55.15.1綠色智能制造發展機遇與挑戰5.2綠色智能制造發展展望01.綠色智能制造概念與發展背景04.綠色智能制造生態角色分析1.1綠色智能制造概念1.2綠色智能制造發展背景分析02.綠色智能制造技術發展與融合4.1綠色智能制造場景生態部署邏輯4.2綠色場景方案解決服務商4.3綠色智能制造生態伙伴評價模型分析05.綠色智能制造發展展望與建議2.1綠色智能制造技術成熟路徑與中外差異2.2綠色智能制造5T技術2.35T技術融合創新總結2.45T技術融合創新未來趨勢 03.綠色智能制造行業場景研究3.1綠色智能制造發展象限圖3.2流程行業（電子元件、鋼鐵冶煉）3.3混合行業（石油化工、醫藥制造）3.4離散行業（專用設備、食品飲料）3.5綠色智能制造技術與場景分析象限圖3.6應用場景商業化潛力分析6綠色智能制造概念與發展背景產業智能化產業智能化1.1綠?智能制造概念綠?智能制造是以可持續發展理念為指導，將物聯?、云計算等IT技術和?動化、精益?產、能效管理等先進OT技術相融合，并與通信技術、數字技術、能源技術協同應?于制造業的整個流程。1.1.1產業智能化產業智能化由傳統制造業體系向智能制造體系轉變，傳統制造業垂直流程、生產效率低效，環節之間無互動，而智能制造體系從生產、銷售、物流、運維、設計規劃到采購形成閉環，各環節之間高效協同，達到自感知、自決策、自執行的完善系統。智能制造體系智能制造體系運維階段消費者洞察產品研發采購生產制造上市營銷銷售生產階段·垂直流程、低效、無互動終極愿景設計規劃傳統制造業體系物流采購1.1.2產業綠色化產業綠色化即綠色制造體系，由綠色產品設計、綠色供應鏈、綠色工廠、綠色園區組成。綠園區是基于綠基礎設施的集成平臺，綜合能源資源一體化解決，能源資源利用效率的大幅提升；綠色工廠的特色是用地集約化、生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化，實現資源能源及污染物動態監控和管理；綠色供應鏈是以綠色供應標準進行采購、運輸、銷售及回收等；綠色產品設計即按照綠色全生命周期設計，引導綠色生產的流程體系。產業綠色化綠色制造體系綠色產品設計綠色工廠用地集約化、生產潔凈化、綠色產品設計綠色工廠用地集約化、生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化實現資源能源及污染物動態監控和管理回綠色園區按照綠色全生命周期設計，引導綠色生產綠色理念及基引導綠色生產以綠色供應標準進行以綠色供應標準進行采購、運輸、銷售及回收等綠色產品設計回收處理平臺，園區綜綠色產品設計回收處理合能源資源一采購運維體化解決，提采購運維升能源資源利生產銷售用效率生產銷售來源：施耐德電氣《綠色智能制造白皮書》、億歐智庫SmartSoftwareSustainableSSmartSoftwareSustainableStepwiseSecuritySafety1.1.3綠色智能制造六大理念第一理念為智能化，也是其精神內核，內容是實現各項使能技術以及軟硬件解決方案之間的融合和協作，提升企業端到端的管理與決策水平。第二理念為軟件化，是工業經驗的載體，軟件使制造過程在虛擬世界實現快速迭代，并不斷優化物理世界的運行，幫助企業實施綠色智能制造。第三理念為可持續化，是綠色智能制造的價值主張，需做到廠房集約化、原料無害化、生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化等目標。第四理念為漸進化，也是量身定制，判斷企業工業發展階段，梳理業務需求，從頂層設計和評估切實可行的綠色智能制造的轉型最優路徑。第五理念為數據信息安全化，企業需要構建數據安全體系。第六概念為人身與資產安全化，保證企業進行正常生產制造中工作人員與企業資產的完整性。綠色智能制造六大理念智能化：精神內核各項使能技術以及軟硬件解決方案之間的融合和協作，提升企業端到端的管軟件化：工業經驗載體可持續化：價值主張廠房集約化、原料無害化、生產潔凈化、廢物資源化、漸進化：量身定制判斷企業工業發展階段，梳理業務需求，從頂層設計安全化：數據安全、信息安全安全化：人身安全、資產安全1.2綠色智能制造發展背景分析1.2.1政策方面作為制造強國建設的主攻方向，制造業的發展水平關乎我國未來制造業的全球地位。發展智能制造，對于加快發展現代產業體系，鞏固壯大實體經濟根基，構建新發展格局，建設數字中國具有重要意義。全球新一輪科技革命和產業變革深入發展，新技術不斷突破并與先進制造技術加速融合，為制造業高端化、智能化、綠色化發展提供了歷史機遇。我國要在產業的導向方面，要求對有色金屬、石油化工、鋼鐵等重點行業強化環保、能耗、水耗等要素約束，能效水平對標行業能耗限額先進值或國際先進水平；扶持新能源車、新材料、高端裝備等能源資源消耗低、附加值高的戰略性新興產業融合，并進行生態化集群發展。具體的扶持表現在對綠色工廠、綠色園區為代表的綠色基礎設施進行經濟補貼。主要目標主要目標綠色目標1：3060碳中和目標政策產業導向傳統制造產業綠色智能化3強化環保、能耗、水耗等要素約束，能效水平對標行業能耗限額先進值或國際先進水平重點產業有色金屬有色金屬鋼鐵鋼鐵石油化工石油化工機械裝備機械裝備食品飲料食品飲料綠色制造戰新產業融合化3推動能源資源消耗低、附加值高的戰新產業融合，并進行生態化集群發展重點產業新能源新能源車新能源車高端裝備高端裝備新材料新材料生物醫藥生物醫藥電子器件電子器件政策重點內容3綠色設計全生命周期綠色化綠色工廠生產過程綠色化·綠色園區綠色理念集成平臺政策具體扶持內容綠色供應鏈綠色制造企業的協調與協作策分析，綠色工廠、綠色園區為政策重點扶持環節扶持金額30萬至60萬代表性地區北京市、上海市、浙江省、江蘇省、廣東省、福建省1.2.2經濟方面中國綠色投融資分布以綠色貸款為主，占比85%，綠色債券占比10%，保險資金、信托占比約5%；綠色貸款余額自2020年以來持續走高，年均增長約為28%；綠色貸款的主要投向為基礎設施的綠色升級，占據約40%的貸款總量，清潔能源與節能環保分別占據30%左右；在智能制造方面，受到疫情的沖擊及經濟周期的震蕩，2022年上半年智能制造領域單位：萬億元5.695.048.822.993.205.773.262.494.4723%17%11.9515.919.554864682342021年天然氣對外依存45%733%單位：萬億元5.695.048.822.993.205.773.262.494.4723%17%11.9515.919.554864682342021年天然氣對外依存45%733%2021年Q3中國綠色投融資分布1保險資金保險資金綠色投資占比3%綠色信托占比2%綠色貸款占比85%綠色債券占比10%2019年-2022年H1中國綠色貸款投向統計14.294.294.217.42019年2020年2021年2022年2019年-2022年H1中國綠色貸款余額140%10.2210.222019年2020年2021年2022年*2022年Q2同比數據對比的是2021年Q2數據2019年-2022年H1中國智能制造融資金額24494492018年2019年202020212022年基礎設施綠色升級產業貸款清潔能源產業貸款節能環保及其他智能制造融資金額（億元）1.2.3社會與環境方面中國綠色產業潛力較大，彎道超車優勢明顯；以中美光伏裝機容量為例，根據2015-2020年中美新增光伏裝機容量對比綠色智能技術賦能優化制造業能源供應結構，減少工業及發電碳排放，助力可持續發展。