工業(yè)數(shù)字化/智能化2030工業(yè)數(shù)字化/智能化2030序言李培根很多人已認識到，軟件定義世界，數(shù)據驅動未來。工業(yè)數(shù)字化顯然已成為工業(yè)領域的必然選擇。在中國，智能制造、企業(yè)數(shù)字化轉型的熱潮經年不減，很多企業(yè)在數(shù)字化的過程中順利地實現(xiàn)了轉型升級。但數(shù)字—智能技術的進展似乎超出了我們的想象力，人工智能大模型的出現(xiàn)即是。也就是說，企業(yè)的數(shù)字化（包括智能化，以下同）之路沒有止境，將永遠在進程中。既然如此，就需要不斷地洞察工業(yè)數(shù)字化的趨勢?！豆I(yè)數(shù)字化/智能化2030白皮書》（以下簡稱《白皮書》）的問世正當其時。白皮書代表了華為、中國信通院和羅蘭貝格作為全球領先的ICT企業(yè)和高端智庫對工業(yè)數(shù)字化發(fā)展趨勢的看法。華為是ICT企業(yè)，也是制造企業(yè)，恐怕也正在成為一個軟件和數(shù)據驅動的企業(yè)；華為是中國公司，也是一個高度國際化的公司；華為是高技術企業(yè)，又和很多傳統(tǒng)制造業(yè)（如煤礦、油氣、家電、鋼鐵等）有廣泛深入的業(yè)務聯(lián)系。這些都使其對企業(yè)數(shù)字化有特別的體認與心得。中國信通院是ICT領域高端智庫，在行業(yè)數(shù)字化轉型的重大戰(zhàn)略、規(guī)劃、政策、標準和測試認證等方面發(fā)揮了有力支撐作用，并形成了對行業(yè)數(shù)字化轉型的現(xiàn)狀、規(guī)律和趨勢的深刻洞察。白皮書分析了當前企業(yè)在數(shù)字化過程中經常遇到的痛點，如設備不支持實時采集和上傳數(shù)據、互為煙囪和孤島、工業(yè)軟件系統(tǒng)異構、工業(yè)知識封閉等問題。此外，還提供了一些痛點、問題、解決方案及案例——于眾多企業(yè)而言都是可資借鑒的寶貴資料，無論是對當前還是未來的數(shù)字化之路。作為一部由企業(yè)推出的白皮書，其客觀中肯的觀點尤其令人稱道。如關于網絡，“對于工業(yè)企業(yè)而言，沒有‘最好’的網絡技術、只有‘最合適’的網絡技術。工業(yè)企業(yè)應立足于自身業(yè)務場景需求，綜合權衡各技術的性能特點和成本投入，選擇‘最合適’的技術路線組合。”當然，此白皮書最大的貢獻還是對工業(yè)數(shù)字化2030的預測和展望。1工業(yè)數(shù)字化/智能化2030他們認為未來工業(yè)應是

IMAGINE的，即虛實融合、大規(guī)模定制化、靈活適應變化、可靠互信、體面工作、自然友好、生態(tài)共榮的。白皮書預測工業(yè)軟件的上云是大勢所趨。要重新定義工業(yè)軟件的開發(fā)模式和商業(yè)模式，并進一步賦能工業(yè)新范式（例如云工廠）的形成，培育全新的數(shù)字工業(yè)生態(tài)。在“工業(yè)數(shù)據價值化”中提出：向空間維延展，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據從局限于自身內部轉變?yōu)槠髽I(yè)間數(shù)據協(xié)同、流通與共享；向時間維延展，工業(yè)企業(yè)不能只局限于產品研制階段的數(shù)據，還需要追溯已售產品的運行態(tài)數(shù)據?！娊猹毜剑始姵?。白皮書不僅深刻地洞察和把握了數(shù)字技術的發(fā)展態(tài)勢，而且認真分析了工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，如果對博大精深的工業(yè)沒有心存敬畏，恐怕難以有動力去撰寫此白皮書。我也心存敬畏地閱讀此白皮書！中國工程院院士2工業(yè)數(shù)字化/智能化2030余曉暉《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出2035年遠景目標：基本實現(xiàn)新型工業(yè)化，建成現(xiàn)代化經濟體系。黨的二十大做出推進新型工業(yè)化重大戰(zhàn)略部署，提出了到2035年基本實現(xiàn)新型工業(yè)化的時間表。當前，數(shù)字化正在全面重塑工業(yè)生產函數(shù)，推動產生新的生產要素、制造體系、研發(fā)范式和組織形態(tài)，是重塑工業(yè)體系、工業(yè)化進程和全球工業(yè)格局最大的技術變量。這個變革過程也是對原有工業(yè)體系顛覆式重塑的過程，不僅會創(chuàng)造新賽道，而且會改變制造業(yè)的每個細分行業(yè)、產業(yè)鏈價值鏈的每個環(huán)節(jié)，在眾多領域帶來真正的換道趕超機遇。這為我國工業(yè)從源頭打造新優(yōu)勢、另辟蹊徑實現(xiàn)工業(yè)基礎、核心技術追趕跨越以及以更高效率穩(wěn)住發(fā)展動力提供了新的可能，是我國工業(yè)實現(xiàn)由大到強必須把握的歷史性機遇。我國抓住了信息化革命成熟期的機遇，實現(xiàn)了信息技術產業(yè)的跨越式發(fā)展，已經具備抓住新一輪數(shù)字化變革機遇的基礎、資源和能力。從這個角度來看，在推進新型工業(yè)化過程中，工業(yè)數(shù)字化需要貫穿到新型工業(yè)化發(fā)展的每個環(huán)節(jié)，不斷探索信息化和工業(yè)化融合的新方法論、新路徑，升級拓展戰(zhàn)略主線。這一戰(zhàn)略定位與《中國制造2025》關于“以加快新一代信息技術與制造業(yè)深度融合為主線”的發(fā)展思路一脈相承。對企業(yè)而言，工業(yè)數(shù)字化并非錦上添花，而是關乎企業(yè)生存和發(fā)展的重要問題。當前，我們需要幫助企業(yè)解決的核心問題是：在數(shù)字經濟時代的快速變革中，如何實現(xiàn)快速感知、敏捷響應，以便更好地應對市場的不確定性、需求、產品以及競爭者的快速迭代變化，并在實時感知和洞察的基礎上實現(xiàn)動態(tài)策略優(yōu)化和全局智能決策。拓展工業(yè)數(shù)字化的共性場景并配置關鍵支撐要素正是解決這些核心問題的重要途徑。作為工業(yè)數(shù)字化應用的基本單元，工業(yè)數(shù)字化場景有利于企業(yè)數(shù)字化需求的挖掘、應用落地和實踐經驗的標準化、規(guī)模化推廣。我國擁有海量的應用場景和豐富的數(shù)據資源，也具備全球領先的信息技術應用能力，為我國深化工業(yè)數(shù)字化應用探索，實現(xiàn)后發(fā)趕超提供了有利條件。與此同時，場景碎片化和需求差異化特點明顯，且場景標準化、模塊化推廣仍面臨較多挑戰(zhàn)。如何為不同行業(yè)、企業(yè)和產業(yè)集群總結出可大規(guī)模復制推廣的應用模式和推廣路徑仍需深入探索。3工業(yè)數(shù)字化/智能化2030建設工業(yè)數(shù)字化場景的關鍵支撐包括數(shù)據、裝備、網絡和軟件。在數(shù)據方面，作為新型生產要素，數(shù)據與傳統(tǒng)行業(yè)機理和知識相結合，推動智能化發(fā)展，未來數(shù)據治理與共享流通將成為數(shù)據要素價值發(fā)揮的關鍵。在裝備方面，工業(yè)芯片、智能傳感器、邊緣硬件等基礎環(huán)節(jié)將進一步融入裝備本體，加速裝備功能、性能提升和短板突破。在網絡方面，5G等先進網絡技術將進一步提升設備聯(lián)網率、數(shù)據互通水平，加速全要素、全產業(yè)、全價值鏈的深度互聯(lián)。在軟件方面，軟件平臺化、云化趨勢明顯，將變革工業(yè)知識的開發(fā)、封裝、交互和使用方式，將成為智能化的關鍵中樞。工業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新潛力巨大，前景光明。展望未來，我們對工業(yè)數(shù)字化的認識將伴隨實踐不斷深入，許多新技術、新模式和新業(yè)態(tài)將不斷涌現(xiàn)，未來可能在資源組織模式、業(yè)務模式和商業(yè)模式上將形成重大創(chuàng)新重構，對工業(yè)發(fā)展產生深遠影響。本報告全面分析了未來工業(yè)愿景和工業(yè)數(shù)字化的當前進程，識別了16個細分行業(yè)和5組行業(yè)畫像的共性場景，并基于數(shù)據、裝備、網絡和軟件要素提出了產業(yè)發(fā)展趨勢。我們相信，本報告所展現(xiàn)的實踐洞察將為產業(yè)界帶來有益啟示，幫助企業(yè)更好地找到數(shù)字化轉型和智能化升級的路徑。未來已至，工業(yè)數(shù)字化將改變工業(yè)的面貌，為人類帶來更加美好的生活。中國信息通信研究院院長4工業(yè)數(shù)字化/智能化2030汪

