小亿：生产制造企业如何建设数字化工厂？
2023-05-05
“工业4.0”这个全新的名词引起了全球的关注。 是继机械化、电气化、信息化之后，以智能制造为核心的第四次工业革命。 “工业4.0”最显着的特征是智能工厂的广泛普及。 智能工厂是在数字化工厂的基础上发展起来的。 没有数字化，就没有智能。 因此，要想在即将到来的“工业4.0”时代占得先机，就应该从现在开始，进行工厂的数字化转型，为智能工厂的建设打下坚实的基础。
在我国工业化和现代化进程中，信息化是必由之路。 对于制造业等传统企业，要积极引入信息化技术，提高生产数字化水平，确保整个生产活动安全可控。 小义今天想和大家聊一聊制造企业如何建设数字化工厂，进而实现数字化转型。
一、数字化工厂的含义
数字化工厂是一种全新的模式。 在这种模式下，产品设计、生产技术、管理、营销和销售等方面的工作人员充分利用自己的知识、经验和技能，更好地完成产品的设计、生产、管理和销售等活动。 这种模式需要以网络（互联网、物联网）技术为支撑，利用传感器等设备采集各种生产经营活动的信息和数据，并以此为基础优化生产活动，促进生产和物流效率的提高。 资源得到更有效的利用，生产活动对环境的影响减少。
信息化是工业化与信息化相结合的产物。 过去，企业的生产只是物质生产。 在信息时代，新的信息和知识将在这个生产过程中诞生。 同时，计算机也参与其中。 工业生产正朝着知识化、信息化方向发展，使得与信息相关的产业、产品和技术能够更好地融合。 目前，石化行业的数字化已经体现在工程设计、项目建设、生产和营销等诸多方面，再加上人才在各项活动中的知识和经验，有可能建设具有一定竞争力的现代化工厂。数字化程度。
2. 数字化工厂架构及关键技术
一、数字化工厂架构
在数字化工厂的规划、建设、运营和完善过程中，信息化与工业化相互渗透交织。 与此同时，数字世界和物理世界不断向前发展，PDCA循环日趋成熟并发挥重要作用。 根据制造工厂的数据流向和业务管理流程，数字化工厂的架构设计如下：
设备资源与控制层：该层主要是硬件，包括传感器、仪器、条码、机械等装置和设备，以及控制设备、实现数据共享和信息传输（PLC）、数据采集和监控的可编程逻辑控制器控制系统（SCADA）等，这一层是企业正常生产的物质保障。
数据库层：该层的主要内容是设计、工艺、制造等方面的标准系统库。 其中，每一类数据库都由独立的基础数据库和知识库组成。 它处于整个框架的第二层张家界化工厂能耗管理系统，为数字化工厂的建立和运行提供数据保障，主要负责数据的统一、处理和存储。
管理：这一层由面向设计部门的产品数据管理（PDM）、面向工艺部门的工艺工装管理系统、面向生产部门的制造执行系统（MES）组成，在整个架构中起到管理作用。
协同层：由产品生命周期管理（PLM）、企业资源规划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）和客户关系管理系统（CRM）等组成。能够与数据进行交互，将其视为整体上，利用互联网与外界沟通交流，实现企业内部各部门之间的协同，产业链上不同企业之间的协同。
2. 数字化工厂建设关键技术
(1)建模技术
数字化工厂最令人印象深刻的功能之一就是可以在虚拟空间中完成产品设计和生产活动。 过去，企业在推出新产品之前，需要在完成研发设计工作后，先制造样品并进行测试，以了解其是否具有预期的性能和功能，然后反馈给设计人员进行调整和优化。 周期比较长，投资成本高。 在建模技术的支持下，可以直接模拟流程，在虚拟空间完成新产品的检测和调整，从而有效缩短研发周期，节约成本，使企业能够更多地推出新产品迅速地。 这对企业抢占市场很有帮助。 当然，要实现这一系列的效果，前提是要基于模型定义技术（MBD技术）建立各种要素的数字模型。
(2) 仿真技术
