1、中国电子技术标准化研究院智能制造系统解决方案供应商联盟地址：北京市海淀区花园北路52号邮编：100191电话：传真：网址：邮箱：中国智能制造发展研究报告系统解决方案01 稳步增长1、供给能力明显增强，系统解决方案市场规模稳步增长22、供应商支撑作用突出，打造高质量系统解决方案43、政策、技术、资本等协同助力，系统解决方案发展日新月盛502 创造价值1、数据、模型驱动的智能工厂设计与交付72、软件化、数字化的产品研发和工艺设计83、贯穿生产过程的智能化管控94、高效、智能的人机协同作业105、精细、高效的智慧仓储物流116、精细化的质量管控及优化12

2、7、智能预警预测的设备管理138、稳定的安全环保智能化管控149、节能优化的能耗智能管控1503 拥抱变革1、未来工业网络拓展解决方案应用边界192、面向更丰富应用场景的深度自动化213、感知技术革新，扩展解决方案可能性234、基于工业云的系统解决方案可以给制造企业带来哪些变革245、生产管理软件系统升级更新从MES到MOM的演进266、精益数字化阶梯，助力解决方案高效落地277、工业数字孪生催生新型解决方案298、智能检测解决方案进入快速成长期309、工业AI从理想走入现实3104 总结与展望总序技术变革突破应用实施落地目 录编写人员（排名不分先后）郭楠 程雨航 闫理跃 韩丽 焦国涛 胡成林

3、 李湘 李闻晓 贾仕齐 张智钧 陈艳利 崔文雅 纪婷钰 左鹏 何宏宏 胡琳 李瑞琪 李佳 张欣 王成然 王智勇版权声明 本报告版权属于中国电子技术标准化研究院（工业和信息化部电子工业标准化研究院），并受法律保护。未经我院事先书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本文档的任何部分。凡转载、摘编或利用其他方式引用本文的观点、数据，应注明“来源：中国电子技术标准化研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。致 谢 本报告由工业和信息化部指导，中国电子技术标准化研究院牵头编写，得到了智能制造系统解决方案供应商联盟以及各参编单位的大力支持和帮助。总序党的二十大报告指出，推动制造业高端化、

4、智能化、绿色化，发展智能制造，是建设现代化产业体系，实现高质量发展的内在要求。“十三五”以来，我国围绕智能制造试点示范、新模式应用推广、供应商培育、标准体系建设等开展了一系列工作，智能制造发展取得了长足进步。系统解决方案作为智能制造典型场景的重要组成部分，标准化、模块化趋势明显，在助力制造强国建设、推动制造企业流程再造、促进装备和工艺融合、效能提升等方面展示出强劲的驱动力和创造力。经过多年发展，主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商数量近百家，智能制造装备国内市场满足率超过了50%，系统解决方案市场规模年平均增长率超过10%，整体发展态势良好。本报告以智能制造系统解决方案供应商联盟成员单位

5、、符合规范条件供应商等近千家重点联系企业作为研究主体，报告在编制过程中，参考了工业和信息化部、国家统计局、第三方智库等方面公布的数据，发放调研问卷共计578份，回收问卷516份，并重点访谈了183家制造企业和80余位供应商代表。为摸清我国智能制造系统解决方案的发展现状，掌握智能制造关键技术应用水平，展望系统解决方案的发展趋势，中国电子技术标准化研究院组织编写智能制造发展报告：系统解决方案。报告内容梳理解决方案发展成效，发展现状，描绘了未来技术变革，总结了供应商成长路径，通过座谈交流、问卷调研、资料分析、数据挖掘、专家咨询等方式开展研究，从多个维度分析系统解决方案的发展情况。稳步增长意义“十三五

6、”以来，在国家、地方智能制造政策的牵引下、试点示范、新模式应用、场景建设等方面掀起热潮，内生动力不断提升，尤其在龙头企业带动下，解决方案标准化、模块化趋势明显，通过先行先试、创新实践带动系统解决方案市场稳步增长。市 场 规 模 增 长市 场 规 模 增 长交易规模 6598.98亿 元，同 比 增 长18.41%。供 给 能 力 提 升供 给 能 力 提 升覆 盖 90%以 上 的 制造业二级门类，。市 场 主 体 壮 大市 场 主 体 壮 大上 市 企 业 1 8 6 家，主 营 收 入 超 过 1 0 亿元 的 9 7 家，形 成 一批 在 细 分 领 域 具 有竞 争 力 的 领 军 企

7、 业。投 融 资 额 翻 番投 融 资 额 翻 番综 合 解 决 方 案 领 投融 资 数 达 1 6 8 次，投 融 资 金 额 高 达3 0 2 亿 元，受 资 本市场关注。01系统解决方案市场规模持续扩大、供应商数量稳步增长。近三年来，系统解决方案市场以平均13.8%的速度保持快速增长，其中，2021年，市场规模达6598.98亿元。供给能力明显增强，系统解决方案市场规模稳步增长4490.075242.335572.946598.9816.75%6.31%18.41%0040005000600070002018年2019年2020年2021年交易规模（亿元）线性(交

