这涉及从数字文件制造三维实体物体。它可以通过数字设计来创建物理物体，实现传统制造方法无法达到的复杂形状和结构。 也可以看看： 3D 打印和工业 4.0：进展如何？

使用复杂技术对数据进行分析，以预测未来结果、发现模式并提供可执行洞见。在制造业中，它可以用于优化生产流程，提高供应链效率和提升产品质量。

将新的创新技术融入制造过程。这包括使用机器人技术、人工智能、3D打印和其他技术来增强效率、质量和定制化能力。

在制造业中，人工智能涵盖了广泛的技术和方法，包括机器人技术、机器学习算法、预测性分析和智能自动化。这些工具共同作用于增强制造过程的各个方面。人工智能将通过提供预测性维护、实时缺陷检测、流程优化和供应链可见性来改善制造业。它还能实现大规模定制、提升工作场所安全性，并使制造业与可持续发展目标相一致。 人工智能将彻底改变制造业 通过提供预测性维护、实时缺陷检测、流程优化和供应链可视性。它还支持大规模定制，增强工作场所安全，并使制造与可持续发展目标保持一致。

将数字信息与用户环境实时整合。与创建完全人工环境的 VR 不同，AR 会利用现有环境并在其上叠加新信息。

改变行为和运营实践以优化能源利用。

收集、组织和分析大量数据（大数据）以发现模式和其他有用信息的过程。在制造业中，它可以用于优化生产、预测维护需求、提高供应链效率等。

区块链在制造业中提供透明度、可追溯性和安全性。它可以通过智能合约自动化流程，简化库存管理，简化合规性，并优化能源使用。

员工出差期间的排放，包括飞行、乘火车和其他旅行。

与机械和基础设施等资本货物的采购和生产相关的排放。

当不可能完全消除时，采取诸如造林和碳捕集等措施来抵消排放。

无净化学二氧化碳（CO2）排放的生产商品的过程，包括减少和抵消。

证书和标准用于展示对可持续发展的承诺的碳中和制造。

INCIT提供的一个培训和认证计划，面向评估可持续发展成熟度的个人。该培训提供了必要的知识和技能，以有效评估和推动组织和制造商内的绿化倡议和可持续转型。另请参阅：消费者可持续发展行业准备指数（COSIRI）。 另请参见：Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI)。

传统线性经济（制造、使用、丢弃）的一种替代方案。循环经济是指将资源尽可能地使用得更久，从而在使用过程中最大程度地提取其价值。这些资源在使用寿命结束后，会被回收和再生为新产品或原材料。

清洁技术不仅仅关于替代能源，它涵盖了一系列旨在实现环境可持续性的解决方案。这包括碳捕获与储存（CCS）、农业可持续性、废物管理和水净化。

通过互联网提供各种服务，包括数据存储、服务器、数据库、网络和软件。在制造业中，它可以提供更高的可访问性、可扩展性和灵活性。

CO2税和政策漏洞是指未能或不足的法规来考虑能源消耗（千瓦时）和水使用量（立方米）转化为等效的CO2排放量（千克CO2）。这些漏洞可能导致不完整的环境账务，阻碍可持续发展努力。

与传统机器人不同，协作机器人是专门设计用于在共享空间中与人类进行互动或在近距离安全工作的。

这包括燃烧化石燃料产生的排放，如用于供暖的天然气、备用发电机的柴油或公司车辆的汽油。

成功实施IT/OT融合的公司可以通过更具敏捷性、创新性和对市场需求的响应能力获得竞争优势。

了解不同地区的竞争环境，并根据战略选择制造地点。

通过3D打印技术创造传统方法无法实现的精细设计。这样可以提供更大的设计自由度、定制化能力，以及生产以前无法制造或成本过高的零部件的能力。

它通过自动化数据收集并简化报告生成，简化了合规和报告工作，满足监管机构的要求。

产品构思到上市的时间的缩短，通常是由数字化转型推动的。它可以更快地响应市场需求，增加创新和提高效率。

消费者和工业界广泛采用能源效率创新。

科西里一个中立、独立的可持续性框架，用于评估组织的可持续发展成熟度。

持续监控您的进展并随时进行必要的调整。SIRI评估应作为持续改进和适应不断变化的数字化环境的一部分。另请参阅：智能产业准备指数（SIRI）。 使用SIRI评估来确定需要改进的领域，如技术采用、员工技能提升、流程优化或战略调整。参见：智能产业准备指数（SIRI）。

