綠色智能制造技術(shù)融合創(chuàng)新報告

55.15.1綠色智能制造發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)5.2綠色智能制造發(fā)展展望01.綠色智能制造概念與發(fā)展背景04.綠色智能制造生態(tài)角色分析1.1綠色智能制造概念1.2綠色智能制造發(fā)展背景分析02.綠色智能制造技術(shù)發(fā)展與融合4.1綠色智能制造場景生態(tài)部署邏輯4.2綠色場景方案解決服務(wù)商4.3綠色智能制造生態(tài)伙伴評價模型分析05.綠色智能制造發(fā)展展望與建議2.1綠色智能制造技術(shù)成熟路徑與中外差異2.2綠色智能制造5T技術(shù)2.35T技術(shù)融合創(chuàng)新總結(jié)2.45T技術(shù)融合創(chuàng)新未來趨勢 03.綠色智能制造行業(yè)場景研究3.1綠色智能制造發(fā)展象限圖3.2流程行業(yè)（電子元件、鋼鐵冶煉）3.3混合行業(yè)（石油化工、醫(yī)藥制造）3.4離散行業(yè)（專用設(shè)備、食品飲料）3.5綠色智能制造技術(shù)與場景分析象限圖3.6應(yīng)用場景商業(yè)化潛力分析6綠色智能制造概念與發(fā)展背景產(chǎn)業(yè)智能化產(chǎn)業(yè)智能化1.1綠?智能制造概念綠?智能制造是以可持續(xù)發(fā)展理念為指導(dǎo)，將物聯(lián)?、云計算等IT技術(shù)和?動化、精益?產(chǎn)、能效管理等先進(jìn)OT技術(shù)相融合，并與通信技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、能源技術(shù)協(xié)同應(yīng)?于制造業(yè)的整個流程。1.1.1產(chǎn)業(yè)智能化產(chǎn)業(yè)智能化由傳統(tǒng)制造業(yè)體系向智能制造體系轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)制造業(yè)垂直流程、生產(chǎn)效率低效，環(huán)節(jié)之間無互動，而智能制造體系從生產(chǎn)、銷售、物流、運維、設(shè)計規(guī)劃到采購形成閉環(huán)，各環(huán)節(jié)之間高效協(xié)同，達(dá)到自感知、自決策、自執(zhí)行的完善系統(tǒng)。智能制造體系智能制造體系運維階段消費者洞察產(chǎn)品研發(fā)采購生產(chǎn)制造上市營銷銷售生產(chǎn)階段·垂直流程、低效、無互動終極愿景設(shè)計規(guī)劃傳統(tǒng)制造業(yè)體系物流采購1.1.2產(chǎn)業(yè)綠色化產(chǎn)業(yè)綠色化即綠色制造體系，由綠色產(chǎn)品設(shè)計、綠色供應(yīng)鏈、綠色工廠、綠色園區(qū)組成。綠園區(qū)是基于綠基礎(chǔ)設(shè)施的集成平臺，綜合能源資源一體化解決，能源資源利用效率的大幅提升；綠色工廠的特色是用地集約化、生產(chǎn)潔凈化、廢物資源化、能源低碳化，實現(xiàn)資源能源及污染物動態(tài)監(jiān)控和管理；綠色供應(yīng)鏈?zhǔn)且跃G色供應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行采購、運輸、銷售及回收等；綠色產(chǎn)品設(shè)計即按照綠色全生命周期設(shè)計，引導(dǎo)綠色生產(chǎn)的流程體系。產(chǎn)業(yè)綠色化綠色制造體系綠色產(chǎn)品設(shè)計綠色工廠用地集約化、生產(chǎn)潔凈化、綠色產(chǎn)品設(shè)計綠色工廠用地集約化、生產(chǎn)潔凈化、廢物資源化、能源低碳化實現(xiàn)資源能源及污染物動態(tài)監(jiān)控和管理回綠色園區(qū)按照綠色全生命周期設(shè)計，引導(dǎo)綠色生產(chǎn)綠色理念及基引導(dǎo)綠色生產(chǎn)以綠色供應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行以綠色供應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行采購、運輸、銷售及回收等綠色產(chǎn)品設(shè)計回收處理平臺，園區(qū)綜綠色產(chǎn)品設(shè)計回收處理合能源資源一采購運維體化解決，提采購運維升能源資源利生產(chǎn)銷售用效率生產(chǎn)銷售來源：施耐德電氣《綠色智能制造白皮書》、億歐智庫SmartSoftwareSustainableSSmartSoftwareSustainableStepwiseSecuritySafety1.1.3綠色智能制造六大理念第一理念為智能化，也是其精神內(nèi)核，內(nèi)容是實現(xiàn)各項使能技術(shù)以及軟硬件解決方案之間的融合和協(xié)作，提升企業(yè)端到端的管理與決策水平。第二理念為軟件化，是工業(yè)經(jīng)驗的載體，軟件使制造過程在虛擬世界實現(xiàn)快速迭代，并不斷優(yōu)化物理世界的運行，幫助企業(yè)實施綠色智能制造。第三理念為可持續(xù)化，是綠色智能制造的價值主張，需做到廠房集約化、原料無害化、生產(chǎn)潔凈化、廢物資源化、能源低碳化等目標(biāo)。第四理念為漸進(jìn)化，也是量身定制，判斷企業(yè)工業(yè)發(fā)展階段，梳理業(yè)務(wù)需求，從頂層設(shè)計和評估切實可行的綠色智能制造的轉(zhuǎn)型最優(yōu)路徑。第五理念為數(shù)據(jù)信息安全化，企業(yè)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)安全體系。第六概念為人身與資產(chǎn)安全化，保證企業(yè)進(jìn)行正常生產(chǎn)制造中工作人員與企業(yè)資產(chǎn)的完整性。綠色智能制造六大理念智能化：精神內(nèi)核各項使能技術(shù)以及軟硬件解決方案之間的融合和協(xié)作，提升企業(yè)端到端的管軟件化：工業(yè)經(jīng)驗載體可持續(xù)化：價值主張廠房集約化、原料無害化、生產(chǎn)潔凈化、廢物資源化、漸進(jìn)化：量身定制判斷企業(yè)工業(yè)發(fā)展階段，梳理業(yè)務(wù)需求，從頂層設(shè)計安全化：數(shù)據(jù)安全、信息安全安全化：人身安全、資產(chǎn)安全1.2綠色智能制造發(fā)展背景分析1.2.1政策方面作為制造強國建設(shè)的主攻方向，制造業(yè)的發(fā)展水平關(guān)乎我國未來制造業(yè)的全球地位。發(fā)展智能制造，對于加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，鞏固壯大實體經(jīng)濟根基，構(gòu)建新發(fā)展格局，建設(shè)數(shù)字中國具有重要意義。全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，新技術(shù)不斷突破并與先進(jìn)制造技術(shù)加速融合，為制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展提供了歷史機遇。我國要在產(chǎn)業(yè)的導(dǎo)向方面，要求對有色金屬、石油化工、鋼鐵等重點行業(yè)強化環(huán)保、能耗、水耗等要素約束，能效水平對標(biāo)行業(yè)能耗限額先進(jìn)值或國際先進(jìn)水平；扶持新能源車、新材料、高端裝備等能源資源消耗低、附加值高的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合，并進(jìn)行生態(tài)化集群發(fā)展。具體的扶持表現(xiàn)在對綠色工廠、綠色園區(qū)為代表的綠色基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行經(jīng)濟補貼。主要目標(biāo)主要目標(biāo)綠色目標(biāo)1：3060碳中和目標(biāo)政策產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)綠色智能化3強化環(huán)保、能耗、水耗等要素約束，能效水平對標(biāo)行業(yè)能耗限額先進(jìn)值或國際先進(jìn)水平重點產(chǎn)業(yè)有色金屬有色金屬鋼鐵鋼鐵石油化工石油化工機械裝備機械裝備食品飲料食品飲料綠色制造戰(zhàn)新產(chǎn)業(yè)融合化3推動能源資源消耗低、附加值高的戰(zhàn)新產(chǎn)業(yè)融合，并進(jìn)行生態(tài)化集群發(fā)展重點產(chǎn)業(yè)新能源新能源車新能源車高端裝備高端裝備新材料新材料生物醫(yī)藥生物醫(yī)藥電子器件電子器件政策重點內(nèi)容3綠色設(shè)計全生命周期綠色化綠色工廠生產(chǎn)過程綠色化·綠色園區(qū)綠色理念集成平臺政策具體扶持內(nèi)容綠色供應(yīng)鏈綠色制造企業(yè)的協(xié)調(diào)與協(xié)作策分析，綠色工廠、綠色園區(qū)為政策重點扶持環(huán)節(jié)扶持金額30萬至60萬代表性地區(qū)北京市、上海市、浙江省、江蘇省、廣東省、福建省1.2.2經(jīng)濟方面中國綠色投融資分布以綠色貸款為主，占比85%，綠色債券占比10%，保險資金、信托占比約5%；綠色貸款余額自2020年以來持續(xù)走高，年均增長約為28%；綠色貸款的主要投向為基礎(chǔ)設(shè)施的綠色升級，占據(jù)約40%的貸款總量，清潔能源與節(jié)能環(huán)保分別占據(jù)30%左右；在智能制造方面，受到疫情的沖擊及經(jīng)濟周期的震蕩，2022年上半年智能制造領(lǐng)域單位：萬億元5.695.048.822.993.205.773.262.494.4723%17%11.9515.919.554864682342021年天然氣對外依存45%733%單位：萬億元5.695.048.822.993.205.773.262.494.4723%17%11.9515.919.554864682342021年天然氣對外依存45%733%2021年Q3中國綠色投融資分布1保險資金保險資金綠色投資占比3%綠色信托占比2%綠色貸款占比85%綠色債券占比10%2019年-2022年H1中國綠色貸款投向統(tǒng)計14.294.294.217.42019年2020年2021年2022年2019年-2022年H1中國綠色貸款余額140%10.2210.222019年2020年2021年2022年*2022年Q2同比數(shù)據(jù)對比的是2021年Q2數(shù)據(jù)2019年-2022年H1中國智能制造融資金額24494492018年2019年202020212022年基礎(chǔ)設(shè)施綠色升級產(chǎn)業(yè)貸款清潔能源產(chǎn)業(yè)貸款節(jié)能環(huán)保及其他智能制造融資金額（億元）1.2.3社會與環(huán)境方面中國綠色產(chǎn)業(yè)潛力較大，彎道超車優(yōu)勢明顯；以中美光伏裝機容量為例，根據(jù)2015-2020年中美新增光伏裝機容量對比綠色智能技術(shù)賦能優(yōu)化制造業(yè)能源供應(yīng)結(jié)構(gòu)，減少工業(yè)及發(fā)電碳排放，助力可持續(xù)發(fā)展。