2019中国工业互联网数字化发展研究报告.pptx

,2019中国工业互联网数字化发展研究报告,2019/3/15,3,目录CONTENTS,01020304,中国工业互联网背景现状分析中国工业互联网架构场景分析中国工业互联网典型厂商分析中国工业互联网发展趋势分析,2019/3/15,4,PART 1中国工业互联网背景现状分析,2019/3/15,5,工业经历四次革命，向智能自动化模式发展,第一次工业革命18世纪60年代机械自动化蒸汽机作为动力机广泛投入使用，机器生产代替手工劳动，机械制造装备出现，生产力突飞猛进，人类进入“蒸汽时代”。,第二次工业革命19世纪60年代电气化电气代替机器，电力工业、化学工业、石油工业和汽车工业等新兴工业出现，驱动大规模集中生产，人类进入大批量生产的流水线及“电气时代”。,第三次工业革命20世纪40年代数字模拟化原子能、电子计算机、空间技术和生物工程等技术的大规模使用，提升了生产效率，工业生产自动化水平进一步提高。,第四次工业革命21世纪智能自动化基于大数据和物联网融合的系统在生产中大规模使用，推动工业互联网发展。,2019/3/15,6,2018年工业增加值超过30万亿元人民币，经济运行总体平稳,2011-2018年中国工业增加值,2018年中国规模以上工业企业利润总额同比增速, 2015年后，中国工业增加值增长率稳步上升，2018年中国工业增加值超过30万亿元人民币，同比增长9.6%。2018年中国工业增加值占同期中国国内生产总值（GDP）的33.90%，中国工业经济运行总体平稳。 2018年中国规模以上工业企业实现利润总额66351.4亿元，较去年增长10.3%，增速比1-11月份下降1.5个百分点，总体波动平缓，保持较快增长，未来中国工业企业将在工业互联网战略部署推动下，不断优化，实现利润增长转变。,195143,2089067.1%,2223386.4%,233856 2365065.2%1.1%,2478784.8%,27832812.3%,3051609.6%,-10%,20%15%10%5%0%-5%,0,32000024000016000080000,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,增加值(亿元人民币),增长率,16.1%,11.6%,15.0%,16.5%,17.2%,17.2%,16.2%,14.7%,13.6%,11.8%,10.3%,1-2月 1-3月 1-4月 1-5月 1-6月 1-7月 1-8月 1-9月 1-10月 1-11月 1-12月,13.3%,2019/3/15,7,劳动力成本上升、创造能力不足、产能过剩等压力促进工业互联网需求日益强烈,2008-2017年城镇单位就业人员平均工资情况,77.5%,75.8%,75.6%,74.3%,73.3%,77.0%,76.5%,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2012-2018年中国工业产能利用率, 十年内城镇单位就业平均工资增长2.57倍，劳动成本上升；制造能,力不足、创新能力欠缺，在高端领域缺乏竞争力。近年来中国工业产能利用率皆低于79%，根据国际通行标准，产能利用率低于,79%即为产能过剩。Analysys易观分析认为，当前中国工业发展,面临需求疲软、产能过剩、劳动力成本上升、高端制造能力不足等,挑战，促进工业互联网发展，以期赋予企业新的工业解决方案。,中国制造业产业链位置,高端,中端低端,美国、德国等,韩国、日本等中国内地、台湾地区等、韩国、新加坡等中国内地、越南、泰国、孟加拉国等,品牌核心技术标准/专利,大规模集成电路芯片、关键元器件等、高端消费类电子产品零部件为代表的中间件、集成电路、半导体元器件的制造原材料，劳动密集型的基础加工服务，整机的加工和组装,15%10%5%0%,20%,6000040000200000,80000,14.4%11.6% 11.9%10.1% 9.5% 10.1% 8.9% 10.0%28898 32244 36539 41799 46769 51483 56360 62029 67569 743182008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017,平均工资(元人民币),增长率,2019/3/15,8,应用层网络层感知层,物联网作为核心技术，赋予工业互联网发展新驱动力 工业物联网系统架构分为三层，第一层为感知层，采集获取物体信息，第二层是网络层，利用网络传输信息，第三层是应用层，对信息数据进行处理，实现工业智能化识别、定位、监测和管理等应用。