“远东大讲堂——制造业数字化转型赋能高级研修班”自开班以来，学员学习热情高涨，纷纷表示受益匪浅，既能洞悉行业发展趋势，又能找到企业运营中的问题痛点，共同与导师交流学习，理论知识结合实践应用，为企业的数字化转型带来鲜活的案例。

　　下面我们一起回顾一下4-7课时的精彩内容

　　第四课：

　　“5机”融合——助力工业信息化升级

　　王  法

　　■ 华为公司中国区

　　■ 5G创新部部长

　　1. 第四次工业革命

　　人类经历了三次工业革命，将迎来第四次工业革命，从机械化、数字化，逐步升级为自动化、智能化。工业互联网则是实现第四次工业革命的重要基石。工业革命的升级转换，急需打破传统生产流程，升级生产模式，急需OT与ICT深度融合。

　　由5G、计算、云、AI、行业应用“5机”融合助力行业信息化升级，打通了产业互联网的任督二脉。以5G为代表的“连接”和以AI、云为代表的“计算”，成为行业的数字化底座。

　　2. 5G是产业互联网升级的必由之路

　　简化工厂网络建设和运维，构建5G全连接工厂-园区、数字工厂的网络层次，是整个行业的刚需要求。“云”成为行业客户的必选和首选，工业互联网的推进，将逐步打开企业上云的市场空间，用云化替代现有的服务器，加速发展。

　　5G技术80%的应用在物联网特别是工业互联网。在工业互联网领域，要利用5G技术更好地帮助工业企业建立起内网，推进生产企业的数字化、网络化、智能化进程，推动5G从应用物流、健康等生产外围环境向仿真、控制等内部环节延伸，使应用程度不断拓展。

　　AI技术逐步深入应用到行业的全业务流程。通过端边协同，打造“5G+AI”的全场景解决方案，是目前主流的应用技术。

　　3. 5G技术应用场景分析

　　5G开启2B市场经济盛宴，网络部署架构成为探索重点。工业制造业是5G落地的第一需求，行业碎片化、降低网络成本及5G应用尽快落地的需求都亟需形成具有指导意义的面向行业的5G网络架构。

　　通过5G技术高速率、低时延、大连接的三大特性，构建通用的场景化解决方案，以不变应万变，目前通过梳理，工业场景主要有八大场景：工业机器视觉、数采/加载、AGV调度、AR/VR、远程控制、高清视频、移动巡检、C2C控制。

　　世界5G看中国，中国5G看2B，抓住战略机遇，做大做强5G产业，是全产业链的共同责任。

　　第五课：

　　制造企业数字化转型铁三角模型及应用实践

　　顾 建 党

　　■德国菲尼克斯电气集团执委

　　菲尼克斯电气中国公司总裁

　　1. 制造企业数字化转型铁三角模型

　　数字化转型由技术与数字化运营体系、战略与数字化商业模式、人才与数字化组织能力这三部分构建起相互关联、相互支撑的铁三角体系。

　　任何一个企业都会受到外部技术变革的驱动，通过数字化技术赋能去打造数字化的运营体系，在企业核心战略的引领下，基于新的数字技术形态去重塑企业战略，打造数字工业时代的数字化商业模式，继而打造数字化人才组织能力。

　　2. 数字化转型中对铁三角模型的应用

　　数字化战略的引领是菲尼克斯在非常态下，取得非线性增长的最根本的驱动要素，也是对过去5-8年艰难探索的最好回报。融合内外部的能力，同时把产业生态伙伴的能力结合起来，从过去的产品创新到数字化赋能，再到数字化整体解决方案，通过内部能力的打造，生态能力的构建，打造智能制造与数字工业整体解决方案。

　　3. 技术与数字化运营体系建设

　　从传统工业到数字工业的转型，要把握四大趋势：硬件+软件的融合，打造产品的核心竞争力。信息化+数字化有机的融合，会成为数字工业的根本特征。产品+服务越来越成为数字工业的发展趋势。分工+内外部融合将产生新的竞争。

