工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南（2025年）

工业互联网与时尚美妆行业融合应用参考指南（2025年）2025年10月编写说明2025年7月最新发布的《信息化和工业化20255G+工业互联网’512工程升级版”，支持有条件的城市开展融合应用试点城1.53（2025目录则 1围 1的 1（三）编制框架 2二、现状需求与总体设计 3（一）时尚美妆行业数字化现状 3（二）工业互联网与时尚美妆融合应用需求 5（三工业互联网与时尚美妆融合总体设计 7三、工业互联网与时尚美妆融合应用场景 10（一）平台化设计 12（二）智能化制造 21（三）绿色化生产 34（四）数字化管理 36（五）网络化协同 51（六）服务化延伸 56（七）个性化定制 59四、工业互联网建设实施部署 61（一）工业互联网网络与时尚美妆融合应用 61建设现状 61建设需求 62建设部署 63（二）工业互联网标识与时尚美妆融合应用 64建设现状 65建设需求 65建设部署 66（三）工业互联网平台与时尚美妆融合应用 67建设现状 68建设需求 69建设部署 70（四）工业互联网数据与时尚美妆融合应用 72建设现状 72建设需求 73建设部署 74（五）工业互联网安全与时尚美妆融合应用 75建设现状 75建设需求 76建设部署 77（六）工业互联网设备与时尚美妆融合应用 78建设现状 79建设需求 80建设部署 81五、组织实施 82（一）基本原则 82（二）实施流程 83（三）要素保障 87附录一 典型案例 89（一）广东芭薇生物科技股份有限公司—基于工业互联网平台的集团级数字化转型实践 （二）广州立白企业集团有限公司—基于数字化全渠道互联的日化供应链协同管控平台 （三）广东丸美生物技术股份有限公司—美妆行业“智慧大脑” 93（四）广东诗妃化妆品有限公司—化妆品制造企业全链条数字化转型解决方案96（五）广东尚品汇生物科技有限公司—基于多系统集成的美妆智慧数字工厂 99（六）广州雅芳制造有限公司—美妆日化行业的智能生产解决方案 102（七）溪木源护肤品牌—基于“一盘货”赋能供应链协同的数字化转型实践105（八）广州翠黛生物科技有限公司—基于数字化驱动的全链协同应用研究 107附录二 供应商概览 109附录三 专业术语解释 113一、总则（一）适用范围（GB/T4754—2017）2661、2681、2682、2683、2684、2689的部（二）编制目的近年来，随着消费市场升级和工业互联网技术的深度渗透，时尚美妆行业加速推进技术融合创新，通过直播电商、虚拟试妆、个性化定制等创新模式开拓市场，推动产品研发、营销推广与用户服务的变革升级。然而当前行业仍存在设备互联率不足导致的数据孤岛、供应链工业网络部署滞后引发的响应迟缓、消费者需求数据建模能力薄弱等结构性问题，工业互联网赋能数字化转型的深度与广度亟待拓展。基于此，本指南以工业互联网体系架构为核心框架，分析工业互联网与时尚美妆融合应用需求现状，系统梳理工业互联网与美妆业务融合的智能化制造、个性化定制等典型场景，总结提炼出一套工业互联网与时尚美妆行业融合应用方法论，旨在打造可复制、可推广的工业互联网美妆应用范式，助力行业实现高质量发展。（三）编制框架指南共分为五个部分。第一部分为总则，明确指南适用范围、编制目的与结构框架。第二部分为现状需求与总体设计，对时尚美妆行业数字化转型现状与需求进行了梳理，设计了工业互联网与时尚美妆行业融合应用总体架构。第三部分围绕工业互联网与时尚美妆融合应用场景，结合行业特性与技术优势，挖掘并阐释智能化制造、个性化定制等典型融合应用场景。第四部分着重工业互联网建设实施部署，针对需求明确应构建的数字化能力，推导工业互联网实施总体架构与建设内容，详细解析网络互联、数据治理、平台搭建、安全保障等部署实施路径，并结合场景提出建设实施要点。第五部分阐述组织实施，总结行业内企业借助工业互联网推进数字化转型的方法步骤，同时围绕典型应用场景，梳理形成可借鉴的解决方案案例以及数字化转型服务商名录，为企业落地工业互联网建设提供实践参考。二、现状需求与总体设计（一）时尚美妆行业数字化现状美妆行业在数字化浪潮中展现出强劲的创新活力与市场韧性，已构建覆盖研发、生产、供应链、营销、零售、服务全链路的数字化生态体系，全面推动从原料溯源到消费者体验的智能化升级。数字化转型不仅提升了行业运营效率与产品创新能力，更为精准满足个性化需求、实现绿色可持续发展和开拓全球市场提供了核心支撑。配方开发环节：人工智能技术深度渗透配方开发与产品创新领域。通过AI算法分析社交媒体和电商平台的海量消费数据，能够精准预测流行色号、质地偏好与功效需求，为配方研发提供明确方向。同时，AI成分筛选模型可加速功效成分的创新进程，促进“千人千面”定制化产品的实现。此外，虚拟试妆技术的应用使得妆容实时模拟成为可能，进一步缩短了产品研发周期。生物计算技术则被用于高效筛选天然活性成分，从而优化配方的安全性与功效性。实验验证环节：数字化仿真技术大幅提升验证效率。通过数字孪生技术构建皮肤模型，模拟成分渗透性、稳定性和刺激性，替代部分动物实验与人体试验，降低研发风险与周期。AI模型基于历史实验数据库训练，可预测新配方的保湿、抗衰等核心功效指标，指导配方迭代方向；结合消费者肤质大数据生成适配不同人群的功效验证报告。实验数据实时上传云端平台，支持多地研发团队协同分析，确保验证流程可追溯、可审计。原料采购环节：智能溯源与协同管理重构供应链透明度。区块链技术为原料赋予唯一数字ID，记录产地、环保认证、运输温湿度等全链路信息，确保成分可追溯性与合规性。智能采购平台整合供应商产能、价格及履约记录，通过算法自动匹配最优供应商；基于销售数据与市场趋势的AI预测模型生成原料采购计划，联动仓储系统自动触发补货指令，降低库存成本。生产制造环节：柔性智造与能效优化驱动生产变革。工业互联网将传感器、机械臂、AGV自动导向车相互连接，实现了从投料、乳化、灌装到包装的全流程自动化生产。与此同时，中央控制系统实时监控关键参数，以持续确保产品品质的稳定性。在此基础上，MES（制造执行系统）与ERP（企业资源规划系统）协同作业，高效管理订单并支持小批量柔性生产模式，从而显著压缩交货周期，敏捷响应市场需求。质量控制环节：全流程数字化品控保障产品一致性。AI视觉检测系统通过高精度摄像头自动识别包装缺陷、膏体质地异常，替代人工抽检。传感器网络实时采集生产环境温湿度、设备振动频率等数据，异常值触发自动告警并停机，防止次品批量产生。“一物一码”技术关联产品与生产批次信息，扫码可查询原料来源、质检报告，强化质量透明化与消费者信任。包装运输环节：智能物流与绿色包装实现高效履约。RFID标签与北斗定位技术全程监控运输路径、温湿度，异常数据触发预警。轻量化可降解薄膜材料与3D打印定制包装减少材料重量，提升集装箱装载率；自动化包装机适配多规格瓶体，降低人工损耗。自动化立体库实现分钟级精准拣货，库存预警系统联动需求预测数据优化区域仓布局，支持订单快速送达。（二）工业互联网与时尚美妆融合应用需求工业互联网是连接传统产业与未来消费趋势的核心引擎，是驱动行业创新升级的战略性支点。在时尚美妆行业的产品创新、敏捷制造与精准营销进程中，工业互联网日益发挥不可或缺的关键支撑作用。通过深度融通线上线下的数字生态，能够助力时尚美妆企业加速产品研发迭代、精细化用户洞察、解锁业务新增量，实现高效的柔性供应链响应与全渠道协同运营，从而塑造个性化、可持续、沉浸式的消费体验新生态。一是美妆行业产品迭代快、个性化需求突出，需依托工业互联网提升研发敏捷性与生产柔性。时尚美妆行业面临消费者需求碎片化、产品迭代加速的挑战，传统研发周期长且生产线僵化，难以应对小批量、多品类的订单需求。工业互联网通过数据驱动研发与柔性化生产改造解决此痛点。