綠色智能制造技術融合應用于生產與運營等各個環節，并與之串聯，幫助企業進行數字化、自動化、智能化、綠色化、網格化轉型。2020年中國碳排放比例中，電力占比超過50%，基于放任氣候變化的情況下，本世紀末，氣候變化對我國的經濟損失可達7.5%，最高可至30%。此外基于全球變暖南極洲融化的假設，海平面上升，將導致不可逆轉的災難。如果大力進行綠色轉型，根據研究顯示，綠色智能技術會帶來超過10倍杠桿效應的低碳化8。2020年中國主要行業碳排放3(單位：億噸二氧化碳)經濟損失?工業與建造業建筑業交通運輸其他11基于放任氣候變化的情況下，本世紀末，氣候變化對我國的經濟損失可達7.5%，最高可至30%。其他損失?基于澳大利亞塔斯馬尼亞大學和澳大利亞國立大學科學家的保守估計，南極冰蓋融化會使本世紀的海平面上升50厘米。·綠色智能技術將會以超過10倍的杠桿效應低碳化?舊能源對外依存度高，新能源助力工業綠色化發展2021年原油對外依存73%72015年-2020年中美新增光伏裝機容量對比(單位：GWH)415.15.734.5453.068.444.2610.030.227.548.214.892015年2016年2017年2018年2019年2020年企業四維融合五維技企業四維融合五維技術融合1.2.4技術方面通過企業的運營技術（OT）、能源技術（ET）、通信技術（CT）、數字技術（DT）、信息技術（IT）五維技術融合,助推企業實現能源與自動化融合，實現效率提升和節能降耗；實現終端與云端結合，實現底層設備、中間邊緣、頂端云和應用縱向打通；實現全生命周期融合，從建設到運營一體化聯通；實現企業管理集成化融合。終端與云端融合底層設備、中間邊緣、頂端云和應用縱向打通全生命周期融合從大規模建設及運營階段的融合與打通能源與自動化融合實現效率提升和節能降耗OT運營技術ET能源技術DTCT通信技術企業管理集成化融合將分散、獨立的管理點通過數字化平臺實現集成化管理IT信息技術數字技術2030年碳達峰及2025年數字化目標的時間節點愈發緊迫，綠色化與智能化的融合發展正在以前所未有的速度在工業制造的領域普及，對制造的流程、市場格局甚至商業模式產生了積極影響，在政策引導及加大金融支持的背景下，以5T技術(信息技術、運營技術、通信技術、數字技術、能源技術)為主的技術融合已經成為常態，背后的邏輯在自動化、數字化、智能化的推動下，工業制造即將迎來下一輪升級革命。綠色智能制造技術發展與融合能源技術通信技術數字技術信息技術運營技術TechC能源技術通信技術數字技術信息技術運營技術TechCommu-TechDTechTechOpera-tionalTech2.1綠色智能制造技術成熟路徑與中外差異綠色智能制造技術在21世紀后進入快速發展階段，從應用角度看，目前我國在OT領域上有一定差距，在其他4T方面，目前已經與歐美幾乎站在同一起跑線。綠色智能制造5T技術發展路徑圖 從5T技術發展時間看，OT技術發展較早，普遍在90s之前基本成熟；以工業軟件為代表的IT技術跟隨著OT技術進入成熟；基于IT技術的DT技術在2010年前后得到較大的應用；CT與ET技術發展依托于IT、DT、OT技術發展與綠色生產兩者產生的新訴求。在應用方面，我國與歐美國家在OT領域有一定的差距，但在其他4T方面已經幾乎平行。OT技術和歐美差距在五種技術中最大，但中國借助體量帶來的數據、知識積累，通過不斷迭代，有望追上世界前沿的步伐；中國在IT技術的應用位于世界前列，通過新技術解決舊問題的期望持續推動前沿科技的應用落地；中國在數據技術方面對算法的研究目前還有一定欠缺，但中國在大數據及數據挖掘層面存在明顯優勢；得益于對以5G為代表通信基礎技術的重視，中國在通信技術方面的應用位于前列，與歐美幾乎沒有差距；依托于電力技術，比如新能源及特高壓的積累，我國對于技術應用處于前列，但在虛擬電廠、分布式儲能等技術中略顯不足。2.2綠色智能制造5T技術分析—OT技術(運營技術)OT技術是實現對企業資源、體系、流程、工藝及事件的全面管控，覆蓋企業運營的各個方面，其中包含生產運營、能源運營、設備資產運營、服務運營。OT技術將硬件技術軟件化、自動化技術數字化，同時進行技術標準化。來源：施耐德電氣《綠色智能制造白皮書》、億歐智庫、專家訪談外部攻擊內部漏洞錯誤操作外部攻擊內部漏洞錯誤操作OT技術發展現狀主要特征OTOT&IT技術融合趨勢明但存在融合難點及挑戰但存在融合難點及挑戰主要挑戰降低工業成本降低工業成本降低工業過程風險降低工業過程風險提高數據可訪問性提高數據可訪問性降低技術迭代難度降低技術迭代難度優化工業業務流程優化工業業務流程近年來傳統行業（電力、石油化工等）景氣度下降與新興行業（新能源、汽車、集成電路等）迸發對OT技術的需求形成對沖，整體來看，現代制造業對OT技術的進步提出更高要求，OT與IT的融合才可以深度挖掘需求及生產規劃,助其更好發展。OT和IT技術融合主要能降低工業成本和過程風險，優化工業業務流程以及提高數據的可訪問性，同時降低技術迭代難度。IT軟硬件可以便捷地訪問OT設備及其運行數據，另一方面，IT的云技術和數字孿生等新技術，提高OT工業設備和數據的可訪問性、穩定性和流動性，同時減少工廠服務器，易于實施更新。此外，OT系統通過IT基礎設施，與DT等技術融合，利用各種算法模型有效開展風險邊界預估，降低工業組織的潛在風險。科技是雙刃劍，OT和IT的融合也存在著一定的難點和挑戰，一方面OT與IT融合帶來了諸如外部攻擊、內部惡意漏洞、錯誤操作等潛在安全風險；另一方面OT軟硬件自設計初衷，都是與網絡隔離的，因此不會考慮到來自外部的網絡安全威脅，聯網之后，SCADA、PLC等面臨的安全風險也趨于顯現。其中風險具體表現有：PLC——面臨自助保障和信息安全的問題，且自身掃描式工作的設計存在誤讀可能性；RTU——較多采用嵌入式實時操作系統，存在漏洞及缺乏安全監控和防護機制。同時通信協議以明文方式進行傳輸，容易被監聽和攻擊；SCADA系統——啟動后將長期運行，很難及時修復漏洞，同時會面臨未授權訪問等問題，另外所在計算機被感染病毒甚至會擴散影響至RTU1。從應??度分析，國內重要OT技術為：PLC——在自動化升級和智能制造邏輯下，PLC在中國的應用愈發廣泛，其中在新能源、環保等新興行業突破較多；SCADA——目前第三代SCADA體系（網絡化）是我國應用較為廣泛的體系，以電力、冶金等行業應用為主。