工业物联网结合传感器、通信网络、大数据、云计算等技术手段，在各层次之间交互传递信息，赋能工业互联网发展，优化工业生产管理，提高工业生产效率，实现智能化生产。,云计算云计算是分布式计算与网格计算的进一步延伸和发展，快速处理海量数据，促进工业资源聚合、信息共享和协同工作5G技术5G具有增强移动宽带、超可靠低延时、广覆盖大连接的特性，成为工业物联网重要技术支撑传感器技术通过各类型传感器采集、检测工业设备，按照一定规则转化输出相关信息,中间件对感知设备采集的数据进行校对、滤除、集合等处理，减少传输数据的冗余度，提高数据接收的准确性窄带物联网技术（NB-IoT）NB-IoT具有覆盖广、连接多、速率快、成本低、功耗低、架构优等特点，满足功耗和容量的同事兼顾可靠性，提升工业业务价值射频识别技术通过射频信号自动识别工业目标对象，对相关信息进行采集存储管理，广泛应用于物流、流水线等领域,大数据对海量工业数据尽心存储、处理、查询、分析等操作，挖掘工业信息数据价值LoRa技术LoRa具有长寿命、长距离传输、灵活网络构建等优势，适用于小数据量、定期、大范围、低功耗需求的工业管理网宇实体系统技术运用信息化技术整合计算机运算、传感器与致动器装置，链接设备装置与计算机网络，在时间与空间上延伸对装置的控制,9,宏观利好因素并进，奠定工业互联网发展基石,P ES T,利好政策出台，明确工业互联网建设发展思路 2015年，国务院颁布中国制造2025、关于积极推进“互联网+”行动的指导意见，推进数字化、网络化、智能化发展，引领中国制造业转型升级，明确工业发展方向。,工业产业增加值提高，促进宏观经济发展 2017年中国工业增加值接近28万亿元人民币，占同期中国国内生产总值（GDP）的33.85%。, 2017年，国务院发布关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见，提出加快建设和发展工业互联网，构建工业互联网网络基础设施和平台。 2018年，工信部印发工业互联网发展行动计划（2018-2020年）、工业互联网专项工作组2018年工作计划，深入实施工业互联网创新发展战略。改革红利、产业升级加速工业互联网落地 改革开放40周年，中国工业发展取得巨大进步：工业制造位居世界前列。在500余种主要工业产品中，中国有220多种产量位居世界第一。 产业结构向中高端升级：2017年，中国高技术制造业、装备制造业增加值同比增长13.4%和11.3%，产业结构加速升级，企业重视技术研发投入，加强创新突破。2019/3/15, 2017年中国第二产业增加值接近33.5万亿元人民币，较2016年增长12.8%。 数字经济驱动产业变革：2017年我国数字经济规模达27.2万亿元，同比增长20.3%，占GDP的比重达到32.9%。技术支撑驱动工业互联网市场发展 信息基础设施跨越式进步：移动通信在2G跟随、3G突破、4G同步的基础上，即将实现5G引领，在核心技术上得到突破。 技术手段突破信息瓶颈：物联网、大数据、云计算、人工智能等科学技术手段，在信息领域不断进步创新，加速构建工业互联网，市场系统逐渐完善。,2012 年 ， 美,国通用电气公,C,互联网开局之年。,G,F,联网产业联盟。,VI,H,达到国际水准的工业互联网平台。,2019/3/15,10,中国工业互联网处于启动起步阶段2018年工业互联网AMC模型,市场启动期(2018-2025),应用成熟期(2036-),高速发展期(2026-2035),探索期(2012-2017),市场认可度,时间,2013年，德国政府提出“工业4.0”战略，建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。