工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論三套材料

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》（2017年11月27日）形成3-5家達(dá)到國(guó)際水準(zhǔn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，培育百萬(wàn)工業(yè)APP，實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)企業(yè)上云，基本形成具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)體系建成國(guó)際領(lǐng)先的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái)，形成國(guó)際先進(jìn)的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)體系，重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)國(guó)際領(lǐng)先工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施全面支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展能力、技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系以及融合應(yīng)用等全面達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，綜合實(shí)力進(jìn)入世界前列2025年2035年本世紀(jì)中葉黨中央、國(guó)務(wù)院近期關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的工作部署2020年3月17日，國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)主持召開國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議，并指出要對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)等加大支持，壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)，依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)加快上線上云，發(fā)展線上線下融合的生活服務(wù)業(yè)，支持發(fā)展共享用工平臺(tái)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能數(shù)據(jù)中心5G基站建設(shè)ACD（一）改造升級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)。（二）增強(qiáng)完善工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)體系。（三）提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)核心能力。（四）建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心。一、加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（十三）加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程建設(shè)。（十四）深入實(shí)施“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程。（十五）增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品供給能力。四、加快壯大創(chuàng)新發(fā)展動(dòng)能（九）建立企業(yè)分級(jí)安全管理制度。（十）完善安全技術(shù)監(jiān)測(cè)體系。（十一）健全安全工作機(jī)制。（十二）加強(qiáng)安全技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新。三、加快健全安全保障體系（五）積極利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。（六）深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用。（七）促進(jìn)企業(yè)上云上平臺(tái)。（八）加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)試點(diǎn)示范推廣普及。二、加快拓展融合創(chuàng)新應(yīng)用EF（十九）提升要素保障水平。（二十）開展產(chǎn)業(yè)監(jiān)測(cè)評(píng)估。六、加大政策支持力度（十六）促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。（十七）增強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群能力。（十八）高水平組織產(chǎn)業(yè)活動(dòng)。五、加快完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局B《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》（2020年3月20日）0201引導(dǎo)平臺(tái)增強(qiáng)5G、人工智能、區(qū)塊鏈、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)支撐能力，強(qiáng)化設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)維、管理等全流程數(shù)字化功能集成。遴選10個(gè)跨行業(yè)跨領(lǐng)域平臺(tái)，發(fā)展50家重點(diǎn)行業(yè)/區(qū)域平臺(tái)。推動(dòng)重點(diǎn)平臺(tái)平均支持工業(yè)協(xié)議數(shù)量200個(gè)、工業(yè)設(shè)備連接數(shù)80萬(wàn)臺(tái)、工業(yè)APP數(shù)量達(dá)到2500個(gè)。

鼓勵(lì)各地結(jié)合優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，加強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在裝備、機(jī)械、汽車、能源、電子、冶金、石化、礦業(yè)等國(guó)民經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)行業(yè)的融合創(chuàng)新，突出差異化發(fā)展，形成各有側(cè)重、各具特色的發(fā)展模式。引導(dǎo)各地總結(jié)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，制定垂直細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)應(yīng)用指南。提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)核心能力深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》（2020年3月20日）安全網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)內(nèi)網(wǎng)10個(gè)標(biāo)桿企業(yè)100個(gè)重點(diǎn)行業(yè)龍頭企業(yè)1000個(gè)地方骨干企業(yè)外網(wǎng)全國(guó)所有地市覆蓋打造20個(gè)外網(wǎng)優(yōu)秀服務(wù)案例標(biāo)識(shí)解析體系頂級(jí)節(jié)點(diǎn)二級(jí)節(jié)點(diǎn)企業(yè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)注冊(cè)量超1000個(gè)5個(gè)—47個(gè)超24億7個(gè)67個(gè)超44億覆蓋150個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)覆蓋10萬(wàn)家以上工業(yè)企業(yè)?，F(xiàn)狀2020目標(biāo)注：重點(diǎn)平臺(tái)核心能力數(shù)據(jù)設(shè)備連接數(shù)工業(yè)協(xié)議數(shù)69萬(wàn)臺(tái)80萬(wàn)臺(tái)—200個(gè)模型開發(fā)者數(shù)量機(jī)理模型數(shù)—3800人—1100個(gè)應(yīng)用工業(yè)APP數(shù)注冊(cè)用戶數(shù)2120個(gè)2500個(gè)—50萬(wàn)TSN、邊緣計(jì)算、5G工業(yè)模組開始探索應(yīng)用已覆蓋全國(guó)300多個(gè)地市國(guó)家、省、企業(yè)三級(jí)聯(lián)動(dòng)安全監(jiān)測(cè)體系企業(yè)級(jí)省級(jí)國(guó)家級(jí)覆蓋135個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；服務(wù)9萬(wàn)多家工業(yè)企業(yè)。數(shù)據(jù)來(lái)源：《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》2020年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展全景圖新技術(shù)加速融合新模式加速推廣新生態(tài)加速形成五大模式：智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸、數(shù)字化管理。30個(gè)行業(yè)：工程機(jī)械、鋼鐵、石化、采礦、能源、交通、醫(yī)療等。兩大路徑：大企業(yè)通過(guò)集成方式，提高數(shù)據(jù)利用率，形成完整的生產(chǎn)系統(tǒng)和管理流程應(yīng)用，智能化水平大幅提升。中小企業(yè)則通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以更低的價(jià)格、更靈活的方式補(bǔ)齊數(shù)字化能力短板。頂層設(shè)計(jì)：在國(guó)家政策引導(dǎo)下，27個(gè)?。▍^(qū)、市）發(fā)布了地方工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展政策文件。產(chǎn)業(yè)基金：各地加大投入力度，支持企業(yè)上云上平臺(tái)和開展數(shù)字化改造，推動(dòng)建立產(chǎn)業(yè)投資基金。三大高地：北京、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)已成為全國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高地，東北老工業(yè)基地和中西部地區(qū)積極探索各具特色的發(fā)展路徑。“平臺(tái)+5G”：提升設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)動(dòng)控制精度。“平臺(tái)+人工智能”：提升智能產(chǎn)品檢測(cè)效率?！捌脚_(tái)+AR/VR”：實(shí)現(xiàn)降低設(shè)備運(yùn)維成本?！捌脚_(tái)+區(qū)塊鏈”：實(shí)現(xiàn)低成本、高可靠數(shù)據(jù)共享利用。自2017年《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》發(fā)布以來(lái)，相關(guān)政府部門深入實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，形成了新技術(shù)加速融合、新生態(tài)加速形成、新模式加速推廣的良好發(fā)展局面。2020年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用全景圖主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙螺旋模型二、價(jià)值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點(diǎn)維、場(chǎng)景維為什么要轉(zhuǎn)？（價(jià)值）用什么轉(zhuǎn)？（技術(shù)）怎么轉(zhuǎn)？（業(yè)務(wù)）制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論要回答三個(gè)問(wèn)題數(shù)據(jù)來(lái)源：麥肯錫庫(kù)存占用成本下降20-40%設(shè)計(jì)-工程成本下降10-30%質(zhì)量成本優(yōu)化10-20%制造業(yè)增加值成本減少25-35%減少?gòu)U料20-35%減少能耗5-8%勞動(dòng)生產(chǎn)力提高15-30%設(shè)備停機(jī)時(shí)間下降30-50%預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提高85%提高工人每人每小時(shí)勞動(dòng)生產(chǎn)率40-60%提高運(yùn)營(yíng)部門間接人工效率30-40%提升設(shè)備綜合效率15-25%提高一次通過(guò)率5-8%企業(yè)為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？提質(zhì)增效提升勞動(dòng)生產(chǎn)率優(yōu)化設(shè)備管理提高企業(yè)產(chǎn)量完善質(zhì)量管理節(jié)本降耗節(jié)約生產(chǎn)成本降低企業(yè)庫(kù)存降低質(zhì)量成本降低能耗水平生態(tài)培育新技術(shù)新產(chǎn)品新模式新業(yè)態(tài)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì):為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值李克強(qiáng)總理在南京考察蘇寧控股集團(tuán)。希望你們更好運(yùn)用云平臺(tái)，徹底打通生產(chǎn)、銷售和物流環(huán)節(jié)，要像孫悟空一樣，既能騰“云”駕霧，又可“鉆”進(jìn)消費(fèi)者心里。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)：解決企業(yè)痛點(diǎn)著力推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展，以信息流帶動(dòng)技術(shù)流、資金流、人才流、物資流，促進(jìn)資源配置優(yōu)化，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升。——習(xí)近平總書記2016年4·19網(wǎng)信事業(yè)座談會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)理：以信息流促進(jìn)資源配置優(yōu)化基礎(chǔ)建設(shè)單項(xiàng)應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新綜合集成集成范圍投資收益工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)APP）工業(yè)云（工業(yè)SaaS）工業(yè)軟件制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在邁向3.0階段：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)賦能技術(shù)視角業(yè)務(wù)視角價(jià)值視角制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須從價(jià)值、技術(shù)、業(yè)務(wù)三個(gè)視角統(tǒng)籌考慮。價(jià)值重構(gòu)是邏輯起點(diǎn)，技術(shù)支撐是工具，業(yè)務(wù)落地是內(nèi)核。拋開技術(shù)談業(yè)務(wù)，容易陷入老方案，使用舊地圖找不到新大陸。拋開業(yè)務(wù)談技術(shù)，容易陷入炫耀鋤頭的自?shī)首詷贰ｋp螺旋模型的含義：以價(jià)值重構(gòu)為主線，堅(jiān)持技術(shù)支撐和業(yè)務(wù)落地雙輪驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)和業(yè)務(wù)雙向迭代。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙螺旋模型邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務(wù)組件（機(jī)理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、微服務(wù)管理）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析）通用PaaS平臺(tái)（開發(fā)環(huán)境、運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)營(yíng)環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新載體：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)視角業(yè)務(wù)視角價(jià)值視角制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙螺旋模型主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙螺旋模型二、價(jià)值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點(diǎn)維、場(chǎng)景維新技術(shù)新產(chǎn)品新模式全價(jià)值鏈全產(chǎn)業(yè)鏈全要素設(shè)備降耗節(jié)本增效提質(zhì)生態(tài)維連接維效益維新業(yè)態(tài)從價(jià)值視角看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的本質(zhì)是通過(guò)工業(yè)全要素、全價(jià)值鏈和全產(chǎn)業(yè)鏈的連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)乃至制造業(yè)的重構(gòu)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)價(jià)值體系數(shù)據(jù)1.優(yōu)化存量2.培育增量3.化解變量提高質(zhì)量增加效益節(jié)約成本降低能耗新能力新業(yè)態(tài)新模式新產(chǎn)品易變性隨機(jī)性復(fù)雜性不確定性工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的價(jià)值（需求側(cè)）：優(yōu)化存量、培育增量、化解變量工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)應(yīng)用模型企業(yè)運(yùn)營(yíng)類研發(fā)制造管理服務(wù)資產(chǎn)管理類狀態(tài)監(jiān)測(cè)故障診斷預(yù)測(cè)預(yù)警遠(yuǎn)程運(yùn)維產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同供應(yīng)鏈協(xié)同制造能力共享業(yè)務(wù)應(yīng)用（PLM、ERP、SCM）生產(chǎn)運(yùn)行控制（MES/MOM）設(shè)備執(zhí)行監(jiān)控（HMI-SCADA）傳感器（PLC）工廠1工廠2...level4level3level2level1設(shè)備模型業(yè)務(wù)模型二維模型三維模型.....研發(fā)設(shè)計(jì)模型生產(chǎn)制造模型經(jīng)營(yíng)管理模型.....機(jī)理模型物理模型化學(xué)模型.....算法模型分類回歸聚類.....設(shè)備層level0全要素：人、機(jī)、料、法、環(huán)全產(chǎn)業(yè)鏈：供應(yīng)鏈、空間鏈、金融鏈價(jià)值鏈：研發(fā)、制造、服務(wù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)=工業(yè)全要素、全價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的連接全要素全產(chǎn)業(yè)鏈全價(jià)值鏈人機(jī)料法環(huán)供應(yīng)鏈空間鏈金融鏈研發(fā)制造服務(wù)自動(dòng)化機(jī)器智能化機(jī)器產(chǎn)品生產(chǎn)知識(shí)生產(chǎn)物料數(shù)據(jù)機(jī)理模型數(shù)據(jù)模型+機(jī)理模型實(shí)體空間數(shù)字孿生空間固定供應(yīng)鏈柔性供應(yīng)鏈線下集群線上集群銀行貸款互聯(lián)網(wǎng)金融推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)從3.0向4.0轉(zhuǎn)變打破企業(yè)邊界、商業(yè)邊界、區(qū)域邊界微笑曲線向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值閉環(huán)轉(zhuǎn)變研發(fā)制造服務(wù)附加值數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同研發(fā)按需制造精準(zhǔn)服務(wù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)=工業(yè)全要素、全價(jià)值鏈、產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)本質(zhì)是一個(gè)工業(yè)操作系統(tǒng)，其功能類似微軟的Windows、谷歌的安卓系統(tǒng)或者蘋果的iOS系統(tǒng)。Predix

