一、 工業網際網路平臺體系架構

工業網際網路平臺是面向製造業數字化、網路化、智慧化需求， 構建基於海量資料採集、匯聚、分析的服務體系，支撐製造資源泛在連線、彈性供給、高效配置的工業雲平臺，包括邊緣、平臺（工業 PaaS）、應用三大核心層級。可以認為，工業網際網路平臺是工業雲平臺的延伸發展，其本質是在傳統雲平臺的基礎上疊加物聯網、大資料、人工智慧等新興技術，構建更精準、實時、高效的資料採集體系，建設包括儲存、整合、訪問、分析、管理功能的使能平臺，實現工業技術、經驗、知識模型化、軟體化、複用化，以工業 APP 的形式為製造企業各類創新應用，最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協同演進的製造業生態。

第一層是邊緣，通過大範圍、 深層次的資料採集， 以及異構資料的協議轉換與邊緣處理， 構建工業網際網路平臺的資料基礎。一是通過各類通訊手段接入不同裝置、 系統和產品，採集海量資料；二是依託協議轉換技術實現多源異構資料的歸一化和邊緣整合；三是利用邊緣計算裝置實現底層資料的匯聚處理，並實現資料向雲端平臺的整合。

第二層是平臺， 基於通用 PaaS 疊加大資料處理、 工業資料分析、工業微服務等創新功能， 構建可擴充套件的開放式雲作業系統。一是提供工業資料管理能力，將資料科學與工業機理結合， 幫助製造企業構建工業資料分析能力，實現資料價值挖掘； 二是把技術、知識、經驗等資源固化為可移植、可複用的工業微服務件庫，供開發者呼叫； 三是構建應用開發環境， 藉助微服務元件和工業應用開發工具， 幫助使用者快速構建定製化的工業 APP。

第三層是應用， 形成滿足不同行業、不同場景的工業 SaaS 和工業 APP， 形成工業網際網路平臺的終價值。一是提供了設計、生產、管理、服務等一系列創新性業務應用。二是構建了良好的工業 APP 創新環境， 使開發者基於平臺數據及微服務功能實現應用創新。

除此之外，工業網際網路平臺還包括 IaaS 基礎設施，以及涵蓋整個工業系統的安全管理體系，這些構成了工業網際網路平臺的基礎支撐和重要保障。泛在連線、雲化服務、 知識積累、應用創新是辨識工業網際網路平臺的四大特徵。 

一是泛在連線， 具備對裝置、 軟體、 人員等各類生產要素資料的全面採集能力。 

二是雲化服務， 實現基於雲端計算架構的海量資料儲存、 管理和計算。 

三是知識積累， 能夠提供基於工業知識機理的資料分析能力，並實現知識的固化、積累和複用。 

四是應用創新， 能夠呼叫平臺功能及資源，提供開放的工業 APP 開發環境，實現工業 APP 創新應用。

二、  業網際網路平臺七大核心技術交織融合

工業網際網路平臺需要解決多類工業裝置接入、多源工業資料整合、海量資料管理與處理、工業資料建模分析、工業應用創新與整合、工業知識積累迭代實現等一系列問題，涉及七大類關鍵技術，分別為資料整合和邊緣處理技術、 IaaS 技術、 平臺使能技術、資料管理技術、工業資料建模與分析技術、應用開發和微服務技術、安全技術。

1. 資料整合與邊緣處理技術

裝置接入：基於工業乙太網、工業匯流排等工業通訊協議，乙太網、光纖等通用協議，3G/4G、NB-IOT 等無線協議將工業現場裝置接入到平臺邊緣層。

協議轉換：一方面運用協議解析、中介軟體等技術相容 ModBus、OPC、CAN、Profibus 等各類工業通訊協議和軟體通訊介面，實現資料格式轉換和統一。另一方面利用 HTTP、MQTT 等方式從邊緣側將採集到的資料傳輸到雲端，實現資料的遠端接入。邊緣資料處理：基於高效能運算晶片、實時作業系統、邊緣分析演算法等技術支撐，在靠近裝置或資料來源頭的網路邊緣側進行資料預處理、儲存以及智慧分析應用，提升操作響應靈敏度、消除網路堵塞，並與雲端分析形成協同。

2.IaaS 技術

基於虛擬化、分散式儲存、平行計算、負載排程等技術，實現網路、計算、儲存等計算機資源的池化管理，根據需求進行彈性分配，並確保資源使用的安全與隔離，為使用者提供完善的雲基礎設施服務。