仿真优化是数字化工厂最显着的特征之一。 创建和应用数字模型和仿真系统。 根据模拟结果和各种数据，分析和揭示工厂运营过程中的隐患和隐患。 生产活动的改善指明了方向。 数字化工厂涉及到大量的仿真技术：在设计环节对产品性能的各个方面进行仿真分析； 模拟制造环节的产品加工、生产、装配等； 模拟车间生产线布局等，通过模拟分析，发现实践活动中可能存在的问题，有针对性地提前解决，确保各方面活动有序高效开展方式。
(3) 独特的数据源技术
在整个产品周期中，相关部门的活动都会产生数据文件，这些文件构成了专门的物料清单（BOM）。 唯一数据源的核心是对各种数据进行科学组织，形成逻辑唯一的数据源，从各个方面进行约束，大大减少组织的数据冗余，同时保证数据的一致性。 从产品生命周期的角度来看，企业在运营过程中会产生设计、工艺、制造、采购、销售等各个环节的数据。 每一个数据BOM都是由产品类型、应用领域和产品生命周期唯一决定的，其中最基础的就是设计BOM，我们可以把它作为产品的单一数据源，里面蕴含着设计师的智慧，BOM其他链接是在与其他链接的信息融合后生成的。
(4) BPM技术
业务流程管理（BPM）应该包括建模-实施-监控-管理等流程，只有具备了它所需要的所有服务和工具才能称为BPM。 当前信息系统开发方式的缺点是需求表达不清晰，效率不高。 在这种思维方式下，流程固化在系统中，企业无法随着业务环境的变化方便快捷地改变业务流程，而企业外部环境的变化促使企业快速调整业务流程商家回应。 实时业务将灵活地使用最新信息，以积极消除关键业务流程管理和执行中的低效和延迟。 BPM的出现正是为了解决企业流程实时变化带来的敏捷性、实时效果评估、资源整合和优化等问题，而这些问题是传统OA和工作流技术无法解决的。
三、数字化工厂建设内容
1、研发设计数字化
设计师根据用户的需求完成他们的工作。 在此过程中，会生成相关数据和三维模型。 经过不断的反馈和优化，将制定最终的设计方案。 整个过程包括三个环节。 首先是产品设计。 该环节的主要任务是创建数字化产品模型，主要涉及三个方面：计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程分析（CAE）和计算机辅助操作。 二是工艺规划。 该环节的主要工作是明确在计算机辅助条件下应采用何种工艺，并对工艺进行仿真分析，找出其不足之处并加以改进，主要涉及计算机辅助工艺规划（CAPP）等。 三是虚拟验证。 在这个环节中，围绕虚拟样机构建数字化环境，模拟分析客观的物理实验过程，完成产品测试，并对测试数据进行分析，判断产品是否达到预期。
2、生产制造数字化
生产数字化离不开MES系统的支持。 它是一种自动化的智能化技术手段。 该系统的建立和运行，可以有效提高工厂制造的智能化水平，提高生产活动的透明度，整合生产过程中产生的各种过程。 所有相关信息整合在一起，进一步提升设备在数控技术上的优势。
MES采用B/S架构，由数据库层、应用逻辑层、服务交付层和展示层组成。 其中，底层数据库可以选择 等产品； 应用逻辑层通过.NET设计，主要内容是业务逻辑和规则； 服务交付层的开发采用IIS()技术； 功能呈现在用户眼前。 在开展生产活动时，要充分考虑质量控制的数字化和企业管理数字化中的质量控制。 在这个过程中，我们应该重点解决质量检测和控制的问题，而MES系统的应用是很好的解决方法。
3、企业管理数字化
将信息化和管理技术引入企业经营，提高企业管理效能，使其获得更可观的效益。 企业管理数字化需要围绕产品核心构建PLM，围绕物料核心构建ERP，加上办公自动化（OA）、质量信息系统（QIS）、测试数据管理系统（TDM）、客户关系管理、人力资源管理、财务管理等方面的系统，将所有这些系统集成在一起，从而为企业的管理活动提供更有力的支持。