isalsoatechnologyplatform,notdeployedonaphonethatyouholdinyourhand,butratherbehindthecloseddoorsofadatacenterconnectedtodatalakesandotherformsofbigdatastorage.LikeGoogle’sAndroidorApple’siOSoperatingsystems,ithasasetofsoftwareservicesthathelpdevelopersquicklybuildappsfortheindustrialinternet.GE首席技術(shù)官DaveBartlett西門子白皮書基于云的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng).工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的價(jià)值（供給側(cè)）：操作系統(tǒng)的第三次革命1913年，福特建立了汽車生產(chǎn)的流水線，引發(fā)了世界驚天動(dòng)地的汽車制造革命，促進(jìn)了汽車生產(chǎn)的規(guī)?；?。福特裝配線的每項(xiàng)任務(wù)有一個(gè)工位，大部分零件以標(biāo)準(zhǔn)件的形式被組裝，幾百輛車可以同時(shí)生產(chǎn)。每輛汽車的組裝時(shí)間由原來(lái)的12小時(shí)28分縮短至90分鐘，生產(chǎn)效率提高了8倍。人(開發(fā)者)機(jī)（開發(fā)工具）料（數(shù)據(jù)）法（模型）環(huán)（開發(fā)環(huán)境）產(chǎn)品（工業(yè)APP）2015年，GE上線Predix，相當(dāng)于軟件生產(chǎn)的流水線，正引發(fā)一場(chǎng)工業(yè)軟件研發(fā)、工業(yè)知識(shí)生產(chǎn)的革命，促進(jìn)工業(yè)APP生產(chǎn)的規(guī)?；?。工業(yè)PaaS上每項(xiàng)功能都是一個(gè)微服務(wù)組件，以“搭積木”的形式被調(diào)用，百萬(wàn)工業(yè)APP可以同時(shí)封裝。工業(yè)APP的開發(fā)周期從以月、周為單位縮短至以天、小時(shí)為單位，基于predix開發(fā)一款A(yù)PP只需15分鐘。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：工業(yè)知識(shí)生產(chǎn)的流水線革命富士康：從“代工產(chǎn)品”到“代工知識(shí)”企劃設(shè)計(jì)制造倉(cāng)儲(chǔ)物流客戶線性制造模式:大規(guī)模制造非線性制造模式:大規(guī)模定制以企業(yè)為中心以用戶體驗(yàn)為中心，零距離交互顛覆用戶體驗(yàn)Cosmo平臺(tái)：產(chǎn)品生產(chǎn)的定制化+工業(yè)知識(shí)生產(chǎn)的定制化COSMO工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：工業(yè)知識(shí)定制化生產(chǎn)的流水線裝備和自動(dòng)化企業(yè)主導(dǎo)（OT）工業(yè)企業(yè)主導(dǎo)(IT)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)企業(yè)主導(dǎo)（IT）軟件企業(yè)主導(dǎo)（IT）典型企業(yè)三一、徐工海爾、航天云網(wǎng)、富士康東方國(guó)信阿里、H公司、浪潮用友核心優(yōu)勢(shì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集能力行業(yè)機(jī)理模型沉淀能力工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析能力高端工業(yè)軟件研發(fā)能力切入點(diǎn)平臺(tái)+智能產(chǎn)品平臺(tái)+智能生產(chǎn)平臺(tái)+垂直行業(yè)逐個(gè)滲透平臺(tái)+智能管理應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)品全生命周期管理上云生產(chǎn)制造上云企業(yè)核心業(yè)務(wù)上云企業(yè)研發(fā)管理上云優(yōu)化重點(diǎn)產(chǎn)品監(jiān)測(cè)、診斷、預(yù)測(cè)、運(yùn)維產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化設(shè)備監(jiān)測(cè)、診斷、預(yù)測(cè)、運(yùn)維制造工藝、排產(chǎn)計(jì)劃、質(zhì)量管理產(chǎn)品個(gè)性化定制能力交易、互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)設(shè)備/工藝/產(chǎn)品優(yōu)化能耗管理優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)協(xié)同研發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化供應(yīng)鏈、企業(yè)資源、客戶管理管理生產(chǎn)管控一體化典型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈云圖賽迪贏：從為向地方提供咨詢服務(wù)，向打造軟硬一體的平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)型。平臺(tái)贏：加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在地方的落地。地方贏：推動(dòng)地方制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展?？缧袠I(yè)跨領(lǐng)域平臺(tái)特定行業(yè)平臺(tái)解決方案企業(yè)平臺(tái)企業(yè)

賽迪：咨詢規(guī)劃評(píng)測(cè)評(píng)估資源整合賦能提供市場(chǎng)蘇州2018年11月，蘇州分院成立2019年4月，賽迪靈犀工業(yè)服務(wù)中心為100家企業(yè)提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)診斷咨詢服務(wù)惠州2018年9月，賽迪華南智能制造創(chuàng)新中心為50家企業(yè)提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)診斷咨詢服務(wù)重慶2018年8月，重慶飛象工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司成立為60家汽車和電子行業(yè)企業(yè)提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)診斷咨詢服務(wù)地方政府定位：構(gòu)建開放共贏的生態(tài)賽迪：打通供給和需求之間的鴻溝，打造價(jià)值共同體核心產(chǎn)品②賽迪靈犀智能制造服務(wù)云平臺(tái)④重慶飛象工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)③工業(yè)APP云測(cè)試平臺(tái)⑤賽迪時(shí)代行業(yè)級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)①工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)監(jiān)測(cè)分析服務(wù)云平臺(tái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)行監(jiān)測(cè)工業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指數(shù)數(shù)據(jù)采集IaaSPaaSSaaS數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)建模系統(tǒng)運(yùn)行分析系統(tǒng)

全景展示系統(tǒng)報(bào)告生成系統(tǒng)

