工业互联网的实践案例之装备制造行业
装备制造业是工业的核心部分，承担着为国民经济各部门提供工作母机、带动相关产业高质量发展的重任，可以说它是工业的心脏和国民经济的生命线，是支撑国家综合国力的重要基石。
装备制造业作为国家国际竞争力的重要标志，具有资本密集、技术密集和行业密集等特点，其发展水平是一个国家综合国力的重要体现，国家重大装备制造更是事关国家经济安全、国防安全的战略性产业，但是，中国自主品牌制造业的核心竞争力普遍不强，中低端产能过剩、竞争尤为激烈，很多产业的高端环节都被外资品牌牢牢掌控，装备制造业亟待升级转型。随着我们国家“制造业信息化工程”启动，信息化与工业化的高层次深度结合，以及在技术、产业和管理三个层面的深层次地融合，追求可持续化的发展模式是我国装备制造业转型和升级的重要途径。
在政策全力支持、数字技术驱动、产业创新赋能环境下，近年来我国装备制造业取得了历史性成就，产业规模持续扩张，2012-2021 年，装备工业增加值年均增长 8.2%，至 2021 年底，装备工业规模以上企业达 10.51 万家，比 2012 年增长近 45.30%。产业体系持续优化，造船三大指标保持领先，造船国际市场占有率连续 12 年居世界第一，新能源汽车产销量连续 7 年稳居世界第一，工业机器人产量达 36.6 万台，稳居全球第一大市场。
我国装备制造业已经取得举世瞩目的发展成就，形成了门类齐全、具有相当规模和一定水平的产业体系，成为中国经济发展的重要支柱产业。“十四五”时期是我国制造强国建设的关键五年，我国已成为全世界第一大工业国，是全球最大的装备制造市场之一，装备制造业作为中国工业领域的核心产业将持续稳步增长，预计 2025 年总体规模将突破 48 万亿元。
随着国家产业政策的全力支持，装备制造业转变发展方式与经济转型加速，作为国之重器的高端装备制造业，在智能制造装备、航空装备、海工船舶、高端能源装备等领域都取得了长足的发展，但是仍然在基础制造、产业链、创造新兴事物的能力等方面存在不足。
基础制造水平滞后问题已成为制约装备制造业发展的瓶颈。长期以来，为整机和成套设备配套的诸如轴承、液气密元件、变频、传感器、仪器仪表等核心零部件国产化水平不高，大多依赖进口；铸造、锻造、焊接、热处理、表面处理等基础工艺落后。
产业链发展不均，低端装备产能过剩，高端严重不足的矛盾突出，部分产业链甚至会有供应链断链风险，在高性能材料、精密制造工艺、先进装备及核心部件等方面又不足以满足产业需求，这些都严重影响装备制造业的健康发展。
自主创新动力不足，专业方面技术人才缺乏慢慢的变成了影响装备制造业发展的明显问题。目前，装备制造业关键技术依赖引进，原创性技术成果少，产、学、研、用结合不紧密，产业共性应用研发技术缺位，公共试验检验测试平台缺乏，社会科技成果转化率低等问题突出。
工业互联网是新一代信息技术与制造业深层次地融合的产物，通过对人、机、料、法、环、测等要素的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，帮企业获取高效网络协同化的能力，以及基于数据的智能决策，达到运营的持续优化，业务的创新和资产价值的最大化，是数字化转型的实现途径。从具体的实施路径来说，中国工业互联网发展逐步形成了三大路径：一是局部改造路径。工业公司的智能化改造，主要侧重工程内部，将设备、系统等连接加强数据采集，以实现企业提质增效等需求。二是系统建设路径。
工业企业、ICT 企业等依托原有能力，结合工业互联网发展需求发展工业网络站点平台。三是协同发展路径。在工业互联网理念引导下加强工业与产品、企业上下游和用户的协作，推动工厂系统和产品、企业上下游和用户互联，提升企业间信息交互与服务协作能力。
工业互联网作为新一代信息通信技术与工业深层次地融合的产物，是新一轮工业革命的关键支撑，其发展具备以下几个发展阶段：
