企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路燈塔工廠專題報(bào)告

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路——燈塔工廠專題報(bào)告燈塔工廠的內(nèi)涵及提出背景01燈塔工廠的參考架構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)施步驟02燈塔工廠建設(shè)行業(yè)洞察及經(jīng)驗(yàn)借鑒03CONTENTS目錄企業(yè)建設(shè)燈塔工廠面臨的挑戰(zhàn)及建議04燈塔工廠的內(nèi)涵及提出背景燈塔工廠的內(nèi)涵燈塔工廠的提出背景燈塔工廠為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型指引方向燈塔工廠1.1 “燈塔工廠”是工業(yè)4.0技術(shù)的應(yīng)用示范者“燈塔工廠”（LighthouseNetwork）是由世界經(jīng)濟(jì)論壇和麥肯錫咨詢公司共同遴選出來的“數(shù)字化制造”“全球化4.0”技術(shù)應(yīng)用示范者，入選燈塔工廠的示范者一般具有以下特征：①實(shí)現(xiàn)重大影響；②成功集成多個(gè)用例；③可拓展的技術(shù)平臺(tái)；④在關(guān)鍵推動(dòng)因素方面表現(xiàn)出色。此外，還可以快速響應(yīng)市場需求，創(chuàng)新運(yùn)營模式，實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展。實(shí)現(xiàn)重大影響工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在世界范圍內(nèi)具有重大影響，包括企業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)品的制造水平、定制化水平、產(chǎn)品質(zhì)量等，以及它對(duì)整個(gè)行業(yè)的影響力成功集成多個(gè)用例：包括內(nèi)部數(shù)字化的實(shí)現(xiàn)（主要集中在數(shù)字化裝配、加工、維護(hù)、績效管理、質(zhì)量管理、可持續(xù)發(fā)展）和打通端到端的價(jià)值鏈（主要集中在供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)品開發(fā)、規(guī)劃、交付以及客戶的連接性）可拓展的技術(shù)平臺(tái)：傾向采用分布式、模塊化、云中臺(tái)、持續(xù)更新的設(shè)計(jì)模式實(shí)現(xiàn)開發(fā)、管理、需求模塊的快速部署，支持端到端的數(shù)據(jù)連接及快速響應(yīng)在價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵推動(dòng)因素方面表現(xiàn)出色：價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵推動(dòng)因素包括個(gè)性化定制、管理變革、能力構(gòu)建、可持續(xù)發(fā)展、與第四次工業(yè)革命社區(qū)展開協(xié)作等1.1

燈塔工廠轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于第四次工業(yè)革命新技術(shù)應(yīng)用“燈塔工廠”是工業(yè)4.0技術(shù)的應(yīng)用典范，工業(yè)4.0的核心技術(shù)包括：大數(shù)據(jù)分析、自主機(jī)器人、模擬、橫向和縱向系統(tǒng)集成（一體化）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全、云計(jì)算、增材制造（3D打印）以及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。基于工業(yè)4.0的新技術(shù)，制造業(yè)由孤立的、優(yōu)化的單元轉(zhuǎn)變?yōu)橥耆?、自?dòng)化和優(yōu)化的生產(chǎn)流程，促進(jìn)效率的提升，并改變傳統(tǒng)的供應(yīng)商、生產(chǎn)商和客戶之間的關(guān)系，以及人與機(jī)器之間的關(guān)系。資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理大數(shù)據(jù)分析自主機(jī)器人橫向和縱向系統(tǒng)集成（一體化）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云計(jì)算增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)增材制造網(wǎng)絡(luò)安全模擬仿真1.1 工業(yè)4.0的發(fā)展歷程2013年，德國在漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上正式提出“工業(yè)4.0”的概念，提出推動(dòng)以CPS為基礎(chǔ)，以生產(chǎn)高度數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、機(jī)器自組織為標(biāo)志的工業(yè)革命，通過提升制造業(yè)的數(shù)字化和智能化水平，打造一個(gè)柔性制造、精益生產(chǎn)的智慧工廠。物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)的融合，使得工業(yè)生產(chǎn)進(jìn)入智慧化時(shí)代，即工業(yè)4.0。資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理智能化時(shí)代→智慧化充分利用信息通信技術(shù)和信息物理系統(tǒng)（CPS）促進(jìn)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型工業(yè)4.0信息化時(shí)代→自動(dòng)化20世紀(jì)70年代延續(xù)至今：廣泛應(yīng)用電子與信息技術(shù)，使制造過程自動(dòng)化控制程度再進(jìn)一步大幅度提高工業(yè)3.0電氣化時(shí)代→規(guī)模化19世紀(jì)后半期至20世紀(jì)初：進(jìn)入電氣自動(dòng)化控制機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)的年代工業(yè)2.0蒸汽時(shí)代→機(jī)械化18世紀(jì)60年代至19世紀(jì)中期：通過水力、蒸汽機(jī)實(shí)現(xiàn)工廠機(jī)械化，機(jī)械生產(chǎn)替代手工勞動(dòng)工業(yè)1.0智慧工廠重點(diǎn)研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)及過程，以及網(wǎng)絡(luò)化分布式生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)主要涉及整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)物流管理、人機(jī)互動(dòng)以及3D技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應(yīng)用等智能物流整合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技

術(shù)，實(shí)現(xiàn)物流各環(huán)節(jié)精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化、可視化管理，提升物流系統(tǒng)智能化決策和自動(dòng)化執(zhí)行能力1.1

“燈塔工廠”是企業(yè)邁向智慧工廠過程的成功探索實(shí)踐智慧工廠是工業(yè)4.0的核心，“燈塔工廠”本質(zhì)是企業(yè)在邁向智慧工廠過程的成功探索實(shí)踐。現(xiàn)代工廠的智能化逐漸聚焦于將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)與產(chǎn)品全生命周期管理（PLM）相融合，使工廠具備自組織、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。智慧工廠具備的幾項(xiàng)智能化功能包括：決策智能化仿真具有模擬、驗(yàn)證與分析三個(gè)作

用，即模擬生產(chǎn)流程、驗(yàn)證決策方

案、分析數(shù)據(jù)可視化，可以充當(dāng)優(yōu)化方案與控制指令協(xié)同的媒介數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理資源智能匹配機(jī)器換人工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全作為CPS的關(guān)鍵特征，物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)的融合成為智能實(shí)現(xiàn)的根本，信息獲

取、異構(gòu)信息存儲(chǔ)和分析成為智慧工廠關(guān)鍵技術(shù)的研三網(wǎng)信息融合從數(shù)據(jù)中挖掘知

識(shí)，以知識(shí)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)控制管理的智能化；如將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于故障診斷、質(zhì)量提升和調(diào)度規(guī)則挖掘等針對(duì)生產(chǎn)過程中的動(dòng)態(tài)變化及定制生產(chǎn)需求，工廠對(duì)分散資?進(jìn)行智能匹配，同時(shí)面向不同用戶開發(fā)友好便攜的人機(jī)交互平臺(tái)，從而提供優(yōu)質(zhì)高效的企業(yè)服務(wù)機(jī)器換人指機(jī)器將人從簡單的體力勞動(dòng)提升至決策控制活動(dòng)。智慧工廠通過引入新能源、新材料、新型制造單元和工業(yè)機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)精益生產(chǎn)、環(huán)境友好型生產(chǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全涉及工業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)，不同行業(yè)需根據(jù)各自生產(chǎn)流程進(jìn)行一體化安全防

護(hù)，以避免生產(chǎn)故障、操作失誤、網(wǎng)絡(luò)癱瘓、網(wǎng)絡(luò)攻擊等帶來的經(jīng)濟(jì)損失1.2

我國燈塔工廠數(shù)量占全球比重超三分之一2022年10月11日，世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布了第11批丹麥：1愛爾蘭：2意大利：4波蘭：1瑞典：2芬蘭：1全球工廠名單，共有11家德國：5新工廠入選，至此，全球荷蘭：2捷克：1燈塔工廠數(shù)量達(dá)到114英國：2法國：5奧地利：1日本：2韓國：3家，分布在27個(gè)國家和地9西班牙：142區(qū)，其中中國地區(qū)擁有42148家，占全球數(shù)量比重超過羅馬尼亞：1馬來西亞：1新加坡：4三分之一，反映了中國作土耳其：4泰國：22為世界工廠的牢固地位及3近年來經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得巨大成就。1.2

我國工業(yè)、能源企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處于早期階段0%10%20%70%80%90%100%科技、傳媒和電信融服務(wù)業(yè)工業(yè)能源、資源消費(fèi)行業(yè)其他根據(jù)德勤對(duì)145家企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，目前國內(nèi)超六成的訪問企業(yè)已經(jīng)啟動(dòng)了數(shù)字化，科技、傳媒和電信，消費(fèi)行業(yè)企業(yè)領(lǐng)跑數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，而工業(yè)，能源、資源行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型較晚，還處于早期發(fā)展階段。各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度自評(píng)情況30%

