2024未来工业技术融合创新报告.pdf

绿色智能制造技术融合创新专家委员会施耐德电气出品2024未来工业技术融合创新报告亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)CONTENTS目录前言序言：创新融生态 共赴未来工业新征程1 未来工业概述4152446552 未来工业技术发展与融合3 未来工业应用场景分析4 未来工业生态合作伙伴5 未来工业挑战与展望1.1 未来工业概述1.2 未来工业驱动因素1.3 绿色智能制造政策梳理1.4 5T技术融合基础1.5 5T技术框架2.1 5T技术融合关系与分类2.2 5T技术应用架构2.3 4.1 生态圈构成4.2 生态圈对服务商的必要性4.3 生态圈对企业用户的价值4.4 生态圈合作伙伴案例未来工业技术发展挑战与应对5.1 未来工业挑战与应对5.2 5.3未来工业技术融合挑战与应对3.1 重点行业筛选3.2 石油化工未来场景分析3.3 动力电池未来场景分析3.4 氢能储能未来场景分析3.5 集成电路未来场景分析3.6 食品饮料未来场景分析3.7 有色行业未来场景分析3.8 六大行业总结5T技术融合发展趋势32亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)前言随着“中国制造2025”、“十四五智能制造发展规划”及“碳中和”战略的深入实施，中国工业在过去几年中继续展现出显著的进步和变革。2023年，我们见证了中国工业增加值的持续增长，特别是在光伏、风电等新能源产业领域，中国不仅保持了其全球领先地位，而且在关键核心技术和产业基础方面取得了重要进展。这些成就标志着中国制造业从“中国制造”向“中国创造”的转变正在加速进行。在这一年时间里，中国工业制造领域的智能技术与绿色技术的融合和应用场景落地取得了显著成果。特别是在中国政府提出了新质生产力背景下，绿色智能制造成为了未来工业形态的的重要组成部分。通过对信息技术（IT）、运营技术（OT）、通信技术（CT）、数字技术（DT）和能碳技术（ET）的深度融合，中国制造业正在构建一个更加高效、环保的生态合作体系。这不仅满足了当前的场景需求，而且为未来工业的智能化和可持续发展奠定了坚实的基础，为新时代新征程加快科技创新、推动高质量发展提供了科学指引。我们有理由相信，中国制造业将在全球工业领域中发挥更加重要的作用，为全球可持续发展做出更大贡献。2亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)序言熊宜施耐德电气高级副总裁战略与业务发展中国区负责人商业价值研究院院长当前，新一轮科技革命和传统产业转型迎来历史性交汇时刻，“数字化”和“绿色低碳”两股大潮势不可挡。工信部等八部门最新发布的关于加快传统制造业转型升级的指导意见提出，要坚持创新驱动，推动传统制造业向高端化、智能化、绿色化、融合化方向转型，提升发展质量和效益，加快实现高质量发展，大力推进新型工业化。创新是新型工业化的根本动力。这其中，IT（信息技术）、OT（运营技术）、CT（通信技术）、DT（数字技术）、ET（能碳技术）等基础技术相互集成融合，形成一系列创新技术代表工业数字孪生架起了虚拟和物理世界之间的桥梁；云原生为工业互联应用提供了灵活敏捷的运行时环境；5G边缘计算保障了设备互联通信的实时稳定连接；能碳管理技术支撑了未来工业的可持续发展技术融合创新的趋势已成共识，“技术枝干”的生长离不开“产业土壤”的滋养。要想真正发挥数字化技术的价值，就必须加大创新技术与产业场景的深度融合，以科技创新推动产业创新，催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力。在2024未来工业技术融合创新报告中，施耐德电气呈现了创新技术和产业场景融合的最佳范本。报告筛选石油化工、食品饮料、有色行业、动力电池、氢能储能、集成电路这六个规模大、增速快、行业战略地位高的垂直领域，从产品生命周期场景、生产全过程场景、供应链管理场景三大维度，对企业的转型现状进行深入评估，最终锚定27个技术融合创新场景，为企业的“数字化”和“绿色低碳”双转型提供了行之有效的参考。