资源描述
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前言
2021 年，物联网产业迈进新的发展周期。历经 12 年的萌芽破土，物联网从感知，发展到连接与平台，发展出算力和算法，AIoT 架构初具雏形，方能“遇见”产业转型升级的浪潮。
然而这还不够。行业发展有自身规律，行业转型存在既有困难，难题不解，转型不前。因此， 近年来，AIoT 不断寻求与行业下沉，加深对行业的理解，涌入垂直“深耕”模式。同时，行业也在转型压力与数智竞争中拥抱 AIoT，以破求立。至此，AIoT 的价值开始得到产业侧的重
视，一场双方心会神领的“探险”就此开启。AIoT 生态开始形成，业内“黑话”也成为业内人的通行证：中台、赋能、打通、融合、共创……
生态发展之路刚刚启程。前方，将是一条从科技验证、价值验证到市场验证的漫漫长路。当AIoT 与行业历经磨合，找到切入点和价值点，阶段性成果仿佛预示着巨大而繁荣的市场前景。
从 0 到 1 带来信念与展望，而从 I 到 N 不可避免将带来怀疑与反复。从试点到规模化的难题， 或许才是对 AIoT 价值的一个核心考验。一些行业数字化程度较高，从业者便踌躇满志，另一些行业数字化程度不足，从业者便进退踟躇。这正是当前物联网赋能千行百业的现状写照。
标杆复制、规模推广……物联网人在机遇与挑战面前愈战愈勇。然而，2021 年又按下暂停键。又直接打出一记组合拳，疫情反复、多行缺芯、数据安全、双碳国策、限排限电、限地限价、五道红线……行业自身发展的不顺，也影响了物联网从业者的投入判断：迷雾当前，路标难
判，进退之间如何取舍？它是物联网产业的微笑曲线必经的谷区，还是不可阻挡的大势下行？ 物联网是否仍然值得？2021 请回答。
物联网领域研究型媒体锐角 AIoTRay、物联传媒，在浩如烟海的物联网应用案例中，选取了几个“特写”时刻。本报告依照“典型性、领先性、创新性和可复制性”的总体原则，遴选了 AIoT 八大领域的典型实践案例。最后，案例收录过程中难免有疏漏之处，如有发现，欢迎批评指正！
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目录
一、智慧能源 1
1.1 12 亿 kw 光伏如何运维？研华科技&德联软件打造AIoT+智慧光伏标杆！ 1
1.2 芯讯通 LTE Cat.1 模组 A7600C1 赋能充电桩，持续助力碳中和 6
二、智能工厂 9
2.1 智造升级，变革从自身开始：中兴通讯南京滨江全球 5G 智能制造基地 9
2.2 PTC＆中集集团：通过物联网探索，加速数字化工厂管理 12
2.3 树根互联：5G 全连接，灯塔工厂驱动“大象快跑” 16
2.4 瀚云科技：用 5G+工业互联网赋能工厂的“智慧大脑” 20
三、装备制造业转型 23
3.1 菲尼克斯电气工业物联网：智能连接，数据赋能，助力设备制造商转型升级 23
四、设备健康管理 27
4.1 格创东智打造基于工业互联网的设备健康管理系统 27
4.2 煤矿行业设备管理如何达到国际先进？煤炭 50 强企业给你答案！ 30
4.3 映翰通边缘网关 IG502 为工业设备信息化提供“高速公路” 33
五、智慧地产 36
5.1 京东云 IoT 携手北京书院打造智慧社区新标杆 36
5.2 阿里云 IoT 助力招商蛇口智慧社区升级 39
5.3 AIoT 场景创新，云智易赋能商业空间精细化运营管理 42
六、智慧港口 46
51WORLD&科大讯飞携手打造中欧班列的数字孪生“大管家” 46
七、车联网 50
2500 亿市场空间持续释放 联想&蔚来打造“智能车联网”新课题 50
八、智慧城市 53
8.1 AIoT 赋能城市精细化管理，力维智联打造城市“一网统管” 标杆 53
8.2 智慧城市数字先行 升哲科技携手地方政府打造“芯基建”标杆 58
8.3 让消防工作走在隐患前面，腾讯云＆长沙高新区打造智慧消防新标杆！ 62
8.4 城市生命线如何高质量运行？盈嘉互联智慧水厂带来答案 66
8.5 为何要给供热加入思想？Tridium 打造智慧供热行业的“大杀器” 69
一、智慧能源
1.1 12 亿kw 光伏如何运维？研华科技&德联软件打造AIoT+智慧光伏标杆！
