16个细分行业20个高价值共性需求与数字化应用场景（下）

接上篇文章继续介绍另外10个共性需求和数字化应用场景。

智能排产与动态调度

企业在排产和调度方面存在以下痛点：人工排产周期长、难以动态响应重排需求。

人工排产依靠业务规则和经验，对员工的经验积累和技能要求高，无法根据多约束条件生成最优化的生产计划，经常会出现资源冲突、资源浪费、加工周期长、订单延误的情况。

智能排产与动态调整可以提高缩短生产周期。华为南方工厂构建了各种场景的排产数学模型和数据模型，自动排产具体到线体/设备/夹具/人员/场地等资源，排产人员减少50%，同时实现了关键资源的最大化利用，产线产出提升20%。某电气公司基于APS系统及寻优算法，通过配置产线规则、库存规则、排程规则、优先级规则等，结合生产资源能力、约束理论、时间和物料，实现生产计划自动排产建议，工作效率提升25%，产品生产周期缩短21%。

智能排产与动态调度的实现方式如下：工业软件方面，可以使用高级计划排程系统，集成销售、仓储、物流等系统，基于需求、能力、原料、产能等多约束，实现详细作业计划的高级排程；工业数据方面，基于约束理论的有限产能算法、优先级规则的算法、启发式规则的算法、融合人工智能动态调整算法等，实现智能排产方案的寻优。

典型行业：汽车、航空航天、轨道交通、3C与家电、船舶、机械与设备。

自动化仓储与物流配送

企业在仓储与物流配送方面存在以下痛点：成本方面，仓储空间利用率低，库房、人力成本高；效率方面，物料盘点、出入库流程手续繁琐，耗时长；仓储信息透明度低，物料拣配准确率低，影响生产节奏；安全方面，人工搬运存在风险。

物料的收、存、发、配全过程任务，需要逐步走向自触发与自执行。例如，纬创资通建立PCBA智能仓储配送系统，将物料管理用人从6人缩减至3人，PCBA平均库存周转天数从3天缩减至1.5天；海尔电器建立AGV物流配送系统，实现物料周转平均天数低至1.3天，待料导致的停机时率降低0.9%。

实现自动化仓储与物流配送的方式如下：工业软件方面，基于仓储管理系统（WMS）、工厂物料配送管控系统（TMS）实现仓储信息管理、物料调度优化；工业网络方面，基于5G/Wi-Fi6/工业无线实现物流装备控制、物流及出入库信息传输；工业装备方面，基于智能多层多向穿梭车、智能大型立体仓库等，实现物料搬运、装卸和信息记录；工业数据方面，基于智能决策算法优化物料存储策略和配送路线。

典型行业：钢铁、机械与设备、汽车、3C与家电、食品与医药。

环境监测与优化

当前痛点总结如下：成本方面，一旦出现环境污染事件，会造成较大的资金损失。

安全方面，通常只对污染物总量排放和达标情况进行结果观测，缺少事前预测、风险预警与管控的全过程分析与管理。

工业企业应从被动管理走向主动管理，对环境与污染排放精准量化、超限报警和优化管控。例如，南京钢铁建立了220个悬浮微粒排放监控点，实时感知环境数据，并构建智慧环保模型，进行预测分析和环保控制策略的优化，使得生产异常带来的超标排放风险降低80%、加热炉排口硫超标现象减少90%。

环境监测与污染优化的实现方式如下：工业网络方面，应用5G/Wi-Fi6/NB-IoT满足计量仪器的无线传输、长时间低功耗工作特点；工业软件方面，建立环境、碳排放管控软件，结合智能传感，对各类排放渠道数据进行实时采集、分析、查询、超限预警和管理优化。

典型行业：钢铁、有色金属、石油化工、采矿、建筑材料。

安全监测与优化

当前痛点总结如下：效率方面，故障风险、异常难以在第一时间发现并排除，改进周期长；安全方面，依赖人工定期巡检，安全预警、隐患排查不足存在盲区，工人巡检存在安全隐患的漏查问题。

工业企业在安全监测和优化场景中实施可视化监测、安全风险应急处理，才能构筑起安全的生命线。万华化学集成视频、报警、气象仪器等数据源，构建应急预案库，实现事故定位、预案启动和高效处置，将应急响应速度提升30%。某汽车公司利用物联网、摄像头等智能化手段实现重要安全参数在线监测预警，重复隐患发生率降低30%。