面对未来工业变革中来自市场、环境和供应链的种种挑战，企业需要加强生态合作伙伴之间的协作和共享。施耐德电气联合产、学、研、用，自2020年起推出“绿色智能制造创赢计划”，至今已连续举办4季。从围绕一线真实需求，输出联合创新解决方案，再到小规模复制、市场化，施耐德电气和合作伙伴对入营企业展开全方位赋能，以独树一帜的“真实场景”和“前沿探索”成为业内开放式创新的标杆。2024年是实现“十四五”规划目标任务的关键一年，也是全面推进新型工业化的重要一年。施耐德电气将秉承企业责任担当，持续引领创新生态圈建设，与所有合作伙伴一起创造更大的影响力、共同奔赴更加开放、高效与韧性、可持续、以人为本的未来工业。创新融生态 共赴未来工业新征程3亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)未来工业概述1亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)1.1 未来工业概述1以软件为中心的工业自动化系统，推动工业向高效节能、灵活敏捷和富有韧性的方向发展。未来工业强调自动化、大数据、人工智能等先进技术的应用，以及对环保、节能、低碳等理念的追求,还强调创新、协作、团队合作和持续学习的重要性。未来工业的发展趋势包括自动化和智能化、绿色和可持续发展、个性化定制和灵活生产等。开放化、可持续发展、高效韧性、数字技术和以人为本既是未来工业的本质特征，也是实现未来工业的必要条件。工业是全球碳排放最大的领域，可持续运营在很大程度上能够有效推动工业企业取得商业上的成功。数字化管理、电气化流程运营、一体化供应链和技术赋能的专业人员使得绿色智能工厂的运营极具稳健性、灵活性且更加高效节能。以工业物联网(IIoT）、工业软件和自动化以及先进数据分析技术为基础，工业企业实现了智能化运营并实现了重大突破和进步。通过对现有工业人才进行数字化转型培训，同时投资培养新一代人才，企业能够很好地顺应数字化时代发展，有助于构建高效和富有前瞻性的运营模式。1.1.1 未来工业特征注1：施耐德电气第一章：未来工业概述未来工业特征必要条件可持续发展数字技术高效韧性以人为本30%的二氧化碳排放来源于工业。工业是全球碳排放最大的领域，能源、自动化和软件是工业实现可持续发展的重要因素，许多工业企业已然证明，可持续运营在很大程度上能够有效推动企业取得商业上的成功。仅有少数的工业企业在规模性数字化转型中成功收益。依靠工业物联网(IIoT）、工业软件和自动化以及先进数据分析技术，工业企业实现了智能化运营，并正在经历着十年前难以想象的重大进步。工业是被网络犯罪攻击最多的领域。事实证明，数字化管理、电气化流程运营、一体化供应链和技术赋能的专业人员使得智慧工厂极具稳健性、灵活性且更加高效节能。2023年，工业领域的人才缺口预计将达到800万人。通过对现有工业人才进行培训，同时投资培养新一代人才，企业能够很好地顺应数字化时代发展，有助于建立更具活力、更高效以及更具前瞻性的运营模式。5亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)未来工业的发展路径包括推广工业软件应用并提升信息安全、发展工业可持续技术、实现开放自动化、培育数字化技术赋能的人才、构建合作伙伴和服务生态以及完善数字化供应链建设。1.1.2 未来工业路径第一章：未来工业概述未来工业路径未来工业需要一种数字化思维方式而软件和数据在其中扮演着重要角色。可以降低运营成本，提高灵活性，并提升工业企业的可持续发展前景。越来越多的设备开始以软件为中心，在提高性能的同时支持远程操作和服务。工业企业必须在安全、可靠、稳妥的数字生态系统中运营，以保障人身安全以及数据和业务完整性。工业软件和信息安全可持续发展有助于提升组织机构的敏捷性和创新性，实现工业可持续发展意味着组织机构将极大提升运营效率、实现智能化能耗管理以及近零废弃。实现工业的可持续发展，工业软件、自动化系统和能源管理缺一不可，这是实现可持续运营的三大要素。