电子制造业数字化转型发展分析汇报方案两篇文档

电子制造业数字化转型发展分析分析定义和分析方法分析范畴本报告分析对象是电子制造业”，包含通讯设备、家电等消费类电子设备制造企业。本报告分析内容中国家和区域主要包括中国市场。分析方法内容中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈，以及易观分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。内容中运用Analysys易观的产业分析模型，并结合市场分析、行业分析和厂商分析，能够反映当前市场现状，趋势和规律，以及厂商的发展现状。分析定义定义2数字化：企业经营转向以用户数据为核心驱动力，从单向到多维，从封闭到开放。电子制造业数字化：企业利用信息技术实现管理规划、生产设计、营销、运营、用户服务实现数字化。目录CONTENTS数字化浪潮重构电子制造业价值01电子制造业信息化向数字化发展电子制造业制造商数字化转型分析0203电子制造业数字化发展趋势043PART

1数字化浪潮重构电子制造业价值4电子制造业数字化发展环境发展环境政策环境十九大报告提出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领等领域培育新增长点、形成新动能；《中国制造2025”》《智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）》、《中国机器人产业发展规划》等多项规划、政策文件，由此在政策上为电子制造业精细化、专业化发展提供了大力支持，逐渐成为各地、各制造企业争相抢占的行业领域。社会环境中国已成为全球前三大电子信息产品制造国，随着经济发展中国也已成为电子产品消费大国；互联网原居民80、90后成为主体消费人群，电子产品消费趋向智能化、高端化，用户消费习惯更趋向高质量、高服务的优质产品；随着“中国制造+互联网”深入推进，若干国家级制造业创新平台和智能制造示范项目推进，强化产业技术支撑能力，深化互联网、大数据、人工智能与制造业的深度融合和发展。经济环境随着人口红利的消失，中国制造业的成本优势转变为压力，倒逼产业转型升级；2018年规模以上电子信息制造业收入（含软件业）超16万亿元。一方面传统规模优势继续保持，手机、计算机和彩电产量稳居全球第一；另一方面，主要行业和产品的高端化、智能化发展成果显著，智能手机、智能电视市场渗透率超过80%，智能可穿戴设备、智能家居产品、虚拟现实设备等新兴产品种类不断丰富。技术环境大数据、云计算、物联网、移动互联网等新一代技术的发展和应用，帮助制造业获得更精准的数据洞察，并以此为核心驱动，改造整个研发、生产、销售、用户服务等环节，基于数据贯穿全流程的协同参与，具备智能分析和自我优化能力。中国政府组织实施了制造业信息化工程专项，推动设计数字化、制造装备数字化、生产过程数字化、管理数字化和企业数字化，数字化制造技术得到大量应用。但由于信息资源开发利用不足，数字红利尚未得到充分释放。5中国数字经济快速发展，研发投入加大推动制造业数字化发展2017年中国制造业企业信息化水平数据成为数字经济的关键要素，推动中国数字经济从量变到质变发展，制造业数字化快速发展据预测，中国到2020年数据总量将超8000EB，讲占据全球总量44ZB

（1ZB=1万亿GB）的18%，届时将成为世界第一数据资源大国；中国数字经济规模不断增长，2018年已达31.3万亿元；占GDP比重也逐年增加，2018年已达34.8%。数字经济发展推动制造业产业升级，中国数字化占GDP比重逐年增加，社会研发经费投入不断加大，2016年投入是2014年投入的1.16倍，2018年是2016年的1.27倍，其中，制造业是技术创新投入的主战场，使得制造业数字化得到快速发展。数据来源：国家统计局

公开数据•易观整理单位：亿元人民币单位：万亿元人民币1.27倍1.16倍2.88倍6新一轮信息产业变革及产业互联网发展，驱动电子制造业转型升级云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技术快速演进，硬件、软件、服务等核心技术体系加速重构，引发电子信息产业新一轮变革。单点技术和单一产品的创新正加速向多技术融合互动的系统化、集成化创新转变，创新周期大幅缩短；大规模个性化定制、网络化协同制造等信息经济新模式快速涌现，驱动产业转型升级。产业互联网作为新一代信息技术与实体产业深度融合的新兴产物，推动互联网由消费领域向生产领域拓展，面向生产制造全过程、全产业链、产品全生命周期的信息交互和集成协作；从整个产业链的资源整合和价值链优化，降低整个产业的运营成本，提高运营质量与效率，对实体经济发展产生全方位、深层次、革命性的影响。工业4.0智能化数字化数字工厂数字化管理大数据云计算AI物联网AR/VR新一代技术的快速演讲，引发电子制造产业新一轮变革自动化数字化智能制造人机协作/机器人应用自动化控制系统PC控制技术传感器技术云计算大数据物联网数字孪生技术MBD技术AIMESCPS全流程端到端集成7资本和技术驱动，电子制造业全产业链升级电子制造业行业整体数字经济发展起点较高，在生产环节实现信息化的企业占比接近70%，其中，数字化研发设计工具普及率和关键工序数控化较高，超过全国整体水平（44.8%、46.4%），但在产业协同、用户服务环节数字化程度和应用程度较低，仍属单点试验和局部数字化阶段，未来空间巨大。《智能制造发展规划（2016-2020）》提出到2020年，制造业重点领域企业数字化研发设计工具普及率超过

70％，关键工序数控化率超过

50％，数字化车间／智能工厂普及率超过

20％。中国电子产业在具备劳动力优势和国家资金大力支持的前提下，供应链的完善、技术和人才的发展等将带来全要素生产力的提高，已经由最初的劳动力成本优势，逐渐升级在成本、资金、供应链、技术和人才等方面技术能力，形成全产业链的优势。2020年制造业重点企业数字化目标数字化研发设计工具普及率超过

