《2023年工业互联网能力建设白皮书（数字化升级）》

112面对世界百年变局和世纪疫情的相互交织，全球经济复苏步履维艰。党的二十大报告指出要“建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化”。最新数据显示，中国工业经济努力企稳回升，以工业互联网为载体的新型工业模式稳链强链效能显著，已成为增强产业韧性、保障经济增长的有力支《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》明确提出，至2023年，我国工业互联网新型基础设施建设量质并进，新模式、新业态大范围推广，产业综合实力显著提升。有目标，伴随整个产业化进程的不断加深，IT与OT、CT的融合必将呈现出更高的水平：络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式有望得到更未来企业运营更趋弹性决策，深度挖掘客户需求和生产规划，应对突发事件与经营预测都将是其换言之，在工业互联网战略实施的过程中，设备的连接、机器的连接仅是革新的开始，但仅有连接是不够的，这些连接并不直接产生价值。从产业发展趋势来看，未来的企业一定是基于数可以说，我国在工业互联网领域的网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障等方面的建设已经取得了阶段性的成果。今年一季度，国内工业互联网产值首次突破万亿，越来越多的企业使用智能巡检、远程设备操控、AI质检等工业互联网技术和设备去提升能效，越来越多的“数字化工厂”、“灯塔工厂”、“绿色智能工厂”在现实的工业场景中得以落地，但要打通工业领域的人、机、物、系统等全要素，实现各要素间的互联互通，推动工业数字化、网络化、智能化的路径实现，绝非一日之功可毕。这也为有志于打造综合型、特色型、专业型工业互联网平台的供应3INTERNETINTERNET有幸受邀为本次白皮书作序，工业互联网作为软通动力近年来持续关注的领域，我们对此并基于自身特色的工业互联网全栈式服务能力。伴随国家不断深化工业互联网战略，产业/行业/企业对工业互联网的认知和理解必然更加深刻，整个行业的发展也有望迎来一个新的拐点。软通动力作为国内领先的数字技术服务商，基于我们在该领域积累的全栈式服务能力，也有望为工业互联网产业的发展中注入更多自主可控、绿色低碳的元素，在满足客户多层次数字化转型需求的第二产业的转型升级是数字产业支撑与服务实体经济的绝佳样本，也是中国参与未来国际竞争的底气，但这条路注定漫长曲折，每一步的跨越都需要所有参与者有更多耐心和勇气，这个过程中，我们有信心、有恒心陪客户不断前行。软通动力董事长兼首席执行官456在“第四次工业革命”的浪潮中，工业互联网的探索和实践应运而生。工业互联网的首倡者白皮书将工业互联网定义为一个开放、全球化的，将人、数据和机器连接起来的网络，其核心要素为智能设备、先进的数据分析工具、以及人与设备的交互接口。2016年，中国工业互联网产业联盟(AII)在工业和信息化部的领导下正式成立。该联盟对“工业互联网”的定义是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。从工业视角看，工业互联网主要表现为从生产系统到商业系统的智能化，其目的包括降本、增效、提质、减存等。其业务需求包括面向工业体系各个层级的优化，如泛在感知、实时监测、精准控制、数据集成、运营优化、供应链协同、需求匹配、服务增值等业务需求。从互联网视角看，工业互联网是将新一代互联网技术（如云技术、大数据、物联网、人工智能等）应用到工业领域，主要表现为商业系统变革牵引生产系统的智能化，其业务需求包括基于互联网平台实现的精准营销、个性定制、智能服务、众包众创、协同设计、协同制造、柔性制造等，改造工业场景，创造新的工业模式。业PaaS层及SaaS层构成。边缘层是基础，基于网络向下接入工业设备、产品及服务实现数据的采集和处理，为海量工业数据的自由流转提供支撑。工业PaaS层是核心，基于通用PaaS层是平台核心能力的集中体现。SaaS层是关键，主要提供覆盖不同行业，不同垂直领域的业务应用及创新性应用，实现工业互联网的最终价值。智能制造是第四次工业革命的核心，是基于新一代信息技术与先进制造技术的深度融合与集成，从而实现从产品的设计过程到生产过程，以及企业管理服务等全流程的智能化和信息化。智能制造的推进离不开使能技术的支撑，工业互联网是支撑企业实现智能制造的关键技术。依托工业互联网可连接、可汇聚、可推演的强大能力，企业可以进行决策、研制、生产、服务、工作模式的创新，最终以更低的成本、更高的效率，为客户提供更好的产品与服务。构建未来全面数字化的世界，需依托工业互联网平台广泛连接的能力、强大的数据分析与处理的能力、人工智能、全面的平台化服务能力、快速开发及构建良好用户体验应用能力，从降低企业成本、提升效率、提升产品与服务、创新业务模式等方面使能工业互联网领域的利益相关者。●1.1节约成本。工业互联网平台不仅能够从研发、生产、管理等单一业务环节开展应用，还能够通过平台资源协同实现产供销一体化、设计制造一体化等跨环节应用帮助企业降低生产运营成本。此外，工业互联网平台还可以从生产管控和经营管理业务场景应用切入以降低资产管理、AVG、柔性制造、生产过程控制、机器人协作等各环节，这些应用将帮助吉利显著降低企业的运营成本，提高生产效率，优化制造资源配置，提升产品、装备高端化和生产智能化水平。●1.2效率提升。工业互联网平台通过智能排产、智能检测等技术可以降低产品不良率以提升产品质量，平台数据感知等技术可以提升工厂安全生产水平，平台数字化技术可以降低污染物排放水平。工业互联网在连接设备、产品、订单、流程、员工、客户、供应商等各种工业要素的基础上，企业可以开展多种类型的工业互联网应用。工业物联网平台通过与资源、资产、设备、流工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营8程、工具、系统、产品、工厂、供应商、客户建立实时连接，可以实时了解业务的执行情况，并通过机器学习等人工智能技术的应用，对业务数据进行理解和学习，进而对业务异常进行预警，对业务结果进行预测，甚至执行规则学习和场景化自主决策。帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。个领域的各种应用模型，包括单台设备的运转优化模型、生产线的协作模型，或者营销模型、成本模型，以及财务风险管控模型、成本核算模型、智能预测模型等等。企业借助工业互联网可以实现生产运营管理服务的智能化，通过数据不断驱动企业提升产品与服务，使企业向产业链的中工业互联网特别关注的是实现数据联通、算法模型和实现业务逻辑的工业应用构成多个层次网络化、智能化转型，有助于构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的产品生产平台。●1.4业务模式创新。工业互联网的重要目标是通过提升企业经营和运营管理效率，实现跨业务领域和部门的全流程信息透明化、管理精细化、决策智能化，从而实现业务模式的创新。从生产和运营的角度看，数据、模型和应用是工业互联网的三大关键要素。通过这三大要素构成闭环反馈，可以实现单体设备的优化，多体设备或系统的优化以及业务模式的创新优化，最终创造新通过数字化工艺设计、生产计划排产等业务创新提升新增产品需求产能；通过数字化产品设计业务切入创造新的产品或通过“客户画像+柔性生产”支撑个性化定制，进而提升单体产品价值；通过运维服务环节中产品运维和后市场服务提升产品服务附加值，以及通过目前刚刚起步的产融9随着工业互联网平台大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新能力的不断加强，企业也可以通过分析外部数据改善营销模式和商业模式，降低企业内部运营成本，提升企业经营管理●2.1驱动制造过程信息透明化。