例如，宜信华辰帮助吉利商用车集团搭建了数据治理平台。 小义以此为例给大家讲解一下。 通过数据治理工作，宜信华辰积极配合吉利商用车集团，按照数据治理实施线有序推进数据排查、数据标准化、数据资产化，推动数据治理制度化、制度化、规范化，帮助企业完成管理数字化。
具体建设内容如下：
集团结合公司自身特点，以DAMA数据管理知识体系、DCMM企业数据治理成熟度模型为指导，制定了“打基础、抓标准、促深化”的三步走数据治理战略为标准，提升自身数据管理能力，为数字化应用提供有力支持。
企业数据治理分为三个部分：管理体系建设、平台能力建设和治理。 以管理体系为基础，以数据治理平台为工具，促进数据治理的顺利开展。
在管理体系建设方面，将数据治理宣传纳入企业文化，灌输“数据是企业重要资产”的理念，营造“全民治理”氛围； 制定数据治理实施细则和相应的管理规定，将数据治理工作与企业信息化工作相结合，促进企业信息化建设标准化和数据标准化。 培养数据治理人才，打造敏捷的数据治理团队，快速响应企业各业务领域的数据开发和应用问题。
4.支持和保障数字化
(一)基础设施
网络基础知识。 一是异地网络，通过它连接各个地区的企业分支机构，甚至各个企业。 二是局域网，包括涉密网、工业互联网等。
数据中心/灾难恢复中心。 建设环境良好、功能齐全的机房，为各系统配备服务器、存储设备等能够高效、可靠运行的设备。 一旦数据因各种因素（如硬件损坏）丢失，也可以在最短的时间内找回，恢复数字系统的良好运行。
主控中心。 它作为一个信息中心，将所有能收集到的信息传送到这个中心，使工作人员了解实时状态，进行统一监控和管理，促进企业管理水平的提高，提高企业管理水平的正确性。决策性。
(2) 数据库和标准规范
企业的经营活动包括设计、技术、制造、检测等诸多环节。 每个环节都会不断产生数据，因此需要为其建立专门的数据库，也有关系数据库、文件数据库、实时数据库等。 在数据库方面，可以选择 等比较成熟的产品，保证数据库能够稳定可靠的运行。 在制定标准和规范方面，要充分遵循国家和行业已有的规范，结合企业实际，制定自己的标准和规范。
（三）信息安全
保障网络与信息安全，关键是要构建完善的信息安全防护体系。 主要包括工业防火墙IFW、工业通信网关、安全监控平台、工业控制网络安全防御平台、工业信息安全在线监控预警平台等。
(4) 能源安全
以能源互联网建设为信息化运营载体，对能源管理模型进行仿真分析，构建并运行能源管理系统EMS()。 在计算机、数据库等技术的支持下，对能源（供电、供水、供气、供热等）应用状态进行全面监控，了解当前能源消耗水平，一旦发现异常情况，立即分析原因并进行干预，达到“实时测量”、“数据处理”、“远程控制”的效果。
（五）服务保障
后方技术人员与现场维护人员进行远程沟通，指导后者更快完成维护任务，排除故障，使设备恢复正常运行。 具体而言，应包括远程诊断维护、可视化维护、维护咨询等服务。
(6) 系统集成
建设涵盖研发、设计、制造等多方面的数字化工厂集成支撑平台，提高平台集成度，使现有系统更好地共享数据、协同运行。 就目前的趋势而言，笔者认为重视研发的企业应该围绕PDM构建统一平台，制造企业应该围绕ERP+MES构建统一平台，研发制造混合型企业应该围绕PDM构建统一平台。 PLM，从而对整个产品生命周期进行有效的监控和管理。
数字化工厂的建设是一项浩大的工程，与企业及其供应链息息相关。 数字化工厂具有互联互通、系统集成、数据信息融合的特点。 它需要整合人、设备、产品、环境等所有要素。 数字化、数据化、信息化充分融合，为企业决策和执行提供强大的数据支持。 . 因此，该项目的建设不仅需要解决技术问题，还面临组织、文化、流程等方面的压力，最重要的是培养更多综合型信息化人才，更好地帮助企业实现数字化转型。
清华大学互联网产业研究院
机床工具行业一直是国家和龙头企业的重要战略布局点，尤其是在汽车制造、轨道交通、航空航天、航天卫星等高端装备制造的研发方面。 机床工具行业是未来竞争的重要战略支点。 力起着重要的作用。 《中国制造2025》明确提出大力推进制造强国建设的九大任务、十大重点领域、五大工程，其中智能数控机床被列为十大重点战略领域之一。
