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  從印發《關于深化“互聯網+制造業”發展工業互聯網的指導意見》(以下簡稱《指導意見》)，到設立工業互聯網專項小組，為什么我國如此重視工業互聯網呢?

   因為工業互聯網是企業競爭的新賽道，從全球工業互聯網發展的階段來看，當前正處于格局未定的關鍵期、規模化擴張的窗口期、搶占主導權的機遇期。機遇非常難得，同時窗口期也非常短，所以我國制造業需要緊緊抓住這個契機，加快發展工業互聯網。 工業互聯網平臺究竟是什么?

   工業互聯網核心的工業互聯網平臺究竟是什么呢?《工業互聯網平臺白皮書》給出如下 體系架構：

   工業互聯網平臺架構可以概括成以下四點：

   1、數據采集(邊緣層)是基礎，即要構建一個實時的數據采集體系，把數據采集上來，通過協議轉換和邊緣計算，一部分在邊緣側進行處理并直接返回到機器設備，一部分傳到云端進行綜合利用分析，進一步優化形成決策。

   2、工業PaaS(平臺層)是核心。即要構建一個可擴展的操作系統，為工業APP應用開發提供一個基礎平臺。

   3、工業APP(應用層)是關鍵。即要形成滿足不同行業、不同場景的應用服務，并以工業APP的形式呈現出來。

   4、IaaS是支撐。即通過虛擬化技術將計算、存儲、網絡等資源池化，向用戶提供可計量、彈性化的資源服務。

   工業互聯網平臺發展四種模式

   2013 年以來，全球各類產業主體積極布局，目前全球工業互聯網平臺數量超過 150 個。2017 年以來平臺發展步入快車道，僅我國就有數十個平臺產品發布。綜合國內外平臺企業布局策略來看，目前主要有四種路徑。

   1.裝備和自動化企業憑借工業設備與經驗積累，依托工業互聯網平臺創新服務模式。比如 GE 基于開源 PaaS架構 Cloud Foundry 構建 Predix 平臺，并通過集成微服務架構等方式為應用開發者提供豐富支持，實現智能應用的快速構建、測試和部署。三一重工依托其設備管理經驗孵化專注工業互聯網平臺建設的樹根互聯，基于開源 Docker 技術構建 PaaS 平臺，具備靈活的應用開發及部署能力，提供資產管理、預測性維護、產品全生命周期管理、產業鏈金融和模式創新等工業應用服務。

   2.制造企業將數字化轉型經驗轉化為服務能力，構建工業互聯網平臺。比如海爾的 COSMOPlat 平臺，將顧客需求、產品訂單、合作生產、原料供應、產品設計、生產組裝和智能分析等環節互聯起來并進行實時通信和分析，以滿足規模化定制需求。航天云網 INDICS 平臺匯聚超過 100 萬家企業，并在此基礎上提供供需對接、智能工廠改造、云制造和資源共享等服務。

   3.軟件企業圍繞自身業務升級需求，借助工業互聯網平臺實現能力拓展。比如精智用友工業互聯網平臺，在客戶端通過營銷云與互聯網營銷及客戶打通，在供應端通過采購云與供應商打通，在工廠內部繼承原有ERP的功能通過上云進行優化，在車間設備端通過物聯平臺可以快速接入不同類型設備進行監控，從而協助客戶快速連接設備快速實現多端實時服務。 PTC Thingworx 平臺基于大量的設計模塊，實現產品研發設計，大幅節約設計研發周期。同時，平臺基于 CAD 產品數字模型和 Vuforia 技術集成的 ThingWorx Studio 增強現實開發環境和網絡體驗服務以及數字孿生服務(Digital Twin)實現對產品生產的全生命周期管理。

   4.信息技術企業發揮技術優勢，將已有平臺向制造領域延伸。例如 IBM Bluemix 平臺與博世合作，在平臺部署博世物聯網套件服務，進而幫助 IBM 提升底層設備物聯及數據采集能力，并基于數據實現設備管理服務和云計算軟件更新。微軟 Azure IoT 平臺則重點打造遠程設備監控、預測性維護、工廠聯網與可視化等服務能力，提升對制造場景的支持能力。華為 OceanConnect 平臺借助網關設備、軟件 Agent 和物聯網管理系統，實現各類底層數據采集和集成，并通過提供 API 接口、開發套件與數據分析服務，提供許多高價值行業應用，比如智慧家庭、車聯網、智能抄表、智能停車、平安城市等。

