交互效率。l

研發(fā)設備：NetSpeed提供SoC設計與架構輔助設計系統(tǒng)，通過內置人工智能算法助力芯片設計師尋求最佳解決方案，并提供持續(xù)的設計反饋。模型方面，深度學習、知識圖譜和管理引擎將成為重點發(fā)展方向p

深度學習，主要解決了工業(yè)場景中的識別、監(jiān)控、推理、預測等問題，適用于不可見的復雜問題。p

知識圖譜，主要解決了工業(yè)要素的挖掘、分析、建模、可視化等問題，適用于認知明確的問題l中飛艾維與百度深度合作，基于飛槳（PaddlePaddle）深度學習框架聯(lián)合開發(fā)海量數(shù)據

AI分析平臺，實現(xiàn)巡檢數(shù)據中特定缺陷辯識，速度達到人工處理近百倍。l德國瀚沙公司：基于“深度學習+能耗”預測電網中斷和停電，識別電網缺陷的可能性提高2倍以上。l領邦智能：基于“深度學習+視覺”進行預測性維護、產品質量檢測等工作，誤檢率為十萬分之一，質檢效率是質檢員的八倍。l東軟集團部署工業(yè)知識圖譜進行知識發(fā)現(xiàn)和決策輔助，實現(xiàn)了協(xié)助人工高效操作和有效決策。l一汽通過構建汽車故障診斷知識圖譜，將業(yè)務方向、售后場景和細化描述進行關聯(lián)建模，實現(xiàn)效率支撐、提前發(fā)現(xiàn)和專業(yè)案例支撐。lUTC

聯(lián)合技術研究中心將知識圖譜引入研發(fā)設計過程，依靠知識圖譜分解功能塊，構建設計方案庫，設計出的換熱傳熱效率提高

80%，設計周期加快

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倍。深度學習知識圖譜應用方面，工業(yè)的復雜性、不確定性和人工智能缺乏可靠性、可解釋性之間的矛盾導致工業(yè)人工智能發(fā)展緩慢維護，使電梯停運時間降低50%，維護費用節(jié)約15%設備級l 產品質量檢測IBM依托Waston人工智能平臺開展基于視覺識別的質量檢測，有效減少重復人工成本，質檢時間縮短80%，產品質量缺陷率減少7%l 流程行業(yè)：自動監(jiān)控中海油、中石油等通過建設智能實時決策系統(tǒng)，構建起以井為中心、井場與基地多學科協(xié)同作戰(zhàn)的信息系統(tǒng)平臺，每年僅單平臺操作費就節(jié)省800萬元l 離散行業(yè)：輔助設計瑞士紐若公司在自行車設計中，利用深度學習網絡對進行空氣動力學分析，產品動力學特性比傳統(tǒng)方法高5-20％，并將繼續(xù)應用于風機、渦輪機、飛機等設計過程l 集團輔助決策GE、殼牌、阿美等巨頭依托Knowledge

Platform，通過知識圖譜與數(shù)據科學協(xié)同，在綜合考慮品牌效益、經營成本、經濟趨勢等因素的基礎上，利用人工智能提供決策和流程優(yōu)化建議l 供應鏈管理h公司、西門子、萊比錫等企業(yè)打造供應鏈知識圖譜，通過企業(yè)關系網實現(xiàn)供應鏈風險管理與零部件選型l 離散行業(yè)：過程控制德國施肯拉公司了將檢流計掃描儀與數(shù)字角度傳感器相結合，基于機器學習控制系統(tǒng)的智能掃描頭，實時獨立地計算控制參數(shù)，幫助系統(tǒng)更快、更精確地工作l 設備預測維護德國蒂森克虜伯集團結合智能傳感器及機器學習，開展基于電梯運行數(shù)據的預測性l 產品自動分揀愛普生、埃爾森、梅卡曼德等基于

3D

視覺與深度學習進行不規(guī)則物品的識別和分揀。利用深度強化學習使機器人具備自主及協(xié)同學習技能，準確率達到

90%企業(yè)級產業(yè)鏈級案例:富士康基于工業(yè)人工智能的刀具壽命智能預測富士康基于深度學習建立的刀具壽命智能預測模型，實現(xiàn)了從計件換刀到精準換刀的轉變，幫助企業(yè)延長刀具壽命15%，提高產品良率30%。傳感器工控機監(jiān)控系統(tǒng)工具壽命預警機臺、刀具狀況監(jiān)控DeeplearningDATAn 痛點：傳統(tǒng)汽車制造制程中，采取計件換刀的方法，一是不能完全解決加工過程中崩刀、斷刀的問題，二是刀具的意外損壞會直接造成加工部件的損毀并造成巨大損失，三是不能充分利用刀具有效壽命。n

方案：采集機臺振動/電流傳感器和控制器等多類異構數(shù)據，在云端基于深度學習訓練刀具剩余壽命預測模型，并部署到邊緣側，實施監(jiān)測分析刀具狀態(tài)數(shù)據，智能預測斷刀、崩裂和壽命的異常情況。n

