工业4.0和两化融合
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成本
能源
CAD设计 产销转换 成品库管 成品发运
计划排产 作业指令 生产实绩跟踪 生产动态管理
分品种配料来自百度文库单 过程质量分析 质量判定流程 检化验流程
各类报表生成 成本差异与分析
能源数据展示 能源报表生成 能源成本集成
工序生产订单、生产计划、作业计划、质量管理与分析、成本分析基本平台
作业计划信息接 收或录入，包括 订单号、批次、 规格等
中国钢研科技集团
国务院国资委直接管理的中央企业，冶金行业最大的综合性 研究开发和高新技术产业化机构 14个国家级中心及机构，两院院公士司介9绍人 3个上市公司，金自天正、安泰科技、钢研高纳 金自天正：自动化、信息化业务为主，特别是以互联网+云 服务及信息化、自动化等两化融合和智能制造业务，上海公司 作为主要技术力量进行研发及实施。
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
原材料行业-“产能平衡与稳定生产”
装备行业-“基于客户需求的数字化快速定制研发”
消费品行业-“精准营销与敏捷服务”
钢铁智能制造案例
行业现状： 产能过剩 竞争激烈 效益低下 环境约束
7
工业4.0的特性：横向、端到端、纵向
通过价值链及网络实现企业间横向集成（战略层面）
贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成（业务流程层面） 企业内部灵活且可重新组合的网络化制造体系纵向集成（制造系统）
在整个工业生产过程中使现实世界和数字世界在产品的全价值链和不同公司之间 实现整合，同时也满足客户的需求。 从产品开发到制造工程、产品生产和服务，应装备恰当的IT系统，为整个价值链 提供端对端支撑
工序协调 质量改判
质量预测 缺陷判断
用户 需求
产品 开发
质量标准： 成分、组 织、性能
工艺 设计
工艺规程： 冶炼、连 铸、轧制、 热处理
钢材 生产
设备情况
操作记录 过程数据 检验结果
钢材 使用
使用 效果
产品改进
工艺改进
工艺偏差
质量判定
质量追溯
供应链全局优化
针对多品种个性化生产模式，利用工业物联网、数字仿真等手段，建立企业管控多 维大数据网络平台，研究供应链协同、计划优化排程、生产动态有序调度技术。提 升钢铁企业供产销一体化管理水平和产线敏捷、柔性、高效生产组织管理水平。
在金华经信委领导下，为金华工业企业发展贡献力量。
谢谢 敬请指正
输多赢少
5
工业4.0的本质和愿景
本质： 将信息物理系统（CPS）集成应用于制造业和物流行业，以及在工 业生产过程中使用物联网和服务技术。对价值创造、商业模式、下游服 务和工作组织产生影响。 愿景：工业4.0作为智能化、网络化世界的一部分
6
工业4.0的特性：横向、端到端、纵向集成
通过价值链及网络实现企业间横向集成 贯穿整个价值链的产品和制造系统的端到端工程数字化集成 灵活且可重新组合的网络化制造体系纵向集成
产业 机械、电子、煤炭、家电、炼油、化工等 社会 社会形态、经济模式、生活方式、思维方式
融合范围
“融合”是指将两种或多种不同的事物合成一体的过程。 “两化融合”本质上是一个
需求（工业化的需求）牵引、技术（主要是信息技术）驱动的过程。
25
两化融合的不同阶段和层次
智能级 企业各项资源得以智能分析和利用，信息化与 企业战略充分融合，为企业的战略提供决策支 持，实现企业智能化运作
优化级 实现企业各项资源的相互关联和集成，各项计划以及 核心业务实现了自动化处理，并且实现了业务数据的 自动化搜索、挖掘及多维度分析，提升企业各项资源 利用率
精细级 两化融合，走向精细化管理，企业信息化达到较高水平
规范级 覆盖企业管理主要流程，为企业规范化管理提供支撑，但应用 深度有待于进一步提升
初始级 信息化有了初步应用，但停留在以代替手工为主的模式
8
工业4.0的特性：横向、端到端、纵向集成
通过价值链及网络实现企业间横向集成（战略层面） 贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成（业务流程层面）
企业内部灵活且可重新组合的网络化制造体系纵向集成（制造系统）
