工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論 兩份資料

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論《國務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》（2017年11月27日）形成3-5家達到國際水準(zhǔn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，培育百萬工業(yè)APP，實現(xiàn)百萬企業(yè)上云，基本形成具備國際競爭力的基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)體系建成國際領(lǐng)先的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和平臺，形成國際先進的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)體系，重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)國際領(lǐng)先工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施全面支撐經(jīng)濟社會發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展能力、技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系以及融合應(yīng)用等全面達到國際先進水平，綜合實力進入世界前列2025年2035年本世紀(jì)中葉黨中央、國務(wù)院近期關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的工作部署2020年3月17日，國務(wù)院總理李克強主持召開國務(wù)院常務(wù)會議，并指出要對“互聯(lián)網(wǎng)+”、平臺經(jīng)濟等加大支持，壯大數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)加快上線上云，發(fā)展線上線下融合的生活服務(wù)業(yè)，支持發(fā)展共享用工平臺。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能數(shù)據(jù)中心5G基站建設(shè)ACD（一）改造升級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)。（二）增強完善工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識體系。（三）提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺核心能力。（四）建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心。一、加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（十三）加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程建設(shè)。（十四）深入實施“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程。（十五）增強關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品供給能力。四、加快壯大創(chuàng)新發(fā)展動能（九）建立企業(yè)分級安全管理制度。（十）完善安全技術(shù)監(jiān)測體系。（十一）健全安全工作機制。（十二）加強安全技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新。三、加快健全安全保障體系（五）積極利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進復(fù)工復(fù)產(chǎn)。（六）深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用。（七）促進企業(yè)上云上平臺。（八）加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)試點示范推廣普及。二、加快拓展融合創(chuàng)新應(yīng)用EF（十九）提升要素保障水平。（二十）開展產(chǎn)業(yè)監(jiān)測評估。六、加大政策支持力度（十六）促進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。（十七）增強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群能力。（十八）高水平組織產(chǎn)業(yè)活動。五、加快完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局B《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》（2020年3月20日）0201引導(dǎo)平臺增強5G、人工智能、區(qū)塊鏈、增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實等新技術(shù)支撐能力，強化設(shè)計、生產(chǎn)、運維、管理等全流程數(shù)字化功能集成。遴選10個跨行業(yè)跨領(lǐng)域平臺，發(fā)展50家重點行業(yè)/區(qū)域平臺。推動重點平臺平均支持工業(yè)協(xié)議數(shù)量200個、工業(yè)設(shè)備連接數(shù)80萬臺、工業(yè)APP數(shù)量達到2500個。

鼓勵各地結(jié)合優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，加強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在裝備、機械、汽車、能源、電子、冶金、石化、礦業(yè)等國民經(jīng)濟重點行業(yè)的融合創(chuàng)新，突出差異化發(fā)展，形成各有側(cè)重、各具特色的發(fā)展模式。引導(dǎo)各地總結(jié)實踐經(jīng)驗，制定垂直細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)應(yīng)用指南。提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺核心能力深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》（2020年3月20日）安全網(wǎng)絡(luò)平臺內(nèi)網(wǎng)10個標(biāo)桿企業(yè)100個重點行業(yè)龍頭企業(yè)1000個地方骨干企業(yè)外網(wǎng)全國所有地市覆蓋打造20個外網(wǎng)優(yōu)秀服務(wù)案例標(biāo)識解析體系頂級節(jié)點二級節(jié)點企業(yè)節(jié)點標(biāo)識注冊量超1000個5個—47個超24億7個67個超44億覆蓋150個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺覆蓋10萬家以上工業(yè)企業(yè)。現(xiàn)狀2020目標(biāo)注：重點平臺核心能力數(shù)據(jù)設(shè)備連接數(shù)工業(yè)協(xié)議數(shù)69萬臺80萬臺—200個模型開發(fā)者數(shù)量機理模型數(shù)—3800人—1100個應(yīng)用工業(yè)APP數(shù)注冊用戶數(shù)2120個2500個—50萬TSN、邊緣計算、5G工業(yè)模組開始探索應(yīng)用已覆蓋全國300多個地市國家、省、企業(yè)三級聯(lián)動安全監(jiān)測體系企業(yè)級省級國家級覆蓋135個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺；服務(wù)9萬多家工業(yè)企業(yè)。數(shù)據(jù)來源：《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》2020年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展全景圖新技術(shù)加速融合新模式加速推廣新生態(tài)加速形成五大模式：智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個性化定制、服務(wù)化延伸、數(shù)字化管理。30個行業(yè)：工程機械、鋼鐵、石化、采礦、能源、交通、醫(yī)療等。兩大路徑：大企業(yè)通過集成方式，提高數(shù)據(jù)利用率，形成完整的生產(chǎn)系統(tǒng)和管理流程應(yīng)用，智能化水平大幅提升。中小企業(yè)則通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，以更低的價格、更靈活的方式補齊數(shù)字化能力短板。頂層設(shè)計：在國家政策引導(dǎo)下，27個?。▍^(qū)、市）發(fā)布了地方工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展政策文件。產(chǎn)業(yè)基金：各地加大投入力度，支持企業(yè)上云上平臺和開展數(shù)字化改造，推動建立產(chǎn)業(yè)投資基金。三大高地：北京、長三角、粵港澳大灣區(qū)已成為全國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高地，東北老工業(yè)基地和中西部地區(qū)積極探索各具特色的發(fā)展路徑。“平臺+5G”：提升設(shè)備遠(yuǎn)程運動控制精度?！捌脚_+人工智能”：提升智能產(chǎn)品檢測效率。“平臺+AR/VR”：實現(xiàn)降低設(shè)備運維成本。“平臺+區(qū)塊鏈”：實現(xiàn)低成本、高可靠數(shù)據(jù)共享利用。自2017年《國務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》發(fā)布以來，相關(guān)政府部門深入實施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，形成了新技術(shù)加速融合、新生態(tài)加速形成、新模式加速推廣的良好發(fā)展局面。2020年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用全景圖主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的雙螺旋模型二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點維、場景維為什么要轉(zhuǎn)？（價值）用什么轉(zhuǎn)？（技術(shù)）怎么轉(zhuǎn)？（業(yè)務(wù)）制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論要回答三個問題數(shù)據(jù)來源：麥肯錫庫存占用成本下降20-40%設(shè)計-工程成本下降10-30%質(zhì)量成本優(yōu)化10-20%制造業(yè)增加值成本減少25-35%減少廢料20-35%減少能耗5-8%勞動生產(chǎn)力提高15-30%設(shè)備停機時間下降30-50%預(yù)測準(zhǔn)確度提高85%提高工人每人每小時勞動生產(chǎn)率40-60%提高運營部門間接人工效率30-40%提升設(shè)備綜合效率15-25%提高一次通過率5-8%企業(yè)為什么要進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？提質(zhì)增效提升勞動生產(chǎn)率優(yōu)化設(shè)備管理提高企業(yè)產(chǎn)量完善質(zhì)量管理節(jié)本降耗節(jié)約生產(chǎn)成本降低企業(yè)庫存降低質(zhì)量成本降低能耗水平生態(tài)培育新技術(shù)新產(chǎn)品新模式新業(yè)態(tài)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì):為企業(yè)創(chuàng)造價值李克強總理在南京考察蘇寧控股集團。希望你們更好運用云平臺，徹底打通生產(chǎn)、銷售和物流環(huán)節(jié)，要像孫悟空一樣，既能騰“云”駕霧，又可“鉆”進消費者心里。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點：解決企業(yè)痛點著力推動互聯(lián)網(wǎng)和實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展，以信息流帶動技術(shù)流、資金流、人才流、物資流，促進資源配置優(yōu)化，促進全要素生產(chǎn)率提升?！?xí)近平總書記2016年4·19網(wǎng)信事業(yè)座談會數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機理：以信息流促進資源配置優(yōu)化基礎(chǔ)建設(shè)單項應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新綜合集成集成范圍投資收益工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)APP）工業(yè)云（工業(yè)SaaS）工業(yè)軟件制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在邁向3.0階段：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦能技術(shù)視角業(yè)務(wù)視角價值視角制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須從價值、技術(shù)、業(yè)務(wù)三個視角統(tǒng)籌考慮。價值重構(gòu)是邏輯起點，技術(shù)支撐是工具，業(yè)務(wù)落地是內(nèi)核。拋開技術(shù)談業(yè)務(wù)，容易陷入老方案，使用舊地圖找不到新大陸。拋開業(yè)務(wù)談技術(shù)，容易陷入炫耀鋤頭的自娛自樂。雙螺旋模型的含義：以價值重構(gòu)為主線，堅持技術(shù)支撐和業(yè)務(wù)落地雙輪驅(qū)動，實現(xiàn)技術(shù)和業(yè)務(wù)雙向迭代。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的雙螺旋模型邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務(wù)組件（機理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、微服務(wù)管理）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新載體：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)視角業(yè)務(wù)視角價值視角制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的雙螺旋模型主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的雙螺旋模型二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點維、場景維新技術(shù)新產(chǎn)品新模式全價值鏈全產(chǎn)業(yè)鏈全要素設(shè)備降耗節(jié)本增效提質(zhì)生態(tài)維連接維效益維新業(yè)態(tài)從價值視角看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的本質(zhì)是通過工業(yè)全要素、全價值鏈和全產(chǎn)業(yè)鏈的連接，實現(xiàn)對企業(yè)乃至制造業(yè)的重構(gòu)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺價值體系數(shù)據(jù)1.優(yōu)化存量2.培育增量3.化解變量提高質(zhì)量增加效益節(jié)約成本降低能耗新能力新業(yè)態(tài)新模式新產(chǎn)品易變性隨機性復(fù)雜性不確定性工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的價值（需求側(cè)）：優(yōu)化存量、培育增量、化解變量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)應(yīng)用模型企業(yè)運營類研發(fā)制造管理服務(wù)資產(chǎn)管理類狀態(tài)監(jiān)測故障診斷預(yù)測預(yù)警遠(yuǎn)程運維產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同供應(yīng)鏈協(xié)同制造能力共享業(yè)務(wù)應(yīng)用（PLM、ERP、SCM）生產(chǎn)運行控制（MES/MOM）設(shè)備執(zhí)行監(jiān)控（HMI-SCADA）傳感器（PLC）工廠1工廠2...level4level3level2level1設(shè)備模型業(yè)務(wù)模型二維模型三維模型.....研發(fā)設(shè)計模型生產(chǎn)制造模型經(jīng)營管理模型.....機理模型物理模型化學(xué)模型.....算法模型分類回歸聚類.....設(shè)備層level0全要素：人、機、料、法、環(huán)全產(chǎn)業(yè)鏈：供應(yīng)鏈、空間鏈、金融鏈價值鏈：研發(fā)、制造、服務(wù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺=工業(yè)全要素、全價值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的連接全要素全產(chǎn)業(yè)鏈全價值鏈人機料法環(huán)供應(yīng)鏈空間鏈金融鏈研發(fā)制造服務(wù)自動化機器智能化機器產(chǎn)品生產(chǎn)知識生產(chǎn)物料數(shù)據(jù)機理模型數(shù)據(jù)模型+機理模型實體空間數(shù)字孿生空間固定供應(yīng)鏈柔性供應(yīng)鏈線下集群線上集群銀行貸款互聯(lián)網(wǎng)金融推動工業(yè)生產(chǎn)從3.0向4.0轉(zhuǎn)變打破企業(yè)邊界、商業(yè)邊界、區(qū)域邊界微笑曲線向數(shù)據(jù)驅(qū)動的價值閉環(huán)轉(zhuǎn)變研發(fā)制造服務(wù)附加值數(shù)據(jù)驅(qū)動協(xié)同研發(fā)按需制造精準(zhǔn)服務(wù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺=工業(yè)全要素、全價值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺本質(zhì)是一個工業(yè)操作系統(tǒng)，其功能類似微軟的Windows、谷歌的安卓系統(tǒng)或者蘋果的iOS系統(tǒng)。Predix