效果：l 實現(xiàn)刀具崩刃及斷刀的即時判定準確率93%l 刀具壽命預計延長15%，預計減少刀具成本15%l 提升產品良率

30%，節(jié)省材料成本約

10%，提高生產效率15%。來源：富士康痛點：鋼鐵年產值約8萬億，鋼鐵工序70%的冶煉成本和能耗以及90%的碳排放在煉鐵工序，但煉鐵反應器及產品單一，生產競爭力在于冶煉成本，對于大型、連續(xù)、高溫、高壓、密閉的反應黑箱高爐而言，當前仍以“盲人摸象”式操作和“師傅帶徒弟”式為主，不同煉鐵廠（人）水平“參差不齊”，不同高爐之間壽命最大相差15年、噸鐵成本相差百元、燃料比相差百公斤，其數(shù)字化、智能化、科學化水平提升空間巨大。方案：基于機理模型的知識圖譜+基于大數(shù) 效果：據的深度學習單座高爐降低2400萬鐵水質量穩(wěn)定性提高20%在全國30%高爐推廣冶煉效率提升10%算法集應用場景知識圖譜設備故障診斷 物流配方優(yōu)化 工藝流程優(yōu)化生產過程管理 產品質量控制 服務效能提升主元分析分類算法聚類算法隨機森林遺傳算法粒子群算法……技術：生產技術、設備診斷等工藝：工藝設計、工藝改善等流程：焦化、燒結、高爐等……東方國信：基于機理+數(shù)據驅動的數(shù)字高爐四、區(qū)塊鏈：為工業(yè)互聯(lián)網奠定多方共治、互信共享的基礎邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎設施（服務器、存儲、網絡、虛擬化）數(shù)據采集協(xié)議解析可信邊緣智能工業(yè)應用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應用模板、智能合約）工業(yè)微服務組件（機理模型、數(shù)據驅動模型、微服務管理、模型共享、供應鏈優(yōu)化、狀態(tài)溯源、訪問控制、協(xié)作生產）工業(yè)大數(shù)據分析平臺（可信數(shù)據管理、工業(yè)分布式賬本、互信共享、數(shù)據建模、數(shù)據分析、身份管理）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)區(qū)塊鏈應用APP傳統(tǒng)軟件云化可信工業(yè)數(shù)據采集可信工業(yè)大數(shù)據存儲數(shù)據建模+模型共享（區(qū)塊鏈）微服務生產+集成工業(yè)區(qū)塊鏈應用（設計、生產、銷售、保險、租賃、二手交易、維護、回收）柔性監(jiān)管入口可信身份可信傳輸來源：工業(yè)互聯(lián)網產業(yè)聯(lián)盟《工業(yè)區(qū)塊鏈白皮書》五、擴展現(xiàn)實（XR）：一場人機交互的新革命擴展現(xiàn)實XR(Extended

Reality)

包括虛擬現(xiàn)實VR(Virtual

Reality)、增強現(xiàn)實AR(Augmented

Reality)、混合現(xiàn)實MR(Mixed

Reality)、全息現(xiàn)實HR(HolographicReality)等多種技術形式。技術定義特點虛擬現(xiàn)實VR(Virtual

Reality)VR是仿真技術的一個重要方向，是仿真技術與計算機圖形學人機接口技術、多媒體技術、傳感技術、網絡技術等多種技術的集合，是一門富有挑戰(zhàn)性的交叉技術前沿學科和研究領域。VR主要包括模擬環(huán)境、感知、自然技能和傳感設備等方向。沉浸感、交互性和構想性增強現(xiàn)實AR(Augmented

Reality)AR是一種能將真實世界信息和虛擬世界信息“無縫”融合的新技術，是把原本在現(xiàn)實世界的一定時間空間范圍內很難體驗到的實體信息（視覺、聽覺、味覺、觸覺等），通過電腦等科學技術，模擬仿真后疊加應用到真實世界，被人類感官所感知，從而達到超越現(xiàn)實的感官體驗。AR主要包含多媒體、三維建模、實時視頻顯示及控制、多傳感器融合、實時跟蹤及注冊、場景融合等技術與手段。真實世界和虛擬世界的信息集成、具有實時交互性、可在三維尺度空間中增添定位虛擬物體混合現(xiàn)實MR(Mixed

Reality)MR是虛擬現(xiàn)實技術的進一步發(fā)展，該技術通過在現(xiàn)實場景呈現(xiàn)虛擬場景信息，在現(xiàn)實世界、虛擬世界和用戶之間搭起一個交互反饋的信息回路，以增強用戶體驗的真實感。MR包括增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實，指的是合并現(xiàn)實和虛擬世界而產生的新的可視化環(huán)境。虛擬物體存在于真實世界中、用戶可與虛擬物體互動全息現(xiàn)實HR(Holographic

Reality)HR也稱虛擬成像技術，是利用光的干涉和衍射原理記錄并再現(xiàn)物體真實的三維圖像的技術。HR包括拍攝過程和成像過程，拍攝過程利用干涉原理記錄物體光波信息，成像過程利用衍射原理再現(xiàn)物體光波信息。用戶無需任何穿戴設備，利用裸眼即可直接看到360度全方位的3D影像。數(shù)據來源：中興通訊《5G云XR應用白皮書》擴展現(xiàn)實（XR）在工業(yè)互聯(lián)網中的應用擴展現(xiàn)實(XR)

可以在產品全生命周期內，改善物理空間和賽博空間的交互方式，實現(xiàn)物理空間和賽博空間更好的融合融合，提高工業(yè)互聯(lián)網賦能水平，為工業(yè)互聯(lián)網帶來廣闊的應用場景和增值空間。研發(fā)設計生產制造倉儲物流產品銷售l

可視化模擬產品在各種環(huán)境中的狀態(tài)，提高試驗可靠程度，并降低研發(fā)成本。l

全方位仿真產品材料、結構、性能等參數(shù)，提高產品質量管控準確性；l

將二維圖紙轉化為三維模型，增強與模型間的互動，提高研發(fā)人員溝通效率；l 真實還原生產制造工作場景，提高員工培訓水平，提高生產效率；l 實時提示危險因素，減少員工誤操作，保障安全生產；l 動態(tài)監(jiān)測、展示生產各工序運行情況，保障生產的流暢性；l

多維度展示設備健康狀態(tài)，提前預警設備故障，減少計劃外停機時間，降低生產成本。l 準確顯示產品信息，提高員工分揀速度和準確度，降低分揀成本；l

實時更新倉庫狀態(tài)，支撐高效物流決策。l

虛擬化調配產品信息，精準掌握產品庫存變化。l

可視化精準監(jiān)測倉庫環(huán)境信息，減少火災等事故的發(fā)生，提高倉庫安全保障。l

透明化展示產品各種結構信息和性能信息，減少顧客擔憂；l

在真實場景展示產品運行狀態(tài)，提高消費者購買信心；l

為顧客參與產品設計提供可視化渠道，降低參與門檻，實現(xiàn)定制化服務。案例:PTC基于“Thingworx+AR”開展設備維護連接將物理設備的屬性和行為與Thing

Model做映射集成通過數(shù)字主線將IOT平臺與IT平臺進行集成構建/映射/發(fā)布構建AR體驗，并與IOT平臺數(shù)據關聯(lián)體驗基于AR體驗指導維修基于“Thingworx+AR”的設備維護流程p