II司 （ GE ） 首次提出工业互联网的概念。 BIA,2015年，国务院颁布中国制造2025 ， 引 领 中 2017 年 ， 国 务 院 印 发 了国制造业转型升级。 关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见，落实我国工业互联网发展指明方向。IIID 2018 年 ， 工 业IV2016年，中国成立了工业互 EV,I,2035年，建成国际领先的工业互VIII 联网网络基础设施和平台，形成国际先进的技术与产业体系，优势行业形成创新引领能力。2025年，基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系，形成3-5个VII2020年，中国基本实现工业化，工业信息化水平大幅提升，掌握部分重点领域关键核心技术，数字化、网络化、智能化取得明显进展。, 中国工业互联网正处于启动阶段，与美国、德国等发达国家基本同步，但与之相比，工业总体发展水平与基础程度仍存在差距，企业数字化水平有待提高。Analysys易观分析认为，加速工业互联网进程，推进大数据、物联网、人工智能等技术与工业生产的深度融合，支撑传统企业转型优化升级，为智能工业化生产提供新动力。,2019/3/15,11,全球主要制造业国家正在部署工业互联网战略,2018年全球主要制造业国家工业互联网发展情况,高,低,制造业规模,高工业成熟度低,工业互联网发展情况矩阵是从工业成熟度和制造业份额两个维度综合反映全球主要制造业国家工业互联网发展的市场表现和竞争地位的分析模型。横轴工业成熟度包括科技创新能力、人力资本、全国贸易投资、可持续资源、工业互联网制度、需求环境等指标；纵轴制造业规模包括制造业增加值占GDP比重与全国制造业比重等指标。领先国家象限：中国、美国、德国、日本、韩国保守国家象限：泰国潜力国家象限：英国、法国,初生国家象限：意大利、俄罗斯、印度、墨西哥,2019/3/15,12,2020年工业互联网市场规模将达到万亿级别，极具经济价值,57002017,100002020,2017-2020年中国工业互联网直接产业规模（亿元）,CAGR18%,工业互联网市场经济价值, 根据工业互联网产业联盟数据，2017年中国工业互联网直接产业规模达到5700亿元，预计2020年将达到万亿元。工业互联网应用于各领域发展，假设工业互联网效率提升1%，对整个市场将产生巨大的经济价值。Analysys易观分析认为，随着全球经济扩张，工互联网的潜力将被不断激发。,2019/3/15,13,PART 2中国工业互联网架构场景分析,产业数据,生产反,2019/3/15,14,网络、数据、安全三方面构建工业互联网体系,用户（消费者/企业用户）,网络化协同,个性化定制,产业视角智能化生产,互联网视角服务化延伸,应用,安全设备安全网络安全控制安全应用安全数据安全,网络网络互连标识解析应用支撑,数据车间/工厂/企业运营决策优化生产运营优化闭环产业建模、仿真与分析数据集成处理机器设备运行优化闭环采集交换 馈控制物理系统,企业协同、用户交互与产品服务优化闭环,工业互联网三大要素, 网络：通过网络信息设备实现工业系统信息数据互联互通，构建新型,网络通信连接方式，形,成实时感知、协同交互的生产模式。 数据：通过感知、采集、集成、分析海量工业系统数据，驱动工业企业、设备智能管理优化。 安全：覆盖整个工业互联网体系架构，实现对工业生产系统与商业系统全方位保护，保障数据传输的安全可靠性。,2019/3/15,15,智能化生产,网络化协同,个性化定制,服务化延伸,网络工业系统互联和工业数据传输交换的支撑基础工业互联网应用,工业云平台,工业外部网络互联网/移动网/专用网络,标识解析系统,智能工厂,工厂云平台（及管理软件）,智能机器,智能机器在制品,管理者,IT网络工厂控制系统OT网络,上下游企业,智能产品,工程师,智能机器工人,2.地址与标识解析体系地址：解决工业互联网IP地址需求,问题，支出数据交互与信息整合。