2025 工程机械行业信息化建设进展

2025工程机械行业信息化建设进展前言行业转型背景下的信息化建设价值2025年，中国工程机械行业正处于从制造大国向智造强国跨越的关键阶段随着全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，工程机械作为国民经济的工作母机，其智能化、数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存与发展的必答题根据中国工程机械工业协会数据，2024年行业营收突破

1.2万亿元，同比增长

8.3%，但传统模式下的产能过剩、同质化竞争、服务响应滞后等问题依然突出在此背景下，信息化建设成为破解行业痛点的核心抓手——通过物联网、大数据、人工智能等技术与工程机械的深度融合，行业正从设备制造向产品+服务转型，从经验驱动向数据驱动升级，从单机作业向协同互联演进本报告聚焦2025年工程机械行业信息化建设的最新进展，采用技术应用-关键领域-实践案例-挑战与趋势的递进式逻辑框架，结合行业一线调研与典型企业实践，系统梳理当前信息化建设的成果、痛点与未来方向，为行业从业者提供兼具理论深度与实践参考的研究成果

一、2025年工程机械行业信息化核心技术应用进展技术是信息化建设的基石2025年，工程机械行业在核心技术应用上呈现深度渗透、跨界融合、自主可控的特征，物联网、大数据、人工智能、5G、数字孪生等技术已从概念探索进入规模化落地阶段，为行业转型提供了强劲动力

（一）物联网（IoT）构建设备全生命周期感知网络第1页共15页物联网技术在工程机械行业的应用已从单一设备联网向人-机-料-法-环全要素互联升级截至2025年6月，国内主要工程机械企业（如三一重工、徐工机械、中联重科等）的主力产品物联网接入率已超90%，形成全球最大的工程机械设备联网集群

1.数据采集层从单点监测到全域感知传统工程机械的物联网改造多聚焦于位置、油耗等基础数据采集，而2025年的技术升级实现了多维度、高精度、全场景的数据覆盖以三一重工SY系列挖掘机为例，其搭载的新一代智能终端可实时采集运行参数发动机转速、液压系统压力、挖掘力度等200+项核心数据，采样频率达100Hz（较2020年提升5倍）；环境信息作业区域的温湿度、粉尘浓度、坡度等环境参数（通过加装激光雷达与气象传感器实现）；操作行为驾驶员的油门控制精度、转向角度、作业时长等操作数据（通过生物识别与动作捕捉技术实现）；健康状态关键结构件的应力应变、油温、振动等状态数据（通过植入光纤传感器与加速度计实现）数据采集终端的成本较2020年下降60%，且支持-40℃~85℃宽温环境，适应矿山、基建等复杂作业场景，为后续数据分析奠定了坚实基础

2.数据传输层5G+边缘计算实现低延迟、高可靠随着5G网络在县域及作业现场的深度覆盖，2025年工程机械物联网传输进入5G时代中国信通院数据显示，2025年上半年国内工程机械行业5G终端连接数达320万，占物联网总连接数的68%某头第2页共15页部企业（如徐工）采用5G+边缘计算架构，将数据处理节点部署在设备本地或作业现场边缘服务器，实现低延迟响应关键操作指令（如远程控制、故障预警）的传输时延控制在20ms以内，满足实时作业需求；高可靠连接通过网络切片技术，为每台设备分配独立的通信通道，在复杂工业场景下（如地下矿山）的连接中断率降至

0.01%以下；广域覆盖结合北斗短报文技术，实现无信号区域的设备状态上报，解决偏远地区数据传输难题

3.数据管理层从分散存储到云端协同2025年，工程机械企业普遍建成统一的设备数据中台，实现多品牌、多型号设备数据的集中管理以中联重科中联智慧产业城为例，其数据中台可实时接入全球200+万台设备数据，日均处理数据量达150TB，采用分布式存储架构（Hadoop+Redis混合模式），数据检索响应时间控制在秒级同时，通过数据脱敏与权限分级机制，实现设备数据归属企业、客户数据共享授权的安全管理模式，既保障数据隐私，又促进跨设备、跨企业数据协同

（二）大数据与人工智能（AI）驱动决策智能化升级大数据与AI技术的深度应用，使工程机械行业从事后维修向预测性维护、从经验排产向智能调度、从被动服务向主动服务转变，实现了决策效率与精度的双重提升

