洞察｜汽车、钢铁、船舶三大重点行业的工业互联网应用路径研究

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当前全球工业互联网应用基础日渐夯实，应用场景更加清晰聚。其中，我国重点行业工业互联网应用已处于从局部探索到路径形成的关键阶段，因此亟需找到一种适合行业发展应用的模式与路径，指导我国重点行业形成各具特色的工业互联网应用体系。

在工业互联网应用逐步走向深入的新形势下，有针对性地选择钢铁、船舶、汽车三大典型行业开展研究，分析不同行业工业互联网应用需求与特点、应用模式和推进举措，研提重点行业工业互联网应用路径，并兼顾中小型企业发展分析；最后提出我国重点行业工业互联网应用存在的六大问题，并给出针对性的推进建议。

其中，流程行业以产能、资产、安环等方面的系统性优化为应用特点，多品种、小批量离散行业主要围绕产品全生命周期开展特色应用，少品种、大批量离散行业则以产品质量与市场需求为核心开展特色应用。

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作者｜尹杨鹏、李亚宁、崔 粲、贾金鹏

本文刊于《信息通信技术与政策》2020年第6期，授权转载

重点行业工业互联网应用路径研究

尹杨鹏   李亚宁   崔粲   贾金鹏

（中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所，北京 100191）

摘要：在工业互联网应用逐步走向深入的新形势下，有针对性地选择钢铁、船舶、汽车三大典型行业开展研究，分析不同行业工业互联网应用需求与特点、应用模式和推进举措，研提重点行业工业互联网应用路径，并兼顾中小型企业发展分析；最后提出我国重点行业工业互联网应用存在的六大问题，并给出针对性的推进建议。

关键词：工业互联网；应用路径；应用场景

1   引言

当前，全球制造业发展面临新形势、新挑战，生产、管理、服务、创新等方面涌现出一系列新问题，催生出转型升级的新需求[1]。整体来看，一是生产效率提升达到瓶颈，原料、劳动力等生产成本持续上升；

二是个性化和后续服务需求愈发强烈，产品设计和上市周期长，难以满足快速响应市场的需求；

三是制造企业利润低、资源少，中小企业贷款难，缺乏金融资助[2]。从部分重点行业来看，市场形势不佳成为最明显的特征，高增速发展时代走向结束，高质量发展成为时代主题。

以钢铁、船舶、汽车行业为例，当前全球市场需求均出现放缓[3-5]，产能结构有待调整，转型升级相对迫切。

在此形势下，工业互联网作为新一代信息通信技术与制造业深度融合所形成的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式[6]，深度赋能工业企业，依托其深度感知、智能分析、高效处理、集成互通等能力，逐步深化企业在生产运营、管理服务等方面的应用实践，成为制造业转型升级的关键路径，受到钢铁、石化、电子、汽车、高端装备等国民经济重点行业的关注[7]。

当前全球工业互联网应用基础日渐夯实，应用场景更加清晰聚焦[8]。其中，我国重点行业工业互联网应用已处于从局部探索到路径形成的关键阶段[9]，因此亟需找到一种适合行业发展应用的模式与路径，指导我国重点行业形成各具特色的工业互联网应用体系。

2    重点行业领域工业互联网应用模式及路径

2.1   重点行业工业互联网应用核心需求

在政府、企业、联盟等各大主体的推动下，重点行业信息化、自动化建设日益完善，为工业互联网应用打下了坚实基础，但在不同行业中存在较明显的差距。各大行业基于当前数字化水平，在依托工业互联网获取解决通用型问题能力的同时，也面向本行业内特性痛点问题开展了应用。

其中，流程行业以产能、资产、安环等方面的系统性优化为应用特点，多品种、小批量离散行业主要围绕产品全生命周期开展特色应用，少品种、大批量离散行业则以产品质量与市场需求为核心开展特色应用。