一方面，运用技术辅助配方开发，依托工业互联网平台集成行业原料库与配方数据库，利用大数据分析消费者偏好，智能生成配方方案，将研发周期缩短。另一方面，通过MES系统与物联网设备实时采集产线数据，结合算法动态调整生产工艺参数，实现动态排产与智能控制。二是假冒伪劣产品泛滥是行业核心痛点，需利用工业互联网构建全链路可信追溯体系。时尚美妆行业作为当今最热门的消费领域之一，产品质量及产品安全是影响品牌信誉的关键因素，企业对产品全流程追溯和质量全生命周期管控的需求较大，传统防伪手段易被仿冒且追溯链条断裂。工业互联网通过标识解析体系构建全链路可信追溯解决此痛点。其一是依托工业互联网标识解析二级节点，为每件产品赋予唯一数字身份证，整合生产批次、原料来源、质检报告等数据上链存证，实现一物一码防伪溯源。其二是依托工业互联网平台整合原料采购、生产加工、质检等环节数据，建立数字化质量档案。结合AI图像识别技术对关键工序进行实时监测，自动预警偏差，并通过大数据分析质量缺陷根源，优化工艺参数，提升产品合格率。三是行业供应链层级复杂、协同效率低，需依托工业互联网提升产业链韧性。时尚美妆产业链条长，数据孤岛林立，导致库存周转慢、协同效率低。工业互联网以平台化协同重构生态。企业可通过建设工业互联网平台打通上下游企业数据壁垒，通过统一数据标准与接口规范，整合包材商、代工厂、品牌方资源，减少信息孤岛，可实时共享原料库存、订单状态、物流信息。应用智能算法预测原料价格波动与供应风险，动态优化采购策略。四是美妆生产涉及化学品管理及环保合规，需通过工业互联网实现安全与绿色双目标。部分日化生产涉及危化品管理，直接关系到人身与产品安全，且传统工艺能耗大。工业互联网通过智能化监控与资源循环优化实现安全绿色生产。其一是利用工业互联网平台连接生产环境传感器，实时采集危险源数据；通过AI模型预测安全隐患，自动触发应急预案，降低事故率。其二是基于能耗监测平台，动态分析设备能效数据，优化生产时序与能源调度；建立碳排放模型，追踪产品全生命周期碳足迹，驱动清洁工艺改造，支撑“双碳”目标落地。（三）工业互联网与时尚美妆融合总体设计当前，时尚美妆行业正加速向数字化、智能化全链路渗透，从配方开发、实验验证、原料采购到生产制造、质量控制及包装运输，每个环节都在经历显著升级。工业互联网与时尚美妆产业的融合创新，正依托柔性化可扩展的技术架构展开—在行业既有数字化底座上，深度整合工业互联网的AI、物联网等前沿技术，推动生产管理系统、仓储物流管理系统、供应链协同系统等的深度协同联动，构建起更智能的数字化应用矩阵，有效激活消费端数据资产价值，进而催生C2M反向定制、AI肤质诊断、沉浸式虚拟试妆等新服务模式与新商业形态的持续涌现。图2-1融合创新应用总体架构时尚美妆行业工业互联网融合创新应用的实施架构总体分为车间层、企业层、产业层三个层级，围绕“网络是基础、平台是中枢、安全是保障、数据是核心、标识是纽带”五大方面，推动时尚美妆行业企业能力提升。图2-2融合创新实施架构车间层由灌装线、乳化反应釜、自动称量配料系统、无菌包装设备、视觉质检仪、环境温湿度传感器等生产单元组成。在车间层部署工业互联网边缘设备，重点围绕配方原料配比精度、膏体乳化温度时序、灌装密封气压、包装瑕疵检测等核心工艺参数，通过高精度传感网络实现实时数据采集。依托标识载体对原料批次、半成品流转容器、成品包装箱进行全域追踪，确保符合无菌规范。车间层安全需聚焦设备运行可靠性、洁净车间环境数据防篡改，以及配方工艺参数的控制安全。企业层由产品生命周期管理、配方研发数据库、柔性供应链系统、全渠道订单中心、消费者关系管理等业务系统构成。在企业层部署工业互联网平台，重点是通过多系统集成打通新品开发、生产排程、市场投放的产品全生命周期闭环。同时，利用AI分析消费者肤质测试数据驱动配方迭代，基于社交媒体声量预测调整促销策略；结合标识解析技术实现产品防伪追溯与空瓶回收管理。企业层安全需保障核心配方数据加密、跨系统API接口防护，以及市场敏感信息的应用安全。产业层由全球原料采购平台、ODM代工厂协同网络、跨境物流跟踪系统、电商平台销售中台等跨主体平台组成。在产业层部署工业互联网，重点构建香精香料行情波动预警模型，通过区块链技术实现棕榈油等ESG原料来源验证，聚合全域消费数据生成爆品预测指数指导产能调配。产业层安全需防范跨境数据传输风险、代工厂生产标准一致性认证，以及平台级敏感趋势数据的资产安全。三、工业互联网与时尚美妆融合应用场景工业互联网赋能时尚美妆行业形成平台化设计、智能化制造、绿色化生产、数字化管理、个性化定制、服务化延伸、网络化协同等七大应用模式，覆盖22类应用领域，初步形成59项具体场景。图3-1工业互联网与时尚美妆融合应用场景11（一）平台化设计配方设计计算机辅助配方设计传统配方研发高度依赖人工经验与反复试错，导致周期长、成本高且难以精准满足市场对功效与安全性的严苛需求。企业依托工业互联网，结合AI建模与大数据分析技术，可实现配方的精准设计与性能预测。系统通过梳理现有的配方数据与目标产品性能参数，构建完善的数据库，通过借助大数据挖掘与智能推荐技术，计算每个历史配方中各组分对目标性能的特征影响系数，识别出高影响组分。并基于这些组分生成优化配方成分相容性、配方稳定性、肤感及功效等预测结果，或根据需求提供快速、精准的配方推荐，从而提高配方设计的效率和精准度，且无需大量实验数据，能够自动识别关键组分对目标性能的影响，避免了试错过程和人为误差。图3-2某计算机辅助配方设计系统体外功效预测模型传统体外功效预测方法依赖二维细胞或动物实验，难以真实模拟人体皮肤复杂环境，导致预测结果与临床实际效果存在显著偏差，且方法通量低、标准化程度不足，研发周期长、成本高。企业依托工业互联网，结合3D生物打印、高内涵成像和机器学习算法，可构建高度仿真的皮肤模型和多维度检测预测体系。基于3D生物打印皮肤模型，模拟人体皮肤多层结构与生理功能。通过集成高内涵成像、微传感器阵列和光谱分析技术，实时监测成分渗透动力学、细胞活性及屏障功能变化。采用机器学习算法建立多尺度预测模型，通过深度学习网络分析成分－功效关联关系，实现美白、抗皱等功效的精准量化预测。该场景在替代部分动物实验的同时，大大缩短研发周期、提升预测准确度、降低研发成本。AI驱动的功效原料挖掘传统功效原料挖掘依赖人工文献筛选与低通量实验，面临数据碎片化、验证周期长及创新瓶颈等痛点。企业依托工业互联网，结合自然语言处理（NLP）技术对海量科研文献、专利数据库进行智能解析。通过关键词提取、语义关联分析与知识图谱构建，精准识别文献中记载的天然提取物、合成化合物等潜在活性成分，及其与“抗氧化”“抗皱”等功效的关联证据链。通过提取成分功效关联性，分析作用机制，并预测其稳定性、安全性等适配性。该场景大幅缩短原料发现周期，减少盲目筛选成本，推动美妆企业精准定位创新成分，为功效产品研发提供前沿科学支撑。配方评分传统配方开发依赖人工试错与反复实验，存在周期长、成本高、难以精准预判安全性及功效、无法快速响应个性化需求等问题。企业依托工业互联网，部署智能配方开发系统，可实现配方的智能化开发与量化评估。在配方研发阶段，系统基于安全风险、活性成分的功效性、致痘风险以及各成分的使用目的等多个维度，通过预设的算法模型和权重分配，自动对配方进行量化评估并生成综合得分。配方评分使研发人员在实验室阶段就能预判配方的市场接受度、潜在安全性和功效宣称的支撑力度。该场景能有效避免依赖后期人工试错和高成本反复实验的传统模式，显著提升了研发效率，并通过对海量成分与配方数据的分析，为开发更贴合不同肤质需求的个性化产品提供了科学依据。

