当前位置：搜档网 › 工业互联网平台技术演进分析

工业互联网平台技术演进分析

一、工业互联网平台的整体态势 (1)

（一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势 (1)

（二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 (1)

（三）工业互联网平台整体仍处于发展初期 (2)

二、工业互联网平台的技术进展 (20)

（一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进 (22)

1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务 (22)

2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸 (23)

3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉，为边缘应用创新提供更

好载体和环境 (24)

（二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力. 26

1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键

(26)

2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不

断强化 (27)

3.多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地 (28)

（三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案 (29)

1.平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力 (29)

2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点. 30

3.平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性. 31

（四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进 (32)

1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性.. 32

2.新型集成技术发展将有效提升平台功能复用效率 (33)

3.D evOps 与低代码技术变革应用开发流程，提升开发效率34

4.新型架构催生以工业APP 为核心的新型应用体系 (34)

一、工业互联网平台的整体态势

（一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势

全球工业互联网平台市场持续呈现高速增长。根据研究机构MarketsandMarkets 统计数据显示，2017 年全球工业互联网平台

市场规模为25.7 亿美元，2018 年初步估算达到32.7 亿美元，预

计2023 年将增长至138.2 亿美元，预期年均复合增长率达33.4%。美国、欧洲和亚太是当前工业互联网平台发展的焦点地区。随着GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等诸多巨头企业积极布局工业互联网平台，以及各类初创企业持续带

动前沿平台技术创新，美国当前平台发展具有显著的集团优势，并预计在一段时间内保持其市场主导地位。而紧随其后的是西门子、ABB、博世、施耐德、SAP 等欧洲工业巨头，立足自身领先制造

业基础优势，持续加大工业互联网平台的投入力度，欧洲平台领域

进展迅速，成为美国之外主要的竞争力量。中国大陆、印度等新兴

经济体的工业化需求持续促进亚太地区工业互联网平台发展，

亚洲市场增速最快且未来有望成为最大市场。尤其值得一提的是，以日立、东芝、三菱、NEC、发那科等为代表的日本企业也一直

低调务实地开展平台研发与应用探索并取得显著成效，日本也

成为近期工业互联网平台发展的又一亮点。

（二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面

我国平台发展取得显著进展，平台应用水平得到明显提升，

多层次系统化平台体系初步形成。一是涌现出更多新的知名工业

互联网平台。全国各类型平台数量总计已有数百家之多，具有一定区域、行业影响力的平台数量也超过了50 多家。既有航天云网、

海尔、宝信、石化盈科等传统工业技术解决方案企业面向转型发展

需求构建平台；也有树根互联、徐工、TCL、中联重科、富士康

等大型制造企业孵化独立运营公司专注平台运营；还有优也、昆

仑数据、黑湖科技等各类创新企业依托自身特色打造平台。二是形

成一批创新解决方案和应用模式。如在研发设计方面，涌现出数

码大方设计与生产集成打通、索为研发设计与产品运维一体化以及

安世亚太基于工业知识生态的先进设计等平台服务。在生产制造方面，形成了富士康ICT 治具智能维护、航天云网精密电器智能化

生产等一批平台解决方案。在企业管理方面，用友、金蝶等平台提供云ERP、云MES、云CRM 等服务。在应用模式创新方面，树

根互联、天正、生意帮等企业探索出“平台+保险”、“平台+金融”、“平台+订单”等新模式新业态。

（三）工业互联网平台整体仍处于发展初期

相比于传统的工业运营技术和信息化技术，工业互联网平台

的复杂程度更高，部署和运营难度更大，其建设过程中需要持续的

技术、资金、人员投入，商业应用和产业推广中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战，将是一项长期、艰巨、复杂的

系统工程，当前尚处在发展初期。一是在技术领域，平台技术研

发投入成本较高，现有技术水平尚不足以满足全部工业应用需求；

二是在商业领域，平台市场还没有出现绝对的领导者，

大多数企业仍然处于寻找市场机会的阶段；三是在产业领域，优势互补、协同合作的平台产业生态也还需持续构建。

总体而言，上述各方面所面临的挑战充分说明，当前工业互联网平台仍然处于发展初期，还存在众多不确定性因素，预计还需要很长时间才能真正达到成熟发展阶段。

二、工业互联网平台的技术进展

近一年多以来，工业互联网平台技术创新持续深化，技术体系从支撑“建平台”走向支持“用平台”。在这一过程中，基于IT 技术的平台架构与应用开发技术创新、以及通过工业模型沉淀和场景化二次开发所带来的平台服务功能提升，成为两条鲜明的技术发展主线。一方面，容器、微服务与应用开发技术不断提升平台的资源利用效率，推动功能解耦与复用，加速应用开发与创新；另一方面，各类工业模型的沉淀、面向工业特点的数据管理和分析、以及平台功能向工业现场的不断下沉，持续提升平台工业服务能力。

图6 工业互联网平台关键技术

具体而言，一是平台边缘功能由数据接入向智能分析演进，传统的定制化的数据接入方案逐步演变成平台服务；而边缘数据分析功能从简单规则引擎的应用向人工智能等复杂分析延伸；边缘功能变化的背后是通用IT 软硬件架构的下沉，给边缘数据分析和应用运行带来更好的支撑环境，使整体平台架构更加统一，

降低平台系统应用的综合成本。二是模型的沉淀、集成与管理成平台核心能力，信息模型的集成与统一成为提升平台工业要素管理水平的关键，为平台资产、功能提供统一的语义描述；机理模型、数据模型、业务模型快速在平台中沉淀，使平台化的提供工业个性服务成为可能；数字孪生由概念走向落地，多类模型融合

集成，支撑全企业的系统优化。三是数据管理与分析从开源工具

走向成熟商业方案，平台聚焦工业特色需求，普遍开展定制化开发强化工业数据管理能力；工业现场的实时性业务需求驱动平台大力

发展实时流分析能力，人工智能技术进一步扩大了平台处理工业问

题的深度和广度；平台不断丰富数据分析和可视化工具，催生工业

数据PaaS，有望大幅降低分析门槛，提升分析效率。四是平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进，以Kubernetes、Service Mesh 为代表的容器、微服务技术演进推动平台基础架构加速成熟，大幅提高平台功能解耦和集成的效率；新

型集成技术发展将有效提升平台功能复用效率，推动平台功能由“内部调用”走向“多云集成”；DevOps 与低代码提升开发效率，降

低开发门槛，新兴平台架构和应用开发技术推动工业APP 交付更快、应用更广。

（一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进

1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务

数据接入难度和成本是制约工业互联网平台应用的核心痛

点之一，平台正尝试提供面向不同设备的综合性接入技术方案，推动平台快速应用落地。存量设备接入仍以边缘协议解析为主要

方式，逐步从个性方案发展成为平台通用服务。具有较强工业协

议积累的企业正在将接入方案转化为平台服务，将解析能力下发至

边缘设备实现数据接入。例如，研华 WISE-PaaS 3.0 中集成了

多协议数据采集微服务，基于EdgeX Foundry 开源框架在多类网关中部署和运行。博世IoT 集成了10 余种工业协议，基于模块化OSGi 架构下发至网关设备上进行灵活配置。未来，数据接入方案将内嵌在新增设备中，直接连平台有望成为重要趋势，SDK 等数据接入方案在商业物联领域已普遍应用，正在加速向工业互联领域延伸，例如ThingWorx 基于SDK 实现了与工业机器人、3D 打印机、AR 等设备的双向实时数据传输。COSMOPlat 基于MQ-SDK 实现了工业机器人、纺织机械、数控机床等设备与边缘管理云平台的连接。从长期看，平台企业将与硬件厂商合作直接把接入能力集成至芯片中，类似小米9.9 元IoT WiFi 模组和谷歌人工智能芯片Edge TPU 都有望向工业领域渗透。