flexible and reconfigurable manufacturing systems 在将来的智能化工厂里，制造业结构不会固定并被先期限定。而是根据个性化需求定制 的一组IT结构化模块，根据不同情况下产品生产的需要自动搭建出特定的结构（拓扑）， 包括模型、数据、通讯和算法等所有相关需求。 为了实现纵向集成，确保不同层次的执行机构和传感器的信号传输到ERP层面。为重新 组合制造系统需要采用模块化设计和重用策略，并对智能系统能力进行描述。
循环减排
产品质量管控 供应链全局优化 物质能源协同 工序协调控制 流程动态设计
业务需求：业务协同、知识智能、前瞻应变
技术需求
47
产品质量管控
基于机理知识和大数据技术， 建立融合用户需求、产品开发、质量标准、工艺规 程、过程数据、检验结果、使用效果多环节的质量数据仓库，建立全流程质量分析 模型、多维统计过程控制模型，实现多层次PDCA循环管控。
离散行业应用案例-太重信息化体系重构
L4集团 公司ERP
L3集团 公司MES
L2.5下属 L2下属
工序MES:
工序1质量成本 管理跟踪系统
工序2质量成本 管理跟踪系统
工序3质量成本 管理跟踪系统
L1下属
销售
财务
采购
合同接收 销售结算
销售
生产计划 生产订单
生产
产品标准 制造规范 CAD图库
质量
物料编码数据库 成本中心确定
工程分为两个阶段实施： “十三五”期间通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动 传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全 面启动并逐步实现智能转型； “十四五”期间加大智能制造实施力度，关键技术装备、智能制造标准/ 工业互联网/信息安全、核心软件支撑能力显著增强，构建新型制造体系， 重点产业逐步实现智能转型。
转型升级需求：
市场快速响应 定制生产 品种质量 精细化管理 节能环保
工业4.0:基于信息 物理系统的三个集 成：横向、纵向和 端到端
信息物理系统（CPS）：工业互联网、大数据和云计算
钢铁智能制造需求与主要内容
品种质量
市场 可 竞争 持 续 发 展
成本控制
环境 保护
绿色生产
新产品开发
质量控制 原燃料采购 市场销售 制造执行 物效能效 流程优化
指导 方针
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
两化融合
中共十七大(2007)提出“两化融合”。十七届五中全会(2010)“推动信息化和工业化 深度融合，加快经济社会各领域信息化”。
融合阶段
高级阶段 中级阶段
融合对象 （融合方式）
两化融合与智能制造
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025与智能制造 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
德国联邦教育研究部
3
水和蒸汽驱动的机械制造
基于CPS的工业革命
复
杂
电子、IT、制造自动化
度
电力驱动的大规模生产
时间
前三次工业革命源于机械化、电力和信息技术。将物联网和服务应用到制造业正在引发第四 次工业革命，基于虚拟网络—实体物理系统（信息-物理系统）（CPS）
34
各行业两化融合发展趋势的四种类型
智 能 互联网 创新驱 化先导 动型 传统发 智能制 展型 造先导 互联
智能制造工程实施指南（2016-2020）
智能制造工程实施指南（2016-2020）
牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，以构建新型制造体 系为目标，以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线，坚持“统筹 规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、 重点突破”的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步 骤持续推进。
质量化验数据收 集，化验数据采 集及管理，质量 控制点数据，与 计量系统集成