图3-3某公司配方设计评分系统（1）包装设计与仿真传统包材设计依赖物理打样与人工评估，存在开发周期长、成本高、材质效果与开合体验难以精准预判等痛点。企业依托工业互联网，结合3D建模技术，通过多维度模拟与交互优化，优化设计流程。材质仿真层面，系统可精确还原玻璃的通透感、金属的光泽度及纸张的纹理细节，直观评估视觉与触觉体验。结构仿真层面，聚焦包装的功能性，通过物理引擎测试抗压强度、堆叠稳定性及运输耐受性，提前规避挤压变形或运输损耗风险。开合体验方面，动态模型可演示瓶盖旋拧力度、盒体滑动阻尼等交互细节，结合人体工学分析优化操作流畅度，避免传统设计中“难开启”或“易破损”的问题。该场景能显著提升研发效率，降低实物打样成本，缩短设计周期。研发管理（1）实验室信息管理传统实验室信息管理高度依赖人工记录与纸质流程，存在数据分散、效率低下且易出错的痛点，且质量偏差发现滞后，合规风险高，难以支撑快速的产品创新与严格的质量管控要求。企业依托工业互联网平台，结合LIMS（实验室信息管理系统）、ELN（电子实验记录本）等系统可实现实验数据的自动采集与流程标准化管理。系统通过模块化设计，支持复杂测试方案的灵活定义与执行，具备质量偏差实时预警功能，确保符合各类实验室规范。基于样品类型、检测项目和方法预置的组态模板，系统可配置化实现检测工作流控制，全面贯通QA/QC流程。系统通过标准化流程，对每批次原料的成分、安全性等指标进行电子化记录与追踪；在生产过程中实时采集半成品的关键检验数据，实现质量偏差的即时预警；成品检验阶段自动生成符合法规的质量报告，支持一键溯源。该场景有效提升了数据准确性与检验效率，缩短产品研发周期，强化质量风险管控能力，为美妆企业实现“数据驱动质控”提供核心支撑。图3-4某公司实验室打样数据自动采集系统研发数据库配方设计知识库传统配方设计阶段，企业缺乏统一的原料数据库，配方资料零散存储于个人设备，导致数据汇总困难，且研发人员近六成时间耗费于备案、合规等非创造性工作。企业依托工业互联网平台，通过部署配方设计软件、原料数据库系统等工具，可实现对核心研发数据的标准化管理与智能应用。系统对配方参数、原料配比、工艺路线、审批流程及版本修改日志等关键要素进行结构化存储，形成可追溯、可复用的企业知识资产。系统支持基于成分特性、功效需求或合规要求进行智能匹配与筛选。同时，电子化流程确保了从配方创建、验证到批准的全链路可控与合规。系统记录以往的研发配方，包括全成分、检验标准、工艺、安全评估数据、配方分析、打样数据收集和配方对比等，支撑工程师根据需求匹配相似配方，进行快速打样。该场景显著缩短研发周期、提升研发效率，推动企业技术沉淀与资源优化。包装设计知识库传统包装设计存在包装材料参数、设计图纸及版本记录分散存储，缺乏统一标准库，导致设计资源难以复用、历史经验无法有效传承等痛点。企业依托工业互联网，通过构建集中式的包装材料标准库与典型设计知识库，可实现包装设计全流程的规范化与数据化管理。系统集中存储材料参数、环保指标、工艺要求等基础数据，并整合设计方案、图纸、模型、版本记录及技术变更文件，形成完整可控的设计资料管理体系。通过流程电子化与权限控制，确保设计过程可追溯、变更可管理、资源可复用，显著提升包装设计效率与一致性。该场景有效提升包装设计效率与一致性，缩短研发周期，并为可持续包装设计提供数据支撑。图3-5某公司包材数据库工艺设计知识库传统工艺设计存在知识碎片化、依赖个人经验、缺乏系统化管理的问题，导致工艺标准不统一、复用率低等痛点。企业依托工业互联网，通过部署工艺管理系统或模块，可实现对工艺方案、工艺流程、工艺文件、制造BOM、版本及技术变更等全量数据的结构化存储与标准化管控。平台通过可视化界面支持工艺参数的灵活配置与仿真验证，确保工艺方案的可行性。版本控制功能完整记录每次工艺变更，结合电子审批流程，实现技术变更的规范化管理。制造BOM管理与工艺路线的动态关联，确保数据的一致性与准确性。该场景显著提升工艺设计效率与质量稳定性，支撑美妆行业企业实现生产柔性化与产品快速迭代。法规知识库企业依托工业互联网，通过部署智能法规管理系统，可实现全球市场法规标准的系统化整合与动态合规管控。基于自然语言处理和向量检索等技术，动态整合国内外权威法规，建立结构化数据库覆盖成分禁限用、标签标识、功效宣称等核心要求。系统能够实现产品合规合法自动核查；包括执行标准库（国家、行业、企业），最新的安全技术规范，文案标签核查（文案、说明书、标签）等。系统支持语义级智能检索，可自动匹配产品配方与法规条款，实时预警合规偏差，并生成标准化备案材料。该场景提升合规审查效率，显著降低因法规理解偏差导致的上市风险，大幅降低了企业的合规成本与法律风险。图3-6某公司法规知识库（二）智能化制造现场作业自动配制领料传统领料环节高度依赖人工操作与纸质流程，导致效率低下、错误频发且信息不透明，进而引发库存不准、成本虚高和追溯困难等一系列问题。企业可通过部署工业互联网平台，应用ERP、MES系统，打通订单、生产、仓储管理模块，系统可根据生产订单和物料清单（BOM）自动计算所需物料种类与数量，并结合实时库存数据生成按仓库分类的领料明细单；同时利用条码/RFID对信息，避免错领多领，并通过电子签名提交申请，系统同步生成领料任务至原料仓库，同时更新库存记录并形成不可篡改的电子档案，最终实现从需求计算到任务下达的闭环管控。图3-7某企业领料管理系统多物料累加称重防错传统人工称料方法容易出现误差，导致原料配比不准确，进而影响产品质量和生产效率。此外，人工称量还容易造成原料浪费，增加生产成本。通过应用工业互联网，企业可部署智/RFID器与防差错算法，实现对原料称量过程的实时监控与智能纠偏。每一批次原料在称料前由系统自动调度并确认物料信息，确保物料与配方的准确匹配。在称量过程中，系统实时采集重量数据，若出现误差或操作偏差，立即触发报警并锁定操作，最大WMSQMS等实现数据互联，称量数据可在生产、仓储和质控环节自动同步，打通了上下游的信息孤岛。通过全过程记录与追溯，企业能够快速定位问题源头，保障产品批次的合规与可追溯性。图3-8某企业配置称料系统投料防错传统生产模式下物料品种多，投料管控环节人员手工投料，容易出现投料差错。且投料过程不透明，不了解投料进度，不能严格遵守投料过程参数。通过应用工业互联网，部署MES系/RFID程精准管控。操作员投料前使用扫码枪扫描物料标签，系统自动校验其品种、批次与工单要求是否一致，若匹配则通过PLC控制电子锁开启料箱或投料口，反之则触发声光报警并锁定设备；投料时称重传感器实时采集重量数据，与配方设定值进行比对，若超差则暂停流程并要求调整；系统自动记录投料人、时间、重量等数据并加密存储至数据库，形成可追溯的电子台账；退料时重新称重，自动计算损耗率，为成本优化提供数据支撑，最终实现从投料防错到损耗分析的全闭环管理。图3-9某企业物料投入系统乳化过程智能调控传统乳化生产依赖人工经验控制温度、转速等参数，存在控制精度低、批次稳定性差、能耗高等问题。通过应用工业互PLC与SCADA/MES及变频器，可实现乳化过程的全自动精准调控。平台可根据工艺配方设定温度、转速、压力等参数目标值；安装在乳化罐的温度传感器、压力变送器及转速传感器实时采集数据，PLC通过算法动态比对实际值与设定值，自动调节搅拌电机转速、蒸汽或冷却水流量。温度曲线、转速变化、能耗记录等实时数据自动存储并生成报表，支持工艺优化与质量追溯，最终实现从参数智控到能效优化的全闭环管理。图3-10某企业乳化过程智能调度界面静置智能监控传统静置环节依赖人工记录时间、肉眼观察状态，存在超时静置、提前转移、过程不透明等痛点，易影响产品质量与生产节奏。通过应用工业互联网，企业部署物联网感知终端并与MES系统集成，可实现对静置过程的精准管控与智能调度。系统在物料泵入静置罐时自动记录入库时间，并依据工艺配方自动设定静置时长；MES系统实时进行倒计时监控，通过界面动态显示各罐剩余时间与状态；到达设定时间后，系统自动向中控室操作员推送提醒信息，并同步向下一环节设备下发准备指令；静置时长、设备状态、操作记录等全过程数据自动归档，形成可追溯的电子批次记录。