工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案介紹

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案

目錄

一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)涵...................................18

（-）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展背景.........................18

（-）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu).........................20

（三）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)核心作用.........................22

二、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系...........................23

（一）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)七大核心技術(shù)交織融合.............24

（-）平臺(tái)架構(gòu)，PaaS以其開(kāi)放靈活特性成為主流選擇....28

（三）應(yīng)用創(chuàng)新，工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)走向融合...........30

（四）功能下沉，邊緣與云端協(xié)同成為平臺(tái)重要發(fā)展方向.?.32

（五）開(kāi)發(fā)框架，微服務(wù)等新型架構(gòu)大幅降低開(kāi)發(fā)難度與創(chuàng)新

成本.................................................35

三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)生態(tài)...........................36

（一）四類平臺(tái)企業(yè)、五大支撐主體、兩類平臺(tái)用戶共同構(gòu)筑

平臺(tái)產(chǎn)業(yè)體系.........................................36

（二）企業(yè)從自身優(yōu)勢(shì)出發(fā)加快平臺(tái)布局，形成四種路徑...39

（三）開(kāi)放合作與封閉自建并舉，多種方式開(kāi)展平臺(tái)構(gòu)建.??42

（四）應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)打造已成為平臺(tái)發(fā)展關(guān)鍵.............44

四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景...........................45

（-）平臺(tái)應(yīng)用由單點(diǎn)智能向全局智能、由狀態(tài)監(jiān)測(cè)向復(fù)雜分

析演進(jìn)...............................................45

（二）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)當(dāng)前總體應(yīng)用于四大場(chǎng)景...........49

五、工'W互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展建議...........................54

（-）充分利用現(xiàn)有成熟技術(shù)，快速構(gòu)建平臺(tái).............54

（二）強(qiáng)化工業(yè)知識(shí)積累與分析能力，增強(qiáng)平臺(tái)核心競(jìng)爭(zhēng)力55

（三）注重開(kāi)放創(chuàng)新，打造平臺(tái)應(yīng)用生態(tài).................55

（四）聚焦優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)差異化發(fā)展...............55

（五）構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)體系，促進(jìn)互聯(lián)互通.....................56

（六）加強(qiáng)行業(yè)自律，推動(dòng)平臺(tái)可信發(fā)展.................56

一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)涵

(-)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展背景

1.制造業(yè)變革與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)歷史性交匯

全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓬勃興起，制造業(yè)重新成為

全球經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家采取了一系列重大舉措

推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，德國(guó)依托雄厚的自動(dòng)化基礎(chǔ)，推進(jìn)工業(yè)4.0o

美國(guó)在實(shí)施先進(jìn)制造戰(zhàn)略的同時(shí)，大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。與此同

時(shí)，法、日、韓、瑞典等國(guó)也紛紛推出制造業(yè)振興計(jì)劃。各國(guó)新型

制造戰(zhàn)略的核心都是通過(guò)構(gòu)建新型生產(chǎn)方式與發(fā)展模式，推動(dòng)傳統(tǒng)

制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，重塑制造強(qiáng)國(guó)新優(yōu)勢(shì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮席卷全球，

驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)加速變革?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展極大地改變了人們的生活

方式，構(gòu)筑了全新的信息產(chǎn)業(yè)體系，并且通過(guò)技術(shù)和模式創(chuàng)新不斷

滲透影響傳統(tǒng)領(lǐng)域，為全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入新動(dòng)力。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與

實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、理念和模式將向更多的實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)

域滲透，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革帶來(lái)巨大機(jī)遇。伴隨制造業(yè)變革與數(shù)字經(jīng)

濟(jì)浪潮交匯融合，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)與制造技術(shù)、

工業(yè)知識(shí)的集成創(chuàng)新不斷加劇，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。

2.制造業(yè)轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)字化平臺(tái)工具提出新需求

制造業(yè)需要海量數(shù)據(jù)管理工具。隨著物聯(lián)網(wǎng)向制造領(lǐng)域的加

速滲透，工業(yè)數(shù)據(jù)采集頻率顯著提升，采集范圍不斷擴(kuò)大，驅(qū)動(dòng)工

業(yè)系統(tǒng)從物理空間向信息空間延伸，由此可見(jiàn)世界向不可見(jiàn)世界的

擴(kuò)展。這一背景下，制造數(shù)據(jù)的規(guī)模、類型和速度正在呈指數(shù)級(jí)增

長(zhǎng)，需要一個(gè)全新數(shù)據(jù)管理工具，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)低成本、高可靠的

存儲(chǔ)和管理。制造業(yè)需要新型業(yè)務(wù)交互手段。制造企業(yè)間業(yè)務(wù)協(xié)

同日益頻繁，對(duì)信息化軟件的依賴程度也越來(lái)越高，PLM系統(tǒng)、ERP

系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、以及各類設(shè)計(jì)軟件不僅需要協(xié)調(diào)管理好企業(yè)內(nèi)部

資源，還需要良好支撐不同企業(yè)間資源與業(yè)務(wù)的交互，需要新型交

互工具，實(shí)現(xiàn)不同主體、不同系統(tǒng)間的高效集成。制造業(yè)需要開(kāi)放創(chuàng)

新載體。工業(yè)場(chǎng)景高度復(fù)雜，行業(yè)知識(shí)千差萬(wàn)別，傳統(tǒng)由少數(shù)大型

企業(yè)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用創(chuàng)新模式，難以滿足海量制造企業(yè)精細(xì)化、差異化

的轉(zhuǎn)型需求，需要構(gòu)建一個(gè)開(kāi)放共享的創(chuàng)新生態(tài)，在工業(yè)知識(shí)高效

積累、復(fù)用的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用創(chuàng)新的爆發(fā)式增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)集成、業(yè)

務(wù)交互、開(kāi)放創(chuàng)新成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)快速發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力量。

3.信息技術(shù)為制造業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力

新型信息技術(shù)重塑制造業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)。云計(jì)算為制造企業(yè)帶

來(lái)更靈活、更經(jīng)濟(jì)、更可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和軟件運(yùn)行環(huán)境，物聯(lián)網(wǎng)幫

助制造企業(yè)有效收集設(shè)備、產(chǎn)線和生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)成千上萬(wàn)種不同類型的

數(shù)據(jù)，人工智能強(qiáng)化了制造企業(yè)的數(shù)據(jù)洞察能力，實(shí)現(xiàn)智能化的管

理和控制，這些都是推動(dòng)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新基礎(chǔ)。

開(kāi)放互聯(lián)網(wǎng)理念變革傳統(tǒng)制造模式。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)組織生產(chǎn)經(jīng)

營(yíng)活動(dòng)，制造企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)資源快速整合利用，低成本快速響應(yīng)

市場(chǎng)需求，催生個(gè)性化定制、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同等新模式新業(yè)態(tài)。平臺(tái)

經(jīng)濟(jì)不斷創(chuàng)新商業(yè)模式。信息技術(shù)與制造技術(shù)的融合帶動(dòng)信息經(jīng)

濟(jì)、知識(shí)經(jīng)濟(jì)、分享經(jīng)濟(jì)等新經(jīng)濟(jì)模式加速向工業(yè)領(lǐng)域滲透，培

育增長(zhǎng)新動(dòng)能?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)、理念和商業(yè)模式成為構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)

網(wǎng)平臺(tái)的重要方式。

（二）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求，

構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系，支撐制造資源

泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)云平臺(tái)，包括邊緣、平臺(tái)

（工業(yè)PaaS）、應(yīng)用三大核心層級(jí)?？梢哉J(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

是工業(yè)云平臺(tái)的延伸發(fā)展，其本質(zhì)是在傳統(tǒng)云平臺(tái)的基礎(chǔ)上疊加

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人，智能等新興技術(shù)，構(gòu)建更精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)、高

效的數(shù)據(jù)采集體系，建設(shè)包括存儲(chǔ)、集成、訪問(wèn)、分析、管理功

能的使能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)模型化、軟件化、復(fù)

用化，以工業(yè)APP的形式為制造企業(yè)各類創(chuàng)新應(yīng)用，最終形成資

源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進(jìn)的制造業(yè)生態(tài)。

消費(fèi)者供應(yīng)鏈協(xié)作企業(yè)開(kāi)發(fā)者

業(yè)務(wù)運(yùn)行應(yīng)用創(chuàng)新

應(yīng)用層!!