2.2    重点行业及企业工业互联网应用模式与路径

2.2.1   重点行业工业互联网应用模式与场景

针对重点行业不同的痛点问题，工业互联网形成了不同的应用模式及场景：一是四大通用型模式，分别为生产运营优化、管理与决策优化、供应链优化和生产性服务探索；二是六大行业典型应用模式，体现了流程、离散等不同类型行业的需求，包括安环管理、产品价值提升、产品设计与工艺优化、需求快速响应、产品质量管理以及产业链协同优化。

从场景来看，通用型应用场景主要包括排程优化、调度管理、生产监控、服务配套优化等细分场景，流程行业以能耗调度、工艺调优等场景为特色，多品种、小批量离散行业以仿真建模、协同设计为特色，少品种、大批量离散行业以在线质检、混线柔性生产为特色。

2.2.2   重点行业工业互联网应用路径

工业互联网应用场景复杂多样，但总体呈现智能化、协同化两大发展路径，在此路径指引下，不同细分行业开展差异性探索。

（1）在智能化层面，流程行业利用“智能+工业大数据+模型” 从设备侧着手，实现更有效的设备健康、能耗、排放管理；多品种、小批量离散行业利用仿真模拟，从设计和工艺侧切入，实现复杂产品多专业协同设计与仿真验证；少品种、大批量离散行业利用“智能预测+检测”解析从产品质量切入，打造更完善的质检、追溯、服务等全方位体系。

（2）在协同化层面，流程行业利用工业互联网平台进行综合集成，探索产、供、销一体化；多品种、小批量离散行业通过平台协同各大主体，实现研发、计划、生产等资源高效率配置；少品种、大批量离散行业发挥平台能力，实现供应链上下游深度对接和市场需求变化响应。

2.2.3    重点行业中小企业工业互联网应用模式和路径

目前，我国量大面广的中小企业受制于生产经营能力，正处于信息化补课阶段，其工业互联网应用的主要路径有两条：一是借用改造大企业成熟应用，追求资产、能耗等单点个别场景的能力优化；二是依托平台融入大企业发展生态，探索融通发展机制（见图1）。

图1   重点行业中小企业工业互联网主要应用模式和路径

不同行业中小企业面临的压力各不相同，选择的应用实践方式也存在差异。例如，原材料行业的中小企业应用路径主要通过低成本改造适应国家标准、依托大企业电商平台获取订单或提供加工等服务，高端装备行业则包括通过信息化建设承担大厂任务、通过服务平台解决融资问题等，汽车行业主要有提供差异化、特色化服务等应用。

3   典型行业工业互联网应用

3.1   钢铁行业

3.1.1   钢铁行业发展现状及需求痛点

钢铁行业已经具备相对较好的信息化、自动化基础，现阶段正继续拓展数字化改造范围和数据的高效利用，工业互联网应用探索条件良好[10]。钢铁产业链以中游冶炼企业为核心，上游为铁矿石等原料和设备，下游为建筑、汽车等不同行业用钢客户，整体来看存在三大痛点问题：一是生产能耗、排放高，安全事故频发，面临较大环保、安全政策压力；二是高价值设备多，生产分段连续，部分工艺难以优化，整体效率需要提高；三是产能结构失衡，产品市场需求与生产计划协同优化不足。

3.1.2   钢铁行业工业互联网应用模式和场景

工业互联网助力钢铁行业解决痛点需求，主要形成安环管理、生产运营优化、产业链协同优化三大应用模式，细分为十大类应用场景。

（1）安环管理

形成安全管理、能耗优化、排放控制等3类主要场景，降低生产风险，提升本质安全，探索绿色可持续发展道路。例如，在排放控制场景，酒泉钢铁（集团）有限责任公司利用大数据分析实现能耗和排放的智能化管理，单座高炉每年降低成本2400 万元，减少碳排放 2万吨，冶炼效率提升10%。

（2）生产运营优化

形成资产管理、工艺调优、调度控制、远程协同等4类主要场景，促进生产运营等过程的提质增效，实现整体智能化管理。例如，在工艺分析场景，中国中钢集团有限公司利用机器进行深度学习，对炼钢过程中可能造成的热轧缺陷进行预测。