“一个文明能够利用的总能量，决定了文明的高度。”吴军在科技史纲中这样论述我们生存所赖的物理世界与人类内核的关系。能量，是人类文明演进历程中重要的供给因素之一，并且是地球历经 40 多亿年的纪元变迁仍行之有效的定律。然而，地球资源的供应终有限度， 能源作为最迫切的资源，也正拷问着人类生态文明的下限与命运共同体智慧的上限。
近年来，随着全球气候面临日益严峻的挑战、能源结构的进一步紧迫，清洁能源战略在全球引起空前关注。我国在 2020 年出台了密集的政策举措，包括将新能源纳入新基建范畴、制定“2030 年碳达峰、2060 年碳中和”的目标，习总书记在气候峰会上也表示，到 2030 年， 我国风电太阳能装机容量要达到12 亿kw 以上。这坚定了我国新能源产业的长期深耕信心， 包括氢能、风电、光伏、储能、充电等行业都迎来了重大利好。其中，光伏作为受制自然环境的程度相对较低、市场基础相对成熟的新能源，目前已成为乡村、城镇、园区构建智慧能源的主流选择。然而，物联网时代，智慧能源体系的建设不仅需要能源结构的调整，更需要IoT、云、边、AI 等技术加持，才能助力新能源在建设运维过程中更智能、更节能、更高效。
山东烟台德联软件是一家专注于智慧能源行业的老兵，自 2001 年成立以来，积累了传统能源到新能源运维的深厚经验，自主开发了智慧能源综合监控管理平台 SE2000，经过数千个项目验证，沉淀了诸如光伏、光电、储能、新能源评价、发电预测、功率预测等核心能力。对于德联软件而言，新能源不是风口，而是日益精进的实践，如今，这些经验也在新的时代背景、政策背景、技术背景下厚积薄发，助推德联软件在规模和模式上整体迈向新阶段。
光伏势起，规模化增长与数智化水平之间差距如何补齐？
全球的光伏产业近年来整体呈现繁荣趋势，2020 年的装机容量 48gw，大幅增长。光伏协会预测，2021 全球可装机 150-170gw，其中中国约占 50-60GW。与之相对地，则是我国光伏电站整体自动化、集约化、数字化发展阶段不足、水平参差不齐的现状，尤其相比较传统电站的自动化调度、无人值守等常态应用，光伏行业的整体智能化水平还存在明显差距。
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在德联软件近期在北京地区实施的金太阳光伏项目中，这些问题也得以集中凸显。
相比于集中式光伏电站的重投入、重资产、产能集中等特点，分布式光伏凭借部署灵活、电站小型、产用一体等特点，更适合在我国中、东部等广大地区推广。但同时，分布式电站即发即用的特性也决定了要保证发电阶段稳定性和效率性，就必须对数量繁多、距离较远的光伏电站进行统一化、自动化、智能化的管理，从电站源头保证光伏产能赢在“起跑线”。然而光伏领域目前的设备管理和运维模式仍是以人力巡检为主、设备处于黑匣子状态、发现问题被动、解决问题滞后的传统模式，一旦设备发生故障，则直接影响到一个或多个的光伏电站的产能和终端用户的用能。如今，面对光伏产业雄起的风口、日益激增的装机量，如何提前解决好管理与运维的模式升级，迎接光伏产业规模化发展，是摆在光伏运营商面前一道迫切的难题。
德联软件对这一行业问题有着深切的体会，也对光伏运营商的迫切需求有着敏锐观察。
在金太阳项目中，所有光伏电站分布于 12 个厂区，最远至通州、延庆等地，物理上的距离为传统的运维模式带来很大的困难，巡检难、发现问题慢、处理问题不及时成为必然结果， 不仅直接影响着故障期的发电量和整体效率，还耗时耗力增加了运维成本。因此，德联软件在为整体方案的思路和模式上，积极转身，联手研华科技，以自动化、智能化、数字化为手段，破解大规模、分散式的运维难题，为金太阳项目打造了一套直击行业痛点、适应未来规模化趋势的光伏电站运维管理系统。
物联网时代解法：从黑匣子到可视化
当产业进入跃升期，旧的模式与经验将不再是最优解，如今，千行百业与物联网的融合，本质上都是借助日新月异的技术红利，为行业传统问题提供新的解决思路。德联软件与研华科技剖解光伏电站传统管理运维的“黑匣子”，从数据采集、稳定传输、问题分析到持续优化， 为金太阳项目打造了孪生于云端的数字化管理运维系统。