1.预测性维护从坏了才修到没坏先防传统工程机械的维护模式依赖人工巡检与故障后维修，不仅成本高（占设备全生命周期成本的30%~40%），还可能因突发故障导致工程延误2025年，AI驱动的预测性维护已成为主流方案，其核心原理是通过历史故障数据训练模型，实时预测设备健康状态第3页共15页某企业（如三一重工）基于根云平台，构建了包含10万+设备的故障案例库，采用LSTM神经网络算法对振动、温度、压力等时序数据进行分析，实现故障预警对关键部件（如液压泵、发动机）的早期故障（如磨损、老化）预警准确率达92%，预警提前量平均72小时；寿命预测通过材料疲劳模型与实时工况数据，预测关键结构件剩余寿命（如动臂、斗杆），误差率控制在8%以内；维护方案生成根据设备状态与作业计划，自动推荐最优维护时间与备件清单，使维护成本降低25%~35%

2.智能调度与效率优化从人工调度到数据驱动在工程建设场景中，设备调度是影响施工效率的关键环节2025年，AI算法通过整合作业需求、设备状态、人员配置、交通路况等多源数据，实现智能调度以某基建项目为例，通过AI调度系统需求预测提前72小时预测混凝土浇筑、土方开挖等关键工序的设备需求，准确率达85%；动态调度实时根据设备故障、人员变动、天气变化调整调度计划，设备闲置率下降40%~50%；能耗优化通过分析设备作业参数与油耗关系，优化操作策略（如避免频繁启停、调整作业角度），单台设备日均油耗降低8%~12%

3.产品优化从经验设计到数据驱动迭代AI技术也推动了工程机械产品的正向设计与迭代优化传统产品研发周期长（新机研发周期平均24个月），且依赖经验判断；2025年，企业通过数字孪生+AI实现第4页共15页虚拟仿真测试在数字空间中模拟设备在极端工况（如-30℃低温、5000米高原）下的性能表现，测试周期缩短至6个月；参数优化通过遗传算法对液压系统、动力匹配等核心参数进行多目标优化（如提升作业效率同时降低能耗），优化效率提升3倍；用户需求洞察基于用户反馈数据（如操作习惯、故障反馈），识别产品改进点，2025年某企业通过用户数据分析，对200+项产品细节进行优化，用户满意度提升15%

（三）数字孪生（Digital Twin）构建虚实融合的全价值链模型数字孪生技术在工程机械行业的应用已从单一设备仿真向设备-产线-工厂-产业链全场景延伸，成为打通物理世界与数字世界的核心桥梁

1.设备级数字孪生从静态展示到动态交互2025年，主流工程机械企业已为核心产品构建高精度数字孪生体，实现物理设备与虚拟模型的实时交互以某品牌智能装载机为例，其数字孪生体包含几何模型按1:1比例还原设备外观与内部结构（精度达

0.1mm）；物理模型集成发动机、液压系统、传动系统的数学模型，可模拟不同工况下的动力输出与能耗；行为模型通过强化学习算法，复现驾驶员的操作习惯与设备响应，使虚拟操作与物理设备动作误差2%；健康模型基于实时数据更新虚拟设备的健康状态，实现虚实同步诊断第5页共15页某矿山企业通过设备级数字孪生，在虚拟环境中完成新设备选型、操作培训与故障演练，减少物理试错成本约300万元/台

2.产线级数字孪生从自动化生产到柔性化协同在生产端，数字孪生技术推动智能工厂向柔性化、协同化升级2025年，三一重工北京桩机工厂的数字孪生产线实现全流程模拟虚拟还原从原材料入库到成品下线的300+道工序，可提前识别瓶颈环节（如焊接工位）并优化布局；资源优化通过数字孪生调度系统，实现设备、人员、物料的动态协同，生产效率提升25%；质量追溯每台设备的生产数据（如焊接参数、装配扭矩）实时同步至虚拟模型，形成完整质量档案，质量问题追溯时间从3天缩短至2小时

3.产业链级数字孪生从独立作业到生态协同在产业链层面，数字孪生技术打破企业边界，推动上下游协同2025年，徐工机械联合8家核心供应商构建了产业链数字孪生平台，实现需求-供应协同上游供应商可实时获取徐工的生产计划，动态调整原材料采购与库存（库存周转率提升18%）；物流优化通过数字孪生模拟运输路线、仓储容量，降低物流成本12%；服务协同下游经销商与客户可通过平台共享设备运行数据，联合制定维护计划，客户服务响应时间缩短40%