作为制造转型专家，追求碳中和作为公司社会责任倡议的一部分，以维护声誉和遵守规定。

这 科西里 指数是评估公司可持续发展绩效的综合框架。它提供了一个标准化的衡量体系，涵盖了可持续发展的广泛维度。该指数可帮助公司关注可持续发展的影响方面，实现基准测试，并鼓励利益相关者参与。 也可以看看： Consumer Sustainability Industry Readiness Index（COSIRI）。 

能源效率的创新常常会帮助组织降低成本。 组织.

能源效率创新在不同行业的适用性。

CPS将数字和物理组件整合在一起，在制造业中发挥着关键作用，包括自动化和优良化。挑战包括网络安全风险、数据管理、实时通信和员工培训。

保护制造环境中的系统、网络和数据的实践。这对于保护知识产权、个人数据和专有商业信息至关重要。

黑暗工厂是高度自动化的制造设施，几乎没有人为干预。这些工厂通常能够连续运行，并且由机器人、人工智能和工业物联网（IIoT）等技术驱动。

使用数据驱动制造以及先进的监控系统来控制能源消耗。

基于信息技术和操作技术系统的综合数据进行明智选择的过程。

一个基于评估结果制定的策略，以解决已经发现的弱点和机会，包括设定具体目标、时间表和资源分配。

虽然这两者在数字制造中都是必不可少的，但它们的目的不同。质量管理确保实际产品符合标准，而数字保证则专注于软件和数据分析工具等数字组件。

DMA是一种设计高效工厂布局的综合方法。它利用数字孪生进行模拟，并专注于资源分配、减少浪费和保障工人安全。

将数字技术融入企业各个领域的过程，从根本上改变组织的运营方式和为客户提供价值的方式。在制造业中，通常涉及使用物联网、人工智能和分析等技术来改变运营方式。

数字孪生技术不仅仅是生产模拟，还包括设计阶段的原型制作、实时数据监控、质量控制、维护预测、供应链优化，甚至培训。

边缘计算是传统云计算的一个替代方案，它在数据源附近进行处理，有可能减少二氧化碳排放。然而，其环境影响取决于能源效率和部署规模等各种因素。

与组织购买或消耗的电力相关的排放。

员工往返上班途中的排放。

与使用后产品的处置和回收相关的排放。

以更少的能源来制造产品，从而降低成本和环境影响的实践。它包括优化生产过程中的能源使用，改善能源管理，并使用能效技术。

通过采用技术、实践或策略来降低能源消耗，同时保持或提升性能。

IT/OT融合可以实现更好的资产管理和预测性维护。通过分析传感器和机器的数据，组织可以主动安排维护，减少停机时间并延长设备的使用寿命。

通过能源效率创新来减少温室气体排放和环境影响。

一套标准，社会责任投资者用来筛选潜在投资的标准。在制造业中，它指的是公司在自然环境保护方面的表现，公司如何管理与员工、供应商、客户和社区的关系，以及公司的治理方式。

ESG 评级评估公司在环境、社会和治理方面的表现。虽然它们对于透明度至关重要，但它们也存在一些局限性，例如缺乏标准化、数据质量问题和潜在偏见。各利益相关者会使用这些评级来做出明智的决策。 另请参阅：环境、社会和治理 (ESG)。 

