工业互联网平台应用场景及发展建议

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1、工业互联网平台应用场景及发展建议OW10010一、工业互联网平台的内涵1（一）工业互联网平台发展背景1（二）工业互联网平台体系架构3（三）工业互联网平台核心作用5二、工业互联网平台应用场景29（一）平台应用由单点智能向全局智能、由状态监测向复杂分析演进29（二）工业互联网平台当前总体应用于四大场景32三、工业互联网平台发展建议38（一）充分利用现有成熟技术，快速构建平台38（二）强化工业知识积累与分析能力，增强平台核心竞争力38（三）注重开放创新，打造平台应用生态38（四）聚焦优势领域，实现平台差异化发展39（五）构建标准体系，促进互联互通39（六）确保安全可靠，推动可信发展40IX一、工业互

2、联网平台的内涵1. （一）工业互联网平台发展背景制造业变革与数字经济发展实现历史性交汇金融危机后，全球新一轮产业变革蓬勃兴起，制造业重新成为全球经济发展的焦点。世界主要发达国家采取了一系列重大举措推动制造业转型升级，德国依托雄厚的自动化基础，推进工业4.0。美国在实施先进制造战略的同时，大力发展工业互联网。法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出制造业振兴计划。各国新型制造战略的核心都是通过构建新型生产方式与发展模式，推动传统制造业转型升级，重塑制造强国新优势。与此同时，数字经济浪潮席卷全球，驱动传统产业加速变革。特别是以互联网为代表的信息通信技术的发展极大地改变了人们的生活方式，构筑了新的产业体系，并

3、通过技术和模式创新不断渗透影响实体经济领域，为传统产业变革带来巨大机遇。伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合，云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧，工业互联网平台应运而生。2. 制造业智能化对平台工具提出新需求当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段，其核心是基于海量工业数据的全面感知，通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现智能化的决策与控制指令，形成智能i化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式。这一背景下，传统数字化工具已经无法满足需求。一是工业数据的爆发式增长需要新的数据管理工具。随着工业系统由物理空间向信息空间、从可见世

4、界向不可见世界延伸，工业数据采集范围不断扩大，数据的类型和规模都呈指数级增长，需要一个全新数据管理工具，实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。二是企业智能化决策需要新的应用创新载体。数据的丰富为制造企业开展更加精细化和精准化管理创造了前提，但工业场景高度复杂，行业知识千差万别，传统由少数大型企业驱动的应用创新模式难以满足不同企业的差异化需求，迫切需要一个开放的应用创新载体，通过工业数据、工业知识与平台功能的开放调用，降低应用创新门槛，实现智能化应用的爆发式增长。三是新型制造模式需要新的业务交互手段。为快速响应市场变化，制造企业间在设计、生产等领域的并行组织与资源协同日益频繁，要求企业设计、生

5、产和管理系统都要更好支持与其他企业的业务交互，这就需要一个新的交互工具，实现不同主体、不同系统间的高效集成。海量数据管理、工业应用创新与深度业务协同，是工业互联网平台快速发展的主要驱动力量。3. 信息技术加速渗透并深刻影响制造业发展模式新型信息技术重塑制造业数字化基础。云计算为制造企业带来更灵活、更经济、更可靠的数据存储和软件运行环境，物联网帮助制造企业有效收集设备、产线和生产现场成千上万种不同类型的数据，人工智能强化了制造企业的数据洞察能力，实现智能化的管理和控制，这些都是推动制造企业数字化转型的新基础。开放互联网理念变革传统制造模式。通过网络化平台组织生产经营活动，制造企业能够实现资源快速

6、整合利用，低成本快速响应市场需求，催生个性化定制、网络化协同等新模式新业态。平台经济不断创新商业模式。信息技术与制造技术的融合带动信息经济、知识经济、分享经济等新经济模式加速向工业领域渗透，培育增长新动能。互联网技术、理念和商业模式成为构建工业互联网平台的重要方式。（二）工业互联网平台体系架构工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，包括边缘、平台（工业Paa0、应用三大核心层级。可以认为，工业互联网平台是工业玄平台的延伸发展，其本质是在传统玄平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等

7、新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化,以工业APP的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。sarans（尹发T目.律服矣阵舞）BWSB踽组件障（工业知日汩件，目法也当，而卿槽中归仰）消费者供应链协作企业开发者平台层工业Paa5曰蝶!据建岫1g（机理建模，机崖学玖U坝化工ik数据itiSL检I*.例可岫KHj工业安全防护运雄理故I*林图1：工业互联网平台功能架构图第一层是边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理

