20240912工業(yè)互聯網及其驅動的制造業(yè)數字化轉型

工業(yè)互聯網及其驅動的制造業(yè)數字化轉型2021年7月主要內容21數字化轉型的背景與內涵2工業(yè)互聯網驅動的制造業(yè)數字化轉型3企業(yè)數字化轉型的路徑與方法4展望與小結1.1各國高度重視并積極開展產業(yè)數字化轉型布局據聯合國貿發(fā)會議統(tǒng)計，全球金融危機以來各國共發(fā)布了114項新興產業(yè)政策戰(zhàn)略印度《數字印度》《印度制造》《新型工業(yè)化戰(zhàn)略》瑞典

《制造業(yè)拓展伙伴計劃》《美國先進制造業(yè)領導戰(zhàn)略》《關鍵和新興技術國家戰(zhàn)略》美國德國英國《英國數字化戰(zhàn)略》法國《生產力公約2025》《建設數字化戰(zhàn)略》《數字化戰(zhàn)略2025》日本《創(chuàng)新促進舉措》《機器人新戰(zhàn)略》中國《工業(yè)互聯網創(chuàng)新發(fā)展行動計劃》《中國制造2025》埃塞俄比亞《國家工業(yè)政策2018》巴西《巴西數字化轉型戰(zhàn)略》《數字化轉型戰(zhàn)略（2022）》菲律賓越南《國家數字化轉型計劃》各國加快推動本國數字化轉型，在戰(zhàn)略制定、人才培養(yǎng)、研發(fā)創(chuàng)新、產業(yè)改造等方面開展布局全球產業(yè)數字化轉型逐步從戰(zhàn)略引導走向落地深化數字化轉型時代到來1960s1970s1990s1980s2000s2010s2020s2040s數字控制、集成電路、嵌入式軟件計算機及軟件互聯網物聯網、云計算、大數據信息技術行業(yè)變革數字控制（PLC、DCS…）管理信息化（MRP、MRP2、ERP…）生產信息化（MES、MOM…）普華永道：91%受調查企業(yè)開始建設數字化工廠，但已完全數字化的僅占6%制造工業(yè)互聯網自動交通管控（信號燈、汽車數字化控制…）交通信息化（調度管理系統(tǒng)、導航系統(tǒng)…）智慧交通（車聯網、自動駕駛、車路協同…）交通電力自動化（DCS…）電力信息化（智能調度系統(tǒng)、智能電表…）能源互聯網（分布式發(fā)電、能源大數據、綜合能源交易…）能源5G、AI、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯網信息技術催生了如阿里巴巴、微軟、谷歌等一大批數字原生企業(yè)解決更加高效、準確的自動化控制問題解決以經營管理為核心的流程信息化問題未來20-30年還將釋放數字化轉型巨大的變革潛力和價值空間

