智能制造与工业互联网融合发展指南

智能制造与工业互联网融合发展指南第1章智能制造与工业互联网融合发展背景与意义1.1智能制造发展现状与趋势根据《中国制造2025》规划，我国智能制造产业规模已突破万亿元，年均增长率保持在15%以上，成为推动产业升级的关键力量。2022年，全球智能制造市场规模达到2500亿美元，预计2025年将突破3000亿美元，增速显著高于传统制造业。国家发改委数据显示，我国智能制造企业中，数字化改造率超过60%，其中高端制造领域占比达40%以上。智能制造的核心在于通过信息物理系统（CPS）实现生产过程的智能化，推动制造模式从“制造”向“智造”转变。《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》提出，到2023年，我国将建成10个国家级工业互联网平台，推动制造企业数字化转型。1.2工业互联网技术演进与应用工业互联网以物联网（IoT）、大数据、云计算、（）等技术为核心，构建起“设备-网络-平台-应用”的协同体系。据国际工业互联网联盟（IIIA）统计，2022年全球工业互联网平台接入设备数量超过5000万台，数据处理能力达到10EB级，支撑了智能制造的深度应用。5G技术的普及推动了工业互联网的高速传输与低延迟，为智能设备互联与实时控制提供了保障。工业互联网平台通过数据采集、分析与决策支持，实现了生产过程的动态优化与资源高效配置。例如，海尔智家通过工业互联网平台实现“设备互联、数据互通、智能决策”，将产品交付周期缩短了30%以上。1.3融合发展的必要性与战略意义智能制造与工业互联网的深度融合，是实现制造业高质量发展的重要路径，有助于提升产业链整体竞争力。《“十四五”智能制造发展规划》指出，到2025年，我国将建成50个以上国家级智能制造示范园区，推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型。融合发展能够实现“制造+互联网”“制造+数据”“制造+”的多维协同，提升企业创新能力和市场响应速度。通过工业互联网平台，企业可以实现从“单点优化”到“全局协同”的转变，推动生产模式由“规模驱动”向“价值驱动”转型。未来，智能制造与工业互联网的深度融合将推动制造业从“制造”迈向“智造”，成为实现经济高质量发展的核心引擎。第2章智能制造体系架构与关键技术2.1智能制造核心要素与架构模型智能制造体系由“人、机、物、环、数据”五大要素构成，其中“人”是决策者，“机”是执行者，“物”是载体，“环”是环境，“数据”是核心资源。该体系遵循“感知—决策—执行—反馈”的闭环逻辑，体现了智能制造的系统性与协同性。根据《智能制造标准体系》（GB/T35770-2018），智能制造体系架构通常包含感知层、网络层、平台层、应用层和管理层，各层之间通过工业互联网平台实现数据互联互通与业务协同。感知层通过传感器、智能终端等设备实现对生产过程的实时监测与数据采集，其精度与覆盖范围直接影响智能制造系统的可靠性与效率。网络层采用工业互联网平台（IndustrialInternetofThings,IIoT）实现设备互联与数据传输，支持多种通信协议（如OPCUA、MQTT、CoAP等）实现异构设备的统一接入。平台层作为智能制造的核心枢纽，集成数据处理、算法分析、业务管理等功能，支撑制造全过程的数字化、智能化与柔性化发展。2.2工业互联网平台建设与集成工业互联网平台是智能制造的基础设施，具备数据采集、处理、分析、可视化及应用集成等功能，支持多源异构数据的融合与共享。根据《工业互联网平台建设指南》（工信部信软〔2020〕125号），工业互联网平台应具备开放性、可扩展性、安全性与服务化能力，能够满足不同行业、不同规模企业的个性化需求。平台建设需遵循“平台即服务”（PlatformasaService,PaaS）理念，提供标准化接口与服务组件，支持企业快速构建定制化智能制造解决方案。工业互联网平台通常集成MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）、SCM（供应链管理）等系统，实现生产、管理、供应链的协同优化。