企业信息化 — 数字化和智能化工 厂 智慧工厂 报告提纲 1 、信息化是走新型工业化道路必然选 择 2 、企业信息化的内涵 3 、流程工业综合自动化系统 4 、离散工业集成制造系统 5 、企业信息化的实施策略 1 、 信息化是走新型工业化道路必然选 择 十 六 大的报告明确指出： “ 实现工业化仍然是我国现代化进程中艰巨的历 史性任务。信息化是我国加快实现工业化和现代 50% ～ 60% 75% 85% 造船产量在 1973 年居第 16 1981 年居第 2 居第 2 位 居第 2 位 居第 1 位 造船工业案例分析 韩国造船企业通过高度信息化和自动化，走集成造船的发 展道路，逐步向敏捷制造模式迈进，韩国成为当今世界第一造 船 大国 。 口韩国造船业发展纵 向比较 ： 指标 韩国 中国 市场份额 33% 11% 产量 ( 万 CGT) 不存在象连续工业那样复杂的启停和清洗过程，主要是加工程序的上 载和刀具的更换，所以切换代价较小。 劳力密集型、自动化水平相对较低 离散制造业企业由于是离散加工，产品的质量和生产率很大程度依赖 于工人的技术水平，自动化主要在单元级，例如数控机床、柔性制造 系统等，因此，离散制造业是一个人员密集型行业，自动化水平相对较 低 。 □ 流程工业的特点 1 、 复杂性 c3 主要的流程工业涉及到原材料和能源的生产

智能制造的基本概念 智能制造是指利用先进的信息技术与制造技术的深度融合，通过物联网、大数 据、云计算、人工智能、机器人技术等现代高新技术，实现生产过程的智能化、 自动化和数字化，从而全面提升制造业的生产效率、灵活性和产品质量。智能 制造不仅仅是简单的机械自动化，更强调通过信息感知、实时数据采集、智能 分析和决策支持，实现制造系统的自适应调整和自我优化，从而满足多样化、 个性化和快速变化的市场需求。 具 各个环节。它依托于物联 网技术，通过传感器和智能设备实现对生产现场的实时监控和数据采集，利用 大数据技术进行海量数据的存储与分析，借助人工智能算法实现智能预测、故 障诊断和优化决策，最终通过自动化设备和机器人完成精准、高效的生产操作。 此外，智能制造还强调人与机器的协同作业，通过人机交互界面、增强现实 （AR）和虚拟现实（VR）技术提升操作人员的技能水平和工作效率。 1.1.2 智能制造的发展阶段 段，制造业主要依赖人工操作和机械自动化。工人通过手工操作机器设备完成 生产任务，机械自动化虽然提高了生产效率，但整体生产过程仍然较为分散， 缺乏系统化管理和数据支持。由于技术和设备的限制，生产效率和产品精度都 受到较大制约，制造过程中的质量控制和资源利用率也较低。 3 / 23 图表：智能制造的发展阶段 资料来源：亿欧智库 随着计算机技术和信息技术的快速发展，数字化制造和自动化生产开始逐渐普 及

运 作，而非战略合作伙伴，导致了理解碎片化和缓慢的接口，从而扼杀了创 新。 大多数企业所谓的 AI 应用，实际上只是员工使用 ChatGPT 进行搜索和邮 件生成。真正的应用是指公司利用 AI 自动化流程、实现新能力，并服务于 其特定的业务和客户需求。 组织对AI的预期与实际交付所需之间存在一个基本差距。决策者追求低成 本转型性胜利，而忽视了使这些胜利成为可能的基础性工作。 4 2026趋势报告：数据与人工智能 2026年数据与人工智能趋势 公司关注点在哪里 人工智能应用层次 GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理 公司在实际进行现代化时，会谈论转型。他们声称要利用人工智能、数据平 台和自动化来重新创造他们的业务。但在实践中，大多数精力都花在修复旧 系统、清理数据或集成彼此无法通信的工具上。这项工作是必要的，但它不 是转型。 尽管每个人都谈论人 工智能，但客户在数 据管理和治理的基础 方面仍有重大问题。 专注于销售、服务、 营销和运营支持的数 据项目仍然是基础。” 多个领域显示出AI带来的可衡量影响：效率提升、流程自动化、文档自动 化、客户支持、教育、内容创作和软件工程。AI优先解决方案已经成熟， 足以在大多数行业实现商业成果。 人工智能可以极大地促 进软件开发，但大多数 团队难以有效利用它。 有时，营销宣传超出了