（3）产业链协同优化

形成用户对接、生产响应、产供销一体化等3类主要场景，提升供需对接水平，强化供应链管理和经营销售能力。例如，在供应链优化场景，攀钢集团有限公司的积微循环平台提供钢铁、钒钛、冷链等大宗商品的现货交易及支付结算、金融服务等配套增值服务。

3.1.3   钢铁行业应用水平及路径

整体来看，当前钢铁行业应用场景集中在生产环节，形成以制造系统为核心的点状覆盖型实践，但在数字化基础贯通、跨环节应用整合方面存在不足，包括两条路径：一是深化设备智能改造与系统建设，加强软硬件基础的建设，继续提高自动化、智能化水平，在保障安全的前提下逐渐完成机器换人；二是多环节互联互通，从数据出发打通生产管理各环节，实现全流程的集中管控，同时打通上下游，适应市场变化趋势（见图2）。

图2   钢铁行业工业互联网应用水平和路径

3.2   船舶行业

3.2.1   船舶行业发展现状及痛点需求

当前船舶行业工业互联网应用重点关注软件集成和智能化覆盖，提高模型转换能力，打通生产各个环节，探索更高层次的智能化[11]。船舶行业产业链覆盖广、规模大、成分复杂，借助较好的信息化基础优化产业链成为发展重点，整体来看存在三大痛点问题：一是供应链长且复杂，采购成本高，物资周转率低，生产计划对接难；二是产品需求差异大，设计过程繁琐，工艺流程和结构复杂；三是各生产环节分散且复杂，影响因素多，管控难度大。

3.2.2   船舶行业工业互联网应用模式和场景

工业互联网助力汽车行业解决痛点需求，主要形成供应链管理优化、产品设计与工艺优化、生产运营优化三大应用模式，细分为9类应用场景。

（1）市场需求响应

形成采购管理、计划对接、检验优化和服务配套优化4类主要场景，强化供应链管理能力，降低成本，提升效率。例如，在采购管理场景中，中国船舶工业集团有限公司推出船舶行业首个工业互联网平台“船海智云”，完成对物资价格的智慧预测，精度达95%。

（2）产品全生命周期管理

形成协同设计、工艺优化两类主要场景，提升设计效率和工艺水平，增强产品竞争力。例如，在协同设计场景中，大宇造船海洋工程有限公司通过实时共享设计和生产信息，以3D模型为基础，节省大量的人工干预和反复设计修改工作。

（3）生产运营优化

形成排程优化、调度管理、智能控制3类主要应用场景，缓解船舶制造过程分散、复杂、难以管控等问题。例如，在调度管理场景，中船黄埔文冲船舶有限公司的自动化立体仓库实现物资出入库自动化搬运及信息自动更新，有效库容面积提升4倍，库存资金占比减少28%。

3.2.3   船舶行业应用水平及路径

船舶行业基于自身产业链复杂的特点，在产业协同上形成一定的典型应用，目前在生产调度上仍有大量环节有待改善，包括两条路径：一是生产环节智能化改造，基于设备量大复杂、生产调度困难等行业特点，推动设备管理向预测性维护转变，增强各生产环节智能调度和控制能力；二是产业链协同能力提升，从生产出发，继续深化产业链协同能力，强化设计、生产对需求的响应能力，整体上优化采购、仓储、排程等全流程（见图3）。

图3   船舶行业工业互联网应用水平和路径

3.3   汽车行业

3.3.1   汽车行业发展现状及需求痛点

当前全球贸易紧张、经济发展放缓、排放标准趋严等因素对汽车市场产生较大影响，同时新能源、无人驾驶等领域也成为各传统车企及新兴势力竞争的重要战场[12]。汽车行业制造环节自动化程度较高，以市场为导向的成熟生产模式，整体来看存在三大痛点问题：一是产品同质化严重，市场需求变化快，难以快速响应；二是研发设计周期长，质量管控严，产品零部件数量多且来源复杂；三是新市场已经出现，同时产业链向服务化深入，带来新的挑战。

