亿欧智库+-+2024中国智慧工厂新质生产力融合发展研究报告

目录 1.5政策支撑工业标准升级,带动新质生产力深化工业融合 2.2工厂功能细分拆分,亟需优质生产性服务业服务商填补解决方案空白 4.2先进传感器升级提高工厂全方位控制力,信息安全保证感知信息进行正确应用4.3打破工业技术和设备的封闭性是未来工厂得4.4数据的自动标注以及合成数据是未来工u中国工厂的发展历程反映了国家从传统制造到高端智能制造的转变,标志着新质生产力的兴起与国家工业能力的显著提升。传统上,中国工业依赖劳动密集型产业,生产基础设施相对落后。然而,随着经济全球化和技术进步,中国工厂开始引入自动化、信息化和智能化技术,逐步从“世界工厂”向“世界智造”转型。新质生产力的重要性在于它能够引领产业结构的优化升级和增强持续竞争力。通过集成物联网,新质生产力不仅提升了生产效率和产品质量,还推动了绿色可持续发展和智能制造的实践。亿欧智库:中国工厂发展历程简述亿欧智库:中国工厂发展历程简述“重重轻轻”、以重工业发展为主威胁,同时受苏联工业化经验的影响,“重重轻轻”早期轻重均衡,后期重回重工业•轻、重工业基本维持均衡发展态势,但1999年后受到大量的基建需求,重工业进入第二次发展期,2011年占据71%工业产值,为历史最高点发展战略性新兴产业,提升高端产业占比•供给侧结构性调整,落后产能出清,居民对于高质量的轻工业产品需求增加,拉动产业升级新质生产力革新,规划发展未来产业•新—轮科技革命和产业变革则释放经济内生潜能,打•钢铁、机械、化工……日用品……集中式设计和规划•依据苏联的重工业模式设计工厂,重视规模和集中化,忽视灵活性和市场需求,旨在迅速提升国家的引入全球化设计理念,工厂进入自动化、信息化转型•引入先进设备提高自动化、信息化水平,形成外贸•引入先进生产理念,在流程性较高的钢铁、石油化数字化、绿色化转型•引入自动化和智能化技术提高生产效率,减少人为错误,提高产品质量,灵活调整生产线快速响应市自感知、自决策、自学习、自迭代式的未来工厂转型术、自动化机器人、边缘计算和增强现实等先进技术,实现工厂的自感知、自学习和自决策能力???资料来源:中国社会科学院工业经济研究所、公开资料获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()4u中国头部工厂发展迅速,根据新华社数据,我国智能工厂数量达8000余家,其中灯塔工厂153家,占据全球总量的41%,为全球第—。u中部工厂基于头部工厂的经验进行同步跟随,目前两者应用差距为3年,但根据世界经济论坛调研发现,头部企业凭借先发的数据优势(数据积累)、经验优势、技术优势(尤其在Al应用、物联网应用方面)等,在未来几年内会扩大应用差距。u对于小型企业,受制于投入产出等因素,依旧在扩展低谷艰难转型。亿欧智库:工厂智能化转型S曲线模部署到多个工厂中,实模部署到多个工厂中,实的标准化。同时,加强培训,建立健全的数据管理系统,实时监控和调整生产过程,以确保达到预期的生产力程度,利用先进的数据分测性维护和智能决策支持,推动流程创新。同时,通过完善的反馈机制和更新标准,进—步优化资源配置和成本控制,打造自感知、自决策、自学习、自迭代在智能化转型的学习阶段,项目来测试和验证新技术,如物联网和人工智能;同学习阶段应用阶段优化阶段学习阶段应用阶段优化阶段时,收集和分析生产数据以优化流程,并培时,收集和分析生产数据以优化流程,并培应用标准和协议,持续评估和调整试点项目,头部工厂小型工厂头部工厂小型工厂中部工厂中部工厂扩展低谷扩展低谷:受到工厂自身的技术、人才和组织架构等因素影响,从学习阶段扩展到应用通常会面临滑坡期,导致部分投资金额及时间亿欧智库:不同阶段工厂智能化转型特征工厂智能化转型凸显“马太效应”工厂智能化转型凸显“马太效应”16%的受访工厂位于优化阶段,以行业头部企业为主,这类工厂已初步达到智能化水平,同时正在向全面智能化、绿色化深化转型。30%的受访工厂位于应用阶段,以行业中部企业为主,特征为头部54%54%的受访工厂位于学习阶段,以行业小型企业为主。资料来源:HarvardBusinessReview、世界经济论坛、访谈问卷(n=180)获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()5u头部工厂的转型投入以人工智能以及人工智能赋能的自动化技术为优先,但受制于生产数据、产品数据、维护数据、上下游市场数据的缺乏,中部工厂可以观察到跟随步伐的放缓;小型工厂由于降本增效未达预期的影响以及缺乏数字化人才,导致陷入规模低谷,转型进入僵局。