2023年工业互联网平台赋能制造业数化转型方法论

工业互联网平台赋能制造业数字化转型解决方案主要内容一、数字化转型方法论：基于双螺旋模型的三大视角九大维度二、价值视角：连接维、企业维、生态维三、技术视角：架构维、产业维、数据维四、业务视角：行业维、痛点维、场景维企业为什么要进行数字化转型？库存占用成本下降20-40%设计-工程成本下降10-30%质量成本优化10-20%制造业增加值成本减少25-35%减少废料20-35%减少能耗5-8%劳动生产力提高15-30%设备停机时间下降30-50%预测准确度提高85%提高工人每人每小时劳动生产率40-60%提高运营部门间接人工效率30-40%提升设备综合效率15-25%提高一次通过率5-8%数字化转型的本质:为企业创造价值提质增效提升劳动生产率优化设备管理提高企业产量完善质量管理节本降耗节约生产成本降低企业库存降低质量成本降低能耗水平生态培育新技术新产品新模式新业态基础建设单项应用协同创新制造业数字化转型正在迈向3.0阶段：工业互联网平台赋能综合集成集成范围投资收益工业互联网（工业APP）工业云（工业SaaS）工业软件制造业数字化转型的新载体：工业互联网平台边缘层工业PaaS工业APPIaaS云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化）数据采集协议解析边缘智能工业应用开发工具（专用开发工具、应用模板、图形化编程）工业微服务组件（机理模型、数据驱动模型、微服务管理）工业大数据分析平台（数据管理、数据建模、数据分析）通用PaaS平台（开发环境、运行环境、运营环境）新型工业APP传统软件云化制造业数字化转型方法论要回答三个问题为什么要转？（价值）用什么转？（技术）怎么转？（业务）制造业数字化转型框架：以价值重构为主线的双螺旋模型技视角术业务视角价值视角制造业数字化转型必须从价值、技术、业务三个视角统筹考虑。价值重构是逻辑起点，技术支撑是工具，业务落地是内核。抛开技术谈业务，容易陷入老方案，使用旧地图找不到新大陆。抛开业务谈技术，容易陷入炫耀锄头的自娱自乐。双螺旋模型的含义：以价值重构为主线，坚持技术支撑和业务落地双轮驱动，实现技术和业务双向迭代。制造业数字化转型框架：基于双螺旋模型的三大视角九大维度技术视角业务视角价值视角主要内容一、数字化转型方法论：基于双螺旋模型的三大视角九大维度二、价值视角：连接维、效益维、生态维三、技术视角：架构维、产业维、数据维四、业务视角：行业维、痛点维、场景维工业互联网平台价值体系全价值链全产业链全要素设备节 耗本增效提质连接维效益维降从价值视角看，工业互联网平台的本质是通过工 生态维业全要素、全价值链和全产业链的连接，实现对企业乃至制造业的重构。工业互联网平台数据应用模型企业运营类研发制造管理服务资产管理类状态监测故障诊断预测预警远程运维产业链协同供应链协同制造能力共享工厂1 工厂2...level4level3level2level1设备模型业务模型二维模型三维模型.....研发设计模型生产制造模型经营管理模型.....机理模型物理模型化学模型.....算法模型分类回归聚类.....业务应用（PLM、ERP、SCM）生产运行控制（MES/MOM）设备执行监控（HMI-SCADA）传感器（PLC）设备层level0全要素：人、机、料、法、环全产业链：供应链、空间链、金融链价值链：研发、制造、服务工业互联网平台=工业全要素、全价值链、产业链的连接全要素全产业链全价值链人机料法环供应链空间链金融链研发制造服务产品生产自动化机器物料机理模型实体空间知识生产智能化机器数据数据模型+机理模型数字孪生空间固定供应链线下集群银行贷款柔性供应链线上集群互联网金融推动工业生产从3.0向4.0转变打破企业边界、商业边界、区域边界微笑曲线向数据驱动的价值闭环转变研发 制造 服务附加值数据驱动协同研发按需制造精准服务工业互联网平台=工业全要素、全价值链、产业链的重构主要内容一、数字化转型方法论：基于双螺旋模型的三大视角九大维度二、价值视角：连接维、效益维、生态维三、技术视角：架构维、产业维、数据维四、业务视角：行业维、痛点维、场景维工业互联网平台技术体系工业APP工业PaaSIaaS边缘层5G数据中心人工智能数字孪生数据维架构维产业维工业互联网平台=数据+算力+模型+应用边缘层工业PaaS工业APPIaaS云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化）数据采集协议解析边缘智能工业应用开发工具（专用开发工具、应用模板、图形化编程）工业微服务组件（机理模型、数据驱动模型、微服务管理）工业大数据分析平台（数据管理、数据建模、数据分析）通用PaaS平台（开发环境、运行环境、运营环境）新型工业APP传统软件云化模型应用＋＋算力＋数据工业互联网+5g/数据中心/人工智能应该怎么加？从5g、数据中心、人工智能到工业互联网，这几个概念不是割裂的，而是环环相扣的，构成了数据采集、传输、计算、分析、应用的数据闭环，工业互联网平台建设的关键是要实现这些技术的群体性突破和协同性创新。边缘计算5G人工智能 工业互联网数据采集计算传输应用分析数据数据+算力数据中心数据+算力+模型数据+算力+模型+应用工业互联网平台=数据+算力+模型+应用数据+算力 + 模型+应用=工业互联网平台数据上不来设备类型多协议封闭接口类型多工况恶劣数据存不了数据用不好监测点多类型多样流量大性能要求高时间跨度大数据量巨大数据维度多实时分析难难以定量算法落后5G数据中心人工智能一、5G:打通工业互联网最初一公里的有效手段超过80%的5G应用场景在工业互联网垂直领域。5G技术将解决工业互联网落地最初一公里问题。当前“5G+工业互联网”应用总体情况仍然处于试点示范和探索阶段。eMBB增强移动宽带10GbpsuRLLC高可靠低时延1msmMTC海联物联1Million/km21G2G3G4G5G19801990200020102020应用场景传输速率模拟语音数字语音短信移动互联网应用数字业务占主导数据洪流物联网115Kb-384Kb384Kb-100Mb100Mb-1Gb10Gb+模拟时代数字时代移动互联网时代万物互联时代5G与工业互联网融合创新打造项目库培育解决方案供应商构建供给资源池技术标准攻关融合产品研发和产业化网络技术和产品部署实施5：打造5个内网建设改造公共服务平台1：遴选10个重点行业2：挖掘20个典型应用场景建设测试床2019年11月12日，工业和信息化部印发《“5G+工业互联网”512工程推进方案》，高质量推进5G与工业互联网融合创新。《“5G+工业互联网”512工程推进方案》提出要提升“5G+工业互联网”网络关键技术产业能力、创新应用能力、资源供给能力。提升网络关键技术产业能力提升创新应用能力提升资源供给能力基于“5G+8K超清视频+深度学习+平台”，构建大飞机制造机器视觉，实现复合材料的无损检测、拼缝检测，使检测时间由原来几小时甚至几天缩短至几分钟；人员成本降低95%。基于“5G+远程控制+AR+平台”，构建机床自主触发物流需求、AGV自主智能路径规划的智能物流方式，大幅提升民机装配协同效率，使传统的单项工装工作人员由3人减少到1人；装配效率提高70%；降低操作人员成本20万/人。基于“5G+射频+VR+平台”，构建基于大数据驱动的产品、设备、工装、物流、人员及刀量具等生产要素全过程管控，实现对生产环境、生产状态、复合材料等全方位跟踪与优化，提升生产的智能运营管理，零配件定位误差缩小在3厘米以内；运营成本降低20%；生产效率提高20%以上。中国商飞联合互联网企业、设备制造企业、移动通信企业、科研院所等，开展“5G+工业互联网”在大飞机生产制造、工厂物流、质量管控等方面的探索，形成智能生产、智能物流、智能检测等融合应用实践。其中，华为提供基于“5G+云”的AR/VR技术；联通提供5G通信技术及智能制造技术；腾讯提供云计算、大数据和人工智能技术；上交提供智能制造创新模式研究支撑。智能生产 智能物流 智能检测商飞：基于“5g+工业互联网”的智慧工厂5g专网在工业互联网中的六大应用场景2019年7月，全球知名咨询公司Heavy