标识解析体系：识别管理工业物品、信息、机器的关键基础设施。,3.应用支撑体系,工业互联网应用、系统与设备之间的数据集成的应用使能技术：支撑工业企业与平台间数据集成与操作。,工业互联网应用服务平台：云服务为工业企业提供工具，高效整合资源。服务化封装与集成：为企业运营提供基础管理支撑。,1.网络互连体系 工厂内部网络：包括工厂IT网络和OT网络，连接工厂内部生产要素与IT系统。,工厂外部网络：链接上下游企业、产品与工厂等要素，支撑工业全生命周期的各项活动。,2019/3/15,16,数据来源工业数据分为内部数据（现场设备数据、生产管理数据）与外部数据（外部环境信息数据）,产品,物料,产线,工艺,质量,设计,客户,供应链,市场,传感器数据,机器运行数据,工厂管理数据,企业经营数据,数据采集与交换对工业企业数据进行采集传输，实现资源容量分配控制，提供资源基础,对象感知实时与批量采集数据核查数据路由,数据工业智能化核心驱动工业智能化应用将数据服务融入到工业生产的各个环节，提高整体效率，提升产品质量，降低成本与资源损耗，促进传统工业向智能工业发展工业数据平台基于海量数据采集、存储、分析处理，形成综合解决方案，为工业企业提供支撑，构建工业生态体系,数据预处理数据存储,数据预处理与存储对采集的海量工业数据进行筛选整理集成存储，与数据对象进行关联管理,数据建模工业数据技术挖掘，构建数字化模型,用户建模产线建模设备建模,产品建模工厂建模工艺建模,数据可视化数据开放数据融合数据挖掘,数据分析利用各种数据分析工具为工业决策提供依据支撑,智能化生产虚拟仿真资产优化个性化定制柔性制造供需匹配,网络化协同设计协作协同制造服务化延伸智能服务远程维修,决策与控制应用根据数据分析结果形成综合解决方案，打通工业环境数据闭环,2019/3/15,17,防护措施视角,防护管理视角,生命周期防御递进,监测感知,处置恢复,威胁防护,安全网络与数据在工业应用的安全保障安全,安全目标风险评估,安全策略, 工业互联网安全架构三大防护视角互相支持相辅相成，共同维护工业互联网安全保障能力。防护对象视角主要包括设备、控制、网络、应用、数据五大对象，防护措施视角针对五大防护对象形成防御闭环，防护管理视角明确对象与目标后制定相关安全策略，三者有机结合，形成完整的互联网安全体系。,智能化生产,个性化定制,防护对象视角工业互联网应用,网络化协同工业云平台工业外部网络互联网/移动网/专用网络,服务化延伸标识解析系统,智能工厂,智能机器,智能机器在制品,工厂云平台（及管理软件）IT网络工厂控制系统OT网络,上下游企业,管理者工程师,智能机器工人,智能产品,网络安全,设备安全应用安全,控制安全数据安全,2019/3/15,18,工业互联网平台构建高效网络服务系统,采购制造,生产管理智能物流,智能化生产APP个性化定制APP,网络化协同APP服务化延伸APP,设备管理智能工厂企业定制,协同设计远程维护,协同研发产品生命周期追溯故障预测,协同制造性能优化,应用层SaaS,应用部署应用优化,工业微服务库,应用开发工具应用运行数据预处理,数据存储,工业知识组件 算法组件原理模型组件数据建模 数据分析,应用开发工业数据管理,基础设施管理,资源调度管理,运维管理,故障恢复,资源调度管理,平台层PaaS,资源池物理资源,计算资源池服务器,存储资源池存储器,网络资源池 数据资源池计算机,软件资源池网络设施,安全资源池软件,基础设施服务层IaaS,边缘层,边缘数据处理,设备,设备接入系统,产品,结构化数据,协议解析非结构化数据,边缘层基于多元、海量、异构数据采集，实现数据集成。,借助基础设施进行数,据传输、存储，对各类资源池进行容量分配控控制，提供基础设备资源。,平台层借助数据分析等创新功能，实现对工业大数据价值挖掘，通过建模、应用开发等手段形成工业数字,化解决方案。,应用层结合各类型工业场景应用形成相关APP，构建高效工业互联网环境，促进应用创新。