濤工業(yè)是國民經濟繁榮發(fā)展的基石，數(shù)字化是行業(yè)騰飛的翅膀。展望2030年，隨著ICT技術與制造業(yè)的深度融合，未來工業(yè)將向著柔性、智能、定制化和服務化的方向發(fā)展?；诖耍a關系將被重構、社會組織形式將被重組、商業(yè)模式也將被不斷創(chuàng)新。未來工業(yè)將把勞動者從重復性的工作中解放出來，并為人們創(chuàng)造體面、安全、更富創(chuàng)造力和趣味性的工作，還將為人類帶來更舒適的建筑、更便捷的交通、更普惠的教育、更精準的醫(yī)療，以及更美好的環(huán)境，將人類帶向更美好的明天。在《工業(yè)數(shù)字化/智能化2030白皮書》中，我們憧憬了“IMAGINE”的未來工業(yè)，分析了十六大工業(yè)行業(yè)的數(shù)字化進展和二十個共性的高價值工業(yè)數(shù)字化場景，洞悉了工業(yè)裝備數(shù)字化、工業(yè)網絡全連接、工業(yè)軟件云化和工業(yè)數(shù)據價值化的發(fā)展趨勢，并首次提出了“工業(yè)智能體”的解決方案架構。華為是從研發(fā)到生產、到銷售、到服務的全鏈條工業(yè)企業(yè)，從集成產品開發(fā)（IPD）到智能制造、從削足適履到融匯貫通，華為的數(shù)字化轉型之路從未停步。華為公司從2015年開始推行智能制造，實施了設計與制造數(shù)字化融合打通、產線自動化/智能化升級和MES系統(tǒng)重構。工廠內全流程實現(xiàn)自動化配送，生產線所有關鍵工位都采用視覺AI質檢，投入大量的自動化設備以及持續(xù)進行精益改善，使得平均每年生產效率提升27%。此外，通過全面的數(shù)字化轉型，華為的產品開發(fā)及試制周期縮短了20%，訂單履行周期縮短了76%，銷售效率和服務質量都得到了有效提升。經過若干年的努力，華為成為具備較強數(shù)字化能力的實體經濟企業(yè)，我們希望能結合華為的實踐和能力，去支持和使能廣大工業(yè)企業(yè)、實體經濟的數(shù)字化轉型。2021年以來，華為本著為行業(yè)找技術、短鏈條為客戶創(chuàng)造價值的初心，陸續(xù)成立了煤礦軍團、電力數(shù)字化軍團、制造行業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)部和油氣系統(tǒng)部，利用華為在5G、云計算和AI等方面的技術積累，聚焦工業(yè)場景，探索工業(yè)數(shù)字化轉型之路，為客戶創(chuàng)造價值。2年多來，華為與客戶和合作伙伴一起創(chuàng)建工業(yè)智能體，取得了一些實踐經驗和案例，也集結于本白皮書中，期望對大家有所借鑒和啟發(fā)。未來已來，時不我待！華為愿與產業(yè)伙伴一起，為推動工業(yè)全面數(shù)字化轉型共同努力、共創(chuàng)共贏。華為常務董事ICT基礎設施業(yè)務管理委員會主任企業(yè)BG總裁5工業(yè)數(shù)字化/智能化2030摘要回顧過往，自18世紀中期工業(yè)革命以穩(wěn)型行業(yè)五組行業(yè)畫像。各組畫像之間的數(shù)字化進程、發(fā)展訴求以及未來方向均存在顯著差異。來，人類邁入工業(yè)社會。在工業(yè)革命的歷次浪潮中，伴隨著人類不斷的發(fā)明創(chuàng)造和管理革新，人們不斷改進生產方式、降低成本、提高效率，隨之而來是人們的生活、物質、文化、教育等方方面面的改變，人與人、人與社會、人與自然的關系也得以重塑。站在2023年的今天，工業(yè)的革新仍然是充滿生命力和想象力的議題。而數(shù)字化技術的迅速發(fā)展，更是為工業(yè)注入了新鮮血液和源源動力。如何通過數(shù)字化轉型撬動更大價值，成為這個時代每一個工業(yè)企業(yè)的必答題。結合行業(yè)實踐，參考GB/T40647-2021《智能制造

系統(tǒng)架構》，我們系統(tǒng)梳理了20個高價值的工業(yè)數(shù)字化場景：生命周期維度，在設計環(huán)節(jié)提出了產品數(shù)字化設計，生產環(huán)節(jié)提出了智能排產與動態(tài)調度等，物流環(huán)節(jié)提出了自動化倉儲與物流配送等；系統(tǒng)層級維度，在設備層，提出了智能機器與人員協(xié)同，在單元層提出了工業(yè)裝備集成協(xié)同控制，在協(xié)同層面提出了供應鏈可視化與信息協(xié)同；智能特征維度，在互聯(lián)互通層提出了設計與工藝一體化協(xié)同；在新興業(yè)態(tài)維度提出了C2M產品個性化定制和云工廠共享制造等。這些場景將成為未來5-10年內工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉型部署重點，也將驅動一系列關鍵使能技術的迭代更新，值得工業(yè)企業(yè)和數(shù)字化解決方案提供商關注。憧憬未來，白皮書提出IMAGINE作為工業(yè)2030愿景，即虛實融合（Interactivebetween

physical

and

virtual

worlds）、大規(guī)模定制化（Mass-customization）、靈活適應變化（Agility

and

adaptiveness）、可靠互信（Guaranteed

trust）、體面工作（Ideal

jobs）、自然友好（Nature-friendly）、生態(tài)共榮（Ecosystem

based）的。而要實現(xiàn)這些美好的愿景，數(shù)字技術將會是關鍵的基礎底座。基于工業(yè)互聯(lián)網實施架構，我們提出設備、邊緣、企業(yè)、產業(yè)四個層級的工業(yè)數(shù)字化價值棧，工業(yè)數(shù)據貫穿各個層級，并依靠工業(yè)裝備、工業(yè)網絡和工業(yè)軟件實現(xiàn)數(shù)字空間與物理世界的深度融合，構建數(shù)據優(yōu)化閉環(huán)，驅動業(yè)務數(shù)字化轉型。工業(yè)裝備、工業(yè)網絡、工業(yè)軟件、工業(yè)數(shù)據四大要素是工業(yè)企業(yè)部署數(shù)字化場景的重要支撐，基于此，白皮書提出工業(yè)“新四化”作為四個要素的發(fā)展趨勢，期望推動工業(yè)數(shù)字化轉型。為了清晰刻畫工業(yè)數(shù)字化的當前進展，白皮書通過4個維度、21個細項指標的工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估模型，以中國工業(yè)企業(yè)為樣本，評估發(fā)現(xiàn)半導體、汽車、航空航天、石油化工行業(yè)整體數(shù)字化水平最高；采礦、建筑材料、輕工、紡織與服裝等行業(yè)相對落后。在數(shù)字化指數(shù)的基礎上，我們又一進步疊加考慮各行業(yè)的盈利能力，從這兩個維度出發(fā)，將16個子行業(yè)劃分為了引領型行業(yè)、敏捷型行業(yè)、前瞻型行業(yè)、謹慎型行業(yè)、沉一是工業(yè)裝備數(shù)字化。工業(yè)裝備作為執(zhí)行作業(yè)的工具，是工業(yè)企業(yè)提質增效的基礎和關鍵。當前大量制造裝備存在未聯(lián)網、無6工業(yè)數(shù)字化/智能化2030法實時采集數(shù)據、交互方式傳統(tǒng)、作業(yè)執(zhí)行程序化、固定化等問題，難以勝任未來更加柔性、敏捷、高效的生產作業(yè)要求。而要推動傳統(tǒng)設備裝備邁向數(shù)字化裝備、乃至智能化裝備，發(fā)展操作系統(tǒng)、工業(yè)芯片、邊緣智能是關鍵路徑。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，循序漸進推動工業(yè)軟件上云，真正從“用軟件”過渡到“用服務”。四是工業(yè)數(shù)據價值化。數(shù)據已日益成為企業(yè)關鍵資產和生產力，海量、實時、多源的工業(yè)數(shù)據是工業(yè)企業(yè)開展深度分析、價值挖掘的寶貴資產。然而，工業(yè)數(shù)據的高效采集、集成打通、價值挖掘與安全合規(guī)，是工業(yè)界共同面臨的挑戰(zhàn)。破舊立新，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據治理和應用需要在空間維、時間維兩個維度充分延展，才能在更大范圍內釋放價值。二是工業(yè)網絡全連接。工業(yè)網絡作為數(shù)據傳輸?shù)拿浇椋瑥V泛連接著工業(yè)的研產供銷服全價值鏈以及生產的人機料法環(huán)等要素，支撐高穩(wěn)定高可靠的數(shù)據交互、連續(xù)不間斷的生產活動、柔性靈活的生產模式。當前大部分工廠已實現(xiàn)基礎網絡覆蓋，可滿足辦公和基礎生產活動需求；但面向數(shù)字化場景的拓寬和升級，工業(yè)企業(yè)對更高移動性能、更高確定性、更低時延、更大帶寬的工業(yè)網絡需求逐漸迫切，面向未來，針對移動性和確定性兩大類需求，工業(yè)企業(yè)需要加快打造性能卓越、架構精簡、安全可靠的工業(yè)網絡，實現(xiàn)泛在連接、一網到底、智能運維、安全韌性的工業(yè)網絡?；诠I(yè)“新四化”的研判，白皮書進一步提出了“工業(yè)智能體”參考架構，作為工業(yè)企業(yè)開展數(shù)字化規(guī)劃和落地部署的指引。工業(yè)智能體具體包括工業(yè)軟件、工業(yè)云底座、工業(yè)邊緣引擎、數(shù)字工業(yè)裝備、先進工業(yè)網絡、工業(yè)數(shù)據以及端到端安全等全要素：工業(yè)軟件作為“大腦”，工業(yè)云底座作為“心臟”，工業(yè)邊緣引擎、數(shù)字工業(yè)裝備作為“四肢”，先進工業(yè)網絡作為貫通全身的“神經”，工業(yè)數(shù)據作為無處不在、流動的“血液”，端到端安全作為“免疫系統(tǒng)”。白皮書的最后以煤礦行業(yè)為例，闡述了在工業(yè)智能體參考架構指導下的實踐應用。三是工業(yè)軟件云化。工業(yè)軟件發(fā)揮著數(shù)據匯聚、分析、決策、反饋的關鍵作用?；厥走^去，傳統(tǒng)工業(yè)軟件為工業(yè)企業(yè)提供了極大便利，幫助眾多工業(yè)企業(yè)邁出了數(shù)字化轉型的第一步；然而面向未來，傳統(tǒng)工業(yè)軟件本地化部署、軟件系統(tǒng)異構、工業(yè)知識封閉、購買授權等模式，給工業(yè)企業(yè)帶來系統(tǒng)間集成打通成本高昂、動態(tài)配置彈性不足以及買方鎖定等問題；工業(yè)軟件開發(fā)者也面臨工業(yè)知識沉淀的壁壘：難以迸發(fā)創(chuàng)新活力的問題。因此，工業(yè)企業(yè)、工業(yè)軟件開發(fā)者及工業(yè)的未來將是萬象更新、蒸蒸日上的。面向2030年“IMAGINE”的未來工業(yè)愿景，我們倡議業(yè)界共同攜手，加快推進工業(yè)“新四化”，打造工業(yè)智能體，共同邁向2030智能世界。7工業(yè)數(shù)字化/智能化20308工業(yè)數(shù)字化/智能化2030目錄序言16摘要第一章