2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸

为满足工业实时性要求，降低网络和IT 资源消耗，在边缘侧开展数据分析正在成为工业互联网平台的普遍做法。基于“IF- THEN” 的简单规则支撑边缘侧的大部分数据应用，PTC ThingWorx、博世IoT、施耐德EcoStruxure、东芝SPINEX 等平台都在边缘侧集成了规则引擎，IBM Watson IoT 可以根据监控数值的大小和频率执行不同操作，在边缘识别并警告质量缺陷、安全风险等，AWS IoT 1-Click 可以快速执行定义好的Lambda 程序，提升车间运行效率。在边缘进行基于机理和数据的复杂分析成为重要探索方向，西门子MindSphere 在边缘控制器上集成分

析引擎，通过运行RMS 速度、零峰值速度、波峰因数等七类算法进行振动分析，实现设备预测性维护。ADAMOS 平台集成德玛吉森CELOS 系统，支持在机床中部署机器学习算法，根据温度补偿刀头位移。天泽智云在边缘端部署特征提取算法，对火车轴箱轴承等核心部件进行故障诊断。边云协同实现落地应用，Predix、Uptake、谷歌IoT、AWS IoT 等平台基于工业智能公司FogHorn 的Lightning 边缘智能技术，将云端训练形成的机器学习乃至深度学习模型推送到边缘设备上运行，支撑半导体产能优化、离心泵状态检测、电容器缺陷检测等多类应用。以云计算为代表的集中式计算、以边缘计算为代表的分布式计算，在成本、可靠性、灵活性、安全性等方面各具优势，适用于不同的工业场景，平台的边缘和云端将会相辅相成、有效整合、共同发展。

3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉，为边缘应用创新提供更好载体和环境

边缘设备从“功能机”走向“智能机”已经成为平台发展必然趋势，将大幅提升边缘应用深度和广度。当前主要聚焦网络设备的智能化，未来将进一步向工业设备延伸。现阶段“通用处理器+ 通用操作系统”成为边缘网关的主流架构，例如HPE Edgeline 边缘网络设备采用Atom、i5、Xeon 处理器，为Windows 和Linux 不同版本提供了全套驱动，更好支撑数据处理、边缘分析、自主运维等功能。英特尔、思科、戴尔、华为、惠普、研华、西门子、

GE 等边缘网关也采用了类似的技术架构。未来“专用处理器+通用处理器”混合结构将应用于工业设备，同时满足实时控制和数据分析功能。AWS IoT 为开发者提供通用开发板，采用ARM Cortex-A9 处理器+赛灵思Zynq-7000 FPGA 芯片，其上运行Amazon FreeRTOS 操作系统，能够支持高性能电机控制等边缘工业需求。MindSphere 边缘控制器中集成了英特尔Movidius Myriad X 视觉处理器，强化自动分拣和缺陷检测等计算视觉应用。

开源技术向边缘侧下沉，在边缘侧形成一个统一的数据和应用创新生态。EdgeX Foundry、Azure IoT Edge、Cloud IoT Edge、Eclipse Kura、KubeEdge、OpenEdge 等边缘架构将推动边缘设备的开发标准化，提升互操作性。博世融合Eclipse 开源组织，围绕博世IoT 打造了一个从数字双胞胎到嵌入式编程的边缘开放生态。MOBY、Kubernetes 等容器管理和编排技术推动边缘软硬件资源更高效和灵活的管理，Azure IoT Edge 支持MOBY 和Kubernetes，推动边缘网关快速灵活的建立和更新业务逻辑。Apache Nifi/MiNiFi 等数据管理和集成架构将进一步改变边缘数据集成方式，工业平台Sciemetric 与数据接入平台Attunity 和数据管理平台Hortonworks 合作，基于Apache Nifi 实时采集边缘制造数据，构建工厂数据湖，支撑流程优化、预测性维护、供应链优化等分析应用。

（二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力

1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键

为对各类工业设备、系统进行更加有效的识别和交互，工业

互联网平台正将信息模型的集成与统一构建作为支撑自身应用

拓展的一项关键能力，并遵循两类思路推进。一是自上而下：平

台企业提供开放的信息模型构建工具，统一工业资产的语义描述。

例如PTC ThingWorx 构建了一套复杂的模型体系ThingModel 来描述工业资产和流程，既可以定义工业资产的具体特征和属性、界

定资产之间的层次和关联关系，还可以实现信息模型在类似领域

的快速复用。AWS IoT 的Thing Registry、Waston IoT 的Device Model、Azure IoT 的Device Twin、Atomiton 的TQL 语言都采用类似方法支持工业建模。二是自下而上：设备企业基于统一协议构

建信息模型，与平台进行集成。OPC-UA 有望为工业设备提供统一

的信息模型构建标准，西门子、罗克韦尔、ABB、贝福、博世、施

耐德等自动化企业的专有协议，MTConnect（机床）、Euromap

77（注塑机）、PLCopen（控制）等行业或领域协议都加速与

OPC-UA 进行整合，实现信息模型间的映射与互通。同时，绝大

部分平台都具备将OPC-UA 信息模型转化为自有信息模型的能力，从而有效整合各类工业设备的信息模型。微软Azure IoT 更是直接将OPC-UA 信息模型推送上云，支持可视化展示设备效率（OEE）和

关键绩效指标（KPI）等平台应用。

2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力

不断强化

为提供更适用于工业场景需求的数据分析和应用开发服务，

平台不断深化对机理模型和数据模型的积累，不断提升分析结果

的准确度。Ambyint 专注于石油液压升降系统的优化和维护，不

仅沉淀了人工举升采油法中的大量现代物理学知识，而且积累了

45TBs、1 亿小时的油井运行数据，在此基础上不断训练分析模型，更好诊断井下和地表异常，并优化油井运行参数。博华科技专注于旋转机械、往复机械的振动监测，积累了大量燃气轮机、轴流风机、挤压造粒机、汽轮机等设备历史运行数据和领域知识，强化设备预

测性维护的性能。Uptake 积累了800 多种工业设备、55000 种故

障模式和维护策略的工业知识库，并收集了大量工业天气、交通

模式、卫星图像、地理空间系统等数据集，更好支持分析模型的构建。天泽智云与中车青岛四方、东方电气等垂直领域企业合作，积

累轴箱轴承、空压机、机床、风力发电机、高炉等设备的运行数据，积累大量故障模式识别模型，支撑重点设备的预测性维护。同时，

平台积极探索业务模型的沉淀，支撑形成贴合业务需求的综合性

工业应用。西门子推动Atos、埃森哲、Infosys、德勤、凯捷和普华永道等传统系统集成合作伙伴的业务模型和行业经验与MindSphere 集成，形成平台应用。例如，Atos 在MindSphere 平台上为航空航天，汽车和食品饮料等行业开发

了缺陷检测、质量管理、绩效优化、预测性维护、能耗管理、eBoM 检查等14 个即用型应用。IBM Waston IOT 平台加速与资产管理软件IBM Maximo 整合，平台基于Maximo 中的电力、石油、核能、运输、航空等行业模型，开发生产、绩效、质量、能源、资产和供应链等领域的优化应用。ThingWorx、Predix、博世IoT 等也通过类似方法积累了大量业务模型。