没有高端数控机床的智能化，就不可能实现高端装备制造业的智能制造。 “智能机床”将成为智能制造体系中的核心装备，加快发展“智能机床”是实施“中国制造2025”建设制造强国的首要任务。 机床智能化是发展的大势所趋，也是衡量机床行业进步的标准。
改革开放40年来，中国完成了从“制造弱国”到“制造大国”的转变，赢得了世界对中国制造业的认可。 以机床行业为例，号称十八罗汉的18家国有机床厂，曾在世界机床行业占据举足轻重的地位。 然而，在迈向“制造强国”的道路上，我们不得不面对我国高端制造业的短板。 在新的、更深层次的市场竞争中，我国机床行业整体下滑。 近年来，国际机床行业竞争格局发生重大变化，数控机床向高端发展已成为趋势和趋势。 沉阳机床厂曾是国内外机床领域的王者。 然而，2019年8月，沉阳机床厂宣布负债800亿，面临破产重组。 2020年重组后，继续严重亏损。 目前，除济南二机床外，我国机床行业的十八罗汉基本灰飞烟灭。
一、各国机床工具行业的发展与现状
一个国家机床工具行业的技术水平和产品质量是衡量其装备制造业发展水平的重要标志。 数控机床作为智能化的“工业母机”，是智能制造装备的重要基础，高端数控机床是高端装备制造业的智能制造。 工作的核心。 现代国防装备中许多关键部件的材料、结构和加工工艺具有一定的特殊性和加工难度。 普通的加工设备和传统的加工工艺不能满足要求。 必须采用多轴联动、高速、高精度的高端数控。 机床能满足加工要求。 航空、航天、航母、舰船等高端装备关键部件的制造几乎完全依赖于机床的精度。
日本的、Seiko、、Mori Seiki等企业，美国的Mag、Haas、等制造企业，都是超高精度机床先进技术的掌握者。 日本和美国的机床工业年出口额超过100亿美元，技术和销售额均领先于世界其他国家。
(1) 日本
日本是著名的机床强国。 日本的机床技术在世界上几乎无人能及。 马扎克、发那科、大隈、天田等品牌都是机床行业的佼佼者。 日本作为机床领域的强者，其在机床领域的成功具有一定的借鉴意义。 日本借助本土汽车工业的发展，反向带动机床行业的内生技术升级。 1998年后，日本成为全球机床行业的主导者。
在先进技术开发方面，日本注重引进先进技术和设备，学习和吸收他国的成果； 同时致力于新技术的研发，加速了国内先进技术的发展，使日本的机床技术长期处于世界领先地位。
在企业管理方面，日本借鉴德国企业的管理方式，实行严格的专业化管理，优化管理流程，形成一体化发展。
在对外贸易方面，日本不断加大对外投资力度，有效增强了其在机床市场的竞争力。 日本大量机床企业在海外建厂，出口产品。 这种出口让日本的机床品牌享誉全球，同时获得了不菲的利润，为后续的企业发展和产品研发打下了坚实的基础。
在人才培养方面，重视人才培养是日本机床工业发展中极其重要的隐形因素。 日本以人才推动产业发展，大力实施人才兴国战略。
(2) 美国
美国的机床工业起步比英国晚50年，但在制造技术上却迅速超越英国，居世界第一位。 美国政府对机床行业高度重视，国防部等部门因军事需要不断对机床行业提出新的发展方向和科研要求。 1952年研制出世界上第一台数控机床。 1934年研制出世界上第一条组合机床自动线。 1948年，世界第一条年产3000万套轴承自动生产线建成，使当地汽车产量迅速增加； 1958 1987 年，第一个开放式 CNC 系统诞生。 20世纪80年代中期，由于美国经济衰退，机床行业严重依赖进口。 1982年被日本和德国赶上，但政府采取措施很快扭转了局面。
从技术上看：首先，美国结合汽车和轴承的生产需要，全面开发了自动化生产所需的自动化生产线； 数控系统基础扎实； 而且美国历来重视科研创新，其高性能数控机床技术一直处于世界领先地位。