灌装精度动态校准传统灌装环节依赖人工定期抽检与手动调整，不仅存在响应滞后、调整凭经验、精度持续性差等问题，还会面临半成品料体与包材使用错误的风险，且难以有效应对设备长期运行带来的机械磨损、物料特性波动等干扰因素。通过应用工业互联网平台，在灌装头集成高精度称重传感器，并联动PLC与智能算法，构建了一套集防错与校准于一体的智能系统。在防错方面，系统通过在关键节点配置扫码器或RFID读写器，自动核对物料与包材信息，从源头杜绝误用。在校准方面，系统以预设灌装量为目标值，由称重传感器实时采集数据并传输至PLC，其内置的智能算法动态比对实际值与目标值，自动计算偏差并精准调节灌装阀门，从而在提升产品一致性的同时，有效降低原料损耗与质量风险。包装完整性视觉检测传统包装检测依赖人工目检，存在效率低、易疲劳、主观偏差大等痛点，难以适应高速生产线节奏，导致漏检率高且质量数据无法系统化追溯。通过利用工业互联网，部署机器视觉检测系统，集成高速工业相机、专用光源及图像处理算法，可实现包装质量的在线全检与自动判异。系统在自动包装机出口处架设相机，触发拍摄包装产品的高清图像；视觉算法通过边缘检测、模板匹配或深度学习模型识别漏封、包装折角破损、包膜气泡等缺陷。对判定为不合格的产品，系统利用PLC将其移入不良品通道；同时，MES系统自动记录每一缺陷的类型、发生时间及位置，并统计缺陷数量生成质量波动趋势图，为调整包装机温度、压力、速度等参数提供数据支撑。图3-11包装视觉监测界面产品信息溯源传统模式下产品信息记录依赖纸质单据或离散系统，存在数据易丢失、难以关联、追溯效率低等痛点，一旦出现质量问题难以快速精准定位。通过应用工业互联网标识解析体系，结合RFID或二维码技术与MES系统，可实现从原材料到成品的全链路精准溯源。系统在灌装环节通过扫码器或RFID读写器采集瓶身预设的唯一追溯码，自动将产品批次、灌装时间、产线编号等关键信息绑定并实时写入MES系统数据库，形成“一瓶一码”的身份标识；后续在流通或质检环节，通过扫描该码可直接调取该瓶产品对应的静置时长曲线、灌装精度校准记录、包装检测结果等全链路数据。该系统同时支持供应链各节点数据动态补充，当消费者或监管方扫码查询时，平台通过标识解析系统映射并可视化展示全生命周期信息，有效支撑质量追溯、防伪验证与窜货监管。图3-12某产品溯源查询生产管控生产进度管控（MES）过集成物联网传感器、条码/RFID、设备PLC接口等多种技术手段，自动采集生产工单状态、设备运行参数以及物料批次信息，图3-13某公司生产进度管控界面车间环境管控（IoT）传感持续符合质量规范要求。在生产车间关键区域部署各类高精度IoT传感器，实时采集温湿度、压差、悬浮粒子浓度等关键参数智能清洗消毒录，满足GMP法规要求。系统通过预测性维护算法分析设备运计划与调度生产计划管理ODM/OEM模式下订单碎片化、难以及时整合的痛点，企业可依托工业互联网平台构建一体化计划体系。通过集成ERPMES，实时获取经整合的订单、库存、产能数据，辅助生成图3-14某公司实现基于订单数据对主生产计划进行灵活调整高级计划与排程（APS）图3-15某公司通过APS系统进行生产计划的下达人机物智能调度MES系统，构建人机生产作业优化柔性智能制造单元传统美妆日化产线存在刚性固化、换型效率低、灵活性差等痛点，难以适应“多品种、小批量”的市场需求，导致生产效率低下、资源浪费严重。通过利用工业互联网，部署柔性可重构产线，集成模块化装备、成组技术与实时调度系统，可实现多品种产品的快速自动切换与精准生产。系统根据MES下达的订单指令，通过成组技术将工艺相似的产品归类生产，并依托模块化设计的热熔胶机、贴标机等设备快速调整工装；产线采用仿生抓取技术与机器视觉定位，在口红组装等场景中通过单工位双夹具协同作业，缩短换型时间；同时，系统通过实时数据采集与动态调度算法，自动优化生产节拍与物料配送路径，实现混线生产下的资源最优分配；全过程数据通过物联网网关上传至云平台，生成产能效率、质量波动等分析报表，为持续优化提供决策支持，最终形成从订单解析到成品交付的柔性化、数字化闭环管理。人机交互协作传统美妆日化生产环节存在人机交互壁垒高、协作效率低下、安全风险突出等痛点，难以实现精准化、柔性化的生产需求。通过利用工业互联网，构建人机协同作业系统，集成自主移动机器人、协作机器人及智能交互终端，可实现投料、分拣、检测、装配等环节的高效协作。系统通过5G通信技术实现AMR、机械臂、传感器等设备与MES/WMS系统的实时数据交互；在作业过程中，AMR通过激光雷达与视觉技术动态识别人员位置，结合强化学习算法自动调整行进路径。例如在拣选环节，采用“一人拣多车、一车对多人”的柔性模式，由AMR承载货架至拣选工位，人员仅需在原地完成扫码、核验、投料等操作，减少无效行走；同时，协作机器人通过力控传感器与视觉引导实现原料桶的精准抓取与投加。所有设备运行状态、作业数据均通过物联网网关上传至数字孪生平台，动态优化任务分配策略，最终实现人机效能最大化。（三）绿色化生产能源信息管理传统能源管理依赖人工抄表与经验调控，存在数据滞后、能效黑洞、优化困难等痛点，导致能源浪费严重且无法精准支撑节能决策。通过利用工业互联网平台，部署企业能源管理系统或模块，集成智能电表、水表、气表、温湿度传感器等物联网感知终端与大数据分析平台，可实现能源流的精细化监控与智能优化。系统自动采集水、电、气等能耗数据，并实时传输至云平台；平台层动态识别异常能耗与节能潜力，基于分析结果自动生成设备启停优化策略，并通过PLC执行控制指令，实本分析、碳排核算、能效对标等功能，为管理决策提供数据支撑。图3-16某企业水、电、气能源管理系统可持续供应链管理传统供应链管理模式下，原料来源不透明、碳足迹难以量化，企业面临绿色清洗质控、环保合规压力及品牌声誉风险。通过利用工业互联网，构建可持续供应链管理体系，集成区块链、物联网、大数据分析技术，可实现从原料溯源到碳足迹精准管控的全流程治理。系统首先通过区块链不可篡改的分布式账本记录棕榈油、纸浆等原料的产地认证、采购路径及环保属性，并利用物联网传感器实时采集运输、仓储环节的能耗数据；建立碳足迹模型，自动计算从原料开采到成品交付各环节的碳排放强度，通过大数据平台生成可视化碳足迹图谱及减排优化方案。同时，系统通过绿色信息平台向消费者及监管方披露可持续数据，并利用智能合约自动执行绿色采购策略，助力企业实现环保合规、提升ESG评级并强化品牌绿色竞争力。废水废气合规管控传统废水废气管理依赖人工定期检测与纸质记录，存在数据滞后、真实性存疑、响应迟缓等痛点，难以满足日益严格的环保监管要求，且无法支撑处理设施的精细化运行优化。通过利用工业互联网，构建环境合规管控平台，集成污染源在线监测系统、大数据分析及智能预警模块，可实现排放全程监控与治理设施优化调控。通过在废水、废气排放口安装在线分析仪，实时采集排放数据并传输至云平台；平台通过自动比对法规限值，一旦超标立即触发短信、声光等多级报警，同时通过PLC联动电动阀门实现超标废水自动截留。所有监测数据自动生成环保台账报表，直接对接政府监管平台，形成从实时监测、预警处置到报告追溯的全链条数字化管控，确保合规排放的同时降低治理能耗与运营成本。（四）数字化管理营销管理营销信息管理图3-17某公司营销信息管理界面消费者洞察分析传统时尚美妆行业的消费者洞察高度依赖小样本调研和人AI算法和可视化工具实时解析全域消费者智能客服与导购企业依托工业互联网，通过整合聊天机器人（Chatbot）、人机协同与增强现实（AR）技术，构建全渠道、智能化的客户7×24保服务连续性。同时，AR虚拟试妆功能允许消费者实时预览口跨境电商管理传统的Excel表格和多平台手动切换，不仅流程繁琐、反应、支付结算与汇兑损益计算，保障资金流动性与合规性。同时，系直播带货AR虚拟试妆、AI肤质检测等技术提供沉浸式体验，-即时销售-用户洞察”的数字化闭环。经营管理（1）销售计划动态优化传统时尚美妆行业销售计划依赖静态历史数据与人工经验制。企AI（2）BI看板分析BI看板运用关联分，驱动企业管理从经验导向迈向数据驱动。

