2··················06共同打造數字工業世界······07數字工業世界評估體系3確定性、復雜性與模糊性相互交織，全球工業格局正經歷一場前所未有的深刻變革。在這紛繁復雜的不確定性之中，有若干宏觀趨勢是清晰而確定的，它們正以強大而廣泛的影響力，全球人口將持續增長。非洲的人口將在2000年至2050年間幾乎翻一番。盡管一些地人口的比例將幾乎增長兩倍。面對這一雙重挑戰，經濟增長模式將越來越依賴于通過數字化等先進技術推動生產效率提升，而非單純依賴于人口數量的增加。在新技術的創新應用中，勞動年齡人口承擔的工作，極大提升現有生產% %億億年齡特大城市的崛起是城市化的顯著標志。目前，全球有33座人口超過1000萬的城口更是超過了2000萬。預測顯示，到2030年，特大城市總數將達到43座，且大多數的是對能源、清潔水源及其它自然資源激增發達地區欠發達地區2000201020302050年全球化進程的促進了供應鏈的高效運轉，也使其變得愈發冗長與復雜。供應鏈高度依賴國際合作的同時，也暴露了全球化供應鏈面對突發事件時的脆弱性。地緣政治沖突、自然災害、疫情等外部因素均可能成為供應鏈中斷的導火索，對全球生產穩定性構成威脅。加之貿易保護主義的抬頭、貿易爭端的頻發及各國對關鍵技術與資源控制力度的增強，供應鏈的穩定性正面臨前所未有的挑戰。與此同時，地方化需求又要求供應鏈更加靈活，以快速響應本地市場變化。融合的多樣需求使得供應鏈更加超級全球化超級全球化環境惡化與資源枯竭是全球面臨的共同挑戰。目前每年約有900億至1000億噸原始礦物被開采，這一數字在2060年將翻一番達到1900億噸。海洋生態系統中的塑料垃圾也將在2030年增加65%。全球城市地區的水資源短缺情況正在加劇。全球氣候變暖也是顯著的挑戰，盡管在解決人為全球變暖的許多方面已經取得了進展，但還不足以將全球變暖限制在+1.5°C以內。工全球年均溫度變化(°C）④0.50.0），6權威機構國際數據公司（IDC）的預測，至2025年，全球數據量將震撼性地達到175澤字節生的數據量高達100太字節（Terabytes7數字化用更少的物理資源創造更多價8數字化需要從原子到比特，將物理世界映射至計算機等數字設施中的過程。要實現數字化，我們首先要做的是將物理世界的數據可以被分為結構化和非結構化兩大類。結構化數據以明之間的關系一目了然。非結構化數據則缺乏固定的格式和結譜可以整合不同渠道的多樣化結構化數據，使得數據檢索、扮演著至關重要的角色。奈奎斯特（Nyquist）在1928年的論文一個信號（例如時間或空間上連續的函數）轉換為數字序列（時間或空間上離散的函數）的過程。具體的采樣定理是由香農在數據可以被分為結構化和非結構化兩大類。結構化數據以明之間的關系一目了然。非結構化數據則缺乏固定的格式和結譜可以整合不同渠道的多樣化結構化數據，使得數據檢索、物理世界的數字化過程具有豐富性。除了對信息的采樣之外地捕捉物理世界中的溫度、壓力、速度、流量等細微變化。這些原本連續不斷的模擬信號，在經過精細的測量、采樣、量化和編開展數字化就是需要利用計算機的算力對數字化后的信息進行加工、處理和重構，替代或部分替代原本是物理世界的過程，9演繹植根于物理世界的第一性原理，通過嚴謹的邏輯鏈條，將已知的物理世界的規律應用于不同情了某一類別全部對象后得出的結論，也可以是基于部分觀察的不完全歸納，其結論雖然帶有一定的或然為數字世界中的權威信息來源。利用物理規夠精確演繹出實體在不同條件下的行為軌它運用先進算法從大量復雜數據集中歸納出可能對人類來說并不明顯的趨勢、相關性、異常與深e規律。