计算模型
工序成本中心 计量数据收集 及管理，包括 主原料、副原 料、能源介质、 半成品等，与 计量系统集成
能源数据归集
生产信号PLC 设备接口
检化验设备接口 采集控制点数据
成本数据 PLC设备接口
能源仪表接口
离散行业应用-数字车间/智能车间
流程动态设计
以钢铁制造流程“三个功能”的深度挖掘及协同优化为目标，以信息物理系统模型 （CPS）和模拟仿真为手段，对不同工序界面与亚界面技术及界面参数匹配进行研 究，为技术改造、流程优化和动态有序运行提供支撑。
河冶科技智能制造示范项目
效益： 原材料成本节省5%，能源中用电成本节省8%、天然气成本节省11%，质量成 本节省5%，库存成本节省10%，人工成本节省10%，合计吨钢成本节省5.01%，相当于 1675元/吨。提升用户响应能力，缩短产品交货周期（15天），提升用户满意度。
9
工业4.0计划巨大潜力
满足用户个性化需求 工业4.0允许在设计、配置、订购、规划、制造和运作等环节能够考虑到个体和客户 特殊需求，而且即使在最后阶段仍能变动。
灵活性 基于CPS的自组织网络可以根据业务过程的不同方面，如质量、时间、风险、鲁棒性、 价格和生态友好性等，进行动态配置。这有利于原料和供应链的连续“微调”。
决策优化 工业4.0提供了端到端的实时透明，使得工程领域的设计决策可以进行早期验证，既 可以对干扰做出更灵活的反应，还可以对生产领域中公司的所有位置进行全局优化。
资源生产率和利用效率 在给定资源量（资源生产率）的前提下，得到尽可能高的产品输出；使用尽可能低 的资源量，达到指定的输出（资源利用效率）。CPS在贯穿整个价值网络的各个环节 基础上，对制造过程进行优化。
通过新的服务创造价值机会 工业4.0开辟了创造价值的新途径和就业的新形式，比如通过下游服务。智能算法可 用于各种大量数据，这些数据是为了提供创新服务而由智能设备所记录的。
10
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
五项
初级阶段
深度融合
业务过程 产品 技术 企业
技术融合是指工业技术与IT融合，产 生新的技术；（CAD、PCS） 产品融合是指将IT融入到工业产品中， 增加产品的信息技术含量；（数控机床、 自动驾驶）
业务过程融合是将指IT应用到企业生 产、经营、管理过程的各个环节，促进 业务创新和管理创新。（MES、ERP）
物质能源协同优化
整合MES、EMS功能，构建钢铁企业物质流、能量流协同优化模型，研究开发适 用于可循环钢铁流程的能源全局动态调控技术，在保证产品产量和质量的前提下， 节能降耗，减少排放。
多工序协调优化
钢铁冶炼涉及多个工序且耦合紧密，在单工序（工位）过程控制的基础上，以全 流程快节奏稳定生产和综合降本为目标，研发炼铁、炼钢、轧钢工序之间，以及各 工序内各工位之间的工艺参数设定和在线调整，降低全流程综合原料成本和能源成 本，实现全流程动态有序高效连续运行。
4
背景: 确保德国制造业未来的双重战略(dual strategy)
在制造工程领域，全球竞争愈演愈烈，中国等新型经 济体对德国工业构成竞争威胁，美国也正在采取措施应 对去工业化，促进“先进制造业”的发展。 德国的装备制造业应不断地将信息和通信技术集成到 传统的高技术战略来维持其全球市场领导地位，与此同 时，成为智能制造技术的主要供应商。
26
两化融合水平评估诊断
两化融合水平评估诊断
29
30
32
33
沿产业链各细分行业的两化融合发展水平（2015）
2015年，处在产业链两端以及中段的服 务业、能源、电子信息三个行业两化融合 发展水平最高，沿产业链形成了“三峰双谷”波动态势。 产业链上游，在重要能源行业——电力 行业出现第一个波峰。在冶金行业出现第 一个波谷（小微型钢铁企业两化融合发展 水平只有29.0分，拉低了行业两化融合整 体水平）。 沿产业链方向继续延伸，建材、机械、 交通设备制造行业两化融合发展水平逐步 攀升，在电子信息产业达到第二个波峰。 产业链中下游，在纺织行业出现第二个 波谷。产品种类纷繁复杂，标准化难度大， 两化融合的个性化需求程度高，且很多传 统工艺过程难以用数字化工具代替，两化 融合重要制约因素。 产业链末端，服务业两化融合发展水平 出现第三个波峰。