設(shè)計(jì)

：XilkSaaS1

APP

應(yīng)用開(kāi)發(fā)工業(yè)微服務(wù)組件庫(kù)

（開(kāi)發(fā)工具、微服務(wù)框架）（41k知識(shí)組件、算法組件、原理模型組件）

工業(yè)數(shù)據(jù)建模和分析工

（機(jī)理建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化）業(yè)

平臺(tái)層安

M大數(shù)據(jù)系統(tǒng)（工業(yè)數(shù)據(jù)清洗、管理、分析、可視化等）

(ZDlkPaaS全

防

通用PaaS平臺(tái)資源部署和管理護(hù)

設(shè)備管理■斐源管理■運(yùn)維管理■故障恢套

】aaS層云基礎(chǔ)設(shè)施（服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬化）

圖1：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)功能架構(gòu)圖

第一層是邊緣，通過(guò)大范圍、深層次的數(shù)據(jù)采集，以及異構(gòu)數(shù)

據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。一是

通過(guò)各類通信手段接入不同設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集海量數(shù)據(jù)；二

是依托協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的歸一化和邊緣集成；三是

利用邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的匯聚處理，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)向云端平

臺(tái)的集成。

第二層是平臺(tái)，基于通用PaaS疊加大數(shù)據(jù)處理、工業(yè)數(shù)據(jù)

分析、工業(yè)微服務(wù)等創(chuàng)新功能，構(gòu)建可擴(kuò)展的開(kāi)放式云操作系統(tǒng)。

一是提供工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力，將數(shù)據(jù)科學(xué)與工業(yè)機(jī)理結(jié)合，幫助

制造企業(yè)構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘；二是把技術(shù)、

知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等資源固化為可移植、可復(fù)用的工業(yè)微服務(wù)組件

庫(kù)，供開(kāi)發(fā)者調(diào)用；三是構(gòu)建應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境，借助微服務(wù)組件和工業(yè)

應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具，幫助用戶快速構(gòu)建定制化的工業(yè)APPo

第三層是應(yīng)用，形成滿足不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的工業(yè)SaaS和工

業(yè)APP,形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的最終價(jià)值。一是提供了設(shè)計(jì)、生

產(chǎn)、管理、服務(wù)等一系列創(chuàng)新性業(yè)務(wù)應(yīng)用。二是構(gòu)建了良好的工業(yè)

APP創(chuàng)新環(huán)境，使開(kāi)發(fā)者基于平臺(tái)數(shù)據(jù)及微服務(wù)功能實(shí)現(xiàn)應(yīng)用創(chuàng)新。

除此之外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)還包括laaS基礎(chǔ)設(shè)施，以及涵

蓋整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)的安全管理體系，這些構(gòu)成了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的

基礎(chǔ)支撐和重要保障。

泛在連接、云化服務(wù)、知識(shí)積累、應(yīng)用創(chuàng)新是辨識(shí)工業(yè)互聯(lián)

網(wǎng)平臺(tái)的四大特征。一是泛在連接，具備對(duì)設(shè)備、軟件、人員等

各類生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)的全面采集能力。二是云化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)基于云

計(jì)算架構(gòu)的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和計(jì)算。三是知識(shí)積累，能夠提

供基于工業(yè)知識(shí)機(jī)理的數(shù)據(jù)分析能力，并實(shí)現(xiàn)知識(shí)的固化、積累

和復(fù)用。四是應(yīng)用創(chuàng)新，能夠調(diào)用平臺(tái)功能及資源，提供開(kāi)放的

工業(yè)APP開(kāi)發(fā)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)工業(yè)APP創(chuàng)新應(yīng)用。

（三）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)核心作用

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要抓手。面對(duì)制造企業(yè)

數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能叱發(fā)展進(jìn)程中的主要困難，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平

臺(tái)通過(guò)提升設(shè)備與系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成能力，業(yè)務(wù)與資源的智能管理

能力，知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的積累和傳承能力，應(yīng)用和服務(wù)的開(kāi)放創(chuàng)新能

力，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一是幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)和管理。

通過(guò)對(duì)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)“人機(jī)料法環(huán)”各類數(shù)據(jù)的全面采集和深度分析，

能夠發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致生產(chǎn)瓶頸與產(chǎn)品缺陷的深層次原因，不斷提高生產(chǎn)

效率及產(chǎn)品質(zhì)量?；诂F(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與企業(yè)計(jì)劃資源、運(yùn)營(yíng)管理等數(shù)據(jù)

的綜合分析，能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)的供應(yīng)鏈管理和財(cái)務(wù)管理，降低企業(yè)

運(yùn)營(yíng)成本。二是幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)方式和商業(yè)模式創(chuàng)新。企業(yè)通

過(guò)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品售后使用環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)打通，提供設(shè)備健康

管理、產(chǎn)品增值服務(wù)等新型業(yè)務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)從賣產(chǎn)品到賣服務(wù)的轉(zhuǎn)

變，實(shí)現(xiàn)價(jià)值提升。基于平臺(tái)還可以與用戶進(jìn)行更加充分的交互，

了解用戶個(gè)性化需求，并有效組織生產(chǎn)資源，依靠個(gè)性化產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)

更高利潤(rùn)水平。此外，不同企業(yè)還可以基于平臺(tái)開(kāi)展信息交互，實(shí)

現(xiàn)跨企業(yè)、跨區(qū)域、跨行業(yè)的資源和能力集聚，打造更高效的協(xié)同

設(shè)計(jì)、協(xié)同制造，協(xié)同服務(wù)體系。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)催生新型產(chǎn)業(yè)體系。如同移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)創(chuàng)

造了應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用分發(fā)、線上線下等一系列新的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)和價(jià)

值，當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在應(yīng)用創(chuàng)新、產(chǎn)融結(jié)合等方面已顯現(xiàn)出

類似端倪，未來(lái)也有望發(fā)展成為一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)體系，促進(jìn)形成

大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的多層次發(fā)展環(huán)境，真正實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+先

進(jìn)制造業(yè)”。

二、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)技術(shù)體系

(-)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)七大核心技術(shù)交織融合

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)需要解決多類工業(yè)設(shè)備接入、多源工業(yè)數(shù)據(jù)

集成、海量數(shù)據(jù)管理與處理、工業(yè)數(shù)據(jù)建模分析、工業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新

與集成、工業(yè)知識(shí)積累迭代實(shí)現(xiàn)等一系列問(wèn)題，涉及七大類關(guān)鍵

技術(shù)，分別為數(shù)據(jù)集成和邊緣處理技術(shù)、laaS技術(shù)、平臺(tái)使能技

術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)和微服務(wù)技術(shù)、工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分

析技術(shù)、安全技術(shù)。

消費(fèi)者］［供應(yīng)鏈I［磔*乍企業(yè)開(kāi)發(fā)者

工

業(yè)

互

聯(lián)

網(wǎng)

平

臺(tái)

安

全

技

術(shù)

力緣反數(shù)據(jù)集成和邊緣處理技術(shù)

圖2：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)體系圖

1.數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術(shù)

設(shè)備接入：基于工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線等工業(yè)通信協(xié)議，以

太網(wǎng)、光纖等通用協(xié)議，3G/4G.NB-IOT等無(wú)線協(xié)議將工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)

設(shè)備接入到平臺(tái)邊緣層。

協(xié)議轉(zhuǎn)換：一方面運(yùn)用協(xié)議解析、中間件等技術(shù)兼容ModBus.

OPC.CAN.Profibus等各類工業(yè)通信協(xié)議和軟件通信接口，實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式從邊緣側(cè)

將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程接入。

邊緣數(shù)據(jù)處理：基于高性能計(jì)算芯片、實(shí)時(shí)噪作系統(tǒng)、邊緣

分析算法等技術(shù)支撐，在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行

數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲(chǔ)以及智能分析應(yīng)用，提升操作響應(yīng)靈敏度、消

除網(wǎng)絡(luò)堵塞，并與云端分析形成協(xié)同。

2.IaaS技術(shù)

基于虛擬化、分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算、負(fù)載調(diào)度等技術(shù)，實(shí)

現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等計(jì)算機(jī)資源的池化管理，根據(jù)需求進(jìn)行彈

性分配，并確保資源使用的安全與隔離，為用戶提供完善的云基

礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

3.平臺(tái)使能技術(shù)

資源調(diào)度：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控云端應(yīng)用的業(yè)務(wù)量動(dòng)態(tài)變化，結(jié)合

相應(yīng)的調(diào)度算法為應(yīng)用程序分配相應(yīng)的底層資源，從而使云端應(yīng)

用可以自動(dòng)適應(yīng)業(yè)務(wù)量的變化。

多租戶管理：通過(guò)虛擬化、數(shù)據(jù)庫(kù)隔離、容器等技術(shù)實(shí)現(xiàn)不

同租戶應(yīng)用和服務(wù)的隔離，保護(hù)具隱私與安全。

4.數(shù)據(jù)管理技術(shù)

數(shù)據(jù)處理框架：借助Hadoop、Spark>Storm等分布式處理

架構(gòu)，滿足海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理計(jì)算需求。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：運(yùn)用數(shù)據(jù)冗余剔除、異常檢測(cè)、歸一化等方法

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，為后續(xù)存儲(chǔ)、管理與分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)

來(lái)源。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理：通過(guò)分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)

系數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)等不同的數(shù)據(jù)管理引擎實(shí)現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的

分區(qū)選擇、存儲(chǔ)、編目與索引等。

5,應(yīng)用開(kāi)發(fā)和微服務(wù)技術(shù)

多語(yǔ)言與工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多種語(yǔ)言編譯

環(huán)境，Eclipseintegration,JBossDeveloperStudio>

git和Jenkins等各類開(kāi)發(fā)工具，構(gòu)建高效便捷的集成開(kāi)發(fā)環(huán)

境。

微服務(wù)架構(gòu)：提供涵蓋服務(wù)注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、通信、調(diào)用的管理

