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本文援引于报告《2021年中国工业互联网智能制造应用概览》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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百年青啤点亮工业互联网“灯塔”

2021年3月15日，世界经济论坛在瑞士日内瓦宣布，“全球灯塔网络”迎来新的成员，具有118年历史的青岛啤酒厂成功入选，成为全球首家啤酒饮料行业工业互联网“灯塔工厂”。

走过118载岁月，青岛啤酒曾见证了中国工业从无到有、从有到强的发展历程，如今，这座百年工厂代表中国工业、全球饮料行业数字化制造转型的成果，成功入选新一批“灯塔工厂”，再次展现出新的时代背景下中国制造的潜力。更重要的是，作为全球饮料行业的首家“灯塔工厂”，青啤的“端到端”全供应链条生态探索，也为行业的未来制造出更多可能。

对“灯塔工厂”而言，利用数字技术实现工厂层面的转型是其共性所在，但对“端到端灯塔工厂”来说，它们需要将这一创新思维充分推广到价值链上下游所有工厂。

“产供销”的不同步，是制造业面临的普遍难题。这不仅是因为信息的不透明，更因为这一链条的上下游长久以来“各自为营”。啤酒行业常规方式为“按计划生产”，即各销售单位每月提报计划，转化成供应计划后匹配到工厂生产。在这一流程中，销售压力、生产压力导致的信息流通不及时、不准确，反映到市场上则会出现某地供应过量或不足的问题。在AI信息技术的驱动下，青啤打通了“需求计划”“供应计划”“生产排程”等全价值链条上的各环节，实现了端到端满足客户需求的计划管理模式。

工业互联网是工业智能化发展的关键综合信息基础设施

工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。

工业互联网由网络、平台、安全三大体系组成。网络是工业数据传输的基础，使互联网技术可实现信息系统的互通；平台是工业互联网的核心驱动，通过工业数据的感知、收集和分析，形成相应的智能化系统，从而提高指标；安全是工业互联网的保障，建立强大的安全防护体系以确保工业系统的落地和运行。

在三大体系的基础下，工业互联网带来机械设备运行优化的闭环，生产运营决策优化的闭环，和集企业、用户、产品优化的全产业链闭环。同时三个优化闭环引申出智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务延伸的四大应用模式，更加有持续有效地推动工业智能化的发展。

DIPS可打通数据孤岛

分布式控制系统是在集中式控制系统的基础上发展而来，大型企业的中央控制室仪表数量随生产规模扩大而增加，从而对生产过程的可靠性提出更高要求。大型企业控制系统故障时导致设备停机，将造成严重的经济损失甚至人身安全损失。

随计算机技术趋于成熟以及工业领域对生产过程可靠性提升的需求增加，DCS应运而生。DCS系统将若干台微型计算机分散用于过程控制，所有信息受上层管理计算机监控并与管理计算机通信，可实现最优化控制。DCS继承仪表分散控制和集中式计算机控制的优点，集中管理、操作和显示，并分散功能、负载和风险。

第一代DCS基于计算机，代表作是霍尼韦尔的TDC 2000；因自动控制以外的需求不断增加，包含新功能的模块被整合进DCS，以DeltaV为代表的第二代DCS诞生，提供高度集成、功能强大及易于组态的批量和顺序控制解决方案；随工业4.0不断推进，基于互联网的DIPS帮助工业3.0过渡至4.0。

DIPS拥有建立于传统DCS上的三层结构，面对机型种类多、自主协议多、采集数据量大和维护维修成本高等挑战，DIPS可打通用户、运维人员、服务人员和工厂的数据孤岛。

工业互联网可解决制造业通用问题及各细分行业差异化问题

流程行业通过对原材料进行混合、分离、粉碎、加热等物理或化学方法，以批量或连续的方式生产，使原材料增值，最终产成品包括固体、液体、能量和气体，生产单位和销售单位不统一。

多品种小批量离散行业生产模式为单件小批量，产品复杂且种类多，计划多变，生产周期长，对生产现场的组织和管理要求高，以工程机械领域，船舶制造领域和定制家具领域为典型代表。

少品种大批量离散行业生产模式为多件大批量，产品种类少，生产周期短且一定程度上可预测需求，以汽车生产制造领域和电子制造领域为典型代表。

各细分行业的工业互联网需求存在差异，客户需求多样化将使多品种小批量成为离散制造业的主流形式，多品种小批量离散制造业的工业互联网需求增长潜力大。

工业互联网为不同类型的制造业提供质量检测、供应链管理、现场监控、决策辅助、市场响应、生产性服务业拓展等共性问题的解决方案，可解决流程行业安全风险大及设备价值高等问题，可为多品种小批量离散行业解决工艺问题、产品结构复杂及产品价值高等问题，亦可为少品种大批量离散行业解决个性化需求高、产品更新快、同质化问题及后市场增值服务需求等问题。

深度见解：OT与IT协同将更加深入

20世纪70年代起，IT及OT技术沿各自路径发展，并在20世纪90年代逐步产生融合的趋势，形成包括ERP、MES、SCADA、PLC和I/O在内的广泛使用的5层架构。2020年后5层架构的界限愈发模糊。新型工业连接技术和协议的应用者正创建新的数据采集体系结构，将为5层架构带来变革，并有望在5层架构中引入具有更高可扩展性及成本效益优秀的工业连接解决方​​案新模块。

包括能源生产，快运，大规模制造，交通以及其他自动化过程有关的行业在内，其运营愈发依赖通信和计算机网络。随通信方式智能化深入，以及将OT数据集成至公司系统和应用程序的需求不断涌现，使得信息技术在整个工业环境中无处不在。各公司通过在各自业务部门中创建技术支持团队来满足OT数据的集成需求，而技术支持团队与公司的IT部门人员配置不同且相互独立，可能造成资源和人员的浪费，面对同一任务时由于缺乏相互理解导致职责相似两个部门间出现问题。面对OT工程师难以处理的任务，IT人员具备相对丰富的经验，此类差异将提高公司管理及合规的难度。基于上述情况，IT与OT团队应协同工作，基于更准确、及时的信息改进决策，IT与OT融合是必要的。

不断发展的工业自动化世界中，数据在智能、高效和快速的系统和软件应用中愈发重要。对制造业企业而言，其拥有最大价值的信息源来自运营技术（OT）的数据。制造业企业经营目标是以最有效的方式将原材料生产成品，并出售给客户。得益于开放的系统架构和创新的软件应用，OT和IT系统之间的数据流不断增加。

在过程控制和自动化系统中采用的以太网协议，以及将旧协议调整至标准以太网框架中运行，使更多制造业企业从专有通信和硬件转移到整个企业的开放式连接。基础通信的融合，提升了以IT为核心的自动化层和以OT为核心的业务层之间的互操作性。

过程控制系统根据信息运行以完成生产成品所需的工作，同时向制造执行系统报告自身进度。在产品生产期间，过程中的特定步骤可能需在实验室信息系统中对目标生产材料进行采样和分析，以确定产品是否符合要求，分析结果可在过程控制系统中启动操作，具体包括报废材料，将材料送回初始点进行返工或将其作为产成品发出。

未来，OT与IT协同将更加深入，助力制造业企业智能决策。

重点关注企业

通过深度研究中国工业互联网智能制造行业内优质企业，头豹建议重点关注普奥、卡奥斯、树根互联。

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