工业可持续发展技术封闭的、专有的工业自动化技术正在阻碍我们完全实现第四次工业革命的愿景。另一方面，开放自动化主要依托“即插即用”型自动化软件组件，这些组件均基于IEC61499标准，因此无论属于哪个品牌，它们都支持互操作性和可移植性。开放自动化尽管有论调认为技术发展会导致工业领域的岗位大幅减少，但实际上数字化技术却有望为未得到充分利用和未充分就业的工业人才创造更多的工作岗位和机会。数字化运营改变了工业领域的工作方式，使其变得更安全、更高效、更具价值。数字化技术赋能的人才数字化世界是由许多不同的企业、组织和个人共同构成的，他们通过各种方式和手段相互合作和竞争，共同推动着数字化世界的发展。在数字化世界中，企业需要与其他企业和组织进行合作，共享资源和信息，以提高自身的竞争力和创新能力。同时，企业也需要与其他企业和组织竞争，以获得更多的市场份额和利润。合作伙伴和服务生态供应链数字化不仅有助于找到最具竞争力和最符合可持续要求的供应商，更有助于提高运营韧性和敏捷性，帮助企业应对市场上各项不利因素以及处于不断变化的市场态势。数字化供应链6亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)可持续发展、高效韧性、数字技术和以人为本是未来工业的本质特征，是实现未来工业的必要条件，同时也是驱动未来工业发展的关键因素。注1：施耐德电气 注2：气候变化蓝皮书中国气象局 注3：对“十四五“工业绿色发展的思考和建议1.2 未来工业驱动因素1气候变化已对我国自然生态系统带来严重不利影响，并不断向经济社会系统蔓延渗透，进而通过产业链影响气候变化敏感产业布局和运行安全，甚至可能引发系统性风险。日益严峻的气候变化挑战叠加社会可持续发展趋势，工业绿色化转型需求持续提升。全球气候正在显著变暖，20世纪中叶以来，全球平均温度增速达0.15/10年，预计到本世纪中期，气候系统的变暖仍将持续，气候变化不利影响和风险将不断加剧2。从区域来看我国受到气候影响更为严重，1951至2020年平均气温升温速率达0.26/10年，高于同期全球平均水平。2020年后极端气温持续困扰中国。从行业来看工业碳排放占整体碳排放约70%3，绿色低碳零碳化发展为工业未来范式的重要转型方向。1.2.1 可持续发展工业生产不仅需要追求效率，更需具备足够的韧性面对来自内外部的突发挑战，尤其是考虑到网络攻击和供应链管理的复杂性，工业生产流程的韧性化在现代制造业中显得尤为关键。随着工业生产对数字技术和互联网的日益依赖，它们成为潜在的攻击目标。网络攻击不仅威胁数据安全和保密性，还可能导致生产中断，引发巨大经济损失。另一方面，全球化的供应链因其广泛的地理分布和参与者多样性，容易受到多种风险的冲击。一次自然灾害、政治动荡或交通中断都可能打乱原有的供应节奏，导致关键部件短缺，进而影响整个生产流程。因此，韧性化的生产流程能确保企业在面对在面对在面对这些不确定性和潜在风险，如网络安全威胁或供应链中断仍能迅速调整、恢复并维持其生产活动的稳定与连续性。1.2.2 高效韧性第一章：未来工业概述1961年-2022年中国极端高温事件频次1960010002000300040001970198019902000201020202022年中国共发生极端高温事件3501站日，极端高温事件频次为1961年以来最多;其中，重庆北碚（45.0）和江津（44.7）、湖北竹山（44.6）等共计366站日最高气温突破历史极值。极端高温事件频次线性变化趋势常年值7亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)注1：汇丰控股供应链安全调查 注2：卡巴斯基工业安全生产调查根据市场调查，供应链的持续稳定与工业网络的正常运行，是企业持续高效运作的重要保障。其中在2022年企业转型需求调查中1，42.20%的企业将供应链作为2023年优先进行转型的环节，46.70%的企业将供应链转型划分到未来某个阶段的优先事项，供应链在企业转型中的地位日益提升。