PTC基于“Thingworx+AR”為設備狀態(tài)監(jiān)測、維護方案選擇做可視化指導，大大提高了設備維護效率。建模定義產品的屬性和行為提高產量提供分步驟的組裝指導，遠程指導，減少錯誤操作。加速培訓把退休工程師的知識傳到下一代，通過3D訓練優(yōu)化學習曲線。降低成本為故障定位提供精細IOT數(shù)據，可提前標注可能故障的零件。提高生產效率與安全性提供實時、分步驟的指導，提高安全性，加快訓練進程。數(shù)字孿生是綜合運用感知、計算、建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測、決策，進而實現(xiàn)物理空間與賽博空間的交互映射。物理對象原理+數(shù)據l

軟件是載體l

數(shù)據是基礎自我學習l

模型是核心動態(tài)調整機理模型+數(shù)據驅動模型信息指令模型控制器軟件軟件定義化模型精準化計算實時化數(shù)據可視化描述診斷預測決策六、數(shù)字孿生:工業(yè)互聯(lián)網的終極版圖一項通用技術支撐經濟社會數(shù)字化轉型的通用使能技術兩大孿生空間交互反饋原子實體邏輯物理空間比特模型軟件賽博空間三大技術要素數(shù)據是基礎原理機理模型數(shù)據驅動模型模型是核心傳感器數(shù)據四大功能等級描述診斷預測決策五大典型特征數(shù)據驅動模型支撐軟件定義精準映射智能決策軟件是載體軟件定義化 模型精準化計算實時化 數(shù)據可視化數(shù)字孿生內涵：涵蓋“12345”五大內容數(shù)字孿生是工業(yè)互聯(lián)網和工業(yè)4.0參考架構的核心數(shù)字世界物理世界物（設備/機器/產品等）數(shù)字孿生空間資產層傳感器、驅動器集成層網絡、協(xié)議通信層數(shù)據、模型（數(shù)字孿生實現(xiàn)）信息層資產功能功能層組織和業(yè)務流程業(yè)務層德國工業(yè)4.0參考架構l 應用平臺l

數(shù)字孿生空間l 模型平臺l 數(shù)據平臺圖

以數(shù)字孿生體框架為核心的工業(yè)互聯(lián)網Paas系統(tǒng)美國工業(yè)互聯(lián)網聯(lián)盟將數(shù)字孿生作為工業(yè)互聯(lián)網落地的核心和關鍵。德國工業(yè)4.0參考架構將數(shù)字孿生作為重要內容。案例：基于數(shù)字孿生的數(shù)字化設計達索、PTC、波音等公司綜合運用數(shù)字孿生技術打造產品設計數(shù)字孿生體，在賽博空間進行體系化仿真，實現(xiàn)反饋式設計、迭代式創(chuàng)新和持續(xù)性優(yōu)化。目前，在汽車、輪船、航空航天、精密裝備制造等領域已普遍開展原型設計、工藝設計、工程設計、數(shù)字樣機等形式的數(shù)字化設計實踐。幾何數(shù)據原理數(shù)據工藝數(shù)據材料數(shù)據歷史設計數(shù)據歷史測試數(shù)據數(shù)據層模型層應用層數(shù)模驗證模型試驗仿真模型產品數(shù)字模型優(yōu)化迭代物理幾何模型生產加工模型客戶生產部門第一性原理動態(tài)數(shù)據反饋現(xiàn)場設備數(shù)據現(xiàn)場環(huán)境數(shù)據集成服務接口人機交互模擬客戶深度體驗沉浸式工藝設計虛擬制造工業(yè)設計優(yōu)化設計協(xié)同輔助需求設計驗證生產工程預測數(shù)據n 多維動態(tài)的數(shù)字環(huán)境n 精確執(zhí)行的數(shù)字模型n 同步交付的數(shù)字產品案例：基于數(shù)字孿生的智能工廠西門子、洛馬等國外公司，以及華龍迅達、東方國信科等國內公司，在賽博空間打造映射物理空間的虛擬車間、數(shù)字工廠，推動物理實體與數(shù)字虛體之間數(shù)據雙向動態(tài)交互，根據賽博空間的變化及時調整生產工藝、優(yōu)化生產參數(shù)，提高生產效率。智能計劃排產物料配給管理產品質量追蹤協(xié)同工藝規(guī)劃生產參數(shù)優(yōu)化人員安排管控故障預測維修能效優(yōu)化分析生產制造庫存動態(tài)管 設備維護管控 理生產環(huán)境管