綠色智能制造技術(shù)融合應(yīng)用于生產(chǎn)與運營等各個環(huán)節(jié)，并與之串聯(lián)，幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化、自動化、智能化、綠色化、網(wǎng)格化轉(zhuǎn)型。2020年中國碳排放比例中，電力占比超過50%，基于放任氣候變化的情況下，本世紀(jì)末，氣候變化對我國的經(jīng)濟損失可達(dá)7.5%，最高可至30%。此外基于全球變暖南極洲融化的假設(shè)，海平面上升，將導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的災(zāi)難。如果大力進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型，根據(jù)研究顯示，綠色智能技術(shù)會帶來超過10倍杠桿效應(yīng)的低碳化8。2020年中國主要行業(yè)碳排放3(單位：億噸二氧化碳)經(jīng)濟損失?工業(yè)與建造業(yè)建筑業(yè)交通運輸其他11基于放任氣候變化的情況下，本世紀(jì)末，氣候變化對我國的經(jīng)濟損失可達(dá)7.5%，最高可至30%。其他損失?基于澳大利亞塔斯馬尼亞大學(xué)和澳大利亞國立大學(xué)科學(xué)家的保守估計，南極冰蓋融化會使本世紀(jì)的海平面上升50厘米。·綠色智能技術(shù)將會以超過10倍的杠桿效應(yīng)低碳化?舊能源對外依存度高，新能源助力工業(yè)綠色化發(fā)展2021年原油對外依存73%72015年-2020年中美新增光伏裝機容量對比(單位：GWH)415.15.734.5453.068.444.2610.030.227.548.214.892015年2016年2017年2018年2019年2020年企業(yè)四維融合五維技企業(yè)四維融合五維技術(shù)融合1.2.4技術(shù)方面通過企業(yè)的運營技術(shù)（OT）、能源技術(shù)（ET）、通信技術(shù)（CT）、數(shù)字技術(shù)（DT）、信息技術(shù)（IT）五維技術(shù)融合,助推企業(yè)實現(xiàn)能源與自動化融合，實現(xiàn)效率提升和節(jié)能降耗；實現(xiàn)終端與云端結(jié)合，實現(xiàn)底層設(shè)備、中間邊緣、頂端云和應(yīng)用縱向打通；實現(xiàn)全生命周期融合，從建設(shè)到運營一體化聯(lián)通；實現(xiàn)企業(yè)管理集成化融合。終端與云端融合底層設(shè)備、中間邊緣、頂端云和應(yīng)用縱向打通全生命周期融合從大規(guī)模建設(shè)及運營階段的融合與打通能源與自動化融合實現(xiàn)效率提升和節(jié)能降耗OT運營技術(shù)ET能源技術(shù)DTCT通信技術(shù)企業(yè)管理集成化融合將分散、獨立的管理點通過數(shù)字化平臺實現(xiàn)集成化管理IT信息技術(shù)數(shù)字技術(shù)2030年碳達(dá)峰及2025年數(shù)字化目標(biāo)的時間節(jié)點愈發(fā)緊迫，綠色化與智能化的融合發(fā)展正在以前所未有的速度在工業(yè)制造的領(lǐng)域普及，對制造的流程、市場格局甚至商業(yè)模式產(chǎn)生了積極影響，在政策引導(dǎo)及加大金融支持的背景下，以5T技術(shù)(信息技術(shù)、運營技術(shù)、通信技術(shù)、數(shù)字技術(shù)、能源技術(shù))為主的技術(shù)融合已經(jīng)成為常態(tài)，背后的邏輯在自動化、數(shù)字化、智能化的推動下，工業(yè)制造即將迎來下一輪升級革命。綠色智能制造技術(shù)發(fā)展與融合能源技術(shù)通信技術(shù)數(shù)字技術(shù)信息技術(shù)運營技術(shù)TechC能源技術(shù)通信技術(shù)數(shù)字技術(shù)信息技術(shù)運營技術(shù)TechCommu-TechDTechTechOpera-tionalTech2.1綠色智能制造技術(shù)成熟路徑與中外差異綠色智能制造技術(shù)在21世紀(jì)后進(jìn)入快速發(fā)展階段，從應(yīng)用角度看，目前我國在OT領(lǐng)域上有一定差距，在其他4T方面，目前已經(jīng)與歐美幾乎站在同一起跑線。綠色智能制造5T技術(shù)發(fā)展路徑圖 從5T技術(shù)發(fā)展時間看，OT技術(shù)發(fā)展較早，普遍在90s之前基本成熟；以工業(yè)軟件為代表的IT技術(shù)跟隨著OT技術(shù)進(jìn)入成熟；基于IT技術(shù)的DT技術(shù)在2010年前后得到較大的應(yīng)用；CT與ET技術(shù)發(fā)展依托于IT、DT、OT技術(shù)發(fā)展與綠色生產(chǎn)兩者產(chǎn)生的新訴求。在應(yīng)用方面，我國與歐美國家在OT領(lǐng)域有一定的差距，但在其他4T方面已經(jīng)幾乎平行。OT技術(shù)和歐美差距在五種技術(shù)中最大，但中國借助體量帶來的數(shù)據(jù)、知識積累，通過不斷迭代，有望追上世界前沿的步伐；中國在IT技術(shù)的應(yīng)用位于世界前列，通過新技術(shù)解決舊問題的期望持續(xù)推動前沿科技的應(yīng)用落地；中國在數(shù)據(jù)技術(shù)方面對算法的研究目前還有一定欠缺，但中國在大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘?qū)用娲嬖诿黠@優(yōu)勢；得益于對以5G為代表通信基礎(chǔ)技術(shù)的重視，中國在通信技術(shù)方面的應(yīng)用位于前列，與歐美幾乎沒有差距；依托于電力技術(shù)，比如新能源及特高壓的積累，我國對于技術(shù)應(yīng)用處于前列，但在虛擬電廠、分布式儲能等技術(shù)中略顯不足。2.2綠色智能制造5T技術(shù)分析—OT技術(shù)(運營技術(shù))OT技術(shù)是實現(xiàn)對企業(yè)資源、體系、流程、工藝及事件的全面管控，覆蓋企業(yè)運營的各個方面，其中包含生產(chǎn)運營、能源運營、設(shè)備資產(chǎn)運營、服務(wù)運營。OT技術(shù)將硬件技術(shù)軟件化、自動化技術(shù)數(shù)字化，同時進(jìn)行技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化。來源：施耐德電氣《綠色智能制造白皮書》、億歐智庫、專家訪談外部攻擊內(nèi)部漏洞錯誤操作外部攻擊內(nèi)部漏洞錯誤操作OT技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀主要特征OTOT&IT技術(shù)融合趨勢明但存在融合難點及挑戰(zhàn)但存在融合難點及挑戰(zhàn)主要挑戰(zhàn)降低工業(yè)成本降低工業(yè)成本降低工業(yè)過程風(fēng)險降低工業(yè)過程風(fēng)險提高數(shù)據(jù)可訪問性提高數(shù)據(jù)可訪問性降低技術(shù)迭代難度降低技術(shù)迭代難度優(yōu)化工業(yè)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工業(yè)業(yè)務(wù)流程近年來傳統(tǒng)行業(yè)（電力、石油化工等）景氣度下降與新興行業(yè)（新能源、汽車、集成電路等）迸發(fā)對OT技術(shù)的需求形成對沖，整體來看，現(xiàn)代制造業(yè)對OT技術(shù)的進(jìn)步提出更高要求，OT與IT的融合才可以深度挖掘需求及生產(chǎn)規(guī)劃,助其更好發(fā)展。OT和IT技術(shù)融合主要能降低工業(yè)成本和過程風(fēng)險，優(yōu)化工業(yè)業(yè)務(wù)流程以及提高數(shù)據(jù)的可訪問性，同時降低技術(shù)迭代難度。IT軟硬件可以便捷地訪問OT設(shè)備及其運行數(shù)據(jù)，另一方面，IT的云技術(shù)和數(shù)字孿生等新技術(shù)，提高OT工業(yè)設(shè)備和數(shù)據(jù)的可訪問性、穩(wěn)定性和流動性，同時減少工廠服務(wù)器，易于實施更新。此外，OT系統(tǒng)通過IT基礎(chǔ)設(shè)施，與DT等技術(shù)融合，利用各種算法模型有效開展風(fēng)險邊界預(yù)估，降低工業(yè)組織的潛在風(fēng)險?？萍际请p刃劍，OT和IT的融合也存在著一定的難點和挑戰(zhàn)，一方面OT與IT融合帶來了諸如外部攻擊、內(nèi)部惡意漏洞、錯誤操作等潛在安全風(fēng)險；另一方面OT軟硬件自設(shè)計初衷，都是與網(wǎng)絡(luò)隔離的，因此不會考慮到來自外部的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，聯(lián)網(wǎng)之后，SCADA、PLC等面臨的安全風(fēng)險也趨于顯現(xiàn)。其中風(fēng)險具體表現(xiàn)有：PLC——面臨自助保障和信息安全的問題，且自身掃描式工作的設(shè)計存在誤讀可能性；RTU——較多采用嵌入式實時操作系統(tǒng)，存在漏洞及缺乏安全監(jiān)控和防護機制。同時通信協(xié)議以明文方式進(jìn)行傳輸，容易被監(jiān)聽和攻擊；SCADA系統(tǒng)——啟動后將長期運行，很難及時修復(fù)漏洞，同時會面臨未授權(quán)訪問等問題，另外所在計算機被感染病毒甚至?xí)U散影響至RTU1。從應(yīng)??度分析，國內(nèi)重要OT技術(shù)為：PLC——在自動化升級和智能制造邏輯下，PLC在中國的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，其中在新能源、環(huán)保等新興行業(yè)突破較多；SCADA——目前第三代SCADA體系（網(wǎng)絡(luò)化）是我國應(yīng)用較為廣泛的體系，以電力、冶金等行業(yè)應(yīng)用為主。未來第四代體系將會與互聯(lián)網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、嵌入式體系、數(shù)據(jù)庫等集合，滿足安全、經(jīng)濟運轉(zhuǎn)及商業(yè)化需求；DCS——受電力、建材、石油化工行業(yè)影響，近幾年的應(yīng)用有所下降；CNC——由于高精尖制造需求的提升，CNC近幾年在汽車船舶、國防軍工、機械制造、石油化工等行業(yè)應(yīng)用較多；機器人——中國機器人裝機量在2020年占據(jù)全球總量44%，用工成本上升、產(chǎn)業(yè)升級、規(guī)模效應(yīng)凸顯等邏輯支撐機器人行業(yè)中長期內(nèi)將會維持高速增長。目前主要的應(yīng)用場景有汽車、3C電子、金屬制造、鋰電、食品等領(lǐng)域。