Reading联合全球5G技术研发领先企业高通发布了《5G专用网络在工业互联网中的应用》白皮书。Heavy

Reading白皮书指出在工业互联网领域，5G专用网络与LTE和Wi-Fi相比，具有覆盖范围更广、安全保障能力更强、性能更加优越三大优势，能够支持苛刻性能要求的工业场景应用：一是利用5G+AI实现码头等特定区域物流车的智能导航。二是利用5G+AR开展辅助装配与远程运维。三是利用5G+机器视觉开展预测性维护。四是利用5G支撑高压配电网负荷控制。五是利用5G+NB-IoT解决设备物联问题。六是利用5G专用网络对工业设备进行远程控制。二、数据中心：支撑工业互联网落地的关键基础设施中国和日本分别占8%和6%，中国IDC发展比美国晚5年。2018年，我国制造业增加值约占全球30%，互联网用户数全球占比约21%，稳居世界第一制造大国和网络大国，这决定中国IDC规模不会低于美国。我国数据中心发展前景巨大，预计2020~2025年中国IDC市场累计超万亿元。数据中心作为工业互联网的重要基础设施，更加强调云计算数据中心和边缘数据中心的协同性，我国IDC市场空间巨大。美国IDC机柜数目前已占全球40%的市场，其后是数据来源：前瞻产业研究院、中国IDC圈数据来源：中国国家统计局美国商务部《互联网趋势报告》制造业占GDP比重互联网用户全球占比“规模化+小微化”数据中心协同发展会成为主流规模化数据中心架构边缘数据中心架构传统的大型规模化数据中心难以满足万物互联的需求，需要建设小微型数据中心，来加强边缘计算和数据分析的能力。一方面，算力就是生产力，要加快规模化数据中心建设，缩小和美国数据中心市场占比的差距。另一方面，要加快边缘数据中心建设，满足企业带宽、时延、安全需求。云数据中心时延限制网络拥塞完全问题...云数据中心云DC边缘DC边缘数据中心边缘数据中心边云协同将加速工业互联网平台落地Gartner：Theedge