外骨骼，也称为工业外骨骼服或可穿戴机器人技术，是辅助和增强制造环境中工人的体能能力的设备。它们有助于减轻劳累、改善姿势，并提高工人的安全。

以符合道德和可持续原则的方式生产商品的做法。这包括确保合理工资、安全工作条件和环保实践。通常涉及与小生产者和边缘化社群合作，以促进社会和经济赋权。

员工通勤、商务旅行和产品使用的排放，如燃料消耗。

设施中意外逸出的排放物，例如管道或设备的泄漏。

组建一个来自IT、运营、生产和管理等各个部门的多元团队，对准备情况进行全面评估。

这两种技术都是在3D打印中使用的。生成设计使用算法来探索设计可能性，而拓扑设计则侧重于优化给定空间内的材料分布。两者都旨在提高产品性能和效率。

它指明了一家公司的制造设施、工厂或生产场所的位置。这些位置可以分布在不同的国家或地区，以利用不同的因素，如劳动力成本、原材料获取、市场接近度和监管考虑等。 劳动 成本、原材料获取、市场邻近性和监管考虑。 

全球高管行业讲座（全球高管行业研讨会(GETIT)全球高管行业研讨会（GETIT）是一个思想领袖平台，在这里，企业领导者将有机会与志同道合的专家和权威人士一起讨论行业最新发展。

制造业中的温室气体排放可分为三个主要范畴：一级范畴、二级范畴和三级范畴的排放。这些范畴帮助组织和行业全面了解和管理其温室气体排放。一级范畴是源自制造设施的直接排放。二级范畴是与购买能源相关的间接排放。三级范畴包括更广泛范围的间接排放，包括上游和下游过程。 

分类 将温室气体排放按照管理和理解的需要分为三个层面。另请参见：制造业中的温室气体排放。 另请参阅：制造业温室气体 (GHG) 排放。 

概述公司全球制造业务地理位置的战略框架，包括生产能力、战略目标、供应链整合、物流、监管因素、市场准入、风险缓解和成本等考虑因素。

颗粒能源平台是一个提供详细见解、工具和机制来管理能源消耗和排放的系统。在得到适当的税收优惠和过渡策略的支持下，该平台可以推动清洁技术的采用并促进可持续能源实践。

绿色商业建模涉及创建和实施以环境可持续性为重点的商业策略，同时保持盈利能力。由于消费者对环保产品的需求增长和政府的更严格监管，这对制造商变得越来越重要。

与组织所购买的供暖、制冷或蒸汽相关的排放。 已购买 与组织所购买的供暖、制冷或蒸汽相关的排放。 组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。. 

使用SIRI评估来确定需要改进的领域，如技术采用、员工技能提升、流程优化或战略调整。参见：智能产业准备指数（SIRI）。 使用SIRI评估来确定需要改进的领域，如技术采用、员工技能提升、流程优化或战略调整。参见：智能产业准备指数（SIRI）。

执行行动计划的过程，可能涉及新技术、员工培训、流程重组或业务战略调整。

IT和OT系统之间实时数据集成的结果，提高了操作效率和生产力。

通过IT和OT系统的整合实现的增强措施，包括实时监控和对异常情况的自动响应。

制造工厂中使用各种控制系统来操作设备，包括机械、工厂中的工艺流程、锅炉、电话网络的开关、船舶、飞机和其他应用的驾驶和稳定。

物联网的一个子类别，专注于在工业环境中使用物联网技术。它在制造业中实现了先进的连接性和分析能力，提高了效率和创新性。

指的是第四次工业革命，着重于在制造环境中使用现代智能技术。它包括使用物联网(IoT)、云计算、人工智能和其他技术进步来创建更加互联和高效的制造过程。

INNOSPHERE 是一个面向行业的解决方案型开放式创新平台。它专注于通过 INCIT 的优先级指数提供行业特定挑战的解决方案。该平台邀请创新者、初创企业、研究人员和其他参与者提交解决这些挑战的解决方案。与内部研发工作相比，INNOSPHERE 促进了不同利益相关者之间的合作，促进了创新，并节省了时间和资源。