40%

50%

60%1.2

我國制造業(yè)面臨多重壓力亟需數(shù)字化轉(zhuǎn)型01生產(chǎn)成本上升包括人工成本、土地租?成本、環(huán)保成本等，

2021年我國就業(yè)人員工資較2010年增長了1.9倍02生產(chǎn)效率低交付周期長大量的人員投入無法最大化利用；材料，成品庫存積壓；設(shè)備故障率高；產(chǎn)品上新速度慢；進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)品的交付周期長01中低端產(chǎn)業(yè)面臨轉(zhuǎn)型或外移受成本上升、中美貿(mào)易關(guān)稅壁壘、環(huán)保監(jiān)管趨嚴(yán)等因素影響，國內(nèi)部分中低端產(chǎn)業(yè)面臨轉(zhuǎn)型或外移，尤其是依賴廉價(jià)勞動(dòng)力成本，技術(shù)含量又不高的中小企業(yè)04供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)上升疫情影響生產(chǎn)運(yùn)輸及中美貿(mào)易戰(zhàn)導(dǎo)致國際貿(mào)易環(huán)境惡化，使得制造業(yè)供應(yīng)鏈變得更加脆弱，制造業(yè)企業(yè)面臨的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)急劇上升當(dāng)前我國制造業(yè)面臨多重壓力，包括生產(chǎn)成本上升、產(chǎn)業(yè)外移、生產(chǎn)效率低產(chǎn)品交付周期長、供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)上升等問題，企業(yè)亟需通過實(shí)施數(shù)字化技術(shù)，精益生產(chǎn)來降低成本，提升效率，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力。制造業(yè)企業(yè)面臨的主要問題1.2

數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型以適應(yīng)信息技術(shù)引發(fā)的系統(tǒng)性變革5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的出現(xiàn)及終端計(jì)算設(shè)備的發(fā)展，帶來了研發(fā)模式、生產(chǎn)模式、消費(fèi)模式、體制機(jī)制的系統(tǒng)性變革，企業(yè)應(yīng)該建設(shè)適應(yīng)工業(yè)4.0時(shí)代發(fā)展要求的新型生產(chǎn)體系。工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代：規(guī)模化

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代：自動(dòng)化智能化市場環(huán)境供需關(guān)系主導(dǎo)邏輯業(yè)務(wù)模式發(fā)展特征環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定生產(chǎn)主導(dǎo)提高規(guī)劃化發(fā)展效率（低成本、高效率）傳統(tǒng)業(yè)務(wù)不確定性顯著增加消費(fèi)主導(dǎo)，個(gè)性化消費(fèi)提高多樣化發(fā)展效率（創(chuàng)新、高質(zhì)量）業(yè)務(wù)數(shù)字化+數(shù)字化業(yè)務(wù)工作方式生產(chǎn)工具生產(chǎn)對(duì)象生產(chǎn)方式變革體力+腦力機(jī)械化/自動(dòng)化工具物質(zhì)原料人機(jī)智能融合數(shù)字化/網(wǎng)絡(luò)化/智能化工具數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)組織邊界組織關(guān)系利益分配組織模式變革企業(yè)內(nèi)和供應(yīng)鏈范圍支配與被支配按勞動(dòng)分配全社會(huì)范圍賦能與協(xié)作按價(jià)值分配生產(chǎn)要素變革體制機(jī)制變革1.2

我國制造業(yè)智能化需要補(bǔ)齊四個(gè)短板高性能芯片盡管我國在芯片設(shè)計(jì)、芯片封裝測試等某些領(lǐng)域已經(jīng)趕上世界先進(jìn)水平，但在高性能芯片制造領(lǐng)域仍然薄弱，包括EDA工具、核心原材料、半導(dǎo)體設(shè)備等領(lǐng)域儀器傳感器工業(yè)軟件操作系統(tǒng)華為鴻蒙操作系統(tǒng)的發(fā)布代表著中國在這一領(lǐng)域取得一定成就，但在更廣闊物聯(lián)網(wǎng)場景下的應(yīng)用，仍面臨適配性不

足、生態(tài)不完整等問題，比如在智能制造領(lǐng)域，被廣泛使用的還是西門子、

ABB、發(fā)那科、羅克韋爾等自動(dòng)化巨頭自研的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)工業(yè)軟件是智能制造、工業(yè)4.0的大腦，我國工業(yè)軟件相比發(fā)達(dá)國家起步較晚，高端工業(yè)軟件如研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件主要由外資主導(dǎo)。復(fù)旦大學(xué)特聘教授、重慶市原市長黃奇帆認(rèn)為制造業(yè)智能化的核心是發(fā)展產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，即利用數(shù)字技術(shù)把產(chǎn)業(yè)各要素、各環(huán)節(jié)全部數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程、生產(chǎn)方式重組變革，進(jìn)而形成新的產(chǎn)業(yè)協(xié)作、資源配置和價(jià)值創(chuàng)造體

系。我國制造業(yè)智能化過程中仍存在以下短板亟待補(bǔ)齊：如果沒有以傳感器和檢測芯片為基礎(chǔ)的高性能智能儀器儀表、檢測終端，智能制造就是空中樓閣，尤其是要在靈敏

度、準(zhǔn)確性、可靠性、能耗和安全性等性能指標(biāo)上達(dá)到要求，我國在這方面與歐美、日本的差距還比較大1.2

企業(yè)對(duì)于數(shù)字化態(tài)度發(fā)生積極變化中國工業(yè)企業(yè)面對(duì)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的態(tài)度正在發(fā)生積極變化，根據(jù)e-works針對(duì)500+家工業(yè)企業(yè)數(shù)字化/智能化情況的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，2021年，“非常支持并有詳細(xì)計(jì)劃”的企業(yè)占比為52.4%，較2020年的31.1%提升了21.3個(gè)百分點(diǎn)。工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目的為降本增效和提升產(chǎn)品質(zhì)量。31.1%42.8%25.2%0.9%52.4%38.0%9.1%0.5%非常支持并有詳細(xì)計(jì)劃支持且有初步規(guī)劃支持但暫無規(guī)劃不支持22%19%16%15%10%8.30%8.20%1.90%提升生產(chǎn)效率降低用工成本提高產(chǎn)品質(zhì)量降低采購成本開拓新市場提升品牌效應(yīng)縮短研發(fā)周期其他2020-2021年企業(yè)對(duì)數(shù)字化態(tài)度的轉(zhuǎn)變（單位：%）2021年廣東省制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的（單位：%）1.3

燈塔工廠引領(lǐng)制造業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型風(fēng)向燈塔工廠是第四次工業(yè)革命的成功實(shí)踐者，通過分享其數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，為傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型照亮前進(jìn)方向?！度驘羲W(wǎng)絡(luò)：具有社會(huì)責(zé)任的行業(yè)轉(zhuǎn)型實(shí)踐指南》認(rèn)為，燈塔工廠成功實(shí)現(xiàn)第四次工業(yè)革命轉(zhuǎn)型的六大核心要素包括敏捷方法、敏捷數(shù)字工作室、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院、技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)型辦公室。敏捷方法采用了快速迭代、快速失敗和持續(xù)學(xué)習(xí)的模式，敏捷團(tuán)隊(duì)分批對(duì)用例進(jìn)行了轉(zhuǎn)型，以實(shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新和改進(jìn)敏捷方法敏捷數(shù)字工作室能夠使員工高效合作，跨職能團(tuán)隊(duì)管理模式有利于不同領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行合作研發(fā)，也將推動(dòng)企業(yè)各國層架共同創(chuàng)新敏捷數(shù)字工作室IIoT堆棧無縫集成舊的和新的IIoT基礎(chǔ)設(shè)施，以構(gòu)建穩(wěn)定靈活的技術(shù)系統(tǒng)，對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的智能利用及對(duì)新技術(shù)堆棧的有效投資實(shí)現(xiàn)降本增效工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)IIotT學(xué)院利對(duì)從業(yè)人員進(jìn)行再培訓(xùn)和技能提升訓(xùn)練，同時(shí)根據(jù)各從業(yè)人員的特殊需求，量身定制了學(xué)習(xí)計(jì)劃工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)供應(yīng)商、上游供應(yīng)商、客戶及相關(guān)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行合作，通過獲取廣泛數(shù)據(jù)集和聯(lián)合創(chuàng)新來獲得新的能力和最佳實(shí)踐技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型辦公室為燈塔工廠的啟用和擴(kuò)大規(guī)模提供支持轉(zhuǎn)型辦公室1.3

燈塔工廠通過拓展合理用例促進(jìn)精益生產(chǎn)燈塔工廠通過部署多樣化用例改進(jìn)生產(chǎn)，有的側(cè)重于工廠內(nèi)部的數(shù)字化生產(chǎn)，有的側(cè)重于打通端到端的價(jià)值鏈。工廠內(nèi)部的生產(chǎn)數(shù)字化用例包括:數(shù)字裝配與加工、數(shù)字設(shè)備維護(hù)、數(shù)字化績效管理、數(shù)字質(zhì)量管理、數(shù)字化可持續(xù)發(fā)展；端到端價(jià)值鏈用例包括：供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連接性、端到端產(chǎn)品開發(fā)、端到端規(guī)劃、端到端交付、客戶連接性。通過拓展合適的用例，企業(yè)生產(chǎn)效率，產(chǎn)品質(zhì)量、交付速度、節(jié)能等指標(biāo)有了大幅改善。博世中國蘇州富士康