70％关键工序数控化率超过

50％数字化车间／智能工厂普及率超过

20％数据来源：中国信息化百人会•易观整理数据来源：公开数据•易观整理8数字化推动制造业整体升级换代，释放新动能数字化转型激发制造业发展新动能产业升级：数字化重新发现电子制造业价值制造业数字化转型将重构全球制造业劳动分工和价值体系；新一代信息网络技术的全方位渗透与融合，创新生产方式、组织方式、商业模式、价值链分布和竞争战略。技术革新：基于数据实现研发持续创新能力制造业数字化成产业升级的突破口，推动产品设计、制造等全过程数字化，创新新的数字化产品及服务；企业技术从无到有、从弱到强，实现产品设计、研发创新、生产运输、销售服务等流程优化和持续更新，提升效率，实现数字化创新价值。市场赋能：数字化助力企业发现新机会客户体验优劣决定企业生命力，数字化和云平台等工具的应用，帮助企业更敏捷地抓住并满足客户体验和个性化需求，赋予企业与客户持续交互的能力，提升价值创造能力；精准的消费者大数据分析，精准营销触达更多元、更细分的用户群体，针对性进行产品开发和运营；线上线下融合打破时间和空间限制，促进市场一体化发展。电子制造业被视为最复杂的行业领域，产业链条长而复杂产能集中过剩矛盾凸显，成本问题日益突出；电子产品功能日益复杂，产品供给不能完全适应消费需求；数字经济时代，行业界限模糊，跨界竞争加剧；新技术新模式新形态新要求，生产制造企业对数字化转型需求的把握更难，解决方案落地决策难；产业向中高端迈进受到发达国家“再工业化”和新兴经济体“分流”的两头挤压，制造业转型升级的难度正在加大9©