未來工業(yè)展望第二章

工業(yè)數(shù)字化的當前進程第三章

行業(yè)共性需求與價值場景101621第四章

產業(yè)發(fā)展趨勢4.1

工業(yè)裝備數(shù)字化4.2

工業(yè)網絡全連接4.3

工業(yè)軟件云化33374454604.4

工業(yè)數(shù)據價值化第五章

工業(yè)智能體架構與實踐5.1

參考架構7071725.2

實踐應用9第一章未來工業(yè)展望10工業(yè)數(shù)字化/智能化20301.1

全球主要國家持續(xù)布局能制造和服務型制造的轉型，推進工業(yè)現(xiàn)代化進程，從而全面發(fā)展中國式現(xiàn)代化。工業(yè)數(shù)字化可見，各國都將工業(yè)數(shù)字化轉型視為增長的“新動能”，期待工業(yè)企業(yè)探索傳統(tǒng)制造升級、全新生產模式乃至商業(yè)范式的創(chuàng)新。在新時代的征程中，中國式現(xiàn)代化是強國建設、民族復興的唯一正確道路，而新型工業(yè)化則是推動中國式現(xiàn)代化的關鍵手段。通過實施新型工業(yè)化戰(zhàn)略，促進科技創(chuàng)新與產業(yè)升級，加速傳統(tǒng)制造業(yè)向智能制造和服務型制造的轉型，我們將推進工業(yè)現(xiàn)代化進程，從而全面發(fā)展中國式現(xiàn)代化。新型工業(yè)化包含新的內涵與特征，把握新型工業(yè)化的要求，加速工業(yè)數(shù)字化轉型，便是實現(xiàn)工業(yè)高端化的重要基礎、實現(xiàn)工業(yè)智能化的關鍵路徑以及實現(xiàn)工業(yè)綠色化的主要抓手。放眼世界，中國、美國、德國、日本等主要工業(yè)國家均出臺國家頂層戰(zhàn)略，加快推動工業(yè)數(shù)字化轉型，強化工業(yè)核心競爭力，構筑新競爭優(yōu)勢。美國多年來持續(xù)并強化布局先進制造業(yè)，在2011年發(fā)布《先進制造業(yè)伙伴計劃》、2012年提出《國家制造業(yè)創(chuàng)新網絡計劃》、2014年成立工業(yè)互聯(lián)網聯(lián)盟（IIC）、2018年提出《關鍵與新興技術國家戰(zhàn)略》，為加快數(shù)字化技術在制造業(yè)的應用，在2020年更新《關鍵和新興技術清單》、2021年提出《無盡前沿法案》并將IIC更名工業(yè)物聯(lián)網聯(lián)盟、2022年發(fā)布《2022國家先進制造業(yè)戰(zhàn)略》，試圖通過先進制造技術的突破引領工業(yè)數(shù)字化發(fā)展，持續(xù)擴大工業(yè)領域的核心競爭優(yōu)勢。德國率先提出工業(yè)4.0概念，在2010年提出《高技術戰(zhàn)略2020》、2014年發(fā)布《高技術戰(zhàn)略2025》、2016年發(fā)布《數(shù)字戰(zhàn)略2025》，為持續(xù)擴展人工智能等數(shù)字化技術領域，在2019年發(fā)布《工業(yè)戰(zhàn)略2030》和《人工智能戰(zhàn)略》修訂版、2021年發(fā)布《德國新數(shù)字化戰(zhàn)略》。1.2

工業(yè)數(shù)字化的愿景過去的數(shù)十年里，工業(yè)企業(yè)一直在努力通過各種方式提高效率和降低成本。傳統(tǒng)方法包括精益管理、本地化生產和自動化、信息化等，然而這些傳統(tǒng)手段具有一定局限性。如今，數(shù)字技術的發(fā)展為工業(yè)領域帶來了更多可能性。每個工業(yè)企業(yè)都面臨著如何通過數(shù)字化轉型來釋放更大價值的緊迫問題。日本更強調打造數(shù)字基礎，2015年成立日本價值鏈促進會（IVI）、2017年提出《“互聯(lián)產業(yè)”東京倡議2017》、2018年發(fā)布《通過數(shù)據促進價值創(chuàng)造的數(shù)據管理方法和架構》，為進一步強調數(shù)據應用、推進互聯(lián)工業(yè)，2018年提出《數(shù)字治理守則》、2020年提出《制造業(yè)白皮書

2020》、2021年提出《第六期科學技術與創(chuàng)新基本計劃》、2022年提出《制造業(yè)白皮書

2022》。在數(shù)字技術的影響下，未來工業(yè)將怎樣發(fā)展呢？要思考這個問題，我們還需回到工業(yè)本質。工業(yè)是產出提升人類生活水平所需工具/物質的過程。但生產過程不是目的，擁有產品也不是目的，人們購買并使用生產出的產品成果，滿足工作和生活需求，才是工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)的價值。如果我們以終為始，透過本質看未來工業(yè)，那么在將來的理想情況下，隨著供應側能力的發(fā)展，工業(yè)將從產品的生產供給不斷延伸邊界，最終發(fā)展成能夠主動感知并滿足客戶需求，提供一體化方案，實現(xiàn)價值創(chuàng)造的形態(tài)。中國在2015、2016年分別提出了“智能制造”和“工業(yè)互聯(lián)網”建設目標，在新時代的征程中，又提出了新型工業(yè)化的新內涵，促進科技創(chuàng)新與產業(yè)升級，加速傳統(tǒng)制造業(yè)向智11工業(yè)數(shù)字化/智能化2030模式將從供應推動式變?yōu)樾枨罄瓌邮?；交付形技術將把我們從重復性、危險性崗位中釋放，更多的人在機器人的輔助下可以擁有安全及體面的工作，更多的精力可以投入到具有創(chuàng)造力和趣味性的工作中；離開辦公室，智能汽車、智能飛機、智能輪船會給我們帶來智慧化、共享化的第三空間，讓我們擁有便捷、安全的出行體驗；當我們需要購物時，我們會以低廉的價格買到大規(guī)模定制化生產的獨一無二專屬于我們的服裝、家居、電器。其它標準化的產品都會被自動補貨進入我們的冰箱、櫥柜和儲藏室；未來的工業(yè)，還會給我們帶來普惠的、一人一策的、定制化的教育和醫(yī)療服務。當然，未來工業(yè)還會為我們帶來清新的空氣、潔凈的水和美麗的藍天。式將從賣產品變?yōu)橘u服務；需求側角色從購買者、接受者變?yōu)楫a品的共同定義者；供應側角色從產品的提供者變?yōu)闈M足需求的價值創(chuàng)造者；產業(yè)鏈分工從清晰的上下游分工變?yōu)榫o密合作共創(chuàng)，以實現(xiàn)整體產出的價值最大化。憧憬2030年的世界，未來工業(yè)將改變我們的生活方式和社會組織形態(tài)，將人類帶入更加美好的生活。建筑業(yè)將完成工業(yè)化，各類建筑在工廠完成標準化模塊的制造，在現(xiàn)場快速完成組裝，建設周期顯著縮短，建筑質量明顯提高。在建筑內生活的我們將擁有解放雙手、雙眼，無處不在的私人助理，它們能夠感知我們的需求并指揮智能家居產品執(zhí)行，讓我們擁有舒適的家居生活；走出家庭，AI、機器人等展望2030年，我們認為未來工業(yè)應是IMAGINE的，即虛實融合、大規(guī)模定制化、靈活適應變化、可靠互信、體面工作、自然友好、生態(tài)共榮的。(圖1-1:2030年工業(yè)展望)IMAGINE

the

Future

of

IndustryGuaranteedAgilityandIdealjobsMass-customizationadaptivenesstrustNature-friendly靈活適應變化

可靠互信體面工作Interactive大規(guī)模定制化betweenphysicalandvirtualworlds自然友好Ecosystembased生態(tài)共榮虛實融合數(shù)字化技術是關鍵底座圖1-1:2030年工業(yè)展望12工業(yè)數(shù)字化/智能化20301.2.1

虛實融合加速制造系統(tǒng)和消費系統(tǒng)的打通，通過Interactive

between

physical

and客戶需求驅動產品研發(fā)，生產制造和交付服務，以規(guī)?；a滿足個性化需求，進而獲得更高的產品溢價，帶動制造系統(tǒng)從追求規(guī)模經濟價值到追求范圍經濟價值的深刻變革。virtual

worlds（虛實融合）。物理空間和數(shù)字空間實時映射、全面互聯(lián)、深度協(xié)同。構建愈加完善的Digital

Twin，在虛擬世界中進行模擬仿真，不斷優(yōu)化，并指導現(xiàn)實世界的行動。一是客戶需求驅動的產品快速設計。依托產品模塊庫、設計知識庫或者配置規(guī)則庫等，能夠基于客戶需求靈活配置、調整和組合產品設計模塊，快速獲得滿足客戶個性化需求的定制設計方案。隨著智能傳感、物聯(lián)網、云計算、實時建模與仿真、VR/AR等技術創(chuàng)新應用，使得工業(yè)領域能夠在虛擬空間中對物理世界進行高精度建模和實時仿真分析，采用數(shù)字模型代替物理實體開展驗證分析和預測優(yōu)化，進而獲得較優(yōu)結果或決策來指導實際工業(yè)生產。二是規(guī)?；ㄖ粕a。通過全生產流程的數(shù)據打通，制造系統(tǒng)能夠自動識別產品匹配個性化訂單狀態(tài)，并適配訂單個性化設計需求，組織制造資源，執(zhí)行生產作業(yè)、物料配送和質量檢測等，完成個性化產品的定制生產。一是基于數(shù)字樣機的產品設計與仿真優(yōu)化。通過建立多學科、多物理量、多尺度的產品數(shù)字樣機，在虛擬空間中完成設計方案的仿真分析，功能、性能測試驗證，多學科設計優(yōu)化以及可制造性分析等，加速設計迭代。二是基于數(shù)字孿生的生產過程監(jiān)控與優(yōu)化。通過構建裝備、產線、車間、工廠等不同層級的生產數(shù)字孿生模型，通過實時數(shù)據采集和分析，在數(shù)字空間中實時映射真實生產制造過程，進而實現(xiàn)工藝仿真分析、虛擬調試、資源調度優(yōu)化、過程優(yōu)化等。三是數(shù)據驅動的個性化服務。依托具備感知、傳輸、分析和優(yōu)化的智能產品，通過采集、傳輸、建模和分析用戶數(shù)據，挖掘客戶服務需求，進而開發(fā)滿足個性化需求的增值服務，提升產品消費體驗。1.2.3