DaaS上云工業(yè)企業(yè)庫(kù)上云設(shè)備庫(kù)工業(yè)APP名錄庫(kù)平臺(tái)運(yùn)行監(jiān)測(cè)庫(kù)行業(yè)運(yùn)行監(jiān)測(cè)庫(kù)企業(yè)行業(yè)政府跨平臺(tái)數(shù)據(jù)開放、共享、交易等增值服務(wù)平臺(tái)能力測(cè)評(píng)診斷系統(tǒng)解決方案咨詢平臺(tái)架構(gòu)賽迪靈犀：打造覆蓋全國(guó)主要制造業(yè)集聚發(fā)展地區(qū)的、線上線下相結(jié)合的高質(zhì)量技術(shù)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。飛象：擁有2000+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用解決方案，讓重如大象的工業(yè)企業(yè)重新起飛。100余家技術(shù)合作伙伴400余位智能制造行業(yè)專家服務(wù)制造企業(yè)超過(guò)6000家成果工業(yè)APP云測(cè)試：開展工業(yè)APP功能完整性、性能效率性、安全性、兼容性、可移植性及可靠性測(cè)試。賽迪時(shí)代：聚焦能源、電子、冶金等行業(yè)，聯(lián)合地方政府及龍頭企業(yè)，打造特定區(qū)域的行業(yè)級(jí)平臺(tái)。一站式服務(wù)跨行業(yè)跨領(lǐng)域愿景研制內(nèi)容開放生態(tài)安全可控行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)與檢測(cè)規(guī)范體系在線開發(fā)云平臺(tái)在線驗(yàn)證測(cè)試云平臺(tái)監(jiān)測(cè)與應(yīng)用發(fā)布推廣平臺(tái)推廣與測(cè)評(píng)服務(wù)體系工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)工業(yè)智能信息融合平臺(tái)智慧工廠制造物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺(tái)大數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品數(shù)字化設(shè)計(jì)仿真平臺(tái)工業(yè)大數(shù)據(jù)人工智能系統(tǒng)打造五大產(chǎn)品線：監(jiān)測(cè)、評(píng)估、測(cè)試、綜合應(yīng)用、行業(yè)解決方案主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙螺旋模型二、價(jià)值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點(diǎn)維、場(chǎng)景維數(shù)據(jù)算力模型應(yīng)用工業(yè)APP工業(yè)PaaSIaaS邊緣層5G數(shù)據(jù)中心人工智能數(shù)字孿生數(shù)據(jù)維架構(gòu)維產(chǎn)業(yè)維從技術(shù)視角看，5G、數(shù)據(jù)中心、人工智能、數(shù)字孿生等新一代信息技術(shù)的融合發(fā)展，正構(gòu)建起工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)“數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用”的完整能力拼圖。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系（一）架構(gòu)維邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務(wù)組件（機(jī)理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、微服務(wù)管理）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析）通用PaaS平臺(tái)（開發(fā)環(huán)境、運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)營(yíng)環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化采集工業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)建模+數(shù)據(jù)分析微服務(wù)集成工業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS通過(guò)協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計(jì)算等構(gòu)建精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、高效的數(shù)據(jù)采集體系，本質(zhì)上是實(shí)現(xiàn)物理空間隱性數(shù)據(jù)在賽博空間的顯性化。以“搭積木”的方式提供工業(yè)APP創(chuàng)建、測(cè)試和部署的開發(fā)環(huán)境，本質(zhì)上是一個(gè)向下可以調(diào)用設(shè)備、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等軟硬件資源，向上可以承載工業(yè)APP等應(yīng)用服務(wù)的“工業(yè)操作系統(tǒng)”。通過(guò)調(diào)用和封裝工業(yè)PaaS平臺(tái)上的開發(fā)工具、行業(yè)機(jī)理模型開發(fā)形成的應(yīng)用服務(wù)，本質(zhì)是面向特定行業(yè)、特定場(chǎng)景的一個(gè)個(gè)數(shù)字化解決方案。通過(guò)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源的虛擬化，實(shí)現(xiàn)信息基礎(chǔ)設(shè)施的資源池化。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集能力海量數(shù)據(jù)處理能力行業(yè)機(jī)理模型沉淀能力工業(yè)應(yīng)用培育能力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心能力數(shù)據(jù)采集圍繞數(shù)據(jù)過(guò)少，根據(jù)業(yè)務(wù)需要對(duì)設(shè)備安裝傳感器進(jìn)行數(shù)字化改造，并通過(guò)有關(guān)協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?。協(xié)議轉(zhuǎn)換圍繞數(shù)據(jù)過(guò)雜，提供協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊和產(chǎn)品，支持OPC-UA、MQTT、Modbus、Profinet等主流通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、傳感器、控制系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等不同來(lái)源的海量數(shù)據(jù)在云端匯聚。邊緣智能圍繞數(shù)據(jù)過(guò)多，提供具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)換、處理、分析等邊緣計(jì)算能力的模塊和產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行本地的運(yùn)算和預(yù)處理，緩解云端壓力。一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：邊緣層傳感器2016年4月25日，德國(guó)總理默克爾和美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬出席漢諾威工業(yè)博覽會(huì)期間參觀ABB展臺(tái)。ABB集團(tuán)首席執(zhí)行官史畢福展示了如何通過(guò)ABBAbility?智能傳感器將電機(jī)與“云”服務(wù)相連的開創(chuàng)性技術(shù)，幫助數(shù)以億計(jì)的電機(jī)實(shí)現(xiàn)能效提升。該技術(shù)可以降低近70%故障停工時(shí)間，延長(zhǎng)30%使用期限，減少近10%的能耗。如果全球所有工業(yè)電機(jī)都配備該智能傳感器，節(jié)約下來(lái)的能源將會(huì)相當(dāng)于100座大型發(fā)電廠的發(fā)電量。智能傳感器就像給電機(jī)戴了健康腕表，對(duì)電機(jī)運(yùn)行和健康數(shù)據(jù)進(jìn)行定期和精確地監(jiān)測(cè)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端服務(wù)器。隨后，通過(guò)ABB幾十年積累的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，分析結(jié)果被推送到用戶智能手機(jī)或用戶專享平臺(tái)。一旦監(jiān)測(cè)到電機(jī)問(wèn)題，系統(tǒng)將發(fā)送預(yù)警信息給客戶。2017年11月上海工博會(huì)ABB也展示了該技術(shù)。邊緣層：數(shù)據(jù)采集近30年來(lái)，圍繞實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)、生產(chǎn)裝備的連接，全球各類自動(dòng)化廠商、研究機(jī)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)化組織推出了300余種主流協(xié)議，協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)眾多且相對(duì)封閉，嚴(yán)重制約了工業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通互操作。迫切需要研發(fā)協(xié)議轉(zhuǎn)換的技術(shù)、產(chǎn)品（以Predixmachine為代表的軟網(wǎng)關(guān)，以西門子Mindconnect為代表的硬網(wǎng)關(guān)），實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)在多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)之間的有序流動(dòng)。PredixmachineNano/IOT2040邊緣層：協(xié)議轉(zhuǎn)換Gartner：Theedgewilleatthecloud(邊緣計(jì)算正在吃到云計(jì)算)。IDC：40%的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)進(jìn)行存儲(chǔ)、處理和分析。邊緣計(jì)算（設(shè)備級(jí)）、霧計(jì)算（車間級(jí)）和云計(jì)算（企業(yè)級(jí)、產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)、生態(tài)級(jí)）協(xié)同將成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展的重要方向，三者密不可分、相輔相成。邊緣智能的三大功能：①邊緣數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和分發(fā)。②邊緣數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。③邊緣設(shè)備的智能控制。邊緣側(cè)業(yè)務(wù)不敢傳：涉及數(shù)據(jù)安全與保密不需傳：本地化、實(shí)時(shí)性不能傳：網(wǎng)絡(luò)延遲、功耗、計(jì)算量、協(xié)議適配Predix云端業(yè)務(wù)非實(shí)時(shí)、大數(shù)據(jù)量的業(yè)務(wù)需要進(jìn)行縱向和橫向?qū)Ρ确治龅臉I(yè)務(wù)需要和業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行集成的業(yè)務(wù)需要進(jìn)行全局優(yōu)化的業(yè)務(wù)觀點(diǎn)來(lái)源：思科苗凱翔、中國(guó)電信張東、寄云科技時(shí)培昕、海爾孫能林邊緣層：邊緣智能ThoughtWorks首席科學(xué)家MartinFowler馬丁·福勒2014年提出的微服務(wù)概念。Themicroservicearchitecturalstyleisanapproachtodevelopingasingleapplicationasasuiteofsmallservices,eachrunninginitsownprocessandcommunicatingwithlightweightmechanisms,oftenanHTTPresourceAPI.Theseservicesarebuiltaroundbusinesscapabilitiesandindependentlydeployable

byfullyautomateddeploymentmachinery.Thereisabareminimumofcentralizedmanagementoftheseservices,whichmaybe

writtenindifferentprogramminglanguagesandusedifferentdatastoragetechnologies.?。河梢幌盗行》?wù)組成獨(dú)：每個(gè)服務(wù)運(yùn)行于自己的獨(dú)立進(jìn)程輕：輕量級(jí)的通信機(jī)制（通常是基于HTTP協(xié)議的RESTfulAPI）松：圍繞著單一業(yè)務(wù)功能進(jìn)行構(gòu)建，松耦的服務(wù)能夠被獨(dú)立更新和部署活：支持不同的開發(fā)語(yǔ)言、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)和技術(shù)堆棧微服務(wù)=單一功能模塊歸根揭底為了敏捷開發(fā)二、工業(yè)PaaS：微服務(wù)的定義單體架構(gòu)微服務(wù)架構(gòu)創(chuàng)建方式企業(yè)級(jí)，自頂向下開展實(shí)施團(tuán)隊(duì)級(jí)，自底向上開展實(shí)施，允許采用不同技術(shù)堆棧部署方式整體部署，緊耦合獨(dú)立部署，微服務(wù)松耦合，服務(wù)之間可以獨(dú)立的部署擴(kuò)展方式基于整個(gè)系統(tǒng)擴(kuò)展，資源利用率低基于獨(dú)立服務(wù)按需擴(kuò)展，資源利用率高更新方式局部修改，整體更新，升級(jí)效率低局部修改，局部更新，升級(jí)效率高運(yùn)維方式故障全局性，排查復(fù)雜故障隔離，非全局，故障排查簡(jiǎn)單從單體架構(gòu)到微服務(wù)架構(gòu)的邏輯是更快、更敏捷地創(chuàng)建、部署、擴(kuò)展、更新和運(yùn)維應(yīng)用服務(wù)面向特定行業(yè)特定應(yīng)用場(chǎng)景的新型工業(yè)APP需要快速部署和持續(xù)迭代優(yōu)化，適合微服務(wù)架構(gòu)工業(yè)PaaS：微服務(wù)架構(gòu)容器技術(shù)虛擬機(jī)技術(shù)微服務(wù)將單體軟件解耦為較小的功能片段，容器進(jìn)一步對(duì)這種解耦性進(jìn)行了擴(kuò)展，將微服務(wù)及其依賴關(guān)系與操作系統(tǒng)解耦，不需要像虛擬機(jī)一樣安裝操作系統(tǒng)，可以節(jié)省大量的系統(tǒng)資源（計(jì)算，內(nèi)存和磁盤空間），容器的下載、更新、部署和迭代也更快。容器本質(zhì)上是輕量化的虛擬機(jī)，為微服務(wù)運(yùn)行提供一個(gè)隔離的運(yùn)行環(huán)境，并且可以跨越基礎(chǔ)設(shè)施和云端隨意部署。Docker是一個(gè)開源的應(yīng)用容器引擎，讓開發(fā)者可以打包他們的應(yīng)用以及依賴包到一個(gè)可移植的容器中，而kubernetes可以統(tǒng)一管理各類容器，形成集群。工業(yè)PaaS：微服務(wù)的運(yùn)行環(huán)境（容器）故障診斷模型資產(chǎn)管理模型身份驗(yàn)證位置服務(wù)可視化工具用戶登陸API微服務(wù)1datastore微服務(wù)池API微服務(wù)2datastoreAPI微服務(wù)3datastoreAPI微服務(wù)4datastoreAPI微服務(wù)5datastoreAPI微服務(wù)6datastore每個(gè)微服務(wù)都有自己的API，API是每個(gè)微服務(wù)的唯一能力出口，并通過(guò)API網(wǎng)關(guān)進(jìn)行統(tǒng)一管理。API網(wǎng)關(guān)黑白名單日志協(xié)議適配身份認(rèn)證計(jì)流限流路由訪問(wèn)認(rèn)證中心服務(wù)注冊(cè)管理中心設(shè)備管理APP工業(yè)PaaS：微服務(wù)的通信（API）圖片來(lái)源：安筱鵬《平臺(tái)解讀：不斷深化對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的認(rèn)識(shí)》①我是誰(shuí)？②我從哪里來(lái)？③我要到哪里去？機(jī)理模型VS數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)理模型：人是核心，依靠基礎(chǔ)理論和專家經(jīng)驗(yàn)，是對(duì)“已知”世界的洞察，對(duì)于一些復(fù)雜問(wèn)題建立嚴(yán)格的機(jī)理模型較為困難。大數(shù)據(jù)分析模型：算法是核心，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等算法可對(duì)”未知”世界進(jìn)行洞察，但模型本身是黑盒，也容易發(fā)生一些重大誤判。數(shù)模聯(lián)動(dòng)模型：是未來(lái)趨勢(shì)，在了解行業(yè)機(jī)理的基礎(chǔ)上，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征表征和非線性映射能力，增強(qiáng)模型的可靠性、解釋性和自我成長(zhǎng)性。工業(yè)PaaS：核心是構(gòu)建一個(gè)數(shù)字化模型池實(shí)施工業(yè)APP培育工程，有利于發(fā)揮軟件賦能、賦值、賦智作用（軟件定義研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理和運(yùn)營(yíng)維護(hù)），推進(jìn)兩化深度融合。有利于將制造業(yè)企業(yè)原本分散、隱性的工業(yè)技術(shù)挖掘出來(lái)、傳播開來(lái)、傳承下去（工業(yè)Knowhow的顯性化），破解國(guó)內(nèi)工匠不足難題。有利于更大程度激發(fā)“雙創(chuàng)”活力（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)本質(zhì)上是開發(fā)者“雙創(chuàng)”平臺(tái)），培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動(dòng)能，帶動(dòng)形成新的增長(zhǎng)極。有利于匯聚海量開發(fā)者、提升用戶粘性（雙邊市場(chǎng)），打造資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP（以下簡(jiǎn)稱工業(yè)APP）是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，承載工業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，滿足特定需求的工業(yè)應(yīng)用軟件，是工業(yè)技術(shù)軟件化的重要成果。是什么（who）：工業(yè)應(yīng)用軟件（云端數(shù)字解決方案）來(lái)自哪里（where）：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（工業(yè)PAAS長(zhǎng)出來(lái)的）怎么來(lái)的（how）：工業(yè)技術(shù)軟件化本質(zhì)：工業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的沉淀、傳播、復(fù)用和價(jià)值創(chuàng)造目標(biāo)：滿足特定需求，實(shí)現(xiàn)各種優(yōu)化軟件發(fā)展歷程軟件技術(shù)架構(gòu)軟件開發(fā)范式軟件業(yè)務(wù)功能三、工業(yè)APP的定義一、總體要求二、科學(xué)制定部署模式大型企業(yè)：私有云，部署數(shù)據(jù)安全要求高的關(guān)鍵信息系統(tǒng)；公有云：連接客戶、供應(yīng)商、員工的信息系統(tǒng)；混合云架構(gòu)：部署數(shù)據(jù)安全要求高且需對(duì)外連接提供服務(wù)的信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于私有云、應(yīng)用部署于公有云。中小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)型企業(yè)：公有云。三、按需合理選擇云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施類云服務(wù):計(jì)算資源服/存儲(chǔ)資源服務(wù)/網(wǎng)絡(luò)資源服務(wù)/安全防護(hù)服務(wù)。平臺(tái)系統(tǒng)類服務(wù)：數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)/大數(shù)據(jù)分析服務(wù)/中間件平臺(tái)服務(wù)/物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)軟件/開發(fā)平臺(tái)服務(wù)。業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù):協(xié)同辦公服務(wù)/經(jīng)營(yíng)管理應(yīng)用服務(wù)/運(yùn)營(yíng)管理服務(wù)/研發(fā)設(shè)計(jì)服務(wù)/生產(chǎn)控制服務(wù)/智能應(yīng)用服務(wù)四、穩(wěn)妥有序推進(jìn)企業(yè)上云五、提升支撐服務(wù)能力六、強(qiáng)化政策保障工信部《推動(dòng)企業(yè)上云實(shí)施指南（2018-2020年）》工業(yè)APP的分類（按業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)）到2020年，培育30萬(wàn)個(gè)面向特定行業(yè)、特定場(chǎng)景的工業(yè)APP?！嫦驀?guó)內(nèi)制造業(yè)重點(diǎn)項(xiàng)目推進(jìn)、重大工程實(shí)施和重要裝備研制需求，發(fā)展具有高支撐