阶段一：工厂/车间内部的互联。工厂车间内要素的互联往往成为制造企业尝试转型的第一次尝试，工厂数字化改造从底层开始突破，与云计算结合，将工厂内部设备、应用云化，打造数据连接的虚拟工厂，连接制造企业工厂内部的各生产要素，为工厂可视化运营和决策提供了基础。
阶段二，平台赋能信息互通。依托工业互联网、数据中台、业务中台等平台服务，将企业原有系统来进行纵向集成和横向打通，消除企业内部的信息孤岛，帮企业从全局角度优化现有的业务流程，并站在整体角度，通过多方信息的汇总来支撑企业优化决策。
阶段三，组织外部协同。通过构建上下游的价值网络，替代传统的价值链模式，获取开放协作和多方在线协同能力，通过更加快速的数据共享、智慧协作，打通企业上下游产业链，企业的研发、设计、生产等环节的信息共享将加速产品生产周期，所有环节通过数据网络的交互方式来进行连通，所有的产品、服务和个性化需求将通过柔性化的生产网络被极大地满足。
阶段四，产业生态融合。更多的垂直行业将行业经验和知识以及数据资产以产品化、服务化的形式上架到云平台，并开放给上下游企业，甚至跨行业用户，使得知识、经验等以交叉和规模化网络形式在各个行业以变现，知识通过跨企业、行业的协作，发挥出更大的价值，同时也催生了更新的商业模式和新业态。另外，人工智能、区块链等平台型数字化技术也将推动制造业进入更加全面的业态化发展。
装备制造业是工业互联网应用最广泛的行业，在工业互联网应用样本中占比大概接近一半。工业互联网的核心是数据驱动的智能优化闭环，通过对工业系统的实时数据采集、传输、处理、分析、决策与反馈控制，与工业知识结合，形成新的优化范式，并反馈于物理世界，创造更大的价值。“数据驱动+行业机理知识”的优化范式是数字化转型的基本范式和方法论。工业互联网的一个基本任务就是将行业内部各个业务涉及的物理机理、模型和知识进行数字化，并以自动化的形式呈现和提供服务。大量的数据来源于 IT 系统或是生产现场，为构筑优化模型提供了原始的数据来源。将获取的数据与行业机理模型和知识结合在一起的时候，成就了数字化转型的基本范式和方法论。
将工业互联网服务于企业的不同层级，通过数据+知识的组合服务模式，构筑企业各类应用的驱动内核，通过设备、车间、企业和跨企业等不同层面的输出，能形成创新范式的变革、产品体系的智能化、生产制造模式的自动化和柔性化，资源组织方式网络化协同，包括重塑和构筑商业模式的创新，这些点共同形成了数字化转型的基本面。
装备制造业的应用场景十分丰富，从需求明确、实际操作性高、复制推广性强等因素进行考虑，从行业中遴选出协同研发设计、远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、现场辅助装配、机器视觉质检、设备故障诊断、厂区智能物流、无人智能巡检、柔性制造产线、生产现场监测等场景。
协同研发设计最重要的包含远程研发实验和异地协同设计两个环节。在远程研发方面，利用 5G 及增强现实/虚拟现实（AR/VR）技术建设或升级企业研发实验系统，实时采集现场实验画面和实验数据，通过 5G 网络同步传送到分布在不同地域的科研人员；科研人员跨地域在线协同操作完成实验流程，联合攻关处理问题，加快研发进程。在异地协同设计方面是指基于 5G、数字孪生、AR/VR 等技术建设协同设计系统，实时生成工业部件、设备、系统、环境等数字模型，通过 5G 网络同步传输设计数据，实现异地设计人员利用洞穴状自动虚拟环境（CAVE）仿线G 便携式设备（Pad）等终端接入沉浸式虚拟环境，实现对 2D/3D设计图纸的协同修改与完善，提高设计效率。