二、2025年工程机械行业信息化关键领域突破信息化建设的价值最终要体现在具体业务场景的落地2025年，工程机械行业在研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销与服第6页共15页务、设备运营等关键领域实现了显著突破，推动行业从传统制造向智能制造+服务型制造转型

（一）研发设计领域数字化协同与虚拟验证能力跃升研发设计是工程机械产品竞争力的源头2025年，行业通过数字化协同平台与虚拟验证技术，实现了研发模式的变革协同研发基于云平台的全球研发协同系统，支持徐工、中联重科等企业的全球研发中心（如北京、德国、印度）实时共享设计数据、协同评审方案，研发周期缩短30%~40%；虚拟仿真通过多物理场耦合仿真（结构强度、热分析、流体动力学），在产品物理样机制造前完成性能验证，某企业的某型号起重机研发过程中，通过虚拟仿真发现并解决20+项设计缺陷，物理样机测试次数减少60%；用户参与设计通过线上平台收集用户需求（如作业场景、操作习惯），基于大数据分析生成用户画像，指导产品定制化设计，2025年某企业定制化产品占比提升至25%，较2020年增长15个百分点

（二）生产制造领域智能制造与柔性生产深度融合生产制造环节的信息化升级，推动行业从大规模标准化生产向柔性化、定制化生产转型智能产线主流企业的核心产线已实现全流程自动化，如三一重工18号工厂的智能焊接产线，通过机器人集群与视觉识别技术，焊接效率提升50%，良品率达

99.2%；柔性制造通过数字孪生与智能调度系统，产线可快速切换不同型号产品（如从小挖到大挖），换型时间从8小时缩短至1小时，满足小批量定制需求；第7页共15页质量管控AI视觉检测系统（精度达

0.01mm）实时识别零件缺陷，某企业的发动机缸体检测效率提升10倍，漏检率降至

0.05%以下

（三）供应链管理领域数字化协同与智能优化供应链是保障生产连续性的关键2025年，行业通过信息化技术构建了透明化、协同化、韧性化的供应链体系智能采购基于大数据预测原材料价格波动与供应风险，自动生成采购计划，某企业原材料采购成本降低8%~10%；库存优化通过供应商-企业-客户三级库存协同平台，实现原材料与成品库存动态调配，库存周转率提升20%~25%；物流追踪利用5G+北斗定位技术，实时追踪运输车辆与货物状态，物流异常响应时间缩短至30分钟，货物丢失率降至

0.03%

（四）市场营销与服务领域数字化转型重塑客户体验传统工程机械的营销模式依赖线下展会、销售人员推广，服务响应滞后；2025年，行业通过线上平台与智能服务系统，实现了营销与服务的线上化、精准化、主动化线上营销通过VR/AR技术打造虚拟展厅，客户可在线360°查看设备细节，某企业线上咨询占比提升至45%，线上签单率达30%；精准营销基于客户画像（行业、规模、历史采购记录）推送定制化产品信息，营销转化率提升25%；智能服务通过设备健康档案+远程诊断，服务人员可提前掌握设备问题，某企业的主动服务模式使客户满意度提升至92分（满分100分），服务成本降低30%

（五）设备运营与管理领域全生命周期价值挖掘第8页共15页设备运营是工程机械企业的核心业务之一2025年，行业通过信息化技术实现了设备从单机管理到全生命周期价值管理的升级远程监控客户可通过手机APP实时查看设备位置、作业时长、油耗等数据，数据更新频率达5分钟/次；车队管理企业为大客户提供车队管理系统，通过AI算法优化多设备协同作业，某物流企业的车队效率提升20%；租赁服务基于设备数据的预测性租赁模式，根据设备健康状态与市场需求动态调整租金，2025年某租赁企业的设备利用率提升15%，客户复购率达60%

三、2025年典型企业信息化建设实践案例理论与实践相结合是理解行业进展的关键2025年，国内头部企业与国际巨头在信息化建设上均取得显著成果，其实践经验可为行业提供重要参考