图3-18某公司BI看板设备信息管理为改变传统记录设备信息的设备台账依赖纸质或分散管理，图3-19某公司的设备信息管理界面设备预测性维护（AI算法构建设备健康模型，监测劣化趋势，仓储管理仓储信息管理传统仓储管理依赖人工记账与纸质单据，存在数据滞后、账实不符、效率低下等痛点，导致库存周转率低、找货困难且成本虚高。通过利用工业互联网平台，部署仓储管理系统，集成条码/RFIDPDA字化管控。系统通过唯一编码对物料、成品、半成品及耗材进行身份标识，在出入库环节利用扫码设备自动采集数据，并实时同步至系统更新库存记录；可通过库位管理功能，动态优化货物存储位置，提升空间利用率；结合库存预警机制，自动生成补货建议或积压提醒。同时，系统与企业ERP、MES等系统集成，实现跨部门数据共享，并通过多维度报表（如库存周转分析、出入库效率统计）为管理决策提供支持，最终形成从入库、在库到出库的全流程精细化管控闭环，显著提升库存准确性及作业效率。智能出入库

图3-20某企业仓储管理系统传统出入库管理依赖人工核对单据与实物，存在信息录入效率低、批次与质检报告易脱节、追溯链条不完整等痛点，难以满足高质量管控要求。通过部署集成RFID技术的智能仓储管理系统，并结合云端数据平台，可实现物料批次信息与质检报告的自动关联与精准管控。系统在物料入库前，为每批原料粘贴具有唯一编码的RFID标签，并同步将质检报告中的关键数据绑定至标签及系统数据库；入库时，RFID读写器自动批量识别标签信息，实时验证批次合法性及质检状态，若发现质检过期或不合格物料，系统自动告警并锁定入库流程；出库时，系统依据先进先出等策略，自动匹配待出库批次及其质检报告，确保优先调取合格且临期的物料，并通过RFID读写器确认出库信息，实时更新库存台账。全过程数据自动同步至云端平台，形成“一批一码、码随料走、料码一致”的闭环追溯体系，大幅提升物料可追溯性与质量管控精度。图3-21某企业物料入库无人仓储与物流传统仓储管理依赖人工叉车、手推车等设备进行物料搬运，存在劳动强度大、作业效率低、差错率高、空间利用率不足等痛点，尤其在业务高峰时段易出现响应延迟与库存不准等问题。通过利用工业互联网，部署以AGVAMR为核心的智能仓储系统，并与WMS深度融合，可实现从原料、包材到成品的全流程自动化搬运与精准管控。系统首先通过WMS接收入库指令，AGV/AMR依据预设路径实时规划最优路线，将货物运至指定货位，并利用RFID或二维码识别技术自动更新库存信息；在拣选环节，系统根据订单需求调度潜伏式AMR将目标货架搬运至拣选工位，或由叉式AGV完成高位货架的存取操作，实现“货到人”的精准拣选；出库时，AGV/AMR与自动包装线、分拣系统联动，将成品运送至装车区，并通过智能配载算法优化装载顺序。全过程由智能调度算法实时优化机器人运行路径，避免拥堵碰撞，大幅提升空间利用与作业效率。图3-22某企业AGV设备仓储环境监控化妆品原料对温湿度和空气质量高度敏感，车间内温度、湿度、空气颗粒物及有害气体波动可能直接影响产品稳定性和质量。然而，原有管理模式依赖人工巡检和局部监测设备，监测点少、数据采集滞后，无法实现全厂覆盖和实时跟踪。增加了生产成本和质量风险。通过利用工业互联网，部署高精度采集模组、物联网网关、数据处理平台，实现仓储区环境数据实时采集、监控和分析。采集模组可同步监测温度、湿度、空气颗粒物CO₂ 浓度及挥发性有机物等多项指标通过工业以太网或无线网络将数据传输至平台，保证数据的实时性与完整性平台对采集数据进行清洗、校验与存储，并通过规则引擎实现异常自动报警与联动控制。当仓储车间湿度或温度偏离设定范围时，系统可即时触发空调、加湿或净化设备调整，确保生产环境稳定。图3-23某企业环境监测系统财务管理财务信息管理传统财务管理依赖手工记账与分散系统，存在数据孤岛、对账困难、信息滞后、合规风险高等痛点，难以支持企业精细化运营与快速决策。通过利用工业互联网，构建集成化的财务管理信息系统，依托ERP核心平台，实现总账、应收应付、存货核算、固定资产、现金管理等模块的数据协同与流程自动化。系统通过统一会计科目编码与凭证自动生成机制，将购销存业务单据实时转化为财务凭证，传递至总账子系统；固定资产模块自动计提折旧并生成记账凭证，存货核算实时更新库存资金占用，现金管理同步银行流水并自动核对，确保财务业务数据同源一致。通过权限管控与审计跟踪功能，系统记录所有操作日志，满足内控与合规要求；同时，借助财务分析工具自动生成利润表、现金流量表等报表，为管理决策提供数据支撑，最终实现从业务发生到财务报告的全流程标准化、透明化闭环管理。市场利润预测核算传统市场利润预测依赖静态报表与人工经验推断，存在数据割裂、预测滞后、误差较大、风险反应迟缓等痛点，难以支撑企业快速响应市场变化与精准决策。通过利用工业互联网，构建数据驱动的智能财务预测平台，整合ERP、CRM及SCM系统数据，并应用大数据分析、人工智能算法及可视化仪表盘，可实现对企业未来财务状况的精准预测、动态规划与风险评估。系统通过API数据，并利用时间序列分析与机器学习算法建立多因素预测模型，动态生成未来季度或年度的利润、现金流及资产负债预测报告；通过情景模拟功能，管理层可调整产品定价等关键参数，系统实时计算不同市场策略下的利润敏感性分析，并标识潜在风险阈值；所有预测结果通过可视化看板实时展示，并与预算系统联动，支持滚动预算调整，最终形成从数据整合、智能预测到策略优化的全链路闭环管理，助力企业实现财务前瞻性管控与战略目标精准落地。人力资源管理。企业依托工业互联网，通过部署一体化的OA人力资源管理系统，可Excel表格整合为标准化数字档、晋升、离职审批，全部流程可在线完成。针对美妆行业多班制、APP等多种打卡，显

图3-24某公司OA人员管理系统质量信息管理（尤其是批记录造成的效（CAPA）等流程线上，实现图3-25某公司质量管理系统（QMS）界面机器视觉质量检测批次管理与溯源（图3-26某公司产品溯源的全链路数据界面（五）网络化协同产业链协同供应链信息管理技术，对历史数据与市场趋势进行智能分析，赋能预测与策图3-27某公司的供应商库界面智能采购寻源 图3-28某公司采购管理界面（包含智能采购）动态采购预测ERP、SCM产供销协同销售生产协同统一汇聚全渠道订单，并与制造执行系统（MES）、仓储管理系统（WMS）集成，实图3-29某公司实现订单销售生产信息同步的信息系统多仓业务协同最优调配的难题，企业可依托基于云化部署的仓储管理系统（WMS），实现多仓、多货主的库存集中管理与可视化。通过的仓储运营网络。该场景将分散的库存资源整合为协同高效的 图3-30某公司实现“全渠道一盘货”的仓储管理系统仓储运输协同户体验的问题，企业可通过工业互联网平台实现仓储管理系统（WMS）与运输管理系统（TMS）的深度集成，打通出库信息TMS（图3-31某公司仓储运输协同架构图（六）服务化延伸会员售后服务图3-32某公司会员数据驱动运营架构图数据资产服务图3-33某公司实现多环节数据打通的架构图私域运营系的挑战，企业可依托工业互联网平台，通过客户关系管理（CRM）与数字化营销平台建立和管理自有用户社群，整合门图3-34某公司私域运营架构图图3-35某公司的客户数据管理界面（七）个性化定制AI肤质诊断AI图像识别与大数据模型生图3-36某公司用于测肤的AI彩光皮透仪门店快速打样或个人偏好，在系统推荐下组合已有的合规原料或成品基础液，现场生成体验样品。该场景极大地提升了用户参与感与互动性，使品牌能在合规前提下高效收集真实市场反馈，降低新品研发风险，加速爆品孵化。