安全可靠保控 障經營管理產品服務生產規(guī)劃產品設計員工數(shù)據機器數(shù)據物料數(shù)據規(guī)則數(shù)據環(huán)境數(shù)據多協(xié)議兼容+邊緣數(shù)據采集設計制造協(xié)同模型生產管理優(yōu)化模型設備健康管理模型產品增值服務模型制造能力交易模型生產過程狀態(tài)監(jiān)測模型故障診斷模型工藝優(yōu)化模型質量控制模型節(jié)能減排模型離散行業(yè)流程行業(yè)數(shù)據層模型層應用層案例：基于數(shù)字孿生的設備健康管理（PHM）GE、空客等公司開發(fā)設備數(shù)字孿生體并與物理實體同步交付，實現(xiàn)了設備全生命周期數(shù)字化管理，同時依托現(xiàn)場數(shù)據采集與數(shù)字孿生體分析，提供產品故障分析、壽命預測、遠程管理等增值服務，提升用戶體驗，降低運維成本，強化企業(yè)核心競爭力。數(shù)據層模型層應用層現(xiàn)場設備數(shù)據現(xiàn)場環(huán)境數(shù)據幾何數(shù)據功能數(shù)據歷史狀態(tài)數(shù)據歷史維護數(shù)據狀態(tài)監(jiān)測模型物理數(shù)據遠程診斷模型故障預測模型健康管理模型學習提升模型設備檢測健康評估故障定位壽命預測故障預警異常報警 維修規(guī)劃遠程調度備件管理增值服務工藝數(shù)據主要內容一、數(shù)字化轉型方法論：基于雙螺旋模型的三大視角九大維度二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術視角：架構維、產業(yè)維、數(shù)據維四、業(yè)務視角：行業(yè)維、痛點維、場景維工業(yè)互聯(lián)網平臺業(yè)務體系智能化生產網絡化協(xié)同個性化定制服務化延伸單元級企業(yè)級產業(yè)鏈級場景維電子消費品裝備原材料行業(yè)維痛點維設備級工業(yè)互聯(lián)網平臺業(yè)務落地的基本原則兩個閉環(huán)三項堅持l 堅持分業(yè)施策深入行業(yè)，我國制造業(yè)門類眾多，要梳理每個行業(yè)的典型特征和轉型基礎。l 堅持需求牽引l 堅持場景驅動深入問題，認真挖掘設備級、單元級、企業(yè)級、產業(yè)級的痛點。深入場景，緊緊抓住智能化生產、網絡化協(xié)同、個性化定制、服務化延伸這個牛鼻子。l 形成業(yè)務-價值閉環(huán)：解決方案要轉為企業(yè)的質量、成本、效率等方面的效益和新技術、新產品、新模式、新業(yè)態(tài)的培育l 形成業(yè)務-技術閉環(huán)：解決方案要沉淀為企業(yè)的業(yè)務中臺，沉淀為可復用的能力行業(yè)行業(yè)特點行業(yè)痛點數(shù)字化轉型趨勢典型應用場景典型企業(yè)鋼鐵l生產流程長l生產工藝復雜l供應鏈冗長l設備維護低效化l生產過程黑箱化l下游需求碎片化l環(huán)保壓力加劇化l設備管理由傳統(tǒng)維護向智能維護轉變l生產工藝由黑箱式向透明化轉變l供應鏈體系由局部協(xié)同向全局協(xié)同轉變l環(huán)保管理由粗放型向清潔型轉變l設備全生命周期管理l智能化生產l供應鏈協(xié)同l綠色化生產東方國信、寶鋼集團、優(yōu)也信息、南鋼集團、酒鋼集團石化l設備價值高l工藝復雜l產業(yè)鏈長l危險性高l設備管理不透明l工藝知識傳承難l產業(yè)鏈上下游協(xié)同水平不高l安全生產壓力大l設備管理從黑箱管理健康管理轉變l知識管理從紙質封存向模型封存轉變l供應鏈管理從企業(yè)內向企業(yè)間協(xié)同轉變l安全管理從人工巡檢向智能巡檢轉變青海油田、云南石l設備健康管理化、九江石化、鎮(zhèn)l智能煉化生產江石化、茂名石化、l供應鏈協(xié)同蘭卓信息、石化盈l安全監(jiān)控科風電l地理位置偏僻l資本技術密集l發(fā)電波動性大l風場設計周期長l設備維護成本高l并網協(xié)調效率低l棄風漏風較嚴重l數(shù)據采集由底層互聯(lián)向全面感知轉變l設備維護由人工調試向智能運維轉變l風場管理由單場單管向虛擬集成轉變l虛擬風場設計 金風科技、遠景能l設備預測維護 源、昆侖數(shù)據、明l智慧風場管理 陽智能、華能集團、l精準柔性供電 Siemens、GE工業(yè)互聯(lián)網平臺垂直行業(yè)業(yè)務落地的典型場景行業(yè)行業(yè)特點行業(yè)痛點數(shù)字化轉型趨勢典型應用場景典型企業(yè)航空航天l研發(fā)周期長l產品種類多、規(guī)模小l產業(yè)鏈特別長l數(shù)據源不統(tǒng)一l模型適配性不足l故障預測水平有待提升l研發(fā)設計由串行異構到并行協(xié)同轉變l生產制造由以數(shù)映物到數(shù)物融合轉變l生產管理由單點對接到動態(tài)調整轉變l運維服務由定期維護到視情維護轉變l基于MBD的研發(fā)設計l基于CPS的智能制造l基于大數(shù)據分析的供應鏈管理l基于PHM的運營維護GE、Autodesk、羅羅、商飛、西飛l技術更新速度l生產智能化水平低l供應鏈協(xié)同效率低l行業(yè)營收增速放緩l生產方式由規(guī)?；a向規(guī)模化定制方向轉變l經營方式由生產型經營向平臺型經營轉變l盈利模式由賣產品向賣服務轉變l柔性化生產l供應鏈協(xié)同l智能家居解決方案海爾集團、美的集團、海信集團、格力電器、松下電器快家電l產品研發(fā)周期短l產品同質化程度高工程機械l設備產品多樣化l生產過程離散化l供應鏈復雜l資源調配效率低下l機械設備運維困難l金融生態(tài)不完善l設備維護按需化l備件管理精益化l產融結合在線化l解決方案服務化l設備預測性維護l備品備件管理l智慧施工l互聯(lián)網金融卡特彼勒、小松、日立、徐工集團、三一重工、中聯(lián)重科工業(yè)互聯(lián)網平臺垂直行業(yè)業(yè)務落地的典型場景鋼鐵行業(yè)：抓住工藝優(yōu)化智能化這一牛鼻子鋼鐵行業(yè)具備生產流程長、生產工藝復雜、供應鏈冗長等特征，面臨設備維護低效化、生產過程黑箱化、下游需求碎片化、環(huán)保壓力加劇化等痛點，正以工藝優(yōu)化為切入點，加速向設備運維智能化、生產工藝透明化、供應鏈協(xié)同全局化、環(huán)保管理清潔化等方向數(shù)字化轉型。設備全生命周期管理 智能化生產 供應鏈協(xié)同 綠色化生產寶鋼集團基于豐富的制造經驗，積極探索基于工業(yè)互聯(lián)網平臺的實現(xiàn)設備運行信息的有效集成與分析挖掘，為遠程監(jiān)測、故障診斷等全生命周期服務管理提供支持。l設備運維成本降低5%；l檢修作業(yè)效率提升10；l設備壽命提升30%；l設備整體效率提升5%；東方國信基于Cloudiip工冶煉工藝、高爐安全等開發(fā)了煉鐵云平臺，并覆蓋了全國30%左右的高爐。l單座高爐每年鐵水質量穩(wěn)定性提高20%；l單座高爐每年煉鐵成本降低2400萬元；l單座高爐冶煉效率提升10%。酒鋼集團能耗成本和環(huán)保成本一直居高不下，在實施了東方國信Cloudiip平臺之后，通過采集能耗指標和污染指標，精準實施工藝優(yōu)化和設備升級。l酒鋼集團單座高爐每年減少碳排放20000噸。l預計整個行業(yè)普及應用之后，每年將減少200億元成本和2000萬噸碳排放。南京鋼鐵積極適應下游個業(yè)互聯(lián)網平臺，圍繞冶煉配方、性化需求，通過構建面向供應鏈管理的制造云平臺，提供“JIT+C2M模型的定制服務”，實現(xiàn)規(guī)模化定制。l設計成材率提高0.15%；l每噸產品附加值提升近百元；l用戶滿意度提升至94.26%。石化行業(yè)：抓住生產過程智能化這一牛鼻子石化行業(yè)屬于資產密集型行業(yè)，具有產業(yè)鏈長、工藝復雜、設備價值高、危險性高的特征，面臨著設備管理不透明、工藝知識傳承難、產業(yè)鏈上下游協(xié)同水平不高、安全生產壓力大的痛點，以設備智能管控為切入點，在設備健康管理智能煉化生產、供應鏈協(xié)同、安全監(jiān)控四個方向開展數(shù)字化轉型。設備健康管理 智能煉化生產 供應鏈協(xié)同 安全監(jiān)控設備運行控制智能化：京博石化基于supOS工業(yè)互聯(lián)網平臺，利用人工智能和大數(shù)據技術，將設備故障預警和故障處理的機理模型部署在設備端，實現(xiàn)設備本體的智能化。即，設備自己發(fā)現(xiàn)故障征兆，發(fā)出故障預警并進行故障處理，通知專家遠程實時監(jiān)測。結合現(xiàn)場在線分析儀，原來需要幾個小時才能完成的數(shù)據報告，現(xiàn)在5-30分鐘就能出來，l工藝優(yōu)化：云南石化在新產品生產前，對開工原油的煉化工藝流程模擬分析，明確各項常減壓裝置1次開車成功，制氫聯(lián)合裝置核心設備投產1次成功。l質量管控：九江石化在煉化生產過程中，利用AI和大數(shù)據技術，實時監(jiān)測各項質量指操作平穩(wěn)率提高5.3%，操作實現(xiàn)了分析數(shù)據快速指導生產。