工业互联网通过数据驱动智能制造、优化企业生产经营管理流程的过程清晰透明。工业互联网平台根据工业元素和业务流程，对采集的各个环节的数据进行预测、决策、控制等不同的应用，从而对企业的生产经营管理进行科学决策建议。●2.2基于个性化数据的产品定制。数据驱动智能制造的过程要紧紧依托工业互联网平台，通过边缘层采集积累的大范围、深层次数据固化工业知识经验，建立组件库搭建应用平台，形成满足各种业务场景的工业应用。在工业互联网开放的工业操作系统上，可以基于客户个性化的数据和需求，甚至允许客户参与到产品设计开发的全过程，针对性地打造“千人千面”覆盖不同行业和垂直领域的系统和应用，实现大范围的小批量特色生产，更好地驱动业务发展，实现工业互联●2.3“边-云-端”数据融合体系。工业互联网平台基于边缘计算、云处理和端部设备数据采集，实现人与设备、设备与设备的智能互联，实现了应用管理、业务管理、服务与安全的整体协同设计，形成边云端一体化的工业互联网技术体系。工业互联网基于数据驱动的全连接构成企业智能制造的底座支撑。通过业务的云化实现与用户、产品、设备、供应商、开发者的全连接，进而形成企业大数据，再基于对大数据的分析来支撑企业管理转型和业务模式创新，让企业营销更加精准，实现消费端与制造端的直联，在降低产品和供应商库存成本的同时，也能有效提高设备的利用率，进而进一步拉低企业的综合成本。以工业互联网为底座支撑的智能制造，机器设备可以调用工业机理模型实现对设备运行状态的实时现场分析和决策，推动传统工业物联技术从边工业互联网平台是互联网科技发展之下，为实现万物互联和智能制造而搭建起来的一个重要平台，它既是构建工业互联网的基础设施，也是将人、机器和数据连接起来的核心平台。其核心和本质是将设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密联系起来。工业互联网平台可快速实现企业产品、生产设备与系统的快速互联互通，通过数据分析、机器学习，提升客户部署全面灵活的业务处理能力，帮助企业实现数字化、网络化、智能化发展。工业互联网平台的构建需要深●3.1工业互联网平台是传统云平台的迭代和升级。作为一个工业云平台，工业互联网的本质特征是实现上云，从传统工业云到工业互联网，大致经历了研发工具上云、核心业务系统上云、能力上云、构建工业知识的创造、分发、复用和传播体系，产业生态的构建五个阶段。●3.2工业互联网平台是新工业体系的“操作系统”。工业互联网平台具有开放、共享、灵活、仪器、装备、产品或服务，对开发和部署工业智能化应用起着重要作用。工业互联网平台依托高效的设备集成模块、强大的数据处理引擎、开放的开发环境工具、组件化的工业知识微服务，打破了原有封闭、隔离且固化的工业系统，搭建起基于软件定义的高灵活度与智能性的操作系统。●3.3工业互联网平台是资源共享的有效载体。工业互联网平台是一个资源共享的有效载体，核心是工业数据在生产线、工厂、企业、产业和行业间的开放共享：第一，生产线内数据资源的共享，可以实现智能化生产，令各个环节之间数据有效流通，保第二，打通工厂内部数据，令不同产线的数据共享流通，将工厂内的数据资源进行整合建模第三，在企业层级打破产、研、销、管各个环节的数据壁垒，实现企业内部全方位协同；第五，在全国范围内使数据要素在不同企业、不同行业、不同区域之间流转，也是工业数据工业互联网平台的构建需要深入分析行业关键需求，以一体化的到端的解决方案，覆盖需求、研发、生产、运营、服务等全价值链，关于软件定义，比较早的概念是软件定义仪器设备，其本质是用计算机来进行数据处理以完成仪器设备的核心功能。随着两化融合的加深，基于IT领域的软件定义基础架构，现有的工业网络也提出了工业领域的软件定义概念。基于软件定义的工业互联网平台将硬件基础架构资源和软件基础架构资源分开，通过平台开放接口导入工业互联网上的海量数据进行分析，自动执行计算、网络和存储环境的配置流程。基于软件定义的工业互联网架构能够通过工业全系统的互联互通实现工业数据的无缝集成，从生产系统的内部智能化改造升级和依托互联网的新模式推进工业●4.1工业知识软件化。工业知识软件化是工业知识、工业经验、工艺技术和方法的数字化、系统化的过程。企业可以在工业原理的基础上融合工业知识图谱构建企业各种APP，通过微服务搭建应用平台。在此过程中，开发人员和用户摆脱了数量众多的硬件管控细节和纷繁复杂的工业操作系统，面向工业（工程）技术知识的开发能力得到充分解放，使工业技术发生了极大变革和飞跃，大幅提升了工业知识生产、传播和利用效率。工业知识软件化是人类使用知识和机器使用知识的技术泛在化过程，也是工业知识的模型化和将工业技术植入机器的过程，这一过程的成熟度代表了一个国家工业化能力和水平。●4.2生产制造全生命周期软件化。工业互联网是传统工业自动化的创新与升级，它的驱动要素是数据、知识和新材料。工业互联网运转的过程是数据高速有序自由流动的过程，它可以在产品生命周期管理的各个阶段提供有效的解决方案。在产品研发阶段，工业互联网平台将技术知识植入研发环境可以实现智慧研发；在产品使用阶段，工业互联网平台借助标识技术记录产品生产、物流、服务等各类信息，综合形成产品档案，为全生命周期管理应用提供支撑。在产品的售后服务阶段，工业互联网平台通过将产品/装备的实时运行数据与其设计数据、制造数据、历史维护数据进行统一分析处理，提供运行决策和维护建议，实现设备故障的提前预●4.3产品服务软件化。依托边缘层采集积累的大范围、深层次数据湖固化工业知识经验，工业互联网平台可建立组件库搭建应用平台，形成满足各种行业和场景的工业软件化服务能力。如国内知名的海尔、三一、徐工等大型制造业企业，基于平台创新经营模式，开展设备服务、供应链服务、综合解决方案服务等延伸业务，加速从“卖产品”向“卖服务”转变，推动企业沿价值设备服务主要基于平台汇聚生产设备的制造工艺、运行工况和状态数据等数据，不断沉淀、优化设备故障诊断、预测预警、健康管理等模型，提供远程运维服务，并通过整合企业生产经营等业务数据，建立客户经营、信用等大数据分析模型，开展信用与质量评级。供应链服务包括提升企业业务流程的规范化、标准化，面向全行业提供制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的服务，以及依托工业互联网平台采集产业集聚区内制造企业生产经营等业务数据，开发部署客户经营状况预测等工业APP，指导银行做出贷款决策等。智能工厂和创新创业的综合解决方案服务等，可以提升机械、船舶、汽车等离散行业生产过程的精准化、柔性化、敏捷化，提升冶金、石化等流程行业的工艺控制、质量控制和节能减排等智能化水平，以及整合企业内部及产业链上下游研发、制造、管理、商务、物流、孵化等创业创新资源。基于软件定义的工业互联网架构能够通过工业全系统的互联互通实现工业数据的无缝集成，从生产系统的内部智能化改造升级和依托工业互联网是各个国家发展智能制造的重要手段。中国、美国、德国等世界上诸多制造大国普遍将工业互联网上升到国家战略，已经普及了工业互联网的基础概念，正在大力推广工业互联网的应用。目前，国际上对工业互联网的核心理念、技术基础、发展目标和方向等都已达成了广泛共识，但各国围绕工业互联网的应用展开竞争的具体实践有很多差异和不同的发展策略。●1.1美国：科技创新引领的工业互联网。