虚拟试妆台AR/VR图3-37某公司的虚拟试妆界面四、工业互联网建设实施部署（一）工业互联网网络与时尚美妆融合应用时尚美妆行业工业互联网网络设施涵盖外网互联网、内网有线网及内网无线网三类：外网互联网主要用于连接美妆品牌与全球原料供应商、ODM/OEM代工厂、电商平台、分销渠道、物流伙伴以及市场调研与数据分析服务商，实现供需数据快速交换、柔性供应链协同、精准营销策略共享及跨渠道销售整合；内网有线网作为企业骨干，支撑内部MES、ERP、PLM、CRM、WMS等核心系统的高效运行，服务于研发设计、财务管理、人力资源、仓储调配及总部集中管控等业务，确保信息流与业务流程在企业内部的稳定、安全和高效流转；内网无线网则重点部署于生产基地流水线、自动化仓库以及遍布各地的零售门店场景，通过无线接入便捷管理智能生产设备、AGV小车、实时库存追踪系统，并支持移动POS收银、智能试妆镜、虚拟柜台、店员移动巡店与客户服务终端等设备，赋能智能制造、精益化门店运营及消费者体验的即时性、互动性与创新性提升。建设现状一是设备通信协议多样，数据采集困难。灌装机、乳化设备等生产终端协议异构性强，老旧设备数据接口封闭率高，导致设备联网率低。且中小企业在原料称量等核心环节仍使用机械仪表，数据依赖人工记录，配方参数与灌装精度等关键数据实时性差。二是网络隔离与“数据孤岛”问题突出。生产网络（OT）、办公网络（IT）、电商平台相互隔离，生产管理系统（MES）、仓储系统（WMS）以及订单系统（ERP）未打通，旺季易出现库存断货或积压；线上线下渠道数据割裂，用户需求反馈延迟，拖累新品开发响应效率。三是多基地/门店协同效率低。时尚美妆行业品牌商多采用OEM的合作模式，研发中心与生产工厂等跨区域基地配方同步需人工录入导出，导致配方同步延迟。门店缺货补货流程需邮件/电话沟通，响应周期长，错过销售黄金窗口。四是5G/新技术应用处于试点阶段。5G应用集中于头部企业直播营销（AR试妆），生产环节（AGV调度、预测维护）渗透率低，且中小企业受限于专网部署成本高与轻量化方案缺失，高精度控制场景落地困难。建设需求一是增强网络高融合、可拓展性，提升全域互联能力。需提高数字化设备整体水平，通过协议解析网关（MQTT/HTTP2）统一接入异构设备，实现Modbus等协议的地AR质检相机、环境传感器等新设备即插即用，满足小批量定制订单的产线快速重组需求。二是构建兼顾数据、算力、安全的分级网络架构。云边协同体系——边缘层部署轻量化AI模块（如TensorRT）时处理灌装视觉检测，云端联动用户画像与生产数据动态优化原料采购，同步按生产/研发/电商不同功能分区划分VLAN，核心配方库通过单向网闸隔离，灭菌环境等关键工艺段采用5G+UWB定位替代WiFi规避干扰。三是强化跨业务协同与多级算力调度能力。协同升级方面，需建立“边缘-区域云-中心云”三级算力网，调度跨基地配方同步任务，打通门店POS-仓储WMS-生产MES数据链驱动快反生产，引入SDN实现网络资源池化，为直播营销、柔性产线分配差异化QoS策略，并通过企业级算力平台统一调度边缘与云端资源。建设部署采用叠加与升级双模式，新增AR传感器时，基于5G+TSN工业无线网叠加至现有控制网，实现灌装、包装等环节实时监控；同时进一步改造老旧灌装机、称量仪，加装5G模组/边缘网关完成协议转换至OPCUA，实现配方误差的精准控制。企业层方面，依托SDN+大二层扁平架构，核心层承载ERP、MES系统，汇聚层联通车间与仓储单元，接入层覆盖门店POS及移动终端；基于VLAN划分生产、管理、电商三大业务虚拟SD-WAN整合总部与云端平台（如略限开放HTTPS、API端口；同步构建云边协同体系，边缘节点处理直播秒杀等高并发订单，中心云分析用户画像驱动新品研发。产业层方面，重点突破三类场景：门店互联采用5G切片/SD-WAN4G/5G网络与QoS保障库存数据实时同步，支撑缺货自动调拨；生态协同依托MPLS-VPN专线，与包材商、原料商共享BOM数据触发库存预警自动补货；用户直连基于互联网+CDN在边缘节点缓存AR试妆模型，降低虚拟试色延迟至毫秒级。（二）工业互联网标识与时尚美妆融合应用标识解析体系是工业互联网的重要纽带和神经中枢。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。建设现状一是行业数字化基础薄弱，标识应用不足。时尚美妆行业以中小型企业为主，生产环节自动化程度低，供应链分散。尽管日化行业二级节点已覆盖100解析体系，但多数中小企业仅完成系统基础接入，未挖掘标识在防伪溯源、供应链协同等核心场景的价值，标识注册量与实际业务联动率严重不足，数据孤岛问题显著。二是标识业务场景单一，缺乏全链路整合。当前时尚美妆行业标识解析应用集中于如扫码领券、防伪验证等消费端营销，但生产制造、物流仓储等环节渗透不足，原料批次、生产工序、物流温湿度等关键环节数据未与产品标识关联，且未打通原料供应商标识数据，导致跨企业协同效率低下。三是数据治理与安全机制缺失。时尚美妆行业企业标识数据多停留在静态编码阶段，缺乏环境温湿度、库存状态等动态数据的采集与分析能力。同时，数据开放共享标准不统一，中小企业在数据安全与利益分配间难以平衡，阻碍跨企业协作。建设需求一是轻量化技术适配中小企业的产品需求。针对占行业近80SaaS化标识接入方案，支持即插即用RFID及二维码，支持模块化功能调用；同时支持模块化应用开发方式，开放API接口供企业按需调用。二是全链路防伪溯源体系的贯通需求。针对时尚美妆行业假货率高且成分追溯断裂的痛点，亟须通过唯一标识码贯通原料采购、生产环境、冷链运输、终端销售全链条。核心诉求在于实现动态数据深度关联：消费者扫码不仅可验真伪，还能查看原料溯源地图、生产质检报告及物流实时温湿度曲线，解决类似某面膜因未关联原料数据导致千万损失的行业隐患。三是数据安全与利益分配机制需求。跨企业数据共享涉及配方机密、渠道政策等敏感信息，当前缺乏可信交换机制，需建立分级权限体系，同时依托“星火·链网”超级节点，关键数据（如配方比例、渠道合同）上链存证，确保共享过程不可篡改。建设部署车间层方面，依托二维码、RFID或NFC等轻量化标签载体，结合智能传感设备，对美妆产品全生命周期的物理实体与虚拟实体实现“一品一码”唯一标识。物理实体涵盖原料、包装材料、产线设备及成品，虚拟实体包括配方专利、质检报告、工艺参数、批次记录等。在工厂边缘侧部署标识解析中间件，构建本地化数据识别与管理能力，并与生产执行系统、品控系统实现接口对接，支持企业完成标识的自动化注册与实时解析。企业层方面，美妆品牌商、代工厂及供应链企业通过自建或托管方式部署企业节点，并接入美妆行业二级节点。企业节点需整合产品层与边缘层的数据能力，横向打通企业内部ERP、SCM、CRM及电商平台系统，提供标识注册、精准解析、动态数据统计及安全存储等功能，形成企业级的美妆产品全链路数据资源池。此举可强化防窜货管理、精准营销与消费者互动能力，同时为质量追溯提供核心支撑。产业层方面，由美妆行业头部企业、大型电商平台或第三方服务平台申请建设标识注册服务机构（二级节点），负责二级节点的搭建与运营。一方面面向上下游企业及终端用户提供产品标识注册、全球解析查询、数据共享与增值服务；另一方面对接国家顶级节点，实现标识体系的分层治理与跨行业互联互通，最终构建覆盖研发、生产、流通、消费全环节的美妆产业标识生态网络。（三）工业互联网平台与时尚美妆融合应用工业互联网平台是工业互联网的核心，包括边缘、平台（工业PaaS）、应用三大核心层级。工业互联网平台可构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的智能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，并以工业APP的形式供企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的产业生态。