德联软件总工程师郭士军认为，分布式光伏电站与集中式电站在数字化和智能化转型升级的过程中，对物联网技术需求最大的差异点在现场端，即在于设备接入的通讯方式不同，集中式电站可采用大带宽的有线通信方式，而分布式电站因站点设备呈高度分散性，因此对现场的无线通信的性能提出了更高的要求。具体而言，光伏电站所在地经常有运营商信号覆盖薄弱的地区，同时，电站各类设备的通信又需要“二次进盒”，信号环境进一步弱化。因此，如何在户外物理条件且低信号的情况下，保证数据从采集到传输的可靠通路，是本项目中的一道核心门槛，也正是德联软件选择与研华科技合作的原因之一。
四管齐下，应对网络常态化挑战
一个小小的设备通讯问题，在研华科技看来，是集合了采集控制、信号增强、信号整流、网络备份、数据备份、软硬联动等方式于一体的大议题。对此，研华分别在软硬两个层面对此作出应对功能。
首先，在硬件层面，研华的网关、RTU，4G 路由器都支持双sim 卡设置，在运营商覆盖的条件允许的情况下，可支持一主一备的网络支撑。其次，研华在通讯设备内部，将设备采集、存储、传输三大功能适度解耦，在弱信号或无信号的情况下，智能网关承担时序存储功能（最多可存储 7-15 天设备数据），待网络恢复后按时序数据进行上传，实现“断点续传”，保障网络情况不稳定常态下的数据的“0 丢失”。
再者，信号增强不仅要靠通信侧的性能，更需要在软件侧依据对行业经验对“残缺数据”进行合理的逻辑优化。在金太阳项目实施初期，双方也遇到了信号不足、时有断续的情况，研华科技物联网解决方案顾问团队基于对工业领域项目“现场为王”的认知，向合作伙伴提供从单品到方案再到整体解决方案联调联试等深度支持服务网络。在经过实地考察后，研华从软件侧优化入手，对 4G 通信模块的驱动程序做了系列优化。从而实现在低信号、不稳定的情况下，对“残缺数据”进行“匡正去误”的整流处理，提高系统平台在接受数据时的抗干扰、容错纠错能力，以应对极端苛刻网络条件下的稳定通讯。郭士军表示，经过研华团队优化，金太阳光伏电站的管理系统恢复至今都保持稳定运行。
IT/OT 强融合，助攻平台精细化运维
物联网解决方案的起始点是互联互通，而落脚点则是对实际业务问题的破解。在金太阳光伏电站项目中，研华除了解决电站通讯问题，还与德联软件联合打造了 SPMS 光伏电站集控运维云平台 。郭士军介绍，经过物联网技术将设备进行孪生和互联，形成平台化运维，从问题发现、问题分析、问题解决到问题归档，帮助金太阳光伏电站运营者实现精细化、全闭环、持续迭代的运维新模式。
设备运维始于“问题”的出现，包括日常巡检和故障发现，即设备在线、智能诊断、以及基于异常数据的预测性维护；运维的重点在于分析问题，该平台可提供多种故障分析手段，迅速判断故障类型，定位问题源头；运维的关键在于解决问题，该平台根据问题分析的结果， 形成故障诊断报告，匹配解决方案，并快速推送至运维人员，更快更准确解决问题；运维的收尾是归档，通过一次次的问题分析与解决，该平台将持续沉淀设备故障与解决方案的经验积累，帮助客户构建数字化的设备运维“知识图谱”，完善光伏电站管理运维数据库。
这些闭环运维能力的实现，离不开研华科技 WISE-PaaS 工业云平台底层能力、与德联软件深耕于光伏行业 Know-how 的联合打造。如，在运维分析环节，客户需要对光伏电站设备的发电效率和设备健康状况进行全面评估，因此平台提供了对发电离散率、设备组串离散率分析的、理论与实际发电量的对比分析、结合用户行为的复合分析，光伏电站效率（pr）分析等工具，可详细地分析同一设备不同时段、不同设备横向对比、屏蔽外界光照条件的设备情况，多维度分析电站低效的内部问题，从数据根源形成科学决策依据，不断提高光伏电站的发电效能。
经过的 SPMS 光伏电站集控运维云平台的部署，实现了设备数据的全面实时获取，设备运行情况、发电情况的远程监测，故障的线上排查、方案的智能化制定，与传统运维模式相比， 效益提升显著，之前排查和解决设备故障，需要 4-5 个人，以前以天为单位；而解决问题是
以小时为单位，只需 1 人。设备运维能力的提升，直接带来了发电效率的提升，该平台投入
实施后，光伏电站利用率和发电效率提升约 10%-20%。综上，经济效益整体提升约为 20%- 30%。
共创光伏行业数智生态，共赴碳中和十年契约
该项目通过研华科技和德联软件的联手共创，成功实践了物联网技术在光伏行业中发挥降本增效的潜力，而光伏市场正经历着前所未有的增长机遇，金太阳在这一扩张趋势中亦有标杆作用和启迪意义。