中國成都美的中國順德數(shù)字化班組績效管理直接生產(chǎn)效率8%數(shù)字化賦能的自動(dòng)加叫料系統(tǒng)生產(chǎn)庫存35%基于最終用戶界面來配置和訂購產(chǎn)品物流成本10%智能化質(zhì)量管理分配維護(hù)成本6%機(jī)器視覺驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)周期和換線優(yōu)化機(jī)器生產(chǎn)效率10%數(shù)字化賦能的人機(jī)匹配勞動(dòng)生產(chǎn)效率200%人工智能驅(qū)動(dòng)的光學(xué)檢測手動(dòng)檢測92%基于歷史和傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)見性維護(hù)數(shù)據(jù)整合設(shè)備綜合效率17%物聯(lián)網(wǎng)賦能的制造質(zhì)量管理質(zhì)量警報(bào)時(shí)間99%利用高級(jí)分析優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃庫存25%通過價(jià)格預(yù)測實(shí)現(xiàn)敏捷購買庫存6%機(jī)器人技術(shù)促進(jìn)物流運(yùn)營客戶投訴30%人工智能驅(qū)動(dòng)的光學(xué)檢測按時(shí)交付9.8%自動(dòng)化物流產(chǎn)能25%端到端實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈可視化平臺(tái)包裝材料40%燈塔工廠的參考架構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)施步驟燈塔工廠的參考架構(gòu)設(shè)計(jì)燈塔工廠的實(shí)施關(guān)鍵技術(shù)及步驟燈塔工廠2.1 德國工業(yè)4.0參考架構(gòu)模型燈塔工廠是企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的典范，核心為工業(yè)4.0技術(shù)的應(yīng)用。2015年德國發(fā)布了工業(yè)4.0的參考架構(gòu)模型RAMI4.0，RAMI4.0是一個(gè)基于高度模型化的理念而構(gòu)建的三維架構(gòu)體系，通過垂直軸層（Layers）、左水平軸流（Stream）、右水平軸級(jí)（Levels）三個(gè)維度構(gòu)建并連接了工業(yè)4.0中的基本單元。功能層信息層通信層集成層資產(chǎn)層智能制造的核心是物理設(shè)備的數(shù)字化和互聯(lián)互通。在“層”的維度，體現(xiàn)的是“信息物理系統(tǒng)CPS”，將智能制造系統(tǒng)拆分成六個(gè)可管理部分的集群；

“流”的層面體現(xiàn)的是基于產(chǎn)品全生命周期的“端到端集成”，包括產(chǎn)品從需求、規(guī)劃、開發(fā)、生

產(chǎn)、上市、退市等過程，同時(shí)將該過程進(jìn)一步分為了Type（模擬原型）和Instance（實(shí)物制造）兩個(gè)階段；系統(tǒng)“級(jí)”期望的是實(shí)現(xiàn)一個(gè)“廣域”的互聯(lián)互通，不僅僅是內(nèi)部，更是由單個(gè)工廠擴(kuò)展至連接世界，一種大協(xié)同的制造模式?；赗AMI4.0系統(tǒng)架構(gòu)的工業(yè)4.0，數(shù)字工廠（DF）和智慧工廠（SF）將作為企業(yè)最小單元進(jìn)行管控?；顒?dòng)層次（層）業(yè)務(wù)層2.1

中國新一代智能制造架構(gòu)2018年，中國工程院提出了“新一代智能制造”的概念，認(rèn)為智能制造是一個(gè)不斷演進(jìn)發(fā)展的大概念，可歸納為三個(gè)基本范式：數(shù)字化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化制造——新一代智能制造。對(duì)比德國RAMI4.0，新一代智能制造架構(gòu)強(qiáng)調(diào)了人工智能技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的融合。RAMI4.0較好地體現(xiàn)了以CPS為主的“數(shù)字化智能制造”，但因?yàn)闆]有新一代人工智能技術(shù)導(dǎo)入，難以達(dá)到第三范式。通過在RAMI4.0信息層和功能層加入“AI層”或者參考工程院提出的智能制造系統(tǒng)總體架構(gòu)來建設(shè)，才能實(shí)現(xiàn)“新一代智能制造”第三范式。數(shù)字化制造數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)制造新一代智能制造數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化網(wǎng)絡(luò)化智能化數(shù)字化智能化智能升級(jí)服務(wù)

生產(chǎn)產(chǎn)品智能制造基本范式的演進(jìn)新一代智能制造——數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)智能制造數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)制造數(shù)字化制造價(jià)值維組織維技術(shù)維智能制造系統(tǒng)總體架構(gòu)2.1

智能制造功能系統(tǒng)設(shè)計(jì)智能制造的主要功能系統(tǒng)包括智能設(shè)計(jì)、制造過程控制優(yōu)化（包括加工過程、裝配過程、工廠運(yùn)行等）、智能供應(yīng)鏈、智能服務(wù)等。智能設(shè)計(jì)衍生式設(shè)計(jì)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)仿真設(shè)計(jì)可靠性優(yōu)化設(shè)計(jì)多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)智能制造功能系統(tǒng)02040103智能服務(wù)云服務(wù)平臺(tái)按術(shù)預(yù)測性維護(hù)技術(shù)個(gè)性化生產(chǎn)服務(wù)技術(shù)增值服務(wù)技術(shù)制造過程控制優(yōu)化加工過程控制優(yōu)化裝配過程控制優(yōu)化工廠運(yùn)行控制優(yōu)化智能供應(yīng)鏈自動(dòng)化物流技術(shù)全球供銷過程集成與協(xié)同供銷過程管理智能決策客戶關(guān)系管理智能設(shè)計(jì)將智能優(yōu)化方法應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，利用，利用計(jì)算機(jī)模擬人的思維活動(dòng)進(jìn)行輔助決策，以建立支持產(chǎn)品設(shè)計(jì)的智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)，從而使計(jì)算機(jī)能更多，更好地承擔(dān)設(shè)計(jì)過程中各種復(fù)雜任務(wù)。智能服務(wù)圍繞產(chǎn)品全生命周期的各種服務(wù)，服務(wù)的智能化將大大促進(jìn)個(gè)性化定制、柔性生產(chǎn)等生產(chǎn)方式的發(fā)展，延伸發(fā)展服務(wù)型制造業(yè)和生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)，促進(jìn)生產(chǎn)模式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)的深度變革。制造過程控制優(yōu)化將大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)融入到制造過程中，使制造過程實(shí)現(xiàn)自感知、自決策、自執(zhí)行。智能供應(yīng)鏈通過泛在感知、系統(tǒng)集成、信息融合等信息技術(shù)手段，將工

業(yè)大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品的供銷環(huán)節(jié)，提升的運(yùn)作效率。與傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈不同，數(shù)字化制造背景下的智能供應(yīng)鏈更加強(qiáng)調(diào)信息的感知、交互與反饋，從而實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配比。2.1 工業(yè)4.0核心—智慧工廠的組成域服務(wù)角色域服務(wù)域組織域智慧工廠實(shí)體資源域人力域設(shè)備域物料域功能域知識(shí)域信息域架構(gòu)域規(guī)范域……支持受限服務(wù)內(nèi)容域

包含包含屬受于限支持利

屬用

于包含包含資源域包含包含虛擬資源域包含一致《智慧工廠的參考模型與關(guān)鍵技術(shù)》結(jié)合人機(jī)料法環(huán)測（5M1E）及RAMI4.0中縱向維度的構(gòu)成，將知識(shí)、功能、信息等定義為企業(yè)的虛擬資源，將人力、機(jī)器、物料等定義為企業(yè)的實(shí)體資源。實(shí)體資源對(duì)應(yīng)RAMI4.0的水平維度；組織域?qū)?yīng)RAMI4.0縱向維度資源的集成、交互所需相關(guān)架構(gòu)和規(guī)范；RAMI4.0的全生命周期維度各階段的不同功能單元視為服務(wù)，基于面向服務(wù)架構(gòu)SOA，將智慧工廠中的服務(wù)角色和服務(wù)內(nèi)容定義為服務(wù)域。智慧工廠組成域?qū)蛹?jí)映射關(guān)系資源域服務(wù)域組織域2.1

智慧工廠的組成域?qū)哟斡成淠Ｐ汀Y源域在資源內(nèi)的映射關(guān)系中，人力域和設(shè)備域根據(jù)RAMI

4.0中的水平維度進(jìn)行劃分，同時(shí)與ISA95定義的三個(gè)層次對(duì)應(yīng)，明確了角色定位和職能分工。資源域?qū)嶓w資源域人力域設(shè)備域物料域決策者客戶經(jīng)濟(jì)評(píng)估專家項(xiàng)目經(jīng)理計(jì)劃人員調(diào)度人員統(tǒng)計(jì)分析人員工作車間巡檢人員操作人員EPRMESPCS生產(chǎn)設(shè)備封裝設(shè)備運(yùn)輸設(shè)備檢測設(shè)備原材料主產(chǎn)品能源物質(zhì)中間產(chǎn)物生產(chǎn)過程仿真生產(chǎn)流程管理生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度生產(chǎn)信息管理生產(chǎn)資源管理績效評(píng)估分析產(chǎn)品跟蹤生產(chǎn)單元控制人力管理產(chǎn)品跟蹤生產(chǎn)單元控制人力管理工藝原理工藝原理算法仿真模型優(yōu)化模型功能域……知識(shí)域信息域包含包含包含包含包含包含一致包含支持被提取被采集包含應(yīng)用被提取虛擬資源域2.1

智慧工廠的組成域?qū)哟斡成淠Ｐ汀?wù)域借鑒IT領(lǐng)域的SOA架構(gòu)思想，工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)體資源以及信息、知識(shí)、功能等資源均可視CPS平臺(tái)中服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)資源。SOA的核心思想是統(tǒng)一服務(wù)接口規(guī)范，將重復(fù)的功能抽取為模塊化組件（服務(wù)），每個(gè)模塊可以獨(dú)立實(shí)現(xiàn)功能，不同模塊組合又可以提供不同的服務(wù)。基于SOA，將工廠生產(chǎn)過程分解為服務(wù)的請(qǐng)求、匹配和處理的獨(dú)立過程，降低工廠各功能資源、知識(shí)資源之間的耦合程度，從而優(yōu)化企業(yè)資源配置、提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。服務(wù)域包含服務(wù)角色域服務(wù)內(nèi)容域服務(wù)代理服務(wù)請(qǐng)求者服務(wù)提供者服務(wù)描述服務(wù)交互信息服務(wù)合約依賴關(guān)系包含合約關(guān)系包含支持234基于開放標(biāo)準(zhǔn)SOA要實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通和互操作，就是通過一系列的標(biāo)準(zhǔn)族，來實(shí)現(xiàn)訪問、連接和語義等各種層面的互操作。1松耦合服務(wù)是一個(gè)由服務(wù)提供者提供的、服務(wù)使用者請(qǐng)求的業(yè)務(wù)單