機(jī)制和運(yùn)行環(huán)境，支撐基于微型服務(wù)單元集成的“松耦合”應(yīng)用

開(kāi)發(fā)和部署。

圖形化編程：通過(guò)類似Labview的圖形化編程工具，簡(jiǎn)化開(kāi)

發(fā)流程，支持用戶采用拖拽方式進(jìn)行應(yīng)用創(chuàng)建、測(cè)試、擴(kuò)展等。

6.工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)

數(shù)據(jù)分析算法：運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)及最新的人工智能

算法實(shí)現(xiàn)面向歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)的聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)

測(cè)分析。

機(jī)理建模：利用機(jī)械、電子、物理、化學(xué)等領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，

結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，基于已知工業(yè)機(jī)理構(gòu)建各類模型，實(shí)現(xiàn)

分析應(yīng)用。

7.安全技術(shù)

數(shù)據(jù)接入安全：通過(guò)工業(yè)防火墻技術(shù)、工業(yè)網(wǎng)閘技術(shù)、加密

隧道傳輸技術(shù)，防止數(shù)據(jù)泄漏、被偵聽(tīng)或篡改，保障數(shù)據(jù)在源頭

和傳輸過(guò)程中安全。

平臺(tái)安全：通過(guò)平臺(tái)入侵實(shí)時(shí)檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)、惡

意代碼防護(hù)、網(wǎng)站威脅防護(hù)、網(wǎng)頁(yè)防篡改等技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

平臺(tái)的代碼安全、應(yīng)用安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)站安全。

訪問(wèn)安全：通過(guò)建立統(tǒng)一的訪問(wèn)機(jī)制，限制用戶的訪問(wèn)權(quán)限

和所能使用的計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)現(xiàn)對(duì)云平臺(tái)重要資源的訪

問(wèn)控制和管理，防止非法訪問(wèn)。

在上述七大類技術(shù)中，通用平臺(tái)使能技術(shù)、工業(yè)數(shù)據(jù)建模與

分析技術(shù)、數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術(shù)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)和微服務(wù)技術(shù)正

快速發(fā)展，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的構(gòu)建和發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在平

臺(tái)層，PaaS技術(shù)、新型集成技術(shù)和容器技術(shù)正加速改變信息系統(tǒng)

的構(gòu)建和組織方式。在邊緣層，邊緣計(jì)算技術(shù)極大的拓展了平臺(tái)

收集和管理數(shù)據(jù)的范圍和能力。在應(yīng)用層，微服務(wù)等新型開(kāi)發(fā)框

架驅(qū)動(dòng)工業(yè)軟件開(kāi)發(fā)方式不斷變革，而工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)深度

融合則正在引發(fā)工業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新浪潮。

（二）平臺(tái)架構(gòu)，PaaS以其開(kāi)放靈活特性成為主流選擇

1.基于通用PaaS的二次開(kāi)發(fā)成為工業(yè)PaaS主要構(gòu)建方式

PaaS能夠?yàn)樯蠈庸I(yè)APP開(kāi)發(fā)屏蔽設(shè)備連接、軟件集成與部

署、計(jì)算資源調(diào)度的復(fù)雜性，大部分領(lǐng)先平臺(tái)都依托通用PaaS向用

戶提供服務(wù)。例如GEPredix基于對(duì)Cloudfoudry的二次開(kāi)發(fā)

支持Spring、.NET、開(kāi)發(fā)框架，提供PostgreSQL、SQLServer、

Redis以及來(lái)自第三方和開(kāi)源社區(qū)的應(yīng)用服務(wù)，還包括GitHub代碼

庫(kù)、Node,js^Bower包管理器、Gulp、SASS>WebComponent

Tester等多種開(kāi)發(fā)工具，以便支持開(kāi)發(fā)人員快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)

與部署。其他主流平臺(tái)也均采取類似策略，IBMBlumix、西門子

MindSphere>BoschloTSuite>航天云網(wǎng)INDICS等平臺(tái)也基于

Cloudfoudry搭建，樹(shù)根互聯(lián)根云RootCloud>寄云科技

NeuSeer平臺(tái)等都是基于docker>Openshift進(jìn)行構(gòu)建。

2.新型集成技術(shù)成為平臺(tái)能力開(kāi)放的重要手段

借助RESTAPI等一系列WebAPI技術(shù)，大部分工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平

臺(tái)中的設(shè)備、軟件和服務(wù)通過(guò)JSON、XML等統(tǒng)一格式實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)

系統(tǒng)的信息交互和調(diào)度管理，為企業(yè)內(nèi)外協(xié)同、云端協(xié)同、能力開(kāi)

放、知識(shí)共享奠定基礎(chǔ)。余斤型API技術(shù)為多源異構(gòu)系統(tǒng)的快速集成

提供有效支撐，實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備與云端的集成、傳統(tǒng)工業(yè)軟件與云端

的集成、平臺(tái)內(nèi)部不同軟件和功能的集成。目前，Ayla、

IntelIoT>Zatar>Xively>Eurotech等平臺(tái)更是以REST協(xié)議

為核心手段實(shí)現(xiàn)設(shè)備、應(yīng)用程序、后端系統(tǒng)的全要素集成，此外，

Predix>ThingWorx>WatsonloT等絕大部分平臺(tái)也都集成了REST

API技術(shù)?；贏PI技術(shù)的能力開(kāi)放是平臺(tái)發(fā)展的重點(diǎn)方向。發(fā)

那科FIELDsystem平臺(tái)目前已經(jīng)200多家公司開(kāi)放API,支持用

戶靈活調(diào)用平臺(tái)的相關(guān)服務(wù)來(lái)開(kāi)發(fā)個(gè)性化應(yīng)用。Predix基于

RESTAPI技術(shù)提供資產(chǎn)管理和位置控制的微服務(wù)，基于區(qū)塊鏈

技術(shù)提供數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證API,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分

析API。IBMWatsonI0T平臺(tái)基于RESTAPI技術(shù)為工業(yè)應(yīng)用提

供連接、認(rèn)知分析、實(shí)時(shí)分析、信息管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等功能。3.

容器技術(shù)支撐平臺(tái)及應(yīng)用的靈活部署

通過(guò)引入容器和無(wú)服務(wù)器計(jì)算等新型架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)平臺(tái)和

工業(yè)應(yīng)用的靈活部署和快速迭代，以適應(yīng)工業(yè)場(chǎng)景中海量個(gè)性化

開(kāi)發(fā)需求。容器技術(shù)簡(jiǎn)化了硬件資源配置的復(fù)雜性，一方面實(shí)現(xiàn)

了平臺(tái)中服務(wù)和應(yīng)用的靈活部署。例如IBM將WatsonI0T平臺(tái)

中的采集服務(wù)和WatsonService平臺(tái)中的分析服務(wù)以容器形式

封裝后，可以實(shí)現(xiàn)圖形化的快速應(yīng)用構(gòu)建。GEPredix平臺(tái)中訓(xùn)

練形成的智能模型，利用容器技術(shù)可以直接部署在Predix

Machine設(shè)備上。另一方面，容器技術(shù)實(shí)現(xiàn)了平臺(tái)自身的快速部

署。例如PTCThingWorx平臺(tái)2017年6月發(fā)布的8.0版本增加

了基于Docker的部署方式，支持平臺(tái)在不同公有云、私有云、

混合云等多種基礎(chǔ)設(shè)施上的快速構(gòu)建和靈活遷移。SAP在docker

store中提供HANA的應(yīng)用速成（express）版，打包內(nèi)存計(jì)算引

擎和數(shù)據(jù)分析算法，使應(yīng)用開(kāi)發(fā)者可以在本地或云端快速開(kāi)發(fā)基

于HANA平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用和軟件°

（三）應(yīng)用創(chuàng)新,工業(yè)機(jī)理與數(shù)據(jù)科學(xué)走向融合

1.對(duì)工業(yè)機(jī)理的深入理解是工業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要前提

在長(zhǎng)期工業(yè)發(fā)展過(guò)程中，工業(yè)企業(yè)面向不同行業(yè)、不同場(chǎng)景、

不同學(xué)科積累了大量經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，這些工業(yè)機(jī)理的理解和提煉能

夠?qū)ιa(chǎn)現(xiàn)象進(jìn)行精準(zhǔn)描述和有效分析，對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)和管理的

優(yōu)化起到重要作用。隨著新型數(shù)據(jù)科學(xué)的興起，這些工業(yè)機(jī)理又能

夠有效指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的參數(shù)選擇和算法選擇，使其更加貼合工

業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)。因此，以GE、西門子、博世等工業(yè)巨頭均將自身工業(yè)

經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行提煉和封裝，作為其工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心能力與

競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。例如，GE公司將以往由工程師智囊團(tuán)完成的飛行數(shù)據(jù)

分析工作“搬上"Predix平臺(tái)，專家在Predix平臺(tái)的幫助下構(gòu)

建一個(gè)檢測(cè)程序來(lái)根據(jù)航程的長(zhǎng)短自動(dòng)對(duì)比飛機(jī)起飛前后發(fā)動(dòng)

