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1、綠色智能制造技術融合創新專家委員會施耐德電氣出品2024未來工業技術融合創新報告CONTENTS目錄前言序言：創新融生態 共赴未來工業新征程1 未來工業概述4152446552 未來工業技術發展與融合3 未來工業應用場景分析4 未來工業生態合作伙伴5 未來工業挑戰與展望1.1 未來工業概述1.2 未來工業驅動因素1.3 綠色智能制造政策梳理1.4 5T技術融合基礎1.5 5T技術框架2.1 5T技術融合關系與分類2.2 5T技術應用架構2.3 4.1 生態圈構成4.2 生態圈對服務商的必要性4.3 生態圈對企業用戶的價值4.4 生態圈合作伙伴案例未來工業技術發展挑戰與應對5.1 未來工業挑戰與

2、應對5.2 5.3未來工業技術融合挑戰與應對3.1 重點行業篩選3.2 石油化工未來場景分析3.3 動力電池未來場景分析3.4 氫能儲能未來場景分析3.5 集成電路未來場景分析3.6 食品飲料未來場景分析3.7 有色行業未來場景分析3.8 六大行業總結5T技術融合發展趨勢32前言隨著“中國制造2025”、“十四五智能制造發展規劃”及“碳中和”戰略的深入實施，中國工業在過去幾年中繼續展現出顯著的進步和變革。2023年，我們見證了中國工業增加值的持續增長，特別是在光伏、風電等新能源產業領域，中國不僅保持了其全球領先地位，而且在關鍵核心技術和產業基礎方面取得了重要進展。這些成就標志著中國制造業從“中

3、國制造”向“中國創造”的轉變正在加速進行。在這一年時間里，中國工業制造領域的智能技術與綠色技術的融合和應用場景落地取得了顯著成果。特別是在中國政府提出了新質生產力背景下，綠色智能制造成為了未來工業形態的的重要組成部分。通過對信息技術（IT）、運營技術（OT）、通信技術（CT）、數字技術（DT）和能碳技術（ET）的深度融合，中國制造業正在構建一個更加高效、環保的生態合作體系。這不僅滿足了當前的場景需求，而且為未來工業的智能化和可持續發展奠定了堅實的基礎，為新時代新征程加快科技創新、推動高質量發展提供了科學指引。我們有理由相信，中國制造業將在全球工業領域中發揮更加重要的作用，為全球可持續發展做出更

4、大貢獻。2序言熊宜施耐德電氣高級副總裁戰略與業務發展中國區負責人商業價值研究院院長當前，新一輪科技革命和傳統產業轉型迎來歷史性交匯時刻，“數字化”和“綠色低碳”兩股大潮勢不可擋。工信部等八部門最新發布的關于加快傳統制造業轉型升級的指導意見提出，要堅持創新驅動，推動傳統制造業向高端化、智能化、綠色化、融合化方向轉型，提升發展質量和效益，加快實現高質量發展，大力推進新型工業化。創新是新型工業化的根本動力。這其中，IT（信息技術）、OT（運營技術）、CT（通信技術）、DT（數字技術）、ET（能碳技術）等基礎技術相互集成融合，形成一系列創新技術代表工業數字孿生架起了虛擬和物理世界之間的橋梁；云原生為工

5、業互聯應用提供了靈活敏捷的運行時環境；5G邊緣計算保障了設備互聯通信的實時穩定連接；能碳管理技術支撐了未來工業的可持續發展技術融合創新的趨勢已成共識，“技術枝干”的生長離不開“產業土壤”的滋養。要想真正發揮數字化技術的價值，就必須加大創新技術與產業場景的深度融合，以科技創新推動產業創新，催生新產業、新模式、新動能，發展新質生產力。在2024未來工業技術融合創新報告中，施耐德電氣呈現了創新技術和產業場景融合的最佳范本。報告篩選石油化工、食品飲料、有色行業、動力電池、氫能儲能、集成電路這六個規模大、增速快、行業戰略地位高的垂直領域，從產品生命周期場景、生產全過程場景、供應鏈管理場景三大維度，對企業

6、的轉型現狀進行深入評估，最終錨定27個技術融合創新場景，為企業的“數字化”和“綠色低碳”雙轉型提供了行之有效的參考。面對未來工業變革中來自市場、環境和供應鏈的種種挑戰，企業需要加強生態合作伙伴之間的協作和共享。施耐德電氣聯合產、學、研、用，自2020年起推出“綠色智能制造創贏計劃”，至今已連續舉辦4季。從圍繞一線真實需求，輸出聯合創新解決方案，再到小規模復制、市場化，施耐德電氣和合作伙伴對入營企業展開全方位賦能，以獨樹一幟的“真實場景”和“前沿探索”成為業內開放式創新的標桿。2024年是實現“十四五”規劃目標任務的關鍵一年，也是全面推進新型工業化的重要一年。施耐德電氣將秉承企業責任擔當，持續引

7、領創新生態圈建設，與所有合作伙伴一起創造更大的影響力、共同奔赴更加開放、高效與韌性、可持續、以人為本的未來工業。創新融生態 共赴未來工業新征程3未來工業概述11.1 未來工業概述1以軟件為中心的工業自動化系統，推動工業向高效節能、靈活敏捷和富有韌性的方向發展。未來工業強調自動化、大數據、人工智能等先進技術的應用，以及對環保、節能、低碳等理念的追求,還強調創新、協作、團隊合作和持續學習的重要性。未來工業的發展趨勢包括自動化和智能化、綠色和可持續發展、個性化定制和靈活生產等。開放化、可持續發展、高效韌性、數字技術和以人為本既是未來工業的本質特征，也是實現未來工業的必要條件。工業是全球碳排放最大的領

8、域，可持續運營在很大程度上能夠有效推動工業企業取得商業上的成功。數字化管理、電氣化流程運營、一體化供應鏈和技術賦能的專業人員使得綠色智能工廠的運營極具穩健性、靈活性且更加高效節能。以工業物聯網(IIoT）、工業軟件和自動化以及先進數據分析技術為基礎，工業企業實現了智能化運營并實現了重大突破和進步。通過對現有工業人才進行數字化轉型培訓，同時投資培養新一代人才，企業能夠很好地順應數字化時代發展，有助于構建高效和富有前瞻性的運營模式。1.1.1 未來工業特征注1：施耐德電氣第一章：未來工業概述未來工業特征必要條件可持續發展數字技術高效韌性以人為本30%的二氧化碳排放來源于工業。工業是全球碳排放最大的

9、領域，能源、自動化和軟件是工業實現可持續發展的重要因素，許多工業企業已然證明，可持續運營在很大程度上能夠有效推動企業取得商業上的成功。僅有少數的工業企業在規模性數字化轉型中成功收益。依靠工業物聯網(IIoT）、工業軟件和自動化以及先進數據分析技術，工業企業實現了智能化運營，并正在經歷著十年前難以想象的重大進步。工業是被網絡犯罪攻擊最多的領域。事實證明，數字化管理、電氣化流程運營、一體化供應鏈和技術賦能的專業人員使得智慧工廠極具穩健性、靈活性且更加高效節能。2023年，工業領域的人才缺口預計將達到800萬人。通過對現有工業人才進行培訓，同時投資培養新一代人才，企業能夠很好地順應數字化時代發展，有

10、助于建立更具活力、更高效以及更具前瞻性的運營模式。5未來工業的發展路徑包括推廣工業軟件應用并提升信息安全、發展工業可持續技術、實現開放自動化、培育數字化技術賦能的人才、構建合作伙伴和服務生態以及完善數字化供應鏈建設。1.1.2 未來工業路徑第一章：未來工業概述未來工業路徑未來工業需要一種數字化思維方式而軟件和數據在其中扮演著重要角色?？梢越档瓦\營成本，提高靈活性，并提升工業企業的可持續發展前景。越來越多的設備開始以軟件為中心，在提高性能的同時支持遠程操作和服務。工業企業必須在安全、可靠、穩妥的數字生態系統中運營，以保障人身安全以及數據和業務完整性。工業軟件和信息安全可持續發展有助于提升組織機構

11、的敏捷性和創新性，實現工業可持續發展意味著組織機構將極大提升運營效率、實現智能化能耗管理以及近零廢棄。實現工業的可持續發展，工業軟件、自動化系統和能源管理缺一不可，這是實現可持續運營的三大要素。工業可持續發展技術封閉的、專有的工業自動化技術正在阻礙我們完全實現第四次工業革命的愿景。另一方面，開放自動化主要依托“即插即用”型自動化軟件組件，這些組件均基于IEC61499標準，因此無論屬于哪個品牌，它們都支持互操作性和可移植性。開放自動化盡管有論調認為技術發展會導致工業領域的崗位大幅減少，但實際上數字化技術卻有望為未得到充分利用和未充分就業的工業人才創造更多的工作崗位和機會。數字化運營改變了工業領

12、域的工作方式，使其變得更安全、更高效、更具價值。數字化技術賦能的人才數字化世界是由許多不同的企業、組織和個人共同構成的，他們通過各種方式和手段相互合作和競爭，共同推動著數字化世界的發展。在數字化世界中，企業需要與其他企業和組織進行合作，共享資源和信息，以提高自身的競爭力和創新能力。同時，企業也需要與其他企業和組織競爭，以獲得更多的市場份額和利潤。合作伙伴和服務生態供應鏈數字化不僅有助于找到最具競爭力和最符合可持續要求的供應商，更有助于提高運營韌性和敏捷性，幫助企業應對市場上各項不利因素以及處于不斷變化的市場態勢。數字化供應鏈6可持續發展、高效韌性、數字技術和以人為本是未來工業的本質特征，是實現

13、未來工業的必要條件，同時也是驅動未來工業發展的關鍵因素。注1：施耐德電氣 注2：氣候變化藍皮書中國氣象局 注3：對“十四五“工業綠色發展的思考和建議1.2 未來工業驅動因素1氣候變化已對我國自然生態系統帶來嚴重不利影響，并不斷向經濟社會系統蔓延滲透，進而通過產業鏈影響氣候變化敏感產業布局和運行安全，甚至可能引發系統性風險。日益嚴峻的氣候變化挑戰疊加社會可持續發展趨勢，工業綠色化轉型需求持續提升。全球氣候正在顯著變暖，20世紀中葉以來，全球平均溫度增速達0.15/10年，預計到本世紀中期，氣候系統的變暖仍將持續，氣候變化不利影響和風險將不斷加劇2。從區域來看我國受到氣候影響更為嚴重，1951至2

14、020年平均氣溫升溫速率達0.26/10年，高于同期全球平均水平。2020年后極端氣溫持續困擾中國。從行業來看工業碳排放占整體碳排放約70%3，綠色低碳零碳化發展為工業未來范式的重要轉型方向。1.2.1 可持續發展工業生產不僅需要追求效率，更需具備足夠的韌性面對來自內外部的突發挑戰，尤其是考慮到網絡攻擊和供應鏈管理的復雜性，工業生產流程的韌性化在現代制造業中顯得尤為關鍵。隨著工業生產對數字技術和互聯網的日益依賴，它們成為潛在的攻擊目標。網絡攻擊不僅威脅數據安全和保密性，還可能導致生產中斷，引發巨大經濟損失。另一方面，全球化的供應鏈因其廣泛的地理分布和參與者多樣性，容易受到多種風險的沖擊。一次自

15、然災害、政治動蕩或交通中斷都可能打亂原有的供應節奏，導致關鍵部件短缺，進而影響整個生產流程。因此，韌性化的生產流程能確保企業在面對在面對在面對這些不確定性和潛在風險，如網絡安全威脅或供應鏈中斷仍能迅速調整、恢復并維持其生產活動的穩定與連續性。1.2.2 高效韌性第一章：未來工業概述1961年-2022年中國極端高溫事件頻次1960010002000300040001970198019902000201020202022年中國共發生極端高溫事件3501站日，極端高溫事件頻次為1961年以來最多;其中，重慶北碚（45.0）和江津（44.7）、湖北竹山（44.6）等共計366站日最高氣溫突破歷史極值

16、。極端高溫事件頻次線性變化趨勢常年值7注1：匯豐控股供應鏈安全調查 注2：卡巴斯基工業安全生產調查根據市場調查，供應鏈的持續穩定與工業網絡的正常運行，是企業持續高效運作的重要保障。其中在2022年企業轉型需求調查中1，42.20%的企業將供應鏈作為2023年優先進行轉型的環節，46.70%的企業將供應鏈轉型劃分到未來某個階段的優先事項，供應鏈在企業轉型中的地位日益提升。此外在2022年工業安全生產調查中2，72%的企業決策者將網絡安全作為企業生產活動的威脅，94%的企業決策者維持或提升了網絡安全的重要程度，工業網絡的安全性和韌性在企業生產經營中的重要性日益提高。第一章：未來工業概述2022年企

17、業轉型需求調查-供應鏈2022年工業生產安全調查11.10%46.70%42.20%不是優先事項2023的優先事項未來某個階段的優先事項 企業決策者將網絡安全作為企業生產活動的威脅72%企業決策者維持或提升了網絡安全的重視程度94%企業決策者相信他們的企業擁有足夠的IT安全保護39%8第一章：未來工業概述注1：2023年中國制造業數字化轉型研究報告 注2：制造業人才發展規劃指南教育部注3：2022中國企業培訓市場前景分析報告CSTD1.2.3 以數字技術為核心的5T技術融合創新實現高效與韌性的雙重目標，數字技術是關鍵要素之一，它能為生產過程帶來智能化的調度、優化和自適應調整。掌握新興數字技術，

18、如移動互聯網、物聯網、云計算、大數據、5G等，可以推動傳統產業向數字化轉型升級，實現未來范式的工業改革。以AI為代表的新興技術為未來工業的發展提供了強大的推動力。通過AI技術，企業可以實現智能化制造，提高生產效率和質量，降低生產成本，還可以實現個性化定制，滿足消費者的個性化需求。目前數字技術在制造業中的滲透率持續提高1，需求分析、一體化系統、高級排產、智能工控和營銷預測等技術在行業中的應用持續深入，供應鏈管理、能耗監測和工業質檢等技術的應用范圍持續擴大，工業機器學習、語音識別和工業視覺等持續實現技術突破，未來將有效賦能工業精益化和柔性化轉型。1.2.4 以人為本僅依賴技術創新無法真正走上未來工

19、業變革之路，真正能發揮數字技術潛力的，是那些熟練掌握這些技術、并能夠應用于實際生產環境的人才。他們是推動工業向更高效、更有韌性方向發展的關鍵。數字化人才是傳統制造業提質升級的關鍵因素，人才供求缺口巨大，預計2025年在新一代信息技術產業、電力裝備、高檔數控機床和機器人及新材料等領域將出現較大的人才缺口2。數字人才是制造業數字化轉型的關鍵因素之一，熟練掌握數字化知識和技術才能將其應用于企業的核心環節，提高勞動效率，推動制造業數字化轉型。此外，數字化人才還能夠為企業提供創新思路和方案，推動企業不斷創新和發展。在中國制造2025中，數字人才培養作為了智能制造發展的主攻方向之一，并強調建設制造強國的根

20、本在于人才。調研顯示65.60%的企業數字化人才培訓需求相對增加3，隨著培訓體系的完善和以人為本理念的深化，工業企業適應未來數字化生產需求的能力將持續提高。數字技術在制造業中的滲透應用落地重點技術聚焦突破行業應用逐步擴大行業應用持續深入工業機器學習語音識別工業視覺供應鏈管理物流機器人分揀機器人能耗監測工業質檢工業仿真高級排產一體化系統需求分析智能工控營銷預測91.3 綠色智能制造政策持續頒布支撐工業未來化轉型綠色智能制造的政策對于引導工業未來化轉型至關重要，2015年至今已頒布多個涉及頂層規劃、重點技術的政策文件，其中，綠色相關的頂層設計在2020年后密集出臺。目前來看，綠智政策主要以供給、產