這一路徑雖依賴于樣本的斷為數據技術提供豐富的數據資源與支持。通過控制是將決策轉換為具體的行動指令，直接驅動基礎數據｜結果反饋010100011010000101010100011010000101000101趨勢預測｜決策控制數字工業世界是工業全面數字化的高級形態，而其構建歷程也正是工業領域全面數字化轉型的過程。在數字工業世界中，各類產品、資產和業務活動等信息均被系統地編碼成數據，構成了一個龐大的數據資源庫。依托數字化技術強大的數據處理能力，這些數據資源轉化為富含價值的洞察，直接驅動價值鏈隨著數字工業領域的蓬勃發展與廣泛應用，生產資源的格局正經歷著深刻變耗巨大。但是現在，得益于數字孿生技術的革新，工程師們能夠環境中，構建起與實物幾無二致的汽車數字原型。通過高精度的仿真通過從物理世界向數字世界的轉變，數字資源展現出兩大核心優勢：首先是高度的靈活性，例如設計階段的任何外觀調整，僅需簡單修改數字模型參數即可完字領域內，汽車碰撞測試等復雜場景可以無數次重復模擬，既確保了產品的安全總而言之，數字資源憑借其靈活性、可復用性等在數字工業世界中，算法與算力已悄然成為引領變革的全新生產工具。它們以數字資源為基石，通過精細的加工與創造，不斷識別出深藏于數據相較于物理世界中的傳統生產工具，數字工業世界的算力展現出了前所未有的拓展硬件能力的快速迭代為算力的強大奠定了堅實基礎，而算法效率的不斷提升更進一步提升了硬件的使用效率。例如，代理模型的引入加速了計算流體力學架構在實現大規模并行計算后，更是使得計算效率呈現出幾何倍數的增長。算法與算力相輔相成，形成了一種相互促進、無限拓展的良性循環。高效算法在強大算力的支撐下充分發揮優勢，強大算力為復雜算法的時間維度上，仿真算法和強大算力讓我們能精準預測未來趨勢，為生產規劃提供智慧指引。同時，數字技術能詳盡重現歷史生產流空間維度上，地理界限已逐漸消失，全球各地的專家、技術人員與決策者能輕松跨時空合作，共享知識，無界創新。這種協作不再局限于人與人之間，更延伸至人與智能體，乃至不同智能體之間的深度交融與協同作業。人工智能在虛擬空間中，不斷學習領悟各領域知識，算法持續優化升級，與現實世界各智能體實現無縫在數字世界里，借助尖端的仿真技術與算力支持，產品設計工程師在概念設計階段可以直觀獲悉不同設計方案對產品最終性能的影響，工藝工程師也能在工藝編數字世界可以逼真重現設備故障的瞬間，讓全球的工程師能夠迅速接入，觀察特定情境下的誤判？通過對歷史場景的深度復盤，設備設計與控制算法得以不斷優在工業領域，越來越多的物理世界信息被精準且高效地映射至數字世界中。從單一設備到整條產線，從獨立企業的運營到整個產業集群的協同，方方面面，都能在數字世界中找到其對應的代理。這些代理不僅實時反映物理世界的索、改進、優化與升級。數字世界可以不知疲倦的挖掘新的可能性，探索如何為物理世界創造更多的價值，并將這些成果實實在在地反饋給物理世界。這種數字世界與物理世界之間雙向互動與協同演進，正推動著工業領域向更加智能化、高效化、可持續未來，數字工業世界不僅是對物理世界的簡單鏡像復刻，更是對內在邏輯與規律的深度挖掘與拓革新工業設計體驗，將游戲級別的沉浸式體驗融入工業設計評審、虛擬調試及流程確認等環節。設計師在數字工業世界的無限畫布上，依托特制的Sony手柄進行精確操控與編輯，實現與3D模型的全息互動，讓數字與現實世界的界限模糊難辨。它打破地域限制，讓全球團隊能即時連線，共數字工業世界徹底掙脫了傳統產業集群地理空間的桎梏，構建起一個虛實交融、開放透明、全價在數字工業世界中，生產資源變成某種程度的公共資源。