《智能制造赋能新型工业的路线图：从工业大数据到工业互联网》

《智能制造赋能新型工业的路线图：从工业大数据到工业互联网》

主讲：黄辰 教授

【课程背景】

人类把工业革命积累了大量有关产品研制的设计知识，转变成工业软件和数字化的产

品模型，并在计算机上的执行，实现了对数字产品和物理产品更好的控制，以及制造资

源更优化的配置，形成了全新的产业形态，这就是智能制造的本质。中国工程院《智能制

造发展战略研究》中提出“从智能制造的二元论CPS走向智能制造三元论HCPS”，把人类创

造的“数字虚体”作为重要的研究对象。工业领域的数字化转型不是简单地把电子计算机

技术和工业软件应用到传统的工业管理模式和产品研发体系中，而是一场彻头彻尾的革

命。大量的工业大数据在中国汇集，无疑给中国的智能制造带来好的资源优势。只有充

分利用这一资源，才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势与短板，可以这

么说，大数据将是中国搭上第四次科技革命快车的大资本。

本课程瞄准智能制造的起源、发展和未来，对智能制造的定义、内涵、本质、来源、

演变、发展及落地实施进行了系统、精辟的论述，阐述了大数据推动智能制造的三个方

向：第一个方向是利用数据来了解和解决可见的问题；第二个方向是利用数据来分析和

预测不可见的问题，从解决问题的“knowhow”，到进一步分析问题产生的原因，从而避

免可见的问题；第三个方向则是从数据中挖掘新的知识，再利用知识去重新定义问题，

使得可见或不可见的问题都可以在制造系统中避免。本课程不仅介绍大数据和智能制造

的技术，更重要的是传达一种思维方式，以及对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重

新定义制造的思考方式。





【课程收益】

➢

对智能制造的本质展开了系统的论述，对广大制造企业的数字化转型和智能制造的进

步有很强的指导性

➢

不仅介绍大数据和智能制造的技术，还强调对智能制造的理解、解决问题的逻辑和重

新定义制造的思考方式

➢ 从源头到本质，从方法到实践，对智能制造进行了清晰和卓见的阐述

➢

既有理论高度又有实践深度，给处于数字变革不同阶段的工业企业提供新的发展思路





➢

指导企业从设计态到运行态实现全要素的连接和实时反馈，加速围绕快速变化的用户

需求和提升用户体验开展创新



【课程特色】

➢ 从一线实战中提炼出有生命力的洞见，指导企业将先进的理念付诸实践

➢ 赋予企业管理者明确的目标、创新的方式和清晰的执行路径

➢

既有前瞻视野，又有丰富工具，更有翔实案例，为企业管理者提供具有借鉴意义的路

线图和方法论

➢

提供独到的视角，解读企业应该如何面对生命周期中重要的变革管理问题，实现核心

业务的全方位进化

➢ 既有理论高度又有实践经验，坚持利他为先、利众为本的理念

➢ 案例丰富、逻辑清晰、洞察深刻、深入浅出、发人深思



【课程对象】

➢ 企业高层管理者：董事长、总裁、总经理、分管副总等

➢ 战略高层、战略规划、顶层设计负责人（CEO、CTO、CIO、CMO等）

➢ 各个条线的业务负责人和技术专家

➢ 产品开发与创新人员、服务方案制定者

➢ 市场营销策划、客户经理、产品经理等

➢ 创新业务的负责人，创新创业导师及实践者



【课程时间】6-12小时



【课程大纲】

一、制造业面临的挑战与环境

1、客户的要求越来越高

2、产品+互联网 , 变得更“聪明”

3、从互联网到物联网

4、企业面对更具挑战的经营环境

5、企业为什么要进行数字化转型？

6、数字化转型的本质:为企业创造价值

➢ 提质增效

➢ 节本降耗

➢ 生态培养



二、工业互联网平台方法论：基于双螺旋模型的三大视角九大维度

1、制造业数字化转型的新载体：工业互联网平台

➢ 制造业数字化转型3.0阶段：工业互联网平台赋能

➢ 中国工业互联网的数字化转型

2、工业互联网的应用探索

➢ 中国工业互联网应用模式创新

➢ 大型制造企业的应用探索

➢ 中小制造企业的应用探索

➢ 重点垂直企业的应用探索-流程行业

➢ 重点垂直企业的应用探索-多品种小批量离散行业

➢ 重点垂直企业的应用探索-少品种大批量离散行业

3、工业互联网的三大功能体系演进

➢ 三大功能体系的演进-网络

➢ 三大功能体系的演进-平台

➢ 三大功能体系的演进-安全

4、制造业数字化转型方法论的三个问题

➢ 怎么转（业务）

➢ 为什么要转（价值）

➢ 用什么转（技术）

5、制造业数字化转型框架：基于双螺旋模型的三大视角九大维度



三、工业互联网的价值深度认知：连接维、企业维、生态维

1、工业互联网平台价值体系

2、工业互联网平台=工业全要素、全价值链、产业链的连接

3、工业互联网平台=工业全要素、全价值链、产业链的重构



四、工业互联网的技术深度认知：架构维、产业维、数据维

1、工业互联网平台技术体系

➢ 工业互联网平台=数据+算力+模型+应用

➢ 工业互联网+5g/数据中心/人工智能应该怎么加？

➢ 工业互联网平台=数据+算力+模型+应用

2、5G:打通工业互联网最初一公里

➢ 5G与工业互联网融合创新

➢ 5G专网在工业互联网中的六大应用场景

案例：

商飞：基于“5G+工业互联网”的智慧工厂

3、数据中心：支撑工业互联网落地的关键基础设施

➢ “规模化+小微化”数据中心协同发展会成为主流

➢ 边云协同将加速工业互联网平台落地

4、人工智能：工业互联网平台的内核

➢ 工业人工智能框架：边缘层+数据层+模型层+应用层

➢ 工业人工智能算力：边缘层与适配工业实时性需求的AI芯片

➢ 工业人工智能模型：深度学习、知识图谱和管理引擎

➢

工业人工智能应用：工业的复杂性、不确定性和人工智能缺乏可靠性、可解释性之间

的矛盾

案例：

富士康：基于工业人工智能的刀具寿命智能预测

东方国信：基于机理+数据驱动的数字高炉

5、区块链：为工业互联网奠定多方共治、互信共享的基础

6、扩展现实（XR）：一场人机交互的新革命

➢ 扩展现实（XR）在工业互联网中的应用

案例：

PTC基于“Thingworx+AR”开展设备维护

7、数字孪生:工业互联网的终极版图

➢ 数字孪生内涵：涵盖“12345”五大内容

➢ 数字孪生是工业互联网和工业4.0参考架构的核心

案例：

基于数字孪生的数字化设计

基于数字孪生的智能工厂

基于数字孪生的设备健康管理（PHM）



五、工业互联网的业务深度认知：行业维、痛点维、场景维

1、工业互联网平台业务体系

2、工业互联网平台业务落地的基本原则

➢ 分业施策

➢ 需求牵引

➢ 场景驱动

3、工业互联网平台垂直行业业务落地的典型场景

案例：

钢铁行业：工艺优化智能化

石化行业：生产过程智能化

风电行业：设备运维和风场管理智能化

航空航天行业：设计、制造、管理、运维网络化协同

家电行业：生产定制化和供应链整合

工程机械行业：设备运维和解决方案延伸