8、，构建工业互联网平台的数据基础。一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平台的集成。第二层是平台，基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工

9、业APP。第三层是应用，形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP,形成工业互联网平台的最终价值。一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。二是构建了良好的工业APP创新环境，使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。除此之外，工业互联网平台还包括IaaS基础设施，以及涵盖整个工业系统的安全管理体系，这些构成了工业互联网平台的基础支撑和重要保障。泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新是辨识工业互联网平台的四大特征。一是泛在连接，具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力。二是云化服务，实现基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算。三是知识积累，能够提供基

10、于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累和复用。四是应用创新，能够调用平台功能及资源，提供开放的工业APP开发环境，实现工业APP创新应用。（三）工业互联网平台核心作用工业互联网平台能够有效集成海量工业设备与系统数据，实现业务与资源的智能管理，促进知识和经验的积累和传承，驱动应用和服务的开放创新。可以认为，工业互联网平台是新型制造系统的数字化神经中枢，在制造企业转型中发挥核心支撑作用。当前来看，工业互联网平台已成为企业智能化转型重要抓手。一是帮助企业实现智能化生产和管理。通过对生产现场“人机料法环”各类数据的全面采集和深度分析，能够发现导致生产瓶颈与产品缺陷的深层次原因，不断提高生

11、产效率及产品质量。基于现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，能够实现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。二是帮助企业实现生产方式和商业模式创新。企业通过平台可以实现对产品售后使用环节的数据打通，提供设备健康管理、产品增值服务等新型业务模式，实现从卖产品到卖服务的转变，实现价值提升。基于平台还可以与用户进行更加充分的交互，了解用户个性化需求，并有效组织生产资源，依靠个性化产品实现更高利润水平。此外，不同企业还可以基于平台开展信息交互，实现跨企业、跨区域、跨行业的资源和能力集聚，打造更高效的协同设计、协同制造，协同服务体系。未来，工业互联网平台可能催生新的产业体系。如同移动

12、互联网平台创造了应用开发、应用分发、线上线下等一系列新的产业环节和价值，当前工业互联网平台在应用创新、产融结合等方面已显现出类似端倪，未来也有望发展成为一个全新的产业体系，促进形成大众创业、万众创新的多层次发展环境，真正实现“互联网砒进制造业”。二、工业互联网平台应用场景（一）平台应用由单点智能向全局智能、由状态监测向复杂分析演进当前，工业互联网平台在工业系统各层级各环节获得广泛应用，一是应用覆盖范围不断扩大，从单一设备、单个场景的应用逐步向完整生产系统和管理流程过渡，最后将向产业资源协同组织的全局互联演进。二是数据分析程度不断加深，从以可视化为主的描述性分析，到基于规则的诊断性分析、基于挖掘

13、建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析。其中，设备、产品场景相对简单，机理较为明确，已经可以基于平台实现较复杂的智能应用，在航空航天、工程机械、电力装备等行业形成了工艺参数优化、预测性维护等应用模式；企业生产与运营管理系统复杂度较高，深度分析面临一定挑战，当前主要对局部流程进行改进提升，在电子信息、钢铁等行业产生供应链管理优化、生产质量优化等应用模式；产业资源的协同目前还没有成熟的分析优化体系，主要依托平台实现资源的汇聚和供需对接，仅在局部领域实现了协同设计、协同制造等应用模式。数据分VrSHSiK生产流程忧化产品全生命周期肯谓:应用1式II釉匹配协同企业皿决策忧优生产H程优化削通工生产言

14、撞罪此理愤化膘整个性定制ift/TFHm/StS产业/!源应用范围图4工业互联网平台应用阶段视图总体来看，平台应用还处于初级阶段，以“设备物联4析”或“业务系统互联+分析”的简单场景优化应用为主。未来平台应用将向深层次演进，将在物联与互联全面打通的基础上实现复杂的分析优化，从而不断推动企业管理流程、组织模式和商业模式创新。最终，平台将具备全社会资源承载与协同能力，通过全局性要素、全产业链主体的重新组织与优化配置，推动工业生产方式、管理模式和组织架构变革。1. 设备、工艺等单个场景已可以实现基于数据和机理的预测，正步入决策性分析阶段工业互联网平台广泛连接设备、装备、产品，基于设备机理模型和产品数