,2019/3/15,19,工业互联网产业链布局加速落地,硬件设备,传感器,芯片,智能网关,智能机床,工业机器人,工业互联网平台,数据采集集成,数据分析,软件企业,制造企业,装备自动化,ICT企业,行业应用领域,纺织,医药,物流,能源,航天,生产制造,食品,家居,2019/3/15,20,生产计划,产品设计,产品模型,产品,质量控制系统,产品装配系统检验检测系统,物流系统,生产车间,生产制造应用场景：打造智能闭环，精准执行生产管理 智能生产在工业互联网数字化基础上，借助物联网网络、能源动力、仓储设备等基础设施，实现应用与设备的互联，采集传递工业数据信息，综合反映当前生产状态。通过数据平台端高效利用，分析建模，进行智能决策，运行控制整个生产系统，将各个生产要素对应生产计划有序结合协调运转，形成智能生产闭环，以满足虚拟设计、生产工艺改善、产品质量优化等生产需求。,工 业 数 据 结 合CAD/ERP等生产辅助软件，采用生产过程仿真技术，在虚拟环境下实现工艺流程数字化建模，缩短产品研发周期,智能服务流程优化驱动，实现生产执行过程管控生产制造数据准备系统数据库系统 数据管理系统,仓库物流运输系统匹配定位，通过物联网协调运作，构建智能化生产系统,运行控制系统通过生产线、产品数据实时反馈，对问题产品进行进行返检，改进设计模型，优化产品质量,工艺规划系统,加工装配系统原材料/半成品,检验交付系统零件加工系统,21,供应链应用场景：上下游企业互联，优化供应链，实现共赢共生 工业互联网为工业企业与上下游供应商提供了一个网络化协同的环境，对供应商资源进行深度管理，加强紧密的合作关系，促进供应链各业务环节高效开展，缩短产品研制周期、降低运营成本、提升产品质量、减少库存、增强市场供给需求，实现供需双赢模式，优化供应链结构，提升企业利润。,制造商采购利用信息化技术手段整合采购需求，综合评估供应商资源，提高交易效率，降低交易成本，提升企业盈利能力。,供应商研发设计工业数据资源信息共享便捷性减少研发设计开展阻力，多样化管理系统模式，支撑产品工业链优化。2019/3/15,运输商生产机器学习算法提升生产订单准确性；数字图像处理技术，对产品进行可视化检查，评估产品质量，优化生产流程。,零售商配送仓库自动化减少库存，降低运营成本；通过传感器技术，如射频识别，感知追踪产品信息，对产品运输实现远程管理。,客户销售线下零售企业向线上发展实现O2O拓宽销售渠道；互联网大数据赋能零售场景，实现数字化升级，优化供应链渠道。,2019/3/15,22,定制设计需求应用场景：深入挖掘需求端数据，促进定制化发展 当前工业模式正由大批量定制向个性化定制生产转变，面向高端、主流消费市场，满足用户的个性化需求。工业互联网通过对设计需求类别的深层挖掘，得到功能、用户、战略三大层面的需求数据，与工业生产、外部环境等工业大数据相结合，进行梳理研究，从而提供周期稳定、流程全面的定制需求解决方案，推动工业企业创新产品的自主研发。,产品工艺分析,产品工艺方案设计,设备选择与配置,生产系统、物流系统、运行系统设计,生产方案设计,综合成本分析,生产计划,设计需求,工业需求,功能需求产品架构工艺质量技术支撑,用户需求体验需求创造需求衍生需求,战略需求产品形态设计风格设计语义,工业生产现场设备生产管理机器运作,外部环境企业经营竞合关系政策背景,2019/3/15,23,PART 3中国工业互联网典型厂商分析,2019/3/15,24,阿里云：ET工业大脑聚焦工业智能发展，构建合作生态体系,2018年阿里云发布ET工业大脑开放平台,2017年阿里云推出ET大脑，整合城市管理、工业优化等能力,2016年阿里云提出人工智能ET的初步概念,2015年阿里云业务快速增长，实践产业互联网, 阿里云作为中国最大的云计算平台，为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府等提供云计算基础服务和行业解决方案，在掌握业界最为完善的云产品体系的优势下，全面布局深耕产业AI，实现业务快速成长。,混炼胶平均合格率提升了3%-5%,生产车间数据深度学习、工艺参数推荐化工行业,A品类提升7%,参数关联深度学习实时监控、智能调控光伏行业,产品交付、运维、架构咨询等服务,电力负荷预测、设备预测性维护电力行业,产品表面缺陷识别、工厂和产线可视化钢铁行业,钢铁料消耗降低，每年为节约成本超过千万元,生产能耗优化智能配料水泥行业,煤耗值下降幅度3%-,5%，水泥熟料3d抗压强度标准差下降为5%,2019/3/15,25,阿里云：ET工业大脑聚焦工业智能发展，构建合作生态体系 阿里云ET工业大脑开放平台，结合云计算、大数据、专家经验、机器智能，建立以ET工业大脑为核心的生态模式，将工业生产与人工智能联络起来，实现网络化协同，提升企业生产效率。