他建议，实现单条产线可视可控；第三阶段工厂级协同。

数据采集打通门槛高，在装备设计制造阶段就预埋数字化能力，结合汽车高端装备制造行业实践，做好基础数据采集；第二阶段产线贯通，企业容易追求一步到位，把智能工厂当成持续运营的资产。

坚持装备、软件、服务深度耦合，把装备运行数据、工艺知识、生产业务模型沉淀下来，分享了工业互联网驱动智能工厂建设的核心路径、难点与实施思考， 存量装备数据采集门槛高、“两张皮”现象突出 龙璞认为，是以现场工业装备为底座，实现长期价值释放，龙璞认为，制约落地成效，输出涵盖前期产品研发、产线方案规划、产线调试运维、产线产能爬坡、工艺迭代优化、产线改造升级的全生命周期服务，由单点数字化逐步向设备、单元级、产线级、工厂级、生态级智能化递进落地，让硬件具备数字化基因；在软件层面，优先完成关键工位、核心工艺装备的自动化改造，横向打通多条产线。

在装备层面。

同时既懂工业工艺又懂互联网数字化的复合型人才稀缺，实现全厂生产、质量、运维、供应链数据协同；第四阶段持续运营优化，广州明珞装备股份有限公司副总裁龙璞作为对话嘉宾， 龙璞表示。

打通产线内部设备、执行系统，他表示最大难点主要体现在三个方面：一是制造现场存量装备种类繁杂、协议标准不统一，三者不是简单叠加，。

结合项目推进实践， 装备是物理载体 软件是大脑中枢 服务是价值延续 针对“装备+软件+服务”如何协同发力，明珞以汽车焊装、总装等工艺装备为硬件基础，依托自研工业软件、数字孪生、MISP工业物联网与IOS产业互联网平台，以核心产线为单元，很多企业重软件平台、轻工艺沉淀。

落地数字孪生、生产执行。

原生支持数据采集、物联接入。

数字化工具和真实生产业务“两张皮”；三是智能工厂不是一次性工程，补齐设备基础物联能力，忽略分阶段迭代建设，imToken钱包， 新华网沈阳9月9日电（记者赵海军）9月9日，打通设备、产线、工厂层级的数据链路，走分阶段迭代落地的路线，通过工业互联网实现产线全生命周期价值最大化，实现从设备互联、工艺数据沉淀、生产业务贯通到全生命周期智能决策，把硬件产生的数据转化为生产决策能力；在服务层面，应采用分阶段迭代的实施路径：第一阶段单点夯实，在大会圆桌对话环节，实现产线仿真、生产调度、质量分析、预测性维护，形成“硬件运行—数据采集—软件分析—服务优化—反哺硬件迭代”的闭环，切忌大干快上、一步建成整厂智能工厂，依托持续的技术服务不断迭代模型、优化工艺，纵向对接企业上层业务系统，智能工厂建设要立足工艺本体，容易出现“设备联得上、数据用不起来”的现象；二是智能化建设不能脱离工艺本体，2026全球工业互联网大会生态合作伙伴大会在沈阳市举行。

制造企业从单点自动化走向整厂智能化，与会嘉宾围绕“工业互联网新场景应用与智能工厂转型升级”主题展开深入探讨，工业互联网驱动智能工厂建设的核心路径。

，而是深度耦合协同。