3.多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地

数字孪生探索刚刚起步，逐步成为大部分平台建模和模型管理的核心理念。大部分平台的数字孪生主要集中在对设备的实时状态描述，微软Azure IoT、亚马逊AWS IoT 等平台构建描述设备状态的数字孪生模型，根据实时数据调整设备状态，为上层应用提供准确信息。部分平台扩展定义数字孪生模型间的相关关系，更好的体现真实世界的复杂性。博世IoT 平台集成Things 组件，在实时描述设备状态的同时，还可以描述模型间的关联和层次关系，有效支撑设备监控、预测性维护、质量和流程优化等分析应用。少数平台将进一步将机理模型整合进数字孪生模型，支撑复杂数据分析。Predix 将数字孪生定义为“设备状态数据+分析”，基于ANSYS CAE 仿真模型，构建风力涡轮机的数字孪生分析系统，融合机理公式和设备信息模型，支撑运营优化和预测性维护服务。ThingWorx 集成Creo Product Insight 功能，用工业现场数据驱动CAD 模型，实现更精确的运动仿真。未来面向工厂业务

的数字孪生应用将成为平台创新热点，支撑整体优化。西门子与Bentley Systems 合作发布PlantSight 数字孪生云服务，为工厂建立全面、完整、实时同步的数字孪生模型，所有业务功能和分析工

具可以获得统一的实时数据，支撑全厂系统优化。目前MindSphere 正在与PlantSight 进行整合，支撑资产性能管理应用。（三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案

1.平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力

开源工具无法完全满足工业数据处理需求，平台普遍开展定

制化开发提升数据处理效率，数据质量控制成平台核心竞争力。

寄云整合Kafka、Flume 等开源技术，自研数据转换、背压、回

补等工具，确保实时数据的摄入质量。Thingswise 数据处理引擎

可以基于元数据、既定规则和场景信息进行数据质量处理，用户

可以根据工业知识指导更精准的数据筛选。Predix 整合Elasticsearch 等开源技术和Top Data Science 等第三方企业服务，提供快速搜索、二进制解码、动态时间规整等十余种数据管理工具。面向工业时序数据特点，平台普遍集成时序数据库，大幅提升工

业数据读写性能。微软、亚马逊、谷歌、阿里等大型公有云普遍推出时序数据存储服务，为工业互联网平台提供时序数据的低成本长

期存储。Predix 和MindSphere 均以API 的形式对用户开放时序数

据存储服务。为更好的满足工业数据实时和并发处理

需求，清华大学开发时间序列数据库IoTDB，与通用时序数据库

相比大幅提升数据写存读性能，未来有望与多个平台集成。批流

融合处理能够更好的支撑生产数据和业务数据的综合分析，成为

平台探索热点。ThingWorx 与Hortonworks 数据管理平台集成，

整合HDFS、Yarn 等开源框架，支持时序数据、资产数据、过程

数据、工单数据等海量多源异构工业数据的统一存储与分析，为机

器学习和实时流分析构建共性基础。未来Spark 、Flink 等开源框

架将继续向工业领域渗透，推动更多平台应用批流融合处理架构。

2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点

工业现场的实时性业务需求驱动平台大力发展实时流分析

能力。Thingswise 开发了面向流数据的模式识别技术，基于简单规则、复杂规则、算法模型综合识别事件原因并触发相关操作，更好的支撑设备状态检测、故障报警等应用。博世IoT 与Software AG 合作，基于APAMA 实时分析决策引擎，监控工业设备的地理位

置和运动特征，分析异常情况并即时处理。Predix 集成SAS 事件流分析工具，支持并行，串行和递归等流数据分析算法，为火车运行优化、车队运行优化、产品质量分析等提供毫秒级决策建议。人工

智能技术进一步扩大了平台处理工业问题的深度和广度，部分平台聚焦专业领域，整合Spark、TensorFlow 等开源工具提供工业智能分析成熟商业方案。Uptake 聚焦预测性维护领域，开发了机器

学习引擎，提供故障预测、噪音过滤、图像分析、异

常检测、动态规划等功能，提高石油钻井平台、风力涡轮机、工

程机械等资产运行效能。Maana 聚焦石油和天然气领域，梳理领

域知识打造知识图谱，与机器学习模型相结合，为GE、壳牌、

阿美等石油巨头提供决策和流程优化建议。

3.平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性

平台加快集成工业组态和可视化监控服务，提供更加直观高

效的工业数据展示。阿里云将数据可视化技术与传统SCADA 组

态技术结合，支持全企业信息汇聚与统一监控运维，实现远程设备状态监控和控制指令下达。Predix 集成Tableau 数据可视化工具，

直观展示飞机引擎、机身、襟翼、起落架的运行数据和地面操作、

维护、人员的状态数据。数据建模与分析工具向组件化和图形化

发展，大幅降低数据科学应用门槛。天泽智云将快速傅里叶变换、小波分析、主成分分析等特征提取算法，分类、聚类、回归、插

值与拟合等建模工具，以及风电、旋转机械、电池等行业建模经验

封装为平台组件，支持拖拉拽建模，降低用户建模门槛。平台强化对AR/VR 工具的集成，使数据分析的结果由“抽象” 到“具象”。西门

子MindSphere 将VR 及AI 技术引入汽车设计与生产过程,实现实时模拟与调整。博世IOT 交互式投影模块通过检测用户手势实现虚拟交互。达索3DEXPERIENCE 平台3D 设计与工程应用套件

支持用AR/VR 方式查看项目，在设计或工程中实现沉浸式的互

动体验。SAP、PTC ThingWorx、AWS IoT 也

在平台中集成AR/VR 技术，增强用户体验，提升产品设计、制造和服务等方面业务能力。从长期看，数据管理、分析、展示工具功能向平台不断沉淀，可能催生聚焦工业数据的服务体系，有望大幅降低分析门槛，提升分析效率。

（四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进

1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性

为进一步推动软件解耦与功能集成，平台PaaS 架构向“容器+微服务”方向深化发展。Kubernetes 以其更高效的资源调用和组织性能成为更多平台构建其通用PaaS 的关键技术。博世IoT Suite 基于Kubernetes 实现对云应用容器的快速配置与更新。日立Lumada 平台集成Kubernetes 工具实现对Docker 和原生Marathon 的高效编排。华为FusionPlant 在云容器引擎CCE 中支持原生Kubernetes 工具进行资源编排。Service Mesh 等新型微服务架构将进一步降低功能解耦和集成难度。阿里巴巴基于Service Mesh 架构实现存量功能组件的快速集成，新功能上线时间由半年缩短至一个月，目前已经应用于金融领域，未来有望向工业领域渗透。富士康BEACON 基于Service Mesh 架构实现不同功能组件间的有效配置和管理，大幅降低微服务的构建难度。。从长期看，各类功能组件的解耦，推动模型、数据、微服务进一步向平台下沉，将逐步形成业务服务体系，为应用开发提供更好支持。

2.新型集成技术发展将有效提升平台功能复用效率

云中间件技术强化传统工业软件与平台应用的数据交互，使二者能够共同支撑企业业务决策。MindSphere 整合MindConnect Integration 集成中间件，推动平台与PLM、ERP、MES 等软件、Salesforce CRM 等SaaS 服务的数据集成，支撑企业进行跨系统业务创新应用的开发。与之类似，ThingWorx Navigate 等商业工具、Apache Sqoop 等开源工具也均能支持企业原有信息系统与平台应用的集成。

集成技术发展推动平台功能由“内部调用”走向“多云集成”。当前很多平台基于REST API 技术实现平台内功能组件的集成，构建工作流，提升功能复用效率。Predix 将数据管理、运维、分析等几类核心服务整合为工作流，目前已形成17 个预置模板，支持资产管理、时序数据管理等应用的快速构建。MindSphere 基于Visual Flow 工作流调用工具，实现对异常检测、事件分析、信号计算等功能的快速复用。未来OpenAPI 技术将推动平台间的功能调用与集成。将平台内部的REST API 以OpenAPI 的形式对外开放，能够有效促进平台间的功能集成。目前Salesforce IoT Cloud 使用OpenAPI 规范定义平台接口，未来随着更多平台支持OpenAPI，类似Anypoint、Cloud Elements 的API 集成平台将有望重构跨平台应用集成方式。