3.3.2   汽车行业工业互联网应用模式和场景

工业互联网助力汽车行业解决痛点需求，主要形成市场需求响应、产品全生命周期管理、新领域探索三大应用模式，细分为9类应用场景。

（1）市场需求响应

形成需求预测、个性化定制、混线柔性生产3类主要场景，强化供需对接能力，提升营销水平。例如，在个性化定制场景，上汽大通汽车有限公司打造大规模个性化智能订制模式，用户可以对变速箱、驱动形式、座椅布局等配置项目进行个性搭配。

（2）产品全生命周期管理

形成协同设计、质量检测、产品追溯3类主要场景，布局产品质量全方位管理，提升产品竞争力。例如，在质量检测场景中，奥迪使用创新机器学习程序精确检测金属板中最细的裂缝并标记，彻底改变测试过程。

（3）新领域探索

形成了新零售探索、后服务优化、无人驾驶3类主要场景，强化汽车行业新布局，拓宽行业辐射范围。例如，在无人驾驶场景中，特斯拉、Waymo等各大公司基于AI技术开展无人驾驶汽车探索和研制，抢占汽车行业新市场。

3.3.3    汽车行业应用水平及路径

汽车行业引领全球制造业转型升级，工业互联网应用水平高、范围广，在部分环节形成行业特色创新应用，包括两条路径：一是全流程一体化优化，进一步打通设备、车间、企业、产业等层级，实现各大环节的整体协同和优化；二是产业链拓展和升级，依托新型网络连接和数据分析能力，探索汽车行业新领域，包括广泛的生产性服务业和专业的智能网联汽车等（见图4）。

图4   汽车行业工业互联网应用水平和路径

4    结束语

我国重点行业工业互联网应用正处于单场景应用向多环节协同转型的发展阶段，未来仍有很大的提升空间。研究显示，我国在重点行业探索工业互联网应用的过程中，主要面临认识理解不足、基础能力薄弱、产业支撑缺失、探索风险较大、环境支撑匮乏、行业发展不均等问题。

为此，提出3条推进建议：

• 一是，从加强通用技术产品创新突破、加快专用解决方案培育和推进工业互联网标准体系建设等方面加强核心产品与解决方案的培育；

• 二是，从加强应用实践顶层指导、引导企业自发推进应用实践和加强应用标杆推广等方面推进行业应用的落地推广；

• 三是，从完善公共服务体系建设、加大宣贯培训力度和创新人才选拔途径等方面构建良好的发展环境。

参考文献

[1] 余晓晖, 刘默, 蒋昕昊, 等. 工业互联网体系架构2.0[J]. 计算机集成制造系统, 2019,25(12):2983-2996.

[2] 贾根良. 第三次工业革命与工业智能化[J]. 中国社会科学, 2016(6):87-106.

[3] 陈江宁, 陈廷炯. 钢铁工业智能制造与人工智能实践路径与思考[J]. 互联网经济, 2019(Z2).

[4] 张明生. 调整中的中国汽车市场与汽车工业[J]. 上海汽车, 2019(6):1-3.

[5] 曹宇波, 宋歌, 张淼. 国际船舶市场——动力不足[J]. 中国远洋海运, 2019(8):46-48+11.

[6] 刘艳. 工业互联网从概念走向落地[J]. 智慧中国, 2019(4):51-52.

[7] 王莹, 王金旺. 工业物联网技术方案及发展大潮[J]. 电子产品世界, 2018,25(3):9-14.

[8] 曹正勇. 数字经济背景下促进我国工业高质量发展的新制造模式研究[J]. 理论探讨, 2018(2):99-104.

[9] 周济. 中国智能制造的发展路径[J]. 中国经济报告, 2019, 112(2):38-45.

[10] 施一明. 流程工业智能工厂建设的探索与实践[J]. 中兴通讯技术, 2016, 22(5):31-35.

[11] 赵媛. 大型船舶信息化建设中的网络一体化应用探讨[J]. 仪器仪表标准化与计量, 2019, 206(2):40-41.

[12] 李思愚, 岳丽, 罗玉良. 浅析我国新能源汽车发展前景与问题[J]. 时代汽车, 2019(5):84-85.

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