信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的协同作用能够通过支持新技术和应用程序的开发来促进创新，从而转变业务流程并创造新的收入来源。

投资于创新技术，进一步减少制造过程中的排放。

创新管理是指管理创新过程中涉及的所有活动的系统化过程。在制造业中，它包括创意产生、协作、选择、开发、商业化以及持续监控和改进。

将可再生能源纳入，减少对化石燃料的依赖。

在制造业中，物联网是指嵌有传感器、软件和网络连接的物理设备、车辆和其他物品的网络。这些设备收集和交换数据，从而在制造过程中实现更智能的决策。

在工业4.0中的一个重要挑战是互操作性，指的是不同系统和技术能够无缝地协同工作的能力。这需要一个多方面的方法，包括行业标准的制定，中间件解决方案的开发以及强大的安全措施。

工厂内部物品和材料的内部流动是物流内部操作的一部分。在智能工厂中，它采用自动导引车辆和机器人等技术来优化物料流动，减少瓶颈，并提高整体效率。

IT/OT 融合IT/OT融合，指的是在工业和制造业中将信息技术（IT）和运营技术（OT）进行整合，以创建一个统一的技术生态系统。

一个在制造系统中实现废物最小化的系统化方法，而不牺牲生产力。精益方法论考虑通过负担过重和工作负荷不均衡造成的废物。

租赁资产使用相关的排放。

在产品或过程的整个生命周期中考虑能源效率优化。 优化 在产品或过程的整个生命周期中考虑能源效率优化。 

这个足迹考虑到将制造地点与供应商和分销中心连接起来的运输和物流网络。这可以影响整个供应链的效率和成本效益。 后勤 这个足迹考虑到将制造地点与供应商和分销中心连接起来的运输和物流网络。这可以影响整个供应链的效率和成本效益。 中心。这个可以 影响 整个供应链的效率和成本效益。 

一种AI的子集，它使系统能够在没有明确编程的情况下自动学习和改进。除了模式识别外，机器学习还包括预测分析、异常检测、数据分类和自然语言处理。它驱动着推荐系统、聚类算法和强化学习。

创新旨在在使用更少能量的同时提高性能。

在制造业中使用的计算机化系统，用于跟踪和记录原材料转化为成品的过程。它提供实时的控制和可见性，有助于确保质量和效率。

制造转型专家ManuVate”是由INCIT开发的协作平台，旨在通过“挑战者-寻求者”和“解决者-制造变革者”之间的强大合作，加速全球制造商朝着工业4.0的创新势头发展。

准确测量、监测和报告排放量，以追踪实现碳中和目标的进展。

制造工厂的操作技术（OT）网络安全对于确保工业过程的安全性和可靠性至关重要。它涉及多种措施，如网络分割、强大的访问控制、定期更新、入侵检测系统和持续监控。员工培训和明确定义的事件响应计划也是必不可少的组成部分。

OEE是一个衡量制造设备和流程有效性的指标。它考虑可用性、性能和质量，以提供对运营效率的洞察，指导有针对性和有效性的投资。”

政策空白是指缺乏或不足的支持性政策、法规和激励措施，这些措施有助于转向可持续的实践方式。这些空白可能对致力于实现零净排放的制造商构成威胁，因为他们可能缺乏指导或财务激励来进行必要的变革。

利用数据分析、统计、机器学习和建模来预测设备故障可能发生的时间。这种方法能够及时进行维护，防止意外设备故障，并降低维护成本。

INCIT 的优先级指数提供四合一工具，用于成熟度评估、自动优先级路线图、评级和转型。这些指数对于 ESG 成熟度评估特别有用，可帮助组织了解其当前状态和需要改进的领域。

组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。 组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。 

产品循环性是循环经济框架中的一个基本概念。它指的是以设计、生产、使用和生命周期阶段为核心，旨在最大限度地延长产品的使用寿命，最小化废弃物并促进更可持续的经济模式。目标是创建一个闭环系统，不断地重复使用、翻新、再制造和回收产品。

这个脚印勾勒出每个制造工厂的生产能力和能力，包括它们生产的产品或组件的类型和它们能处理的数量。

组织所购买的材料、商品或服务的生产排放。 已购买 由 组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。. 