研华科技董事长刘克振曾表示，研华有非常丰富的工业领域的软硬产品，就像一个丰盛的食材超市，但好的食材仍需优秀的烹饪厨师。如今，在这个充满着全球化发展机遇和数智化转
型挑战的光伏赛道，德联以精湛的技“能”，借助研华科技的“精”选食材，烧得一手“绿色”好菜。
投身能源行业数十载，郭士军对光伏能源的生产制造智能化、运维管理智能化趋势充满信心。“从全球能源趋势来看，光伏处于快速发展阶段，从补充能源到替代能源，这一位置转变来之不易。”郭士军感慨道，物联网有望从根本上解决光伏电站的问题重建设、轻运维的问题， 集约化程度的提高才能打造低投入、低价格的核心优势。
习主席提出的碳达峰、碳中和目标，需要一个个城市、园区、建筑来切实落地，综合能源平台已成为城市和园区实现碳排放指标的标配能力，研华科技、德联软件将不断构建能源行业的数智化生态创新，为绿色低碳、智能地球的共同愿景贡献力量。
1.2 芯讯通 LTE Cat.1 模组 A7600C1 赋能充电桩，持续助力碳中和
气候变化是人类面临的全球性问题，随着各国二氧化碳排放，温室气体猛增，对生命系统形成威胁。在这一背景下，世界各国以全球协约的方式减排温室气体，中国由此提出碳达峰和碳中和目标。中国 CO2 排放量全球第一，减排压力巨大。2020 年，中国明确 2030 年实现“碳达峰”、2060 年实现“碳中和”的政策目标，减排决心坚定。交通运输业碳排放量占比约 10%，位列各行业第三。传统汽车尾气排放的碳氧化合物、氮氧化合物以及其他的有害颗粒对大气有着很不利的影响，导致温室效应、雾霾等现象频生。在实现“碳中和”的过程中，交通运输业碳减排势在必行。
同时，中国是目前最大的石油进口国，并对石油、天然气这种不可再生资源的依赖程度日益加大，石油进口数量日益增长，但石油是重要的战略和民生资源，命脉掌握在别人手里是及其不划算而且危险的，因此中国需要寻求其他“现行的”可替代能源方案，但是太阳能、氢燃料电池以及核动力等能源技术复杂，在短期内无法实行量产，电力能源作为当前可行的能源方案可一定程度的解决对石油资源的依赖。
因此，能耗远低于燃油车的新能源车迅速发展，据公安部交通管理局统计数据显示，2021 年 1-3 月，国内新能源汽车产量和销量分别为 53.3 万辆和 51.5 万辆，同比分别增长 3.2 倍
和 2.8 倍。纯电动汽车产销分别为 45.5 万辆和 43.3 万辆，分别同比增长 3.6 倍和 3.1 倍。汽车电动化将大大改善大气环境质量，促进国民经济向绿色可持续发展。同时，汽车电动化也将减少中国对外国原油的依存度，增强我国在世界能源市场中的竞争力，减轻潜在的国际局势动荡所带来的负面影响。
于此同时，充电桩作为电动汽车的重要配套，被业界视为万亿级”蓝海市场。充电桩建设也被国家列为“新基建”项目。充电桩有力地支撑着我国新能源汽车产业高速发展。据中国充电联盟披露，中国充电桩保有量从 2015 年 6.6 万台增加到 2019 年 121.9 万台，年复合增
速 107.3%；据公安部披露，我国新能源汽车保有量从 2015 年 42 万辆，增加到 2019 年
381 万辆，年复合增速 73.5%；对应车桩比从 2015 年 6.4:1 下降到 2019 年 3.1:1，充电配套有所改善。
芯讯通 LTE Cat.1 A7600C1 赋能充电桩
然而随着充电桩的大面积建设，一些问题也逐渐暴露出来。安全方面，充电装置电压过高，
充电桩接地不可靠、充电枪插头没有可靠锁紧、充电桩防水、防锈、密封性能不好等问题都可能造成起火或使用者触电等危害。运维方面，由于充电桩的分布分散，运维压力大，成本高，往往是在充电桩出现问题以后才能发现。如何对数量繁多、距离较远的充电桩进行统一的管理，及时发现问题解决隐患，成了摆在充电桩厂商发展之路上的难题。
芯讯通作为知名模组厂商，凭借其十九年来在 5G、4G、LPWA、LTE-A、智能模组、3G、2G 无线蜂窝通信以及 GNSS 等多种技术平台和模组方面积累的深厚经验，打造出了芯讯通LTE Cat.1A7600C1，助力厂商对充电桩完成统一化、自动化、智能化管理，赋能充电桩智慧监管，为每一位车主的生命财产安全保驾护航。
芯讯通 LTE Cat.1A7600C1 支持 LTE-TDD/LTE-FDD/GSM 无线通信模式，产品支持最大下行速率 10Mbps，最大上行速率 5Mbps。A7600C1 采用 LCC+LGA 封装形式，与 UMTS/ HSPA+模块 SIM5320/SIM5360 系列，以及 LTE 模块 SIM7600/SIM7600-H 系列封装兼