will

eat

thecloud(边缘计算正在吃到云计算)。IDC：40%的数据将在边缘侧进行存储、处理和分析。边缘云和云计算协同将成为工业互联网平台发展的重要方向，两者密不可分、相辅相成。边缘云的三大功能：①边缘数据采集、存储和分发。②边缘数据的实时分析③边缘设备的智能控制。不敢传：涉及数据安全与保密不需传：本地化、实时性不能传：网络延迟、功耗、计算量、协议适配边缘数据中心业务 Predix大型数据中心业务非实时、大数据量的业务需要进行纵向和横向对比分析的业务需要和业务系统进行集成的业务需要进行全局优化的业务三、人工智能：工业互联网平台的内核定义：工业人工智能是工业领域中由计算机实现的智能，具有自感知、自学习、自执行、自决策、自适应等特征，其本质是通过打造状态感知、实时分析、精准执行、科学决策的数据自动流动闭环，解决工业的复杂性和不确定性难题。问题：工业的复杂性、不确定性和人工智能缺乏可靠性、可解释性之间的矛盾，制约工业人工智能的发展。发展阶段判断：工业智能仍处于发展探索时期，工业人工智能的关键技术、场景应用、产业发展均处在起步阶段。数据（人机物）洞察模型应用实时分析状态感知科学决策精准执行学习提升主要矛盾缺乏可靠性缺乏可解释性人工智能工业系统复杂性不确定性数据层边缘层模型层算法机理模型模型应用层故障诊断定位（分类）设备预测维护（分类+回归）产品质量检测（分类）产品自动分拣（分类+回归）产业链级企业级设备

几何模型模型

寿命模型业务

研发设计模型生产制造模型经营管理模型第一性原理知识图谱回归算法分类算法模型

聚类算法智能网关设备级供应链管理（回归）集团辅助决策（分类+回归）员工数据机器数据物料数据规则数据环境数据智能机器人智能传感器智能机床模型管理引擎模型推理引擎工业人工智能框架：边缘层+数据层+模型层+应用层智能芯片过程控制（分类+回归）生产工艺优化（回归）流程自动监控（回归）智能辅助设计（分类+回归）机器学习算力方面，边缘层亟需加快研发适配工业实时性需求的AI芯片工业智能边缘目前处于技术突破阶段，所涉及的硬件基础设施、软件技术等大多已具备，但仍面临边缘节点对计算能力的支持、边缘计算任务的智能调度，边缘计算网络架构和性能优化等挑战。目前以“AI芯片+兼容解析工具+设备”为主要形式，通过全面感知、精准计算与自主控制，有效缓解数据中心计算压力，实现业务处理去中心化；未来，其存储、计算、判断等性能将继续提升，加速向边云协同、万物智联转化AI专用芯片 兼容性编译工具&协议解析工具 智能设备寒武纪研制深度学习专用处理器芯片，相对于传统执行x86指令集的芯片，有两个数量级的性能提升。腾讯和阿里基于FPGA的云计算加速芯片，实现了低成本、低功耗，具有广泛的应用场景。华为针对边缘服务器市场推出Ascend

310芯片，目前已部署在自动驾驶领域，正在向其他应用领域拓展。英特尔、亚马逊、谷歌、Facebook和KhronosGroup等企业和机构基于各自优势与竞争考虑打造了相应编译器或模型表示规范。中国移动、东方国信、寄云科技等企业通过建设智能网关，动态实现OT与IT间协议转换，加强对带宽资源不足和突发网络中断等异常场景的应对能力。生产设备：库卡、新松等企业开发搭载机器学习算法、路径规划等技术的机械臂、运输载具和智能机床等产品。控制设备：针对包装、焊接、拼接等作业场景，伯克利、海康威视等企业通过应用语音识别、视频捕捉等技术提升人机交互效率。研发设备：NetSpeed提供SoC设计与架构辅助设计系统，通过内置人工智能算法助力芯片设计师寻求最佳解决方案，并提供持续的设计反馈。模型方面，深度学习、知识图谱和管理引擎将成为重点发展方向深度学习，主要解决了工业场景中的识别、监控、推理、预测等问题，适用于不可见的复杂问题。知识图谱，主要解决了工业要素的挖掘、分析、建模、可视化等问题，适用于认知明确的问题中飞艾维与百度深度合作，基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架联合开发海量数据