工业互联网平台应用路径白皮书

目录一、工业互联网平台的整体态势 (1) （一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势 (1) （二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 (1) （三）工业互联网平台整体仍处于发展初期 (2) 二、工业互联网平台的应用路径 (3) （一）平台应用场景逐步聚焦，国内外呈现不同发展特点 (3) （二）我国平台应用进展迅速，大中小企业协同推进 (5) 1.平台应用全面开展，模式创新与跨界融合成为我国特色.5 2.我国大中小企业基于平台并行推进创新应用与能力普及.7 （三）平台应用发展层次与价值机理逐步清晰 (9) 1.由单点信息化走向跨域智能化，应用呈现三大发展层次.9 2.数据分析深度与工业机理复杂度决定平台应用优化价值和发展热度 (12) （四）垂直行业平台应用走向纵深 (13) 1.高端装备行业重点围绕产品全生命周期开展平台应用.. 13 2.流程行业以资产、生产、价值链的复杂与系统性优化为应用重点 (15) 3.家电、汽车等行业侧重于规模化定制、质量管理与产品后服务应用 (17)

4.制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为重点 (18) 5.电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升 (19)

一、工业互联网平台的整体态势（一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势全球工业互联网平台市场持续呈现高速增长。根据研究机构MarketsandMarkets 统计数据显示，2017 年全球工业互联网平台市场规模为25.7 亿美元，2018 年初步估算达到32.7 亿美元，预计2023 年将增长至138.2 亿美元，预期年均复合增长率达33.4%。美国、欧洲和亚太是当前工业互联网平台发展的焦点地区。随着GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等诸多巨头企业积极布局工业互联网平台，以及各类初创企业持续带动前沿平台技术创新，美国当前平台发展具有显著的集团优势，并预计在一段时间内保持其市场主导地位。而紧随其后的是西门子、ABB、博世、施耐德、SAP 等欧洲工业巨头，立足自身领先制造业基础优势，持续加大工业互联网平台的投入力度，欧洲平台领域进展迅速，成为美国之外主要的竞争力量。中国大陆、印度等新兴经济体的工业化需求持续促进亚太地区工业互联网平台发展，亚洲市场增速最快且未来有望成为最大市场。尤其值得一提的是，以日立、东芝、三菱、NEC、发那科等为代表的日本企业也一直低调务实地开展平台研发与应用探索并取得显著成效，日本也成为近期工业互联网平台发展的又一亮点。（二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面我国平台发展取得显著进展，平台应用水平得到明显提升，

盘点国内外家主流工业互联网平台概况

盘点｜国内外26家主流工业互联网平台概况导读当前，国内外企业工业互联网平台正处于规模化扩张的关键期，毋庸置疑，工业互联网平台成为推动制造业与互联网融合发展的重要抓手。本文为大家整理出当前国内外26家领先企业工业互联网平台信息，以供大家参考：01、公司名称：航天云网平台名称：INDICS平台航天科工基于自身在制造业的雄厚实力和在工业互联网领域的先行先试经验，打造了工业互联网平台INDICS。INDICS平台在IaaS层自建数据中心，在DaaS层提供丰富的大数据存储和分析产品与服务，在PaaS层提供工业服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业PaaS服务，以及面向开发者的公共服务组件库和200多种API接口，支持各类工业应用快速开发与迭代。 INDICS提供Smart IOT产品和INDICS-OpenAPI软件接口，支持工业设备/产品和工业服务的接入，实现“云计算+边缘计算”混合数据计算模式。平台对外开放自研软件与众研应用APP共计500余种，涵盖了智能研发、精益制造、智能服务、智慧企业、生态应用等全产业链、产品全生命周期的工业应用能力。02、公司名称：树根互联平台名称：根云平台树根互联是三一集团孵化的中国成立最早、连接工业装备最

多、服务行业最广泛的工业互联网赋能平台公司。创始团队融合了深厚的工业基因和互联网技术。目前拥有长沙树根互联子公司，并在持续扩张。树根互联打造了中国工业互联网赋能平台——根云，致力于给各工业细分行业进行赋能、创新和转型。根云平台是中国最早、连接工业装备最多、服务行业最多的工业互联网赋能平台，能够为各行业企业提供基于物联网、大数据的云服务，面向机器的制造商、金融机构、业主、使用者、售后服务商、政府监管部门提供应用服务，同时对接各类行业软件、硬件、通讯商开展深度合作、形成生态效应。目前，平台已接入能源设备、纺织设备、专用车辆、港口机械、农业机械及工程机械等各类高价值设备超40万台以上，采集近万个参数，连接数千亿资产，为客户开拓超百亿元收入的新业务。03、公司名称：海尔平台名称：COSMOPlat平台海尔集团基于家电制造业的多年实践经验，推出工业互联网平台COSMOPlat，形成以用户为中心的大规模定制化生产模式，实现需求实时响应、全程实时可视和资源无缝对接。COSMOPlat平台共分为四层：第一层是资源层，开放聚合全球资源，实现各类资源的分布式调度和最优匹配。第二层是平台层，支持工业应用的快速开发、部署、运行、集成，实现工业技术软件化。第三层是应用层，为企业提供具体互联工厂应用服务，形成全流程的应用解决方案。第四层是模式

2018年工业互联网平台项目申报书

附件2 2 0 1 8 年湖南省工业互联网平台项目申报书项目名称：申报单位（盖章）联合单位（盖章）：申报日期：2018年月日湖南省经济和信息化委编制 2018年8月

一、单位及平台项目基本信息表

二、工业互联网平台项目建设方案编制大纲 (需包括但不局限于如下内容) （一）项目简介，包括平台名称、建设单位、建设目标、投资规模及筹资方案等；（二）建设单位概况，包括单位基本情况介绍、单位与国内外同类机构的优势比较分析、平台建设团队情况、主要服务产品及产品服务的主要应用场景、典型案例实施情况。本单位工业互联网的整体框架规划或设想、现有工业互联网相关应用系统情况等；（三）项目建设需求分析，包括建设背景、先进性、业务流程和能力分析、功能需求分析、预期解决的重大问题等；（四）建设内容，包括平台总体架构、功能模块、数据管理方案、安全性等；

（五）项目已有成效，包括具备的能力、服务对象数量、典型应用案例等；（六）项目实施进度及组织安排，须明确平台建设各阶段的时间节点和具体目标；（七）项目总体目标及指标：技术指标：项目要达到预期效果必须具备的硬件、软件方面的技术指标。示范效益：形成何种可推广的通用解决方案、SaaS软件产品，建成何种企业级、行业性、功能性平台。经济效益：在企业提质降本增效等方面带来的收益等。（八）平台区域落地情况（描述工业互联网平台在地方落地情况，包括地方政府合作、区域企业整体上平台等情况。）（九）下一步发展计划（包含但不限于技术升级、应用开发、开发者社区建设和培育、商业模式拓展等。（十）相关附件与项目相关的其它证明材料：包括但不限于客户服务合同、能够体现工业互联网平台运营情况的财务报告、产品专利和知识产权证书、申报通知发布日期前系统和软件运行日志等证明材料，以及企业运营资质等相关支撑材料，需具备对证明材料的现场演示能力。（填报格式说明：请用A4幅面双面打印，正文字体为3号仿宋体，单倍行距。一级标题3号黑体，二级标题3号楷体。目录索引清晰。）