數(shù)字化IT技術(shù)作為基礎(chǔ)，與其他4T融合推動工廠智能化改造云計算OTlOT工業(yè)軟件工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI大數(shù)據(jù)網(wǎng)格化數(shù)字化IT技術(shù)作為基礎(chǔ)，與其他4T融合推動工廠智能化改造云計算OTlOT工業(yè)軟件工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI大數(shù)據(jù)網(wǎng)格化智能化2.2綠色智能制造5T技術(shù)分析—IT技術(shù)(信息技術(shù))IT技術(shù)發(fā)展趨勢生產(chǎn)設(shè)計類工業(yè)軟件CADCAM、CAE設(shè)計繪圖仿真測試產(chǎn)品數(shù)據(jù)經(jīng)營管理類工業(yè)軟件ERPEAMCRMSCMOA企業(yè)資源管理財務(wù)管理人力資源管理資產(chǎn)管理營銷管理供應(yīng)鏈管理商業(yè)智能辦公協(xié)同運營控制類工業(yè)軟件MES制造執(zhí)行系統(tǒng)DCS分布式控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視系統(tǒng)EMS能源管理系統(tǒng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化、網(wǎng)格化、智工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字化、網(wǎng)格化、智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施，也是云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)軟件融合的載體APM資產(chǎn)性能管理MRO維護維修運行管理PHM故障預(yù)測與健康管理IT技術(shù)（Informationtechnology）是智能制造融合基礎(chǔ)，推動工廠走向全面綠色智能制造。智能制造的IT技術(shù)包含支持企業(yè)功能的系統(tǒng)，例如人力、財務(wù)、供應(yīng)鏈等，這些系統(tǒng)具有跨行業(yè)的通用性。IT技術(shù)作為基礎(chǔ)，與其他4T融合推動工廠智能化改造。目前IT技術(shù)以生產(chǎn)設(shè)計類、運營管理類、運維服務(wù)類這三類工業(yè)軟件為基礎(chǔ)推動工廠：一、數(shù)字化——對設(shè)備進(jìn)行數(shù)字化賦能或利用數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備，提高生產(chǎn)效率，此外生產(chǎn)與運營各環(huán)節(jié)采用數(shù)字化的管理方式，告別紙質(zhì)文檔管理方式；二、網(wǎng)絡(luò)化——將原本獨立的各個工業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化連接，使其具備統(tǒng)一操作性，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)要素、各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通，提升使用主體效率；三、智能化——利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實現(xiàn)單點或簡單流程智能化，實現(xiàn)生產(chǎn)制造設(shè)備、系統(tǒng)的智能感知、智能決策，并最終實現(xiàn)智能執(zhí)行。從應(yīng)??度分析，國內(nèi)重要IT技術(shù)為:ERP——源于企業(yè)對管理水平的日益重視。由于近兩年競爭愈發(fā)激烈，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求不斷拉高，18-19年放緩的ERP增速于2021年重新回到兩位數(shù)增幅，為近5年新高。目前ERP軟件主要應(yīng)用于制造業(yè)、電力、石油化工等超級計算機——中國目前的算力在TOP500榜單上占據(jù)34.6%的份額。超算的主要應(yīng)用領(lǐng)域在國防、氣象、石油勘探及大型基礎(chǔ)設(shè)施項目，但近年來，得益于計算成本的降低，應(yīng)用場景下沉到互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造業(yè)等領(lǐng)域。以制造業(yè)為例，廣汽、小鵬及中國商飛項目在設(shè)計方面受到超算賦能，快速優(yōu)化了產(chǎn)品性能，減少研發(fā)成本。CAD、CAE、CAM——應(yīng)用廣泛，目前主要在制造業(yè)和重工業(yè)應(yīng)用較多，例如建筑設(shè)計、工程機械、能源化工等行業(yè)。研發(fā)設(shè)計類工業(yè)軟件需要基礎(chǔ)科學(xué)研究及交叉型的研發(fā)人才，目前國產(chǎn)化進(jìn)度一般。來源：阿里云創(chuàng)新中心成本與安全存在數(shù)據(jù)孤島DT人才要求較高AloT學(xué)習(xí)反饋計算存儲計算成本與安全存在數(shù)據(jù)孤島DT人才要求較高AloT學(xué)習(xí)反饋計算存儲計算2.2綠色智能制造5T技術(shù)分析—DT技術(shù)(數(shù)字技術(shù))DT（Datatechnology即數(shù)據(jù)處理技術(shù)，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、清洗、加工、分析、挖掘，以數(shù)據(jù)創(chuàng)新、激發(fā)生產(chǎn)力為主的技術(shù)。自動化和機械化的過程中產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，但大多數(shù)制造商不能很好地使用這些數(shù)據(jù)。在DT時代下，充分挖掘海量數(shù)據(jù)的價值，利用“云大物智”技術(shù)指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營決策，已成為制造企業(yè)最為關(guān)注的問題。DT技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀主要特征ITIT向DT時代進(jìn)化DTDT驅(qū)動的難點及挑戰(zhàn)主要挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)開放資源共享數(shù)據(jù)開放資源共享降低工業(yè)過程風(fēng)險降低工業(yè)過程風(fēng)險優(yōu)化工業(yè)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工業(yè)業(yè)務(wù)流程發(fā)展現(xiàn)狀I(lǐng)T時代向DT時代進(jìn)化，其體現(xiàn)的主要特征有：數(shù)據(jù)開放資源共享，提供數(shù)據(jù)決策能力，定制化的新制造，推進(jìn)實現(xiàn)降本增效。IT是以控制管理、積累數(shù)據(jù)為主，強調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；T是以數(shù)據(jù)創(chuàng)新、激發(fā)生產(chǎn)力為主的技術(shù)，強調(diào)獨特化、個性化、靈活性。DT驅(qū)動的難點和挑戰(zhàn)一、成本與安全——工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全涉及終端設(shè)備升級、數(shù)據(jù)中心、云計算等方面的成本，前期大規(guī)模投資回報短期難以衡量，另外工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)面臨泄露和網(wǎng)絡(luò)攻擊等風(fēng)險。二、數(shù)據(jù)接口協(xié)議不統(tǒng)一——一條生產(chǎn)線涉及大量不同的設(shè)備底層通信和數(shù)據(jù)交互協(xié)議等，要實現(xiàn)設(shè)備之間有效的數(shù)據(jù)流動和融合有難度，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的專用軟件難以通用也是當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個較大瓶頸。三、DT人才要求較高——熟悉工業(yè)生產(chǎn)的流程和工藝，懂得企業(yè)的痛點、需求及價值所在，擁有管理有價值、可計量、可讀取的數(shù)據(jù)資產(chǎn)及進(jìn)行分析的能力。主要技術(shù)之間的相互關(guān)系工業(yè)元宇宙META技術(shù)群控制計算控制工業(yè)4.0工業(yè)5.0工業(yè)4.0網(wǎng)絡(luò)交換衛(wèi)星通信移動通信無線通信運營管理專網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)交換衛(wèi)星通信移動通信無線通信運營管理專網(wǎng)通信?撐DT驅(qū)動的“云?物智”正在逐步融合，并迸發(fā)出新興應(yīng)?：云計算——簡化現(xiàn)有IT架構(gòu)，服務(wù)器利用率從40%上升至80%，降低能源消耗及運維難度，減少70%維護時間，并提高系統(tǒng)可用性與數(shù)據(jù)安全性；大數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)是綠色智能制造的基礎(chǔ)，是重要的生產(chǎn)資料，其在制造業(yè)大規(guī)模定制化場景中的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等。定制化場景中的數(shù)據(jù)達(dá)到一定的數(shù)量級，就可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)人工智能——人工智能有八大關(guān)鍵技術(shù)在制造業(yè)中有廣泛應(yīng)用，分別是深度學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)、模式識別、機器視覺、數(shù)據(jù)搜索、知識工程、自然語言理解和類腦交互決策。這些技術(shù)持續(xù)推動制造業(yè)得以做到自感知、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自決策；物聯(lián)網(wǎng)——物聯(lián)網(wǎng)使制造業(yè)邁向萬物互聯(lián)，在采集數(shù)據(jù)、智能分析方面有巨大優(yōu)勢，為制造業(yè)提供在生產(chǎn)過程當(dāng)中所需的數(shù)據(jù)支撐，是傳統(tǒng)工廠向智能工廠升級的基礎(chǔ)；數(shù)字孿生——以數(shù)字孿生為代表的技術(shù)群，利用數(shù)據(jù)庫資源，映射現(xiàn)實并構(gòu)建出能夠獨立運行的虛擬工廠；AloT——以人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）為代表的技術(shù)群，采集、連接、融合現(xiàn)實世界中的數(shù)字信息，形成動態(tài)、靜態(tài)等各類數(shù)據(jù)庫資源；MR——AR、VR等技術(shù)融合，作為虛實世界通道，發(fā)揮著促進(jìn)數(shù)據(jù)雙向反饋、快速迭代作用。2.2綠色智能制造5T技術(shù)分析—CT技術(shù)(通信技術(shù))CT（Communicationtechnology即消息傳播的發(fā)送技術(shù)，主要包含傳輸接入、網(wǎng)絡(luò)交換、移動通信、無線通信、光通信、衛(wèi)星通信、支撐管理、專網(wǎng)通信等技術(shù)。