AI

分析平台，实现巡检数据中特定缺陷辩识，速度达到人工处理近百倍。德国瀚沙公司：基于“深度学习+能耗”预测电网中断和停电，识别电网缺陷的可能性提高2倍以上。领邦智能：基于“深度学习+视觉”进行预测性维护、产品质量检测等工作，误检率为十万分之一，质检效率是质检员的八倍。东软集团部署工业知识图谱进行知识发现和决策辅助，实现了协助人工高效操作和有效决策。一汽通过构建汽车故障诊断知识图谱，将业务方向、售后场景和细化描述进行关联建模，实现效率支撑、提前发现和专业案例支撑。UTC

联合技术研究中心将知识图谱引入研发设计过程，依靠知识图谱分解功能块，构建设计方案库，设计出的换热传热效率提高80%，设计周期加快9

倍。深度学习知识图谱应用方面，工业的复杂性、不确定性和人工智能缺乏可靠性、可解释性之间的矛盾导致工业人工智能发展缓慢设备预测维护德国蒂森克虏伯集团结合智能传感器及机器学习，开展基于电梯运行数据的预测性维护，使电梯停运时间降低50%，维护费用节约15%设备级产品质量检测IBM依托Waston人工智能平台开展基于视觉识别的质量检测，有效减少重复人工成本，质检时间缩短80%，产品质量缺陷率减少7%流程行业：自动监控中海油、中石油等通过建设智能实时决策系统，构建起以井为中心、井场与基地多学科协同作战的信息系统平台，每年仅单平台操作费就节省800万元离散行业：辅助设计瑞士纽若公司在自行车设计中，利用深度学习网络对进行空气动力学分析，产品动力学特性比传统方法高5-20％，并将继续应用于风机、涡轮机、飞机等设计过程集团辅助决策GE、壳牌、阿美等巨头依托Knowledge

Platform，通过知识图谱与数据科学协同，在综合考虑品牌效益、经营成本、经济趋势等因素的基础上，利用人工智能提供决策和流程优化建议供应链管理华为、西门子、莱比锡等企业打造供应链知识图谱，通过企业关系网实现供应链风险管理与零部件选型离散行业：过程控制德国施肯拉公司了将检流计扫描仪与数字角度传感器相结合，基于机器学习控制系统的智能扫描头，实时独立地计算控制参数，帮助系统更快、更精确地工作产品自动分拣爱普生、埃尔森、梅卡曼德等基于

3D

视觉与深度学习进行不规则物品的识别和分拣。利用深度强化学习使机器人具备自主及协同学习技能，准确率达到

90%企业级产业链级案例:富士康基于工业人工智能的刀具寿命智能预测富士康基于深度学习建立的刀具寿命智能预测模型，实现了从计件换刀到精准换刀的转变，帮助企业延长刀具寿命15%，提高产品良率30%。痛点：传统汽车制造制程中，采取计件换刀的方法，一是不能完全解决加工过程中崩刀、断刀的问题，二是刀具的意外损坏会直接造成加工部件的损毁并造成巨大损失，三是不能充分利用刀具有效寿命。方案：采集机台振动/电流传感器和控制器等多类异构数据，在云端基于深度学习训练刀具剩余寿命预测模型，并部署到边缘侧，实施监测分析刀具状态数据，智能预测断刀、崩裂和寿命的异常情况。效果：实现刀具崩刃及断刀的即时判定准确率93%传感器工控机监控系统工具寿命预警机台、刀具状况监控DeeplearningDATA刀具寿命预计延长15%，预计减少刀具成本15%提升产品良率