从政策体系来看，美国之所以能够在机床技术领域长期保持世界领先地位，是因为政府在引导加强研发和持续创新方面发挥了至关重要的作用：
1.制定重大科研项目计划和措施，提供充足的经费。 例如，为数控机床的研发提供大量资金，为新一代数控系统的研发提供1亿美元。
2、组织、指导有关科研单位和企业开展科研合作。 例如，新一代数控系统的研发由国家制造科学中心与美国空军联合研制； CIM的开发是由政府组织通用汽车公司、波音飞机公司和相关机床工业公司共同开发的。
3、新产品开发完成后，组织订货推广使用，同时加快科研的进一步深化。 例如，麻省理工学院在1952年研制出第一台数控铣床后，立即组织军工部门订购了100台进行生产，并不断改进，从而加速了数控机床技术的不断提高。 1994年美国G&L公司研制出世界上第一台并联机床后，为了进一步提高技术水平，迅速组织相关大学研究分析并在企业中应用。
还有很重要的一点，美国在全球范围内进行了大规模的并购，利用资本的力量打造了一个庞大的机床集团，让数控机床从技术走向实用。
二、我国数控机床行业的困境
中国是当今世界上最大的制造业大国。 经过几十年的发展，机床行业实现了从无到有、从小到大、从单一到复杂的转变。 用于航空、军工等领域的五轴联动数控机床和加工中心也取得了突破。 但总的来说，我国机床工业在高端数控机床领域基础薄弱，部分核心技术尚未掌握，成为严重制约我国迈向数控机床的“卡脖子”问题。一个“制造大国”。
（一）整体技术水平偏低
早期的机床由螺旋秤和手动操作控制。 随着数控技术的发展，国外机床厂开始采用PLC工业数控技术进行控制，大大提高了机床的加工精度和自动化水平。 这个阶段，国内开始落后于国外。 我们没有重视数控系统的研发，导致被国外垄断，技术代代相传。 现在工业机床已经开始从数控自动化向数字智能化发展。 设备联网、芯片融入AI控制技术，并不是什么不可想象的技术。 2016年以来，国内出现了黑灯厂（工业4.0）项目，但这些技术全部被国外垄断，导致我国与国外的差距越来越大。
(2) 成本上升
制造业劳动力成本上升：以美德为代表的发达工业强国劳动力成本长期居高不下，并呈逐年上升趋势。 低附加值产品的生产和组装，通过产业向劳动力成本较低的国家和地区转移； 中国作为制造大国的劳动力成本也在上涨，使得利润有限的低端制造业的利润率更加低。 上游原材料价格上涨：石油、钢材等原材料价格上涨，使得生产成本逐年上升。
（三）中国市场机床需求不足
受数控机床行业整体需求结构调整升级和下游领域不景气影响，2019年我国数控机床行业规模3270亿元，同比下降2.30% . 目前，我国机床市场容量急剧萎缩。 比如一个企业需要加工10万个汽车零部件，可能采购5台数控机床就够了，而且机床从使用到报废有一个周期。 需求的急剧下降，使得机床企业难以积累足够的经验、数据和资金用于技术研发和产品升级，导致国产数控机床可靠性和稳定性不足，集成技术不足，集成度不足过程系统和物流系统。 成为柔性制造单元或流水线的技术。
（四）行业整体分散，无法集中
机床行业的下游是零部件加工企业，这些企业的需求千差万别。 有的加工螺丝和螺母，有的加工锤子和铲子。 即使是同一类型的机床需要加工的产品也完全不同。 比如A公司需要加工一字螺丝刀，B公司需要加工十字螺丝刀。 根据加工要求的不同，机床出厂前的定制要求也大不相同。 因此，整个机床行业不可能形成像苹果这样的大而统一的公司来生产单一产品既可以卖给企业A，也可以卖给企业B。。 我国机床行业的现状是需要为A企业生产不同型号的数控机床，为B企业生产不同型号的数控机床，整个机床行业比较分散，没有统一的产业模型。
（五）投融资困难
