導讀：
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、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，包括邊緣、平臺（工業(yè) PaaS）、應用三大核心層級。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、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，包括邊緣、平臺（工業(yè) PaaS）、應用三大核心層級。
可以認為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是工業(yè)云平臺的延伸發(fā)展，其本質(zhì)是在傳統(tǒng)云平臺的基礎上疊加物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術，構(gòu)建更精準、實時、高效的數(shù)據(jù)采集體系，建設包括存儲、集成、訪問、分析、管理功能的使能平臺，實現(xiàn)工業(yè)技術、經(jīng)驗、知識模型化、軟件化、復用化，以工業(yè) APP 的形式為制造企業(yè)各類創(chuàng)新應用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協(xié)同演進的制造業(yè)生態(tài)。
圖 1：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構(gòu)圖
第一層是邊緣，通過大范圍、 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)平臺的數(shù)據(jù)基礎。一是通過各類通信手段接入不同設備、 系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集海量數(shù)據(jù)；二是依托協(xié)議轉(zhuǎn)換技術實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的歸一化和邊緣集成；三是利用邊緣計算設備實現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的匯聚處理，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)向云端平臺的集成。
第二層是平臺， 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)微服務等創(chuàng)新功能， 構(gòu)建可擴展的開放式云操作系統(tǒng)。一是提供工業(yè)數(shù)據(jù)管理能力，將數(shù)據(jù)科學與工業(yè)機理結(jié)合， 幫助制造企業(yè)構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)分析能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值挖掘；二是把技術、知識、經(jīng)驗等資源固化為可移植、可復用的工業(yè)微服務件庫，供開發(fā)者調(diào)用；三是構(gòu)建應用開發(fā)環(huán)境， 借助微服務組件和工業(yè)應用開發(fā)工具， 幫助用戶快速構(gòu)建定制化的工業(yè) APP。
第三層是應用， 形成滿足不同行業(yè)、不同場景的工業(yè) SaaS 和工業(yè) APP， 形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的終價值。一是提供了設計、生產(chǎn)、管理、服務等一系列創(chuàng)新性業(yè)務應用。二是構(gòu)建了良好的工業(yè) APP 創(chuàng)新環(huán)境， 使開發(fā)者基于平臺數(shù)據(jù)及微服務功能實現(xiàn)應用創(chuàng)新。
除此之外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺還包括 IaaS 基礎設施，以及涵蓋整個工業(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)平臺的基礎支撐和重要保障。泛在連接、云化服務、 知識積累、應用創(chuàng)新是辨識工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的四大特征。
一是泛在連接， 具備對設備、 軟件、 人員等各類生產(chǎn)要素數(shù)據(jù)的全面采集能力。
二是云化服務， 實現(xiàn)基于云計算架構(gòu)的海量數(shù)據(jù)存儲、 管理和計算。
三是知識積累， 能夠提供基于工業(yè)知識機理的數(shù)據(jù)分析能力，并實現(xiàn)知識的固化、積累和復用。