（一）三一重工根云平台驱动全价值链数字化作为国内工程机械龙头企业，三一重工以根云工业互联网平台为核心，构建了设备联网-数据沉淀-价值挖掘的完整闭环设备联网截至2025年6月，根云平台接入设备超800万台，覆盖全球150+国家和地区，设备日均数据采集量达80TB；数据应用通过AI算法实现预测性维护+智能调度+设备优化三大核心应用，2024年帮助客户减少停机时间1200万小时，节省维护成本超50亿元；生态协同开放平台能力，为中小客户提供SaaS化服务（如设备管理、金融服务），平台生态合作伙伴超3000家，生态收入占比达15%

（二）徐工机械智能工厂与产业链协同创新第9页共15页徐工机械以全球智慧产业城为载体，打造了智能生产+数字服务+产业链协同的一体化模式智能工厂徐州基地的智能挖掘机产线，通过5G+工业互联网技术，实现设备自动化率95%，生产节拍达5分钟/台，较传统产线提升80%；数字服务推出徐工汉云平台，为客户提供设备监控、远程运维、二手设备交易等服务，2024年数字服务收入突破10亿元；产业链协同联合上下游企业构建产业链数字孪生平台，实现需求-供应-物流的全链条协同，2024年供应链响应速度提升30%，库存成本降低18%

（三）卡特彼勒（中国）本土化数据中台与AI应用国际巨头卡特彼勒通过本土化改造，加速信息化技术落地数据中台在中国建立本地化数据中台，整合设备数据、客户数据、供应链数据，实现中国数据中国用，数据处理效率提升40%；AI应用针对中国矿山场景，开发智能爆破规划与卡车调度系统，帮助某矿山客户提升作业效率25%，油耗降低12%；服务升级推出远程诊断+快速响应服务，客户问题解决率提升至90%，服务成本降低20%

（四）小松（中国）全生命周期数据服务体系小松（中国）以设备数据+场景服务为核心，构建差异化竞争力数据采集在挖掘机上加装智能终端，采集200+项作业数据，形成设备健康档案；第10页共15页价值挖掘基于数据为客户提供设备租赁+维修保养+二手交易的全生命周期服务，2024年服务收入占比达35%，客户留存率提升至85%；生态合作与金融机构合作推出数据质押贷款产品，基于设备数据评估信用，帮助中小客户获得融资支持，2024年服务客户超5000家

四、2025年工程机械行业信息化建设面临的挑战尽管2025年工程机械行业信息化建设取得显著进展，但在实践过程中仍面临诸多挑战，制约着转型深度与广度的进一步提升

（一）数据孤岛与标准不统一问题依然突出数据是信息化建设的核心，但行业数据孤岛现象尚未完全打破企业内部孤岛不同部门（研发、生产、销售、服务）的数据格式不兼容，如研发部门的3D模型数据与生产部门的MES系统数据难以直接对接，数据流转效率低；行业数据孤岛上下游企业（主机厂、零部件供应商、客户）数据共享意愿低，担心数据泄露或商业利益受损，导致产业链数据协同困难；标准缺失设备接口、数据格式、安全协议等标准不统一，某企业调研显示，因标准不兼容导致的跨品牌数据对接成本占信息化总投入的20%~30%

（二）中小企业数字化能力不足制约行业整体升级中小企业是工程机械行业的重要组成部分（占企业总数的80%以上），但受资金、技术、人才限制，其信息化建设滞后资金不足中小企业平均信息化投入仅为主机厂的1/20~1/15，难以承担物联网终端、数据平台等建设成本；第11页共15页技术门槛缺乏专业技术团队，难以自主推进系统建设与维护，某调研显示，60%的中小企业信息化项目因技术能力不足而失败；人才短缺既懂工程机械又懂信息技术的复合型人才稀缺，中小企业IT人员占比不足5%，远低于主机厂的15%~20%

（三）网络安全与数据隐私风险加剧随着设备联网率提升与数据共享扩大，网络安全风险日益凸显设备安全联网设备（如挖掘机、起重机）可能成为攻击入口，2024年行业发生多起设备被植入恶意程序导致数据泄露事件；数据安全设备数据包含客户作业数据、商业机密等敏感信息，数据泄露可能导致客户流失或商业损失；合规风险《数据安全法》《个人信息保护法》实施后，企业需加强数据全生命周期管理，合规成本增加