　　数字化赋能全价值链运营体系，把企业的战略、业务、流程、IT、数据、运营、组织有机结合在一起，最终就能够打造以数字化能力为支撑的卓越的运营体系。任何一个企业的转型必须以真正投资未来，真正改变自己，牺牲短期利益为基础，打造企业在数字化时代新的竞争力，当真正的数字化能力能够融入到企业的运营体系、商业模式和组织能的时，这时候的价值和突破就值得我们去期待。

　　在新常态倒逼、新技术焦虑、新时代引领的条件下，工业人要捍卫我们的工业文明，当我们的企业发展还不错的时候，要坚定的拥抱数字工业新时代，必须要坚定不移的去推进数字化转型。

　　第六课：

　　《工业大数据的价值与应用》

　　郭 朝 晖

　　■优也首席科学家

　　1. 数字化的意义：从经济的高度看

　　数据创造价值，必须通过业务活动、解决业务问题、提高企业竞争力，最终创造价值，同时，通过一定的技术手段来改变业务并且创造业务价值。

　　2. 大数据的应用：从智能的体系看

　　大数据、AI技术可以使感知决策能力提升，大批量实时数据由算法来处理，算法发现问题推送给人，人实时决策，重构人和机器的界面，利用大数据可以使企业的管理效率有本质的提升。而智能化的本质就是管控一体化，工业智能化其实就是把人的知识变成机器的代码，大数据的作用就是完善这种逻辑去促进智能化的升级。

　　3. 典型技术问题：数据分析与建模

　　分析与建模的本质都是通过数据来获得知识。数据分析的思路就是让算法站在人类认知的肩头。

　　而理想的机理模型是要保证正确性、精度与有效范围是一致的。根据现场的需求，通过平衡精度、范围、可靠性来建模。在大数据背景下，通过足够多的案例中对知识的提炼，可以把个性问题转化成共性问题，进而形成知识的共享。

　　4. 与业务的结合：数据为管理赋能

　　管理能力极大地影响着企业的质量、成本、效率，决定着企业的经营状况。管理定义技术的边界，智能化技术重新定义管理和控制的关系。智能化管理的步骤是能看见、可追溯、透明化、智能化。数字化能让管理能力极大的加强。

　　5. 基础条件保证：战略机制与平台

　　工业互联网平台的作用是持续改进的载体，让过程简单、工作量小、风险小、速度快，适合“精益化的推进”。通过收集数据、沉淀知识、推动智能，提高灵活性、降低风险和成本。

　　第七课：

　　《企业数字化转型与创新实践》

　　张 启 亮

　　■徐工信息创始人、CEO

　　1. 工业互联网的认知

　　从国家层面来说，工业互联网是制造强国建设的重要基础和关键支撑，是两化融合纵深发展的必然趋势，同时也是制造业与互联网融合发展的重要抓手。两化融合是主线，智能制造是主攻方向，工业互联网是切入点。工业互联网平台是建设制造强国和网络强国的焊接点。

　　工业互联网平台是面向制造业数字化、网络互、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源凡在链接、弹性共计、高效配置的工业云平台。

　　2. 工业互联网平台的四大应用场景

　　● 面向工业现场生产过程的优化

　　● 面向企业运营的管理决策优化

　　● 面向社会化生产的资源优化配置与协同

　　● 面向产品全生命周期的管理与服务优化

　　3. 关于工业互联网的发展趋势

　　● 工业APP是工业互联网发展的关键。

　　● 谁掌握大数据，谁掌握未来。大数据已经成为企业最重要的生产要素和竞争资源。

　　● 沉睡的数据没有任何价值，只有被加工的数据才有价值。

　　● 应用场景是工业互联网进步的主要推力，以客户痛点为导向，来牵引工业互联网平台的创新，为客户创造价值。

　　● 安全问题正逐渐变为工业互联网应用的瓶颈，需要从政府层面进行有效引导。

　　工业互联网平台+算法+数据，定义制造业。

　　● 复合型人才是工业互联网创新的不竭动力。

　　回顾了5G 、AI等技术在企业数字化转型的应用、将大数据融入企业数字化建、打造工业互联网平台等精彩内容的分享，如何将这些技术经验应用到实践中去，将是我们接下来要做的事情。

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