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一、高端裝備行業重點圍繞產品全生命周期開展平臺

高端裝備行業具有產品復雜、價值高、生命周期長以及生產與管理復雜等特點。當前平臺應用以全鏈條打通的協同設計、基于模型開展深度數據分析的設備健康管理等創新應用為主，兼具數字化分析的工藝調優及軟件上云疊加簡單數據分析的供應鏈管理等傳統應用。主要表現在以下四個方面：

（一）在研發設計環節，重點關注復雜產品多專業協同設計與仿真驗證。例如，為提升研發效率，波音基于達索 3DEXPERIENCE 平臺實現了多專業協同設計，提升數字化協同能力，降低 40-60%成本。再如，中國航天科工集團第四研究院基于索為 SYSWARE 平臺實現商用航天的固體火箭發動機總體論證，通過 13 個設計流程、30 個專業算法、7 個工具軟件開展仿真，設計人員工作效率提升14 倍。

（二）在生產制造環節，重點關注關鍵生產工藝優化。例如，德馬吉森精機基于 CELOS 系統將工件生產的整個工藝流程在計算機上進行 1:1 仿真，根據仿真驗證結果優化加工工藝，從而確保加工計劃完整正確，有效避免碰撞并最大限度縮短裝卡時間。

（三）在經營管理環節，重點關注供應鏈深度協同與優化。例如，空客集團依托富士通 Colmina 平臺整合眾多上游供貨廠商，通過平臺的自動標識與數據分析服務，實現飛機制造零部件的高效管理與精準采購，減少供應鏈成本 20%。

（四）在設備運維環節，重點關注高價值設備的預測性維護。例如，泰隆減速機公司基于徐工信息漢云平臺對機床聯網采集數據，結合機床機理模型，通過大數據分析技術對機床進行實時監測與預測性維護，設備利用率提高了 7.65%，設備運維成本降低 20%。再如，中聯重科通過中科云谷平臺建立基于機理和機器學習的模型，對主油泵等核心關鍵部件進行健康評估與壽命預測，實現關鍵件的預測性維護，從而降低計劃外停機概率和安全風險，提高設備可用性和經濟效益。

二、流程行業以資產、生產、價值鏈的復雜與系統性優化為應用重點

此類流程行業具有原材料與產品價格波動頻繁、資產價值高、排放耗能高、生產安全風險大等特點，由于其連續生產要求，行業普遍具有較高的自動化與信息化基礎。現階段平臺應用多為全流程系統性優化的全價值鏈一體化、運用新技術的資產管理等創新型應用，部分為基于模型開展深度數據分析的生產管理優化、能耗及安全管理等傳統應用。具體包括四個方面：

（一）是開展高價值設備的資產管理優化。例如，中化能源科技依托中化工業互聯網平臺，運用工業大數據及人工智能等技術，對泵機群、壓縮機、蒸汽輪機等裝備進行健康管理，實現了設備故障的診斷、預測性報警及分析，設備維護成本每年減少 15%。

（二）是生產環節通過對原料配比與控制參數的優化，提升生產效率。例如，中國石化依托平臺對近 4600 個批次的石腦油原料進行分析建模，形成 13 個典型操作類型，組成了操作樣本庫。通過該方法計算優化工藝操作參數，使汽油收率提高 0.22%、辛烷值提高 0.9，實現生產工藝優化。再如，華能重慶珞璜電廠基于華能 AIdustry 工業互聯網平臺，構建 18 個設備的熱力學模型，通過歷史數據基于模型計算出平均工況下最優發電技術煤耗比平均發電煤耗降低了 2.2 克/千瓦時，可節省 7480 噸標煤，全年節約 598 萬元左右。

（三）是提升能耗、排放與安全管理水平。例如，為降低成本，酒鋼集團基于東方國信 Cloudiip 平臺通過大數據分析計算出不同設備和系統的能源數據實現能耗管理，單座高爐每年降低成本2400 萬元、單座高爐每年減少碳排放 20000 噸，冶煉效率提升10%。再如，為增強安全保障，河南能源化工集團基于寄云科技的安全生產管控平臺，將設備數據和運營管理系統數據集成與分析，實現對下屬多個化工園區及廠區的重點工藝和設備、環保設施、重大危險源等信息的安全監控及歷史數據查詢，提高安全管理水平。

（四）是基于平臺的產業鏈、價值鏈一體化協同。例如，為加強產品競爭力，推動向“基地間生產合同分工制造”的轉變，寶武集團基于寶信工業互聯網平臺將多屬地云平臺集成為一個整體的分布式平臺系統，并疊加生產與經營管理數據的分析，促進多基地生產、銷售等層面的協同與整合，實現整體產銷能力的提升。