1.2外因：信息技術與行業(yè)技術融合新一輪節(jié)點到來，拉開數字化轉型大幕當前企業(yè)需要重點關注如何滿足用戶海量、碎片化、多場景的需求以產品為中心規(guī)?；枨螽a品功能導向產品價格訴求，性價比產品功能可靠性產品長時間耐用性產品零售等服務性功能訴求體驗訴求以用戶（B端+C端）為中心產品功能+體驗導向個性化需求功能訴求體驗訴求B端和C端相同具備更高性價比更高功能品質功能更加專業(yè)化個性化定制..............更加關注用戶從購買到使用全生命周期體驗更加關注參與感、交付體驗、文化認同、分享與交流等新感受更加關注用戶個性化、碎片化的需求場景B端和C端不同B端：以產品為核心的端到端解決方案C端：社交體驗、文化認同、參與感.............內因：需求升級，消費端主權不斷崛起信息通信技術驅動的產業(yè)變革大致可以分為三個階段第一階段：20世紀60年代至90年代中期，工業(yè)領域率先推動信息通信技術的規(guī)?；瘧?，創(chuàng)造了豐富的數字化工具；第二階段：20世紀90年代中期至今，互聯網技術推動服務業(yè)數字化大發(fā)展，新模式不斷涌現第三階段：2014年左右開始，新一代信息技術與產業(yè)融合進入新階段，正加快從消費向生產拓展，工業(yè)成為新時代數字化轉型主戰(zhàn)場。消費服務工業(yè)生產20071995工業(yè)互聯網20122000電子商務單機數控PLC19501969ERP、MES19902019門戶網站PLM社交媒體網絡視頻短視頻共享經濟工業(yè)智能數字孿生數字主線O2OIT技術云計算、物聯網、大數據、人工智能等互聯推動服務業(yè)數字化大發(fā)展、大變革工業(yè)數字化1.0階段：IT技術與工業(yè)融合，推動工業(yè)信息化、自動化個人電腦工業(yè)數字化2.0階段：新一代信息技術與工業(yè)進入全面深度融合新階段技術進步DCS/SCADAMRP/CAD網絡技術ISA-95繼承與創(chuàng)新1.3基本機理與內涵：數字化轉型邁向新的歷史階段，工業(yè)成為主戰(zhàn)場基本內涵：數字化轉型是技術轉型、業(yè)務轉型和制度轉型協同推進結果數字化轉型包括三個部分：技術轉型是基礎，業(yè)務轉型是核心，制度轉型是保障CAD/PDM虛擬制造生產現場仿真驗證仿真驗證仿真驗證工藝設計虛擬制造As-PlanedBOM構建工藝分工設計數據接收ERP&APS產品定義管理BOMMPS/MRP/APS生產生產計劃APS排程下達生產計劃訂單組件生產派工設備運維管理人員管理物料管理及追溯MES文檔管理生產調度執(zhí)行生產統(tǒng)計數據采集生產效能分析生產過程監(jiān)控計劃完工物理制造12345782361011121314161718192022As-BuiltBOM9質量管理15反饋生產數據21信息是理解數字化轉型的關鍵變量產業(yè)是信息流、物資流、資本流、人才流、技術流等要素以一定結構構建形成。改變信息流的結構，可以引發(fā)產業(yè)變革；所有的數字化工具（ERP/PLM/MES···）都是通過對信息流的優(yōu)化處理，引導帶動物資流、資本流等要素優(yōu)化配置，從而帶來產業(yè)變革，提升效率深層本質：信息通信技術通過信息流來驅動產業(yè)變革本質內涵：數字化轉型是指通過數字技術與產業(yè)融合（主線），以信息流來帶動資金流、物資流、人才流、技術流等資源要素重組，繼而驅動產業(yè)生產方式、商業(yè)模式、組織形態(tài)變革（核心機制），達到優(yōu)化資源配置效率目的的系統(tǒng)化轉型過程。深層本質：數字化轉型通過信息流帶動資源配置優(yōu)化信息流帶動資源配置優(yōu)化的能力取決于三個方面信息的規(guī)模效應，掌握物理世界信息的多寡，越多越全面，越有效率；信息的知識價值，處理信息并從信息中提煉知識的能力，處理能力越強，越有效率;信息的時間價值，掌握信息的及時程度，越及時，越有效率；深層本質:信息優(yōu)化資源配置的能力取決于信息的數量、處理能力和及時性深層本質：信息是理解和決定數字化轉型程度/階段的關鍵因素每個信息維度的不同層次都對應著不同的數字化轉型場景或工具，可以據此區(qū)分數字化轉型的成熟程度從不同信息利用維度觀察數字化轉型，得出不同的概念，范式。歷史與局限：自動化與信息化不斷發(fā)展演進經過五六十年的發(fā)展積累，自動化、信息化從20世紀60年代單個價值環(huán)節(jié)的淺層次應用，不斷擴張，如今已經開始應用到了企業(yè)全生命周期、產業(yè)全價值鏈。歷史與局限：自動化與信息化積累了豐富的數字化轉型工具自動化、信息化工具，已經覆蓋了企業(yè)縱向各個層級、橫向全價值鏈各環(huán)節(jié)，端到端產品全生命周期歷史與局限:自動化與信息化可以解決許多現實問題自動化、信息化推動企業(yè)產品研發(fā)、生產制造、經營管理方式等變革，工業(yè)化發(fā)展離不開這些工具的支撐歷史與局限：自動化、信息化面臨三大歷史局限自動化、信息化是有邊界的，存在三大局限，越來越難以適應外部快速多變的環(huán)境的需要。數字化轉型是自動化、信息化發(fā)展的新階段，對其歷史局限的突破，是當前數字化轉型的使命和路徑。1.4數字化轉型內涵：各界對數字技術與模式創(chuàng)新的理解共識對數字化轉型本質的理解數字化轉型目標是提升企業(yè)競爭力，通過“增值、增效”實現價值最大化創(chuàng)新產品服務價值：極致、體驗，實現用戶體驗的增強和價值優(yōu)化創(chuàng)新提高運營組織效率：提質、增效和降本，基于敏捷組織實現快速響應和資源優(yōu)化，增強企業(yè)競爭力數字化轉型的核心驅動力來自于網絡泛在連接和數據要素的價值挖掘連接：對外連接產品、用戶和合作伙伴；對內消除信息孤島，打通設備、系統(tǒng)、業(yè)務、組織和人數據：構建數據采集、建模、分析、反饋的優(yōu)化閉環(huán)，與業(yè)務發(fā)展有機融合不斷釋放和創(chuàng)造價值數字化轉型是以用戶為中心，以連接和數據為驅動要素，以信息通信技術與各個領域的全面深度融合為主線，通過對戰(zhàn)略體系、業(yè)務體系和管理體系進行創(chuàng)新和重塑，實現價值最大化的系統(tǒng)性轉型過程數字化轉型VS信息化1.02.0數字化轉型1.0數字化轉型2.020世紀90年代-21世紀時間需求端供給端信息技術：PC+傳統(tǒng)軟件確定性需求提升效率需求特征核心訴求以企業(yè)內部管理為主封閉技術體系核心目標技術體系2016年以后數字技術：以云網端+AI為代表的新技術群落代表技術不確定性需求支撐創(chuàng)新以拓展客戶運營為主開放技術體系主要內容191數字化轉型的背景與內涵2工業(yè)互聯網驅動的制造業(yè)數字化轉型3企業(yè)數字化轉型的路徑與方法4展望與小結黨中央國務院高度重視工業(yè)互聯網加快發(fā)展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發(fā)展，推動互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合，繼續(xù)做好信息化和工業(yè)化深度融合這篇大文章，推動制造業(yè)加速向數字化、網絡化、智能化發(fā)展。要深入實施工業(yè)互聯網創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，系統(tǒng)推進工業(yè)互聯網基礎設施和數據資源管理體系建設，發(fā)揮數據的基礎資源作用和創(chuàng)新引擎作用，加快形成以創(chuàng)新為主要引領和支撐的數字經濟——中共中央政治局第二次集體學習2017年12月8日當前，全球新一輪科技革命和產業(yè)革命加速發(fā)展，工業(yè)互聯網技術不斷突破，為各國經濟創(chuàng)新發(fā)展注入了新動能，也為促進全球產業(yè)融合發(fā)展提供了新機遇。中國高度重視工業(yè)互聯網創(chuàng)新發(fā)展，愿同國際社會一道，持續(xù)提升工業(yè)互聯網創(chuàng)新能力，推動工業(yè)化與信息化在更廣范圍、更深程度、更高水平上實現融合發(fā)展——總書記向2019工業(yè)互聯網全球峰會致賀信2019年10月18日20當前，全球新一輪科技革命和產業(yè)變革深入推進，信息技術日新月異。5G與工業(yè)互聯網的融合將加速數字中國、智慧社會建設，加速中國新型工業(yè)化進程，為中國經濟發(fā)展注入新動能，為疫情陰霾籠罩下的世界經濟創(chuàng)造新的發(fā)展機遇。——總書記向2020中國5G+工業(yè)互聯網大會賀信2020年11月20日21背景：制造業(yè)變革與數據經濟浪潮歷史性交匯二戰(zhàn)后，信息技術持續(xù)帶動制造業(yè)創(chuàng)新，實現生產和管理效率顯著提升。過去15年信息技術領域的巨大變革正驅動制造業(yè)向精準、敏捷、柔性、協同創(chuàng)新變革。工業(yè)2.0：電氣化、科學管理和大規(guī)模生產線代表：福特汽車（福特制）工業(yè)1.0：機械化，工廠工業(yè)4.0：智能化，信息物理系統(tǒng)代表：德國大規(guī)模個性化定制（2006年啟動，2011年推出工業(yè)4.0）工業(yè)3.0：自動化，計算機輔助生產代表：豐田精益生產融合生產服務生產性互聯網互聯網發(fā)展：消費互聯網學術科研生活服務移動互聯網互聯網商用20071995工業(yè)互聯網20122000電子商務輔助集成單機數控工控系統(tǒng)19501969ERP、MES1990工業(yè)變革：單點的信息技術應用全面的數字化、網絡化、智能化交匯點工業(yè)互聯網ARPANET工業(yè)體系變革互聯網與工業(yè)融合脈絡工業(yè)/產業(yè)互聯網：實現數字化轉型的關鍵路徑22定位：新工業(yè)革命的關鍵支撐和深化“互聯網+先進制造業(yè)”的重要基石—通過人機物互聯，實現工業(yè)經濟全要素、全產業(yè)鏈、全價值鏈的網絡化連接，構建新型工業(yè)生產制造服務體系，形成工業(yè)經濟發(fā)展的全新生態(tài)。