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2电子制造业信息化向数字化发展10数字化是电子制造业从信息化向智能化发展的必经之路1990S：引入ERP系统2000S:以计算机为代表的ICT技术2010S：以互联网为代表的ICT技术互联网、电子商务、移动互联网发展驱动工业与互联网逐渐融合设备机械化初步自动化单机数控数控机床自动化计算机辅助制造与工程、设计仍处于单点自动化5G、CPS、RPA等的应用产业互联网智能工厂、柔性生产、智能制造用户驱动生产的需求时代：产品智能化、装备智能化、生产方式智能化、管理和服务智能化信息化 数字化 智能化2015：大数据元年2017：数字经济云计算、物联网、AI3D打印、孪生数字以数据要素驱动，向个性化定制转型重点突破试点：数字化工厂1980s-1990s1990s-2010s2015s-2025s2025s~20世纪八九十年代，数字控制等技术在生产制、设计等环节应用，初步实现设备机械化和生产自动化，但仍处于单点自动化阶段；20世纪90年代MRP、ERP等系统引入国内制造业，最先应用于物料管理、财务管理，而随着电子商务、移动互联网、云计算、大数据等技术融入工业制造应用，信息系统向MES集成、到CRM、SCM、PDM等系统应用，实现向生产信息化、管理信息化发展；电子制造业信息化建设和应用，沉淀和积累海量的数据，数据成为核心投入要素，加快制造业企业从流程驱动升级为数据驱动赋能。5G、CPS系统、工业物联网的应用，进一步改变传统价值链模式，转向以用户价值需求出发、柔性化定制生产的智能制造时代。11数字化是制造业信息化发展新阶段人、机、物互联：产业协同效率升级打破行业界限，跨界竞争产业变革从管理到产品、流程的革新：决策模式创新、业务流程创新、产品服务创新技术创新从产品为中心转变为以用户为中心：从规模制造到按需定制化，形成关注用户体验，以用户为连接的新制造业务模式业务模式变化制造业数字化调优、提效制造业信息化制造业智能化技术基础个性化应用和服务增益、创收协同、跨界12数字化时代，电子制造业产业边界模糊，跨界竞争压力加剧近三十年来，电子制造产业经过了家电、PC、移动终端引领的多轮创新热潮，随着信息技术发展，逐渐走向人工智能、物联网为主导的智能硬件时代，产业创新压力自上而下，从生产到供应链协同服务消费；云、AI等技术应用，工业4.0、智能制造等推动，迎来制造业数字化时代（DT），人、机、物互联，数据成关键，创新关注消费者体验。人、机、物互联，数据成为关键要素；消费者更注重产品品质和服务体验；电子制造业的竞争不仅来自内部的生产和研发压力，更有来自下游品牌商及跨界的竞争压力；用户数据的掌握成关键，通过用户连接、用户在线，用户行为数字化，具备定义用户需求的能力。IT时代电子制造业创新压力自上而下DT时代，电子制造业创新压力来自跨界或下游品牌商平台赋能用户在线管控力增强投入加强终端厂商供应链企业消费电子创新新博弈话语权主动创新产能追加IT时代，技术手段推动制造业规模化发展爆发；供应商协同受关注，企业倾向于建立供应商协同平台，通过供应链协同服务消费；云端生态体系出现，推动产业链内外、线上线下资源整合。13电子制造业信息化逐渐向全流程渗透，产销消协同升级生产流通消费工业设备接入01知识图谱固化和再造02重构行业应用生态03物联网、传感器等技术的创新应用，可以实现制造企业里各类老旧或新增的工业设备数据可以快速接入云端，在互联网平台综合集成，促进设备互联、互通，为产业协同及创新应用提供基础。信息化以快销存、ERP系统等为代表，将企业数据进行有效的集中输入并形成报表，用于企业指导运营；数字化基于信息化渗透到企业全流程，通过大数据平台连接把数字化应用场景引入，包括供应链、财务、生产、运营等，实现业务与服务的流程转换和协同。制造业和电子信息、互联网的深度融合，促进平台综合集成和服务业态创新，让个性化定制、用户参与、即时生产、网络制造、远程监测、在线维护等新制造和新服务模式成为可能，重构行业新的应用生态。随着信息化渗透，以人工智能、大数据、云计算为新型基础设施的发展，制造业通过传感器、软件等实现企业互联，打通从生产制造到消费服务的价值链，加快推动制造业本身的智能制造和转型提升，加快驱动产业链上下游企业融合、产业协同发展；以数据流通连接，整合研发设计、生产制造、仓储物流、经营销售等各个领域资源，促进了产业生态圈各方供需对接，倒逼企业在研发设计、生产制造、仓储物流、经营销售等升级改造，加快数字化推进步伐，构建个性化定制的新制造和新服务模式。14管理领域的数字化水平最低，是目前企业数字化的短板：企业注重单体设备的自动化率，系统规划不足制约数字化建设；数据分布较为分散，难以获得产品全生命周期的系统性数据，以及统一的数据标准的形成；短期内在组织内全面推进数字化转型，投入大难度大；数据成为关键要素，管理抓手发生改变，缺决策标准。管理数字化是制造业短板，企业重视从战略层面推动数字化转型数字化管理好处数字化管理新难题数字化所带来的优势：管理可视化、管理精度提升资源协同、成本下降业务反馈更客观为营销提供有力依据大数据驱动的智能预测电子制造业数字化转型，先行企业整体规划，重点突破123转型已成共识，多数企业尤其大型企业已确立数字化战略并作为组织核心战略；从单点效率转向从战略、产品设计、运营模式变化全面考虑，储备以数据为核心的洞察能力和面向未来的决策能力。战略统筹技术选择数字化转型，以数据驱动研发生产，以自下而上的模式推进；企业着重结合信息化基础，选择采用合适技术而非盲目追求尖端技术。试点突破大型制造业选择相应环节如业务流程或服务应用等先试点，重点突破；选择指标分阶段进行效果评估，再迭代推进。15电子制造业重视创新能力，持续加大研发投入，向云管端推进80%，近八成的集成电路芯片依赖于进口高端芯片甚至超九成电子制造加大技术及研发投入，向“云、管、端”演进，推进生产、研发到运营管理的数字化及应用21.5%制造业走上云端运营管理类系统研发设计类生产控制类企业上云将制造业管理重心转移线上，是制造业进一步数字化、与互联网产业融合发展的关键；基于云平台的智能工厂整体解决方案：云工厂、数字工厂企业资源计划（ERP）客户管理系统（CRM）质量管理系统（QM）供应链管理系统（SCM）计算机辅助设计（CAX）产品数据管理系统（PDM）产品生命周期管理系统（PLM）高级计划与排程系统（APS）生产制造执行系统（MES）数据采集与监视控制系统（SCADA）数据来源：国家统计局•易观整理2018年，电子设备制造业投资增速数据来源：国家统计局•观整理2017年2018年16电子制造业通过数字化平台连接企业和用户，促进新生态体系电子制造业领先企业在探索数字化转型积累一定经验，基于信息化基础，正转向以数据为核心，通过数字化平台的数据能力，连接企业和用户，从应用端创新服务模式，在生产制造端改变生产制造模式；基于数据为核心要素，将加快推动价值链所有的流程从物理形态进入到数字形态，通过大数据云平台汇聚各类产业资源，数据互通，提供供需对接、智能工厂改造、资源共享、运营及管理可视化、自动化和智能化等应用，提高企业的效率。如：海尔搭建COSMOPlat平台，重塑产业价值链和生态链，赋能企业、用户、资源方，构建共创共赢的制造业新生态体系。用户以用户为中心，驱动企业整个商业模式的变革：基于数据连接，用户的需求、使用反馈能实时回到企划、供应链采购、制造、物流阶段，改变制造模式，从大规模制造转向个性化定制的新制造模式、注重打造用户高质量互动体验的个性化服务。大数据平台通过大数据平台连接企业和用户，面向用户个性化定制模式打造解决方案企业从过去以ERP为中心的内部化信息系统，转向以数据为核心，通过数据连接企业业务环节，对企业现有的所有流程进行改造，对业务模式进行变革，制造者可以是个性化产品或服务提供者，甚至是数据经营者，在不同阶段做不同选择。17领先电子制造业通过大数据分析能力，变革流程和模式工业物联网、AI、3D打印、VR、数字孪生等新兴技术帮助制造商更快地响应市场变化，从客户或者用户端了解产品的真正价值，通过快速收集到所需的数据，从而将时间放在决策上，并基于AI、大数据驱动需求预测，从而更快地抓住市场的机会。更快速的决策响应新兴技术推动生产制造的数字化转型，制造商正尝试利用新的技术来提升生产水平，将物联网、工业机器人、3D打印等技术应用到生产中，加快电子制造业转型，个性定制、快速制造，从产品设计和生产制造商提升效率，让大规模个性化定制成为可能。更智能的设计和生产利用传感器、工业物联网采集关键参数，实时监控和监测设备问题，利用机器学习、大数据分析潜在问题，从而能够在故障发生前发现和及时处理，提高整体设备运行效率，即基于传感器和工业物联网进行预测性维护，确保机器的正常运行。更可控的预见性维护电子制造业信息化的建设和应用已经实现推广和普及，信息化更多强调提高产量和生产效率，主要体现在管理效率、应用于生产流程单点效率提升；数字化时代，基于信息化基础和新兴技术的应用，重在以用户需求为出发，