21、業環境、需求3個方向，對8大重點行業進行引導。第一章：未來工業概述2022年企業數字化人才培訓需求同比變化2025年制造業十大重點領域人才需求預測人才缺口預測人才總量預測1.3.1 綠色智能制造政策以中國制造2025發展戰略為基礎，2015年至今密集出臺多項圍繞智能制造和綠色制造的政策，政策既涉及頂層規劃，也涉及高端裝備、工業互聯網、大數據、云計算、人工智能和5G等相關技術的落地。綠色制造相關的政策在2020年后密集頒布，主要包括國務院關于加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的指導意見、十四五工業綠色發展規劃、工業領域碳達峰實施方案等政策。65.60%25.20%9.3%相對增加基本持平相對減

22、少新一代信息技術產業電力裝備高檔數控機床和機器人新材料節能與新能源汽車航空航天裝備生物醫藥及高性能醫療器械農機裝備海洋工程裝備及高科技船舶先進軌道交通裝備01000萬2000萬3000萬10注1：政府網站、國家社會科學基金項目-四川大學從0到1創新研究項目綠色智能政策基本可以分為3個方向，4個類別1；供給型政策通常以提升技術能力、市場營銷、品牌合作等手段提高供應能力，政策偏長期屬性；環境型政策著力于產業環境的長久支持；需求型政策以短期形式對市場進行引導。1.3.2 綠色智能制造政策具體措施第一章：未來工業概述2015-2022年綠色智能制造政策智能相關政策綠色相關政策頂層設計高端裝備工業互聯網

23、大數據云計算人工智能5G更多的綠色智能制造政策正在制定和推進20152016201720182019202020212022中國制造2025發展戰略智能制造發展規劃（2016-2020）機器人產業發展規劃（2016-2020）工業互聯網APP培育工程實施方案工業互聯網發展行動（2018-2020）大數據產業發展規則（2016-2020）云計算發展三年行動計劃（2017-2019）信息通訊行業發展規劃（2016-2020）工業與信息化部關于推動5G和加快發展的通知新一代人工智能發展規劃國家新一代人工智能創新發展試驗區工作指引國家新一代人工智能標準體系建設指南推動企業上云實施指南（2018-202

24、0）新型數據重心發展三年行動計劃（2021-2023年）工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）國務院關于加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的指導意見十四五工業綠色發展規劃工業領域碳達峰實施方案工業能效提升計劃十四五智能制造發展規劃關于加強綠色數據中心建設的指導意見智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018）關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網指導意見（2016-2018）11注1：通過十四五工業綠色發展規劃、十四五智能制造發展規劃、工業能效提升計劃梳理綠色智能制造政策圍繞鋼鐵、有色金屬、紡織、輕工、建材、綠色環保裝備、機械和石化化工8大重點行業展開1，有序引導行業裝

25、備改造和工藝升級，推動行業綠色發展。第一章：未來工業概述綠色智能制造政策扶持方向2022推廣先進管理模式推進系統集成應用加強集成管理企業核心業務系統整合組網技術應用科技成果轉化運行機制完善產業鏈協作配套體系加大財政資金支持力度統籌協調各部門資源和力量質量和品牌公共服務平臺智慧集群建設制造業與互聯網融合政策創新試點打造戰略性新興產業發展策源地實施工業強基，重大裝備專項工程制造業骨干企業協同發展網絡化協同制造公共服務平臺開放平臺入口產業創新聯盟科技成果信息發布和共享平臺產業跨界協同創新國家、省級制造業創新中心質量和品牌人才的培養機制智能制造產業聯盟；引資引技引智資源向優秀企業集中稅費優惠金融服務平

26、臺加快縱向集成制定生產執行標準制定指導意見制定產業規范條件加大知識產權保護力度規范相關服務標準培育智能園區新型工業化示范基地產業規模持續增長建設區域品牌示范區培育世界級產業集群打造新型產業集群金融機構與企業形成利益共同體在全球價值鏈中地位提升協助開拓海外市場提供政府采購技術轉移輔助建設銷售渠道利用外包服務拓展市場空間利用多渠道開展國際合作供給側環境側需求側企業發展產業環境空間支持綠色智能制造政策重點行業商業合作鋼鐵行業實施焦爐煤氣精脫硫、高比例球團冶煉、焦化負壓蒸餾、焦化全流程優化等技術和裝備改造。有色金屬行業實施氧化鋁行業高效溶出及降低赤泥技術，銅冶煉行業短流程冶煉、連續熔煉，鋅冶煉行業高效

27、清潔化電解、氧壓浸出，鎂冶煉行業豎式還原煉鎂等技術和裝備改造。紡織行業實施小浴比染色、無聚乙烯醇上漿織造、再生纖維素纖維綠色制漿、超臨界二氧化碳流體染色、針織物平幅染色、滌綸織物少水連續式染色等技術和裝備改造。輕工行業實施短流程低水耗離型紙節約型合成革制造、皮革浸灰與鉻鞣廢液封閉循環、生物制革、大宗發酵制品高效生產菌種和綠色提取精制等技術和裝備改造。建材行業實施水泥行業脫硫脫硝除塵超低排放、玻璃行業熔窯煙氣除塵、脫硫脫硝、余熱利用（發電）“一體化”工藝技術和成套設備改造。綠色環保裝備重點發展污染治理機器人、基于機器視覺的智能垃圾分選技術裝備、干式厭氧有機廢物處理技術裝備、高效低耗難處理廢水資源

28、化技術裝備、非電領域煙氣多污染物協同深度治理技術裝備、高效連續的揮發性有機物吸附-脫附。機械行業持續推進基礎制造工藝綠色優化升級，實施綠色工藝材料制備，清潔鑄造、精密鍛造、綠色熱處理、先進焊接、低碳減污表面工程、高效切削加工等工藝技術和裝備改造綠色產品。石化化工實施高效催化、過程強化、高效精餾等工藝技術改造，以及廢鹽焚燒精制、廢硫酸高溫裂解、高級氧化、微反應、煤氣化等裝備改造。12注1：走向新一代智能制造中國工程院綠色智能制造的演化路線分為五個階段1，首先是自動化階段，主要是在汽車制造、重工業領域，利用OT技術對生產設備與產線進行賦能。數字化制造階段，該階段的主要特征為通過對產品信息、工藝信息

29、和資源信息進行數字化描述、分析、決策和控制，快速生產出滿足用戶要求的產品，廣泛應用數字化設計、建模仿真、數字化裝備、信息化管理。進入網絡化制造階段，在此階段中“互聯網+”不斷推進互聯網和制造業融合發展，網絡將人、流程、數據和事物連接起來，通過企業內、企業間的協同和各種社會資源的共享與集成，重塑制造業的價值鏈，推動制造業從數字化制造向數字化網絡化制造轉變。綠色智能制造在經濟社會發展的強烈需求以及互聯網的普及、云計算和大數據的涌現、物聯網的發展等信息環境急速變化的共同驅動下，大數據智能、人機混合、增強智能、群體智能、邊緣智能等新一代人工智能技術加速發展，實現了戰略性突破，開始進入智能化制造階段。最

30、后，從雙碳政策的影響下進入綠智化制造階段，促進了智能制造與綠色制造的加速融合，這標志著制造系統的未來范式進入綠色化與智能化齊頭并進、融合呼應的新一階段。在這一階段，綠色智能制造不僅關注生產效率和創新能力，更重視其對全球生態環境的影響和責任。1.4 5T技術融合是未來工業發展的基礎第一章：未來工業概述綠色智能制造演化路線智能制造演化路線圖示1自動化制造數字化制造網絡化制造智能化制造綠智化制造使用機械、電子或計算機技術，減少或取代人力介入，實現生產過程的自動執行。將物理實體、數據和過程轉換為數字形式，便于存儲、處理和共享，提高信息流動性和處理效率。將各個生產要素通過網絡連接，實現實時通信和協同工作

31、，促進信息共享、監控和調度。利用先進的算法和人工智能技術，使系統能夠感知、理解、學習和做出適應性決策，提高生產過程的智能水平。在智能制造的基礎上，注重環境友好和資源可持續利用，追求生產過程的綠色化和可持續發展。早期僅應用PLC進行基本的機器控制，集中于汽車、重工業等高產領域。通過對產品、工藝和資源信息進行數字化描述、分析、決策和控制，快速生產出滿足用戶要求的產品，廣泛應用數字化設計、建模仿真、數字化裝備、信息化管理。產 品：實 現 產 品 網 絡 連接，設計、研發協同與共享；制 造：實 現 制 造 系 統 橫向、縱向集成和端到端集成，打通整個的數據流、信息流；服務：企業與用戶通過網絡平臺實現連

32、接和交互，企業生產開始向以用戶為中心轉型制造領域知識的生成、獲取、使用、保存、傳播都實現智能化，進而推動創新與服務能力的大幅提升；制造過程層面，智能化帶來的要素智能、過程智能、管理智能，極大的推進制造業向無人制造、自我制造邁進。所有的制造流程都遵循綠色原則。從選擇環保材料、減少廢物產生、采用更高效的生產技術，到封閉式生產線以減少碳排放，都積極降低環境負擔。工廠借助數字技術，監測和優化碳排放，確保生產活動與環境保護目標相一致。背景描述主要特征在此階段，OT技術得到初步的發展。這一階段主要在于直接控制生產設備和流程。5T技術變革引入ET技術并與IT、DT技術融合創新，大范圍使用推廣，盡可能降低碳排

33、放。如使用可再生能源、優化能源消耗、高效儲能等；適用先進的IT與OT技術，降低污染物排放，嚴格管理污染源。DT技術實現數據采集傳輸、存儲、計算、分析與應用；DT技術與IT、OT、ET技術融合創新，開發新的智能化應用，實現智能決策、智能管控。數據作為生產要素，利用5T技術充分挖掘數據價值：應用CT技術實現工廠全面的網絡連接：生產各環節全面應用ITOT技術：使用OT技術進行監控和管理，以確保生產流程的順暢進行；利用IT技術對生產制造的信息進行數數字化處理，數字化分析、決策和控制。數字化網絡化智能化綠色化數字化網絡化智能化數字化網絡化數字化未來工業智能制造升級數字化制造網絡化制造智能化制造綠智化制造

34、13通過IT與OT技術融合打通數據流，實現數據的協同共享、集成與流通，以及企業與用戶的互動交互。注1：施耐德電氣綠色智能制造的未來范式是，通過融合5T技術創新應用覆蓋制造企業經營管理、生產運營、工藝過程的全流程，以IT（信息技術）作為信息化、數字化的底座，融合OT（運營技術）實現對生產運營的靈活穩定的自動化控制與調度，通過CT（通信技術）進一步促進設備、人員和系統之間的無縫連接，利用DT（數字技術）挖掘工業大數據的價值，支撐智能決策，最終實現對資源、生產流程和事件的全面調度與智慧管控，確保生產與運營的協同高效。與此同時，引入ET（能碳技術），使整個制造過程的用能更穩定，更環保高效，構建綠色化的

35、智能制造解決方案，保障工業企業的高效可持續發展。5T技術的融合創新必將驅動綠色智能制造解決方案向前邁進，描繪出未來工業的新范式、新藍圖。由于制造細分行業的工藝流程、運營管理、人才與技術基礎等多方面因素差異化巨大，構建未來工業的綠色智能制造解決方案，需要遵循鮮明的行業特性。不僅要通過總結行業共性構建具有行業針對性的整體解決方案，還要解構分析綠色智能工廠各個管理層級，包括企業級、工廠級、車間級、產線/單元級；同時拆分貫穿產品全生命周期的各個流程環節，通過交叉分析流程環節與管理層級的運營痛點與綠智化需求，構建恰當合理符合用戶綜合需求的綠色智能制造應用場景。不同行業的未來工業場景也會有所不同，在通用場

36、景框架下有不同的表現形式和內容。未來工業場景的構建是依托于5T技術應用運營的，5T技術應用是由5T使能技術根據未來工業場景需求，融合創新產生。1.5 5T技術框架1第一章：未來工業概述行業聚焦未來工業場景5T技術應用5T使能技術流程行業混合行業離散行業研發企業級工廠級車間級產線/單元級建造 供應鏈生產物流能源銷售 服務不同行業的未來工業場景也會有所不同，在通用場景框架下有不同的表現形式和內容未來工業場景的構建是依托于5T技術應用運營的5T技術應用是由5T使能技術根據未來工業場景需求，融合創新產生的智能決策層研發經營層運營管控層OT、IT、DTET、CT14石油化工、有色冶煉 食品飲料、氫能儲能

37、 動力電池、集成電路15未來工業技術發展與融合22.1 5T技術融合關系與分類5T技術融合創新產生5T應用，不斷在5T應用架構中補充完善著支撐綠色智能工廠各層級的場景運營的系統和裝置。其中OT運營技術、IT信息技術、ET能碳技術為功能性技術，此類功能性技術均是傳統應用或設備的主要組成部分，即運用OT技術、IT技術或ET技術直接開發傳統應用，使其成功運行某個功能，但卻不具備數字化和智能化的特性；DT數字技術、CT通信技術為賦能性技術，這是由于DT與CT技術均無法單獨支撐某個應用系統與裝置，但可為功能性技術創造的傳統應用賦能，使之更適應數字化或智能化的要求。所以通過賦能技術與功能技術的融合創新，得

38、以優化與重構原本的傳統技術應用。第二章：未來工業技術發展與融合OT運營技術：基于ISA-95工控自動化架構、工業現場運營、工控網絡等技術架構，構建OT技術框架。通過不斷豐富與運用OT技術，實現設備實時自主控制、集中控制與優化，提高生產效率并降低運營成本。2.1.1 5T技術融合關系與分類OT技術16IT 信息技術：一種用于管理和處理信息所采用的技術，通過操作系統、數據庫等基礎系統，由中間件在分布式環境下支撐各類應用開發、運行和集成。DT 數字技術：一種對數據進行采集、存儲、計算（清洗、標注、處理、挖掘、分析），并支持數據服務與應用的技術，將工業數據作為生產資料，實現對數據的深入挖掘和動態運用，

39、使數據可以在生產的決策閉環中發揮價值。OT 運營技術：基于ISA-95工控自動化架構、工業現場運營、工控網絡等技術架構，構建OT技術框架。通過不斷豐富與運用OT技術，實現設備實時自主控制、集中控制優化，提高生產效率并降低運營成本。ET 能碳技術：聚焦在用戶側，貫穿在能源規劃設計、調度、生成、存儲、使用的全流程中的一系列相關技術，以提高能源利用效率、減少碳排放的推動工業社會的可持續發展。CT 通信技術：一種以TCP/IP 模型分類為基礎，通過網絡接口層、網際層、傳輸層和應用層等層級間的傳遞關系，實現不同設備之間信息交換和通信的技術。功能技術賦能技術技術應用數據鏈路層Ethemet5G網際層IPv

40、6傳輸層TCPUDP應用層ModbusOPC UATSN數據采集傳輸IoT物聯網Sqoop數據存儲HbaseRedis數據計算云計算邊緣計算Spark數據服務可視化引擎驅動執行層 PID、電機、儀器儀表分布控制 PLC、PAC集中控制 DCS、SIS過程監控層 SCADA、實時數據庫控制優化層 APC、RTO傳感層 傳感器、機器視覺使用存儲生產調度規劃設計能源系統規劃 電力系統設計軟件能源生產與碳管理 分布式發電、光伏發電能源系統設計與仿真 綜能仿真技術能源調度 微電網運營能源使用與碳管理 能效平衡與優化能源設備管理 設備遠程運維能源存儲 電化學儲能、儲氫能源消費與交易虛擬電廠數據應用AI人工