支撐服務一二三產業(yè)、大中小企業(yè)融通創(chuàng)新，實現經濟高質量發(fā)展。為制造業(yè)轉型提供各類ICT使能要素網絡基礎設施工業(yè)互聯網平臺設備智能模塊感知與計算能力優(yōu)化模型及算法綜合安全防護…………工業(yè)互聯網是各行業(yè)數字化轉型的技術方法論工業(yè)互聯網架構2.0圍繞數據智能閉環(huán)優(yōu)化需求，打造關鍵支撐體系共性支撐體系作用于不同行業(yè)，加速驅動數字化轉型數據智能閉環(huán)優(yōu)化是轉型核心工業(yè)互聯網是數字化轉型的方法論-構建數據驅動、工業(yè)機理與智能科學結合、數字空間與物理世界融合的智能化決策閉環(huán)24工業(yè)互聯網是數字化轉型的路徑和方法論：數據驅動、工業(yè)機理與智能科學結合、數字空間與物理世界融合的智能化決策閉環(huán)三大功能體系網絡是基礎平臺是核心安全是保障感知識別執(zhí)行控制感知控制數字模型決策優(yōu)化數據模型應用開發(fā)服務管理分析描述指導行業(yè)模型信息流決策流預測業(yè)務應用物理資產診斷數據管理“數據驅動+行業(yè)機理與知識“的優(yōu)化范式優(yōu)化輸出工業(yè)互聯網帶來的制造體系變革ISA-95美國工業(yè)互聯網IIRA來源：林詩萬博士新的網絡體系信息充分感知與交互新的平臺載體數據有效管理與開發(fā)新的分析工具數據智能分析與利用工業(yè)互聯網提供兩大核心驅動，成為轉型的關鍵路徑數字化轉型的核心驅動力來自于網絡泛在連接和數據要素的價值挖掘連接：對外連接產品、用戶和合作伙伴；對內消除信息孤島，打通設備、系統(tǒng)、業(yè)務、組織和人數據：構建數據采集、建模、分析、反饋的優(yōu)化閉環(huán)，與業(yè)務發(fā)展有機融合不斷釋放和創(chuàng)造價值數據連接工業(yè)互聯網網絡基礎設施構建全面互聯體系，打造全流程信息數據鏈“數據驅動+行業(yè)機理與知識“形成數據閉環(huán)優(yōu)化以工業(yè)互聯網平臺體系為核心的跨行業(yè)、跨領域資源配置與共享數字化轉型技術體系：工業(yè)互聯網等融合基礎為支撐，以人工智能、區(qū)塊鏈等數字技術和制造、醫(yī)療、農業(yè)等領域技術為基礎，旨在構成數據優(yōu)化閉環(huán)的核心能力數字化轉型新增長點：工業(yè)互聯網推動生產現場設備、產品聯網，產生的海量實時數據通過集中統(tǒng)一分析處理形成知識或洞察，并反饋給設備和產品，形成“智能網聯設備（產品）+數據+分析模型”閉環(huán)，提升設備、生產運行效率，拓展產品服務價值。自動化與信息化升級：對于自動化而言，把IT技術沉到底層現場，對信息的利用上升到智能；對于信息化而言，除實現信息智能應用外，也推動著海量實時數據在信息化中的應用。三大方向：工業(yè)互聯網是自動化信息化的新階段，是數字化轉型的新增長點和新途徑三大方向：工業(yè)互聯網是自動化信息化的新階段，是數字化轉型的新增長點和新途徑三大方向：搭建轉型平臺，推進數字化工具系統(tǒng)無縫融合，提供全價值鏈服務平臺促進數字化工具系統(tǒng)集成融合，產生共振效應，釋放疊加倍增價值自己建設：規(guī)模大，強大工業(yè)自動化（OT）和信息化能力（IT）的企業(yè)，如西門子；擁有強大的工業(yè)積累，加快補充IT能力，如GE等。合作共建：至少掌握IT或OT的一種核心資產，與掌握互補資產的主體達成戰(zhàn)略甚至股權合作，共建平臺，如PTC（IT+IOT）+ANSYS（IT）+Rockwell（OT）；達索（IT）+ABB（OT）+貝加萊。三大方向：推動IT架構重組，降低數字化轉型壁壘，提高靈活性從實施落地看，“云架構+微服務+低代碼”的方式可有效地降低IT部署成本、推進互聯互通、降低應用開發(fā)壁壘和成本，是加速數字化轉型的重要方向，對中小制造業(yè)企業(yè)、業(yè)務多元企業(yè)的數字化轉型價值尤其明顯321.工業(yè)互聯網網絡體系-全面深度的工業(yè)數據感知1.工業(yè)互聯網網絡體系-連接工業(yè)全要素、全產業(yè)鏈、全價值鏈33智能工業(yè)產品傳感器用戶工廠外網絡優(yōu)化升級的互聯網（高可靠、低時延、大帶寬、廣覆蓋、可定制）協作企業(yè)生產設備……信息/生產融合網絡（IT-OT融合）（IP化、無線化、扁平化、靈活化）信息系統(tǒng)傳感器工廠內網絡邊緣計算TSN5GNB-IoT標識解析SDN安全技術……網絡割裂，能力單一互聯網僅用于商業(yè)信息交互企業(yè)信息網絡難以延伸到生產系統(tǒng)大量生產數據沉淀、消失在工業(yè)控制網絡互聯網企業(yè)信息網絡/IT網絡工業(yè)控制網絡/OT網絡工廠外工廠內時間敏感網絡（TSN）、工業(yè)無源光網絡（PON）、軟件定義網絡（SDN）、窄帶物聯網（NB-IoT）、WIA—PA/FA、5G……新型網絡技術5G：為無線技術在工業(yè)中的應用提供了巨大可能34來源：Capgemini,”5Ginindustrialoperations”,806家企業(yè)調研1年內1-2年國際上各行業(yè)工業(yè)生產中應用5G的意愿（2019年調查結果）全球工業(yè)網絡構成5G+工業(yè)互聯網：賦能潛力來源于技術組合的系統(tǒng)化設計，釋放潛力挑戰(zhàn)艱巨354GWIFI65G運動控制協同控制流程自動化閉環(huán)控制過程監(jiān)控增強現實控制系統(tǒng)間通信PLC控制指令下達AGV遠程操控重型機械移動控制面板通信速率0.5Gbps(上)1Gbps(下)9.6Gbps（上下行）10Gbps(上)20Gbps(下)——————120Mbps（上行）50Mbps（上行）——＞50Kbps（下行）＞50Mbps（上行）＞100Mbps（上行）通信時延10ms（空口）10ms（空口）1ms（空口）10ms（端到端）0.5ms（端到端）1ms（端到端）10ms（端到端）100ms（端到端）10ms（端到端）50ms（端到端）18ms（端到端）10-100ms（端到端）12ms（端到端）連接密度10萬/km2取決設備所需帶寬100萬/km2100/km2100/km21萬/km2數萬/km2數百/km2330/km24萬/km2100/km2833/km2可靠性————99.9999%99.9999%99.9999%99.99%99.99%99.9%99.999%99.999%99.9%99.99%三種通信技術對比部分性能無法滿足5G可以滿足，4G與WIFI6性能不達標5G是技術的組合應用—（三大場景+切片…）+（邊緣計算、云計算、AI、AR/VR…）“5G+工業(yè)互聯網”應用場景初步顯現技術替代+變革升級遠程控制設備信息采集IT生產數據實時采集與分析OT生產系統(tǒng)實時控制IT與OT的5G統(tǒng)一組網增量創(chuàng)新（全新場景全新應用）技術替代（替代有線網絡）變革升級（結合業(yè)務系統(tǒng)智能化）截止目前，5G的應用主要以發(fā)揮eMBB的大帶寬能力為重點，港口、礦山“5G+工業(yè)互聯網”解決方案相對成熟，德國漢堡港，我國青島港、舟山港、天津港等港口均在部署實踐。5G+計算機視覺檢測增量創(chuàng)新+變革升級5G+AR輔助診斷5G+超高清視頻監(jiān)控5G+無人機巡檢5G+AGVWiFi6與5G的互補發(fā)展：室內覆蓋為主，適合低移動性、低時延高可靠要求不高、上下行帶寬需求大的應用場景36“5G+工業(yè)互聯網”已初步展現變革性的賦能意義（國外）37德國亞琛電動汽車工廠1.6萬平米工廠，5G覆蓋工廠裝配線和物流線5G+RFID跟蹤端到端制造流程5G+視頻+MEC用于裝配線的視覺分析MEC+AGV運送底盤，替代傳統(tǒng)生產線（未來將結合智能叉車和工廠火車在生產車間和倉庫間運送材料物品制造過程精準控制：工廠數字孿生，每個零件均用標識精準定義，按需精準到達生產線，工人工具互聯并能自動精準調整扭矩瑞典銅礦覆蓋100平方公里人員和設備實時定位遠程控制操作和全自動鉆探芬蘭港口覆蓋100平方公里人員和設備實時定位遠程控制操作和全自動鉆探塔林智能工廠2.3萬平米工廠5GAGV（倉庫和生產線間）5GAR輔助檢測（電路板檢測時間減少50%）環(huán)境監(jiān)控：移動傳感器監(jiān)測工廠內溫濕度、噪音、光線、CO2等智能自動化系統(tǒng)：5G+機器學習、人工智能，實時數據分析和端到端可預測的自動生產鏈，裝配線上將使用全自動移動機器人來源：Vodafone，“AnIndustrial5GSpectrumPolicyforEurope”38“5G+工業(yè)互聯網”已初步展現變革性的賦能意義（國內）青島港5G遠程控制實現了作業(yè)現場無人化操作，節(jié)省了70%的人力飛機檢測5G+人工智能高清視頻，AI分析效率提升300%白云鄂博5G無人礦卡車速10km/h->35km/h省人力成本100萬/車/年南方電網5G智能巡檢5G+無人機智能巡檢5G智能工廠數據采集類5G云化AGV應用類基于5G的云化機器人控制類基于5G的移動生產管理類360度沉浸式全景監(jiān)控類基于5G的工業(yè)AR類5G云化機器視覺類5G視頻監(jiān)控類5G物流追蹤類5G室內定位類XR多人協作類能效管理類環(huán)境監(jiān)測類5G機器人類基于5G的生產線數字孿生類無人駕駛類中興濱江5G全連接工廠“5G+工業(yè)互聯網”十大場景+五大行業(yè)（2021年上半年）39未來將展現更大賦能潛力40Rel-15：5G第一版本標準Rel-17Rel-16（完整版標準）5GNSA/SA架構5G新空口標準Rel-18（5G-Advanced標準）5GURLLC5GV2X5G+TSN免許可頻譜接入5G定位新空口Light