企業依據廣泛的市場大數據，精準定制產品設計任務，并靈活發包給全球范圍內的研發團隊。研發完成后，企業憑借先進的預測訂單技術和對生產資源的精準配置能力，直接向合適的制造團隊下達生產任務。產品下線即進入智能物流系統，該系統自動匹配合適的運輸方案，確保產品快速、低成本的送達客戶手中。從需求到交付的全過程，各成員間實現信息共享、資源整合以及協同規劃。這種緊密的協作不僅提高了資源利用效率，大幅減少了冗余和浪費，還賦予了供應鏈在面對外部風險時的強大應變能力。即使面對市場波動或突發事在這樣的數字工業世界里，距離不再是障礙，合作與創新的邊界被無限拓寬，逐漸形成一副無邊界、高協同的新型產業集群圖景。供應鏈不再是線性的鏈條，而是一個動態的、相互連接的協同化生產網絡。企業、供應商、分銷商和消費者都在這個生態系統中相互作用，共同推動著整個價值鏈向更⑥在歐洲，Catena-X汽車網絡聯盟正在構建一個開放的生態網絡，目的是為整個汽車價值鏈端到端數據鏈的創建、運營和協作使用提供一個共享開放、健康的環境，使得所有參與者能安全地進行跨公司的數據交換，以達到加強韌性、提高可持續性、實現大規模定制并提高汽車供應鏈的效率的目標。這個平臺鏈接了用戶和供應商，囊括行業內的中小企業和集團大公司，資源供應商和回收商。生態成員利用行業數據創造新的價值。該項目旨在整合并擴展現有的標準，形成一個全面、開放的數字平臺，為工廠裝備商和運營商提供一站式的數字化解決方案，實現工程、設備信息及狀態監測的上下游產業鏈數據一致性，推數字工業世界中，大量的信息和數據、算法算力等成為新的勞動對象，通過對信息的深度挖掘和高效利用逐步改善傳統生產模式下對物理資源的過數據表明，產品相關的80%環境影響都集中在產品的設計和研發階段⑦,數字工業世界將低碳設計理念融入產品的核心設計考量之中。設計師能夠在產品開發的早期階段，對環境影響進行評估，確保每在生產試制階段，企業依靠高度仿真的虛擬環境和智能算法來不斷優化生產工藝。這種方法極大地減少了實物試驗和材料消耗，實現了資源的優化調度。通過智能化的生產規劃，企業能夠實時調整生產到了運營運維階段，數字化的手段同樣發揮著至關重要的作用。通過實施預測性維護和實時監控，企業能夠有效減少非計劃停機事件，避免由此帶來的資源浪費。智能化的運維系統可以提前識別潛在的故障點，及時進行干預，確保生產線的連續穩定運行。這樣的運維模式不僅提高了生產效率，也進一步和績效，使其成為西門子在德國之外最大的CNC控制器、驅動器以及電機的研發和制造和績效，使其成為西門子在德國之外最大的CNC控制器、驅動器以及電機的研發和制造節水6300立方米，減排降碳3300噸，每年節Y專注于充分利用海洋資源并打造出一個適宜各類植物生了該項技術的可行性，并且還發現在海底溫室中生長的植物比傳統種植的營養價值更高。然而在加速將試驗原型推廣成一個全球可部署的解決方案時，受限于海底環境和政策、生物生長周期的影響，團隊需要漫長的物理測試和長周期的溫室環境監測，這嚴重制約了團隊產品成功為尼莫的花園構建了一個全面生物圈數字孿生體，不僅能夠模擬生物圈內的生長條件、設備對水體的影響，還幫助團隊了解到太陽輻射、溫度和所有物理因素是如何影響植物的生長，極大加速了團隊的創新周期，在虛擬而又高度逼真的數字工業世界中，企業可以構建出與真實世界幾乎無異的研發環境，讓在數字工業世界里，產品創新得到了前所未有的加速，創新的概念能夠迅速轉化為實際的產品。