30%，节省材料成本约

10%，提高生产效率15%。来源：富士康痛点：钢铁年产值约8万亿，钢铁工序70%的冶炼成本和能耗以及90%的碳排放在炼铁工序，但炼铁反应器及产品单一生产竞争力在于冶炼成本，对于大型、连续、高温、高压、密闭的反应黑箱高炉而言，当前仍以“盲人摸象”式操作和“师傅带徒弟”式为主，不同炼铁厂（人）水平“参差不齐”，不同高炉之间寿命最大相差15年、吨铁成本相差百元、燃料比相差百公斤，其数字化、智能化、科学化水平提升空间巨大。方案：基于机理模型的知识图谱+基于大数 效果：据的深度学习单座高炉降低2400万铁水质量稳定性提高20%在全国30%高炉推广冶炼效率提升10%算法集应用场景知识图谱设备故障诊断物流配方优化工艺流程优化生产过程管理产品质量控制服务效能提升主元分析分类算法聚类算法随机森林遗传算法粒子群算法……技术：生产技术、设备诊断等工艺：工艺设计、工艺改善等流程：焦化、烧结、高炉等……东方国信：基于机理+数据驱动的数字高炉四、区块链：为工业互联网奠定多方共治、互信共享的基础边缘层工业PaaS工业APPIaaS云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化）数据采集协议解析可信边缘智能工业应用开发工具（专用开发工具、应用模板、智能合约）工业微服务组件（机理模型、数据驱动模型、微服务管理、模型共享、供应链优化、状态溯源、访问控制、协作生产）工业大数据分析平台（可信数据管理、工业分布式账本、互信共享、数据建模、数据分析、身份管理）通用PaaS平台（开发环境、运行环境、运营环境）新型工业区块链应用APP传统软件云化可信工业数据采集可信工业大数据存储数据建模+模型共享（区块链）微服务生产+集成工业区块链应用（设计、生产、销售、保险、租赁、二手交易、维护、回收）柔性监管入口可信身份可信传输五、扩展现实（XR）：一场人机交互的新革命扩展现实XR(Extended

Reality)

包括虚拟现实VR(Virtual

Reality)、增强现实AR(Augmented

Reality)、混合现实MR(MixedReality)、全息现实HR(Holographic

Reality)等多种技术形式。技术定义特点虚拟现实VR(VirtualReality)VR是仿真技术的一个重要方向，是仿真技术与计算机图形学人机接口技术、多媒体技术、传感技术、网络技术等多种技术的集合，是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。VR主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方向。沉浸感、交互性和构想性增强现实AR(AugmentedReality)AR是一种能将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”融合的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息（视觉、听觉、味觉、触觉等），通过电脑等科学技术，模拟仿真后叠加应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。AR主要包含多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等技术与手段。真实世界和虚拟世界的信息集成、具有实时交互性、可在三维尺度空间中增添定位虚拟物体混合现实MR(MixedReality)MR是虚拟现实技术的进一步发展，该技术通过在现实场景呈现虚拟场景信息，在现实世界、虚拟世界和用户之间搭起一个交互反馈的信息回路，以增强用户体验的真实感。MR包括增强现实和虚拟现实，指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境。虚拟物体存在于真实世界中、用户可与虚拟物体互动全息现实HR(HolographicReality)HR也称虚拟成像技术，是利用光的干涉和衍射原理记录并再现物体真实的三维图像的技术。HR包括拍摄过程和成像过程，拍摄过程利用干涉原理记录物体光波信息，成像过程利用衍射原理再现物体光波信息。用户无需任何穿戴设备，利用裸眼即可直接看到360度全方位的3D影像。扩展现实（XR）在工业互联网中的应用扩展现实(XR)

可以在产品全生命周期内，改善物理空间和赛博空间的交互方式，实现物理空间和赛博空间更好的融合融合，提高工业互联网赋能水平，为工业互联网带来广阔的应用场景和增值空间。研发设计生产制造仓储物流产品销售可视化模拟产品在各种环境中的状态，提高试验可靠程度，并降低研发成本。全方位仿真产品材料、结构、性能等参数，提高产品质量管控准确性；将二维图纸转化为三维模型，增强与模型间的互动，提高研发人员沟通效率；真实还原生产制造工作场景，提高员工培训水平，提高生产效率；实时提示危险因素，减少员工误操作，保障安全生产；动态监测、展示生产各工序运行情况，保障生产的流畅性；多维度展示设备健康状态，提前预警设备故障，减少计划外停机时间，降低生产成本。准确显示产品信息，提高员工分拣速度和准确度，降低分拣成本；实时更新仓库状态，支撑高效物流决策。虚拟化调配产品信息，精准掌握产品库存变化。可视化精准监测仓库环境信息，减少火灾等事故的发生，提高仓库安全保障。透明化展示产品各种结构信息和性能信息，减少顾客担忧；在真实场景展示产品运行状态，提高消费者购买信心；为顾客参与产品设计提供可视化渠道，降低参与门槛，实现定制化服务。案例:PTC基于“Thingworx+AR”开展设备维护建模定义产品的属性和行为连接将物理设备的属性和行为与Thing