標準NB-IoT和eMTC增強IIoT和URLLC增強高精度定位新空口多播/廣播3GPP將R18的名稱定為5G-Advanced將于2021年年底開始標準立項關鍵技術空口時延可靠性時間同步：1us1ms（單業(yè)務）0.5~1ms（多業(yè)務）99.999%99.9999%R15版本R16版本速率下行20Gbps，上行10Gbps（理論）；下行1.745Gbps，上行253Mbps（現網配比）多業(yè)務并發(fā)提升10倍室內定位：小于3米新增性能指標2018.62020.62022.62023.12R17版本新增連接數量：100萬/平方公里（4G:10萬/平方公里）提升10倍亞米級411.工業(yè)互聯網網絡體系-全生命周期身份證構建的基礎設施IP地址：

3ffe:8080::1標識解析系統(tǒng)標識：86.1000/ac.qd.1024中國海爾空調青島序列號域名：IP地址：44域名解析系統(tǒng)（DNS）標識解析體系：標識編碼：機器、物品和數字對象的全生命周期“身份證”解析系統(tǒng)：利用標識，對機器和物品進行唯一性的定位和信息查詢，是實現全球供應鏈系統(tǒng)和企業(yè)生產系統(tǒng)的精準對接、產品的全生命周期管理和智能化服務的前提和基礎422.工業(yè)互聯網平臺載體-工業(yè)數字化轉型的技術支撐和工業(yè)平臺經濟的構建基礎互聯網平臺雙邊/多邊市場從供給側規(guī)模效應到需求側規(guī)模效應生產者和消費者網絡是首要資產，網絡越大，供應和需求匹配越高，邊際成本越低，價值越高從內部優(yōu)化轉向外部互動（生產者與消費者）從關注客戶價值到關注生態(tài)系統(tǒng)價值平臺經濟的崛起平臺組織了“生產”數據是新的“石油”算法和軟件是創(chuàng)造財富和價值的機器平臺所有者有超強的權力和透視平臺一切產業(yè)相關者和生產活動的能力典型平臺舉例：GEPredix43GEGE每天監(jiān)測和分析來自燃氣輪機、航空發(fā)動機等設備上1000萬個傳感器的5000萬項數據，每臺設備的年收益提高3%至5％，涉及設備資產達到萬億美元最初目標：2020年150-200億美元44運營管理軟件從企業(yè)資源管理走向企業(yè)商業(yè)能力提升基于IoT和機器學習，實現企業(yè)的智能決策基于數據智能支撐企業(yè)創(chuàng)新行為支撐創(chuàng)新由理念到原型再到快速實現，幫助企業(yè)捕捉機會數字化工具體系走向軟件、服務和應用開發(fā)的集成，形成完整生態(tài)系統(tǒng)PLMEDAALMMOM嵌入式設計、仿真、制造、生產、運營軟件的全面集成基于平臺的數據采集與分析基于能力開放和低代碼開發(fā)支持的創(chuàng)新生態(tài)數字化設計和仿真工具走向實時交互和社交屬性基于社交網絡的用戶行為分析和用戶深度交互用戶參與產品創(chuàng)新過程實時仿真和基于平臺的產品3D體驗工業(yè)互聯網平臺不僅服務于設備管控，是整個工業(yè)數字化的智能中樞典型平臺舉例：SAP、達索、西門子452.工業(yè)互聯網平臺體系-平臺架構及內涵1、更有效管理和分析海量工業(yè)數據2、更好支撐應用開發(fā)快速響應需求3、更廣泛聚集更高效配置制造資源工業(yè)數字化系統(tǒng)由獨立的專用系統(tǒng)走向深度集成、數據驅動、開放創(chuàng)新的新型體系工業(yè)互聯網平臺參考架構2.0邊緣層：廣泛連接設備+采集數據兼容各類協議，實現設備/軟件數據采集統(tǒng)一數據格式，實現數據集成、互操作邊緣存儲計算，數據預處理和實時分析工業(yè)PaaS層：工業(yè)知識沉淀、建模分析優(yōu)化、應用開發(fā)支持2.工業(yè)大數據分析形成的智能1.工業(yè)知識封裝、沉淀和復用工業(yè)應用的開發(fā)環(huán)境應用層：開放的工業(yè)應用創(chuàng)新工業(yè)應用創(chuàng)新工業(yè)應用部署46自動化企業(yè)自下而上：加速新技術與傳統(tǒng)產品的融合，重點提升開放性。信息技術企業(yè)自上而下：以邊緣計算為嵌入點，持續(xù)向工業(yè)控制現場滲透。開放平臺互操作框架硬件匯聚控制領域的不同開發(fā)語言環(huán)境、各類算法資源等，通過平臺集成建立控制層開放式框架。旗下開放式控制平臺PLCnext具備高級控制算法的開發(fā)能力，與安川電機牽手開發(fā)高級控制功能的未來控制器產品。利用傳統(tǒng)自動化標準的約束、規(guī)范作用，提升工控底層的互操作性?；贗EC61499標準工具，推出開放自動化平臺EAE，實現軟硬件解耦，提升互操作性、互換性、組態(tài)的移植性、應用程序的移植性。工控硬件的性能顯著提升，并通過沉淀智能算法疊加智能功能模塊。LogixAI底層硬件性能達PC級，將FactoryTalk分析和機器學習嵌入到控制環(huán)境中，提供了異常預測性分析能力。打造開放的邊緣計算平臺，得以滿足異構環(huán)境接入和靈活部署的要求。硬件：將最先進計算芯片引入工業(yè)生產現場。邊緣AI超級計算機JetsonXavierNX已上市，將超級計算機的性能帶到了邊緣端，具備高達21TOPS的加速計算能力。IT本身的互操作性較好，更多聚焦于底層數據的泛接入性。EdgeXFoundry—面向邊緣計算物聯網端的標準化互操作性框架。AzureIoTEdgeAWSGreenGrassLinkIoTEdgeApacheEdgent是一個開源的面向底層各類設備數據實現分析的運行時。技術走向1：邊緣計算與工業(yè)自動化融合，現場核心價值由控制走向控制與數據分析并重47技術走向2：平臺的工具箱屬性不斷增強，工業(yè)軟件加速向平臺遷移加快傳統(tǒng)工業(yè)軟件云化遷移，務實推進軟件訂閱服務融入新技術發(fā)布2021x3DEXPERIENCE版本，將設計、仿真、制造等11類應用全面云化發(fā)布TeamcenterX，實現PLM產品云化遷移平臺+AI平臺+AR收購人工智能企業(yè)Fusionex，加快AI工具與Lumada平臺整合發(fā)布FactoryTalk套件VuforiaChalk，幫助客戶居家利用AR工具完成工廠任務平臺疊加控制功能，實現數據流和控制流雙向通信發(fā)布EcoStruxurePowerSCADAOperation2020，增加了邊緣控制功能，并與平臺進行了深度集成更新MindSphere平臺功能，可以通過MindConnect向S7PLC發(fā)送控制指令，實現雙向通信初步嘗試與電子電氣工具集成，提升機電一體化設計能力將電子電控產品Capital與Xcelerator緊密集成，將其延伸至涵蓋E/E系統(tǒng)和軟件架構、網絡通信和嵌入式軟件開發(fā)，提升機械、電子電氣、自動化一體化開發(fā)設計能力軟件控制電子電氣48技術走向3：龍頭企業(yè)加快構建平臺對數字孿生的支持能力統(tǒng)一軟件層數據源格式統(tǒng)一軟件層模型互操作標準將MBSE系統(tǒng)云化遷移，支撐構建基于軟件、電子、控制一體化的復雜模型互操作提升孿生精度延伸孿生周期拓展孿生范圍統(tǒng)一底層數據和模型語義語法，實現局部互聯互通嵌入云化基于模型系統(tǒng)工程工具，實現全面互聯互通支撐構建三大類型數字孿生創(chuàng)新解決方案新增數據語義互連（SDI）的功能模塊，統(tǒng)一原有業(yè)務數據格式新增閉環(huán)應用程序（CLx），支撐基于FMI2.0庫API打造多學科聯合仿真解決方案實現MBSE工具的云化遷移，支持從概念設計階段開始，一直持續(xù)到整個開發(fā)階段和生命周期的后期階段全流程數據和模型集成融合達索系收購AI公司Proxem，基于AI優(yōu)化仿真建模精度達索將產品三維設計與增材制造結合，實現產品設計制造一體化西門子優(yōu)化汽車復雜系統(tǒng)解決方案，整合從傳感器電子、車輛動力學和交通流流量管理不同尺度模型數字孿生的產業(yè)和應用探索總體還處在初級階段49工業(yè)數字孿生應用處于初級階段，將近80%應用場景處于可視化描述和虛擬診斷階段，僅有少數領先企業(yè)通過多類型、多學科數據與模型集成融合打造數字孿生智能決策解決方案50技術走向4：平臺的內涵與功能定位持續(xù)拓展，正成為商業(yè)和運營創(chuàng)新的關鍵載體客戶市場供應鏈企業(yè)精準洞察靈活組織Salesforce在原有CRM功能上融合Einstein人工智能分析工具