isalsoatechnologyplatform,notdeployedonaphonethatyouholdinyourhand,butratherbehindthecloseddoorsofadatacenterconnectedtodatalakesandotherformsofbigdatastorage.LikeGoogle’sAndroidorApple’siOSoperatingsystems,ithasasetofsoftwareservicesthathelpdevelopersquicklybuildappsfortheindustrialinternet.GE首席技術(shù)官DaveBartlett西門子白皮書基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng).工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的價值（供給側(cè)）：操作系統(tǒng)的第三次革命1913年，福特建立了汽車生產(chǎn)的流水線，引發(fā)了世界驚天動地的汽車制造革命，促進了汽車生產(chǎn)的規(guī)?；?。福特裝配線的每項任務(wù)有一個工位，大部分零件以標(biāo)準(zhǔn)件的形式被組裝，幾百輛車可以同時生產(chǎn)。每輛汽車的組裝時間由原來的12小時28分縮短至90分鐘，生產(chǎn)效率提高了8倍。人(開發(fā)者)機（開發(fā)工具）料（數(shù)據(jù)）法（模型）環(huán)（開發(fā)環(huán)境）產(chǎn)品（工業(yè)APP）2015年，GE上線Predix，相當(dāng)于軟件生產(chǎn)的流水線，正引發(fā)一場工業(yè)軟件研發(fā)、工業(yè)知識生產(chǎn)的革命，促進工業(yè)APP生產(chǎn)的規(guī)?；９I(yè)PaaS上每項功能都是一個微服務(wù)組件，以“搭積木”的形式被調(diào)用，百萬工業(yè)APP可以同時封裝。工業(yè)APP的開發(fā)周期從以月、周為單位縮短至以天、小時為單位，基于predix開發(fā)一款A(yù)PP只需15分鐘。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：工業(yè)知識生產(chǎn)的流水線革命富士康：從“代工產(chǎn)品”到“代工知識”企劃設(shè)計制造倉儲物流客戶線性制造模式:大規(guī)模制造非線性制造模式:大規(guī)模定制以企業(yè)為中心以用戶體驗為中心，零距離交互顛覆用戶體驗Cosmo平臺：產(chǎn)品生產(chǎn)的定制化+工業(yè)知識生產(chǎn)的定制化COSMO工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：工業(yè)知識定制化生產(chǎn)的流水線裝備和自動化企業(yè)主導(dǎo)（OT）工業(yè)企業(yè)主導(dǎo)(IT)云計算和大數(shù)據(jù)企業(yè)主導(dǎo)（IT）軟件企業(yè)主導(dǎo)（IT）典型企業(yè)三一、徐工海爾、航天云網(wǎng)、富士康東方國信阿里、H公司、浪潮用友核心優(yōu)勢工業(yè)數(shù)據(jù)采集能力行業(yè)機理模型沉淀能力工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析能力高端工業(yè)軟件研發(fā)能力切入點平臺+智能產(chǎn)品平臺+智能生產(chǎn)平臺+垂直行業(yè)逐個滲透平臺+智能管理應(yīng)用場景產(chǎn)品全生命周期管理上云生產(chǎn)制造上云企業(yè)核心業(yè)務(wù)上云企業(yè)研發(fā)管理上云優(yōu)化重點產(chǎn)品監(jiān)測、診斷、預(yù)測、運維產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化設(shè)備監(jiān)測、診斷、預(yù)測、運維制造工藝、排產(chǎn)計劃、質(zhì)量管理產(chǎn)品個性化定制能力交易、互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)設(shè)備/工藝/產(chǎn)品優(yōu)化能耗管理優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)協(xié)同研發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化供應(yīng)鏈、企業(yè)資源、客戶管理管理生產(chǎn)管控一體化典型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)業(yè)鏈云圖賽迪贏：從為向地方提供咨詢服務(wù)，向打造軟硬一體的平臺運營商轉(zhuǎn)型。平臺贏：加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在地方的落地。地方贏：推動地方制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展?？缧袠I(yè)跨領(lǐng)域平臺特定行業(yè)平臺解決方案企業(yè)平臺企業(yè)

賽迪：咨詢規(guī)劃評測評估資源整合賦能提供市場蘇州2018年11月，蘇州分院成立2019年4月，賽迪靈犀工業(yè)服務(wù)中心為100家企業(yè)提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)診斷咨詢服務(wù)惠州2018年9月，賽迪華南智能制造創(chuàng)新中心為50家企業(yè)提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)診斷咨詢服務(wù)重慶2018年8月，重慶飛象工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司成立為60家汽車和電子行業(yè)企業(yè)提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)診斷咨詢服務(wù)地方政府定位：構(gòu)建開放共贏的生態(tài)賽迪：打通供給和需求之間的鴻溝，打造價值共同體核心產(chǎn)品②賽迪靈犀智能制造服務(wù)云平臺④重慶飛象工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺③工業(yè)APP云測試平臺⑤賽迪時代行業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺①工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺監(jiān)測分析服務(wù)云平臺工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺運行監(jiān)測工業(yè)經(jīng)濟運行指數(shù)數(shù)據(jù)采集IaaSPaaSSaaS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)計算網(wǎng)絡(luò)存儲數(shù)據(jù)建模系統(tǒng)運行分析系統(tǒng)

全景展示系統(tǒng)報告生成系統(tǒng)