價(jià)值的安全可靠工業(yè)APP。——面向關(guān)鍵基礎(chǔ)材料、核心基礎(chǔ)零部件（元器件）、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝、產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)等

“工業(yè)四基”領(lǐng)域，發(fā)展普適性強(qiáng)、復(fù)用率高的基礎(chǔ)共性工業(yè)APP。

——面向汽車、航空航天、石油化工、機(jī)械制造、輕工家電、信息電子等行業(yè)需求，發(fā)展

推廣價(jià)值高、帶動(dòng)作用強(qiáng)的行業(yè)通用工業(yè)APP。

——面向制造企業(yè)的個(gè)性化需求，發(fā)展高應(yīng)用價(jià)值的企業(yè)專用工業(yè)APP。工業(yè)APP的分類（按應(yīng)用范圍）工信部《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)APP培育工程實(shí)施方案》消費(fèi)APP工業(yè)APP連接對(duì)象人人機(jī)物產(chǎn)品效應(yīng)眼球經(jīng)濟(jì)價(jià)值經(jīng)濟(jì)（成本、質(zhì)量、效率）功能要求商業(yè)模式創(chuàng)新解決企業(yè)實(shí)際痛點(diǎn)開發(fā)主體互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是主力軍制造企業(yè)是主力軍，工業(yè)APP姓工核心技術(shù)軟件開發(fā)技術(shù)軟件開發(fā)技術(shù)+工業(yè)大數(shù)據(jù)分析+工業(yè)機(jī)理發(fā)展現(xiàn)狀我國(guó)有500萬(wàn)款以上！商業(yè)模式較為成熟我國(guó)有20000款，商業(yè)模式探索階段性能要求對(duì)數(shù)據(jù)的及時(shí)性、安全性要求相對(duì)低一些（謀財(cái)）對(duì)數(shù)據(jù)的及時(shí)性、安全性要求非常高（害命）運(yùn)行載體手機(jī)手機(jī)、計(jì)算機(jī)、平板、AR/VR設(shè)備、工業(yè)計(jì)算機(jī)消費(fèi)APPVS工業(yè)APP邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、圖形化編程）工業(yè)微服務(wù)組件（機(jī)理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、微服務(wù)管理）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析）通用PaaS平臺(tái)（開發(fā)環(huán)境、運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)營(yíng)環(huán)境）新型工業(yè)APP傳統(tǒng)軟件云化邊緣計(jì)算+云計(jì)算（平臺(tái)上移、功能下沉）公有云+私有云（靈活部署）通用PaaS平臺(tái)：微服務(wù)架構(gòu)+容器化部署工業(yè)大數(shù)據(jù)建模分析平臺(tái)：工業(yè)機(jī)理模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型工業(yè)應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)：數(shù)字孿生+知識(shí)圖譜+管理引擎角色化+輕型化（持續(xù)集成、持續(xù)交付、持續(xù)部署）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)趨勢(shì)（二）產(chǎn)業(yè)維從5G、數(shù)據(jù)中心、人工智能到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，這幾個(gè)概念不是割裂的，而是環(huán)環(huán)相扣的，構(gòu)成了數(shù)據(jù)采集、傳輸、計(jì)算、分析、應(yīng)用的數(shù)據(jù)閉環(huán)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)的關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)的群體性突破和協(xié)同性創(chuàng)新。邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)中心5G人工智能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集計(jì)算傳輸應(yīng)用分析數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)+算力數(shù)據(jù)+算力+模型數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+5G/數(shù)據(jù)中心/人工智能應(yīng)該怎么加？數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用=工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)上不來(lái)設(shè)備類型多協(xié)議封閉接口類型多工況惡劣數(shù)據(jù)存不了數(shù)據(jù)用不好監(jiān)測(cè)點(diǎn)多類型多樣流量大性能要求高時(shí)間跨度大數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)維度多實(shí)時(shí)分析難難以定量算法落后5G數(shù)據(jù)中心人工智能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)=數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用超過(guò)80%的5G應(yīng)用場(chǎng)景在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)垂直領(lǐng)域。5G技術(shù)將解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地最初一公里問(wèn)題。當(dāng)前“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用總體情況仍然處于試點(diǎn)示范和探索階段。eMBB增強(qiáng)移動(dòng)寬帶uRLLC高可靠低時(shí)延mMTC海聯(lián)物聯(lián)10Gbps1ms1Million/km21G2G3G4G5G19801990200020102020應(yīng)用場(chǎng)景傳輸速率模擬語(yǔ)音數(shù)字語(yǔ)音短信移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)字業(yè)務(wù)占主導(dǎo)數(shù)據(jù)洪流物聯(lián)網(wǎng)115Kb-384Kb384Kb-100Mb100Mb-1Gb10Gb+模擬時(shí)代數(shù)字時(shí)代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代一、5G:打通工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最后一公里的有效手段川渝一帶粵港澳大灣區(qū)魯豫一帶湘鄂一帶長(zhǎng)三角地區(qū)總體看，我國(guó)5G與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展仍處于起步階段，但產(chǎn)業(yè)界探索步伐加快，積極性不斷提升，已經(jīng)具備良好的發(fā)展基礎(chǔ)。產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善關(guān)鍵技術(shù)：面向工業(yè)場(chǎng)景的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)加快推進(jìn)，H公司、長(zhǎng)虹等企業(yè)已發(fā)布多款5G工業(yè)模組。商業(yè)模式：基礎(chǔ)電信企業(yè)與工業(yè)企業(yè)合作持續(xù)深入，商業(yè)模式和發(fā)展路徑逐步清晰，已形成近百個(gè)在建或意向合作項(xiàng)目。兩區(qū)：長(zhǎng)三角地區(qū)、粵港澳大灣區(qū)應(yīng)用案例豐富。三帶：魯豫、川渝、湘鄂一帶涌現(xiàn)了一批典型案例。多點(diǎn)：其他地區(qū)有一些企業(yè)開展了積極探索。應(yīng)用范圍加快拓展應(yīng)用行業(yè)：除汽車、通信與電子制造、機(jī)械、電力、軌道交通、航空、化工、家電、鋼鐵、船舶等制造業(yè)行業(yè)外，港口、能源等領(lǐng)域也成為“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的應(yīng)用重點(diǎn)。應(yīng)用場(chǎng)景：在視頻監(jiān)控、物流配送等場(chǎng)景應(yīng)用基礎(chǔ)上，部分企業(yè)持續(xù)走深向?qū)崳验_始介入到裝配、檢測(cè)等生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。發(fā)展格局初步形成5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀2019年11月12日，工業(yè)和信息化部印發(fā)《“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程推進(jìn)方案》，高質(zhì)量推進(jìn)5G與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合創(chuàng)新。打造項(xiàng)目庫(kù)培育解決方案供應(yīng)商構(gòu)建供給資源池技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)攻關(guān)融合產(chǎn)品研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和產(chǎn)品部署實(shí)施5：打造5個(gè)內(nèi)網(wǎng)建設(shè)改造公共服務(wù)平臺(tái)1：遴選10個(gè)重點(diǎn)行業(yè)2：挖掘20個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)測(cè)試床《“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程推進(jìn)方案》提出要提升“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力、資源供給能力。提升網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)能力提升創(chuàng)新應(yīng)用能力提升資源供給能力5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)方案中國(guó)商飛聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、設(shè)備制造企業(yè)、移動(dòng)通信企業(yè)、科研院所等，開展“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”在大飛機(jī)生產(chǎn)制造、工廠物流、質(zhì)量管控等方面的探索，形成智能生產(chǎn)、智能物流、智能檢測(cè)等融合應(yīng)用實(shí)踐。其中，H公司提供基于“5G+云”的AR/VR技術(shù)；聯(lián)通提供5G通信技術(shù)及智能制造技術(shù)；騰訊提供云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)；上交提供智能制造創(chuàng)新模式研究支撐?；凇?G+8K超清視頻+深度學(xué)習(xí)+平臺(tái)”，構(gòu)建大飛機(jī)制造機(jī)器視覺，實(shí)現(xiàn)復(fù)合材料的無(wú)損檢測(cè)、拼縫檢測(cè)，使檢測(cè)時(shí)間由原來(lái)幾小時(shí)甚至幾天縮短至幾分鐘；人員成本降低95%。智能檢測(cè)智能物流基于“5G+遠(yuǎn)程控制+AR+平臺(tái)”，構(gòu)建機(jī)床自主觸發(fā)物流需求、AGV自主智能路徑規(guī)劃的智能物流方式，大幅提升民機(jī)裝配協(xié)同效率，使傳統(tǒng)的單項(xiàng)工裝工作人員由3人減少到1人；裝配效率提高70%；降低操作人員成本20萬(wàn)/人。