靈活適應變化Agility

and

adaptiveness（靈活適應變化）。供應側需持續(xù)強化敏捷響應、快速交付能力，滿足多品種、小批量、短交期需求。此外，應對當今愈加多變的世界，工業(yè)企業(yè)應構建應對地緣政治、自然災害、疫情等不可控風險的管理及調整能力。三是基于產品數(shù)字孿生的智能運維。通過構建產品數(shù)字孿生模型，通過實時采集來分析產品運行、工況和環(huán)境數(shù)據，監(jiān)控物理產品運行狀態(tài)，以及進行功能、性能衰減分析，從而對產品效能分析、壽命預測、故障診斷等提供分析決策支持。數(shù)字技術加速傳統(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)能夠實時、精準掌控調整制造過程，自適應內外部環(huán)境和需求變化，將原來由人主導的柔性、敏捷制造轉化為更具有智能特征，其程度、范圍均達到更高水平的柔性、敏捷制造。1.2.2

大規(guī)模定制化Mass-customization（大規(guī)模定制化）。以硬件為核心競爭力的產品逐漸被以“產品+”為代表的個性化體驗經濟所取代。供應側感知、收集消費者需求，并有能力低成本高效的輸出定制化產品或方案。一是柔性、動態(tài)資源配置與調度。泛在13工業(yè)數(shù)字化/智能化2030連接各類生產資源，實時感知生產要素狀比較，碳排放趨勢分析、管控優(yōu)化以及碳足跡追蹤等。態(tài)，基于外部需求和內部生產狀態(tài)，制定生產計劃、車間排產等，并根據訂單狀態(tài)和異常擾動，動態(tài)實時調整計劃排程，調度生產資源，快速響應變化。1.2.5

體面工作Ideal

jobs（體面工作）。人工與機器將實現(xiàn)高效分工，各取所長、緊密配合，將人類從重復性工作中解放出來，把人的精力釋放到更需要創(chuàng)造性、判斷力、溝通力的崗位上。工作環(huán)境的安全性也將得到有力保障。原有工業(yè)機器人只能用于標準化重復性作業(yè)場景，通過智能化升級實現(xiàn)生產過程自感知、自分析、自決策能力，能夠像人一樣柔性適應更多復雜工作場景，可推動在更多場景、更大范圍內實現(xiàn)機器換人。二是柔性化、自適應生產作業(yè)。依托柔性可重構產線、柔性工裝夾具和柔性線上物流搬運系統(tǒng)，能夠自適應響應訂單、計劃、物料、工藝等變化開展生產作業(yè)，實現(xiàn)作業(yè)內容差異的多品種多批量定制產品的柔性生產。1.2.4

可靠互信Guaranteed

trust（可靠互信）。在不遠的將來，質量等關鍵信息全面可追溯為基本的要求，在此之上供應鏈安全韌性、上下游緊密協(xié)同也是不可或缺的關鍵能力。社會對產品供應鏈責任、全生命周期碳排放等信息透明公開的期待將促進企業(yè)切實地承擔社會責任。一是加快勞動力走向知識型。機器換人削減大量低技能水平、重復性勞動崗位，智能化企業(yè)內部保留下來的將是既懂OT也懂IT的復合型員工，員工整體素質能力水平顯著提升，將推動勞動力結構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”。數(shù)字技術應用加速全產業(yè)鏈、全價值鏈的互聯(lián)互通，進而推動訂單、計劃、生產、質量以及碳排放等數(shù)據的共性協(xié)同，進而推動全流程的質量追溯，全供應鏈條的高效協(xié)同與風險響應以及全鏈條的碳排放管理等全局性、系統(tǒng)性優(yōu)化。二是創(chuàng)造大量高技術、高價值工作。算法設計、業(yè)務建模、裝備調試等對專業(yè)能力要求較高的新興崗位持續(xù)涌現(xiàn)，掌握數(shù)字技能的勞動者成為就業(yè)市場新增量，企業(yè)用工數(shù)量不降反增。一是全流程質量追溯。全面匯聚設計、工藝、采購、生產、交付和運維全生命周期產品質量數(shù)據包，構建產品全生命周期質量履歷，支持全生命周期質量改善活動。二是彈性、韌性供應鏈系統(tǒng)。廣泛連接上游基礎材料和關鍵零件供應企業(yè)，下游倉儲、物流服務商，實時感知采購供應、物流配送狀態(tài)，分析和預警供應鏈風險，進而快速響應供應鏈交付異常。1.2.6

自然友好Nature-friendly（自然友好）。除關注工廠日常運營能耗及污染排放外，工業(yè)企業(yè)將從產品設計時即考慮全生命周期碳排放。循環(huán)經濟模式將得以發(fā)展。應用人工智能、大數(shù)據、5G、工業(yè)互聯(lián)網等提升工廠能耗、排放、污染、安全等管控能力，探索從根本上解決生產全流程安全、節(jié)能、減排等問題，逐步邁向綠色制造、綠色工廠和綠色供應鏈，加快制造業(yè)綠色化轉型，創(chuàng)造良好的經濟效益和社會效益。三是全鏈條碳資產管理。通過采集和匯聚原料、能源、物流、生產、供應鏈等全價值鏈條的碳排放數(shù)據，依托全生命周期環(huán)境負荷評價模型，實現(xiàn)全流程碳排放分布可視14工業(yè)數(shù)字化/智能化2030一是全流程能耗監(jiān)測與優(yōu)化?；跀?shù)字傳感、智能儀表、5G等實時采集多能源介質的消耗數(shù)據，構建多介質能耗分析模型，預測多種能源介質的消耗需求，分析影響能源效率的相關因素，進而可視化展示能耗數(shù)據，開展能源計劃優(yōu)化、平衡調度和高能耗設備能效優(yōu)化等。和產品等要素連接起來，打通全要素、全價值鏈和全產業(yè)鏈的“信息孤島”，使數(shù)據能夠在不同系統(tǒng)、不同業(yè)務和不同企業(yè)之間高效流動。一是全產業(yè)鏈、供應鏈協(xié)同優(yōu)化。依托跨企業(yè)信息系統(tǒng)集成或構建供應鏈協(xié)同平臺，打造供應鏈協(xié)作入口，連接融合采購、庫存、物流、銷售等前后端的供應鏈環(huán)節(jié)，實現(xiàn)數(shù)據聯(lián)動的供應鏈集成優(yōu)化，提升內外部整體協(xié)作效能。二是多污染源監(jiān)測與優(yōu)化。依托污染物監(jiān)測儀表，采集生產全過程多種污染物排放數(shù)據，建立多維度環(huán)保質量分析和評價模型，實現(xiàn)排放數(shù)據可視化監(jiān)控，污染物超限排放預警與控制，污染物溯源分析，以及環(huán)?？刂撇呗詢?yōu)化等。二是網絡化協(xié)同制造?；谌?、全產業(yè)鏈、全價值鏈的互聯(lián)互通，實現(xiàn)跨地域、跨行業(yè)和跨領域的信息流轉和業(yè)務協(xié)同，制造資源配置沖破企業(yè)、地域邊界束縛，在產業(yè)層面實現(xiàn)全局最優(yōu)，進而影響產業(yè)的空間布局。1.2.7

生態(tài)共榮Ecosystem

based（生態(tài)共榮）。產業(yè)、供應鏈內企業(yè)緊密合作將成為競爭力提升的剛需，工廠四壁的邊界將被打破，鼓勵信息共享，以實現(xiàn)整體系統(tǒng)效率最大化。網絡使得制造系統(tǒng)可以不斷超越時空的限制進行更廣泛的連接，將人、設備、系統(tǒng)三是平臺化的產業(yè)生態(tài)體系。具有社會資源分配和生產活動組織功能的平臺，能夠支撐大量企業(yè)以平臺為紐帶開展互補合作，實現(xiàn)互利共贏，在工業(yè)領域打造平臺經濟屬性的生態(tài)體系。15第二章工業(yè)數(shù)字化的當前進程16工業(yè)數(shù)字化/智能化2030數(shù)字化轉型在過去10年中一直是企業(yè)的關鍵議程之一，但不同行業(yè)之間的數(shù)字化進程有顯著差異。根據華為2021年發(fā)布的《戰(zhàn)略到執(zhí)行、實踐到卓越》報告中的評估，工業(yè)處于數(shù)字化進程的第二波次，處于轉型追隨者的位置。（圖2-1:各行業(yè)數(shù)字化轉型波次）各行業(yè)數(shù)字化轉型進程波次轉型潛力股行業(yè)增加值占比1)

[%]轉型追隨者數(shù)字開拓者1412108制造房地產支柱型政務

工業(yè)能源電力信息密集型專業(yè)服務教育醫(yī)療屬地性行業(yè)金融保險信息通訊交通物流消費與服務6零售建筑4休閑文娛酒店餐飲2油氣采礦農業(yè)行業(yè)數(shù)字化進程指數(shù)005101520253035404550556065707580圖2-1:各行業(yè)數(shù)字化轉型波次插圖注釋：1)