安全监测与优化的实现方式如下：工业数据方面，基于运行数据，通过知识图谱、AI模型等安全分析模型开展风险源识别、预测及管理优化；工业装备方面，应用巡检机器人实现产线、管道自动巡检和装备信息采集，应用边缘智能设备如Atlas等AI加速模块在端侧实现图像识别与分类；工业网络方面，应用5G/Wi-Fi6/工业无线实现设备运行参数实时传输；工业软件方面，建立安全管理系统/应急指挥系统实现故障数据采集、分析、存储和事故发生时统一指挥调度。

典型行业：石油化工、钢铁、有色金属、采矿、汽车、建筑材料。

能耗监测与优化

当前痛点总结如下：成本方面，能耗缺少实时透明化、精细化管控，难以降低能耗成本；效率方面，能源数据采集与分析停留在人工抄表、人工分析阶段，能耗数据分析效率低。

工业企业对能耗实施可视化监测、精细化管理，合理利用能源，提高能源利用率。例如，长城汽车采集室内外温度和制冷机系统负荷数据，利用算法模型实时决策制冷站运行的最佳效率点，使得制冷站整体能耗降低15%以上；某电气公司通过能源管理系统，实施监控各个点的用能数据，减少非必要用能，用电量减少约15%。

实现能耗监测与优化解决方案的方法如下：工业数据方面，应用多介质能耗分析模型预测多种能源介质的消耗需求，分析影响能源效率的相关因素，开展能源计划优化；工业装备方面，应用边缘计算网关EC-IoT部件实现海量终端数据本地分析和处理；工业网络方面，应用5G/Wi-Fi6/NB-IoT满足计量仪器的无线传输、长时间低功耗工作特点；工业软件方面，建立能源管控系统结合各介质仪表数据，对各类能耗统计、分析、预测，实现能耗优化。

典型行业：石油化工、钢铁、有色金属、采矿、汽车。

质量在线检测与追溯

当前痛点总结如下：效率方面，质量信息手工记录，依赖纸质表单，执行效率低，追溯周期长；质量方面，涉及的生产环节、工艺问题信息记录不全，追溯困难，难以及时调整；人工判断一致性差，产品质量难以保证。

质量在线检测与追溯有利于实时识别、判断和定位质量缺陷，大幅提高缺陷识别率、降低质量损失风险。例如，华为昇腾AI助力宝德开展AI质检，在台式机、服务器等产品的主板放置，主板和内存条的安装、固定、接线、理线、盖板和下料等多道工序中运用了AI视觉检测，实现检测准确率和产线节拍双提升。

质量在线检测与追溯的实现方式如下：工业数据方面，应用质量分析模型，基于知识图谱、深度学习等算法对产品图像等质量信息的分析识别，应用质量知识库支持质量分析决策等；工业装备方面，应用智能检测装备和仪器实现产品质量信息实时采集、记录与处理；工业网络方面，使用5G传输检测图像、视频等产品质量信息；工业软件方面，建立QMS（质量管理系统）实现质量信息记录，便于追溯与质量改进。

典型行业：石油化工、钢铁、3C与家电、食品与医药、汽车、机械与设备、航空航天。

供应链可视化与信息协同

企业在供应链管理方面存在以下痛点：成本方面，无法及时获取供应商的产能、计划、出货、物流等信息，供应链异常导致生产异常；效率方面，供应链企业间信息不畅通，协作效率低。

供应链可视化与信息协同可以帮助企业精准掌握供应商的交货状态、成品库存、可分配产能等数据，降低交付风险。如蓝思科技构建供应商协同平台，向上游供应商提供云协作门户，集成供应商的生产、仓储、运输系统，实现采购成本降低8%；老板电器与供应商建立物料信息共享，实现生产端到供应商端的数据共享，优化配置供应链资源，交付周期缩短10%以上。

供应链可视化与信息协同的实现方式如下：工业软件方面，构建供应链一体化集成平台，打通供应链全链条企业，实现企业系统数据的互通互联，可视化监控、资源调度和绩效分析；工业数据方面，基于实时销售数据，分析决策最优供应链安全库存，保障采购准时供货的同时减少供应链库存成本，建立各类采购异常与解决策略的关联模型，针对异常事件智能化推荐解决方案。