“工业互联网”一成立了世界上推广工业互联网的最大组织美国缩写为IIC。美国工业互联网联盟改名并全面转型。不过，2021年8月31日，美国工业互联网与其他国家相比，美国政府和产业界力推的工业互联网发展，更加注重以技术推动创新，希望科技创新引领先进制造业发展，推动美国产业重振。美国工业互联网的特点是随着IT技术向工业领域的发展，OT逐渐拥抱IT，工业化的不断推进，工人逐渐被机器替代，人工操作被软件自动化所取代，IT技术被越来越多的融合到了OT技术之中，而随着5G的不断发展和应用，美成为一个整体推动美国工业互联网的发展。●1.2德国：三大集成为核心的工业4.0。拥有世界一流机器设备、装备制造业与自动化工程的德国，在软件和互联网技术上是弱项，因此德国将工业4.0的发展定义为发挥制造业本身的强提出“三大集成”，即横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、战略中，通过以上三种集成，全面打通企业内部（系统与生产设备）、企业之间、社会化的集成和协同，实现灵活、高效、社会化、个性化的智能生产。德国工业4.0平台是德国工业4.0战略的实施主体和关键支撑，该平台聚拢了众多龙头企业推进标准、开发、试验等工作，尤其是西门子、宝马集团、大众等国际化大企业正在成为全球工业互联网发展的重要推动力量。西门子的“数字化企业平台”系统为数字制造提供了载体;宝马集团的虚拟手势识别系统使得汽车制造再进一步;大众用机器人制造汽车，实现了极高的●1.3中国：“5G+工业互联网”创新发展成果显著。美国工业互联网和德国工业4.0是技术发展到深层次阶段的一种崭新的工业发展模式，核心在于不断增强企业、行业甚至国家的整体竞争力。中国则依靠5G技术与工业互联网的紧密协同与深度融合,在新一轮产业革命中紧抓未来制造业的先机。中国努力促进不同部门、不同区域间的合作、加强政府对企业的扶持力度，通过5G与工业互联网融合发展产生巨大的叠加倍增效应，促进数字经济和实体经济加速融合，促进我国从制造业大国转为制造业强国。了互促共进、融合发展的良好格局。根据中国信息通信研究院发布的《2022中国“5G+工业互41个国民经济大类，“5G全连接工厂”种子项目中，工业设备5G连接率超过60%的项●2.1自动化单元应用阶段。虽然我国制造业信息化和自动化起步晚，但是中国制造业从政府和企业两个层面搭建推动单个生产环节的自动化，如产品设计的信息化、生产设备自动化等，使得我国在这个阶段完成了从0到1的蜕变，同时也推动了信息化和自动化生产管理和技术推广普及到工业企业的其他重要环节，为后续在工业设备自动化的基础上通过物联网连接到网络层，推●2.2互联集成应用阶段。基于局域网、广域网的普及，工业生产从“自动化单元”走向了信息系统集成。通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备、功能和信息等这一阶段的发展形成了制造业企业从产品设计到制造和销售的全生命周期的纵向应用基础，促进了生产线内数据资源共享和各个环节之间数据的有效流通，实现了跨区域网络化协同制造模式。●2.3智能制造阶段。智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合与集成，从而实现从产品的设计过程到生产过程，以及企业管理服务等全流程的智能化和信息化。智能制造的重点是互联网、大数据、人工智能等技术与制造业的可推演的强大能力，企业可以进行决策、研制、生产、服务、工作模式的创新，最终以更低的成本、更高的效率，为客户提供更好的产品与服务。2022年是我国实施工业互联网创新发展战略的第五个年头。根新办新闻发布会上公布的信息，我国工业互联网体系发展获得了一些显著成果，有力支撑了国家经济社会数字化发展和转型。在产业集群、绿色低碳、安全生产等领域有了深度拓展，形成了一些车间级、企业级、集群级的工业互联网平台标杆。工业互联网目前已经广泛融入45个国民经济大类，进入产业基地、产业园区、重点企业的速度持续加快，目前产业规模超过万亿元大关，对行业的赋能、赋值、赋智作用日益明显。随着5G的快速发展和普及，目前全国“5G+工业互联网”建设项目累计已超过3100个，具有一定行业和区域影响力的特色平台超过150家，其中跨行业跨领域的重点工业互联网平台的工业设备连接数超过7900万台、工业APP数量28万余个。基本建成了国家、省、企业三级协●3.1产业现状。工业互联网产业涉及多个层次，不同领域的多类主题，工业互联网产业链主要由设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等六大部分组成，设备层主要由智能生产设备、生产现场智能终端、嵌入式软件及工业数据中心构成；网络层是工厂内部和外部的通信；平台层包括了协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台；软件层包括了研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节；应用层包括了垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用；而安全体系则是渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障。传统IT企业，通信运营商和通信设备提供商、互联网巨头、传统工业设备厂商、芯片企业和新兴创业公司都在从不同的层面参与工业互联网产业链的建设。传统IT企业向工业互联网领域拓展解决方案；运营商和通信设备提供商是借助渠道优势提供工业解决方案；互联网巨头提供工业互联网基础平台支撑；传统工业设备厂商在设备和细分行业可以发挥优势，为客户提供整体解决方案；芯片企业是研发低功耗互联网芯片；一些工业互联网底层数据平台创业企业则是在工业互联网的不同环节等细分领域提供专业服务。●3.2技术现状。在技术方面，大数据、云计算和人工智能等先进技术应用深刻影响着工业领域的发展与变革。数据作为工业互联网的核心要素，遍布在研发设计、制造、物流、供应链、销售、服务等各个环节，企业内外部数据共享、数据挖掘支持决策等技术的能力也在日益增强，企业正在从海量数据中提取有价值的信息，用于优化生产流程、智能决策和市场判断等环节。人工智能的发展也正在全面提升产品和设备的智能化程度，实现设备与员工之间的新的关系，极大提升了生产效率。在互联网领域，高性能、高可靠性、高灵活性和高安全性的网络服务正在日益成熟，同时基于更迅速、更便捷的接入方式，提高了工业互联网的易用性。同时，像微服务架构、容器等先进技术也在推动工业互联网更加敏捷和易用。全球经济格局深度调整，产业领域竞争异常激烈，推动产业结构数字化升级是提高国家经济综合竞争力的关键举措。我国现有产业体系面临着高端有效供给不足、创新驱动薄弱、抵御风险能力有待强化等诸多挑战，产业数字化的需求比较旺盛。产业数字化是传统产业应用数字技术包括工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新技术新模式新业态的过程，可以有效提升传统产业的生产效率和质量，其新增产出构成了数字经济的重要组成部分。根据中国信通院发布的《中国数字经济发展报告（2022年）》显示，互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，产业数字化对数字经济增长的主引擎作用更加凸显。2021年，我国数字产业化规模为8.35万亿元，占数字经济比重为18.3%，占GDP比重为7.3%，数字产业化发展正经历由量的扩张到质的提升转变。