41、智能MR混合現實DT數字孿生領域應用質量管理：工業質檢物流管理：WMS軟件制造運營：MOM 軟件能源管理:EMS+軟件行業應用食品質量雙向追溯高危環境設備遠程運維冶煉過程用能優化?；沸孤秾崟r監控物理層光纖無線電波數據庫SQL、NoSQL操作系統Linux、Windows中間件與運行庫 Kafka 集成開發環境（IDE）管理控制臺本地服務器云服務平臺注1：施耐德電氣、MES的ISA-95標準模型備注：以上細分技術由于篇幅原因未詳盡羅列OT 運營技術架構1傳感層過程監控層集中控制層多變量過程控制MPC儀器儀表RTU遠程分布控制系統DCS安全控制系統SIS單一控制PLC、PAC微分控制器 PIDS

42、CADA 服務器歷史數據庫實時數據庫人機界面HMI控制優化層驅動執行層機器視覺分布控制層伺服電機定位器邊緣控制器現場設備層現場控制層監控優化層南向工控網絡：EtherCAT、Modbus RTURS485/232Modbus TCPOPC UA北向運營網絡：S7HTTPSMQTTModbus TCPOPCUA實時優化控制RTO溫濕度傳感器第二章：未來工業技術發展與融合IT信息技術：一種用于管理和處理信息所采用的技術，通過操作系統、數據庫等基礎系統，由中間件在分布式環境下支撐各類應用開發、運行和集成1。2.1.2 5T技術融合關系與分類IT技術ET能碳技術：聚焦在用戶側，貫穿能源規劃設計、調度、

43、生成、存儲、使用的全流程中的一系列相關技術，以提高能源利用效率、減少碳排放的推動工業社會的可持續發展。2.1.3 5T技術融合關系與分類ET技術17注1：http:/ 信息技術架構2數據庫SQL：Oracle、MySQL、PostgreSQLNoSQL：MongoDB、Cassandra操作系統Linux、Windows、Unix應用軟件集成開發環境（IDE）本地服務器云服務平臺分布式計算平臺（Hadoop）Common、MapReduce、HDFS、Seata 消息中間件Kafka、RocketMQ、ActiveMQ 數據庫中間件TDDL、Driud數據存取管理中間件DataXWeb服務器中

44、間件Tengine網絡與安全中間件中間件&運行庫 應用容器Docker、Tomcat、Jetty代碼質量和審查工具CodeClimate云服務管理控制臺Azure Portal版本控制系統Git、SVN持續集成/持續部署Jenkins、GitLab CI項目管理工具JIRA配置管理工具Puppet監控和日志分析工具ELK Stack自動化構建工具Maven、Ant容器和微服務管理控制臺Kubernetes管理控制臺 ET 能碳碳技術架構3能源使用與碳管理（用能監測、用電質量跟安全分析、用能預測、能效平衡與優化）能源設備管理（設備運行監測、設備遠程運維、設備故障診斷與預測性維護、配電設備數字孿生

45、）使用能源存儲（電化學儲能、儲氫）存儲能源生產與碳管理（分布式發電、光伏發電、風電、生物質發電、余熱發電、冷熱電聯產、余熱蒸汽回收利用）生產能源系統規劃（電力系統設計軟件）能源系統設計與仿真（綜能仿真技術）規劃設計能源調度（微電網運營）調度能源消費與交易（虛擬電廠）第二章：未來工業技術發展與融合CT通信技術：一種以TCP/IP模型分類為基礎，通過網絡接口層、網際層、傳輸層和應用層等層級間的傳遞關系，實現不同設備之間信息交換和通信的技術。2.1.4 5T技術融合關系與分類CT技術DT數字技術：一種對數據進行采集、存儲、計算（清洗、標注、處理、挖掘、分析），并支持數據服務與應用的技術，將工業數據作

46、為生產資料，實現對數據的深入挖掘和動態運用，使數據可以在生產的決策閉環中發揮價值。2.1.5 5T技術融合關系與分類DT技術18注1：施耐德電氣、五層體系結構、TCP/IP四層體系結構注2：施耐德電氣 、精益數據方法論、https:/ 通信技術架構1文件傳輸協議FTP遠程登錄協議Telent電子郵箱協議SMTP網絡文件服務協議NFS網絡管理協議SNMP網際互連協議IPv6傳輸控制協議TCP用戶數據報協議UDP輔助協議ICMP網絡地址解析ARPRARP局域網EthemetToken-RingWifi接口標準通信協議5GRS-232網絡協議PPPSLIP鏈路控制協議HDLCMAC地址工業通信協議M

47、odbusOPC UATSN網絡安全區塊鏈應用層數據鏈路層傳輸層網際層物理層電纜雙絞線、光纖電纜終端接入點（AP）無線電波無線局域網、藍牙、手機等使用的無線電波紅外遙控器紅外線接口DT 數字技術架構2數據服務可視化引擎查詢服務引擎流計算服務推送服務搜索服務數據采集與傳輸消息列隊Kafka外部監控（非結構化數據）數據傳遞Sqoop數據庫（結構化數據）日志收集Flume文件日志（半結構化數據）IoT物聯網RFID、傳感技術、無線網數據存儲分布式數據庫向量數據庫數據聯邦非關系型數據庫Hbase、Redis文件存儲HDFS數據計算云計算資源管理YARN邊緣計算數據挖掘Mahout、Spark Milb

48、數據分析Spark R內存計算Spark Core 實時計算Spark Streaming數據查詢Hive、Spark Sql離線計算Flink數據應用任務調度Oozie、azkaban業務模型AI算法全息現實技術MR、AR、VR數據可視化生成式AI數字孿生Simulation192.2 5T技術應用架構未來工業場景的構建依托于5T技術應用，橫向和縱向集成的各類系統與裝備支撐未來工業場景運行。依照綠色智能工廠管理層級可搭建5T技術應用的架構，下圖展示了在技術應用架構中的智能決策層、研發經營層、運營管控層、數據處理與監控層、設備控制與運行層、網絡計算基礎設施層等各層級的前沿技術應用。一些傳統的I

49、T應用系統或OT設備在融合技術創新后，可以更好地融入和支撐整個綠色智能工廠，例如AI人工智能大數據分析等DT技術賦能的PLM(產品生命周期管理系統)、ERP(企業資源計劃管理系統)、CRM(客戶管理系統)等傳統研發與經營管理系統均可擴展原有的功能，有效提高用戶體驗；此外，5T技術的融合創新也催生出一系列新興的應用系統和智能裝置設備，如數字孿生工廠、設備預測性維護系統、高級排產系統、工業互聯網平臺、智能檢測系統、云計算服務平臺等。注1：施耐德電氣第二章：未來工業技術發展與融合綠色智能制造5T技術應用架構1智能決策層研發經營層運營管控層數據處理與監控層設備控制與運行層網絡計算基礎設施層IT 信息技

50、術DT 數字技術OT 運營技術ET 能碳技術CT 通信技術5G基站與網絡部工業總線串口服務器綠色智能制造5T技術應用架構制造運營系統設備全生命周期管理系統隔離網關先進過程控制系統數據中臺智能運營駕駛艙智能可穿戴設備智能檢測系統仿真培訓系統工業互聯網平臺開放自動化平臺數據采集與監控系統數字孿生工廠供應鏈控制塔虛擬電廠設備預測性維護能碳管理系統微網管理系統電能質量監控系統微電網協作機器人單元多智體機器人系統增材制造單元云計算服務高級排產系統協同研發平臺綜合能源系統鋰電池儲能裝置氫電轉換裝置光伏發電裝置碳足跡追蹤系統ERP+AI通用大模型CRM+AI 通用大模型SCM+AI 通用大模型綜能仿真系統智

51、能配電設備注1：施耐德電氣2.3 5T技術融合發展趨勢2.3.1 OT、IT、DT技術融合，加速工業數字孿生體創新與迭代第二章：未來工業技術發展與融合技術融合造就工業數字孿生創新技術發展優化趨勢IT 信息技術DT 數字技術OT 運營技術工控網絡AI人工智能 VR/AR/MR全息現實技術PLC可編程邏輯控制建模仿真時序數據庫滿足日益增長的工業需求場景 工業數字孿生應用場景邊緣計算1.虛擬工廠與產線建設：將工廠或生產線上的物理設備、工具和傳感器連接起來，并將它們的數據集成到一個虛擬數字模型中，從而實現對工廠生產線的全面監控和管理。2.產品設計：在虛擬環境中對產品設計方案進行測試和優化，提高設計質量

52、和效率。3.制造工藝優化：對生產流程進行數字化仿真和優化，減少因工藝不合理引起的制造成本浪費。4.機器設備管理：可以對機器設備進行實時監測和預測性維護，延長設備壽命，降低維修成本。5.運營管理：實現對生產過程的實時監測、數據分析和智能決策，提高生產效率和質量，降低產品不良率。第一階段：優化性能提高精度和可靠性：隨著數字孿生技術的不斷發展，其精度和可靠性將得到進一步提高。通過引入更多的數據來源、改進算法和模型等手段，數字孿生技術將能夠更準確地模擬物理世界，為決策提供更可靠的支持。第二階段：實時同步增強實時性：數字孿生技術需要實時地獲取和處理數據，以便對物理世界進行準確的模擬和預測。未來，隨著通信

53、技術的發展，數字孿生技術的實時性將得到進一步增強，從而更好地支持實時決策。第三階段：數據安全增強安全性：數字孿生技術將與區塊鏈技術相結合，實現數字孿生信息的安全性和可靠性。通過區塊鏈技術的分布式賬本特性，可以確保數字孿生數據的不可篡改性和可追溯性，從而提高數據的安全性。第四階段：智能決策實現自適應優化：數字孿生技術將逐漸實現自適應優化，即通過對實時數據的分析，自動調整模型和算法，以適應物理世界的動態變化，提高模擬和預測的準確性。20第二章：未來工業技術發展與融合注1：施耐德電氣、云原生產業聯盟、億歐智庫整理2.3.2 IT、DT、CT技術融合，云原生技術提升工業互聯網運行環境云原技術是IT、D

54、T和CT多類基礎技術融合產的創新技術代表?；贙ubernetes容器管理技術的云原平臺，為業互聯平臺提供靈活敏捷、易于擴展、可的運環境，降低平臺運維復雜度并提效率。為了優化業互聯平臺的運，平臺需要從兩個改進。平臺要能夠統對接管理繁雜的業資源，另要能夠持平臺上端到端閉環的業應開發。隨著業互聯平臺持續提運優化的要求，未來業云原平臺將進步加強IT、DT和CT技術融合創新，實現在安全性、性能優化、多元云、決策等多的迭代優化。云原生技術提升工業互聯網運行環境CT 通信技術 IT 信息技術容器技術（Docker）APS安全協議服務網絡DT 數字技術 云計算API調取AI人工智能工業云原生技術發展催化因素

55、1.平臺可統一對接管理繁雜的工業資源：工業互聯網平臺要具有工業 APP 統一調度引擎、工業APP底層鏡像服務、工業應用與第三方應用API服務能力，還要支持多租戶和計量計費。2.平臺支持端到端閉環的工業應用開發交付過程：面向開發者，平臺要具有支撐開發管理的基礎能力（如開發工具、開發流水線、制品倉庫、低代碼管理等），知識庫組件服務能力（硬件模型庫、生產能力庫、故障代碼庫、工業協議庫、故障方案庫、硬件接口庫等服務）、以及應用商店服務（應用上下架、應用發布等），這些能力在傳統云平臺上分化隔離無法形成有機串聯的整體。微服務架構DevOp容器管理技術（Kubernetes）數據庫優化工業互聯網平臺的運行有

56、以下兩方面的要求：技術發展優化趨勢第一階段：數據安全安全合規：在短期內，由于數據泄露和網絡攻擊的威脅不斷增加，組織將著重加強安全性和合規性，以保護數據和遵守法規。在此背景下，CT技術將會加速與IT、DT融合，催生更多技術安全工具和安全框架。第二階段：性能優化容器優化：容器編排工具將在中期內繼續發展，以滿足大規模部署和管理的需求。這有助于在快速變化的環境中更好地管理和維護云原生應用程序。第三階段：技術組合混合云和多元云：混合云和多云戰略將在中期內逐漸成為主流。組織將尋求更好地支持跨云平臺的一致性管理、安全性和性能優化，以實現更靈活的部署和資源利用。這促使CT和DT技術中的更多網絡安全技術、數據安

57、全技術與IT技術融合第四階段：智能決策融合通用AI：期來看，云原技術將更泛地集成多類AI智能技術，例如傳統機器學習算法和成式AI，實現平臺主優化，使業互聯平臺及平臺上的業應更流暢地運。21第二章：未來工業技術發展與融合注1：信通院5G邊緣計算是OT和CT技術集成融合成的創新技術。打造未來業的要任務就是，能夠短時間內處理海量的業數據；傳統的通訊技術和本地計算服務，并不能滿這需求。5G邊緣計算融合了5G通信技術與邊緣計算技術的特點，為綠智能制造提供實時、帶寬、穩定、可拓展的互聯通信。5G邊緣計算主要有兩類應：5G現場邊緣（5G On-site Edge）和5G絡邊緣（5G Network Edge

58、）。5G邊緣計算融合了5G絡的帶寬、低延遲、穩定、可擴展，以及邊緣計算的本地化數據處理能、節省帶寬及安全性的特點。兩種技術的融合允許數據在產的地點或其附近即時處理，減少了對中云資源的依賴，從提了數據處理速度，降低了延遲，并優化了絡帶寬的使。這種結合為要求實時和效率的應（如實時邊緣控制優化、先進過程控制等）提供了必要的技術持。2.3.3 OT、CT技術融合，5G邊緣計算支撐工業場景互聯需求5G邊緣計算融合對實時工業場景進行技術支撐CT 通信技術 OT 運營技術工控網絡5G通信網絡5G邊緣計算技術優勢邊緣計算5G邊緣技術特點融合矩陣15G高帶寬低延遲高穩定可擴展邊緣計算本地計算計算能力高,規模大,

59、實時計算能力強穩定的本地計算應用兼容性高節省帶寬數據傳輸容量高數據傳輸效率高、成本低穩定的數據傳輸實現移動化改造低延遲實時傳輸能力強超低時延穩定的實時計算快速部署實施安全性高安全的數據傳輸安全的實時計算運行安全穩定擴展安全可控5G現場邊緣(5G On-site Edge)：在用戶所在位置進行數據處理和服務交付。通常位于用戶的工廠。這種布置能夠減少延遲，提高數據處理效率，適合需要即時反應和高度定制化服務的應用。5G網絡邊緣(5G Network Edge)：相對更靠近云端中心，但仍然遠離數據中心進行數據處理，通常位于服務提供商的網絡中。這種配置依然能夠提供比傳統云服務更低的延遲，適用于不需要極端

60、低延遲但對速度和可靠性有一定要求的應用。應用工業場景：強實時性業務，例如高精伺服運動控制、邏輯控制。應用工業場景：弱實時性、非實時性業務，例如普通IO控制、普通PLC控制、數據采集。工控周期2ms通信延時5ms工控周期10ms（主從PLC控制）通信延時200ms5G邊緣計算技術發展優化趨勢1第一階段：邊緣部署基礎邊緣部署：加強單設備、單站點的基礎部署，數據采集能力聚焦設備及工廠，計算能力主要滿足靜態、手動計算。第二階段：5G滲透實現多點連接：提升多設備連接能力，數據采集能力聚焦與企業層面，計算能力基本達到半自動計算。第三階段：性能穩定成熟5G邊緣能力：能夠連接多設備、多站點，數據采集能力聚焦供