借助先進的數字工具，設計團隊可以在虛擬空間中快速迭代設計方案，利用快速仿真技術實通過自動化和自主化工作流程，企業將大大減少冗余步驟，實現企業流程的創新。這種創新縮短了工作流，使得原有串行的信息傳遞可以變為并行執行，決策過程從而更加高效。從研發到生商業模式的創新也在數字工業世界中得到了體現。未來，企業將不僅僅以單一產品的形式存理實體，而是擴展到提供持續的服務和解決方案。企業借此開辟新收入來源，提升客戶忠誠度。客戶則能減少前期投資，專注核心業務，實現雙贏發展。從產品到服務的轉變，不僅為企業帶來了新總而言之，數字工業世界的影響正深度滲透并顯著提升企業價值鏈上的每一個環節，通過應用數字技術來充分結合人的領導力和創造力，優化企業的業務流程、組織結構、管理策略及服務體系。這些影響和提升將會覆蓋所有的個體和集體，實現更敏捷易得的創新平臺、更高效節能的工廠、更具韌性的供應鏈。通過融合現實與數字世界，數字工業世界將會推動產業和市場變革，幫助“數字工業世界是現有技術體系持續進化與深度融合的必然產物。我們認為，數字工業世界是現有技術體系持續進化與深度融合的必然產物。我們認為，數字孿生是數字工業世界的基礎組件。它精準地構筑了物理世界在數字維度中的鏡像，承載著和物理實工業人工智能是數字工業世界的強大引擎。AI憑借超乎尋常的數據處理能力，在數字領域內不斷拓軟件定義自動化無縫銜接數字工業世界與物理世界。它賦予了數字世界對物理世界進行精準控制與優化的能力，使得數字世界的決策能夠直接作用于物理實體，數字孿生，作為物理實體在數字世界中的鏡像，匯聚了貫穿價值鏈全生命周期的豐富信息，既包括通過工業軟件構建的設計模型與仿真模型，數據庫和電子表單中記錄的信息，還能實時接收傳感器、工控設備采集到的現場真實數據，確保數字世界與物理世界的同步更新。將一個物理實體相關的所有信息關聯起來，就成為了該物理實體的全面數字孿生體。孿生體不僅再現了物理實體的當前狀態與信息，更能夠全面反映對應的在數字工業世界中，信息的準確性和一致性是確保價值鏈各系統、各環節高效協同運作的前提。特別是在復雜多變的工業場景下，面對跨部門、跨企業間普遍存在的信息不對稱與理解鴻溝，這些問數字孿生為企業各部門提供了一個共同的事實基礎，即一個基于真實物理世界的、高度一致且可量化的數字模型，使得各部門能夠基于同一套數據進行決策、分析和協作。此外，數字孿生作為權威信息來源，不僅在于其包含的數據，更在于其內置了第一性原理，即最基礎、不可動搖的物理世界規以產品的數字孿生為例，它全面集成了產品全生命周期相關的各類關鍵數據，如設計模型、多物理仿真模型、規格說明、材料清單、生產流程等。借助產品生命周期管理系統(PLM)的集中管理和協調，企業能夠輕松實現數據的集中管理與共享。團隊成員無需受限于地理位置或時間差異，均可通過數字孿生實現了在數字世界對物理世界開展從產品設計、產線布局、供應鏈調度、設備和設計階段，工程師可以通過多物理仿真全面驗證產品性能。比如，鋰離子動力電池包的設計是否安在生產過程中，通過整合MES數據與傳感器實時信息，數字孿生可以動態預測生產過程和物料流寶馬發動機有限公司集團通過西門子軟件PlantSimulation在不干擾實際工廠運營盈利性分析。這一做法不僅保證了工廠生產的靈活性，優化了產線吞吐量、緩解生產瓶頸、減少成功實現每年節省300萬千瓦時的電力，每年減在物理資源的節約與綠色生產方面展現出了巨大《人工智能標準化白皮書（2018年）》將人工智能定義為“的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技問題解決和決策制定提供了有力支持，使人得以擺脫繁瑣且耗時的任務，并從數據中挖掘出寶貴價馬里蘭大學教授李杰表示：馬里蘭大學教授李杰表示：“針對關鍵工業設備和流程的預測性與主動性維護，人工智能技術能夠顯著減少非計劃停機時間，并提升流程的穩定性。