四是應用創(chuàng)新，能夠調(diào)用平臺功能及資源，提供開放的工業(yè) APP 開發(fā)環(huán)境，實現(xiàn)工業(yè) APP 創(chuàng)新應用。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺需要解決多類工業(yè)設備接入、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)應用創(chuàng)新與集成、工業(yè)知識積累迭代實現(xiàn)等一系列問題，涉及七大類關鍵技術，分別為數(shù)據(jù)集成和邊緣處理技術、 IaaS 技術、 平臺使能技術、數(shù)據(jù)管理技術、工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術、應用開發(fā)和微服務技術、安全技術。
圖 2：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺關鍵技術體系圖
1. 數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術
設備接入：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 等無線協(xié)議將工業(yè)現(xiàn)場設備接入到平臺邊緣層。
協(xié)議轉(zhuǎn)換：一方面運用協(xié)議解析、中間件等技術兼容 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?，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠程接入。邊緣數(shù)據(jù)處理：基于高性能計算芯片、實時操作系統(tǒng)、邊緣分析算法等技術支撐，在靠近設備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側(cè)進行數(shù)據(jù)預處理、存儲以及智能分析應用，提升操作響應靈敏度、消除網(wǎng)絡堵塞，并與云端分析形成協(xié)同。
2.IaaS 技術
基于虛擬化、分布式存儲、并行計算、負載調(diào)度等技術，實現(xiàn)網(wǎng)絡、計算、存儲等計算機資源的池化管理，根據(jù)需求進行彈性分配，并確保資源使用的安全與隔離，為用戶提供完善的云基礎設施服務。
3.平臺使能技術
資源調(diào)度：通過實時監(jiān)控云端應用的業(yè)務量動態(tài)變化，結(jié)合相應的調(diào)度算法為應用程序分配相應的底層資源，從而使云端應用可以自動適應業(yè)務量的變化。
多租戶管理：通過虛擬化、數(shù)據(jù)庫隔離、容器等技術實現(xiàn)不同租戶應用和服務的隔離，保護其隱私與安全。
4.數(shù)據(jù)管理技術
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算需求。
數(shù)據(jù)預處理：運用數(shù)據(jù)冗余剔除、異常檢測、歸一化等方法對原始數(shù)據(jù)進行清洗，為后續(xù)存儲、管理與分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)來源。
數(shù)據(jù)存儲與管理：通過分布式文件系統(tǒng)、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、關系數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫等不同的數(shù)據(jù)管理引擎實現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的分區(qū)選擇、存儲、編目與索引等。
5.應用開發(fā)和微服務技術
多語言與工具支持：支持 Java,Ruby 和 PHP 等多種語言編譯環(huán)境，并提供 Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git 和Jenkins 等各類開發(fā)工具，構(gòu)建高效便捷的集成開發(fā)環(huán)境。
微服務架構(gòu)：提供涵蓋服務注冊、發(fā)現(xiàn)、通信、調(diào)用的管理機制和運行環(huán)境，支撐基于微型服務單元集成的“松耦合”應用 開發(fā)和部署。
圖形化編程：通過類似 Labview 的圖形化編程工具，簡化開發(fā)流程，支持用戶采用拖拽方式進行應用創(chuàng)建、測試、擴展等。
6.工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術
數(shù)據(jù)分析算法：運用數(shù)學統(tǒng)計、機器學習及最新的人工智能算法實現(xiàn)面向歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)的聚類、關聯(lián)和預測分析。
機理建模：利用機械、電子、物理、化學等領域?qū)I(yè)知識，結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)實踐經(jīng)驗，基于已知工業(yè)機理構(gòu)建各類模型，實現(xiàn)分析應用。