當(dāng)今社會已經(jīng)進(jìn)入了一個信息化通信的時代，移動通信和短距無線通信的發(fā)展十分迅速。在工業(yè)領(lǐng)域，5G的應(yīng)用雖然剛剛起步，但未來智慧工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然離不開5G這樣的移動無線通信技術(shù)。另一方面，兼具可靠與低延時性的TSN技術(shù)和靈活的5G技術(shù)的結(jié)合非常適合智慧工通信技術(shù)分類有線接入有線接入光通信光通信其他其他從應(yīng)??度分析，國內(nèi)重要CT技術(shù)為：移動通信系統(tǒng)1——目前，移動通信系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用為第四代移動通信系統(tǒng)（4G）和第五代移動通信系統(tǒng)（5G）。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求提升，綠色智能制造園區(qū)數(shù)據(jù)資產(chǎn)體量呈現(xiàn)指數(shù)級增長，生產(chǎn)制造各個環(huán)節(jié)對通信技術(shù)的高帶寬低延時提出更高的要求。5G可以提供高數(shù)據(jù)速率、高系統(tǒng)容量、更低的延遲、提高能效、降低每bit成本和大規(guī)模設(shè)備連接的能力。截至2022年12月末，根據(jù)GSA數(shù)據(jù)，155個國家/地區(qū)的487家運營商正在投資5G。其中，中國的5G基站數(shù)量全球領(lǐng)先，根據(jù)工信部數(shù)據(jù)，截至2022年10月末，目前全國有225萬個5G站點，占全球總數(shù)70%以上。全國所有地級市都實現(xiàn)了5G全覆蓋，5G已在包括工業(yè)制造、礦業(yè)、港口、醫(yī)療、教育、娛樂等國民經(jīng)濟97個大類中的40個行業(yè)得到廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)能源新能源能源管理傳統(tǒng)能源新能源能源管理預(yù)計到2030年，6G技術(shù)將開始試點部署。6G可以提供高保真全息圖、通信感知、地空通信、太赫茲(THz)通信和通用人工智能(AGI)。時間敏感網(wǎng)絡(luò)——即在非確定性的以太網(wǎng)中保證確定性的最小時延的協(xié)議族，是一套旨在改善當(dāng)前以太網(wǎng)實時性能的標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)中IT與OT的融合。作為移動通信的5G與TSN結(jié)合，能充分發(fā)揮5G的靈活性和TSN的極低延遲性，非常適合智慧工廠如工業(yè)移動場景、電網(wǎng)等場景應(yīng)用。其中端到端確定性通信服務(wù)指TSN在現(xiàn)有的以太網(wǎng)QoS功能基礎(chǔ)上增加了包括時間同步、流量調(diào)度、無縫冗雜等一系列技術(shù)，根據(jù)業(yè)務(wù)流量的特點，確保流量的高質(zhì)量確定性傳輸?shù)慕Y(jié)合。TSN和5G是未來有線和無線工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。因此TSN和5G技術(shù)的融合需要關(guān)注有線和無線異構(gòu)融合的架構(gòu)設(shè)計。2.2綠色智能制造5T技術(shù)分析—ET技術(shù)(能源技術(shù))能源技術(shù)融合發(fā)展趨勢煤炭無害化開采技術(shù)煤炭無害化開采技術(shù)煤炭清潔高效利用技術(shù)煤炭清潔高效利用技術(shù)CCUSCCUS大型風(fēng)電技術(shù)大型風(fēng)電技術(shù)氫能與燃料電池技術(shù)氫能與燃料電池技術(shù)生物質(zhì)、海洋、地?zé)崮芾眉夹g(shù)生物質(zhì)、海洋、地?zé)崮芾眉夹g(shù)微電網(wǎng)微電網(wǎng)虛擬電廠虛擬電廠先進(jìn)儲能先進(jìn)儲能特高壓特高壓ET（Energytechnology即為能源技術(shù)。新一輪的能源技術(shù)革命正在孕育興起，新的能源科技成果不斷涌現(xiàn)，正在并將持續(xù)改變世界能源格局。在“雙碳”目標(biāo)的推動下，傳統(tǒng)能源的無害化、清潔化，新能源的開發(fā)和利用，先進(jìn)的儲能技術(shù)以及能源互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)建成為主要發(fā)展方向。傳統(tǒng)的煤炭、石油、天然氣和水電等能源正在向太陽能、風(fēng)能、生物質(zhì)能、地?zé)崮艿刃碌哪茉醇夹g(shù)過渡，同時新的能源管理方式出現(xiàn)，如微電網(wǎng)等。在“綠色智能制造”時代，云計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、人工智能、自動化、智能終端、增強現(xiàn)實等技術(shù)組成錯綜復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。ET技術(shù)與多技術(shù)的融合，就是發(fā)展智慧能源的基礎(chǔ)，即引導(dǎo)能量有序流動，構(gòu)筑更高效、更清潔、更經(jīng)濟、更安全的現(xiàn)代能源體系，對能源選擇、利用、存儲進(jìn)行智能管理，助力制造業(yè)綠色化與智能化。這里列舉主要的能源技術(shù)類別：針對傳統(tǒng)能源煤炭無害化開采技術(shù)：地質(zhì)保障與安全建井關(guān)鍵技術(shù)、隱蔽致災(zāi)因素智能探測及重大災(zāi)害監(jiān)控預(yù)警技術(shù)、深部礦井煤巖、熱動力災(zāi)害防治技術(shù)、礦山及地下工程重大事故應(yīng)急救援技術(shù)及裝備、煤炭高效開采及智能礦山建設(shè)關(guān)鍵技煤炭清潔高效利用技術(shù)：先進(jìn)煤氣化技術(shù)、先進(jìn)低階煤熱解技術(shù)、中低溫煤焦油深加工技術(shù)、半焦綜合利用技術(shù)、超清潔油品和特種油品技術(shù)、煤制清潔燃?xì)怅P(guān)鍵技術(shù)、新一代煤制化學(xué)品技術(shù)、煤油共煉技術(shù)、煤化工耦合集成技二氧化碳捕集、利用與封存技術(shù)：新一代大規(guī)模低能耗二氧化碳捕集技術(shù)、基于IGCC系統(tǒng)的二氧化碳捕集技術(shù)、大容量富氧燃燒鍋爐關(guān)鍵技術(shù)、二氧化碳驅(qū)油利用與封存技術(shù)、二氧化碳驅(qū)煤層氣與封存技術(shù)、二氧化碳驅(qū)水利用與封存技術(shù)等。針對新能源大型風(fēng)電技術(shù)：100米級及以上葉片設(shè)計制造技術(shù)、大功率陸上風(fēng)電機組及部件設(shè)計與優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)、陸上不同類型風(fēng)電場運行優(yōu)化及運維技術(shù)、典型風(fēng)資源特性與風(fēng)能吸收方法研究及資源評估、遠(yuǎn)海風(fēng)電場設(shè)計建設(shè)技術(shù)等。氫能與燃料電池技術(shù)：大規(guī)模制氫技術(shù)、分布式制氫技術(shù)、氫氣儲運技術(shù)、氫氣/空氣聚合物電解質(zhì)膜燃料電池（PEMFC）技術(shù)、甲醇/空氣聚合物電解質(zhì)膜燃料電池（MFC）技術(shù)、燃料電池分布式發(fā)電技術(shù)等。生物質(zhì)、海洋、地?zé)崮芾眉夹g(shù)：生物航油（含軍用）制取關(guān)鍵技術(shù)、綠色生物煉制技術(shù)、生態(tài)能源農(nóng)場、生物質(zhì)能源開發(fā)利用探索技術(shù)、波浪能利用技術(shù)、潮流能利用技術(shù)、溫（鹽）差能利用技術(shù)、干熱巖開發(fā)利用技術(shù)等。針對能源管理系統(tǒng)微電網(wǎng)：由分布式電源、用電負(fù)荷、能量管理系統(tǒng)等組成，是一個能夠基本實現(xiàn)內(nèi)部電力電量平衡的供用電系統(tǒng)?；疽郧鍧嵞茉矗ü夥?、風(fēng)力等）為主，一般應(yīng)用于偏遠(yuǎn)的場景及用電質(zhì)量需求較高的場景。微電網(wǎng)對電網(wǎng)系統(tǒng)有支撐作用，可以為用戶提供并網(wǎng)/離網(wǎng)的切換。虛擬電廠：虛擬電廠是一種將不同空間的可調(diào)（可中斷）負(fù)荷、儲能、微電網(wǎng)、分布式能源等一種或多種資源聚合起來，實現(xiàn)自主協(xié)調(diào)優(yōu)化控制，參與電力系統(tǒng)運行和電力市場交易的智慧能源系統(tǒng)。先進(jìn)儲能：智能電網(wǎng)中最重要的環(huán)節(jié)之一，對光伏、風(fēng)電廠送出的電進(jìn)行儲存，解決新能源發(fā)電不穩(wěn)定對電網(wǎng)造成的沖擊。目前主流的儲能技術(shù)以抽水蓄能、化學(xué)電池（鈉硫、鉛酸等）、超導(dǎo)電力技術(shù)、P2G（powertogas電轉(zhuǎn)特高壓：特高壓輸電使用交流1000千伏及以上和直流±800千伏以上電壓等級，是通過發(fā)電廠用變壓器將發(fā)電機輸出的電壓升壓后傳輸?shù)募夹g(shù)，能減少輸電時的電流，從而降低因電流產(chǎn)生的熱損耗和遠(yuǎn)距離輸電的材料成本。特高壓輸電線路輸送容量更大，輸電效率更高，運行損耗更小，節(jié)約更多土地資源，節(jié)省工程造價，輸送距離更遠(yuǎn)。2.3綠色智能制造5T技術(shù)融合創(chuàng)新總結(jié)DTDTOT與IT融合OT 信息化—數(shù)字化CTloT與DTET技術(shù)支撐OT、IT、CT、DTET綠色化IT與CTET綠色化融合當(dāng)前智能制造競爭進(jìn)入格局未定的戰(zhàn)略窗口期，技術(shù)融合發(fā)展趨勢較為明顯。OT與IT融合可以打通邊界，提高OT工業(yè)設(shè)備和數(shù)據(jù)的可訪問性，從整體角度優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。CT對串聯(lián)起整個生產(chǎn)流程信息流及運用產(chǎn)生至關(guān)重要的作用。DT技術(shù)則進(jìn)行生產(chǎn)技術(shù)的賦能，優(yōu)化生產(chǎn)工業(yè)，改善流程，而ET技術(shù)支撐OT、IT、CT、DT技術(shù)融合，保障生產(chǎn)的持續(xù)經(jīng)營。融合形成技術(shù)閉環(huán)，利用OT技術(shù)采集生產(chǎn)信息、IT分析并得出指令，CT將數(shù)據(jù)與指令發(fā)布到各個節(jié)點。借助DT技術(shù)的大數(shù)據(jù)存儲能力，將AloT采集數(shù)據(jù)實現(xiàn)長時間、大容量的存儲。同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并借助云計算、超算對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。