15、据挖掘开展了大量基于规则的故障诊断、工艺参数优化、设备状态趋势预测、部件寿命预测等单点应用，如GE依托Predix平台，通过构建数字双胞胎实现对航空发动机、燃气轮机等重型装备的健康管理，施而寸德基于Ecostruxure平台为罗切斯特医疗中心提供配电设备管理服务，实现电力故障的预测性报警与分析。随着数据的持续积累与分析方法的不断完善，将形成基于设备数据挖掘的更精准分析模型，并自主提出指导性优化建议。目前该趋势已初步显现，例如微软AzureIoT平台为Rolls-Royce发动机提供基于机器学习的海量数据分析和模型构建，能够在部件即将发生故障时准确预报异常，并提前介入主动帮助Rolls-Royc

16、e规划解决方案。2. 企业管理与流程优化从当前局部改进向系统性提升迈进工业互联网平台实现了生产现场与企业运营管理、资源调度的协同统一，在此基础上形成面向企业局部的生产过程优化、企业智能管理、供应链管理优化等重点应用。日立公司Lumada平台通过物联设备实时收集商品流转数据，并通过与子公司货车调配业务系统的互联，形成庞大供应链管理数据池，实现全集团的仓储物流优化。未来随着平台底层连接能力的提升和企业IT-OT层的打通，大量生产现场数据和管理系统数据将进行集成汇聚，基于海量数据分析挖掘实现智能工厂整体优化、企业实时智能决策等应用，实现企业生产管理领域的系统性提升。罗克韦尔公司自动化部门与微软AZU

17、RE平台合作，打通了OT层自动化系统与IT层业务系统数据，基于大量数据进行工厂系统建模与关联分析，实现生产物料管理、产品质量检测、生产管控一体化等综合功能，探索数字工厂应用。3. 产业/资源层面从信息交互向资源优化配置演进工业互联网平台在应用过程中汇聚了大量工业数据、模型算法、软件工具，乃至研发设计、生产加工等各类资源与能力。目前这些资源在平台上主要通过简单信息交互实现供需对接与资源共享等浅层次应用。未来，随着平台全局运行分析与系统建模能力的逐步提升，平台将成为全局资源优化配置的关键载体。找钢网平台在为钢铁行业上下游企业提供钢材资源供需对接服务的基础上，正在探索基于大数据分析的钢厂精准供需匹配

18、、资源区域性优化投放和最优定价策略。1. （二）工业互联网平台当前总体应用于四大场景面向工业现场的生产过程优化工业互联网平台能够有效采集和汇聚设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据等生产现场数据，通过数据分析和反馈在制造工艺、生产流程、质量管理、设备维护和能耗管理等具体场景中实现优化应用。制造工艺场景中，工业互联网平台可对工艺参数、设备运行等数据进行综合分析，找出生产过程中的最优参数，提升制造品质。例如GE基于Predix平台实现高压涡轮叶片钻孔工艺参数的优化，将产品一次成型率由不到25%提升到95%以上。生产流程场景中，通过平台对生产进度、物料管理、企业管10理等数

19、据进行分析，提升排产、进度、物料、人员等方面管理的准确性。博世基于平台为欧司朗集团提供生产绩效管理服务，可在生广环境中协调不同来源的数据，提取有价值的信息并自动运用专家知识进行评估，实现了生产任务的自动分配。质量管理场景中，工业互联网平台基于产品检验数据和“人机料法环”等过程数据进行关联性分析，实现在线质量监测和异常分析，降低产品不良率。富士康集团基于其平台实现全场产品良率自动诊断，打通车间产能、质量、人力、成本等各类运行状况数据，并对相关数据进行分析计算和大数据优化，使良率诊断时间缩短90%。设备维护场景中，工业互联网平台结合设备历史数据与实时运行数据，构建数字挛生，及时监控设备运行状态，并

20、实现设备预测性维护。例如嵌入式计算机产品供应商Kontron公司基于IntelIoT平台智能网关和监测技术，可将机器运行数据和故障参数发送到后台系统进行建模分析，实现板卡类制造设备的预测性维护。能耗管理场景中，基于现场能耗数据的采集与分析，对设备、产线、场景能效使用进行合理规划，提高能源使用效率，实现节能减排。例如施耐德为康密劳硅镒及电解镒冶炼工厂提供EcoStruxure能效管理平台服务，建立能源设备管理、生产能耗分析、能源事件管理等功能集成的统一架构，实现了镒矿生产过程中的能耗优化。ii2. 面向企业运营的管理决策优化借助工业互联网平台可打通生产现场数据、企业管理数据和供应链数据，提升决策