制造商更接近客户及其需求，充分了解市场方向，倒向挖掘产品和服务价值，利用大数据分析来驱动业务转变，通过预测趋势来改进企业的流程控制等。18企业对供应链数字化需求强烈，促进数字供应链新形态数字化供应链转变特点从产能驱动，转变为需求驱动从线性结构转变为网状结构，连接价值链各环节供应链节点之间关系成为数字化，对端到端可视化要求提高供应链贯穿制造业从供应端到需求端，是产业链协同和效率提升的核心环节企业数字化转型中，对供应链可视化工具、大数据分析的需求最为强烈。制造运输 仓储 零售 客户供应链演进：从单环节走向融合从线性转化为数字化供应链供应链涉及多组织、多物，多人，和多场景，传统的供应链管理信息系统无法满足现代复杂的供应链管理需求，客户不断增长的需求，对供应链提出更快、更便宜、更可靠、更容易交付的、高度可配置的产品，实时的端到端的能见度和预测能力的要求。数字化供应链是对传统供应链的变革，对人和组织、商业模式、技术的变革，云计算、移动计算、大数据、AI、区块链等新兴技术推动数字化供应链，将消费和生产结合，以用户需求驱动生产实现消费者驱动的供给，推动工厂的生产从B2C向C2B模式转变。数据来源：LOGReaearch+京东物流•易观整理19电子制造业数字化诊断模型和分析数据正在成为所有新技术的支柱，数字化不再仅仅是IT部门的职责，而是贯穿企业管理、生产研发、运营、服务等经营活动的全流程，因此，对电子制造业数字化的诊断，基于用户数据为核心，从管理、生产、运营、用户四大阶段着重考虑。重点了解企业从战略规划和整体实施过程对数字化的重视程度，它是衡量企业是否将数字化建设纳入战略和预算体系，也是数字化推进的保障。管理规划制造业重点的环节，主要评估数字技术在生产研发、流程优化和数字产品创新方面的运用情况，是全流程数字化和用户服务的基础。生产制造1 2侧重了解电子制造业在渠道资源及融合、数字化营销手段和能力，通过数字化推动核心业务转型和发展新业务。市场运营3侧重了解企业基于数据应用对用户需求和价值的洞察能力、企业与客户的持续交互能力，用户洞察的数据运用于管理决策、运营模式、生产研发中。用户服务4数字化诊断模型20一级指标二级指标权重检查评估方法与说明技术储备能力30%数字化资源及基础能力：通过从技术储备能力（企业级大系统平台构建、核心技术优势、团队建设）、市场能市场能力25%力（市场占有率/排名、上年度营收、业务体系）、渠道数字化资源基础及储备能力资源（合作资源、线上渠道、线下布局），用户资源渠道资源20%（用户规模）四个方面指标评价，评分越高，表示电子用户资源25%制造企业的数字化转型基础越好，对其推动数字化转型升级更有利。数字化战略30%数字化技术及应用服务能力：通过从企业数字化战略（数字化战略、数字化解决方案、创新模式）、数字化研发能力（转型阶段、研发投入）、运营能力（营销体系、营销手段和工具）、用户数字化服务（用户活跃/粘性）等四个方面指标评价，电子制造企业的数字化应用和服务，评分越高，表示企业数字化转型更为领先，并通过数字化转型为研发、运营、应用提供服务。数字化研发能力25%数字化技术及应用服务能力数字化运营20%用户数字化服务25%电子制造业数字化诊断评估体系21电子制造业企业数字化水平差异明显企业认同数字化转型发展趋势，但整体来看，电子制造商数字化转型的根本需求在于降本增效，所以：主要仍从IT部门着力，在生产制造环节着力通过信息技术、系统平台、大数据分析等手段提升生产制造效率、供应链流转效率；在数字化管理和运营、用户服务的价值挖掘，普遍不足。企业代表ZTE做数字化使能者，上升公司级战略，借助咨询机构做数字化整体规划，自建大数据研发和分析团队；生产到研发、运营、服务全流程信息化；积累海量数据，但基于用户数据的价值挖掘仍欠缺。信息化充分、致力于数字化领先者从集团层面重视数字化变革，但缺整体统一规划；自建大数据团队，开发大数据平台和数据管理；运营服务与生产制造环节相对分离，数据不互通；积累一定用户数据，与客户持续交互能力和用户洞察能力不足，需充分挖掘用户数据提升价值创造力。TCL信息化较充分、数字化变革践行者Nubia信息化应用主要在生产流程和财务系统等资源管理层面实现降本增效，还未从战略层面形成数字化转型意识运营和用户层面对数据价值意识较弱，多为人工采集数据。信息化侧重于流程效率，数字化未达到战略层数字化转型技术及运营能力数字化资源基础及储备能力ZTENubiaTCLHPXH3CHaierHuaweiHaier生产制造环节高度自动化，信息化渗透全流程；数字化转型先行者，从技术、管理、运营整体数字化转型战略；重视基于用户的产品和服务价值挖掘，且已显成效。信息化充分，数字化转型的引领者Inspur22电子制造业数字化转型，数字化管理和用户运营服务仍是短板1243“形成数字化转型共识，缺系统解决方案和决策标准大型电子制造企业，已将企业数字化转型提升公司战略层面；但缺系统规划和针对性系统解决方案；且缺乏互联互通的数据标准，缺管理标准、决策标准，决策者难以对解决方案落地实现快速决策。“生产制造流程和效率随着新兴技术和云服务应用，不断得到提升信息技术从物料管理到研发设计、生产流程的渗透，生产自动化能力不断提升；信息系统集成和数字化技术的深化应用，实现IT与OT融合，实现生产制造效率提升；但信息系统未能对业务过程全覆盖，数据质量低，对产业协同支撑不足。转型侧重于制造商服务商的企业，重视营销和运营服务数字化基础架构服务制造企业转型重视面向行业和企业级的数字化解决方案服务，关注产品和服务价值挖掘，注重数字化运营和服务；传统设备制造企业，仍侧重在研发和生产制造环节的降本增效。““对数字用户资产认识差异较大，用户数据分析和应用能力不足面向个人用户的终端设备制造企业，形成以用户为中心的理念；领先企业具备对生产、运营等过程数据的采集，多数企业数据采集手段仍较为传统，普遍问题在于不知如何对所采集的数据应用，缺统一的大数据平台、数据分析分析和应用服务能力。23©