产业数字化规模达到37.18万亿元，占数字经济比重为81.7%，产业规模超万亿元，为经济发展注入了新动能。以技术创新为驱动，以数据为核心，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。2020年新冠疫情爆发，中央与地方政府发布多项新基建投资计划，新基建进入加速实施阶段。工业互联网是新基建的重要组成部分，5G、AI等技术的迅速发展也将为工业互联网赋能。从科技发展趋势看，以5G、大数据、人工智能、工业互联网等为代表的新一轮科技革命和产业变革兴起，为创新驱动发展提供了难得的历史机遇。在此背景下，中国正加快5G、数据中心、工业互联网等“新基建”布局，提升传统基础设施的数字化、网络化、智能化水平，为畅通国民经济循环提供基础设施保障。中国是制造业大国，拥有最全的制造业门类，是全球产业门类最齐全、产业体系最完整的制造业。发展工业互联网，可以充分发挥我国制造业门类齐全、独立完整、规模庞大的优势，驱动制造业的数字化、网络化、智能化发展，巩固和扩大我国制造业全球竞争优势。尤其是国家目前在深入推进5G与工业互联网的融合发展，努力将“5G+工业互联网”打造成为我国5G规模商用和产业数字化的“新名片”。根据2022中国5G+工业互联网大会发布的数据可知，飞机、船舶、汽车、电子、能源、采矿等一大批国民经济支柱产业正在开展“5G+工业互联网”创新实践，全国在建项目超过4000个，具有丰富的应用场景，培育了一批高水平的我国工业互联网发展的机遇与挑战并存。一方面，在政府政策支持、高校及研究所技术改革创新、相关产业及用户积极应用与推进的共同助力下，工业互联网的发展呈现良好势头；另一方面，尽管发展态势可观，工业互联网目前仍处于起步阶段，制造业企业总体信息化水平较低且发展不均衡，特别是存在工业互联网标准化基础差、行业关键共性技术受制于人、产业链智能协同根据国务院于2017年年底发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，“标准体系不完善”是我国工业互联网发展与发达国家相比的重要差距之一。工业互联网重视不同系统、设备以及产业链上下游不同企业工厂间的协同服务，信息通信领域和工业领域原有的标准无法适用于工业互联网融合技术标准化的工作需求，容易产生标准交叉、重复、缺失等问题，制定面向工业互联网技术特征的相关标准对工业互联网的技术路线、产业体系和产业化方向尤为重要。当前，工业互联网关键技术标准还存在缺口，急需加快制定一批总体性标准、基础共性标准、应用标准和安全标准等。工业互联网的产业链以物联网为依托，涉及芯片、软硬件制造、系统集成、网络运营、应用服务和客户等多个环节，一些环节的建设能力还处于缺位状态。根据相关数据显示，工业互联网相关的一些关键技术与核心部件仍然受制于人，一些应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。尤其是工业软件“卡脖子”问题，在工业企业数字化、网络化和智能化控制以及商在用户界面、软件功能、系统架构和平台化、开放性等方面与国外大型软件公司的软件产品和售产业链由“全球化”向“区域化”转变，产业链供应链韧性降低。工业互联网平台亟需构建起覆机器、产品等物理资源，以及供应商资源、金融资源、政策资源、用户资源等的共享与调用，助力实现上下游资源要素的融会贯通，帮助产业链供应链实现全链共享。当前，工业互联网产业链《工业互联网人才白皮书（2020）》对我国工业互联网人才的现状进行分析后指出，人才的工业互联网创新发展战略实施以来，以工业互联网平台为引擎，探索工业制造业数字化、智能化转型发展新模式。当前处在由单项赋能向综合赋能转变，由试点应用向规模化应用推广的关汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置、智能的云平台。目前工不同技术架构、不同运行模式的工业互联网，旨在提升设备连接、设备管理、数据存储及分析、数据高级分析、软件应用管理、平台应用开发、整合集成的能力。满足工业领域的设备及产品的开发与部署、工业数据模型开放，为企业提供各种智能应用的服务。软通动力紧跟国家工业互联网发展战略，面向企业数字化、智能化转型目标，以提升效益为核心驱动，以智能制造发展趋势与环境为大背景，提供一套构建工业互联网解决方案的标准方法论，提出一个全栈可信工业互联网体系，聚焦六大核心优势特性，提供一套软通全栈可信工业互联网解决方案与实践分享。特性1-适配性：泛云适配，原生服务。云平台作为工业互联网的基础硬件底座，其核心特性是更快的业务响应与创新、多云融合、应用与资源动态管理、应用容器化、微服务架构。云计算2.0时代的步入，标志着工业互联网新基建在业务支撑、运营效率、产业协同、应用创新的全方位升级，云中立、多云适配，支持私有云、公有云和混合云，成为了工业互联网平台体系成熟特性2-智能性：数据洞察，智能决策。工业大数据平台采用分布式存储和计算技术，提供工业大数据的访问和处理，提供异构工业数据的一体化管理能力，支持工业大数据应用安全高效运行。工业大数据平台的数据分析与挖掘能力，是企业基于对数据的聚集、融合和分析而获得的对生产制造、原料供给等信息的判断能力和对市场、未来的预见能力以及客户响应能力。特性3-协同性：横纵集成，高效协同。工业企业在数字化生产和运营过程中将内外部信息通过各种渠道进行相互传递、流动和集成共享，从而形成跨所有生态伙伴和客户触点的供应链整特性4-精准性：精准模拟，数字推演。工业数字孪生平台是在对物理系统进行数字化精确建模和状态信息实时传感基础上，建立传感数据与数字化模型的连接映射，使得数字化模型能够实时、真实反映物理系统在现实世界的行为，并通过人工智能算法实现对系统当前状态的精确分特性5-敏捷性：敏捷迭代，降本增效。工业企业为适应市场不断变化的需求而进行的业务创新、快速迭代并交付的能力（如C2M、C2B）。迭代、敏捷、基于云原生、微服务、容器业PaaS已经成为工业企业敏捷开发的热点，这也是企业数字化转型动态性和自我更新特点的来源，体现了数字时代对工业领域不断探索、加速创新的诉求。工业互联网平台体系以外部需求和内部数据双链驱动，构建产品端到端集成链路。全栈划分工厂级、企业级和产业级三个层级，如下图所示：工厂级边缘计算平台（边缘云）：主要定位是工厂/车间的现场计算作业和应用管理，负责工厂内各生产设备、控制系统间的数据集成、预处理、协议转换和应用部署。与此同时，边缘系企业级工业互联网平台（公有云&私有云&混合云主要定位是生产制造、企业运营和业务管理的数据中心和能力中心；基于企业端到端的业务流程牵动数据信息流的集中和流转，再运用历史数据和实时数据反哺业务，是工艺优化、流程优化、运维管理、企业决策的中枢核心。在大型企业内部建设私有云平台，实现企业／工厂内的IT系统集中化建设，并通过标准化的数据集成，对内开展数据分析和运营优化。还可以考虑混合云模式，将部分数据能力及信息系统移植到公共云平台上，便于实现基于互联网的信息共享与服务协作。产业级工业互联网平台（产业云）：主要定位是连接企业与政府、企业与企业之间的通路。面向中小工业企业开展设计协同、供应链协同、制造协同、服务协同等新型即提供SaaS类服务；同时是面向产业的专用工业云服务平台，提供以工业数据分析为基础的专工业软件应用包含了复杂的工艺过程和生产内容，与工业知识有关，紧紧围绕工业发展的主干。基于主干，伴随着人工智能技术在工业领域的全面渗透，逐步形成了“工业业务类APP”和工业互联网体系应用架构，以工业互联网平台为核心，集成传统工业软件，并加持大数据、人工智能、数字孪生等技术，构建了各类新型工业APP。