7.安全技術
數(shù)據(jù)接入安全：通過工業(yè)防火墻技術、工業(yè)網(wǎng)閘技術、加密隧道傳輸技術，防止數(shù)據(jù)泄漏、被偵聽或篡改，保障數(shù)據(jù)在源頭和傳輸過程中安全。
平臺安全：通過平臺入侵實時檢測、網(wǎng)絡安全防御系統(tǒng)、惡意代碼防護、網(wǎng)站威脅防護、網(wǎng)頁防篡改等技術實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的代碼安全、應用安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)站安全。
訪問安全：通過建立統(tǒng)一的訪問機制，限制用戶的訪問權限和所能使用的計算資源和網(wǎng)絡資源實現(xiàn)對云平臺重要資源的訪問控制和管理, 防止非法訪問。
在上述七大類技術中，通用平臺使能技術、工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術、數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術、應用開發(fā)和微服務技術正快速發(fā)展，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的構(gòu)建和發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。在平臺層，PaaS 技術、新型集成技術和容器技術正加速改變信息系統(tǒng)的構(gòu)建和組織方式。在邊緣層，邊緣計算技術極大的拓展了平臺收集和管理數(shù)據(jù)的范圍和能力。在應用層，微服務等新型開發(fā)框架驅(qū)動工業(yè)軟件開發(fā)方式不斷變革，而工業(yè)機理與數(shù)據(jù)科學深度融合則正在引發(fā)工業(yè)應用的創(chuàng)新浪潮。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)業(yè)發(fā)展涉及多個層次、不同領域的多類主體。在產(chǎn)業(yè)鏈上游， 云計算、數(shù)據(jù)管理、 數(shù)據(jù)分析、 數(shù)據(jù)采集與集成、 邊緣計算五類專業(yè)技術型企業(yè)為平臺構(gòu)建提供技術支撐；在產(chǎn)業(yè)鏈中游， 裝備與自動化、工業(yè)制造、信息通信技術、工業(yè)軟件四大領域內(nèi)領先企業(yè)加快平臺布局；在產(chǎn)業(yè)鏈下游， 垂直領域用戶和第三方開發(fā)者通過應用部署與創(chuàng)新不斷為平臺注入新的價值。
圖 3：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)業(yè)體系
1. 信息技術企業(yè)提供通用使能工具，成為平臺建設重要支撐信息技術企業(yè)提供關鍵技術能力，以“被集成”的方式參與平臺構(gòu)建。
主要包括五類：一是云計算企業(yè)， 提供云計算基礎資源能力及關鍵技術支持， 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)場景的對象存儲、關系數(shù)據(jù)庫、 NoSQL 數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)管理和存儲的工具，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)， 為設備連接、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成提供技術支持，典型企業(yè)如 Kepware、 NI、博世、 IBM 等；五是邊緣計算企業(yè)，提供邊緣層的數(shù)據(jù)預處理與輕量級數(shù)據(jù)分析能力，典型企業(yè)如華為、 思科、 英特爾、 博世等。
2.平臺廠商通過整合資源實現(xiàn)平臺構(gòu)建， 發(fā)揮產(chǎn)業(yè)主導作用。
平臺企業(yè)以集成創(chuàng)新為主要模式，以應用創(chuàng)新生態(tài)構(gòu)建為主要目的， 整合各類產(chǎn)業(yè)和技術要素實現(xiàn)平臺構(gòu)建， 是產(chǎn)業(yè)體系的核心。
目前， 平臺企業(yè)主要有以下四類：一是裝備與自動化企業(yè)，從自身核心產(chǎn)品能力出發(fā)構(gòu)建平臺，如 GE、西門子、 ABB、和利時等；二是生產(chǎn)制造企業(yè)， 將自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗以平臺為載體對外提供服務， 如三一重工/樹根互聯(lián)、海爾、航天科工等；三是工業(yè)軟件企業(yè)， 借助平臺的數(shù)據(jù)匯聚與處理能力提升軟件性能，拓展服務邊界，如 PTC、 SAP、 Oracle、用友等；四是信息技術企業(yè)， 發(fā)揮 IT 技術優(yōu)勢將已有平臺向制造領域延伸，如 IBM、微軟、華為、 思科等。