3.平臺使能技術

資源排程：通過實時監控雲端應用的業務量動態變化，結合相應的排程演算法為應用程式分配相應的底層資源，從而使雲端應用可以自動適應業務量的變化。

多租戶管理：通過虛擬化、資料庫隔離、容器等技術實現不同租戶應用和服務的隔離，保護其隱私與安全。

4.資料管理技術

資料處理框架：藉助 Hadoop、Spark、Storm 等分散式處理架構，滿足海量資料的批處理和流處理計算需求。

資料預處理：運用資料冗餘剔除、異常檢測、歸一化等方法對原始資料進行清洗，為後續儲存、管理與分析提供高質量資料來源。

資料儲存與管理：通過分散式檔案系統、NoSQL 資料庫、關係資料庫、時序資料庫等不同的資料管理引擎實現海量工業資料的分割槽選擇、儲存、編目與索引等。

5.應用開發和微服務技術

多語言與工具支援：支援 Java,Ruby 和 PHP 等多種語言編譯環境，並提供 Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git 和Jenkins 等各類開發工具，構建高效便捷的整合開發環境。

微服務架構：提供涵蓋服務註冊、發現、通訊、呼叫的管理機制和執行環境，支撐基於微型服務單元整合的“鬆耦合”應用 開發和部署。

圖形化程式設計：通過類似 Labview 的圖形化程式設計工具，簡化開發流程，支援使用者採用拖拽方式進行應用建立、測試、擴充套件等。

6.工業資料建模與分析技術

資料分析演算法：運用數學統計、機器學習及最新的人工智慧演算法實現面向歷史資料、實時資料、時序資料的聚類、關聯和預測分析。

機理建模：利用機械、電子、物理、化學等領域專業知識，結合工業生產實踐經驗，基於已知工業機理構建各類模型，實現分析應用。

7.安全技術

資料接入安全：通過工業防火牆技術、工業網閘技術、加密隧道傳輸技術，防止資料洩漏、被偵聽或篡改，保障資料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、網路安全防禦系統、惡意程式碼防護、網站威脅防護、網頁防篡改等技術實現工業網際網路平臺的程式碼安全、應用安全、資料安全、網站安全。

訪問安全：通過建立統一的訪問機制，限制使用者的訪問許可權和所能使用的計算資源和網路資源實現對雲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、工業資料建模與分析技術、資料整合與邊緣處理技術、應用開發和微服務技術正快速發展，對工業網際網路平臺的構建和發展產生深遠影響。在平臺層，PaaS 技術、新型整合技術和容器技術正加速改變資訊系統的構建和組織方式。在邊緣層，邊緣計算技術極大的拓展了平臺收集和管理資料的範圍和能力。在應用層，微服務等新型開發框架驅動工業軟體開發方式不斷變革，而工業機理與資料科學深度融合則正在引發工業應用的創新浪潮。

三、四類平臺企業、 五大支撐主體、兩類平臺使用者共同構築平臺產業體系

工業網際網路平臺產業發展涉及多個層次、不同領域的多類主體。在產業鏈上游， 雲端計算、資料管理、 資料分析、 資料採集與整合、 邊緣計算五類專業技術型企業為平臺構建提供技術支撐；在產業鏈中游， 裝備與自動化、工業製造、資訊通訊技術、工業軟體四大領域內領先企業加快平臺佈局；在產業鏈下游， 垂直領域使用者和第三方開發者通過應用部署與創新不斷為平臺注入新的價值。

1. 資訊科技企業提供通用使能工具，成為平臺建設重要支撐資訊科技企業提供關鍵技術能力，以“被整合”的方式參與平臺構建。

主要包括五類：一是雲端計算企業， 提供雲端計算基礎資源能力及關鍵技術支援， 典型企業如亞馬遜、微軟、 Pivotal、Vmware、紅帽等； 二是資料管理企業， 提供面向工業場景的物件儲存、關係資料庫、 NoSQL 資料庫等資料管理和儲存的工具，典型企業如 Oracle、 Apache、 Splunk 等；三是資料分析企業， 提供資料探勘方法與工具，典型企業如 SAS、IBM、Tableau、Pentaho、PFN 等；四是資料採集與整合企業， 為裝置連線、多源異構資料的整合提供技術支援，典型企業如 Kepware、 NI、博世、 IBM 等；五是邊緣計算企業，提供邊緣層的資料預處理與輕量級資料分析能力，典型企業如華為、 思科、 英特爾、 博世等。