此外在2022年工业安全生产调查中2，72%的企业决策者将网络安全作为企业生产活动的威胁，94%的企业决策者维持或提升了网络安全的重要程度，工业网络的安全性和韧性在企业生产经营中的重要性日益提高。第一章：未来工业概述2022年企业转型需求调查-供应链2022年工业生产安全调查11.10%46.70%42.20%不是优先事项2023的优先事项未来某个阶段的优先事项 企业决策者将网络安全作为企业生产活动的威胁72%企业决策者维持或提升了网络安全的重视程度94%企业决策者相信他们的企业拥有足够的IT安全保护39%8亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)第一章：未来工业概述注1：2023年中国制造业数字化转型研究报告 注2：制造业人才发展规划指南教育部注3：2022中国企业培训市场前景分析报告CSTD1.2.3 以数字技术为核心的5T技术融合创新实现高效与韧性的双重目标，数字技术是关键要素之一，它能为生产过程带来智能化的调度、优化和自适应调整。掌握新兴数字技术，如移动互联网、物联网、云计算、大数据、5G等，可以推动传统产业向数字化转型升级，实现未来范式的工业改革。以AI为代表的新兴技术为未来工业的发展提供了强大的推动力。通过AI技术，企业可以实现智能化制造，提高生产效率和质量，降低生产成本，还可以实现个性化定制，满足消费者的个性化需求。目前数字技术在制造业中的渗透率持续提高1，需求分析、一体化系统、高级排产、智能工控和营销预测等技术在行业中的应用持续深入，供应链管理、能耗监测和工业质检等技术的应用范围持续扩大，工业机器学习、语音识别和工业视觉等持续实现技术突破，未来将有效赋能工业精益化和柔性化转型。1.2.4 以人为本仅依赖技术创新无法真正走上未来工业变革之路，真正能发挥数字技术潜力的，是那些熟练掌握这些技术、并能够应用于实际生产环境的人才。他们是推动工业向更高效、更有韧性方向发展的关键。数字化人才是传统制造业提质升级的关键因素，人才供求缺口巨大，预计2025年在新一代信息技术产业、电力装备、高档数控机床和机器人及新材料等领域将出现较大的人才缺口2。数字人才是制造业数字化转型的关键因素之一，熟练掌握数字化知识和技术才能将其应用于企业的核心环节，提高劳动效率，推动制造业数字化转型。此外，数字化人才还能够为企业提供创新思路和方案，推动企业不断创新和发展。在中国制造2025中，数字人才培养作为了智能制造发展的主攻方向之一，并强调建设制造强国的根本在于人才。调研显示65.60%的企业数字化人才培训需求相对增加3，随着培训体系的完善和以人为本理念的深化，工业企业适应未来数字化生产需求的能力将持续提高。数字技术在制造业中的渗透应用落地重点技术聚焦突破行业应用逐步扩大行业应用持续深入工业机器学习语音识别工业视觉供应链管理物流机器人分拣机器人能耗监测工业质检工业仿真高级排产一体化系统需求分析智能工控营销预测9亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)1.3 绿色智能制造政策持续颁布支撑工业未来化转型绿色智能制造的政策对于引导工业未来化转型至关重要，2015年至今已颁布多个涉及顶层规划、重点技术的政策文件，其中，绿色相关的顶层设计在2020年后密集出台。目前来看，绿智政策主要以供给、产业环境、需求3个方向，对8大重点行业进行引导。第一章：未来工业概述2022年企业数字化人才培训需求同比变化2025年制造业十大重点领域人才需求预测人才缺口预测人才总量预测1.3.1 绿色智能制造政策以中国制造2025发展战略为基础，2015年至今密集出台多项围绕智能制造和绿色制造的政策，政策既涉及顶层规划，也涉及高端装备、工业互联网、大数据、云计算、人工智能和5G等相关技术的落地。绿色制造相关的政策在2020年后密集颁布，主要包括国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见、十四五工业绿色发展规划、工业领域碳达峰实施方案等政策。