3.應用主體以平臺為載體開展應用創(chuàng)新，實現(xiàn)平臺價值提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過功能開放和資源調(diào)用大幅降低工業(yè)應用創(chuàng)新門檻，
其應用主體分為兩類：行業(yè)用戶在平臺使用過程中結(jié)合本領域工業(yè)知識、機理和經(jīng)驗開展應用創(chuàng)新， 加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，如全球研磨機械制造商格林公司基于西門子 MindSphere平臺開發(fā)服務于機床的工業(yè) APP，實現(xiàn)對刀具磨損狀態(tài)的精準預測和適時更換。第三方開發(fā)者能夠依托平臺快速創(chuàng)建應用服務，形成面向不同行業(yè)不同場景的海量工業(yè) APP，提升平臺面向更多工業(yè)領域提供服務的能力，典型企業(yè)如 Webalo、Bearing Point、ThetaRay、 NEC、 Pitney Bowes 等。
當前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在工業(yè)系統(tǒng)各層級各環(huán)節(jié)獲得廣泛應 用，一是應用覆蓋范圍不斷擴大，從單一設備、單個場景的應用 逐步向完整生產(chǎn)系統(tǒng)和管理流程過渡，最后將向產(chǎn)業(yè)資源協(xié)同組 織的全局互聯(lián)演進。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 測性分析和基于深度學習的指導性分析。其中，設備、產(chǎn)品場景 相對簡單，機理較為明確，已經(jīng)可以基于平臺實現(xiàn)較復雜的智能 應用，在航空航天、工程機械、電力裝備等行業(yè)形成了工藝參數(shù) 優(yōu)化、預測性維護等應用模式；企業(yè)生產(chǎn)與運營管理系統(tǒng)復雜度 較高，深度分析面臨一定挑戰(zhàn)，當前主要對局部流程進行改進提 升，在電子信息、鋼鐵等行業(yè)產(chǎn)生供應鏈管理優(yōu)化、生產(chǎn)質(zhì)量優(yōu) 化等應用模式；產(chǎn)業(yè)資源的協(xié)同目前還沒有成熟的分析優(yōu)化體系， 主要依托平臺實現(xiàn)資源的匯聚和供需對接，僅在局部領域?qū)崿F(xiàn)了 協(xié)同設計、協(xié)同制造等應用模式。
圖 4 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應用階段視圖
總體來看，平臺應用還處于初級階段，以“設備物聯(lián)+分析”或“業(yè)務系統(tǒng)互聯(lián)+分析” 的簡單場景優(yōu)化應用為主。未來平臺應用將向深層次演進，將在物聯(lián)與互聯(lián)全面打通的基礎上實現(xiàn)復雜的分析優(yōu)化，從而不斷推動企業(yè)管理流程、組織模式和商業(yè)模式創(chuàng)新。最終，平臺將具備全社會資源承載與協(xié)同能力，通過全局性要素、 全產(chǎn)業(yè)鏈主體的重新組織與優(yōu)化配置， 推動工業(yè)生產(chǎn)方式、管理模式和組織架構(gòu)變革。
1.設備、工藝等單個場景已可以實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)和機理的預測， 正步入決策性分析階段
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺廣泛連接設備、裝備、產(chǎn)品，基于設備機理模型和產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘開展了大量基于規(guī)則的故障診斷、工藝參數(shù)優(yōu)化、設備狀態(tài)趨勢預測、部件壽命預測等單點應用，如 GE 依托 Predix 平臺，通過構(gòu)建數(shù)字雙胞胎實現(xiàn)對航空發(fā)動機、燃氣輪機等重型裝備的健康管理，施耐德基于 Ecostruxure 平臺為羅切斯特醫(yī)療中心提供配電設備管理服務，實現(xiàn)電力故障的預測性報警與分析。隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累與分析方法的不斷完善，將形成基于設備數(shù)據(jù)挖掘的更精準分析模型，并自主提出指導性優(yōu)化建議。目前該趨勢已初步顯現(xiàn)，例如微軟 Azure IoT 平臺為Rolls-Royce 發(fā)動機提供基于機器學習的海量數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，能夠在部件即將發(fā)生故障時準確預報異常，并提前介入主動幫助 Rolls-Royce 規(guī)劃解決方案。
2.企業(yè)管理與流程優(yōu)化從當前局部改進向系統(tǒng)性提升邁進
