在智能化与工业化深度融合的当下，人工智能与制造业的结合已不再是浅尝辄止，而是全方位、深层次、高水平地赋能新型工业化。近期，工业和信息化部等八部门印发的《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》，宛如为制造业注入了一针 “强心剂”，加速推动人工智能技术在制造业的落地应用，全力打造新质生产力。

在制造业的生产体系中，设备是核心载体，其管理水平直接决定着产能效率、运营成本与安全底线。传统的 “事后维修” 和 “定期保养” 模式，在面对规模化生产和精细化管控需求时，显得力不从心。设备故障频发、能耗居高不下，成为企业发展的绊脚石。

而 AI + 设备管理模式的出现，为企业带来了新的转机。它通过对设备运行数据的深度洞察，实现故障提前预警和精准运维，优化能耗配置，提升设备综合效率，成为企业降本增效、构筑核心竞争力的关键手段。

从政策层面来看，国家大力推动 AI 与工业互联网融合。如《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出推动人工智能与工业互联网平台融合，强化设备预测性维护、智能巡检等场景应用；《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》等，也明确鼓励企业通过工业互联网与人工智能深度融合，推动设备上云、数据互通，加速实现数字化、网络化、智能化转型。

地方层面亦紧跟步伐，截至2026年1月，全国已有江苏、浙江、广东、福建、安徽、山东、四川、湖南、河南、北京、上海、深圳、苏州等至少13个省市出台了相关补贴政策，支持企业建设智能工厂、部署工业物联网平台。虽然各地细则和申报时间略有不同，但方向一致：以工业互联网为底座，以AI为引擎，推动传统制造升级。

用友BIP AIoT平台，为企业提供了从设备接入到智能决策的一站式解决方案，帮助企业抓住政策红利，实现高质量发展。

用友AIoT平台构建起涵盖设备连接、数据处理、智能分析的一体化能力矩阵，为智能工厂建设提供坚实的 “数字底座”。

AIoT平台赋能制造企业数智化转型

聚焦3大核心能力：

首先在于能够连接一切异构设备，彻底打破“数据孤岛”，为构建数字孪生奠定坚实的基础。在此基础上，平台通过创新的边缘与云端协同机制，确保数据在源头实现快速处理与实时响应，同时依托云端的弹性算力进行深度汇聚与统一管理，真正做到让数据既“快”又“准”。最终，平台利用云端强大的大数据与人工智能分析能力，对海量数据进行深度挖掘与智能建模，实现预测性维护、工艺优化等高级应用，真正让数据“会说话”，驱动企业从经验决策迈向数据智能决策，全面赋能数字化转型与智能化升级。

工厂里设备种类繁多——PLC、传感器、机器人、数控机床……它们用的通信协议各不相同，数据彼此隔离，形成“信息孤岛”。用友BIP AIoT平台就像一个“万能翻译官”，支持Modbus、OPC UA、MQTT、Profinet、发那科等主流工业协议，能快速把各类设备“连上网”。

其内置的协议转换引擎，兼容性强，可适配 90% 以上的工业设备，还能自定义新协议。为每台设备建立标准化的 “数字档案”，包含资产信息、运行状态、参数、告警等内容，让设备状态一目了然。同时，采用 TLS/SSL 加密传输和设备身份认证技术，确保数据安全可靠。通过这一连接层，分散在车间各处的数据得以汇聚到一个平台，为后续分析奠定基础。

工业场景对响应速度要求极高——比如设备异常，必须在毫秒级内做出反应。如果所有数据都传到云端再处理，会太慢。用友BIP AIoT平台采用“云边协同”架构：在设备附近部署边缘计算节点，就近处理关键数据；复杂分析则交给云端。

该平台具备强大的实时采集能力，支持毫秒级高频采集，精准捕捉设备运行细节。在网络中断时，能够自动缓存数据，网络恢复后自动补传，确保数据不丢失。同时，采用高效压缩算法，节省带宽成本。

边缘智能能力突出，内置规则引擎，可自动过滤、聚合、计算数据。支持轻量 AI 模型部署，实现本地故障诊断。关键告警可直接触发控制指令，如设备停机，响应速度更快。这种 “边缘预处理 + 云端深度分析” 的模式，兼顾了效率与智能。

连接和采集只是第一步，真正的价值在于从数据中发现问题、预测趋势、辅助决策。用友BIP AIoT平台在云端提供一整套智能分析工具。

在数据分析方面，采用专为工业设计的时序数据库，写入和查询速度快。具备拖拽式建模界面，业务人员无需专业的编程知识，即可轻松构建分析模型。内置多种 AI 算法，支持设备故障预测、能耗趋势分析等场景。

在应用开发方面，提供低代码平台，通过简单的配置即可快速搭建设备监控、告警、报表等应用。开放 API 接口，能够轻松与 ERP、MES 等系统打通，实现业务闭环。可视化大屏可自定义看板，实时展示设备状态、生产效率、能耗等关键指标。企业可根据自身需求，快速开发专属应用，降低开发成本，加速数字化落地。

金兰化工是国内知名的全水溶性肥料和硝酸盐生产企业，拥有1500多台设备，涵盖反应釜、压缩机、泵机、换热器等68类关键设备。过去，该企业面临着诸多难题：设备突发故障频繁，导致停产；维修模式不合理，要么过度维修浪费成本，要么维修不及时造成重大损失；能耗管理粗放，不清楚能源消耗的具体情况；各车间数据不互通，管理层无法全面掌握生产状况。

通过引入用友 BIP AIoT 平台，金兰化工实现了从 “被动维修” 到 “主动预警” 的转变。平台实时采集设备的振动、温度、电流、压力等关键参数，通过算法提取特征，识别设备的 “亚健康” 信号。基于历史故障数据，训练出高精度的预警模型，一旦发现异常，系统提前 7 - 30 天发出预警，并推送维修建议。

实施效果显著，在设备管理方面，故障率下降 60%，非计划停机减少 70%，预测准确率达 90%，维修成本降低 45%，设备综合效率从 78% 提升至 92%。能耗优化方面，综合能耗降低 12%，年节省电费约 180 万元，空压机、水泵等高耗能设备效率提升 15%，建立了能效对标体系，实现精细化管理。

运营提效方面，设备管理效率提升 50%，维修响应时间从 2 小时缩短到 30 分钟，质量问题追溯时间从 4 小时缩短至 15 分钟。安全环保方面，异常预警及时率达 95%，成功避免多起安全事故，年减少碳排放约 800 吨，所有设备运行状态可视化，安全管理更加到位。

金兰化工从“凭经验修设备”变成了“靠数据管设备”，真正实现了从“被动响应”到“主动预防”的跨越。，成为制造业智能化转型的成功典范。

用友BIP AIoT平台，不只是技术工具，更是企业智能化转型的“加速器”。它以国家政策为指引，以真实场景为落脚点，通过“连接—分析—决策”全链路能力，帮助企业：降低设备故障率；节约能源成本；提升产品质量；提高运营效率。

当前，AI与工业互联网的融合正在加速。企业应抓住这一窗口期，以AIoT平台为起点，迈出智能制造的关键一步。

用友BIP  AIoT平台 —— 让每一台设备都成为智能资产，让数据驱动企业价值创造。