65.60%25.20%9.3%相对增加基本持平相对减少新一代信息技术产业电力装备高档数控机床和机器人新材料节能与新能源汽车航空航天装备生物医药及高性能医疗器械农机装备海洋工程装备及高科技船舶先进轨道交通装备01000万2000万3000万10亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)注1：政府网站、国家社会科学基金项目-四川大学从0到1创新研究项目绿色智能政策基本可以分为3个方向，4个类别1；供给型政策通常以提升技术能力、市场营销、品牌合作等手段提高供应能力，政策偏长期属性；环境型政策着力于产业环境的长久支持；需求型政策以短期形式对市场进行引导。1.3.2 绿色智能制造政策具体措施第一章：未来工业概述2015-2022年绿色智能制造政策智能相关政策绿色相关政策顶层设计高端装备工业互联网大数据云计算人工智能5G更多的绿色智能制造政策正在制定和推进20152016201720182019202020212022中国制造2025发展战略智能制造发展规划（2016-2020）机器人产业发展规划（2016-2020）工业互联网APP培育工程实施方案工业互联网发展行动（2018-2020）大数据产业发展规则（2016-2020）云计算发展三年行动计划（2017-2019）信息通讯行业发展规划（2016-2020）工业与信息化部关于推动5G和加快发展的通知新一代人工智能发展规划国家新一代人工智能创新发展试验区工作指引国家新一代人工智能标准体系建设指南推动企业上云实施指南（2018-2020）新型数据重心发展三年行动计划（2021-2023年）工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见十四五工业绿色发展规划工业领域碳达峰实施方案工业能效提升计划十四五智能制造发展规划关于加强绿色数据中心建设的指导意见智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018）关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网指导意见（2016-2018）11亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)注1：通过十四五工业绿色发展规划、十四五智能制造发展规划、工业能效提升计划梳理绿色智能制造政策围绕钢铁、有色金属、纺织、轻工、建材、绿色环保装备、机械和石化化工8大重点行业展开1，有序引导行业装备改造和工艺升级，推动行业绿色发展。第一章：未来工业概述绿色智能制造政策扶持方向2022推广先进管理模式推进系统集成应用加强集成管理企业核心业务系统整合组网技术应用科技成果转化运行机制完善产业链协作配套体系加大财政资金支持力度统筹协调各部门资源和力量质量和品牌公共服务平台智慧集群建设制造业与互联网融合政策创新试点打造战略性新兴产业发展策源地实施工业强基，重大装备专项工程制造业骨干企业协同发展网络化协同制造公共服务平台开放平台入口产业创新联盟科技成果信息发布和共享平台产业跨界协同创新国家、省级制造业创新中心质量和品牌人才的培养机制智能制造产业联盟；引资引技引智资源向优秀企业集中税费优惠金融服务平台加快纵向集成制定生产执行标准制定指导意见制定产业规范条件加大知识产权保护力度规范相关服务标准培育智能园区新型工业化示范基地产业规模持续增长建设区域品牌示范区培育世界级产业集群打造新型产业集群金融机构与企业形成利益共同体在全球价值链中地位提升协助开拓海外市场提供政府采购技术转移辅助建设销售渠道利用外包服务拓展市场空间利用多渠道开展国际合作供给侧环境侧需求侧企业发展产业环境空间支持绿色智能制造政策重点行业商业合作钢铁行业实施焦炉煤气精脱硫、高比例球团冶炼、焦化负压蒸馏、焦化全流程优化等技术和装备改造。有色金属行业实施氧化铝行业高效溶出及降低赤泥技术，铜冶炼行业短流程冶炼、连续熔炼，锌冶炼行业高效清洁化电解、氧压浸出，镁冶炼行业竖式还原炼镁等技术和装备改造。纺织行业实施小浴比染色、无聚乙烯醇上浆织造、再生纤维素纤维绿色制浆、超临界二氧化碳流体染色、针织物平幅染色、涤纶织物少水连续式染色等技术和装备改造。