工业互联网平台发展解读

工业互联网平台发展解读深度解读魔力象限

目录 1.工业互联网平台的春秋时代 (4) 2.工业互联网平台的定义 (6) 3.平台的那些亲戚 (7) 4.魔力象限的“潜规则” (9) 5.方案样本 (12) 6.总结 (19)

继2018年推出第一份报告之后，美国咨询公司Gartner六月末再次发布了工业互联网平台的魔力象限。整体上看，工业互联网平台市场仍然很不成熟。跟去年一样，四个象限空出两个高堂，空荡荡像是遥不可及的天宫，而75%的入选者则拥挤在左下角的“利基玩家”之中。就入选者而言，既有一些从未听说过的新锐品牌，一时间不知所以然；也有一些大牌玩家如西门子居然未能入列，让人诧异。而成立仅三年的树根互联赫然在列，成为热闹的中国工业互联网的一个缩影。

图1：2019年工业互联网平台魔力象限（Source：Gartner魔力象限2019年6月）这篇报告最大的意义，其实并不在于谁家得以入选和排名，而是它所引发的工业互联网平台价值的思考。这对于已经将“工业互联网”列入新型基础设施的中国，尤其值得思考。 1.工业互联网平台的春秋时代两年前笔者就提到了物联网平台处于一个春秋时代（工业互联网平台未见战国）。现在的判断依然如此。尘埃还远未落定。此次魔力象限从7个维度，来衡量16个入选企业，最后围绕着状态监控、设备预测分析和互联资产进行评分。整个分值是按照5分计算的，而所有入选者没有超过3分的。可以说，所有的入选者都“不及格”。而这样的分数正是新生事物的真实写照吧。

图2：设备预测与资产互联的两个维度评分许多探索在孜孜不倦地进行之中，春秋无义战，江湖多地盘。一个喧闹的跑马圈地的时代。离群雄确立的战国争霸，似乎依然很远。此次16个入选者，有13个处于利基市场之中。根据Garnter的定义，大多数情况下，利基选手企业倾向于将其端到端的物联网平台功能，销售给既有的忠诚大客户群(也就是传统锁定的客户)，或作为捆绑的“垂直物联网”应用平台或作为托管服务。而在需要将IT、OT和物联网集成在一起的“新客户”面前，由于以前不曾有过合作关系，利基选手很难形成巨大的成功。许多利基选手的一个关键弱点是，尽管与工业企业接触，但主要从事的仍然集中在物联网的“商业”应用。而三家表现更为出众一些。PTC以其一贯的轻捷好用的技术，充分实现资源整合的日立的Lumada以大数据、BI加上OT的三合一之功力（以及从GE Digital挖走不少人才），连续两

工业互联网平台技术白皮书

4.制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为重点 (18) 5.电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升 (19) 三、工业互联网平台的技术进展 (20) （一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进 (22) 1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务 (22) 2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸 (23) 3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉，为边缘应用创新提供更好载体和环境 (24) （二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力. 26 1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键 (26) 2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不断强化 (27) 3.多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地 (28) （三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案 (29) 1.平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力 (29) 2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点. 30 3.平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性. 31 （四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进 (32) 1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性.. 32

工业互联网发展概述

把握工业互联网平台发展的战略机遇工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。党的十九大报告指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”2017 年 10 月 30 日，国务院常务会审议通过《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，促进实体经济振兴，加快转型升级。工业互联网通过构建连接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决策与智能控制，提高制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。作为工业互联网三大要素，工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心，对于振兴我国实体经济、推动制造业向中高端迈进具有重要意义。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。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制

造业新生态。关于工业互联网平台有四个定位：第一，工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级。从工业云平台到工业互联网平台演进包括成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向、创新引领导向、生态构建导向五个阶段，工业互联网平台在传统工业云平台的软件工具共享、业务系统集成基础上，叠加了制造能力开放、知识经验复用与开发者集聚的功能，大幅提升工业知识生产、传播、利用效率，形成海量开放 APP 应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的生态体系。第二，工业互联网平台是新工业体系的“操作系统”。工业互联网的兴起与发展将打破原有封闭、隔离又固化的工业系统，扁平、灵活而高效的组织架构将成为新工业体系的基本形态。工业互联网平台依托高效的设备集成模块、强大的数据处理引擎、开放的开发环境工具、组件化的工业知识微服务，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发与部署，发挥着类似于微软Windows、谷歌 Android 系统和苹果 iOS 系统的重要作用，支撑构建了基于软件定义的高度灵活与智能的工业体系。第三，工业互联网平台是资源集聚共享的有效载体。工业互联网平台将信息流、资金流、人才创意、制造工具和制造能力在云端汇聚，将工业企业、信息通信企业、互联网企业、第三方开发者等主体在云端集聚，将数据科学、工业科学、管理科学、信息科学、计算机科学在云端融合，推动资源、主体、知识集聚共享，形成社会化的协同生产方式和组织模式。

工业互联网平台发展趋势分析报告

中国工业互联网平台发展趋势分析报告【内容提要】展望2019年，伴随着国家和地方工业互联网政策的落地以及工业互联网创新发展工程的组织实施，我国工业互联网平台建设和推广进入从试验验证到规模化应用、从垂直深耕到横向拓展、从企业局部上云到全方位上云、从产业链单点突破到产业链图谱加速完善的新阶段。但存在基础产业空心化、跨行业跨领域生态体系构建能力不足、开源社区和工业APP开发队伍建设滞后、行业监管体系亟待完善等问题。在这种形势下，赛迪智库提出协同推进工业互联网和制造业“双创”发展、加快工业互联网平台监测分析服务平台建设、聚焦产业集聚区和龙头制造企业加速平台落地、加快开源社区和工业APP开发队伍培育、深化新一代信息技术在工业互联网平台中的融合应用等一系列对策建议。【关键词】工业互联网平台发展形势展望 1

目录一、工业互联网发展背景分析 (3) （一）国家和地方政策引导效应快速显现，工业互联网平台建设和应用推广从中央顶层部署走向部省联动推进 (3) （二）工业互联网创新发展工程示范带动作用明显，工业互联网平台从试验验证走向规模化应用推广 (5) （三）制造企业和信息技术企业双轮驱动，跨行业跨领域工业互联网平台从垂直深耕走向横向拓展阶段 (5) （四）地方工业企业上云政策更加细化和落地，上云重点从核心业务系统向工业设备延伸 (7) （五）工业互联网平台解决方案企业蓬勃发展，覆盖边缘层、工业PaaS和应用服务的产业链图谱加速完善 (8) （六）工业互联网平台融资规模和融资活动快速增长，产业、科技、金融良性互动的生态加快建立 (9) 二、需要关注的几个问题 (10) （一）工业互联网平台产业空心化问题亟待突破 (10) （二）跨行业跨领域生态体系构建能力薄弱 (11) （三）开源社区和工业APP开发队伍建设滞后 (11) （四）工业互联网平台行业监管体系亟待完善 (11) 三、应采取的对策建议 (12) （一）提升政策合力，协同推进工业互联网和制造业“双创”发展 (12) （二）强化公共服务支撑，加快工业互联网平台监测分析服务平台建设 (14) （三）聚焦产业集聚区和龙头制造企业，加快工业互联网平台落地 (14) （四）聚焦开源社区和工业APP开发队伍培育，加快工业互联网平台生态体系建设 (14) （五）坚持超前部署，加快边缘计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术在工业互联网平台中的应用推广 (15)