远程设备操控是指综合利用 5G、自动控制、边缘计算等技术，建设或升级设备操控系统，通过在工业设施、摄像头、传感器等数据采集终端上内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备，通过对设备操作现场的网络升级改造，增强网络传输可靠，并获得低时延保证，实现工业设施与各类数据采集终端的实时互联，设备操控员能够最终靠 5G 网络远程实时获得生产现场全景高清视频画面及各类终端数据，并通过设备操控系统实现对现场工业设施进行现场指令的派发，即通过操作手柄、方向盘等操纵装置，来模拟现场设备的指令生成情况，通过 5G 网与远端设备侧的 PLC 进行信息交互，有效保证控制指令快速、准确、可靠执行。另外，结合大数据技术可以实现对设备的行为预测和对操作人员的操作指令进行合规性监测，在设备和操纵同时实现双侧监控，保障了设备运行的安全和稳定性。
设备协同作业是指综合利用 5G 授时定位、人工智能、软件定义网络、网络虚拟化等技术，建设或升级设备协同作业系统，在生产现场的工业设备，以及摄像头、传感器等数据采集终端上内置 5G 模组或部署 5G 网关，通过 5G 网络实时采集生产现场的设备运行轨迹、工序完成情况等相关数据，并综合运用统计、规划、模拟仿真等方法，将生产现场的多台设备按需灵活组成一个协同工作体系，对设备间协同工作方式进行优化，根据优化结果对制造执行系统（MES）、可编程逻辑控制器（PLC）等工业系统和设备下发调度策略等相关指令，实现多个设备的分工合作，减少同时在线生产设备数量，提高设备利用效率，降低生产能耗。
柔性生产制造是指数控机床和其他自动化工艺设备、物料自动储运设备通过内置5G 模组或部署 5G 网关等设备接入 5G 网络，实现设备连接无线化，大幅减少网线布放成本、缩短生产线G 网络与多接入边缘计算（MEC）系统结合，部署柔性生产制造应用，满足工厂在柔性生产制造过程中对实时控制、数据集成与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求，支持生产线根据生产要求进行快速重构，实现同一条生产线根据市场对不同产品的需求进行快速配置优化。同时，柔性生产相关应用可与企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）、仓储物流管理系统（WMS）等系统相结合，将用户需求、产品信息、设备信息、生产计划等信息进行实时分析、处理，动态制定最优生产方案。
现场辅助装配是指现场工作人员通过内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备，实现 AR/VR 眼镜、智能手机、PAD 等智能终端的 5G 网络接入，采集现场图像、视频、声音等数据，通过 5G 网络实时传输至现场辅助装配系统，系统对数据进行分析处理，生成生产辅助信息，这些现场的数据和视频通过 5G 网络下发至现场终端，可以结合 AR 和 VR 技术，通过头戴式眼镜等终端，使专家远程便可体验亲临现场的环境，利用数据库同步，机器视觉的算法处理和图像叠加等处理手段，实现操作步骤、装配环节的可视化呈现，帮助现场人员进行复杂设备或精细化调试和装配。另外，专家的指导信息、设备操作说明书、图纸、文件等也可以通过 5G 网络实时同步到现场终端，现场装配人员简单培训后即可上岗，有效提升现场操作人员的装配水平，实现装配过程智能化，提升装配效率。
机器视觉质检是指在生产现场部署工业相机或激光器扫描仪等质检终端，通过内嵌 5G 模组或部署 5G 网关等设备，实现工业相机或激光扫描仪的 5G 网络接入，采集产品的相关信息，如产品质量的高清图像。视觉质检的具体应用有缺陷检测、尺寸检测、瑕疵检测，质检准确率可到达 99.99%，检测精度 0.01mm通过 5G 网络传输至部署在 MEC 上的专家系统，专家系统基于人工智能算法模型进行实时分析，对比系统中的规则或模型要求，来判断物料或产品是否合格，实现缺陷实时检测与自动报警，并有效记录瑕疵信息，为质量溯源提供数据基础。
同时，专家系统可进一步将数据聚合，上传到企业质量检测系统，根据周期数据流完成模型迭代，通过网络实现模型的多生产线共享。