基于“5G+射頻+VR+平臺(tái)”，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品、設(shè)備、工裝、物流、人員及刀量具等生產(chǎn)要素全過(guò)程管控，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)狀態(tài)、復(fù)合材料等全方位跟蹤與優(yōu)化，提升生產(chǎn)的智能運(yùn)營(yíng)管理，零配件定位誤差縮小在3厘米以內(nèi)；運(yùn)營(yíng)成本降低20%；生產(chǎn)效率提高20%以上。

智能生產(chǎn)商飛：基于“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的智慧工廠2019年7月，全球知名咨詢公司HeavyReading聯(lián)合全球5G技術(shù)研發(fā)領(lǐng)先企業(yè)高通發(fā)布了《5G專用網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用》白皮書。HeavyReading白皮書指出在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，5G專用網(wǎng)絡(luò)與LTE和Wi-Fi相比，具有覆蓋范圍更廣、安全保障能力更強(qiáng)、性能更加優(yōu)越三大優(yōu)勢(shì)，能夠支持苛刻性能要求的工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用：一是利用5G+AI實(shí)現(xiàn)碼頭等特定區(qū)域物流車的智能導(dǎo)航。二是利用5G+AR開展輔助裝配與遠(yuǎn)程運(yùn)維。三是利用5G+機(jī)器視覺開展預(yù)測(cè)性維護(hù)。四是利用5G支撐高壓配電網(wǎng)負(fù)荷控制。五是利用5G+NB-IoT解決設(shè)備物聯(lián)問(wèn)題。六是利用5G專用網(wǎng)絡(luò)對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。5G專網(wǎng)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的六大應(yīng)用場(chǎng)景美國(guó)IDC機(jī)柜數(shù)目前已占全球40%的市場(chǎng)，其后是中國(guó)和日本分別占8%和6%，中國(guó)IDC發(fā)展比美國(guó)晚5年。2018年，我國(guó)制造業(yè)增加值約占全球30%，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)全球占比約21%，穩(wěn)居世界第一制造大國(guó)和網(wǎng)絡(luò)大國(guó)，這決定中國(guó)IDC規(guī)模不會(huì)低于美國(guó)。我國(guó)數(shù)據(jù)中心發(fā)展前景巨大，預(yù)計(jì)2020~2025年中國(guó)IDC市場(chǎng)累計(jì)超萬(wàn)億元。數(shù)據(jù)中心作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，更加強(qiáng)調(diào)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心和邊緣數(shù)據(jù)中心的協(xié)同性，我國(guó)IDC市場(chǎng)空間巨大。數(shù)據(jù)來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院、中國(guó)IDC圈數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局美國(guó)商務(wù)部《互聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)報(bào)告》制造業(yè)占GDP比重互聯(lián)網(wǎng)用戶全球占比二、數(shù)據(jù)中心：支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模化數(shù)據(jù)中心架構(gòu)邊緣數(shù)據(jù)中心架構(gòu)傳統(tǒng)的大型規(guī)?；瘮?shù)據(jù)中心難以滿足萬(wàn)物互聯(lián)的需求，需要建設(shè)小微型數(shù)據(jù)中心，來(lái)加強(qiáng)邊緣計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的能力。一方面，算力就是生產(chǎn)力，要加快規(guī)?；瘮?shù)據(jù)中心建設(shè)，縮小和美國(guó)數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)占比的差距。另一方面，要加快邊緣數(shù)據(jù)中心建設(shè)，滿足企業(yè)帶寬、時(shí)延、安全需求。云數(shù)據(jù)中心時(shí)延限制網(wǎng)絡(luò)擁塞完全問(wèn)題...云數(shù)據(jù)中心云DC邊緣DC邊緣數(shù)據(jù)中心邊緣數(shù)據(jù)中心“規(guī)?；?小微化”數(shù)據(jù)中心協(xié)同發(fā)展會(huì)成為主流定義：工業(yè)人工智能是工業(yè)領(lǐng)域中由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的智能，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自執(zhí)行、自決策、自適應(yīng)等特征，其本質(zhì)是通過(guò)打造狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、精準(zhǔn)執(zhí)行、科學(xué)決策的數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)閉環(huán)，解決工業(yè)的復(fù)雜性和不確定性難題。問(wèn)題：工業(yè)的復(fù)雜性、不確定性和人工智能缺乏可靠性、可解釋性之間的矛盾，制約工業(yè)人工智能的發(fā)展。發(fā)展階段判斷：工業(yè)智能仍處于發(fā)展探索時(shí)期，工業(yè)人工智能的關(guān)鍵技術(shù)、場(chǎng)景應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)發(fā)展均處在起步階段。數(shù)據(jù)（人機(jī)物）洞察模型應(yīng)用實(shí)時(shí)分析狀態(tài)感知科學(xué)決策精準(zhǔn)執(zhí)行學(xué)習(xí)提升主要矛盾工業(yè)系統(tǒng)人工智能缺乏可靠性缺乏可解釋性復(fù)雜性不確定性三、人工智能：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的內(nèi)核數(shù)據(jù)層邊緣層模型層算法模型設(shè)備模型機(jī)理模型業(yè)務(wù)模型應(yīng)用層故障診斷定位（分類）產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)（分類）產(chǎn)品自動(dòng)分揀（分類+回歸）設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)（分類+回歸）智能輔助設(shè)計(jì)（分類+回歸）過(guò)程控制（分類+回歸）供應(yīng)鏈管理（回歸）產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)企業(yè)級(jí)幾何模型壽命模型研發(fā)設(shè)計(jì)模型生產(chǎn)制造模型經(jīng)營(yíng)管理模型第一性原理知識(shí)圖譜回歸算法分類算法聚類算法智能網(wǎng)關(guān)設(shè)備級(jí)集團(tuán)輔助決策（分類+回歸）員工數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)物料數(shù)據(jù)規(guī)則數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)智能機(jī)器人智能傳感器智能機(jī)床模型管理引擎模型推理引擎生產(chǎn)工藝優(yōu)化（回歸）智能芯片流程自動(dòng)監(jiān)控（回歸）機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)人工智能框架：邊緣層+數(shù)據(jù)層+模型層+應(yīng)用層工業(yè)智能邊緣目前處于技術(shù)突破階段，所涉及的硬件基礎(chǔ)設(shè)施、軟件技術(shù)等大多已具備，但仍面臨邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)計(jì)算能力的支持、邊緣計(jì)算任務(wù)的智能調(diào)度，邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和性能優(yōu)化等挑戰(zhàn)。目前以“AI芯片+兼容解析工具+設(shè)備”為主要形式，通過(guò)全面感知、精準(zhǔn)計(jì)算與自主控制，有效緩解數(shù)據(jù)中心計(jì)算壓力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)處理去中心化；未來(lái)，其存儲(chǔ)、計(jì)算、判斷等性能將繼續(xù)提升，加速向邊云協(xié)同、萬(wàn)物智聯(lián)轉(zhuǎn)化AI專用芯片兼容性編譯工具&協(xié)議解析工具智能設(shè)備寒武紀(jì)研制深度學(xué)習(xí)專用處理器芯片，相對(duì)于傳統(tǒng)執(zhí)行x86指令集的芯片，有兩個(gè)數(shù)量級(jí)的性能提升。騰訊和阿里基于FPGA的云計(jì)算加速芯片，實(shí)現(xiàn)了低成本、低功耗，具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。H公司針對(duì)邊緣服務(wù)器市場(chǎng)推出Ascend310芯片，目前已部署在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，正在向其他應(yīng)用領(lǐng)域拓展。英特爾、亞馬遜、谷歌、Facebook和KhronosGroup等企業(yè)和機(jī)構(gòu)基于各自優(yōu)勢(shì)與競(jìng)爭(zhēng)考慮打造了相應(yīng)編譯器或模型表示規(guī)范。中國(guó)移動(dòng)、東方國(guó)信、寄云科技等企業(yè)通過(guò)建設(shè)智能網(wǎng)關(guān)，動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)OT與IT間協(xié)議轉(zhuǎn)換，加強(qiáng)對(duì)帶寬資源不足和突發(fā)網(wǎng)絡(luò)中斷等異常場(chǎng)景的應(yīng)對(duì)能力。生產(chǎn)設(shè)備：庫(kù)卡、新松等企業(yè)開發(fā)搭載機(jī)器學(xué)習(xí)算法、路徑規(guī)劃等技術(shù)的機(jī)械臂、運(yùn)輸載具和智能機(jī)床等產(chǎn)品?？刂圃O(shè)備：針對(duì)包裝、焊接、拼接等作業(yè)場(chǎng)景，伯克利、?？低暤绕髽I(yè)通過(guò)應(yīng)用語(yǔ)音識(shí)別、視頻捕捉等技術(shù)提升人機(jī)交互效率。研發(fā)設(shè)備：NetSpeed提供SoC設(shè)計(jì)與架構(gòu)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)，通過(guò)內(nèi)置人工智能算法助力芯片設(shè)計(jì)師尋求最佳解決方案，并提供持續(xù)的設(shè)計(jì)反饋。算力方面，邊緣層亟需加快研發(fā)適配工業(yè)實(shí)時(shí)性需求的AI芯片深度學(xué)習(xí)，主要解決了工業(yè)場(chǎng)景中的識(shí)別、監(jiān)控、推理、預(yù)測(cè)等問(wèn)題，適用于不可見的復(fù)雜問(wèn)題。知識(shí)圖譜，主要解決了工業(yè)要素的挖掘、分析、建模、可視化等問(wèn)題，適用于認(rèn)知明確的問(wèn)題中飛艾維與百度深度合作，基于飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)框架聯(lián)合開發(fā)海量數(shù)據(jù)AI分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)中特定缺陷辯識(shí)，速度達(dá)到人工處理近百倍。德國(guó)瀚沙公司：基于“深度學(xué)習(xí)+能耗”預(yù)測(cè)電網(wǎng)中斷和停電，識(shí)別電網(wǎng)缺陷的可能性提高2倍以上。領(lǐng)邦智能：基于“深度學(xué)習(xí)+視覺”進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)等工作，誤檢率為十萬(wàn)分之一，質(zhì)檢效率是質(zhì)檢員的八倍。東軟集團(tuán)部署工業(yè)知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)和決策輔助，實(shí)現(xiàn)了協(xié)助人工高效操作和有效決策。一汽通過(guò)構(gòu)建汽車故障診斷知識(shí)圖譜，將業(yè)務(wù)方向、售后場(chǎng)景和細(xì)化描述進(jìn)行關(guān)聯(lián)建模，實(shí)現(xiàn)效率支撐、提前發(fā)現(xiàn)和專業(yè)案例支撐。UTC聯(lián)合技術(shù)研究中心將知識(shí)圖譜引入研發(fā)設(shè)計(jì)過(guò)程，依靠知識(shí)圖譜分解功能塊，構(gòu)建設(shè)計(jì)方案庫(kù)，設(shè)計(jì)出的換熱傳熱效率提高80%，設(shè)計(jì)周期加快9倍。