一个正式的系统，记录了实现质量政策和目标的过程、程序和责任。它帮助协调和指导组织的活动，以满足客户和监管要求，并提高其效率和效果。

量子通信是一种利用量子力学原理进行安全通信的方法。它利用量子纠缠和量子密钥分发（QKD）等现象来创建基本上不会被拦截的加密密钥。

即时数据分析和机器学习应用的IT/OT融合使用。

通过高效能技术和废物减量化实现碳中性制造。 最小化. 

能源效率创新的主要目标是显著降低能源消耗。

公司必须考虑每个制造地点的当地和国际法规和合规要求。这包括环境法规、 劳动 劳动法、贸易协定和安全标准。 

符合能源效率的监管要求和标准。

远程监控和管理工业流程的能力，IT/OT融合的特征。

与组织内的利益相关者分享SIRI评估的结果和进展，强调透明度和沟通。 组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。, 强调 与组织内的利益相关者分享SIRI评估的结果和进展，强调透明度和沟通。 

持续的研发工作以推动能源效率创新。

将制造业和服务业从海外带回本国的做法。这与离岸外包相反，可通过在国内提供就业机会和培养技能来增强一国的经济。

指的是使用机器人来执行危险或重复的任务。制造业中的机器人技术可以提高效率、准确性和一致性，同时也让人类工人能够专注于更复杂的任务。

IT/OT系统具有适应和扩展组织增长或变化需求的能力。 组织 IT/OT系统具有适应和扩展组织增长或变化需求的能力。 

与购买的电力、蒸汽、供暖或冷却相关的间接排放。

组织无法控制的活动所导致的复杂间接排放，包括价值链。 组织的 组织无法控制的活动所导致的复杂间接排放，包括价值链。 

使用 SIRI是一个框架 使用SIRI框架对战略、技术、流程和人员等方面进行内部评估。参见：智能产业准备指数（SIRI）。 使用SIRI评估来确定需要改进的领域，如技术采用、员工技能提升、流程优化或战略调整。参见：智能产业准备指数（SIRI）。

这涉及创建数字化先进的制造设施。智能工业准备指数（SIR）可以评估设施对这种转型的准备情况，重点关注自动化、数据驱动的决策和人机协作。 （先生） 这涉及创建数字化先进的制造设施。智能工业准备指数（SIR）可以评估设施对这种转型的准备情况，重点关注自动化、数据驱动的决策和人机协作。 

该框架旨在帮助企业评估其对工业 4.0 或“智能工业”的准备情况。

SIRI是一个框架，该框架可帮助大型和小型制造商评估其转型准备情况。它全面了解公司当前的技术成熟度、采用情况以及对工业 4.0 的整体准备情况。

一个框架，帮助公司评估其在工业4.0方面的准备程度，重点评估采用智能技术和流程的成熟度。参见：智能工业准备指数（SIRI）。 使用SIRI评估来确定需要改进的领域，如技术采用、员工技能提升、流程优化或战略调整。参见：智能产业准备指数（SIRI）。