工业互联网平台体系，以云、物联网、大数据、数字孪生等核心技术为能力支撑底座，搭建工业大数据+工业仿真的虚实融合平台。工业互联网平台涉及模型、数据、算法、算力等大量数字化资源，将底层资源、信息模型、应用开发环境等进一步封装成以应用为核心的能力平台，统一调配云边端计算资源、快速构建工业应用、沉淀工业知识和专家经验知识库。以工业互联网平台能力为基础，工业业务类APP覆盖研发、生产、供应、销售、服务全链路产业级工业应用，连接工厂内外以及全产业链用户。相对于传统工业软件，工业APP具有轻量化、定制化、专用化、灵活和复用的特点。用户复用工业APP而被快速赋能，机器复用工业APP而快速优化，工业企业复用工业APP实现对制造资源的优化配置，从而创造和保持竞争优势。工业智能类APP则是通过计算机视觉技术、知识图谱、机器学习以及深度学习算法模型，将工业生产、运营、管理数据进行分析挖掘处理，为工业企业的智能生产、精益运营、服务优工业互联网的技术体系都是围绕行业数字化转型趋势，从传统行业的自身痛点出发，找到传网络化协同、个性化定制、服务化延伸和数字化管理开展技术体系设计。企业从关键设备入手、借助数字化设备、机器人、工业装置的数据、工业知识的封装、复用和信息资产建模，构建自有设备维护提醒、实时故障发现增值服务。软通动力作为企业数字化转型主要依托云、边缘计算、物联网、大数据、人工智能等主流先进技术、结合在数字孪生领域积累的技术能力和产品优势，聚焦虚实融合、仿真推演、智能决策等特点聚焦打造新型工业互联网平台（即数字孪生）提供的共性服务能力。提出以采用数字线程（主线）为总体、数据智能驱动、虚实融合为特色的工业互联网的技术架构。（1）工业物联网。将物联网产生并收集到的数据存储于云端，通过人工智能、大数据进行分析，并赋予其智能化特性，实现真正意义上的万物互联。主要分为：AIoT基础部件（如RFID、传感器、智能摄像头、雷达、机器视觉等）、网络传输（局域网、低功耗广域网、蜂窝无线通信等）、物联平台（设备数据采集平台、数据分发平台、流媒体转换平台等）。（2）边缘计算。边缘计算融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式提供边缘智能服务，运用当今主流的容器技术，形成云边一体化的整体解决方案。主要特性包含万物互联适配性、生产环境适应性、分布式协同性。边缘计算技术满足企业数字化敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全隐私保护等诸多方面需求。一个纽带；而今随着工业企业研、产、管、供、销、服的数字化演进，工业云平台上的数据已经不仅仅是物联数据，而是承载着企业生产链、供应链、价值链的全量信息。通过工业云平台，可以监管贯穿工业生产、供应、销售、服务流程。工业云的本质在于实现工业领域全面互联，分析数据和资源流通，利用前端的数字化互联网技术，形成工业智能化变革，是工业物联网向产业互联网新业态和运行模式演化的重要支撑。随着云原生2.0时代的到来，以应用为中心的云原生软件架构和开发体系逐步进入了工业领目前我国公有云市场有30%左右的软件应用已经部署在容器中，软通动力顺应技术环境和市场趋势，推出Isscloud云原生产品体系将运营、供应、服务等环节，如何充分挖掘工业设计、生产、采购、销售、售后服务等各阶段产生的大数据中所蕴含的潜在知识，以此来优化工业制造流程、升级产业结构，是发展工业互联网的关键。技术层面大数据分析引擎通过批处理加实时处理框架相结合，数据存储类型也从传统的关系型数据库升级到了时序、空间等新型数据库，从而满足多源异构数据的融合处理。软通针对工业特定场景,建立一套数据标准体系和数据质量控制体系，并构建3IM工业信息模型和大数据分析模型，直接用于分析挖掘，将大数据分析的结果合理反馈到工业场景中，真正优化和改善相关流程，为传统工业向智能制造转型升级贡献力量。（5）工业仿真。工业的机理模型构建同时空、不同状态中的某一变化而进行预测的智能高阶服务。仿真引擎主要面向数字孪生平台提供工业仿真服务，主要包括基于事件驱动的流程仿真、基于工业机理模型构建的工艺仿真、基于热力求解器构建的指标评估仿真等；同时提供仿真模型的基本管理、仿真模型求解器灵活选择、仿真模型发布、部署、运行等几大类的工作。（6）数字孪生。工业数字孪生是基于渲染引擎（以图形学为基础构建物理空间的对象精准化映射虚拟对象渲染）将空间（工厂、产线、产品）对象在虚拟世界中映射为孪生对象并进行管控的技术。搭建与业务相结合的数字孪生体系，实现智能虚拟排产、产线推演、产品营销、模拟培训等功能，结合物联技术、空间技术，提供自动建模、模型编译、物联空间数据快速接入、数字孪生图谱自动构建、空间数据与海量物联数据快速匹配、低代码开发、图表组件化的能力。分析、提取、挖掘、服务都是由GIS引擎完成的。GIS引擎可实现空间数据的编译、服务发布、结合图形渲染能力对空间数据的可视化渲染表达这么一个过程。（8）工业标识。数字身份概念的提出，表明在虚拟世界的虚拟对象编码身份构建是必然的趋势。工业标识是基于在数字线程技术驱动下的孪生体全生命周期管控服务的孪生体编码：包含的是标识注册、标识分发、标识解析、标识库的管理等功能。工业互联网的内涵强调使能企业，企业建设工业互联网的过程其实就是基于企业数字化转型的战略需求所做出的工业互联网能力构建和提升的过程。企业可以根据本文前面所描述的工业互联网的总体逻辑架构确定自身在工业互联网逻辑体系中的位置，基于对应的定位来决定具体实施的策略和方法。从能力建设的策略上来讲，我们需要重点关注如何通过工业互联网建设达到企业工业互联网的建设是基于企业数字化转型的总体战略，通过数字技术能力与工业知识相结合，来实现企业高质量的发展。在企业数字化转型中，通常涵盖管理数字化、营销数字化、产品数字化、服务数字化等领域，这些领域的数字化能力的提升将不断驱动企业实现更精细化的经营管理、更丰富的产品和商业模式创新、更全面的营销渠道建设、更优质的服务体验。对工业企业来说，需要通过工业互联网的建设来构建供应链网络协同一体化能力、智能化生产能力、平台化设计能力、产品个性化定制能力、运维服务一体化能力、数字帮助企业真正在数字化浪潮下实现以最低的成本、做最好的产品、提供最优质的服务，完成更科学的管理决策。基于企业数字化战略需求构建工业互联网六大能力，助推工业高质量发展。通过实现快速感知、敏捷响应，从而更好地应对市场的不确定性和从需求、产品到竞争者的快速迭代变化。一是供应链网络协同一体化能力。工业互联网需要实现工业全要素、全产业链、全价值链的全面链接，重新实现人、财、物、技术、知识、资本、数据等产业要素资源的充分流动，原所以对任何一家企业来讲，都需要快速、灵活的融入到整个供应链网络中，协同上下游企业一同形成一体化服务能力，而且这种能力是相互的，不管是上游对下游，还是下游对上游企业都需要更灵活便捷高效的协同。二是智能化生产制造能力。新的消费模式和用户需求使得传統的大规模生产的模多品种、小批量、柔性化的智能化生产能力正成为新的趋势和要求。工业互联网需要融合计算机集成制造系統、精益生产管理、柔性生产制造和制造资源计划管理等能力，将这些管理技术和方法融合起来，形成新的行业机理模型，构建全新的智能制造生产能力，通过工业互联网平台实现知识的共享，形成消费者需求、设计、生产、物流的全闭环。要生产的产品需要更多的创新来满足消费者的需求，企业的创新设计能力就显得尤为重要，改变原来传统的设计模式和理念，联合更多具有创新设计能力的企业和个人，甚至消费者本身，共同为消费者提供更独特的产品设计，需要有平台化的运营思维和运营工具来完成，这些我们都称为平台化设计能力。基于平台化的设计能力，才能实现为用户提供更好产品的需求。四是产品个性化定制能力。