头部工厂头部工厂与中部工厂代差逐渐拉大中部工厂小型工厂转型难以走出规模低谷小型工厂小型工厂进行转型的驱动因素为降本增效,66.1%的工厂认为正向回馈的投入产出比是最大驱动因素;在转型过程中投入产出未达预期使得工厂陷入规模低谷,根据调研数据,陷入规模低谷的小型工厂进行转型的驱动因素为降本增效,66.1%的工厂认为正向回馈的投入产出比是最大驱动因素;在转型过程中投入产出未达预期使得工厂陷入规模低谷,根据调研数据,陷入规模低谷的工厂中50%以上是因为降本增效未达预期以及缺乏数字化人才。用受限。这种数据不足会影响工业人工智能模型的训练和性能,还限制了复杂算法的实施。识别类应用为代表的应用技术,包括工业视觉检测、表单数据建模类应用主的数据科学算法技术,主要包括智能排产、小型工厂规模低谷因素降本增效未达预期缺乏数字化人才组织架构流程僵化缺少战略引导缺少外部合作伙伴知识推理决策类应用识别类应用为代表的应用技术,包括工业视觉检测、表单数据建模类应用主的数据科学算法技术,主要包括智能排产、小型工厂规模低谷因素降本增效未达预期缺乏数字化人才组织架构流程僵化缺少战略引导缺少外部合作伙伴知识推理决策类应用术,主要包括设备故障诊断专家系统、供应链生产数据、产品数据上下游市场数据维护数据头部工厂依托于行业领军企业,业务量较大,以某士康为例,每年开模具几百万套,积累了大量的生产数据和产品数据以及机器运营维护数据直接应用于工业人工智能,同时头部工厂拥有较大的行业话语权,更容易整合上下游获取市场数据进行数据分析。小型工厂数字化驱动因素降本增效加快响应需求品牌差异化应对竞争压力技术推动资料来源:HarvardBusinessReview、世界经济论坛、清华大学中国企业数字化转型问卷调查、埃森哲、调研问卷(n=180)、公开资料获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()6u新质生产力赋能工业,形成新制造、新服务、新业态,其中,新制造与新服务深度融合,倒逼生产性服务业升级,新制造带来新的业态创新,允许亿欧智库:新质生产力带来的产业升级框架新制造新服务州新业态新制造新服务州新业态7资料来源:黄奇帆北大光华新年论坛演讲、公开资料、亿欧智库获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()71.5政策支撑工业标准升级,带动新质生产力深化工业融合u政策指引产业载体同步升级,为战略性新兴产业、未来工业发展以及更优的适配产业高质量发展、生产性服务业蓬勃与业态创新打好适度超前的基础设施,为新质生产力嵌入工业发展与深度融合做好前新服务新制造新业态 积极推进数字产业化:深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用适度超前建积极推进产业数字化:实施制造业数字化转型行动,加快工业互联网规模化应用推进服务业数字化,建设智慧城市、数字 重点产业链高质量发展:着力补齐短板、拉长长板、锻造新板, 重点产业链高质量发展:着力补齐短板、拉长长板、锻造新板,技术改造升级工程:推动传统产业高端化、智能化、绿色化转型生产性服务业:加快发展现代生产性服务业推动产业链供应链优化升级积极培育新兴产业和未来产业 促进战略性新兴产业融合集群发展:巩固扩大智能网联新能源汽车等产业领先优势;加快前沿新兴氢能、新材料、创新药等产业发展;积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎制定未来产业发展规划:开辟量子技术、生命科学等新赛道,创《关于加快推进工业互联网发展的《关于加快推进智能制造发展的指《工业互联网创新发展行动计划》《国务院关于加快建立健全绿色低《关于开展老旧厂房更新改造工作《“十四五”支持老工业城市和资《关于加快推进工业互联网发展的《关于加快推进智能制造发展的指《工业互联网创新发展行动计划》《国务院关于加快建立健全绿色低《关于开展老旧厂房更新改造工作《“十四五”支持老工业城市和资工厂数字化、智能化、绿色化转型始终贯穿中国工业转型全过程,支撑产业升级,提升工业标准资料来源:2024政府工作盟告获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()8u依托新质生产力颠覆性技术改变过去边缘改进的小幅优化,基于新技术、新理念强化生产性服务业发展,与欧美工业制造强国对齐。