合格率從90.7%提升至100%。l企業(yè)內協(xié)同：九江石化建設實現(xiàn)了企業(yè)內采購、計劃、調操作參數(shù)，指導實際生產操作。

度、操作的全過程優(yōu)化，形成了自上而下、由下到上的協(xié)同生產新模式。員工總數(shù)減少12%、班組數(shù)量減少13%、外操室數(shù)量削減35%。l企業(yè)間協(xié)同：疫情期間，基于ProMACE平臺，鎮(zhèn)海煉化、恒力石化和口罩、防護服生產標，進行動態(tài)分析和預測預警。

企業(yè)實時對接、協(xié)同排產，實現(xiàn)了上下游醫(yī)衛(wèi)用品資源配置的動態(tài)優(yōu)化，提升產業(yè)鏈協(xié)同效率。l生產安全監(jiān)控：茂名石化安了煉化一體化全流程優(yōu)化平臺，

裝191套巡檢儀，配置1121對巡檢點，通過大數(shù)據數(shù)據分析，發(fā)現(xiàn)并消除了約1800多項生產異常與生產數(shù)據問題，有65項異常達到生產安全隱患級別，避免了多起突發(fā)事件。l管道智能巡檢：長慶油田，利用無人機、機器人，對石油運輸管線全方位智能巡檢，它將傳統(tǒng)的經驗管理、人工巡檢轉變?yōu)橄到y(tǒng)掃描。巡井效率提高數(shù)十倍，用工總量仍保持7萬人不變，勞動生產率提升了2倍以上。風電行業(yè)：抓設備運維和風場管理智能化這一牛鼻子遠景能源開發(fā)格林威治云平臺，借助大數(shù)據分析和高性能計算技術建立高精度風資源圖譜，將風資源數(shù)據誤差控制到

0.5%，機位風資源誤差控制到

5%

；客戶利用內設流體仿真、機組排布、電量評估等工具

32秒

即可完成宏觀選址規(guī)劃，顯著縮短風場設計周期，降低風電項目設計成本與建設風險。昆侖數(shù)據與國網青海電力聯(lián)合打造綠能互聯(lián)工業(yè)互聯(lián)網平臺，通過對風機集群進行動態(tài)監(jiān)測、狀態(tài)糾偏與參數(shù)優(yōu)化，有效降低棄風漏風率，提高風場整體運營效率。平臺現(xiàn)已接入電站130余座，推動電廠運行人員成本平均下降40%，電廠備件成本平均降低

10%，發(fā)電量提升1%-5%。金風科技依托金風云平臺，實時采集風機齒輪、葉片、軸承等運行數(shù)據，集合預警模型與AI分析，對風電設備進行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、壽命評估與預測維護，變“被動”維修為“主動”維修，平均預警準確率達到

80%

，使風電場設備運維人員減少66%

，設備運維成本降低30~40%

，有效增加風電經營收益。風電行業(yè)具有地理位置偏僻、資本技術密集、發(fā)電波動性大等特征，面臨著風場設計周期長、設備維護成本高、并網協(xié)調效率低、棄風漏風較嚴重等痛點，正將設計、生產、運維、服務等環(huán)節(jié)作為切入點，從現(xiàn)場深度化感知、設備智能化運維、風場數(shù)字化管理、精準柔性供電等方向加速數(shù)字化轉型。虛擬風場設計 設備預測維護 風場管理優(yōu)化 精準柔性供電遠景中國海裝打造海上風電智能微網，精確預測風電產量，利用智能調度算法對風電供給開展“削峰填谷“，結合用電側需求，在保障電網安全穩(wěn)定運行的前提下，將風電與光伏、水電、火電等能源統(tǒng)籌考慮、協(xié)同調配，制定智能供電方案，有效加強風電消納水平，提升電力供給穩(wěn)定性。航空航天行業(yè)：抓設計、制造、管理、運維網絡化協(xié)同這一牛鼻子航空航天屬于最復雜的離散行業(yè)之一，具有研發(fā)周期長、產品種類多、規(guī)模小、產業(yè)鏈特別長、設備可靠性要求特別高等特征。面臨數(shù)據源差異大、模型適配性差、管理調整能力差、故障預測能力差等痛點，正以網絡化協(xié)同為切入點，從整合研發(fā)資源、重構生產范式、變革管理模式、提升維護效率等方向進行數(shù)字化轉型?；贛BD的研發(fā)設計 基于CPS的智能制造基于大數(shù)據分析的供應鏈管理基于PHM的運營維護l

波音公司構建全球化的研發(fā)體系，基于統(tǒng)一數(shù)據源和統(tǒng)一模型進行研發(fā)設計，波音777實現(xiàn)了全球238個DBT團隊，總成員8000余人協(xié)同研發(fā)，減少了90%的設計更改，設計周期縮短一半。l