建设现状一是数据整合困难。时尚美妆行业企业生产设备、供应链、消费者行为等多源异构数据分散，且ERP、MES、CRM等核心系统等数据格式各异、存储独立，系统间缺乏统一数据接口，难以实现跨环节数据流转与联动分析，导致数据孤岛现象严重，制约了基于全链路数据的决策优化。二是行业知识数字化不足。时尚美妆行业配方研发、工艺优化等核心环节依赖人工经验，核心技术与经验多以人工记忆、操作手册等形式存在，缺乏标准化模型，产品质量稳定性差，且新品开发周期长，研发过程中难以通过数据模拟验证配方可行性，仍依赖传统试错模式，延长了新品上市周期。时尚美妆行业仅10头部企业实现全80后，供应链协同弱、库存周转效率低。头部企业凭借资金与技术优势，已构建覆盖研发、生产、流通的数字化体系，而中小企业受制于软硬件投入成本、数字化转型路径不明确等问题，仅在局部环节实现简单数字化，上下游企业间数据共享不畅，导致订单响应迟缓、库存积压等问题突出。四是产业级平台有待普及。时尚美妆行业的产业级平台已起步，龙头企业和专业平台在推动，但行业级的标准化互通平台仍有待发展，且许多中小企业仍以传统方式运作，接入门槛较高，无法融入产业生态。建设需求一是强化多源数据采集，夯实边缘层基础。依托轻量化传感设备、二维码/RFID等技术，实现生产环节原料配比、灌装精度、环境温湿度等数据的实时采集，同步整合供应链端物流信息与消费端用户行为数据。推动边缘计算节点与彩妆、护肤等生产线适配，优化端侧数据预处理能力，满足小批量多品类生产的数据高频采集需求，为全链路数据贯通提供支撑。二是构建模块化功能层级，支撑多元化业务场景。体系应设计为多元化的、分布式的、模块化的和可扩展的分层式结构，通过构建包含边缘层、平台层和应用层的模块化功能层级来支撑美妆行业从单品生产到大规模个性化定制的多元化业务场景，使不同规模企业能灵活选配所需服务；采用分布式部署模式，将计算与决策能力下沉至生产现场与零售终端，增强系统应对数据洪峰与局部故障的弹性与可靠性；并严格定义层与层之间的标准化开放接口，保障企业可平滑接入新功能模块或第三方生态服务，实现系统的纵向深化与横向扩展，从而最大限度满足不同层次企业的差异化需求，有效降低技术应用门槛与成本，扩大行业受众面与应用深度。三是聚焦行业特色场景，开发推广标杆应用。针对配方研发周期长的痛点，基于平台数据沉淀开发原料配伍模型、稳定性预测等数字化工具，缩短新品研发周期。针对供应链协同弱的问题，部署智能排产、库存动态预警等云化应用，提升供应链响应速度。针对消费端个性化需求，开发肤质分析、虚拟试妆等C端应用，实现精准营销与用户体验升级。四是构建产业级服务平台，推动生态协同发展。汇聚原料供应商、代工厂、品牌商、电商平台等产业链资源，实现供需信息精准对接。基于平台开展横向价值延伸，培育个性化定制、配方知识产权交易、临期产品循环利用等创新模式。为中小企业提供低成本SaaS化服务，推动行业数字化均衡发展，形成多方共赢的产业生态。建设部署车间层方面，部署边缘计算平台与数据采集模块，基于工业互联网平台构建车间级数字孪生系统。通过部署边缘网关汇聚灌装机、包装线、质检终端等设备数据，统一采用OPCUA协议上传至平台数据中层；平台内置算法模型实时分析配方误差、能耗波动等生产参数，动态优化工艺规程，实现灌装精度控制。同时，依托平台低代码开发工具快速部署AI应用，利用AI开发新配方，眼镜采集产品图像与标准样本比对，自动识别包装瑕疵、标签错贴等缺陷，使漏检率降低至0.1以下。企业层方面，构建美妆行业级PaaS平台，整合ERP、MES、SCM等系统数据形成企业数字主线。平台核心层部署大数据分析引擎，通过用户画像模型解析电商平台、门店消费数据，驱动新品研发决策；业务中台提供统一API接口，支持快速搭建直播秒杀、会员管理等SaaS应用，应对促销期高并发订单。此外，平台搭建研发协同模块，集成配方库、原料数据库及虚拟实验室功能，研发人员可模拟成分配伍效果，缩短新品开发周期。式构建跨企业协同生态。平台通过区块链技术建立原料溯源体BOM变更与产能数据，触发自动补货预警；开放平台接口吸引第三方服务商入AR建设行业知识库，沉淀工艺参数、市场趋势等数据，通过AI荐算法为中小企业智能匹配供应链资源。（四）工业互联网数据与时尚美妆融合应用工业互联网数据是工业互联网体系的核心要素，贯穿于设计、生产、流通、消费等全产业链环节。在时尚美妆行业，数据驱动的发展模式正逐步成为提升生产效率、优化供应链协同、深化用户洞察的关键支撑。通过构建统一的数据采集、治理、分析与共享体系，实现多源异构数据的集成与智能分析，能够打破信息孤岛，推动行业向智能化、个性化、绿色化方向转型。建设现状一是数据孤岛现象突出。美妆行业产业链长、环节多，数据来源分散且标准不一。车间层生产设备参数、企业层ERP/MES场数据之间缺乏统一接口，导致数据割裂，难以支撑全链路协同决策。二是数据质量与实时性不足。中小美妆企业数据采集多依赖人工录入，关键工艺参数的实时监测覆盖率低，数据失真风险高。消费端用户肤质、试用反馈等非结构化数据难以结构化处理，导致产品优化缺乏精准依据。同时，部分企业数据更新延迟，供应链需求变化无法快速传递至生产端，加剧了供需错配。三是数据建模与分析能力薄弱。行业知识数字化程度低，配方研发、质量预警等核心经验仍依赖人工判断，缺乏算法模型沉淀。尽管头部企业引入AI预测销量，但中小企业在数据挖掘、可视化分析等方面工具缺失，难以从历史数据中提取工艺优化规律，制约了数据价值的释放。四是数据安全与共享机制缺失。配方专利、消费者隐私等敏感数据流通缺乏标准规范，企业间数据协作意愿低。产业层面尚未建立可信数据交换平台，原料商、品牌方、检测机构间数据共享不足，阻碍了溯源体系与协同创新生态构建。建设需求一是构建全链路数据采集体系。需部署轻量化传感器、RFID标签等设备，覆盖从原料投料到成品出库的全流程，实时采集温度、湿度、灌装量等生产参数，同步集成渠道销售、物流轨迹、消费者肤质测试等外部数据，形成全域数据资源池。二是建立数据标准与治理框架。制定美妆行业统一的数据编码、格式及传输协议，解决ERPSCM、CRM等系统异构数据兼容问题。通过数据清洗、分类标注、血缘追踪等手段提升质量，为跨环节查询与分析提供规范基础。三是强化数据分析与场景化应用。开发基于AI的数据智能工具，如配方仿真模型、质量缺陷预测算法、需求感知模型等，支撑新品开发、排产优化、精准营销等场景。同时，利用数字孪生技术模拟生产与供应链运行状态，实现异常预警与决策优化。四是搭建安全可信的数据流通平台。采用区块链、隐私计算技术，构建产业级数据空间，明确数据权属与使用规则。支持上下游企业按权限共享产能、库存、质检数据，推动协同计划、溯源认证、低碳核算等创新应用落地。建设部署车间层方面，5G/TSNRFID集配料比例、灌装精度、封装质量等数据。通过边缘网关进行数据清洗、格式转换，并上传至企业数据湖。同时，利用轻量级算法模型对能耗、良品率等关键指标进行实时分析，动态调整工艺参数，实现质量偏差的即时预警与干预。企业层方面，建设美妆数据中台，集成生产、供应链、消费等多源数据。通过数据挖掘引擎构建用户画像，分析爆品特征与流行趋势，驱动配方快速迭代；通过供应链数字看板，可视化监控库存周转、订单履约状态，优化排产计划。此外，基于API接口开放数据服务，支持直播销量预测、会员复购分析等SaaS应用灵活调用。产业层方面，构建美妆产业数据空间，基于区块链技术建立联合征信机制，保障数据安全共享。连接原料商、包材商、品牌方与检测机构，通过统一数据接口交换BOM案、质检报告等信息，实现溯源防伪、协同设计、碳足迹追踪等功能。同时，建设行业知识库，沉淀原料特性、工艺参数等数据模型，通过AI算法为中小企业智能推荐供应链匹配方案，降低创新成本。（五）工业互联网安全与时尚美妆融合应用工业互联网安全是工业互联网健康发展的保障基石，其核心在于构建覆盖设备、控制、网络、平台、数据的安全防护体系，确保工业生产与商业运营的保密性、完整性和可用性。