三、家電、汽車等行業側重于規模化定制、質量管理與產品后服務應用

此類行業具有產品同質化嚴重、市場競爭激烈特點，在工業互聯網平臺的應用中，創新型應用重點關注全流程系統性優化的大規模定制、基于產品大數據分析挖掘的產品后服務等場景，傳統應用升級以大數據分析優化的質量管理為代表。主要聚焦于以下三個方面：

（一）開展大規模定制通過產品差異化提升利潤水。例如，康派斯房車基于海爾 COSMO 平臺開展大規模定制，用戶參與到定制需求提交、設計解決方案交互、眾創設計、預約下單等產品全生命周期，綜合采購成本下降 7.3%，生產周期從 35 天縮短到 20 天，產品溢價達 63%。

（二）拓展產品后服務市場，提升產品附加值。例如，北汽福田汽車通過車聯網建立基于客戶“車生活”的生態系統，開展車隊管理、汽車金融服務、數據服務、車貨匹配及影音娛樂等增值服務，提高市場競爭力和占有率。再如，一汽集團基于平臺依托車聯網開展車載娛樂、道路救援、智慧停車、車險服務等增值業務，現已有 200 萬入網車輛得到服務。

（三）提升質量管理水平，降低不良品率。例如美的基于M.IoT平臺通過對系統中品質數據進行大數據自學習優化，品質一次合格率從94.1%提升到96.3%。

四、制藥、食品等行業的平臺應用以產品溯源與經營管理優化為重點

此類行業具有產品安全要求高、市場銷售壓力大、資金周轉與庫存管理難度大等特點。平臺應用以軟件上云疊加數據分析的庫存管理、銷售與財務管理等應用為主，部分為產品溯源等特色創新型應用。當前主要聚焦在以下兩方面：

（一）產品溯源，保證食品藥品安全。例如茅臺酒廠基于浪潮平臺通過由浪潮質量鏈發碼系統實時提供的酒瓶二維碼，可追溯每瓶酒的生產、原料等數據，并且通過 APP 將掃描的銷售時間、地點等信息更新到平臺，以保證酒的品質。

（二）提升庫存、銷售與財務管理水平。例如，今麥郎基于金蝶財務管理平臺規范業務流程，并制定各類銷售政策，實現集團對子公司業務管控，業務流程匹配度由 40%提升到 95%，銷售政策執行的有效性由 90%提升到 100%，財務結賬速度由 10 天縮減為 5 天，庫存呆滯發生的可能性由 100%降低到 5%，提升運營效率。

五、電子信息制造業重點關注質量管理與生產效率提升

該行業具有產品種類多、升級換代周期短、生產質量要求較高等特點。當前平臺應用以軟件上云疊加數據分析的庫存管理等應用為主，同時開展了基于模型開展深度數據分析或運用新技術的質量管理等應用。當前聚焦以下兩方面：

（一）基于平臺的大數據分析能力，提升產品質量。例如富士康基于電子元器件表面貼裝制造平臺開展車間設備實時可視化、設計與制造協同、大數據智能決策，從而實現人均產出提升 20%，產品良率提升 30%。再如，華星光電依托 TCL 格創的 Getech 東智平臺通過海量圖像樣本庫和基礎算法庫，基于 AI 開展視覺檢測和缺陷判定，目前的缺陷識別速度達到 50 毫秒，缺陷分類識別準確率為 90%，為華星光電每年增收約 1000 萬元。為加強質量管理，華為打通供應商、研發、制造、市場返還等產業鏈全流程關鍵質量數據，構建全球測試大數據質量預警體系，實現供應商來料質量預警、制造過程質量預警及網上返還質量預警，驅動質量管控從事后攔截向事前預測、預防方向轉變，批量問題起數降低 9%，開局壞件數改進 15%，早期返還率改進 24%。

（二）生產效率提升與庫存優化，提升企業運營效率。例如順絡迅達電子公司基于航天云網 INDICS 平臺通過大數據分析，實現產品從設計研發、采購、生產、質量、銷售、物流等全業務流程的監控和運行調度，使其生產經營效率提高 30%，年度生產成本降低 200 萬元。再如新華三基于紫光云引擎平臺將印刷機、貼片機、AOI 等設備接入，采集設備運行數據和工藝數據，實現企業全過程數據融通，新華三生產庫存周轉率在過去三年提高 50%以上，運營效率得到提升。

來源：大海科技