在国内金融监管趋严的背景下，制造业融资渠道收窄，融资成本逐渐上升。 作为资本密集型、技术密集型的机床行业，一旦资金链断裂，将对企业的生产及后续研发造成严重影响。 《产业升级——资产融资助推机床市场发展白皮书》披露，通过融资购置新设备是整个机床行业的共同需求。 由于机床用户多为中小企业，购买设备难以获得银行贷款支持，融资需求日益增加。 机床制造利润低，需要从投资到回报的发展升级。 这一系列漫长的过程无法在短期内获得高利润回报，使得投资者转向其他市场，机床行业整体融资难度加大。
（六）技术人才稀缺
机床行业是一个专业性很强的行业。 数控机床越高端，越需要精通机床调试的技术人才。 然而，这样的人才在我国非常稀缺。 培养一个成熟的机床技术工程师至少需要三到五年的时间。 这也导致了我国高端机床生产严重不足。 如果不能生产高端机床，就不可能培养出掌握高端机床的新技术人才，导致机床行业死循环。 机床专家陈训杰曾表示担心，机床行业出现人才缺口，为机床工程师建立有利于技术创新的环境非常重要。 中国虽然拥有雄厚的教育基础，却忽视了技术人才的培养。 和日本、美国一样，德国有很大一部分年轻人会选择就读技校。 而中国的年轻人如果能考上大学就不会选择上技校，这直接导致了我国技术人才的紧缺。
3.学习路径参差不齐
（一）产业需求拉动生产的发展模式
日本依靠本土汽车工业的生产需求反向拉动机床行业整体水平，而中国本土汽车工业技术相对落后，市场需求小，整体生产规模不足，无法实现整体发展机床行业的能力。 中国汽车市场大多实行以市场换技术、依靠引进外资的做法。 汽车产业的核心技术仍掌握在外资集团手中。 因此，中国目前无法学习日本以本土汽车产业带动机床产业的发展模式。
（二）通过并购提升技术能力的发展模式
2004年至2010年，中国开始向美国学习，启动海外并购战略。 中国机床企业的并购目的地主要是德国。 例如，北京第一机床收购了德国顶级品牌 ，杭州机床厂收购了德国磨床aba，大连机床厂收购了专注于航空航天领域的，哈工量具集团收购了德国磨床。量刀仪专家凯狮。 但是，在这些并购之后，出现了很多消化不良的情况机械厂能耗管理系统价格，我国机床工具行业的整体水平无法与并购后的机床企业相提并论。 被杭州机床厂收购的Aba，2010年申请破产，被德国同行接纳； 被哈量具集团收购的开世，也在2010年申请破产； 被北京第一机床收购的 ，在经历了2011年连年亏损后； 大连机床收购的齐默尔曼被原股东回购。 大多数海外并购以失败告终。 中国机床企业应对跨国并购的管理、技术和文化整合能力明显不足，这对中国机床行业来说是一个深刻的教训。
现在我国机床行业面临多重困难，市场极度萎缩。 这说明中国机床体系已经进入僵局，只有重构新的体系才能重生。
（三）新的发展方向
目前，我国数控机床智能化技术还处于起步阶段。 “数控机床——数控机床智能化——智能机床——智能制造车间——智能制造工厂——智能制造大系统”的技术发展过程就是机床行业的发展过程。
△ 图-1 智能机床发展流程图
智能机床是一种能够对制造过程进行判断和决策的机床，是数控机床发展的高级形式。 随着科技的不断创新，智能机床作为移动互联网智能终端，将成为智能生产系统的关键加工装备。 数控机床智能化技术发展以数控加工为核心，发挥技术辅助作用，减少繁琐重复性工作，实现机床机械设计与数控系统智能化协同创新，实现机床整体结构创新以及数控系统智能化功能的提升。 在互联网等新技术的应用下，数控机床的智能化技术得到了很好的发展。 其中，工业互联网对数控机床的智能化发展发挥了重要作用，促进了机床行业的互联互通，实现了机床行业真正的智能化。 升级。
4、借助工业互联网解决机床困境的思路
工业互联网是工业4.0时代实现制造业转型升级的重要助推器。 在以新一代信息技术革命为标志的工业4.0时代，大数据、云计算、人工智能等技术成为新的生产力，为机床工具行业转型升级提供了重要助力。