在關鍵設備故障發生前，過程變量往往會出現異常，但這些異常的評估通常需要領域專家的深度參與。而通過先進的機器學習算法，我們可以基于多個過程變量之間的關聯性，歸納出設備故障前的數據特征模式，從而實現對潛在在工廠環境中，深度學習和強化學習為機器人賦予了認知的能力，使它們能夠應對復雜且不確定的倉庫和生產環境。操作人員無需編程，機器人即可自行執行高級命令，如識別和揀選未經分類的零部件，或將直徑僅有幾十分之一毫米的導線精確插入印刷電路板的小孔中。這不僅極大地提高了生產機器視覺在產品的質量控制方面發揮著重要作用。通過圖像識別技術，機器視覺系統能夠快速準人工智能具備強大的數據處理能力，同時其普及和應用也極大程度上依賴于數據。高質量的數據是決定人工智能模型訓練和優化結果優劣的關鍵要素。然而，在當前工業場景中，數據的采集仍然面臨諸多挑戰。數據往往分散在各個環節和流程中，涉及多個部門和系統，且可能因為標準不統一等問題而難以整合。此外，即使數據能夠被收集，其質量和完整性也經常的數據可能很容易收集到，但設備故障的數據卻相對較少。這種缺少樣本數據或者樣本分布不平衡問題會嚴重影響模型的訓練效果和泛化能力。特別是對于一些專業性強的數據，如設備故障數據、產品為應對這些挑戰，技術上我們可以通過算法生成高質量的合成數據，來提高模型的訓練效果和泛化能力。合成數據的應用能夠將現實世界中的數據需求降低高達90%。每個企業也需要制定全面的數生成數千張隨機標注的合成圖像，而無需通常所需的專業知識。此外，它還提供了近年來，生成式人工智能取得了令人矚目的突破。2023年更是被稱為該領域的突破之年。作為代碼等多種形式。盡管生成式人工智能在工業中的應用仍處于起步階段，但它作為一種極具潛的主要原因在于，盡管生成式AI的大模型情況在高標準、嚴要求的工業領域是不允許的，因為任何微小的誤““在消費軟件互聯網領域，我們可以訓練少量的機器學習模型來服務十億用戶。而在制造業中，防止“幻覺”產生的同時，也加強了模型的可解釋性，以便工業從業者能夠理解和信賴模型的輸出結在2024年工博會上，在2024年工博會上，西門子展示了首款面向工程領域的生成式人工智能產品—西門子Industrial的交互仿佛與一位精通技術的同事面對面交流一般自然流暢，這無疑將為數字工業世界自動化技術是現代工業的基礎，也是推動工業4.0實現的前提。為提升生產力和效率，眾多生產過程已廣泛采用可編程邏輯控制器（PLC）,數據采集與監控系統（SCADA）等自動化系統替代人工操用自動化應用技術，例如，上海的特斯拉超級工廠僅需不到45秒即可下線一輛新車，充分展示了自動然而，經過近半個世紀的發展，自動化技術的傳統模式已難以完全適應現代工業的復雜性和動態在西門子數控（南京）有限公司，工程師利用工易魔方將已經具有標準化模塊化的工站進行解耦，打通了工作站和IT系統的聯系，實現了上下游數據的無縫傳輸，將整個產線各個工站都變成了傳統的自動化系統在設計與實施過程中，為了確保穩定可靠，通常采用深度綁定的專用硬件和軟的廣泛應用已經為軟硬件的有效解耦提供了范例，使得如今，軟件定義自動化的趨勢正逐漸將虛擬化技術引入到了自動化領域。例如將PLC虛擬化然而，這并不意味著PLC會立即退出歷史舞臺。在實時性和安全性要求極為擬控制器目前尚無法完全替代實體PLC。