元。服務(wù)之間保持相對(duì)獨(dú)立，無依賴關(guān)系。使用者能夠隨需應(yīng)變將多種服務(wù)組合在一起構(gòu)建不同的組合服務(wù)?？芍赜梅?wù)能夠應(yīng)用于不同應(yīng)用和業(yè)務(wù)流程。通過重用提高開發(fā)效

率，降低維護(hù)成本。服務(wù)的可重用性受創(chuàng)建該服務(wù)的顆粒度的直接影響，顆粒度可以理解為一個(gè)服務(wù)所包含的功能的數(shù)量。統(tǒng)一/通用的服務(wù)接口統(tǒng)一/通用的接口協(xié)議，方便不同系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行交互，方便未來功能模塊的拓展，提高服務(wù)系統(tǒng)的適應(yīng)性、靈活性SOA架構(gòu)的特點(diǎn)2.1

智慧工廠的參考架構(gòu)實(shí)施步驟智慧工廠的參考架構(gòu)思想并不唯一，其中面向服務(wù)的生產(chǎn)模式架構(gòu)成為主流的架構(gòu)設(shè)計(jì)思想。智慧工廠的參考架構(gòu)包括：德國RAMI4.0參考架構(gòu)、云制造參考架構(gòu)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)2.0，以及半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)、石化產(chǎn)業(yè)試行的離散工業(yè)和流程工業(yè)的智慧工廠參考架構(gòu)等，具體實(shí)施何種架構(gòu)需要結(jié)合行業(yè)特征和工廠規(guī)模等因素來決定。以流程工業(yè)中的石化工廠為例，《智慧工廠的參考模型與關(guān)鍵技術(shù)》將工廠實(shí)施架構(gòu)方案分為四個(gè)階段七個(gè)階段。組織域：以核心服務(wù)為主，豐富組織內(nèi)涵資源域：以其為核心搭建工廠架構(gòu)雛形服務(wù)域：結(jié)合服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的定位確定核心服務(wù)面向服務(wù)：設(shè)計(jì)服務(wù)流程，明確服務(wù)角色及內(nèi)容組成域基本內(nèi)涵定位對(duì)照多種實(shí)施方案與組成域基本內(nèi)涵，選擇較優(yōu)方案選擇支撐技術(shù)及平臺(tái)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的實(shí)施方案實(shí)施階段工廠概念設(shè)計(jì)工廠架構(gòu)設(shè)計(jì)工廠流程設(shè)計(jì)實(shí)施方案設(shè)計(jì)實(shí)施步驟2.2

構(gòu)建泛在感知的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通過構(gòu)建泛在感知的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將現(xiàn)場設(shè)備、原物料、儀器儀表等實(shí)體資源映射到網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)的集成、智能分析處理。構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。典型的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)有3層：一是感知層（RFID、傳感器、二維碼等），獲取物體信息；二是網(wǎng)絡(luò)層，傳遞信息；三是應(yīng)用層，分析處理感知層獲取的信息，實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、監(jiān)控和管理等應(yīng)用。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)主要有點(diǎn)差異：一是工業(yè)感知數(shù)據(jù)/控制指令等數(shù)據(jù)交互的實(shí)時(shí)性；二是在現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)中，不同企業(yè)擁有屬于自己的一套數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA），在工廠范圍內(nèi)實(shí)施數(shù)據(jù)的采集與監(jiān)視控制。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)需要在傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的基礎(chǔ)上增加現(xiàn)場管理層,其作用類似于一個(gè)應(yīng)用子層，可以在較低層次進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制、實(shí)時(shí)報(bào)警以及數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)記錄等功能。2.2

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和生產(chǎn)管理模式大數(shù)據(jù)分析（機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字孿生等）的出現(xiàn)，使過去企業(yè)依賴經(jīng)驗(yàn)改善生產(chǎn)活動(dòng)的模式，轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和生產(chǎn)管理新模式。大數(shù)據(jù)分析是工廠實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的主要技術(shù)之一，應(yīng)用場景包括：質(zhì)量改善、生產(chǎn)調(diào)度與機(jī)器排程、流程優(yōu)化、供應(yīng)鏈決策支持、精益制造、故障診斷及預(yù)測性維護(hù)等。近年來以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用引起廣泛關(guān)注，機(jī)器學(xué)習(xí)屬于人工智能的一個(gè)分支，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新的研究領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)非常適合處理工業(yè)領(lǐng)域具有高維度、非結(jié)構(gòu)化、大數(shù)據(jù)量特征數(shù)據(jù)。結(jié)果：管理決策方法：大數(shù)據(jù)方法問題：研究分類質(zhì)量改善生產(chǎn)調(diào)度流程優(yōu)化供應(yīng)鏈決策支持精益制造預(yù)測性維護(hù)等統(tǒng)計(jì)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)字孿生等預(yù)測優(yōu)化改善分類大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的生產(chǎn)決策管理邏輯結(jié)構(gòu)分析技術(shù)簡介特點(diǎn)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)屬于較成熟研究領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)框架包括數(shù)據(jù)收集分析，得出推斷和結(jié)論處理速度快但無法處理異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)優(yōu)化在定量決策問題中尋找最優(yōu)解一般可以短時(shí)間找出解決方案機(jī)器學(xué)習(xí)從給定的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)知識(shí)并做出決策挖掘數(shù)據(jù)樣本特征集并預(yù)測新樣本的未知特征值數(shù)據(jù)挖掘一般是基于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)開發(fā)得到，實(shí)現(xiàn)從給定數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化數(shù)字孿生借助物理網(wǎng)荷物理信息系統(tǒng)對(duì)對(duì)物理實(shí)體鏡像出數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)全過程的動(dòng)態(tài)仿真在流程優(yōu)化、壽命預(yù)測、質(zhì)量分析等應(yīng)用領(lǐng)域表現(xiàn)出巨大潛力五種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及特點(diǎn)2.2 打造企業(yè)智能決策支持系統(tǒng)IDSS企業(yè)智能決策作為生產(chǎn)運(yùn)行管理的功能核心，數(shù)據(jù)/算法模型的集成優(yōu)化、仿真、控制分別對(duì)應(yīng)企業(yè)決策的制定、驗(yàn)證和執(zhí)行三個(gè)環(huán)節(jié)。智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）可打通企業(yè)原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和采集系統(tǒng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類收集、清洗、存儲(chǔ)和分析，并通過仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證后的生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度指令通過工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)下達(dá)到生產(chǎn)車間及設(shè)備。通過IDSS可以降低決策試錯(cuò)成本，增強(qiáng)信息的可視性和交互性，提高決策效率。信息孤島數(shù)據(jù)分散工廠常用系統(tǒng)20多個(gè)，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)存在壁壘，數(shù)據(jù)分散，無關(guān)聯(lián)，不共享業(yè)務(wù)難點(diǎn)解決方式產(chǎn)品端到端全流程追溯難各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)不關(guān)聯(lián)，無法做到從原材料到成品端再到市場端的全流程追溯數(shù)據(jù)有效感知收集有效進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、分類，針對(duì)原始數(shù)據(jù)清洗，存儲(chǔ)，建立指標(biāo)池，以及指標(biāo)邏輯打通端到端“供應(yīng)鏈”和“價(jià)值鏈”基于產(chǎn)品生命周期及價(jià)值流，打通端到端“供應(yīng)鏈”和“價(jià)值鏈”，實(shí)現(xiàn)從原料到成品銷售的全流程追溯缺乏預(yù)警機(jī)制由于缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)測感知、大數(shù)據(jù)分析，仿真模擬分析，無法對(duì)問題實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警，事中及時(shí)、自動(dòng)化處理實(shí)時(shí)感知，預(yù)測性運(yùn)維通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)感知，通過分析模型、預(yù)警模型、仿真等實(shí)現(xiàn)預(yù)測性運(yùn)維，通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化模型人工決策問題多數(shù)據(jù)收集后，無基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析，沒有通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)、決策，有盲目性基于數(shù)據(jù)分析決策基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，及模型庫、數(shù)據(jù)庫、方法庫等知識(shí)管理庫，通過數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)、改善生產(chǎn)及運(yùn)營管理2.2 選擇合適的IT架構(gòu)：模塊化單體OR微服務(wù)模塊化單體微服務(wù)每個(gè)模塊視為業(yè)務(wù)模塊而不是技術(shù)模塊業(yè)務(wù)模塊上的某項(xiàng)功能，如查詢、支付、檢查庫存等獨(dú)立且可互換；具備提供所需功能的一切條件；定義了