能源
CAD设计 产销转换 成品库管 成品发运
计划排产 作业指令 生产实绩跟踪 生产动态管理
分品种配料来自百度文库单 过程质量分析 质量判定流程 检化验流程
各类报表生成 成本差异与分析
能源数据展示 能源报表生成 能源成本集成
工序生产订单、生产计划、作业计划、质量管理与分析、成本分析基本平台
作业计划信息接 收或录入，包括 订单号、批次、 规格等
中国钢研科技集团
国务院国资委直接管理的中央企业，冶金行业最大的综合性 研究开发和高新技术产业化机构 14个国家级中心及机构，两院院公士司介9绍人 3个上市公司，金自天正、安泰科技、钢研高纳 金自天正：自动化、信息化业务为主，特别是以互联网+云 服务及信息化、自动化等两化融合和智能制造业务，上海公司 作为主要技术力量进行研发及实施。
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
原材料行业-“产能平衡与稳定生产”
装备行业-“基于客户需求的数字化快速定制研发”
消费品行业-“精准营销与敏捷服务”
钢铁智能制造案例
行业现状： 产能过剩 竞争激烈 效益低下 环境约束
7
工业4.0的特性：横向、端到端、纵向
通过价值链及网络实现企业间横向集成（战略层面）
贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成（业务流程层面） 企业内部灵活且可重新组合的网络化制造体系纵向集成（制造系统）
在整个工业生产过程中使现实世界和数字世界在产品的全价值链和不同公司之间 实现整合，同时也满足客户的需求。 从产品开发到制造工程、产品生产和服务，应装备恰当的IT系统，为整个价值链 提供端对端支撑
工序协调 质量改判
质量预测 缺陷判断
用户 需求
产品 开发
质量标准： 成分、组 织、性能
工艺 设计
工艺规程： 冶炼、连 铸、轧制、 热处理
钢材 生产
设备情况
操作记录 过程数据 检验结果
钢材 使用
使用 效果
产品改进
工艺改进
工艺偏差
质量判定
质量追溯
供应链全局优化
针对多品种个性化生产模式，利用工业物联网、数字仿真等手段，建立企业管控多 维大数据网络平台，研究供应链协同、计划优化排程、生产动态有序调度技术。提 升钢铁企业供产销一体化管理水平和产线敏捷、柔性、高效生产组织管理水平。
在金华经信委领导下，为金华工业企业发展贡献力量。
谢谢 敬请指正
输多赢少
5
工业4.0的本质和愿景
本质： 将信息物理系统（CPS）集成应用于制造业和物流行业，以及在工 业生产过程中使用物联网和服务技术。对价值创造、商业模式、下游服 务和工作组织产生影响。 愿景：工业4.0作为智能化、网络化世界的一部分
6
工业4.0的特性：横向、端到端、纵向集成
通过价值链及网络实现企业间横向集成 贯穿整个价值链的产品和制造系统的端到端工程数字化集成 灵活且可重新组合的网络化制造体系纵向集成
产业 机械、电子、煤炭、家电、炼油、化工等 社会 社会形态、经济模式、生活方式、思维方式
融合范围
“融合”是指将两种或多种不同的事物合成一体的过程。 “两化融合”本质上是一个
需求（工业化的需求）牵引、技术（主要是信息技术）驱动的过程。
25
两化融合的不同阶段和层次
智能级 企业各项资源得以智能分析和利用，信息化与 企业战略充分融合，为企业的战略提供决策支 持，实现企业智能化运作
优化级 实现企业各项资源的相互关联和集成，各项计划以及 核心业务实现了自动化处理，并且实现了业务数据的 自动化搜索、挖掘及多维度分析，提升企业各项资源 利用率
精细级 两化融合，走向精细化管理，企业信息化达到较高水平
规范级 覆盖企业管理主要流程，为企业规范化管理提供支撑，但应用 深度有待于进一步提升
初始级 信息化有了初步应用，但停留在以代替手工为主的模式
8
工业4.0的特性：横向、端到端、纵向集成
通过价值链及网络实现企业间横向集成（战略层面） 贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成（业务流程层面）
企业内部灵活且可重新组合的网络化制造体系纵向集成（制造系统）