（四）技术融合与应用落地存在两张皮现象部分企业在技术应用与业务需求的结合上仍存在脱节技术驱动而非需求驱动过度追求新技术应用（如数字孪生、AI），但未与实际业务痛点结合，导致投入产出比低；应用场景不清晰信息化系统建成后，因缺乏实际应用场景，数据价值难以释放，某企业数字孪生平台上线后，实际应用率不足30%；跨部门协同不足信息化建设涉及研发、生产、销售、服务等多个部门，因职责不清、利益冲突导致协同困难，项目推进缓慢

五、2025年工程机械行业信息化建设未来趋势展望展望未来，随着技术进步与行业实践深化，工程机械行业信息化建设将呈现以下趋势

（一）技术融合加速AI+物联网+数字孪生深度协同单一技术的应用已难以满足复杂需求，多技术融合将成为主流第12页共15页AI+物联网通过联邦学习技术实现跨设备、跨企业数据协同，在保护数据隐私的前提下共享模型，如不同品牌设备的故障预测模型共享；数字孪生+工业互联网构建覆盖设备-产线-工厂-产业链的全要素数字孪生平台，实现虚实联动的动态优化；5G+边缘计算+AI在设备端部署边缘AI算法，实现低延迟的实时决策（如设备故障实时诊断），减少云端数据传输压力

（二）平台化发展从企业私有云到行业公有云平台化是降低中小企业信息化门槛、推动行业协同的关键路径行业级公有云平台政府与龙头企业联合建设行业级工业互联网平台（如工程机械云），提供标准化SaaS服务（如设备管理、预测性维护），中小企业按需付费，降低接入成本；API经济开放平台API接口，与上下游企业系统对接（如供应商ERP、客户MES），实现数据无缝流转；生态协同平台运营方通过数据价值共享（如为设备商提供市场需求分析、为金融机构提供客户信用评估），形成多方共赢的生态

（三）绿色化与信息化融合构建智能+低碳双驱动模式在双碳目标下，信息化技术将成为绿色转型的重要工具能耗优化基于设备运行数据与环境参数，优化作业策略（如避开高峰电价时段），降低能耗10%~15%；循环利用通过数字孪生模拟设备全生命周期，优化再制造方案，提升零部件利用率30%；碳排放监测实时采集设备碳排放数据，为客户提供碳足迹报告，助力绿色采购决策

（四）服务化转型深化从卖设备到卖服务+卖数据第13页共15页信息化建设推动行业从产品制造商向综合服务商转型增值服务基于设备数据提供预测性维护、产能优化等增值服务，服务收入占比提升至30%~40%；数据服务开放设备运行数据（经脱敏处理），为客户提供行业分析、市场预测等数据增值服务；定制化服务基于客户需求数据与设备数据，提供定制化产品配置（如作业场景适配的液压系统、智能控制系统）

（五）安全体系完善构建技术+管理+合规三位一体防护网随着安全风险加剧，企业将加强安全体系建设技术防护部署终端安全管理（EDR）、数据加密、访问控制等技术，防范设备与数据安全风险；管理规范建立数据安全管理制度，明确数据采集、存储、使用、共享各环节的责任主体；合规落地对标《数据安全法》等法规要求，完善数据跨境流动、敏感数据保护等合规措施结论2025年是工程机械行业信息化建设从单点突破向系统集成跨越的关键一年通过物联网、大数据、AI、数字孪生等技术的深度应用，行业在研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销与服务、设备运营等关键领域实现了显著突破，头部企业已构建起从设备数据到价值服务的完整闭环，信息化成为驱动行业高质量发展的核心引擎然而，数据孤岛、中小企业能力不足、网络安全风险等挑战依然存在，制约着行业整体转型进程未来，随着技术融合深化、平台化发展加速、绿色化与服务化转型推进，以及安全体系的完善，工程机第14页共15页械行业信息化建设将进入全面渗透、深度融合、价值重构的新阶段，为行业实现智造强国目标奠定坚实基础作为行业从业者，需以开放的心态拥抱变革，以务实的行动推进转型，通过技术创新与模式创新，共同推动工程机械行业向智能化、绿色化、服务化方向迈进，在全球产业竞争中赢得主动字数统计约4800字第15页共15页。