API單一職責(zé)，每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)單獨(dú)的功能；獨(dú)立部署，重新部署不影響整個(gè)系統(tǒng)；支持異構(gòu)，多種語言垂直擴(kuò)展水平擴(kuò)展垂直擴(kuò)展大多數(shù)中小型企業(yè)業(yè)務(wù)迭代要求快且業(yè)務(wù)龐雜的大企業(yè)，例如大型?融機(jī)構(gòu)銀行微服務(wù)是IT業(yè)內(nèi)討論的熱點(diǎn)，云計(jì)算、容器化等技術(shù)的出現(xiàn)，也在很大程度上促成了微服務(wù)的流行。微服務(wù)的優(yōu)點(diǎn)包括：服務(wù)的獨(dú)立部署、服務(wù)的快速啟動(dòng)、敏捷開發(fā)、服務(wù)按需擴(kuò)容等，但微服務(wù)也有明顯的缺點(diǎn)，包括服務(wù)之間的通信復(fù)雜難以維護(hù)，調(diào)試棘手，占用資源增加等。企業(yè)如何選擇合適的IT架構(gòu)主要與企業(yè)規(guī)模有關(guān)。絕大多數(shù)IT行業(yè)公司不需要微服務(wù)，他們沒有達(dá)到微服務(wù)可以大展身手的規(guī)模。模塊化的架構(gòu)、單體架構(gòu)更適合中小型項(xiàng)目。模塊化優(yōu)于微服務(wù)點(diǎn)包括：通信更簡單，節(jié)省資源，調(diào)試更容易，部署過程更簡單。模塊化與微服務(wù)最大的區(qū)別在于模塊化是以業(yè)務(wù)板塊作為劃為依據(jù)，微服務(wù)是以業(yè)務(wù)板塊的某項(xiàng)功能作為劃分依據(jù)，顆粒度更細(xì)。對(duì)于大多數(shù)公司而言，更好的選擇是實(shí)施模塊化單體，直到規(guī)模更大并且微服務(wù)變得有意義為止。顆粒度

特點(diǎn)

拓展方式

適合場景

模塊化單體較微服務(wù)的優(yōu)勢模塊化是切換到微服務(wù)之前的必要步驟，后期可以將模塊結(jié)構(gòu)提取為微服務(wù)通信簡單：通信通常發(fā)生在單體內(nèi)部節(jié)能資源：仍有一個(gè)整體系統(tǒng)，但是是模塊化的，成本比微服務(wù)低很多，多數(shù)情況下新增一個(gè)模塊不會(huì)花很多錢調(diào)試更容易：主要由于模塊之間的通信更容易部署過程簡單的多2.2

以客戶價(jià)值為導(dǎo)向打通端到端價(jià)值鏈端到端的價(jià)值鏈打通對(duì)應(yīng)RAMI4.0的生命周期和價(jià)值流，目的在于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、物流、管理計(jì)劃等的全流程掌

握，帶來的影響包括成本的降低、設(shè)備利用效率的提升、交付時(shí)間的縮短、庫存積壓問題的解決、個(gè)性化設(shè)計(jì)與交付等，也是實(shí)現(xiàn)柔性制造的先決條件。工業(yè)富聯(lián)提出了基于客戶價(jià)值導(dǎo)向的端到端價(jià)值鏈設(shè)計(jì)架構(gòu)，主要包括兩條主線：訂單全生命周期主線和產(chǎn)品全生命周期主線。銷售接單

采購與供應(yīng)鏈生產(chǎn)計(jì)劃生產(chǎn)執(zhí)行生產(chǎn)工程產(chǎn)品研發(fā)產(chǎn)品規(guī)劃產(chǎn)品應(yīng)用產(chǎn)品迭代①訂單全生命周期主線②產(chǎn)品全生命周期主線供應(yīng)鏈云服務(wù)PLM訂單數(shù)據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采購數(shù)據(jù)庫存數(shù)據(jù)項(xiàng)目數(shù)據(jù)……企業(yè)智能決策系統(tǒng)倉儲(chǔ)物流

交付與售后產(chǎn)品知識(shí)創(chuàng)作平臺(tái)設(shè)備智能維保平臺(tái)客戶價(jià)值導(dǎo)向型端到端價(jià)值鏈設(shè)計(jì)架構(gòu)

市場需求2.2

機(jī)器換人，柔性生產(chǎn)降本增效機(jī)器換人將人們從簡單的體力勞動(dòng)層面提升到?jīng)Q策控制層，通過引入工業(yè)機(jī)器人、智能成套設(shè)備、自動(dòng)化物流設(shè)備、智能檢測設(shè)備等智能機(jī)器設(shè)備，實(shí)現(xiàn)柔性化生產(chǎn)、自動(dòng)化生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率，降低能耗和成本。機(jī)器換人自動(dòng)化生產(chǎn)自動(dòng)化物流智能檢測智能安防運(yùn)維智能決策管理數(shù)據(jù)中心控制中臺(tái)工業(yè)智能控制終端人機(jī)交互系統(tǒng)等工業(yè)機(jī)器人數(shù)控機(jī)床智能成套裝備增材制造裝備自動(dòng)化裝配設(shè)備等搬運(yùn)機(jī)器人智能輸送線自動(dòng)化分揀/碼垛裝備自動(dòng)化包裝裝備自動(dòng)化立體倉庫無人駕駛叉車/物流車智能傳感器智能儀器儀表智能巡檢機(jī)器人/無人機(jī)智能傳感器無損檢測設(shè)備智能測試設(shè)備等智能安防設(shè)備等智能閘口等燈塔工廠建設(shè)行業(yè)洞察及經(jīng)驗(yàn)借鑒燈塔工廠所處行業(yè)概覽不同行業(yè)燈塔工廠建設(shè)關(guān)注重點(diǎn)燈塔工廠代表案例分析燈塔工廠案例建設(shè)經(jīng)驗(yàn)借鑒燈塔工廠3.1

燈塔工廠所處行業(yè)概覽11

1188776655333332222111111114家燈塔工廠分布在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，其中消費(fèi)領(lǐng)域（消費(fèi)品、家用電器、電子產(chǎn)品、汽車等）行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程走在市場前列。消費(fèi)行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展紅利下銷售終端率先實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，隨后向生產(chǎn)端推進(jìn)。消費(fèi)行業(yè)貼近消費(fèi)者，關(guān)注提升消費(fèi)者體驗(yàn)，激發(fā)企業(yè)在產(chǎn)品和服務(wù)融入數(shù)字化技術(shù)，把握快速變化的消費(fèi)市場，提升消費(fèi)體驗(yàn)。114家燈塔工廠所處行業(yè)分布（單位：家）3.1

不同燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)有所不同不同的“燈塔工廠”的建設(shè)側(cè)重點(diǎn)有所不同，以服裝、日用品、食品飲料為代表的消費(fèi)品行業(yè)，注重產(chǎn)品敏捷開發(fā)、個(gè)性化定制、快捷交付、庫存管理；以鋼鐵、石化為代表的流程行業(yè)“燈塔工廠”更關(guān)注精益生產(chǎn)，提高能源使用效率，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展；電子行業(yè)“燈塔工廠”關(guān)注設(shè)備自動(dòng)化水平、柔性生產(chǎn)模式和綠色發(fā)展；醫(yī)藥行業(yè)傾向于通過數(shù)字化智能化技術(shù)降低成本，提高生產(chǎn)效率，打通端到端價(jià)值鏈促進(jìn)快捷交付，使用突破性技術(shù)降低質(zhì)量波動(dòng)。產(chǎn)品敏捷開發(fā)個(gè)性化定制快捷交付庫存管理消費(fèi)品鋼鐵、石化成本下降

能耗/排放減少精益生產(chǎn)設(shè)備自動(dòng)化水平柔性生產(chǎn)模式綠色發(fā)展電子行業(yè)端到端價(jià)值鏈打通柔性制造機(jī)器替代人提高效率商業(yè)模式創(chuàng)新汽車醫(yī)藥成本控制

生產(chǎn)效率提升快捷交付質(zhì)量控制工業(yè)機(jī)械柔性生產(chǎn)模式縮短交付周期提高生產(chǎn)效率實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程運(yùn)維3.2

燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)——消費(fèi)品行業(yè)寶潔廣州青島啤酒青島漢高德國聯(lián)合利華印度達(dá)帕達(dá)基于消費(fèi)者需求的敏捷創(chuàng)新產(chǎn)品開發(fā)周期42%預(yù)測分析消除由于配方改變導(dǎo)致的產(chǎn)品缺陷產(chǎn)品缺陷78%機(jī)器學(xué)習(xí)支持的需求計(jì)劃及補(bǔ)貨到零售商的交貨時(shí)間50%數(shù)字化人機(jī)匹配和人工智能技能培養(yǎng)生產(chǎn)力提升39%AI引導(dǎo)機(jī)器性能優(yōu)化OEE10%數(shù)字化綜合業(yè)務(wù)規(guī)劃庫存水平30%動(dòng)態(tài)優(yōu)化產(chǎn)品投放物流成本15%動(dòng)態(tài)優(yōu)化產(chǎn)品投放交貨時(shí)間90%數(shù)字孿生協(xié)調(diào)倉庫運(yùn)營倉庫吞吐量25%大規(guī)?？椭苹ㄖ坪涂推笤诰€訂購最小訂單量99.5%數(shù)字化柔性制造交付時(shí)間50%需求預(yù)測OEE6%大數(shù)據(jù)/人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和測試產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)周期50%數(shù)字化追蹤及追溯材料重復(fù)使用29%數(shù)字化實(shí)時(shí)全球OEE提升平臺(tái)OEE30%數(shù)字化端到端（E2E)需求感知預(yù)測準(zhǔn)確率20%可持續(xù)發(fā)展的數(shù)字孿生能耗38%數(shù)字化端到端調(diào)度和GPS跟蹤物流成本12%數(shù)字化操控的無人值守倉庫加工成本10%消費(fèi)體驗(yàn)及成本控制是消費(fèi)行業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)，消費(fèi)體驗(yàn)提升途徑包括：產(chǎn)品敏捷開發(fā)、快速交付、個(gè)性化定制；成本控制包括機(jī)器+人工智能引導(dǎo)的生產(chǎn)效率提升，自動(dòng)化物流帶來的倉儲(chǔ)成本、物流成本下降等。企業(yè)