flexible and reconfigurable manufacturing systems 在将来的智能化工厂里，制造业结构不会固定并被先期限定。而是根据个性化需求定制 的一组IT结构化模块，根据不同情况下产品生产的需要自动搭建出特定的结构（拓扑）， 包括模型、数据、通讯和算法等所有相关需求。 为了实现纵向集成，确保不同层次的执行机构和传感器的信号传输到ERP层面。为重新 组合制造系统需要采用模块化设计和重用策略，并对智能系统能力进行描述。
循环减排
产品质量管控 供应链全局优化 物质能源协同 工序协调控制 流程动态设计
业务需求：业务协同、知识智能、前瞻应变
技术需求
47
产品质量管控
基于机理知识和大数据技术， 建立融合用户需求、产品开发、质量标准、工艺规 程、过程数据、检验结果、使用效果多环节的质量数据仓库，建立全流程质量分析 模型、多维统计过程控制模型，实现多层次PDCA循环管控。
离散行业应用案例-太重信息化体系重构
L4集团 公司ERP
L3集团 公司MES
L2.5下属 L2下属
工序MES:
工序1质量成本 管理跟踪系统
工序2质量成本 管理跟踪系统
工序3质量成本 管理跟踪系统
L1下属
销售
财务
采购
合同接收 销售结算
销售
生产计划 生产订单
生产
产品标准 制造规范 CAD图库
质量
物料编码数据库 成本中心确定
工程分为两个阶段实施： “十三五”期间通过数字化制造的普及，智能化制造的试点示范，推动 传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业全 面启动并逐步实现智能转型； “十四五”期间加大智能制造实施力度，关键技术装备、智能制造标准/ 工业互联网/信息安全、核心软件支撑能力显著增强，构建新型制造体系， 重点产业逐步实现智能转型。
转型升级需求：
市场快速响应 定制生产 品种质量 精细化管理 节能环保
工业4.0:基于信息 物理系统的三个集 成：横向、纵向和 端到端
信息物理系统（CPS）：工业互联网、大数据和云计算
钢铁智能制造需求与主要内容
品种质量
市场 可 竞争 持 续 发 展
成本控制
环境 保护
绿色生产
新产品开发
质量控制 原燃料采购 市场销售 制造执行 物效能效 流程优化
指导 方针
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
两化融合
中共十七大(2007)提出“两化融合”。十七届五中全会(2010)“推动信息化和工业化 深度融合，加快经济社会各领域信息化”。
融合阶段
高级阶段 中级阶段
融合对象 （融合方式）
两化融合与智能制造
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025与智能制造 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
德国联邦教育研究部
3
水和蒸汽驱动的机械制造
基于CPS的工业革命
复
杂
电子、IT、制造自动化
度
电力驱动的大规模生产
时间
前三次工业革命源于机械化、电力和信息技术。将物联网和服务应用到制造业正在引发第四 次工业革命，基于虚拟网络—实体物理系统（信息-物理系统）（CPS）
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各行业两化融合发展趋势的四种类型
智 能 互联网 创新驱 化先导 动型 传统发 智能制 展型 造先导 互联
智能制造工程实施指南（2016-2020）
智能制造工程实施指南（2016-2020）
牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，以构建新型制造体 系为目标，以推动制造业数字化、网络化、智能化发展为主线，坚持“统筹 规划、分类施策、需求牵引、问题导向、企业主体、协同创新、远近结合、 重点突破”的原则，将制造业智能转型作为必须长期坚持的战略任务，分步 骤持续推进。
质量化验数据收 集，化验数据采 集及管理，质量 控制点数据，与 计量系统集成
计算模型
工序成本中心 计量数据收集 及管理，包括 主原料、副原 料、能源介质、 半成品等，与 计量系统集成
能源数据归集
生产信号PLC 设备接口
检化验设备接口 采集控制点数据