DaaS上云工業(yè)企業(yè)庫上云設(shè)備庫工業(yè)APP名錄庫平臺運行監(jiān)測庫行業(yè)運行監(jiān)測庫企業(yè)行業(yè)政府跨平臺數(shù)據(jù)開放、共享、交易等增值服務(wù)平臺能力測評診斷系統(tǒng)解決方案咨詢平臺架構(gòu)賽迪靈犀：打造覆蓋全國主要制造業(yè)集聚發(fā)展地區(qū)的、線上線下相結(jié)合的高質(zhì)量技術(shù)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。飛象：擁有2000+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用解決方案，讓重如大象的工業(yè)企業(yè)重新起飛。100余家技術(shù)合作伙伴400余位智能制造行業(yè)專家服務(wù)制造企業(yè)超過6000家成果工業(yè)APP云測試：開展工業(yè)APP功能完整性、性能效率性、安全性、兼容性、可移植性及可靠性測試。賽迪時代：聚焦能源、電子、冶金等行業(yè)，聯(lián)合地方政府及龍頭企業(yè)，打造特定區(qū)域的行業(yè)級平臺。一站式服務(wù)跨行業(yè)跨領(lǐng)域愿景研制內(nèi)容開放生態(tài)安全可控行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)與檢測規(guī)范體系在線開發(fā)云平臺在線驗證測試云平臺監(jiān)測與應(yīng)用發(fā)布推廣平臺推廣與測評服務(wù)體系工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺工業(yè)智能信息融合平臺智慧工廠制造物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺大數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計仿真平臺工業(yè)大數(shù)據(jù)人工智能系統(tǒng)打造五大產(chǎn)品線：監(jiān)測、評估、測試、綜合應(yīng)用、行業(yè)解決方案主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的雙螺旋模型二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點維、場景維數(shù)據(jù)算力模型應(yīng)用工業(yè)APP工業(yè)PaaSIaaS邊緣層5G數(shù)據(jù)中心人工智能數(shù)字孿生數(shù)據(jù)維架構(gòu)維產(chǎn)業(yè)維從技術(shù)視角看，5G、數(shù)據(jù)中心、人工智能、數(shù)字孿生等新一代信息技術(shù)的融合發(fā)展，正構(gòu)建起工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺“數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用”的完整能力拼圖。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)體系（一）架構(gòu)維邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務(wù)組件（機理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、微服務(wù)管理）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化采集工業(yè)數(shù)據(jù)存儲工業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)建模+數(shù)據(jù)分析微服務(wù)集成工業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS通過協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計算等構(gòu)建精準(zhǔn)、實時、高效的數(shù)據(jù)采集體系，本質(zhì)上是實現(xiàn)物理空間隱性數(shù)據(jù)在賽博空間的顯性化。以“搭積木”的方式提供工業(yè)APP創(chuàng)建、測試和部署的開發(fā)環(huán)境，本質(zhì)上是一個向下可以調(diào)用設(shè)備、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等軟硬件資源，向上可以承載工業(yè)APP等應(yīng)用服務(wù)的“工業(yè)操作系統(tǒng)”。通過調(diào)用和封裝工業(yè)PaaS平臺上的開發(fā)工具、行業(yè)機理模型開發(fā)形成的應(yīng)用服務(wù)，本質(zhì)是面向特定行業(yè)、特定場景的一個個數(shù)字化解決方案。通過計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等資源的虛擬化，實現(xiàn)信息基礎(chǔ)設(shè)施的資源池化。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集能力海量數(shù)據(jù)處理能力行業(yè)機理模型沉淀能力工業(yè)應(yīng)用培育能力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心能力數(shù)據(jù)采集圍繞數(shù)據(jù)過少，根據(jù)業(yè)務(wù)需要對設(shè)備安裝傳感器進行數(shù)字化改造，并通過有關(guān)協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?。協(xié)議轉(zhuǎn)換圍繞數(shù)據(jù)過雜，提供協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊和產(chǎn)品，支持OPC-UA、MQTT、Modbus、Profinet等主流通信協(xié)議，實現(xiàn)設(shè)備、傳感器、控制系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等不同來源的海量數(shù)據(jù)在云端匯聚。邊緣智能圍繞數(shù)據(jù)過多，提供具備數(shù)據(jù)存儲、轉(zhuǎn)換、處理、分析等邊緣計算能力的模塊和產(chǎn)品，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行本地的運算和預(yù)處理，緩解云端壓力。一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：邊緣層傳感器2016年4月25日，德國總理默克爾和美國總統(tǒng)奧巴馬出席漢諾威工業(yè)博覽會期間參觀ABB展臺。ABB集團首席執(zhí)行官史畢福展示了如何通過ABBAbility?智能傳感器將電機與“云”服務(wù)相連的開創(chuàng)性技術(shù)，幫助數(shù)以億計的電機實現(xiàn)能效提升。該技術(shù)可以降低近70%故障停工時間，延長30%使用期限，減少近10%的能耗。如果全球所有工業(yè)電機都配備該智能傳感器，節(jié)約下來的能源將會相當(dāng)于100座大型發(fā)電廠的發(fā)電量。智能傳感器就像給電機戴了健康腕表，對電機運行和健康數(shù)據(jù)進行定期和精確地監(jiān)測，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端服務(wù)器。隨后，通過ABB幾十年積累的算法對數(shù)據(jù)進行計算分析，分析結(jié)果被推送到用戶智能手機或用戶專享平臺。一旦監(jiān)測到電機問題，系統(tǒng)將發(fā)送預(yù)警信息給客戶。2017年11月上海工博會ABB也展示了該技術(shù)。邊緣層：數(shù)據(jù)采集近30年來，圍繞實現(xiàn)控制系統(tǒng)、生產(chǎn)裝備的連接，全球各類自動化廠商、研究機構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)化組織推出了300余種主流協(xié)議，協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)眾多且相對封閉，嚴(yán)重制約了工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通互操作。迫切需要研發(fā)協(xié)議轉(zhuǎn)換的技術(shù)、產(chǎn)品（以Predixmachine為代表的軟網(wǎng)關(guān)，以西門子Mindconnect為代表的硬網(wǎng)關(guān)），實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)在多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)之間的有序流動。PredixmachineNano/IOT2040邊緣層：協(xié)議轉(zhuǎn)換Gartner：Theedgewilleatthecloud(邊緣計算正在吃到云計算)。IDC：40%的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)進行存儲、處理和分析。邊緣計算（設(shè)備級）、霧計算（車間級）和云計算（企業(yè)級、產(chǎn)業(yè)鏈級、生態(tài)級）協(xié)同將成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展的重要方向，三者密不可分、相輔相成。邊緣智能的三大功能：①邊緣數(shù)據(jù)采集、存儲和分發(fā)。②邊緣數(shù)據(jù)的實時分析。③邊緣設(shè)備的智能控制。邊緣側(cè)業(yè)務(wù)不敢傳：涉及數(shù)據(jù)安全與保密不需傳：本地化、實時性不能傳：網(wǎng)絡(luò)延遲、功耗、計算量、協(xié)議適配Predix云端業(yè)務(wù)非實時、大數(shù)據(jù)量的業(yè)務(wù)需要進行縱向和橫向?qū)Ρ确治龅臉I(yè)務(wù)需要和業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行集成的業(yè)務(wù)需要進行全局優(yōu)化的業(yè)務(wù)觀點來源：思科苗凱翔、中國電信張東、寄云科技時培昕、海爾孫能林邊緣層：邊緣智能ThoughtWorks首席科學(xué)家MartinFowler馬丁·福勒2014年提出的微服務(wù)概念。Themicroservicearchitecturalstyleisanapproachtodevelopingasingleapplicationasasuiteofsmallservices,eachrunninginitsownprocessandcommunicatingwithlightweightmechanisms,oftenanHTTPresourceAPI.Theseservicesarebuiltaroundbusinesscapabilitiesandindependentlydeployable

byfullyautomateddeploymentmachinery.Thereisabareminimumofcentralizedmanagementoftheseservices,whichmaybe

writtenindifferentprogramminglanguagesandusedifferentdatastoragetechnologies.?。河梢幌盗行》?wù)組成獨：每個服務(wù)運行于自己的獨立進程輕：輕量級的通信機制（通常是基于HTTP協(xié)議的RESTfulAPI）松：圍繞著單一業(yè)務(wù)功能進行構(gòu)建，松耦的服務(wù)能夠被獨立更新和部署活：支持不同的開發(fā)語言、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)和技術(shù)堆棧微服務(wù)=單一功能模塊歸根揭底為了敏捷開發(fā)二、工業(yè)PaaS：微服務(wù)的定義單體架構(gòu)微服務(wù)架構(gòu)創(chuàng)建方式企業(yè)級，自頂向下開展實施團隊級，自底向上開展實施，允許采用不同技術(shù)堆棧部署方式整體部署，緊耦合獨立部署，微服務(wù)松耦合，服務(wù)之間可以獨立的部署擴展方式基于整個系統(tǒng)擴展，資源利用率低基于獨立服務(wù)按需擴展，資源利用率高更新方式局部修改，整體更新，升級效率低局部修改，局部更新，升級效率高運維方式故障全局性，排查復(fù)雜故障隔離，非全局，故障排查簡單從單體架構(gòu)到微服務(wù)架構(gòu)的邏輯是更快、更敏捷地創(chuàng)建、部署、擴展、更新和運維應(yīng)用服務(wù)面向特定行業(yè)特定應(yīng)用場景的新型工業(yè)APP需要快速部署和持續(xù)迭代優(yōu)化，適合微服務(wù)架構(gòu)工業(yè)PaaS：微服務(wù)架構(gòu)容器技術(shù)虛擬機技術(shù)微服務(wù)將單體軟件解耦為較小的功能片段，容器進一步對這種解耦性進行了擴展，將微服務(wù)及其依賴關(guān)系與操作系統(tǒng)解耦，不需要像虛擬機一樣安裝操作系統(tǒng)，可以節(jié)省大量的系統(tǒng)資源（計算，內(nèi)存和磁盤空間），容器的下載、更新、部署和迭代也更快。容器本質(zhì)上是輕量化的虛擬機，為微服務(wù)運行提供一個隔離的運行環(huán)境，并且可以跨越基礎(chǔ)設(shè)施和云端隨意部署。Docker是一個開源的應(yīng)用容器引擎，讓開發(fā)者可以打包他們的應(yīng)用以及依賴包到一個可移植的容器中，而kubernetes可以統(tǒng)一管理各類容器，形成集群。工業(yè)PaaS：微服務(wù)的運行環(huán)境（容器）故障診斷模型資產(chǎn)管理模型身份驗證位置服務(wù)可視化工具用戶登陸API微服務(wù)1datastore微服務(wù)池API微服務(wù)2datastoreAPI微服務(wù)3datastoreAPI微服務(wù)4datastoreAPI微服務(wù)5datastoreAPI微服務(wù)6datastore每個微服務(wù)都有自己的API，API是每個微服務(wù)的唯一能力出口，并通過API網(wǎng)關(guān)進行統(tǒng)一管理。API網(wǎng)關(guān)黑白名單日志協(xié)議適配身份認(rèn)證計流限流路由訪問認(rèn)證中心服務(wù)注冊管理中心設(shè)備管理APP工業(yè)PaaS：微服務(wù)的通信（API）圖片來源：安筱鵬《平臺解讀：不斷深化對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的認(rèn)識》①我是誰？②我從哪里來？③我要到哪里去？機理模型VS數(shù)據(jù)驅(qū)動機理模型：人是核心，依靠基礎(chǔ)理論和專家經(jīng)驗，是對“已知”世界的洞察，對于一些復(fù)雜問題建立嚴(yán)格的機理模型較為困難。大數(shù)據(jù)分析模型：算法是核心，通過機器學(xué)習(xí)等算法可對”未知”世界進行洞察，但模型本身是黑盒，也容易發(fā)生一些重大誤判。數(shù)模聯(lián)動模型：是未來趨勢，在了解行業(yè)機理的基礎(chǔ)上，結(jié)合機器學(xué)習(xí)強大的特征表征和非線性映射能力，增強模型的可靠性、解釋性和自我成長性。工業(yè)PaaS：核心是構(gòu)建一個數(shù)字化模型池實施工業(yè)APP培育工程，有利于發(fā)揮軟件賦能、賦值、賦智作用（軟件定義研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理和運營維護），推進兩化深度融合。有利于將制造業(yè)企業(yè)原本分散、隱性的工業(yè)技術(shù)挖掘出來、傳播開來、傳承下去（工業(yè)Knowhow的顯性化），破解國內(nèi)工匠不足難題。有利于更大程度激發(fā)“雙創(chuàng)”活力（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺本質(zhì)上是開發(fā)者“雙創(chuàng)”平臺），培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動能，帶動形成新的增長極。有利于匯聚海量開發(fā)者、提升用戶粘性（雙邊市場），打造資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)用生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP（以下簡稱工業(yè)APP）是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，承載工業(yè)知識和經(jīng)驗，滿足特定需求的工業(yè)應(yīng)用軟件，是工業(yè)技術(shù)軟件化的重要成果。是什么（who）：工業(yè)應(yīng)用軟件（云端數(shù)字解決方案）來自哪里（where）：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)PAAS長出來的）怎么來的（how）：工業(yè)技術(shù)軟件化本質(zhì)：工業(yè)知識和經(jīng)驗的沉淀、傳播、復(fù)用和價值創(chuàng)造目標(biāo)：滿足特定需求，實現(xiàn)各種優(yōu)化軟件發(fā)展歷程軟件技術(shù)架構(gòu)軟件開發(fā)范式軟件業(yè)務(wù)功能三、工業(yè)APP的定義一、總體要求二、科學(xué)制定部署模式大型企業(yè)：私有云，部署數(shù)據(jù)安全要求高的關(guān)鍵信息系統(tǒng)；公有云：連接客戶、供應(yīng)商、員工的信息系統(tǒng)；混合云架構(gòu)：部署數(shù)據(jù)安全要求高且需對外連接提供服務(wù)的信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲于私有云、應(yīng)用部署于公有云。中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)型企業(yè)：公有云。三、按需合理選擇云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施類云服務(wù):計算資源服/存儲資源服務(wù)/網(wǎng)絡(luò)資源服務(wù)/安全防護服務(wù)。平臺系統(tǒng)類服務(wù)：數(shù)據(jù)庫服務(wù)/大數(shù)據(jù)分析服務(wù)/中間件平臺服務(wù)/物聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)軟件/開發(fā)平臺服務(wù)。業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù):協(xié)同辦公服務(wù)/經(jīng)營管理應(yīng)用服務(wù)/運營管理服務(wù)/研發(fā)設(shè)計服務(wù)/生產(chǎn)控制服務(wù)/智能應(yīng)用服務(wù)四、穩(wěn)妥有序推進企業(yè)上云五、提升支撐服務(wù)能力六、強化政策保障工信部《推動企業(yè)上云實施指南（2018-2020年）》工業(yè)APP的分類（按業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)）到2020年，培育30萬個面向特定行業(yè)、特定場景的工業(yè)APP。——面向國內(nèi)制造業(yè)重點項目推進、重大工程實施和重要裝備研制需求，發(fā)展具有高支撐

