在工业 4.0 与数字孪生技术迅猛发展的当下，智能制造已成为全球制造业竞争的核心赛道。然而，众多制造企业在转型过程中，却深陷 “设备数据互不联通、生产状态模糊不清、计划与执行严重脱节、设备综合效率（OEE）难以提升、故障响应总是滞后” 的困境。如何打破这些瓶颈，将分散的设备数据转化为推动生产的核心动力，实现从 “可见” 到 “可控” 再到 “可预测” 的跨越，成为制造企业数字化转型的关键命题。

工业互联网平台作为智能制造的核心载体，其建设并非一蹴而就，而是遵循着清晰的成熟度演进路径，同时需要科学的实施方法与场景化落地实践，方能真正打通从设备孤岛到生产协同的通道。

01.

认知先行：工业互联网平台的三阶段成熟度演进

工业互联网平台的价值释放，需经历从基础到高级的逐步升级，每个阶段都有着明确的核心目标与价值产出，为企业数字化转型奠定坚实基础。

（一）基础阶段：可视化，让生产 “看得见”

这是企业数字化转型的起点，核心任务是解决 “设备数据在哪” 的问题。在此阶段，企业通过部署物联网关与各类传感器，将关键设备的核心数据 —— 如设备开机率、主轴转速、工作电流等 —— 采集并上传至云端。随后，借助可视化管理大屏，将生产现场的关键信息集中呈现。

以往，企业依赖人工巡检了解设备与生产情况，不仅效率低下，还容易出现信息遗漏与延迟。而可视化阶段彻底改变了这一模式，管理者无需亲临生产车间，在办公室就能实时、宏观地掌握生产动态。不过，此阶段的平台仅停留在 “呈现信息” 层面，尚未介入生产决策，是数字化转型的 “地基工程”。

（二）集成阶段：分析预警，让生产 “看得懂”

当企业完成基础的数据可视化后，便进入到集成阶段，此阶段的核心是打通 “数据流” 与 “业务流” 的壁垒。平台不再只采集设备数据，而是将制造执行系统（MES）中的工单信息、企业资源计划系统（ERP）中的物料与计划数据，与设备数据深度融合，构建出生产过程的 “数字孪生体”。

数字孪生体的价值，体现在对生产全流程的追溯与精准分析上。例如，当生产出现停机时，平台能快速定位停机原因 —— 是设备故障、物料短缺，还是工艺参数异常；同时，一旦监测到异常数据，系统会自动触发报警通知，将问题扼杀在萌芽状态。这一阶段，平台从 “信息呈现者” 转变为 “问题预警者”，显著提升了生产的稳定性与效率。

（三）智能阶段：决策优化，让数据 “用得上”

智能阶段是工业互联网平台建设的高阶目标，标志着企业正式进入 “数据驱动决策” 的智能制造新阶段。此时，平台借助 AI 模型，不仅能回答 “生产中发生了什么”“问题为什么会发生”，更能预测 “未来可能发生什么”，并给出 “该如何解决” 的建议。

在这一阶段，预测性维护、能耗动态优化、智能排产等核心应用落地。比如，通过 AI 算法分析设备运行数据，提前预测设备故障；根据实时订单需求、设备状态与物料库存，动态调整生产计划；结合生产数据优化工艺参数，提升产品良率。至此，工业互联网平台不再只是管理工具，而是成为企业运营的 “智能大脑”，推动生产效率与决策质量实现质的飞跃。

02. 落地实战：六步推进工业互联网平台建设

基于上述成熟度模型，企业可通过以下六个步骤，稳步推进工业互联网平台建设，确保技术与业务深度融合，避免 “为数字化而数字化”。

（一）第一步：实现设备互联互通，打破 “数据孤岛”

设备互联互通是平台建设的基石。许多企业的设备品牌各异、投产年代不同，数据接口与传输协议不统一，形成了一个个 “数据孤岛”。要解决这一问题，企业需制定统一的设备接入标准，通过物联网关完成协议转换，将 “不会说话” 的 “哑设备” 改造为 “能传数据” 的 “智能体”，实现运营技术（OT）与信息技术（IT）的深度融合。只有打通设备数据的 “源头活水”，后续的数据分析与应用才能开展。

（二）第二步：构建生产数字孪生体，复刻 “物理车间”

在设备数据采集的基础上，企业需在虚拟空间中 1:1 “克隆” 物理车间，构建生产数字孪生体。这一 “克隆” 并非简单的几何模型复制，而是要融入设备的实时运行状态（运行、停机、报警）、工艺参数、物料流转信息、人员操作记录与工单进度等动态数据。

数字孪生体的价值在于，它让生产过程从 “看不见、摸不着” 变得 “透明可控”。通过虚拟仿真，企业可提前发现生产流程中的瓶颈；当物理车间出现问题时，也能在虚拟空间中快速排查原因，大大降低试错成本，为全流程优化提供支撑。

（三）第三步：搭建关键指标体系，精准 “定位问题”