未来制造业的发展模式升級为以用户为中心，以用户体验为起点灵活化，使生产组织形式和生产模式发生颠覆性变革，包括生产制造模式、生活方式的变革等。另外机器视觉、传感器等感知技术与AI技术的应用，也将加快个性化能力的构建，推动个性化国内的犀牛智造平台运用云计算、物联网等技术，为工厂装上了“智慧大脑”；工厂内的每块面料都有自己的“身份ID”，设备之间实现互联。从面料裁剪到缝制、出厂……各个环节都有相应的数据可供全链路跟踪。依托这些数据，工厂具备了柔性换产、一键插单、智能排产、快速生产的柔性制造和个性化定制能力，实现了100件起订、7天交互联网平台上转换为行业知识并进行沉淀和共享，将产品设计、供应链协同、智能生产、精准营销、高效运维等能力与经营管理进行高效整合，充分发挥了工业互联网的乘数效益。改变当前碎片化的管理模式，打通信息和管理孤岛，实现从管理的数字化向数字化管理，科学决策迈进。和数据分析，构建一体化的运维服务能力。构建运维服务平台，提供设备健康管理、设备预测性维护、设备能耗管理、远程运维等服务能力，并可基于运维服务要求为整个运维服务提供工单管理和资产管理服务，构建完整闭环管理，全面洞察运维服务全流程各个环节的信息并汇总分析，企业在实施落地工业互联网之前，一定要结合自身的需求特点和企业的数字化战略规划，来确定是否需要开展工业互联网的建设，如果企业战略在工业互联网层面还不清晰，需要先明确了战略方向决策后再开展工业互联网的落地推动工作。在工业企业推进工业互联网的具体操作步骤上，我们建议采用现状调查分析、成熟度评估、工业互联网蓝图设计、工业互联网实施落地设计、项目实施与持续升级这五步来不断迭代完成。第一步是针对企业的当前现状，做好现状调查与分析。在此阶段可以借助外脑的力量，引入具有丰富行业经验和实施服务经验的咨询公司或工业企业数字化转型实施团队来协助企业完成对现状的评估和调查分析工作。通常，我们在做现状的调（1)设备互联情况。结合企业自身的生产情况，充分了解生产设备的连接情况，工业互联网的基础是设备的互联互通，工业设备多种多样，私有协议盛行，设备接入、数据采集互通是一大痛点，急需工业物联网的强力支撑，来实现现场管理层的智能制造执行及数字工厂管理，为上层的工业运营平台提供有效的数据决策依据，实现数字化管理、精细化运营。因此企业车间的设备是否有联网，是企业建设工业互联网的关键。（2)供应链协同情况。供应链上下游的不透明，也是制造业的一大痛点，通过互联网来实现上下游企业生产协同、采购协同、销售协同、供应协同、物流协同等，实现制造业核心价值链的协同和延伸。将原材料供应商、物流服务商、制造企业、销售商、周边服务商、用户在平台实现高效的服务和协同。企业应该充分了解自身的情况，通过对核心价值链和供应链的调研，打造（3)消费者洞察情况。面向消费者的互联网，利用新营销创新服务与用户互联，创建全客户场景的营销，全场景客户价值是围绕客户全场景需求，定义新的产品和服务价值点，实现针对客户需求的敏捷响应与产品的服务化运营。不同类型的企业需要重点关注不同的价值链优化，如企业到市场投放的价值链，企业到售后服务的价值链，企业到第三方的价值链等。（4)产业链协同情况。从产业链的角度和生态的角度考虑互联和协调，若企业处于行业的龙头，或者处于产业链的关键位置，可以从产业链（企业间）的价值链和资源整合，无缝合作，实现产业链整合，重构产业“富生态”，提升区域性工业互联网能力，促进产业发展。以上是从4个主要方向调查企业的现状，从中可以发现企业在内部生产、供应链、价值链、及产业生态上的问题,了解自身建设工业互联网的现状。第二步是针对企业的数字化现状/工业互联网现状进行充分的在评估时可基于两个维度来看，一方面是基于业内专业机构发布的成熟度评估模型，例如可参考工业互联网产业联盟（ALL）发布的《工业互联网成熟度评估白皮书1.0》；另一方面可结合外脑咨询机构在对行业同类型企业进行对比分析给出的成熟度对标结果。通过两者结合来综合判不同类型的企业评估体系的设定都不太一样，通用的面向离散型和流程型制造企业，在构建评估体系设定的时候也有一些差异，需要着重考虑两者不同的行业特性。在互联互通环节，离散行业生产现场设备中机床、机器人、传感器等占主导，而流程行业中以工艺设备、阀门、仪器仪表设备等占主导。在综合集成环节，离散和流程行业除具备现场层、车间层、企业层纵向集成等共同特性外，离散行业对产品设计研发系统建设与集成有较高的要求，而流程行业侧重于工艺设计、能源安全管理等方面。在数据分析利用环节，离散行业基于大数据进行新业务和新模式创新评估模型一般包含数据分析利用、综合集成、互联互通三大核心要素，通过现阶段发展所需具备的关键能力进行深入研究，本着化繁为简、去粗取精、求同存异的原则，模型提取了13个关键能力，其中面向离散行业的有11个，面向流程行业的有10个。企业可根据自身数字化水平针对每个能力模型，建议可以采用1-5个等级来区分，如果当前能力模型的颗粒度不够，还可以在每个等级里面再设定所包含的对应能力子项目，根据子项目积分叠加来判定整个能力以互联互通核心要素下的智能设备联网能力评定为例。智能设备联网是指生产现场的生产设备、产线和工艺装置、工业机器人、传感设备等数字化物理实体通过标准通信接口、协议转换等方式将数据上传至车间层、企业层管理系统或监控系统。在最终评估的时候可以按照能力项和综合等级来评分，确定企业在此能力范围的成熟度，综合多项能力评估可以形成企业成熟度综合模型。第三步是开展工业互联网的蓝图设计。针对不同的企业，一定要基于企业发展的战略目标和企业当前的现状，从短期和长期来设计总体的蓝图，工业互联网建设是一个长期、持续的过程，而且随着企业的发展会不断发生变化，整个蓝图设计一定要考虑好能不断适应未来不断发展变化的要求。工业互联网的蓝图设计应包含网络、平台、安全工业互联网三大功能体系，在整个设计中都需要考虑到。从业务层面着重考虑工业互联网平台设计，包括边缘侧、IaaS层、平台层即工业PaaS层，应用层即工业SaaS层。从能力建设层面进行拆分，将六大能力与具体的业务应用场第四步是针对蓝图设计不同阶段项目实施落地的分解。开展项目实施，项目的实施可采用内部自建，也可采用外部供应商的策略。通常内部自建对企业自身人才的要求会有较高的要求，需要企业具有多维度的数字技术人才和管理人才。如选用外部供应商一定要找选择业内技术能力全面、行业经验丰富的合作伙伴，保证项目交付的可靠性第五步是项目的验收、维护、升级迭代。无论是企业数字化转型还是工业互联网的建设路径都不是一蹴而就的，不能采用传统的IT信息化系统建设模式，认为简单上马一个项目或系统就大功告成；而是需要持续不断地围绕蓝图设计，结合新的需求变化，进行持续的迭代升级，包含新技术的应用与服务能力的不断提升，最终才有可能建设成满足企业和产业发展的具有核心价值的工业互联平台。3.企业建设工业互联网的建议不同的工业企业对于工业互联网能力的要求有很大的差别。中小企业由于受资金、人才等的限制，不可能按照完整的模式来构建整个工业互联网。针对此类企业，建设工业互联网的路径通常包含三点：一是由“一把手”牵头，加强对工业互联网概念的认知，明确工业互联网对企业的价值和意义，设立工业互联网能力发展的责任人和组织。二是根据企业发展战略，评估企业当前的数字化转型阶段，针对企业的实际情况来确定企业短、中、长期要实现的目标，并据此制定企业工业互联网发展和实施规划，明确哪些能力需要自建，哪些需要外采。三是根据发展与实施规在选择供应商层面，中小型企业可以根据自身的行业特点和面临的问题，选择有成熟SaaS服务或有成熟解决方案的技术产品厂商，通过产品+定制化开发快速满足企业的需求。例如，线下作业的生产企业可侧重以MES为主打产品的工业互联网平台。