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)了生產(chǎn)現(xiàn)場與企業(yè)運營管理、資源調(diào)度的協(xié)同統(tǒng)一，在此基礎上形成面向企業(yè)局部的生產(chǎn)過程優(yōu)化、企業(yè)智能管理、供應鏈管理優(yōu)化等重點應用。日立公司 Lumada 平臺通過物聯(lián)設備實時收集商品流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，并通過與子公司貨車調(diào)配業(yè)務系統(tǒng)的互聯(lián)，形成龐大供應鏈管理數(shù)據(jù)池，實現(xiàn)全集團的倉儲物流優(yōu)化。未來隨著平臺底層連接能力的提升和企業(yè) IT-OT 層的打通，大量生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)和管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)將進行集成匯聚， 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)實時智能決策等應用，實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)管理領域的系統(tǒng)性提升。羅克韋爾公司自動化部門與微軟 AZURE 平臺合作，打通了 OT 層自動化系統(tǒng)與IT 層業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)，基于大量數(shù)據(jù)進行工廠系統(tǒng)建模與關聯(lián)分析，實現(xiàn)生產(chǎn)物料管理、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、生產(chǎn)管控一體化等綜合功能，探索數(shù)字工廠應用。
3.產(chǎn)業(yè)/資源層面從信息交互向資源優(yōu)化配置演進
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在應用過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)設計、生產(chǎn)加工等各類資源與能力。目前這些資源在平臺上主要通過簡單信息交互實現(xiàn)供需對接與資源共享等淺層次應用。未來，隨著平臺全局運行分析與系統(tǒng)建模能力的逐步提升，平臺將成為全局資源優(yōu)化配置的關鍵載體。找鋼網(wǎng)平臺在為鋼鐵行業(yè)上下游企業(yè)提供鋼材資源供需對接服務的基礎上，正在探索基于大數(shù)據(jù)分析的鋼廠精準供需匹配、資源區(qū)域性優(yōu)化投放和最優(yōu)定價策略。
1.面向工業(yè)現(xiàn)場的生產(chǎn)過程優(yōu)化
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠有效采集和匯聚設備運行數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)、物料配送數(shù)據(jù)和進度管理數(shù)據(jù)等生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析和反饋在制造工藝、生產(chǎn)流程、質(zhì)量管理、設備維護和能耗管理等具體場景中實現(xiàn)優(yōu)化應用。
制造工藝場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可對工藝參數(shù)、設備運行等數(shù)據(jù)進行綜合分析，找出生產(chǎn)過程中的最優(yōu)參數(shù)，提升制造品質(zhì)。例如 GE 基于 Predix 平臺實現(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)流程場景中，通過平臺對生產(chǎn)進度、物料管理、企業(yè)管理等數(shù)據(jù)進行分析，提升排產(chǎn)、進度、物料、人員等方面管理的準確性。博世基于平臺為歐司朗集團提供生產(chǎn)績效管理服務，可在生產(chǎn)環(huán)境中協(xié)調(diào)不同來源的數(shù)據(jù)，提取有價值的信息并自動運用專家知識進行評估，實現(xiàn)了生產(chǎn)任務的自動分配。
質(zhì)量管理場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于產(chǎn)品檢驗數(shù)據(jù)和“人機料法環(huán)”等過程數(shù)據(jù)進行關聯(lián)性分析，實現(xiàn)在線質(zhì)量監(jiān)測和異常分析，降低產(chǎn)品不良率。富士康集團基于其平臺實現(xiàn)全場產(chǎn)品良率自動診斷，打通車間產(chǎn)能、質(zhì)量、人力、成本等各類運行狀況數(shù)據(jù)，并對相關數(shù)據(jù)進行分析計算和大數(shù)據(jù)優(yōu)化，使良率診斷時間縮短 90%。