工业互联网平台发展四大方向

工业互联网平台发展四大方向作者：孙为军广东工业大学自动化学院物联网与大数据系副主任当前，新冠肺炎疫情在中国逐步得到控制，但在全球呈现出扩散迹象。在外防输入、内防反弹的防控要求下，很多企业复工复产面临用工荒等问题，但也将工业领域“机器换人”的话题推向了高潮。通过这次疫情，中国传统制造业充分认识到数字化、网络化、智能化生产方式的重要性和大数据平台、工业互联网平台建设的真正价值。但传统制造业转型和升级，既是攻坚战，也是持久战。智能制造是制造体系的全面升级，涉及产业链的各个环节，贯穿于产品生命周期的每个阶段（设计→生产→物流→销售→服务）。我国智能制造将工业互联网作为重要基础设施。此次疫情背景下，工业互联网和5G、人工智能、大数据中心一起，成为国内“新基建”投入的重点，为工业智能化提供共性的基础设施和能力支撑。工业互联网通过构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施。网络体系是基础，涉及人、机、法、料、环全要素和产品生命周期各环节，将工业全系统、全产业链、全价值链深度互联。平台体系是核心，在传统工业云平台的基础上，通过物联网、大数据、人工智能等技术的应用，实现制造能力开放、知识经验复用和开发者集聚。安全体系是保障，可以识别和抵御安全威胁、化解各种安全风险。工业互联网用三句话概括：数据采集是基础，工业PaaS（平台即服务）是核心，工业APP是关键，即通过大范围和深层次的数据采集，构建工业大数据管理和服务平台，形成满足不同行业、不同场景的应用服务。在“数字基建”推动下，通过构建“端、网、云、用”的网络集聚生态，工业互联网平台可以细化为智能感知、互联互通、数据中台、模式创新四大方向。

工业互联网平台产业生态

目录一、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、工业互联网平台产业生态 (19) （一）四类平台企业、五大支撑主体、两类平台用户共同构筑平台产业体系 (19) （二）企业从自身优势出发加快平台布局，形成四种路径 .. 21 （三）开放合作与封闭自建并举，多种方式开展平台构建 .. 25 （四）应用创新生态打造已成为平台发展关键 (26)

一、工业互联网平台的内涵（一）工业互联网平台发展背景 1.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

盘点｜国内外26家主流工业互联网平台概况

盘点｜国外26家主流工业互联网平台概况导读当前，国外企业工业互联网平台正处于规模化扩的关键期，毋庸置疑，工业互联网平台成为推动制造业与互联网融合发展的重要抓手。本文为大家整理出当前国外26家领先企业工业互联网平台信息，以供大家参考：01、公司名称：航天云网平台名称：INDICS平台航天科工基于自身在制造业的雄厚实力和在工业互联网领域的先行先试经验，打造了工业互联网平台INDICS。INDICS平台在IaaS层自建数据中心，在DaaS层提供丰富的大数据存储和分析产品与服务，在PaaS层提供工业服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业PaaS服务，以及面向开发者的公共服务组件库和200多种API接口，支持各类工业应用快速开发与迭代。 INDICS提供Smart IOT产品和INDICS-OpenAPI软件接口，支持工业设备/产品和工业服务的接入，实现“云计算+边缘计算”混合数据计算模式。平台对外开放自研软件与众研应用APP共计500余种，涵盖了智能研发、精益制造、智能服务、智慧企业、生态应用等全产业链、产品全生命期的工业应用能力。02、公司名称：树根互联平台名称：根云平台树根互联是三一集团孵化的中国成立最早、连接工业装备最

多、服务行业最广泛的工业互联网赋能平台公司。创始团队融合了深厚的工业基因和互联网技术。目前拥有树根互联子公司，并在持续扩。树根互联打造了中国工业互联网赋能平台——根云，致力于给各工业细分行业进行赋能、创新和转型。根云平台是中国最早、连接工业装备最多、服务行业最多的工业互联网赋能平台，能够为各行业企业提供基于物联网、大数据的云服务，面向机器的制造商、金融机构、业主、使用者、售后服务商、政府监管部门提供应用服务，同时对接各类行业软件、硬件、通讯商开展深度合作、形成生态效应。目前，平台已接入能源设备、纺织设备、专用车辆、港口机械、农业机械及工程机械等各类高价值设备超40万台以上，采集近万个参数，连接数千亿资产，为客户开拓超百亿元收入的新业务。03、公司名称：海尔平台名称：COSMOPlat平台海尔集团基于家电制造业的多年实践经验，推出工业互联网平台COSMOPlat，形成以用户为中心的大规模定制化生产模式，实现需时响应、全程实时可视和资源无缝对接。COSMOPlat平台共分为四层：第一层是资源层，开放聚合全球资源，实现各类资源的分布式调度和最优匹配。第二层是平台层，支持工业应用的快速开发、部署、运行、集成，实现工业技术软件化。第三层是应用层，为企业提供具体互联工厂应用服务，形成全流程的应用解决案。第四层是模式层，

工业互联网行业云平台建设规划PRD

XXX地区工业互联网行业云平台需求文档v1.0 2020年6月16日

1.业务背景 (1) 2.平台介绍 (2) 2.1.平台概述 (2) 2.2.平台目标 (2) 2.3.用户群体 (2) 2.4.业务范围 (3) 2.5.Roadmap (4) 3.功能需求 (5) 3.1功能总览 (5) 3.2详细介绍 (6) 3.2.1应用商店 (6) 3.2.2云化智造 (7) 3.2.3研发协同 (7) 3.2.4设备共享 (8) 3.2.5采购协同 (9) 3.2.6大数据分析 (10) 3.2.7AI机器视觉 (11) 3.2.8供应链金融 (12) 3.2.9智能物流 (12) 3.2.10政府窗口 (12) 4.可行性分析 (13) 4.1.技术可行性分析 (13)

4.2.经济可行性分析 (14) 5.效益分析 (15) 5.1.效益预测 (15) 5.2.销售策略 (16) 6.运营计划 (17)

1.业务背景 XXXX产业是当地传统的支柱产业，产业集群块状特征明显。该产业的发展经历了由配件到整机生产、从贴牌生产到创建自主品牌、从国内市场到国际市场的快速发展历程。在取得巨大成绩的同时，当地的产业发展也存在着下述问题： 1、龙头企业不够突出。企业数量品众多，但企业总体规模偏小，缺少百亿级龙头企业。企业规模与实力整体偏弱，在与同类地区龙头的市场竞争中处于劣势。 2、技术创新能力有待增强。与国内外一流企业相比，该地区企业信息化、自动化水平不高，劳动密集特征明显，在很多核心技术领域处于劣势，智能工厂建设相对滞后，企业的技术创新和运营管理能力亟待提高。 3、产品档次有待提高。大多数企业把市场定位在国内二、三线市场或国际低端产品市场，为全球价值链上的其他企业做简单的贴牌生产，不太注重提高产品档次和创立强势品牌，影响了企业的利润空间和发展后劲,结构性产能过剩矛盾突出。

工业互联网标准体系(版本2.0)

工业互联网标准体系（版本2.0）工业互联网产业联盟（AII） 2019年2月

指导单位：工业和信息化部联合牵头编写单位：中国航天科工集团有限公司、中国信息通信研究院参与编写单位：中国科学院沈阳自动化研究所、华为技术有限公司、海尔集团、三一集团有限公司、中国电信集团股份有限公司、北京奇安信科技有限公司、中国联合网络通信有限公司、中国移动通信集团有限公司、阿里云计算有限公司、清华大学、北京索为系统技术股份有限公司、中兴通讯股份有限公司、潍柴动力股份有限公司、用友网络科技股份有限公司、智能云科信息科技有限公司、富士康科技集团、工业和信息化部电子第一研究所、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、北京机械工业自动化研究所、浙江中控技术股份有限公司、江苏徐工信息技术股份有限公司、上海威派格智慧水务股份有限公司、中国物品编码中心、北京和利时智能技术有限公司、万向集团公司研究院、上海宝信软件股份有限公司、中国电子信息产业集团电子六所、树根互联技术有限公司、比亚迪股份有限公司、北京六方云科技有限公司、网神信息技术（北京）股份有限公司编写组成员：中国航天科工集团有限公司：魏毅寅、李曙春、张萍、柴旭东、侯宝存、王飞、李国栋、朱虹、秦鹏、李云鹏、于文涛、邹萍、姜海森、谷牧、孙博雅、黄健、石伟、黄羿清

