智能制造系统解决方案发展趋势数字化方面供给侧进展1）流程工业流程型制造的生产连续性强，工艺流程相对规范，工艺过程的连贯性要求较高，随着智能制造的推进，经过市场验证的流程工业数字化应用方案成熟度进一步提升。目前已初步形成智能执行机构、智能检测、智能控制、智能操作、智能运营、智能决策六大层次系列产品的整体解决方案。其中核心产品包括现场检测仪表、DCS控制系统、、先进控制与优化软件（APC）、生产执行系统（MES）、能源管理系统（EMS）、移动智能APP、设备管理等子系统。在企业的实际经营和运维过程中，生产、管理、化验、安全监控、环保监测等数据如何有效地进行加工和应用仍是目前流程型企业面临的共性问题。如浙江中控提供的数字化应用方案可实现化工行业工厂的“智能现场总线集成、智能操作与控制集成、智能运营”三个层次数据集成，将全厂信息有效整合，构建出高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂，实现用户企业的转型升级；石化盈科选择不同生产特点和管理模式的炼化企业为试点，面向“运营期”，聚焦企业各业务域，开展大型炼化企业数字化工厂建设，树立行业标杆，随后根据试点经验和实践，由“运营期”扩展并延伸至“工程期+运营期”，交付与企业新装置同步投用的新建（或改扩建）大型企业数字化工厂，为企业实现高质量发展，提供借鉴和样板。2）离散工业对于离散制造业而言，产品往往由多个零部件经过一系列不连续的工序加工和装配而成，其过程包含很多不确定因素，在一定程度上增加了离散型制造生产组织的难度和复杂性。当前如何实现制造物理世界与信息世界的交互与共融，成为当前国内外实践智能制造理念和目标所共同面临的核心瓶颈之一。作为实现物理工厂与虚拟工厂的交互融合的最佳途径，数字孪生技术近期得到了一些企业的关注和实践。如机械工业第六设计院2018年9月为国内某企业开展的数字孪生系统实施服务，计划在该企业智能制造总体框架下，基于数字孪生重构车间管控体系，辅助整个车间的生产管控过程，增强车间智能制造元素的功能及展示效果；中车四方通过建立高铁转向架车间数字化模型，实现虚拟车间实时仿真并指导生产过程优化调整，利用“数字孪生”技术，产品不良率降低14%，生产效率提升20%，全面提升企业整体制造水平。网络化方面供给侧进展1）流程工业在新一轮的数字化智能变革中，流程型企业需要实现PT（工艺技术）、ET（设备技术）、OT（操作技术）、AT（自动化技术）与IT（信息技术）的融合创新，需要以工业大数据分析为核心的全生命周期服务，需要以工业互联和智能为核心、的产业协同模式。流程工业网络化方案的方向和趋势是集工厂模型平台、工业大数据平台、工业云平台、工业APP应用商店等于一体，通过“云（云互联网平台）、企（工厂互联网平台）、端（边缘计算节点）”的三层统一架构，可实现管控一体化交互。与离散型企业相比，大多数流程型企业工业互联网建设基础较好，其数据主要存在于各种工业控制系统、智能设备和各类工业软件之中。工业互联网平台具有丰富的数据接，是工厂通用连接器，可实现工业数据的全集成与标准化管理。工业互联网平台提供开放服务，发展生态合作伙伴，打造全产业链工业企业APP库，实现工业数据生态圈。未来用户可根据自身的基本情况和业务需要，动态DIY配置出个性化的工业应用场景。同时，不断丰富的工业APP给用户提供越来越多的应用，这一解决方案使系统的弹性增长与变化的用户需求之间达成了一种动态的平衡，实现了多方共赢。如上海宝信搭建的钢铁行业工业互联网平台，可根据钢铁制造数据特征和业务要求，实现数据存储、传输和获取的标准化，并通过现场设备数据的采集和协议转换，促进企业自身知识的累积和成本的持续控制,提升企业核心、竞争能力；和利时打造的HiaCloud工业互联网平台，可实现工厂数据集成、生产可视化、工艺建模、产品数据管理、物流管理、设备远程管理、设备健康诊断、能效管理等应用；通过HiaCloud平台可为用户提供工业互联网节点的规划、建设和长期运维服务。2）离散工业与大多数流程行业工业互联网基础水平相对较好不同，离散行业的水平参差不齐，一部分企业基础相对薄弱，但也有领先企业对工业互联网建设达到了不错的水平。在工业互联网集成方面，流程工业更注重能源管理、安全管理、工艺设计等方面，而离散行业对产品设计研发系统的要求相对较高。通过搭建全集成的工业大数据平台，提供大数据分析DIY、智能APP组态开发、智慧决策和分析服务，赋能用户，解决生产控制、生产管理和企业经营的综合问题，让企业能始终牢牢掌握自身发展工业大数据和人工智能的主动权。如沈阳新松已经开始了工业互联网与机器人的深度融合。具体表现在，通过融合发展为客户建设智能化生产车间提供服务，从而带动生产工艺的机器人化发展。这种融合发展，会使得企业的生产制造系统更为智能，从