容，实现了 3G 产品向 LTE 产品的平滑切换，极大方便了客户端更多产品类型的兼容设计。A7600C1 具有强大的扩展能力，包括 UART、SDIO、I2C、GPIO 等丰富的接口，广泛适用于主流物联网应用领域，如车载通信终端、安防终端、POS、和远程医疗终端等。通过A7600C1,可以实时监测充电桩状态，比如漏电跳闸信息将第一时间反馈到平台进行报警处理，这样“监管 ”＋“保护”彻底杜绝了安全隐患;在紧急情况下按下按钮，桩体瞬间断电， 保护人身财产安全。
充电桩智能化管理，共创三赢好局
给充电桩应用芯讯通 LTE Cat.1A7600C1，不仅方便了充电桩厂商统一管理和运维，也能惠及智能车用户和运营商，形成三赢好局面。
对于用户而言，车主可以通过手机 app 进行充值和查看缴费记录，查看周围可用的充电桩和服务。还能查询到身边符合自己的充电设施，高效的分配调度机制，无须原地排队享受便捷的充电方式。扫码还能使充电 LED 自动倒计时显示，时间到了自动断电，避免电力浪费， 还能杜绝过流风险。
对于运营商来说，通过 A7600C1 进行的数据传输，充电桩运营者可以通过综合的管理平台实现对充电设备的远程监控，保证充电业务正常运营，在很大程度上提高了用户的便捷性以及充电桩的使用效率。同时实现对站桩的实时管理，可调节每次刷卡的使用时间，设置不同的费率，灵活应对用电高低峰不同收费标准，提高收益。
据悉，某知名充电桩厂商已经和芯讯通达成合作，采用芯讯通 LTE Cat.1 模组 A7600C1 应用于其充电桩解决方案，有效进行了充电桩的智能化管理，目前预估出货量超 20K。
结语
随着国家“碳达峰”和“碳中和”目标的推进，以智能充电桩为平台，连接技术、信息、金融、商业、管理等要素，将极大优化交通出行方式，赋能绿色出行生态体系，芯讯通也将不断精益求轻，持续助力碳中和，为建设绿色新能源社会添砖加瓦。
二、智能工厂
2.1 智造升级，变革从自身开始：中兴通讯南京滨江全球 5G 智能制造基地
以极致场景驱动智造升级
中兴通讯是智能制造的推动者，也是智能制造的实践者。
中兴通讯滨江全球5G 智能制造基地位于南京市江宁区滨江开发区，2020 年3 月正式投产。中兴通讯秉承“用 5G 制造 5G”理念，发挥自身既懂生产、又懂 5G 网络技术的优势，以极致场景驱动，志在打造 5G 全连接数字化工厂，实现生产、运营、管理全面极致优化的智能工厂。
在滨江智能制造基地的智能化改造过程中，中兴通讯提出以数字化为纲，制定公司智能制造整体目标，定义细分场景，以极致场景驱动，逐步推进智造数字化升级。从客户视角，订单状态可视；从工厂生产视角，向自动化、无人化升级；从生产管理角度，向线上、在线、智能在线升级；从物流角度，以推拉结合的方式控制单板库存，AAU 单板库存下降至约 8 小时。中兴通讯通过数字化技术构建了滨江智能工厂完整的研发协同、计划、采购、生产、物流及运维环节，形成了数字化管理闭环，推进工厂生产、运营、管理的智能升级。
自动化生产从全流程出发，统一规划，分步实施，加强模块化设计与测试平台建设，进行系列化改进，如贴片环节全自动化、装配自动化、自动贴标、AGV 运送、XR 远程专家，实现生产自动化和智能化，针对不同场景构建对应的业务应用，合同订单纵向贯通，生产过程透明可视，实现生产进度实时可视、风险及时预警，主动干预，任务闭环，提升客户感知。数字大脑，让工厂学会自我思考
为了应对生产个性化、小批量化、智能化的高效自动化生产需求，中兴通讯利用传感、物联网、5G 网络、边缘计算、大数据 AI、机器视觉等技术，通过精准交付、智能制造、智慧物流、智慧园区等部分升级改造，实现更智能、高效、高质量的产品制造。随着工厂运营中心数字大脑各部分的逐步升级，让工厂生产学会自我思考。
工厂数字大脑通过设备智联与数据采集，建立工厂-车间-线体-设备的数字化体系，实现生产过程数字化；通过知识建模与生产大数据分析，逐步实现智能排产、生产进度监控、生产资源管理（工装、钢网、人员状态管理和资源分配）。如人、机、料、环等要素接入运营中心，作业模式由线上演变为在线， SPI 锡膏检测、贴片、回流焊、AOI 自动光学检测、物料低位等情况通过大数据分析主动推送预警与派单，实现资源共享与派单提效。