未來第四代體系將會與互聯網、神經網絡、嵌入式體系、數據庫等集合，滿足安全、經濟運轉及商業化需求；DCS——受電力、建材、石油化工行業影響，近幾年的應用有所下降；CNC——由于高精尖制造需求的提升，CNC近幾年在汽車船舶、國防軍工、機械制造、石油化工等行業應用較多；機器人——中國機器人裝機量在2020年占據全球總量44%，用工成本上升、產業升級、規模效應凸顯等邏輯支撐機器人行業中長期內將會維持高速增長。目前主要的應用場景有汽車、3C電子、金屬制造、鋰電、食品等領域。數字化IT技術作為基礎，與其他4T融合推動工廠智能化改造云計算OTlOT工業軟件工業互聯網AI大數據網格化數字化IT技術作為基礎，與其他4T融合推動工廠智能化改造云計算OTlOT工業軟件工業互聯網AI大數據網格化智能化2.2綠色智能制造5T技術分析—IT技術(信息技術)IT技術發展趨勢生產設計類工業軟件CADCAM、CAE設計繪圖仿真測試產品數據經營管理類工業軟件ERPEAMCRMSCMOA企業資源管理財務管理人力資源管理資產管理營銷管理供應鏈管理商業智能辦公協同運營控制類工業軟件MES制造執行系統DCS分布式控制系統數據采集與監視系統EMS能源管理系統工業互聯網是數字化、網格化、智工業互聯網是數字化、網格化、智能化轉型的基礎設施，也是云計算、大數據、工業軟件融合的載體APM資產性能管理MRO維護維修運行管理PHM故障預測與健康管理IT技術（Informationtechnology）是智能制造融合基礎，推動工廠走向全面綠色智能制造。智能制造的IT技術包含支持企業功能的系統，例如人力、財務、供應鏈等，這些系統具有跨行業的通用性。IT技術作為基礎，與其他4T融合推動工廠智能化改造。目前IT技術以生產設計類、運營管理類、運維服務類這三類工業軟件為基礎推動工廠：一、數字化——對設備進行數字化賦能或利用數字化生產設備，提高生產效率，此外生產與運營各環節采用數字化的管理方式，告別紙質文檔管理方式；二、網絡化——將原本獨立的各個工業系統進行網絡化連接，使其具備統一操作性，實現工業生產要素、各個生產環節的互聯互通，提升使用主體效率；三、智能化——利用人工智能、大數據等技術，實現單點或簡單流程智能化，實現生產制造設備、系統的智能感知、智能決策，并最終實現智能執行。從應??度分析，國內重要IT技術為:ERP——源于企業對管理水平的日益重視。由于近兩年競爭愈發激烈，企業數字化轉型需求不斷拉高，18-19年放緩的ERP增速于2021年重新回到兩位數增幅，為近5年新高。目前ERP軟件主要應用于制造業、電力、石油化工等超級計算機——中國目前的算力在TOP500榜單上占據34.6%的份額。超算的主要應用領域在國防、氣象、石油勘探及大型基礎設施項目，但近年來，得益于計算成本的降低，應用場景下沉到互聯網、金融、制造業等領域。以制造業為例，廣汽、小鵬及中國商飛項目在設計方面受到超算賦能，快速優化了產品性能，減少研發成本。CAD、CAE、CAM——應用廣泛，目前主要在制造業和重工業應用較多，例如建筑設計、工程機械、能源化工等行業。研發設計類工業軟件需要基礎科學研究及交叉型的研發人才，目前國產化進度一般。來源：阿里云創新中心成本與安全存在數據孤島DT人才要求較高AloT學習反饋計算存儲計算成本與安全存在數據孤島DT人才要求較高AloT學習反饋計算存儲計算2.2綠色智能制造5T技術分析—DT技術(數字技術)DT（Datatechnology即數據處理技術，是對數據進行存儲、清洗、加工、分析、挖掘，以數據創新、激發生產力為主的技術。自動化和機械化的過程中產生了大量數據，但大多數制造商不能很好地使用這些數據。在DT時代下，充分挖掘海量數據的價值，利用“云大物智”技術指導企業經營決策，已成為制造企業最為關注的問題。DT技術發展現狀主要特征ITIT向DT時代進化DTDT驅動的難點及挑戰主要挑戰數據開放資源共享數據開放資源共享降低工業過程風險降低工業過程風險優化工業業務流程優化工業業務流程發展現狀IT時代向DT時代進化，其體現的主要特征有：數據開放資源共享，提供數據決策能力，定制化的新制造，推進實現降本增效。IT是以控制管理、積累數據為主，強調標準化、規模化。DT是以數據創新、激發生產力為主的技術，強調獨特化、個性化、靈活性。DT驅動的難點和挑戰一、成本與安全——工業互聯網安全涉及終端設備升級、數據中心、云計算等方面的成本，前期大規模投資回報短期難以衡量，另外工業互聯網的數據面臨泄露和網絡攻擊等風險。二、數據接口協議不統一——一條生產線涉及大量不同的設備底層通信和數據交互協議等，要實現設備之間有效的數據流動和融合有難度，以及工業互聯網設備的專用軟件難以通用也是當前工業互聯網發展的一個較大瓶頸。三、DT人才要求較高——熟悉工業生產的流程和工藝，懂得企業的痛點、需求及價值所在，擁有管理有價值、可計量、可讀取的數據資產及進行分析的能力。主要技術之間的相互關系工業元宇宙META技術群控制計算控制工業4.0工業5.0工業4.0網絡交換衛星通信移動通信無線通信運營管理專網通信網絡交換衛星通信移動通信無線通信運營管理專網通信?撐DT驅動的“云?物智”正在逐步融合，并迸發出新興應?：云計算——簡化現有IT架構，服務器利用率從40%上升至80%，降低能源消耗及運維難度，減少70%維護時間，并提高系統可用性與數據安全性；大數據——大數據是綠色智能制造的基礎，是重要的生產資料，其在制造業大規模定制化場景中的應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等。定制化場景中的數據達到一定的數量級，就可以實現大數據人工智能——人工智能有八大關鍵技術在制造業中有廣泛應用，分別是深度學習、增強學習、模式識別、機器視覺、數據搜索、知識工程、自然語言理解和類腦交互決策。這些技術持續推動制造業得以做到自感知、自適應、自學習、自決策；物聯網——物聯網使制造業邁向萬物互聯，在采集數據、智能分析方面有巨大優勢，為制造業提供在生產過程當中所需的數據支撐，是傳統工廠向智能工廠升級的基礎；數字孿生——以數字孿生為代表的技術群，利用數據庫資源，映射現實并構建出能夠獨立運行的虛擬工廠；AloT——以人工智能物聯網（AIoT）為代表的技術群，采集、連接、融合現實世界中的數字信息，形成動態、靜態等各類數據庫資源；MR——AR、VR等技術融合，作為虛實世界通道，發揮著促進數據雙向反饋、快速迭代作用。2.2綠色智能制造5T技術分析—CT技術(通信技術)CT（Communicationtechnology即消息傳播的發送技術，主要包含傳輸接入、網絡交換、移動通信、無線通信、光通信、衛星通信、支撐管理、專網通信等技術。當今社會已經進入了一個信息化通信的時代，移動通信和短距無線通信的發展十分迅速。在工業領域，5G的應用雖然剛剛起步，但未來智慧工廠、工業互聯網的發展必然離不開5G這樣的移動無線通信技術。另一方面，兼具可靠與低延時性的TSN技術和靈活的5G技術的結合非常適合智慧工通信技術分類有線接入有線接入光通信光通信其他其他從應??