61、應鏈環節，計算能力實現動態半自動計算。5G邊緣計算技術融合已經來到3.0階段，這代表著已經形成多站點的連接能力，聚焦于供應鏈上下游進行協同通信。第四階段：全面融合技術深度融合：多組織連接，數據采集能力聚焦于產業鏈，計算能力達到自適應、自迭代。22智能碳管理技術在初期注重整合和提高碳排放數據精確性，借助大數據分析確保準確可靠；隨后利用人工智能、機器學習和區塊鏈技術實現預測分析、安全性提升以及實時自適應優化，以提高能源利用率和降低碳排放。智能化能碳管理系統是ET、IT和DT技術融合成的創新技術應，可以優化能源系統的運效率和可靠性，助業可持續發展。集成了AI智能技術、區塊鏈技術的先進能碳管理系統，旨

62、在優化分布式發電系統的運效率和可靠性，同時減少和追蹤碳排放。這種系統運DT技術進智能化分析和決策來優化能源消耗和平衡能效；并利區塊鏈技術的透明度、安全性和不可篡改性，實現碳排放追蹤；同時結合碳捕集、利和儲存技術（CCUS）在能碳實時監控過程中有針對性地在排放藝段降低碳排放。在業場景中，能碳管理臨系列難題，可以利區塊鏈與AI技術優化能碳管理系統，實現效節能減排。未來業中的智能化能碳管理系統將實現全數據要素收集、預測識別、數據安全和智能決策的升級。2.3.4 ET、DT技術融合，支撐工業可持續化發展第二章：未來工業技術發展與融合優化能源供應，減少工業碳排放 DT 數字技術 ET 能碳技術區塊鏈AI

63、人工智能能碳管理難題和技術融合創新應用場景分布式發電CCUS碳捕集、利用和儲存技術碳跟蹤數據不準確不完整，可靠性欠缺碳排放數據管理復雜、碳排放鏈條跟蹤困難碳交易透明度低效率慢綠電能源難以追蹤和認證分布式發電電網管理分配復雜分布式發電需求錯配能碳管理難題ET、IT、DT技術融合創新的應用場景利用區塊鏈與AI技術提高碳跟蹤數據的準確性、完整性與可信性。利用區塊鏈分布式特性簡化碳排放的管理流程。結合智能合約技術與IT技術，進行碳交易流程的自動化執行和維護。利用AI技術進行大數據分析，優化分布式發電網的管理和能源分配策略，提高電網運行效率。技術發展優化趨勢第一階段：全數據要素收集整合和數據精確性提升：

64、在初期階段，重點是利數據分析技術，整合各種碳排放數據源，提數據的精確性和可靠性，為后續決策提供堅實基礎。第二階段：預測識別預測分析和趨勢識別：基于AI算法模型，根據歷史和當前數據的深分析，預測能側未來耗能排碳的期趨勢，以便更好地分配能源，并更有針對性地實施降碳措施。第三階段：數據安全安全性和可靠性提升：結合區塊鏈技術，增強先進能碳管理系統中數據的安全性和可靠性。利區塊鏈的不可篡改性和透明度，保護關鍵數據免遭篡改，提整個碳跡追蹤系統的信任度和抗擾能。第四階段：智能決策實自適應優化和智能決策：適應優化和智能決策：結合DT技術創新，系統可以動優化能源管理和碳減排策略，根據數據預測耗能趨勢，通過動控制

65、配電設備和電設備優化能耗，通過智能化預測與適應控制實現節能減排。2324 未來工業應用場景分析33.1 重點行業篩選根據2022年規上企業經營數據，通過考察行業規模大小、行業規模增速、行業利潤增速和國家戰略布局等關鍵標準，篩選出石油化工、食品飲料、有色行業、電氣器械（動力電池領域）、電力能源（氫能儲能領域）、以及計算機、通信和其他電子設備制造業（集成電路領域），這6個行業具有規模大、增速快、行業戰略地位高的特點。注1：國家統計局第三章：未來工業應用場景分析2022年中國規上工業規模利潤增速圖1行業利潤增長較高行業利潤增長適中行業利潤增長較緩電氣器械有色行業石油化工市場規模增長較低醫藥制造業市場

66、規模增長適中市場規模增長較高電力能源2022年工業利潤均線-4%造紙和紙制品業 廢棄資源綜合利用燃氣生產和供應業計算機、通信和其他電子設備制造業木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業食品飲料專用設備制造業儀器儀表制造業非金屬礦采選業 文教、工美、體育和娛樂用品制造業黑色金屬礦采選業 皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業篩選邏輯：規模大小、規模增速、利潤增速、行業國家戰略布局規模增速戰略2022年工業規模增速均線 5.9%石油化工食品飲料有色行業電氣器械（動力電池）電力能源（氫能儲能）計算機、通信和其他電子設備制造業（集成電路）25本章節研究內容聚焦6大重點行業，根據問卷調研與內外部專家訪談收集的數據和

67、資料，采用定量分析與定性分析相結合的方法篩選出各行業中潛在需求高增長的未來工業應用場景，以此指導這6大行業用戶和服務商未來在構建綠色智能制造解決方案時需要重點關注的方向。第三章：未來工業應用場景分析2601.6大行業基本面分析1.1 市場規模分析1.2 行業數字化程度與行業5T技術投入程度02.行業綠智化轉型需求與轉型現狀評估2.1 問卷調研定量分析場景的綠智化程度，篩選重要一級場景2.2 針對行業一級場景分析痛點與需求03.篩選行業未來場景3.1 二級場景現有部署與未來1-3年內部署占比差異分析3.2 篩選出部署占比高增長的二級場景3.3 高潛力場景的掃描 04.優秀案例展示高潛力場景中，已

68、有解決方案落地的個別案例展示注1：國家統計局，市場規模計算基于石油化工、化工原料、塑料等產業注2：調查問卷(n=180)，衡量%占的企業選擇優先投5T技術的向石油化工整體呈增長態勢，過半受訪企業綠智化進度較慢，目前部署的綠智化場景主要針對工藝的改進，生產過程的管控及物流的配送。3.2 石油化工未來場景分析石油化工受大宗商品價格影響，行業面臨市場規模波動價格變動大的挑戰，但整體保持增長態勢，石油化工行業綠色智能化進程較為緩慢，目前集中于自動化、數字化，占受訪企業的68%；約一半的受訪企業選擇重點投入IT、OT、CT技術。3.2.1 行業基本概況第三章：未來工業應用場景分析行業基本概況2018-2

69、022年中國石油化工市場規模130.0020.0010.000.0040%20%0%-20%2018年2019年2020年2021年2022年15.3614.9213.7917.7819.90-3%-8%29%12%石油化工規模（單位：萬億人民幣）增長率受訪企業綠色智能化進程2受訪企業5T投入程度27%14%11%39%29%自動化數字化網絡化智能化綠色智能化ITOTCTDTET47%53%50%23%33%27注1：調查問卷(n=180)注2：Mckinsey石油化工的項目投資成本極高，工藝復雜且伴隨較高的安全風險，企業間的同質化競爭伴隨市場快速擴張不斷強化，需要企業在工藝路線選擇、產品如何

70、快速投入市場、優化生產作業以及提升供應鏈計劃調度優化管理上進行投入。3.2.2 石油化工綠智化轉型需求與轉型現狀評估從三個維度的場景分析，石油化工綠智化場景的未來部署集中于生產全過程場景，石油化工企業通過價值鏈優化技術提升企業盈利能力是業主最核心的訴求。石油化工的二級綠智場景未來部署偏向數字化設計與建造，生產過程的優化，供應鏈計劃優化和調度管理，對沖同質化工產品帶來的利潤侵蝕。3.2.3 石油化工未來場景部署第三章：未來工業應用場景分析石油化工綠智化轉型需求與轉型現狀評估受訪企業各維度綠智化場景投入程度評估1維度一級場景產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理

71、安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付痛點需求場景產品生命周期場景生產全過程場景2供應鏈管理場景石化行業的流程型生產特性常會帶來復雜的工藝過程失控和高昂的生產成本浪費石化工廠的項目建設投資成本極高，工程復雜，難以預測建設周期和過程問題采用數字化施工管理，管控施工過程問題和工程計劃、材料、生產等要素采用在產品設計和工藝設計階段采用仿真模擬技術，不斷模擬優化產品模型與工藝參數數字化仿真設計數字化施工管理市場上產品的同質化競爭激烈市場人才技能跟不上行業擴展速度，企業用工難石化工廠生產安全危險因素多，如化學品泄露、工人現場操作受傷等，稍有失誤很容易引發安全事故運用數字化技術優化過程控

72、制，提高工藝穩定性和產品質量配置一個培訓仿真的空間，快速提升工人操作能力建立“工廠虛擬副本”實時監控，識別潛在風險先進過程控制與實時優化系統設備資產維護策略優化與預測性維護數字孿生工廠建設物資出入缺乏有效管理，出現問題難追溯采用數字化系統應用，根據訂單進行物資跟蹤管理供應鏈物流交付程度極高程度較高程度中等程度較低28注1：調查問卷(n=180)第三章：未來工業應用場景分析石油化工行業優秀解決方案案例未來3年石油化工綠智化場景部署占比變化1100%80%60%40%20%產品生命周期場景生產全過程場景供應鏈管理場景數字孿生工廠建設先進控制與實時優化數字化仿真設計設備資產維護策略優化與預測性維護數

73、字化施工管理供應鏈物流交付數字孿生工廠建設，+30%先進控制與實時優化，+40%設備資產維護策略優化與預測性維護，+30%數字化仿真設計，+20%數字化施工管理，+20%供應鏈物流交付，+10%數字化仿真設計場景描述：集成產品設計、生產作業等環節數據，結合人工智能、大數據等技術探索創成式設計，持續迭代產品模型，驅動產品形態、功能和性能的優化創新。數字化施工管理場景描述：實現施工現場的計劃管理、物資管理、生產管理和物資編碼管理?？s短建設周期，節約成本。先進控制與實時優化場景描述：PID整定與APC技術已成為公認的適配技術，能有效提高裝置穩定性，降低人員操作強度，提升安全運行水平。實時優化系統能持

74、續保持生產高效率，在產品同質化競爭日益激烈的當下，未來此技術必將被廣泛應用。設備資產維護策略優化與預測性維護場景描述：利用機器學習技術，基于設備運行的歷史大數據進行設備建模，將設備實時運行數據與設備建模預測的數據進行比較，通過設備運行狀態的異常偏差發現設備早期故障。數字孿生工廠建設場景描述：應用建模仿真、多模型融合等技術,構建裝備、產線、車間、工廠等不同層級的數字孿生系統,通過物理世界和虛擬空間的實時映射,實現基于模型的數字化運行和維護。供應鏈物流交付場景描述：依托運輸管理系統，應用實時定位、人工智能等技術,實現運輸配送全程跟蹤和異常預警、裝載能力和配送路徑優化。已部署1-3年內部署29石化行

75、業是高耗能行業，多年來一直對環保政策、能耗成本、能耗效益非常敏感。希望通過數字化技術實現節能減排。打通了“能源和工業自動化”的協同作業，“企業全生命周期”的一體化管控。提升了生產的穩定性和安全性，實現節能環保。成功優化產品結構和工藝成本，預計年化經濟效益超過3000萬人民幣。全面部署PID整定+報警管理對區域內所有裝置進行生產過程管理，提高企業運營管控水平；在關鍵裝置部署先進控制APC+實時優化RTO技術，實時優化工藝核心參數，降低生產成本，最大化生產效益；基于實時數據庫部署運營管理中心，在提升數據完整性，強化企業經營數據應用。背景介紹方案簡述客戶價值3.3 動力電池未來場景分析動力電池裝機量

76、整體呈增長態勢，企業集中于數字化及智能化階段，目前部署的綠智化場景主要針對設計、生產、設備管控及供應鏈計劃與服務場景。第三章：未來工業應用場景分析注1：億歐智庫注2：調查問卷(n=180)，衡量%占的企業選擇優先投5T技術的向3.3.1 行業基本概況受儲能及新能源車蓬勃發展影響，動力電池發展出現爆發式增長，根據動力電池廠商的產能規模，未來2年內依舊會維持30%以上的增速。動力電池行業目前集中于數字化、智能化，達成綠色智能化階段的企業較少；目前超過60%的受訪企業選擇重點投入IT、OT技術。行業基本概況2020-2025年全球動力電池裝機量規模、增速1及預測200010000150%100%50

77、%0%2020年2022年2021年2023年2024年2025年14729753079511311485102%78%50%42%31%動力電池裝機量（單位：GWh）增長率受訪企業綠色智能化進程2受訪企業5T投入程度27%30%4%33%20%自動化數字化網絡化智能化綠色智能化ITOTCTDTET60%63%47%50%37%13%30第三章：未來工業應用場景分析動力電池綠智化轉型需求與轉型現狀評估注1：調查問卷(n=180)注2：MIT Technology Review3.3.2 動力電池綠智化轉型需求與轉型現狀評估動力電池市場競爭激烈，技術迭代快，產線停工造成損失較大，產業供應鏈遍布全

78、球各地，企業在產品設計、設備管理、供應鏈計劃與服務投入較多。維度一級場景產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付痛點需求場景產品生命周期場景2生產全過程場景2供應鏈管理場景電池產品標準化程度低，設計缺乏通用性，新產品的設計修改流程繁瑣、速度慢動力電池產品迭代速度慢引起競爭力下滑電池結構與運行時化學反應復雜，而且設計缺陷容易造成安全事故產品設計需要兼顧差異化設計的效率和產品安全性能的可靠性需要對產品進行頻繁迭代與調試電池生產時需要進行嚴格的質量管控數據驅動產品設計優化虛擬試驗與調試生產質量在線監測與過程優化

79、生產過程工藝復雜，依賴高精密的設備儀器，但個別設備磨損后精度降低，容易導致所有在制品良品率降低，甚至批次報廢，造成生產浪費需要保證設備的精密度和穩定性，在設備損壞前及時維護；同時在發生故障后，能夠快速判斷故障因素，及時檢修，減少產線中斷的不利影響設備故障診斷與預測性維護任一種原料的短缺都會導致產線停工，但是上游原材料種類眾多，礦場遍布世界各地，供應鏈韌性難以保障需要基于自身庫存、計劃與供應商原料數據，協同管理工廠庫存、生產與采購計劃、和供應商原料供應鏈計劃協同優化程度極高程度較高程度中等程度較低動力電池的二級綠智場景部署偏向于上下游協同、快速研發、設備管理和質量檢測等場景，保證產品可以持續迭代

80、、原材料供應的韌性以及生產的不間斷。3.3.3 動力電池未來場景部署受訪企業各維度綠智化場景投入程度評估131注1：調查問卷(n=180)第三章：未來工業應用場景分析2022未來3年動力電池綠智化場景部署占比變化1100%80%60%40%20%產品生命周期場景生產全過程場景供應鏈管理場景數據驅動產品設計優化虛擬試驗與調試設備故障診斷與預測性維護供應鏈計劃協同優化生產質量在線監測與過程優化數據驅動產品設計優化，+40%虛擬試驗與調試，+40%設備故障診斷與預測性維護，+23.3%供應鏈計劃協同優化，+20%生產質量在線監測與過程優化，+14%數據驅動產品設計優化場景描述：通過數字化管理系統收集

81、產品設計、制造過程、產品交付、售后服務等環節數據，分析市場需求和工藝缺陷，利用大數據來驅動產品設計升級，提高設計迭代速度和產品安全可靠性。虛擬試驗與調試場景描述：針對產品性能參數、可靠性、安全性等方面，運用數字孿生、XR、知識圖譜等技術進行產品虛擬試驗與調試，縮短驗證周期，降低研發成本。另外，該場景采用的模塊化設計、高度集成的硬件、靈活的軟件平臺可以支持產線的快速切換。生產質量在線監測與過程優化場景描述：利用智能檢測系統、機器視覺和質量知識庫，對產品質量進行檢測、分析、評價和預測，并對產品質量影響因素進行識別，缺陷分析預測和質量優化。供應鏈計劃協同優化場景描述：應用大數據分析、人工智能等技術，