数据大脑升级，离不开以智能制造执行系统 iMES 为核心的改造。iMES 系统基于微服务架构，分级部署，支撑多工厂多模式的制造场景。企业级 MES 打通外部订单、生产任务调度； 域级MES 打通车间设备，对车间现场各系统下发执行指令，实现生产设备与系统互联互通， 完成全流程的数据采集与工艺管控，实现设备可视、线体可视、物流可视，并结合边缘计算与大数据应用，拓展数字化生产与数字化运营。iMES 系统的通用数字化工艺平台，实现工艺信息从前端，如研发、中试，穿透至生产一线，通过结构化的工艺设计，实现工艺参数的智能管理，集文件制作、智能归档、智能应用与一体。
5G 全连接，数字化的加速器
中兴通讯滨江智能制造基地秉承“用 5G 制造 5G”的理念，打造 5G 全连接工厂。5G 是设备智联的基础，也是工厂数字大脑不可或缺的神经触角。5G 全连接规划了 16 大类、40 余项 5G+工业融合创新应用，积极推动制造流程的重塑和变革，向智能制造演进。
目前已初步建成极致滨江智能制造示范标杆，向柔性化、智能化、少人化、无人化智能制造工厂演进。主要应用聚焦于企业园区一体化管理和生产车间、立库的 5G 化改造，初步实现5G 全连接工厂，部署上线的 5G 应用包括 5G 云化机器视觉类应用（来料监测、AAU 转接柱/螺钉视觉识别、AAU 点胶与PCB板检测、机器视觉反向引导控制机械臂）、5G 云化AGV、XR 远程单板维修操作指导、360 度全景生产环境监控、产线数字孪生、无线看板、望闻问切机器人、5G 看板、园区数字孪生、5G 非接触式红外测温、园区 5G 巡逻机器人、5G 无人扫地车等。通过智能化应用升级，滨江智能制造基地单位产值所需人力较中兴通讯其他生产制造基地低 25%，取得了显著效益。
数字孪生，助力工厂透明化管理
滨江基地针对工厂生产和园区管理两种不同场景，设计了不同的数字孪生。
生产线数字孪生让生产更透明，让管理更智能。系统实时反映产线生产状况，进行生产预测、质量追溯以及预测性维护，提供生产调度指令下发与执行和实时状态的反馈，直观监测物料
和成品的流转，实现生产物料和成品在规划、生产、运营全流程数字化管理以及产线仿真优化、生产设备预测性分析等功能。
o 生产预测分析：孪生系统对生产数据进行汇总分析，形成生产数据模型库，实现对产线的多维度剖析，查优补缺，提高产能，为产线的优化策略提供全面的数据资料支撑；
o 智能设备维保：以 5G 为通道，基于物联网平台，搜集产线设备的运行时长、产能、运行数据等信息，并根据设备信息自动生成设备维保任务，维修保养记录线上存储，形成完整的全生命周期的设备台账，实现设备的精细化管理。
工厂园区数字孪生对园区人、设施、车辆、环境、能耗等进行数字化管理，精准运营、实现少人化，从而提高园区管理水平。系统利用视频虚实融合、激光扫描、物联网、3D 成像等技术，将园区中的资产、车辆、安保、环境、视频监控、ICT 网络、能耗等信息数据集成、整合、融入，实现设备联防联动监控，快速定位设备故障点，对区域内人员、资源等实现高效调配，保障管理高效、运维科学，最终实现园区运营的可视化分析、园区业务的闭环联动、园区决策仿真模拟等功能。
中兴通讯滨江智能制造基地数字化转型一直在路上。中兴通讯从自我做起，以极致场景驱动， 通过点滴的积累，提升生产效率、降低次品率、增强客户体验，实现智能制造的柔性化、无人化，打造“极致滨江”智能工厂，为业界树立新标杆。
2.2 PTC＆中集集团：通过物联网探索，加速数字化工厂管理
“一个文明能够利用的总能量，决定了文明的高度。”吴军在科技史纲中这样论述我们生存所赖的物理世界与人类内核的关系。能量，是人类文明演进历程中重要的供给因素之一，并且是地球历经 40 多亿年的纪元变迁仍行之有效的定律。然而，地球资源的供应终有限度， 能源作为最迫切的资源，也正拷问着人类生态文明的下限与命运共同体智慧的上限。数字时代，“中国制造 2025”、“工业 4.0”的理念日益深入，在两化融合的背景下，聚焦智能制造和产品智能化，驱动数字化转型，已然成为新时代工厂和企业发展的必由之路。