深度學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜模型方面，深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜和管理引擎將成為重點(diǎn)發(fā)展方向設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)德國(guó)蒂森克虜伯集團(tuán)結(jié)合智能傳感器及機(jī)器學(xué)習(xí)，開展基于電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性維護(hù)，使電梯停運(yùn)時(shí)間降低50%，維護(hù)費(fèi)用節(jié)約15%設(shè)備級(jí)集團(tuán)輔助決策產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)IBM依托Waston人工智能平臺(tái)開展基于視覺識(shí)別的質(zhì)量檢測(cè)，有效減少重復(fù)人工成本，質(zhì)檢時(shí)間縮短80%，產(chǎn)品質(zhì)量缺陷率減少7%流程行業(yè)：自動(dòng)監(jiān)控中海油、中石油等通過(guò)建設(shè)智能實(shí)時(shí)決策系統(tǒng)，構(gòu)建起以井為中心、井場(chǎng)與基地多學(xué)科協(xié)同作戰(zhàn)的信息系統(tǒng)平臺(tái)，每年僅單平臺(tái)操作費(fèi)就節(jié)省800萬(wàn)元離散行業(yè)：輔助設(shè)計(jì)瑞士紐若公司在自行車設(shè)計(jì)中，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)進(jìn)行空氣動(dòng)力學(xué)分析，產(chǎn)品動(dòng)力學(xué)特性比傳統(tǒng)方法高5-20％，并將繼續(xù)應(yīng)用于風(fēng)機(jī)、渦輪機(jī)、飛機(jī)等設(shè)計(jì)過(guò)程GE、殼牌、阿美等巨頭依托KnowledgePlatform，通過(guò)知識(shí)圖譜與數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)同，在綜合考慮品牌效益、經(jīng)營(yíng)成本、經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)等因素的基礎(chǔ)上，利用人工智能提供決策和流程優(yōu)化建議供應(yīng)鏈管理H公司、西門子、萊比錫等企業(yè)打造供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜，通過(guò)企業(yè)關(guān)系網(wǎng)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理與零部件選型離散行業(yè)：過(guò)程控制德國(guó)施肯拉公司了將檢流計(jì)掃描儀與數(shù)字角度傳感器相結(jié)合，基于機(jī)器學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的智能掃描頭，實(shí)時(shí)獨(dú)立地計(jì)算控制參數(shù)，幫助系統(tǒng)更快、更精確地工作產(chǎn)品自動(dòng)分揀愛普生、埃爾森、梅卡曼德等基于3D視覺與深度學(xué)習(xí)進(jìn)行不規(guī)則物品的識(shí)別和分揀。利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)使機(jī)器人具備自主及協(xié)同學(xué)習(xí)技能，準(zhǔn)確率達(dá)到90%企業(yè)級(jí)產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)應(yīng)用方面，工業(yè)的復(fù)雜性、不確定性和人工智能缺乏可靠性、可解釋性之間的矛盾導(dǎo)致工業(yè)人工智能發(fā)展緩慢富士康基于深度學(xué)習(xí)建立的刀具壽命智能預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了從計(jì)件換刀到精準(zhǔn)換刀的轉(zhuǎn)變，幫助企業(yè)延長(zhǎng)刀具壽命15%，提高產(chǎn)品良率30%。痛點(diǎn)：傳統(tǒng)汽車制造制程中，采取計(jì)件換刀的方法，一是不能完全解決加工過(guò)程中崩刀、斷刀的問(wèn)題，二是刀具的意外損壞會(huì)直接造成加工部件的損毀并造成巨大損失，三是不能充分利用刀具有效壽命。方案：采集機(jī)臺(tái)振動(dòng)/電流傳感器和控制器等多類異構(gòu)數(shù)據(jù)，在云端基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型，并部署到邊緣側(cè)，實(shí)施監(jiān)測(cè)分析刀具狀態(tài)數(shù)據(jù)，智能預(yù)測(cè)斷刀、崩裂和壽命的異常情況。效果：實(shí)現(xiàn)刀具崩刃及斷刀的即時(shí)判定準(zhǔn)確率93%刀具壽命預(yù)計(jì)延長(zhǎng)15%，預(yù)計(jì)減少刀具成本15%提升產(chǎn)品良率30%，節(jié)省材料成本約10%，提高生產(chǎn)效率15%。傳感器工控機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)工具壽命預(yù)警機(jī)臺(tái)、刀具狀況監(jiān)控DeeplearningDATA來(lái)源：富士康案例:富士康基于工業(yè)人工智能的刀具壽命智能預(yù)測(cè)痛點(diǎn)：鋼鐵年產(chǎn)值約8萬(wàn)億，鋼鐵工序70%的冶煉成本和能耗以及90%的碳排放在煉鐵工序，但煉鐵反應(yīng)器及產(chǎn)品單一，生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力在于冶煉成本，對(duì)于大型、連續(xù)、高溫、高壓、密閉的反應(yīng)黑箱高爐而言，當(dāng)前仍以“盲人摸象”式操作和“師傅帶徒弟”式為主，不同煉鐵廠（人）水平“參差不齊”，不同高爐之間壽命最大相差15年、噸鐵成本相差百元、燃料比相差百公斤，其數(shù)字化、智能化、科學(xué)化水平提升空間巨大。方案：基于機(jī)理模型的知識(shí)圖譜+基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)效果：?jiǎn)巫郀t降低2400萬(wàn)鐵水質(zhì)量穩(wěn)定性提高20%在全國(guó)30%高爐推廣冶煉效率提升10%算法集應(yīng)用場(chǎng)景知識(shí)圖譜設(shè)備故障診斷物流配方優(yōu)化工藝流程優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程管理產(chǎn)品質(zhì)量控制服務(wù)效能提升主元分析分類算法聚類算法隨機(jī)森林遺傳算法粒子群算法……技術(shù)：生產(chǎn)技術(shù)、設(shè)備診斷等工藝：工藝設(shè)計(jì)、工藝改善等流程：焦化、燒結(jié)、高爐等……東方國(guó)信：基于機(jī)理+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字高爐邊緣層工業(yè)PaaS工業(yè)APPIaaS云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）數(shù)據(jù)采集協(xié)議解析可信邊緣智能工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具（專用開發(fā)工具、應(yīng)用模板、智能合約）工業(yè)微服務(wù)組件（機(jī)理模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、微服務(wù)管理、模型共享、供應(yīng)鏈優(yōu)化、狀態(tài)溯源、訪問(wèn)控制、協(xié)作生產(chǎn)）工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（可信數(shù)據(jù)管理、工業(yè)分布式賬本、互信共享、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、身份管理）通用PaaS平臺(tái)（開發(fā)環(huán)境、運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)營(yíng)環(huán)境）新型工業(yè)區(qū)塊鏈應(yīng)用APP傳統(tǒng)軟件云化可信工業(yè)數(shù)據(jù)采集可信工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)建模+模型共享（區(qū)塊鏈）微服務(wù)生產(chǎn)+集成工業(yè)區(qū)塊鏈應(yīng)用（設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、保險(xiǎn)、租賃、二手交易、維護(hù)、回收）柔性監(jiān)管入口可信身份可信傳輸來(lái)源：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟《工業(yè)區(qū)塊鏈白皮書》四、區(qū)塊鏈：為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)奠定多方共治、互信共享的基礎(chǔ)擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)XR(ExtendedReality)包括虛擬現(xiàn)實(shí)VR(VirtualReality)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR(AugmentedReality)、混合現(xiàn)實(shí)MR(MixedReality)、全息現(xiàn)實(shí)HR(HolographicReality)等多種技術(shù)形式。技術(shù)定義特點(diǎn)虛擬現(xiàn)實(shí)VR(VirtualReality)VR是仿真技術(shù)的一個(gè)重要方向，是仿真技術(shù)與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)人機(jī)接口技術(shù)、多媒體技術(shù)、傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù)的集合，是一門富有挑戰(zhàn)性的交叉技術(shù)前沿學(xué)科和研究領(lǐng)域。VR主要包括模擬環(huán)境、感知、自然技能和傳感設(shè)備等方向。沉浸感、交互性和構(gòu)想性增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR(AugmentedReality)AR是一種能將真實(shí)世界信息和虛擬世界信息“無(wú)縫”融合的新技術(shù)，是把原本在現(xiàn)實(shí)世界的一定時(shí)間空間范圍內(nèi)很難體驗(yàn)到的實(shí)體信息（視覺、聽覺、味覺、觸覺等），通過(guò)電腦等科學(xué)技術(shù)，模擬仿真后疊加應(yīng)用到真實(shí)世界，被人類感官所感知，從而達(dá)到超越現(xiàn)實(shí)的感官體驗(yàn)。AR主要包含多媒體、三維建模、實(shí)時(shí)視頻顯示及控制、多傳感器融合、實(shí)時(shí)跟蹤及注冊(cè)、場(chǎng)景融合等技術(shù)與手段。真實(shí)世界和虛擬世界的信息集成、具有實(shí)時(shí)交互性、可在三維尺度空間中增添定位虛擬物體混合現(xiàn)實(shí)MR(MixedReality)MR是虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，該技術(shù)通過(guò)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景呈現(xiàn)虛擬場(chǎng)景信息，在現(xiàn)實(shí)世界、虛擬世界和用戶之間搭起一個(gè)交互反饋的信息回路，以增強(qiáng)用戶體驗(yàn)的真實(shí)感。MR包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)，指的是合并現(xiàn)實(shí)和虛擬世界而產(chǎn)生的新的可視化環(huán)境。虛擬物體存在于真實(shí)世界中、用戶可與虛擬物體互動(dòng)全息現(xiàn)實(shí)HR(HolographicReality)HR也稱虛擬成像技術(shù)，是利用光的干涉和衍射原理記錄并再現(xiàn)物體真實(shí)的三維圖像的技術(shù)。HR包括拍攝過(guò)程和成像過(guò)程，拍攝過(guò)程利用干涉原理記錄物體光波信息，成像過(guò)程利用衍射原理再現(xiàn)物體光波信息。用戶無(wú)需任何穿戴設(shè)備，利用裸眼即可直接看到360度全方位的3D影像。數(shù)據(jù)來(lái)源：中興通訊《5G云XR應(yīng)用白皮書》五、擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）：一場(chǎng)人機(jī)交互的新革命擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)(XR)可以在產(chǎn)品全生命周期內(nèi)，改善物理空間和賽博空間的交互方式，實(shí)現(xiàn)物理空間和賽博空間更好的融合融合，提高工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能水平，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景和增值空間。研發(fā)設(shè)計(jì)生產(chǎn)制造倉(cāng)儲(chǔ)物流產(chǎn)品銷售可視化模擬產(chǎn)品在各種環(huán)境中的狀態(tài)，提高試驗(yàn)可靠程度，并降低研發(fā)成本。全方位仿真產(chǎn)品材料、結(jié)構(gòu)、性能等參數(shù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量管控準(zhǔn)確性；將二維圖紙轉(zhuǎn)化為三維模型，增強(qiáng)與模型間的互動(dòng)，提高研發(fā)人員溝通效率；真實(shí)還原生產(chǎn)制造工作場(chǎng)景，提高員工培訓(xùn)水平，提高生產(chǎn)效率；實(shí)時(shí)提示危險(xiǎn)因素，減少員工誤操作，保障安全生產(chǎn)；動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、展示生產(chǎn)各工序運(yùn)行情況，保障生產(chǎn)的流暢性；多維度展示設(shè)備健康狀態(tài)，提前預(yù)警設(shè)備故障，減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間，降低生產(chǎn)成本。準(zhǔn)確顯示產(chǎn)品信息，提高員工分揀速度和準(zhǔn)確度，降低分揀成本；實(shí)時(shí)更新倉(cāng)庫(kù)狀態(tài)，支撐高效物流決策。虛擬化調(diào)配產(chǎn)品信息，精準(zhǔn)掌握產(chǎn)品庫(kù)存變化?？梢暬珳?zhǔn)監(jiān)測(cè)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境信息，減少火災(zāi)等事故的發(fā)生，提高倉(cāng)庫(kù)安全保障。透明化展示產(chǎn)品各種結(jié)構(gòu)信息和性能信息，減少顧客擔(dān)憂；在真實(shí)場(chǎng)景展示產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)，提高消費(fèi)者購(gòu)買信心；為顧客參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供可視化渠道，降低參與門檻，實(shí)現(xiàn)定制化服務(wù)。擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用建模定義產(chǎn)品的屬性和行為連接將物理設(shè)備的屬性和行為與Thing