數(shù)據(jù)模型將會反饋至AloT，進(jìn)一步提升設(shè)備使用效率和精度以及完整生產(chǎn)流程的持另一方面，利用采集數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)模型構(gòu)建數(shù)字孿生，孕育工業(yè)元宇宙。ET技術(shù)支撐技術(shù)融合，提供負(fù)荷及能量轉(zhuǎn)換、保護、監(jiān)控等，通過自身儲能設(shè)備及微型發(fā)電機等設(shè)備，維持生產(chǎn)流程持續(xù)工作。2.4綠色智能制造5T技術(shù)融合創(chuàng)新未來趨勢被動式綠色轉(zhuǎn)型被動式綠色轉(zhuǎn)型全面綠智非領(lǐng)軍企業(yè)：數(shù)字化、自動化深入融入業(yè)務(wù)流程，開始向綠色智能制造轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)安全低代碼AI建模外包云計算邊緣計算CCUSXR數(shù)字孿生WEB3.06G算力引擎交互感知領(lǐng)軍企業(yè)：通過綠色智能制造咨詢在戰(zhàn)略層面制定綠色智能制造轉(zhuǎn)型非領(lǐng)軍企業(yè)：注重短期生存需求，優(yōu)先構(gòu)建數(shù)字化、自動化滿足業(yè)務(wù)流程優(yōu)化及協(xié)同改善技術(shù)突破層面趨勢行業(yè)宏觀層面趨勢企業(yè)規(guī)劃層面趨勢未來主動式轉(zhuǎn)型全面自動3年內(nèi)3-5年5-10年10年以上3年內(nèi)，隨著綠色商業(yè)價值的凸顯，領(lǐng)軍企業(yè)率先向綠色智造主動轉(zhuǎn)型，同時降技低術(shù)成本，鼓勵中小企業(yè)參與；10年內(nèi)，綠色智造技術(shù)將會持續(xù)完善，同時基于雙碳政策的要求，所有制造企業(yè)都將向綠色智造轉(zhuǎn)型；10年以上，算力規(guī)模持續(xù)提升，制造業(yè)全面進(jìn)入綠色制造階段。3年內(nèi)的行業(yè)宏觀層面趨勢主動式轉(zhuǎn)型：以最終實現(xiàn)智能制造為目的的數(shù)字化轉(zhuǎn)型向中小微企業(yè)持續(xù)滲透。5年內(nèi)的行業(yè)宏觀層面趨勢全面自動：以電子元器件制造行業(yè)為代表的制造業(yè)將會率先進(jìn)入全面自動化階段。5-10年內(nèi)的行業(yè)宏觀層面趨勢被動式綠色轉(zhuǎn)型：基于2030碳達(dá)峰的要求，所有對綠色有抗性的行業(yè)都必須進(jìn)行綠色智造轉(zhuǎn)型。10年展望的行業(yè)宏觀層面趨勢全面綠智：制造業(yè)進(jìn)行全面推動綠色智能制造。1-5年企業(yè)規(guī)劃趨勢非領(lǐng)軍企業(yè)：注重短期生存需求，優(yōu)先構(gòu)建數(shù)字化、自動化滿足業(yè)務(wù)流程優(yōu)化及協(xié)同改善。領(lǐng)軍企業(yè)：通過綠色智能制造咨詢在戰(zhàn)略層面制定綠色智能制造轉(zhuǎn)型。5-10年企業(yè)規(guī)劃趨勢非領(lǐng)軍企業(yè)：數(shù)字化、自動化深入融入業(yè)務(wù)流程，開始向綠色智能制造轉(zhuǎn)型。3年內(nèi)技術(shù)層面突破趨勢5G、AI：5G、AI商用落地在綠色智能制造領(lǐng)域?qū)铀黉侀_。數(shù)據(jù)安全：目前在部分領(lǐng)域，例如金融、政府已經(jīng)有大量落地。預(yù)計在未來三年內(nèi)，隨著工業(yè)IT與OT的打通，對數(shù)據(jù)安全性提出更高要求的背景下，隱私計算在工業(yè)制造的應(yīng)用將會鋪開。低代碼：低代碼在未來3年內(nèi)的高度增長(CAGR63.7%，3年內(nèi)市值達(dá)到267.7億元)，目前OCR識別、RPA已經(jīng)應(yīng)用于低代碼，未來預(yù)計將會有更多AI、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)接入。AI建模外包：隨著加密技術(shù)進(jìn)步，涉及工業(yè)設(shè)計、數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)的AI建模和機器學(xué)習(xí)將會外包給第三方AI公司。3-5年內(nèi)技術(shù)層面突破趨勢云計算：目前在制造業(yè)的滲透率約為30%左右，預(yù)計在2025年前后達(dá)到50%以上。邊緣計算：目前在制造業(yè)的滲透率約為10%左右，預(yù)計在2025年前后達(dá)到30%以上，為云計算提供后端與支持服CCUS：首個百萬噸級項目已成功落地，未來3年-5年來商業(yè)化運營將會加速。5-10年技術(shù)層面突破趨勢XR：近眼顯示、渲染處理等技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟，目前在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)開始有所運用。數(shù)字孿生：目前已誕生第一個ISO數(shù)字孿生，主要應(yīng)用于以航空裝備等為代表的高端制造業(yè)中，預(yù)計在2030年左右數(shù)字孿生可以達(dá)成大規(guī)模鋪開及深度應(yīng)用。WEB3.0：從數(shù)據(jù)計算基礎(chǔ)層角度看，基于區(qū)塊鏈的“脫鏈計算”、共識機制、跨鏈標(biāo)準(zhǔn)將會在未來10年內(nèi)解決，并10年以上技術(shù)層面突破展望6G：預(yù)計到10-12年后，6G技術(shù)將開始試點部署。6G可以提供高保真全息圖、多感官通信、太赫茲(THz)通信和通用人工智能(AGI)。算力引擎：預(yù)計5年內(nèi)，算力規(guī)模提升至30倍，7年內(nèi)算力可以滿足自動駕駛需求，10年左右達(dá)到算力與實體經(jīng)濟產(chǎn)交互感知：10年左右，肌電感應(yīng)、虛擬氣味、觸覺反饋等技術(shù)將會相繼成熟并在制造業(yè)相繼落地。最終愿景未來工廠：基于數(shù)字孿生、AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)革新生產(chǎn)方式，以數(shù)字化設(shè)計與管理、智能化生產(chǎn)、綠色化制造、安全化管控為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個性化定制等新模式為特征的工廠。綠色智能制造技術(shù)萌生到發(fā)展再到互相融合，響應(yīng)著國家的政策走向，回應(yīng)著社會與環(huán)境發(fā)展的每一個需求。技術(shù)的融合帶來的降本、增效、提質(zhì)的效果終歸需要在應(yīng)用場景落地并發(fā)揮作用。綠色智能制造場景?會???搧??望?楌楫?????工專用設(shè)????搧??望?楌楫?????工專用設(shè)?3.1綠?智能制造發(fā)展忁榰?中?綠色智能制造刦分宬業(yè)忁榰??行??行?楌楫??(#32)專用設(shè)?(#35)?器?表制造業(yè)(&40)?器?表制造業(yè)(&40)??????自動化櫚????分??行業(yè)從當(dāng)前智能化進(jìn)程和綠色化需求兩個角度，結(jié)合2000+制造業(yè)上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)及多位專家調(diào)研，總結(jié)出中國制造業(yè)多個倛分領(lǐng)域的綠色智能制造現(xiàn)狀，將其歸類為觀望者、跟隨者、先行者。從固定資產(chǎn)、研發(fā)投入、人效得出智能化的得分，根據(jù)污染物排放、綠色工廠建設(shè)意愿等指標(biāo)得出綠色化得分，?選出六大行業(yè)33電子元件、鋼鐵冶煉、石油加工、專用設(shè)備、醫(yī)藥制造、食品飲料進(jìn)行分析。3.2綠色智能制造?景??????????件產(chǎn)業(yè)發(fā)展???綠智技術(shù)?動??生產(chǎn)2017年-2021年中國電?元?件營業(yè)?入??擉224604.5%2020年營業(yè)收入（億元） 營業(yè)收入（億元）來源：施耐德電氣、億歐智庫、專家訪談綠智程?И綠智程??綠智程?И綠智程??電子元件產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長迅速，碳排放日益增高：2021年中國電子元件營業(yè)收入破2.2萬億元，新注?企業(yè)為7.43萬家，約為2020年1.62倍；碳排放量日益增多，形勢??，比如半導(dǎo)體行業(yè)，?臺積電一家，2020年碳排放已高達(dá)1500萬噸，為2017年的2.5倍。綠色智能制造技術(shù)?力????件行業(yè)??生產(chǎn)??定制化?產(chǎn)?生???????定制化?產(chǎn)?生?????產(chǎn)?開發(fā)??????生產(chǎn)?分?場電子元件行業(yè)產(chǎn)品多品種，多定制化，產(chǎn)品之間差異較大，同時產(chǎn)業(yè)鏈通常處于多廠商、多平臺、多流程的狀態(tài)。綠色智能制造技術(shù)助力電子元器件?性生產(chǎn)，以市場為導(dǎo)向，按需生產(chǎn)，從用戶體驗出發(fā)，對產(chǎn)品、服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化與提升，建立叄好用戶口?，以此?占市場份額，增強企業(yè)靈活性和應(yīng)變能力，提高生產(chǎn)效率。???件產(chǎn)業(yè)5:技術(shù)??程?/4運營技術(shù))4信息技術(shù)$4數(shù)據(jù)技術(shù)#4通信技術(shù)投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入電子元件產(chǎn)業(yè)5T技術(shù)投入程度中，5G、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用較為廣泛，對于污染物排放整體比較重視，無?車間、?環(huán)過?技術(shù)應(yīng)用較多，在碳排放這方面，低碳能源技術(shù)由于成本原因及設(shè)備可靠性原因，?未進(jìn)行大規(guī)模投入，但低碳依然是行業(yè)未來重點應(yīng)用的方向。????件產(chǎn)業(yè)??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發(fā)設(shè)計???工制造????運維服務(wù)??服務(wù)?業(yè)管理研發(fā)設(shè)計目前有較多?施與較多技術(shù)應(yīng)用，比如D)0，但在新技術(shù)應(yīng)用，比如虛擬建模，?真，3D打?這些方面應(yīng)用依舊較少目前采購供應(yīng)這方面欠缺結(jié)合工序管控的時序預(yù)測與上下??通的嫵接節(jié)點信息流電子元器件產(chǎn)業(yè)整體綠智程度較深，投資量級近乎上億級別，目前重點投資的環(huán)節(jié)為加工制造、研發(fā)設(shè)計，其中加工制造環(huán)節(jié)最容易改造，帶來的收益最為直接。研發(fā)設(shè)計、采購供應(yīng)鏈的痛點大致為研發(fā)設(shè)計流程較長、無法提前預(yù)判產(chǎn)品生產(chǎn)過程中因規(guī)格、材料等因素所帶來的隱圤風(fēng)險，外加上?