8、易规模（亿元）)形成一批高质量的细分行业解决方案，服务对象覆盖90%以上制造业二级门类。形成一批高质量的细分行业解决方案，全年累积采购系统解决方案金额超过50万元的制造企业数量超过3万家，服务的制造企业主要分布在通用机械、石油化工、专用机械、电子信息、汽车及零部件等重点行业。599556240265948737674655500400050006000700002供给能力明显增强，系统解决方案市场规模稳步增长已经形成规划设计、智能装备、工业软件和系统集成四大供应商类型，围绕企业各环节提供研发、设计、生产、物

9、流、销售、服务等局部方案，以及智能工厂、数字化车间、数字化产线等整体方案，覆盖企业全生命周期。智能装备系统集成工业软件规划设计企业数量4500200300400500形成了智能装备、系统集成、工业软件和规划设计四大供应商类型。2021年，主营业务收入超10亿元的供应商共97家，工控系统、工业机器人、MES等智能制造关键装备和软件领域供应商实现从无到有的突破，逐步摆脱模仿借鉴形成原创性方案，进入国际先进行列。050030035040010亿及以上1-10亿千万级千万级以下企业数量培育一批技术自主、集成创新能力强的领军企业。03供应商支撑作用突出，打造高

10、质量系统解决方案1234保障一批智能工厂建成投产近五年80%以上新建工厂、原有工厂改造项目的整体系统设计、集成和运维由国内供应商实施完成。引领集成技术创新以需求为牵引，攻克了一批智能制造关键技术在复杂过程和工艺中的应用问题，三年内突破关键技术近600项，形成400余个行业智能制造知识库和数据模型。带动行业垂直应用加强与大企业合作形成示范工程和场景；并面向行业典型应用场景复制推广，开发模块化解决方案促进中小企业智能化改造。改善供给侧市场生态在工控系统、工业机器人、MES等智能制造关键装备和软件领域打破国外垄断，实现市场份额的重大突破。解决方案典型案例航 空 规 划 设 计 院 搭 建 了 航 空

11、 领域 工 艺 知 识 库 和 专 家 库 系 统，已 应 用 在“沈 飞 智 能 制 造 升 级改 造”等 多 个 项 目 中，项 目 设计、实施效率平均提升40%。和 利 时 与 浙 江 中 控 的 工 控 系统 已 普 遍 应 用 于 制 造 领 域 的关 键 装 备 及 重 要 工 程，部 分产 品 的 市 场 占 有 率 达 到 90%以 上；楚 天 科 技 为 全 球 180多 个 国 家 与 地 区 提 供 高 端 医药 装 备 及 智 能 化 制 药 工 厂 整体 解 决 方 案，国际市场占有率正逐年快速提升。新昌“轴承行业原材料 集采平台”、双星“橡 胶工业 互联网 平台”、

12、阿里“服装 行业 犀牛 智造平台”等行业平台赋能中小企业转型。以浙江中控、石化盈科、机械九院、博众精工等为代表的解决方案供应商打造了宁德宜宾、中石化九江、一汽繁荣、三一18号等知名智能工厂。华工激光与华中科技大学、广汽本田组成产学研联合团队，优化多车型零件自动山下料/输送、激光焊接、自动弧焊等工艺流程。04政策指导国家高度重视供应商培育工作，“十四五”智能制造发展规划明确提出加快系统解决方案供应商培育，开展智能制造系统解决方案供应商专项，央地协同配套出台100余项系统解决方案供应商培育相关的法规条例、发展规划等政策，为中国智能制系统解决方案市场快速发展提供了政策保障。联盟推进成立智能制造解决方

13、案供应商联盟，以供应商培育为核心，以促进供需匹配对接为主线，以先进经验和典型做法应用推广为抓手，构建起覆盖典型行业和重点区域横纵交织的智能制造服务网络，带动形成超过6000余家系统解决方案供应商。通过汇聚智能制造政策体系、创新体系、供给体系、应用体系和支撑体系等资源，推动区域、行业智能制造创新发展。技术引领5G，互联网、大数据，云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展全过程各领域。融合了新一代信息技术的系统解决方案将有效推动产业技术变革和优化升级，创新资源配置方式，提升资源利用效率，实现制造业质量变革、效率变革、动力变革。政策、技术、资本等协同助力，系统解决方案发展日新月盛

14、资本关注，投资额度翻番。综合解决方案领投融资次数达到168次，投融资金额高达302亿元，同比增加128.79%。据统计，共有371家供应商在资本市场融过资，上市公司占比超过50%。资本关注05创造价值意义近年来，随着细分行业智能制造实施的不断深入，涌现出了一批具有较强示范和引领作用的供应商，他们扎根细分行业典型场景的改造需求，持续迭代创新，逐渐形成了面向行业的系统解决方案，展示出了高水平和专业化的供给能力。本章节选取汽车、钢铁、医药、电子等重点行业，基于智能制造典型场景和系统解决方案的功能特点，研究梳理出面向细分行业典型场景的系统解决方案图谱，分析讨论系统解决方案在各行业、各场景的重要作用。0