應(yīng)用名稱

影響3.2

燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)——鋼鐵/石化行業(yè)寶鋼

中國上海高級(jí)分析支持的生產(chǎn)計(jì)劃先進(jìn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用于工藝改進(jìn)設(shè)備和數(shù)據(jù)預(yù)測性維護(hù)人工智能視覺檢測物流實(shí)施追蹤、無人操作和自主規(guī)劃規(guī)劃效率材料和質(zhì)量成本下降模具壽命人工效率物流成本83%1500萬美元30%30%2700萬美元塔塔鋼鐵印度通過價(jià)格預(yù)測進(jìn)行靈活購買數(shù)字化業(yè)務(wù)磋商通過技術(shù)分析優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃人工智能引導(dǎo)的機(jī)器性能優(yōu)化物聯(lián)安全管理采購成本生產(chǎn)效率服務(wù)成本逃逸性排放勞動(dòng)力安全覆蓋Petkim土耳其利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提高產(chǎn)量和吞吐量通過預(yù)測分析優(yōu)化能源通過預(yù)測分析提高質(zhì)量虛擬現(xiàn)實(shí)HSE培訓(xùn)數(shù)字化維修產(chǎn)出能耗EBIT損失時(shí)間率EBIT4%20%6%50%29%4%2%-7%2%90%1%鋼鐵/石化行業(yè)屬于典型的流程行業(yè)，數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)為成本的下降、能耗排放的降低、生產(chǎn)效率的提升。企業(yè)通過生產(chǎn)計(jì)劃分析、價(jià)格預(yù)測、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)改進(jìn)工藝、數(shù)字化物流等方式降低各項(xiàng)成本，通過數(shù)字化生產(chǎn)計(jì)劃、智能檢測、數(shù)字化業(yè)務(wù)磋商、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提高生產(chǎn)效率。企業(yè)

應(yīng)用名稱

影響3.2

燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)——電子行業(yè)愛立信

美國華盛頓富士康中國成都緯創(chuàng)資通中國昆山LG電子韓國昌原物流人工成本數(shù)字化端到端物料運(yùn)輸系統(tǒng)

42%數(shù)字孿生物料輸送系統(tǒng)生產(chǎn)線停機(jī)時(shí)間96%數(shù)字化柔性制造工廠生產(chǎn)力17%基于歷史數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)設(shè)備停機(jī)時(shí)間50%基于人工智能的自動(dòng)化質(zhì)檢誤檢率96%5G寫作機(jī)器人與自動(dòng)化單個(gè)員工產(chǎn)出120%5G機(jī)器人支持的物流執(zhí)行人工操作65%基于5G傳感器的能耗數(shù)據(jù)收集二氧化碳排放97%人工智能驅(qū)動(dòng)的光學(xué)檢測生產(chǎn)量5%用于遠(yuǎn)程優(yōu)化的數(shù)字孿生效率8%數(shù)字化的人機(jī)匹配勞動(dòng)生產(chǎn)率200%人工智能驅(qū)動(dòng)的光學(xué)檢測人工操作92%聚合歷史數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)設(shè)備綜合效率17%物聯(lián)網(wǎng)制造質(zhì)量管理質(zhì)量預(yù)警時(shí)間99%通過先進(jìn)的分析技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃存貨25%全機(jī)器人物流集成全流程庫存水平20%數(shù)字化強(qiáng)化勞動(dòng)力互聯(lián)生產(chǎn)線平衡15%數(shù)字化供應(yīng)商績效管理物品運(yùn)輸效率63%數(shù)字儀表監(jiān)控設(shè)備效率性能設(shè)備綜合效率5%預(yù)測分析優(yōu)化能源能耗49%電子行業(yè)是離散型制造業(yè)的代表，生產(chǎn)過程通常分成多個(gè)加工任務(wù)，對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃及工序加工的管理要求較低。數(shù)字化的重點(diǎn)在于通過人工智能和機(jī)器人等自動(dòng)化設(shè)備的使用提高生產(chǎn)效率，同時(shí)對(duì)能耗也納入考慮范圍。企業(yè)

應(yīng)用名稱

影響3.2

燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)——汽車行業(yè)博世中國湖南長沙端到端物流平臺(tái)基于算法的耗材壽命延長基于聚合歷史數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)測性運(yùn)維透明的車間管理支持人工智能的生產(chǎn)能源管理單位產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)間縮短隨時(shí)間推移而變化維護(hù)費(fèi)用勞動(dòng)生產(chǎn)率能耗36%50%25%20%18%中信戴卡中國秦皇島AI光學(xué)檢測數(shù)字化柔性制造人工智能數(shù)控質(zhì)量專家系統(tǒng)用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和測試的3D模擬/數(shù)字孿生實(shí)施資產(chǎn)監(jiān)控和可視化檢驗(yàn)人力最小批量大小OEE

CNC節(jié)拍時(shí)間勞動(dòng)生產(chǎn)率雷諾集團(tuán)巴西客戶連接：B2C電商平臺(tái)聯(lián)網(wǎng)的員工隊(duì)伍推動(dòng)業(yè)績通過AGV和協(xié)作機(jī)器人實(shí)現(xiàn)靈活自動(dòng)化端到端的車輛交付跟蹤為車間量身定做的招聘平臺(tái)一款車型銷量無價(jià)值活動(dòng)單位成本發(fā)貨準(zhǔn)備時(shí)間填補(bǔ)崗位時(shí)間81%75%80%50%80%10%19%10%30%20%汽車行業(yè)屬于長生態(tài)鏈的離散型制造業(yè)，基于人工智能、協(xié)作機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)、柔性生產(chǎn)及端到端的價(jià)值鏈打通是燈塔工廠建設(shè)重點(diǎn)。企業(yè)應(yīng)用名稱影響3.2

燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)——醫(yī)藥行業(yè)強(qiáng)生旗下楊森制藥意大利拉蒂娜諾和諾德丹麥希勒勒葛蘭素史克GSK英國賽諾菲法國巴黎制造與購買決策的應(yīng)用建模目錄產(chǎn)品花費(fèi)10%投標(biāo)分析平臺(tái)投標(biāo)所需時(shí)間67%數(shù)字化供應(yīng)商績效管理響應(yīng)時(shí)間100%通過電子拍賣進(jìn)行數(shù)字化的談判電子拍賣節(jié)約成本281%全球支出數(shù)據(jù)湖所需勞動(dòng)力13%數(shù)字化柔性制造加工時(shí)間60%數(shù)字化的批量釋放質(zhì)量控制準(zhǔn)備時(shí)間84%價(jià)值鏈數(shù)字孿生交付時(shí)間13%機(jī)器人支持的物流運(yùn)行物流人工成本72%能源優(yōu)化分析和服務(wù)溫室氣體排放15.50%通過先進(jìn)的分析技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)線停機(jī)時(shí)間70%數(shù)字化車間應(yīng)用解決問題效率10%數(shù)字化調(diào)度OEE3%自動(dòng)化OEE數(shù)據(jù)收集生產(chǎn)率7%數(shù)字化績效管理生產(chǎn)率9%基于先進(jìn)分析技術(shù)的機(jī)器性能改進(jìn)OEE10%深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別以檢測質(zhì)量缺陷成本節(jié)約……人工智能指導(dǎo)下的機(jī)器產(chǎn)量優(yōu)化單位時(shí)間產(chǎn)量21%數(shù)字孿生規(guī)劃生產(chǎn)率13%周期時(shí)間監(jiān)測和可視化數(shù)字工具節(jié)拍時(shí)間9%醫(yī)藥行業(yè)屬于流程制造業(yè)，成本控制，生產(chǎn)效率提升、快捷交付是企業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)。企業(yè)基于數(shù)字化技術(shù)支持的購買決策、電子拍賣、績效管理降低了生產(chǎn)運(yùn)營成本，通過人工智能、數(shù)字孿生、機(jī)器人等技術(shù)使用提升了生產(chǎn)效率。企業(yè)

應(yīng)用名稱

影響3.2

燈塔工廠建設(shè)關(guān)注點(diǎn)——工業(yè)機(jī)械三一重工中國北京機(jī)器人自動(dòng)焊接人工智能引導(dǎo)的機(jī)器人性能優(yōu)化協(xié)作機(jī)器人與自動(dòng)化基于5G的雙臺(tái)重型物流AGV人工智能引導(dǎo)的機(jī)器人性能優(yōu)化焊接效率生產(chǎn)效率模型更改時(shí)間平均運(yùn)輸時(shí)間機(jī)器效率130%100%83%50%31%愛科德國數(shù)字化的可變生產(chǎn)時(shí)間設(shè)計(jì)到構(gòu)造生產(chǎn)線的虛擬構(gòu)造平衡智能交通管理系統(tǒng)基于先進(jìn)技術(shù)分析的質(zhì)量監(jiān)控?cái)?shù)字化供應(yīng)商績效管理節(jié)拍時(shí)間生產(chǎn)力運(yùn)輸費(fèi)用確定質(zhì)量問題時(shí)間按時(shí)交貨濰柴中國山東濰坊數(shù)字化產(chǎn)品開發(fā)以客戶為中心的車聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控自動(dòng)化倉庫數(shù)字化供應(yīng)商質(zhì)量管理開發(fā)交付時(shí)間故障率維護(hù)費(fèi)用成本供應(yīng)商質(zhì)量60%24%28%30%25%10%19%10%30%20%工業(yè)機(jī)械大多屬于非標(biāo)、離散型制造業(yè)，生產(chǎn)過程完全自動(dòng)化實(shí)施難度較大，企業(yè)更關(guān)注于生產(chǎn)線的柔性化以適應(yīng)多品種換線生產(chǎn)；同時(shí)利用數(shù)字化技術(shù)加速產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)，縮短交付時(shí)間；利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控遠(yuǎn)程運(yùn)

維；通過使用焊接機(jī)器人、AGC、協(xié)作機(jī)器人等自動(dòng)化設(shè)備，提高生產(chǎn)效率。企業(yè)