Model做映射集成通过数字主线将IOT平台与IT平台进行集成构建/映射/发布构建AR体验，并与IOT平台数据关联体验基于AR体验指导维修基于“Thingworx+AR”的设备维护流程PTC基于“Thingworx+AR”为设备状态监测、维护方案选择做可视化指导，大大提高了设备维护效率。提高产量提供分步骤的组装指导，远程指导，减少错误操作。加速培训降低成本提高生产效率与安全性，把退休工程师的知识传到下一代通过3D训练优化学习曲线。为故障定位提供精细IOT数据，可提前标注可能故障的零件。提供实时、分步骤的指导，提高安全性，加快训练进程。数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。物理对象原理+数据软件是载体数据是基础自我学习模型是核心动态调整机理模型+数据驱动模型信息指令模型控制器软件软件定义化模型精准化计算实时化数据可视化描述诊断预测决策六、数字孪生:工业互联网的终极版图一项通用技术支撑经济社会数字化转型的通用使能技术两大孪生空间交互反馈原子实体逻辑物理空间比特模型软件赛博空间三大技术要素数据是基础原理机理模型数据驱动模型软件是载体软件定义化模型精准化模型是核心传感器数据四大功能等级描述诊断预测决策五大典型特征数据驱动模型支撑软件定义精准映射智能决策计算实时化数据可视化数字孪生内涵：涵盖“12345”五大内容数字孪生是工业互联网和工业4.0参考架构的核心数字世界物理世界物（设备/机器/产品等）数字孪生空间资产层传感器、驱动器集成层网络、协议通信层数据、模型（数字孪生实现）信息层资产功能功能层组织和业务流程业务层德国工业4.0参考架构应用平台数字孪生空间模型平台数据平台图以数字孪生体框架为核心的工业互联网Paas系统美国工业互联网联盟将数字孪生作为工业互联网落地的核心和关键。德国工业4.0参考架构将数字孪生作为重要内容。案例：基于数字孪生的数字化设计几何数据原理数据工艺数据材料数据现场设备数据历史设计数据现场环境数据历史测试数据数据层达索、PTC、波音等公司综合运用数字孪生技术打造产品设计数字孪生体，在赛博空间进行体系化仿真，实现反馈式设计、迭代式创新和持续性优化。目前，在汽车、轮船、航空航天、精密装备制造等领域已普遍开展原型设计、工艺设计、工程设计、数字样机等形式的数字化设计实践。应用层集成服务接口人机交互模拟 沉浸式工艺设计工业设计优化需求设计验证客户深度体验虚拟制造设计协同辅助生产工程预测第一性原理物理几何模型优化迭代数模验证模型试验仿真模型产品数字模型生产加工模型客户生产部门数据动态数据反馈模型层多维动态的数字环境精确执行的数字模型同步交付的数字产品案例：基于数字孪生的智能工厂西门子、洛马等国外公司，以及华龙迅达、东方国信科等国内公司，在赛博空间打造映射物理空间的虚拟车间、数字工厂，推动物理实体与数字虚体之间数据双向动态交互，根据赛博空间的变化及时调整生产工艺、优化生产参数，提高生产效率。智能计划排产物料配给管理生产参数优化库存动态管控产品质量追踪协同工艺规划人员安排管控生产环境管控设备维护管理故障预测维修安全可靠保障能效优化分析生产制造经营管理产品服务生产规划产品设计员工数据机器数据物料数据规则数据环境数据多协议兼容+边缘数据采集设计制造协同模型生产管理优化模型设备健康管理模型产品增值服务模型制造能力交易模型生产过程状态监测模型故障诊断模型工艺优化模型质量控制模型节能减排模型离散行业流程行业数据层模型层应用层案例：基于数字孪生的设备健康管理（PHM）GE、空客等公司开发设备数字孪生体并与物理实体同步交付，实现了设备全生命周期数字化管理，同时依托现场数据采集与数字孪生体分析，提供产品故障分析、寿命预测、远程管理等增值服务，提升用户体验，降低运维成本，强化企业核心竞争力。数据层模型层应用层现场设备数据现场环境数据几何数据功能数据历史状态数据历史维护数据物理数据状态监测模型 远程诊断模型 故障预测模型 健康管理模型 学习提升模型设备检测健康评估异常报警故障定位寿命预测故障预警维修规划远程调度备件管理增值服务工艺数据主要内容一、数字化转型方法论：基于双螺旋模型的三大视角九大维度二、价值视角：连接维、效益维、生态维三、技术视角：架构维、产业维、数据维四、业务视角：行业维、痛点维、场景维工业互联网平台业务体系电子消费品装备原材料元级企业级产业链级场景维行业维痛点维设备单 级工业互联网平台业务落地的基本原则两个闭环三项坚持坚持分业施策深入行业，我国制造业门类众多，要梳理每个行业的典型特征和转型基础。