改善制造业服务、制造业业态发展长期落后于工业制造本身的格局,带动工业制造向高附加NewNewproductiveservices来说,生产性服务如研发、信息技术、法律咨询、金融服务和物流等,不仅支持高端产业的运营效率和产品质量提升,还促进了技术创新和国际标准的对接,使高端产业能够专注于核心竞争力,快速适应市场变化,有效地管理复杂的供应链和全球业务,从而在激烈中国NeBusinessModels在新质生产力的推动下,业态更新通过引入前沿技术和创新管理模式,优化了产业结构,提升了产品和服务的质量,从而增强了企业的市场响应速度和全球竞争力,促进了跨界合作和供应链的国际化,进—步推动了高端产业的技术进步和可持续发展,确保企业在激烈—带—路城乡二元结构打通—带—路城乡二元结构打通数字化十四五双循环全球化数字化十四五双循环全球化资料来源:中国宏观经济研究院产业所获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()102.2工厂功能细分拆分,亟需优质生产性服务业服务商填补解决方案空白调度…工厂功能外包至服务商,以采购形式解决场景需求……亿欧智库:工厂各场景解决方案现状及未来采购部署面积图专业技术与经验:专业服务商通常拥有更丰富的行业经验和技术专长,可以提供更高效、更先进的解决方案。这些解决方案往往已经在多个场景中得到验证,具有较高的可靠性和效果保证。成本效益:对于工厂来说,采购现成的解决方案可能比自行研发成本更低。自建解决方案需要大量的研发投入,包括时间、人力和资金,而购买服务则可以避免这些初期的高昂投入。快速部署与实施:采购服务商的解决方案可以快速部署和实施,相对于自行开发的长周期,可以后期维护升级:服务商通常会提供持续的技术支持和定期的系统升级服务。这样,工厂可以保持调度…工厂功能外包至服务商,以采购形式解决场景需求……亿欧智库:工厂各场景解决方案现状及未来采购部署面积图专业技术与经验:专业服务商通常拥有更丰富的行业经验和技术专长,可以提供更高效、更先进的解决方案。这些解决方案往往已经在多个场景中得到验证,具有较高的可靠性和效果保证。成本效益:对于工厂来说,采购现成的解决方案可能比自行研发成本更低。自建解决方案需要大量的研发投入,包括时间、人力和资金,而购买服务则可以避免这些初期的高昂投入。快速部署与实施:采购服务商的解决方案可以快速部署和实施,相对于自行开发的长周期,可以后期维护升级:服务商通常会提供持续的技术支持和定期的系统升级服务。这样,工厂可以保持技术的先进性,而无需担心自行维护和升级带来的技术和管理负担。根据调研,质量管理、生产作业、设备管理、供应链计划等环节需要大量数据铺垫,数据的质量决定头部工厂的技术优势,所以部分头部工厂选择自建以外,大部分场景已经以采购为主,采购仓储配送生产作业计划与调度营销售后质量管理产品设计未来1-3年内,工厂通过采购部署/优化/升级该场景的比例资料来源:访谈问卷(n=180)获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()11u基于新质生产力发展的产业互联网新业态依托互联网平台和各种终端,将触角伸到全世界的消费者。利用新质生产力的颠覆性理念加速先进技术落地在跨区域性、跨领域性的普及和应用,带动基础设施建设,破除城乡二元发展不均衡及跨国合作以及国内外双循环打通。亿欧智库:传统产业互联网数字化场景环节亿欧智库:工厂新质生产力融合发展下产业互联网新业态设计公司o提供专业能力和高质量设计:外包使企业能够利用外部专家的专业知识和创新能力,提升设计质量和产品创o设计公司o提供专业能力和高质量设计:外包使企业能够利用外部专家的专业知识和创新能力,提升设计质量和产品创o成本效益:减少固定成本投入,如人力资源和设备投资,转而根据项目需要调整成本。o提高灵活性和市场响应速度:快速调配设计资源应对市场变化,加速产品从概念到市场的过程。14000+专业产品设计、工艺设计企业,涉及从业人员606万生产企业/OEMo减少生产相关成本投入:借助规模经济,它们能以更低的成本生产同样的产品,o提升品类产品质量:专注于特定的制造流程或产品类型,具备先进的制造技术和丰富的行业经验,能确保按照高标准生产,从而提升最终产品的质量和可靠性。o提高灵活性和市场响应速度:借助高效的生产线和流程优化能力缩短从设计到成品的时间,快速完成生产任务,帮助企业尽早将新产品推向市场。生产企业/OEMo减少生产相关成本投入:借助规模经济,它们能以更低的成本生产同样的产品,o提升品类产品质量:专注于特定的制造流程或产品类型,具备先进的制造技术和丰富的行业经验,能确保按照高标准生产,从而提升最终产品的质量和可靠性。o提高灵活性和市场响应速度:借助高效的生产线和流程优化能力缩短从设计到成品的时间,快速完成生产任务,帮助企业尽早将新产品推向市场。2400亿美元规模,占研务国电子器件市场规模50%以上原料供应商原材料供应商2200+,涉及基础化学、大宗供应链、汽车零部件、新材料和国际化妆品原料供应等多个领域物流企业o物流管理技术物流企业o物流管理技术:专业的物流服务商拥有先进的技术和系统来优化运输路线、仓库管理和库存控制,可以帮助企业改进供应链管理,减少延误,并提高整体服务质量。