15、6创造价值数据、模型驱动的智能工厂设计与交付智能工厂设计解决方案具有非常典型的高度行业区分的特点。在制造业的各个细分行业中，涌现出了一批优质的智能工厂设计解决方案的典型供应商，主要涉及船舶/海洋工程、汽车及零部件，轨道交通、电子信息、金属冶炼、石油化工、食品饮料和生物医药等行业。07创造价值软件化、数字化的产品研发和工艺设计产品研发和工艺设计不断向研发主体多元化、研发流程并行化、研发手段数字化、工业技术软件化等方向发展，推动企业研发能力和效率的提升。研发设计类工业软件的下游应用广泛，市场需求旺盛，特别是在航空航天、汽车及零部件、轨道交通、船舶/海洋工程、电子信息、石油化工、生物医药等行业，流程

16、型制造和离散型制造因产品设计及仿真的差异，对产品研发和工艺设计的需求有所不同。08创造价值贯穿生产过程的智能化管控在生产过程智能化管控场景，企业根据自身需求在计划排程、生产过程可视、资源管理协同等方面进行配置，受访企业中，龙头企业和中小企业都积极开展六西格玛、5S等精益生产管理活动。通过构建MES/MOM、APS、APC、RTO等系统，集成大数据、运筹优化、预测控制等技术，实现人机料法环的动态管理和精准、实时和闭环的过程控制。09创造价值高效、智能的人机协同作业制造企业生产作业环节的升级改造与工业机器人的使用紧密结合，多种类型、功能的工业机器人可以满足不同行业的生产需求。受访企业中，普遍认为在

17、关键工位应用工业机器人等设备实现上下料、喷涂、装配等人机协同作业具有较高的投资回报率。10创造价值精细、高效的智慧仓储物流智能仓储/配送是智能制造的重要应用场景，其系统解决方案主要包含自动化仓储和物流配送系统的搭建，堆垛机、穿梭车、搬运机器人等自动化设备的安装和调试，WMS、WCS等软件系统的部署，与企业ERP、MES等智能管控系统的集成。智能仓储/配送相关解决方案广泛应用于通用机械、电子信息、生物医药、食品饮料、家电等制造行业，实现高效准确快速的仓储物流配送。11创造价值在质量检测/管控场景，典型的解决方案包括质量管理系统(QMS)、实验室管理系统(LIMS)、产品质量在线检测系统、统计过程

18、控制工具(SPC)，在汽车、电子、医药、钢铁等行业应用最为广泛。精细化的质量管控及优化12创造价值在设备管理环节，典型的解决方案包括设备状态监测与运维管理、设备资产管理等，在医药、钢铁、石化等流程型行业应用最为广泛。智能预警预测的设备管理13创造价值在安全环保智能化管控场景中，典型的解决方案通常包括安全生产管控平台和工控安全防护平台两类，在医药、钢铁、石化等流程型行业中应用最为广泛。稳定的安全环保智能化管控14创造价值意义在智能能耗管控场景中，制造企业建立相应管理制度和规范、安装智能计量仪表和污染物监测系统、应用能源管理系统（EMS）和环保管控平台等信息系统，实现能源与环保管控的精细化管理、提

19、高能源利用率、降低能耗成本、降低污染物排放、消除环境污染风险等目的。节能优化的能耗智能管控15新一代信息技术的快速发展和制造业企业智能化转型的不断深入，促使智能制造系统解决方案要持续实践、迭代优化。智能制造系统解决方案供应商与制造企业将在供需互动、联合创新中推进工艺、装备、软件、网络的系统集成和深度融合，创造出满足新阶段、新需求的解决方案。本章节梳理工业控制系统、工业网络、工业AI、数字孪生等领域关键核心技术和系统集成技术发展趋势，描绘即将到来的未来变革，突出集成融合创新的内在价值，为制造企业和供应商提供洞察建议。拥抱变革16随着新兴信息通信技术的广泛应用，智能制造正在进入一个能够动态响应系统

20、状态、客户需求和供应链网络变化 的全集成自主环境即智能制造的新时代。智能制造系统将在最少的人力参与下协同工作，以优化操作，实现更大的生产灵活性和产品可变性。40%50%60%70%80%90%100%智能制造热点技术领域采用情况调查和统计2016年2022年智慧供应链数字孪生工业AI工控安全工业云和大数据传感与控制工业网络对重点联系供应商拥有的专利、软著等数量进行统计，发现知识产权数量与交易规模成正相关特点。在智能制造生产作业的应用场景中，供应商拥有的知识产权数量最多，达到87691项。整体来看，供应商在生产作业、质量管控、仓储配送等应用场景的创新意识和创新能力较高。8769125722183

