近年来，工业制造领域转型升级的呼声越来越高。作为工业转型升级的重要手段之一，数字科技顺势进入了工业企业的视野。以美的集团为例，2022年， iBUILDING数字化改造先后在其西区工业园、重庆水机工厂、荆州工厂改造落地，以数字孪生技术为底座的碳管理系统实现了这些工业园区能源供应系统、负荷系统、操作系统的连接，工作人员线上即完成了园区碳排放的监测和管理。这种模式正在得到美的以外多个制造业园区、工厂的广泛推广。可以说，在工业制造领域，从智慧生产，到园区管理，一场重大而深远的数字革命正在渐行渐近。
可以说，工业制造是经济体系内最先尝试与数字技术结合的细分领域。德国早在2014年左右就提出“工业4.0”理念，美国制造业龙头GE在2016年推出Predix工业互联网平台。但彼时，由于技术与政策上的原因，其在全球范围的发展还不尽如人意，究其原因，在于物联网、AI底层技术虽然逐步成熟，但物联通信技术发展还比较局限，工业协议之间互相不通导致设备端、系统应用端相互割裂。此外，在制造业企业内部，由于生产所面临的工作量比较庞大，工业生产格局中心化程度高，生产、工艺、物流等部门之间开放程度不够，而其决策权很多时候又很集中，难以避免地导致企业决策效率低，对外界变化的反馈时间长。比如2016年，我们国家的能源工业提出“四表合一”，即电、气、水、暖四表合并，但在实际操作中，这些领域的管理都自成体系，四个系统各自为阵，各自按自己行业的管理模式开展工作，无法资源共享，形成信息孤岛，最终使得各方参与的积极性不足。
但2021年以后，5G通信技术的成熟给智慧工业带来了转机。5G技术很好的打破了4G“多点接入”“通信效率”“高速稳定”的问题，打破了传输数据从采集到决策的全过程，将物联网和云计算以及人工智无缝融合，实现了智能感知控制、更实现了“互联网大数据”产生数据到“工业大数据”的转型，从此，智慧工业的发展驶上了快车道。
智慧工业的未来潜力巨大，主要体现在以下几个环节。
在生产制造环节，机器产生的数据正被作为生产车间的通讯根基。通过5G技术将不同设备与通讯网络连接，可较好的收集设备状态数据和质量数据，并通过边缘计算方式完成数据就地分析和存储。例如，大数据可以依托产线机器人等生产设备实现生产自动化的基础上，以ERP、MES等管理软件作为中枢管理系统，通过RFID标签、扫码器、条码、传感器等为组件，实现科学决策、智能设计、合理排产，从而提高整个生产系统的效率。
在工艺控制方面，数字技术可以为工业生产打造一套更高效的管理体系。通过数字科技建立的MES制造执行系统，可运用到生产调度管理、工艺执行与管理、过程控制管理、排程管理、质量管理、设备管理等模块，实现生产制造全流程优化。通过开发数字化生产制造执行平台及规范的定义接口，使生产计划、控制命令、信息数据在整个MES系统、过程控制系统、自动化体系中透明、及时、顺畅地交互传递，最终实现生产全过程数字化。
在物流仓储方面，通过应用智能物流平台可快速完成产品原材料、产品配套件、成品件之间快速流转和输送工作，加快企业内部沟通与外部衔接效率，提升仓库货位周转效率，降低仓库转运过程造成的人工成本，实现仓库储流数字化管控和智能化运输。
可以说，利用各种感应设备、数字孪生、云平台、5G通讯和软件集成，打造的新型工业，让制造业的未来发展呈现出了更多的可能性，当然，在碳中和时代，更少不了工业园区的碳管理。
30、60目标提出后，制造业面临的碳排放问题也摆在了眼前。据工信部统计，工业领域能源消费量占全国总体消费量65%左右，如何实现工业企业的节能降耗，除了引进低碳设备和优化工艺，更需工厂通过数字化和电气化的途径来实现长期的绿色转型和能效优化。这不仅包括新能源技术的应用，生产工艺的革新，同时也包括产品全生命周期的碳足迹。作为进军智慧楼宇、智慧工业的高端制造企业，美的旗下的美的楼宇科技发布GREEN FOR ONE战略，并先后已有美的工业园西区、美的楼宇科技重庆水机工厂、美的楼宇科技荆州工业园等多个零碳工厂，在实现全场景低碳行业碳中和之后，未来预计会在中央空调产品、热泵等占比较高的产品中，更加注重全生命周期碳足迹管理的需求，提供全链路低碳产品和服务。
当数字科技赋能碳管理，更多的商业模式也因此诞生，虚拟电厂就是其一。从南方电网与美的楼宇科技的合作案例来看，作为连接电源侧和负荷侧的电网“智能管家”，虚拟电厂可依托美的iBUILDING支持扩大负荷侧可调节资源接入规模，共同探索负荷侧需求响应、现货市场、辅助服务市场的商业模式和产业化应用，带动源网荷友好互动，打破电网侧和用电侧边界，通过对设备负荷的动态调控，智能推荐更优的用能方案，最大化能源利用效率。
可以说，智慧工业为商业模式的创新带来无穷想象，其解决方案也并非单项技术的应用，也不仅仅是个技术命题，需要企业因地制宜，探索适合自己的商业模式和突破口。值得注意的是，在数字化转型得过程中，工厂生产过程将更加智能化和绿色化，从而引发工厂运行模式的变革，工厂，工种、部门和人才结构等都会遇到挑战。因此，数字技术可能会先一步应用到具有高附加值和个性化产品中，工业制造的智慧之路，也将是一个循序渐进的过程。