对于时尚美妆行业，安全体系的构建直接关系到配方专利、消费者隐私、生产稳定性及品牌信誉。建设现状一是安全基础薄弱。美妆行业多数企业，尤其是中小型企业，安全防护意识不足，普遍存在重发展轻安全的现象。生产控制系统与信息系统的融合加深了安全风险，部分老旧产线设备缺乏安全加固，易成为网络攻击的跳板。企业内部安全管理制度不健全，安全投入占比低，难以应对日益复杂的网络威胁。二是数据安全风险突出。美妆行业的核心资产，如配方研发数据、工艺参数、消费者肤质信息及营销数据，在其全生命周期各环节面临泄露、篡改与滥用风险。企业间数据共享与流通需求旺盛，但相应的安全信任机制和合规审计手段尚不完善，制约了产业链协同效率。三是平台与应用安全挑战加剧。随着工业互联网平台、工业APP以及AR/VR试妆等新应用在美妆行业的普及，其自身漏洞、API接口安全、云环境配置错误等风险点增多。针对营销平台的DDoS断，直接影响企业营收。四是供应链安全管控难度大。美妆行业产业链长，涉及原料商、包材商、代工厂、物流商等多类实体，任何一方的安全短板都可能波及全链。当前缺乏对上下游合作伙伴的有效安全准入与持续监控机制，供应链安全事件应急响应能力不足。建设需求一是建立分类分级的安全防护体系。需依据美妆行业特点及企业规模，对核心设备、系统、数据资产进行安全分类分级，实施差异化管理与精准防护。重点保障配方研发数据、关键生产控制系统及消费者个人敏感信息的安全。二是强化设备与控制安全。需推动工业防火墙、入侵检测系统在车间层的部署，加强对PLC、SCADA系统、智能传感器等关键控制设备的安全防护。对新增或改造的5G模组、边缘网关等设备，要求具备内嵌安全功能，提升本质安全。三是构建统一安全态势感知与应急响应能力。企业需提升对网络威胁的实时监测、预警和协同处置能力。建议对接行业或区域安全平台，实现威胁情报共享，建立安全事件应急预案并定期演练，形成闭环管理。四是完善数据安全与隐私保护机制。需明确数据采集、存储、传输、处理、销毁等各环节的安全责任与技术要求，采用加密、访问控制、数据脱敏等技术手段。在跨境数据流动等场景下，需满足《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法规的合规要求。建设部署车间层方面，重点部署工控安全防护措施。在生产网络边界部署工业防火墙，严格限制OPCUA服务器、MES系统与下层设备间的访问流量，遵循最小权限原则。对灌装机、称量仪、包装线等关键设备加装行为监测传感器，通过“白名单”机制阻断异常操作。在边缘计算节点部署轻量级安全代理，实现对边缘侧数据的本地加密与安全传输至企业平台。企业层方面，构建美妆企业统一安全运营中心。整合IT与OT安全数据，基于大数据分析技术实现对网络、平台、应用层的全天候安全态势感知。对ERP、MES、SCM及电商平台实施身份与访问管理，强化账号权限管控；对配方研发系统、生产执行系统等核心业务系统部署应用安全防护，防止漏洞利用。定期对工业互联网平台及上层的营销、溯源等SaaS应用进行安全评估与渗透测试。产业层方面，建设美妆行业安全协同防护生态。鼓励头部企业或第三方机构建设行业级安全公共服务平台，提供威胁情报共享、安全监测预警、应急响应支持等服务。基于区块链技术构建供应链安全可信网络，确保原料溯源、BOM数据共享等过程中的信息不可篡改和可追溯。建立产业链合作伙伴安全准入与评估机制，定期对包材商、代工厂等关键伙伴进行安全审计。（六）工业互联网设备与时尚美妆融合应用工业互联网设备作为工业互联网体系在物理世界的感知和执行终端，涵盖了生产现场的数据采集单元、智能控制系统、自动化导向装置以及人机交互接口等关键硬件设施。这些设备通过实时采集生产环境参数、设备运行状态、工艺质量数据，并执行平台下发的优化指令，为实现美妆行业精细化生产、柔性化供应链及个性化服务提供底层支撑。当前，工业互联网设备在美妆行业的融合应用仍面临诸多挑战，但也展现出巨大的发展潜力。建设现状一是设备数据采集能力薄弱。美妆行业大量传统生产设备缺乏标准数据接口，无法实时获取灌装精度、搅拌速率、温度控制等关键工艺参数。以配料环节为例，许多企业仍依赖人工称重与纸质记录，导致数据准确性低、可追溯性差，且易因人为失误引发批量性质量问题。同时，供应链各环节的物料信息大多通过手工录入，与生产设备系统间存在明显数据断层，难以实现全链路质量追溯。二是设备智能化水平参差不齐。行业中头部企业已逐步引入具备自适应控制功能的智能设备。然而，多数中小企业仍普遍使用半自动化或机械化设备，设备间协同能力弱，换产调试耗时久，无法满足小批量、多品类订单的快速响应需求。三是设备运维方式滞后。美妆行业生产设备普遍缺乏预测性维护能力，企业多采用定期检修或故障后维修的被动运维模式，因缺乏在线监测与预警机制，非计划停机频发，严重影响生产连续性及产品质量稳定性。部分企业虽尝试引入设备状态传感器，但数据分析和诊断能力不足，未能有效降低设备故障率。建设需求一是提升设备数据采集与边缘计算能力。需针对美妆行业特点部署如高精度称重模块、视觉传感器、温度控制器等轻量化、低功耗的传感设备，实时采集配料称重、灌装精度、封口质量等关键数据。推动边缘计算节点与护肤品、彩妆等产线深度融合，对采集到的高频数据进行本地预处理与实时分析，快速响应生产异常，并将结果反馈至平台层进行建模优化。二是推进关键生产设备的智能化升级。在核心工艺环节加快智能装备的应用普及：在配料环节推广智能称重系统，自动加载配方并分步引导称量，实时监控偏差并报警，确保精度与防错。在料体制作环节部署智能反应釜与在线监测系统，通过高级过程控制动态调整搅拌速度、温度等参数，确保产品质量一致性，并引入自动化在线清洗系统，杜绝交叉污染。在灌装环节采用智能伺服控制填充系统，根据不同料体特性自动调节参数，集成在线视觉检测与缺陷剔除功能，提升灌装精度与产线柔性。三是强化设备预测性维护与全生命周期管理。通过物联网技术连接搅拌设备、灌装机、包装线等关键设备的运行参数，利用大数据分析和机器学习算法构建故障预测模型，提前识别潜在故障，变被动维修为预测性维护，减少非计划停机。同时，建立设备数字孪生模型，模拟不同工作负荷下的设备性能衰减规律，为备件库存管理、大修计划制定提供决策支持，延长设备使用寿命。建设部署车间层方面，应部署嵌入式数据采集终端与边缘智能控制器。为现有生产设备加装物联网网关，协议兼容OPCUA、Modbus等主流工业通信标准，实现设备数据统一采集与上传。在配料、灌装、包装等关键工位部署具备边缘计算能力的智能控制器，实时分析设备运行数据，并依据平台下发的优化模型动态调整设备动作。同时，在质检环节部署集成AI视觉识别系统的智能检测设备，对产品外观、标签印刷等进行高速拍摄与自动判别，显著提升质检效率与准确性。企业层方面，需构建覆盖全厂的设备互联网络与集中监控平台。通过工业无线网络（如5G）或有线网络（如工业以太网连接所有智能化设备、传感器与控制系统，确保数据稳定传输。通过搭建设备集中监控平台，实时可视化展示各产线设备运行状态、能耗数据、生产效率等关键指标，并在平台内构建设备性能优化算法库，基于历史数据与实时工况输出设备参数调整建议。产业层方面，应打造面向设备协同的产业云平台。连接品牌商、代工厂、设备供应商等产业链上下游主体，共享设备产能数据、维护记录与工艺知识。平台可基于区块链技术构建设备信用体系，记录各厂商设备运行效率、故障率等绩效数据，为设备租赁、产能交易提供可信依据。同时，吸引第三方技术服务商入驻平台，提供远程运维、工艺优化、备件供应链管理等专业化SaaS应用，帮助中小企业以更低成本享受先进设备管理服务。五、组织实施（一）基本原则系统规划、分步实施。从时尚美妆行业生产全流程出发，以发挥工业互联网在快速响应市场需求、优化资源配置、提升产品质量等方