在C919ARJ21-70的研發(fā)中，構建異地協(xié)同的數(shù)字化信息平臺,形成一航商飛、一飛院兩地、四個主機廠、十九家國外供應商之間協(xié)同數(shù)字化研制模式。l

西飛在新飛豹的制造中,

通過數(shù)字化定義的三維模型在廠所間傳遞、協(xié)調和共享。實現(xiàn)全機51897個零件、43萬個標準件、487個關鍵件的三維數(shù)模直接用于數(shù)字化生產。l

西飛建立智能精益加工中心、智能部件裝配工廠和智能總裝配工廠，實現(xiàn)資源、信息、物料和人的高度互聯(lián)，將整機制造周期壓縮到15個月左右。l

商飛構建基于工業(yè)云的飛機研制管理一體化平臺，整合全球近150個一級供應商，實現(xiàn)基于統(tǒng)一數(shù)據源的設計、制造、供應一體化協(xié)同。l

西飛按生產計劃實時更新裝配進度信息和配套缺件動態(tài)信息，將計劃、庫房、缺件結合起來，航材備件月結庫存時間，由原來的1天縮短為不到4小時。l

GE利用AI技術，進行發(fā)動機內窺鏡檢查，故障識別準確率達到95-97%，且該系統(tǒng)具有自我學習能力，隨著數(shù)據量增多，動態(tài)優(yōu)化模型，進一步提高識別精度。l

羅羅公司在發(fā)動機維護中引入大數(shù)據技術。采集環(huán)境、時間、發(fā)動機狀態(tài)等信息，建模分析各因素對發(fā)動機的影響，將分析結果傳遞到生產、制造、管理、運維部門，支撐設計改進、工業(yè)優(yōu)化、供應匹配、視情維護。家電行業(yè)：抓生產定制化和供應鏈整合這一牛鼻子供應鏈協(xié)同柔性化生產 智能家居解決方案海爾集團依托COSMOPlat平臺打造了15家互聯(lián)工廠，形成以用戶需求驅動的即需即供、彈性部署、橫向擴展的柔性生產能力。以膠州互聯(lián)工廠為例，其中：l生產效率提升了60%；l開發(fā)周期縮短50%以上；l交貨周期縮短50%以上；l全流程運營成本下降20%；l個性化定制產品占比達10%

。美的集團基于平臺打造全自動柔性沖壓生產線，實現(xiàn)用戶全流程參與到產品設計生產過程。以注塑環(huán)節(jié)為例，其中：l整體效率提升17%以上；l原材料庫存減少8成；l檢驗成本下降55%。海爾集團依托平臺將供應鏈的制造模式前連引領戰(zhàn)略，后連個性化定制，整合研發(fā)資源、供應商資源、用戶資源，構建了基于平臺的共創(chuàng)共贏生態(tài)，為企業(yè)和用戶提供包括互聯(lián)工廠建設、協(xié)同制造、設備資產運維、供應鏈金融、知識共享、檢測與認證等服務，形成平臺上供應商、企業(yè)、用戶全鏈條的價值增值，實現(xiàn)由制造型企業(yè)向平臺型企業(yè)的轉型。其中：l平臺集聚供應商資源390萬家；l服務企業(yè)數(shù)量4.3萬家；l生態(tài)收入超過151億元。松下電器以智能家電作為用戶數(shù)據入口，向附加值更高的產業(yè)鏈上游轉移，通過打造基于平臺的Ora智能家居解決方案，為用戶提供從智能單品到智能家居、從智能家居到家庭裝修的一體化綜合服務，實現(xiàn)企業(yè)由“賣產品”向“賣服務”轉型。其中，“家電DNA”已延伸至住宅、美容健康、車載、系統(tǒng)解決方案和B2B業(yè)務等領域；打造的“

住空間”

系統(tǒng)解決方案，2021年營收將預計達到600億元。家電行業(yè)具有技術更新速度快、產品研發(fā)周期短、產品同質化程度高等特征，面臨生產智能化水平低、供應鏈協(xié)同效率低、行業(yè)營收增速放緩等痛點，正以個性化定制為切入點，加速向生產方式柔性化、經營管理平臺化、產品服務生態(tài)化等方向數(shù)字化。工程機械行業(yè)：抓設備運維和解決方案延伸這一牛鼻子工程機械行業(yè)具有設備產品多樣、生產過程離散、供應鏈復雜的特征，面臨資源調配效率低下、機械設備運維困難、金融生態(tài)不完善等痛點，正以設備健康管理為切入點，加速向設備運維智能化、經營管理精益化、生產制造服務化等方向數(shù)字化轉型。設備預測性維護 備品備件管理 智慧施工 互聯(lián)網金融l卡特彼勒基于Uptake開發(fā)的l 徐工信息基于漢云工業(yè)互聯(lián)網l小松提出和實施smartl中聯(lián)重科成立融資租賃公司，設備聯(lián)網和分析系統(tǒng)，采集數(shù)平臺，實現(xiàn)備品備件的計劃、采construction即智能施工解決面向國內工程起重機械、建筑據、聯(lián)網監(jiān)控、預測分析，實購、庫存、供銷、追溯功能一體方案的概念。通過無人機+邊起重機械、混凝土機械、環(huán)衛(wèi)現(xiàn)了300多萬臺運轉設備的統(tǒng)化，通過大數(shù)據分析持續(xù)優(yōu)化備緣盒子+小松云，聚焦高精度機械等產品的銷售提供融資租一管控。品備件管理體系，打破生產商和測量、設計圖和測量圖對比賃服務，實現(xiàn)了設備的擴大銷l日立基于lumada工業(yè)互聯(lián)網分銷商信息孤島，提升分揀效率（Skycatch）、小松云模擬確售，獲得的營業(yè)額將占集團總平臺推出consiteoil解決方案，8%，提升倉庫利用率6%，降低定施工計劃、施工可視化等環(huán)收入的20%以上。通過傳感器將遠程的故障預警備件庫存8%，提高庫存周轉率節(jié)，實現(xiàn)了建筑工程狀態(tài)感知、l三一重工基于根云工業(yè)互聯(lián)網率提高到58%。5%。實施分析、科學決策、精準執(zhí)平臺與久隆、三湘銀行展開合l徐工集團基于漢云工業(yè)互聯(lián)網l uptake更是根據設備運行參數(shù)，行的閉環(huán)，從而為客戶提供項作，開發(fā)用于精準定價與風險平臺，為設備做數(shù)字畫像，提反饋傳遞給原廠商，提升制造工目進度實時監(jiān)控、工程機械精選擇的數(shù)據產品，幫助久隆保前預測更換零件，使設備故障藝和優(yōu)化供應鏈，提高產品質量，準匹配、遠程操作等智慧施工險完成UBI產品及延保產品的率降低一半。形成良性的產品閉環(huán)。服務。定價。制造業(yè)數(shù)字化方法論：基于雙螺旋模型的三大視角九大維度技術視角業(yè)務視角價值視角p

