协同供应链促进各环节高效无缝对接

越来越多的工业企业通过互联网平台与上下游供应商、合作伙伴和客户建立直接联系，收集供应信息并进行深度挖掘和分析，提高了供应链的响应速度、匹配精度和调度效率，降低 采购成本降低，成品和在制品库存减少，对客户服务的响应时间缩短。

B2B模式连接上下游采购需求。 传统供应链中，选品范围小，管理难度大，产线周转效率低。 通过互联网平台，制造企业可以与上游供应商无缝对接，快速聚集行业优质供应商资源，在最短时间内以最低成本实现原材料采购的高效匹配，促进企业采购和供应链管理创新、产线供应链的协同，实现高效精准交付。 在传统的物料配送过程中，经常会出现送货不及时、缺料或囤积等问题，影响生产计划。 企业利用大数据和物联网完善智能信息系统建设，对生产配比、物料配送、产品质量等进行协同管控，实现物料配送的系统化、流程化，降低物流成本和能源消耗，减少仓储损耗，加速资金周转，提高整个供应链的运营效率。

需求侧泛在连接，实现用户全流程参与

企业利用互联网、移动互联网等实现与用户的无处不在的连接，进而打造用户聚合平台和多元社交平台。 通过对用户行为和社交关系的大数据分析，准确预测市场，进行精准营销； 和交互功能，实现海量用户与企业的交互对接，让大规模个性化定制和精准决策成为可能。 打破了传统渠道单一、封闭经营、单向流动的企业与用户关系，解决了需求定位粗糙、市场反馈滞后的老问题。

大规模个性化定制，满足用户长尾需求。 传统的标准化生产模式下，企业与用户之间的信息交互不足，企业内部的生产组织缺乏灵活性。 只有同质化生产才是最经济合理的选择。 企业借助互联网平台与用户深度互动，广泛收集需求，利用大数据分析建立生产排程模型，依托柔性生产线为客户提供个性化产品，同时保持规模经济.

目前，个性化定制已在服装、家居、家电等领域展开。 未来，随着互联网技术和制造技术的发展和成熟，柔性化大规模个性化生产线将逐渐普及，按需生产和大规模个性化定制将成为常态。

大数据分析支持精准营销和决策。 传统的市场分析仅限于抽样调查、线下讨论等有限样本的分析预测。 产品改进只能通过销售业绩收集用户反馈，分析结果存在一定误差或延迟。 利用通过互联网收集的海量、多样化的用户行为、需求、市场状况等数据，企业可以进行大数据建模和分析，实现精准的市场定位、优化营销决策、助力产品改进。 未来云制造，随着互联网采集数据的不断积累、模型的不断修正、大数据分析能力的提升，企业有望实现全生命周期、全生命周期的科学决策和精准管控。价值链。

融合服务延伸企业价值创造链条

在市场竞争日益激烈、生产要素成本上升、供需对接日益便利的影响下，制造业本身在工业产品增加值中的比重越来越低，增值服务逐渐成为新的增长点。企业竞争的焦点。 云计算、大数据、物联网等相关应用的快速普及催生了多元化、综合化的服务模式，推动了以产品为中心的商业模式，加速向以产品为依托的综合服务新方向转型.

远程主动运维，提高设备运维效率。 借助智能传感、宽带网络、大数据分析等技术，可以将机器设备的运行状态、环境参数等信息直接反馈给设备制造商，让制造商及时了解其运行信息。实时，并通过数据建模分析、专家诊断等方式，提前预测故障风险并给出相应的解决方案。 将以往的被动维护或基于经验的定期维护转变为按需主动服务，有效节省运维成本，减少用户损失。

有能力的工业企业还可以通过搭建云平台、部署定制化工业APP应用、提供大数据分析支持等方式，为用户企业提供多元化的增值服务，探索从设备制造商向综合服务商转型。 比如中兴的智能供水网络服务。 中兴通讯利用大数据挖掘、智能物联网、移动互联网、云计算等新技术，从事件敏感管道等“设备-管道-云”三个层面为水务行业提供供水管道物联网解决方案管网全生命周期状态实时监测、分析和预测，提供可预测的维护和服务等。通过提供智慧供水管网服务，有助于促进水行业的健康发展，减少漏，实现全网状态感知，提高供水安全和服务质量。