原材料品種較多，涉及各行各業(yè)，多供應(yīng)商、多部朽，難以與后續(xù)加工制造環(huán)節(jié)聯(lián)動，需要人工根據(jù)經(jīng)驗決策，導(dǎo)致材料浪費、生產(chǎn)效率不高。由于工序環(huán)節(jié)較多，加工制造環(huán)節(jié)通常需要工序外協(xié)，導(dǎo)致企業(yè)難以掌握進(jìn)度；生產(chǎn)過程中車間運輸人工成本較高，精密電子運輸過程中容易損壞及質(zhì)量檢測操作復(fù)雜，多為人工操作，效率低、失誤率高。另外，痛點和問題也能體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)融合場景，這里列舉四類技術(shù)融合場景1。第一類：研發(fā)設(shè)計數(shù)字孿生場景——數(shù)字孿生技術(shù)在虛擬的三維空間里打造產(chǎn)品，可以輕松地修改部件和產(chǎn)品的每一處尺寸和裝配關(guān)系，使得產(chǎn)品幾何結(jié)構(gòu)的驗證工作、裝配可行性的驗證工作、流程的可實行性大為簡化。以某家電產(chǎn)品設(shè)計為例，人機界面簡化設(shè)計流程，通過使用3D仿真和人機界面，工程師可以確定產(chǎn)品的規(guī)格、制造方式和使用材料，并根據(jù)相關(guān)政策、標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)進(jìn)行設(shè)計評估，幫助識別潛在的可制造性、質(zhì)量和耐用性等問題，提升設(shè)第二類：智能精益生產(chǎn)場景——精益生產(chǎn)將結(jié)合智能制造相關(guān)技術(shù)，比如5G、邊緣計算、工業(yè)軟件、人工智能等，可以盡可能地消除作業(yè)現(xiàn)場的不確定性，從而降低精益生產(chǎn)部署的試錯成本，更高效提升生產(chǎn)效率。以某電子制造工廠為例，產(chǎn)線各環(huán)節(jié)互聯(lián)互通，將來自不同系統(tǒng)中的客戶、訂單、生產(chǎn)數(shù)據(jù)貫通，智能決策，實現(xiàn)異常響應(yīng)及時性提升了80%，生產(chǎn)效率提升12%，產(chǎn)能提升了22%，人均產(chǎn)值提升了14%，市場反饋的故障率降低了25%。第三類：車間智慧物流場景——使用移動操作機器人平臺，搭配智能物流管控系統(tǒng)和智能調(diào)度系統(tǒng)，打通不同工藝流程之間的物質(zhì)流和信息流，實現(xiàn)物料在各個車間、機臺的自動轉(zhuǎn)運或自動上下料，解決傳統(tǒng)車間痛點。以某晶圓加工廠區(qū)為例，工廠晶圓盒機器人和智能調(diào)度物流管理系統(tǒng)實現(xiàn)電子料架、機臺、存儲倉間的柔性運輸及無人化自動上下料。提高生產(chǎn)效率33%精準(zhǔn)上下料，減少操作員30%無效行走，提高電子料架利用率66%。第四類：機器視覺質(zhì)檢場景——一項綜合技術(shù)，包括圖像處理、機械設(shè)計、電氣控制、光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件技術(shù)，對產(chǎn)線設(shè)備及零部件進(jìn)行質(zhì)量檢測。以某家電企業(yè)工廠為例，建立五方位攝像頭對沖壓件進(jìn)行機器視覺識別，通過5G上傳高清照片，后由MEC+GPU+AI軟件進(jìn)行AI圖像推理比對來進(jìn)行質(zhì)量檢測，實現(xiàn)誤檢率<0.5%，檢出率>95%，并節(jié)省了前端工控機的建設(shè)及管理成本。綠色智能制造場景研究——AI視覺檢測平臺案例背景介紹：施耐德電氣是全球能源管理和自動化領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的專家，服務(wù)于家居、樓宇數(shù)據(jù)中心、基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)市場，業(yè)務(wù)遍及全球100多個國家和地區(qū)，施耐德電氣武漢工廠被達(dá)沃斯世界經(jīng)濟論壇專家委員會評為發(fā)展中的“燈塔工廠”，為中國乃至全球的智慧工廠在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面做出示范。業(yè)務(wù)訴求：施耐德電氣僅在中國就有23家工廠和7家物流中心，生產(chǎn)種類繁多的各類產(chǎn)品，為了確保產(chǎn)品的高質(zhì)量，所有生產(chǎn)線都必須遵循嚴(yán)格的質(zhì)量檢測流程。項目痛點：產(chǎn)品的外觀以及質(zhì)量檢測由人工肉眼判斷或傳統(tǒng)視覺檢測完成，而傳統(tǒng)視覺檢測檢測效率低、漏檢率和誤檢率高，此外，傳統(tǒng)的自建服務(wù)器方式存在兩大挑戰(zhàn)：其一是模型的訓(xùn)練和送代需要巨大的算力，成本非常高；其二，在進(jìn)行模型訓(xùn)練時需要工程師到全國各地工廠去采集數(shù)據(jù)需要投入大量的人力。上云方案：中科創(chuàng)達(dá)利用亞馬遜云科技的AmazonSageMaker及其他相關(guān)云服務(wù)，采用“云邊”結(jié)合的方式構(gòu)建AI視覺檢測平臺。亞馬遜云科技的AI視覺檢測解決方案和服務(wù)(ComputerVisionforQualityInsight)幫助質(zhì)量和工藝工程師收集和分析來自不同來源的數(shù)據(jù)，包括來自多供應(yīng)商的攝像頭數(shù)據(jù)，與人工檢查相比，節(jié)省了大量時間；自動化圖像分析還支持分析根因并制定對策，幫助團隊管理整個生命周期，更好地實現(xiàn)大規(guī)模零缺陷。邊緣端軟件是邊緣檢測系統(tǒng)通過工業(yè)相機采集產(chǎn)品外觀照片并在通過一系列安全認(rèn)證后上傳到云端，存儲在AmazonS3上。云上負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練和迭代及全生命周期管理，來自生產(chǎn)線的正樣本上傳到云端后作為輸入數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑C器學(xué)習(xí)框架，模型通過持續(xù)的訓(xùn)練和迭代提升精準(zhǔn)度，達(dá)標(biāo)后再部署到生產(chǎn)系統(tǒng)。上云成效：實現(xiàn)檢測自動化和智能化，與傳統(tǒng)視覺檢測模式相比誤檢率能降到0.5%內(nèi)，大大降低返工的工作量；漏檢率能降為0.5%，杜絕不良品流到客戶現(xiàn)場，與采用人工檢測的產(chǎn)線相比可以優(yōu)化產(chǎn)線檢測人員配置通過云邊協(xié)同，實現(xiàn)了云端對邊緣端的統(tǒng)一管理，確保多邊緣端能夠同時完成模型迭代升級和管控，從全生命周期的角度管理分布在不同工廠的模型。能源生產(chǎn)與轉(zhuǎn)換鋼鐵模型/推理圖?搜集工業(yè)相機工業(yè)相機模型/推理工業(yè)相機模型部署模型部署檢?軟件工程?算法科學(xué)家能源生產(chǎn)與轉(zhuǎn)換鋼鐵模型/推理圖?搜集工業(yè)相機工業(yè)相機模型/推理工業(yè)相機模型部署模型部署檢?軟件工程?算法科學(xué)家???淌捪??技的!)崦崩??????工?!$#推理管理推理管理推理管理$PD]RQ$PD]RQ$PD]RQ圖?嶗倘圖?$PD]RQ推理管理3.2綠色智能制造?景???栂校┖?2021年鋼材產(chǎn)量憑近14億噸，能源活動碳排放16.3億噸，占據(jù)能源碳排放17%，綠色轉(zhuǎn)型需求迫切。??能源????????綠色技術(shù)驅(qū)動????2017-2021中國楌?年?產(chǎn)晹??擉1鋼材產(chǎn)量（噸）2019年中國能源?動碳排放占比(??：%)29建筑（含建材）交通其他能源活動碳排放占據(jù)首位：鋼鐵行業(yè)碳排放16.3億噸智能制造技術(shù)在鋼鐵冶煉應(yīng)用廣泛，以基于信息流的數(shù)字孿生、可視化、未來供需預(yù)測等為主，同時基于智能技術(shù)，為產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)協(xié)同、質(zhì)量管控、能源管控、儲物流等環(huán)節(jié)賦能。智能生產(chǎn)??知、人員行為識別、人員定位跟彿，實現(xiàn)控；采用智能機器人技術(shù)在惡?環(huán)境、高?環(huán)境作業(yè)智能?量管控基于標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范對生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控、監(jiān)測、判定與預(yù)警，及時識別和發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程的質(zhì)量問智能生產(chǎn)??知、人員行為識別、人員定位跟彿，實現(xiàn)控；采用智能機器人技術(shù)在惡?環(huán)境、高?環(huán)境作業(yè)智能?量管控基于標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范對生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控、監(jiān)測、判定與預(yù)警，及時識別和發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程的質(zhì)量問題，同時利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量回歸分析建模智能能源?環(huán)境管控?數(shù)字ㄗ生О核?的數(shù)字+模型驅(qū)動的生產(chǎn)控制一體化和管理優(yōu)化?數(shù)據(jù)可?化О核?的設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境保護等信息要素集合?й???、智能??的全供應(yīng)鏈優(yōu)化，實現(xiàn)產(chǎn)銷通過實時的能源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行能源管理、平衡及優(yōu)化，降低生產(chǎn)成本智能????采用移動通崄技術(shù)和移動應(yīng)用技術(shù)，實現(xiàn)儲物資移動調(diào)度、智能調(diào)度綠智程?И綠智程??數(shù)字化?現(xiàn)????產(chǎn)業(yè)綠色智造??1智能產(chǎn)?研發(fā)智能產(chǎn)?研發(fā)運用大數(shù)據(jù)，進(jìn)行產(chǎn)品理論預(yù)測模型，基于虛擬?真技術(shù)，?建虛擬?真平臺開展產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品模擬和方案三個維度助推轉(zhuǎn)型33以數(shù)字孿生為核心的數(shù)字+模型驅(qū)動的生產(chǎn)控制一體化和管理優(yōu)化；以數(shù)據(jù)可視化為核心的設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境環(huán)保等信息要素集合；基于需求預(yù)測、智能排期的全供應(yīng)鏈優(yōu)化，實現(xiàn)產(chǎn)銷對接，從而實現(xiàn)智能產(chǎn)品研發(fā)、智能生產(chǎn)協(xié)同、智能質(zhì)量管控、智能能源及環(huán)境管控和智能儲物流。????