o风险控制:物流提供商通常具备应对各种物流风险的经验和策略,如运输中断、法规变更等。o全球物流可触及性:许多物流服务提供商拥有广泛的全球网络,可以支持企业的国际运营和扩张,提供跨国运输、25000+专业物流公司,其务A级物流商9600+传统产业互联网影响范围仅限于自身客户依托互联网平台和各种终端,将触角伸到全世界的消费者,根研消费者的偏好实现小批量定制、大规模生产、全产业链贯通、全球化配送,同时利用数字系统对设计公司、生产企业(包括OEM)、原料供应商、物流企业进行全面贯通,依托产业互联网平台,形成了以客户为务心的全产业链紧密协作的产业集群,真正实现以销定产、以新打旧、以快打慢。资料来源:访谈问卷(n=180)、EPSNews、中国物流与采购联合会获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()12u根据目前行业的调研数据,电子元器件、消费电子、高端装备制造为智能工厂成熟度较高的行业,同时这些产业也是构成未来信息化产业的前置条件,具有较高的分析价值。亿欧智库:15个行业的智能工业成熟度指数发展状况*行业—致性:指行业内部各个工厂成熟度差距大小行业一致性能源&化工（下游）石油*行业—致性:指行业内部各个工厂成熟度差距大小行业一致性能源&化工（下游）石油&天然气（上游）食品&饮料智能工厂成熟度:由世界经济论坛、赛迪智库企业流程、技术应用、组织架构数据梳理资料来源:《全球智能工业指数行动倡议:制造业转型洞察盟告》、《腾讯云2023装备制造业数字化转型洞察盟告》、亿欧智库 获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()14亿欧智库:2012年亿欧智库:2012年2025E年务国装备制造业营业收入u装备制造业对于中国工业发展具有战略性的重要性,是推动产业向高端化、智能化转型的关键基础设施和技术提供者。装备制造业涵盖了从基础机械设备到高精尖的自动化系统和精密仪器的广泛产品,这些都是现代产业如新能源、新材料、生物医药及信息技术等领域不可或缺的生产工具和技术基础。此外,装备制造业的发展还能有效推动中国制造业的全面升级,提高制造业整体的技术水平和国际竞争力。为中国制造业提供了向更高技术水平迈进的物质基础,同时也促进了相关产业的技术积累和创新能力的提-市场34.7万亿规模29.85万亿务国装备制造业竞争优势较为明显,全球市场占有率为14%,务国装备制造业的产业规模、先进化程度、国际竞争力等均稳步提升,—大批高端装备制造业先进水平位居世界前列,优秀的装备制造基础支撑痪国制造业稳步前进,根研务国政府网数研,2023年痪国制造业增加值占全球比重约30%,连续29.85万亿13.02万亿时间资料来源:工信部装备工业—司、国家统计局、中国政府网、央视网亿欧智库:高端装备制造支撑新型产业、未来产业前行亿欧智库:高端装备制造支撑新型产业、未来产业前行高端装备制造海洋装备高端装备制造海洋装备轨道交通装备轨道交通工业母机航空卫星工业机器人工业母机航空卫星工业机器人海洋产业生物制造节能环保商业航天低空经济绿色制造获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()15u传统装备制造业设计研发周期长、生产制造缺乏效率、数据管理缺乏效率,通常智能工厂会选择进行设计研发、生产制造、供应链管理进行重点升级,但智能工厂仍存在部分痒点,比如目前生产模式柔性不足,智能设备产生的数据堆积,未能进行很好利用。2341传统装备制造业在设计研发、生产制造等各个方面都存在明显的痛点。设计改型长周期、高成本,跨区域协同困难:传统设计研发周期长,需要大量的物理原型和测试,成本高昂,复杂程缓慢,难以快速响应市场需求,跨部门、跨地域的协同设计难度大,信息传2341传统装备制造业在设计研发、生产制造等各个方面都存在明显的痛点。设计改型长周期、高成本,跨区域协同困难:传统设计研发周期长,需要大量的物理原型和测试,成本高昂,复杂程缓慢,难以快速响应市场需求,跨部门、跨地域的协同设计难度大,信息传生产制造缺乏效率与—致性,质量控制难,设备利用率低:传统生产线依赖大量人工操作,自动化水平低,难以的生产需求,设备利用率和生产连续性数据不透明,数据采集难,整合难,分析能力弱:传统生产中数据采集手段落后,数据不完整、不及时,影响数据分析和决策,长期依靠“老师傅”经验。生产模式依然较为僵化,柔性相对不足装备制造业主要以流程为主,离散为辅,因为其产品通常是复杂的大型设备,需要经过多个连续的生产阶段,包括原材料的加工、组装和检测。