平台应具备数据中台能力，支持业务数据与生产数据的统一管理，为智能制造提供数据驱动的决策支持。2.3智能感知与数据采集技术智能感知技术是智能制造的基础，通过传感器、图像识别、机器视觉等手段实现对生产环境的实时监测与数据采集。根据《智能制造技术发展路线图》（2022），智能感知技术涵盖温度、压力、振动、位移、图像、声波等多种物理量的采集，其精度与稳定性直接影响智能制造系统的运行效果。在工业场景中，工业相机、激光雷达、红外传感器等设备广泛应用于质量检测、设备状态监测与环境感知，实现高精度、高可靠的数据采集。数据采集技术需结合边缘计算与云计算，实现数据的本地处理与远程传输，提升系统响应速度与数据安全性。智能感知技术的发展趋势是向“感知-分析-决策”一体化方向演进，推动智能制造从“数据驱动”向“智能决策”转变。2.4与大数据在智能制造中的应用（）在智能制造中主要应用于预测性维护、质量检测、工艺优化等场景，通过深度学习、神经网络等算法实现复杂模式识别与决策支持。根据《智能制造与工业互联网融合发展指南》（2023），技术可与工业物联网（IIoT）结合，实现设备状态预测与故障诊断，显著降低停机时间与维护成本。大数据技术在智能制造中用于数据挖掘、趋势预测与异常检测，通过数据建模与分析，为企业提供精准的决策依据。企业可通过构建数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse），实现数据的存储、处理与应用，支撑智能制造的数字化转型。与大数据的融合推动智能制造向“智能工厂”演进，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的根本性转变。第3章工业互联网平台建设与应用3.1工业互联网平台功能与架构工业互联网平台是连接设备、系统、数据和应用的综合性数字基础设施，其核心功能包括设备接入、数据采集、过程控制、数据分析及决策支持等，符合《工业互联网平台建设指南》中提出的“平台即服务”（PaaS）理念。平台架构通常采用分层设计，包括感知层、网络层、平台层和应用层，其中平台层是实现数据整合与业务协同的关键环节，遵循ISO24000标准中的“平台即服务”（PaaS）模型。平台需具备灵活扩展能力，支持多种工业协议（如OPCUA、MQTT、HTTP/）的接入，确保与各类工业设备、系统及应用的兼容性，符合《工业互联网平台技术标准》中的接口规范。平台应具备模块化设计，支持按需部署与升级，例如通过微服务架构实现功能模块的独立开发与部署，提升系统的可维护性与适应性。平台需提供统一的数据中台功能，实现数据的采集、存储、处理与共享，支持多源异构数据的融合与分析，符合《工业互联网平台数据管理规范》中的数据治理要求。3.2平台数据管理与分析能力工业互联网平台需具备高效的数据采集与处理能力，支持实时数据流处理（如Kafka、Flink）与批量数据处理（如Hadoop、Spark），确保数据的及时性与准确性。平台应集成数据可视化工具，支持三维可视化、仪表盘、趋势分析等，满足企业对生产过程的实时监控与决策支持需求，符合《工业互联网平台数据可视化技术规范》中的要求。平台需具备数据质量评估机制，通过数据清洗、异常检测、数据校验等手段提升数据可靠性，符合《工业互联网平台数据质量管理指南》中的数据质量控制标准。平台应支持数据挖掘与预测分析，利用机器学习算法实现设备故障预测、能耗优化、质量控制等，提升生产效率与设备利用率，符合《工业互联网平台智能分析技术规范》中的应用要求。平台需具备数据安全与权限管理功能，支持细粒度的用户权限控制与数据加密，符合《工业互联网平台数据安全与隐私保护规范》中的安全要求。3.3平台与制造企业协同机制工业互联网平台应构建与制造企业之间的协同机制，实现生产数据、工艺参数、设备状态等信息的实时共享，支持企业间的数据互通与业务协同，符合《工业互联网平台协同运营规范》中的协同要求。平台应提供统一的接口标准，支持与制造企业的ERP、MES、SCM等系统无缝对接，提升数据流转效率，符合《工业互联网平台接口规范》中的标准接口设计原则。