價值的安全可靠工業(yè)APP?！嫦蜿P(guān)鍵基礎(chǔ)材料、核心基礎(chǔ)零部件（元器件）、先進基礎(chǔ)工藝、產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)等

“工業(yè)四基”領(lǐng)域，發(fā)展普適性強、復(fù)用率高的基礎(chǔ)共性工業(yè)APP。

——面向汽車、航空航天、石油化工、機械制造、輕工家電、信息電子等行業(yè)需求，發(fā)展

推廣價值高、帶動作用強的行業(yè)通用工業(yè)APP。

——面向制造企業(yè)的個性化需求，發(fā)展高應(yīng)用價值的企業(yè)專用工業(yè)APP。工業(yè)APP的分類（按應(yīng)用范圍）工信部《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP培育工程實施方案》消費APP工業(yè)APP連接對象人人機物產(chǎn)品效應(yīng)眼球經(jīng)濟價值經(jīng)濟（成本、質(zhì)量、效率）功能要求商業(yè)模式創(chuàng)新解決企業(yè)實際痛點開發(fā)主體互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是主力軍制造企業(yè)是主力軍，工業(yè)APP姓工核心技術(shù)軟件開發(fā)技術(shù)軟件開發(fā)技術(shù)+工業(yè)大數(shù)據(jù)分析+工業(yè)機理發(fā)展現(xiàn)狀我國有500萬款以上！商業(yè)模式較為成熟我國有20000款，商業(yè)模式探索階段性能要求對數(shù)據(jù)的及時性、安全性要求相對低一些（謀財）對數(shù)據(jù)的及時性、安全性要求非常高（害命）運行載體手機手機、計算機、平板、AR/VR設(shè)備、工業(yè)計算機消費APPVS工業(yè)APP邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務(wù)組件（機理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、微服務(wù)管理）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化邊緣計算+云計算（平臺上移、功能下沉）公有云+私有云（靈活部署）通用PaaS平臺：微服務(wù)架構(gòu)+容器化部署工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析平臺：工業(yè)機理模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動模型工業(yè)應(yīng)用開發(fā)平臺：數(shù)字孿生+知識圖譜+管理引擎角色化+輕型化（持續(xù)集成、持續(xù)交付、持續(xù)部署）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)趨勢（二）產(chǎn)業(yè)維從5G、數(shù)據(jù)中心、人工智能到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，這幾個概念不是割裂的，而是環(huán)環(huán)相扣的，構(gòu)成了數(shù)據(jù)采集、傳輸、計算、分析、應(yīng)用的數(shù)據(jù)閉環(huán)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)的關(guān)鍵是要實現(xiàn)這些技術(shù)的群體性突破和協(xié)同性創(chuàng)新。邊緣計算數(shù)據(jù)中心5G人工智能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集計算傳輸應(yīng)用分析數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)+算力數(shù)據(jù)+算力+模型數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+5G/數(shù)據(jù)中心/人工智能應(yīng)該怎么加？數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用=工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)上不來設(shè)備類型多協(xié)議封閉接口類型多工況惡劣數(shù)據(jù)存不了數(shù)據(jù)用不好監(jiān)測點多類型多樣流量大性能要求高時間跨度大數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)維度多實時分析難難以定量算法落后5G數(shù)據(jù)中心人工智能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺=數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用超過80%的5G應(yīng)用場景在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)垂直領(lǐng)域。5G技術(shù)將解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地最初一公里問題。當(dāng)前“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用總體情況仍然處于試點示范和探索階段。eMBB增強移動寬帶uRLLC高可靠低時延mMTC海聯(lián)物聯(lián)10Gbps1ms1Million/km21G2G3G4G5G19801990200020102020應(yīng)用場景傳輸速率模擬語音數(shù)字語音短信移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)字業(yè)務(wù)占主導(dǎo)數(shù)據(jù)洪流物聯(lián)網(wǎng)115Kb-384Kb384Kb-100Mb100Mb-1Gb10Gb+模擬時代數(shù)字時代移動互聯(lián)網(wǎng)時代萬物互聯(lián)時代一、5G:打通工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最后一公里的有效手段川渝一帶粵港澳大灣區(qū)魯豫一帶湘鄂一帶長三角地區(qū)總體看，我國5G與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展仍處于起步階段，但產(chǎn)業(yè)界探索步伐加快，積極性不斷提升，已經(jīng)具備良好的發(fā)展基礎(chǔ)。產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善關(guān)鍵技術(shù)：面向工業(yè)場景的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)加快推進，H公司、長虹等企業(yè)已發(fā)布多款5G工業(yè)模組。商業(yè)模式：基礎(chǔ)電信企業(yè)與工業(yè)企業(yè)合作持續(xù)深入，商業(yè)模式和發(fā)展路徑逐步清晰，已形成近百個在建或意向合作項目。兩區(qū)：長三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)應(yīng)用案例豐富。三帶：魯豫、川渝、湘鄂一帶涌現(xiàn)了一批典型案例。多點：其他地區(qū)有一些企業(yè)開展了積極探索。應(yīng)用范圍加快拓展應(yīng)用行業(yè)：除汽車、通信與電子制造、機械、電力、軌道交通、航空、化工、家電、鋼鐵、船舶等制造業(yè)行業(yè)外，港口、能源等領(lǐng)域也成為“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的應(yīng)用重點。應(yīng)用場景：在視頻監(jiān)控、物流配送等場景應(yīng)用基礎(chǔ)上，部分企業(yè)持續(xù)走深向?qū)崳验_始介入到裝配、檢測等生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。發(fā)展格局初步形成5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀2019年11月12日，工業(yè)和信息化部印發(fā)《“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程推進方案》，高質(zhì)量推進5G與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合創(chuàng)新。打造項目庫培育解決方案供應(yīng)商構(gòu)建供給資源池技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)攻關(guān)融合產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和產(chǎn)品部署實施5：打造5個內(nèi)網(wǎng)建設(shè)改造公共服務(wù)平臺1：遴選10個重點行業(yè)2：挖掘20個典型應(yīng)用場景建設(shè)測試床《“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程推進方案》提出要提升“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力、資源供給能力。提升網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)能力提升創(chuàng)新應(yīng)用能力提升資源供給能力5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推進方案中國商飛聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、設(shè)備制造企業(yè)、移動通信企業(yè)、科研院所等，開展“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”在大飛機生產(chǎn)制造、工廠物流、質(zhì)量管控等方面的探索，形成智能生產(chǎn)、智能物流、智能檢測等融合應(yīng)用實踐。其中，H公司提供基于“5G+云”的AR/VR技術(shù)；聯(lián)通提供5G通信技術(shù)及智能制造技術(shù)；騰訊提供云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)；上交提供智能制造創(chuàng)新模式研究支撐。基于“5G+8K超清視頻+深度學(xué)習(xí)+平臺”，構(gòu)建大飛機制造機器視覺，實現(xiàn)復(fù)合材料的無損檢測、拼縫檢測，使檢測時間由原來幾小時甚至幾天縮短至幾分鐘；人員成本降低95%。智能檢測智能物流基于“5G+遠(yuǎn)程控制+AR+平臺”，構(gòu)建機床自主觸發(fā)物流需求、AGV自主智能路徑規(guī)劃的智能物流方式，大幅提升民機裝配協(xié)同效率，使傳統(tǒng)的單項工裝工作人員由3人減少到1人；裝配效率提高70%；降低操作人員成本20萬/人。

基于“5G+射頻+VR+平臺”，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品、設(shè)備、工裝、物流、人員及刀量具等生產(chǎn)要素全過程管控，實現(xiàn)對生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)狀態(tài)、復(fù)合材料等全方位跟蹤與優(yōu)化，提升生產(chǎn)的智能運營管理，零配件定位誤差縮小在3厘米以內(nèi)；運營成本降低20%；生產(chǎn)效率提高20%以上。