各国争相参与新一轮国际分工，将重塑全球制造业格局，对我国在高端和低端领域形成“双向挤压”的严峻挑战。 我国正在大力推进智能制造发展，让制造业发展站在跨越障碍、由大变强的新的历史起点上。

与用户的亲近程度和分工的开放程度决定智能化水平

一个行业离最终用户越近，它就会越早发生变化。 互联网沿着产业链从离消费者最近的消费品行业向上游设备、原材料等行业延伸。 行业离终端用户越近，变化就会越早萌芽，变化的领域和环节也会越多。 手机、家电、服装等个性化需求强烈的消费品企业率先向互联网转型，大规模个性化定制等代表性模式得到广泛应用； 受消费品生产方式变化影响，装备制造业需要为柔性制造、按需制造等装备提供支撑，市场对智能装备发展的需求逐渐增加； 而上游原材料行业距离消费者相对较远，一些大型骨干企业信息化水平较高，重点依托互联网技术和网络，提供精准的供应链服务、生产监控和节能减排。

开放程度越高的链接与互联网的结合越紧密。 信息通信技术正在加速从营销、服务等环节向研发、制造、加工等环节延伸。 开放程度越高，与用户的互动越多，链接的融合转化越明显。 目前，采购、营销等开放度较高的环节更容易与互联网结合； 那么开放程度较低的服务和研发环节，如远程控制和服务、众包设计等，也在一定范围内得到推广； 相对封闭的企业制造流程，在生产组织实施和制造能力整合方面也逐渐受到互联网的影响。 随着互联网逐层渗透到各个环节，最终打通生产经营全过程，彻底改变现有的生产范式。

研发组织新方式 集智增效

随着协同设计、众包、虚拟仿真等新型研发模式的日益广泛应用，为传统企业实现高效、便捷、低成本的技术创新开辟了新的渠道。 研发环节也成为营销后与互联网融合的新热点。

云平台使研发和设计的全球协作成为可能。 以往传统企业受限于空间和资源，研发设计环节主要在企业内部完成。 云平台可以为企业提供开放的协同服务。 设计师可以通过共享平台查看和使用云端设计资源和软件，实现企业内部和企业之间的协作共享，打破地域限制，提高企业研发效率，降低人员成本。 交易成本。

众包设计打通了企业与社会创意的合作渠道。 众包是一种通过互联网聚集全球创意和资金的研发设计新模式。 基于互联网的众包平台汇集了分散的中小型团队和专业人士的智慧和创造力。 需求方可以利用该平台发布需求，通过打赏、速配找到精准匹配的服务商，消除信息不对称，提高效率，降低成本。

虚拟仿真技术降低了企业的设计开发成本。 过去，传统生产企业在测试验证过程中需要生产实物来评估其性能等各项指标，成本随着测试次数的增加而不断增加。 利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计过程的仿真、分析、评估、验证和优化，从而减少工程变更量，优化生产过程，降低成本和能源消耗。

创新制造模式助力生产网络化、智能化

面对个性化、多元化、多变的市场需求，中国制造企业正在加紧新一代信息技术在生产执行过程中的融合应用，逐步改变原有相对固定的生产线和生产系统，努力打通企业之间的壁垒。 探索智能制造、网络化制造、云制造等新型生产模式。

智能制造已成为制造业的重要发展方向。 近年来，具有信息深度自感知、自决策智能优化、自执行精确控制等功能的智能制造模式快速发展，实现了提效、提质、降本、降本增效。节能减排。 在领先制造企业的推动下，智能制造和智能工厂的实施和应用正在给传统产业带来深刻变革。 以海尔智能互联工厂为例，海尔集团沉阳冰箱工厂将用户需求与工厂无缝对接。 其特点包括以下两点：一是定制化，将用户的个性化需求信息直接发送到内部生产线的相应工位。 二是可视化。 生产线上数以万计的传感器可以实现产品、设备和用户之间的对话和交流。 用户可以随时查看自己的冰箱在生产线上的位置。 目前，一条产线可支持500多款车型的柔性批量定制，生产周期缩短至10秒。 是全球冰箱行业生产周期最快、型号最全的工厂。

网络制造充分激发了扁平化生产组织的活力。 利用互联网平台构建跨区域的动态企业联合体已成为现实，不仅可以帮助企业有效实现设计和制造资源的共享、协同和优化配置，还有助于提高快速反应能力和竞争力的企业。 对于大型企业来说，网络化制造可以使企业的组织结构更加扁平化，更灵活高效地聚集资源，增强竞争力； 中小企业可以在网络协同过程中找到与龙头企业合作的机会。 充分发挥自身优势的机会。