“无法衡量，就无法优化”，工业互联网平台建设需建立以 OEE（设备综合效率）为核心的关键指标体系，并向下拆解为设备利用率、性能开动率、合格品率等过程指标，形成 “核心指标 - 过程指标” 的层级结构。

更重要的是，企业需借助归因算法（如贝叶斯网络），建立指标间的因果关联树。例如，当 OEE 下降时，系统能快速分析是设备故障频发导致停机时间过长，还是换模时间太久影响设备利用率，或是产品不合格率过高拉低整体效率。通过精准定位问题根源，企业才能明确优化方向，避免盲目投入。

（四）第四步：推动 AI 模型场景化应用，释放 “数据价值”

数据的价值需通过 AI 模型场景化应用来释放。企业应结合自身生产痛点，针对性引入 AI 模型：在设备管理领域，通过振动、温度、电流等时序数据训练模型，实现预测性维护；在生产计划领域，基于实时设备状态、订单交期与物料库存，构建智能排产模型，提升计划灵活性；在工艺优化领域，利用机器学习分析历史生产数据，寻找最优工艺参数组合，降低能耗与废品率。每个场景的 AI 应用，都需结合企业实际数据训练与迭代，确保模型 “好用、管用”。

（五）第五步：形成 “监控 - 预警 - 决策 - 执行” 闭环，激活 “业务行动”

平台建设的核心目标是驱动业务优化，而非单纯的技术展示。因此，企业需构建 “监控 - 预警 - 决策 - 执行” 的闭环机制：平台实时监测生产数据，一旦发现异常，自动将预警信息推送至责任人手机；同时，系统基于预设规则或 AI 分析，提供处置建议；责任人执行处置方案后，通过平台反馈结果；这些结果又会成为新的数据输入，用于优化模型与流程，形成持续改进的闭环。只有让数据真正驱动业务行动，平台的价值才能落地。

（六）第六步：推动组织变革与流程再造，适配 “数字转型”

技术平台的落地，离不开组织与流程的支撑。许多企业的数字化转型失败，并非因为技术不行，而是组织与流程无法适配。企业需建立专门的数字化运营团队（如设置数字专员），负责平台的日常运维与应用推广；同时，优化标准作业程序（SOP），将平台应用融入生产管理流程；此外，将平台应用成效（如 OEE 提升率、故障预警准确率）纳入绩效考核，激发员工使用平台的积极性，实现 “工具 - 流程 - 人员” 三位一体，确保平台持续创造价值。

03. 案例聚焦：预测性维护如何创造可量化价值

在工业互联网平台的众多应用场景中，预测性维护因价值易量化、投资回报率高，成为许多企业的 “首选落地场景”。

传统设备维护模式中，企业多采用 “定期维修”：要么维修过于频繁，导致资源浪费（如未到使用寿命的零件被更换）；要么维修不及时，引发突发故障与非计划停机。据行业数据统计，突发故障导致的非计划停机损失，往往是计划停机的 3-5 倍，对生产进度与成本控制造成严重影响。

“

某电缆厂在发展过程中面临诸多挑战。生产协同性差，重点设备管理无序，无法有效监控设备生产状态，致使产能不足，资源整体利用率低下。为改变这一局面，该厂接入华泰联合工业互联网平台。首先着力于设备互联互通，对不同品牌、不同时期投产的设备，制定统一接入标准，借助物联网关完成协议转换，让设备数据得以顺畅流通。接着构建生产数字孪生体，在虚拟空间完整复刻物理车间，将设备运行状态、工艺参数、物料流转等信息全面融入其中，实现生产过程透明化及预测性维护。一次，系统预测某重要设备的关键部件将在一周内出现故障，企业提前安排维护，避免了因设备突发故障导致的停产，减少经济损失数十万元。

”

04. 郑州华泰联合：差异化战略引领工业互联网赋能升级

在工业互联网赛道竞争日趋激烈的当下，郑州华泰联合工业自动化有限公司凭借清晰的差异化战略，在平台建设、产品布局、客户选择与外部市场拓展上全面发力，成为赋能多行业数字化转型的中坚力量。

郑州华泰联合摒弃 “通用化模板” 思维，聚焦行业特性打造 “定制化内核”。不同于传统平台仅提供基础数据采集功能，其工业互联网平台深度融合各行业生产逻辑 ，真正实现 “平台跟着行业走，功能贴着生产建”，让平台不仅是 “数据容器”，更是 “生产伙伴”。

郑州华泰联合构建 “硬件 + 软件 + 服务” 三位一体的全栈式产品矩阵。硬件端，自主研发工业级物联网关，支持 100 + 种工业协议转换，适配新老设备接入；软件端，推出轻量化 SaaS 应用与私有化部署系统，满足不同规模企业需求；服务端，创新 “数字化诊断 + 方案设计 + 驻场实施 + 持续运维” 全周期服务模式，解决企业 “建得好、用不好” 的痛点。这种 “全链条覆盖” 的产品布局，让企业无需对接多个服务商，即可实现数字化转型 “一站式落地”。