2.平臺廠商通過整合資源實現平臺構建， 發揮產業主導作用。

平臺企業以整合創新為主要模式，以應用創新生態構建為主要目的， 整合各類產業和技術要素實現平臺構建， 是產業體系的核心。

目前， 平臺企業主要有以下四類：一是裝備與自動化企業，從自身核心產品能力出發構建平臺，如 GE、西門子、 ABB、和利時等； 二是生產製造企業， 將自身數字化轉型經驗以平臺為載體對外提供服務， 如三一重工/樹根互聯、海爾、航天科工等；三是工業軟體企業， 藉助平臺的資料匯聚與處理能力提升軟體效能，拓展服務邊界，如 PTC、 SAP、 Oracle、用友等；四是資訊科技企業， 發揮 IT 技術優勢將已有平臺向製造領域延伸，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新，實現平臺價值提升工業網際網路平臺通過功能開放和資源呼叫大幅降低工業應用創新門檻， 其應用主體分為兩類： 行業使用者在平臺使用過程中結合本領域工業知識、機理和經驗開展應用創新， 加快數字化轉型步伐，如全球研磨機械製造商格林公司基於西門子 MindSphere平臺開發服務於機床的工業 APP，實現對刀具磨損狀態的精準預測和適時更換。 第三方開發者能夠依託平臺快速建立應用服務，形成面向不同行業不同場景的海量工業 APP，提升平臺面向更多工業領域提供服務的能力，典型企業如 Webalo、Bearing Point、ThetaRay、 NEC、 Pitney Bowes 等。

四、工業網際網路平臺應用場景

（一）平臺應用由單點智慧向全域性智慧、由狀態監測向複雜分析演進

當前，工業網際網路平臺在工業系統各層級各環節獲得廣泛應 用，一是應用覆蓋範圍不斷擴大，從單一裝置、單個場景的應用 逐步向完整生產系統和管理流程過渡，最後將向產業資源協同組 織的全域性互聯演進。二是資料分析程度不斷加深，從以視覺化為主的描述性分析，到基於規則的診斷性分析、基於挖掘建模的預 測性分析和基於深度學習的指導性分析。其中，裝置、產品場景 相對簡單，機理較為明確，已經可以基於平臺實現較複雜的智慧 應用，在航空航天、工程機械、電力裝備等行業形成了工藝引數 優化、預測性維護等應用模式；企業生產與運營管理系統複雜度 較高，深度分析面臨一定挑戰，當前主要對區域性流程進行改進提 升，在電子資訊、鋼鐵等行業產生供應鏈管理優化、生產質量優 化等應用模式；產業資源的協同目前還沒有成熟的分析優化體系， 主要依託平臺實現資源的匯聚和供需對接，僅在區域性領域實現了 協同設計、協同製造等應用模式。

總體來看，平臺應用還處於初級階段，以“裝置物聯+分析”或“業務系統互聯+分析” 的簡單場景優化應用為主。未來平臺應用將向深層次演進，將在物聯與互聯全面打通的基礎上實現複雜的分析優化，從而不斷推動企業管理流程、組織模式和商業模式創新。 最終，平臺將具備全社會資源承載與協同能力，通過全域性性要素、 全產業鏈主體的重新組織與優化配置， 推動工業生產方式、管理模式和組織架構變革。

1.裝置、工藝等單個場景已可以實現基於資料和機理的預測， 正步入決策性分析階段

工業網際網路平臺廣泛連線裝置、裝備、產品，基於裝置機理模型和產品資料探勘開展了大量基於規則的故障診斷、工藝引數優化、裝置狀態趨勢預測、部件壽命預測等單點應用，如 GE 依託 Predix 平臺，通過構建數字雙胞胎實現對航空發動機、燃氣輪機等重型裝備的健康管理，施耐德基於 Ecostruxure 平臺為羅切斯特醫療中心提供配電裝置管理服務，實現電力故障的預測性報警與分析。隨著資料的持續積累與分析方法的不斷完善，將形成基於裝置資料探勘的更精準分析模型，並自主提出指導性優化建議。目前該趨勢已初步顯現，例如微軟 Azure IoT 平臺為Rolls-Royce 發動機提供基於機器學習的海量資料分析和模型構建，能夠在部件即將發生故障時準確預報異常，並提前介入主動幫助 Rolls-Royce 規劃解決方案。