云制造高效聚集和配置制造资源。 云制造借助云计算的理念，通过建立共享制造资源的服务平台，连接庞大的制造资源池，使制造业用户可以像水、电、气一样便捷地使用各种制造服务。 . 帮助制造企业降低运营成本，提高快速响应能力。 理想情况下，云制造将实现产品研发、生产、销售、使用全生命周期相关资源的整合，提供标准化、规范化、共享化的服务。

云制造包括企业内部“私有云”应用和企业外部“公有云”协作两种模式。 在大型集团企业内部，与企业运营相关的各种资源，如设计、仿真、设备等，可以通过云制造实现共享，避免或减少重复投资。 云制造模式也在促进中小企业制造资源的共享。 目前，国内已经涌现出一批云制造服务平台。 例如，在天智网云制造平台上，全国30个省、市、自治区的2万多家企业可以实时对接在线企业，快速共享生产资源。 宝信软件打造的“上海工业云公共服务平台”汇集了汽车、民航、钢铁等领域数百家制造资源，为企业提供云设计、云仿真、云制造等服务。 的“工业软件云服务平台”为30000多家制造企业提供软件租赁、设计、制造等服务。

最底层是智能设备层。 说到这里，很多人可能会疑惑，我们的设备不就是买回来用的吗？ 事实上，在购买设备之前，有两个问题是必须要考虑的。 第一，大量传统机加设备在单机上运行，​​无法联网智能制造系统，很多机加设备可以使用30年以上。 因此，传统装备的数字化改造升级是制造业面临的最大问题。 如何低成本完成装备装备改造升级，进入智能制造体系？ 这是我们必须考虑的问题。 第二，一些“高精尖”的装备，我们有钱也买不到，只能自己研制。 事实上，从新中国成立到现在，我国自主研制的装备装备无论是种类还是数量都非常庞大。 在考虑了这两个问题之后，如何实现装备装备的智能化，就应该在这个层面进行考虑和讨论。 “状态感知”接收设备运动状态、受力状态、工件状态、I/O（输入/输出）状态、能耗状态； “实时分析”处理设备异常、加工位置偏差、振动噪声状态、I/O是否异常、工件偏差等“自主决策”完成位置补偿、参数调整、程序调整，以及异常分析； 最后，“精确执行”更新设备的状态设置，实现位置调整、运动控制、进给控制、加工执行。 智能制造的架构非常庞大和复杂。 这是复杂的，不是一蹴而就的，需要长期的努力。 从工业互联网到智能制造 为了实现智能制造的目标，第一步我们需要在智能制造架构体系中布置控制执行层和智能设备。 这一步的核心是连接，连接所有的设备、设施、人员、材料、相关软件等。

连接不是一件容易的事。 “联人”就是利用互联网。 传统方式是使用个人电脑、智能手机、移动终端等，未来会出现脑机互联； 设备等生产要素； “ ”就是连接物联网，这个最简单，这里就不多说了。 软件对接的关键是定义数据接口标准，实现数据在单个产品中的共享与共享。 其中，最难的是连接机器设备。 行业从最难的连接开始，沿着机械化-电气化-自动化-数字化-智能化的发展路径。 事实上，电力行业早在1950年代就开始了自动在线控制的应用研究，但那不属于数字化，仍属于自动化范畴。 时至今日，随着从自动化到数字化的不断进步，各国的发展路径和方式各不相同，复杂的工业现场和种类繁多的工业设备成为工业互联网平台建设的一大障碍。 据初步了解，世界三大工业体系（欧、美、日）的工业总线约有100多种，各种终端设备的通信协议约有4000～5000种，通信协议约有5000多种。驱动程序（用于工业数据的采集、分析和转换），包括PLC、变频器、板卡、智能模块、智能仪表、标准协议、机器人、机床等。目前已开发的40多种现场总线中，仅8种符合国际标准： 1）德国西门子支持； 2）基金会现场总线FF； 3）德国企业支持； 4）美国公司 5）法国公司支持； 6) 公司支持的 FFHSE； 7) 美国波音公司支持； 8）丹麦语。 还有几条总线在工控领域得到广泛应用，如1）德国博世公司开发的用于汽车应用的总线； 2）美国公司开发的Lon Works总线。