不忘初心重價值：新基建、新機遇、新挑戰(zhàn)p

仰望星空干技術：新架構、新操作系統(tǒng)、新革命p

腳踏實地落業(yè)務：新技術、新產品、新模式p

價值是主線p

技術是工具p

業(yè)務是內核小結行業(yè)數(shù)字化轉型趨勢典型應用場景鋼鐵智能化生產工藝優(yōu)化石化智能化生產生產過程優(yōu)化風電智能化生產設備運維、風場管理智能化航空航天網絡化協(xié)同基于MBD的設計、制造、運維網絡化協(xié)同家電個性化定制生產定制化、供應鏈整合工程機械服務化延伸設備運維、行業(yè)解決方案p

工業(yè)互聯(lián)網平臺建設和應用已經從基礎能力建設走向行業(yè)落地階段，要分行業(yè)去抓業(yè)務落地的牛鼻子，這個牛鼻子就是智能化生產、網絡化協(xié)同、個性化定制、服務化延伸等新模式，并以此為牽引，找到典型應用場景。謝謝！集團制造企業(yè)數(shù)字化轉型

頂層業(yè)務設計方案導言61后ERP時代，制造型企業(yè)信息系統(tǒng)面臨諸多難題：流程不夠靈活，難以適應瞬息萬變的市場形勢；系統(tǒng)分散，集成性差；數(shù)據眾多、缺乏有效分析手段·····xx創(chuàng)新型的Oracle解決方案將幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型62生產制造63基于集團的戰(zhàn)略和運營特點，數(shù)字化轉型應如何考慮？

愿景：擁有核心技術，具有國際競爭力，可持續(xù)發(fā)展的工程機械制造商發(fā)展戰(zhàn)略：工程機械主機、關鍵零部件等戰(zhàn)略產品使命：資源整合、多元化、國際化集團管控戰(zhàn)略、投資、財務、人事、運營、內控、內審、法務、信息化……整機零部件進出口貿易并購企業(yè)新業(yè)務增長點濟寧武漢俄羅斯…整合多元化國際化差異化64xx已經建立了成熟的模型來指導企業(yè)數(shù)字化轉型的策略

從滿足利益相關者期望出發(fā)以企業(yè)價值引領業(yè)務模式創(chuàng)新以信息作為企業(yè)神經中樞，重塑組織協(xié)同客戶期望股東期望雇員期望合作伙伴期望業(yè)務協(xié)同業(yè)務模式營銷產品渠道服務供應鏈戰(zhàn)略協(xié)同信息協(xié)同信息企業(yè)價值分析數(shù)字化轉型評估實施路線圖數(shù)字化轉型工具數(shù)字化轉型頂層設計架構數(shù)字化轉型三大要點管理協(xié)同1111223465關注集團公司的利益相關者

利益相關者期望分析思路利益相關者的行為方式和價值主張發(fā)生了什么變化？使用傳統(tǒng)的應對方式會帶來哪些問題？從利益相關者的角度看，未來的期望是什么？數(shù)字化轉型的目標影響利益相關者體驗的領域有哪些？集團公司收入增加證監(jiān)會成本控制效率提升利益相關者期望集團外部集團內部供應商國資委客戶渠道商推土機事業(yè)部楚天子公司底盤事業(yè)部歐亞陀子公司撫起子公司兩類利益相關者集團外部的證監(jiān)會、國資委、客戶和合作伙伴集團內部的各子公司兩種主要關系鏈集團內的零部件企業(yè)、整機企業(yè)以及外部不同類型的供應商和客戶形成的供應鏈關系國資委－集團－子公司之間的投資和戰(zhàn)略管控關系兩個抓手舉措供應鏈創(chuàng)新>業(yè)務協(xié)同多業(yè)態(tài)統(tǒng)一管控>管理協(xié)同。。。。。。166通過供應鏈電子商務協(xié)同客戶、合作伙伴和子公司之間的業(yè)務關系

66報賬付款采購需求采購談判合同履行物資管理

實現(xiàn)集團集中采購，管控物資、價格、份額、供應商；集中報賬統(tǒng)一支付以上架審批、計劃編制、預算來控制采購需求子公司依據集采結果簽訂合同、編制訂單；跟蹤履行供應鏈電子商務集團外部合作伙伴集團內部子公司招投標過程電子商務化合同、協(xié)議的洽談項目、財務、法律等會商電子訂單供應商協(xié)同商品上架自助維系合同、訂單履行跟蹤項目驗收申報、驗收支付的核對集團子公司采購數(shù)據公開供應商投標信息公開上架商品信息公開合同履行、付款情況公開項目預算、成本控制供應商資質、等級控制計劃/需求的匯總與上報集權、授權、分權控制策略與分析針對主材、設備、周轉料具等戰(zhàn)略性物資采購策略針對部分主材、設備等關鍵性物資的采購策略針對主材、周轉料具等規(guī)模性物資的采購策略針對辦公、費用、低值等物資的采購策略

項目部、物管接收，管理物資267對外：通過供應鏈商務環(huán)境協(xié)同客戶、合作伙伴和子公司之間的業(yè)務關系

通過互聯(lián)網，將供應商與集團企業(yè)的各分子公司、各部門集成在一個電子商務平臺上，打造整個集團層次的可控和透明化的采購模式。提高采購效率，降低采購成本。2集團68對外：通過供應鏈商務環(huán)境協(xié)同客戶、合作伙伴和子公司之間的業(yè)務關系（續(xù).）

通過互聯(lián)網，將代理商、客戶與集團企業(yè)的各分子公司、各部門集成在一個電子商務平臺上，打造整個集團層次的可控和透明化的營銷模式，增加收入來源、提高客戶滿意度。2集團集團69對內：以供應鏈為紐帶，完成資源動態(tài)優(yōu)化配置，打造數(shù)字化柔性企業(yè)集團