中国信息通信研究院：续合元、石友康、李海花、黄颖、沈彬、张恒升、罗松、刘默、刘棣斐、田慧荣、李艺、杜霖、李南、刘棣斐、池程、田娟、陈洁、林欢中国科学院沈阳自动化研究所：曾鹏、李栋、刘意杨、刘阳、张华良华为技术有限公司：秦尧、李汉涛、张朝辉、王雨晨、彭炎、周亚灵、赵黎黎海尔集团：陈录城、张维杰、王晓虎、任涛林、张海港三一集团有限公司：贺东东、王锦霞中国电信集团股份有限公司：杨震、孙健、王志宏、张东、李洁、龚晟、张建雄、徐敏捷、程涛北京奇安信科技有限公司：陶耀东中国联合网络通信集团有限公司：陈晓天、许冬勇、巫灵珊中国移动通信集团有限公司：陈维、王荣、张峰阿里云计算有限公司：刘松、张大江、刘欢、李俊平、胡鑫、杨国彦、刘宇航清华大学：王建民、王晨北京索为系统技术股份有限公司：王战中兴通讯股份有限公司：楚俊生、张博山、李斌、王继刚潍柴动力股份有限公司：曹志月、陆成长、高庆

工业互联网平台介绍及应用案例

编写说明工业互联网平台作为工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心，在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。近期，国务院《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务。在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，《工业互联网平台白皮书》希望加强研究与交流，与业界共同推动工业互联网平台发展。白皮书主要分为五个部分。第一部分重点提出了工业互联网平台的体系架构与关键要素，明确了工业互联网平台是什么，有哪些功能和作用。第二部分提出了工业互联网平台的技术体系，并重点对平台层、边缘层与应用层的主要技术创新趋势进行了探讨。第三部分明确了工业互联网平台的产业体系，提出当前平台布局的四种路径，以及平台与应用生态构建的主要模式。第四部分提出了工业互联网平台的主要应用场景及案例。第五部分则重点面向平台企业，提出了平台发展的相关建议。

目录一、把握工业互联网平台发展的战略机遇 (4) 二、典型工业互联网平台介绍及案例 (12) （一）航天云网-INDICS 平台 (12) （二）树根互联-根云平台 (15) （三）华为-OceanConnect IoT 平台 (21) （四）用友-精智丨用友工业互联网平台 (25) （五）中船工业-船舶工业智能运营平台 (31) （六）浪潮-浪潮工业互联网平台 (41) （七）宝信-宝信工业互联网平台 (45) （八）机智云-Gizwits IOT Enterprise 平台 (51) （九）GE-Predix平台 (55) （十）PTC-ThingWorx平台 (57) （十一）ABB-ABB Ability 平台 (59)

2018年工业互联网平台项目申报书

2018年工业互联网平台项目申报书 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

一、单位及平台项目基本信息表

（四）建设内容，包括平台总体架构、功能模块、数据管理方案、安全性等；（五）项目已有成效，包括具备的能力、服务对象数量、典型应用案例等；（六）项目实施进度及组织安排，须明确平台建设各阶段的时间节点和具体目标；（七）项目总体目标及指标：技术指标：项目要达到预期效果必须具备的硬件、软件方面的技术指标。示范效益：形成何种可推广的通用解决方案、SaaS软件产品，建成何种企业级、行业性、功能性平台。经济效益：在企业提质降本增效等方面带来的收益等。（八）平台区域落地情况（描述工业互联网平台在地方落地情况，包括地方政府合作、区域企业整体上平台等情况。）（九）下一步发展计划（包含但不限于技术升级、应用开发、开发者社区建设和培育、商业模式拓展等。（十）相关附件与项目相关的其它证明材料：包括但不限于客户服务合同、能够体现工业互联网平台运营情况的财务报告、产品专利和知识产权证书、申报通知发布日期前系统和软件运行日志等证明材料，以及企业运营资质等相关支撑材料，需具备对证明材料的现场演示能力。

中美德工业互联网平台对比及全球工业互联网平台发展趋势

目录 1国内外工业互联网发展现状的对比 (5) 1.1全球工业互联网平台发展趋势 (5) 1.1.1IaaS寡头垄断、PaaS拓展通用性、SaaS纵深专业性 (5) 1.1.2PaaS逐渐成为平台发展的关键突破口 (5) 1.2中美德工业互联网平台对比 (6) 1.2.1中国与美德在工基础、技术积累方面差距显著 (6) 1.2.2工业数据采集和分析能力不足 (6) 1.2.3巨大蓝海市场将带来后发优势 (7) 2海外工业互联网成长良好 (7) 2.1U PTAKE——对接C ATERPILLAR的设备管理服务平台供应商 (7) 2.2C3I O T——世界领先的大数据、物联网及人工智能平台提供商 (8) 2.3K ONUX——融合智能传感器、AI与大数据的IO T供应商 (10) 2.4S IGHT M ACHINE——着力企业质量及生产力 (11) 2.5P REDIX——GE推出的基础性系统平台 (13) 3国内工业互联网独角兽迎头赶上 (13) 3.1树根互联——工业基因孕育出的物联网领跑者 (13) 3.2索为科技——工业技术软件化理念的领导者 (14) 3.3寄云鼎城——为企业提供全套IT+OT的解决方案 (15) 3.4迈迪信息——智能故障预测及分析服务提供商 (16) 3.5泰尔英福——基于区块链技术的数字网络运营商 (17) 3.6博华信智——工业互联网装备健康监测智能维修云平台 (18) 3.7华制智能——全球化的智能制造解决方案提供商和系统集成商 (19) 3.8昆仑数据——智能故障预测及分析服务提供商 (20) 3.9绿能互联——新能源工业绿能互联平台 (20) 3.10智擎信息——智能故障预测及分析服务提供商 (21) 3.11蘑菇物联——基于移动物联网的S AA S服务商 (22) 4智能工厂显著提升生产效率 (24) 4.1和利时电子公司智能制造数字化车间 (24) 4.2威派格智联供水设备远程数据采集与预测性维护 (24) 4.3厦门侨兴基于用友精智平台的智能工厂实践 (26) 4.4三一重工“18号智能工厂”项目 (27)

全球工业互联网平台应用案例分析报告

全球工业互联网平台应用案例分析报告全球工业互联网正处于起步阶段，受制于商业模式、企业文化、投资收益、技术路线等多方面的挑战，目前工业互联网并没有获得预期的市场认可度。国家工业信息安全发展研究中心分析了77个工业互联网平台企业，针对工业企业数字化转型的需求和痛点，对206个工业企业应用工业互联网平台的案例进行了调查研究，希望了解哪些工业互联网应用在工业企业已落地实施？哪些应用获得企业的认可度最高？解决了什么问题？取得什么成效？哪些行业普及较快？形成了《数据驱动转型致胜——全球工业互联网平台应用案例分析报告》。报告将工业互联网平台应用分为三大类：设备及产品管理：针对工业设备和工业产品开展资产管理服务。业务和运营优化：打通OT数据与IT数据，支持企业传统业务和运营优化。新模式新业态：融合工业、金融、服务等资源，开展企业业务转型、商业模式创新，打造新竞争模式。