機(jī)滑油量，實(shí)現(xiàn)滑油消耗的提前告警和運(yùn)維，從而將其航空發(fā)動(dòng)

機(jī)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為平臺(tái)上面向用戶特殊應(yīng)用需求

的專業(yè)服務(wù)能力。

2.大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力跨越式提升

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)工業(yè)數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與擬

合方法難以滿足海量數(shù)據(jù)的深度挖掘，大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法正

在成為眾多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)配置。Spark>Hadoop>Storm

等大數(shù)據(jù)框架被廣泛應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理，決策樹(shù)

學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法，尤其是以深

度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法，正成為工

業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)解決各領(lǐng)域診斷、預(yù)測(cè)與優(yōu)化問(wèn)題的得力工具。例

如，IBM公司將人工智能系統(tǒng)Watson引入Bluemix中打造出具

備"AI+IoT”特色的WatsonIoTPlatform,借助物聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的

數(shù)據(jù)連接匯聚能力為智能系統(tǒng)Watson提供數(shù)據(jù)支撐，Watson系

統(tǒng)則憑借優(yōu)勢(shì)明顯的認(rèn)知、推理和學(xué)習(xí)功能尋找數(shù)據(jù)與結(jié)果之間的內(nèi)

在關(guān)聯(lián)，并形成新的洞察力以幫助企業(yè)進(jìn)行最優(yōu)決策。

3.數(shù)據(jù)科學(xué)與工業(yè)機(jī)理結(jié)合有效支撐復(fù)雜數(shù)據(jù)分析，驅(qū)動(dòng)數(shù)

字?jǐn)伾l(fā)展

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，數(shù)據(jù)分析方法與工業(yè)機(jī)理知識(shí)正在加

速融合，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜工業(yè)數(shù)據(jù)的深度挖掘，形成優(yōu)化決策。

例如，上海隧道工程公司通過(guò)與寄云合作，借助平臺(tái)采集工業(yè)檢測(cè)

設(shè)備中的各類圖像、距離、位置、轉(zhuǎn)速、傾角、壓力、流量、扭矩、

功率等全部數(shù)據(jù)，基于巖土知識(shí)、功率曲線、扭矩曲線、屈服強(qiáng)度

等工業(yè)知識(shí)機(jī)理標(biāo)記（或提取）異常信息，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提

取與模型訓(xùn)練，再接入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常預(yù)警，從而解決盾構(gòu)硬巖

掘進(jìn)機(jī)TBM施工過(guò)程中的難題，突破傳統(tǒng)解決方案

的極限。隨者融合的不斷深化，基于精確建模、高效分析、實(shí)時(shí)

優(yōu)化的數(shù)字學(xué)生快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)對(duì)象和工業(yè)流程的全面洞

察。東方國(guó)信基于非穩(wěn)態(tài)、多相、多物理場(chǎng)的數(shù)值模擬仿真技術(shù)、

熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型、以及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等，建立虛實(shí)映

射、實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能診斷、協(xié)同優(yōu)化的數(shù)字?jǐn)伾瑢?shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)實(shí)

體設(shè)計(jì)和工藝流程的仿真及優(yōu)化，在煉鐵，工業(yè)鍋爐，水電，空

壓機(jī)，能源等多個(gè)行業(yè)或領(lǐng)域落地。

4.工業(yè)知識(shí)正基于平臺(tái)快速積累并實(shí)現(xiàn)高效傳播與復(fù)用

通過(guò)數(shù)據(jù)積累、算法優(yōu)化、模型迭代，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中將形

成覆蓋眾多領(lǐng)域的各類知識(shí)庫(kù)、工具庫(kù)和模型庫(kù)，實(shí)現(xiàn)舊知識(shí)的

不斷復(fù)用和新知識(shí)的持續(xù)產(chǎn)生。借助這種方式，傳統(tǒng)分散于不同企

業(yè)、不同系統(tǒng)、不同個(gè)體的工業(yè)經(jīng)驗(yàn)將能夠獲得有效沉淀和匯聚起

來(lái)，并通過(guò)平臺(tái)功能的開(kāi)放和調(diào)用被更多企業(yè)共享。例如，索為

SYSWAKE平臺(tái)通過(guò)打造統(tǒng)一的工程中間件，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、

:nik機(jī)理、算法模型的集成，目前已在航空、航天、船舶、兵器、核

工業(yè)、電子等行業(yè)構(gòu)建工業(yè)知識(shí)庫(kù)上百個(gè)，知識(shí)條目500萬(wàn)以上。

（四）功能下沉，邊緣與云端協(xié)同成為平臺(tái)重要發(fā)展方向

L基于邊緣的多協(xié)議轉(zhuǎn)換強(qiáng)化平臺(tái)數(shù)據(jù)接入能力

大部分平臺(tái)均提出了協(xié)議轉(zhuǎn)換和云端協(xié)同技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)設(shè)

備、傳感器、PLC、控制系統(tǒng)、管理軟件等不同來(lái)源的海量數(shù)據(jù)在

云端的集成與匯聚?；诰W(wǎng)關(guān)的多協(xié)議轉(zhuǎn)換正獲得普遍應(yīng)用，GE

通過(guò)將數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)換模塊PredixMachine部署在現(xiàn)場(chǎng)傳感器、

控制器和網(wǎng)關(guān)，利用OPCUA技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線等

不同協(xié)議的轉(zhuǎn)換。OracleIoTCloudService面向設(shè)備遠(yuǎn)程管

理業(yè)務(wù)，通過(guò)“軟件網(wǎng)關(guān)”實(shí)現(xiàn)對(duì)行業(yè)通信協(xié)議的支持。西門子

通過(guò)在設(shè)備端部署數(shù)據(jù)采集模塊MindConnectNano,實(shí)現(xiàn)通用

協(xié)議兼容和私有協(xié)議轉(zhuǎn)換?；诓僮飨到y(tǒng)和芯片的原生集成正成

為重要?jiǎng)?chuàng)新方向。如Intel推出WindRiverEdgeManagement

System嵌入式管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備與IntelIoTPlatform的直

接互聯(lián)。AylaIoTPlatform與博通、高通、意法半導(dǎo)體等芯片巨

頭合作，將平臺(tái)接口內(nèi)嵌在芯片中，直接從芯片層面支持邊緣與

云端的互聯(lián)。

2.邊緣數(shù)據(jù)處理和緩存技術(shù)有效提升平臺(tái)承載能力

工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中高頻數(shù)據(jù)采集，往往會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸、平臺(tái)存

儲(chǔ)與計(jì)算處理等方面帶來(lái)性能和成本上的巨大壓力，在邊緣層進(jìn)行

數(shù)據(jù)的預(yù)處理和緩存，正成為主要平臺(tái)企業(yè)的共同做法。一是在邊

緣層進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，剔除冗余數(shù)據(jù)，減輕平臺(tái)負(fù)載壓力。例如，

SAPLeonardoEdgePlatform與Dell邊緣網(wǎng)關(guān)集成，實(shí)現(xiàn)邊緣

數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)預(yù)處理。華為推出EC-IoT解決方案基于敏捷網(wǎng)關(guān)能夠

大幅縮短業(yè)務(wù)上線時(shí)間，降低運(yùn)營(yíng)成本50%以上。二是

利用邊緣緩存保留工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)全量數(shù)據(jù)，并通過(guò)緩存設(shè)備直接導(dǎo)入

數(shù)據(jù)中心，降低網(wǎng)絡(luò)使用成本。例如亞馬遜推出的AWSSnowball

Edge、微軟Azure數(shù)據(jù)盒、以及谷歌的TransferAppliance,以

100TB級(jí)別的容量支持現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)臨時(shí)存儲(chǔ)，通過(guò)實(shí)體運(yùn)輸將數(shù)據(jù)

上傳到數(shù)據(jù)中心，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程并盡可能減少設(shè)置與集成工作。

在風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際應(yīng)用中，SnowballEdge主要解決無(wú)網(wǎng)絡(luò)偏遠(yuǎn)地

區(qū)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上云問(wèn)題。在制造企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中，

SnowballEdge主要替代上位機(jī)或私有云保存現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

3.邊緣分析技術(shù)顯著增強(qiáng)平臺(tái)實(shí)時(shí)分析能力

為了更好滿足工業(yè)用戶的實(shí)時(shí)性、可靠性要求，越來(lái)越多的

平臺(tái)運(yùn)營(yíng)企業(yè)開(kāi)始將計(jì)算能力下放到更為靠近物或數(shù)據(jù)源頭的

網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)。一是邊緣層直接運(yùn)行實(shí)時(shí)分析算法，例如微軟2017

年5月更新AzureIoTEdge服務(wù)，新增了機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知服務(wù)、

流數(shù)據(jù)分析等功能，支持在嵌入式邊緣設(shè)備上運(yùn)行復(fù)雜分析和人工

智能算法，微軟與金屬切削刀具企業(yè)SandvikCoromant合作，基

于AzureIoTEdge在邊緣實(shí)現(xiàn)了流數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使