智能生產(chǎn)商飛：基于“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的智慧工廠2019年7月，全球知名咨詢公司HeavyReading聯(lián)合全球5G技術(shù)研發(fā)領(lǐng)先企業(yè)高通發(fā)布了《5G專用網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用》白皮書。HeavyReading白皮書指出在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，5G專用網(wǎng)絡(luò)與LTE和Wi-Fi相比，具有覆蓋范圍更廣、安全保障能力更強、性能更加優(yōu)越三大優(yōu)勢，能夠支持苛刻性能要求的工業(yè)場景應(yīng)用：一是利用5G+AI實現(xiàn)碼頭等特定區(qū)域物流車的智能導(dǎo)航。二是利用5G+AR開展輔助裝配與遠(yuǎn)程運維。三是利用5G+機器視覺開展預(yù)測性維護。四是利用5G支撐高壓配電網(wǎng)負(fù)荷控制。五是利用5G+NB-IoT解決設(shè)備物聯(lián)問題。六是利用5G專用網(wǎng)絡(luò)對工業(yè)設(shè)備進行遠(yuǎn)程控制。5G專網(wǎng)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的六大應(yīng)用場景美國IDC機柜數(shù)目前已占全球40%的市場，其后是中國和日本分別占8%和6%，中國IDC發(fā)展比美國晚5年。2018年，我國制造業(yè)增加值約占全球30%，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)全球占比約21%，穩(wěn)居世界第一制造大國和網(wǎng)絡(luò)大國，這決定中國IDC規(guī)模不會低于美國。我國數(shù)據(jù)中心發(fā)展前景巨大，預(yù)計2020~2025年中國IDC市場累計超萬億元。數(shù)據(jù)中心作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，更加強調(diào)云計算數(shù)據(jù)中心和邊緣數(shù)據(jù)中心的協(xié)同性，我國IDC市場空間巨大。數(shù)據(jù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院、中國IDC圈數(shù)據(jù)來源：中國國家統(tǒng)計局美國商務(wù)部《互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》制造業(yè)占GDP比重互聯(lián)網(wǎng)用戶全球占比二、數(shù)據(jù)中心：支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)?；瘮?shù)據(jù)中心架構(gòu)邊緣數(shù)據(jù)中心架構(gòu)傳統(tǒng)的大型規(guī)模化數(shù)據(jù)中心難以滿足萬物互聯(lián)的需求，需要建設(shè)小微型數(shù)據(jù)中心，來加強邊緣計算和數(shù)據(jù)分析的能力。一方面，算力就是生產(chǎn)力，要加快規(guī)?；瘮?shù)據(jù)中心建設(shè)，縮小和美國數(shù)據(jù)中心市場占比的差距。另一方面，要加快邊緣數(shù)據(jù)中心建設(shè)，滿足企業(yè)帶寬、時延、安全需求。云數(shù)據(jù)中心時延限制網(wǎng)絡(luò)擁塞完全問題...云數(shù)據(jù)中心云DC邊緣DC邊緣數(shù)據(jù)中心邊緣數(shù)據(jù)中心“規(guī)模化+小微化”數(shù)據(jù)中心協(xié)同發(fā)展會成為主流定義：工業(yè)人工智能是工業(yè)領(lǐng)域中由計算機實現(xiàn)的智能，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自執(zhí)行、自決策、自適應(yīng)等特征，其本質(zhì)是通過打造狀態(tài)感知、實時分析、精準(zhǔn)執(zhí)行、科學(xué)決策的數(shù)據(jù)自動流動閉環(huán)，解決工業(yè)的復(fù)雜性和不確定性難題。問題：工業(yè)的復(fù)雜性、不確定性和人工智能缺乏可靠性、可解釋性之間的矛盾，制約工業(yè)人工智能的發(fā)展。發(fā)展階段判斷：工業(yè)智能仍處于發(fā)展探索時期，工業(yè)人工智能的關(guān)鍵技術(shù)、場景應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)發(fā)展均處在起步階段。數(shù)據(jù)（人機物）洞察模型應(yīng)用實時分析狀態(tài)感知科學(xué)決策精準(zhǔn)執(zhí)行學(xué)習(xí)提升主要矛盾工業(yè)系統(tǒng)人工智能缺乏可靠性缺乏可解釋性復(fù)雜性不確定性三、人工智能：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的內(nèi)核數(shù)據(jù)層邊緣層模型層算法模型設(shè)備模型機理模型業(yè)務(wù)模型應(yīng)用層故障診斷定位（分類）產(chǎn)品質(zhì)量檢測（分類）產(chǎn)品自動分揀（分類+回歸）設(shè)備預(yù)測維護（分類+回歸）智能輔助設(shè)計（分類+回歸）過程控制（分類+回歸）供應(yīng)鏈管理（回歸）產(chǎn)業(yè)鏈級企業(yè)級幾何模型壽命模型研發(fā)設(shè)計模型生產(chǎn)制造模型經(jīng)營管理模型第一性原理知識圖譜回歸算法分類算法聚類算法智能網(wǎng)關(guān)設(shè)備級集團輔助決策（分類+回歸）員工數(shù)據(jù)機器數(shù)據(jù)物料數(shù)據(jù)規(guī)則數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)智能機器人智能傳感器智能機床模型管理引擎模型推理引擎生產(chǎn)工藝優(yōu)化（回歸）智能芯片流程自動監(jiān)控（回歸）機器學(xué)習(xí)工業(yè)人工智能框架：邊緣層+數(shù)據(jù)層+模型層+應(yīng)用層工業(yè)智能邊緣目前處于技術(shù)突破階段，所涉及的硬件基礎(chǔ)設(shè)施、軟件技術(shù)等大多已具備，但仍面臨邊緣節(jié)點對計算能力的支持、邊緣計算任務(wù)的智能調(diào)度，邊緣計算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和性能優(yōu)化等挑戰(zhàn)。目前以“AI芯片+兼容解析工具+設(shè)備”為主要形式，通過全面感知、精準(zhǔn)計算與自主控制，有效緩解數(shù)據(jù)中心計算壓力，實現(xiàn)業(yè)務(wù)處理去中心化；未來，其存儲、計算、判斷等性能將繼續(xù)提升，加速向邊云協(xié)同、萬物智聯(lián)轉(zhuǎn)化AI專用芯片兼容性編譯工具&協(xié)議解析工具智能設(shè)備寒武紀(jì)研制深度學(xué)習(xí)專用處理器芯片，相對于傳統(tǒng)執(zhí)行x86指令集的芯片，有兩個數(shù)量級的性能提升。騰訊和阿里基于FPGA的云計算加速芯片，實現(xiàn)了低成本、低功耗，具有廣泛的應(yīng)用場景。H公司針對邊緣服務(wù)器市場推出Ascend310芯片，目前已部署在自動駕駛領(lǐng)域，正在向其他應(yīng)用領(lǐng)域拓展。英特爾、亞馬遜、谷歌、Facebook和KhronosGroup等企業(yè)和機構(gòu)基于各自優(yōu)勢與競爭考慮打造了相應(yīng)編譯器或模型表示規(guī)范。中國移動、東方國信、寄云科技等企業(yè)通過建設(shè)智能網(wǎng)關(guān)，動態(tài)實現(xiàn)OT與IT間協(xié)議轉(zhuǎn)換，加強對帶寬資源不足和突發(fā)網(wǎng)絡(luò)中斷等異常場景的應(yīng)對能力。生產(chǎn)設(shè)備：庫卡、新松等企業(yè)開發(fā)搭載機器學(xué)習(xí)算法、路徑規(guī)劃等技術(shù)的機械臂、運輸載具和智能機床等產(chǎn)品。控制設(shè)備：針對包裝、焊接、拼接等作業(yè)場景，伯克利、?？低暤绕髽I(yè)通過應(yīng)用語音識別、視頻捕捉等技術(shù)提升人機交互效率。研發(fā)設(shè)備：NetSpeed提供SoC設(shè)計與架構(gòu)輔助設(shè)計系統(tǒng)，通過內(nèi)置人工智能算法助力芯片設(shè)計師尋求最佳解決方案，并提供持續(xù)的設(shè)計反饋。算力方面，邊緣層亟需加快研發(fā)適配工業(yè)實時性需求的AI芯片深度學(xué)習(xí)，主要解決了工業(yè)場景中的識別、監(jiān)控、推理、預(yù)測等問題，適用于不可見的復(fù)雜問題。知識圖譜，主要解決了工業(yè)要素的挖掘、分析、建模、可視化等問題，適用于認(rèn)知明確的問題中飛艾維與百度深度合作，基于飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)框架聯(lián)合開發(fā)海量數(shù)據(jù)AI分析平臺，實現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)中特定缺陷辯識，速度達到人工處理近百倍。德國瀚沙公司：基于“深度學(xué)習(xí)+能耗”預(yù)測電網(wǎng)中斷和停電，識別電網(wǎng)缺陷的可能性提高2倍以上。領(lǐng)邦智能：基于“深度學(xué)習(xí)+視覺”進行預(yù)測性維護、產(chǎn)品質(zhì)量檢測等工作，誤檢率為十萬分之一，質(zhì)檢效率是質(zhì)檢員的八倍。東軟集團部署工業(yè)知識圖譜進行知識發(fā)現(xiàn)和決策輔助，實現(xiàn)了協(xié)助人工高效操作和有效決策。一汽通過構(gòu)建汽車故障診斷知識圖譜，將業(yè)務(wù)方向、售后場景和細(xì)化描述進行關(guān)聯(lián)建模，實現(xiàn)效率支撐、提前發(fā)現(xiàn)和專業(yè)案例支撐。UTC聯(lián)合技術(shù)研究中心將知識圖譜引入研發(fā)設(shè)計過程，依靠知識圖譜分解功能塊，構(gòu)建設(shè)計方案庫，設(shè)計出的換熱傳熱效率提高80%，設(shè)計周期加快9倍。