轻工行业实施短流程低水耗离型纸节约型合成革制造、皮革浸灰与铬鞣废液封闭循环、生物制革、大宗发酵制品高效生产菌种和绿色提取精制等技术和装备改造。建材行业实施水泥行业脱硫脱硝除尘超低排放、玻璃行业熔窑烟气除尘、脱硫脱硝、余热利用（发电）“一体化”工艺技术和成套设备改造。绿色环保装备重点发展污染治理机器人、基于机器视觉的智能垃圾分选技术装备、干式厌氧有机废物处理技术装备、高效低耗难处理废水资源化技术装备、非电领域烟气多污染物协同深度治理技术装备、高效连续的挥发性有机物吸附-脱附。机械行业持续推进基础制造工艺绿色优化升级，实施绿色工艺材料制备，清洁铸造、精密锻造、绿色热处理、先进焊接、低碳减污表面工程、高效切削加工等工艺技术和装备改造绿色产品。石化化工实施高效催化、过程强化、高效精馏等工艺技术改造，以及废盐焚烧精制、废硫酸高温裂解、高级氧化、微反应、煤气化等装备改造。12亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)注1：走向新一代智能制造中国工程院绿色智能制造的演化路线分为五个阶段1，首先是自动化阶段，主要是在汽车制造、重工业领域，利用OT技术对生产设备与产线进行赋能。数字化制造阶段，该阶段的主要特征为通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理。进入网络化制造阶段，在此阶段中“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。绿色智能制造在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合、增强智能、群体智能、边缘智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破，开始进入智能化制造阶段。最后，从双碳政策的影响下进入绿智化制造阶段，促进了智能制造与绿色制造的加速融合，这标志着制造系统的未来范式进入绿色化与智能化齐头并进、融合呼应的新一阶段。在这一阶段，绿色智能制造不仅关注生产效率和创新能力，更重视其对全球生态环境的影响和责任。1.4 5T技术融合是未来工业发展的基础第一章：未来工业概述绿色智能制造演化路线智能制造演化路线图示1自动化制造数字化制造网络化制造智能化制造绿智化制造使用机械、电子或计算机技术，减少或取代人力介入，实现生产过程的自动执行。将物理实体、数据和过程转换为数字形式，便于存储、处理和共享，提高信息流动性和处理效率。将各个生产要素通过网络连接，实现实时通信和协同工作，促进信息共享、监控和调度。利用先进的算法和人工智能技术，使系统能够感知、理解、学习和做出适应性决策，提高生产过程的智能水平。在智能制造的基础上，注重环境友好和资源可持续利用，追求生产过程的绿色化和可持续发展。早期仅应用PLC进行基本的机器控制，集中于汽车、重工业等高产领域。通过对产品、工艺和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理。产 品：实 现 产 品 网 络 连接，设计、研发协同与共享；制 造：实 现 制 造 系 统 横向、纵向集成和端到端集成，打通整个的数据流、信息流；服务：企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始向以用户为中心转型制造领域知识的生成、获取、使用、保存、传播都实现智能化，进而推动创新与服务能力的大幅提升；制造过程层面，智能化带来的要素智能、过程智能、管理智能，极大的推进制造业向无人制造、自我制造迈进。所有的制造流程都遵循绿色原则。从选择环保材料、减少废物产生、采用更高效的生产技术，到封闭式生产线以减少碳排放，都积极降低环境负担。工厂借助数字技术，监测和优化碳排放，确保生产活动与环境保护目标相一致。背景描述主要特征在此阶段，OT技术得到初步的发展。这一阶段主要在于直接控制生产设备和流程。5T技术变革引入ET技术并与IT、DT技术融合创新，大范围使用推广，尽可能降低碳排放。