21、效率，实现更加精准与透明的企业管理，其具体场景包括供应链管理优化、生产管控一体化、企业决策管理等。供应链管理场景中，工业互联网平台可实时跟踪现场物料消耗，结合库存情况安排供应商进行精准配货，实现零库存管理，有效降低库存成本。雅戈尔基于旧MBluemix平台对供应链和生产系统的重要数据进行抽取和多维分析，优化供应链管理并使库存周转率提高了1倍以上，库存成本节省了2.5亿元，缺货损失减少了30咖上，工厂的准时交货率达到99%以上。生产管控一体化场景中，基于工业互联网平台进行业务管理系统和生产执行系统集成，实现企业管理和现场生产的协同优化。石化盈科通过ProMACE平台在炼化厂的应用，围绕生产计划优

22、化，推动经营绩效分析、供应链一体化协同及排产、实时优化、先进控制和控制回路的闭环管控，实现财务日结月清。企业决策管理场景中，工业互联网平台通过对企业内部数据的全面感知和综合分析，有效支撑企业智能决策。中联重科结合SAPHANA平台的计算能力及SAPSLT数据复制技术，实现工程起重机销售服务、客户信用销售、集团内控运营三个领域的实时分析，有效针对市场变化做出快速智能决策。3. 面向社会化生产的资源优化配置与协同工业互联网平台可实现制造企业与外部用户需求、创新资源、生产能力的全面对接，推动设计、制造、供应和服务环节的并行组织和协同优化。其具体场景包括协同制造、制造能力交易与个性定制等。协同制造场景

23、中，工业互联网平台通过有效集成不同设计企业、生产企业及供应链企业的业务系统，实现设计、生产的并行实施，大幅缩短产品研发设计与生产周期，降低成本。如河南航天液压气动技术有限公司基于航天云网INDICS平台实现了与总体设计部、总装厂所的协同研发与工艺设计，研发周期缩短35%资源利用率提升30%，生产效率提高40%。制造能力交易场景中，工业企业通过工业互联网平台对外开放空闲制造能力，实现制造能力的在线租用和利益分配。例如沈阳机床基于iSESOL平台向奥邦锻造公司提供了i5机床租赁服务，通过平台以融资租赁模式向奥邦提供机床，按照制造能力付费，有效降低了用户资金门槛，释放了产能。个性定制场景中，工业互联

24、网平台实现企业与用户的无缝对接，形成满足用户需求的个性化定制方案，提升产品价值，增强用户粘性。例如海尔依托COSMOPlat平台与用户进行充分交互，对用户个性化定制订单进行全过程追踪，同时将需求搜集、产品订单、原料供应、产品设计、生产组装和智能分析等环节打通，打造了适应大规模定制模式的生产系统，形成了6000多种个性化定制方案，使用户订单合格率提高2%交付周期缩短50%江森自控-日立公司基于Ayla平台，打通社交媒体数据，整合8亿微信用户需求，提供商用空调定制服务。产融结合场景中，工业互联网平台通过工业数据的汇聚分析，为金融行业提供评估支撑，为银行放贷、股权投资、企业保险等金融业务提供量化依据

25、。如树根互联与久隆保险基于根云RootCloud共同推出UBI挖机延保产品数据平台，明确适合开展业务的机器类型，指导保险对每一档进行精准定价。4. 面向产品全生命周期的管理与服务优化工业互联网平台可以将产品设计、生产、运行和服务数据进行全面集成，以全生命周期可追溯为基础，在设计环节实现可制造性预测，在使用环节实现健康管理，并通过生产与使用数据的反馈改进产品设计。当前其具体场景主要有产品溯源、产品/装备远程预测性维护、产品设计反馈优化等。产品溯源场景中，工业互联网平台借助标识技术记录产品生产、物流、服务等各类信息，综合形成产品档案，为全生命周期管理应用提供支撑。例如PTC借助ThingWorx平

26、台的全生命周期追溯系统，帮助芯片制造公司ATI实现生产环节到使用环节的全打通，使每个产品具备单一数据来源，为产品售后服务提供全面准确信息。产品/装备远程预测性维护场景中，在平台中将产品/装备的实时运行数据与其设计数据、制造数据、历史维护数据进行融合，提供运行决策和维护建议，实现设备故障的提前预警、远程维护等设备健康管理应用。例如ABB为远洋船舶运营公司TorvaldKlaveness的多用途船提供ABBAbility平台服务，通过船上的传感器收集信息，并进行性能参数分析，实现对远洋航行船舶的实时监控、预警维护和性能优化。SAP为意大利铁路运营商Trenitalia提供车辆维护服务，通过加装传感