但在PLC的編程方式上，我們已看到了顯著的變革趨勢。軟件傳統的PLC編程通常是在孤立的環境中開發的。工程師們通常會在計算機上使用PLC供應商提供的需要頻繁重新編程，來適應生產需求的變更。傳統的PLC工程流程有很大的改進空間。而現在工程師可@時獨立于其硬件。這款虛擬PLC可以作為能夠根據實際需求更加的靈活選擇控制調整底層OT設備的配置和參數，以實現軟件定義自動化搭建數字世界與物理世界之信息技術（IT）與運營技術（OT）的深度融合，是數字工業世界重塑物理世界的關鍵，也是工業界間找到平衡。工業邊緣智能為傳統的解決方案提供了一個新的選擇。它能輕松融入現有工廠體系，通過將應用程序部署在獨立的工業邊緣設備小延遲。這些邊緣設備不僅能直接協調控制現場設備，如PLC和執行器，還能將篩選和處理后的步分析。而應用程序的升級可以直接通過over-隨著軟件定義自動化的普及，傳統的制造自動化金字塔分層結構正逐步向更加扁平、靈活的方向發展。線。物理世界的變化被精確捕捉，并即時反饋至數字世界，從而在真正意義上實現數字工業世界與物創新往往蘊藏于對現有概念的創造性融合之中，而非單一技術的孤立突破。重組創新將不同領域大規模生產成為可能。再到后來，計算機技術與自動化的深度融合，孕育了機器人和數字比如，在工藝方面，復雜生產工藝優化長期以來被視為一項艱巨挑戰，而多項技術的融合應生產過程。針對復雜機理導致的仿真耗時過信息神經網絡（PINN）技術，該網絡通過如果遇到工藝機理不完全清晰或者數據封裝為可執行數字孿生小程序，依托軟件定義自動化技術部署于邊緣控制器，實時數的實時采集與云端數字孿生的同步更新，通過持續優化與校準確保模型與生產實際的高度中的關鍵參數和變量，疊加在實際的生產設備他們能夠迅速掌握難以直接觀測的信息，提升作為重組創新的杰作之一，具身智能將機器學習、機器人學、計算機視人機交互及傳感器技術等多學科的前沿技術整合。它們不僅僅是物5G與軟件定義自動化等技術的結合將驅動一個面向行業的局域生態系統，以滿足企業和工廠的網工業邊緣云計算系統依托相應的平臺，借助平臺可以對其能力方向可以借助5G技術來做好內置云化驅動工作，將其和工業設備有效連接在一起，這樣可以實現對各類信應用賦能操作，如節拍分析、云邊協同、OEE分析、異常檢測、數據透明運維、節能分析以及預測性維技術革新推動產業重塑，不是單一力量所能完成的壯舉，而是需要一個多元化、開放在這個生態系統中，每個企業都扮演著不可或缺的角色，既是技術的受益者，也是技術的貢獻者。盡管各企業的發展軌跡千差萬別，但正是這些多元化的努力和貢獻，匯聚成了打造數字工業世界的強大合力。因此，積極投身于這一生態系統的構建，不僅是企業自身成長的內在需求，更是攜手共創未來數字工業世界數字工業世界協同合作的愿景離不開標準化的先行支撐。標準化確保了不同系統、平臺間遵循統一繞數字工業世界的強大生態系統的發展，促進服務開發者相關者之間的協作。而這種協作不僅提升了產業鏈為了實現數字工業世界的重組創新，需要生態系統的參與者共同打造開放協同的技術組件。在數字工業世界中，技術組件以其獨特的優勢發揮著至關重要的作用。技術組件的高度靈活性和獨立性，使得它們能夠像積木般根據實際需求進行自由組合。這種模塊化設計不僅提高了系統的可擴展性和可維護性，還降低了開發成本和時間。同時，組件秉承開放的API設計原則，確保了跨平臺集成的便捷性，進而實現了無縫的互操作性。而較好的互操作性使得參與構建數字工業世界的企業得到一個無這些組件如同數字工業世界的橋梁，促進了企業之間技術資源工業元