故障處理時(shí)延從云端處理的2秒縮短到邊緣處理的0.1秒。二是

邊緣與平臺(tái)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)模型不斷成長(zhǎng)和優(yōu)化。例如，PTC在

ThingWorx平臺(tái)中集成能夠?qū)崟r(shí)發(fā)現(xiàn)邊緣設(shè)備異常的

Watcher模塊，并與云端分析交互共享，實(shí)現(xiàn)模型迭代生長(zhǎng)。

（五）開(kāi)發(fā)框架，微服務(wù)等新型架構(gòu)大幅降低開(kāi)發(fā)難度與創(chuàng)

新成本

1.基于微服務(wù)架構(gòu)的開(kāi)發(fā)方式大幅提升工業(yè)APP開(kāi)發(fā)效率

基于微服務(wù)的開(kāi)發(fā)方式支持多種開(kāi)發(fā)工具和編程語(yǔ)言,并通

過(guò)將通用功能進(jìn)行模塊化封裝和復(fù)用，加快應(yīng)用部署速度，降低

應(yīng)用維護(hù)成本。例如GEPredix平臺(tái)基于微服務(wù)提供資產(chǎn)績(jī)效管

理、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、資產(chǎn)建模、數(shù)據(jù)獲取等180多種微服務(wù)供開(kāi)發(fā)者

調(diào)用，簡(jiǎn)化了部署應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、部署與運(yùn)維的復(fù)雜性。IBM

Bluemix平臺(tái)推出可用于微服務(wù)開(kāi)發(fā)的軟件工具，如IBMMQ

LightforBluemix提供靈活、易于使用的消息傳遞機(jī)制，IBM

BluemixDevOpsServices則幫助用戶降低部署和運(yùn)維應(yīng)用程序

的難度。此外，西門子MindSphere、航天云網(wǎng)INDICS、寄云

NeuSeer等平臺(tái)也都通微服務(wù)架構(gòu)幫助用戶快速構(gòu)建個(gè)性化應(yīng)用

程序。

2.基于圖形拖拽的開(kāi)發(fā)方式有效降低工業(yè)APP開(kāi)發(fā)門檻

基于圖形拖拽的開(kāi)發(fā)方式降低了對(duì)開(kāi)發(fā)人員編程基礎(chǔ)、開(kāi)發(fā)

經(jīng)驗(yàn)的要求，使其可以專注于功能設(shè)計(jì)，從而降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門

檻。例如PTCThingWorx平臺(tái)基于ThingWorxFoundation為開(kāi)

發(fā)人員提供模型驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)服務(wù)，開(kāi)發(fā)人員無(wú)需使用編寫

代碼即可連接所有的ThingWorx組件，使用拖拽工具就可以

開(kāi)發(fā)高質(zhì)量、可擴(kuò)展的應(yīng)用程序，相較傳統(tǒng)方式能減少10倍的

開(kāi)發(fā)時(shí)間。SAPCloudPlatform通過(guò)Fiori、BUILD、WeblED等

預(yù)制開(kāi)發(fā)工具支魁于圖形拖拽的開(kāi)發(fā)方式，用戶通過(guò)使用這些工具可

進(jìn)行輕量級(jí)云端開(kāi)發(fā)，無(wú)需后臺(tái)任何定制，就可實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的快速

上線，將開(kāi)發(fā)時(shí)間從幾個(gè)月縮短到幾周。

三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)生態(tài)

(-)四類平臺(tái)企業(yè)、五大支撐主體、兩類平臺(tái)用戶共同構(gòu)

筑平臺(tái)產(chǎn)業(yè)體系

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展涉及多個(gè)層次、不同領(lǐng)域的多類主

體。在產(chǎn)業(yè)鏈上游，云計(jì)算、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)采集與集

成、邊緣計(jì)算五類專業(yè)技術(shù)型企業(yè)為平臺(tái)構(gòu)建提供技術(shù)支撐；在

產(chǎn)業(yè)鏈中游，裝備與自動(dòng)化、工業(yè)制造、信息通信技術(shù)、工業(yè)軟件

四大領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)加快平臺(tái)布局；在產(chǎn)業(yè)鏈下游，垂直領(lǐng)域用戶

和第三方開(kāi)發(fā)者通過(guò)應(yīng)用部署與創(chuàng)新不斷為平臺(tái)注入新的價(jià)值。

［消費(fèi)者］［供應(yīng)鏈I協(xié)作企業(yè)］［開(kāi)發(fā)者

垂直領(lǐng)域用戶?第二方開(kāi)發(fā)fitEearingPoint-Q/UOUQ

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裝備/自動(dòng)化【CT企業(yè)軟件企業(yè)FI制造企業(yè)

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平臺(tái)層

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數(shù)據(jù)采集與集成網(wǎng)絡(luò)與邊緣計(jì)算

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圖3：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)體系

1.信息技術(shù)企業(yè)提供通用使能工具，成為平臺(tái)建設(shè)重要支撐

信息技術(shù)企業(yè)提供關(guān)鍵技術(shù)能力，以“被集成”的方式參與

平臺(tái)構(gòu)建。主要包括五類：一是云計(jì)算企業(yè)，提供云計(jì)算基礎(chǔ)資

源能力及關(guān)鍵技術(shù)支持，典型企業(yè)如亞馬遜、微軟、Pivotal.

Vmware,紅帽等；二是數(shù)據(jù)管理企業(yè)，提供面向工業(yè)場(chǎng)景的對(duì)象

存儲(chǔ)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)的工具，典

型企業(yè)如Oracle>Apache>Splunk等；三是數(shù)據(jù)分析企業(yè)，提

供數(shù)據(jù)挖掘方法與工具，典型企業(yè)如SAS、IBM、Tableau、Pentaho、

PFN等；四是數(shù)據(jù)采集與集成企業(yè)，為設(shè)備連接、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)

的集成提供技術(shù)支持，典型企業(yè)如Kepware.NI、博世、IBM等；

五是邊緣計(jì)算企業(yè)，提供邊緣層的數(shù)據(jù)預(yù)處理與輕量級(jí)數(shù)據(jù)分析

能力，典型企業(yè)如華為、思科、英特爾、博世等。

2.平臺(tái)廠商通過(guò)整合資源實(shí)現(xiàn)平臺(tái)構(gòu)建，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)作用

平臺(tái)企業(yè)以集成創(chuàng)新為主要模式，以應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建為主

要目的，整合各類產(chǎn)業(yè)和技術(shù)要素實(shí)現(xiàn)平臺(tái)構(gòu)建，是產(chǎn)業(yè)體系的

核心。

目前，平臺(tái)企業(yè)主要有以下四類：一是裝備與自動(dòng)化企業(yè)，

從自身核心產(chǎn)品能力出發(fā)構(gòu)建平臺(tái)，如GE、西門子、ABB、和利

時(shí)等；二是生產(chǎn)制造企業(yè)，將自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)以平臺(tái)為載體

對(duì)外提供服務(wù)，如三一重工/樹(shù)根互聯(lián)、海爾、航天科工等；三是工

業(yè)軟件企業(yè)，借助平臺(tái)的數(shù)據(jù)匯聚與處理能力提升軟件性能，拓

展服務(wù)邊界，如PTC、SAP、Oracle>用友等；四是信息技術(shù)企業(yè),

發(fā)揮IT技術(shù)優(yōu)勢(shì)將已有平臺(tái)向制造領(lǐng)域延伸，如IBM、微軟、

華為、思科等。

3.應(yīng)用主體以平臺(tái)為載體開(kāi)展應(yīng)用創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)價(jià)值提升

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過(guò)功能開(kāi)放和資源調(diào)用大幅降低工業(yè)應(yīng)

用創(chuàng)新門檻，其應(yīng)用主體分為兩類：行業(yè)用戶在平臺(tái)使用過(guò)程中

結(jié)合本領(lǐng)域工業(yè)知識(shí)、機(jī)理和經(jīng)驗(yàn)開(kāi)展應(yīng)用創(chuàng)新，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)

型步伐，如全球研磨機(jī)械制造商格林公司基于西門子MindSphere

平臺(tái)開(kāi)發(fā)服務(wù)于機(jī)床的工業(yè)APP,實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具磨損狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)

測(cè)和適時(shí)更換。第三方開(kāi)發(fā)者能夠依托平臺(tái)快速創(chuàng)建應(yīng)用服務(wù)，

形成面向不同行業(yè)不同場(chǎng)景的海量工業(yè)APP,提升平臺(tái)面向更多

工業(yè)領(lǐng)域提供服務(wù)的能力，典型企業(yè)如Webalo>BearingPoint、

ThetaRay、NEC、PitneyBowes等。

（二）企業(yè)從自身優(yōu)勢(shì)出發(fā)加快平臺(tái)布局，形成四種路徑

2013年以來(lái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的理念和重要性逐漸被產(chǎn)業(yè)

界所認(rèn)識(shí)，全球各類產(chǎn)業(yè)主體積極布局，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已經(jīng)進(jìn)

入全面爆發(fā)期。根據(jù)咨詢機(jī)構(gòu)IoTAnalytics的統(tǒng)計(jì)，目前全球

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)量超過(guò)150個(gè)。2017年以來(lái)平臺(tái)發(fā)展步入快