82、結合市場需求預測結果和倉儲、生產、物流等狀態數據分析，實現采購計劃、生產計劃、配送計劃的協同編制與同步更新。設備故障診斷與預測性維護場景描述：基于建模仿真、機器學習和大數據分析技術建立設備物理和運行模型、故障診斷和預測模型，通過預測故障失效模式，開展預測性維護，提高設備綜合利用率。已部署1-3年內部署32動力電池行業優秀解決方案案例公司動力電池化成分容庫，需要現場設備到位上電后，才能實現聯動調試，交付周期長。這要求設備商提前預編程和調試驗證，提高交付效率。背景介紹施耐德電氣提供基于IEC61499標準的開放自動化平臺和EMET數字孿生環境，幫助設備商無錫中鼎完成對某動力電池公司的設備高效交付。

83、在發貨前實現軟硬件解耦的預編程，同時可以在EMET數字孿生環境下，進行現場生產環境模擬，從而在發貨前完成設備虛擬測試驗證與調試工作。同時保證了整個項目交付的高效和系統的穩定可靠。方案簡述編程簡單，節省設計時間 30%。成本降低10%。更快的交付速度，更好的項目交付質量?？蛻魞r值3.4.1 行業基本概況受2030雙碳目標發布影響，氫氣產量出現快速提升，目前受制氫工藝的限制，絕大部分氫氣為灰氫、藍氫，綠氫占比不足2%。氫能儲能行業較為分裂，綠氫企業普遍位于綠色智能化階段，灰氫、藍氫企業受制于產能騰退趨勢影響，基本遍布在自動化到網絡化的階段；OT與CT技術為受訪企業重點投入技術。注1：中國氫能聯盟

84、注2：調查問卷(n=180)，衡量%占的企業選擇優先投5T技術的方向氫能儲能整體呈增長態勢，企業數字化進程較為分裂，大量灰氫、藍氫企業位于自動化階段、數字化階段，目前部署的綠智化場景主要針對工廠的數字孿生、質量管理、設備管理。3.4 氫能儲能未來場景分析第三章：未來工業應用場景分析4000300020001000040%30%20%10%0%2018年2019年2020年2021年2022年210022002500330037815%14%32%15%行業基本概況2018-2022年中國氫氣產量及增速1氫氣產量（單位：萬噸）增長率受訪企業綠色智能化進程2受訪企業5T投入程度27%9%32%20

85、%自動化數字化網絡化智能化綠色智能化ITOTCTDTET68%80%72%48%60%28%0%20%33注1：調查問卷(n=180)注2：“天然氣+氫能”全產業鏈融合發展現狀及趨勢中石油規劃總院第三章：未來工業應用場景分析3.4.2 氫能儲能綠智化轉型需求與轉型現狀評估制氫過程復雜、危險系數高，產出物雖然單一，但需要保證純度才能供應給下游客戶，所以工廠的建造、質量管理、設備管理成為受訪企業優先投資場景。氫能儲能綠智化轉型需求與轉型現狀評估維度一級場景產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付痛點需求場景產

86、品生命周期場景生產全過程場景2供應鏈管理場景氫氣的下游應用對于氫氣純度有嚴格要求，例如燃料電池需要5N純度，但傳統自動化技術無法保障產品純度氫氣易燃易爆、密度低，導致儲氫設施建造成本相對較高，另外氫氣在儲存和運輸時一旦泄漏，容易導致爆炸，后果嚴重生產過程中存在腐蝕、磨損、熱應力，導致制氫設備很容易損壞，尤其是電解槽的膜、電極等關鍵部件氫氣生產時伴隨的碳排放和數據記錄的缺失，難以證明產品滿足國內外低碳政策要求，無法認證為綠氫需要在線對氫中氧、氧中氫、氫露點進行監測允許在虛擬環境中創建和測試基礎設施的可靠性，同時模擬生產與運輸時極端環境造成的危害，制定安全應對策略需要對設備進行故障前的及時維護，和

87、故障后的快速診斷需要對制氫過程中產生的二氧化碳進行追蹤，從而保證綠氫的認證安全風險實時監測與應急處理數字孿生工廠建設與關鍵設備數字孿生設備故障診斷與預測性維護碳排放管理與追蹤程度極高程度較高程度中等程度較低3.4.3 氫能儲能未來場景部署氫能儲能綠智化場景的未來部署集中于生產全過程場景，利用數字孿生進行工廠及關鍵設備的建設，對設備故障進行診斷、預測性遠程維護以及綠氫進行認證。氫能儲能的二級綠智場景未來部署偏向于氫氣的安全監測，數字孿生、設備故障診斷與預測及綠氫的認證。受訪企業各維度綠智化場景投入程度評估134注1：調查問卷(n=180)第三章：未來工業應用場景分析未來3年氫能儲能綠智化場景部署

88、占比變化1100%80%60%40%20%生產全過程場景碳排放管理（支持綠氫認證）設備故障診斷與預測性維護安全風險實時監測與應急處理數字孿生工廠建設與關鍵設備數字孿生數字孿生工廠建設與關鍵設備數字孿生，+56.52%設備故障診斷與預測性維護，+26%碳排放管理，+8.7%安全風險實時監測與應急處理，+17.4%數字孿生工廠建設（包括設備、工藝與供應鏈）場景描述：運用建模仿真和多模型融合技術，在虛擬環境中構建與實際工廠、生產線、關鍵設備（電解槽）相對應的數字模型。通過將這些數字模型與物理世界實時同步，能夠模擬和分析制氫過程，優化操作，輔助預測維護需求，并提高整體生產效率和安全性。設備故障診斷與預

89、測性維護場景描述：利用物聯網技術、機器學習、以及對制氫過程中特定故障機理的深入理解，建立專門的故障診斷和預測模型對潛在故障和失效模式進行識別，從而遠程實施預測性維護，增強設備的可靠性和使用效率。碳排放管理場景描述：利用先進的碳捕集技術（如化學吸收、物理吸附、膜分離等）從制氫過程產生的廢氣中分離出二氧化碳，再通過壓縮和液化等方法進行處理，最終運輸儲藏。利用數字化系統的碳足跡追蹤、碳計算功能支持綠氫進行認證。安全風險實時監測與應急處理場景描述：依托感知裝置和安全生產管理系統，基于智能傳感、機器視覺、特征分析、專家系統等技術，實現動態感知，實時監控制氫過程的關鍵參數并分析預測，例如氫中氧、氧中氫、氫

90、露點等參數，時刻保障生產和運輸使用過程的安全性。已部署1-3年內部署數字孿生貫穿生產始終在線自主優化 自動升級 首要原則：PI&PRiSMU.O.C.&ERMA&M數字孿生U.S.C.數字孿生PI數字孿生M&C數字孿生操作運營部門工藝、技術服務部門當前生產工藝和設備評估上傳分析預警數據分析給出未來風光預警下發分析結果預測關鍵工藝設備狀況和生產工藝趨勢下發排產指標確認生產與目標的匹配與可靠性部門確認設備狀況和維護計劃配與由預測的結果調整投資計劃配確認排產進度大數據/人工智能部門集團銷售部門&工廠管理部門供應鏈部門工藝數字孿生嚴格的過程模擬通過數字孿生仿真預期變化對排產的影響，結合運營數據分析，提

91、升生產穩定性和生產調整能力快速定位與工藝調整相關的關鍵設備運行狀況和維護狀況及時制定維護策略通過一體化運營可視化企業運行過程，進行決策和運營方向調整通過PI和大數據算法結合天氣數據提供生產依據通過實時數據和設備預測性維護給出關鍵設備狀況和生產趨勢35氫能儲能行業優秀解決方案案例在綠電不穩定的情況下，如何合理配置儲能和儲氫，是水木明拓綠氫制合成氨項目所面臨的挑戰。施耐德電氣通過提供一系列綠氫耦合化工流程的模擬仿真軟件，以及配套的技術支持，幫助水木明拓建立從風光發電、電解水制氫、儲能和儲氫以及合成氨全流程的高精度模型，并不斷深化和擴展功能，最終實現多場景以及多運營層級的數字孿生。背景介紹方案簡述綜

92、合考慮技術可行性、經濟可行性，平衡CAPEX和OPEX投資成本。通過更快速、更高準確度的數據整理、和信息關聯，支撐高級分析、結論生成與互證，實現上下游協調聯動和優化?？蛻魞r值第三章：未來工業應用場景分析注1：國家統計局注2：調查問卷(n=180)，衡量%占比的企業選擇優先投入5T技術的方向集成電路市場規模呈增長態勢，22年后受宏觀經濟影響，整體進入調整期。集成電路綠智化程度較高，46%受訪企業已經達到智能化及綠色智能化，88%的受訪企業已經完成了數字化；5T投入較為均衡，其中，IT技術相對較多。3.5.1 行業基本概況集成電路市場規模整體呈增長態勢，行業綠智化程度較高，大部分企業已經完成數字化

93、、綠智化場景部署以產品、生產相關場景為主。3.5 集成電路未來場景分析600040002000030%20%10%0%-10%2019年2020年2021年2022年41204404555957406.9%3.3%行業基本概況2019-2022年全球集成電路市場規模1集成電路市場規模（單位：億美元）增長率受訪企業綠色智能化進程2受訪企業5T投入程度27%9%27%12%自動化數字化網絡化智能化綠色智能化ITOTCTDTET69%58%58%50%58%27%19%15%36注1：調查問卷(n=180)注2：semiengineering集成電路運營管理常常在集成電路產品設計、產品良率管控、產線

94、穩定運行等方面出現問題。針對這些痛點和其相應需求，集成電路重要綠智化場景有產品數字化設計、質量在線檢測、設備管理、智慧廠務管理等。3.5.2 集成電路痛點與綠智化轉型評估集成電路痛點與綠智化轉型評估2023年集成電路各維度綠智化場景投入程度評估1維度一級場景產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付痛點需求場景產品生命周期場景2生產全過程場景2供應鏈管理場景目前的技術工具無法支撐芯片的整體設計集成電路的尺寸為微米、納米級，同時表面可能包含多種復雜紋路及材料，容易導致檢測失靈需要對芯片進行分區設計，再模擬分區

95、功能與整個系統進行交互需要對集成電路的晶圓、封裝的裂紋、劃痕，集成電路尺寸，電路連通性進行穩定的檢測產品數字化研發智能在線檢測集成電路的產品良率的重要指標，要求生產具有極高的精密度，生產過程的參數控制難度高集成電路產線中斷會導致該批次晶圓報廢，而承受很大損失半導體工廠生產車間范圍外的廠務管理效率低下，且安全風險系數高需要嚴格管控生產過程的穩定性，防止產線故障或生產終端導致產品報廢問題需要統一且系統性管理廠務運維、公輔設備監測與運維、能碳、污染物等環節，提高管理效率并保障生產穩定性，預防廠務設備故障導致的停機事件、質量問題、安全問題先進過程控制智慧廠務程度極高程度較高程度中等程度較低集成電路綠智

96、化場景的部署集中于產品數字化研發、智慧廠務、先進過程控制及智能在線檢測，該4類場景在未來3年類部署占比超過50%，其中每個場景的部署增量超過30%。3.5.3 集成電路未來場景部署第三章：未來工業應用場景分析37第三章：未來工業應用場景分析注1：調查問卷(n=180)未來3年集成電路綠智化場景部署占比變化1100%80%60%40%20%產品全生命周期場景生產全過程場景智慧廠務產品數字化研發智能在線檢測先進過程控制智慧廠務，+52.18%先進過程控制，+50%產品數字化研發，+30.43%智能在線檢測，+43.48%產品數字化研發場景描述：利用先進的設計和仿真軟件以及綜合的知識模型庫，在集成電

97、路設計中應用復雜的電子和物理建模、電性表征與分析、以及多目標性能優化技術。這包括進行電路布局、晶體管特性模擬、信號完整性分析、熱管理和制程可靠性評估等多方面的設計、仿真和迭代優化工作。智能在線檢測場景描述：采用先進的智能檢測設備，整合5G通信、機器視覺、缺陷機理分析等技術，對半導體關鍵工序與工藝半成品進行實時質量監控、分析和評估，重點關注利用先進技術提高薄膜檢測的精度。智慧廠務場景描述：面向半導體廠務部門，通過對公輔設備的在線監測與運維保障生產穩定性，防止生產設備運行中斷等問題；同時通過加裝能源與安環表計采集運營數據，細化能源管理維度至設備，擴大能管范圍至廠區，有效降低能耗，并定制化污染物管理

98、等安環功能。先進過程控制場景描述：應用大數據技術分析關鍵工序的半成品參數，如薄膜厚度與晶圓表面粗糙度，建立設備生產參數模型并基于模型實時優化關鍵設備的控制參數，從而提高產品良率。已部署1-3年內部署38集成電路行業優秀解決方案案例某領先半導體龍頭企業的廠務管理系統，子系統較多，系統運行對工程師經驗依賴大，能耗大，能耗點位不清晰；值班運維人員流動大，廠務設備運行狀態難以統計分析。節約3%的電費，節省1/3的運維人員。增加廠務設備的數據覆蓋，減少事故率，為決策提供數據依據，加速集成電路工廠綠色智能化轉型進程。其智慧廠務系統依托施耐德的工業互聯網平臺（xIoT），通過多種數據采集協議，打通各個子系統

99、，促進信息一體化管理，自動監控記錄分析廠務系統的各設備運行狀況。通過設備管理、智能巡檢、智能工單等系統功能的相互協作，將廠務系統設備運行和人員維護有機結合在一起，實時記錄值班人員工作內容及方法，不斷完善知識庫，從能源角度、設備角度、人員角度實現廠務日常運維的精細化管理。在整體提升了異常響應及事件處理能力的同時，集中管控平臺也為節能改造提供數據依據、為員工優化改進操作提供方法。背景介紹方案簡述客戶價值第三章：未來工業應用場景分析注1：國家統計局注2：調查問卷(n=180)，衡量%占比的企業選擇優先投入5T技術的方向行業基本概況2018-2022年中國食品飲料市場規模110.009.008.007

100、.0015%10%5%0%2018年2019年2020年2021年2022年 8.208.238.299.319.800.3%0.8%12.2%5.3%食品飲料規模（單位：萬億人民幣）增長率受訪企業綠色智能化進程2受訪企業5T投入程度210%23%10%27%30%自動化數字化網絡化智能化綠色智能化ITOTCTDTET70%70%60%47%40%食品飲料市場規模較大，隨著新式茶飲、植物基飲料等眾多細分賽道的發展，未來將保持穩定增長態勢。行業綠色智能化轉型處于初期，目前集中于自動化和數字化，占受訪企業的57%；60%以上的受訪企業選擇重點投入IT、OT、CT技術。3.6.1 行業基本概況食品飲

101、料規模整體呈增長態勢，但企業綠智化進度維持了較慢的態勢，目前部署的綠智化場景主要針對工藝改進，生產過程優化和供應鏈配送。3.6 食品飲料未來場景分析39智能配方管理、車間智能排產和物流實時監測與動態優化三類場景未來3年內部署占比均超過50%，場景部署增量平均在40%及以上。食品飲料行業的綠智部署場景圍繞產業鏈前中后端，前端智能配方管理實現消費者需求的準確把握和產品快速落地，中端供應鏈物流交付體系保證產品配送時間，后端車間智能排產以及全流程的雙向追溯有效提升產品質量與生產效率。3.6.3 食品飲料未來場景部署注1：調查問卷(n=180)食品飲料綠智化轉型需求與轉型現狀評估受訪企業各維度綠智化場景