，提供具有針對性的預測和建議，實現客戶市場洞察發(fā)布llama.ai供應鏈分析平臺，利用AI技術求解由采購市場、庫存位置、運輸路線等多因素約束的供應鏈問題，并輸出最佳決策方案和效率提升結果發(fā)布業(yè)務技術平臺，在原有Leonardo平臺的基礎上創(chuàng)新加入RPA技術，形成“人員業(yè)務流程創(chuàng)新-業(yè)務流程規(guī)則沉淀-RPA自動化執(zhí)行-持續(xù)迭代修正”的商業(yè)智能解決方案操作人員不斷創(chuàng)新業(yè)務流程平臺沉淀流程規(guī)則，通過RPA技術分析給出自動化操作流程流程自動化敏捷創(chuàng)新國際工業(yè)互聯網平臺發(fā)展51Source:IoTAnalyticsResearch,2020國際工業(yè)/產業(yè)互聯網平臺的發(fā)展情況50%制造業(yè)34%能源32%車聯網31%智慧城市23%醫(yī)療健康21%供應鏈19%零售業(yè)13%農業(yè)12%公共服務9%智慧建筑7%電信業(yè)7%金融業(yè)…我國初步形成多層次系統(tǒng)化工業(yè)互聯網平臺體系我國多層次系統(tǒng)化平臺體系（600余家，具有影響力的100余家）通用技術平臺：富集5G、AI等ICT技術和通用開發(fā)技術，通過“擴功能、降門檻”構建平臺底座支撐—連接、計算、云…企業(yè)級平臺：以工業(yè)企業(yè)數字化轉型需求為導向，功能和場景的私有性強，平臺專有化部署特定行業(yè)平臺：聚焦特定行業(yè)，促進行業(yè)知識、機理模型、數字化工具沉淀復用和賦能-工程機械、電子信息、石化鋼鐵…專業(yè)領域平臺：聚焦特定專業(yè)領域和環(huán)節(jié)，跨行業(yè)賦能-研發(fā)設計、生產制造、運維服務、能源管理…雙跨平臺：數據、模型、算法資源匯聚和配置的樞紐遴選出海爾、航天云網、東方國信、徐工信息、樹根互聯、用友、阿里云、浪潮云、華為、富士康、騰訊、忽米、寶信、藍卓、紫光等2020年雙跨平臺。工業(yè)設備設備連接數超過240萬臺，工業(yè)app數量達到1.9萬個，服務工業(yè)企業(yè)1萬余家52工業(yè)互聯網平臺的能力積累（中國信通院2018-2021對150家平臺企業(yè)測試結果）53邊緣能力通用PaaS工業(yè)大數據工業(yè)數據管理模型管理應用開發(fā)應用市場平臺間調用具備不具備平臺能力整體還有待提升通用PaaS和工業(yè)大數據等相對通用的能力總體掌握程度較好，平均一半的平臺能夠具備邊緣能力逐步提升，其中連接能力具備程度較好，邊緣分析、邊云協同等剛剛起步工業(yè)數據管理作為一項平臺的基礎性能力，總體掌握程度并不理想模型管理情況各異基礎性模型管理和數據科學模型的具備度相對較好，研發(fā)模型、機理模型和數字孿生的支持能力總體偏低人機交互、圖形化編程和應用市場能力掌握程度也總體偏低平臺發(fā)展的關鍵問題1：建設培育的取向問題541、巨頭推動的一體化工業(yè)技術平臺2、特定領域的工業(yè)技術平臺3、基于“IoT+云+AI”的通用技術平臺4、產業(yè)互聯網平臺以新帶舊+以市場帶動技術功能訂閱平臺通過收取用戶訂閱的SaaS化解決方案費用盈利華為、用友、黑湖智造、寄云科技等眾多平臺推行功能訂閱的商業(yè)模式平安、樹根互聯、海爾金控、徐工集團、天正等大量平臺開展產融結合商業(yè)模式平臺通過構建供需對接模塊，吸引供給側和需求側用戶流量，未來有望通過以注冊會員等方式收取服務費盈利鎊鎊天工、橙色云、忽米網、生意幫等大量平臺已形成供需對接商業(yè)模式如青海電網通過平臺開放生產運行數據，基于價值互換的商業(yè)模式，將數據提供給第三方合作廠商或研究院開發(fā)功率預測等工業(yè)APP，后續(xù)開發(fā)的APP可放至平臺上供青海電網使用。模型/數據資源交易1234供需對接產融結合平臺借助掌握的工業(yè)企業(yè)數據資源，與金融機構合作開展保險、信貸、租賃等產融結合服務，通過收取工業(yè)用戶或金融機構中介費盈利通過銷售已有數據/模型資源盈利，或進行數據/模型資源交換共享商業(yè)成熟度依次降低平臺發(fā)展的關鍵問題2：商業(yè)模式的可持續(xù)問題56總結：工業(yè)互聯網平臺帶來了什么——重構工業(yè)軟件創(chuàng)新、部署與集成方式工業(yè)APP示例（來源：智能云科）過去：使用軟件工具預設好的功能和流程未來：基于“軟件工具+知識沉淀+海量數據”的智能決策和敏捷開發(fā)57（三）新的分析工具：工業(yè)AI—充分釋放機器智能的潛能數據信息知識智慧專家系統(tǒng)機器學習知識圖譜深度學習腦力占比機器占比知識固化特征工程信息匯聚預處理規(guī)則匹配關系擬合關聯推理建模輸出58技術組合提升可解問題性能與邊界深度學習繞過機理障礙，解決高計算復雜度工業(yè)問題傳統(tǒng)機器學習面向小數據復雜工業(yè)場景賦能，應用最為廣泛知識圖譜基于已有工業(yè)知識有效組織實現可靠管理與決策專家系統(tǒng)將人類淺層經驗固化為規(guī)則，解決機理相對明確的問題復雜產品質量檢測、材料研發(fā)…設備預測性維護、工藝優(yōu)化…融資風險管控、商業(yè)智能…車間調度、故障診斷、生產管理…數據科學+知識工程實現基于常識的復雜優(yōu)化產品創(chuàng)成式設計...數據科學組合提升精準度與自主化設備分揀自學習…精度、速度工業(yè)決策效果可解問題邊界工業(yè)AI—突破傳統(tǒng)工業(yè)問題解決方法，形成數據驅動的優(yōu)化決策范式59工業(yè)AI已經獲得大量應用59基于知識圖譜，通過對工業(yè)知識的有效索引和搜索，實現工業(yè)知識的沉淀和基于知識圖譜，通過對工業(yè)問題的有效推理和仿真，實現智能業(yè)務決策和風險管理。例如：IBMWatson例如：供應鏈風險管理系統(tǒng)、零部件選型系統(tǒng)基于機器學習，通過工業(yè)系統(tǒng)特征值的識別，提供工業(yè)流程和生產參數優(yōu)化建議?；跈C器學習，通過工業(yè)物品特征值的識別，實現自動化的生產動作。例如：智能分揀機器人，智能檢測機器人例如：流程工業(yè)生產工藝參數優(yōu)化，機床斷刀保護設備產線企業(yè)行業(yè)兩大方向：深度學習+知識圖譜兩類部署：邊緣智能+云端智能三大問題：實時性、可靠性、可解釋性來源：《工業(yè)智能白皮書（征求意見稿》60實時性可解釋性可靠性適應性現有通用計算架構與芯片無法滿足工業(yè)實時性所帶來的計算要求現有通用架構處理1080P圖片所需時長1秒工業(yè)典型應用中實時圖像識別需求1/25秒可靠性不是現有消費領域人工智能算法的設計和關注重點淘寶向用戶推薦喜歡物品的正確率要求1/100鋼鐵企業(yè)推薦參數的準確性要求100/100聯結主義，神經網絡結構不能提供明確的語義解釋以最終表現為唯一評價標準圍棋/股票必須建立在可靠工程/科學突破上冶煉/核電包括模型交互、軟硬件適配與模型的多任務適配問題進行個體識別時所利用的生物特征相同人臉/語音不同產線、產品的缺陷種類情況完全不同產品缺陷檢測規(guī)?；茝V還面臨四大挑戰(zhàn)61（四）工業(yè)互聯網安全-互聯網安全與工業(yè)安全的交織工業(yè)控制安全互聯網安全SCADA工程師站/操作員站HMIERPSCMCRMMES工業(yè)云平臺定制業(yè)務產品服務協同業(yè)務···工業(yè)云平臺工業(yè)機器人數控機床智能傳感器…···工廠內網工廠外網現場級車間級智能工廠工廠級IT與OT融合設備：高度智能化、引入嵌入式操作系統(tǒng)控制：IT與OT融合，從封閉到開放網絡：專有協議→以太網/IP協議數據：少量、單一、單向→大量、多維、雙向應用：工業(yè)互聯網平臺、工業(yè)app病毒木馬高級持續(xù)性威脅APT勒索病毒、挖礦木馬發(fā)酵控制協議、軟件脆弱性暴露，漏洞影響擴大廣播風暴等DOS攻擊安全對象特征安全威脅變化滲透、擴散工業(yè)互聯網邊緣計算（五）我國工業(yè)互聯網應用實踐：提升+補課+創(chuàng)新并舉國外：基于高水平的數字化基礎，實現基于設備物聯的數據價值挖掘和特定場景的深度優(yōu)化應用國內：一方面承載補課提升的功能，另一方面聚焦廣闊的資源配置優(yōu)化，激發(fā)模式與服務創(chuàng)新活力基于數據價值挖掘的服務與商業(yè)模式創(chuàng)新興起—國外8%，我國10%