数据工厂针对各渠道采集而来的各类型数据进行有效管理，按照需求进行筛选、分类；算法工厂利用各种工具挖掘工业数据价值；二者相互配合，为AI创作间提供研发支撑，从而提供满足各行业需求的综合智慧应用。 ET工业大脑实现数据价值联动，构建稳定创新的智能工业生态体系。ET工业大脑生态合作体系,数据集成,数据分析算法模型应用开发,数据工厂,算法工厂AI创作间API服务总线,数据支撑平台,算法综合管理平台利用可视化工具，组装流程、规则、算法等，实现对化工、光伏、电力等行业业务诉求通过API应用程序编程接口，为终端用户应用程序或其它服务提供服务,工厂信息部门,工艺优化部门合作公司第三方公司工业研究机构,客户授权控制,ET工业大脑开放平台,智能应用,供应链智能,研发智能产线智能营销智能设备智能,2019/3/15,26,腾讯云：推进产业互联网建设，助力工业企业数字化转型,2018年5月27日腾讯云、华龙讯达、国家工信安全中心共同发布“工业,2018年5月24日腾讯云聚焦工业服务，发布“工业互联网助力平台”,2017年腾讯首个“中国制造2025”工业云平台落户宁波,2016年腾讯云加速企业端云服务扩展；与三一重工打造“根云”平台,互联网平台-腾讯木星云” 腾讯云在游戏、社交、 TMT等领域凭借海量互联网服务经验，占据行业领先优势，支撑其建设更多互联网使用场景技术平台，扩展企业端云服务，深耕工业、能源、汽车等传统行业，推进企业数字化转型，打造智能云解决方案。,智能语音交互、车载社交、安全智能服务汽车行业欧尚A800腾云版上市，搭载“腾讯云小微”平台,智能制造假设、强化数据集成管理能源行业减少生产周期15%，降低/消除数据输入时间36%，降低/消除交接班记录67%，缩短生产提前期22%，提高产品质量6%,供应链智能管理、人员调度、产品溯源电子制造行业工业领域的操作系统,资产管理、预测性维护、产业链金融创新机械制造行业行业赋能61+、服务设备超45万台,27,资本联合政府引导资金和VC联盟 战略行业应用解决方案 技术创新和基础研究 基于社交平台延展的企业服务公司2019/3/15,资源 打通B端平台资源（企业微信、腾讯企点等） 输出C端产品优势（用户需求洞察、运营经验、场景和流量资源等）,技术 多位国家千人计划专家和杰出科学家 技术实验室（安全、大数据、量子计算、AI、5G等领域）,能力 云启商学院，与学院合作，整合产学研资源 云启创新基地，整合toB资源和to G资源，打造特色发展模式,商机寻求市场机，打造创新型合作伙伴生态体系（OEM类、联合解决方案类、项目类、服务类、转售类）,腾讯云：推进产业互联网建设，助力工业企业数字化转型 2018年腾讯推出云启产业计划，从资本、资源、技术、能力和商机五大角度切入，推进产业互联网应用。腾讯云具备强大的研发运维、大数据处理能力，加之华龙讯达数据采集能力，共同为腾讯木星云落地建设提供坚实基础。目前腾讯木星云充分发挥五大能力优势，在汽车、能源、制造等工业行业进行实践，实现数据采集、分析、管理等工业互联网应用，提升企业云因高效率，加速助力工业企业,基础化云,生态构云,万物接云,企业享云,数字化转型。自助研发基础设施；IT服务运营,数据采集、处理、分析和决策支持（云计算、大数据、工业控制、边缘计算等技术）,基于平台实现跨行业跨领域的工业知识封装和模块化部署应用入云,开放性平台架构的研发、集成和成果共享,工业资源整合；互联网生态构建,腾讯木星云五大优势云启产业计划,2019/3/15,28,美的：夯实工业互联网建设基础优势，加速战略变革步伐,2018年美的提出“人机新世代”发展战略；发布工业互联网平台 MIoT,2017年美的推动数字化2.0系列项目，推动工业互联网，打通全价值链,2016年收购德国机器人制造商库卡KUKA；收购以色列运动控制系统解决方案提供商高创Servotronix,2015年美的收购日本工业机器人制造商安川, 美的拥有消费电器、暖通空调、机器人与自动化系统、智能供应链（物流）四大板块，不局限“家电制造商”定位，积极布局工业互联网，向“工业互联网解决方案提供商”转型 ，加速以数字化与人工智能驱动“人机结合”的战略步伐，提升产业链价值。