102、投入程度評估1維度一級場景產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付痛點需求場景產品生命周期場景生產全過程場景供應鏈管理場景消費者需求轉向速度快，傳統產品開發難以快速響應市場需求；配方研發過程復雜，產品質量難保證終端客戶對產品保質期和新鮮度的要求日益提高，部分客戶有產品批次鎖定需求利用數字化分析消費者需求，驅動配方研發全流程管理，提高配方研發效率和產品質量基于智慧生產、倉儲、物流系統數據進行雙向質量數據追溯智能配方管理質量精準追溯車間智能排產生產計劃和銷售計劃錯位庫存周轉快、品種多、排產管理壓力大基于品牌方

103、和經銷商的庫存大數據，結合AI算法制定具有配套性和前瞻性的銷售計劃和生產計劃，提高生產靈活性利用大數據進行線路規劃，運輸中實時定位和異常預警，做好產品物流存儲管理物流實時監測與動態優化食品飲料行業物流時效性要求高，物流運輸過程中需要進行食品安全管控程度極高程度較高程度中等程度較低食品飲料行業面臨多樣化的產品種類、高要求的產品安全性以及快速迭代的產品周期。為應對這些挑戰，企業在工藝設計、計劃調度、倉儲配送和供應鏈物流交付等方面進行投入，以滿足不斷變化的消費者需求。由于消費者需求轉向速度快，傳統產品開發難以迅速響應，數字化手段成為重要工具，特別是通過全流程管理提高研發效率和產品質量。3.6.2 食

104、品飲料綠智化轉型需求與轉型現狀評估第三章：未來工業應用場景分析40注1：調查問卷(n=180)未來3年食品飲料綠智化場景部署占比變化1100%80%60%40%20%產品全生命周期場景生產全過程場景供應鏈管理場景車間智能排產智能配方管理產品全生命周期質量追溯物流實時監測與動態優化車間智能排產，+47%智能配方管理，+47%物流實時監測動態優化，+40%產品全生命周期質量追溯，+20%智能配方管理場景描述：依托PLM產品全生命周期管理系統進行全流程配方管理，基于CRM客戶管理系統收集的消費者行為偏好和產品市場需求變化趨勢，開展產品研發。通過原輔料分析-配方創建-配方分析-配方調整優化的流程進行新

105、品研發，產品上市后結合市場反饋進行配方調整優化，實現智能化配方管理與優化。產品全生命周期質量追溯場景描述：建設食品飲料質量管理系統，集成5G通信、區塊鏈、標識解析等技術，采集并關聯產品原料、配方設計、生產制造、物流運輸到終端消費等全流程數據，實現全生命周期質量精準追溯。車間智能排產場景描述：依托應用計劃排程系統，基于AI算法和生產大數據，對生產車間的生產任務進行智能化調度和排程，有效提高生產資源利用率和生產效率，降低生產成本；進而提高食品飲料行業的生產靈活性和可控性，提高生產計劃和銷售計劃的契合度。物流實時監測與動態優化場景描述：依托運輸管理系統，運用實時定位、人工智能等技術，實現運輸配送全程

106、跟蹤和異常預警、裝載能力和配送路徑優化；從而實現更靈活、高效、透明物流管理，保障產品質量和提升客戶服務水平。已部署1-3年內部署第三章：未來工業應用場景分析41食品飲料行業優秀解決方案案例古越龍山通過數字化系統（APS+MES）打造智能工廠，并通過智能化系統應用實現生產排產智能化、現場生產，建設了包含11條灌包裝分揀線的智能制造工廠。推動行業綠色低碳產業變革，加速數字化轉型。背景介紹APS+MES整體解決方案包含了，包裝車間高級排程，倉儲物料及備料管理，流程無紙化，生產全流程追溯，生產報工等模塊；其中聯合了生態技術合作伙伴高級排程的基礎能力，完善定制化的智能共同打造工廠解決方案。方案簡述最優生

107、產效率，產銷協同，合理調度和匹配資源；全生命周期管控，實現產品追溯；節省大量低價值勞動，流程無紙化，自動記錄生成報告；過程數字化，倉儲、備料和生產叫料數字化；為燈塔工廠奠定基石，人機料法環實現閉環，精益+管理+軟件?？蛻魞r值第三章：未來工業應用場景分析42有色行業受大宗商品價格影響，市場規模震蕩較大，但整體保持增長態勢。有色行業綠色智能化轉型起步晚，目前57%的受訪企業集中于自動化和數字化；50%以上的受訪企業由于控制網絡的投入等因素選擇重點投入OT、CT技術，主要是控制網絡投入較高。3.7.1 行業基本概況有色行業整體呈增長態勢，企業綠智化進程緩慢，目前部署的綠智化場景主要針對質量管理、工廠

108、建造、倉儲配送、安全管控和供應鏈服務等方面。3.7 有色行業未來場景分析注1：國家統計局注2：調查問卷(n=180)，衡量%占比的企業選擇優先投入5T技術的方向行業基本概況2018-2022年中國有色行業市場規模110.005.00040%30%20%10%0%2018年2019年2020年2021年2022年5.595.675.707.348.001.4%0.5%28.8%9.0%有色行業市場規模（單位：萬億人民幣）增長率受訪企業綠色智能化進程2受訪企業5T投入程度2自動化數字化網絡化智能化綠色智能化ITOTCTDTET43%57%53%37%37%10%13%34%23%20%注1：調查問

109、卷(n=180)有色行業行業生產過程和環境復雜、物流及人力成本高、供應鏈面臨風險高，企業整體在質量管理、工廠建造、倉儲配送、安全管控和供應鏈服務方面進行投入的程度較高。3.7.2 有色行業綠智化轉型需求與轉型現狀評估有色行業綠智化轉型需求與轉型現狀評估維度一級場景產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付痛點需求場景產品生命周期場景生產全過程場景供應鏈管理場景利用智能檢測設備實時質量檢測，提高復雜環境下的產品檢測效率智能在線檢測生產環境復雜，傳統檢測手段受限多產品生產過程變化多，質量穩定性難以保障冶煉是典型

110、的流程型生產過程，生產的連續穩定難以保證保障生產穩定前提下，節能降耗、優化產品品質難以達成工廠危險作業多，容易造成安全事故生產過程中的污染廢棄物多，環境保護要求高生產過程控制減少人為操作需求，能夠自主決策基于統一的平臺管控，利用數字化系統模擬日常運營和生產過程，提高運營效率，優化生產過程管理，實現精益化管理先進過程控制與實時優化控制生產管控一體化平臺有色行業的采銷兩端都在外，供應鏈斷裂的風險高，決策采購時機與采購量通常依賴于人員經驗，帶來采購成本損失準確預估企業生產能力，建立采購邊際模型，支撐供應鏈擴大采購空間，降低資本風險供應鏈控制塔程度極高程度較高程度中等程度較低受訪企業各維度綠智化場景投

111、入程度評估1第三章：未來工業應用場景分析43未來3年有色行業綠智化場景部署占比變化1100%80%60%40%20%產品全生命周期場景生產全過程場景供應鏈管理場景生產管控一體化平臺智能在線檢測供應鏈控制塔先進過程控制生產管控一體化平臺，+36%先進過程控制，+43.3%供應鏈控制塔，+30%智能在線檢測，+10%智能在線檢測場景描述：結合5G、機器視覺、缺陷機理分析、成分分析等技術，對產品質量進行在線檢測、分析、評價和預測，實現檢測效率提升和產品質量穩定性提高的目標。先進過程控制與實時優化場景描述：利用先進過程控制技術及冶金機理模型，對工廠生產工藝流程進行過程控制手段的升級。大幅度提升有色行業

112、生產過程控制回路自投用率，減少人工因素對生產穩定性的干擾，實現過程控制工藝參數來提升生產品質，并降低生產成本。生產管控一體化平臺場景描述：依托工業互聯網平臺架構與技術，建設有色冶煉企業生產運營管控一體化企業平臺，包含7大核心業務領域（生產、能源、設備、質量、HSE、倉儲、物流）。實現組織及管理變革，高效扁平精益化管控。供應鏈控制塔場景描述：建立供應鏈管理系統，與企業生產管控系統打通，打造數字孿生供應鏈，實時預測工廠生產能力，建立采購邊際模型；進而支撐供應鏈開展風險隱患識別、定位、預警和高效處置，提升供應鏈韌性，實現供應鏈采購端最大化利潤及成本控制。已部署1-3年內部署有色行業行業智能化轉型起步

113、晚，相較于其他行業場景部署占比較低。未來部署將圍繞智能在線監測、先進過程控制、生產管控一體化平臺、供應鏈控制塔進行。有色行業行業的綠智部署場景包括產品質量提升、過程的控制優化、一體化的管控實現組織及管理的變革。3.7.3 有色行業未來場景部署為工廠提供穩定高效協同的煙氣處理及制酸優化控制系統熔煉爐1#吹煉爐2#吹煉爐3#吹煉爐沉塵室電收塵器高溫風機稀釋風機凈化工序SO2風機干吸工序轉化工序尾氣脫硫高溫風機高溫風機高溫風機電收塵器電收塵器電收塵器余熱鍋爐沉塵室余熱鍋爐132第三章：未來工業應用場景分析44有色冶煉行業優秀解決方案案例銅業公司是白銀有色集團股份有限公司轄屬分公司，“一五”計劃期間1

114、56個重點建設項目之一。1960年投產，目前產能規模高純陰極銅40萬t/a、“白銀煉銅法”是銅業公司擁有自主知識產權的銅冶煉工藝。熔煉爐、吹煉爐產生工藝煙氣波動大、手工控制變頻風機。硫酸轉化工序人工操控入口穩定，勞動強度大。硫酸系統與工藝生產系統相互耦合，協同控制難度大。應用3套AVEVA APC先進過程控制軟件。熔煉爐、吹煉爐爐膛負壓控制。高溫風機、SO2風機自動變頻控制。制酸煙氣SO2濃度自動平穩控制。硫酸轉化工序四層轉化器入口溫度自動控制。提高裝置自動化水平：實現制酸煙氣的全流程的協同優化自動化控制，提高生產流程的高效穩定，提高生產作業率。降低生產運行成本:穩定控制爐膛負壓、平衡制酸煙氣

115、流量及濃度以及減少轉化工序轉化器入口溫度波動，實現風機直接用電節能、降低制酸成本。降低人員的勞動強度：引導操作人員將注意力轉向最佳過程參數配置和調整,減少人為失誤，以此減少甚至杜絕安全隱患。背景介紹解決方案客戶價值注1：調查問卷(n=180)整體來看，石油化工、有色行業、食品飲料目前綠智化程度低于集成電路、動力電池、氫能儲能；場景投入中，質量管理、工廠建造、倉儲配送、設備管理、供應鏈計劃與服務為重點投資的對象。六大行業綠色智能化進程差異明顯，其中石油化工、有色行業、食品飲料處于綠智化初期，自動化及數字化占該行業受訪企業的68%、57%、57%；集成電路、氫能儲能、動力電池綠智化進展整體較快，其

116、中集成電路、氫能儲能部分頭部企業已經走向了綠色智能化。從受訪企業對于各一級場景投入程度來看，質量管理、工廠建造、倉儲配送、設備管理、供應鏈計劃與服務為重點投資的一級場景，這些場景應用效果的期望目標是，確保產品質量，加強倉儲并優化生產流程，確保設備運行的高效性，通過供應鏈合作增強市場適應性。這些集中的策略對于提高客戶滿意度、增強市場競爭力和保持企業的可持續發展至關重要。3.8 六大行業總結維度一級場景石油化工動力電池氫能儲能集成電路食品飲料有色冶煉產品設計工藝設計質量管理營銷售后工廠建造計劃與調度生產作業倉儲配送設備管理安全管控能碳管理供應鏈計劃與服務供應鏈采購供應鏈物流支付產品生命周期場景生產

117、全過程場景供應鏈管理場景2023年各行業綠色智能化進程1受訪企業各維度綠智化場景投入程度評估160%50%40%30%20%10%0%自動化數字化網絡化智能化綠色智能化有色冶煉食品飲料氫能儲能集成電路動力電池石油化工第三章：未來工業應用場景分析4546未來工業生態合作伙伴44.1.1 技術類生態合作伙伴4.1 生態圈構成注1：調查問卷(n=180)第四章：未來工業生態合作伙伴根據受訪企業對于二級場景的行業滲透與未來3年的平均部署增量可見，篩選出以下15個重點部署的二級場景：數字孿生工廠建設和數字孿生生產線建設、工廠三維協同設計、車間智能排產、產品數字化研發與設計、先進過程控制、銷售驅動業務優化

118、、智能協同作業、設備故障診斷與預測性維護、設備在線運行監測、質量精準追溯、智能在線檢測、碳排放管理、物流實時監測與動態優化、智能倉儲、能源在線監測與管理場景。由于涉及多行業、多學科領域的綠色智能制造場景構建與部署難度高，單個服務商難以同時滿足整體解決方案中多場景建設的需求，所以我們主張通過組建生態圈來共創涉及6大重點行業的15個重點綠色智能制造場景。由此，依照上述重點二級場景的所屬的一級場景類別，施耐德電氣將生態圈中的技術類生態合作伙伴分為7大類。受訪企業二級場景未來部署增量示意圖1數據驅動產品設計優化虛擬試驗與調試產品數字化研發與設計工業知識軟件化/知識庫可制造性設計智能配方管理智能在線檢測

119、質量精準追溯質量優化分析銷售驅動業務優化產品遠程運維主動客戶服務工廠三維協同設計數字基礎設施集成施工管理虛擬電廠建設柴油發電機組建設生產計劃優化車間智能排產資源動態配置生產實時調度產線柔性配置工藝動態優化先進過程控制智能化仿真培訓少人操作/無人值守智能協同作業人機協同制造智能倉儲物料精準配送設備在線運行監測設備故障診斷與預測設備遠程運維設備運行優化廢棄物處置與再利用污染監測與管控安全風險實時監測與應急處置危險作業自動化功能安全管理人員安全定位生產環境監測化學品管理與回收能源在線監測與管理能效平衡與優化分布式發電碳排放管理用戶側儲能余熱利用供應鏈計劃協同優化物流實時監測與動態優化供應鏈風險預警與

120、彈性管控0102030405060700123456重點二級場景重點二級場景生態圈優秀合作伙伴擅長“數字孿生工廠建設、數字孿生生產線建設”、“工廠三維協同設計”和“產品數字化研發與設計”，提供工具和平臺支持產品設計、模擬和測試。設計與研發類場景解決方案服務商涵蓋“車間智能排產”和“先進過程控制”兩個場景，專注于提高生產效率和優化制造過程。生產優化類場景解決方案服務商涵蓋“銷售驅動業務優化”等場景，提供CRM供應商管理系統、市場分析和銷售優化等工具。業務與銷售優化類場景解決方案服務商針對“物流實施監測與動態優化”、“智能協同作業”，提供供應鏈管理、物流追蹤和優化解決方案。物流與供應鏈管理類場景解

121、決方案服務商涵蓋“質量精準追溯”、“智能在線監測”、“智能倉儲”三個場景，提供質量在線監測應用和產品全生命周期質量追溯解決方案。質量管理與追溯類場景解決方案服務商涉及“碳排放管理”和“能源在線監測與管理”綠智化場景，提供碳足跡追蹤、碳排放計算和能源管理解決方案。環境管理與能源優化類場景解決方案服務商涉及“設備故障診斷與預測性維護”、“設備在線運行監測”等場景，提供設備健康監測、預測性維護和故障診斷服務。設備維護與監控類場景解決方案服務商47數字孿生工廠建設數字孿生生產線建設第四章：未來工業生態合作伙伴除了解決方案生態合作伙伴外，生態圈還需要咨詢服務團隊、設備安裝施工運營團隊、技術標準化委員會、