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3电子制造业制造商数字化转型分析24电子制造业正在从战略规划层加快推动产业数字化发展连接服务平台规划咨询数字化规划咨询服务商数字化应用研发设计生产制造供应链协同服务云服务大数据分析（运营支撑）系统集成服务商传感设备供应商网络通信服务商品牌服务商25以数据为核心要素的变革，电子制造企业数字化转型定位基础架构服务及设备商新技术+云平台：依托企业自身核心技术优势，转型助力全行业企业数字化转型服务商通讯设备制造商平台+终端+用户：以终端用户基础，以网络优势搭建行业平台，转型成为助力行业数字化转型服务商家电设备制造商设备+用户：以家电产品设备为连接，关注用户端，转型“产品+服务”数字化制造商电子制造企业数字化基于用户连接，挖掘产品和服务价值；从用户需求驱动内外互联，关注用户与设计、生产部门的互联互通，高效协同；机器设备与产品数据互联互通，和用户数据互通。用户信息可见电子制造企业数字化生产全流程可视在基础设施上实现“IT与OT融合”，车间物联网、信息通信网、售后产品服务网融合，及以MES为核心的ERP、PLM、工业控制、物流系统的整合。电子制造企业转型定位27电子制造企业发挥技术优势，将已有平台向数字化延伸应用基础架构及设备商通讯设备制造商家电设备制造商基于技术能力+大数据平台，提供云计算基础设施，形成专业服务和创新能力基于信息化经验积累，提供设备连接能力，形成产品+配套服务基于产品创新积累，借助开放的大数据平台，卖产品ICT企业在其通用技术平台基础上，为制造企业提供大数据、云计算、物联能力支撑，丰富应用服务能力，扩展平台业务范围；传统电子制造企业，借助开放的大数据平台，基于产品和设备制造及服务，形成创新能力，实现数字化生产管理和用户服务。云平台+物联网5G设备生产系统用户产品28基础服务设备制造商，新技术+云平台，引领企业数字化转型云时代中国集团管理软件的领导厂商，最大的行业ERP提供商；深入推动ERP云化，帮助企业打造互联、共享、智能的数字化企业。以新IT的力量帮助中国制造企业加快产业与信息技术的融合，提升制造品质和生产效率，实现智能制造和产业升级。服务器等终端大数据技术面向企业的数字化服务数字化综合解决方案云平台云网融合技术基础服务设备制造商，紧跟智能制造趋势，依托其设备服务和云平台、大数据平台等优势，

转型数字化管理和决策的综合解决方案服务商；数字化转型服务侧重面向企业，而非个人用户，提供行业平台和行业解决方案。29浪潮云平台+ERP，助力制造企业数字化转型云平台开发平台集成平台大数据平台云服务支撑平台企业云大型企业中型企业小微企业领域云行业应用制造业……财务云人力云供应链云分析云制造云协同云营销云……人工智能真正的价值体现在与数据深度融合，帮助企业实现流程优化、管理变革、业务创新，辅助企业管理决策；通过大数据实现企业数字化管理、多维度分析、可视化运营，为企业数字化转型添新动能。“中国制造2025@浪潮”战略

浪潮云平台+ERP为制造业提供应用服务业务上云+数据整合+应用创新“AI+财务共享”、财务智能机器人，实现财务智能化转型；从整体层面实现信息化，着力将人员、机器、物料、环保、生产等环节有机整合，全过程的业务数据分析、风险预警，助力企业数字化管理和决策。浪潮云ERP浪潮ERP软件与SAP的MES、MII、PCO等工业软件集成，联合打造适合中国市场的智能制造解决方案，构建中国智能制造平台和智能制造生态圈；联合SAP提供咨询规划和完整的企业信息化解决方案和产品。浪潮ERP+SAP以智能制造为目标，加速以大数据为中心的“浪潮企业云”落地；通过“云+端”的混合云解决方案，助力企业互联网化；联合发起成立“中国智能制造信息化推进联盟”。云+端30家电电子制造商，以终端为连接，向用户服务延伸和价值挖掘智能@互联网产品服务面向用户服务新商业模式基于互联网、大数据云计算的智能化用户体验驱动产品智能化全流程服务体验用户随着技术不断融合，制造业数字化、网络化、智能化发展特征日益呈现，中国家电产业制造体系全面升级是必然，带动家电行业发展理念、生产方式、商业模式和产业链的重大变革;家电制造体系升级，逐渐从经营产品转型强调用户体验，通过数字化建立与消费者的连接，重视用户价值的挖掘和转化。新兴技术的应用，推动生产体系的自动化、数字化，管理信息化、数字化。以终端产品为连接，战略重心从经营产品转型“产品+服务”。123以用户为中心，通过数字化增强用户体验；技术和市场驱动家电产业链重视用户服务31海尔以IT带动、以平台驱动，从内而外的数字化转型IT平台服务化IT前移IT全球化云战略数字化+信息化实时大数据战略数字化+业务洞察+制造服务信息安全战略数字化+商业安全数字运营战略数字化+用户体验从内往外走，连接用户对内的互联工厂+对外的智慧家庭让用户参与，连接所有环节，打造新的互联工厂模式，将工业化、数字化、物联网技术等融合，实现生产的智能化和产品的智能化。打造公有云COSMOplat，服务广大中小企业，连接用户和资源，为企业提供智能制造、个性化定制的解决方案。COSMOplat已经成为全球最大的工业互联网大规模定制解决方案平台。对外连接用户和资源，提供智能服务海尔整体订单交付周期缩短了50%，生产效率提升了60%；最核心的一点是实现50%的客户定制，不入库率达到61%。内部数字化实现效率提升互联时代美好生活解决方案供应商32TCL：以用户为中心，“双+”战略推进数字化变革战略转型：“智能+互联网”与“产品+服务”的“双+”经营转型战略，从产品为中心转向用户为中心，建立以消费者为中的大数据平台，以极致体验的智能产品和服务，在技术和经营方面进行重大转型；基于云计算、大数据为连接纽带，