2.企業管理與流程優化從當前區域性改進向系統性提升邁進

工業網際網路平臺實現了生產現場與企業運營管理、資源排程的協同統一，在此基礎上形成面向企業區域性的生產過程優化、企業智慧管理、供應鏈管理優化等重點應用。日立公司 Lumada 平臺通過物聯裝置實時收集商品流轉資料，並通過與子公司貨車調配業務系統的互聯，形成龐大供應鏈管理資料池，實現全集團的倉儲物流優化。未來隨著平臺底層連線能力的提升和企業 IT-OT 層的打通，大量生產現場資料和管理系統資料將進行整合匯聚， 基於海量資料分析挖掘實現智慧工廠整體優化、企業實時智慧決策等應用，實現企業生產管理領域的系統性提升。羅克韋爾公司自動化部門與微軟 AZURE 平臺合作，打通了 OT 層自動化系統與IT 層業務系統資料，基於大量資料進行工廠系統建模與關聯分析，實現生產物料管理、產品質量檢測、生產管控一體化等綜合功能，探索數字工廠應用。

3.產業/資源層面從資訊交互向資源優化配置演進

工業網際網路平臺在應用過程中匯聚了大量工業資料、模型演算法、軟體工具，乃至研發設計、生產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資訊互動實現供需對接與資源共享等淺層次應用。未來，隨著平臺全域性執行分析與系統建模能力的逐步提升，平臺將成為全域性資源優化配置的關鍵載體。找鋼網平臺在為鋼鐵行業上下游企業提供鋼材資源供需對接服務的基礎上，正在探索基於大資料分析的鋼廠精準供需匹配、資源區域性優化投放和最優定價策略。

（二）工業網際網路平臺當前總體應用於四大場景

1.面向工業現場的生產過程優化

工業網際網路平臺能夠有效採集和匯聚裝置執行資料、工藝引數、質量檢測資料、物料配送資料和進度管理資料等生產現場資料，通過資料分析和反饋在製造工藝、生產流程、質量管理、裝置維護和能耗管理等具體場景中實現優化應用。

製造工藝場景中，工業網際網路平臺可對工藝引數、裝置執行等資料進行綜合分析，找出生產過程中的最優引數，提升製造品質。例如 GE 基於 Predix 平臺實現高壓渦輪葉片鑽孔工藝引數的優化，將產品一次成型率由不到 25%提升到 95%以上。

生產流程場景中，通過平臺對生產進度、物料管理、企業管理等資料進行分析，提升排產、進度、物料、人員等方面管理的準確性。博世基於平臺為歐司朗集團提供生產績效管理服務，可在生產環境中協調不同來源的資料，提取有價值的資訊並自動運用專家知識進行評估，實現了生產任務的自動分配。

質量管理場景中，工業網際網路平臺基於產品檢驗資料和“人機料法環”等過程資料進行關聯性分析，實現線上質量監測和異常分析，降低產品不良率。富士康集團基於其平臺實現全場產品良率自動診斷，打通車間產能、質量、人力、成本等各類執行狀況資料，並對相關資料進行分析計算和大資料優化，使良率診斷時間縮短 90%。

裝置維護場景中，工業網際網路平臺結合裝置歷史資料與實時執行資料，構建數字孿生，及時監控裝置執行狀態，並實現裝置預測性維護。例如嵌入式計算機產品供應商 Kontron 公司基於Intel IoT 平臺智慧閘道器和監測技術，可將機器執行資料和故障引數傳送到後臺系統進行建模分析，實現板卡類製造裝置的預測性維護。

能耗管理場景中，基於現場能耗資料的採集與分析，對裝置、產線、場景能效使用進行合理規劃，提高能源使用效率，實現節能減排。例如施耐德為康密勞矽錳及電解錳冶煉工廠提供EcoStruxure 能效管理平臺服務，建立能源裝置管理、生產能耗分析、能源事件管理等功能整合的統一架構，實現了錳礦生產過程中的能耗優化。

2.面向企業運營的管理決策優化

藉助工業網際網路平臺可打通生產現場資料、企業管理資料和供應鏈資料，提升決策效率，實現更加精準與透明的企業管理， 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。

供應鏈管理場景中，工業網際網路平臺可實時跟蹤現場物料消耗，結合庫存情況安排供應商進行精準配貨，實現零庫存管理， 有效降低庫存成本。雅戈爾基於 IBM Bluemix 平臺對供應鏈和生產系統的重要資料進行抽取和多維分析，優化供應鏈管理並使庫存週轉率提高了 1 倍以上，庫存成本節省了 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。

生產管控一體化場景中，基於工業網際網路平臺進行業務管理 系統和生產執行系統整合，實現企業管理和現場生產的協同優化。石化盈科通過 ProMACE 平臺在煉化廠的應用，圍繞生產計劃優化， 推動經營績效分析、供應鏈一體化協同及排產、實時優化、先進 控制和控制迴路的閉環管控，實現財務日結月清。