度分析，國內重要CT技術為：移動通信系統1——目前，移動通信系統的廣泛應用為第四代移動通信系統（4G）和第五代移動通信系統（5G）。隨著企業數字化轉型需求提升，綠色智能制造園區數據資產體量呈現指數級增長，生產制造各個環節對通信技術的高帶寬低延時提出更高的要求。5G可以提供高數據速率、高系統容量、更低的延遲、提高能效、降低每bit成本和大規模設備連接的能力。截至2022年12月末，根據GSA數據，155個國家/地區的487家運營商正在投資5G。其中，中國的5G基站數量全球領先，根據工信部數據，截至2022年10月末，目前全國有225萬個5G站點，占全球總數70%以上。全國所有地級市都實現了5G全覆蓋，5G已在包括工業制造、礦業、港口、醫療、教育、娛樂等國民經濟97個大類中的40個行業得到廣泛應用。傳統能源新能源能源管理傳統能源新能源能源管理預計到2030年，6G技術將開始試點部署。6G可以提供高保真全息圖、通信感知、地空通信、太赫茲(THz)通信和通用人工智能(AGI)。時間敏感網絡——即在非確定性的以太網中保證確定性的最小時延的協議族，是一套旨在改善當前以太網實時性能的標準，實現工業網絡中IT與OT的融合。作為移動通信的5G與TSN結合，能充分發揮5G的靈活性和TSN的極低延遲性，非常適合智慧工廠如工業移動場景、電網等場景應用。其中端到端確定性通信服務指TSN在現有的以太網QoS功能基礎上增加了包括時間同步、流量調度、無縫冗雜等一系列技術，根據業務流量的特點，確保流量的高質量確定性傳輸的結合。TSN和5G是未來有線和無線工業互聯網的關鍵技術。因此TSN和5G技術的融合需要關注有線和無線異構融合的架構設計。2.2綠色智能制造5T技術分析—ET技術(能源技術)能源技術融合發展趨勢煤炭無害化開采技術煤炭無害化開采技術煤炭清潔高效利用技術煤炭清潔高效利用技術CCUSCCUS大型風電技術大型風電技術氫能與燃料電池技術氫能與燃料電池技術生物質、海洋、地熱能利用技術生物質、海洋、地熱能利用技術微電網微電網虛擬電廠虛擬電廠先進儲能先進儲能特高壓特高壓ET（Energytechnology即為能源技術。新一輪的能源技術革命正在孕育興起，新的能源科技成果不斷涌現，正在并將持續改變世界能源格局。在“雙碳”目標的推動下，傳統能源的無害化、清潔化，新能源的開發和利用，先進的儲能技術以及能源互聯網的構建成為主要發展方向。傳統的煤炭、石油、天然氣和水電等能源正在向太陽能、風能、生物質能、地熱能等新的能源技術過渡，同時新的能源管理方式出現，如微電網等。在“綠色智能制造”時代，云計算、物聯網、數據分析、機器學習、人工智能、自動化、智能終端、增強現實等技術組成錯綜復雜的生態系統。ET技術與多技術的融合，就是發展智慧能源的基礎，即引導能量有序流動，構筑更高效、更清潔、更經濟、更安全的現代能源體系，對能源選擇、利用、存儲進行智能管理，助力制造業綠色化與智能化。這里列舉主要的能源技術類別：針對傳統能源煤炭無害化開采技術：地質保障與安全建井關鍵技術、隱蔽致災因素智能探測及重大災害監控預警技術、深部礦井煤巖、熱動力災害防治技術、礦山及地下工程重大事故應急救援技術及裝備、煤炭高效開采及智能礦山建設關鍵技煤炭清潔高效利用技術：先進煤氣化技術、先進低階煤熱解技術、中低溫煤焦油深加工技術、半焦綜合利用技術、超清潔油品和特種油品技術、煤制清潔燃氣關鍵技術、新一代煤制化學品技術、煤油共煉技術、煤化工耦合集成技二氧化碳捕集、利用與封存技術：新一代大規模低能耗二氧化碳捕集技術、基于IGCC系統的二氧化碳捕集技術、大容量富氧燃燒鍋爐關鍵技術、二氧化碳驅油利用與封存技術、二氧化碳驅煤層氣與封存技術、二氧化碳驅水利用與封存技術等。針對新能源大型風電技術：100米級及以上葉片設計制造技術、大功率陸上風電機組及部件設計與優化關鍵技術、陸上不同類型風電場運行優化及運維技術、典型風資源特性與風能吸收方法研究及資源評估、遠海風電場設計建設技術等。氫能與燃料電池技術：大規模制氫技術、分布式制氫技術、氫氣儲運技術、氫氣/空氣聚合物電解質膜燃料電池（PEMFC）技術、甲醇/空氣聚合物電解質膜燃料電池（MFC）技術、燃料電池分布式發電技術等。生物質、海洋、地熱能利用技術：生物航油（含軍用）制取關鍵技術、綠色生物煉制技術、生態能源農場、生物質能源開發利用探索技術、波浪能利用技術、潮流能利用技術、溫（鹽）差能利用技術、干熱巖開發利用技術等。針對能源管理系統微電網：由分布式電源、用電負荷、能量管理系統等組成，是一個能夠基本實現內部電力電量平衡的供用電系統。基本以清潔能源（光伏、風力等）為主，一般應用于偏遠的場景及用電質量需求較高的場景。微電網對電網系統有支撐作用，可以為用戶提供并網/離網的切換。虛擬電廠：虛擬電廠是一種將不同空間的可調（可中斷）負荷、儲能、微電網、分布式能源等一種或多種資源聚合起來，實現自主協調優化控制，參與電力系統運行和電力市場交易的智慧能源系統。先進儲能：智能電網中最重要的環節之一，對光伏、風電廠送出的電進行儲存，解決新能源發電不穩定對電網造成的沖擊。目前主流的儲能技術以抽水蓄能、化學電池（鈉硫、鉛酸等）、超導電力技術、P2G（powertogas電轉特高壓：特高壓輸電使用交流1000千伏及以上和直流±800千伏以上電壓等級，是通過發電廠用變壓器將發電機輸出的電壓升壓后傳輸的技術，能減少輸電時的電流，從而降低因電流產生的熱損耗和遠距離輸電的材料成本。特高壓輸電線路輸送容量更大，輸電效率更高，運行損耗更小，節約更多土地資源，節省工程造價，輸送距離更遠。2.3綠色智能制造5T技術融合創新總結DTDTOT與IT融合OT 信息化—數字化CTloT與DTET技術支撐OT、IT、CT、DTET綠色化IT與CTET綠色化融合當前智能制造競爭進入格局未定的戰略窗口期，技術融合發展趨勢較為明顯。OT與IT融合可以打通邊界，提高OT工業設備和數據的可訪問性，從整體角度優化業務流程。CT對串聯起整個生產流程信息流及運用產生至關重要的作用。DT技術則進行生產技術的賦能，優化生產工業，改善流程，而ET技術支撐OT、IT、CT、DT技術融合，保障生產的持續經營。融合形成技術閉環，利用OT技術采集生產信息、IT分析并得出指令，CT將數據與指令發布到各個節點。借助DT技術的大數據存儲能力，將AloT采集數據實現長時間、大容量的存儲。同時對數據進行清洗，并借助云計算、超算對數據進行深度挖掘。數據模型將會反饋至AloT，進一步提升設備使用效率和精度以及完整生產流程的持另一方面，利用采集數據及數據模型構建數字孿生，孕育工業元宇宙。ET技術支撐技術融合，提供負荷及能量轉換、保護、監控等，通過自身儲能設備及微型發電機等設備，維持生產流程持續工作。