6%5%

8%10%

9%10%

1%19%

32%34%

44%22%

國外

國內

產品工藝研發(fā)服務模式創(chuàng)新企業(yè)運營管理資源配置協同設備資產管理生產過程管控國外的生產優(yōu)化應用進入數據分析深度階段：大數據+設備管理、AI+生產優(yōu)化、機器視覺+質量檢測國內生產優(yōu)化既有國外相似點，也側重云化MES等生產數字化普及62生產優(yōu)化（自動化向智能化升級）+設備資產為中心的優(yōu)化和商業(yè)模式創(chuàng)新-國外76%，我國56%國內基于工業(yè)互聯網的要素資源大范圍連接與優(yōu)化配置凸顯更強的需求與應用前景（制造能力交易、大規(guī)模定制、產融結合等）—我國19%相同相同中的差異差異工業(yè)互聯網在各個垂直行業(yè)中的應用實踐工業(yè)互聯網應用向垂直行業(yè)覆蓋更加全面，并逐步由制造業(yè)向非制造業(yè)延伸行業(yè)工業(yè)互聯網應用模式和特色路徑逐步形成1、裝備和電子家電行業(yè)注重設備資產管理和生產過程管控裝備行業(yè)設備資產管理和生產過程管控應用占比80%生產設備多為高價值設備，需產品質量管理要求嚴格2、原材料行業(yè)具有較好的信息化基礎，進一步聚焦設備管理與資源配置優(yōu)化3、消費品行業(yè)大力發(fā)展創(chuàng)新服務模式服務模式創(chuàng)新占19%，位于各行業(yè)之首通過創(chuàng)新服務強客戶黏性設備停機損失巨大，需嚴格把控連續(xù)生產流程全要素生產率提升成為行業(yè)主要痛點，需進一步統(tǒng)籌優(yōu)化資源配置原材料裝備電子家電消費品垂直領域裝備制造成為工業(yè)互聯網最主要應用行業(yè)工業(yè)互聯網逐步向非制造業(yè)垂直領域延伸20.3%43.5%63重點垂直行業(yè)的應用探索—多品種小批量離散行業(yè)基于數據機理的協同設計仿真驗證以數據分析為基礎的生產工藝優(yōu)化依托系統(tǒng)集成的供應鏈管理優(yōu)化以數據模型分析為核心的設備健康管理生產管理運維設計航天科工對火箭發(fā)動機進行多專業(yè)協同設計與仿真論證，設計效率提升14倍德馬吉森將生產工藝流程在計算機上1:1仿真，根據仿真驗證結果優(yōu)化加工工藝，有效避免碰撞并最大限度縮短裝卡時間空客集團整合眾多上游供貨廠商，基于自動標識與數據分析，實現零部件高效管理與采購，供應鏈成本減少20%三一重工分析設備運行參數，24小時內解決80%故障，其中60%遠程排除主要應用場景如航空、船舶、工程機械等，具有產品種類多、規(guī)模小、價值高、研制和生產周期長特點，對協同程度有較高要求中聯重科對主油泵等核心部件進行監(jiān)測，提高設備可用性和經濟效益波音實現多專業(yè)協同設計，提升數字化協同能力，成本降低40-60%重點垂直行業(yè)的應用探索—少品種大批量離散行業(yè)數據共享驅動的大規(guī)模定制依托數據深度分析的產品質量優(yōu)化以數據互通為基礎的生產管理優(yōu)化基于物聯+分析的后服務市場康派斯房車開展大規(guī)模定制,采購成本下降7.3%，生產周期縮短到20天，產品溢價達63%美的通過對品質數據進行大數據自學習優(yōu)化，品質一次合格率從94.1%提升到96.3%順絡迅達開展全業(yè)務流程監(jiān)控和運行調度，經營效率提高30%，成本降低200萬元/年一汽基于車聯網開展車載娛樂、道路救援、車險服務等增值業(yè)務，入網車輛已達200萬輛主要應用場景如汽車、家電、電子等，具有產品種類少、規(guī)模大特點，對產品質量和生產效率要求較高，產品種類向多樣性發(fā)展福田建立”車生活”生態(tài)系統(tǒng)，開展車隊管理、汽車金融等服務，提高市場競爭力和占有率富士康通過大數據分析電子元器件表面貼裝工藝，產品良率提升30%海爾開展貝享孕嬰空調大規(guī)模定制，195天研發(fā)出虛擬空調，幾天內量達2000臺新華三開展企業(yè)全過程數據融通，庫存周轉率提高50%，運營效率大幅提升生產管理運維設計重點垂直行業(yè)的應用探索—流程行業(yè)三大應用場景如鋼鐵、石化、能源電力等，具有連續(xù)生產、資產價值高、工藝過程復雜特點，對安全環(huán)保有較高要求，信息化數字化基礎較好數據+模型驅動的生產管理優(yōu)化—以數字孿生為核心的智能工廠建設以數據可視化為核心的HSE系統(tǒng)—基于數字化、可視化的風險管控基于數據的全供應鏈優(yōu)化—通過橫向集成等強化供產銷對接酒鋼集團通過能耗管理，單座高爐降低成本2400萬元/年、減少碳排放20000噸/年，冶煉效率提升10%打通鋼廠和用戶間聯系，去除中間環(huán)節(jié)，使鋼廠從批發(fā)轉為零售，從大規(guī)模批量生產，轉變?yōu)榇笠?guī)模定制生產茂名石化利用三維數字化技術，對工廠進行三維建模，實現實體工廠與工廠的動態(tài)聯動，提高企業(yè)管理水平華能重慶珞璜電廠構建設備的熱力學模型，優(yōu)化技術煤耗比，節(jié)省7480噸標煤，全年節(jié)約598萬元左右河南能源化工集團將設備數據和運營管理系統(tǒng)數據集成與分析，對重點環(huán)節(jié)進行監(jiān)控分析，提高安全管理水平化纖企業(yè)三聯虹普根據自身上下游企業(yè)供產銷數據，與金電聯行等金融機構合作，為銀行和政府提供紡織行業(yè)企業(yè)征信服務石化：工業(yè)互聯網促進石化行業(yè)生產運營全流程優(yōu)化石油化工行業(yè)具有良好的信息化基礎，近年來大型石化企業(yè)基于工業(yè)互聯網開展了設備資產管理、環(huán)保安全優(yōu)化等廣泛的探索和應用，但中小化工企業(yè)普及仍有待推廣設備資產價值高排放與能耗高安全生產風險大行業(yè)特點石油化工當前，大型企業(yè)圍繞工業(yè)互聯網已開展全鏈條、系統(tǒng)化應用實踐，形成大量典型應用健康、安全、環(huán)境產業(yè)鏈價值鏈協同生產過程控制設備資產管理下一步，中小化工企業(yè)有待進一步實現應用普及，探索形成典型模式和融合路徑恒力石化基于SDN和AI技術實現安全管理，識別85%以上的故障，相比傳統(tǒng)方案節(jié)省90%的時間產業(yè)鏈管控要求高典型應用場景鋼鐵：工業(yè)互聯網推動鋼鐵行業(yè)向清潔、高效和定制化、高端化發(fā)展鋼鐵行業(yè)頭部企業(yè)近年來依托原有自動化基礎，紛紛布局工業(yè)互聯網應用，建設智能化工廠，但鋼鐵行業(yè)整體應用水平仍處于初級階段。鋼鐵當前，行業(yè)集聚內部生產環(huán)節(jié)，依托工業(yè)互聯網開展智能工廠建設，加速多工序集成協同下一步，應用走向多工序、多生產基地間的協同協作，產業(yè)鏈供應鏈集成打通成為重點設備運維難度大存在工藝黑箱現象質量管控難行業(yè)特點工序協同困難設備效能優(yōu)化多基地協同多工序智能集控設備遠程運維典型應用場景酒鋼集團建立高爐煉鐵動態(tài)全局數字孿生，單座高爐每年降低成本2400萬元、每年減少碳排放20000噸，冶煉效率提升10%s航空航天：工業(yè)互聯網助力航空航天向高效、協同方向轉型行業(yè)特點典型應用場景航空航天大型企業(yè)正以網絡化協同為切入點，向基于平臺的設計、制造、管理、服務一體化轉型。協同設計與仿真驗證生產管控優(yōu)化設備健康管理供應鏈管理優(yōu)化中航工業(yè)建立數字化協同研制平臺，實現重點型號60余家單位協同研發(fā)設計難度大供應鏈協同程度低設備價值高現場管理待提升航空航天當前，基于工業(yè)互聯網實現跨部門、跨地區(qū)的設計制造協同協作，探索設備服務化延伸下一步，探索AI、5G、AR/VR等新技術在各環(huán)節(jié)融合深度應用，提升飛機全生命周期優(yōu)化能力汽車：工業(yè)互聯網推進汽車產品定制化與智能化，同時促進生產高效與柔性汽車行業(yè)是典型的大型離散制造業(yè)，近年來大企業(yè)在研發(fā)生產環(huán)節(jié)應用逐步深入，同時，行業(yè)新勢力聚焦數據驅動的服務與商業(yè)模式開展顛覆式創(chuàng)新產品復雜設計周期長供應鏈分散行業(yè)特點汽車當前，傳統(tǒng)車企聚焦廠內生產優(yōu)化與柔性產線構建，提升研發(fā)生產效率與管理協作水平混線柔性生產綜合后服務大規(guī)模個性定制跨區(qū)域協同設計下一步，由廠內擴展至廠外，由汽車擴展至交通系統(tǒng)，探索基于數據深度分析的專業(yè)汽車后服務，創(chuàng)新業(yè)務和服務模式售后服務要求高典型應用場景寶沃打造8種不同車型柔性生產線，3分鐘之內即可完成整線自動切換模式，19年銷量同比增長104.2%電子信息：工業(yè)互聯網推動電子信息行業(yè)各大環(huán)節(jié)提質增效總體來看，不同體量的企業(yè)關注點存在差異：頭部企業(yè)關注管理優(yōu)化擴大利潤空間，腰部企業(yè)聚焦快速市場擴張，尾部企業(yè)關注工藝質量提升產品種類豐富升級換代周期短質量要求高行業(yè)特點電子信息當前，聚焦工藝、質量等生產環(huán)節(jié)應用場景，開展大數據深度優(yōu)化，提高生產制造水平生產管理優(yōu)化產業(yè)鏈集成優(yōu)化設備智能管控產品質量優(yōu)化對生產管理要求高典型應用場景華星光電基于AI開展視覺檢測和缺陷判定，缺陷識別速度達到50毫秒，準確率為90%，每年增收約1000萬元下一步，關注客戶需求感知，打通全產業(yè)鏈，開展基于上下游資源協同的全局系統(tǒng)性優(yōu)化電力：工業(yè)互聯網促進電力行業(yè)向智能化、服務化方向發(fā)展電力行業(yè)信息化基礎良好，工業(yè)互聯網在發(fā)輸配用等各環(huán)節(jié)均有應用，同時，基于平臺和數字技術的新型組織交易模式逐步顯現資本技術密集地域跨度廣業(yè)務種類繁多行業(yè)特點電力當前，已實現發(fā)電、輸配電、用電等各環(huán)節(jié)的初步融合應用和局部打通，形成設備優(yōu)化、電力調度、無人巡檢等典型場景無人巡檢配電自動化柔性化資產智能運維發(fā)電狀態(tài)感知與控制生產穩(wěn)定性安全性要求高典型應用場景下一步，探索電力深度數據分析與全局管控能力，推進智慧能源與泛在電力物聯網深度應用配網差動保護時延控制在15ms以內實現故障時間從分鐘級縮短到秒級數字化轉型的提速73小企業(yè)中企業(yè)大企業(yè)信息化補課數字化提升智能化突破人員管理在線化訂單管理在線化客戶管理在線化設備數控化設備聯網運維上線協同辦公軟件產線自動化集成工業(yè)軟件互聯互通基于數據分析工具預測商業(yè)市場基于AI提升設備、車間智能化運行水平打造用戶社交工具實現用戶引流產品研發(fā)工具在線化、協同化全數字化技術集成實現無人生產小企業(yè)聚焦信息化補課，通過訂閱云化ERP、CRM、SCM等軟件實現人員、訂單、客戶、庫存在線化管理中型企業(yè)依托原有軟硬件工具，聚焦數字化能力集成，實現企業(yè)內人員管理協同、生產運行協同、經營管理協同大型企業(yè)探索智能化突破，基于AI等數字化技術推動工廠無人生產，并加快利用社交工具提升用戶與產品的粘性主要內容741數字化轉型的背景與內涵2工業(yè)互聯網驅動的制造業(yè)數字化轉型3企業(yè)數字化轉型的路徑與方法4展望與小結工業(yè)互聯網推動經濟社會與行業(yè)企業(yè)的全方位數字化轉型大中小型制造企業(yè)的應用探索具備較好的信息化基礎，借助平臺提升數字化分析決策能力，布局高價值應用多環(huán)節(jié)集成與協同優(yōu)化基于數據協同分析的產業(yè)鏈環(huán)節(jié)互通與系統(tǒng)性優(yōu)化基于“模型+深度數據分析”，進一步提升現有能力特定場景+工業(yè)大數據深度分析中國石化開展從原油采購、石油煉化、庫存管理到成品油銷售的整體性優(yōu)化，實現相對最小庫存