过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 科学 与 信息 技 术、 软件开发与编程、人工智能与自动化 痛点问题 ：钢铁行业中 ，不同部门、不同项目之间存在数据孤岛 ，数据无法有效共享和整合 ，影响研发效率和成果。 A 铁前环节 ，动态非线性系统仿真 数 据要 素 ： 原 料信 息 、生 产 过程 参 数、 设 备状 态 数据 、 产品 质 量检 测 数据、环境因素数据、经济成本数据 人 才技 能 ： 材 料科 学 与工 程 、工业工程与自动化控制、仿真模拟技术 痛 点问 题 ： 数 字化 设 计工 具 和技 术 还不 够 成熟 ，在处理复杂工艺和大型设备时可能存在性能不足或稳定性问 题。 由于技术差异和系统之间的不兼容性 ，不同生产环节技术集成难度较大 知识模型 ：生产过程优化模型、质量控制模型、能源优化模型、设备状态监 测模型、锌层厚度控制模型 数据要素 ：无人化冷轧设备振动、温度、应力等状态数据 ，生产工艺数据等 人才技能 ：计算机科学与技术、 自动化、人工智能、物联网、工业工程 痛点问题 ： 国产机器人关节轴承、机器人控制电机等在定位精度方面有差距。 YB01-A-2-1 主场景：智能料场 现状评级 ：★★ 工具软件 ：智能原料场系统、 图扑软件

检查十分必要，利用科技手段来 预防意外的事件发生。 安防综合信息管理子系统 系统需求：  通过统一的系统平台将安防控制中心与安全防范各子系统联 网，实现安防控制中心对整体系统信息的集成和自动化管理；  对安全防范各子系统的运行状态进行检测和必要控制，对系统 运行状况和报警信息等进行显示、记录和存储；  具有标准、开放的通信接口和协议，以便同机电设备监控系统 和火灾自动报警及消防联动控制系统集成 源的优化配置和系统的优化运行实现节 能。 本工程建筑功能分区多，机电设备复 杂，人工控制和维护机电设备十分困 难。建筑设备监控系统将对整体建筑的 机电设备进行信号采集和控制，实现建 筑设备管理系统自动化，旨在对楼内空 调新风、通风、给排水以及动力系统进 行集中管理和监控，以满足使用者对于 楼内温湿度、通风等环境条件的严格要 求，创造舒适的建筑环境同时达到服务 和能源双优的效果。 楼宇自控子系统 票、非接触式感应 IC 卡等介质门票， 实现对散客门票，多人票 / 团体票，会 员卡 / 储值卡等种类门票的管理，以自 动检票闸机为出入通道控制设备，其 目标是为体育馆管理者提供一个全方 位自动化管理的软件系统，有效帮助 企业将业务流程、成本控制、客户关 系、销售管理、财务结算等各方面完 美地结合成一体，使管理者可以对企 业运作的各个环节进行管理、跟踪、 分析，低成本、高效率地完成日常业

Lil - 虚拟产最开发 E$ - 物塑产晶制造 全集成自动化 单板测试分析 数字化产品、虚拟制造规划、智能模型 制造运营管理 组装 组装 机器人仿真 测试 装 TIA /WinCC / SCADA 组装 数字样机设计 公差优化分析 单板工艺设计 人机工程仿真 机器人编程仿真 物流仿真 服务规范化 服务 BOM 维修 BOM 备品备件管理 维修计划 维修 BOM 维修工艺 企业产品生命周期管理解决方案 企业装备数字化 / 全集成自动化 / 物流数字化 主数据管理 -MDM 企业资源管理 -ERP 生产制造管理 -MOM 营销服务管理 -CRM 服务管理系统 -CSM 人力资源管理 -OA 供应链管理 -SRM 数 基于智慧物联的最佳业务实践 交钥匙工程 土建及结构、机械、 管道、仪器和电气控 制 及自动化 三、详细设计 四、工厂试车和启动 二、基础设计 务； 营销服务管理 -CRM 数字化设计 数字化分析 三维设计规范化 MBD 协同设计 模块化设计 产品设计模板 机电一体化

-20 世纪初期 基于“劳动力分工和电力 驱动”的大规模生产； 1870 年美国第一条屠宰 生产线辛辛那提屠宰场； 20 世纪 70 年代至今 应用“电子信息技术”实 现的生产流程“自动化”； 1959 年第一个制造流 程 PLC 投入使用； 机器代替体力 + 脑力 21 世纪现在及未来； 基于物理信息系统和人 工智能的融合，实现智 能制造； 数字化、柔性化、个性 化 通过系统化、规范化管理物料 进而降低库存积压、减少呆滞 物料存放。 重点需求 协助企业实现互联网化、智慧化 应用 SUNLIKE ERP 建立自动监控体系 产业链协同提高 企业运营效率 生产车间通过自动化改造、引 进先进生产线等方式实现了机 器换人，然而没有实现人际互 联、制造执行系统没有跟 ERP 计划系统联动，企业需要 通过 设备数据采集呈现到 MES 系 统，实现数字化车间， 做到计划、执行全程透明化、 从企业信息化系统到智能工厂 C 企业可持续发展结合行业特性以顶层设计为先导，通过科学规划配置企 业中远期发展所需的自动化及信息化系统，进而实现高度集成，以大型 集成商为主。 从顶层设计到智能工厂 B 生产制造型企业以车间设备及辅助机器人为切入口，通过自动化产线、机器 人、数字化模拟仿真实现自动化工厂，以自动化装备集成商为主。 从智能生产单元到智能工厂 建 设 模 式 不断反思企业需要什么服务？