2.4綠色智能制造5T技術融合創新未來趨勢被動式綠色轉型被動式綠色轉型全面綠智非領軍企業：數字化、自動化深入融入業務流程，開始向綠色智能制造轉型數據安全低代碼AI建模外包云計算邊緣計算CCUSXR數字孿生WEB3.06G算力引擎交互感知領軍企業：通過綠色智能制造咨詢在戰略層面制定綠色智能制造轉型非領軍企業：注重短期生存需求，優先構建數字化、自動化滿足業務流程優化及協同改善技術突破層面趨勢行業宏觀層面趨勢企業規劃層面趨勢未來主動式轉型全面自動3年內3-5年5-10年10年以上3年內，隨著綠色商業價值的凸顯，領軍企業率先向綠色智造主動轉型，同時降技低術成本，鼓勵中小企業參與；10年內，綠色智造技術將會持續完善，同時基于雙碳政策的要求，所有制造企業都將向綠色智造轉型；10年以上，算力規模持續提升，制造業全面進入綠色制造階段。3年內的行業宏觀層面趨勢主動式轉型：以最終實現智能制造為目的的數字化轉型向中小微企業持續滲透。5年內的行業宏觀層面趨勢全面自動：以電子元器件制造行業為代表的制造業將會率先進入全面自動化階段。5-10年內的行業宏觀層面趨勢被動式綠色轉型：基于2030碳達峰的要求，所有對綠色有抗性的行業都必須進行綠色智造轉型。10年展望的行業宏觀層面趨勢全面綠智：制造業進行全面推動綠色智能制造。1-5年企業規劃趨勢非領軍企業：注重短期生存需求，優先構建數字化、自動化滿足業務流程優化及協同改善。領軍企業：通過綠色智能制造咨詢在戰略層面制定綠色智能制造轉型。5-10年企業規劃趨勢非領軍企業：數字化、自動化深入融入業務流程，開始向綠色智能制造轉型。3年內技術層面突破趨勢5G、AI：5G、AI商用落地在綠色智能制造領域將會加速鋪開。數據安全：目前在部分領域，例如金融、政府已經有大量落地。預計在未來三年內，隨著工業IT與OT的打通，對數據安全性提出更高要求的背景下，隱私計算在工業制造的應用將會鋪開。低代碼：低代碼在未來3年內的高度增長(CAGR63.7%，3年內市值達到267.7億元)，目前OCR識別、RPA已經應用于低代碼，未來預計將會有更多AI、物聯網技術接入。AI建模外包：隨著加密技術進步，涉及工業設計、數據分析等環節的AI建模和機器學習將會外包給第三方AI公司。3-5年內技術層面突破趨勢云計算：目前在制造業的滲透率約為30%左右，預計在2025年前后達到50%以上。邊緣計算：目前在制造業的滲透率約為10%左右，預計在2025年前后達到30%以上，為云計算提供后端與支持服CCUS：首個百萬噸級項目已成功落地，未來3年-5年來商業化運營將會加速。5-10年技術層面突破趨勢XR：近眼顯示、渲染處理等技術已經逐漸成熟，目前在工業領域已經開始有所運用。數字孿生：目前已誕生第一個ISO數字孿生，主要應用于以航空裝備等為代表的高端制造業中，預計在2030年左右數字孿生可以達成大規模鋪開及深度應用。WEB3.0：從數據計算基礎層角度看，基于區塊鏈的“脫鏈計算”、共識機制、跨鏈標準將會在未來10年內解決，并10年以上技術層面突破展望6G：預計到10-12年后，6G技術將開始試點部署。6G可以提供高保真全息圖、多感官通信、太赫茲(THz)通信和通用人工智能(AGI)。算力引擎：預計5年內，算力規模提升至30倍，7年內算力可以滿足自動駕駛需求，10年左右達到算力與實體經濟產交互感知：10年左右，肌電感應、虛擬氣味、觸覺反饋等技術將會相繼成熟并在制造業相繼落地。最終愿景未來工廠：基于數字孿生、AI、大數據等技術革新生產方式，以數字化設計與管理、智能化生產、綠色化制造、安全化管控為基礎，以網絡化協同、個性化定制等新模式為特征的工廠。綠色智能制造技術萌生到發展再到互相融合，響應著國家的政策走向，回應著社會與環境發展的每一個需求。技術的融合帶來的降本、增效、提質的效果終歸需要在應用場景落地并發揮作用。綠色智能制造場景?會???搧??望?楌楫?????工專用設????搧??望?楌楫?????工專用設?3.1綠?智能制造發展忁榰?中?綠色智能制造刦分宬業忁榰??行??行?楌楫??(#32)專用設?(#35)?器?表制造業(&40)?器?表制造業(&40)??????自動化櫚????分??行業從當前智能化進程和綠色化需求兩個角度，結合2000+制造業上市企業財務數據及多位專家調研，總結出中國制造業多個倛分領域的綠色智能制造現狀，將其歸類為觀望者、跟隨者、先行者。從固定資產、研發投入、人效得出智能化的得分，根據污染物排放、綠色工廠建設意愿等指標得出綠色化得分，?選出六大行業33電子元件、鋼鐵冶煉、石油加工、專用設備、醫藥制造、食品飲料進行分析。3.2綠色智能制造?景??????????件產業發展???綠智技術?動??生產2017年-2021年中國電?元?件營業?入??擉224604.5%2020年營業收入（億元） 營業收入（億元）來源：施耐德電氣、億歐智庫、專家訪談綠智程?И綠智程??綠智程?И綠智程??電子元件產業規模增長迅速，碳排放日益增高：2021年中國電子元件營業收入破2.2萬億元，新注?企業為7.43萬家，約為2020年1.62倍；碳排放量日益增多，形勢??，比如半導體行業，?臺積電一家，2020年碳排放已高達1500萬噸，為2017年的2.5倍。綠色智能制造技術?力????件行業??生產??定制化?產?生???????定制化?產?生?????產?開發??????生產?分?場電子元件行業產品多品種，多定制化，產品之間差異較大，同時產業鏈通常處于多廠商、多平臺、多流程的狀態。綠色智能制造技術助力電子元器件?性生產，以市場為導向，按需生產，從用戶體驗出發，對產品、服務進行優化與提升，建立叄好用戶口?，以此?占市場份額，增強企業靈活性和應變能力，提高生產效率。???件產業5:技術??程?/4運營技術)4信息技術$4數據技術#4通信技術投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入電子元件產業5T技術投入程度中，5G、大數據、云計算、人工智能與區塊鏈技術應用較為廣泛，對于污染物排放整體比較重視，無?車間、?環過?技術應用較多，在碳排放這方面，低碳能源技術由于成本原因及設備可靠性原因，?未進行大規模投入，但低碳依然是行業未來重點應用的方向。????件產業??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發設計???工制造????運維服務??服務?業管理研發設計目前有較多?施與較多技術應用，比如D)0，但在新技術應用，比如虛擬建模，?真，3D打?這些方面應用依舊較少目前采購供應這方面欠缺結合工序管控的時序預測與上下??通的嫵接節點信息流電子元器件產業整體綠智程度較深，投資量級近乎上億級別，目前重點投資的環節為加工制造、研發設計，其中加工制造環節最容易改造，帶來的收益最為直接。研發設計、采購供應鏈的痛點大致為研發設計流程較長、無法提前預判產品生產過程中因規格、材料等因素所帶來的隱圤風險，外加上?原材料品種較多，涉及各行各業，多供應商、多部朽，難以與后續加工制造環節聯動，需要人工根據經驗決策，導致材料浪費、生產效率不高。由于工序環節較多，加工制造環節通常需要工序外協，導致企業難以掌握進度；生產過程中車間運輸人工成本較高，精密電子運輸過程中容易損壞及質量檢測操作復雜，多為人工操作，效率低、失誤率高。