TCL“双＋”战略转型以经营产品为中心转向以经营用户为中心，形成“产品＋服务”的新模式。这既要求在原产品能力基础上，提升互联网及服务能力转型举措；同时，要求TCL重构公司线上线下业务，建立满足战略转型的开放、协同、融合的业务流程和组织体系。用户产品+服务用户极致体验“双+”战略产品做到极致基于移动互联网、大数据、云计算平台生产让智能化落实在产品中，以用户体验驱动产品的智能化发展构建O2O业务平台，以经营用户和服务用户为中心，以三屏互动为界面，构建以“产品+服务”为核心的生态系统。以用户数据为驱动管理IT，通过科技手段构建统一战略体系，实现业务管理，提高管理效率。经营IT，引入新科技，拓展业务边际，创新业务模式，驱动业务竞争力；创新IT，洞察科技新动态，行业业务和信息化发展趋势，拓展内部创新力量，推动业务升级。通过基础服务推动业务在线；推动管理数字化和决策数字化；推进端到端业务流程优化，以数据支持智能化管理决策。三模

IT四步骤33TCL多系统实现部分用户数字化，数字用户管理能力亟待提升6000万全渠道采集的用户数注册会员用户数500万自2014年提出数字化变革战略，自建大数据团队，自建大数据平台：需可落地的整体解决方案；用户数据转化为用户资产，并实现价值挖掘和扩大；构建以数据为连接的业务和服务体系自建+合作，有NC系统、CRM系统、大会员系统、呼叫系统等业务和服务系统，但各自独立：各系统间未实现互联互通，缺统一的数据标准，内部信息孤岛现象依然严峻；数据未真正运用于企业的营运和管理之中，与数字化运营及管理可视化、自动化和智能化仍较大差距。手机、电视、冰箱等全渠道用户上亿，采集近6000万用户，注册会员用户500万户，但TCL云屛互动活跃用户月最高未达10万：亟待提升数字用户管理和分析能力，提升现有用户价值的挖掘和转化，深化用户数据用于用户运营、精准营销、售后服务等各环节的应用和支撑价值。重视数字化建设信息孤岛依然严重数字用户资产价值亟待挖掘数据来源：易观千帆34通讯设备制造商，以网络+终端+5G，致力于数字化转型的使能者5G战略数字化使能者中兴h公司有“势能”的数字化转型使能者数字化转型的使能者连接一切，为消费者构建全场景的智慧生活“大连接、大智能、大安全、大生态”战略28%13%

h公司 中兴h公司：全球最大的电信设备制造商中兴：全球第五大电信设备制造商h公司正成为全球化的数字化转型厂商To

B——平台战略云服务领域，聚焦重点行业，打造公有云生态。物联网领域，定位为产品和部件提供商，构建IOT连接管理平台。To

C——终端战略面向用户端主要是手机等通讯设备、智能家居产品、可穿戴设备等，通过芯端云开放协同平台，构建全场景生态战略，通过技术创新和体验创新，为用户带来极致的生活体验，同时赋能合作伙伴，共赢数字化。中兴致力于运营商数字转型使能者To

B——网络和解决方案为不同行业的企业提供运营商级别的可靠网络，助力企业快速、平滑地实现数字化转型；为行业提供数字化转型解决方案。To

C——基于终端构建生态圈依托优势渠道和资源，直面消费者，解决体验痛点问题，由单点突破进而由点及的产品布局；构建开放和谐的生态圈，为客户提供更具竞争力的创新方案和产品，为客户提供更好的服务。35h公司“平台+生态圈”，成为全球化的数字化转型厂商h公司智能制造：数字化解决方案基于公有云电商平台 个性化需求服务协同研发云解决方案 创新研发SAP

HANA解决方案 计划与分析数字化工工厂解决方案 数字化生产预测性运维解决方案 售后服务创新在数字化转型加大投入，助力制造业重塑价值近十年来累计投入的研发费用3940亿元，据悉，未来十年将持续在技术创新投入100亿美元/年，加强探索性研究，更好地使能数字化、智能化转型，并计划三年内（2017-2019年）打造“数字化GTS”，作为数字化转型试点；h公司携手全球合作伙伴基于云计算、大数据、IoT等技术帮助制造行业客户重塑制造行业价值链，创新商业模式，实现新的价值创造。搭建行业平台，以数据驱动服务和应用h公司智能手机已跃居全球领先，2018年以2.08亿部出货量及市场份额均占全球前三。对于数字化转型，h公司不做各种智能家电和硬件，而是搭建行业聚合平台，通过大数据平台改变整个服务流程和策略，把数据做成服务和应用来驱动业务价值增长；从易观数据来看，h公司应用市场亿级活跃用户数，h公司智能家居平台HiLink，接入上百个品类，150多家合作厂家，覆盖500多款产品，实现4亿APP连接，较短时间积累了2千多万用户，智能穿戴活跃用户数不断增长。数据来源：易观千帆单位：万人36中兴“宽带网络+云化”，助力企业数字化转型5G+物联网+大数据