122、解決方案服務商的市場銷售團隊等角色在解決方案落地方面進行協同。通常來說，目前多數重要甲方企業選擇要部署的解決方案時的決策鏈主要有2條。1）車間主任上報業務痛點到工廠IT部門，如果項目小于500萬且不影響集團數字化則工廠IT部門上報工廠數字化委員會，工廠數字化委員會向總部IT部門尋求自研解決方案，若無法自研則向工廠采購部門尋求采購，工廠采購向方案提供商采購。2）車間主任上報業務優化需求到工廠IT部門，如果項目大于500萬或影響集團數字化則工廠IT部門上報總部IT部門，總部IT部門向集團數字化委員會反饋需求，集團數字化委員會向集團采購部門尋求采購方案，集團采購部門向方案提供商采購。在該解決方案的決

123、策鏈條中，生態圈非技術類合作伙伴可以為甲方企業內部采購流程賦能，協助企業進行決策。解決方案選擇過程企業單位生態圈單位施工運營咨詢標準化委員會市場銷售車間工廠IT部門解決方案供應商工廠數字化委員會工廠采購部門總部IT部門集團數字化委員會外部技術研究機構集團采購部門/市場部協調集成解決方案，解決工廠生產系統及集團數字化系統適配性問題，同時促進了服務商內部之間的知識和經驗共享。工廠缺乏數字化人才實施解決方案落地，同時需要生態圈對解決方案進行基礎設施的升級、整合，以及協調。搭建業務與技術溝通的橋梁，使得技術可以有更廣泛的應用。年度匯報業務痛點500萬以上解決方案500萬以內解決方案反饋需求反饋需求統一

124、市場營銷，客戶管理維護，協調并優化生態圈解決方案服務團隊的區域布局。必要性審核IT部門難以了解一線制造單元的業務痛點，制造單元對技術的應用理解不夠全面。另外在施工運營方面，兩者都缺乏相應的數字化人才，難以長期運營管理解決方案場景。車間至IT部門需要生態圈角色協助設計與落地解決方案工廠與集團的數字化委員會都需要生態圈標準化委員會協助集成與構建解決方案工廠與集團的采購部門需要解決方案服務商按區域布局市場銷售，覆蓋當地的項目機會兩者采購選擇的標準具有一定差異，工廠端的數字化委員會對成本效益、解決方案的落地效果、使用維護的難易程度較為敏感，而在集團層面，會對數據管理、安全合格等有較多要求。集團采購嚴格

125、遵守入庫供應商列表的原則進行采購，但受到地域差異的影響，服務商之間的交付能力、后續運維能力會有較大的區別，通常來說工廠傾向于采購當地服務商。484.1.2 非技術類生態合作伙伴4.2 生態圈對服務商的必要性工業領域正經歷快速的技術變革，市場需求的快速轉變、復雜的供應鏈管理、環境的持續惡化等外部影響要素持續影響著制造業企業的經營管理。企業綠色智能化的轉型迫在眉睫，但目前大部分企業的轉型遇到困境，根據受訪企業的調研可知，目前工業解決方案在落地時存在以下五個主要的阻礙點。注1：調查問卷(n=180)第四章：未來工業生態合作伙伴工廠數字化解決方案阻礙點調查1石油化工食品飲料有色行業電氣器械（動力電池）

126、電力能源（氫能儲能）55%的受訪企業認為解決方案系統不兼容49%的受訪企業認為欠缺可以將解決方案進行應用的數字化人才23%的受訪企業認為頂層戰略及升級改造目標不明確23%的受訪企業認為解決方案對企業的數字化、基礎設施現狀不夠了解12%的受訪企業認為 解決方案服務 商未能有效觸達49目前解決方案服務商面臨的普遍問題服務商之間的解決方案協同困難兼容性問題導致各種解決方案的集成難度極大。多個應用系統需要單獨維護和支持，增加了工廠管理難度，加重了運營和維護成本。另外不同的數字化系統生成的數據格式也不統一，影響數據處理、整合和分析。解決方案落地欠缺數字化人才制造企業普遍缺乏數字化人才，對重要技術理解不深

127、，導致解決方案實施困難，從而拉長項目周期，同時長期的數字化人才匱乏會導致工廠無法提升自身的運營管控效率與質量。解決方案缺乏統一視角解決方案頭疼治頭，腳痛醫腳，服務商普遍欠缺對企業整體各層級管理的理解，各家解決方案形成各自的孤島，責任歸屬不明確，難以定位解決方案實施與運行的問題。最終，增加解決方案后續維護升級的額外成本，并可能導致長期總成本更高。解決方案未考慮到采購方的數字化差異解決方案未考慮到不同工廠的基礎設施和數字化程度的差異，導致解決方案不能與現有的系統有效集成。銷售和市場策略低效解決方案服務商通常需要單獨制定市場推廣和銷售策略，根據市場反饋優化銷售策略，但是目前銷售走訪仍然是主要的營銷渠

128、道，耗時耗力。注1：調查問卷(n=180)通過建立生態圈，解決方案服務商能夠有效應對整體方案集成困難、數字化人才短缺、客戶需求理解缺失、工廠數字化基礎設施差異及市場區域性營銷資源不足等挑戰。通過加強生態合作伙伴之間的協同工作和資源共享，解決方案服務商能夠靈活適應市場項目需求變化，提高解決方案交付效率，推動工業企業數字化轉型。生態圈通過整合多個解決方案供應商，提供了更好的系統集成和兼容性。這種集成性意味著數據格式和接口可以標準化，簡化數據整合和分析。集成的服務還意味著統一的維護和支持體系，降低運營復雜性和維護成本。第四章：未來工業生態合作伙伴綠色智能制造生態圈4大優勢生態圈的合作可以提供自上而下

129、完整的解決方案，兼顧綠色智能工廠的個性化需求與企業總部綠智化轉型的標準化需求。對于工廠端，解決生產中的痛點、平衡解決方案的成本效益、解決方案的落地難度及實操便捷程度是最大的考量因素。因此，工廠會更加青睞于定制化的解決方案。對于企業總部，解決方案需要符合企業數字化戰略，方案可以進行工廠之間的復用，同時解決方案需具備技術的先進性，數據安全與網絡安全的合規性。因此，企業總部會更加青睞于具有通用性的解決方案。但是往往符合企業總部需求的解決方案對于工廠端來說成本高昂，方案實施落地過程復雜，還不能夠滿足工廠部分的個性化功能需求；反之，小型服務商雖然可以滿足工廠端對項目成本控制和個性化定制的需求，卻常常達不

130、到企業總部的對數據安全、信息管理合規、技術先進性和方案多工廠可復用的要求。所以在生態圈內整合多方服務商的優勢，共建適配甲方總部與工廠需求的解決方案是明智之舉。4.3 生態圈對企業客戶的價值集成性和兼容性生態圈提供了共享資源的平臺，包括人才、知識和技術。通過共享的培訓資源，可以幫助制造企業提高員工的數字化技能。另外共享的專家資源可以彌補企業內部的技能缺口，同時促進技術的快速實施和有效運營。資源共享和人才培養生態圈內的多方合作有助于深入理解企業的全面需求，包括不同生產單元的特殊需求。通過跨領域合作，生態圈能夠提供更符合企業整體需求的解決方案，避免形成解決方案的孤島。信息共享和明確的協作機制有助于清

131、晰責任歸屬，簡化問題定位和解決過程。深入理解與協作生態圈能夠提供多樣化和定制化的解決方案，適應不同工廠的基礎設施和數字化程度。通過共享的經驗和技術，生態圈可以更有效地調整解決方案，以符合各個工廠的具體需求。生態圈還可以共同制定更有效的市場推廣和銷售策略，減少單個供應商的市場推廣負擔。靈活性與適應性50生態圈具備技術集成、兼容性、協同優勢、靈活的服務和支持形式，多方服務商可以共建整體解決方案，發揮各自所長，兼顧解決方案采購端口的需求差異，滿足多維度的綠智化轉型需求。第四章：未來工業生態合作伙伴解決方案采購存在工廠端口與集團總部目標不一致生態圈可以兼顧企業多維度的綠智化轉型需求工廠端集團總部彌合需

132、求差異重要考量因素方案效果：解決方案要滿足管控與操作使用的需求，解決業務痛點。成本效益：評估解決方案的成本與潛在的收益要確保投資回報率。生產端的適配性：特別是對于擁有多種復雜設備及復雜生產工藝的企業來說，解決方案是否易于與現有系統集成是重要的考慮因素。實施的便捷性：要求系統功能操作簡單，員工培訓簡單易懂。后續的經營難度：更新、升級、維護的便捷性和未來的兼容度。重要考量因素解決方案先進性：適應市場變化，持續保持競爭優勢，采用先進技術不斷發展創新。適配集團整體的數字化戰略：應用解決方案需要考慮到所有生產工廠的數字化進程、數字化與自動化基礎設施等狀況，要能夠在集團的不同部門或工廠之間實現標準化，并具

133、有一致性，以便統一管理和控制。數據管理和分析：更加關注如何通過解決方案優化數據收集、處理、分析和利用，以支持決策制定和業務洞察。安全合規：解決方案要符合法規，保障數據網絡安全。傾向于個性化解決方案傾向于標準化解決方案01.定制化與標準化的平衡：生態圈可以為集團提供具備標準化的整體解決方案，同時保留各工廠定制化功能的空間，解決各自特殊的需求痛點。對于集團總部而言，這也能確保解決方案符合整體數字化戰略，具備通用性和一致性。02.技術集成和兼容性：生態圈內，各服務商在技術開發時考慮了相互的兼容性和可集成性。這有助于集團總部實施統一的技術標準和平臺，同時滿足工廠對特殊需求的要求。03.資源共享和協同優

134、勢：生態圈內的資源共享和協同合作為集團總部帶來規模經濟和創新的優勢。對工廠而言，這意味著更多樣化、成本效益更高和技術更先進的解決方案。04.靈活的服務與支持：生態圈提供的服務通常更為靈活，能夠根據工廠的具體需求提供個性化的支持。確保了這些服務和支持與集團總部的整體戰略和政策一致，維持平衡。51第四章：未來工業生態合作伙伴施耐德電氣聯合技術合作伙伴Y打造智能供應鏈計劃與排程解決方案，助力某頭部酒類企業圍繞基酒、空瓶、瓶蓋、包裝物料的自動化配套與生產流水線，實現智能化生產排產、透明化生產記錄、數字化生產控制，達到“產供銷”協同的目標，在計劃管理上具備周生產計劃、日生產計劃的精細化排產能力，在有限資

135、源下實現人、機、料等生產資源的最優匹配。4.4 生態圈合作伙伴案例案例1 酒類企業智能包裝車間數字化升級項目背景作為行業頭部企業，該客戶正加速企業數字化改革，著力打造智能化未來工廠，進行一場智能供應鏈變革，從包裝車間高級排程、倉儲物料及設備管理、流程無紙化、生產全程透明可追溯、生產報工等模塊入手，建設釀酒行業的數字化工廠。業務訴求計劃管理：根據訂單變更情況、設備異常、物料不齊套等現象，系統智能化解決計劃變更、插單等問題；生產管理：實現生產批次的正反向全流程追溯，實現生產過程異常反饋和監控功能；質量管理：雙向質量追溯管理，并對連續批次質量問題報警；數據采集：自動采集包裝車間生產設備的運行數據、工

136、藝參數。項目痛點消費需求多樣化，使得產品需求預測和計劃制定的難度逐漸增大；供應鏈鏈條節點多，從原料采購、生產、倉儲到物流配送等，多部門多組織間協同困難；存在信息孤島，組織計劃管理靈活性不足，難以及時應對外部環境變化。52外接PLMERPWMS中鼎SRMIOT數據中臺BI工廠建模管理生產調度管理質量管理工單管理看板管理生產執行管理產品追溯管理設備管理設備數據采集管理高級排程（APS）ESOP 管理人員管理系統集成配置擴展平臺API接口API接口API接口API接口包裝車間數字化平臺硬件異常管理MES包裝車間數字化框架設計 解決方案：有限產能計算識別產能瓶頸計劃執行監控滾動式計劃調整質量管理全流程

137、追蹤追溯SCADA 設備數據采集異常預警多部門工作銜接物料缺口識別設備缺口識別人員缺口識別生產進度跟蹤欠交量計算滾動更新計劃生產過程追溯原材料追溯產品追溯實時數據監控視頻連接風險/異常預警異常預警數據分析指導通知負責人調整實現成效：能夠提供準確的交期評估，圍繞訂單交期監控計劃執行，提升交期履約率13%；制定的計劃能確保符合生產實際，計劃臨時性變更可被執行，整體提升計劃達成率20%；發現異常預警，系統及時通知到人，將數據披露異常帶來的影響最小化，降低異常調整時間70%。4.4.1 案例1：酒類企業智能包裝車間數字化升級第四章：未來工業生態合作伙伴案例2 冶金企業數字孿生智能工廠施耐德電氣攜手強思

138、數科，成功構建基于數字孿生的數字化智能工廠，實現了對冶金行業不同生產過程的多維度監控，并在此基礎之上借助系統平臺的擴展性和智能分析工具，為客戶帶來更多高質量的數據分析報表，幫助客戶進行設備資產預測性維護、能源總體分析、生產過程數據整合等工作。方案以鋼鐵行業業務需求為導向，以系統平臺和數字孿生系統為基礎底座，針對客戶的三維數字化智能工廠可視化、設備資產閉環管理、人員培訓、安全管理、能源管理等業務需求建立了行業模板，簡化實施過程，加速方案落地。同時以現場實時數據驅動三維孿生體，實現更加逼真有效的生產過程監控，并能在虛擬環境中仿真運營過程，找到生產問題，協助生產效率的提升。提升75%工藝生產監控效率

139、；提升企業可視化設備管理能力，縮短報警管理響應時間，減少檢測維修成本及非計劃停車率；從L0-L5，打通各個系統，打破數據孤島，多維數據可視化，建設運營駕駛艙；借助實時數據，利用數字孿生平臺，實現生產過程仿真，提升生產效率；借助孿生平臺，實現操作員VR操作培訓，提升員工操作熟練度，縮短員工上崗時間。項目背景客戶A經過經過近40年的發展，形成了建筑、交通、機械、能源四類產品集群，是全國重要的建筑用鋼、優鋼線材、特鋼棒材生產企業。產品國內市場覆蓋30個省市，銷往113個國家和地區，其中33個“一帶一路”沿線國家和地區，被應用到港珠澳大橋等知名工程；已建成2個江蘇省智能制造示范工廠和7個江蘇省智能制造

140、示范車間，是江蘇省“兩化融合”示范企業。業務訴求客戶A是集煉鐵、煉鋼和軋鋼為一體的大型聯合鋼鐵企業。為了確保安全生產，提升產品的質量，客戶A需要建設綠色智能化工廠提高運營管理水平。項目痛點鋼廠設備種類繁多、長期高負荷運行下容易出現老化和磨損問題，易發生非計劃停車;鋼廠能源消耗巨大、能源利用率較低、缺乏精細化管理;鋼廠生產過程數據來源多樣、數據標準不統一、數據質量參差不齊、業務流程復雜，缺乏統一性的整合管理分析?；跀底謱\生技術智能工廠效果圖數字孿生智能工廠方案：方案成效：534.4.2 案例2：冶金企業數字孿生智能工廠案例3 PMA設備預測性維護顧問的案例分析故障率減少、維修成本降低：設備故障

141、率在應用預測性維護系統后減少了20%-50%，維修成本減少10%-30%；生產效率提高：設備的可用性和生產效率提高了10%-20%。例如，設備的運行時間從80%增加到90%；設備壽命延長：設備通過全生命周期的PMA管理，更規律規范性地對設備進行維保，平均使用年限可以延長20%-30%；安全性改善：事故和安全事件減少了10%-20%。PMA利用高頻溫振傳感器采集設備的振動數據，通過邊緣計算網關將數據上傳至云平臺，實時監測設備的運行狀況和收集大量數據。通過數據分析和機器學習算法，預測設備可能出現的故障和維護需求，提前對設備故障問題進行告警和工單推送，以避免突發故障，并減少計劃維護的頻率。結合施耐德