產(chǎn)業(yè)5:技術(shù)??程?/4運營技術(shù))4信息技術(shù)$4數(shù)據(jù)技術(shù)#4通信技術(shù)投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入鋼鐵冶煉產(chǎn)業(yè)5T技術(shù)程度從整體來看，應(yīng)用較多，特別是得益于物聯(lián)網(wǎng)底層設(shè)備成本的下降，提高企業(yè)擁?綠智的信心。以目前而言，云計算(考慮到投資成本與專業(yè)化運營)、網(wǎng)絡(luò)安全、3D打?（在試點）等技術(shù)應(yīng)用依舊還在探索中。在低碳能源方面，得益于政府監(jiān)管??，企業(yè)重視程度較高，目前在低碳生產(chǎn)投入較大。????產(chǎn)業(yè)??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發(fā)設(shè)計???工制造????運維服務(wù)??服務(wù)?業(yè)管理鋼鐵行業(yè)的訂單定制化需求較高，目前在綠智的應(yīng)用中等在新技術(shù)應(yīng)用，比真，3D打?這些方面應(yīng)用依舊較少上下?嫵接節(jié)點的信息流沒有很好的整合鋼鐵冶金行業(yè)綠色智能制造技術(shù)整體較為成熟，對企業(yè)研發(fā)設(shè)計、采購、加工制造、倉儲物流等方面有較大賦能，對保證工廠不間斷運行，控制安全風(fēng)險產(chǎn)生顯著效益。不過，整體存在頭大尾小情況，龍頭企業(yè)轉(zhuǎn)型積極，但尾部企業(yè)利潤低，對于高昂的投資始終保持抗性。整體上來看，鋼鐵冶煉產(chǎn)業(yè)綠色智能程度較深。研發(fā)設(shè)計的痛點主要為高端鋼鐵、特種鋼研發(fā)的原料昂貴，試錯成本高，在新技術(shù)應(yīng)用，比如虛擬建模、仿真、3D打印這些方面應(yīng)用依舊較少。采購供應(yīng)鏈的痛點主要體現(xiàn)大量上游材料及高品質(zhì)鐵礦石需要進(jìn)口，原材料的供應(yīng)、加工制造與下游需求銜接不夠，還有上下游銜接點的信息流整合較弱。加工制造環(huán)節(jié)除了工作環(huán)境高溫、高噪音、高粉塵的傳統(tǒng)問題外，近幾年體現(xiàn)的問題為數(shù)據(jù)駁雜，過程數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、固相數(shù)據(jù)、液相數(shù)據(jù)，各個系統(tǒng)垂直，融合較難。倉儲物流的痛點，其核心是生產(chǎn)與倉儲信息協(xié)作效率低，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重；由于鋼鐵行業(yè)結(jié)構(gòu)化分銷渠道占比較大，生產(chǎn)、銷售鏈條復(fù)雜，信息回流不暢，推高交易成本1。另外，痛點和問題也能體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)融合場景，這里列舉三類技術(shù)融合場景2。第一類：產(chǎn)線集中監(jiān)控「CPS物理信息系統(tǒng)」——利用CPS(CyberPhysicalSystems物理信息系統(tǒng))，深度融合IT、OT、CT技術(shù)，連接工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，構(gòu)建數(shù)字孿生，在搭建虛擬仿真平臺、開展新產(chǎn)品設(shè)計等場景具有良好效用。同時將傳統(tǒng)工業(yè)流程進(jìn)行集中化、規(guī)模化應(yīng)用，樹立鋼鐵智慧制造的標(biāo)桿。以某鋼鐵廠為例，早在2001年開始布局信息化與智能優(yōu)化團隊，基于CPS系統(tǒng)實現(xiàn)了5KM以上的跨工序、跨區(qū)域、遠(yuǎn)距離的大規(guī)模集控和無邊界協(xié)同。40多個中控室及400多名員工從危險區(qū)域撤出；35萬點大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化制造流程，年均收益可達(dá)1.85億元；多專業(yè)多工序無邊界協(xié)同，作業(yè)區(qū)數(shù)量下降60%，人事效率上升40%。第二類：鐵前工序智能碳使用「智能感知、監(jiān)測、識別」——鋼鐵加工制造的碳排放80%以上集中于鐵前工序。人工智能、機器視覺、機器學(xué)習(xí)及物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)深度參與這一環(huán)節(jié)。監(jiān)測到異常運行狀態(tài)，識別出異常的環(huán)節(jié)，并進(jìn)行預(yù)警及智能決策。例如，后續(xù)的煉鐵過程根據(jù)欠熱、過熱、欠燒、正常、過燒等狀態(tài)進(jìn)行溫度的改變。以某鋼聯(lián)為例，“智能碳使用”技術(shù)路線是重點項目之一，利用智能感知，實時監(jiān)控，通過高爐廢氣導(dǎo)入變壓吸附裝置，將一氧化碳與其他氣體分離，并將分離出來的氣體進(jìn)行商業(yè)化利用，根據(jù)2017-2021年運行周期的統(tǒng)計，實現(xiàn)溫室氣體減排30%以上的目標(biāo)。第三類：打捆、貼標(biāo)、加渣等高危環(huán)境「工業(yè)機器人」——目前在鋼鐵加工較為廣泛，比如投料、焊接、測溫、圖像識別等環(huán)節(jié)?；谶吘売嬎恪⑦吘堿I及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，機器人可以協(xié)助實現(xiàn)生產(chǎn)自動化、料場控制無人化、在倉儲物流中進(jìn)行放料搬運，代替人工作業(yè)。以某集團為例，引入智能化換人及機器人代人等戰(zhàn)略，包括自動打捆機、貼標(biāo)、加渣機器人等，分布在高溫、高粉塵的惡劣環(huán)境中，同時，借助計算機視覺技術(shù)及圖形處理技術(shù)實現(xiàn)信息共享、生產(chǎn)聯(lián)動，預(yù)計某集團至2024年將持續(xù)引入智能機器人數(shù)量達(dá)1500臺。孿生化自動化?化智能孿生化自動化?化智能3.3綠色智能制造?景?????化?石油化工為六大高耗能產(chǎn)業(yè)之一，其產(chǎn)業(yè)鏈條長、產(chǎn)品種類多、行業(yè)覆蓋面廣，目前我國產(chǎn)業(yè)規(guī)模位于全球領(lǐng)先。??????????力?大2016年-2021年中國???品晹??擉14.7%澦2030?前???行動方澧澦?化重點行業(yè)Е能???動?能??行動方澧至少總量30%的煉油、??、合成?等化2016-2020年中國原油消耗量逐年增長，增速飛升，中國原油消耗量在2020年增速高達(dá)7.3%，創(chuàng)四年新高，消耗量直憑7億噸，由于《2030年前碳達(dá)峰行動方案》要求石化產(chǎn)品產(chǎn)能利用率提升至80%以上，《石化重點行業(yè)?格能效約束推動節(jié)能降碳行動方案》要求至少總量30%的煉油、??、合成?等化工產(chǎn)品達(dá)到碳排放基準(zhǔn)能效。?化工?六化??2?化智能工廠?化模型數(shù)字化制造工廠數(shù)字化融合化模型化?化智能工?О進(jìn)行六化??：自主化：$I與石化工藝的深度融合，系統(tǒng)自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自適應(yīng)，降低人工參與；自動化：過程控制自動化，如D&S、3/&等，提高智能裝備、機器人技術(shù)的使用，減少用工，降低?動強度，實現(xiàn)重點環(huán)節(jié)少人化和無人化，提高精準(zhǔn)執(zhí)行的能力；數(shù)字化：全面感知和從0ES、S&$D$等系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)設(shè)備數(shù)字化、資源數(shù)字化、業(yè)務(wù)數(shù)字化、流程數(shù)字化、管理數(shù)字化、形成數(shù)字資產(chǎn)；模型化：綜合利用化工過程的第一性原理與過程數(shù)據(jù)，結(jié)合$I算法，進(jìn)行建模，解決化工過程中的檢測、優(yōu)化、預(yù)測等問題，并實現(xiàn)石化工業(yè)知識的固化、沉?和復(fù)用；注[2]：中石油《未來石化智能工廠頂層設(shè)計：現(xiàn)狀、對比及展望》綠智程?И綠智程??綠智程?И綠智程??融合化：5T技術(shù)邊界打通，互相融合，提升協(xié)同性。石化資產(chǎn)鏈、產(chǎn)品、供應(yīng)鏈融合，解決數(shù)據(jù)共享，協(xié)同發(fā)展；孿生化：為石化工廠構(gòu)建信息物理系統(tǒng)&3S，建立數(shù)字孿生，提升虛實互動、實時分析，支持全生命周期的持續(xù)優(yōu)化和異常處僃。??化工產(chǎn)業(yè)5:技術(shù)??程?/4運營技術(shù))4信息技術(shù)$4數(shù)據(jù)技術(shù)#4通信技術(shù)投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入石油化工行業(yè)整體來看，石油化工對于OT技術(shù)投入最大，集中于3/&、D&S等系統(tǒng)，包括ORT設(shè)備；IT的投入以E53為代表的運營、維護軟件為主。石油化工對加工制造的全信息化集中顯示、儲物流的安全性、設(shè)備及工廠的運行狀態(tài)、維護環(huán)節(jié)較為重視。??化工產(chǎn)業(yè)??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發(fā)設(shè)計???工制造????運維服務(wù)??服務(wù)?業(yè)管理石油化工訂單屬于被動唌取，訂單量基本穩(wěn)定由化工設(shè)計院負(fù)幸，企業(yè)主要負(fù)幸調(diào)整設(shè)備參數(shù)整體上來看，石油化工產(chǎn)業(yè)綠色智能程度相對較低。加工制造的核心痛點主要為工藝復(fù)雜，缺乏全局、可視化的管理平臺，生產(chǎn)過程缺乏實時監(jiān)控；應(yīng)用系統(tǒng)多，系統(tǒng)集成度不足，同時在生產(chǎn)控制層面重視程度不夠，智能化程度低。儲物流核心痛點主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的儲及運輸缺乏監(jiān)控，操作不規(guī)范，極易拔成安全事件。企業(yè)管理、運維服務(wù)核心痛點為設(shè)備管理低效，各個設(shè)備信息不連通；安全投入不足，安全設(shè)備兗舊，安全設(shè)備存在信息??；工廠位僃偏遠(yuǎn)，一線工人流動大，同時教育?嶗成本高。????點和??Э能體現(xiàn)?產(chǎn)業(yè)И的技術(shù)融合場景?這里列舉?類技術(shù)融合場景1澞俖?儥：全景運營優(yōu)化?大數(shù)據(jù)、?度【?、數(shù)據(jù)??