資料來源：2021

年華為《數(shù)字化轉型，從戰(zhàn)略到執(zhí)行》；羅蘭貝格1很多工業(yè)企業(yè)大多流程復雜、資產重，變革包袱大，其轉型進程雖不及與數(shù)字化親和度更高的信息密集型行業(yè)，但其希望通過數(shù)字化提升競爭的訴求強、應用場景豐富，想象空間巨大。2017

）和智能制造重點產業(yè)，在本白皮書中將工業(yè)劃分為16個子行業(yè)進行分析，評估中國工業(yè)各子行業(yè)的數(shù)字化指數(shù)。以可觀測、易評價、可量化為原則，我們從工業(yè)產品的全生命周期出發(fā)，制定研發(fā)設計、生產管理、倉儲物流、商業(yè)運營四大維度、包含21細項指標的評估模型

。（圖同時，工業(yè)領域寬廣，子行業(yè)眾多，為明確工業(yè)數(shù)字化轉型的具體進程，我們21GB/T4754-2-2工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估模型）參考《國民經濟行業(yè)分類》

（122017中華人民共和國國家標準，由中華人民共和國國家質量監(jiān)督檢驗檢疫總局、中國國家標準化管理委員會于年發(fā)布，2019

年修訂模型中的指標參考中國電子技術標準化研究院《智能制造發(fā)展指數(shù)報告

2021》中的公開指標17工業(yè)數(shù)字化/智能化2030數(shù)字化指數(shù)評估模型A研發(fā)設計1數(shù)字化設計2

數(shù)字化仿真質量相關設備相關計劃相關3設備數(shù)字化率7生產數(shù)據自動采集10

生產過程可視化112

應用高級排產系統(tǒng)作業(yè)文件自動下發(fā)B45

設備聯(lián)網率89

關鍵工序在線檢測生產管理自動物流設備應用率全流程質量追溯6設備預測性維護環(huán)境相關13

能源管理平臺應用率14

碳排放統(tǒng)計C15

基于標識的物料管理16

倉庫管理系統(tǒng)應用17

基于生產需求的精準配送倉儲物流D18

產品個性化定制平臺19

供應商信息協(xié)同20

大數(shù)據平臺商業(yè)運營21

電子商務平臺應用率圖2-2:工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估模型數(shù)據來源方面，行業(yè)均值參考了中國智能制造評估評價公共服務平臺截至2021年12月的數(shù)據，覆蓋中國31個省市自治區(qū)的2萬余家化供應商專家獲取各指標評分，并交叉驗證。從結果來看，半導體、汽車、航空航天、石油化工行業(yè)整體數(shù)字化水平最高；采礦、建筑材料、輕工、紡織與服裝相對落后。（圖2-3

16個行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估結果）3工業(yè)企業(yè)的智能制造能力成熟度診斷數(shù)據

；各細分行業(yè)數(shù)據在行業(yè)均值的基礎上，以調研、訪談方式，分別從行業(yè)內專家、工業(yè)數(shù)字各行業(yè)數(shù)字化指數(shù)63564643413938272625201914141410半導汽車航空航天石軌道交通公共事業(yè)食鋼鐵有色金機械和船舶采礦建筑材料輕工紡油化及家電品織體與醫(yī)與服工屬設備藥裝圖2-3:16個行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估結果3參考中國電子技術標準化研究院《智能制造發(fā)展指數(shù)報告

2021》18工業(yè)數(shù)字化/智能化2030從細項指標分數(shù)看，數(shù)字化設計、設備數(shù)字化、生產數(shù)據自動采集的整體水平較高，是企業(yè)數(shù)字化轉型的基礎場景和能力。（圖2-416個行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估細項指標結果）半導體汽車航空石油軌公共道交通事業(yè)食品與醫(yī)藥鋼鐵有

機械和船設備采礦建輕工紡織與服裝色舶筑材料及家電16個行業(yè)均值航天化工金屬研發(fā)設計123456數(shù)字化設計55305829241240221728103026232830數(shù)字化仿真設備數(shù)字化率設備聯(lián)網率自動物流設備應用率設備預測性維護生

產7作生產數(shù)據自動采集89關鍵工序質量在線檢測全流程質量追溯業(yè)10

生產過程可視化11

應用高級排產系統(tǒng)12

作業(yè)文件自動下發(fā)13

能源管理平臺應用率14

碳排放統(tǒng)計倉儲15

基于標識的物料管理配送16

倉庫管理系統(tǒng)應用17

基于生產需求的精準配送

1018

產品個性化定制平臺19

供應商信息協(xié)同9商業(yè)運營13141220

大數(shù)據分析與精準營銷21

電子商務平臺應用率各細項指標評分顏色標識80-10060-7940-5920-390-19不適用圖2-4:16個行業(yè)工業(yè)數(shù)字化指數(shù)評估細項指標結果416個子在數(shù)字化指數(shù)基礎上，我們又疊加了各行業(yè)的盈利能力

，從這兩個維度出發(fā)，將行業(yè)劃分為了引領型行業(yè)、敏捷型行業(yè)、前瞻型行業(yè)、謹慎型行業(yè)、沉穩(wěn)型行業(yè)五種行業(yè)畫像。（圖

2-5工業(yè)數(shù)字化的行業(yè)畫像）盈利能力(營業(yè)利潤率%)1312引領型食品與醫(yī)藥11109采礦半導體行業(yè)翹楚遙遙領先謹慎型后知后覺謹慎觀望汽車軌道交通3C建筑材料機械和設備敏捷型8石油化工航空航天身姿矯健運籌帷幄及家電7公共事業(yè)6有色金屬沉穩(wěn)型5輕工前瞻型船舶保守主義不動如山高瞻遠矚搶先一步4鋼鐵紡織與服裝3789

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

25

26

2738

39

40

41

42

43

44

45

56

57

62

63

64

65行業(yè)規(guī)模數(shù)字化指數(shù)圖2-5:工業(yè)數(shù)字化的行業(yè)畫像4參考國家統(tǒng)計局《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、A

股上市公司的營業(yè)利潤數(shù)據19工業(yè)數(shù)字化/智能化2030從這兩個維度進行分析是因為數(shù)字化指屬性影響，數(shù)字化是必備的生產要素，也是降本增效的必要條件。如對于鋼鐵、有色金屬行業(yè)來說，流程制造的主生產環(huán)節(jié)的物理化學反應完全依賴于設備，人工僅作為輔助。因此在盈利能力不高的情況下，這些領域的企業(yè)仍然敢為人先，有動力去推動數(shù)字化轉型。未來將進一步根據投入產出比進行數(shù)字化投資。數(shù)和盈利能力之間有一定相互促進的正相關關系，較高的數(shù)字化水平能夠促進企業(yè)盈利水平提升，同時雄厚的資金實力才能夠支撐數(shù)字化投入。引領型行業(yè)：包括半導體、汽車、航空航天、石油化工行業(yè)。這些行業(yè)具有技術密集、固定資產投入高、大規(guī)模和高精度生產、流程標準化的天然屬性，人工相比設備不具優(yōu)勢，因此數(shù)字化起步最早、轉型最為成熟。同時，有極強的盈利能力作為有力支撐，保障對數(shù)字化的持續(xù)投入，由此形成“滾雪球效應”。當前生產過程數(shù)字化已經基本完成，未來將重點關注結合

AI、數(shù)字孿生、傳感系統(tǒng)等前沿技術，發(fā)掘更為豐富的智能化應用。敏捷型行業(yè)：包括軌道交通、3C

與家電、醫(yī)藥與食品、機械與設備行業(yè)。對這些行業(yè)來說，數(shù)字技術有利于精準洞悉市場需求并開展創(chuàng)新研發(fā)，同時對于生產活動的降本增效、精度與質量、可靠性提升效果顯著。這些領域雖與引領型行業(yè)存在差距，但已具備一定的數(shù)字化基礎，未來在補齊短板的同時，將關注應用的協(xié)同及集成，以及大數(shù)據應用。前瞻型行業(yè)：包括公共事業(yè)、鋼鐵、有色金屬、船舶行業(yè)。這些行業(yè)受生產活動的謹慎型行業(yè)：包括采礦、建筑材料行業(yè)。該領域生產模式較傳統(tǒng)和粗放，工藝流程復雜度不高，長期以來都以人力勞作、經驗傳承為主，同時對于對數(shù)字化的價值認知較晚，因此行動相對謹慎和保守。接下來在針對關鍵工序進行數(shù)字化改造的同時，將逐步擴大數(shù)字化范圍，從點到面，拓寬應用場景，全面滿足安全、環(huán)保的生產需求。沉穩(wěn)型行業(yè)：包括輕工、紡織與服裝行業(yè)。這些領域中小企業(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)字化轉型相對遲緩。對這些中小企業(yè)來說，輕量、投入少、見效快的云化工業(yè)應用軟件將是重點。雖然各子行業(yè)的數(shù)字化進程不一，在分析的過程中，我們仍發(fā)現(xiàn)有一些跨行業(yè)的共性需求場景，將在下個章節(jié)中進行分享。20第三章行業(yè)共性需求與價值場景21工業(yè)數(shù)字化/智能化2030透過現(xiàn)象看本質，我們發(fā)現(xiàn)16個細分行場景5。這些場景將成為未來5-10年內工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化部署重點，也將驅動相關關鍵使能技術的迭代更新，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關注。（圖3-1:二十個共性價值場景）業(yè)、5組行業(yè)畫像的背后，存在一些共性的場景，這些場景具有跨行業(yè)通用性和高價值特點?；贕B/T

