制造業數字化轉型已是大勢所趨，工業互聯網平臺對于制造業數字化轉型的支撐作用將會越來越強，其應用為制造企業生產和運營優化的能力提升提供了探索應用模式和路徑。平臺的不斷創新和應用突破，將不斷為制造業的升級轉型賦能。實施制造業數字化轉型，加快工業互聯網規模化應用，在加快數字化轉型中賦能經濟社會發展，塑造高質量發展新動能新優勢。

1 制造業數字化的背景及現狀

工業的先進程度代表了人類文明的先進程度，從第一次工業革命到現在，工業化技術和工業化程度已經發生了翻天覆地的變化。在工業 1.0 時代，機械的大規模發展使工業生產進入了機械化時代，生產效率得到大幅度提升。到工業 2.0 時代，電力使工業生產進入了電氣化時代。在工業 3.0 時代，計算機、電子和自動控制技術的普及推動了自動化工業的發展，網絡技術、通信技術、IT 技術以及物聯網技術的飛速發展和應用，推動了工業時代向后 3.0 時代邁進，工業 4.0 的重要標識是實現工業生產智能化。
從自動化的工業 3.0 到智能化的工業 4.0，必然會經歷“自動化→信息化→網絡化→協同化→數字化→智能化”過程。傳統工廠通過對產線和設備的自動化升級改造實現企業自動化 ；自動化企業通過對工廠全實體全業務流程的信息化建模和實施工業軟件實現企業信息化 ；信息化企業通過網絡部署的優化改造升級，接入以高帶寬、高速率、高頻率、低延遲為特征的 5G 通信網絡，通過信息化和自動化的兩化深度融合及工廠網絡資源的優化配置實現網絡協同，將業務和生產數據打通，實現各網絡層和系統間的信息互通流轉，使企業生產制造實現數字化轉型 ；數字化企業通過智能化應用（機器視覺輔助、AI 人工智能應用、機器人替代人工、BI 智能分析決策等）使企業具備智能化生產制造能力，最終實現智能化。從工業 3.0 邁向工業 4.0 過程中，制造業實現數字化轉型是重中之重。

當前，國內大多數產值 2000 萬以上的規上企業，處在從工業 3.0 向工業 4.0 時代邁進的不同階段，這一次變革仍然處于起步階段。從規模和復雜度劃分，工業企業可以劃分為以下 3 種類型。
車間自動化型 ：傳統小微企業已經從簡單人工作坊轉變為車間企業，并實現了車間自動化。該類企業工廠車間管理比較簡單，僅實施信息化系統，數字化和智能化的需求不高，數據信息相對分散。這類企業的目標是實現數字化車間。
內部大系統型 ：企業經過多年發展，生產管理和橫向業務開始擴展，企業進一步實施信息化，擁有多個智能單元（多工業軟件），企業內部開始進行數據采集和系統集成，深入開展自動化和信息化融合，進一步對企業資源進行配置優化，從而滿足內部快速連續變化的需求，逐步實現內部大系統的網絡化、數字化智造。這類企業以大中企業為主，目標是實現智能工廠、未來工廠。
復雜產業鏈系統型 ：內部大系統型企業進一步發展后成為集團級的大型數字化企業，隨之而來的就是希望向更高層次的產業 / 行業數據共享和網絡化協同的數字化企業邁進。該類企業擁有更多的智能單元（工業軟件群），通過產業鏈上下游的設計協同、服務協同、制造協同、物流協同進一步實現在所在產業 / 行業的產業鏈資源數據集成、產業鏈資源配置優化和產業鏈供應鏈雙鏈快速響應。這類企業以集團級大型企業為主，目標是組織建立所在行業的產業大腦。

2、工業企業生產制造的痛點和需求

在工業企業數字化轉型的進程中，由于企業自身發展、軟硬件設備條件、信息化狀況等都有著千差萬別，肯定會碰到諸多問題，本文在工業企業實施數字化轉型服務項目的經驗基礎上，總結歸納了企業數字化轉型的典型問題。
業務決策難：企業在規模小的時候，管理也比較簡單，數據和信息也不多，企業主可以輕松做決策。但企業規模大了以后，人員幾百上千，收入幾十上百億，要精確掌握大企業內部的復雜結構，做一些關鍵決策反而很難。
數據孤島：企業在不同階段安裝了各類軟件系統，數據也保存在不同的系統中，產生“煙囪式”相對獨立的工廠信息化系統，數據分散冗余且不統一，信息不能互通流轉，系統業務之間很難融合。
數據利用率低：穿插于各個信息化系統中的業務數據如何被利用起來？一些有價值的數據可以從深層次分析企業在制造、經營、管理上的業務改善機會，如何利用這些數據去輔助企業進行決策？
IT 成本很高：工業軟件厚重，IT 系統運維難，難以精準解決企業問題，信息化投入、運營及優化升級成本高。經驗傳承難 ：工藝經驗、操作參數、長期積累的工業知識難以保留和傳承，工廠關鍵崗位的人員離開以后，沒有合適的人能快速頂替，或者說隨后的產品質量和生產效率難以跟上。
工藝改善難：工業上的工藝流程知識不普及，工藝“黑盒子”較多，很難將工藝路線拆解再優化配置，企業希望能用工業大數據、人工智能等新技術預測、沉淀工業知識，優化配置定義產品工藝路線。
數字化需求多變：隨著企業經營環境越來越復雜，工業軟件信息化系統經過 3 ～ 5 年的使用后，需要按新的需求更新優化迭代，很多數字化軟件的新需求層出不窮，難以滿足。企業經營節奏快，傳統服務商響應慢，IT 人員難以發揮價值。
數字化能力復制難：如何把企業管理和運營經驗從一個工廠快速沉淀復制到另一個新的工廠是面臨的挑戰。可以通過以工業操作系統為核心的工業互聯網平臺，解決企業在數字化轉型中遇到的難題。通過通用連通器向下連接海量工業裝備、儀器和產品，實現工廠萬物互聯，利用工業操作系統提供的平臺化的數據底座能力，向上支撐工廠工業軟件的集成對接和工業 App 的快速開發部署。
工業操作系統就像工業的安卓系統，把工業企業的實體對象，如人員、產線、設備、工序、物料、工藝、環境、業務流程等核心全要素數據統一管理起來，以統一的標準化建模方式匯聚到平臺，并提供低門檻的開發環境和工具，為企業賦能，讓企業中更多的業務專家和外部應用開發商快速地構建輕量化的工業智能應用。按企業需求開發 App 應用，主要包括業務經營管理 App、生產管控 App 和其他創新應用場景App。開發應用不再是 IT 人員的專屬能力，讓懂業務的專家一起參與企業數字化轉型，激發全員創新活力，進一步提升企業核心競爭力。

3、工業互聯網平臺解析

工業互聯網平臺以工廠數據 / 信息全集成為基礎，構建多元對象化工業數據湖，企業可通過平臺內置的工業 App 開發平臺，實現生產控制、生產管理、企業經營等多維、多元數據的融合應用。平臺提供對象模型建模、邊緣計算、大數據分析和人工智能應用、場景化分析服務、智慧決策等功能，以集成化、數字化、智能化手段解決生產管控、業務管理和企業經營的綜合問題，打造服務于企業、賦能于工業的智慧大腦。通過工業互聯網平臺，把企業中的設備、產線、加工中心、智能產品、服務甚至生產鏈上下游緊密地連接融合起來，幫助企業拉長產業鏈，形成跨設備、跨系統、跨廠區、跨地區的互聯互通，從而提高效率，推動制造業體系智能化。