   正如原工信部副部長楊學山所說：工業互聯網平臺是多元的，存在不同層次、不同類型的平臺，滿足不同需求、實現不同價值。為什么說它必然是多元化?因為制造業本身就是多元的，不同行業，不同規模有不同的物理系統，所以姓工不姓互聯網的工業互聯網也一定是多元的。

  解析工業互聯網平臺的四大應用場景

   1.面向工業現場的生產過程優化

   工業互聯網平臺能夠有效采集和匯聚設備運行數據、工藝參數、質量檢測數據、物料配送數據和進度管理數據等生產現場數據，通過數據分析和反饋在制造工藝、生產流程、質量管理、設備維護和能耗管理等具體場景中實現優化應用。

   2.面向企業運營的管理決策優化

   借助工業互聯網平臺可打通生產現場數據、企業管理數據和供應鏈數據，提升決策效率，實現更加完善與透明的企業管理，其具體場景包括供應鏈管理優化、生產管控一體化、企業決策管理等。

   3.面向社會化生產的資源優化配置與協同

   工業互聯網平臺可實現制造企業與外部用戶需求、創新資源、生產能力的對接，推動設計、制造、供應和服務環節的并行組織和協同優化。其具體場景包括協同制造、制造能力交易與個性定制等。

   4.面向產品全生命周期的管理與服務優化

   工業互聯網平臺可以將產品設計、生產、運行和服務數據進行集成，以全生命周期可追溯為基礎，在設計環節實現可制造性預測，在使用環節實現健康管理，并通過生產與使用數據的反饋改進產品設計。當前其具體場景主要有產品溯源、產品/裝備遠程預測性維護、產品設計反饋優化等。

   工業互聯網平臺給制造業帶來哪些新技術?

   1.工業物聯網平臺賦能萬物連接未來

   工業互聯網平臺的核心是工業物聯網，通過工業物聯網平臺可以快速打通機器、設備的互聯互通。PC互聯網時代，實現了十億級電腦的連接，帶來信息和交易方式的革命;移動互聯網時代，實現了數十億手機的連接，帶來了社交和生活方式的革命;隨著工業互聯網時代的到來，將實現百億甚至千億萬億級別的萬物互聯，必將為生產和分配方式帶來一場革命。

   對于廣大制造企業來說，通過工業物聯網平臺，可以快速實現更多機器和設備的互聯，可以采集到各類設備和機器的數據，實現多種數據的集成。但是我國制造企業新老設備并存，智能化升級改造也必將是老舊設備的智能化改造(也叫啞設備改造)和新設備新應用的搭建同時進行。

   2.云計算與邊緣計算互補共存

   傳統IT架構解決方案中數據都匯集到本地各類業務系統中，這些系統大多是煙囪式、孤立的業務系統。與此不同的是，在工業互聯網平臺架構下，越來越多的數據匯聚到了云端，在云端進行數據的集中存儲、管理和計算。數據上云后，企業可以減少IT運營費用，打通了傳統煙囪式業務系統之間的連接，還可以隨時隨地實時監控企業的運營狀態。

   但是有些工業場景，對于處理延時要求在毫秒級，這時物理世界與云的連接就變得不可靠。邊緣計算就在靠近數據源附近提供網絡、計算、存儲等服務，滿足企業數字化轉型在聯接、智能、實時、數據優化和安全方面的訴求。邊緣計算作為聯接物理世界和數字世界的橋梁，使智能資產、智能網關、智能系統和智能服務變得實時、智慧、可靠。

   3.人工智能為工業互聯網提供智慧大腦

   通過物聯數據的上云，企業獲取了大量產品全生命周期數據(大數據)，這為基于大數據+云計算的人工智能奠定了較好的基礎。但是，總體來說，人工智能在工業中的應用還非常有限，未來有較大的發展空間。目前應用較多的有智能調度、智能檢測、設備故障預測等。

   傳統生產排程及調度系統是基于規則、約束的排程優化算法。但是由于生產要素情況很復雜，故障、病假等突發狀況時有發生，所以應用推廣不是很理想。隨著人工智能算法突破，基于平臺對資源能力匹配的監測數據，進行深度學習，可以對制造資源調度給出有效預案。采用視頻圖像識別方法在外觀檢測方面的應用已經比較成熟。基于設備運行狀態數據，預測設備故障，優化設備運行狀態等應用也比較成熟。

   工業互聯網的本質是將大數據、云計算、物聯網等技術應用于工業企業，提高企業的核心競爭能力，推進我國制造業有大變強，爭取早日邁向制造強國。