深度學(xué)習(xí)知識圖譜模型方面，深度學(xué)習(xí)、知識圖譜和管理引擎將成為重點發(fā)展方向設(shè)備預(yù)測維護德國蒂森克虜伯集團結(jié)合智能傳感器及機器學(xué)習(xí)，開展基于電梯運行數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護，使電梯停運時間降低50%，維護費用節(jié)約15%設(shè)備級集團輔助決策產(chǎn)品質(zhì)量檢測IBM依托Waston人工智能平臺開展基于視覺識別的質(zhì)量檢測，有效減少重復(fù)人工成本，質(zhì)檢時間縮短80%，產(chǎn)品質(zhì)量缺陷率減少7%流程行業(yè)：自動監(jiān)控中海油、中石油等通過建設(shè)智能實時決策系統(tǒng)，構(gòu)建起以井為中心、井場與基地多學(xué)科協(xié)同作戰(zhàn)的信息系統(tǒng)平臺，每年僅單平臺操作費就節(jié)省800萬元離散行業(yè)：輔助設(shè)計瑞士紐若公司在自行車設(shè)計中，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對進行空氣動力學(xué)分析，產(chǎn)品動力學(xué)特性比傳統(tǒng)方法高5-20％，并將繼續(xù)應(yīng)用于風(fēng)機、渦輪機、飛機等設(shè)計過程GE、殼牌、阿美等巨頭依托KnowledgePlatform，通過知識圖譜與數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)同，在綜合考慮品牌效益、經(jīng)營成本、經(jīng)濟趨勢等因素的基礎(chǔ)上，利用人工智能提供決策和流程優(yōu)化建議供應(yīng)鏈管理H公司、西門子、萊比錫等企業(yè)打造供應(yīng)鏈知識圖譜，通過企業(yè)關(guān)系網(wǎng)實現(xiàn)供應(yīng)鏈風(fēng)險管理與零部件選型離散行業(yè)：過程控制德國施肯拉公司了將檢流計掃描儀與數(shù)字角度傳感器相結(jié)合，基于機器學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的智能掃描頭，實時獨立地計算控制參數(shù)，幫助系統(tǒng)更快、更精確地工作產(chǎn)品自動分揀愛普生、埃爾森、梅卡曼德等基于3D視覺與深度學(xué)習(xí)進行不規(guī)則物品的識別和分揀。利用深度強化學(xué)習(xí)使機器人具備自主及協(xié)同學(xué)習(xí)技能，準(zhǔn)確率達到90%企業(yè)級產(chǎn)業(yè)鏈級應(yīng)用方面，工業(yè)的復(fù)雜性、不確定性和人工智能缺乏可靠性、可解釋性之間的矛盾導(dǎo)致工業(yè)人工智能發(fā)展緩慢富士康基于深度學(xué)習(xí)建立的刀具壽命智能預(yù)測模型，實現(xiàn)了從計件換刀到精準(zhǔn)換刀的轉(zhuǎn)變，幫助企業(yè)延長刀具壽命15%，提高產(chǎn)品良率30%。痛點：傳統(tǒng)汽車制造制程中，采取計件換刀的方法，一是不能完全解決加工過程中崩刀、斷刀的問題，二是刀具的意外損壞會直接造成加工部件的損毀并造成巨大損失，三是不能充分利用刀具有效壽命。方案：采集機臺振動/電流傳感器和控制器等多類異構(gòu)數(shù)據(jù)，在云端基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練刀具剩余壽命預(yù)測模型，并部署到邊緣側(cè)，實施監(jiān)測分析刀具狀態(tài)數(shù)據(jù)，智能預(yù)測斷刀、崩裂和壽命的異常情況。效果：實現(xiàn)刀具崩刃及斷刀的即時判定準(zhǔn)確率93%刀具壽命預(yù)計延長15%，預(yù)計減少刀具成本15%提升產(chǎn)品良率30%，節(jié)省材料成本約10%，提高生產(chǎn)效率15%。傳感器工控機監(jiān)控系統(tǒng)工具壽命預(yù)警機臺、刀具狀況監(jiān)控DeeplearningDATA來源：富士康案例:富士康基于工業(yè)人工智能的刀具壽命智能預(yù)測痛點：鋼鐵年產(chǎn)值約8萬億，鋼鐵工序70%的冶煉成本和能耗以及90%的碳排放在煉鐵工序，但煉鐵反應(yīng)器及產(chǎn)品單一，生產(chǎn)競爭力在于冶煉成本，對于大型、連續(xù)、高溫、高壓、密閉的反應(yīng)黑箱高爐而言，當(dāng)前仍以“盲人摸象”式操作和“師傅帶徒弟”式為主，不同煉鐵廠（人）水平“參差不齊”，不同高爐之間壽命最大相差15年、噸鐵成本相差百元、燃料比相差百公斤，其數(shù)字化、智能化、科學(xué)化水平提升空間巨大。方案：基于機理模型的知識圖譜+基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)效果：單座高爐降低2400萬鐵水質(zhì)量穩(wěn)定性提高20%在全國30%高爐推廣冶煉效率提升10%算法集應(yīng)用場景知識圖譜設(shè)備故障診斷物流配方優(yōu)化工藝流程優(yōu)化生產(chǎn)過程管理產(chǎn)品質(zhì)量控制服務(wù)效能提升主元分析分類算法聚類算法隨機森林遺傳算法粒子群算法……技術(shù)：生產(chǎn)技術(shù)、設(shè)備診斷等工藝：工藝設(shè)計、工藝改善等流程：焦化、燒結(jié)、高爐等……東方國信：基于機理+數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字高爐邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析可信邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、智能合約）工業(yè)微服務(wù)組件（機理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、微服務(wù)管理、模型共享、供應(yīng)鏈優(yōu)化、狀態(tài)溯源、訪問控制、協(xié)作生產(chǎn)）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺（可信數(shù)據(jù)管理、工業(yè)分布式賬本、互信共享、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、身份管理）通用PaaS平臺（開發(fā)環(huán)境、運行環(huán)境、運營環(huán)境）新型工業(yè)區(qū)塊鏈應(yīng)用APP傳統(tǒng)軟件云化可信工業(yè)數(shù)據(jù)采集可信工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)建模+模型共享（區(qū)塊鏈）微服務(wù)生產(chǎn)+集成工業(yè)區(qū)塊鏈應(yīng)用（設(shè)計、生產(chǎn)、銷售、保險、租賃、二手交易、維護、回收）柔性監(jiān)管入口可信身份可信傳輸來源：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟《工業(yè)區(qū)塊鏈白皮書》四、區(qū)塊鏈：為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)奠定多方共治、互信共享的基礎(chǔ)擴展現(xiàn)實XR(ExtendedReality)包括虛擬現(xiàn)實VR(VirtualReality)、增強現(xiàn)實AR(AugmentedReality)、混合現(xiàn)實MR(MixedReality)、全息現(xiàn)實HR(HolographicReality)等多種技術(shù)形式。技術(shù)定義特點虛擬現(xiàn)實VR(VirtualReality)VR是仿真技術(shù)的一個重要方向，是仿真技術(shù)與計算機圖形學(xué)人機接口技術(shù)、多媒體技術(shù)、傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù)的集合，是一門富有挑戰(zhàn)性的交叉技術(shù)前沿學(xué)科和研究領(lǐng)域。VR主要包括模擬環(huán)境、感知、自然技能和傳感設(shè)備等方向。沉浸感、交互性和構(gòu)想性增強現(xiàn)實AR(AugmentedReality)AR是一種能將真實世界信息和虛擬世界信息“無縫”融合的新技術(shù)，是把原本在現(xiàn)實世界的一定時間空間范圍內(nèi)很難體驗到的實體信息（視覺、聽覺、味覺、觸覺等），通過電腦等科學(xué)技術(shù)，模擬仿真后疊加應(yīng)用到真實世界，被人類感官所感知，從而達到超越現(xiàn)實的感官體驗。AR主要包含多媒體、三維建模、實時視頻顯示及控制、多傳感器融合、實時跟蹤及注冊、場景融合等技術(shù)與手段。真實世界和虛擬世界的信息集成、具有實時交互性、可在三維尺度空間中增添定位虛擬物體混合現(xiàn)實MR(MixedReality)MR是虛擬現(xiàn)實技術(shù)的進一步發(fā)展，該技術(shù)通過在現(xiàn)實場景呈現(xiàn)虛擬場景信息，在現(xiàn)實世界、虛擬世界和用戶之間搭起一個交互反饋的信息回路，以增強用戶體驗的真實感。MR包括增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實，指的是合并現(xiàn)實和虛擬世界而產(chǎn)生的新的可視化環(huán)境。虛擬物體存在于真實世界中、用戶可與虛擬物體互動全息現(xiàn)實HR(HolographicReality)HR也稱虛擬成像技術(shù)，是利用光的干涉和衍射原理記錄并再現(xiàn)物體真實的三維圖像的技術(shù)。HR包括拍攝過程和成像過程，拍攝過程利用干涉原理記錄物體光波信息，成像過程利用衍射原理再現(xiàn)物體光波信息。用戶無需任何穿戴設(shè)備，利用裸眼即可直接看到360度全方位的3D影像。數(shù)據(jù)來源：中興通訊《5G云XR應(yīng)用白皮書》五、擴展現(xiàn)實（XR）：一場人機交互的新革命擴展現(xiàn)實(XR)可以在產(chǎn)品全生命周期內(nèi)，改善物理空間和賽博空間的交互方式，實現(xiàn)物理空間和賽博空間更好的融合融合，提高工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能水平，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來廣闊的應(yīng)用場景和增值空間。研發(fā)設(shè)計生產(chǎn)制造倉儲物流產(chǎn)品銷售可視化模擬產(chǎn)品在各種環(huán)境中的狀態(tài)，提高試驗可靠程度，并降低研發(fā)成本。全方位仿真產(chǎn)品材料、結(jié)構(gòu)、性能等參數(shù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量管控準(zhǔn)確性；將二維圖紙轉(zhuǎn)化為三維模型，增強與模型間的互動，提高研發(fā)人員溝通效率；真實還原生產(chǎn)制造工作場景，提高員工培訓(xùn)水平，提高生產(chǎn)效率；實時提示危險因素，減少員工誤操作，保障安全生產(chǎn)；動態(tài)監(jiān)測、展示生產(chǎn)各工序運行情況，保障生產(chǎn)的流暢性；多維度展示設(shè)備健康狀態(tài)，提前預(yù)警設(shè)備故障，減少計劃外停機時間，降低生產(chǎn)成本。準(zhǔn)確顯示產(chǎn)品信息，提高員工分揀速度和準(zhǔn)確度，降低分揀成本；實時更新倉庫狀態(tài)，支撐高效物流決策。虛擬化調(diào)配產(chǎn)品信息，精準(zhǔn)掌握產(chǎn)品庫存變化?？梢暬珳?zhǔn)監(jiān)測倉庫環(huán)境信息，減少火災(zāi)等事故的發(fā)生，提高倉庫安全保障。透明化展示產(chǎn)品各種結(jié)構(gòu)信息和性能信息，減少顧客擔(dān)憂；在真實場景展示產(chǎn)品運行狀態(tài)，提高消費者購買信心；為顧客參與產(chǎn)品設(shè)計提供可視化渠道，降低參與門檻，實現(xiàn)定制化服務(wù)。擴展現(xiàn)實（XR）在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用建模定義產(chǎn)品的屬性和行為連接將物理設(shè)備的屬性和行為與Thing