新工业 智物联 目标愿景 采集自动化 ：工业物联网平台自动采集入网设备的运行数据 ，对水、 电、气、 热、 冷等能耗数据 和设备运行状况进行采集 ，使其以符合规范和标准的数据格式传输和存储。 数据可视化 ：在数据采集的基础上 ，应用强大的 新工业 智物联 智能化 工厂 数字化 工厂 自动化 工厂 以智能化工厂为最高目标 帮助基础条件较差的工厂转型为数字工厂 7 新工业 智物联 拉动式生产 各环节自主联动 数据分析利用不充分 人为因素仍然较大 无人化工厂 产线信息可视化 局部生产自动化 数据不互通 ，不全面 基于分析自动化决策 数据接口标准化 数据驱动业务 数据分析及预测 设计蓝图 方案与价值 PART 03 8

级提升竞争力。 行业现状 未来钢铁行业将朝着智能化、绿 色化、服务化方向发展，数字化 工厂建设是实现这一目标的重要 途径。 发展趋势 钢铁行业现状及发展趋势 数字化工厂是利用先进的信息技术、自动化技术和智能制造 技术，对工厂的生产、管理、物流等各个环节进行数字化改 造，实现生产过程的可视化、可控制和可优化。 概念定义 数字化工厂能够提高生产效率、降低能耗和排放、优化资源 配置、提升产品质量和客户满意度等多方面的优势。 效率和产品质量。 人工智能与机器学习辅助决策 1 2 3 打造高度自动化的生产线，实现生产流程的自动 化和智能化。 自动化生产线建设 引入工业机器人参与生产，提高生产效率和减轻 员工劳动强度。 工业机器人应用 建立制造执行系统，实现生产计划的制定、执行 和监控全过程数字化管理。 制造执行系统（ MES ）实施 工业自动化与智能制造融合 三、 钢铁企业数字化工厂 规划与设计 以企业战略目标为导向，结合钢铁行 的安全防护能力，防止数据泄露和网 络攻击。 四、 钢铁企业数字化工厂 需求要点 智能化设备与系统 引入先进的传感器、控制器和执 行器等智能化设备，构建高效、 智能的生产系统。 自动化生产流程 实现生产流程的自动化，包括原 料准备、加工、装配、检测等环 节，提高生产效率和产品质量。 数据采集与分析 建立数据采集系统，实现生产数 据的实时采集、传输和处理，运 用大数据和人工智能技术对数据 进行分析和挖掘，为生产决策提

扫码添加CIC灼识小助手 3 资料来源：灼识咨询 报告研究背景与研究方法（1/2） 报告研究背景 • 纵观机器人技术的发展历程，工业机器人以其高精度与高重复性，广泛应用于结构化制造环境中，成为传统工业自动化的支柱力量。近年来，协作机 器人凭借安全、易部署的特性，推动了人机协作的柔性制造浪潮，尤其在小批量、多品种的工艺环节中展现出独特优势。然而，随着市场对“多任务、 跨场景、自主应变”的能力要求不断提 游的相关数据。其中，一手数据聚焦行业实际运营 情况，二手数据则从宏观层面提供政策导向与市场趋势指引。 • 一手调研：我们对自适应机器人上下游的多位产业内专家进行深入访谈，访谈内容涵盖需求侧（产线自动化程度、未来产能规划等）及供 给侧（技术发展路径、应用场景等）。 • 行业追踪：我们长期追踪自适应机器人上下游具有代表性的需求方与供给方，涵盖业务运营情况、市场份额等关键信息。 • 案头研究：通过 场的实际供需格局。同时，我们吸纳专家访谈中的关键信息，如需求侧的产线自动化程度、未来产能规划情况、机器人替代比例等，为模 型的参数预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场报告等，从宏观政策导向、行业发 展趋势等方面对模型进行校验与补充。 • 模型测算逻辑： ➢ 需求端：我们详细梳理了下游客户的自动化方案需求情况。基于各需求方的业务发展情况、机器人采购数量及未来相关预算投入、