21、94506653525500006000080000100000（项）拥抱变革17拥抱变革意义智能制造技术通过先进的传感、数据处理和决策技术，实现按需响应的自主制造操作、高效的研发生产及灵活的工作流程。智能制造技术仍然在不断高速演进，系统解决方案不断在新的领域变革突破，不断加速技术的工程化应用，不断加深技术的融合创新，夯实智能制造发展核心动力。系统解决方案面向工程化实现、多学科跨领域融合等应用方向实施落地系统解决方案面向深度自动化、未来新型工业网络等技术方向寻求突破18未来工业网络拓展解决方案应用边界工业网络是智能制造技术的重要支撑，为应对数字化、智

22、能化的更高要求，工业5G、TSN（时间敏感网络）、WI-FI6、光通信、以太网、过程控制接口标准等技术和规范不断涌现，工控系统在架构、可靠性、管理系统和信息安全等方面有了新的发展。变革方向拥抱变革融合IT与OT意义IDC 国际数据公司的 IT/OT 融合调查显示，超过 30%的企业首次计划将数据采集软件、工业控制、资产管理等系统的运营数据整合到企业数据治理的整体模型中。应用案例：意义某电子连接器制造企业通过设备OT数据采集与云端IT数据相结合，真实还原了制造现场，提升设备OEE水平；帮助制造现场看板快速协同工作、监控生产进度、实现绩效透明，打造数字化智能工厂。TSN与工业5G融合部署意义建立开

23、放、统一、基于标准和可互操作的工业物联网（IIoT）解决方案，用于在工业控制器与云之间实现确定性和实时的点对点通信，解决异构工控系统互联互通问题。应用场景：意义智能工厂柔性生产的网络基础：意义借助5G+TSN协同传输技术，新型工业网络可以支持各种类型的智能工业设备，实现工业数据传输的低时延、高精度、高可靠，原先分布式的感知、执行与控制的解耦等功能可以集中到具有更强大计算能力的控制云中。同时，5G无线通信还解除了设备组合的空间限制。19未来工业网络拓展解决方案应用边界工业网络是智能制造技术的重要支撑，为应对数字化、智能化的更高要求，工业5G、TSN（时间敏感网络）、WI-FI6、光通信、以太网、

24、过程控制接口标准等技术和规范不断涌现，工控系统在架构、可靠性、管理系统和信息安全等方面有了新的发展。变革趋势拥抱变革工业网络信息安全意义近年来，工业网络安全已成为许多行业的共识。随着高价值工控系统的连接日益紧密，解决安全和隐私风险就更为关键。安全技术将朝着边缘智能化、去中心化的方向发展，如密钥分割，量子计算、雾计算等。边缘智能/边云融合计算意义随着AI和5G技术的发展与融合，将赋予边缘设备更多的智能化，就如同八爪鱼一样，神经元的60%都集中在触角上，提高了数据处理系统的灵活性以及安全性。趋势意义根据SAR Insight&Consulting的最新AI/ML嵌入式芯片数据库，在2019-202

25、4年期间，全球拥有边缘计算能力的AI设备的数量将以64.2%的年复合增长率增长。5G是边缘的腿，而AI是边缘的魂20深度自动化变革趋势拥抱变革面向更丰富应用场景的深度自动化随着智能制造技术逐步扩展到各个行业和各个环节，不断深入应用的各类智能制造系统解决方案结合自动化/智能化技术深度改造生产制造“人机料法环”系统，打造智能工厂，给制造企业打造更敏捷更强大的柔性制造能力，在降本增效的同时，满足产业链需求。意义未来的自动化技术、专业之间的界限变得模糊，技术之间的深度交叉“合力”形成解决方案应对各行业智能制造领域遇到的问题。更全面的流程自动化机器人流程自动化技术充分与生产制造核心工艺装备等硬件技术相融

26、合，共同完成难度更大、更为复杂的工作任务。绘制生产场景的全面任务图谱，并确定集体举措的优先顺序，打破任务自动化信息孤岛，协同、协调生产制造任务。功能更强的工业机器人应用范围不断扩大，应用于更多行业更多场景。工业机器人产品易用性与稳定性提升。工业机器人与信息技术深入融合，多机器人协同技术将提供新的生产作业解决方案。人机关系发生深刻改变，具有视觉和先进传感器工业机器人能够理解多种指令，加强人机协作。21深度自动化变革趋势拥抱变革面向更丰富应用场景的深度自动化随着智能制造技术逐步扩展到各个行业和各个环节，不断深入应用的各类智能制造系统解决方案结合自动化/智能化技术深度改造生产制造“人机料法环”系统，

27、打造智能工厂，给制造企业打造更敏捷更强大的柔性制造能力，在降本增效的同时，满足产业链需求。意义先进过程控制、多传感器融合等技术，推动工业控制系统向开放分布式、自适应、自组织的智能控制方向发展。更开放的工控系统：下一代DCS和PLC的架构都会向开放、分布式、具有充分的可互操作性和内在信息安全的方向发展。多学科交叉融合形成新突破。寻求更新的理论框架。扩大智能控制的应用范围，提高控制系统的可靠性和稳定性。应用案例1：意义宝信软件大型PLC解决方案：针对钢铁冶金行业，连轧机的高速控制需要，系统支持多达6个处理单元并行计算，单指令执行时间小于1纳秒，扫描周期低至200微秒；广泛支持主流工业现场总线和工业