Model做映射集成通過(guò)數(shù)字主線將IOT平臺(tái)與IT平臺(tái)進(jìn)行集成構(gòu)建/映射/發(fā)布構(gòu)建AR體驗(yàn)，并與IOT平臺(tái)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)體驗(yàn)基于AR體驗(yàn)指導(dǎo)維修基于“Thingworx+AR”的設(shè)備維護(hù)流程PTC基于“Thingworx+AR”為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、維護(hù)方案選擇做可視化指導(dǎo)，大大提高了設(shè)備維護(hù)效率。提高產(chǎn)量提供分步驟的組裝指導(dǎo)，遠(yuǎn)程指導(dǎo)，減少錯(cuò)誤操作。加速培訓(xùn)降低成本提高生產(chǎn)效率與安全性把退休工程師的知識(shí)傳到下一代，通過(guò)3D訓(xùn)練優(yōu)化學(xué)習(xí)曲線。為故障定位提供精細(xì)IOT數(shù)據(jù)，可提前標(biāo)注可能故障的零件。提供實(shí)時(shí)、分步驟的指導(dǎo)，提高安全性，加快訓(xùn)練進(jìn)程。案例:PTC基于“Thingworx+AR”開展設(shè)備維護(hù)數(shù)字孿生是綜合運(yùn)用感知、計(jì)算、建模等信息技術(shù)，通過(guò)軟件定義，對(duì)物理空間進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測(cè)、決策，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理空間與賽博空間的交互映射。物理對(duì)象原理+數(shù)據(jù)模型是核心軟件是載體數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)自我學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)理模型+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型信息指令模型控制器軟件軟件定義化模型精準(zhǔn)化計(jì)算實(shí)時(shí)化數(shù)據(jù)可視化描述診斷預(yù)測(cè)決策六、數(shù)字孿生:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的終極版圖一項(xiàng)通用技術(shù)支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的通用使能技術(shù)兩大孿生空間交互反饋原子實(shí)體邏輯物理空間比特模型軟件賽博空間三大技術(shù)要素?cái)?shù)據(jù)是基礎(chǔ)原理機(jī)理模型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型軟件是載體軟件定義化模型精準(zhǔn)化模型是核心傳感器數(shù)據(jù)四大功能等級(jí)描述診斷預(yù)測(cè)決策五大典型特征數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型支撐軟件定義精準(zhǔn)映射智能決策計(jì)算實(shí)時(shí)化數(shù)據(jù)可視化數(shù)字孿生內(nèi)涵：涵蓋“12345”五大內(nèi)容數(shù)字世界物理世界物（設(shè)備/機(jī)器/產(chǎn)品等）數(shù)字孿生空間資產(chǎn)層傳感器、驅(qū)動(dòng)器集成層網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議通信層數(shù)據(jù)、模型（數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)）信息層資產(chǎn)功能功能層組織和業(yè)務(wù)流程業(yè)務(wù)層德國(guó)工業(yè)4.0參考架構(gòu)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)：采集、處理、保存統(tǒng)一的模型平臺(tái)：機(jī)理、數(shù)字、規(guī)則數(shù)字孿生空間：數(shù)字孿生體的定義、配置、復(fù)用APPAPPAPP統(tǒng)一的應(yīng)用DevOp平臺(tái)：開發(fā)、部署、運(yùn)行執(zhí)行能效設(shè)備質(zhì)量工藝應(yīng)用領(lǐng)域工序工序1工序2工序n數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)數(shù)字孿生空間模型平臺(tái)數(shù)據(jù)平臺(tái)圖以數(shù)字孿生體框架為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)Paas系統(tǒng)美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟將數(shù)字孿生作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的核心和關(guān)鍵。德國(guó)工業(yè)4.0參考架構(gòu)將數(shù)字孿生作為重要內(nèi)容。數(shù)字孿生是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0參考架構(gòu)的核心達(dá)索、PTC、波音等公司綜合運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)打造產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)字孿生體，在賽博空間進(jìn)行體系化仿真，實(shí)現(xiàn)反饋式設(shè)計(jì)、迭代式創(chuàng)新和持續(xù)性優(yōu)化。目前，在汽車、輪船、航空航天、精密裝備制造等領(lǐng)域已普遍開展原型設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)、工程設(shè)計(jì)、數(shù)字樣機(jī)等形式的數(shù)字化設(shè)計(jì)實(shí)踐。幾何數(shù)據(jù)原理數(shù)據(jù)工藝數(shù)據(jù)材料數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)歷史設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)歷史測(cè)試數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)層模型層應(yīng)用層數(shù)模驗(yàn)證模型試驗(yàn)仿真模型產(chǎn)品數(shù)字模型優(yōu)化迭代物理幾何模型生產(chǎn)加工模型客戶生產(chǎn)部門第一性原理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)反饋集成服務(wù)接口人機(jī)交互模擬客戶深度體驗(yàn)沉浸式工藝設(shè)計(jì)虛擬制造工業(yè)設(shè)計(jì)優(yōu)化設(shè)計(jì)協(xié)同輔助需求設(shè)計(jì)驗(yàn)證生產(chǎn)工程預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)多維動(dòng)態(tài)的數(shù)字環(huán)境精確執(zhí)行的數(shù)字模型同步交付的數(shù)字產(chǎn)品案例：基于數(shù)字孿生的數(shù)字化設(shè)計(jì)西門子、洛馬等國(guó)外公司，以及華龍迅達(dá)、東方國(guó)信科等國(guó)內(nèi)公司，在賽博空間打造映射物理空間的虛擬車間、數(shù)字工廠，推動(dòng)物理實(shí)體與數(shù)字虛體之間數(shù)據(jù)雙向動(dòng)態(tài)交互，根據(jù)賽博空間的變化及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)工藝、優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)，提高生產(chǎn)效率。智能計(jì)劃排產(chǎn)物料配給管理產(chǎn)品質(zhì)量追蹤協(xié)同工藝規(guī)劃生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化庫(kù)存動(dòng)態(tài)管控人員安排管控生產(chǎn)環(huán)境管控設(shè)備維護(hù)管理故障預(yù)測(cè)維修安全可靠保障能效優(yōu)化分析生產(chǎn)制造經(jīng)營(yíng)管理產(chǎn)品服務(wù)生產(chǎn)規(guī)劃產(chǎn)品設(shè)計(jì)員工數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)物料數(shù)據(jù)規(guī)則數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)多協(xié)議兼容+邊緣數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)制造協(xié)同模型生產(chǎn)管理優(yōu)化模型設(shè)備健康管理模型產(chǎn)品增值服務(wù)模型制造能力交易模型生產(chǎn)過(guò)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型故障診斷模型工藝優(yōu)化模型質(zhì)量控制模型節(jié)能減排模型離散行業(yè)流程行業(yè)數(shù)據(jù)層模型層應(yīng)用層案例：基于數(shù)字孿生的智能工廠GE、空客等公司開發(fā)設(shè)備數(shù)字孿生體并與物理實(shí)體同步交付，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備全生命周期數(shù)字化管理，同時(shí)依托現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集與數(shù)字孿生體分析，提供產(chǎn)品故障分析、壽命預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程管理等增值服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)，降低運(yùn)維成本，強(qiáng)化企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)層模型層應(yīng)用層現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)幾何數(shù)據(jù)功能數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)歷史維護(hù)數(shù)據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型物理數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程診斷模型故障預(yù)測(cè)模型健康管理模型學(xué)習(xí)提升模型設(shè)備檢測(cè)健康評(píng)估異常報(bào)警故障定位壽命預(yù)測(cè)故障預(yù)警維修規(guī)劃遠(yuǎn)程調(diào)度備件管理增值服務(wù)工藝數(shù)據(jù)案例：基于數(shù)字孿生的設(shè)備健康管理（PHM）主要內(nèi)容一、數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論：基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的雙螺旋模型二、價(jià)值視角：連接維、效益維、生態(tài)維三、技術(shù)視角：架構(gòu)維、產(chǎn)業(yè)維、數(shù)據(jù)維四、業(yè)務(wù)視角：行業(yè)維、痛點(diǎn)維、場(chǎng)景維智能化生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同個(gè)性化定制服務(wù)化延伸電子消費(fèi)品裝備原材料設(shè)備級(jí)單元級(jí)企業(yè)級(jí)產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)場(chǎng)景維行業(yè)維痛點(diǎn)維從業(yè)務(wù)視角看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的落地，亟需分業(yè)施策，從設(shè)備級(jí)、單元級(jí)、企業(yè)級(jí)、產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)等痛點(diǎn)出發(fā)，抓智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸的牛鼻子，構(gòu)建“痛點(diǎn)-場(chǎng)景-解決方案”的業(yè)務(wù)閉環(huán)，基于PDCA理論對(duì)解決方案進(jìn)行持續(xù)迭代和持續(xù)優(yōu)化。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)業(yè)務(wù)體系兩個(gè)閉環(huán)三項(xiàng)堅(jiān)持堅(jiān)持分業(yè)施策深入行業(yè)，我國(guó)制造業(yè)門類眾多，要梳理每個(gè)行業(yè)的典型特征和轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。堅(jiān)持需求牽引堅(jiān)持場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)深入問(wèn)題，認(rèn)真挖掘設(shè)備級(jí)、單元級(jí)、企業(yè)級(jí)、產(chǎn)業(yè)級(jí)的痛點(diǎn)。深入場(chǎng)景，緊緊抓住智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸這個(gè)牛鼻子。