富士康基于BEACON平臺的數據分析優(yōu)化，吸嘴吸料率提高到99.96%，節(jié)省22萬元大企業(yè)“補強拓新”聚焦高價值應用中小企業(yè)“抓資源、補能力”謀生存發(fā)展資源與能力是生存發(fā)展的關鍵因素，圍繞“抓資源、補能力”訴求布局平臺應用低成本信息化應用400余家中小企業(yè)通過普惠云MES，提升生產管理能力，人員效率提高20%，設備效率提升25%，人力節(jié)省6-24萬依托生意幫的協同制造管理平臺，62家具有閑置產能的中小企業(yè)獲得470萬個車牌生產訂單，盤活了153臺閑置設備以云化MES、ERP為代表的信息化補課，是中小企業(yè)應用重點獲取企業(yè)發(fā)展的關鍵資源通過平臺融入到社會化生產體系，獲得訂單與貸款資源977工業(yè)互聯網推動企業(yè)數字化轉型：應用價值取向設備系統(tǒng)企業(yè)產業(yè)計算機化網聯化可視化診斷預測自適應研發(fā)設計生產管控運營管理運維服務連接設備Vs連接產業(yè)鏈價值鏈工業(yè)機理Vs數據模型生產優(yōu)化Vs價值鏈管控質量品牌Vs商業(yè)模式柔性生產Vs供應鏈彈性穩(wěn)定可靠Vs快速迭代……價值取向78工業(yè)互聯網推動制造業(yè)數字化轉型的框架數據驅動的智能研發(fā)與智能產品數據驅動的生產和運營優(yōu)化數據驅動的服務創(chuàng)新與商業(yè)重構發(fā)掘隱性知識和規(guī)律，整合社會化創(chuàng)新資源，帶動產品創(chuàng)新塑造新競爭優(yōu)勢打通設備、產線、生產和運營系統(tǒng)，優(yōu)化現有各項業(yè)務提質增效以數據為核心，培育新服務模式，并以此打通產業(yè)鏈價值鏈，創(chuàng)造新的商業(yè)模式創(chuàng)造新價值空間數據驅動的創(chuàng)新范式數據成為價值創(chuàng)造、資源整合的核心要素，以此形成新的生產組織方式、新的資源配置模式、新的產業(yè)形態(tài)79流程行業(yè)“AI+工藝”，提升生產效率和質量，并向同行業(yè)相似場景推廣配煤工業(yè)機理與AI結合優(yōu)化配煤，自動學習多維參數，考慮全流程綜合效益95%焦炭預測準確率900萬/年降低焦炭生產的原料煤成本5G+AI邊云協同進行工業(yè)質檢5G+AI，在棒材熱軋階段進行表面質檢實時檢測棒材表面缺陷及缺陷所在位置傳統(tǒng)只能在冷軋之后，通過人工抽檢進行棒材質量檢測全檢棒材表面缺陷檢測面積95%棒材表面缺陷檢出率某大型鋼廠工業(yè)機理與AI結合優(yōu)化合金配料機理模型+AI，精準預測終點鋼水合金成分，尋求最優(yōu)合金配料比例傳統(tǒng)極度專家依賴經驗，配料結果波動大，且難以考慮原料成本數據98%最高合金成分預測準確率2000萬/年合金配料成本節(jié)省（1）數據驅動的生產運營優(yōu)化-基于AI提升特定生產環(huán)節(jié)的效率和質量80（1）數據驅動的生產運營優(yōu)化-智能檢測來源：/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=40&id=651生產執(zhí)行優(yōu)化——自動缺陷設別系統(tǒng)（AutomaticDefectClassification）（TCL