40647-2021《智能制造

系統(tǒng)架構》，我們從生命周期、系統(tǒng)層級和智能特征三個維度識別了二十個高價值的共性1

產品數(shù)字化設計5

智能機器與人員協(xié)同9

工業(yè)裝備遠程控制13

環(huán)境監(jiān)測與優(yōu)化2

工藝仿真與虛擬調試6

工業(yè)現(xiàn)場邊緣物聯(lián)10

產線柔性化配置14

安全監(jiān)測與優(yōu)化3

設計與工藝一體化協(xié)同

4

關鍵工藝智能調優(yōu)7

工業(yè)邊緣智能化升級11

智能排產與動態(tài)調度15

能耗監(jiān)測與優(yōu)化8

工業(yè)裝備集成協(xié)同控制12

自動化倉儲與物流配送16

質量在線檢測與追溯17

供應鏈可視化與信息協(xié)同

18

設備可視化與預測性維護

19

大規(guī)模個性化定制20

云工廠共享制造圖3-1:二十個共性價值場景5部分場景參考了中國電子技術標準化研究院《智能制造能力成熟度應用實踐報告》；中國信通院《中國智能制造發(fā)展研究報告：智能工廠》22工業(yè)數(shù)字化/智能化20303.1

產品數(shù)字化設計制造過程中發(fā)現(xiàn)工藝設計問題，造成返工返修成本；效率方面，傳統(tǒng)工藝設計重復“造輪子”現(xiàn)象明顯，導致工藝設計效率提升困難。企業(yè)在研發(fā)設計階段存在以下痛點：成本方面，傳統(tǒng)設計開發(fā)方式完全依靠實物驗證，驗證成本高；效率方面，大量設計知識無法積累，設計過程中重復“造輪子”現(xiàn)象嚴重；質量方面，設計方案缺乏可制造性，存在不合理、不正確，造成風險。通過在數(shù)字化環(huán)境中對工藝進行虛擬仿真驗證，對產線進行虛擬調試，可以在設計階段對工藝準確性進行全面驗證，降低生產、調試成本。例如某裝備制造公司，利用數(shù)字孿生系統(tǒng)進行各產線設備通用模型建模及仿真驗證，實現(xiàn)了工廠布局的方案驗證與設計優(yōu)化，規(guī)劃質量提升50%，規(guī)劃設計周期縮短75%。產品數(shù)字化設計是企業(yè)節(jié)約研發(fā)成本、提高設計效率、提升產品質量的一項重要舉措。例如某電機制造企業(yè)部署PLM軟件，一體化管理設計和工藝BOM；建立資源庫和工藝庫實現(xiàn)知識積累和快速重用；通過設計軟件與管理系統(tǒng)的集成，搭建一體化研發(fā)設計平臺；搭建仿真分析平臺，實現(xiàn)設計快速驗證，產品研制周期縮短25%，數(shù)據100%線上管理。工藝仿真與虛擬調試的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，基于CAM、裝配仿真、車間仿真等工藝仿真軟件驗證工藝可行性和正確性；基于SIMIT等虛擬調試系統(tǒng)，構建生產線數(shù)字孿生系統(tǒng)，實現(xiàn)工藝層級的虛擬調試，縮短產線調試周期同時降低成本；工業(yè)數(shù)據方面，構建工藝仿真與調試模板庫，根據仿真對象自動匹配調用仿真配置文件，提高仿真效率。產品數(shù)字化設計的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，一是應用三維設計軟件，采用TOP-DOWN方法實現(xiàn)產品設計，采用模塊化、參數(shù)化方法提高設計質量和效率，融合人工智能算法實現(xiàn)創(chuàng)成式設計，全面提升設計效率；二是將設計軟件和PDM、PLM等管理系統(tǒng)集成，打造數(shù)字化設計協(xié)同平臺，實現(xiàn)設計數(shù)據的統(tǒng)一管理和高效復用；工業(yè)數(shù)據方面，建設通用件優(yōu)選管理平臺、組件模型庫等設計知識庫，實現(xiàn)通用化、標準化組件的快速調用及組合設計，避免重復“造輪子”。典型行業(yè)：汽車、航空航天、軌道交通、石油化工。3.3設計與工藝一體化協(xié)同設計與工藝一體化協(xié)同是縮短產品研發(fā)周期、提升產品研制效率的有效保障。例如徐工集團道路機械分公司建設了PDM系統(tǒng)、仿真分析平臺、焊接仿真系統(tǒng)等項目，實現(xiàn)設計與工藝的一體化協(xié)同，產品研發(fā)成本降低30%，產品研發(fā)周期減少5個月，產品設計效率提升40%；魚躍醫(yī)療運用基于模型的機械加工、裝配等工藝設計，產品研發(fā)周期縮短30%。典型行業(yè)：汽車、航空航天、軌道交通、3C與家電、船舶、機械與設備。3.2

工藝仿真與虛擬調試企業(yè)在工藝設計階段存在以下痛點：成本方面，傳統(tǒng)工藝設計依賴人員經驗，無法在設計階段進行工藝方案驗證，往往在實物工業(yè)軟件和數(shù)據集成協(xié)同是實現(xiàn)設計與工藝一體化協(xié)同的主要解決方案：一是設計軟件，基于三維設計軟件開展研發(fā)和工藝設23工業(yè)數(shù)字化/智能化2030計，確保設計數(shù)據的一致性；二是協(xié)同平性提升15-20%；中石化通過催化裂化工藝調優(yōu)，實現(xiàn)出油率提升5-10%。臺，通過設計軟件-工藝軟件-信息系統(tǒng)的集成（如CAD-CAPP-PLM），實現(xiàn)數(shù)據的準確交互、及時共享；三是可制造性設計分析軟件，將工藝、制造過程中的工業(yè)知識模型化、標準化，在設計環(huán)節(jié)采用DFM分析軟件進行可制造性設計分析，提前發(fā)現(xiàn)、修正設計隱患。關鍵工藝智能調優(yōu)的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據方面，應用數(shù)理模型破解過程黑箱實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化工藝參數(shù)，應用AI算法模型實現(xiàn)工藝參數(shù)運算、推理與補償優(yōu)化，沉淀工藝知識庫提供工藝參考與指導；工業(yè)裝備方面，具有溫度、壓力、機器視覺等感知功能的智能工控設備實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化操作參數(shù)，先進過程控制采用多變量優(yōu)化算法處理多層次、多目標和多約束控制問題，實現(xiàn)全局優(yōu)化；工業(yè)網絡方面，確定性IP網絡滿足動態(tài)調參對確定性低時延的要求。典型行業(yè)：汽車、軌道交通、航空航天、3C與家電。3.4

關鍵工藝智能調優(yōu)典型行業(yè)：汽車、鋼鐵、采礦、石油化工。工藝過程控制當前痛點總結如下：效率方面，根據經驗人工調參難以實現(xiàn)實時調優(yōu)與控制；質量方面，大量工業(yè)企業(yè)的關鍵工藝高度依賴于操作人員經驗判斷和人工操作，容易出現(xiàn)質量波動問題。典型工序：焊接、焊錫、注塑、電鍍。3.5

智能機器與人員協(xié)同工程機械、鋼鐵石化、建材等行業(yè)龍頭企業(yè)積極開展應用探索，例如，徐工集團通過工程機械焊接工藝調優(yōu)，將焊接直通率提升14%，實現(xiàn)了效率與品質的躍遷；海螺水泥通過熟料研磨工藝調優(yōu)，將水泥質量穩(wěn)定在部分重復性強、標準化或危險系數(shù)高的場景中存在以下痛點：成本方面，熟練工人培訓周期長，人工成本高；效率方面，人工勞動強度大，難以長時間高效工作；質量24工業(yè)數(shù)字化/智能化2030方面，操作精度、生產質量受工人經驗影響，產品質量一致性差。采耗時長，數(shù)據準確度低等問題；現(xiàn)在通過新建IoT邊緣平臺，實現(xiàn)井下檢修效率提升30%、智能化采煤率大幅提升。機器具備感知、分析、決策能力，可以實現(xiàn)自適應作業(yè)，高效協(xié)同人員開展工作。例如中聯(lián)重科應用模塊化人機協(xié)同工作站進行挖掘機下車架部件裝配，裝配效率提升50%，上海航天應用智能噴涂機器人，實現(xiàn)工件自識別、參數(shù)自調用和輪廓自適應涂裝，涂裝效率提升30%。工業(yè)現(xiàn)場邊緣物聯(lián)的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據方面，應用實時孿生可視化組合建模工具，實現(xiàn)小時級產線模型構建，百萬級點位并發(fā)，秒級實時采集，毫秒級超低時延；工業(yè)裝備方面，應用超融合硬件將全量云IoT平臺業(yè)務能力下沉邊緣，廠、礦、井口輕平臺部署，實現(xiàn)高可靠性、安全性；工業(yè)軟件方面，應用IoT

Edge提供數(shù)據采集、低時延自治、云邊協(xié)同、邊緣計算等能力。典型行業(yè)：汽車、3C與家電、食品與醫(yī)藥、采礦。智能機器與人員協(xié)同的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)網絡方面，基于5G/Wi-Fi

6開展設備組網，進行協(xié)同調度和生產信息傳輸，基于工業(yè)PON構建連接距離長、抗干擾、性能和安全性高的網絡系統(tǒng)；工業(yè)裝備方面，基于智能機床、工業(yè)機器人實現(xiàn)切削、抓取、噴涂、檢測等加工作業(yè)自動化；工業(yè)數(shù)據方面，基于自然語言處理模型理解人類指令，配合工人工作，基于機器視覺模型，采集圖像信息的自動分析識別，判斷位置信息，基于智能決策算法，實現(xiàn)加工路徑規(guī)劃、位姿自適應調整。3.7

工業(yè)邊緣智能化升級當前痛點總結如下：成本方面，負樣本數(shù)據收集難，設備缺陷類算法精度低；效率方面，算法調優(yōu)時間長，門檻高，部署效率低，換線收集樣本周期長。典型行業(yè)：鋼鐵、機械與設備、汽車、半導體、3C與家電、食品與醫(yī)藥。因此，基于AI開發(fā)工具，降低算法開發(fā)難度、縮短算法移植周期就顯得尤為重要。例如，華為南方工廠在試點產線部署了華為昇騰全套AI質檢方案，實現(xiàn)了成像子系統(tǒng)、訓練子系統(tǒng)、推理子系統(tǒng)的有機結合，實現(xiàn)一站式部署、算法準確率大幅提升、模型迭代時長大幅縮短。典型工序：上下料、搬運、外觀檢測、噴涂、焊接、裝配。3.6