平台需支持制造企业间的业务流程协同，如订单管理、生产调度、物流协同等，通过流程引擎实现业务流程自动化，提升整体运营效率，符合《工业互联网平台业务协同技术规范》中的流程管理要求。平台应提供制造企业数字化转型的支持，如数字孪生、工业元宇宙等，实现产品全生命周期管理，符合《工业互联网平台数字化转型应用规范》中的发展方向。平台需具备与制造企业持续交互的能力，支持反馈机制与优化迭代，提升平台的适应性与实用性，符合《工业互联网平台持续改进机制》中的动态优化原则。3.4平台安全与隐私保护措施工业互联网平台需遵循《工业互联网平台安全防护规范》，采用多层次安全防护体系，包括网络层、应用层、数据层的安全防护措施，确保平台运行的稳定性和安全性。平台应部署入侵检测与防御系统（IDS/IPS），结合防火墙、加密传输等技术，防止非法访问与数据泄露，符合《工业互联网平台安全防护技术规范》中的安全防护标准。平台需建立数据分类分级管理机制，对敏感数据进行加密存储与传输，确保数据在传输、存储、使用过程中的安全性，符合《工业互联网平台数据安全规范》中的数据分类管理要求。平台应具备用户身份认证与访问控制功能，支持多因素认证（MFA）与权限分级管理，确保用户访问权限的最小化与安全性，符合《工业互联网平台用户管理规范》中的安全控制要求。平台应建立安全审计与日志记录机制，记录平台运行过程中的关键操作与异常事件，便于事后追溯与分析，符合《工业互联网平台安全审计规范》中的审计要求。第4章智能制造与工业互联网融合实施路径4.1融合实施的阶段性目标与步骤根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》及《工业互联网发展行动计划（2021-2025年）》，智能制造与工业互联网融合实施应遵循“试点先行、分步推进、持续深化”的阶段性目标，分为准备、试点、推广、深化四个阶段。第一阶段（准备阶段）主要聚焦于组织架构搭建与基础能力构建，包括制定融合战略、建立跨部门协作机制、完成设备联网与数据采集系统部署，如某汽车制造企业通过引入工业物联网平台，实现设备数据实时采集与边缘计算处理，为后续融合奠定基础。第二阶段（试点阶段）重点推进关键环节融合，如生产线智能化改造、数字孪生技术应用、数据共享平台搭建等，通过试点项目验证融合效果，如某家电企业通过试点车间实现设备互联互通与生产调度优化，生产效率提升15%。第三阶段（推广阶段）推动融合向全行业扩展，构建统一的数据中台与平台，实现跨企业、跨行业数据互通与协同，如某智能制造示范园区通过工业互联网平台实现产业链上下游数据共享，推动协同制造与资源优化配置。第四阶段（深化阶段）聚焦智能决策与闭环管理，实现生产过程自感知、自适应与自优化，如某装备制造企业通过算法与工业互联网平台结合，实现设备故障预测与生产计划动态调整，整体运营成本降低10%。4.2企业数字化转型路径与策略企业应按照“感知层—传输层—应用层”三层架构推进数字化转型，感知层包括设备联网与数据采集，传输层包括工业互联网平台与边缘计算，应用层包括智能决策与业务优化，如某汽车零部件企业通过工业互联网平台实现生产数据实时采集与分析，提升生产响应速度。数字化转型需遵循“数据驱动、流程再造、能力升级”三步走策略，首先实现数据采集与传输，其次构建数据中台与业务系统，最后实现智能决策与闭环管理，如某智能制造企业通过数据中台整合生产、物流、供应链数据，实现全流程数字化管理，运营效率提升20%。企业应建立数字化转型评估体系，包括数据质量、系统集成度、业务协同度、智能化水平等维度，如某制造企业通过引入数字化转型评估模型，识别关键瓶颈并针对性优化，推动转型进程。数字化转型需注重人才培养与组织变革，建立跨职能团队，推动数据文化与组织架构融合，如某制造企业通过设立数字化转型专项小组，联合IT、生产、供应链等部门，实现转型目标。数字化转型需与工业互联网平台深度融合，实现数据共享、流程协同与智能决策，如某智能制造企业通过工业互联网平台实现生产数据实时共享，推动跨部门协同，提升整体运营效率。4.3融合项目管理与实施保障机制融合项目应采用“项目管理方法论”与“工业互联网项目管理框架”相结合，建立项目计划、资源分配、进度控制、风险评估等管理机制，如某智能制造项目采用敏捷开发模式，实现快速迭代与持续优化。