車道，僅我國(guó)就有數(shù)十個(gè)平臺(tái)產(chǎn)品發(fā)布。綜合國(guó)內(nèi)外平臺(tái)企業(yè)布

局策略來(lái)看，目前主要有四種路徑。

1.裝備和自動(dòng)化企業(yè)憑借工業(yè)設(shè)備與經(jīng)驗(yàn)積累,依托工業(yè)互

聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)創(chuàng)新服務(wù)模式

裝備制造和自動(dòng)化企業(yè)在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)沉淀有大量生產(chǎn)設(shè)備與

工業(yè)系統(tǒng)，在其幾十年的創(chuàng)新探索中也形成了豐富的工業(yè)知識(shí)、

經(jīng)驗(yàn)和模型，這些企業(yè)正借助平臺(tái)化布局，實(shí)現(xiàn)底層設(shè)備數(shù)據(jù)的采

集與集成以及工業(yè)知識(shí)的封裝與復(fù)用，并以此為基礎(chǔ)形成創(chuàng)新型的

服務(wù)模式。目前，這些企業(yè)在平臺(tái)構(gòu)建中主要有兩種方式。部分企

業(yè)通過(guò)將現(xiàn)有工業(yè)應(yīng)用向云端遷移，構(gòu)建應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)

應(yīng)用的靈活部署與調(diào)用。如ABB利用微軟的云基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)

Ability平臺(tái)提供資產(chǎn)性能管理、能耗評(píng)估、分布式能源管理、工

廠建模與仿真等云端服務(wù)。與之類似的還有施耐德

EcoStruxure平臺(tái)、發(fā)那科FIELDsystem平臺(tái)、和利時(shí)

HiaCloud

平臺(tái)等。部分企業(yè)則直接采用PaaS,微服務(wù)等新型架構(gòu)搭建平

臺(tái)，為應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供更好的能力支持，在提供自身平臺(tái)服務(wù)的同時(shí)，

著力打造繁榮的第三方應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)。如GE基于開(kāi)源PaaS架構(gòu)

CloudFoundry構(gòu)建Predix平臺(tái)，并通過(guò)集成微服務(wù)架構(gòu)等方式

為應(yīng)用開(kāi)發(fā)者提供豐富支持，實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的快速構(gòu)建、測(cè)試和部

署。三一重工依托其設(shè)備管理經(jīng)驗(yàn)孵化專注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)的

樹(shù)根互聯(lián)，基于開(kāi)源Docker技術(shù)構(gòu)建PaaS平臺(tái)，具備靈活的應(yīng)用

開(kāi)發(fā)及部署能力，提供資產(chǎn)管理、預(yù)測(cè)性維護(hù)、產(chǎn)品全生命周期管理、

產(chǎn)業(yè)鏈金融和模式創(chuàng)新等工業(yè)應(yīng)用服務(wù)。

2.領(lǐng)先制造企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為服務(wù)能力，構(gòu)建工

業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

領(lǐng)先制造企業(yè)憑借自身在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的成功經(jīng)驗(yàn)，圍繞生產(chǎn)

優(yōu)化、用戶定制、資源整合等方面提供平臺(tái)化服務(wù)，形成了多種創(chuàng)新

模式。部分消費(fèi)品生產(chǎn)企業(yè)基于個(gè)性化定制生產(chǎn)模式構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)

網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)用戶需求、設(shè)計(jì)資源與生產(chǎn)能力的全面打通。比如海爾

的COSMO平臺(tái)，將顧客需求、產(chǎn)品訂單、合作生產(chǎn)、原料供應(yīng)、產(chǎn)

品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)組裝和智能分析等環(huán)節(jié)互聯(lián)起來(lái)并進(jìn)行實(shí)時(shí)通信和分析,

以滿足規(guī)?；ㄖ菩枨?。部分集團(tuán)型制造企業(yè)憑借其資源整合經(jīng)驗(yàn),

通過(guò)平臺(tái)匯聚產(chǎn)業(yè)上下游各環(huán)節(jié)資源，為企業(yè)提供供需對(duì)接、協(xié)同設(shè)

計(jì)、制造協(xié)同等智能化應(yīng)用。比如航天云網(wǎng)INDICS平臺(tái)匯聚超過(guò)

100萬(wàn)家企業(yè)，并在此基礎(chǔ)上提供供需對(duì)接、智能工廠改造、云制造

和資源共享等服務(wù)，目前已為近千家行業(yè)用戶提供線上服務(wù)。

3.軟件企業(yè)圍繞自身業(yè)務(wù)升級(jí)需求，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)

現(xiàn)能力拓展

軟件企業(yè)通過(guò)布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，全面獲取生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)

和遠(yuǎn)程設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，并通過(guò)這些數(shù)據(jù)與軟件的結(jié)合，提供更精

準(zhǔn)的決策支持并不斷豐富軟件功能。其中，管理軟件企業(yè)依托平

臺(tái)實(shí)現(xiàn)從企業(yè)管理層到生產(chǎn)層的縱向數(shù)據(jù)集成，提升軟件的智能

精準(zhǔn)分析能力。例如SAPHANA平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的建模、

配置、監(jiān)控、告警和管理。應(yīng)用層，基于SQL、MDX、BICS接口

接入BI分析、數(shù)據(jù)復(fù)制等應(yīng)用軟件。設(shè)計(jì)軟件企業(yè)借助平臺(tái)獲

取全生命周期數(shù)據(jù)，提升軟件性能，進(jìn)而形成基于數(shù)字季生的創(chuàng)

新應(yīng)用。例如PTCThingworx平臺(tái)基于大量的設(shè)計(jì)模塊，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)

品研發(fā)設(shè)計(jì)，大幅節(jié)約設(shè)計(jì)研發(fā)周期。同時(shí)，平臺(tái)基于CAD產(chǎn)品

數(shù)字模型和Vuforia技術(shù)集成的ThingWorxStudio增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)開(kāi)

發(fā)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)服務(wù)以及數(shù)字李生服務(wù)(DigitalTwin)實(shí)現(xiàn)

對(duì)產(chǎn)品生產(chǎn)的全生命周期管理。

4.信息技術(shù)企業(yè)發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將已有平臺(tái)向制造領(lǐng)域延伸

信息技術(shù)企業(yè)在其現(xiàn)有通用技術(shù)平臺(tái)基礎(chǔ)上，不斷豐富面向

工業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用服務(wù)能力，同時(shí)加強(qiáng)與制造企業(yè)合作，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)

的定制化集成和應(yīng)用部署。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)企業(yè)憑借運(yùn)營(yíng)及數(shù)據(jù)

服務(wù)能力，通過(guò)強(qiáng)化工業(yè)連接及工業(yè)分析構(gòu)建平臺(tái)。例如IBM

Bluemix平臺(tái)與博世合作，在平臺(tái)部署博世物聯(lián)網(wǎng)套件服務(wù)，進(jìn)

而幫助IBM提升底層設(shè)備物聯(lián)及數(shù)據(jù)采集能力，并基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)

高級(jí)設(shè)備管理服務(wù)和云計(jì)算軟件更新。微軟AzureIoT平臺(tái)則重

點(diǎn)打造遠(yuǎn)程設(shè)備監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)、工廠聯(lián)網(wǎng)與可視化等服務(wù)能

力，提升對(duì)制造場(chǎng)景的支持能力。通信企業(yè)依托數(shù)據(jù)采集與網(wǎng)絡(luò)

互聯(lián)優(yōu)勢(shì)構(gòu)建物聯(lián)管理平臺(tái)，并不斷提升工業(yè)數(shù)據(jù)處理能力。華

為OceanConnect平臺(tái)借助網(wǎng)關(guān)設(shè)備、軟件Agent和物聯(lián)網(wǎng)管理

系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各類底層數(shù)據(jù)采集和集成，并通過(guò)提供API接口、開(kāi)

發(fā)套件與數(shù)據(jù)分析服務(wù)，形成行業(yè)智能應(yīng)用。

（三）開(kāi)放合作與封閉自建并舉，多種方式開(kāi)展平臺(tái)構(gòu)建

1.基于開(kāi)源通用IT技術(shù)搭建平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)成為主流

開(kāi)源PaaS已成為平臺(tái)廠商構(gòu)建平臺(tái)使能框架的共性選擇。

GEPredix>IBMBluemix、西門子MindSphere等大部分平臺(tái)都

采用開(kāi)源的CloudFoundry架構(gòu)作為平臺(tái)基礎(chǔ)框架。此外，

OpenShift^Docker等開(kāi)源技術(shù)也是平臺(tái)企業(yè)中得到應(yīng)用。開(kāi)源

大數(shù)據(jù)技術(shù)成為平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)的關(guān)鍵支撐。Hadoop、Spark等開(kāi)

源數(shù)據(jù)工具已經(jīng)形成了二匕較成熟的體系，IBMBluemix.和利時(shí)

HiaCloud>Oracle>日立Lumada等平臺(tái)均采用上述工具支撐數(shù)