成本数据 PLC设备接口
能源仪表接口
离散行业应用-数字车间/智能车间
流程动态设计
以钢铁制造流程“三个功能”的深度挖掘及协同优化为目标，以信息物理系统模型 （CPS）和模拟仿真为手段，对不同工序界面与亚界面技术及界面参数匹配进行研 究，为技术改造、流程优化和动态有序运行提供支撑。
河冶科技智能制造示范项目
效益： 原材料成本节省5%，能源中用电成本节省8%、天然气成本节省11%，质量成 本节省5%，库存成本节省10%，人工成本节省10%，合计吨钢成本节省5.01%，相当于 1675元/吨。提升用户响应能力，缩短产品交货周期（15天），提升用户满意度。
9
工业4.0计划巨大潜力
满足用户个性化需求 工业4.0允许在设计、配置、订购、规划、制造和运作等环节能够考虑到个体和客户 特殊需求，而且即使在最后阶段仍能变动。
灵活性 基于CPS的自组织网络可以根据业务过程的不同方面，如质量、时间、风险、鲁棒性、 价格和生态友好性等，进行动态配置。这有利于原料和供应链的连续“微调”。
决策优化 工业4.0提供了端到端的实时透明，使得工程领域的设计决策可以进行早期验证，既 可以对干扰做出更灵活的反应，还可以对生产领域中公司的所有位置进行全局优化。
资源生产率和利用效率 在给定资源量（资源生产率）的前提下，得到尽可能高的产品输出；使用尽可能低 的资源量，达到指定的输出（资源利用效率）。CPS在贯穿整个价值网络的各个环节 基础上，对制造过程进行优化。
通过新的服务创造价值机会 工业4.0开辟了创造价值的新途径和就业的新形式，比如通过下游服务。智能算法可 用于各种大量数据，这些数据是为了提供创新服务而由智能设备所记录的。
10
内容提纲
一、德国工业4.0 二、中国制造2025 三、两化融合和智能制造实施工程 四、智能制造案例分析
五项
初级阶段
深度融合
业务过程 产品 技术 企业
技术融合是指工业技术与IT融合，产 生新的技术；（CAD、PCS） 产品融合是指将IT融入到工业产品中， 增加产品的信息技术含量；（数控机床、 自动驾驶）
业务过程融合是将指IT应用到企业生 产、经营、管理过程的各个环节，促进 业务创新和管理创新。（MES、ERP）
物质能源协同优化
整合MES、EMS功能，构建钢铁企业物质流、能量流协同优化模型，研究开发适 用于可循环钢铁流程的能源全局动态调控技术，在保证产品产量和质量的前提下， 节能降耗，减少排放。
多工序协调优化
钢铁冶炼涉及多个工序且耦合紧密，在单工序（工位）过程控制的基础上，以全 流程快节奏稳定生产和综合降本为目标，研发炼铁、炼钢、轧钢工序之间，以及各 工序内各工位之间的工艺参数设定和在线调整，降低全流程综合原料成本和能源成 本，实现全流程动态有序高效连续运行。
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背景: 确保德国制造业未来的双重战略(dual strategy)
在制造工程领域，全球竞争愈演愈烈，中国等新型经 济体对德国工业构成竞争威胁，美国也正在采取措施应 对去工业化，促进“先进制造业”的发展。 德国的装备制造业应不断地将信息和通信技术集成到 传统的高技术战略来维持其全球市场领导地位，与此同 时，成为智能制造技术的主要供应商。
26
两化融合水平评估诊断
两化融合水平评估诊断
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32
33
沿产业链各细分行业的两化融合发展水平（2015）
2015年，处在产业链两端以及中段的服 务业、能源、电子信息三个行业两化融合 发展水平最高，沿产业链形成了“三峰双谷”波动态势。 产业链上游，在重要能源行业——电力 行业出现第一个波峰。在冶金行业出现第 一个波谷（小微型钢铁企业两化融合发展 水平只有29.0分，拉低了行业两化融合整 体水平）。 沿产业链方向继续延伸，建材、机械、 交通设备制造行业两化融合发展水平逐步 攀升，在电子信息产业达到第二个波峰。 产业链中下游，在纺织行业出现第二个 波谷。产品种类纷繁复杂，标准化难度大， 两化融合的个性化需求程度高，且很多传 统工艺过程难以用数字化工具代替，两化 融合重要制约因素。 产业链末端，服务业两化融合发展水平 出现第三个波峰。