工業(yè)現(xiàn)場邊緣物聯(lián)當前痛點總結如下：安全方面，考慮數(shù)據安全要求，關鍵生產數(shù)據不能出廠；效率方面，重復數(shù)采成本高，且對邊緣物聯(lián)設備性能沖擊大。工業(yè)邊緣智能化升級的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據方面，應用難例識別實現(xiàn)半自動篩選難例，同等精度（ISV模型開發(fā)）僅需65%的樣本，ISV算法精度提升10%，應用樣本處理分析工具實現(xiàn)樣本采集時間縮減50%，應用增量學習實現(xiàn)一鍵算法遷移，周期縮減50%。典型行業(yè)：汽車、半導體、航空航天、3C與家電。工業(yè)企業(yè)在工業(yè)現(xiàn)場部署一站式的IoT平臺，將有利于數(shù)據采集、分析與現(xiàn)場聯(lián)動，實現(xiàn)關鍵生產數(shù)據不出廠。例如，陜煤集團過去的智慧礦區(qū)建設多基于現(xiàn)有設施改造，一設備對接多系統(tǒng)，帶來穩(wěn)定性差、設備數(shù)25工業(yè)數(shù)字化/智能化20303.8

工業(yè)裝備集成協(xié)同控制3.9

工業(yè)裝備遠程控制傳統(tǒng)工控系統(tǒng)功能單一，運動控制+視覺分析分離，多套系統(tǒng)疊加，復雜度高、性能差。鋼鐵、采礦、港口等行業(yè)的工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境相對惡劣、復雜，效率方面，員工勞動強度大，環(huán)境惡劣，生產效率低；安全方面，現(xiàn)場環(huán)境惡劣，危險源多，安全問題突出。工業(yè)裝備的遠程控制成為應對惡劣現(xiàn)場工作環(huán)境的一項有效舉措。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；同時港機不能遠程維護，現(xiàn)場高空排查維修存在安全隱患。為此，天津港采用現(xiàn)場實景回傳和拉遠控制改造，使得操作員實現(xiàn)遠程操控、現(xiàn)場無人化，工作的安全性、舒適性大幅提升，工作效率顯著提高。基于此，工業(yè)企業(yè)可探索極簡架構、實時虛擬化、軟件定義、安全可靠的新型工控平臺。例如，某汽車裝備公司通過AI硬件平臺和實時操作系統(tǒng)共同構成的一體化智能工控系統(tǒng)，將集成開發(fā)效率提升4倍、成本減少30%。工業(yè)裝備集成協(xié)同控制的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)裝備方面，應用SoC+RTOS實現(xiàn)通用計算與智能計算合一，應用OICT融合組態(tài)平臺實現(xiàn)控制與智能協(xié)同的開發(fā)與部署；工業(yè)網絡方面，應用TSN確定性大帶寬連接，如工業(yè)光總線，具有抗干擾能力強、帶寬大（10Gbps）的優(yōu)勢。工業(yè)裝備遠程控制的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，基于工業(yè)控制軟件管理設備調度、控制，顯示設備運行狀態(tài)；工業(yè)網絡方面，基于5G低時延、高帶寬的特性能快速傳輸工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據，基于現(xiàn)場總線/TSN實現(xiàn)現(xiàn)場景涉及典型行業(yè)有：食品與醫(yī)藥、3C與家電、汽車。26工業(yè)數(shù)字化/智能化2030場數(shù)據實時上傳和控制指令即時傳遞，滿足控制精度要求；工業(yè)裝備方面，工業(yè)機器人等智能裝備執(zhí)行指令，進行生產作業(yè)操作。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、有色金屬、建筑材料、采礦。人工排產依靠業(yè)務規(guī)則和經驗，對員工的經驗積累和技能要求高，無法根據多約束條件生成最優(yōu)化的生產計劃，經常會出現(xiàn)資源沖突、資源浪費、加工周期長、訂單延誤的情況。智能排產與動態(tài)調整可以提高縮短生產周期。華為南方工廠構建了各種場景的排產數(shù)學模型和數(shù)據模型，自動排產具體到線體/設備/夾具/人員/場地等資源，排產人員減少50%，同時實現(xiàn)了關鍵資源的最大化利用，產線產出提升20%。某電氣公司基于APS系統(tǒng)及尋優(yōu)算法，通過配置產線規(guī)則、庫存規(guī)則、排程規(guī)則、優(yōu)先級規(guī)則等，結合生產資源能力、約束理論、時間和物料，實現(xiàn)生產計劃自動排產建議，工作效率提升25%，產品生產周期縮短21%。3.10

產線柔性化配置企業(yè)在柔性化制造方面存在以下痛點：成本方面，傳統(tǒng)產線的構造/人員/操作固定，改造成本巨大，需增加產線投資；產線配置的標準化、自動化程度較低，耗費大量人力、物力；效率方面，部分設備不便移動，重構設備布局周期長，部分設備智能化程度較差，工裝、模具、夾具、刀具等調試周期長。根據訂單需求靈活配置人、機、料、法等要素，可以快速組織生產和響應需求變化。例如華為Wi-Fi

6解決方案助力某消費電子廠商實現(xiàn)柔性產線配置，通過Wi-Fi

6

CPE+Wi-Fi6AP組建的無線生產網，給設備“剪辮子”，應對因產線頻繁變更導致的機臺臨時移動與組合，換線時間縮短50%，AGV運行效率提升30%，網絡運維OPEX降低50%。為實現(xiàn)產線柔性化配置：工業(yè)網絡方面采用5G、Wi-Fi等無線網絡，構建超寬上行、高吞吐速率的高品質無線生產網絡，實現(xiàn)產線的快速調整和按需配置；工業(yè)裝備方面引入智能化裝備、自主移動機器人、柔性化工裝夾具等，搭建布局柔性、單元柔性、可復制性的柔性可重構產線。智能排產與動態(tài)調度的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，可以使用高級計劃排程系統(tǒng)，集成銷售、倉儲、物流等系統(tǒng)，基于需求、能力、原料、產能等多約束，實現(xiàn)詳細作業(yè)計劃的高級排程；工業(yè)數(shù)據方面，基于約束理論的有限產能算法、優(yōu)先級規(guī)則的算法、啟發(fā)式規(guī)則的算法、融合人工智能動態(tài)調整算法等，實現(xiàn)智能排產方案的尋優(yōu)。典型行業(yè)：汽車、航空航天、軌道交通、3C與家電、船舶、機械與設備。3.12

自動化倉儲與物流配送企業(yè)在倉儲與物流配送方面存在以下痛點：成本方面，倉儲空間利用率低，庫房、人力成本高；效率方面，物料盤點、出入庫流程手續(xù)繁瑣，耗時長；倉儲信息透明度低，物料揀配準確率低，影響生產節(jié)奏；安全方面，人工搬運存在風險。典型行業(yè)：半導體、紡織與服裝、汽車、3C與家電。3.11

智能排產與動態(tài)調度物料的收、存、發(fā)、配全過程任務，需要逐步走向自觸發(fā)與自執(zhí)行。例如，緯創(chuàng)資通建立PCBA智能倉儲配送系統(tǒng)，將物料管理企業(yè)在排產和調度方面存在以下痛點：人工排產周期長、難以動態(tài)響應重排需求。27工業(yè)數(shù)字化/智能化2030用人從6人縮減至3人，PCBA平均庫存周轉天安全方面，通常只對污染物總量排放和達標情況進行結果觀測，缺少事前預測、風險預警與管控的全過程分析與管理。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)，實現(xiàn)物料周轉平均天數(shù)低至1.3天，待料導致的停機時率降低0.9%。工業(yè)企業(yè)應從被動管理走向主動管理，對環(huán)境與污染排放精準量化、超限報警和優(yōu)化管控。例如，南京鋼鐵建立了220個懸浮微粒排放監(jiān)控點，實時感知環(huán)境數(shù)據，并構建智慧環(huán)保模型，進行預測分析和環(huán)保控制策略的優(yōu)化，使得生產異常帶來的超標排放風險降低80%、加熱爐排口硫超標現(xiàn)象減少90%。實現(xiàn)自動化倉儲與物流配送的方式如下

：

工

業(yè)

軟

件

方

面

，

基

于

倉

儲

管

理

系

統(tǒng)（WMS）、工廠物料配送管控系統(tǒng)（TMS）實現(xiàn)倉儲信息管理、物料調度優(yōu)化；工業(yè)網絡方面，基于5G/

Wi-Fi

6/工業(yè)無線實現(xiàn)物流裝備控制、物流及出入庫信息傳輸；工業(yè)裝備方面，基于智能多層多向穿梭車、智能大型立體倉庫等，實現(xiàn)物料搬運、裝卸和信息記錄；工業(yè)數(shù)據方面，基于智能決策算法優(yōu)化物料存儲策略和配送路線。環(huán)境監(jiān)測與污染優(yōu)化的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)網絡方面，應用5G/Wi-Fi

6/NB-IoT滿足計量儀器的無線傳輸、長時間低功耗工作特點；工業(yè)軟件方面，建立環(huán)境、碳排放管控軟件，結合智能傳感，對各類排放渠道數(shù)據進行實時采集、分析、查詢、超限預警和管理優(yōu)化。典型行業(yè)：鋼鐵、機械與設備、汽車、3C與家電、食品與醫(yī)藥。3.13

環(huán)境監(jiān)測與優(yōu)化典型行業(yè)：鋼鐵、有色金屬、石油化工、采礦、建筑材料。當前痛點總結如下：成本方面，一旦出現(xiàn)環(huán)境污染事件，會造成較大的資金損失。28工業(yè)數(shù)字化/智能化20303.14