設備維護場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺結(jié)合設備歷史數(shù)據(jù)與實時運行數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字孿生，及時監(jiān)控設備運行狀態(tài)，并實現(xiàn)設備預測性維護。例如嵌入式計算機產(chǎn)品供應商 Kontron 公司基于Intel IoT 平臺智能網(wǎng)關和監(jiān)測技術，可將機器運行數(shù)據(jù)和故障參數(shù)發(fā)送到后臺系統(tǒng)進行建模分析，實現(xiàn)板卡類制造設備的預測性維護。
能耗管理場景中，基于現(xiàn)場能耗數(shù)據(jù)的采集與分析，對設備、產(chǎn)線、場景能效使用進行合理規(guī)劃，提高能源使用效率，實現(xiàn)節(jié)能減排。例如施耐德為康密勞硅錳及電解錳冶煉工廠提供EcoStruxure 能效管理平臺服務，建立能源設備管理、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)，實現(xiàn)了錳礦生產(chǎn)過程中的能耗優(yōu)化。
2.面向企業(yè)運營的管理決策優(yōu)化
借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可打通生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)、企業(yè)管理數(shù)據(jù)和供應鏈數(shù)據(jù)，提升決策效率，實現(xiàn)更加精準與透明的企業(yè)管理， 其具體場景包括供應鏈管理優(yōu)化、生產(chǎn)管控一體化、企業(yè)決策管理等。
供應鏈管理場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可實時跟蹤現(xiàn)場物料消耗，結(jié)合庫存情況安排供應商進行精準配貨，實現(xiàn)零庫存管理， 有效降低庫存成本。雅戈爾基于 IBM Bluemix 平臺對供應鏈和生產(chǎn)系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)進行抽取和多維分析，優(yōu)化供應鏈管理并使庫存周轉(zhuǎn)率提高了 1 倍以上，庫存成本節(jié)省了 2.5 億元，缺貨損失減少了 30%以上，工廠的準時交貨率達到 99%以上。
生產(chǎn)管控一體化場景中，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行業(yè)務管理 系統(tǒng)和生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)集成，實現(xiàn)企業(yè)管理和現(xiàn)場生產(chǎn)的協(xié)同優(yōu)化。石化盈科通過 ProMACE 平臺在煉化廠的應用，圍繞生產(chǎn)計劃優(yōu)化， 推動經(jīng)營績效分析、供應鏈一體化協(xié)同及排產(chǎn)、實時優(yōu)化、先進 控制和控制回路的閉環(huán)管控，實現(xiàn)財務日結(jié)月清。
企業(yè)決策管理場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過對企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的全面感知和綜合分析，有效支撐企業(yè)智能決策。中聯(lián)重科結(jié)合SAP HANA 平臺的計算能力及 SAP SLT 數(shù)據(jù)復制技術，實現(xiàn)工程起重機銷售服務、客戶信用銷售、集團內(nèi)控運營三個領域的實時分析，有效針對市場變化做出快速智能決策。
3. 面向社會化生產(chǎn)的資源優(yōu)化配置與協(xié)同
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可實現(xiàn)制造企業(yè)與外部用戶需求、創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力的全面對接，推動設計、制造、供應和服務環(huán)節(jié)的并行 組織和協(xié)同優(yōu)化。其具體場景包括協(xié)同制造、制造能力交易與個 性定制等。
協(xié)同制造場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過有效集成不同設計企業(yè)、生產(chǎn)企業(yè)及供應鏈企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)，實現(xiàn)設計、生產(chǎn)的并行實施，大幅縮短產(chǎn)品研發(fā)設計與生產(chǎn)周期，降低成本。如河南航天液壓氣動技術有限公司基于航天云網(wǎng) INDICS 平臺實現(xiàn)了與總體設計部、總裝廠所的協(xié)同研發(fā)與工藝設計，研發(fā)周期縮短 35%、資源利用率提升 30%，生產(chǎn)效率提高 40%。