形成業(yè)務(wù)-價(jià)值閉環(huán)：解決方案要轉(zhuǎn)為企業(yè)的質(zhì)量、成本、效率等方面的效益和新技術(shù)、新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)的培育形成業(yè)務(wù)-技術(shù)閉環(huán)：解決方案要沉淀為企業(yè)的業(yè)務(wù)中臺(tái)，沉淀為可復(fù)用的能力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)業(yè)務(wù)落地的基本原則行業(yè)行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)痛點(diǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)典型應(yīng)用場(chǎng)景典型企業(yè)鋼鐵生產(chǎn)流程長(zhǎng)生產(chǎn)工藝復(fù)雜供應(yīng)鏈冗長(zhǎng)設(shè)備維護(hù)低效化生產(chǎn)過(guò)程黑箱化下游需求碎片化環(huán)保壓力加劇化設(shè)備管理由傳統(tǒng)維護(hù)向智能維護(hù)轉(zhuǎn)變生產(chǎn)工藝由黑箱式向透明化轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈體系由局部協(xié)同向全局協(xié)同轉(zhuǎn)變環(huán)保管理由粗放型向清潔型轉(zhuǎn)變?cè)O(shè)備全生命周期管理智能化生產(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同綠色化生產(chǎn)東方國(guó)信、寶鋼集團(tuán)、優(yōu)也信息、南鋼集團(tuán)、酒鋼集團(tuán)石化設(shè)備價(jià)值高工藝復(fù)雜產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)危險(xiǎn)性高設(shè)備管理不透明工藝知識(shí)傳承難產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同水平不高安全生產(chǎn)壓力大設(shè)備管理從黑箱管理健康管理轉(zhuǎn)變知識(shí)管理從紙質(zhì)封存向模型封存轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈管理從企業(yè)內(nèi)向企業(yè)間協(xié)同轉(zhuǎn)變安全管理從人工巡檢向智能巡檢轉(zhuǎn)變?cè)O(shè)備健康管理智能煉化生產(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同安全監(jiān)控青海油田、云南石化、九江石化、鎮(zhèn)江石化、茂名石化、蘭卓信息、石化盈科煤炭工藝流程復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)故障頻發(fā)資本設(shè)備密集生產(chǎn)條件多變生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高設(shè)備管理難物流成本高環(huán)境污染大煤炭開采由人工為主向無(wú)人開采轉(zhuǎn)變礦山管理由分布管理向集團(tuán)總控轉(zhuǎn)變煤炭銷運(yùn)由被動(dòng)排隊(duì)向智慧運(yùn)輸轉(zhuǎn)變生態(tài)保護(hù)由宏觀設(shè)計(jì)向精準(zhǔn)計(jì)量轉(zhuǎn)變智能安全開采礦山綜合管理煤炭智慧運(yùn)輸生態(tài)資源保護(hù)H公司、神華集團(tuán)、大同煤礦、山西焦煤、蒙草集團(tuán)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)垂直行業(yè)業(yè)務(wù)落地的典型場(chǎng)景行業(yè)行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)痛點(diǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)典型應(yīng)用場(chǎng)景典型企業(yè)航空航天研發(fā)周期長(zhǎng)產(chǎn)品種類多、規(guī)模小產(chǎn)業(yè)鏈特別長(zhǎng)數(shù)據(jù)源不統(tǒng)一模型適配性不足故障預(yù)測(cè)水平有待提升研發(fā)設(shè)計(jì)由串行異構(gòu)到并行協(xié)同轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造由以數(shù)映物到數(shù)物融合轉(zhuǎn)變生產(chǎn)管理由單點(diǎn)對(duì)接到動(dòng)態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)變運(yùn)維服務(wù)由定期維護(hù)到視情維護(hù)轉(zhuǎn)變基于MBD的研發(fā)設(shè)計(jì)基于CPS的智能制造基于大數(shù)據(jù)分析的供應(yīng)鏈管理基于PHM的運(yùn)營(yíng)維護(hù)GE、Autodesk、羅羅、商飛、西飛船舶零件數(shù)量級(jí)大生命周期長(zhǎng)資本投入大技術(shù)要求高等接單難交船難融資難研發(fā)設(shè)計(jì)由串行異構(gòu)向并行協(xié)同轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造由數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈管理由重經(jīng)驗(yàn)向重需求轉(zhuǎn)變盈利模式由賣產(chǎn)品向賣服務(wù)轉(zhuǎn)變基于三維模型的協(xié)同設(shè)計(jì)基于CPS的智能制造供應(yīng)鏈協(xié)同服務(wù)化延伸江南造船、黃埔文沖、滬東中華造船、安世亞太、達(dá)索、汽車產(chǎn)品精密復(fù)雜生產(chǎn)工藝復(fù)雜技術(shù)門檻高供應(yīng)鏈分散研發(fā)設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)下游需求碎片化供應(yīng)鏈管理困難售后服務(wù)低效化研發(fā)設(shè)計(jì)由獨(dú)立分散向網(wǎng)絡(luò)協(xié)同轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造由大批量生產(chǎn)向規(guī)模化定制生產(chǎn)轉(zhuǎn)變產(chǎn)供銷管理由信息孤島向全局協(xié)同轉(zhuǎn)變盈利模式由單一銷售向全方位服務(wù)轉(zhuǎn)變研發(fā)設(shè)計(jì)協(xié)同規(guī)?；ㄖ粕a(chǎn)產(chǎn)供銷協(xié)同服務(wù)化延伸一汽集團(tuán)、上汽集團(tuán)、廣汽集團(tuán)、北汽集團(tuán)、東風(fēng)汽車、吉利汽車、長(zhǎng)安汽車軌道交通集約化管理系統(tǒng)相對(duì)封閉運(yùn)量大、要求高資源調(diào)配效率低下車輛運(yùn)維困難客戶需求不斷提高研發(fā)設(shè)計(jì)數(shù)字化生產(chǎn)制造柔性化產(chǎn)業(yè)鏈管理一體化車輛運(yùn)維智能化研發(fā)仿真協(xié)同制造產(chǎn)業(yè)鏈管理設(shè)備健康管理中車四方、中車株機(jī)、中車浦鎮(zhèn)工程機(jī)械設(shè)備產(chǎn)品多樣化生產(chǎn)過(guò)程離散化供應(yīng)鏈復(fù)雜資源調(diào)配效率低下機(jī)械設(shè)備運(yùn)維困難金融生態(tài)不完善設(shè)備維護(hù)按需化備件管理精益化產(chǎn)融結(jié)合在線化解決方案服務(wù)化設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)備品備件管理智慧施工互聯(lián)網(wǎng)金融卡特彼勒、小松、日立、徐工集團(tuán)、三一重工、中聯(lián)重科工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)垂直行業(yè)業(yè)務(wù)落地的典型場(chǎng)景行業(yè)行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)痛點(diǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)典型應(yīng)用場(chǎng)景典型企業(yè)家電技術(shù)更新速度快產(chǎn)品研發(fā)周期短產(chǎn)品同質(zhì)化程度高生產(chǎn)智能化水平低供應(yīng)鏈協(xié)同效率低行業(yè)營(yíng)收增速放緩生產(chǎn)方式由規(guī)?；a(chǎn)向規(guī)?；ㄖ品较蜣D(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)方式由生產(chǎn)型經(jīng)營(yíng)向平臺(tái)型經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)變盈利模式由賣產(chǎn)品向賣服務(wù)轉(zhuǎn)變?nèi)嵝曰a(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同智能家居解決方案海爾集團(tuán)、美的集團(tuán)、海信集團(tuán)、格力電器、松下電器電子滲透性強(qiáng)帶動(dòng)作用大產(chǎn)品附加值高技術(shù)迭代快產(chǎn)品質(zhì)量要求高新產(chǎn)品生產(chǎn)周期長(zhǎng)設(shè)備管理精度不夠勞動(dòng)力較為密集設(shè)備管理由粗放管理向健康管理轉(zhuǎn)變生產(chǎn)制造從勞動(dòng)密集向人機(jī)協(xié)同轉(zhuǎn)變產(chǎn)品質(zhì)量由人工檢測(cè)向機(jī)器視覺檢測(cè)轉(zhuǎn)變?cè)O(shè)備健康管理智能化生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)供應(yīng)鏈協(xié)同富士康、騰暉光伏、華星光電、新華三、H公司風(fēng)電地理位置偏僻資本技術(shù)密集發(fā)電波動(dòng)性大風(fēng)場(chǎng)設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)設(shè)備維護(hù)成本高并網(wǎng)協(xié)調(diào)效率低棄風(fēng)漏風(fēng)較嚴(yán)重?cái)?shù)據(jù)采集由底層互聯(lián)向全面感知轉(zhuǎn)變?cè)O(shè)備維護(hù)由人工調(diào)試向智能運(yùn)維轉(zhuǎn)變風(fēng)場(chǎng)管理由單場(chǎng)單管向虛擬集成轉(zhuǎn)變虛擬風(fēng)場(chǎng)設(shè)計(jì)設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)智慧風(fēng)場(chǎng)管理精準(zhǔn)柔性供電金風(fēng)科技、遠(yuǎn)景能源、昆侖數(shù)據(jù)、明陽(yáng)智能、華能集團(tuán)、Siemens、GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)垂直行業(yè)業(yè)務(wù)落地的典型場(chǎng)景鋼鐵行業(yè)具備生產(chǎn)流程長(zhǎng)、生產(chǎn)工藝復(fù)雜、供應(yīng)鏈冗長(zhǎng)等特征，面臨設(shè)備維護(hù)低效化、生產(chǎn)過(guò)程黑箱化、下游需求碎片化、環(huán)保壓力加劇化等痛點(diǎn)，正以工藝優(yōu)化為切入點(diǎn)，加速向設(shè)備運(yùn)維智能化、生產(chǎn)工藝透明化、供應(yīng)鏈協(xié)同全局化、環(huán)保管理清潔化等方向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。設(shè)備全生命周期管理智能化生產(chǎn)供應(yīng)鏈協(xié)同綠色化生產(chǎn)寶鋼集團(tuán)基于豐富的制造經(jīng)驗(yàn)，積極探索基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行信息的有效集成與分析挖掘，為遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、故障診斷等全生命周期服務(wù)管理提供支持。設(shè)備運(yùn)維成本降低5%；檢修作業(yè)效率提升10；設(shè)備壽命提升30%；設(shè)備整體效率提升5%；東方國(guó)信基于Cloudiip工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，圍繞冶煉配方、冶煉工藝、高爐安全等開發(fā)了煉鐵云平臺(tái)，并覆蓋了全國(guó)30%左右的高爐。單座高爐每年鐵水質(zhì)量穩(wěn)定性提高20%；單座高爐每年煉鐵成本降低2400萬(wàn)元；單座高爐冶煉效率提升10%。酒鋼集團(tuán)能耗成本和環(huán)保成本一直居高不下，在實(shí)施了東方國(guó)信Cloudiip平臺(tái)之后，通過(guò)采集能耗指標(biāo)和污染指標(biāo)，精準(zhǔn)實(shí)施工藝優(yōu)化和設(shè)備升級(jí)。酒鋼集團(tuán)單座高爐每年減少碳排放20000噸。預(yù)計(jì)整個(gè)行業(yè)普及應(yīng)用之后，每年將減少200億元成本和2000萬(wàn)噸碳排放。南京鋼鐵積極適應(yīng)下游個(gè)性化需求，通過(guò)構(gòu)建面向供應(yīng)鏈管理的制造云平臺(tái)，提供“JIT+C2M模型的定制服務(wù)”，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化定制。設(shè)計(jì)成材率提高0.15%；每噸產(chǎn)品附加值提升近百元；用戶滿意度提升至94.26%。鋼鐵行業(yè)：抓生產(chǎn)工藝優(yōu)化和安全管理這一牛鼻子石化行業(yè)屬于資產(chǎn)