1、工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物。 工业互联网是实现工业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施。 通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面链接，推动形成新型工业制造和制造业。 服务体系已成为工业经济转型升级的重点支撑、重要途径和新生态。 工业互联网数据是工业领域各类信息的核心载体。 通过对各类数据资源的聚合、处理、分析、共享和应用，实现对产业领域各类资源的统筹管理和调配，让数据作为核心生产要素参与价值创造。 和分发能力。
2、工业互联网由网络、平台、安全三大系统组成。 工业互联网实现海量数据的汇聚、整合、分析和处理。 其中，网络是工业互联网互联互通的基础，平台是工业互联网发展的核心，安全是工业互联网的保障。 三大体系各自包含相应的架构和技术构成，融合开发构建工业互联网生态。 工业互联网是推动我国数字经济发展和制造业升级转型的关键助推器。
中国工业互联网产业规模增加值从2017年的2.35万亿元增长到2019年的3.41万亿元，复合年增长率为20.46%。 并明确顶层设计目标。
△图2 2019年各省市工业互联网产业增速明显高于GDP增速
（一）技术支持
工业互联网平台助力企业整体优化，带动企业转型升级。 以大数据和人工智能技术驱动的工业数据智能分析，支撑工业互联网平台实现数据价值挖掘。 构建行业数据分析与可视化平台是众多实体布局的关键切入点。 与行业场景和业务需求深度融合。 工业数据分析和可视化平台的未来发展是必然趋势。 在不同的主体布局过程中，有“两大路径、四种途径”：
一是工业企业推动现场经验和知识的数字化、软件化。 一方面，将原有的数字化模型和分析工具转化为平台服务。 霍尼韦尔的平台集成了过程计算包，帮助用户优化石化过程。 东芝的分析平台基于在工程中积累的专业知识，分析制造过程中的各种事件。 中联重科依托在工程机械设备故障行为模式方面积累的经验，帮助客户进行故障预警并提出最优维修方案； 另一方面，在传统经验的基础上，引入先进的智能分析技术，形成全新的分析服务， Talk平台可以使用自然语言与生产人员进行交互，帮助后者发现和解决设备问题； 日立平台利用机器学习发现设备数据中的故障模式，极云平台引入大数据分析工具，对特种玻璃生产中的实时数据和翘曲检测记录进行关联分析，快速定位关键参数的工作范围。
二是IT企业将行业知识叠加在大数据和人工智能技术上。 一方面，在实现方式上，IT巨头大多基于自身的基础技术平台，提供通用化的算法和工具。 Azure 平台提供了从云端到边缘的丰富 AI 工具组合。 使用其 AI 服务实现流程自动化。 优化。 另一方面，科技创新企业针对客户需求提供一站式工业AI解决方案。
业务PaaS平台将形成百花齐放、特定专业领域相对集中的发展局面。 业务PaaS平台作为支撑前端灵活构建各种行业应用和解决方案的后台枢纽，需要深厚的专业知识和领域经验积累。 业务组件成为赢得市场竞争的核心。 专业的服务能力和行业经验共同支撑业务PaaS平台的建设。 一是改造升级设计、生产、管理、运维等领域的服务能力，形成开放的PaaS服务。 例如，PTC、达索、索维、用友等工业软件厂商将设计仿真、运营管理、采购销售等领域的软件在平台中转化为独立的服务模块，快速满足用户个性化应用需求软件定制； GE、西门子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自动化、装备制造企业凭借在生产优化、资产运维、能耗优化等方面的优势，在平台上提供专业的预设解决方案。 二是将特定行业的经验和知识以数字模型或专业软件工具的形式积累到平台中。 例如，数控机床行业龙头企业德迈森，将其长期积累的参数优化、故障运维、产线管理等方面的经验转化为平台中的开放API，为其他设备制造商和客户赋能.