坚持需求牵引坚持场景驱动深入问题，认真挖掘设备级、单元级、企业级、产业级的痛点。深入场景，紧紧抓住智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸这个牛鼻子。形成业务-价值闭环：解决方案要转为企业的质量、成本、效率等方面的效益和新技术、新产品、新模式、新业态的培育形成业务-技术闭环：解决方案要沉淀为企业的业务中台，沉淀为可复用的能力行业行业特点行业痛点数字化转型趋势典型应用场景典型企业钢铁生产流程长生产工艺复杂供应链冗长设备维护低效化生产过程黑箱化下游需求碎片化环保压力加剧化设备管理由传统维护向智能维护转变生产工艺由黑箱式向透明化转变供应链体系由局部协同向全局协同转变环保管理由粗放型向清洁型转变设备全生命周期管理智能化生产供应链协同绿色化生产东方国信、宝钢集团、优也信息、南钢集团、酒钢集团石化设备价值高工艺复杂产业链长危险性高设备管理不透明工艺知识传承难产业链上下游协同水平不高安全生产压力大设备管理从黑箱管理健康管理转变知识管理从纸质封存向模型封存转变供应链管理从企业内向企业间协同转变安全管理从人工巡检向智能巡检转变设备健康管理智能炼化生产供应链协同安全监控青海油田、云南石化、九江石化、镇江石化、茂名石化、兰卓信息、石化盈科风电地理位置偏僻资本技术密集发电波动性大风场设计周期长设备维护成本高并网协调效率低弃风漏风较严重数据采集由底层互联向全面感知转变设备维护由人工调试向智能运维转变风场管理由单场单管向虚拟集成转变虚拟风场设计设备预测维护智慧风场管理精准柔性供电金风科技、远景能源、昆仑数据、明阳智能、华能集团、Siemens、GE工业互联网平台垂直行业业务落地的典型场景行业行业特点行业痛点数字化转型趋势典型应用场景典型企业航空航天研发周期长产品种类多、规模小产业链特别长数据源不统一模型适配性不足故障预测水平有待提升研发设计由串行异构到并行协同转变生产制造由以数映物到数物融合转变生产管理由单点对接到动态调整转变运维服务由定期维护到视情维护转变基于MBD的研发设计基于CPS的智能制造基于大数据分析的供应链管理基于PHM的运营维护GE、Autodesk、罗罗、商飞、西飞家电技术更新速度快产品研发周期短产品同质化程度高生产智能化水平低供应链协同效率低行业营收增速放缓生产方式由规模化生产向规模化定制方向转变经营方式由生产型经营向平台型经营转变盈利模式由卖产品向卖服务转变柔性化生产供应链协同智能家居解决方案海尔集团、美的集团、海信集团、格力电器、松下电器工程机械设备产品多样化生产过程离散化供应链复杂资源调配效率低下机械设备运维困难金融生态不完善设备维护按需化备件管理精益化产融结合在线化解决方案服务化设备预测性维护备品备件管理智慧施工互联网金融卡特彼勒、小松、日立、徐工集团、三一重工、中联重科工业互联网平台垂直行业业务落地的典型场景钢铁行业：抓住工艺优化智能化这一牛鼻子钢铁行业具备生产流程长、生产工艺复杂、供应链冗长等特征，面临设备维护低效化、生产过程黑箱化、下游需求碎片化、环保压力加剧化等痛点，正以工艺优化为切入点，加速向设备运维智能化、生产工艺透明化、供应链协同全局化、环保管理清洁化等方向数字化转型。设备全生命周期管理 智能化生产 供应链协同 绿色化生产宝钢集团基于丰富的制造经验，积极探索基于工业互联网平台的实现设备运行信息的有效集成与分析挖掘，为远程监测、故障诊断等全生命周期服务管理提供支持。设备运维成本降低5%；检修作业效率提升10；设备寿命提升30%；设备整体效率提升5%；东方国信基于Cloudiip工冶炼工艺、高炉安全等开发了炼铁云平台，并覆盖了全国30%左右的高炉。单座高炉每年铁水质量稳定性提高20%；单座高炉每年炼铁成本降低2400万元；单座高炉冶炼效率提升10%。酒钢集团能耗成本和环保成本一直居高不下，在实施了东方国信Cloudiip平台之后，通过采集能耗指标和污染指标，精准实施工艺优化和设备升级。酒钢集团单座高炉每年减少碳排放20000吨。预计整个行业普及应用之后，每年将减少200亿元成本和2000万吨碳排放。南京钢铁积极适应下游个业互联网平台，围绕冶炼配方、性化需求，通过构建面向供应链管理的制造云平台，提供“JIT+C2M模型的定制服务”，实现规模化定制。设计成材率提高0.15%；每吨产品附加值提升近百元；用户满意度提升至94.26%。