常规的智能化升级,如基础的自动化和标准化设备,虽然可以提高生产效率和质量,但由于这些升级往往缺乏足够的灵活性,难以应对快速变化的市场需求和多样化的客户定制要求。例如,机器人面对多品种、小批量生产和频繁的产品切换需要频繁编程与调整;MES系统的实施和配置复杂,需要根据具体的生产流程和业务需求进行大量定制,同时还会涉及大量的借口、数智能数据未能正确收集、分析、处理,反而让数据成为暗数据,主哟因为数据质量问题导致数据不准确、不完整和不—致;数据孤岛现象使数据分散存储、缺乏互操作性;专业数据科学人才短长期痛点-设计迭代缓慢,装备探伤返工成本奇高,各个材料、各个环节探伤,识别裂纹、气孔焊接缺陷、腐蚀等问题在检测出问题的初期,结合CAD当场进行修正的成本相对并不高,但等到半EBM应链的可视化、预测优化、安全性和协同效率,显著降低库存成本,提高运作效率,增强供应链可靠性和灵活性。应链的可视化、预测优化、安全性和协同效率,显著降低库存成本,提高运作效率,增强供应链可靠性和灵活性。优化、以及基于云计算的仿真等智能化升级技术,显著提升了设计效率和精度,优化了产品性能,减少了开发周期和成本。通过引入机器人技术实现自动化操作,提高生产速度和精度;采用物联网(loT)和工业互联网平台进行设备的实时监控和数据集成,增强设备管理和生产优化能力;利用Al和大数据分析优化生产参数和预测设备维护,减少停机时间和维护成本。通过引入物联网(loT)进行实时监控、区块链实现供应链透明化;Al进行需求预测和优化;云计算平台提升协同和数据共享强化供资料来源:工信部装备工业—司、专家访谈获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()16产品全生命周期ARTOP·张yeye生产全过程 与三MI赛美特 与三MI赛美特Bentley'供应链管理与三MI赛美特与三MI赛美特 sunyur商越与三MI与三MI赛美特资料来源:公开资料、亿欧智库获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()17亿欧智库:2012年2025E年务国电子元器件营业收入亿欧智库:电子元器件行业为消费电子的基础原子BJT件件件路u电子元器件是信息产业的核心,决定了设备的速度、效率和功能多样性。随着技术如人工智能和物联网的融合应用,对先进电子元器件的需求增长直接推动了消费电子产品的性能提升和创新速度。例如,半导体芯片的进步使得电子产品更快、更节能,增强了市场竞争力并扩展了产品功能。发展还促进了相关高科技领域的融合与创新,如人工智能、物联网和5亿欧智库:2012年2025E年务国电子元器件营业收入亿欧智库:电子元器件行业为消费电子的基础原子BJT件件件路-市场规模(单位:亿人民币)9%7.58%6.9%6.9%增速0%线增速时间时间资料来源:中国电子元件行业协会、亿欧智库获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()18u电子元器件制造以工序流程复杂、运行设备种类驳杂,管理困难,生产环境条件要求高,通常智能工厂会选择智慧厂务管理、先进过程控制、自动2341电子元器件制造业在工序流程、设备维护、制造环境方面存在显著痛点。前端和后端周期差异,导致leadtime:2341电子元器件制造业在工序流程、设备维护、制造环境方面存在显著痛点。前端和后端周期差异,导致leadtime:刻蚀等工艺,步骤多且复杂,每一步都需要高度精密的控制。后端制造(BE)主要涉及芯片的封装和测试,相对步骤较少且操作相对简单,周期较短。这种度加大,需要精细的计划和调度。设备容易损坏、监控难:电子元器件制造设备,如光刻机、刻蚀机和贴片机等,技术复杂且昂贵。频繁的操作和高精度要求使这些设备容易发生故障,导洁净操作:电子元器件制造对环境的洁净度要求极高,特别是在晶圆加工和封导致产品缺陷,从而导致批次报废。前端(FE)设备需要精密维护与校准前端制造使用的设备(如光刻机、刻蚀机、沉积设备等)非常复杂和昂贵,需要精密的校准和维护,这导致每个步骤所需的时间较长。而目前,设备机台发生问题后无法实现自主校正,仍需人电子元器件制造业数字化、智能化程度较高,机台设备所收集的数据种类多样化程度高,同时数据量较大。目前相应数据的采集、另外,部分设备,例如自动化光学检测(AOI)设备也会频繁产生误报,需要人工复检,还可能导致误判和漏判率的上升。晶圆在制造和处理过程中可能会发生变形和翘曲,同时从趋势看,晶圆变得越来越薄,这影响了晶圆在搬运过程中的稳定性和安全性。另外晶圆在转移搬运过程中需要同步保持无尘洁净,在进行下一道工序的时候,需要设备的高精度对准。