一种广泛的类别，包括使用先进技术来增强制造过程。它涉及各种技术、数据分析和人类智慧的整合，以提高制造、生产速度、产品质量和整体效率。

太阳能电池板作为可持续技术的一个例子，将阳光转化为清洁电力。

生成一个得分后评估以反映当前准备情况，并将其与全球基准进行比较，以衡量行业标准的一致性。

供应链数字化 供应链数字化正迅速发展，有几项创新技术正在涌现。这些技术涵盖了区块链、物联网设备、人工智能和机器学习等。它们旨在提高供应链管理的透明度、可追溯性和效率。 人工智能 和 机器学习供应链数字化正迅速发展，有几项创新技术正在涌现。这些技术涵盖了区块链、物联网设备、人工智能和机器学习等。它们旨在提高供应链管理的透明度、可追溯性和效率。 

它包括将制造设施整合到更广泛的供应链中。这包括协调生产、物流、分销和库存管理，以确保运作无缝。

优化 通过选择本地供应商、减少运输和选择低碳材料来优化供应链。 

供应链的弹性最初意味着在供应链中做好准备并从中恢复。目标是确保即使在面临意外事件的情况下，业务也能继续运作。这一概念已经发展到包括关于“回流生产”、“近岸生产”和“本土生产”的讨论，这些讨论旨在将生产更接近消费点，以增强弹性。 “回流”, 供应链的弹性最初意味着在供应链中做好准备并从中恢复。目标是确保即使在面临意外事件的情况下，业务也能继续运作。这一概念已经发展到包括关于“回流生产”、“近岸生产”和“本土生产”的讨论，这些讨论旨在将生产更接近消费点，以增强弹性。”, 和 “在岸”, 供应链的弹性最初意味着在供应链中做好准备并从中恢复。目标是确保即使在面临意外事件的情况下，业务也能继续运作。这一概念已经发展到包括关于“回流生产”、“近岸生产”和“本土生产”的讨论，这些讨论旨在将生产更接近消费点，以增强弹性。 

减少能源消耗和废物产生的做法，有助于实现环境目标，通过IT/OT融合来实现。

考虑制造业运营对环境的影响和可持续发展目标的公司。

实施可持续发展的做法，包括回收和减少废物，以减少排放量。

通过经济可行的流程创造制造产品，以最小化负面环境影响并节约能源和自然资源。同时，它还考虑到社会和经济的福祉。

这些产品被设计成节能型，优化资源使用并减少温室气体排放。它们可以与可再生能源源无缝衔接，并提供内置的排放跟踪工具。

在制造业中，这指的是开发和实施能够减少负面环境影响、增强社会责任、改善经济绩效的流程和实践，同时满足当前需求而不损害未来的活动。

发展和使用对环境影响最小的技术，以实现长期可持续发展。

制造过程中对水资源的智能和可持续利用。这包括水的处理和重复利用，减少消耗，并遵守环境法规。

直接排放源自制造设施。 

能源效率创新常常依赖于技术的进步。

考虑产品开发和流程改进的技术和创新中心的可获得性。

SIRI评估的初始步骤涉及理解进行评估的原因，比如提高竞争力或增强数字能力。

与将材料、产品和服务运送至组织以及从组织中运送出去相关的排放。 组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。. 

通过组织销售的产品或服务使用所产生的排放。 组织内特定流程或活动引起的排放，例如制造过程。. 

这是指组织中IT和OT的整合。它能够实现更好的数据共享、沟通和协调，从而提高决策能力和流程优化。 这是指组织中IT和OT的整合。它能够实现更好的数据共享、沟通和协调，从而提高决策能力和流程优化。 这是指组织中IT和OT的整合。它能够实现更好的数据共享、沟通和协调，从而提高决策能力和流程优化。 

使用可以模拟真实或想象世界的物理存在的模拟三维环境。在制造业中，可以用于培训、设计和增强协作。

组织运营过程中与废物处理和处置相关的排放。 组织的 运营。 

XIRI Analytics 是一种工具，为包括政府、股权公司、金融机构和公共公司在内的各方利益相关者提供基于数据驱动的洞察力。它有助于对ESG（环境、社会和公司治理）和数字化转型等转型过程做出明智决策。该工具提供基准能力、风险评估和场景分析，实现有效的规划和资源分配。