另外，痛點和問題也能體現在產業中的技術融合場景，這里列舉四類技術融合場景1。第一類：研發設計數字孿生場景——數字孿生技術在虛擬的三維空間里打造產品，可以輕松地修改部件和產品的每一處尺寸和裝配關系，使得產品幾何結構的驗證工作、裝配可行性的驗證工作、流程的可實行性大為簡化。以某家電產品設計為例，人機界面簡化設計流程，通過使用3D仿真和人機界面，工程師可以確定產品的規格、制造方式和使用材料，并根據相關政策、標準和法規進行設計評估，幫助識別潛在的可制造性、質量和耐用性等問題，提升設第二類：智能精益生產場景——精益生產將結合智能制造相關技術，比如5G、邊緣計算、工業軟件、人工智能等，可以盡可能地消除作業現場的不確定性，從而降低精益生產部署的試錯成本，更高效提升生產效率。以某電子制造工廠為例，產線各環節互聯互通，將來自不同系統中的客戶、訂單、生產數據貫通，智能決策，實現異常響應及時性提升了80%，生產效率提升12%，產能提升了22%，人均產值提升了14%，市場反饋的故障率降低了25%。第三類：車間智慧物流場景——使用移動操作機器人平臺，搭配智能物流管控系統和智能調度系統，打通不同工藝流程之間的物質流和信息流，實現物料在各個車間、機臺的自動轉運或自動上下料，解決傳統車間痛點。以某晶圓加工廠區為例，工廠晶圓盒機器人和智能調度物流管理系統實現電子料架、機臺、存儲倉間的柔性運輸及無人化自動上下料。提高生產效率33%精準上下料，減少操作員30%無效行走，提高電子料架利用率66%。第四類：機器視覺質檢場景——一項綜合技術，包括圖像處理、機械設計、電氣控制、光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術，對產線設備及零部件進行質量檢測。以某家電企業工廠為例，建立五方位攝像頭對沖壓件進行機器視覺識別，通過5G上傳高清照片，后由MEC+GPU+AI軟件進行AI圖像推理比對來進行質量檢測，實現誤檢率<0.5%，檢出率>95%，并節省了前端工控機的建設及管理成本。綠色智能制造場景研究——AI視覺檢測平臺案例背景介紹：施耐德電氣是全球能源管理和自動化領域數字化轉型的專家，服務于家居、樓宇數據中心、基礎設施和工業市場，業務遍及全球100多個國家和地區，施耐德電氣武漢工廠被達沃斯世界經濟論壇專家委員會評為發展中的“燈塔工廠”，為中國乃至全球的智慧工廠在數字化轉型方面做出示范。業務訴求：施耐德電氣僅在中國就有23家工廠和7家物流中心，生產種類繁多的各類產品，為了確保產品的高質量，所有生產線都必須遵循嚴格的質量檢測流程。項目痛點：產品的外觀以及質量檢測由人工肉眼判斷或傳統視覺檢測完成，而傳統視覺檢測檢測效率低、漏檢率和誤檢率高，此外，傳統的自建服務器方式存在兩大挑戰：其一是模型的訓練和送代需要巨大的算力，成本非常高；其二，在進行模型訓練時需要工程師到全國各地工廠去采集數據需要投入大量的人力。上云方案：中科創達利用亞馬遜云科技的AmazonSageMaker及其他相關云服務，采用“云邊”結合的方式構建AI視覺檢測平臺。亞馬遜云科技的AI視覺檢測解決方案和服務(ComputerVisionforQualityInsight)幫助質量和工藝工程師收集和分析來自不同來源的數據，包括來自多供應商的攝像頭數據，與人工檢查相比，節省了大量時間；自動化圖像分析還支持分析根因并制定對策，幫助團隊管理整個生命周期，更好地實現大規模零缺陷。邊緣端軟件是邊緣檢測系統通過工業相機采集產品外觀照片并在通過一系列安全認證后上傳到云端，存儲在AmazonS3上。云上負責模型訓練和迭代及全生命周期管理，來自生產線的正樣本上傳到云端后作為輸入數據傳輸到機器學習框架，模型通過持續的訓練和迭代提升精準度，達標后再部署到生產系統。上云成效：實現檢測自動化和智能化，與傳統視覺檢測模式相比誤檢率能降到0.5%內，大大降低返工的工作量；漏檢率能降為0.5%，杜絕不良品流到客戶現場，與采用人工檢測的產線相比可以優化產線檢測人員配置通過云邊協同，實現了云端對邊緣端的統一管理，確保多邊緣端能夠同時完成模型迭代升級和管控，從全生命周期的角度管理分布在不同工廠的模型。能源生產與轉換鋼鐵模型/推理圖?搜集工業相機工業相機模型/推理工業相機模型部署模型部署檢?軟件工程?算法科學家能源生產與轉換鋼鐵模型/推理圖?搜集工業相機工業相機模型/推理工業相機模型部署模型部署檢?軟件工程?算法科學家???淌捪??技的!)崦崩??????工?!$#推理管理推理管理推理管理$PD]RQ$PD]RQ$PD]RQ圖?嶗倘圖?$PD]RQ推理管理3.2綠色智能制造?景???栂校┖?2021年鋼材產量憑近14億噸，能源活動碳排放16.3億噸，占據能源碳排放17%，綠色轉型需求迫切。??能源????????綠色技術驅動????2017-2021中國楌?年?產晹??擉1鋼材產量（噸）2019年中國能源?動碳排放占比(??：%)29建筑（含建材）交通其他能源活動碳排放占據首位：鋼鐵行業碳排放16.3億噸智能制造技術在鋼鐵冶煉應用廣泛，以基于信息流的數字孿生、可視化、未來供需預測等為主，同時基于智能技術，為產品研發、生產協同、質量管控、能源管控、儲物流等環節賦能。智能生產??知、人員行為識別、人員定位跟彿，實現控；采用智能機器人技術在惡?環境、高?環境作業智能?量管控基于標準與規范對生產過程進行監控、監測、判定與預警，及時識別和發現生產過程的質量問智能生產??知、人員行為識別、人員定位跟彿，實現控；采用智能機器人技術在惡?環境、高?環境作業智能?量管控基于標準與規范對生產過程進行監控、監測、判定與預警，及時識別和發現生產過程的質量問題，同時利用大數據進行質量回歸分析建模智能能源?環境管控?數字ㄗ生О核?的數字+模型驅動的生產控制一體化和管理優化?數據可?化О核?的設備狀態、環境保護等信息要素集合?й???、智能??的全供應鏈優化，實現產銷通過實時的能源消耗數據進行能源管理、平衡及優化，降低生產成本智能????采用移動通崄技術和移動應用技術，實現儲物資移動調度、智能調度綠智程?И綠智程??數字化?現????產業綠色智造??1智能產?研發智能產?研發運用大數據，進行產品理論預測模型，基于虛擬?真技術，?建虛擬?真平臺開展產品設計、產品模擬和方案三個維度助推轉型33以數字孿生為核心的數字+模型驅動的生產控制一體化和管理優化；以數據可視化為核心的設備狀態、環境環保等信息要素集合；基于需求預測、智能排期的全供應鏈優化，實現產銷對接，從而實現智能產品研發、智能生產協同、智能質量管控、智能能源及環境管控和智能儲物流。????產業5:技術??程?/4運營技術)4信息技術$4數據技術#4通信技術投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入鋼鐵冶煉產業5T技術程度從整體來看，應用較多，特別是得益于物聯網底層設備成本的下降，提高企業擁?綠智的信心。以目前而言，云計算(考慮到投資成本與專業化運營)、網絡安全、3D打?