格創(chuàng)東智（深圳）科技有限公司）痛點：深圳市華星光電每個工廠分布著20多個面板缺陷檢測站點，每個站點每天判定的圖片量超過2萬張。傳統(tǒng)的檢測方式依賴人眼判定，面臨高人力投入、offline判別速度慢、人員流失易危及生產等問題。方案：采用基于深度學習的在線機器視覺檢測，利用機器視覺系統(tǒng)實時采集產品圖像：在生產線上部署工業(yè)高速和高靈敏度線掃描CCD相機和照明系統(tǒng)；圖像采集子系統(tǒng)從不同角度采集圖像。效果：上線站點人力成本已經削減了60%，異常攔截提早1~2小時，同時改善了缺陷識別分類的精度。81（1）數據驅動的生產運營優(yōu)化-設備管控及優(yōu)化打造高爐煉鐵數字孿生體系激光測距柔性熱電偶溫度傳感器3D相機熱成像流速傳感器壓力感應攝像頭采集傳感器檢測爐溫、料面、流速等高爐煉鐵數字孿生高爐高爐控制系統(tǒng)控制參數等能耗優(yōu)化物料優(yōu)化物料平衡高爐體檢異常爐況診斷檢測智能燒爐檢測大數據/AI+機理建模1.實時精準數采部署各類傳感器，對對高爐爐體狀態(tài)進行實時精準監(jiān)測三維激光料面掃描儀爐頂熱成像風口高速CCD攝像集成引出式長壽命檢測系統(tǒng)高精度高分辨率低功耗冷卻水熱流強度檢測系統(tǒng)2.機理模型研發(fā)聯合有關高校研發(fā)煉鐵能耗專業(yè)性機理模型和大數據人工智能模型，爐缸爐底三維非穩(wěn)態(tài)溫度場模型冷卻壁爐墻溫度場應力場模型風口套溫度場模型3.監(jiān)測及優(yōu)化控制構建高爐數字孿生，開發(fā)形成各類應用APP，優(yōu)化控制能耗和物料物料平衡、高爐體檢異常爐況診斷、智能燒爐爐缸侵蝕監(jiān)測、冷卻壁監(jiān)測酒鋼集團基于高爐煉鐵孿生模型，進行生產過程的實時監(jiān)控和預測，優(yōu)化生產過程，減少能耗、降低風險效果單個高爐每年降低成本2400萬元、減少碳排放20000噸；單座高爐每年冶煉效率提升10%。82（1）數據驅動的生產運營優(yōu)化-質量管控及優(yōu)化產品良率生產管控能耗優(yōu)化富士康通過機臺連接和數據采集實時獲取機臺的運行狀態(tài)、觸發(fā)事件、運行參數、生產指標、異常報警事件以及生產重要指標等關鍵信息實現車間數字化，智能化管理空壓機能耗優(yōu)化智能排產設備管理不良熱點分析從自動化、數字化走向基于數據打通與智能應用的生產管理優(yōu)化通過采集檢測生產過程數據和建模分析，提升產品良率全面數據采集大數據建模分析智能決策應用基于全局數據打通的柔性自動化產線效果生產效率提高30%庫存周期降低15%生產人力減少92%產品良率達到99.5%通過智能刀具庫等對接設備數據，實現設備智能化管理全面產能分析，實現設備能耗是實時監(jiān)控工廠層訂單獲取/銷售營銷研發(fā)設計采購供應鏈加工制造倉儲/物流/供應鏈市場投放/售后服務企業(yè)管理車間層產線層設備層刀具、SMT吸嘴PHM（1）數據驅動的生產運營優(yōu)化-集團多基地協同管控及優(yōu)化實踐多基地協同管理模式寶武集團將上海寶山、南京梅山、湛江東山、武漢青山等主要制造基地集成打通，通過產能共享、原料余缺互補、瓶頸工序的資源調劑等推動各基地逐步走向專業(yè)化分工，綜合本地資源稟賦、資源調度成本等因素進行型號生產決策效果：實現平臺、語言、系統(tǒng)、標準的統(tǒng)一，協同效益提升27億元四個一律：操作室一律集中、操作崗位一律機器人、運維一律遠程、服務環(huán)節(jié)一律上線三跨融合：集團層面跨產業(yè)互通融合、“一總部、多基地”跨空間的互通融合、制造基地內“操檢維調”跨人機界面的互通融合84NASA：基于AI設計全新的星際著陸器，使其重量減輕35%；吉利汽車：基于高性能計算和人工智能技術，碰撞仿真時間由30個小時縮短到了10小時加速提升，大幅提升設計和仿真運算的精度和速度AI+設計：創(chuàng)成式設計AI+仿真：智能生成仿真結果通用汽車：對車內零部件進行創(chuàng)新設計，新設計比原來的部件輕40％，強度提升20％奧地利科學院：將人工智能應用在汽車風阻系數仿真中，將原有1天時間縮短至1秒以內（2）數據驅動的智能研發(fā)與智能產品-“數據科學+工業(yè)知識”創(chuàng)新增強范式數據驅動，挖掘隱性知識，拓展人類知識邊界基于AI仿真和模擬，加速研發(fā)效率基于AI自動生成最優(yōu)設計方案對電池的電極材料、固態(tài)電解質材料進行篩選，從13萬種配方篩選出200多種潛在的堿性電池電極材料，再進行實驗在飛機起落架高強鋼FerriumM54的開發(fā)中，從FerriumS53的8.5年周期縮短為5年Raccuglia等采用機器學習中決策樹方法從之前“不成功”的實驗數據中學習規(guī)律，用于成功預測新的金屬有機氧化物材料。對比有經驗的化學家人工判斷，機器預測結果成功率以89%∶78%勝出85（1）數據驅動的智能研發(fā)與智能產品-網絡化+開放化組織的創(chuàng)新模式來自印尼設計師在保證強度的同時，使懸掛件重量比原來減輕了84%三周內收到近700項設計方案，使GE快速學習到新材料、新軟件和新設計方法86（1）數據驅動的智能研發(fā)與智能產品-智能產品：用戶洞察的入口當前特斯拉Autopilot3.0具備自動輔助變道、自動泊車、自動輔助導航駕駛、智能召喚等功能，自動駕駛水平達到L3級別全方位感知產品、環(huán)境和用戶數據基于海量數據不斷訓練優(yōu)化自動駕駛模型，提升智能車駕駛性能豐富訓練數據來源優(yōu)化提升駕駛性能特斯拉自研神經網絡訓練計算機Dojo，處理海量駕駛數據，自動駕駛性能穩(wěn)步提升2014.92015.102016.102019.42020.12Autopilot1.0Autopilot2.0Autopilot3.0道路環(huán)境數據：車身八個攝像頭中獲取和發(fā)送攝像頭截圖行駛數據：調動全車所有傳感器來收集數據，包含在各種路況和天氣狀況的行駛數據駕駛員狀態(tài)：表情、駕駛行為、車內環(huán)境87（3）數據驅動的商業(yè)模式重構-基于智能產品的智能服務特斯拉目前已經具備了包括自動駕駛、網絡連接、功能增值等多種軟件服務，以及豐富化的收費模式網絡連接收費超級充電網絡收費OTA功能升級收費FSD收費車險收費RoboTaxi收費軟件服務當前未來9.99美元/月9.99美元/月實用實繳實用實繳實用實繳實用實繳8000美元，一次性>8000美元，一次性或者訂閱模式按月收費，僅加州按月收費車主接入無人出租車網絡后按25%-30%提成單車收入增長5倍（8年時間）（1）基于智能汽車的增值服務（3）基于數據的衍生服務（2）基于智能汽車的后服務汽車維修備品備件汽車金融汽車保險二手車交易…出行服務汽車娛樂共享汽車88（3）數據驅動的商業(yè)模式重構-基于智能產品的智能服務來源：威派格CAXERPSCM傳感器/執(zhí)行器二次供水設備傳感器泵房環(huán)境市政管網傳感器/執(zhí)行器泵房官網傳感器/執(zhí)行器產品遠程監(jiān)控PLM互聯網企業(yè)外企業(yè)內全生命周期運維管理供水智慧管理平臺邊緣層平臺層應用層邊緣層89通過無人機拍照、3D建模、數據分析、施工計劃編排、ICT機械施工、作業(yè)數據管理、工程備份等環(huán)節(jié)的人-工程機械-施工現場高度結合，實現“智能施工”小松機械實現“提供產品—遠程運維—增值服務”的延伸施工前測量生成三維數據模型，根據模型智能匹配相應數量和種類的工程機械施工計劃制定對比工期、成本進行模擬推演，基于土方量編制施工計劃施工過程通過視覺傳感器實現施工現場三維數據的實時更新，把控施工現場進度檢查和變更服務中心提供數據查看、操作方法教授、圖紙修正等服務，避免停工小松云智能施工云成為執(zhí)行各流程數據交換、計算等功能的樞紐提升勘測效率：通過無人機，從1周1000點提升到15分鐘完成百萬數點可視化施工方案設計將現場實際數據與施工圖數據進行對比，自動計算施工土方量效果降低設計誤差：依托3D建模與大數據分析測算土方量，大幅度減少誤差提供施工服務：通過云平臺施工實時管控，開展施工方案設計服務12345（3）數據驅動的商業(yè)模式重構-基于工程機械數據連接的的施工方案設計服務90（4）數據驅動的商業(yè)模式重構-金融衍生服務（基于工業(yè)互聯網的中小企業(yè)信貸）做法效果基于生產數據建設企業(yè)征信系統(tǒng)生產數據采集系統(tǒng)競爭半徑區(qū)域競爭力模型工業(yè)信用交叉比對模型生產力基準曲線獨立樣本偏差工業(yè)信用指數售后財產險融資借貸供應鏈金融總裝機量：30229臺

接入客戶：21950余家總授信額：22.6億元實際放款：12.8億元銀行：—中小微企業(yè)壞賬率下降60%—天正公司在自身熟悉的激光加工領域建立的工業(yè)數據征信模型能將壞賬率降低到2%以下天正公司：—平臺服務收入占比35%，但利潤占比達65%1.生產數據采集2.生產信息上傳云端3.全方位分析工廠運作情況生產線生產線生產線開機情況工作時間部件合格率生產指標附加自主研發(fā)的終端設備云數據平臺集中處理《基于生產數據的企業(yè)征信報告》生產指標4.提供征信分析報告銀行銀行5.銀行發(fā)放貸款資金流征信模型91生意幫CFOS合作工廠數據庫協同眾包平臺辦公OA網絡化協同生產平臺工業(yè)協同物聯網平臺業(yè)務管理系統(tǒng)工程驗證中心全流程專業(yè)工程師團隊：結構工程師模具工程師五金工程師塑料工程師表面處理工程師裝配工程師供應鏈生態(tài)圈15000多家合作工廠資料：2400多家模具廠6500多家機加工廠2700多家表面處理廠500多家組裝廠……生產解構：材料+工藝可標準化無行業(yè)屬性可專業(yè)化可細胞化生產2、生產專業(yè)化：高成品率1、產能零成本：彈性生產3、原、輔、配料集中采購4、有針對性的設備每一個工序都讓專業(yè)的工廠進行生產，一個產品至少三道工序，平均每道工序成本降低5%以上。盤活閑置產能進行生產，無需購買設備，無需擴建廠房，無需培訓工人。成本降低20%以上。生意幫平臺采購有更強的議價能力，能降低5%以上的原材料成本。15000多家工廠，設備優(yōu)中選優(yōu)（4）數據驅動的商業(yè)模式重構-閑置產能利用的分布式制造92海爾集團建立從家電向服裝、房車、建材等行業(yè)推廣的規(guī)模定制生態(tài)圈，打通“需求-設計-制造-服務”鏈條，實現用戶深度參與、生產敏捷響應的大規(guī)模定制打通不同行業(yè)“需求-設計-柔性制造-服務”鏈條，推廣規(guī)?；ㄖ普袭a業(yè)鏈“人貨場”關系實現石材大規(guī)模定制康派斯通過需求交互、創(chuàng)新設計等節(jié)點賦能房車柔性化生產模式綜合采購成本降低7.3%，交貨期縮短40%，產品溢價比例提升63%生產成本降低7.5%，質量提升4.5%庫存周轉率提升60%，生產成本降低30%，交付周期縮短84%，生態(tài)收入提升20%海思堡形成智能打版、數字化互聯工廠的牛仔服裝個性化定制生產服裝行業(yè)汽車行業(yè)建材行業(yè)家電行業(yè)大