精益化生產產品配置、定制化管理敏捷制造訂單、庫存生產供應鏈及制造成本精細化傳動事業(yè)部推土機事業(yè)部底盤事業(yè)部楚天子公司歐亞陀子公司零部件供應商裝備制造行業(yè)客戶渠道商代理商國內營銷事業(yè)部最終客戶原材料供應商渠道商代理商裝備制造行業(yè)客戶零部件供應商企業(yè)邊界數(shù)字化柔性企業(yè)集團撫起子公司。。。道機事業(yè)部270建立符合集團管控特點的多業(yè)態(tài)（相關/非相關）戰(zhàn)略和運營管控模式

管控模式及手段管理目標效益增長業(yè)務板塊公司管控提升質量優(yōu)化結構精細化管理效益增長提升質量優(yōu)化結構精細化管理集團公司管控戰(zhàn)略管控財務管控運營管控業(yè)務職能管理戰(zhàn)略管理財務管理采購管理生產管理人事管理業(yè)務板塊零部件進出口貿易新業(yè)務并購公司管理層…管理財務/資產集團規(guī)劃/SBU戰(zhàn)略監(jiān)控/投資管理收購、兼并公關人才培養(yǎng)法律審計集團營銷R&D（研發(fā)）現(xiàn)金管理物流/采購銷售網絡生產管理人事管理財務管控財務/資產集團規(guī)劃/SBU戰(zhàn)略監(jiān)控/投資管理收購、兼并公關人才培養(yǎng)法律審計集團營銷現(xiàn)金管理財務/資產集團規(guī)劃監(jiān)控/投資管理收購、兼并戰(zhàn)略管控運營管控整機371財務管控：縱向“統(tǒng)分并舉”，橫向“一體化”

成員公司業(yè)務財務太重集團公司財務合并報表風險防范決策支持財務核算成本控制會計核算決策支持預算控制儲運管理生產管理采購管理銷售管理控制措施自動記帳目標規(guī)范計劃績效統(tǒng)一核算流程和規(guī)則集中財務

管理體系統(tǒng)一權限管控體系統(tǒng)一會計科目體系統(tǒng)一財務報告體系統(tǒng)一憑證管理體系統(tǒng)一財務管理架構全面預算資金管理資金申請財務報表兩條主線：過程控制，自動化核算提高工作效率，促進工作模式變革；三條主線：全面績效、統(tǒng)分有度、貫穿使終；明確母子公司授權，實現(xiàn)有效監(jiān)督橫向財務業(yè)務一體化“高效靈敏”縱向財務管控“統(tǒng)分并舉”庫存管理配送管理太重集團特色集中與多種業(yè)務形態(tài)并存的管控模式快速發(fā)展的企業(yè)規(guī)模多元化的發(fā)展趨勢在必行貫穿上下游的供應鏈管控靈敏的全面績效管理多維度、多口徑的分析體系實現(xiàn)具有集團特色”統(tǒng)分并舉”的“一體化”財務集中管控平臺財務集中化管控戰(zhàn)略集團子集團372構建可視、可控、精益、協(xié)同的一體化供應鏈管理體系

建立可視、可控的一體化的供應鏈管理體系，按項目/合同管理業(yè)務，涵蓋了銷售、設計、計劃、采購、生產、發(fā)貨及售后服務等供應鏈精益化戰(zhàn)略按項目/合同管理銷售、設計、計劃、采購、生產、發(fā)貨及售后服務業(yè)務集團/子公司及事業(yè)部373建立精細、精益、協(xié)同、持續(xù)提升的生產管理體系

3人機料法環(huán)全面質量管理制齒廠金結廠金加廠線邊庫廠自制成品庫MES集成/MSCM無線供應鏈/MOC直送/中間工序庫設備管理總裝廠熱處理廠主機生產原材料零件庫存處理計劃執(zhí)行檢查八個步驟四個階段七種工具PDCA管理循環(huán)精細、精益、協(xié)同、持續(xù)提升的生產管理體系更有效推進制造數(shù)字化轉型74優(yōu)化齊套性檢查模式，提高物流配送效率

3根據工單用料需求，自動做齊套性檢查，確保庫存現(xiàn)有量和在途采購量能夠滿足車間配送要求。齊套性檢查完成后生成物流配送單，根據物流配送單做車間配貨對物資存放庫房進行區(qū)域劃分，同時對物資存放容器進行規(guī)范，能夠保證物流配送效率的提升。對配送零部件進行分類，按分類情況制定合理的配送頻率；以準確保證物資配送時點與車間生產進程一致加強標識管理，通過準確的標識管理，指定配送人員能夠準確、及時將物資配送到生產現(xiàn)場相應工位；供應商待檢區(qū)庫房區(qū)車間齊套性檢查配送單據流水線堆料區(qū)配送BOM1234生產計劃齊套性檢查優(yōu)化方法物流公司車間供應商直送75建立覆蓋企業(yè)全業(yè)務流程的質量管理體系及數(shù)據平臺，提供分析決策

3質量監(jiān)督業(yè)務規(guī)則收集要素收集計劃質量信息收集質量管理管控基礎數(shù)據分析決策供方質量生產質量出貨質量決策管理支持預防和糾正質量分析售后質量76搭建企業(yè)制造成本的精細化管理和規(guī)范核算流程

3細化分廠間接制造費用分類，根據單位設備工時，分攤一定的費用。分廠某類制造費用分攤的單位成本=該類制造費用年發(fā)生總額/分廠設備定額總工時按分廠，按工種測算單位小時成本。某分廠某工種單位小時成本=分廠工種年工資總額/分廠工種年定額總工時（自制件完工數(shù)量*定額工時）3）直接加工費率、間接制造費用費率間接制造費用費率：工具工裝制造費率：10/小時燃力動力制造費率：20/小時修理費制造費率：30/小時機物料消耗制造費率：40/小時其他制造費用制造費率：50/小時

直接加工成本費率：金結人工費率：10/小時CO2電焊費率：20/小時315T費率：30/小時鏜銑專機費率：50/小時焊接機器人費率：100/小時4）材料計劃成本材料計劃成本：側板：500/個長側板：800/個2）工藝路線工序、定額工時1）、產品物料清單臺車架(左)金結工序：10，金結方盒組對金結人工定額工時：0.89HR