（在試點）等技術應用依舊還在探索中。在低碳能源方面，得益于政府監管??，企業重視程度較高，目前在低碳生產投入較大。????產業??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發設計???工制造????運維服務??服務?業管理鋼鐵行業的訂單定制化需求較高，目前在綠智的應用中等在新技術應用，比真，3D打?這些方面應用依舊較少上下?嫵接節點的信息流沒有很好的整合鋼鐵冶金行業綠色智能制造技術整體較為成熟，對企業研發設計、采購、加工制造、倉儲物流等方面有較大賦能，對保證工廠不間斷運行，控制安全風險產生顯著效益。不過，整體存在頭大尾小情況，龍頭企業轉型積極，但尾部企業利潤低，對于高昂的投資始終保持抗性。整體上來看，鋼鐵冶煉產業綠色智能程度較深。研發設計的痛點主要為高端鋼鐵、特種鋼研發的原料昂貴，試錯成本高，在新技術應用，比如虛擬建模、仿真、3D打印這些方面應用依舊較少。采購供應鏈的痛點主要體現大量上游材料及高品質鐵礦石需要進口，原材料的供應、加工制造與下游需求銜接不夠，還有上下游銜接點的信息流整合較弱。加工制造環節除了工作環境高溫、高噪音、高粉塵的傳統問題外，近幾年體現的問題為數據駁雜，過程數據、狀態數據、位置數據、固相數據、液相數據，各個系統垂直，融合較難。倉儲物流的痛點，其核心是生產與倉儲信息協作效率低，數據孤島嚴重；由于鋼鐵行業結構化分銷渠道占比較大，生產、銷售鏈條復雜，信息回流不暢，推高交易成本1。另外，痛點和問題也能體現在產業中的技術融合場景，這里列舉三類技術融合場景2。第一類：產線集中監控「CPS物理信息系統」——利用CPS(CyberPhysicalSystems物理信息系統)，深度融合IT、OT、CT技術，連接工業互聯網及工業物聯網，構建數字孿生，在搭建虛擬仿真平臺、開展新產品設計等場景具有良好效用。同時將傳統工業流程進行集中化、規模化應用，樹立鋼鐵智慧制造的標桿。以某鋼鐵廠為例，早在2001年開始布局信息化與智能優化團隊，基于CPS系統實現了5KM以上的跨工序、跨區域、遠距離的大規模集控和無邊界協同。40多個中控室及400多名員工從危險區域撤出；35萬點大數據分析，優化制造流程，年均收益可達1.85億元；多專業多工序無邊界協同，作業區數量下降60%，人事效率上升40%。第二類：鐵前工序智能碳使用「智能感知、監測、識別」——鋼鐵加工制造的碳排放80%以上集中于鐵前工序。人工智能、機器視覺、機器學習及物聯網感知技術深度參與這一環節。監測到異常運行狀態，識別出異常的環節，并進行預警及智能決策。例如，后續的煉鐵過程根據欠熱、過熱、欠燒、正常、過燒等狀態進行溫度的改變。以某鋼聯為例，“智能碳使用”技術路線是重點項目之一，利用智能感知，實時監控，通過高爐廢氣導入變壓吸附裝置，將一氧化碳與其他氣體分離，并將分離出來的氣體進行商業化利用，根據2017-2021年運行周期的統計，實現溫室氣體減排30%以上的目標。第三類：打捆、貼標、加渣等高危環境「工業機器人」——目前在鋼鐵加工較為廣泛，比如投料、焊接、測溫、圖像識別等環節。基于邊緣計算、邊緣AI及深度學習等技術，機器人可以協助實現生產自動化、料場控制無人化、在倉儲物流中進行放料搬運，代替人工作業。以某集團為例，引入智能化換人及機器人代人等戰略，包括自動打捆機、貼標、加渣機器人等，分布在高溫、高粉塵的惡劣環境中，同時，借助計算機視覺技術及圖形處理技術實現信息共享、生產聯動，預計某集團至2024年將持續引入智能機器人數量達1500臺。孿生化自動化?化智能孿生化自動化?化智能3.3綠色智能制造?景?????化?石油化工為六大高耗能產業之一，其產業鏈條長、產品種類多、行業覆蓋面廣，目前我國產業規模位于全球領先。??????????力?大2016年-2021年中國???品晹??擉14.7%澦2030?前???行動方澧澦?化重點行業Е能???動?能??行動方澧至少總量30%的煉油、??、合成?等化2016-2020年中國原油消耗量逐年增長，增速飛升，中國原油消耗量在2020年增速高達7.3%，創四年新高，消耗量直憑7億噸，由于《2030年前碳達峰行動方案》要求石化產品產能利用率提升至80%以上，《石化重點行業?格能效約束推動節能降碳行動方案》要求至少總量30%的煉油、??、合成?等化工產品達到碳排放基準能效。?化工?六化??2?化智能工廠?化模型數字化制造工廠數字化融合化模型化?化智能工?О進行六化??：自主化：$I與石化工藝的深度融合，系統自感知、自學習、自決策、自適應，降低人工參與；自動化：過程控制自動化，如D&S、3/&等，提高智能裝備、機器人技術的使用，減少用工，降低?動強度，實現重點環節少人化和無人化，提高精準執行的能力；數字化：全面感知和從0ES、S&$D$等系統數據采集，實現設備數字化、資源數字化、業務數字化、流程數字化、管理數字化、形成數字資產；模型化：綜合利用化工過程的第一性原理與過程數據，結合$I算法，進行建模，解決化工過程中的檢測、優化、預測等問題，并實現石化工業知識的固化、沉?和復用；注[2]：中石油《未來石化智能工廠頂層設計：現狀、對比及展望》綠智程?И綠智程??綠智程?И綠智程??融合化：5T技術邊界打通，互相融合，提升協同性。石化資產鏈、產品、供應鏈融合，解決數據共享，協同發展；孿生化：為石化工廠構建信息物理系統&3S，建立數字孿生，提升虛實互動、實時分析，支持全生命周期的持續優化和異常處僃。??化工產業5:技術??程?/4運營技術)4信息技術$4數據技術#4通信技術投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入石油化工行業整體來看，石油化工對于OT技術投入最大，集中于3/&、D&S等系統，包括ORT設備；IT的投入以E53為代表的運營、維護軟件為主。石油化工對加工制造的全信息化集中顯示、儲物流的安全性、設備及工廠的運行狀態、維護環節較為重視。??化工產業??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發設計???工制造????運維服務??服務?業管理石油化工訂單屬于被動唌取，訂單量基本穩定由化工設計院負幸，企業主要負幸調整設備參數整體上來看，石油化工產業綠色智能程度相對較低。加工制造的核心痛點主要為工藝復雜，缺乏全局、可視化的管理平臺，生產過程缺乏實時監控；應用系統多，系統集成度不足，同時在生產控制層面重視程度不夠，智能化程度低。儲物流核心痛點主要體現在傳統的儲及運輸缺乏監控，操作不規范，極易拔成安全事件。企業管理、運維服務核心痛點為設備管理低效，各個設備信息不連通；安全投入不足，安全設備兗舊，安全設備存在信息??；工廠位僃偏遠，一線工人流動大，同時教育?嶗成本高。????點和??Э能體現?產業И的技術融合場景?這里列舉?類技術融合場景1澞俖?儥：全景運營優化?大數據、?度【?、數據??、LO4?33利用在線優化模擬軟件，?