28、实时以太网协议，深度集成下一代标准接口OPC-UA，具有更好的兼容性和扩展性，且成功实现跨城市的高精度工业控制。应用案例2：意义浙江中控常减压装置先进控制DCS解决方案：根据常减压装置的运行特点和过程控制需求，克服系统内变量强耦合、非线性、大滞后、负荷变化、燃料气波动等因素的影响，实现对装置各工艺参数的平稳控制，在平稳控制的基础上通过工艺指标优化和“卡边”操作，实现节能降耗。22拥抱变革感知技术革新，扩展解决方案可能性针对复杂工业生产过程中工艺精细、环境恶劣、机理复杂、数据量和数据类型庞大等特点，多源信息融合和协同感知所带来的的技术变革将集成大数据、物联网与人工智能等技术，实时感知分析各类过程

29、状态数据(传感器数据、视频、音频等)和运行工况数据，自适应调整感知策略，优化工况参数，并可以对实时工况感知数据进行智能识别，实现产品工艺、产量、质量、能耗、排放等目标与生产全流程各工序相关机理知识、经验知识和数据知识的协同关联、深度融合。应用案例1：意义多源信息智能处理等离子弧焊(VPPAW)解决方案：开展铝合金变极性等离子弧焊穿孔行为动态在线监测，等离子弧的电信号,声音信号以及穿孔熔池的视觉特征信号等多源信息智能处理，实现穿孔等离子弧焊接过程稳定运行,适度拓宽工艺参数裕度，可广泛应用于航空航天等高端制造业领域。更广阔的应用未来：柔性化生产作业：形成柔性化产线配置解决方案，实现多机器的协同、多

30、工序的协同和多任务的分配。智能仓储的多机器人协同管理：各类仓储机器人（物流、堆垛、搬运等）提供分布式多机器人协同管理。协作机器人感知融合化：机器人能够识别理解人类的多种指令和复杂周边环境，实现高效人机协作。应用案例2：意义协同感知的复杂工业过程运行状态评价解决方案：基于工业过程静-动态特性协同感知,以及运行状态信息的深度提取，构建工业过程运行状态评价的统一框架，实现过程运行状态实时评价与演化趋势实时监测,有效减少误报、漏报问题。23云平台解决方案助力智能制造转型业务效率最大化数字化灵活便利IT风险最小化 基于区块链等技术的身份验证 监管和风险管理的清晰透明 边云混合数据保存 其他 数字基建部署

31、和运行高速灵活 节省数字基建成本 节省IT运营成本 上下游协作共享 其他 AI强化数据分析能力 边云结合IIOT 低代码/零代码 轻量化MES系统 其他拥抱变革基于工业云的系统解决方案可以给制造企业带来哪些变革？工业云平台是新一代ICT技术与制造业深度融合的产物。工业云平台以数据为核心要素实现全面连接，构建起全要素、全产业链、全价值链融合的新制造体系和新产业生态，为企业智能制造转型升级提供平台化的关键支撑。应用案例：中国石化：石化智云打造“不一样”的智能工厂我国石化工业大而不强、大而不优，主要存在产业布局不尽合理，较为分散；炼油装置开工率仅为72%，产能过剩；能耗、物耗较高，安全环保压力较大，

32、生产成本较高等问题，新一轮的ICT革命、能源革命以及电动汽车革命，对中国石化行业发展带来了严峻挑战。ProMACE石化智云智能工厂解决方案的应用为中国石化各个方面都带来了重要的改变：对生产数据的自动采集率达到95%以上，对重点环境排放点实现了100%的实时监控与分析预警。公司下属的镇海炼化的乙烯装置绩效进入全球第一群组，20152017年连续3年利润超过百亿；茂名石化2016年劳动生产率比2013年提升近一倍，2017年效益也首次突破百亿元；九江石化2015年起扭亏为盈，2017年盈利超16亿，在同规模企业中效益名列前茅。工业云平台解决方案不断发展，为智能制造转型提供高效支持24工业云平台的拓

33、展应用：预测性维护和预测性质量的机器学习算法。物理文档数据处理的光学字符识别。弹性存储和处理能力，用于流程建模、仿真、优化和其他需要高性能计算的算法。危险检测的计算机视觉(例如，没有个人防护装备的人，或在限制区域的人)和产品检查。语音到文本应用(如日志)的自然语言处理。用于资产状况监控的时间序列存储和分析的时态数据库(如工业物联网)。制造业数据湖云平台解决方案助力智能制造转型拥抱变革基于工业云的系统解决方案可以给制造企业带来哪些变革？工业云平台是新一代ICT技术与制造业深度融合的产物。工业云平台以数据为核心要素实现全面连接，构建起全要素、全产业链、全价值链融合的新制造体系和新产业生态，为企业智