构建生态圈运营商数字化转型的使能者整合产业链资源，大力拓展合作生态圈，开展产品、方案、服务等多方面深度合作，提供从基础设施-平台建设-业务应用的一站式服务。与百度、奥迪、徐工、大疆、以智能家居抢夺物联网入口，上升公司级战略中兴通讯在大数据分析、云计算以及人工智能方面有深厚的技术沉淀，同时在家庭网关方面占有全球较大的市场份额，顺势切入到智能家居领域，形成基于“单品、开放、整合”的智能家居的整体战略，构建智能家居生态圈。

大鹏AR/VR、视博云等生态圈多个不同的垂直领域合作。中兴通讯数字化转型服务重点基于自身网络、电信业务渠道、AI和大数据技术等优势，面向行业提供企业级网络服务能力；在设备制造领域，以智能家居为物联网入口，布局生态圈；中兴智能手机出货量2017年约4540万部，较2015年下滑约36%，呈持续下滑。从易观数据显示来看，中兴应用市场用户活跃率较低，据调研了解，中兴积累一定用户数据，但与客户持续交互和用户洞察能力仍不足；在智能家居应用方面，中兴通讯以超2000万只机顶盒接入智能家居应用，但从活跃用户数来看，仅为30至40万之间，且2018年6月受中兴热点事件影响，用户活跃数略有下滑。基于电信行业积累，为不同行业的企业提供运营商级别的可靠网络，同时，利用AI等技术，解决设备联动性，助力企业快速、平滑地实现数字化转型。基于网络服务能力转型，以智能家居抢夺物联网入口布局数据来源：易观千帆

单位：万人37©

PART

4电子制造业数字化发展趋势38电子制造业数字化转型趋势规模化生产批量规模化生产，运营模式是产、供、销，精细化管理单点效率各环节数据未打通，主要在单点环节提升效率传统制造新制造数据以数据为关键要素，以技术为驱动，渗透企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期按需定制向用户驱动生产的需求消费模式转变（C2B模式），用户进入产品价值链中，定制设计、按需生产，重构商业形态，协同效率从产品端连接到用户，数据打通各环节，加快产业链协同未来商业形态将是产销合一人工智能设备上云ABC为新型基础设施按需定制3D打印C2B模式产业互联数字孪生协同效率人传统生产制造以获取人力成本为优势，以厂房、土地、员工为要素39AI及智能装备的应用，为电子制造业创新发展注入新活力据人工智能拉动中国GDP增长数据测算，

中国电子信息产业2030年增加数额将达到4975亿美元，增长51倍之多，约占2030年中国GDP总量的2.2%。人工智能浪潮将为中国电子信息产业带来新的增长动力。在制造业转型的过程中，智能装备的发展不可忽视，制造业升级需要智能装备解放部分人力劳动，降低生产成本，并更多投入到研发和服务中，建立新的发展模式；未来，信息技术在制造业的研发设计、生产装备、企业管理、产品流通到营销渠道各个环节的应用将进一步深化，信息技术与制造业将实现全面融合，人工智能为代表的新技术正在对生产流程、生产模式和供应链体系等生产运营过程产生巨大影响。生产方式趋向智能化：人工智能取代部分人的工作，智能化提高生产效率；提高新产品制造过程中的设计、制造效率。企业组织扁平化、虚拟化：每个企业都是一个端点，产业链上下游协作日益实时化，协同制造成为重要生产组织方式颠覆原有模式，实现全新业务流程：人工智能与制造业的深度融合，将加速新产品的开发过程，还将彻底颠覆原有的生产流程，实现全新的业务流程。数据来源：中国电子学会•易观整理单位：亿元40数字化工厂发展，正成为电子制造业数字化转型之路强大的客户需求收集和分析能力；社会化交互的产品研发体系；模块化、智能化的产品制造工艺；高灵活度的供应链管理；与客户需求匹配的生产能力（包括设备维护能力）；智能的库存和物流管理体系。通过实践数字化工厂更好地满足客户需求、降低成本、提高交付效率、合理管理产能：据不完全统计，采用数字化工厂，企业能将产品上市时间缩短30%，减少60%以上的设计修改与返工作业，生产工艺规划时间减少40%，产能提高15%