设备故障诊断是指在现场设备上加装功率传感器、振动传感器和高清摄像头等，并通过内置 5G 模组或部署 5G 工业网关等设备接入 5G 网络，实时采集设备数据，传输到设备故障诊断系统。企业设备首先具备数字化、网络化的基础，同时在本地部署故障诊断知识和数据样本，建立设备故障知识图谱，设备故障诊断系统负责对采集到的设备状态数据、运行数据和现场视频数据进行全周期监测，对发生故障的设备做诊断和定位。
通过数据挖掘技术、大数据等技术，建立智能诊断预测模型，通过设备实时运行数据的输入对设备运行趋势进行动态智能分析预测，并通过网络实现报警信息、诊断信息、预测信息、统计数据等信息在多个平台的发送，利用云平台，可实现设备上云，将设备的状态、故障情况通过网络上传至云平台，可在多个地域，多个终端查看设备的故障情况，为多地域的多个用户提供设备状态和故障信息的查看。
厂区智能物流主要包括线边物流和智能仓储。线边物流是指从生产线的上游工位到下游工位、从工位到缓冲仓、从集中仓库到线边仓，实现物料定时定点定量配送。智能仓储是指通过物联网、云计算和机电一体化等技术共同实现智慧物流，降低仓储成本、提升运营效率、提升仓储管理能力。厂区物流领域的数字孪生大屏、自动分拣机器人等技术已经逐渐成熟，基本实现了信息化与智能化。物流环节引进诸多辅助技术助力自身服务能力的提升，例如数字孪生中心、大件分拣系统、车载称重、AR 量方、无人驾驶货车等。通过内置 5G 模组或部署 5G 网
关等设备能轻松实现厂区内自动导航车辆（AGV）、自动移动机器人（AMR）、叉车、机械臂和无人仓视觉系统的 5G 网络接入，部署智能物流调度系统，结合5G MEC+超宽带（UWB）室内高精定位技术，可以实现物流终端控制、商品入库存储、搬运、分拣等作业全流程自动化、智能化。
无人智能巡检是指通过内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备，实现巡检机器人或无人机等移动化、智能化安防设备的 5G 网络接入，替代巡检人员进行巡逻值守，采集现场视频、语音、图片等各项数据，自动完成检测、巡航以及记录数据、远程告警确认等工作；相关数据通过 5G 网络实时回传至智能巡检系统，智能巡检系统利用图像识别、深度学习等智能技术和算法处理，综合判断得出巡检结果，有效提升安全等级、巡检效率及安防效果。通过缩短智能巡检周期，不但避免巡检遗漏，还能提高维护管理的劳动生产率和自动化维护水平。通过巡检机器人巡检数据进行集中存储和集中监测显示，监测数据包括巡检结果记录、巡检设备、巡检内容、巡检时间、巡检结果。系统不但可以采集每次巡检数据，还能按照多种条件进行巡检记录的模糊检索，方便后期追溯管理。
柔性制造单元已广泛的应用在多品种小批量类离散制造行业，离散制造行业中，面向行业客户的机械、装备、工业用品等产品的制造多为多品种小批量的生产模式，单工位具有适应加工多品种产品的灵活性。通过无线来支持柔性产线的多工位联接具备更高灵活性。在产线调整过程中，IT 人员不需要介入进行配置调整，产线员工不需要进行网线插拔和检测工作，可以做到网络联接的完全柔性化。5G 能提供更高的可靠性、更多终端的联接能力以及更低的时延。从而更好的承载 OT 网络的控制信令通信，支持更多的产线G 引入生产线，使设备摆脱束缚，通过与云端平台的连接，进行功能的快速更新和拓展，并且允许自由移动和拆分，在短期内实现生产线G网络的 SDN、NFV 和网络切片功能，能支持企业根据不同的业务场景灵活编排网络架构，按需打造专属传输网络。另外，在 5G 的赋能下，产线上的工业云化机器人可更加敏捷、安全地进行人机协作，通过高可靠、低时延的传输网络实现机器人的远程实时控制。
生产现场监测是指在工业园区、厂区、车间等现场，通过内置 5G 模组或部署 5G 网关等设备，各类传感器、摄像头和数据监测终端设备接入 5G 网络，采集环境、人员动作、设备正常运行等监测数据，回传至生产现场监测系统，对生产活动进行高精度识别、自定义报警和区域监控，实时提醒异常状态，实现对生产现场的全方位智能化监测和管理，为安全生产管理提供保障。搭建工业园区、厂区、车间等现场的数字孪生模型，对实时获取的生产数据进行数据清洗与格式匹配，并自动映射至对应的虚拟模型，进行高度拟实化的实时联动仿真，同时对获取的生产数据进行统计，在大屏、平板、手机等多个终端上进行生产现场的可视化展示。