34、能制造转型升级提供平台化的关键支撑。工业云平台发展趋势：面向全要素、多类型的数据。实现数万级测点秒级实时采集，支持数据采集全链路质量分析。云上敏捷开发，边缘可信运行。既能够复用中心云尽可能多的新技术能力、保障业务的敏捷开发，又遵从行业的业务本地化和合规要求。围绕工业核心业务流，构建全局数据运营平台。工艺机理结合数据智能，沉淀重点行业场景化模型。25拥抱变革生产管理软件系统升级更新从MES到MOM的演进MOM系统仍在持续演进：行业专精：MOM解决方案通过深耕行业和特定场景的知识经验积累，形成行业专精的MOM系统解决方案。低代码和平台化：最大限度的降低制造企业对于系统维护及个性化开发定制的难度；M

35、OM云平台和SaaS商业服务模式也更适合复制推广服务于中小企业。应用案例：意义钢铁行业MOM解决方案：构建了扁平化制造运营管理系统MOM。以全局化的视角协同优化钢铁企业各冶炼生产单元内生产、质量、库存、物流、能源、设备及成本业务以及多基地生产单元之间的制造和物流协同，助力钢铁企业从制造升级为“智造”。MES(Manufacturing Execution System)制造执行系统，用于制造业车间级的信息化管理系统。随着制造业的不断演进，制造企业的业务扩展与人工智能等信息技术的持续融合，传统的MES似乎已经难以完全满足当今智能制造的现实需求，并逐步整合、拓展成为新一代的制造运营管理系统MOM系

36、统(Manufacturing Operation Management)。MOM扩展了MES的应用边界，通过构建了制造管理的核心平台，将整体生产运营及制造过程控管统一在全局运行模型框架下，将生产、维护、质量和库存等管理分系统协同运作起来，更有效地提升企业的整个制造管理体系。2016年2月，美国国家标准与技术研究院在发布的智能制造系统现行标准体系报告中对定义的智能制造系统模型，用MOM取代了MES。变革趋势26精益数字化阶梯，助力解决方案高效落地意义相当多的制造企业认为，实施智能制造要将精益管理与数字技术相融合，数字技术可以在加速存量改善和放大增量提升效果，让精益成果连续迭代和持续优化。在推进

37、数字化智能化的进程中，精益管理是不可跨越的过程。充分结合精益理论的智能制造系统解决方案将更高效地落地。第一层次：基于全价值链的精益生产标准化与信息化意义基于精益咨询与模块化应用，结合精益数字化人才育成，实现流程、动作、制度等方面的精益标准化，并在重点业务环节逐步建立信息化、数据化应用场景，将生产运营过程的物理对象或行为对象转化为数字信息并实现标准化。基于精益的管理系统解决方案关注要素：第二层次：基于数字平台的精益管理数据化与可视化精益管理可视化精益管理可视化（经营经营/运营运营/执行执行）数据交互数据交互（标准标准+自定义自定义）销售订单 销售订单管理 客户信息维护 发货计划管理 成本预算分析

38、技术准备 产品Bom 工艺路线 工序组件 工序资源主交付计划 物料需求计划 生产采购计划 工序产能分析 物料计划预留供应链协同 交付进度管理 JIT送货计划 收获检验入库 工序外协管理仓储管理 库区库位 出入库管理 盘点管理 工序备料计划生产计划 工序顺序排定 在产工序排定 APS自动排序 资源齐套计划生产执行 工序派工/调配 工序登录、报工 过程质量控制 进度/工时查看成本管控 成本结构分析 归集策略 标准成本管理 实际共担成本硬件数据采集硬件数据采集精益管理数据库建精益管理数据库建设及其资产化设及其资产化数字平台管理数字平台管理数据清晰数据清晰、转化转化（TEL）业务建模业务建模（静态静态

39、/动态动态）动态业务处理模型动态业务处理模型意义构建企业数字平台，将标准化、信息化的精益生产数据进行汇总、清洗、存储与初步分析，实现数字集成管理，推动数据资产化、可视化建设。强化大数据分析、可视化技术在异常管理、任务管理、改善管理等模块化精益功能上的应用，提高管理者、员工、供应商、客户等利益相关者之间的信息透明度。云端云端决策决策现状现状画像画像AI运营运营差异差异分析分析预算预算分析分析周期周期粒度粒度数据数据爬取爬取可视可视指标指标经营智能化经营智能化第三层次：精益运营系统化与智能化意义打造基于企业全产业链/供应链的系统化、智能化运营系统，构建管理决策、数字系统与运营终端的全面交互。拥抱变

40、革27精益数字化阶梯，助力解决方案高效落地典型精益数字化解决方案特色意义在智能网联产品设计、柔性生产、智能检测、集采、全域流量整合等多领域正展开精益数字化的应用落地。运用自动化、准时化、信息化等多种精益方法减少冲压、焊装、涂装、总装等环节的各种浪费，并通过物联网、AI、大数据平台进行自动质检和智能排产，促进设备预测性维护，提升物流效率、安全和质量；促进ERP、MES、PLM、BPM、VMS等系统的数据集成，促进数据驱动业务发展，为用户提供全域触达、服务闭环的全周期数字化服务。汽车行业钢铁行业意义在信息化系统基础上，提升烧结、高炉、转炉等关键工艺数据的采集精度，强化对核心工艺的量化建模，增强工艺