安全監(jiān)測與優(yōu)化例如，長城汽車采集室內外溫度和制冷機系統(tǒng)負荷數(shù)據，利用算法模型實時決策制冷站運行的最佳效率點，使得制冷站整體能耗降低15%以上；某電氣公司通過能源管理系統(tǒng)，實施監(jiān)控各個點的用能數(shù)據，減少非必要用能，用電量減少約15%。當前痛點總結如下：效率方面，故障風險、異常難以在第一時間發(fā)現(xiàn)并排除，改進周期長；安全方面，依賴人工定期巡檢，安全預警、隱患排查不足存在盲區(qū)，工人巡檢存在安全隱患的漏查問題。實現(xiàn)能耗監(jiān)測與優(yōu)化解決方案的方法如下：工業(yè)數(shù)據方面，應用多介質能耗分析模型預測多種能源介質的消耗需求，分析影響能源效率的相關因素，開展能源計劃優(yōu)化；工業(yè)裝備方面，應用邊緣計算網關EC-IoT部件實現(xiàn)海量終端數(shù)據本地分析和處理；工業(yè)網絡方面，應用5G/Wi-Fi

6/NB-IoT滿足計量儀器的無線傳輸、長時間低功耗工作特點；工業(yè)軟件方面，建立能源管控系統(tǒng)結合各介質儀表數(shù)據，對各類能耗統(tǒng)計、分析、預測，實現(xiàn)能耗優(yōu)化。工業(yè)企業(yè)在安全監(jiān)測和優(yōu)化場景中實施可視化監(jiān)測、安全風險應急處理，才能構筑起安全的生命線。萬華化學集成視頻、報警、氣象儀器等數(shù)據源，構建應急預案庫，實現(xiàn)事故定位、預案啟動和高效處置，將應急響應速度提升30%。某汽車公司利用物聯(lián)網、攝像頭等智能化手段實現(xiàn)重要安全參數(shù)在線監(jiān)測預警，重復隱患發(fā)生率降低30%。安全監(jiān)測與優(yōu)化的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據方面，基于運行數(shù)據，通過知識圖譜、AI模型等安全分析模型開展風險源識別、預測及管理優(yōu)化；工業(yè)裝備方面，應用巡檢機器人實現(xiàn)產線、管道自動巡檢和裝備信息采集，應用邊緣智能設備如Atlas等AI加速模塊在端側實現(xiàn)圖像識別與分類；工業(yè)網絡方面，應用5G/Wi-Fi

6/工業(yè)無線實現(xiàn)設備運行參數(shù)實時傳輸；工業(yè)軟件方面，建立安全管理系統(tǒng)/應急指揮系統(tǒng)實現(xiàn)故障數(shù)據采集、分析、存儲和事故發(fā)生時統(tǒng)一指揮調度。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、有色金屬、采礦、汽車。3.16

質量在線檢測與追溯當前痛點總結如下：效率方面，質量信息手工記錄，依賴紙質表單，執(zhí)行效率低，追溯周期長；質量方面，涉及的生產環(huán)節(jié)、工藝問題信息記錄不全，追溯困難，難以及時調整；人工判斷一致性差，產品質量難以保證。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、有色金屬、采礦、汽車、建筑材料。質量在線檢測與追溯有利于實時識別、判斷和定位質量缺陷，大幅提高缺陷識別率、降低質量損失風險。例如，華為昇騰AI助力寶德開展AI質檢，在臺式機、服務器等產品的主板放置，主板和內存條的安裝、固定、接線、理線、蓋板和下料等多道工序中運用了AI視覺檢測，實現(xiàn)檢測準確率和產線節(jié)拍雙提升。3.15

能耗監(jiān)測與優(yōu)化當前痛點總結如下：成本方面，能耗缺少實時透明化、精細化管控，難以降低能耗成本；效率方面，能源數(shù)據采集與分析停留在人工抄表、人工分析階段，能耗數(shù)據分析效率低。工業(yè)企業(yè)對能耗實施可視化監(jiān)測、精細化管理，合理利用能源，提高能源利用率。質量在線檢測與追溯的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據方面，應用質量分析模型，基于知29工業(yè)數(shù)字化/智能化2030識圖譜、深度學習等算法對產品圖像等質量供應鏈可視化與信息協(xié)同可以幫助企業(yè)精準掌握供應商的交貨狀態(tài)、成品庫存、可分配產能等數(shù)據，降低交付風險。如藍思科技構建供應商協(xié)同平臺，向上游供應商提供云協(xié)作門戶，集成供應商的生產、倉儲、運輸系統(tǒng)，實現(xiàn)采購成本降低8%；老板電器與供應商建立物料信息共享，實現(xiàn)生產端到供應商端的數(shù)據共享，優(yōu)化配置供應鏈資源，交付周期縮短10%以上。信息的分析識別，應用質量知識庫支持質量分析決策等；工業(yè)裝備方面，應用智能檢測裝備和儀器實現(xiàn)產品質量信息實時采集、記錄與處理；工業(yè)網絡方面，使用5G傳輸檢測圖像、視頻等產品質量信息；工業(yè)軟件方面，建立QMS（質量管理系統(tǒng)）實現(xiàn)質量信息記錄，便于追溯與質量改進。典型行業(yè)：石油化工、鋼鐵、3C與家電、食品與醫(yī)藥、汽車、機械與設備、航空航天。供應鏈可視化與信息協(xié)同的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)軟件方面，構建供應鏈一體化集成平臺，打通供應鏈全鏈條企業(yè)，實現(xiàn)企業(yè)系統(tǒng)數(shù)據的互通互聯(lián)，可視化監(jiān)控、資源調度和績效分析；工業(yè)數(shù)據方面，基于實時銷售數(shù)據，分析決策最優(yōu)供應鏈安全庫存，保障采購準時供貨的同時減少供應鏈庫存成本，建立各類采購異常與解決策略的關聯(lián)模型，針對異常事件智能化推薦解決方案。3.17

供應鏈可視化與信息協(xié)同企業(yè)在供應鏈管理方面存在以下痛點：成本方面，無法及時獲取供應商的產能、計劃、出貨、物流等信息，供應鏈異常導致生產異常；效率方面，供應鏈企業(yè)間信息不暢通，協(xié)作效率低。典型行業(yè)：汽車、3C與家電、半導體、紡織與服裝。30工業(yè)數(shù)字化/智能化20303.18

設備可視化與預測性維高，產線改造或新建投資成本高；效率方面，定制產品的BOM搭建及解析效率低，定制化零部件備貨不準及供應不及時，產線柔性化較低，多品種定制化生產效率低。部分市場嗅覺敏銳、具有卓識遠見的工業(yè)企業(yè)探索并建立了C2M（客戶直連制造）模式的成功樣板，從大規(guī)模量產走向大規(guī)模定制。例如，曲美家居建立了1000余個設計案例庫、5萬套設計樣本庫，快速根據客戶選配生成產品模型和工藝流程，由此實現(xiàn)店面定制家居設計效率提升400%；酷特智能為用戶提供在線定制服裝服務，可以自動匹配版型和服裝設計，實現(xiàn)“一人一單”定制生產與直接交付，帶來15%的訂單收入增長。大規(guī)模個性化定制的實現(xiàn)方法如下：工業(yè)軟件方面，面向產品數(shù)字化設計場景實現(xiàn)設計軟件與PLM系統(tǒng)的集成，面向產線柔性化配置場景引入面向產線的虛擬調試軟件，面向供應鏈可視化與信息協(xié)同場景開展業(yè)務系統(tǒng)集成，構建供應鏈協(xié)同平臺；工業(yè)網絡方面，面向產線柔性配置場景布局5G、Wi-Fi6等網絡；工業(yè)裝備方面，面向產線柔性配置引進智能化裝備、柔性化工裝夾具等；工業(yè)數(shù)據方面，面向產品數(shù)字化設計場景采用知識庫、人工智能算法，面向供應鏈可視化與信息協(xié)同場景采用安全庫存算法、風險管理模型。護當前痛點總結如下：成本方面，人工點檢和定期維護影響生產作業(yè)，造成產能浪費，運維成本高，關鍵設備故障影響生產計劃，故障造成損失大；質量方面，難以及時發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患和細微壽命衰減，長期積累導致突發(fā)停機，造成生產報廢。已有工業(yè)企業(yè)開展設備的可視化與預測性維護，實現(xiàn)設備狀態(tài)監(jiān)控、運行效率和性能綜合分析，以及故障診斷和失效預警。例如，貴州航天電氣開展設備在線狀態(tài)監(jiān)控，建立了設備故障診斷模型，實現(xiàn)設備綜合利用率提升20%；華潤三九醫(yī)藥開展設備數(shù)字孿生體應用，實現(xiàn)設備三維模型和設備實體的虛實映射和遠程互操作，使得設備故障響應速度提升60%。設備可視化與預測性維護的實現(xiàn)方式如下：工業(yè)數(shù)據方面，應用設備數(shù)字孿生模型實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的可視化、實時分析與故障預測，應用設備健康預測模型實現(xiàn)實時分析運行狀態(tài)并在故障異常時自動報警，應用設備故障診斷模型實現(xiàn)精準判斷設備失效模式，應用設備故障處置知識庫實現(xiàn)快速決策修復策略；工業(yè)網絡方面，應用5G/Wi-Fi

6/有線網絡傳輸設備運行信息；工業(yè)軟件方面，應用設備管理系統(tǒng)/設備運維系統(tǒng)實現(xiàn)設備管理、信息采集、故障診斷與處置、預測性維護等。典型行業(yè)：紡織與服裝、汽車、3C與家電。3.20

云工廠共享制造典型行業(yè)：鋼鐵、建筑材料、機械與設備、食品與醫(yī)藥、汽車。當前痛點總結如下：效率方面，模具、小家電、紡織等中小工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化進程遲緩，難以應對市場靈活需求，產業(yè)鏈上下游冗長、信息流通慢、協(xié)同難，設備利用率季節(jié)波動、不穩(wěn)定性高。3.19

大規(guī)模個性化定制企業(yè)在大規(guī)模個性化定制方面存在以下痛點：成本方面，產線不具備柔性化生產能力，計劃調度、生產執(zhí)行等人工及管理成本通過聚合工業(yè)企業(yè)及其上下游力量，