應(yīng)用名稱

影響3.3

美的微波爐順德工廠—端到端價(jià)值鏈數(shù)字化運(yùn)營作為全球最大的微波爐制造基地，美的順德工廠通過數(shù)字化產(chǎn)品、軟件和解決方案，實(shí)現(xiàn)貫穿研發(fā)、制造、采購等方面的全價(jià)值鏈數(shù)字化運(yùn)營。圍繞“全價(jià)值鏈卓越工廠”框架，通過產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、精益自動(dòng)化、自動(dòng)化系統(tǒng)與IT系統(tǒng)深度融合，打造柔性自動(dòng)化生產(chǎn)的智慧工廠。MES+SCADA系統(tǒng)日常運(yùn)營平臺(tái)DMSMES系統(tǒng)MES+ERP+WMS等系統(tǒng)集成能源管理系統(tǒng)美云銷平臺(tái)WMS系統(tǒng)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取涵蓋生產(chǎn)、品質(zhì)、物流、設(shè)備等現(xiàn)場數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程透明化績效實(shí)時(shí)監(jiān)控、場景數(shù)字化實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取涵蓋生產(chǎn)、品質(zhì)、物流、設(shè)備等現(xiàn)場數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程透明化為工廠的“數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)站”，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程管理透明化數(shù)字化管理原材料和成品出入庫，總裝車間的物流出入庫實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)叫料、自動(dòng)配送、全物流場景透明采集能耗數(shù)據(jù)，形成多維度的能耗數(shù)據(jù)分析；實(shí)時(shí)監(jiān)控工廠自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智慧感知對(duì)代理商、分銷商及小B客戶實(shí)現(xiàn)統(tǒng)銷分配，并根據(jù)算法優(yōu)化調(diào)度方案數(shù)字孿生中控運(yùn)營指揮系統(tǒng)訂單交付周期縮短渠道庫存下降產(chǎn)品品質(zhì)指標(biāo)提升內(nèi)部綜合效率提升能耗節(jié)降協(xié)同能力促使生產(chǎn)計(jì)劃效率提升供應(yīng)采購效率提升制造綜合效率提升56%40%15%28%15%83%14%33%3.3

濰柴發(fā)動(dòng)機(jī)濰坊工廠—搭建覆蓋全價(jià)值鏈的信息化支撐體系2020年1月10日，濰柴入選第四批“燈塔工廠”。近年來，濰柴持續(xù)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，逐步形成了以快速設(shè)計(jì)為導(dǎo)向的智能制造和產(chǎn)品全生命周期智慧質(zhì)量管理。從戰(zhàn)略部署到研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)、產(chǎn)業(yè)鏈等經(jīng)營涉及的各個(gè)環(huán)節(jié)，濰柴打通從企業(yè)端到用戶端的全價(jià)值鏈。制定智能制造轉(zhuǎn)型規(guī)劃2015年濰柴發(fā)布智能制造戰(zhàn)略規(guī)劃，對(duì)智能制造的組織架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、資源投入、人工配置等進(jìn)行規(guī)劃部署打造精益化智能工廠基于WPS生產(chǎn)管理體系，全面梳理各項(xiàng)指標(biāo)，覆蓋工序管理、班次、產(chǎn)線、分廠等多維度，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化，管理可視化、移動(dòng)化、云化；通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)互通，現(xiàn)場狀態(tài)數(shù)據(jù)收集，同時(shí)經(jīng)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控搭建數(shù)據(jù)化研發(fā)體系利用數(shù)字化快速建模設(shè)計(jì)、虛擬開發(fā)仿真和基于物聯(lián)網(wǎng)的智能測控系統(tǒng)，建立以產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理（PDM）為核心的智能研發(fā)平臺(tái)，打造端到端的智慧研發(fā)體系，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)、仿真、試驗(yàn)一體化以信息化技術(shù)創(chuàng)新商業(yè)模式打造車聯(lián)網(wǎng)“智慧云”平臺(tái)，向產(chǎn)業(yè)鏈下游的整車廠、經(jīng)銷商、終端客戶、維修站提供云服務(wù)。同時(shí)，通過云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、遠(yuǎn)程鎖車、遠(yuǎn)程診斷、大數(shù)據(jù)故障預(yù)警等功能，構(gòu)建起全生命周期支持系統(tǒng)提升產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)化水平通過搭建覆蓋全價(jià)值鏈的信息化支撐平臺(tái)，在生產(chǎn)、研發(fā)、服務(wù)、產(chǎn)業(yè)鏈等經(jīng)營涉及的各個(gè)環(huán)節(jié)，打通端到端全流程，從生產(chǎn)裝備的智能化、自動(dòng)化、數(shù)字化延展至整個(gè)企業(yè)運(yùn)營，并形成獨(dú)具特色的濰柴運(yùn)營管理體系（WOS）3.3 三一重工北京樁機(jī)工廠—基于MOM架構(gòu)打造“智能大腦”三一重工是全球最大的樁工機(jī)械制造基地，2021年9月27日，三一重工北京樁機(jī)工廠入選“燈塔工廠”名單，成為全球重工行業(yè)智能化程度最高的工廠之一，其背后依托的是由樹根互聯(lián)打造自主可控的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)——根云平臺(tái)，支撐全局智能化運(yùn)維。依托“根云平臺(tái)”，工廠實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)制造要素全連接，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能的深度融合?！爸悄艽竽X”FCC工廠控制中心機(jī)器視覺系統(tǒng)人機(jī)協(xié)同智慧物流實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取涵蓋生產(chǎn)、品

質(zhì)、物流、設(shè)備等現(xiàn)場數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程透明化借助2D/3D視覺傳感技術(shù)、AI算法以及高速的5G網(wǎng)絡(luò)，樁機(jī)工廠實(shí)現(xiàn)了智能工業(yè)機(jī)器人在大型裝備自適應(yīng)焊接、高精度裝配等領(lǐng)域的深入應(yīng)用基于精準(zhǔn)授時(shí)、低時(shí)延的5G網(wǎng)絡(luò)，首創(chuàng)2臺(tái)AGV聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)27米超長超重物料的同步搬運(yùn)和自動(dòng)上下料基于5G+AR設(shè)備的“人機(jī)協(xié)同”技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用。物料分

揀、銷軸裝配等傳統(tǒng)勞累活、危險(xiǎn)活不再需要人力操作，全部由機(jī)器人高效完成3.3

富士康—從燈塔工廠到燈塔工業(yè)建設(shè)燈塔集群轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃F2.0數(shù)字富士康建設(shè)，是以O(shè)ne

Digital

Foxconn為目標(biāo)方向，通過三個(gè)版塊落地，分別是平臺(tái)建設(shè)、組織及文化建設(shè)。其中，平臺(tái)建設(shè)包括了物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、生產(chǎn)管理等，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通數(shù)字化轉(zhuǎn)型團(tuán)隊(duì)建設(shè)富士康于2020年首次設(shè)立了首席數(shù)字官這一崗位，并組建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)辦公室，負(fù)責(zé)集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能制造戰(zhàn)略規(guī)劃，推動(dòng)燈塔工廠、數(shù)字化平臺(tái)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地破除數(shù)據(jù)孤島，打通端到端價(jià)值鏈訂單主線會(huì)進(jìn)行需求分析，減少插單、補(bǔ)單頻率，同時(shí)對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行績效管

理；對(duì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行精準(zhǔn)把控、智能排產(chǎn)、優(yōu)化庫存，在保證質(zhì)量的前提下按時(shí)交付訂單；搭建全生命周期的項(xiàng)目研發(fā)管理體系，促進(jìn)產(chǎn)品研發(fā)快捷交付自動(dòng)化智能化設(shè)備使用采用全自動(dòng)化制造流程，配置人工智能型設(shè)備自動(dòng)優(yōu)化系統(tǒng)、自我維護(hù)系統(tǒng)和生產(chǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)從采購、物料準(zhǔn)備、叫料到生產(chǎn)、包裝、庫

存、出貨等的端到端，全產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)控制富士康以深圳廠入選燈塔工廠為契機(jī)推動(dòng)燈塔工廠集群建

設(shè)，在大陸地區(qū)已完成30余座內(nèi)部燈塔工廠改造。目前共有4座工廠入選燈塔工廠，分別位于深圳、成都、武漢、鄭州。富士康燈塔工廠有一套自己的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。在建設(shè)過程中，富士康制定了系統(tǒng)智能化(生產(chǎn)系統(tǒng)、供應(yīng)鏈、產(chǎn)品生命周期)、智能技術(shù)應(yīng)用（自動(dòng)化技術(shù)、互聯(lián)技術(shù)、智能化技術(shù)）、智能管理和組織（人才、組織與管理、文化）3大模塊共18個(gè)維度的燈塔工廠評(píng)價(jià)體系，為燈塔工廠集群建設(shè)提供依據(jù)。3.3

富士康—從燈塔工廠到燈塔工業(yè)建設(shè)燈塔集群快速增長的業(yè)務(wù)需求及熟練工人的匱乏采用了混合現(xiàn)實(shí)（

MR）、人工智能（

AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術(shù)影響：生產(chǎn)效率提高了200%，設(shè)備綜合效率提高了