企業決策管理場景中，工業網際網路平臺通過對企業內部資料的全面感知和綜合分析，有效支撐企業智慧決策。中聯重科結合SAP HANA 平臺的計算能力及 SAP SLT 資料複製技術，實現工程起重機銷售服務、客戶信用銷售、集團內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慧決策。

3. 面向社會化生產的資源優化配置與協同

工業網際網路平臺可實現製造企業與外部使用者需求、創新資源、生產能力的全面對接，推動設計、製造、供應和服務環節的並行 組織和協同優化。其具體場景包括協同製造、製造能力交易與個 性定製等。

協同製造場景中，工業網際網路平臺通過有效整合不同設計企業、生產企業及供應鏈企業的業務系統，實現設計、生產的並行實施，大幅縮短產品研發設計與生產週期，降低成本。如河南航天液壓氣動技術有限公司基於航天雲網 INDICS 平臺實現了與總體設計部、總裝廠所的協同研發與工藝設計，研發週期縮短 35%、資源利用率提升 30%，生產效率提高 40%。

製造能力交易場景中，工業企業通過工業網際網路平臺對外開放空閒製造能力，實現製造能力的線上租用和利益分配。例如瀋陽機床基於 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，按照製造能力付費，有效降低了使用者資金門檻，釋放了產能。

個性定製場景中，工業網際網路平臺實現企業與使用者的無縫對接，形成滿足使用者需求的個性化定製方案，提升產品價值，增強使用者粘性。例如海爾依託 COSMOPlat 平臺與使用者進行充分互動， 對使用者個性化定製訂單進行全過程追蹤，同時將需求蒐集、產品訂單、原料供應、產品設計、生產組裝和智慧分析等環節打通， 打造了適應大規模定製模式的生產系統，形成了 6000 多種個性化定製方案，使使用者訂單合格率提高 2%，交付週期縮短 50%。江森自控-日立公司基於 Ayla 平臺，打通社交媒體資料，整合 8 億微信使用者需求，提供商用空調定製服務。

產融結合場景中，工業網際網路平臺通過工業資料的匯聚分析， 為金融行業提供評估支撐，為銀行放貸、股權投資、企業保險等金融業務提供量化依據。如樹根互聯與久隆保險基於根雲RootCloud 共同推出 UBI 挖機延保產品資料平臺，明確適合開展業務的機器型別，指導保險對每一檔進行精準定價。

4. 面向產品全生命週期的管理與服務優化

工業網際網路平臺可以將產品設計、生產、執行和服務資料進行全面整合，以全生命週期可追溯為基礎，在設計環節實現可製造性預測，在使用環節實現健康管理，並通過生產與使用資料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/裝備遠端預測性維護、產品設計反饋優化等。

產品溯源場景中，工業網際網路平臺藉助標識技術記錄產品生產、物流、服務等各類資訊，綜合形成產品檔案，為全生命週期管理應用提供支撐。例如 PTC 藉助 ThingWorx 平臺的全生命週期追溯系統，幫助晶片製造公司 ATI 實現生產環節到使用環節的全打通，使每個產品具備單一資料來源，為產品售後服務提供全面準確資訊。產品/裝備遠端預測性維護場景中，在平臺中將產品/裝備的實時執行資料與其設計資料、製造資料、歷史維護資料進行融合，提供執行決策和維護建議，實現裝置故障的提前預警、遠端維護等裝置健康管理應用。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，通過船上的感測器收集資訊，並進行效能引數分析，實現對遠洋航行船舶的實時監控、預警維護和效能優化。SAP 為義大利鐵路運營商Trenitalia 提供車輛維護服務，通過加裝感測器實時採集火車各部件資料，依託 HANA 平臺整合實時資料與維護資料、儀器儀表引數並進行分析，遠端診斷火車執行狀態，提供預測性維護方案。

產品設計反饋優化場景中，工業網際網路平臺可以將產品執行 和使用者使用行為資料反饋到設計和製造階段，從而改進設計方案， 加速創新迭代。例如 GE 公司使用 Predix 平臺助力自身發動機的設計優化，平臺首先對產品交付後的使用資料進行採集分析，依 託大量歷史積累資料的分析和航線運營資訊的反饋，對設計端模 型、引數和製造端工藝、流程進行優化，通過不斷迭代實現了發 動機的設計改進和效能提升。

本文摘自《工業網際網路平臺白皮書（2017）.pdf》如需獲取PDF原告，請關注公眾號“創業股”，並輸入關鍵字“工業網際網路平臺白皮書”。