Model做映射集成通過數(shù)字主線將IOT平臺與IT平臺進行集成構(gòu)建/映射/發(fā)布構(gòu)建AR體驗，并與IOT平臺數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)體驗基于AR體驗指導(dǎo)維修基于“Thingworx+AR”的設(shè)備維護流程PTC基于“Thingworx+AR”為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、維護方案選擇做可視化指導(dǎo)，大大提高了設(shè)備維護效率。提高產(chǎn)量提供分步驟的組裝指導(dǎo)，遠(yuǎn)程指導(dǎo)，減少錯誤操作。加速培訓(xùn)降低成本提高生產(chǎn)效率與安全性把退休工程師的知識傳到下一代，通過3D訓(xùn)練優(yōu)化學(xué)習(xí)曲線。為故障定位提供精細(xì)IOT數(shù)據(jù)，可提前標(biāo)注可能故障的零件。提供實時、分步驟的指導(dǎo)，提高安全性，加快訓(xùn)練進程。案例:PTC基于“Thingworx+AR”開展設(shè)備維護數(shù)字孿生是綜合運用感知、計算、建模等信息技術(shù)，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預(yù)測、決策，進而實現(xiàn)物理空間與賽博空間的交互映射。物理對象原理+數(shù)據(jù)模型是核心軟件是載體數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)自我學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整機理模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動模型信息指令模型控制器軟件軟件定義化模型精準(zhǔn)化計算實時化數(shù)據(jù)可視化描述診斷預(yù)測決策六、數(shù)字孿生:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的終極版圖一項通用技術(shù)支撐經(jīng)濟社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型的通用使能技術(shù)兩大孿生空間交互反饋原子實體邏輯物理空間比特模型軟件賽博空間三大技術(shù)要素數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)原理機理模型數(shù)據(jù)驅(qū)動模型軟件是載體軟件定義化模型精準(zhǔn)化模型是核心傳感器數(shù)據(jù)四大功能等級描述診斷預(yù)測決策五大典型特征數(shù)據(jù)驅(qū)動模型支撐軟件定義精準(zhǔn)映射智能決策計算實時化數(shù)據(jù)可視化數(shù)字孿生內(nèi)涵：涵蓋“12345”五大內(nèi)容數(shù)字世界物理世界物（設(shè)備/機器/產(chǎn)品等）數(shù)字孿生空間資產(chǎn)層傳感器、驅(qū)動器集成層網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議通信層數(shù)據(jù)、模型（數(shù)字孿生實現(xiàn)）信息層資產(chǎn)功能功能層組織和業(yè)務(wù)流程業(yè)務(wù)層德國工業(yè)4.0參考架構(gòu)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺：采集、處理、保存統(tǒng)一的模型平臺：機理、數(shù)字、規(guī)則數(shù)字孿生空間：數(shù)字孿生體的定義、配置、復(fù)用APPAPPAPP統(tǒng)一的應(yīng)用DevOp平臺：開發(fā)、部署、運行執(zhí)行能效設(shè)備質(zhì)量工藝應(yīng)用領(lǐng)域工序工序1工序2工序n數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺數(shù)字孿生空間模型平臺數(shù)據(jù)平臺圖以數(shù)字孿生體框架為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)Paas系統(tǒng)美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟將數(shù)字孿生作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的核心和關(guān)鍵。德國工業(yè)4.0參考架構(gòu)將數(shù)字孿生作為重要內(nèi)容。數(shù)字孿生是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0參考架構(gòu)的核心達索、PTC、波音等公司綜合運用數(shù)字孿生技術(shù)打造產(chǎn)品設(shè)計數(shù)字孿生體，在賽博空間進行體系化仿真，實現(xiàn)反饋式設(shè)計、迭代式創(chuàng)新和持續(xù)性優(yōu)化。目前，在汽車、輪船、航空航天、精密裝備制造等領(lǐng)域已普遍開展原型設(shè)計、工藝設(shè)計、工程設(shè)計、數(shù)字樣機等形式的數(shù)字化設(shè)計實踐。幾何數(shù)據(jù)原理數(shù)據(jù)工藝數(shù)據(jù)材料數(shù)據(jù)現(xiàn)場設(shè)備數(shù)據(jù)歷史設(shè)計數(shù)據(jù)現(xiàn)場環(huán)境數(shù)據(jù)歷史測試數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層模型層應(yīng)用層數(shù)模驗證模型試驗仿真模型產(chǎn)品數(shù)字模型優(yōu)化迭代物理幾何模型生產(chǎn)加工模型客戶生產(chǎn)部門第一性原理動態(tài)數(shù)據(jù)反饋集成服務(wù)接口人機交互模擬客戶深度體驗沉浸式工藝設(shè)計虛擬制造工業(yè)設(shè)計優(yōu)化設(shè)計協(xié)同輔助需求設(shè)計驗證生產(chǎn)工程預(yù)測數(shù)據(jù)多維動態(tài)的數(shù)字環(huán)境精確執(zhí)行的數(shù)字模型同步交付的數(shù)字產(chǎn)品案例：基于數(shù)字孿生的數(shù)字化設(shè)計西門子、洛馬等國外公司，以及華龍迅達、東方國信科等國內(nèi)公司，在賽博空間打造映射物理空間的虛擬車間、數(shù)字工廠，推動物理實體與數(shù)字虛體之間數(shù)據(jù)雙向動態(tài)交互，根據(jù)賽博空間的變化及時調(diào)整生產(chǎn)工藝、優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，提高生產(chǎn)效率。智能計劃排產(chǎn)物料配給管理產(chǎn)品質(zhì)量追蹤協(xié)同工藝規(guī)劃生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化庫存動態(tài)管控人員安排管控生產(chǎn)環(huán)境管控設(shè)備維護管理故障預(yù)測維修安全可靠保障能效優(yōu)化分析生產(chǎn)制造經(jīng)營管理產(chǎn)品服務(wù)生產(chǎn)規(guī)劃產(chǎn)品設(shè)計員工數(shù)據(jù)機器數(shù)據(jù)物料數(shù)據(jù)規(guī)則數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)多協(xié)議兼容+邊緣數(shù)據(jù)采集設(shè)計制造協(xié)同模型生產(chǎn)管理優(yōu)化模型設(shè)備健康管理模型產(chǎn)品增值服務(wù)模型制造能力交易模型生產(chǎn)過程狀態(tài)監(jiān)測模型故障診斷模型工藝優(yōu)化模型質(zhì)量控制模型節(jié)能減排模型離散行業(yè)流程行業(yè)數(shù)據(jù)層模型層應(yīng)用層案例：基于數(shù)字孿生的智能工廠GE、空客等公司開發(fā)設(shè)備數(shù)字孿生體并與物理實體同步交付，實現(xiàn)了設(shè)備全生命周期數(shù)字化管理，同時依托現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集與數(shù)字孿生體分析，提供產(chǎn)品故障分析、壽命預(yù)測、遠(yuǎn)程管理等增值服務(wù)，提升用戶體驗，降低運維成本，強化企業(yè)核心競爭力。數(shù)據(jù)層模型層應(yīng)用層現(xiàn)場設(shè)備數(shù)據(jù)現(xiàn)場環(huán)境數(shù)據(jù)幾何數(shù)據(jù)功能數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)歷史維護數(shù)據(jù)狀態(tài)監(jiān)測模型物理數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程診斷模型故障預(yù)測模型健康管理模型學(xué)習(xí)提升模型設(shè)備檢測健康評估異常報警故障定位壽命預(yù)測故障預(yù)警維修規(guī)劃遠(yuǎn)程調(diào)度備件管理增值服務(wù)工藝數(shù)據(jù)案例：基于數(shù)字孿生的設(shè)備健康管理（PHM）主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的雙螺旋模型二、價值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點維、場景維智能化生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同個性化定制服務(wù)化延伸電子消費品裝備原材料設(shè)備級單元級企業(yè)級產(chǎn)業(yè)鏈級場景維行業(yè)維痛點維從業(yè)務(wù)視角看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的落地，亟需分業(yè)施策，從設(shè)備級、單元級、企業(yè)級、產(chǎn)業(yè)鏈級等痛點出發(fā)，抓智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個性化定制、服務(wù)化延伸的牛鼻子，構(gòu)建“痛點-場景-解決方案”的業(yè)務(wù)閉環(huán)，基于PDCA理論對解決方案進行持續(xù)迭代和持續(xù)優(yōu)化。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)體系兩個閉環(huán)三項堅持堅持分業(yè)施策深入行業(yè)，我國制造業(yè)門類眾多，要梳理每個行業(yè)的典型特征和轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。堅持需求牽引堅持場景驅(qū)動深入問題，認(rèn)真挖掘設(shè)備級、單元級、企業(yè)級、產(chǎn)業(yè)級的痛點。深入場景，緊緊抓住智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個性化定制、服務(wù)化延伸這個牛鼻子。