,消费电器,洗衣机各类小家电,厨房家电冰箱,暖通空调,家用空调中央空调供暖及通风系统,智能供应链（物流）,安得智联全网覆盖全国 118 个城市物流中心，100 公里内 24 小时、200 公里内 48 小时的快捷送达,智能物流设备、智能物流解决方案、大数据分析与人工智能,持续产品结构优化，推动产品力稳步提升,机器人与自动化系统,智能制造数据系统、云平台及整体解决方案,库卡 安川联合研发智能物流机器人系统投产40台，连续测试时间超过 1400小时，共申请21个发明专利、12个实用新型专利,2019/3/15,29,美的：夯实工业互联网建设基础优势，加速战略变革步伐 美的凭借丰富的制造业行业知识、软件、硬件“三位一体”的基础建设优势，通过业务价值链驱动部署工业互联网战略，确保美的工业互联网MIoT平台顺利运转。底层边缘层提供机器人与自动化解决方案，串联注塑车间、电子车间、两器等工业设备，由SCADA接入采集数据，经过工业云平台对数据进行运算判断，下发相应控制指令，配合应用层提供相关工业解决方案与产品，支持C2M客户定制、产品性能优化、故障维护等业务场景服务。,50年制造业行业知识积淀：原材料加工、核心零部件生产到电子、注塑、钣金、总装等关键环节全价值链数字化解决方案：工业AI技术、云平台、数字化仿真等技术手段,知识软件,硬 世界巨头协同创新：与德国机器人库卡、以色列运动控件 制系统解决方案提供商高创合作，进行技术整合探索,C2M客户定制及柔性制造,数字化工艺及仿真,设备预测性维护,质量优化,“三位一体”基础建设,M.IoT 产品系列,C2MMES解决方案计划采购平台大数据平台工业AI平台,Visual Components 仿真平台数字化工艺 智能物流供应链协作云 新零售平台设备预测维护移动平台开发平台,工业APP& SaaS层工业云平台,SCADA解决方案机器人 自动化与集成,智能网关智能物流设备,SCADA联机平台/边缘计算机器人与自动化,2019/3/15,30,PART 4中国工业互联网发展趋势分析,2019/3/15,31, 对于传统工业行业企业，由于成本负担压力等因素，数字化改革难度偏高，因而中国工业行业市场整体数字化水平较低，从而反映出工业数字化具有较大的提升空间。工业互联网助力工业数字化资产管理，渗透规划、控制、提供数据与信息资产等一系列业务职能各个环节，确保工业数据资产保值增值。,数字化水平较低,数字化水平较高,从企业数字化水平看，工业数字化水平提升空间巨大，资产管理成为潜在增长要素中国工业行业数字化水平,2019/3/15,32,从供应模式看，用户需求驱动反向生产运作，倒逼转型升级,消费端,制造端,下单生成生产计划,明确产品需求,工厂制造加工,产品装配,物流配送,半成品仓储, 传统工业生产模式是通过工厂生产，到品牌商、分销商再到消费者，经由库存、运营等层层环节，消费者作为被动产品接受者，参与程度较低。工业互联网背景下形成的C2M模式，通过互联网连接各生产线，用户需求直接与工厂对接，省去中间环节，实现按需定制生产。工业互联网时代，依托消费者需求倒逼数字化转型升级，以数据驱动供应，反向推动生产，满足多样化市场需求。,传统工业生产模式,制造端,消费端,产品提供方,被动产品接受方,品牌商,分销商,运营,利润,赋税,营销,库存,运费,溢价,C2M模式,消费数字化倒逼生产数字化,2019/3/15,33, 工业制造产业链一般分为研发设计、生产制造、营销服务三大区间，当前中国工业主要业务集中于生产制造环节，形成了产业“低附加值陷阱”。随着工业互联网等技术支撑，赋予产业链新价值创造模式，利用用户协同、技术革新，促进对工业研发设计改造；鼓励自主品牌建设、完善服务水准，驱动用户消费潜能；即从研发设计、营销服务两端向生产制造环节渗透，实现价值交换创造，推动效益最大化发展。,