以产品生命周期优化为核心，为加速产品创新迭代，提升用户体验，本田采用IBM的大数据分析技术，使其100人的工程师团队能够更高效地分析数百万驾驶员行为数据，并结合产品资料、结构设计等数据，初步实现产品全生命周期优化。 又如海尔基于COSMO Plat平台对用户需求、反馈和制造能力数据进行整合分析。 一款新品上市周期从6个月缩短至45天，产品一年内实现3次迭代升级，价格提升10%。 多于。
（二）规避风险，降低成本
企业利用工业互联网平台获得经营和生产的信息化管理能力，规避风险、降低成本是企业利用该平台的重要目的。 以进销存为代表的运营管理云应用在此基础上叠加，简单的数据分析。 例如，南康家具加工中小企业租用江西工业云平台云端SaaS服务，提升企业管理水平和产业协同，平均每家企业每年可节省成本10万元。 又如，某中型企业选择甲骨文基于云的ERP服务替代原有财务系统，实现实时可视化的财务、库存和人力资源管理，每年节约成本8万美元。
以生产过程可视化、设备OEE、物料管理为代表的简易生产管理系统。 例如，东莞爱电电子通过部署盘古信息的智能管理系统，实现了物料和工单信息的可视化和生产异常的实时报警。 错料事故从每月4起减少到0起，工单完成清关时间小于45分钟。 又如，杭州汇乐利用根云平台实时采集机床工况、加工产量、运行参数等数据，提升车间可视化水平。 日计划完成率提高10%以上，报废率下降2%左右。
在设备运维环节，重点做好高价值设备的预见性维护。 例如，泰龙减速机有限公司基于徐工集团汉云平台从机床网络中采集数据。 with the tool model, it uses big data to and the tool in real time. The rate has by 7.65%, and the and 20% in cost. is that a model based on and the Cloud to and life for core key such as main oil pumps, and of key , the of and risks, and .
(3) to the and
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(4)
The of model has the key to the level of . In order to more and with and , the is the and of as a key to its own , and is two types of ideas. One is top-down: the open model tools to unify the of . The is -up: build based on a , with the , and and of into the in the form of or tools. For , , a in the CNC tool , has its long-term in , fault and , and line into an open API in the to other and . Based on its own in mass , Haier has a on the COSMO Plat for , , , , and to users in other . long-term in and , and to help users match and guide high- of lines.
(5) New model of
The model shows huge value and is a new for to . the of and is an to the of . and can carry out - based on the . At , there are three paths to the of and : one is the data + model. For , Ping An Bank and the , , , and other data of based on the , and uses AI and big data to risks and the of . The is the data + model. For , Haier uses the COSMO Plat to the risk of a into the risk of the chain as a whole, and , and chain for small and -sized . The third is the data + lease model. Based on the of the , XCMG the model, and the rate 80%. Cloud the whole of based on the , and such as .
(6)
Since 2016, the state has to , to the team, the of the team, and the level of my 's .
Table 1: -
Build a and build a base. All , and great to the of , to , the of of and , two-way of and , and build a and . Local in , , , , , , Hunan, Henan, , , , , and other have - . In with the , an base has been to meet the needs of high- . the of and and the of have a key role in the of the tool .
总结
In the post- era, the is a road to . This is a rare for the rise of my 's tool . We seize this , to the of high-end , , , and , and meet new needs. We can use the to China's tool , a tool chain, the "" of the tool , into the of China's , and the dream of a .