建起反映實際運行情況的裝僃模型，此模型以物理化學平衡機理為基礎，實現集離線分析、實時優化、數據調理及線上監控等功能為一體的控制技術。?石化??裝僃$3&與5TO聯用，一期工程年化效益每年增加3091萬元人民?，二期工程年化效益增加1308萬元人民?。俖二儥：全廠信息化?工程數字化交?、數字孿生、物聯網、??視平?33基于工廠三維模型、設計參數、設備特征數據和機理模型等，疊加生產動態數據，實現數字孿生。以?煉化廠為例，基于工廠的三維模型，利用數字化交付平臺和?真技術等，映射了一?數字化虛擬工廠。俖?儥：自動化併??、智?運搽???LO4、卌外線、??人?33利用庫房應用物聯網、俷外線及機器人技術，實現固體產品從包裝、碼?、套膜、出入庫、儲存、庫管理到裝車發幼的全流程無人化。自動發幼之后，接入市政府智慧城市網絡，進行高效安全運輸。?煉化廠目前基地的所有固體產品儲作業實現無人化，由??機自動完成入庫和出庫操作，用工人數下降80%。俖四儥：櫜?、火????人、20!、??視平、!)、5'、!2?33通過低代碼應用平臺的可視化軟件功能組件的裝搶及模型化驅動自動生成運行代碼。機器人基于設定的代碼，代?人工進行防?智能?檢，懔??檢?角，生產場所的?楈、有害氣體威脅等。?煉化廠與?波移動合作，構建基于5G網絡的機器人?檢體系，機器人自動24+進行高槦?、無?角?檢。對簡單故障進行直接處理，遇到無法解決的問題，通過$5設備將畫面實時傳輸給專家團隊。隨著項目實施，人工成本顯喬降低，人均產值顯喬提升，實現崺煉化廠高質量發展。3.3綠色智能制造?景????囏制造醫藥制造行業強調生產合規性，導致行業智能化轉型存在一些現實障?，5T技術整體投入較低。《中國制造2025》將生物醫藥為十大重點突破領域，同時政策及質量管控也對行業提出了更高的要求，加速推動智能化轉型。一、制藥行業整體自動化水平較低，智能制造發展基礎囙弱，我國制造業單位基本處于機械化階段，信息化手段局限于單個設備或者設備組，缺乏跨設備、跨流程步毹的統一管理。二、制藥行業屬于強監管行業，在采用新技術的進程中整體趨于嵽㊣，我國藥品全生命周期受到?格監管，設備需要經過設計確峹、安裝確峹、運行確峹和性能確峹。導致智能轉型涉及更加復雜的評估。三、制藥行業發展智能制造收益緩?、企業投資存在?慮，新藥研發投入越來越大，市場競爭及政策環境變化之下，藥企對成本控制和資金周轉產生了更大的要求。??方面2：國家倡導醫藥智能升級，通過積極布局相關智能制造裝備行業的發展，同時實施了一系列監管制度，按照四個最?加強藥品質量管理，對醫藥企業的制造環節提出更高要求；在質量和效率提升方面，智能制造系統增強業務流程透明性和可控性，保證質量一致性，降低不叄率，能制造系統通過生產、質量、物流、營銷、人力等環節的互聯互通，實現生產最優化調度。?哦制造產業5:技術??程?/4運營技術)4信息技術$4數據技術#4通信技術投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入綠智程?И綠智程?綠智程?И綠智程??醫藥制造從整體來看對5T技術的投入不高，設備本身的自動化能力不足，對藥品的研發長期依庫國際數據庫，使得數據相關技術的投入也相對較低。由于藥廠的大品種藥物需要連續生產，藥企對能源穩定的技術投入則較高。?哦制造產業??全生???綠色智能制造?點??綠智程綠智程?????????研發設計???工制造????運維服務??服務?業管理主要以?道商、藥?、醫院數據整合唌取訂單，整體?后于市場缺乏大數據、信息技術支撐，技術??較難逾越上下?嫵接節點的信息流沒有很好的整合受到制藥的一致性生產要求，制藥企業對于新技術整體較為保?醫藥對于新技術在加工制造環節的應用較為保?，對于其他環節的賦能以市場需求預測、智能營銷、生產排期、原材料采購，以及僨短藥物研究。??上??，醫藥制造?業綠色智能亯?化??。訂單唌取的痛點在于唌取訂單的時間較為?后，需要先以?道商、藥?、醫院的數據進行整合。研發設計的痛點主要體現在缺乏大數據、信息技術支撐，技術??較難逾越，與國際醫藥巨?相比，缺少基礎醫藥研發數據，及信息化的分析手段，例如$I、大數據進行分析1。加工制造環節受到制藥的一致性生產要求，制藥企業對于新技術整體較為保?，無唡控制難度大，特別在生產工藝交接過程中存在污染、氧化及變質的問題；制藥過程需要檢測種類與程序較多，導致人工識別難度大；藥品種類多，規格不一，人工?運效率低以及人工制藥涉及多工序、多任務時，容易產生誤差。????點和??Э能體現?產業И的技術融合場景?這里列舉?類技術融合場景2澞俖?儥：殪求預測+智能生產排期?LO4、大數據、數據???33利用大數據進行深度挖掘發表論文、醫學信息?嬝等數據，并整合營銷數據，市場藥品流向動態數據進行差異化營銷策略與預測。另外，生產企業可以主動延?至個人用戶，進行遠程?方、用藥跟彿等個性化遠程給藥。同時，在生產制造自動化、智能化的基礎上，數據上云，進行“多工廠關鍵工序的自動排程、上下?工廠信息共享”支撐大品種連續制造和多品種?性制造兩種模式。以?藥廠為例，利用大數據并整合營銷數據，市場藥品流向動態數據進行差異化營銷策略與預測。俖二儥：集成撈厗制造?LO4、人、??視平、?度【?、5'?33通過智能機器人進行集成連續制藥，將制藥工序連接成一條生產線。無唡化搶藥、儻裝、轉運、封口、分?機器人進行無唡化生產操作；醫藥質量視覺檢測機器人檢測藥?中的異物、識別瓶口破損、封裝質量等。智能?運機器人進行藥品的?運、分?等工作。以?機器人公司為例，已相繼與多家知╢藥企達成合作。目前已實現以“機”換人，對100、250、500PO等多種規格物料進行高速、高精度?取及放僃，現場作業人數減少約60%3。俖?儥：い制堙?生產與全????3$??、大數據、云計算?33由于?者存在個體差異，均一化的藥物有時候無法滿足?者的用藥需求。利用大數據、云計算及3D打?技術為?者靈活調整藥品方案，并進行快速生產。以?藥廠公司為例，目前的3D打?定制藥片的應用集中于醫藥的研發。港口、集裝?機械造船裝備港口、集裝?機械造船裝備行業國際技術水平工程機械綠智程?И綠智程??行業國際技術水平工程機械綠智程?И綠智程??3.4綠色智能制造?景???ⅳ?弞?專用設備屬于國之重器，政府正大力驅動半導體裝備、工業機器人、數控機?等實現高端化，智能化轉型是高端化的關鍵?手，中國企業?需自主生產出更高質量、高精度的“工作?機”。 И???設?制造??化、智能化進程高鐵裝備高鐵裝備風電/核電裝備風電/核電裝備鋰電/光伏裝備鋰電/光伏裝備航空裝備航空裝備機器人/數控機?半導體裝備半導體裝備供應全?高端化、智能化供應全???設?產業5:技術??程?/4運營技術)4信息技術$4數據技術#4通信技術投入程度以?充色4圈為高投入，?色?充色為低投入5T技術中，專用設備在OT、IT、&T投入相對較多，主要的因素是部分專用設備單體價格相對高，且使用時間上具有階段周期性，會以?庖的形式?入下?的應用，對于控制系統、信息系統與通信技術有相對較高的要