如使用可再生能源、优化能源消耗、高效储能等；适用先进的IT与OT技术，降低污染物排放，严格管理污染源。DT技术实现数据采集传输、存储、计算、分析与应用；DT技术与IT、OT、ET技术融合创新，开发新的智能化应用，实现智能决策、智能管控。数据作为生产要素，利用5T技术充分挖掘数据价值：应用CT技术实现工厂全面的网络连接：生产各环节全面应用ITOT技术：使用OT技术进行监控和管理，以确保生产流程的顺畅进行；利用IT技术对生产制造的信息进行数数字化处理，数字化分析、决策和控制。数字化网络化智能化绿色化数字化网络化智能化数字化网络化数字化未来工业智能制造升级数字化制造网络化制造智能化制造绿智化制造13通过IT与OT技术融合打通数据流，实现数据的协同共享、集成与流通，以及企业与用户的互动交互。亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)注1：施耐德电气绿色智能制造的未来范式是，通过融合5T技术创新应用覆盖制造企业经营管理、生产运营、工艺过程的全流程，以IT（信息技术）作为信息化、数字化的底座，融合OT（运营技术）实现对生产运营的灵活稳定的自动化控制与调度，通过CT（通信技术）进一步促进设备、人员和系统之间的无缝连接，利用DT（数字技术）挖掘工业大数据的价值，支撑智能决策，最终实现对资源、生产流程和事件的全面调度与智慧管控，确保生产与运营的协同高效。与此同时，引入ET（能碳技术），使整个制造过程的用能更稳定，更环保高效，构建绿色化的智能制造解决方案，保障工业企业的高效可持续发展。5T技术的融合创新必将驱动绿色智能制造解决方案向前迈进，描绘出未来工业的新范式、新蓝图。由于制造细分行业的工艺流程、运营管理、人才与技术基础等多方面因素差异化巨大，构建未来工业的绿色智能制造解决方案，需要遵循鲜明的行业特性。不仅要通过总结行业共性构建具有行业针对性的整体解决方案，还要解构分析绿色智能工厂各个管理层级，包括企业级、工厂级、车间级、产线/单元级；同时拆分贯穿产品全生命周期的各个流程环节，通过交叉分析流程环节与管理层级的运营痛点与绿智化需求，构建恰当合理符合用户综合需求的绿色智能制造应用场景。不同行业的未来工业场景也会有所不同，在通用场景框架下有不同的表现形式和内容。未来工业场景的构建是依托于5T技术应用运营的，5T技术应用是由5T使能技术根据未来工业场景需求，融合创新产生。1.5 5T技术框架1第一章：未来工业概述行业聚焦未来工业场景5T技术应用5T使能技术流程行业混合行业离散行业研发企业级工厂级车间级产线/单元级建造 供应链生产物流能源销售 服务不同行业的未来工业场景也会有所不同，在通用场景框架下有不同的表现形式和内容未来工业场景的构建是依托于5T技术应用运营的5T技术应用是由5T使能技术根据未来工业场景需求，融合创新产生的智能决策层研发经营层运营管控层OT、IT、DTET、CT14石油化工、有色冶炼 食品饮料、氢能储能 动力电池、集成电路亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)15未来工业技术发展与融合2亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)2.1 5T技术融合关系与分类5T技术融合创新产生5T应用，不断在5T应用架构中补充完善着支撑绿色智能工厂各层级的场景运营的系统和装置。其中OT运营技术、IT信息技术、ET能碳技术为功能性技术，此类功能性技术均是传统应用或设备的主要组成部分，即运用OT技术、IT技术或ET技术直接开发传统应用，使其成功运行某个功能，但却不具备数字化和智能化的特性；DT数字技术、CT通信技术为赋能性技术，这是由于DT与CT技术均无法单独支撑某个应用系统与装置，但可为功能性技术创造的传统应用赋能，使之更适应数字化或智能化的要求。所以通过赋能技术与功能技术的融合创新，得以优化与重构原本的传统技术应用。第二章：未来工业技术发展与融合OT运营技术：基于ISA-95工控自动化架构、工业现场运营、工控网络等技术架构，构建OT技术框架。