41、数据标准化。围绕订单设计系统、高级排程计划与质量管理系统等一体化集成，实现过程数据驱动的生产制造全流程管理，全面提升质量管理和生产效率。意义结合排程管理建设标准化作业管理模式，夯实基础；通过智能设备、ERP、PDM、MRO等核心系统采集生产和管理数据，包括信息系统数据、车辆数据、生产设备及能源数据、环境数据等,形成数据采集池。建设以精益为基础的数字化制造平台，通过数据分析、整理和挖掘，结合生产过程中采集的实时数据，监控现场生产状态，推动生产方式由劳动密集向敏捷智能型转变。轨道交通行业意义引入单件流生产方式，采用节拍化拉式生产，对关键工序分装作业标准化，提高自动化水平；采用MES系统促进生产计划

42、和生产业务协同管理，通过DNC/MDC系统实现设备联网与大数据采集应用，完成NC程序网络化传输和管理；采用WMS系统自动采集各环节作业数据，确保仓储数据的准确性、实时性，采用智物流系统建立拉动式物流网络，实现智能校料，精准配送，自动报工和透明化管理。机械行业一一相当多的制造企业认为，实施智能制造要将精益管理与数字技术相融合，数字技术可以在加速存量改善和放大增量提升效果，让精益成果连续迭代和持续优化。在推进数字化智能化的进程中，精益管理是不可跨越的过程。充分结合精益理论的智能制造系统解决方案将更高效地落地。拥抱变革28拥抱变革工业数字孪生催生新型解决方案 依托虚拟现实、区块链、去中心化等技术，促

43、进数字孪生从单个智能场景向全流程智能化演进，构建面向生产全过程的智能质量管控体系。通过产业链上下游协同实现联合创新，推动开源框架和智能芯片等软硬件适配，构建安全可靠、软硬一体的数字孪生产业发展生态。应用案例：意义某汽车使用数字孪生技术和相关新概念建立了虚拟汽车工厂。公司根据虚拟工厂得出的建议，修改了30%工厂原始设计，以在装配过程中进行创新，这甚至缩短了从产品概念到生产的时间，并与AR/VR设备相结合，远程协作修复故障设备，配合协作机器人和机器视觉技术，可加快远程协同维修或对设备故障进行预警。实施启动：意义推动计算芯片和图形芯片、存储和通信、消费端设备、工业软件等研发，构建数字孪生产业发展生态

44、，加快制定相关标准，联通产品设计、生产、制造、使用、退役等全生命周期环节。Gartner连续三年将数字孪生列为全球十大战略科技发展趋势，并认为数字孪生即将达到期望膨胀期顶峰，将在未来5年内产生破坏性创新。在制造业，数字孪生作为实现智能制造转型的重要抓手，已在产品设计制造、车间产线建设等领域有了较为深入的探索应用。意义工业数字孪生不仅可以改变产品全生命周期的管理流程、加强生产过程管控，还能够为高端制造业带来更多颠覆性革新，以全方位、立体、可视化、安全的信息对接，实现制造企业全业务的智能管控，提高供应链管理效率和准确率。变革趋势未来的演进方向29拥抱变革光谱共焦技术和光谱反射技术等新型三维成像技术

45、，为三维检测场景解决了技术问题。智能检测解决方案进入快速成长期5G融合技术：缓解数据通量问题，解决采集图像实时传输问题，使设备有更多时间应急处理，同时通过无线网络传输，解决了有线网络的布线困难和传统无线网络的信号干扰问题，使无线相机以及运输机器人等器件在工厂中被广泛应用。应用案例：意义云边端视觉一体化平台方案：为所有连网设备提供了一个“汇聚点”，并用于收集和处理它们通过网络传递的数据，通过实现数据中心的大众化和彻底改变企业的运作方式。我国智能检测装备产业中下游发展迅速，市场应用逐步扩大，产业经验得到累积。一方面，以消费电子、新能源汽车为代表的高端制造业产能正在向我国转移，新产品、材料、装备持续

46、产生着检测需求；另一方面，制造业高质量发展要求通过机器视觉技术打通供应链上下游企业间质量信息传递渠道，提升从采购寻源到生产销售的全过程质量协同管控、全生命周期质量追溯管理等水平。智能检测变革时机已到制造业高质量发展对机器视觉检测装备不断提出新要求，对于各行业测量、定位、识别、缺陷检测的精度和准确率要求不断提升。人工智能、深度学习算法在图像分类、语义分割、目标检测、显著性检测等方面逐步超过了人类认知水平。云端智能计算将助力检测系统的数据传输效率、海量数据计算力以及检测准确性。智能检测变革时机已到未来的演进方向图像融合技术：通过融合多种视觉信息，可以突破单一视觉信息获取的局限性，在理想环境下利用静