27、器实时采集火车各部件数据，依托HANA平台集成实时数据与维护数据、仪器仪表参数并进行分析，远程诊断火车运行状态，提供预测性维护方案。产品设计反馈优化场景中，工业互联网平台可以将产品运行和用户使用行为数据反馈到设计和制造阶段，从而改进设计方案，加速创新迭代。例如GE公司使用Predix平台助力自身发动机的设计优化，平台首先对产品交付后的使用数据进行采集分析，依托大量历史积累数据的分析和航线运营信息的反馈，对设计端模型、参数和制造端工艺、流程进行优化，通过不断迭代实现了发动机的设计改进和性能提升。18三、工业互联网平台发展建议（一）充分利用现有成熟技术，快速构建平台平台构建所需的通用IT功能已有大

28、量成熟商业化方案和开源工具，平台企业应加强对现有技术的集成与使用。利用各类开源PaaS、容器、大数据处理、人工智能等技术工具，搭建平台基础框架及数据管理分析能力。向下集成工业网关、中间件、嵌入式操作系统等成熟产品和解决方案，实现协议转换与数据集成处理。向上基于开源开发工具、微服务架构等方式快速搭建应用开发环境，实现平台应用创新与现有软件迁移。（二）强化工业知识积累与分析能力，增强平台核心竞争力平台企业应重视生产经验、工业机理的提炼与积累，推动物理、化学、机械、控制多学科知识与大数据、机器学习、人工智能等智能化分析技术的有机融合，转化为解决工业生产痛点问题的特色平台服务。加强与行业领先企业合作，

29、实现跨领域工业知识获取、融合与转化，不断拓展平台业务覆盖范围。大力培养具备工业专业知识和信息技术应用能力的复合型人才，为平台能力提升发展奠定坚实基础。（三）注重开放创新，打造平台应用生态汇聚形成丰富的创新型应用是平台发展的关键，这不是依靠单个或少数企业就能实现的。在平台发展中，一方面要加强与各类行业客户、专业服务企业的协同合作，发挥其在所属领域的知识经验和资源优势，基于平台形成一系列重量级工业应用；另一方面，积极打造开发者社区，通过提供开发工具、开发环境和微服务组件，吸引第三方开发者向平台聚集，形成一系列面向特定领域、特定场景、特定功能的创新型工业应用。（四）聚焦优势领域，实现平台差异化发展平

30、台企业应重点围绕自身优势，形成差异化的平台发展路径。一是具备较强行业积累的平台企业，通过将自身知识、经验与数据固化，形成可广泛复制的应用服务模式，通过在本行业本领域精耕细作实现平台的规模化发展；二是具备特定技术优势的平台企业，应加强与制造企业合作，将其核心技术与行业特性深度结合，通过平台技术授权、二次集成、资源服务等方式实现平台的广泛部署。优秀平台可依托其核心优势实现跨行业跨领域发展，提升产业链上下游引领带动作用，形成商业模式和发展路径创新。（五）构建标准体系，促进互联互通一是推进标准体系构建，形成基于业界认识的工业互联网平台参考架构与标准体系，明确标准研制的重点方向。二是开展重点领域技术标准

31、研制，在平台数据标准方面，研制工业数据交换、分析、管理、建模与大数据服务等标准，实现数据的有效管理与工业要素的一致描述。在开放接口标准方面，研制开发工具API、微服务调用API等标准，保证开发者对平台功能的高效调用。在平台互联互通标准方面，探索开展互通架构、数据接口、应用接口、服务对接等标准研制，实现不同类型或不同领域平台间的共享合作。（六）确保安全可靠，推动可信发展一是提升工业互联网平台安全防护水平。加快推进数据加密、访问控制、漏洞监测等关键技术研发与应用，增强平台对非法入侵的甄别和抵抗能力。二是明确数据主权归属，防止信息泄露。清晰界定权利和义务边界，尊重用户的信息隐私和数据主权，提供安全可靠、值得信赖的平台服务。三是保障平台稳定可靠运行。综合利用数据备份与恢复、冗余设计、容错设计等方法提升平台运行鲁棒性，加强性能监测与故障监测，及时发现和排除故障，确保平台整体稳定性。