通过不断丰富与运用OT技术，实现设备实时自主控制、集中控制与优化，提高生产效率并降低运营成本。2.1.1 5T技术融合关系与分类OT技术16IT 信息技术：一种用于管理和处理信息所采用的技术，通过操作系统、数据库等基础系统，由中间件在分布式环境下支撑各类应用开发、运行和集成。DT 数字技术：一种对数据进行采集、存储、计算（清洗、标注、处理、挖掘、分析），并支持数据服务与应用的技术，将工业数据作为生产资料，实现对数据的深入挖掘和动态运用，使数据可以在生产的决策闭环中发挥价值。OT 运营技术：基于ISA-95工控自动化架构、工业现场运营、工控网络等技术架构，构建OT技术框架。通过不断丰富与运用OT技术，实现设备实时自主控制、集中控制优化，提高生产效率并降低运营成本。ET 能碳技术：聚焦在用户侧，贯穿在能源规划设计、调度、生成、存储、使用的全流程中的一系列相关技术，以提高能源利用效率、减少碳排放的推动工业社会的可持续发展。CT 通信技术：一种以TCP/IP 模型分类为基础，通过网络接口层、网际层、传输层和应用层等层级间的传递关系，实现不同设备之间信息交换和通信的技术。功能技术赋能技术技术应用数据链路层Ethemet5G网际层IPv6传输层TCPUDP应用层ModbusOPC UATSN数据采集传输IoT物联网Sqoop数据存储HbaseRedis数据计算云计算边缘计算Spark数据服务可视化引擎驱动执行层 PID、电机、仪器仪表分布控制 PLC、PAC集中控制 DCS、SIS过程监控层 SCADA、实时数据库控制优化层 APC、RTO传感层 传感器、机器视觉使用存储生产调度规划设计能源系统规划 电力系统设计软件能源生产与碳管理 分布式发电、光伏发电能源系统设计与仿真 综能仿真技术能源调度 微电网运营能源使用与碳管理 能效平衡与优化能源设备管理 设备远程运维能源存储 电化学储能、储氢能源消费与交易虚拟电厂数据应用AI人工智能MR混合现实DT数字孪生领域应用质量管理：工业质检物流管理：WMS软件制造运营：MOM 软件能源管理:EMS+软件行业应用食品质量双向追溯高危环境设备远程运维冶炼过程用能优化危化品泄露实时监控物理层光纤无线电波数据库SQL、NoSQL操作系统Linux、Windows中间件与运行库 Kafka 集成开发环境（IDE）管理控制台本地服务器云服务平台注1：施耐德电气、MES的ISA-95标准模型备注：以上细分技术由于篇幅原因未详尽罗列OT 运营技术架构1传感层过程监控层集中控制层多变量过程控制MPC仪器仪表RTU远程分布控制系统DCS安全控制系统SIS单一控制PLC、PAC微分控制器 PIDSCADA 服务器历史数据库实时数据库人机界面HMI控制优化层驱动执行层机器视觉分布控制层伺服电机定位器边缘控制器现场设备层现场控制层监控优化层南向工控网络：EtherCAT、Modbus RTURS485/232Modbus TCPOPC UA北向运营网络：S7HTTPSMQTTModbus TCPOPCUA实时优化控制RTO温湿度传感器亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)亿欧智库-陈皓(79125)第二章：未来工业技术发展与融合IT信息技术：一种用于管理和处理信息所采用的技术，通过操作系统、数据库等基础系统，由中间件在分布式环境下支撑各类应用开发、运行和集成1。2.1.2 5T技术融合关系与分类IT技术ET能碳技术：聚焦在用户侧，贯穿能源规划设计、调度、生成、存储、使用的全流程中的一系列相关技术，以提高能源利用效率、减少碳排放的推动工业社会的可持续发展。2.1.3 5T技术融合关系与分类ET技术17注1：http:/ 信息技术架构2数据库SQL：Oracle、MySQL、PostgreSQLNoSQL：MongoDB、Cassandra操作系统Linux、Windows、Unix应用软件集成开发环境（IDE）本地服务器云服务平台分布式计算平台（Hadoop）Common、MapReduce、HDFS、Seata 消息中间件Kafka、RocketMQ、Acti