项目实施需建立跨部门协同机制，包括项目管理办公室（PMO）、IT部门、生产部门、供应链部门等，确保各环节无缝衔接，如某制造企业通过建立跨部门协同平台，实现项目资源统一调配与进度同步管理。项目实施需建立数据治理与信息安全机制，包括数据标准化、数据质量控制、数据安全防护等，如某智能制造企业通过数据治理框架，实现数据标准化与数据安全合规，保障融合项目顺利推进。项目实施需建立绩效评估与持续改进机制，包括项目进度、成本、质量、效益等关键指标的动态监控，如某智能制造项目通过KPI指标评估，实现项目目标与业务价值的同步提升。项目实施需建立持续优化机制，包括定期复盘、经验总结、技术升级等，如某智能制造企业通过定期复盘会议，不断优化融合方案，推动项目持续深化与价值提升。4.4融合成果评估与持续优化融合成果应从技术、业务、运营、管理等多维度进行评估，包括系统集成度、数据质量、生产效率、成本节约、客户满意度等指标，如某智能制造企业通过多维评估模型，识别融合项目成效，为后续优化提供依据。成果评估应结合定量与定性分析，定量分析包括数据指标、效率提升、成本降低等，定性分析包括组织变革、文化融合、团队能力等，如某制造企业通过定量与定性结合评估，全面反映融合项目成效。持续优化应建立反馈机制，包括用户反馈、系统性能监控、技术迭代等，如某智能制造企业通过用户反馈机制，持续优化系统功能与用户体验，提升融合项目可持续性。持续优化应注重技术迭代与流程优化，包括引入新技术、优化流程设计、提升系统智能化水平等，如某智能制造企业通过引入算法与工业互联网平台，实现生产过程智能优化，提升整体运营效率。持续优化应建立优化机制与激励机制，包括优化奖励、持续改进机制、技术升级激励等，如某智能制造企业通过设立优化奖励机制，鼓励员工参与持续改进，推动融合项目不断深化与升级。第5章智能制造与工业互联网融合发展政策与标准5.1政策支持与行业引导机制根据《智能制造发展规划（2016-2020年）》和《工业互联网发展行动计划（2021-2025年）》，国家通过顶层设计明确智能制造与工业互联网融合发展的战略方向，推动政策协同和资源优化配置。国家发改委、工信部等多部门联合发布《关于加快培育和发展智能制造产业的指导意见》，提出设立智能制造专项资金，支持关键技术攻关和示范项目。企业层面，行业协会和地方政府通过“智能制造示范工厂”、“工业互联网平台建设”等举措，引导企业加快数字化转型。2022年，工信部发布《智能制造标准体系建设指南》，明确智能制造各环节的标准化路径，推动政策与标准的联动发展。通过政策激励与市场机制相结合，形成“政府引导+企业主导+社会参与”的融合发展格局。5.2标准体系构建与规范制定《智能制造标准体系》由国家标准化管理委员会牵头制定，涵盖产品、过程、系统、服务等全生命周期的标准化要求。标准体系包括基础共性标准、技术标准、应用标准和管理标准，覆盖设备互联互通、数据共享、安全认证等多个维度。国家市场监管总局联合工信部等部委，推动工业互联网平台、工业软件、工业设备等关键领域的标准制定，确保技术互操作性与数据互通性。2023年，国家发布《工业互联网平台能力成熟度模型》（GB/T38587-2020），明确平台能力分级与评估指标，促进平台化、服务化发展。通过标准体系的构建，提升智能制造与工业互联网融合发展的技术规范与管理能力，保障产业生态的健康发展。5.3国际合作与标准互认机制为推动全球智能制造与工业互联网协同发展，中国积极参与国际标准制定，如ISO/TC307（工业互联网）等国际组织的标准化工作。中国与欧盟、美国等国家和地区在智能制造标准互认方面达成合作，推动“一带一路”沿线国家的智能制造标准对接。2022年，中国与东盟签署《智能制造与工业互联网合作谅解备忘录》，推动区域标准互认与技术交流。通过标准互认机制，降低跨国企业在智能制造与工业互联网领域的技术壁垒，促进全球产业链深度融合。国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）在智能制造标准制定中，逐步引入中国主导的国际标准，提升中国在全球标准制定中的话语权。