據(jù)服務(wù)。多種開(kāi)源的開(kāi)發(fā)工具幫助平臺(tái)快速構(gòu)建開(kāi)發(fā)環(huán)境。GE

Predix、寄云NeuSeer通過(guò)集成Eclipseintegration,Git和

Jaidn等開(kāi)源開(kāi)發(fā)工具，強(qiáng)化平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力。

2.采用并購(gòu)與合作方式豐富平臺(tái)功能

通過(guò)并購(gòu)獲取平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)功能。面向設(shè)備數(shù)據(jù)連接，PTC

先后并購(gòu)Kepware和Axeda,強(qiáng)化ThingWorx平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集能

力。博世也收購(gòu)智能設(shè)備軟件公司ProSyst,為平臺(tái)提供即插即

用的協(xié)議轉(zhuǎn)換支持。面向數(shù)據(jù)分析挖掘，日立收購(gòu)Pentaho商務(wù)

智能公司，提供數(shù)據(jù)集成、可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘等服務(wù)。止矽卜，GE

收購(gòu)AustinDigital強(qiáng)化航空數(shù)據(jù)分析能力，PTC收購(gòu)

ColdLight提高平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)能力。面向平臺(tái)安全，GE收購(gòu)

Wurldtecho

通過(guò)合作整合資源，不斷豐富平臺(tái)功能。一是實(shí)現(xiàn)更大范圍的

現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集，如SAP、航天云網(wǎng)等企業(yè)均與西門子開(kāi)展合作，借助

西門子在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域巨大存量基礎(chǔ)，降低設(shè)備接入難度。發(fā)那

科與羅克韋爾合作，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)與底層控制系統(tǒng)的無(wú)縫連接。二是

實(shí)現(xiàn)平臺(tái)靈活部署，如GE、西門子均與微軟、亞馬遜開(kāi)展合作，實(shí)

現(xiàn)在不同云基礎(chǔ)設(shè)施上的部署能力。此外，ABB與微軟合作，樹(shù)根

互聯(lián)與騰訊云合作，都旨在解決部署的基礎(chǔ)資源問(wèn)題。三是強(qiáng)化數(shù)據(jù)

分析能力，如西門子、ABB與IBM合作，將Watson認(rèn)知計(jì)算能力

融入到平臺(tái)中。發(fā)那科與PreferredNetworks合作，集成其深

度學(xué)習(xí)框架Chainero

3.將自身工業(yè)知識(shí)積累進(jìn)行封裝，打造平臺(tái)核心競(jìng)爭(zhēng)力

工業(yè)企業(yè)長(zhǎng)期積累形成了大量工業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，是工業(yè)領(lǐng)域

核心價(jià)值所在。工業(yè)巨頭正將物理世界的工業(yè)機(jī)理轉(zhuǎn)化為數(shù)字世界

的算法和模型，再封裝為平臺(tái)上的微服務(wù)和工業(yè)APP,形成封閉的

“黑盒”供開(kāi)發(fā)者調(diào)用。開(kāi)發(fā)者可以使用“黑盒”的關(guān)鍵能力，但

無(wú)法獲取其中的工業(yè)機(jī)理。例如，GE將其在航空發(fā)動(dòng)機(jī)、燃?xì)廨?/p>

機(jī)、風(fēng)機(jī)等領(lǐng)域長(zhǎng)期積累的設(shè)備知識(shí)抽象為相關(guān)微服務(wù)，成為平

臺(tái)的核心資產(chǎn)。

（四）應(yīng)用創(chuàng)新生態(tài)打造已成為平臺(tái)發(fā)展關(guān)鍵

L平臺(tái)企業(yè)通過(guò)自主開(kāi)發(fā)不斷豐富應(yīng)用種類

平臺(tái)企業(yè)是現(xiàn)階段應(yīng)用創(chuàng)新的主力軍，通過(guò)傳統(tǒng)工業(yè)軟件的

云化遷移和新型工業(yè)A叩開(kāi)發(fā)，不斷提升平臺(tái)服務(wù)能力。目前，

GE在Predix平臺(tái)應(yīng)用商店中已發(fā)布9款自主開(kāi)發(fā)的工業(yè)APP,

同時(shí)正積極將APM、OPM、FES等現(xiàn)有工業(yè)解決方案轉(zhuǎn)化為平臺(tái)應(yīng)

用。西門子與埃森哲、Evosoft、SAP、微軟、亞馬遜和Bluvision

等合作伙伴在漢諾威展上展示了約50種工業(yè)APPoABB正將其面

向20多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域的180余項(xiàng)工業(yè)解決方案向Ability平臺(tái)遷

移。

2.借助合作伙伴拓寬行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新服務(wù)能力

平臺(tái)企業(yè)通過(guò)跨領(lǐng)域合作，吸引更多行業(yè)伙伴基于平臺(tái)開(kāi)展

應(yīng)用創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)向更多領(lǐng)域的延伸拓展。如，波音與微軟合

作，將設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)、燃油消耗分析等航空分析應(yīng)用遷移至微軟

的Azure平臺(tái)，目前已有300余家企業(yè)基于平臺(tái)使用這些服務(wù)。

發(fā)那科與羅克韋爾合作，將后者的FactoryTalkView等系列工廠

管理應(yīng)用向其FIELDsystem平臺(tái)遷移。PTC通過(guò)ThingWorx平臺(tái)伙

伴計(jì)劃匯聚了數(shù)百家合作企業(yè)，強(qiáng)化平臺(tái)與這些企業(yè)應(yīng)用服務(wù)的無(wú)縫集

成，同時(shí)吸引合作企業(yè)基于平臺(tái)開(kāi)發(fā)創(chuàng)新應(yīng)用。

3.打造開(kāi)發(fā)者社區(qū)激發(fā)創(chuàng)新活力

海量開(kāi)發(fā)者是應(yīng)用創(chuàng)新的重要來(lái)源，是平臺(tái)生態(tài)形成的關(guān)鍵

驅(qū)動(dòng)力。當(dāng)前主要平臺(tái)企業(yè)均積極打造開(kāi)發(fā)者社區(qū)，通過(guò)技術(shù)開(kāi)

源、工具提供、文檔分享、專家支持、利益共享等方式，吸引開(kāi)

發(fā)者入駐平臺(tái)參與應(yīng)用創(chuàng)新。GE著力打造面向Predix平臺(tái)的開(kāi)

發(fā)社區(qū)Predix.io,通過(guò)提供開(kāi)發(fā)工具、微服務(wù)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)指導(dǎo)

文檔，以及舉辦線上技術(shù)研討會(huì)等方式，已經(jīng)吸引到5萬(wàn)余名開(kāi)

發(fā)者。華為構(gòu)建OceanConnect開(kāi)發(fā)者社區(qū)，提供了170多種開(kāi)

放API和系列化Agent,以及各類技術(shù)支持、營(yíng)銷支持和商業(yè)合

作，在油氣能源、生產(chǎn)與設(shè)備管理、車聯(lián)網(wǎng)、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域吸

引超過(guò)80個(gè)行業(yè)合作伙伴入駐。

四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景

(-)平臺(tái)應(yīng)用由單點(diǎn)智能向全局智能、由狀態(tài)監(jiān)測(cè)向復(fù)雜

分析演進(jìn)

當(dāng)前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在工業(yè)系統(tǒng)各層級(jí)各環(huán)節(jié)獲得廣泛應(yīng)

用，一是應(yīng)用覆蓋范圍不斷擴(kuò)大，從單一設(shè)備、單個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用逐

步向完整生產(chǎn)系統(tǒng)和管理流程過(guò)渡，最后將向產(chǎn)業(yè)資源協(xié)同組織的

全局互聯(lián)演進(jìn)。二是數(shù)據(jù)分析程度不斷加深，從以可視化為主的

描述性分析，到基于規(guī)則的診斷性分析、基于挖掘建模的預(yù)測(cè)性分

析和基于深度學(xué)習(xí)的指導(dǎo)性分析。其中，設(shè)備、產(chǎn)品場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單,

機(jī)理較為明確，已經(jīng)可以基于平臺(tái)實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜的智能應(yīng)用，在航空

航天、工程機(jī)械、電力裝備等行業(yè)形成了工藝參數(shù)優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維

護(hù)等應(yīng)用模式；企業(yè)生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)復(fù)雜度較高，深度分析

面臨一定挑戰(zhàn)，當(dāng)前主要對(duì)局部流程進(jìn)行改進(jìn)提升，在電子信息、

鋼鐵等行業(yè)產(chǎn)生供應(yīng)鏈管理優(yōu)化、生產(chǎn)質(zhì)量?jī)?yōu)化等應(yīng)用模式；產(chǎn)業(yè)

資源的協(xié)同目前還沒(méi)有成熟的分析優(yōu)化體系，主要依托平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

資源的匯聚和供需對(duì)接，僅在局部領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了協(xié)同設(shè)計(jì)、協(xié)同制

造等應(yīng)用模式。

數(shù)據(jù)分應(yīng)用模式

析深度

資源匹配

協(xié)同

企業(yè)管理

生產(chǎn)設(shè)決策優(yōu)化

生

產(chǎn)生產(chǎn)過(guò)程

流

優(yōu)化

1程

決策

優(yōu)