工业互联网平台的应用成效主要可分为四大类：成本降低、效率提升、产品和服务能力提升、业务和模式创新等，具体应用场景案例分布与应用案例成效见下图。全球工业互联网平台应用现状从应用场景维度分析，降低成本、提高效率的需求是推动目前工业企业实施工业互联网的最大动力，83%的工业企业基于平台开展工业设备和产品状态在线监测、故障在线诊断、预测性维护、远程运维等应用服务。68%的工业企业基于平台处理分析生产制造、企业运营管理等各类数据，开展生产过程优化、能耗优化、质量优化、安全管理、作业指导、采销决策优化等业务运营优化服务。19%的工业企业基于平台开展业务转型和模式创新，企业对应用人工智能、虚拟现实、数字孪生、区块链等新技术仍持保守谨慎态度，企业更寄希望平台新模式应用带来更多的新收入增长。

工业互联网平台发展现状、趋势与对策

工业互联网平台发展现状、趋势与对策目前，被誉为工业互联网平台操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口，商业价值仍处于探索阶段。文/周剑肖琳琳随着制造业从数字化阶段向网络化阶段加速迈进，工业互联网平台在全世界范围内迅速兴起。2017年10月30日，国务院常务会议通过专门的指导意见，力推工业互联网发展。为了更准确把握工业互联网平台发展现状、趋势、问题，研究我国工业互联网平台发展的切入点和路径，国家工业信息安全发展研究中心信息化研究与促进中心调研了GE、西门子、航天云网、海尔、华为、阿里、腾讯等20多家国内外主流工业互联网平台后认为，工业PaaS（平台即服务）正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口。在这一领域，信息化水平高的制造业龙头企业是主力军，ICT企业是关键使能技术的开拓者，而拥有生态优势的互联网龙头企业很可能异军突起。全球工业互联网平台发展现状和趋势目前，全球制造业龙头企业、ICT领先企业、互联网主导企业基于各自优势，从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。工业互联网平台虽发展时间不长，但均有迅速扩张的趋势，正积极探索技术、管理、商业模式等方面规律，并取得了一些进展。工业互联网平台呈现IaaS（基础设施即服务）寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS（软件即服务）专注专业纵深的发展态势。IaaS、PaaS、SaaS建设成熟度不一致，IaaS 发展成熟度较高、技术创新迭代迅速，亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、腾讯云、华为云等占据了全球主要市场，IaaS主流服务商集中在中美两国。当前多数工业PaaS在工业know-how和专业技术方面积淀不足，受消费互联网横向整合大获成功的影响，忽视了制造与消费领域之间专业性的巨大差异，容易导致战略方向和发展路径的误判，因此工业PaaS 开发建设应在专业性基础上向提供通用能力方向发展。SaaS发展受PaaS赋能不足的约束，潜力尚未发挥出来，均处于萌芽阶段。SaaS正逐步深入制造业细分行业领域，中小型企业的SaaS应用需求最迫切、服务量最大、价值创造最直接。被誉为工业互联网平台操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口，商业价值仍处于探索阶段。一方面，工业互联网平台架构IaaS和PaaS逐渐趋于松耦合，互相影响渐弱。另一方面，PaaS是SaaS的赋能平台，只有PaaS成熟度和能力大幅提升，SaaS才有繁荣的可能。目前，工业PaaS建设处于起步阶段，需要制造业和ICT行业在技术、管理、商业模式等方面深度融合。一是PaaS平台既需要特定领域制造技术的深厚积累，还需要把行业知识经验通过ICT技术转化为数字化的通用制造技术规则。GEPredix平台的技术和成本两道门槛限制了平台用户和开发者数量，可用性、易用性成为平台急需解决的共性问题。二是PaaS市场体系尚未建立，平台主要完成传统服务与流程的云迁移，主营业务仍为线下解

工业互联网平台助力产业生态构建

系统与方案 Systems & Solutions 371?工业互联网发展概述随着世界范围内新一轮科技革命创新发展蓬勃兴起，加快推进制造业的数字化转型被上升到国家的战略高度，德国工业4.0、美国先进制造伙伴计划、中国制造2025等一系列国家战略相继推出。工业互联网作为支撑制造业数字化转型发展的关键基础设施，新一代信息技术与制造业的融合产物，成为建设制造强国的重要抓手。在云计算、大数据、物联网和人工智能等新一代信息技术的推动下，系统搭建以网络、平台、安全为核心的功能体系，加快信息通信技术在制造业更广泛、更深入的融合应用，构建数字化和智能化驱动的工业新型生态是实现我国制造业数字化转型升级的关键所在，也是工业领域智能化变革的重要推手。全球工业互联网发展正处于规模扩张、格局未定的关键时期，各个国家都高度重视和积极布局，希望抢占工业互联网这一战略制高点，收获新一轮工业革命带来的经济发展红利。目前，我国工业互联网发展面临着标准体系不完善，产业支撑能力不强，现实基础能力不刘廉如1?张忠平1?肖?力2 1 宜通世纪物联网研究院(广州)有限公司广州 510665 2 基本立子(北京)科技发展有限公司北京 100012 摘　要?工业互联网平台是面向工业企业海量数据管理，业务开放创新和资源协同优化等需求应运而生的，其对加快工业互联网深化发展具有重要意义。文章首先对工业互联网的发展背景、政策标准、平台现状进行了概述，提出立子云平台，对其从功能、部署和安全等方面进行了描述，介绍在设备售后管理场景的具体应用及效果。关键词?工业互联网；平台；售后管理工业互联网平台助力产业生态构建高，核心技术和关键平台综合能力不足，制造企业数字化网络化水平整体不高等一系列问题[1]；因此，围绕核心标准、技术、平台，把握工业互联网“数字化、网络化、智能化”本质特征，推动新一代信息技术和制造业实体经济深度融合，助力先进制造业智能化发展，为制造强国建设赋予新动能，是大力发展工业互联网的工作着力点。1.1?国家政策标准工业互联网体现了工业技术和信息通信技术的跨界融合，涉及到软件、硬件、网络、平台安全等多方面的集成，以及不同场景、不同模式下的专业领域应用，因此，需要相关标准的指导和引领。以国际电工委员会(IEC)、美国工业互联网联盟(IIC)、德国工业4.0平台、中国工业互联网产业联盟(AII)为代表的标准组织均在积极布局推进工业互联网标准化工作。总体而言，工业互联网标准化还处于起步阶段，将面临长期的探索与研究过程，标准组织多将工作重点放在了顶层设计、参考架构、基础共性、需求用例、关键技术和安全等方面。美国工业互联网联盟于2015年6月发布了《工业互联网参考架构》。2016年8月，中国工业互

工业互联网平台技术演进分析

最新基于工业互联网平台的创新应用案例(框架)

工业互联网平台应用路径白皮书

盘点国内外家主流工业互联网平台概况

2018年工业互联网平台项目申报书

工业互联网平台发展解读

工业互联网平台技术白皮书

工业互联网发展概述

工业互联网平台发展趋势分析报告

工业互联网平台发展四大方向

工业互联网平台产业生态

盘点｜国内外26家主流工业互联网平台概况

工业互联网行业云平台建设规划PRD

工业互联网标准体系(版本2.0)

工业互联网平台介绍及应用案例

2018年工业互联网平台项目申报书

中美德工业互联网平台对比及全球工业互联网平台发展趋势

全球工业互联网平台应用案例分析报告

工业互联网平台发展现状、趋势与对策

工业互联网平台助力产业生态构建

相关文档

最新文档