近年来，国家通过出台一系列政策文件和行动指南，明确以智能制造为主攻方向，以数字化转型为主要抓手，推动工业互联网创新发展。加快科技自立自强、提升产业基础能力和产业链现代化水平、推动高端化智能化绿色化转型。针对感知、控制、决策、执行等环节的短板弱项，加强产学研用联合创新，推动先进工艺、信息技术与制造装备深度融合。突破装备数字化核心技术，加速技术成果转化和产品迭代升级，打造特色装备产业集群。
工业互联网作为装备行业数字化转型升级的重要引擎，通过融合新型网络、先进计算、大数据、人工智能等新一代信息通信技术与制造技术，实现工厂全要素互联、装备全流程数字化管控、产业链全面互通。工业互联网加速装备制造业由生产型制造转向服务型制造，两者的创新融合是实现产业升级和经济提速增效的重要驱动力。
随着 5G、云计算、大数据、人工智能等新兴技术逐渐成熟，IT 与 OT 呈现相互融合，双向赋能的趋势。数字技术的融入，给装备制造业高端化、智能化、绿色化转型发展带来了广阔的空间。5G 专网与工业内网融合形成新型网络体系，推动装备制造企业从以往的单工厂网络互联逐渐升级到一总部多基地跨域互联。随着厂区现场装备网络化改造和智能化升级，工厂人、机、料、法、环、测六大生产要素实现全面互联，赋能生产单元广泛连接、企业生产管理全面增效。5G 与 AI、大数据、云计算等技术的融合，使得 5G 技术真正走进生产现场，核心生产环节涌现出一批 5G 高阶应用场景（5G+AI 质检、5G+PLC 柔性产线等），促进 IT/OT 的深度融合，为装备制造企业提质、降本、增效带来新动能，赋能产业数字化高质量发展转型。
传统工业设施运维成本高，管理难度大，故障情况多发，管理体系不完善。针对设备管理效率低等瓶颈问题，要加快重点工业设备上云，聚焦高耗能设备、通用动力设备、新能源设备、智能化设备等重点设备，加快优质设备上云解决方案培育。通过装备上云管理，构建数字化管理、诊断、运维措施，能够大大提升设备利用率和管理效率。然而，当前设备上云管理仍然面临上云战略思想确实、海量设备数据难采集、多元数据协议难解析、复杂数据分析难处理等挑战。因此，未来仍需围绕设备连接、平台管理、应用赋能，打造状态监测、故障预警、智能运维、智能分析等一系列创新场景应用，实现装备一体化管理新升级。
当前围绕装备行业数字化转型发展目标，国内已涌现出一批优质的垂直类或功能类的工业互联网平台，大大提升了装备制造公司制作运营效率。然而，行业目前仍然存在供需对接不畅通、基础信息库建设不完善、跨界人才培养机制不平衡等问题，亟需建立一批具备公共服务属性的工业互联网综合平台，提供政策推广、供需对接、信息服务等各类综合性服务，针对广大企业提供专家库、方案库等基础信息、场景匹配、专家座谈、社区运营等公共基础服务，提升数字化转型供给侧能级。面向工业企业，提供企业咨询、数字化成熟度评价、线上线下人员培训、专家指导等服务，激发工业企业需求侧活力，实现集应用推广、供需对接、产教融合为一体的综合服务平台，强化企业数字化转型能力，赋能产业经济高水平质量的发展。
推动装备制造业数字化转型新发展必须要打团体赛。目前,我国装备制造业产业体系完备,但产业链协同性不足，产业链上下游企业尚未实现互联互通，协同生产能力任旧存在薄弱环节。因此，强化产业链协同仍然是当前的一项重要任务。未来，仍需持续推动装备制造业工业互联网生态共建，以开放共赢理念携手各领域优秀合作伙伴，整合生态各方优质资源，推动链主企业转型、标杆工厂打造、产业园区提级、中小企业赋能，从而共同构建行业数字化产业链、培育数字化生态，形成“数字引领，携手创新，普惠共赢”的数字化生态共同体。