典型行业：汽车、3C与家电、半导体、纺织与服装。

设备可视化与预测性维护

当前痛点总结如下：成本方面，人工点检和定期维护影响生产作业，造成产能浪费，运维成本高，关键设备故障影响生产计划，故障造成损失大；质量方面，难以及时发现潜在故障隐患和细微寿命衰减，长期积累导致突发停机，造成生产报废。

已有工业企业开展设备的可视化与预测性维护，实现设备状态监控、运行效率和性能综合分析，以及故障诊断和失效预警。例如，贵州航天电气开展设备在线状态监控，建立了设备故障诊断模型，实现设备综合利用率提升20%；华润三九医药开展设备数字孪生体应用，实现设备三维模型和设备实体的虚实映射和远程互操作，使得设备故障响应速度提升60%。

设备可视化与预测性维护的实现方式如下：工业数据方面，应用设备数字孪生模型实现设备运行状态的可视化、实时分析与故障预测，应用设备健康预测模型实现实时分析运行状态并在故障异常时自动报警，应用设备故障诊断模型实现精准判断设备失效模式，应用设备故障处置知识库实现快速决策修复策略；工业网络方面，应用5G/Wi-Fi6/有线网络传输设备运行信息；工业软件方面，应用设备管理系统/设备运维系统实现设备管理、信息采集、故障诊断与处置、预测性维护等。

典型行业：钢铁、建筑材料、机械与设备、食品与医药、汽车。

大规模个性化定制

企业在大规模个性化定制方面存在以下痛点：成本方面，产线不具备柔性化生产能力，计划调度、生产执行等人工及管理成本高，产线改造或新建投资成本高；效率方面，定制产品的BOM搭建及解析效率低，定制化零部件备货不准及供应不及时，产线柔性化较低，多品种定制化生产效率低。

部分市场嗅觉敏锐、具有卓识远见的工业企业探索并建立了C2M（客户直连制造）模式的成功样板，从大规模量产走向大规模定制。例如，曲美家居建立了1000余个设计案例库、5万套设计样本库，快速根据客户选配生成产品模型和工艺流程，由此实现店面定制家居设计效率提升400%；酷特智能为用户提供在线定制服装服务，可以自动匹配版型和服装设计，实现“一人一单”定制生产与直接交付，带来15%的订单收入增长。

大规模个性化定制的实现方法如下：工业软件方面，面向产品数字化设计场景实现设计软件与PLM系统的集成，面向产线柔性化配置场景引入面向产线的虚拟调试软件，面向供应链可视化与信息协同场景开展业务系统集成，构建供应链协同平台；工业网络方面，面向产线柔性配置场景布局5G、WiFi6等网络；工业装备方面，面向产线柔性配置引进智能化装备、柔性化工装夹具等；工业数据方面，面向产品数字化设计场景采用知识库、人工智能算法，面向供应链可视化与信息协同场景采用安全库存算法、风险管理模型。

典型行业：纺织与服装、汽车、3C与家电。

云工厂共享制造

当前痛点总结如下：效率方面，模具、小家电、纺织等中小工业企业的数字化进程迟缓，难以应对市场灵活需求，产业链上下游冗长、信息流通慢、协同难，设备利用率季节波动、不稳定性高。

通过聚合工业企业及其上下游力量，由各垂直领域的云工厂或产业运营商作为引领者，可以实现以订单驱动的产业链上下游资源整合，推动产业范式革新与产业整体的数字化升级。客户经由统一的入口下单，云工厂平台进行订单的拆解和分发，根据各工厂产能情况智能调度产能；并整合产业链上下游的设计、供应链、物流等资源供工厂共享使用，由此培育形成协同设计、共享制造等全新的产业生态。

典型行业：纺织、机械与设备、3C与家电。

要成功部署上述二十个共性价值场景，工业装备、工业网络、工业软件、工业数据是必不可少的关键支撑要素。工业装备作为高效、稳定、自动化作业的终端，是工业数字化的基础；工业网络是现场的人机料法环全要素的连接介质，实现协同；工业软件则帮助企业开展研产供销服全流程的精细化分析、决策与管理；工业数据是无处不在的资产，是沉淀的智慧结晶，是潜在价值无限的宝藏。

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