47、态和瞬间的视觉信息获取，达到认识复杂客观世界的需求。主要研究领域是图像信息融合。30工业AI从理想走入现实典型应用场景生产工艺优化产品质量检测可预测设备维护需求分析预测智能仿真软件系统解决方案技术工程化应用成效（典型案例）智能调参计算模型，帮助石化行业调整温度、压力、入料量、溶剂添加比例等重要参数搭配，提高反应过程安全性和稳定性。基于机器视觉的表面质量检测技术，可用于形态更复杂的目标，兼顾检测精度和速度，提升检测系统稳定性，减少人工复检。通过数据处理减少噪声等不确定因素干扰，完整记录设备运行全过程，迭代预测模型参数，提高设备寿命预测的可信可靠度。可信AI模型提高历史和实时数据的分析能力，提供更

48、准确的需求预测、产线工位分派和生产计划，提高柔性生产能力和服务水平。通过知识图谱等人工智能技术形成神经网络仿真器，自主进行参数寻优和模型求解，大幅提升建模和仿真速度，和模拟一致性。工业AI的应用成效意义智能制造转型升级的需求导向、痛点聚焦将指引人工智能、数字孪生等先进技术从理想走入现实，未来，工业AI还会数据隐私和模型可信等方面不断进步：在数据隐私保护和数据安全等方面。可通过分布式计算、区块链、隐私增强计算等技术手段加以改善。在算法模型置信度方面，需要面向行业痛点，提出对应解决方案。可通过生成式AI、提高模型的可解释性与稳健性等方法加快算法模型工程化进程。未来的演进方向工业人工智能的本质是将人

49、工智能技术与特定的工业场景相结合，实现设计模式创新、智能生产决策、资源优化配置等创新应用。人工智能AI是可以让制造企业从智能制造新时代中脱颖而出，快速抢占地位的颠覆性技术，在生产工艺优化、产品质量检测、设备可预测性维护等方面都可以提供精细、稳定、可信、可靠的系统解决方案。AI+制造应用场景落地”已成为衡量制造业智能化转型成功与否的验金石。尤其在工业制造领域，“AI+制造”正在给工业制造带来革命性的变化，同时带来更多的市场想象空间。拥抱变革31意义智能制造系统解决方案供应商是推动我国智能制造高水平发展的中坚力量，也是我国经济社会发展的重要创新驱动力和市场主体，未来，将更注重服务主体的专业性、服务

50、对象的细分垂直性、服务内容的融合创新性，聚焦细分领域行业和中小企业，在新技术应用、新模式探索、新业态创新上形成一批更优质、更专业、更具有复制性的解决方案，加速智能制造系统解决方案“走出去”，在世界发出中国声音、提供中国方案！总结展望32系统解决方案发展适逢其时意义我国智能制造系统解决方案呈现专业化、多元化发展趋势。系统解决方案市场的高速增长，为智能制造发展持续注入强大动力。作为智能制造的实践者、新技术应用的开拓者、经验知识的传承者，智能制造系统解决方案供应商通过集成创新和知识沉淀，将装备、软件和集成服务的价值最大化，逐渐成为产业链整体提升的关键。在促进装备和工艺融合、IT和OT融合，推动企业流

51、程再造、效能提升等方面展示出强劲的活力和创新力。中国智能制造系统解决方案发展基本情况33系统解决方案发展适逢其时意义面对智能制造的发展潜力和机遇，系统解决方案在各类应用场景长期实践并取得卓越成效，逐渐探索形成具有中国特色的发展模式，在智能工厂建设、传统行业升级改造、智能制造新模式探索、核心技术突破、产业链水平提升、中小企业服务等方面正在发挥日益重要的作用。中国智能制造系统解决方案发展特点34新时代系统解决方案发展的趋势与展望生态环境更健全意义市场生态培养将成为重点，将通过产业链协同创新模式与上下游同频共振，联合创新，促进上游装备和系统软件的加速研制，推动智能制造供给侧发展。服务产品更创新意义系

52、统解决方案供应商供给能力将进一步提升，逐步实现方案高度产品化、产品高度标准化，服务体系将更加完备，服务质量备受客户好评。研究机构高等院校产线机器人供应商客户需求分析解决方案集成供应商数据收集分析零部件供应商制造企业制造商能够通过解决方案集成商建立更多的关系，并利用这些关系来加速智能制造转型升级生态系统还可帮助制造企业与更多的合作伙伴建立联系中国智能制造系统解决方案发展生态体系35服务主体更专业意义系统解决方案供应商将更多元化、专业化，从被动接受客户需求转变为主动引导或为客户量身定制解决方案。开始主导或参与所在领域智能制造标准制定。服务对象更细分意义系统解决方案将更加细分垂直，从提供综合解决方案逐步向提供细分领域行业解决方案纵深发展，具备行业成套解决方案供给能力，引领行业专精发展。新时代系统解决方案发展的趋势与展望中国智能制造系统解决方案供应商成长路径36中国电子技术标准化研究院智能制造系统解决方案供应商联盟地址：北京市东城区安定门东大街1 号邮编：1 0 0 0 0 7电话：0 1 0-6 4 1 0 2 8 2 2邮箱：网址：w w w.c e s i.c ncimsic 中国智能制造发展研究报告系统解决方案