新一代信心技術和工業的結合衍生了工業互聯網、工業機器人等多元新業態，為工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的提供了關鍵支撐。根據中國信通院，2019年我國數字經濟第二產業的滲透率只有37.8%，遠低于服務業的37.8%。隨著工業逐漸成為數字經濟的主要陣地，數字化在推進工業轉型升級的過程中也催生多樣化應用場景。

支撐架構

數字化轉型是在傳統產業中應用新一代信息技術，通過將人工智能、大數據、云計算等新興技術賦能產業的各個環節，以數據驅動提升產業效率，實現轉型升級。

產業數字化的整體構架分為三個層次，分別是物理層，平臺層和數據層，物理層有傳感器、智能硬件和部分軟件組成，主要負責數據的傳輸和生產執行，實現與平臺層的信息互聯;平臺層主要大數據平臺和云計算平臺組成，負責提供數據的存儲和計算;數據層由數據匯集而成，通過不同行業間的數據互相支撐，提供多樣化的應用服務。

三個層次構成新的系統，物理層的規律和數據映射到數據層，反過來用數據層挖掘的知識對物理層的流程、管理進行優化，帶來整體效率的提升。三個層次與工業的結合構成完整的CPS，將打破產業鏈之間的“數據孤島”，促使數據在行業內部流動，使得工業與其他行業的協作支撐成為可能。

應用場景

當前數字化已經貫穿整體工業制造的全流程，覆蓋研發設計、流程生產、項目管理、供應鏈等多個過程，并推進茶工業產業鏈向銷售、服務、辦公延伸，并基于多樣化的新興技術，創新研發新產品和新服務，使得數字化的應用場景得到不斷拓展。

由于不同行業的發展特色不同，因此在推進數字化轉型的過程中側重點也有所不同，綜合不同行業的共性特征，得出工業數字化的六大應用場景。

——流程生產

數字化在流程生產中的應用主要體現在兩方面，一方面通過工業機器人、自動化生產線、智能儀表等智能設備，減少對人工的依賴，提高生產效率和產品品質，并有效采集流程生產中的數據;另一方面通過工業互聯網、MES系統、PLM系統的應用，對生產過程實現智能化管理，并有效分析工業機器人和設備的損耗情況。

——研發設計

工業產品的研發設計逐步趨向“以用戶為中心”，依托售后和調研得到的大數據分析為客戶提供精準畫像，并依托大數據評測分析產品優化所需的材料、并提升產品各個環節的效能技術，以此實現產品的創新，加速產品的迭代。而在設計方面，除去CAD、CAE等較為成熟的數字化應用工具外，3D打印、VR等新技術也在產品設計中得到應用。

——項目管理

工業的項目管理覆蓋財務管理、客戶管理、供應鏈管理、產品質量管理、設備管理、庫存管理等多個領域，依托工業大數據平臺，目前CRM、ERP、SCM、APS、EOS等管理系統已在上述領域得到廣泛應用。而不同行業擁有特殊的管理系統，如食品行業的質量可追溯體系。

——產品銷售

數字化推進工業的產業鏈進一步向服務延伸，銷售是主要的服務賦能環節，通過建立電商渠道擴展工業企業的銷售網絡，并依托數據分析、深度學習等技術分析銷售大數據對客戶進行精準營銷，隨后將數據反饋用于工業企業調整產品生產的進度和產品研發創新。

——增值服務

數字化服務已用于呼叫中心、在線客服、網絡課堂、培訓認證、知識庫等方面，圍繞客戶、員工、研發人員提供多方面的服務。

——辦公服務

辦公服務也是數字化在工業中的一大應用場景，應用于辦公網絡、辦公桌面、協同辦公、視頻會議等，提高辦公的效率。依托數字化手段，減少如疫情、自然災害等對辦公的影響。

總結分析

大數據、云計算、人工智能等大數據工具在工業中的應用潛力巨大，隨著數據化工與工業的不同領域深度融合，工業數字化的應用場景將持續拓寬。但是目前大多數企業沒有數字化的轉型意識，同時不同部門之間的數據無法打通，尤其在大型跨國公司的內部。因此促進產業數字化三層體系與企業深度融合形成完善的信息數據集成應用，將是長久的議題。

關鍵詞： 工業數字化 應用場景