質(zhì)

理

管

化

的ffi

理產(chǎn)品全生命

優(yōu)

化

周期管理

4生產(chǎn)g控一體化

能耗管理供應(yīng)璉管

i建優(yōu)化

產(chǎn)品設(shè)計(jì)反饋優(yōu)化

修副工遨爐公

圖4工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)應(yīng)用階段視圖

總體來(lái)看，平臺(tái)應(yīng)用還處于初級(jí)階段，以“設(shè)備物聯(lián)+分析”

或“業(yè)務(wù)系統(tǒng)互聯(lián)+分析”的簡(jiǎn)單場(chǎng)景優(yōu)化應(yīng)用為主。未來(lái)平臺(tái)

應(yīng)用將向深層次演進(jìn)，將在物聯(lián)與互聯(lián)全面打通的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)復(fù)

雜的分析優(yōu)化，從而不斷推動(dòng)企業(yè)管理流程、組織模式和商業(yè)模

式創(chuàng)新。最終，平臺(tái)將具備全社會(huì)資源承載與協(xié)同能力，通過(guò)全

局性要素、全產(chǎn)業(yè)鏈主體的重新組織與優(yōu)化配置，推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)

方式、管理模式和組織架構(gòu)變革。

1.設(shè)備、工藝等單個(gè)場(chǎng)景已可以實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)和機(jī)理的預(yù)測(cè)，

正步入決策性分析階段

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)廣泛連接設(shè)備、裝備、產(chǎn)品，基于設(shè)備機(jī)理

模型和產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)展了大量基于規(guī)則的故障診斷、工藝參數(shù)

優(yōu)化、設(shè)備狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、部件壽命預(yù)測(cè)等單點(diǎn)應(yīng)用，如GE依

托Predix平臺(tái)，通過(guò)構(gòu)建數(shù)字雙胞胎實(shí)現(xiàn)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)、燃?xì)?/p>

輪機(jī)等重型裝備的健康管理，施耐德基于Ecostruxure平臺(tái)為羅

切斯特醫(yī)療中心提供配電設(shè)備管理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)電力故障的預(yù)測(cè)性報(bào)

警與分析。隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累與分析方法的不斷完善，將形成基

于設(shè)備數(shù)據(jù)挖掘的更精準(zhǔn)分析模型，并自主提出指導(dǎo)性優(yōu)化建議。

目前該趨勢(shì)已初步顯現(xiàn)，例如微軟AzureIoT平臺(tái)為Rolls-

Royce發(fā)動(dòng)機(jī)提供基于機(jī)器學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，能

夠在部件即將發(fā)生故障時(shí)準(zhǔn)確預(yù)報(bào)異常：并提前介入主動(dòng)

幫助Rolls-Royce規(guī)劃解決方案。

2.企業(yè)管理與流程優(yōu)化從當(dāng)前局部改進(jìn)向系統(tǒng)性提升邁進(jìn)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)與企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理、資源調(diào)度

的協(xié)同統(tǒng)一，在此基礎(chǔ)上形成面向企業(yè)局部的生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化、企

業(yè)智能管理、供應(yīng)鏈管理優(yōu)化等重點(diǎn)應(yīng)用。日立公司Lumada平

臺(tái)通過(guò)物聯(lián)設(shè)備實(shí)時(shí)收集商品流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，并通過(guò)與子公司貨車調(diào)配業(yè)

務(wù)系統(tǒng)的互聯(lián)，形成龐大供應(yīng)鏈管理數(shù)據(jù)池，實(shí)現(xiàn)全集團(tuán)的倉(cāng)儲(chǔ)物

流優(yōu)化。未來(lái)隨著平臺(tái)底層連接能力的提升和企業(yè)IT-0T層的打

通，大量生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)將進(jìn)行集成匯聚，基于

海量數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)崿F(xiàn)智能工廠整體優(yōu)化、企業(yè)實(shí)時(shí)智能決策等

應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)管理領(lǐng)域的系統(tǒng)性提升。羅克韋爾公司自動(dòng)化

部門與微軟AZURE平臺(tái)合作，打通了0T層自動(dòng)化系統(tǒng)與IT層業(yè)

務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行工廠系統(tǒng)建模與關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)

生產(chǎn)物料管理、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)管控一體化等綜合功能，探索

數(shù)字工廠應(yīng)用。

3.產(chǎn)業(yè)/資源層面從信息交互向資源優(yōu)化配置演進(jìn)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在應(yīng)用過(guò)程中匯聚了大量工業(yè)數(shù)據(jù)、模型算

法、軟件工具，乃至研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)加工等各類資源與能力。目

前這些資源在平臺(tái)上主要通過(guò)簡(jiǎn)單信息交互實(shí)現(xiàn)供需對(duì)接與資

源共享等淺層次應(yīng)用。未來(lái)，隨著平臺(tái)全局運(yùn)行分析與系統(tǒng)建模

能力的逐步提升，平臺(tái)將成為全局資源優(yōu)化配置的關(guān)鍵載體。找

鋼網(wǎng)平臺(tái)在為鋼鐵行業(yè)上下游企業(yè)提供鋼材資源供需對(duì)接服務(wù)

的基礎(chǔ)上，正在探索基于大數(shù)據(jù)分析的鋼廠精準(zhǔn)供需匹配、資源

區(qū)域性優(yōu)化投放和最優(yōu)定價(jià)策略。

（二）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)當(dāng)前總體應(yīng)用于四大場(chǎng)景

L面向工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠有效采集和匯聚設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、工藝參

數(shù)、質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、物料配送數(shù)據(jù)和進(jìn)度管理數(shù)據(jù)等生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)

據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和反饋在制造工藝、生產(chǎn)流程、質(zhì)量管理、設(shè)

備維護(hù)和能耗管理等具體場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)優(yōu)化應(yīng)用。

制造工藝場(chǎng)景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可對(duì)工藝參數(shù)、設(shè)備運(yùn)行

等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，找出生產(chǎn)過(guò)程中的最優(yōu)參數(shù)，提升制造品

質(zhì)。例如GE基于Predix平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高壓渦輪葉片鉆孔工藝參數(shù)的

優(yōu)化，將產(chǎn)品一次成型率由不到25%提升到95%以上。

生產(chǎn)流程場(chǎng)景中，通過(guò)平臺(tái)對(duì)生產(chǎn)進(jìn)度、物料管理、企業(yè)管

理等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提升排產(chǎn)、進(jìn)度、物料、人員等方面管理的

準(zhǔn)確性。博世基于平臺(tái)為歐司朗集團(tuán)提供生產(chǎn)績(jī)效管理服務(wù)，可

在生產(chǎn)環(huán)境中協(xié)調(diào)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的信息并自動(dòng)運(yùn)

用專家知識(shí)進(jìn)行評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)任務(wù)的自動(dòng)分配。

質(zhì)量管理場(chǎng)景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于產(chǎn)品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和“人

機(jī)料法環(huán)，，等過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，實(shí)現(xiàn)在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)和異

常分析，降低產(chǎn)品不良率。富士康集團(tuán)基于其平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)產(chǎn)品

良率自動(dòng)診斷，打通車間產(chǎn)能、質(zhì)量、人力、成本等各類運(yùn)行狀

況數(shù)據(jù)，并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算和大數(shù)據(jù)優(yōu)化，使良率診斷

時(shí)間縮短90%。

設(shè)備維護(hù)場(chǎng)景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)結(jié)合設(shè)備歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)

運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字變生，及時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，并實(shí)現(xiàn)設(shè)備

預(yù)測(cè)性維護(hù)。例如嵌入式計(jì)算機(jī)產(chǎn)品供應(yīng)商Kontron公司基于

IntelIoT平臺(tái)智能網(wǎng)關(guān)和監(jiān)測(cè)技術(shù)，可將機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障

參數(shù)發(fā)送到后臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行建模分析，實(shí)現(xiàn)板卡類制造設(shè)備的預(yù)測(cè)性

維護(hù)。

能耗管理場(chǎng)景中，基于現(xiàn)場(chǎng)能耗數(shù)據(jù)的采集與分析，對(duì)設(shè)備、

產(chǎn)線、場(chǎng)景能效使用進(jìn)行合理規(guī)劃，提高能源使用效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)

能減排。例如施耐德為康密勞硅鋅及電解鎰冶煉工廠提供

EcoStruxure能效管理平臺(tái)服務(wù)，建立能源設(shè)備管理、生產(chǎn)能耗分

析、能源事件管理等功能集成的統(tǒng)一架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了錦礦生產(chǎn)過(guò)程中

的能耗優(yōu)化。

2.面向企業(yè)運(yùn)營(yíng)的管理決策優(yōu)化

借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可打通生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)、企業(yè)管理數(shù)據(jù)和

供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，提升決策效率，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)與透明的企業(yè)管理，

其具體場(chǎng)景包括供應(yīng)鏈管理優(yōu)化、生產(chǎn)管控一體化、企業(yè)決策管理

等。

供應(yīng)鏈管理場(chǎng)景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可實(shí)時(shí)跟蹤現(xiàn)場(chǎng)物料消

耗，結(jié)合庫(kù)存情況