142、電氣TPM設備全生命周期管理系統提供設備靜數據，并采集用戶的DCS系統內的工藝數據，可實現設備的全面監測、維護計劃優化。設備預測性維護系統通過數據分析提前發現設備潛在故障，TPM系統協助優化維護計劃，提高設備可靠性。數據共享與優化：多個系統的集成使數據共享更容易，協助管理層制定更精確的決策，提高工廠運營效率，降低成本，提升設備壽命。項目背景施耐德電氣是全球能源管理和自動化領域數字化轉型的專家，服務于家居、樓宇、數據中心、基礎設施和工業市場，業務遍及全球100多個國家和地區；施耐德電氣武漢工廠被達沃斯世界經濟論壇專家委員會評為發展中的“燈塔工廠”，為中國乃至全球的智慧工廠在數字化轉型方面做出示范

143、。業務訴求機械設備作為人、機、料、法、環中的重要組成部分，企業對于設備維保、部件壽命預測的關注度愈發高。如何解決過維保、欠維保的問題，以及滿足集團工廠更精益化管理的要求是企業的核心訴求。項目痛點設備所處的環境惡劣如高溫、地下，日常巡檢困難或易發生故障，無法準確定位故障。流程工藝的關鍵設備，一旦停機會影響全產線的穩定生產及產品品質?？蛻舭l現設備故障后，沒有專業系統提供數據支撐進行故障的定位和原因追溯。設備單體價值昂貴，發生故障后，維修費用或備件更換費用非常高。開放的PMA平臺架構PMA方案介紹：方案成效：開放的PMA平臺架構54第四章：未來工業生態合作伙伴施耐德電氣攜手輝度智能，基于大數據分析和

144、AI人工智能技術，結合設備的工藝數據，以數理+機理模型為驅動對設備進行智能診斷分析，實現故障預測。同時提供PMA預測性維護平臺，定位故障部位、制定運維建議，最終可幫助用戶降低35%的設備維護成本，提高15%生產效率，減少80%意外宕機。4.4.3 案例3：PMA設備預測性維護顧問的案例分析未來工業展望5555.1 未來工業挑戰與應對5.2 未來工業技術融合挑戰與應對改革開放之際，中國工業經歷了迅猛的發展，但這種工業發展長期依賴于高耗能、低效率的生產模式。不僅造成了能源資源的巨大浪費，還引發了嚴重的環境污染問題，如空氣質量惡化、水體污染和自然生態破壞，同時還加劇了社會問題，比如城鄉發展不均衡和環

145、境惡化帶來的“健康風險”。面對這些挑戰，中國政府提出了“中國制造2025”和“十四五”規劃兩大政策，旨在轉變工業發展方式，推動工業向更高效、智能化、綠色化方向發展。其中，“中國制造2025”旨在通過技術創新和產業升級，將中國制造業引向更高的附加值層面；而“十四五”規劃則側重于促進可持續發展，強調環境保護和綠色發展。這兩大政策的實施推動了智能制造和綠色制造的融合發展。智能制造不僅提高了生產效率，還通過精確控制和優化資源分配，降低了能源消耗。同時，綠色制造采用可再生能源與先進的能碳管理應用，有效提高了能源利用效率，降低碳排放，減少了環境污染，助力工業可持續發展。施耐德電氣主張，制造型企業在面臨這些

146、外部挑戰時，應以綠智化轉型為目標，以價值創造為導向，以生態合作為主要方法，創新發展綠色智能制造解決方案，打造未來工業。而未來工業綠智化轉型的下一階段面臨著兩大類主要挑戰，一方面為技術融合帶來的挑戰，另一方面為技術發展帶來的挑戰。隨著一些領軍企業的實踐探索，智能制造和綠色制造的技術方案融合取得了一定進展，但綠色智能制造下一階段的深入發展仍面臨著許多技術融合層面的挑戰。首先，綠色化與智能化轉型對應的兩種使能技術（DT數字技術與ET能碳技術），在成熟度和發展速度上存在差異，導致融合過程復雜且不均衡。其次，實現技術融合需要大量的資金和資源投入，而這些往往受到企業實際資源分配策略的限制。同時，完善的政策

147、和監管框架尚未全面到位，影響了技術融合方案的有效實施。此外，市場需求和企業用戶接受度的不確定性，技術標準化建設和兼容性問題，以及相關領域專業人才的缺乏，都是推進綠智化技術融合過程中的難點。因此，如何推進智能制造技術和綠色制造技術深度融合仍然是一個復雜課題，這需要生態圈中所有角色在以上多個挑戰層面上協同創新，探索答案。第五章：未來工業展望綠色制造與智能制造技術融合挑戰 技術成熟度差異：智能制造技術和綠色制造技術發展的速度和成熟度不一致。例如，某些智能制造技術已相對成熟，如自動化控制和數據分析，而一些綠色制造技術，如先進的可再生能源發電技術和碳足跡追蹤技術可能仍處于發展階段。這種成熟度的差異影響了

148、兩者的有效結合。技術標準和兼容性問題：不同技術體系之間可能存在兼容性和標準化問題。智能制造技術與綠色制造技術結合的過程中，這些差異可能導致技術集成困難，影響融合效果。短期成本和投資回報的考量：許多工廠在選擇解決方案時，往往優先考慮短期成本和投資回報。智能制造技術和綠色制造技術集成往往需要較高的前期投資，而且這些投資的回報周期較長。這導致工廠更傾向于投資能夠迅速解決當前問題、成本較低的解決方案，而不是長期的、成本更高的綜合解決方案。缺乏長期數字化規劃：很多工廠缺乏對長期智能化和綠色轉型的規劃。這導致他們在采購解決方案時，更多地關注于當前的生產需求和痛點，而非未來的可持續發展和技術升級。這種追求短

149、期回報導向的決策方式導致了解決方案的碎片化建設過程，而放棄系統性的整體解決方案，無法建立起一個循環改進的機制，同時也忽視了智能制造技術和綠色制造技術融合創新的潛力。市場和政策信號的不確定性：市場的快速變化和政策環境的不確定性也可能導致工廠在采購決策時趨于保守。沒有清晰的市場導向和政策支持挑戰，工廠可能不愿意冒險投資于長期的、可能風險較高的技術融合項目。565.2.1 未來工業技術融合挑戰為了應對重重挑戰，進一步推動5T技術的深度融合創新，需要組織生態圈內各類角色發揮各自優勢，合作共贏。因此，施耐德電氣長期致力于持續完善生態合作體系，賦能各類合作伙伴。一方面，解決方案服務商間的生態合作有望解決工

150、業體系技術標準不統一帶來的長期痛點。當前的工業自動化系統仍相對封閉，具有以下特征：針對這一難點，可利用生態圈合作共同推廣適應智能互聯時代的新一代工業自動化標準，支持各類工業設備無縫連接與通訊。為此，施耐德電氣創建了工業開放自動化系統，開放自動化系統具備以下特點：第五章：未來工業展望開放自動化工業特征可復用系統設計時定義可重復使用的模塊化組件，并且模塊之間可以高效集成可移植應用程序可以跨平臺部署和執行可重構在不影響系統運行和保障安全的情況下軟硬件即插即用可互操作任意設備之間可以實現語義級交互以及共同執行分布式應用所需的功能綠色智能制造生態圖設計建造咨詢規劃維護服務運營控制信息安全網絡協議邊緣控制

151、軟件 分析 服務互聯互通產品數字化分銷商與服務商初創公司設計院政府及高等院校系統集成商工業自動化系統現狀編程軟件與硬件設備 硬件為中心局限于專用生態環境 不同供應商，系統不兼容 自動化系統，在設計層面未能與IT兼容 開發難以復用575.2.2 生態合作是應對技術融合創新挑戰的良策隨著綠色智能制造的解決方案的不斷深入探索，相當一部分制造型企業逐漸完成了IT與OT的技術融合，通過系統間的集成，打通了數字化工廠的橫向、縱向數據流，積累了原始的數據資產。這類數字化程度較高、綠智化轉型探索較為領先的企業在下一階段，不僅要繼續深化IT/OT技術融合，也應該開始在數字化工廠的基礎上進一步深度融合DT技術，創

152、建大量的數據模型，并管理數據資產。在工業的智能化時代，數據不僅僅是一個被動的記錄元素，而是被視為一種新的生產要素，與傳統的土地、勞動、資本和企業家才能并列，通過將數據視為核心生產要素，企業可以利用先進的數據分析和人工智能技術來加速決策過程，優化資源配置，并最終提高生產力。由此可見，未來工業的5T技術融合方向一定是以價值創造為導向來構建解決方案，將數據視作為一種全新的生產要素，利用一系列創新技術挖掘數據價值，從而助力制造業加速提升生產力。但也可以預見的，企業在朝這個方向轉型的過程中對數字技術快速發展的迫切需求，必然會帶來一系列的挑戰。工業數據帶來的挑戰另一方面，生態圈合作可以打造具有性價比的整體

153、解決方案，解決企業缺乏長期規劃與項目投資不足的問題，助力制造企業完成從戰略端到業務端的全面綠智化轉型。在目前的工業環境中，解決方案的選取常常缺少長遠的戰略目光和技術前瞻性。眾多工廠在應對生產運營的難題時，習慣于采用即時的應對措施，奉行技術方案層面的“拿來主義”，忽略了要遵循企業戰略發展方針來協同業務流程改造與技術應用創新。這種追求短期回報導向的決策方式導致了解決方案的碎片化建設過程，而放棄系統性的整體解決方案，無法建立起一個循環改進的機制，同時也忽視了智能制造技術和綠色制造技術融合創新的潛力。而生態圈集合了眾多工業轉型的優質合作伙伴，擁有多行業綠智化轉型的全局視角。方案集成商能夠在支撐企業戰略

154、發展需求基礎上，基于技術類服務商自身對技術創新的長期跟蹤理解，通過數字化咨詢服務團隊與乙方內部的數字化委員緊密合作，分析企業的數字化現狀和生產流程痛點，結合行業標準化委員會對行業特有痛點的理解，打造一個兼具技術前瞻性和成本控制的整體解決方案，且著眼于方案設計、實施路徑規劃與交付、和后期持續運維等項目全生命周期中各個環節助力企業轉型。第五章：未來工業展望585.3 未來工業技術發展挑戰與應對5.3.1 未來工業技術發展挑戰數據收集與整合：首先帶來的挑戰是需要高效地收集和整合來自不同來源和系統的數據。這不僅包括生產線上的機器和設備數據，還包括從供應鏈管理、客戶關系管理等IT應用系統中的數據。有效整

155、合這些數據，以形成一個全面的數據視圖，是實現進一步數據分析和應用的前提。數據質量與準確性：不準確或低質量的數據可能導致錯誤的決策和預測，影響整個生產過程的效率和質量，數據質量對數據建模和模型參數調整尤為關鍵。深度分析與應用：在數據資產積累到一定程度后，如何通過高級數據分析技術，如機器學習和數據建模，來挖掘這些數據中的價值成為關鍵。數據安全與隱私：隨著數據量的增加，數據的安全性和隱私保護也成為重要的考慮因素。企業需要確保系統管理符合相關法規，并采取適當的技術和管理措施來保護數據免受未經授權的訪問和泄露。如何應對數據技術發展帶來的挑戰，是下一階段建設未來工業的關鍵之一。但工業企業當前似乎除了基于工

156、業大數據建立特定場景的AI算法模型，如視覺檢測模型、設備故障診斷模型、質量分析模型等外，似乎并沒有一個明確的藍圖來指導制造型企業如何利用數據價值挖掘來完成全面的智能化轉型。在建立完善的應對策略之前，可以確定的是，制造企業數據價值挖掘的全景藍圖是依托于各類AI模型的。不可忽視的一點是，基于生成式AI技術的通用大模型應用，為工業AI模型的發展帶來了啟示。AI技術可分為生成式AI與判別式AI，利用這兩類技術創建的AI模型分別具有內容生成和判別決策的功能特點。工業運營過程對AI決策的精確度要求極高，這要求研發端常常運用判別式AI建立專用場景的模型，而對生成式AI技術討論并不多。用于判別的參考依據通常是

157、工業知識的內容梳理與信息提取，這要求我們建立數字化的工業知識圖譜。與此同時，基于生成式AI創新的通用大模型恰恰擅長于文本、圖片、視頻等內容的梳理與信息提取，所以有機結合通用大模型、數字化工業知識圖譜與工業專用場景模型成為未來的重要話題。第五章：未來工業展望595.3.2 各類AI模型與傳統IT系統的融合創新可有效應對數據價值挖掘帶來的挑戰業務場景專用模型通用大模型數字化工業知識圖譜控制指令執行分析圖表與報告生成優化策略建議視覺檢測路徑動態規劃智能排產故障診斷質量分析文本生成圖片生成代碼生成視頻生成施耐德電氣高級副總裁戰略與業務發展中國區負責人 熊宜商業價值研究院院長 施耐德電氣 申紅鋒、劉金兵

158、、劉帥、楊立里、謝小軍、吳子怡億歐智庫 劉旻昊、楊雨然施耐德電氣 周利朝、覃華雄、肖文武、宮達人、潘知翼、張官祥、劉佺、曹丹丹施耐德電氣首席數字化設計師 毛春景億歐智庫新科技事業部研究總監 孫毅頌億歐智庫新科技事業部研究總監 孫毅頌 蔡婷婷施耐德電氣首席數字化設計師 毛春景本委員會由工業和信息化部國際經濟技術合作中心、施耐德電氣(中國)有限公司共同發起，旨在通過創新驅動，幫助制造企業進行綠色智能制造轉型和升級，提高中國優勢產業和戰略性新興產業的綠色智能制造能力。委員會由綠色智能制造相關領域技術專家組成，重點關注綠色智能制造技術融合創新，并提供信息交流平臺，促進業務合作，協助工業企業提升在綠色智

159、能制造領域的產業創新能力和方案競爭力，推進中國工業企業在綠色化、智能化趨勢下的高質量發展。億歐，專注科技+產業+投資的信息平臺和智庫。成立于2014年2月，總部位于北京，在上海、深圳、寧波、紐約等設有分公司。億歐立足中國、影響全球，用戶/客戶覆蓋超過50個國家或地區。旗下產品和服務包括:信息平臺億歐網()、億歐國際站(EqualO)、研究和咨詢服務億歐智庫(EO Inteligence)，產業和投融資數據產品億歐數據(EO Data)；行業垂直子公司億歐大健康(EO Healthcare)、億歐汽車(EO Auto)、元宇宙與碳中和研究院等?；趯χ袊萍?、產業和投資的深刻理解，同時憑借國際化

160、視角和高度，億歐為中外客戶提供行業研究、投資分析、創新咨詢、數據產品、品牌公關、國際化落地等服務。施耐德電氣工業創新生態中國區負責人施耐德電氣（中國）有限公司Schneider Electric(China)Co.,Ltd北京市朝陽區望京東路6號施耐德電氣大廈郵編：100102電話：(010)8434 6699傳真：(010)8450 1130Schneider Electric Building,No.6.East WangJing Rd,Chaoyang DistrictBeijing 100102 P.R.C.Tel：(010)8434 6699Fax：(010)8450 1130 2024 施耐德電氣保留所有權。文中出現的施耐德電氣產品商標為施耐德電氣及其子公司和附屬公司財產。文中出現的其他企業或品牌商標為其所有者財產。未經施耐德電氣書面授權，不得以任何方式復制、抄襲、影印、翻譯本文檔的任何內容。凡轉載或引用本文任何觀點、數據等信息，請注明“來源：施耐德電氣”