中集集团作为世界先进的物流装备和能源装备供应商，一直致力于以智能制造作为开端，利用物联网的技术，让产品变得更加智能。集团 CIO 兼数据网络中心总经理潘进杰表示，中集集团想要打造的是一个工业互联网的 Menu，结合物联网的能力提升工厂运营的整体管理，让中集集团的工厂变成数字化工厂。出于上述考虑，中集集团选用了 PTC 的ThingWorx 平台进行了物联网的探索，实现对产品远程监控、远程服务，甚至是预测性维修的能力，并且可以将这些能力快速复制到工厂。
联手PTC，从传统制造向数字化、网络化和智能化转型升级
中集集团作为典型的传统制造业企业，面临着工业设备臃肿笨重难以检测维护、人力资源消耗严重，生产效率却难以提升、生产质量要素相关透明度低、老技工经验难以分享，新技工学习进度慢，容易出错等一系列问题，严重制约了集团的发展。PTC 的 ThingWorx+Vuforia AR 平台有四大重要功能，围绕 IoT 和MES 的结合，对工厂和车间进行全面的数字化管理， 赋能中集集团推进智能制造的探索。
第一个功能是快速连接工业设备。 传统工业连接的方式比较臃肿和笨重，在中集集团实现了 IoT 的快速连接和轻量化的连接，将工厂里可见的大量设备连接起来，包括生产设备、检测设备、环境设备、能源计量设备等。
第二个功能是数据聚合和应用搭建。 主要是通过 PTC 标准平台的制造 APP 应用套件，在此基础上做了开发和配置， 提供面向角色和场景的应用，比如能源管理、设备管理、生产管理等的应用。
第三个功能是大数据分析。 中集集团的大数据分析很有特色，在实施过程中抓住了典型的大数据场景，比如工艺改善、设备预测性维护等，通过长期的数据积累改善了工艺质量、节
省了设备能耗和原材料的消耗等。
第四个功能是应用展示或应用体验。通过增强现实（AR） 的方式进行数据的消费。 中集集团利用AR 的方式进行装配指导和设备检测维护。
中集集团属于劳动密集型和重资产型的传统制造业，人力资源是其重要的资产和消耗， ThingWorx 平台在中集集团的推广实施后，使其信息化发生了很大的变化：
o 其一，实现生产效率和人员效率的提升，减少生产管理的人员，通过信息化管理的手段提高生产效率。
o 其二，提高生产质量的透明性，生产的关键工艺参数包括检测参数，通过 IoT 平台能实时反映出来，生产质量的相关要素透明度就很高。
o 其三，通过大数据分析将老技工的经验数字化、透明化，沉淀成企业的知识，形成关键工艺经验的知识转移。
o 其四，通过新型体验，比如 AR 穿戴式设备等方式简化人员能力的要求，加快学习速度， 降低操作失误。
作为信息化转型的关键步骤，中集集团通过 ThingWorx 平台基本实现了生产车间的透明化，重资产的可视化，提升了设备保养的及时性、使用的可持续性。
物联网技术的深度应用，两大试点项目推进智能制造探索
2017 年，中集集团从工业互联网的角度，提出了对中国制造 2025 的理解，认为数字化的主要竞争在智能制造。2018 年，中集集团选择青岛冷箱及中集瑞江作为试点，推进智能制造的探索。PTC 和以及 ThingWorx 平台全力为两大项目顺利施行保驾护航，帮助中集集团共同完成智能制造探索。
1. 青岛冷箱试点项目
青岛冷箱携手PTC 开启了“MES+物联网”项目，以精益制造为核心，借助信息化、自动化技术打造数字化精益工厂， 并联合 PTC 为工厂注入物联网的技术，让整个生产过程透明化， 实现生产和管理模式的转型升级。
在项目的实施过程中，PTC 针对四大痛点进行了业务的布局。
o 设备的管理。设备的非计划停机严重影响生产效率，需要利用物联网的技术手段，对设
备的关键部件、运行参数进行实时的监控。
o 能耗的管理。用物联网实时监控的方式节约成本，比如可以在工人换班过程中的空余时间关掉空压机和相关设备以省电。
o 对环保以及工厂环境的实时监控。国内目前对环保，包括工人工作环境的要求越来越高， 需要通过工业互联网的方式去做一些环保监控。
o 对关键工艺的质量做大数据分析，以此来提高质量。比如，针对青岛冷箱的发泡工艺， 我们通过大量的历史数据的积累，通过工业互联网平台构建数据分析模型以找到影响发泡工艺质量的关键因素，并实施改进。同时针对在发泡机房当中的防护网，利用物联网进行空气的质量监测，防止浓度过高可能会产生爆炸。
经过探索，青岛冷箱实现了单箱能耗大幅减少；均可以连接生产设备、智能电表、环保设备； 囊括六大场景应用：工厂总览、集团应用、设备管理、能耗监控、环保监控、关键工艺；大幅降低非计划停机率。