虽然中小型企业与具有成熟产品的供应商合作具备上线快、投资少的优势，但是如果企业有特殊需求和个性化需求，成熟产品供应商的服务不一定能满足企业需要。在数字化转型方面也都具有非常丰富的经验与认知，这类行业龙头企业通过自身的成功实践一方面来满足自身数字化和智能化能力建设要求，同时通过能力外溢来带动整个产业的升级发展，对整个产业链具有领导价值和示范效应。针对此类企业工业互联网的建设主要从两个方面入手来推动：一是确定企业数字化转型下赋予工业互联网板块的战略目标，基于此目标确定工业互联网平台的战略路线图，制定长期的发展规划，以KPI目标来牵引，以OKR目标来保障整个数字化转型的成功。二是要大胆应用和推广新技术，将新技术与产品创新、生产制造、数字营销、智能运大型企业在建设工业互联网时需要选择有充分的行业经验和整体解决方案能力的服务厂商，包括具备解决方案咨询、总体蓝图规划、平台实施能力的综合型厂商。大型企业选择有行业经验的厂商，可以充分利用厂商的行业经验，量身定制适合企业长远发展的解决方案，并且该类厂商具备大型平台的实施经验，是工业互联网平台按需保按质按时上线的有效保障。某大型央企发电企业是上市公司和常规能源发电业务的整合平台，所属运营企业及在建项目风电、光伏发电及煤炭等领域，公司以为社会赋能，为经济助力为宗旨，创建具有全球竞争力的世界一流示范企业为目标，扎实实施“一个目标、三型五化、七个一流”发展战略，锚定打造集团公司“常规电力能源转型排头兵、新能源发展主力军、世界一流企业建设主动应变，攻坚克难，大力推进新能源发展和创新型企业建设，深化改革创新，积极转变发展方式，不断加快结构调整和企业转型步伐，形成了突出发电业务，煤炭、金融等相关产业多元发展的模式。企业提出以对标管理和精细化管理为手段，着力加强安全环保，深化挖潜提效，推进结基于上述背景，企业启动了生产经营管控系统项目，该系统依托分布式信息网络架构，以九发展、管理现状，最终实现数据的深度挖掘和专家会诊，为了更好的适应外部竞争和内部环境的跨业务部门和机构管理：在发电领域，生产经营管控作为企业管控体系的重要组成，它以生产运行（生产、燃料、环保）和经营管理（营销、财务）为业务主线和监管重点，上级单位通过建立组织、责权、流程和平台，可及时掌握本公司和下级单位的生产状况和运营风险，然后为下级单位提供辅助分析与战略指导。它具备横向跨越多个业务部门纵向跨越多个机构的特点。以信息技术为载体的业务信息融合与监控：发电企业生产经营管控系统基于各个业务信息通过信息化手段及时反映企业生产运营过程中核心KPI指标完成的进度、质量，及时发现和预警生产经营风险，实现由事后到事中管理，由结果分析到过程的监控。环保、风险）管控体系，加强本部和基层单位生产和经营风险管理，以发电领域“量本利”模型为基础进行预测分析，通过量化的指标对风险进行评估，整合外部和内部核心指标数据，通过内外部核心数据对标功能，提升全公司生产运营风险管控能力，提升本企业精细化管理水平。生产经营管控系统是发电企业开展智慧企业应用的前期基础性工作，为未来公司开展相关业务打下了坚实的基础，系统实现了集团和下属单位生产经营关键指标的监控，集中监视各厂站和重要机组生产运行、环保排放的总体情况，以及对主要的生产实时参数进行监控、趋势分析、异常报警。通过事故回放，对事故期间的指标情况进行实时分析和历史追溯，为制定处理措施和方案提供数据支撑，指导各厂站提高安全生产运营水平，提升了企业生产运营风险管控能力和精细数据源/数据采集交换。数据源是企业级数据仓库系统的基础和数据源泉。通过数据采集交换平台将结构化的各种业务数据、各类文档数据以及企业锅炉、气机、脱硫、脱硝、除尘、电器等设备的生产实时数据采集到企业数据中心。数据挖掘工具、电气图工具等进行生产经营管控系统的开发应用。核心指标监控，实现锅炉、汽机、脱硫、脱硝、除尘，电气设备等系统的实时数据采集汇总，并完成可视化展现，报警信息和重大隐患信息的推送展示以及工业视频的接入集成。通过燃料相关指标对电厂生产情况进行监控，工业视频的接入集成可随时掌握厂区内生产情况，结合实时监测机组生产流程、汽机、锅炉、电器设备等设备的状态，提早发现问题解决问题。电厂—生产流程图。生产流程图直观展示出机组发电流程，结合实时数据对生产流程每个环节的电器设备的运行状态参数，进行实时监控、趋势分析、异常报警等。集团生产概况机组生产总览图利润”依存关系分析的简称，是运营管控重要组成。本量利分析方法是在成本性态分析和变动成本法的基础上发展起来的，主要研究成本、销售数量、价格和利润之间数量关系方法，它是企业进行预测、决策、计划和控制等经营活动的重要工具。以及财务绩效指标（单位变动成本、单位固定成本、单位边际利润等）完成情况。生产运营管控系统的实施效果具体表现为以下三个方面：实现对企业内部多种能源业务之间的全过程管控优化。实现工业化与信息化优化协调匹配的第一步必然是全面掌控企业各类业务的生产运营情况，该生产运营系统能够显示该地区的各类型电源装机、利用小时及该电厂的利用小时、售电均价，通过多种形式展示该电厂的生产运营情况，并且深入分析发电生产全过程的运营情况。实现多种类能源产、供、销相互整合与集成优化管控。煤炭是发电生产的重要一次能源，火电与其他可再生能源之间的互补协调是实现资源优化配为保证系统安全稳定运行，必须实现对系统的在线实时安全监控与管理，该生产运营系统能够对煤炭燃料使用情况、供热生产、可再生能源与火电的协同等内容进行实时管理、优化调控，基本达到了两化融合、集成优化的目标。水泥制造是典型的流程型工业，工艺生产流程可以简单归纳为“两磨一烧”，其工艺涵盖了从矿山原材料开采到水泥粉磨成品的主要过程。当前水泥行业和其他流程工业一样，在今后十年将面临着市场和能源、清洁生产和环境保护、高效和规范、负责和协调的挑战。水泥作为制造业最为基础的原料之一，从采矿到制造过程作业流程复杂、管理运行设备众多，因此安全生产监管最为关键，水泥厂针对水泥生产过程中提出的是监管，要做到的是建立集中式、统一、有效、及时的DT运营监管体系，尤其针对的是危险的作业环节。软通动力团队依托iSSMeta底座能力在符合水泥监管的标准下构建的面向水泥整体的生产流水线DT。采用数字孪生技术+虚拟仿真模拟技术解决核心安全生产监管问题。软通动力提出面向工厂的DT远程监管服务模式，是作为水泥企业践行数字化转型、低碳节能，提高企业核心竞争力的有力举措。在创造巨大社会经济效益的同时，水泥行业也面临着诸多挑战：“双碳”工作的持续推进，将促使水泥行业全面进入低碳绿色的高质量发展阶段，促进产业升级改造，推动行业节能降碳，低效水泥产能的退出，将必然促进水泥企业产业链延伸，推进行业协同处置、智能化和布局新能源，同时，也必然将推高水泥企业综合成本。加工设施不完善、加工标准不统一、深加工技术不强等原因导致材料利用率低。数字化程度不高，加工过程对工艺优化、产线产能等数字化改造能力有限，信息化能力低，导致工艺流中大型水泥集团总分公司规模庞大广泛分布在全国甚至海外，形成统一管理也是一大挑战。主要包括信息与数据壁垒障碍，人力资源能力难以实现跨企业管理。为了解决以上痛点问题，在水泥制造过程中，尽管某大型水泥厂具有智能化水平较高、物联感知基础设施完备的优势，但是集团级公司产业结构复杂、数字化建设方面不够集中，因此时常造成管理成本过高、生产效率有待提升。针对痛点问题，并从企业角度出发考虑，其核心需求主管理方面：为了解决工厂在各个产线和总分公司管理信息交互问题，数字化管理及决策需要集中化、标准化和高效化。按照集团级、公司级、工厂级、产线级、设备级进行统一、标准的生产方面：水泥厂工艺流程往往繁多复杂易导致生产过程中操作失误，因此需要构建统一、标准的数字化工艺过程，其中包括含矿山、堆场、原料磨、煤磨、窑、余热发电、SCR、SNCR、湿法脱硫、生物质燃料、协同处置、水泥磨等数字化工艺流程过程。