效、精准和灵活的物料搬运,同时满足洁净和防静电要求,提升生产效率和质量,降低成本和出错率。设备在线监测、能源管理(智慧厂务)面向半导体厂务部门,通过对公辅设备的在线监测与运维保障生效、精准和灵活的物料搬运,同时满足洁净和防静电要求,提升生产效率和质量,降低成本和出错率。设备在线监测、能源管理(智慧厂务)面向半导体厂务部门,通过对公辅设备的在线监测与运维保障生产稳定性,防止生产设备运行中断等问题;同时通过加装能源与安环表计采集运营数据,细化能源管理维度至设备,扩大能管范围至厂区,有效降低能耗,并定制化污染物管理等安环功能。应用大数据技术分析关键工序的半成品参数,如薄膜厚度与晶圆表面粗糙度,建立设备生产参数模型并基于模型实时优化关键设备的控制参数,从而提高产品良率。统(WMS),以及中央控制系统(CCS)和协作机器人,实现高资料来源:专家访谈、公开资料、亿欧整理获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()19产品全生命周期生产全过程与三MI赛美特cadencesIEMENS 与三MI赛美特cadencesIEMENS 供应链管理与三MI赛美特与三MI赛美特 sunyur商越资料来源:公开资料、亿欧智库获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()20亿欧智库:主要消费电子产品亿欧智库:2017年-2025E年务国消费电子零售总额根据信通院数据,2023年中国国内手机出货量为2.89亿部,同比增长6.5%,扭转下降趋势。根据手机5年的换机周期计算,预计未来2根据IDC数据,2023年中国国内平板电脑出货量为2868万部,同比下降4.5%,历经多年持续上升之后进入调整期,其中2024年年底,受到VisionPro影响,可穿戴设备成为消费电子品增长引擎,2023年出货量为5.06亿台,预计2024年将达到5.6亿台。增长态势将维持至2023年智能家居设备出货量为2.42亿台,其中智能家电占据40%的亿欧智库:主要消费电子产品亿欧智库:2017年-2025E年务国消费电子零售总额根据信通院数据,2023年中国国内手机出货量为2.89亿部,同比增长6.5%,扭转下降趋势。根据手机5年的换机周期计算,预计未来2根据IDC数据,2023年中国国内平板电脑出货量为2868万部,同比下降4.5%,历经多年持续上升之后进入调整期,其中2024年年底,受到VisionPro影响,可穿戴设备成为消费电子品增长引擎,2023年出货量为5.06亿台,预计2024年将达到5.6亿台。增长态势将维持至2023年智能家居设备出货量为2.42亿台,其中智能家电占据40%的份额,其次是视频娱乐设备和家庭安全监控,分别占比18%和16%。全屋智能、搭载毫米波技术的智能家居设备、具有市场规模(单位:亿人民币)2.1万亿1.6万亿时间资料来源:中国国家统计局、信通院、IDC、亿欧智库获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()213.4.2工业大模型、信息安全、新式设备管理有望提升企业生产效率,保护隐私u消费电子以人工为主,产品设计研封周期长、质量控制难,半成品缺陷溯源困难,通常智能工厂会选择利用生产数研、销售数研驱动产品设计优化,建成数字孪生工厂,对设备进行全方位的管锐,对产品进行全生命周期溯源2341传统消费电子制造业在产品设计、生产制造和半成品质量追溯方面存在显著痛点。产品设计研发周期长,设计与制造脱节:传统的产品设计过程通常耗时较长,涉及多次迭代和原型制作,成本高昂;设计通常以市场竞争为导向,对于制造依赖人工装配,质量控制难:许多制造过程仍然依赖人工操作,自动化水平2341传统消费电子制造业在产品设计、生产制造和半成品质量追溯方面存在显著痛点。产品设计研发周期长,设计与制造脱节:传统的产品设计过程通常耗时较长,涉及多次迭代和原型制作,成本高昂;设计通常以市场竞争为导向,对于制造依赖人工装配,质量控制难:许多制造过程仍然依赖人工操作,自动化水平不高,导致生产效率低,质量检测多依赖人工,检测效率和准确性不高,漏检和误检情况较多,影响产品质量。环节众多,半成品物料进场加工溯源困难,工艺改进难度提升:传统的质量追溯系统多依赖手工记录和纸质文档,数据记录不完整、不及时,容易丢失和出错,当发生质量问题时,难以快速追溯到具体的生产批次和环节,导致问题智能系统(软硬件)操作繁琐智能工具系统集成性差,可操作性弱。—个工业软件普遍会有成千上万的可供选项进行选择,产生出的结果存在计量方式、格式、得益于其高度自动化的生产线、大数据和分析应用、化的供应链管理、强大的IT基础设施,消费电子是IT/OT系统打通程度最高的行业之—。