制造能力交易場景中，工業(yè)企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對外開放空閑制造能力，實現(xiàn)制造能力的在線租用和利益分配。例如沈陽機床基于 iSESOL 平臺向奧邦鍛造公司提供了 i5 機床租賃服務，通過平臺以融資租賃模式向奧邦提供機床，按照制造能力付費，有效降低了用戶資金門檻，釋放了產(chǎn)能。
個性定制場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)企業(yè)與用戶的無縫對接，形成滿足用戶需求的個性化定制方案，提升產(chǎn)品價值，增強用戶粘性。例如海爾依托 COSMOPlat 平臺與用戶進行充分交互， 對用戶個性化定制訂單進行全過程追蹤，同時將需求搜集、產(chǎn)品訂單、原料供應、產(chǎn)品設計、生產(chǎn)組裝和智能分析等環(huán)節(jié)打通， 打造了適應大規(guī)模定制模式的生產(chǎn)系統(tǒng)，形成了 6000 多種個性化定制方案，使用戶訂單合格率提高 2%，交付周期縮短 50%。江森自控-日立公司基于 Ayla 平臺，打通社交媒體數(shù)據(jù)，整合 8 億微信用戶需求，提供商用空調(diào)定制服務。
產(chǎn)融結(jié)合場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過工業(yè)數(shù)據(jù)的匯聚分析， 為金融行業(yè)提供評估支撐，為銀行放貸、股權投資、企業(yè)保險等金融業(yè)務提供量化依據(jù)。如樹根互聯(lián)與久隆保險基于根云RootCloud 共同推出 UBI 挖機延保產(chǎn)品數(shù)據(jù)平臺，明確適合開展業(yè)務的機器類型，指導保險對每一檔進行精準定價。
4. 面向產(chǎn)品全生命周期的管理與服務優(yōu)化
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以將產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、運行和服務數(shù)據(jù)進行全面集成，以全生命周期可追溯為基礎，在設計環(huán)節(jié)實現(xiàn)可制造性預測，在使用環(huán)節(jié)實現(xiàn)健康管理，并通過生產(chǎn)與使用數(shù)據(jù)的反饋改進產(chǎn)品設計。當前其具體場景主要有產(chǎn)品溯源、產(chǎn)品/裝備遠程預測性維護、產(chǎn)品設計反饋優(yōu)化等。
產(chǎn)品溯源場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺借助標識技術記錄產(chǎn)品生產(chǎn)、物流、服務等各類信息，綜合形成產(chǎn)品檔案，為全生命周期管理應用提供支撐。例如 PTC 借助 ThingWorx 平臺的全生命周期追溯系統(tǒng)，幫助芯片制造公司 ATI 實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)到使用環(huán)節(jié)的全打通，使每個產(chǎn)品具備單一數(shù)據(jù)來源，為產(chǎn)品售后服務提供全面準確信息。產(chǎn)品/裝備遠程預測性維護場景中，在平臺中將產(chǎn)品/裝備的實時運行數(shù)據(jù)與其設計數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù)、歷史維護數(shù)據(jù)進行融合，提供運行決策和維護建議，實現(xiàn)設備故障的提前預警、遠程維護等設備健康管理應用。例如 ABB 為遠洋船舶運營公司 Torvald Klaveness 的多用途船提供 ABB Ability 平臺服務，通過船上的傳感器收集信息，并進行性能參數(shù)分析，實現(xiàn)對遠洋航行船舶的實時監(jiān)控、預警維護和性能優(yōu)化。SAP 為意大利鐵路運營商Trenitalia 提供車輛維護服務，通過加裝傳感器實時采集火車各部件數(shù)據(jù)，依托 HANA 平臺集成實時數(shù)據(jù)與維護數(shù)據(jù)、儀器儀表參數(shù)并進行分析，遠程診斷火車運行狀態(tài)，提供預測性維護方案
。
產(chǎn)品設計反饋優(yōu)化場景中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以將產(chǎn)品運行 和用戶使用行為數(shù)據(jù)反饋到設計和制造階段，從而改進設計方案， 加速創(chuàng)新迭代。例如 GE 公司使用 Predix 平臺助力自身發(fā)動機的設計優(yōu)化，平臺首先對產(chǎn)品交付后的使用數(shù)據(jù)進行采集分析，依 托大量歷史積累數(shù)據(jù)的分析和航線運營信息的反饋，對設計端模 型、參數(shù)和制造端工藝、流程進行優(yōu)化，通過不斷迭代實現(xiàn)了發(fā) 動機的設計改進和性能提升。
作者：筆名輝哥 來源：簡書
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