5.4政策实施与监管保障措施国家建立智能制造与工业互联网融合发展监测评估机制，通过大数据和技术，实时跟踪政策落实情况与行业发展动态。工信部联合市场监管总局、财政部等多部门，对智能制造示范企业、工业互联网平台建设情况进行定期评估，确保政策落地效果。通过“黑名单”制度，对不符合标准或存在违规行为的企业进行惩戒，保障行业发展秩序。建立智能制造与工业互联网融合发展的风险防控体系，防范数据安全、系统安全、网络攻击等潜在风险。政府通过政策引导、资金支持、人才培训等多维度措施，保障政策实施的可持续性与有效性，推动智能制造与工业互联网深度融合。第6章智能制造与工业互联网融合发展案例与经验6.1行业应用典型案例分析以汽车制造企业为例，通过工业互联网平台实现设备互联互通与数据共享，提升生产效率约25%（张伟等，2022）。某家电企业采用数字孪生技术，构建虚拟生产线，实现产品设计、制造、运维全生命周期数字化管理，缩短产品开发周期15%。在食品加工行业，工业互联网平台整合了设备状态监测、质量追溯与供应链协同，实现生产异常预警准确率提升至92%。智能制造与工业互联网融合应用中，数据采集与分析能力是关键，如MES（制造执行系统）与ERP（企业资源计划）的深度融合，增强企业对生产流程的掌控力。通过案例研究发现，智能制造与工业互联网融合的成效与企业数字化转型的深度、数据治理能力及技术成熟度密切相关。6.2成功经验与最佳实践总结建立统一的数据标准与接口规范，实现异构系统间的无缝对接，是工业互联网融合的基础。引入算法与大数据分析技术，提升预测性维护、质量控制与供应链优化能力，是智能制造的核心支撑。采用“云+边+端”协同架构，实现数据采集、处理与应用的分布式部署，提升系统响应速度与可靠性。通过工业互联网平台实现设备互联互通，构建“设备-生产-管理”一体化数字生态，是智能制造的重要路径。成功案例显示，企业需在顶层设计中明确融合目标，结合自身业务特点制定差异化发展策略，才能实现可持续发展。6.3案例推广与示范工程建设国家智能制造示范园区通过建设工业互联网平台，整合了500余家企业的生产数据，实现跨企业协同制造，提升区域产业竞争力。某省工业互联网示范区采用“政府引导+企业主导”模式，推动10个重点行业开展智能制造与工业互联网融合试点，形成可复制推广的经验。示范工程中，通过工业物联网技术实现设备远程监控与故障诊断，设备综合效率提升约30%，运维成本下降20%。工业互联网示范工程建设需注重标准制定与政策支持，推动产业链上下游协同发展，形成良性生态。案例表明，示范工程的推广需结合区域产业基础、技术能力与市场环境，实现资源高效配置与价值最大化。6.4案例研究与持续改进机制智能制造与工业互联网融合的持续改进需建立数据分析与反馈机制，定期评估融合成效并优化系统架构。通过案例研究发现，企业需建立跨部门协作机制，推动数据共享与流程优化，提升整体运营效率。持续改进机制应包含技术迭代、流程优化与人才培养，确保融合成果的可持续性与适应性。工业互联网平台需具备动态调整能力，根据业务变化及时更新算法模型与数据策略，保障系统稳定运行。案例研究显示，融合成效的提升与企业对数据价值的深度挖掘密切相关，需建立数据驱动的决策机制。第7章智能制造与工业互联网融合发展挑战与对策7.1技术融合中的关键挑战在智能制造与工业互联网深度融合过程中，存在技术标准不统一、协议兼容性差的问题。根据《智能制造标准体系建设指南》（GB/T35770-2018），不同厂商的设备和系统在数据交换、通信协议等方面缺乏统一标准，导致系统集成困难。网络通信技术如5G、工业互联网协议（IIoT）在实际应用中面临高延迟、低功耗、高可靠性的挑战，影响了实时控制与数据传输的效率。工业设备的智能化升级需要与现有生产线的硬件架构相匹配，而传统生产线的硬件设计多为单机模式，难以支持多设备协同与数字孪生技术。工业软件与硬件的协同开发难度大，尤其是在复杂系统中，软件与硬件的接口设计和数据交互存在较大挑战，影响系统整体性能。据《2023年中国智能制造发展报告》，约60%的中小企业在实施智能制造时面临技术融合困难，主要集中在设备互联互通、数据共享和系统集成方面。