石化行业：抓住生产过程智能化这一牛鼻子石化行业属于资产密集型行业，具有产业链长、工艺复杂、设备价值高、危险性高的特征，面临着设备管理不透明、工艺知识传承难、产业链上下游协同水平不高、安全生产压力大的痛点，以设备智能管控为切入点，在设备健康管理智能炼化生产、供应链协同、安全监控四个方向开展数字化转型。设备健康管理 智能炼化生产 供应链协同 安全监控设备运行控制智能化：京博石化基于supOS工业互联网平台，利用人工智能和大数据技术，将设备故障预警和故障处理的机理模型部署在设备端，实现设备本体的智能化。即，设备自己发现故障征兆，发出故障预警并进行故障处理，通知专家远程实时监测。结合现场在线分析仪，原来需要几个小时才能完成的数据报告，现在5-30分钟就能出来，工艺优化：云南石化在新产品生产前，对开工原油的炼化工艺流程模拟分析，明确各项常减压装置1次开车成功，制氢联合装置核心设备投产1次成功。质量管控：九江石化在炼化生产过程中，利用AI和大数据技术，实时监测各项质量指操作平稳率提高5.3%，操作实现了分析数据快速指导生产。合格率从90.7%提升至100%。企业内协同：九江石化建设实现了企业内采购、计划、调操作参数，指导实际生产操作。度、操作的全过程优化，形成了自上而下、由下到上的协同生产新模式。员工总数减少12%、班组数量减少13%、外操室数量削减35%。企业间协同：疫情期间，基于ProMACE平台，镇海炼化、恒力石化和口罩、防护服生产标，进行动态分析和预测预警。企业实时对接、协同排产，实现了上下游医卫用品资源配置的动态优化，提升产业链协同效率。生产安全监控：茂名石化安了炼化一体化全流程优化平台，装191套巡检仪，配置1121对巡检点，通过大数据数据分析，发现并消除了约1800多项生产异常与生产数据问题，有65项异常达到生产安全隐患级别，避免了多起突发事件。管道智能巡检：长庆油田，利用无人机、机器人，对石油运输管线全方位智能巡检，它将传统的经验管理、人工巡检转变为系统扫描。巡井效率提高数十倍，用工总量仍保持7万人不变，劳动生产率提升了2倍以上。风电行业：抓设备运维和风场管理智能化这一牛鼻子风电行业具有地理位置偏僻、资本技术密集、发电波动性大等特征，面临着风场设计周期长、设备维护成本高、并网协调效率低、弃风漏风较严重等痛点，正将设计、生产、运维、服务等环节作为切入点，从现场深度化感知、设备智能化运维、风场数字化管理、精准柔性供电等方向加速数字化转型。虚拟风场设计 设备预测维护 风场管理优化 精准柔性供电远景能源开发格林威治云平台，借助大数据分析和高性能计算技术建立高精度风资源图谱，将风资源数据误差控制到0.5%，机位风资源误差控制到5%；客户利用内设流体仿真、机组排布、电量评估等工具32秒即可完成宏观选址规划，显著缩短风场设计周期，降低风电项目设计成本与建设风险。昆仑数据与国网青海电力联合打造绿能互联工业互联网平台，通过对风机集群进行动态监测、状态纠偏与参数优化，有效降低弃风漏风率，提高风场整体运营效率。平台现已接入电站130余座，推动电厂运行人员成本平均下降40%，电厂备件成本平均降低10%，发电量提升1%-5%。金风科技依托金风云平台，实时采集风机齿轮、叶片、轴承等运行数据，集合预警模型与AI分析，对风电设备进行状态监测、故障诊断、寿命评估与预测维护，变“被动”维修为“主动”维修，平均预警准确率达到80%，使风电场设备运维人员减少66%，设备运维成本降低30~40%，有效增加风电经营收益。远景中国海装打造海上风电智能微网，精确预测风电产量，利用智能调度算法对风电供给开展“削峰填谷“，结合用电侧需求，在保障电网安全稳定运行的前提下，将风电与光伏、水电、火电等能源统筹考虑、协同调配，制定智能供电方案，有效加强风电消纳水平，提升电力供给稳定性。航空航天行业：抓设计、制造、管理、运维网络化协同这一牛鼻子航空航天属于最复杂的离散行业之一，具有研发周期长、产品种类多、规模小、产业链特别长、设备可靠性要求特别高等特征。面临数据源差异大、模型适配性差、管理调整能力差、故障预测能力差等痛点，正以网络化协同为切入点，从整合研发资源、重构生产范式、变革管理模式、提升维护效率等方向进行数字化转型。基于MBD的研发设计 基于CPS的智能制造基于大数据分析的供应链管理基于PHM的运营维护波音公司构建全球化的研发体系，基于统一数据源和统一模型进行研发设计，波音777实现了全球238个DBT团队，总成员8000余人协同研发，减少了90%的设计更改，设计周期缩短一半。在C919ARJ21-70的研发中，构建异