、LO4?33利用在線優(yōu)化模擬軟件，?建起反映實際運行情況的裝僃模型，此模型以物理化學(xué)平衡機理為基礎(chǔ)，實現(xiàn)集離線分析、實時優(yōu)化、數(shù)據(jù)調(diào)理及線上監(jiān)控等功能為一體的控制技術(shù)。?石化??裝僃$3&與5TO聯(lián)用，一期工程年化效益每年增加3091萬元人民?，二期工程年化效益增加1308萬元人民?。俖二儥：全廠信息化?工程數(shù)字化交?、數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)、??視平?33基于工廠三維模型、設(shè)計參數(shù)、設(shè)備特征數(shù)據(jù)和機理模型等，疊加生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)字孿生。以?煉化廠為例，基于工廠的三維模型，利用數(shù)字化交付平臺和?真技術(shù)等，映射了一?數(shù)字化虛擬工廠。俖?儥：自動化併??、智?運搽???LO4、卌外線、??人?33利用庫房應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、俷外線及機器人技術(shù)，實現(xiàn)固體產(chǎn)品從包裝、碼?、套膜、出入庫、儲存、庫管理到裝車發(fā)幼的全流程無人化。自動發(fā)幼之后，接入市政府智慧城市網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行高效安全運輸。?煉化廠目前基地的所有固體產(chǎn)品儲作業(yè)實現(xiàn)無人化，由??機自動完成入庫和出庫操作，用工人數(shù)下降80%。俖四儥：櫜?、火????人、20!、??視平、!)、5'、!2?33通過低代碼應(yīng)用平臺的可視化軟件功能組件的裝搶及模型化驅(qū)動自動生成運行代碼。機器人基于設(shè)定的代碼，代?人工進(jìn)行防?智能?檢，懔??檢?角，生產(chǎn)場所的?楈、有害氣體威脅等。?煉化廠與?波移動合作，構(gòu)建基于5G網(wǎng)絡(luò)的機器人?檢體系，機器人自動24+進(jìn)行高槦?、無?角?檢。對簡單故障進(jìn)行直接處理，遇到無法解決的問題，通過$5設(shè)備將畫面實時傳輸給專家團隊。隨著項目實施，人工成本顯喬降低，人均產(chǎn)值顯喬提升，實現(xiàn)崺煉化廠高質(zhì)量發(fā)展。3.3綠色智能制造?景????囏制造醫(yī)藥制造行業(yè)強調(diào)生產(chǎn)合規(guī)性，導(dǎo)致行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型存在一些現(xiàn)實障?，5T技術(shù)整體投入較低?！吨袊圃?025》將生物醫(yī)藥為十大重點突破領(lǐng)域，同時政策及質(zhì)量管控也對行業(yè)提出了更高的要求，加速推動智能化轉(zhuǎn)型。一、制藥行業(yè)整體自動化水平較低，智能制造發(fā)展基礎(chǔ)囙弱，我國制造業(yè)單位基本處于機械化階段，信息化手段局限于單個設(shè)備或者設(shè)備組，缺乏跨設(shè)備、跨流程步毹的統(tǒng)一管理。二、制藥行業(yè)屬于強監(jiān)管行業(yè)，在采用新技術(shù)的進(jìn)程中整體趨于嵽㊣，我國藥品全生命周期受到?格監(jiān)管，設(shè)備需要經(jīng)過設(shè)計確峹、安裝確峹、運行確峹和性能確峹。導(dǎo)致智能轉(zhuǎn)型涉及更加復(fù)雜的評估。三、制藥行業(yè)發(fā)展智能制造收益緩?、企業(yè)投資存在?慮，新藥研發(fā)投入越來越大，市場競爭及政策環(huán)境變化之下，藥企對成本控制和資金周轉(zhuǎn)產(chǎn)生了更大的要求。??方面2：國家倡導(dǎo)醫(yī)藥智能升級，通過積極布局相關(guān)智能制造裝備行業(yè)的發(fā)展，同時實施了一系列監(jiān)管制度，按照四個最?加強藥品質(zhì)量管理，對醫(yī)藥企業(yè)的制造環(huán)節(jié)提出更高要求；在質(zhì)量和效率提升方面，智能制造系統(tǒng)增強業(yè)務(wù)流程透明性和可控性，保證質(zhì)量一致性，降低不叄率，能制造系統(tǒng)通過生產(chǎn)、質(zhì)量、物流、營銷、人力等環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通，實現(xiàn)生產(chǎn)最優(yōu)化調(diào)度。?哦制造產(chǎn)業(yè)5:技術(shù)??程?/4運營技術(shù))4信息技術(shù)$4數(shù)據(jù)技術(shù)#4通信技術(shù)投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入綠智程?И綠智程?綠智程?И綠智程??醫(yī)藥制造從整體來看對5T技術(shù)的投入不高，設(shè)備本身的自動化能力不足，對藥品的研發(fā)長期依庫國際數(shù)據(jù)庫，使得數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的投入也相對較低。由于藥廠的大品種藥物需要連續(xù)生產(chǎn)，藥企對能源穩(wěn)定的技術(shù)投入則較高。?哦制造產(chǎn)業(yè)??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發(fā)設(shè)計???工制造????運維服務(wù)??服務(wù)?業(yè)管理主要以?道商、藥?、醫(yī)院數(shù)據(jù)整合唌取訂單，整體?后于市場缺乏大數(shù)據(jù)、信息技術(shù)支撐，技術(shù)??較難逾越上下?嫵接節(jié)點的信息流沒有很好的整合受到制藥的一致性生產(chǎn)要求，制藥企業(yè)對于新技術(shù)整體較為保?醫(yī)藥對于新技術(shù)在加工制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用較為保?，對于其他環(huán)節(jié)的賦能以市場需求預(yù)測、智能營銷、生產(chǎn)排期、原材料采購，以及僨短藥物研究。??上??，醫(yī)藥制造?業(yè)綠色智能亯?化??。訂單唌取的痛點在于唌取訂單的時間較為?后，需要先以?道商、藥?、醫(yī)院的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。研發(fā)設(shè)計的痛點主要體現(xiàn)在缺乏大數(shù)據(jù)、信息技術(shù)支撐，技術(shù)??較難逾越，與國際醫(yī)藥巨?相比，缺少基礎(chǔ)醫(yī)藥研發(fā)數(shù)據(jù)，及信息化的分析手段，例如$I、大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析1。加工制造環(huán)節(jié)受到制藥的一致性生產(chǎn)要求，制藥企業(yè)對于新技術(shù)整體較為保?，無唡控制難度大，特別在生產(chǎn)工藝交接過程中存在污染、氧化及變質(zhì)的問題；制藥過程需要檢測種類與程序較多，導(dǎo)致人工識別難度大；藥品種類多，規(guī)格不一，人工?運效率低以及人工制藥涉及多工序、多任務(wù)時，容易產(chǎn)生誤差。????點和??Э能體現(xiàn)?產(chǎn)業(yè)И的技術(shù)融合場景?這里列舉?類技術(shù)融合場景2澞俖?儥：殪求預(yù)測+智能生產(chǎn)排期?LO4、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)???33利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘發(fā)表論文、醫(yī)學(xué)信息?嬝等數(shù)據(jù)，并整合營銷數(shù)據(jù)，市場藥品流向動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化營銷策略與預(yù)測。另外，生產(chǎn)企業(yè)可以主動延?至個人用戶，進(jìn)行遠(yuǎn)程?方、用藥跟彿等個性化遠(yuǎn)程給藥。同時，在生產(chǎn)制造自動化、智能化的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)上云，進(jìn)行“多工廠關(guān)鍵工序的自動排程、上下?工廠信息共享”支撐大品種連續(xù)制造和多品種?性制造兩種模式。以?藥廠為例，利用大數(shù)據(jù)并整合營銷數(shù)據(jù)，市場藥品流向動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化營銷策略與預(yù)測。俖二儥：集成撈厗制造?LO4、人、??視平、?度【?、5'?33通過智能機器人進(jìn)行集成連續(xù)制藥，將制藥工序連接成一條生產(chǎn)線。無唡化搶藥、儻裝、轉(zhuǎn)運、封口、分?機器人進(jìn)行無唡化生產(chǎn)操作；醫(yī)藥質(zhì)量視覺檢測機器人檢測藥?中的異物、識別瓶口破損、封裝質(zhì)量等。智能?運機器人進(jìn)行藥品的?運、分?等工作。以?機器人公司為例，已相繼與多家知╢藥企達(dá)成合作。目前已實現(xiàn)以“機”換人，對100、250、500PO等多種規(guī)格物料進(jìn)行高速、高精度?取及放僃，現(xiàn)場作業(yè)人數(shù)減少約60%3。俖?儥：い制堙?生產(chǎn)與全????3$??、大數(shù)據(jù)、云計算?33由于?者存在個體差異，均一化的藥物有時候無法滿足?者的用藥需求。利用大數(shù)據(jù)、云計算及3D打?技術(shù)為?者靈活調(diào)整藥品方案，并進(jìn)行快速生產(chǎn)。以?藥廠公司為例，目前的3D打?定制藥片的應(yīng)用集中于醫(yī)藥的研發(fā)。港口、集裝?機械造船裝備港口、集裝?機械造船裝備行業(yè)國際技術(shù)水平工程機械綠智程?И綠智程??行業(yè)國際技術(shù)水平工程機械綠智程?И綠智程??3.4綠色智能制造?景???ⅳ?弞?專用設(shè)備屬于國之重器，政府正大力驅(qū)動半導(dǎo)體裝備、工業(yè)機器人、數(shù)控機?等實現(xiàn)高端化，智能化轉(zhuǎn)型是高端化的關(guān)鍵?手，中國企業(yè)?需自主生產(chǎn)出更高質(zhì)量、高精度的“工作?機”。 И???設(shè)?制造??化、智能化進(jìn)程高鐵裝備高鐵裝備風(fēng)電/核電裝備風(fēng)電/核電裝備鋰電/光伏裝備鋰電/光伏裝備航空裝備航空裝備機器人/數(shù)控機?半導(dǎo)體裝備半導(dǎo)體裝備供應(yīng)全?高端化、智能化供應(yīng)全???設(shè)?產(chǎn)業(yè)5:技術(shù)??程?/4運營技術(shù))4信息技術(shù)$4數(shù)據(jù)技術(shù)#4通信技術(shù)投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入5T技術(shù)中，專用設(shè)備在OT、IT、&T投入相對較多，主要的因素是部分專用設(shè)備單體價格相對高，且使用時間上具有階段周期性，會以?庖的形式?入下?的應(yīng)用，對于控制系統(tǒng)、信息系統(tǒng)與通信技術(shù)有相對較高的要