但OT软硬件自设计初衷,都是与网络隔离的,因此不会收到来自外部的网络安全威胁,联网之后,SCADA、PLC等面临安全风险也趋于显现,带来了诸如外部攻击、内部恶智能设备例如工业机器人、自动化装配线、密数控机床,精密度较高,具有复杂的机械结构和高精度的电子控制系统,需要定期进行校准、清洁和润滑,以保持其性能和精度。同时也需要需要大量的本地化数据进行设备管理(温度、湿度、震动、噪声具备个性化属性,需要个性化机器学习)。并关联产品原料、设计生产、物流到终端消费等全流程集成产品设计、生产作业、售后服务等环节数据,结合大数据等并关联产品原料、设计生产、物流到终端消费等全流程集成产品设计、生产作业、售后服务等环节数据,结合大数据等技术探索创成式设计,持续迭代产品模型,驱动产品形态、功能运用建模仿真和多模型融合技术,在虚拟环境中构建与实际工厂、生产线、关键设备例如,电解槽设备相对应的数字模型。通过将这些数字模型与物理世界实时同步,能够模拟和分析制氢过程,优化操作,辅助预测维护需求,并提高整体生产效率和安全性。建设产品质量管理系统,集成5G、区块链、标识资料来源:专家访谈、公开资料、亿欧整理获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()22产品全生命周期ARTOP·张ARTOP·张生产全过程Bentley' 仓储配送与三MI赛美特设备管理与三MI赛美特安全管控与三MI赛美特能碳管理工业富联供应链管理与三MI赛美特与三MI赛美特 sunyur商越资料来源:公开资料、亿欧智库获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()23u成川科技(苏州)有限公司是中国领先的半导体自动物料搬运系统(AMHS)整体解决方案供应商公司聚焦半导体行业,致力于为客户提供定制化AMHS整体解决方案。服务范围涵盖生产线AMHS整体规划设计、自动物料搬运和存储设备的设计制造以及现场的安装调试、软件控制系统的开发等帮助统),物料设备控OHT（天车）Conveyor（传输线）AMR（移动机器人）储系统）OHB（空中缓存位）FOUPReticlepodReelMagazineSMIFPodcassetteTrayFOUPReticlepodReelMagazineFOUP&FOUP&SMIFpodstockerTraystockercassettestockerTrayconveyorTowerstockerAMRFoupTrayconveyorTowerstockerAMR获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()25亿欧智库:智能工业场景分类未来工厂层级要素未来工厂层级要素识别类以算法驱动的技术迁移为主数据建模寻优类以数据科学算法直接的场景融合应用为主经验知识推理决策类以工业规则库和知识图谱构建应用为主资料来源:工业互联网联盟、信通院、专家访谈、公开资料、亿欧整理获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()274.2先进传感器升级提高工厂全方位控制力,信息安全保证感知信息进行正确应用u自感知能力在未来工厂中至关重要,因为它能够实时监测生产环境、设备状态和工艺参数,提高生产效率和产品质量。应用至未来工厂的传感器不应单单仅有感知功能,必须集成微处理器、多模态信息u在感知能力提高的同时,生产数据将会比以往多倍的情况下创造出来,在这情况下,首先需要工厂提升工业传输网络的安全性、稳定性,防止数据先进传感器先进传感器在未来工厂中的自感知领域具有至关重要的作用,能够实时监测生产环境和设备状态,为工厂的自决策、自执行、自学习和自迭代提供基础支持。传以同时监测多个参数,集成化传感器将多种感知能力集中在—个设备中,减少了系统复杂性,提高了数据的准确性和—致性。通过这些先进传感器,未来工厂将变得更加智能、高效和灵活,能够及时响应市场需求和环境变化。亿欧智库:先进传感器未来发展方向信息安全传感器、其他使能设备、lT设施的打通与融合,将允许lT软硬件可以便捷地访问传感器、其他使能设备及其运行数据,但通常来说,传感器、使能设备自设计初衷,都是处于隔离状态的,因此不会收到来自外部的网络安全威胁,但互联之后,传感器数据,甚至是敏感的SCADA、PLC等将面临安全风险。数据完整性在工厂IT与数据完整性在工厂IT与OT融合的环境务,传感器数研致。—旦数研被篡改,可能导致错误的决策和操作,严重影响生产流程和产品质量。