2023年，我們見證了中國工業(yè)增加值的持續(xù)增長，特別是在光伏、風電等新能源產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)基礎方面取得了重要進展。這些成就標志著中國制造業(yè)從“中國制造”向“中國創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)變正在加速進行。

隨著“中國制造2025”、“十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃”及“碳中和”戰(zhàn)略的深入實施，中國工業(yè)在過去幾年中繼續(xù)展現(xiàn)出了顯著的進步和變革。2023年，我們見證了中國工業(yè)增加值的持續(xù)增長，特別是在光伏、風電等新能源產(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)基礎方面取得了重要進展。這些成就標志著中國制造業(yè)從“中國制造”向“中國創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)變正在加速進行。

2024年1月18日，施耐德電氣與億歐智庫正式對外發(fā)布《未來工業(yè)技術融合創(chuàng)新報告》，報告重點分析了在新型工業(yè)化、新質(zhì)生產(chǎn)力與碳中和背景下，工業(yè)制造智能技術融合、應用場景落地和服務商生態(tài)化合作的現(xiàn)狀與未來趨勢。綠色智能制造將由頂層規(guī)劃自上而下驅(qū)動，整合供應鏈資源構建生態(tài)合作體系，滿足更多場景需求，從而創(chuàng)建可持續(xù)的未來工業(yè)。

未來工業(yè)帶來的綠色智能制造理念契合國家“新型工業(yè)化”與“新質(zhì)生產(chǎn)力”目標。改變先工業(yè)化再信息化的格局，在新型工業(yè)化過程中，以信息化帶動工業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展，并利用新型工業(yè)化帶來的轉(zhuǎn)型優(yōu)勢，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，為工業(yè)制造帶來新型生產(chǎn)工具、新型勞動者與新型生產(chǎn)關系，以提升全要素生產(chǎn)率。

開放化、可持續(xù)發(fā)展、高效韌性、數(shù)字技術和以人為本既是未來工業(yè)的本質(zhì)特征，也是實現(xiàn)未來工業(yè)的必要條件?？紤]到工業(yè)部門是全球碳排放的主要來源，占比高達30%，工業(yè)的能源利用、自動化和軟件解決方案的創(chuàng)新是推動可持續(xù)發(fā)展的關鍵。這些技術不僅能夠降低排放，還已經(jīng)證明能夠推動企業(yè)在商業(yè)上取得成功。此外，隨著工業(yè)領域?qū)?shù)字技術的采納不斷深化，特別是那些成功實現(xiàn)了規(guī)模性數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，他們依靠工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）、先進的數(shù)據(jù)分析以及自動化技術，實現(xiàn)了智能化運營，取得了顯著的進步。數(shù)字技術的集成也加強了工業(yè)的高效韌性，尤其是在經(jīng)受網(wǎng)絡犯罪攻擊的挑戰(zhàn)時。通過數(shù)字化管理和電氣化流程，企業(yè)能夠構建更為一體化和技術驅(qū)動的供應鏈，從而提升了智慧工廠的安全性、靈活性和能效。然而，技術的進步也帶來了對專業(yè)人才的需求增加。據(jù)預測，到2023年，工業(yè)領域的人才缺口將達到800萬。這一挑戰(zhàn)促使企業(yè)需要通過對現(xiàn)有工人進行再培訓和投資新一代人才來適應數(shù)字化時代的發(fā)展需求。培養(yǎng)人才不僅有助于彌合這一缺口，也是構建活力、效率和前瞻性運營模式的關鍵。在自動化方面，為了完全實現(xiàn)第四次工業(yè)革命的愿景，必須克服封閉和專有的工業(yè)自動化技術所帶來的障礙。開放自動化，特別是那些基于IEC61499標準的即插即用型自動化軟件組件，為不同品牌之間的互操作性和可移植性提供了可能，這是實現(xiàn)開放、互聯(lián)工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重要一步。通過這樣的整合，我們可以看到從可持終發(fā)展到數(shù)字技術，再到人才培養(yǎng)和開放自動化，每個環(huán)節(jié)都是緊密相連，共同構成了實現(xiàn)未來工業(yè)愿景的連貫路徑。