2. 中集瑞江试点项目
中集瑞江在 2018 年和 2019 年实施了两期“智能制造”项目。
第一期项目是对重资产设备的连接和管理，针对粉罐车（ 产值约占总产值的一半）生产线落地了设备管理应用方案，比如全面的资产连接和管理、能源监控设备的连接和管理、关键工艺参数的捕捉、三废排放的监控等。
第二期项目增加了液罐车和其他的生产线，另外还做了设备的预测性维护管理。比如对静电喷涂线的关键设备进行预测性维护，在设备发生故障之前进行预测报警，让设备维护人员提前更换关键零部件，保障设备利用率达到更高。
这两期项目主要实现了生产过程的全面透明化，重资产的全面管理，生产效率的提升；产品质量不依托人来监控，而是依托数据采集降低生产质量风险，提高产品质量；最后通过预测性维护等大数据的方式提升生产的利用率，降低设备的停机率，提升设备维护的有效性等。
经过一系列的探索，试点项目给中集集团带来的好处真金白银地体现在财务报表。“现在的技术让原本管理不到的部分变成可能，这可不是仅仅靠工业自动化能够解决的。”在潘进杰看来，这是试点项目探索带来的巨大惊喜。企业在接入工业互联网之后，平台本身衍生出的机器学习、人工智能等数据建模、数据分析的能力是尤其重要的，同时，平台本身要足够的安全和稳定。
潘进杰表示，“PTC 持续在产品上的打磨、研发和迭代， 以及背后原厂的数据学家、统计学家的投入，让我们对产品更加有信心，PTC 和微软的战略合作也是很好的开始。”
中集集团之所以选择 PTC，不仅是因为在试点过程中看到了 PTC 平台本身展现的能力、效率以及背后原厂的支撑，更关键的一点是因为中集集团是全球化的企业，有超过一半以上的销售收入来自海外，在选择产品的时候，要能够满足全球部署，同时能够支撑到全球的平台。
结语
在全球制造业正加快迈向数字化、智能化时代，智能制造对制造业竞争力的影响越来越大的当下，PTC 和 ThingWorx 平台也将不断升级，为更多产业伙伴和企业开路引航，共赴美好新前程。
2.3 树根互联：5G 全连接，灯塔工厂驱动“大象快跑”
匠心浇筑，点亮灯塔
素有智能制造“奥斯卡”之称的“灯塔工厂”，是由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选的“数字化制造”和“全球化 4.0”示范者，代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。
9 月 27 日，三一重工北京桩机工厂成功入选世界经济论坛（World Economic Forum）发布的新一期全球制造业领域“灯塔工厂”名单，成为全球重工行业首家获认证的“灯塔工厂”。
三一重工是全球最大的桩工机械制造基地，也是全球重工行业智能化程度最高、人均产值最高、单位能耗最低的工厂之一。背后依托的“数字化转型新基座”，是由树根互联打造自主可控的工业互联网操作系统——根云平台，支撑全局智能化运维。
三一重工作为中国基建的装备砥柱，携手树根互联将新一代信息技术与制造业深度融合，在“数字化转型新基座”之上构建重工行业“灯塔工厂”，为全球重工企业数字化转型指路明灯，展现了卓越的行业领导力的同时，也为中国基建再添世界级名片。
三一桩机“ 灯塔工厂” 内部
柔性制造， 根云护航
桩工机械作为重型装备，其生产模式属典型的离散制造，多品种、小批量、工艺复杂。更大的挑战在于工件复杂，又大又重又长，例如 170 多种钻杆中最长 27 米重达 8 吨，20 多
种动力头最重达 16 吨。
在三一桩机工厂里，由树根互联打造的“根云平台”成为了撬动质量变革、效率变革和动力变革的支点。
经过自动化、数字化、智能化升级后，三一桩机工厂共有 8 个柔性工作中心，16 条智能化产线，375 台全联网生产设备。依托由树根互联打造的“根云平台”，实现生产制造要素全连接，整个工厂已成为深度融合互联网、大数据和人工智能的“智慧体”。目前，在这家工厂里，小到一块钢板的分拣，大到十多吨桅杆装配，已全部可由机器人自动化完成。
首先，通过“智能大脑”FCC（工厂控制中心），订单可快速分解到每条柔性生产线，每个工作岛，每台设备，每个工人，实现从订单到交付的全流程数据驱动。沿着数据流程，产品能够“了解”自己被制
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