17%物料供應(yīng)需求激增、設(shè)備保養(yǎng)維護(hù)優(yōu)化深圳筆記本電腦智能手表等成都筆記本電腦智能手表等武漢臺(tái)式電腦服務(wù)器等鄭州手機(jī)通信等零組件端到端價(jià)值鏈管理，包括供應(yīng)商智能協(xié)調(diào)、訂單智能排產(chǎn)，優(yōu)化庫存等；全生命周期的項(xiàng)目研發(fā)管理；影響：工廠生產(chǎn)效率提高了30%，庫存周期降低了15%利用尖端的先進(jìn)分析技術(shù)、柔性自動(dòng)化技術(shù)重新設(shè)計(jì)制造系統(tǒng)影響：生產(chǎn)率提高了86%，質(zhì)量損失減少了38%，并將訂單交貨周期縮短29%采用柔性自動(dòng)化生產(chǎn)；利用數(shù)字化和人工智能質(zhì)量檢測；數(shù)字化打通各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)流影響：生產(chǎn)率提升102%；質(zhì)量缺陷減少38%，綜合設(shè)備效率提升27%；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)各運(yùn)營環(huán)節(jié)價(jià)值協(xié)同客戶更大程度的定制需求及更短的訂單交付要求技術(shù)工人短缺、產(chǎn)業(yè)質(zhì)量穩(wěn)定性及不確定性需求3.3

青島啤酒工廠—基于消費(fèi)者需求的全生命周期管理訂單交付時(shí)間和新產(chǎn)品開發(fā)時(shí)間降低50%，定制化啤酒的份額和營收分別增加了33%和14%鑒于消費(fèi)者日益需要個(gè)性化、差異化和多樣化，青島啤酒工廠在價(jià)值鏈上重新部署了智能化數(shù)字技術(shù)，包括個(gè)性化云定制、基于消費(fèi)者需求的產(chǎn)品開發(fā)模式、全生命周期的計(jì)劃管理模

式、柔性生產(chǎn)、全方位的數(shù)字化智能質(zhì)量管理體系。個(gè)性化云定制將個(gè)性化定制嵌入大規(guī)模生產(chǎn)，即在每小時(shí)生產(chǎn)6萬至8萬罐啤酒的流水化生產(chǎn)線上，實(shí)現(xiàn)大批量生產(chǎn)、大批量定制和小批量個(gè)性化定制三種生產(chǎn)模式基于消費(fèi)者價(jià)值挖掘的產(chǎn)品研發(fā)模式創(chuàng)新性地提出了

“解碼”的概念，并形成了一套完整的“消費(fèi)需求解

碼、產(chǎn)品解碼、工藝解碼”的“三解碼”管理方法體

系。加快新品研

發(fā)、測試、上市的速度端到端滿足客戶需求的計(jì)劃管理模式通過消費(fèi)者大數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)識(shí)別用戶需求，與研發(fā)、生產(chǎn)、物流、供應(yīng)商、銷售終端實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)；通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)卡奧斯，連接企業(yè)和消費(fèi)者柔性化智能化的拉動(dòng)式生產(chǎn)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了小批量定制化生產(chǎn)。以上游制罐廠為例，當(dāng)工廠接到訂單，制罐廠可以同步接收，完成個(gè)性化印制后，易拉罐不用二次復(fù)檢直接進(jìn)入青啤灌裝車間全方位的數(shù)字化智能質(zhì)量管理體系依托各種傳感器、智能識(shí)別和數(shù)據(jù)傳輸，生產(chǎn)的全過程實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)控制，例如機(jī)器視覺替代人眼檢測，智能化設(shè)備取代人工作

業(yè)，成品自動(dòng)入庫管理等解決問題3.4燈塔工廠案例建設(shè)經(jīng)驗(yàn)借鑒制定科學(xué)可行的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃數(shù)字化團(tuán)隊(duì)建設(shè)結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)及企業(yè)發(fā)展部署關(guān)鍵用例制定科學(xué)可行的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃三一重工在2018年全面啟動(dòng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，具體以燈塔工廠建設(shè)為核心，以數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用、工業(yè)軟件應(yīng)用、流程四化為抓手，向智能制造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司發(fā)展。富士康制定了F2.0數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，提出了“One

Digital

Foxconn”轉(zhuǎn)型目標(biāo)。制定轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略是企業(yè)轉(zhuǎn)型的首要任務(wù)，包括自上而下的組織架構(gòu)調(diào)整、發(fā)展目標(biāo)拆解，技術(shù)框架搭建，自下而上的低層資產(chǎn)數(shù)字化，網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、中臺(tái)建設(shè)等一是敏捷組織架構(gòu)的打造，增設(shè)數(shù)字化專屬職位或部門；二是員工數(shù)字化智能化技術(shù)知識(shí)培訓(xùn)，培養(yǎng)既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的專業(yè)人才。對(duì)于大型企業(yè)，一般會(huì)單獨(dú)成立一家企業(yè)或一個(gè)部門來負(fù)責(zé)數(shù)字化業(yè)務(wù)，中小企業(yè)可考慮增設(shè)數(shù)字化崗位不用行業(yè)燈塔工廠的部署用例關(guān)注點(diǎn)不用，消費(fèi)品關(guān)注個(gè)性化定制、快捷交付、產(chǎn)品敏捷開發(fā)、庫存管理，需要以消費(fèi)者需求、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，選擇正確的技術(shù)美的集團(tuán)通過MES+SCADA+ERP+WMS等系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)全價(jià)值鏈數(shù)字化運(yùn)營；三一重工基于MOM架

構(gòu)，打造“智能大腦”FCC，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的透明化。端到端價(jià)值鏈的打通需要企業(yè)實(shí)施數(shù)字化主干解決方案。同時(shí)由于IT系統(tǒng)越來越復(fù)合，整合難度上升，企業(yè)更傾向于選擇標(biāo)準(zhǔn)化解決方案企業(yè)缺乏轉(zhuǎn)型愿景及目標(biāo)，員工數(shù)字化認(rèn)識(shí)不充分?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型后，如何賦能員工從事更高價(jià)值的工作，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果不明顯，投資帶來收益低問題解決企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島問題及由于標(biāo)準(zhǔn)不一，數(shù)據(jù)異質(zhì)異構(gòu)，數(shù)據(jù)碎片化導(dǎo)致的難以統(tǒng)一維護(hù)管理問題案例經(jīng)驗(yàn)借鑒解析企業(yè)建設(shè)燈塔工廠面臨的挑戰(zhàn)及建議企業(yè)建設(shè)燈塔工廠面臨的主要問題中小企業(yè)建設(shè)燈塔工廠發(fā)展建議大型企業(yè)建設(shè)燈塔工廠發(fā)展建議燈塔工廠4.1中國智能制造行業(yè)面臨的主要問題制造業(yè)智能化所需的各種智能硬件、網(wǎng)絡(luò)通信接口、系統(tǒng)軟件的集成等，都需要有一個(gè)統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)，為制造業(yè)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通提供便利。目前美國德國等國家把控了先進(jìn)制造業(yè)國際標(biāo)準(zhǔn)的控制權(quán)，國內(nèi)的智能制造理論體系和標(biāo)準(zhǔn)體系仍不完善，工控安全防護(hù)體系相對(duì)滯后。這導(dǎo)致了國內(nèi)大部分制造業(yè)使用的硬件設(shè)備、系統(tǒng)軟件來源于多個(gè)廠商，軟硬件之間存在異構(gòu)異質(zhì)問題，形成數(shù)據(jù)孤島關(guān)鍵設(shè)備和核心部件仍受制于人部分制造業(yè)的自動(dòng)化設(shè)備的核心部件，仍需要依賴國外企業(yè)，包括工業(yè)機(jī)器人、高端數(shù)控機(jī)床、高端軸承、伺服電機(jī)等。由于早期企業(yè)大量使用國外系統(tǒng)，主要技術(shù)工藝依賴進(jìn)口，與之配套的工業(yè)控制系統(tǒng)亦依賴國外進(jìn)口研發(fā)設(shè)計(jì)類工業(yè)軟件國產(chǎn)化率較低目前經(jīng)營管理類和生產(chǎn)控制類工業(yè)軟件國產(chǎn)化率均超過了50%，但研發(fā)設(shè)計(jì)類工業(yè)軟件僅占5%左右。這主要由于國內(nèi)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)水平低，研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件技術(shù)壁壘高，以及國內(nèi)在基礎(chǔ)科學(xué)和先進(jìn)制造領(lǐng)域的沉淀不足智能制造復(fù)合型人才缺乏圍繞智能制造，需要高標(biāo)準(zhǔn)、多層次、復(fù)合類型的人才隊(duì)伍支撐。目前智能制造發(fā)展所需的高層次人人仍存在短缺，同時(shí)具備流程制造技術(shù)和信息化智能技術(shù)的復(fù)合型人才以及熟悉智能化設(shè)備操作的技能人才嚴(yán)重短缺根據(jù)德勤對(duì)中國145家企業(yè)（其中國企占77%）數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀的問卷調(diào)查，有六成的企業(yè)認(rèn)為，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，主要面臨的挑戰(zhàn)集中在，原有多個(gè)信息化系統(tǒng)的整合、數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性、缺乏統(tǒng)一的數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景和目標(biāo)這三個(gè)方面。此外，對(duì)于大部分中小企業(yè)來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨“不會(huì)轉(zhuǎn)”“不能轉(zhuǎn)”成本高等共性問題。4.1企業(yè)建設(shè)燈塔工廠面臨的主要挑戰(zhàn)63%61%42%27%20%17%13%1%原有多個(gè)信息化系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量大，各系統(tǒng)之間信息未完全打通，存在信息孤島數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠，標(biāo)準(zhǔn)不一致，碎片化、分

散化，甚至部分?jǐn)?shù)據(jù)仍由紙質(zhì)或手工維護(hù)，無法進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理與分析沒有明確和統(tǒng)一的數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景和目標(biāo)，企業(yè)內(nèi)各方參與者認(rèn)識(shí)不一，缺乏轉(zhuǎn)型的統(tǒng)一性和系統(tǒng)性員工特別是中高級(jí)管理人員對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理念認(rèn)識(shí)不充分不全面數(shù)字化技術(shù)如何