目的是为构建标准其中包括水泥产品出库入库运输数据监管，水泥产品包装溯源数据管理，水泥成品库存储条件、安全条件数据监控，运输流程渠道状态实时监控等过程。目的是为构建标准化的全生命周期运输业事故等危险，因此需要构建数字化、标准化的安全仿真流程，其中包括水泥生产过程中，厂区设备安全布局模拟、生产数据仿真演练等过程，目的是在理论层面进行模拟仿真进行实时推演应基于软通动力iSSMeta底座能力，某大型水泥采用DT+MR+模拟仿真技术能力，依托构建DT驱动的矿山、堆场、原料磨、煤磨、窑、水泥磨等场景与余热发电、SCR、SNCR、湿法脱硫、生物质燃料等技术的协同处置和应急调度，为总部及各子公司提供及时、直观、高效率的数字孪生驱动监管服务平台、设备虚拟远程调试及验证、设备远程运维、模拟远程培训、事件调度监控等服务。多级全程化数字孪生方案做到了对痛点问题中管理方面和运输方面的有效优化；虚拟设备生产监管与运维和生产工艺优化方案则致力于生产方面中的生产管理和工艺指导等；事件调度监控着眼于理论和实践方面相关的安全防控问题。为了实现以上方案，企业级数字孪生在工厂全生命周期中结合前沿和颠覆性技术发挥重要价值。其关键核心技术以及其应用层面可以被总结和归纳为以下三类：智能建模与匹配实现全周期监控：数字化建模技术是将物理实物用数字信息表征的过程，是创建可视化运维平台的展示基础。构建完美映射物理工厂的数字场景是数字化建模技术的目标和方向，通过对数字场景的分析和模拟，实现管理和预测物理工厂。可通过运行数据和三维设备模型特效表现设备的带电状态；可通过测点数据和容器设备液体特效，直观看到容器内部液位；通过有限元网格等方式展示设备应力、温度、位移等多物理场；通过火焰、烟雾、路径、人员动画等特效可用于应急演练；通过烟气特效、阀门开断状态特效，可展示工艺流程状态；通过工厂运行数据与三维的结合，可展示工厂全景运行状态和指标等等。为监控应用层面提供了方便精准高并发仿真模拟打造工艺协同：针对整个工厂数字孪生虚拟环境中，实现设备、产线的安全监控。结合生产工艺通过有限元、CAE等实现产线工艺参数模拟、数值模拟、粒子环境模拟、孪生体动态模拟技术，完成对矿山、堆场、原料磨、煤磨、窑，水泥磨等场景与余热发电、SCR、SNCR、湿法脱硫、生物质燃料等设备及生产工艺实现智能调动与协同。为工艺优化应用智能分析管理成就全局优化:以全生命周期管理为底座，对生产过程中的数据，质量监管中的数据，设备检测中的数据进行多元化的加工、清洗、分析。根据智能化分析应用场景下的目标方案，结合大数据分析技术，人工智能学习技术和统计分析学习技术，将企业经营中的内部要素（人、机、法、环、料等）与外部环境要素（政策、市场、产业链上下游）等动态数据进行刻画。对内通过AI模型实现精细化管理，对外通过数据驱动业务运营重构和优化，帮助企业实现降本增效。为全周期管理以及管理优化提供决策支持。该应用方案可以应用在传统大型水泥制造企业中，基于生产流水线的流程化结构，结合数字孪生技术和虚拟仿真模拟，有效解决数据互通，设备智能化运维和生产管理中存在的问题。打破多地域数据采集与不同系统之间的数据壁垒。随着国家在传统行业紧抓绿色工厂和双碳战略，在水泥行业，特别是其中的头部企业，水泥产线的生产自动化、生产监管、环保监管等方面的数字化水平持续提高。但集团化企业出现新痛点——各水泥分厂信息化系统烟囱林立，各个生产板块数据相互分离；同时集团平台也无法掌握各水泥分厂生产情况，实现数据的汇聚和利效互联互通，为进一步挖掘集团生产数据的价值提供了坚实基础。实现了远程智能监管与运维。方案建立了集团统一生产监管的系统，改进和完善了对各生产过程的实时远程管理与监控，同时增强了集团平台专家团队对各水泥分厂的技术支撑能力。实现了应用集团专家资源对生产线技改和设备故障维修的远程指导能力，在疫情防控背景下，集团技术支持差旅费用减少30%，回转窑平均连续安全生产时间提高过程管控水平。数字孪生方案可以将人工生产经验量化和记录，从而转化为工业知识并被数字工厂学习，可以实现预热塔分解炉温度精确控制、入窑生料和煤粉配比等参数优化，提升单位熟料生产用时并降低单位熟料生产用电。根据近期统计结果来看，对比数字孪生化之前的能耗情况，只基于工艺参数上的优化所实现单位时间产能提升为1.1%，生产单位熟料总建立了一套集团统一生产监管系统，改进和完善了对各水泥工厂的实时管理与监控，同时增强了对能源消耗和碳排放的精细化监测管理能力。基于集团统一的指标管理体系，构建了经营层、管理层、操作层多层次多角度的数字孪生监管和指标分析体系，指导水泥工厂对生产经营指标的分析工作。通过实时、在线对标管理，客观统计分析生产、经营指标现状，预测发展趋势，查找存在的问题；对指标存在差距较大的重点产线进行有效监督、分析、整改并评估指导；通过生产经营指标的不断改善，提高了水泥工厂的建立融合集团标准、业务逻辑、现场运行经验的知识库体系，集团专家团队可以非常方便地通过视频会议对各水泥工厂进行远程诊断、指导、协调现场生产管理。国家发改委发布《高耗能行业重点领域节能降碳改造升级实施指南》《水泥行业节能降碳改造升级实施制指南》，要求推广节能技术应用，加强清洁能源原燃料替代，合理降低单位水泥熟料用量，合理压减水泥工厂排放。到2025年，水泥行业能效标杆水平以上的熟料产能比例达到30%，能效基准水平以下熟料产能基本清零，行业节能降碳效果显著，绿色低碳发展能力大幅增强。在政策推动下，提质降碳成为水泥行业企业一致诉求。通过数字孪生技术形成多场景多层次的综合解决方案，以头部企业为带动，通过工业互联网为手段，以行业共性服务为模式，进一步某大型汽车企业是东风汽车集团有限公司（以下简称“东风公司”）与法国PSA集团（以下简称“PSA集团”）合资兴建的乘用车生产经营企业，总部位于武汉经济技术开发区，分别在武汉、襄阳、成都建有工厂；同时在武汉和北京设立四家子公司。经营范围涵盖整车、零部件制造及销售，汽车金融、进出口、二手车、品牌连锁维修服务等业务。公司具有国内先进的冲压、焊装、涂装、总装及发动机、车桥、变速箱生产工艺，全部工装设备达到国际先进水平。服务和运营四个维度做出全方位的思考与提升：产品更中国，营销更精准，服务更信赖，运营更高频互动少；平台系统割裂严重，难以建立客户圈层营销等难题，希望通过资源整合，实现多触点无缝互动，提供全生命周期客户服务，培养和提高客户品牌忠诚度。该项目涵盖客户从兴趣、意向、购买、用车服务到再购、转介绍裂变整个旅程，将线上线下服务通过超级APP、小程序、公众号、官网、官微、车机以及线下车展、4S店等提供给客户，本项目希望通过调研和需求分析，洞察其双品牌发展现状，完善新零售商业模式、品牌营销等方面的创新与突破发展，并将方案分阶段付诸实施。身处新能源与智能汽车双重浪潮的行业变革下，面临竞争日趋激烈的汽车市场，通过新零售汽车营销的方式直接为消费者提供服务，提升消费者体验并助力销售收入提升迫在眉睫：亟需解决用户圈层难突破问题：客户分散，活跃度低、高频互动少；现有渠道服务能力、服务模式相对较传统，各个业务平台系统割裂严重，数据没有打通，难以形成合力实现用户圈层的突破；客户洞察和全生命周期管理不足，缺乏分层分级运营，导致头部客户无渠道发声，忠诚亟需解决品牌效应低下问题：客户知“法系”而感受不到“法系”调性，对外推广未建立鲜明的品牌法式标签和提供“法式体验”；中国消费者不了解品牌的历史和过去的成就，品牌形象和传播力度较弱；借势营销不足，未有效与法系的时尚品味、精湛设计等法系强大的原生优势亟需解决经销商销售乏力问题：2015年曾达到销量巅峰，但因坚持追求单车利润，导致