7.2信息安全与数据治理问题工业互联网环境下，设备互联、数据流动和远程控制带来了严重的网络安全风险。根据《工业互联网安全指南》（GB/T35115-2019），工业控制系统（ICS）面临勒索软件攻击、数据泄露和系统被篡改等威胁。数据治理问题主要体现在数据来源不统一、数据质量不高、数据安全防护不足等方面。研究表明，78%的工业互联网企业存在数据孤岛问题，数据共享与整合效率低下。工业数据的敏感性高，涉及企业核心技术、生产流程和客户隐私，因此需要建立完善的数据分类分级制度和访问控制机制。依据《数据安全法》和《个人信息保护法》，工业互联网企业需建立数据安全管理体系，确保数据在采集、存储、传输、使用和销毁全生命周期的安全性。据《2022年中国工业互联网发展白皮书》，约45%的工业互联网企业尚未建立完善的数据治理机制，数据安全事件频发，影响了智能制造的稳定运行。7.3人才队伍建设与能力提升智能制造与工业互联网融合需要跨学科人才，包括工业工程、信息技术、自动化控制、数据科学等领域的复合型人才。根据《智能制造人才发展报告》（2022），我国智能制造领域人才缺口约300万人，其中具备工业互联网和技术背景的人才尤为紧缺。企业普遍反映，现有员工缺乏对工业互联网平台、大数据分析和数字孪生技术的理解，导致技术应用效率低下。一些企业通过与高校合作开展“智能制造人才实训基地”项目，提升员工的数字化技能，但整体培训体系仍不完善。据《2023年智能制造人才发展白皮书》，仅有35%的企业建立了系统的员工技能培训机制，多数企业依赖外部培训或短期课程提升员工能力。7.4政策与市场环境的适应性对策政策支持是推动智能制造与工业互联网融合的重要保障。国家近年来出台多项政策，如《“十四五”智能制造发展规划》和《工业互联网发展行动计划》，为行业发展提供方向和支撑。市场环境方面，企业需适应智能制造的高投入、高风险和高回报特性，推动商业模式创新，如工业互联网平台的应用、工业软件的订阅制等。政府应加强政策引导，推动行业标准制定，鼓励企业参与工业互联网平台建设，形成良性发展生态。市场竞争加剧，企业需提升自身技术能力，通过数字化转型实现差异化竞争，同时加强与科研机构、高校的合作。据《2023年中国工业互联网发展报告》，政策支持和市场环境的优化将推动智能制造与工业互联网深度融合，预计到2025年，国内工业互联网平台数量将突破10万套，带动智能制造市场规模持续增长。第8章智能制造与工业互联网融合发展展望与建议1.1未来发展趋势与技术演进方向智能制造与工业互联网的融合将呈现“数字孪生+边缘计算”双轮驱动的发展态势，据《中国制造2025》规划，到2025年，工业互联网平台将覆盖超30%的制造企业，推动实现生产过程的实时监控与预测性维护。5G、、区块链等技术的深度融合将加速工业数据的实时传输与智能决策，据国际工业互联网联盟（IIIA）2023年报告，工业互联网平台的数据处理能力将提升至每秒数百万次，实现生产流程的智能化升级。工业互联网将向“云边端”协同演进，边缘计算节点将承担更多本地化数据处理任务，降低数据传输延迟，提升系统响应速度，符合《工业互联网创新发展行动计划（2021-2025年）》中提出的“云边端协同”理念。在智能制造中的应用将更加深入，如数字孪生技术将实现产品全生命周期的模拟与优化，据《智能制造2025》白皮书，到2025年，数字孪生技术将在制造业中应用覆盖率达40%以上。工业互联网将向“绿色智能制造”方向发展，通过能源管理与资源优化，实现碳排放的精准控制，符合联合国《2030可持续发展议程》中关于绿色制造的全球倡议。1.2智能制造与工业互联网融合的深化路径深化融合需构建统一的数据平台，实现设备、系统、企业之间的数据互通，依据《工业互联网标准体系建设指南》（2022），企业需建立标准化的数据接口与数据中台，确保数据的互联互通与共享。企业应推动“智能制造+工业互联网”双轮驱动，通过工业互联网平台实现生产流程的数字化改造，据中国工业互联网研究院2023年调研，80%以上制造企业已开始推进智能制造与工业互联网的融合试点。深化融合需强化技术协同，如工业互联网平台与工业、工业大数据等技术结合，实现生