形成業(yè)務(wù)-價值閉環(huán)：解決方案要轉(zhuǎn)為企業(yè)的質(zhì)量、成本、效率等方面的效益和新技術(shù)、新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)的培育形成業(yè)務(wù)-技術(shù)閉環(huán)：解決方案要沉淀為企業(yè)的業(yè)務(wù)中臺，沉淀為可復(fù)用的能力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺業(yè)務(wù)落地的基本原則行業(yè)行業(yè)特點行業(yè)痛點數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢典型應(yīng)用場景典型企業(yè)鋼鐵生產(chǎn)流程長生產(chǎn)工藝復(fù)雜供應(yīng)鏈冗長設(shè)備維護低效化生產(chǎn)過程黑箱化下游需求碎片化環(huán)保壓力加劇化設(shè)備管理由傳統(tǒng)維護向智能維護轉(zhuǎn)變生產(chǎn)工藝由黑箱式向透明化轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈體系由局部協(xié)同向全局協(xié)同轉(zhuǎn)變環(huán)保管理由粗放型向清潔型轉(zhuǎn)變設(shè)備全生命周期管理智能化生產(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同綠色化生產(chǎn)東方國信、寶鋼集團、優(yōu)也信息、南鋼集團、酒鋼集團石化設(shè)備價值高工藝復(fù)雜產(chǎn)業(yè)鏈長危險性高設(shè)備管理不透明工藝知識傳承難產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同水平不高安全生產(chǎn)壓力大設(shè)備管理從黑箱管理健康管理轉(zhuǎn)變知識管理從紙質(zhì)封存向模型封存轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈管理從企業(yè)內(nèi)向企業(yè)間協(xié)同轉(zhuǎn)變安全管理從人工巡檢向智能巡檢轉(zhuǎn)變設(shè)備健康管理智能煉化生產(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同安全監(jiān)控青海油田、云南石化、九江石化、鎮(zhèn)江石化、茂名石化、蘭卓信息、石化盈科煤炭工藝流程復(fù)雜風(fēng)險故障頻發(fā)資本設(shè)備密集生產(chǎn)條件多變生產(chǎn)風(fēng)險高設(shè)備管理難物流成本高環(huán)境污染大煤炭開采由人工為主向無人開采轉(zhuǎn)變礦山管理由分布管理向集團總控轉(zhuǎn)變煤炭銷運由被動排隊向智慧運輸轉(zhuǎn)變生態(tài)保護由宏觀設(shè)計向精準(zhǔn)計量轉(zhuǎn)變智能安全開采礦山綜合管理煤炭智慧運輸生態(tài)資源保護H公司、神華集團、大同煤礦、山西焦煤、蒙草集團工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺垂直行業(yè)業(yè)務(wù)落地的典型場景行業(yè)行業(yè)特點行業(yè)痛點數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢典型應(yīng)用場景典型企業(yè)航空航天研發(fā)周期長產(chǎn)品種類多、規(guī)模小產(chǎn)業(yè)鏈特別長數(shù)據(jù)源不統(tǒng)一模型適配性不足故障預(yù)測水平有待提升研發(fā)設(shè)計由串行異構(gòu)到并行協(xié)同轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造由以數(shù)映物到數(shù)物融合轉(zhuǎn)變生產(chǎn)管理由單點對接到動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)變運維服務(wù)由定期維護到視情維護轉(zhuǎn)變基于MBD的研發(fā)設(shè)計基于CPS的智能制造基于大數(shù)據(jù)分析的供應(yīng)鏈管理基于PHM的運營維護GE、Autodesk、羅羅、商飛、西飛船舶零件數(shù)量級大生命周期長資本投入大技術(shù)要求高等接單難交船難融資難研發(fā)設(shè)計由串行異構(gòu)向并行協(xié)同轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造由數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈管理由重經(jīng)驗向重需求轉(zhuǎn)變盈利模式由賣產(chǎn)品向賣服務(wù)轉(zhuǎn)變基于三維模型的協(xié)同設(shè)計基于CPS的智能制造供應(yīng)鏈協(xié)同服務(wù)化延伸江南造船、黃埔文沖、滬東中華造船、安世亞太、達索、汽車產(chǎn)品精密復(fù)雜生產(chǎn)工藝復(fù)雜技術(shù)門檻高供應(yīng)鏈分散研發(fā)設(shè)計周期長下游需求碎片化供應(yīng)鏈管理困難售后服務(wù)低效化研發(fā)設(shè)計由獨立分散向網(wǎng)絡(luò)協(xié)同轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造由大批量生產(chǎn)向規(guī)?；ㄖ粕a(chǎn)轉(zhuǎn)變產(chǎn)供銷管理由信息孤島向全局協(xié)同轉(zhuǎn)變盈利模式由單一銷售向全方位服務(wù)轉(zhuǎn)變研發(fā)設(shè)計協(xié)同規(guī)?；ㄖ粕a(chǎn)產(chǎn)供銷協(xié)同服務(wù)化延伸一汽集團、上汽集團、廣汽集團、北汽集團、東風(fēng)汽車、吉利汽車、長安汽車軌道交通集約化管理系統(tǒng)相對封閉運量大、要求高資源調(diào)配效率低下車輛運維困難客戶需求不斷提高研發(fā)設(shè)計數(shù)字化生產(chǎn)制造柔性化產(chǎn)業(yè)鏈管理一體化車輛運維智能化研發(fā)仿真協(xié)同制造產(chǎn)業(yè)鏈管理設(shè)備健康管理中車四方、中車株機、中車浦鎮(zhèn)工程機械設(shè)備產(chǎn)品多樣化生產(chǎn)過程離散化供應(yīng)鏈復(fù)雜資源調(diào)配效率低下機械設(shè)備運維困難金融生態(tài)不完善設(shè)備維護按需化備件管理精益化產(chǎn)融結(jié)合在線化解決方案服務(wù)化設(shè)備預(yù)測性維護備品備件管理智慧施工互聯(lián)網(wǎng)金融卡特彼勒、小松、日立、徐工集團、三一重工、中聯(lián)重科工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺垂直行業(yè)業(yè)務(wù)落地的典型場景行業(yè)行業(yè)特點行業(yè)痛點數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢典型應(yīng)用場景典型企業(yè)家電技術(shù)更新速度快產(chǎn)品研發(fā)周期短產(chǎn)品同質(zhì)化程度高生產(chǎn)智能化水平低供應(yīng)鏈協(xié)同效率低行業(yè)營收增速放緩生產(chǎn)方式由規(guī)模化生產(chǎn)向規(guī)?；ㄖ品较蜣D(zhuǎn)變經(jīng)營方式由生產(chǎn)型經(jīng)營向平臺型經(jīng)營轉(zhuǎn)變盈利模式由賣產(chǎn)品向賣服務(wù)轉(zhuǎn)變?nèi)嵝曰a(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同智能家居解決方案海爾集團、美的集團、海信集團、格力電器、松下電器電子滲透性強帶動作用大產(chǎn)品附加值高技術(shù)迭代快產(chǎn)品質(zhì)量要求高新產(chǎn)品生產(chǎn)周期長設(shè)備管理精度不夠勞動力較為密集設(shè)備管理由粗放管理向健康管理轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造從勞動密集向人機協(xié)同轉(zhuǎn)變產(chǎn)品質(zhì)量由人工檢測向機器視覺檢測轉(zhuǎn)變設(shè)備健康管理智能化生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測供應(yīng)鏈協(xié)同富士康、騰暉光伏、華星光電、新華三、H公司風(fēng)電地理位置偏僻資本技術(shù)密集發(fā)電波動性大風(fēng)場設(shè)計周期長設(shè)備維護成本高并網(wǎng)協(xié)調(diào)效率低棄風(fēng)漏風(fēng)較嚴(yán)重數(shù)據(jù)采集由底層互聯(lián)向全面感知轉(zhuǎn)變設(shè)備維護由人工調(diào)試向智能運維轉(zhuǎn)變風(fēng)場管理由單場單管向虛擬集成轉(zhuǎn)變虛擬風(fēng)場設(shè)計設(shè)備預(yù)測維護智慧風(fēng)場管理精準(zhǔn)柔性供電金風(fēng)科技、遠(yuǎn)景能源、昆侖數(shù)據(jù)、明陽智能、華能集團、Siemens、GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺垂直行業(yè)業(yè)務(wù)落地的典型場景鋼鐵行業(yè)具備生產(chǎn)流程長、生產(chǎn)工藝復(fù)雜、供應(yīng)鏈冗長等特征，面臨設(shè)備維護低效化、生產(chǎn)過程黑箱化、下游需求碎片化、環(huán)保壓力加劇化等痛點，正以工藝優(yōu)化為切入點，加速向設(shè)備運維智能化、生產(chǎn)工藝透明化、供應(yīng)鏈協(xié)同全局化、環(huán)保管理清潔化等方向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。設(shè)備全生命周期管理智能化生產(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同綠色化生產(chǎn)寶鋼集團基于豐富的制造經(jīng)驗，積極探索基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的實現(xiàn)設(shè)備運行信息的有效集成與分析挖掘，為遠(yuǎn)程監(jiān)測、故障診斷等全生命周期服務(wù)管理提供支持。設(shè)備運維成本降低5%；檢修作業(yè)效率提升10；設(shè)備壽命提升30%；設(shè)備整體效率提升5%；東方國信基于Cloudiip工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，圍繞冶煉配方、冶煉工藝、高爐安全等開發(fā)了煉鐵云平臺，并覆蓋了全國30%左右的高爐。單座高爐每年鐵水質(zhì)量穩(wěn)定性提高20%；單座高爐每年煉鐵成本降低2400萬元；單座高爐冶煉效率提升10%。酒鋼集團能耗成本和環(huán)保成本一直居高不下，在實施了東方國信Cloudiip平臺之后，通過采集能耗指標(biāo)和污染指標(biāo)，精準(zhǔn)實施工藝優(yōu)化和設(shè)備升級。酒鋼集團單座高爐每年減少碳排放20000噸。預(yù)計整個行業(yè)普及應(yīng)用之后，每年將減少200億元成本和2000萬噸碳排放。南京鋼鐵積極適應(yīng)下游個性化需求，通過構(gòu)建面向供應(yīng)鏈管理的制造云平臺，提供“JIT+C2M模型的定制服務(wù)”，實現(xiàn)規(guī)模化定制。設(shè)計成材率提高0.15%；每噸產(chǎn)品附加值提升近百元；用戶滿意度提升至94.26%。鋼鐵行業(yè)：抓生產(chǎn)工藝優(yōu)化和安全管理這一牛鼻子石化行業(yè)屬于資產(chǎn)