我們認為在未來工業(yè)中，只有5T技術融合的橫向和縱向集成的各類系統(tǒng)與裝備才能支撐未來工業(yè)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，在技術應用架構中的智能決策層、研發(fā)經(jīng)營層、運營管控層、數(shù)據(jù)處理與監(jiān)控層、設備控制與運行層、網(wǎng)絡計算基礎設施層等各層級的前沿技術應用。一些傳統(tǒng)的IT應用系統(tǒng)或OT設備在融合技術創(chuàng)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(shù)據(jù)分析等DT技術賦能的PLM(產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng))、ERP(企業(yè)資源計劃管理系統(tǒng))、CRM(客戶管理系統(tǒng))等傳統(tǒng)研發(fā)與經(jīng)營管理系統(tǒng)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(chuàng)新也催生出一系列新興的應用系統(tǒng)和智能裝置設備，如數(shù)字孿生工廠、設備預測性維護系統(tǒng)、高級排產(chǎn)系統(tǒng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、智能檢測系統(tǒng)、云計算服務平臺等。

另外，生產(chǎn)單位還可以通過賦能技術與功能技術的融合創(chuàng)新，得以優(yōu)化與重構原本的傳統(tǒng)技術應用。5T技術融合創(chuàng)新產(chǎn)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(tǒng)和裝置設備。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(tǒng)應用或設備的主要組成部分，即運用OT技術、IT技術或ET技術可直接開發(fā)傳統(tǒng)應用，使其成功運行某個功能，但卻不具備數(shù)字化和智能化的特性；DT數(shù)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(tǒng)與裝置，但可為功能性技術創(chuàng)造的傳統(tǒng)應用賦能，使之更適應數(shù)字化或智能化的要求。

*5T技術的具體技術架構請詳見《未來工業(yè)技術融合創(chuàng)新報告》

本次報告聚焦了6大重點行業(yè)，采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方法篩選重點關注方向?；谡说陌l(fā)展規(guī)劃，根據(jù)問卷調(diào)研與內(nèi)外部專家訪談收集的數(shù)據(jù)和資料，采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方法篩選出各行業(yè)中潛在需求高增長的未來工業(yè)應用場景，以此指導這6大行業(yè)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。

根據(jù)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，集成電路、氫能儲能、動力電池綠智化進展整體較快，石油化工、有色行業(yè)、食品飲料處于綠智化初期，未來工業(yè)轉(zhuǎn)型需要針對不同的綠色智能化階段進行場景方面的差異化投資。從受訪企業(yè)對于各一級場景投入程度來看，質(zhì)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包括，確保產(chǎn)品質(zhì)量，加強倉儲并優(yōu)化生產(chǎn)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(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關重要。

為了更好的幫助企業(yè)客戶進入綠色智能化的工業(yè)時代，未來工業(yè)生態(tài)圈需要技術類合作伙伴及非技術類合作伙伴。由于涉及多行業(yè)、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，所以需要通過組建生態(tài)圈來共創(chuàng)涉及6大重點行業(yè)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(tài)圈中的技術類生態(tài)合作伙伴分為7大類。

除了解決方案生態(tài)合作伙伴外，生態(tài)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、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(xié)同。

經(jīng)過多年的發(fā)展，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(fā)展仍面臨著許多技術融合層面的挑戰(zhàn)，生態(tài)合作是應對技術融合創(chuàng)新挑戰(zhàn)的良策。為了應對重重挑戰(zhàn)，進一步推動5T技術的深度融合創(chuàng)新，需要組織生態(tài)圈內(nèi)各類角色發(fā)揮各自優(yōu)勢，合作共贏。因此，施耐德電氣長期致力于持續(xù)完善生態(tài)合作體系，賦能各類合作伙伴。

各類AI模型與傳統(tǒng)IT系統(tǒng)的融合創(chuàng)新可有效應對數(shù)據(jù)價值挖掘帶來的挑戰(zhàn)。工業(yè)運營過程對AI決策的精確度要求極高，這要求研發(fā)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(jù)通常是工業(yè)知識的內(nèi)容梳理與信息提取，這要求我們建立數(shù)字化的工業(yè)知識圖譜。與此同時，基于生成式AI創(chuàng)新的通用大模型恰恰擅長于文本、圖片、視頻等內(nèi)容的梳理與信息提取，所以有機結(jié)合通用大模型、數(shù)字化工業(yè)知識圖譜與工業(yè)專用場景模型成為未來的重要話題。

未來憑借施耐德電氣先進的綠色能源管理理念與工業(yè)解決方案。將持續(xù)攜手生態(tài)圈合作伙伴共同推動工業(yè)綠色智能化轉(zhuǎn)型，助力“碳中和”、“新型工業(yè)化”、“新質(zhì)生產(chǎn)力”目標的逐步實現(xiàn)，為工業(yè)乃至全社會的低碳可持續(xù)發(fā)展作出積極貢獻。

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