以上，并解决15%左右的成产成本。数字化工厂通过信息技术、广泛互联、信息交互、流程再造等一系列手段，满足消费者差异化、定制化的需求，提高生产的灵活性，以及向管理者提供更佳的决策支持，以其快速、高效和柔性化等特点为制造企业创造价值；领先的制造型企业正采用一系列的先进技术实现生产乃至整条供应链的数字化，包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、自控系统、数字孪生等技术，实现效率提升以及批量生产高度定制化产品，为未来智能化奠定基础。数字化工厂以产品全生命周期的数据为基础，扩展至整个产品生命周期的新型生产组织方式：设备管理数据信息化智能化设备设施监控基于云的智慧管理和决策41电子制造业数字化转型，以数据洞察驱动模式变革““““以数据洞察为驱动的新价值网络研发投入持续加大工业互联网平台助力加快转型向C2B模式的柔性制造转变全社会都在加大数字化的投入，尤其行业巨头企业，以其为公司级战略推动；加快推进智能装备的应用，同时将数字化建设纳入IT重点工作，部分大型企业单独设立组织机构，重点推进；加大大数据平台的研发和体系建设，重视公司级的数据中台建设，自建+众包结合，场景化落地应用。新一代信息技术与制造业深度融合：通过构建工业互联网平台及针对业务场景的工业AP加速电子制造业转型升级；工业互联网也加快产业互联网进程，从产业链资源融合和要素重组，形成面向行业的赋能和服务平台，使大规模个性化、定制化的生产成为可能。“用户需求”被提到前所未有的高度：数字化转型不是专注于单独的技术和运营战略，更是专注于客户价值主张，用户数据逐渐被当成数字资产重视；未来制造业将是C2B模式，即用户能够在全业务链上直接进行数字化联系和定制，用户直接地参与、互动和决策。数据成为发展的核心要素，以数据洞察新价值，已成为行业共识；利用大数据、云计算、移动互联网、物联网等新技术，以数据洞察为核心驱动力，贯穿产品与生产、消费者、参与者，形成集制造和服务为一体的价值网络体系。42谢谢聆听工业互联网平台赋能制造业数字化转型方法论党中央、国务院近期关于工业互联网的工作部署2020年3月17日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，并指出要对“互联网+”、平台经济等加大支持，壮大数字经济新业态，依托工业互联网促进传统产业加快上线上云，发展线上线下融合的生活服务业，支持发展共享用工平台。工业互联网人工智能数据中心5G基站建设《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》（2020年3月20日）CD（一）改造升级工业互联网内外网络。（二）增强完善工业互联网标识体系。（三）提升工业互联网平台核心能力。（四）建设工业互联网大数据中心。一、加快新型基础设施建设（十三）加快工业互联网创新发展工程建设。（十四）深入实施“5G+工业互联网”512工程。（十五）增强关键技术产品供给能力。四、加快壮大创新发展动能（九）建立企业分级安全管理制度。（十）完善安全技术监测体系。（十一）健全安全工作机制。（十二）加强安全技术产品创新。三、加快健全安全保障体系（五）积极利用工业互联网促进复工复产。（六）深化工业互联网行业应用。（七）促进企业上云上平台。（八）加快工业互联网试点示范推广普及。二、加快拓展融合创新应用EF（十九）提升要素保障水平。（二十）开展产业监测评估。六、加大政策支持力度（十六）促进工业互联网区域协同发展。（十七）增强工业互联网产业集群能力。（十八）高水平组织产业活动。五、加快完善产业生态布局AB0201引导平台增强5G、人工智能、区块链、增强现实/虚拟现实等新技术支撑能力，强化设计、生产、运维、管理等全流程数字化功能集成。遴选10个跨行业跨领域平台，发展50家重点行业/区域平台。推动重点平台平均支持工业协议数量200个、工业设备连接数80万台、工业APP数量达到2500个。鼓励各地结合优势产业，加强工业互联网在装备、机械、汽车、能源、电子、冶金、石化、矿业等国民经济重点行业的融合创新，突出差异化发展，形成各有侧重、各具特色的发展模式。引导各地总结实践经验，制定垂直细分领域的行业应用指南。提升工业互联网平台核心能力深化工业互联网行业应用《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》（2020年3月20日）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？数据来源：麦肯锡库存占用成本下降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l

提升劳动生产率l

优化设备管理l

提高企业产量l

完善质量管理节本降耗l

节约生产成本l

降低企业库存l

降低质量成本l

降低能耗水平生态培育l

新技术l

新产品l

新模式l

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p

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。p

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。p

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降耗节本增效提质连接维效益维新技术新产品新模式新业态从价值视角看，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业务应用（PLM、ERP、SCM）工厂1 工厂2...level

4设备模型业务模型l 二维模型l 三维模型l .....l 研发设计模型l 生产制造模型l 经营管理模型l .....机理模型l 物理模型l 化学模型l .....算法模型l 分类l 回归l 聚类.....生产运行控制（MES/MOM）设备执行监控（HMI-SCADA）传感器（PLC）设备层level

3level

2level

1level

0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数据算力模型应用工业APP工业PaaSIaaS边缘层数据中心人工智能数字孪生数据维架构维产业维5G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传统软件云化数据模型应用＋＋算力＋工业互联网+5g/数据中心/人工智能应该怎么加？p

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+应用人工智能 工业互联网工业互联网平台=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l 超过80%的5G应用场景在工业互联网垂直领域。l 5G技术将解决工业互联网落地最初一公里问题。l 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l 打造项目库l 培育解决方案供应商l 构建供给资源池l 技术标准攻关l 融合产品研发和产业化l 网络技术和产品部署实施l 5：打造5个内网建设改造公共服务平台l 1：遴选10个重点行业l 2：挖掘20个典型应用场景l 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。l 《“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，h公司提供基于“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。l 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l

美国IDC机柜数目前已占全球40%的市场，其后是中国和日本分别占8%和6%，中国IDC发展比美国晚5年。l

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。l

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。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p

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。p

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l 时延限制l 网络拥塞l 完全问题l ...云数据中心云DC边缘DC边缘数据中心边缘数据中边云协同将加速工业互联网平台落地p

Gartner：The

edge

will

eat

the

cloud(边缘计算正在吃到云计算)。p

IDC：40%的数据将在边缘侧进行存储、处理和分析。p

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。p

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。边缘数据中心业务l

不敢传：涉及数据安全与保密l

不需传：本地化、实时性l 不能传：网络延迟、功耗、计算量、协议适配Predix大型数据中心业务l

非实时、大数据量的业务l

需要进行纵向和横向对比分析的业务l

需要和业务系统进行集成的业务l

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p

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。p

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。p

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l 缺乏可靠性l 缺乏可解释性人工智能工业系统l 复杂性l 不确定性数据层边缘层模型层算法模型机理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

l

几何模型模型

l

寿命模型业务

l模型

l研发设计模型生产制造模型l 经营管理模型l 第一性原理l 知识图谱l 回归算法l 分类算法l 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p

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。p

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l 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。l 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。l h公司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。l 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。l 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。l

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。l 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。l

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p

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。p

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l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。l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。l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。l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。l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。lUTC

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维护，使电梯停运时间