部署建议:硬件安全模块(HSM)、TLS、数据隐私传感器采集的数研可能包含敏感信息,如部署建议:防火墙、网络访问控制(NAC)自动化与数字化转型通过将微处理器嵌入传感器,传感器的输出已经从简单的模拟信号转变为经过处理的数字信号,甚至能够执行控制任务。这种转变显著提高了传感器的集成化设计在—台设备务集成多个传感器,每个传感器独立工作,并将收集到的原始数研直接封送到务态势感知与信息融合通过整合来自不同类型(如声学、光学、电学等)的多个传感器,优化和融合这些数研,生成更全面的信息。这些信息随后被传输到计算纸进行决策。微型化与低能耗微型化设计减少了材料成本,还释放了更多的空间,满足了下游设备的升级需求,并提升了终端用户的体验。同时,低能耗特性也有助于提高设备的信息传输渠道安全传感器作为网络务的关键节点,容易成为信息传输渠道安全传感器作为网络务的关键节点,容易成为入侵检测系统和定期的安全审计,防止未部署建议:入侵检测和防御系统系统可靠性传感器在融合后的系统务扮演着关键角色,需要建立冗余系统和故障恢撑纸制,确保在传感器出现问题时,系统能够快速恢撑正常运行,保持工厂的连续性和稳定性。部署建议:监控预警系统(如时监控系统资料来源:专家访谈、公开资料、亿欧整理获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()28u从目前来看,部分工业技术、设备服务商考量到自身体系建设或者是商业角度考虑,会加大解决方案的封闭性,设计角度往往以独立运行,或者是自身体系内运行,缺乏与其他服务商集成的能力,客观角度来说,阻碍了工业向更高效、更灵活、更可持续的方向进行发展。未来工厂的自决策信协议统—、接口统—是未来工厂自决策、自执行的基础条件之—工业技术和设备的封闭性限制了开放化和互联互通的愿景,在许多工宇务,现有的生产系统和设备往往设计为独立运行,缺乏与外部系统或新技术的集成能力。这种封闭和非标准化的技术环境使得将智能技术和绿色技术有效融合变得更加困难。由于缺乏兼容性和灵活性,即使采用了新技术,也难以充分封挥其潜力。协议与接口壁垒不仅限制了创新的速度,也阻碍了工业向更高效、可持续的方向封展。协议不统—接口不统—接口不统—:即使使用相同的通信协议,不同设备和软件的接口设计也可能不同。例如,不同品牌的PLC和SCADA系统可能有各自专有的接口和API,导致它⼜之间的兼容性差。此外,老旧设备可能使用过时的接口标准,无法与协议不统—:不同的工业设备和软件通常使用不同的通信接口不统—:即使使用相同的通信协议,不同设备和软件的接口设计也可能不同。例如,不同品牌的PLC和SCADA系统可能有各自专有的接口和API,导致它⼜之间的兼容性差。此外,老旧设备可能使用过时的接口标准,无法与使用网关和协议转换器在不同协议之间部署网关或协议转换器,将—种协议的数据转换为使用网关和协议转换器在不同协议之间部署网关或协议转换器,将—种协议的数据转换为另—种协议,实现设备之间的通信。这些设备能够解析和转换各种工业协议,如Modbus、Profinet、EtherNet/lP等,使不同协议的标准化接口设计使用标准化的接口和APl,使不同厂商的设备和软件能够更容易地集成和通信。标准化接口可以包括RESTfulAPl、SOAP、MQTT等,这些接口和协议能够提供统—的数据交换格式和通信方法,减少集成难度。推动采用国际标准化的工业通信协议(如OPCUA)。这些协议旨在实现不同设备和系统之间的互操作性,通过标准化的数据模型融合技术路径模型融合技术路径实施统—的工业物联网(IIoT)平台将各种设备和系统连接到—个统—的平台上,实现数据的集中管理和分析。lloT平台通常支持多种协议和接口,提供数据集成和互操作性解决方案。这样的平台不仅能够连接PLC和云端数研中枢利用云端数据中枢,将不同协议和接口的数据汇聚到云端进行统—管理和处理。云端数据中枢能够提供强大的数据处理能力和扩展性,通过APl和数据服务,将不同设备的数据进行整合、资料来源:专家访谈、公开资料、亿欧整理获取更多维度盟告数研,请访问亿欧网()29u未来工厂要实现自学习和自迭代,关键在于数据的可用性,是否需要标注才能进入自学习、自迭代的程序,是否能够自动进行精准的标注。根据目数据是否需要额外的人工处理决定工厂是否能进行无监督的自学习、自迭代自动标注技术能够确保大量数据被快速、准确地标注,从而为模型提供高质量的训练数据。通过采用半监督或无监督学习方法,可以有效地让工业AI模型进行学习和适应,无监督学习则通过数据内部结构和模式的挖掘,使模型在没有标注数据的情况下进行训练和优化。算法训练、研发预处理数据质量运营场景挖掘库建设亿欧智库:未来工厂数据处理流程算法训练、研发预处理数据质量运营场景挖掘库建设数据自动标注AI辅助标注AI自动预标注AI辅助标注