2019年(nian)，伴(ban)隨(sui)著(zhe)國(guo)家(jia)和(he)地(di)方(fang)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)政(zheng)策(ce)的(de)落(luo)地(di)以(yi)及(ji)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)創(chuang)新(xin)發(fa)展(zhan)工(gong)程(cheng)的(de)組(zu)織(zhi)實(shi)施(shi)，我(wo)國(guo)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)平(ping)台(tai)建(jian)設(she)和(he)推(tui)廣(guang)進(jin)入(ru)從(cong)試(shi)驗(yan)驗(yan)證(zheng)到(dao)規(gui)模(mo)化(hua)應(ying)用(yong)、從垂直深耕到橫向拓展、從企業局部上雲到全方位上雲
、congchanyeliandandiantupodaochanyeliantupujiasuwanshandexinjieduan。gongyehulianwangpingtaishigongyequanyaosulianjiedeshuniu，shigongyeziyuanpeizhidehexin，duiyuzhenxingwoguoshitijingji、推動製造業向中高端邁進具有重要意義。

從技術結構看工業互聯網的應用場景

從工業互聯網的發展背景來看，工業互聯網平台是業雲平台的延伸發展，其本質是在傳統雲平台的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術，構建更精準、實時、高效的數據采集體係，建設包括存儲、集成、訪問
、分析、管理功能的使能平台，實現工業技術、經驗、 知識模型化、軟件化、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。主要涉及七大類關鍵技術，分別為數據集成和邊緣處理技術
、基礎設施即服務（IaaS） 技術、平台使能技術
、數據管理技術
、應用開發和微服務技術
、工業數據建模與分析技術、安全技術。七種關鍵技術的相互融合中可以看出，工業互聯網的重點在“網絡”+ “數據”+“安全”，網絡是基礎
，數據是核心
，安全是保障。

工業互聯網平台當前總體應用於四大場景。第一
，麵向工業現場的生產過程優化
；第二
，麵向企業運營的管理決策優化；第三

，麵向社會化生產的資源優化配置與協同；第四
，麵向產品全生命周期的管理與服務優化。

目前平台應用還處於初級階段
，以“設備物聯+分析”或“業務係統互聯+分析”的de簡jian單dan場chang景jing優you化hua應ying用yong為wei主zhu。未wei來lai平ping台tai應ying用yong將jiang向xiang深shen層ceng次ci演yan進jin，將jiang在zai物wu聯lian與yu互hu聯lian全quan麵mian打da通tong的de基ji礎chu上shang實shi現xian複fu雜za的de分fen析xi優you化hua，從cong而er不bu斷duan推tui動dong企qi業ye管guan理li流liu程cheng、組織模式和商業模式的創新。

工業互聯網
， 全球新一輪產業競爭的製高點

製造業是經濟長期可持續發展的基石！

在我國GDP中，服務業的比重已經排到了第一位。 縱觀各大經濟體的發展史，沒有哪個大經濟體可以靠服務業成為發達國家，主要是因為資本是靠投資來積累 的，有了資本才能生產。服務業是依賴於物質基礎的， 而er物wu質zhi基ji礎chu正zheng是shi由you製zhi造zao業ye和he農nong業ye提ti供gong的de。改gai革ge開kai放fang以yi來lai，製zhi造zao業ye一yi直zhi是shi我wo國guo經jing濟ji發fa展zhan的de強qiang勁jin動dong力li

，就jiu規gui模mo而er言yan，我wo國guo製zhi造zao業ye已yi居ju於yu世shi界jie第di一yi。未wei來lai若ruo幹gan年nian製zhi造zao業ye的de可ke持chi續xu發fa展zhan仍reng將jiang是shi我wo國guo經jing濟ji發fa展zhan的de主zhu要yao動dong力li，是shi從cong製zhi造zao大da國guo走zou向xiang製zhi造zao強qiang國guo的de關guan鍵jian時shi期qi。

破解製造業的阿克琉斯之踵

阿克琉斯之踵
，即致命的弱點。目前中國的製造業麵臨著傳統製造業產能過剩、企業生產成本不斷上升（人力、環境、土地和融資等）、企業研發投入不足、技術和產品急需升級的四個難題。

比如說，製造業就業人員平均工資從2008年的16445元 持續上漲到2017年的44991元，複合年增長率（CAGR）高達10.6%
，遠高於國內生產總值（GDP）的增速。從細項來看，製造業中私營單位的就業人員平均工資低於製造業就業人員的平均工資。

製造業的銷售利潤率上升的幅度遠不及製造業成本的 上升幅度。統計局數據顯示製造業銷售利潤率從2014年的4.5%緩慢上升到2018年的5.9%，中間在2015年2月製造業的銷售利潤率還出現過下跌，之後才在供給側改革的刺激下逐漸恢複上漲的態勢。

conggeguodeshixindebijiaolaikan，zhongguozhizaoyedepingjungongziyijingchaoguobaxihemoxigedengguoshuipingbingqiezhengzaixunsuganshangxilaheputaoya。ciqianzhongguodegongzishuipingjinglilechixu10年的迅猛上漲， 已經翻了三倍。

中國人口老齡化和工作年齡人口預期中的減少，可能在未來幾年帶來更高的工資壓力。這說明中國的勞動力的比較優勢在逐漸喪失。

pojiezhizaoyedeekeliusizhizhongzaiyuzhizaoyeyaoyuxinxitongxunjishushenduronghe。congzhengceshangwomenkeyifaxianzhengfuduiyuzhizaoyedesilushiqingxide，chuqingluohouchanneng，zhizaoyeyongbaoxinxitongxinjishujinxingchanyejiegoushengji。

首先，2015年開始，以去產能
、去庫存
、去杠杆、降成本

、補bu短duan板ban為wei重zhong點dian的de供gong給gei側ce結jie構gou性xing改gai革ge，經jing中zhong央yang經jing濟ji工gong作zuo會hui議yi定ding調tiao後hou，正zheng式shi拉la開kai大da幕mu。三san年nian以yi來lai，供gong給gei側ce改gai革ge取qu得de了le重zhong大da的de成cheng效xiao，落luo後hou產chan能neng得de到dao了le有you效xiao的de出chu清qing。

其次，隨著中國製造的轉型升級的相關配套政策的出 台，堅持“創新驅動、質量為先
、綠色發展、結構優化
、人才為本”的基本方針，堅持“市場主導、政府引導，立足當前、著眼長遠
，整體推進
、重點突破，自主發展、開放合作”的基本原則，通過“三步走”實現製造強國的戰略目標。

最後，2017年10月30日，國務院常務會議審議通過《深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意 見》
，促進實體經濟振興，加快轉型升級。工信部積極推進工業互聯網平台

，於2018年6月出台了《工業互聯網發 展行動計劃》《工業互聯網專項工作組2018年工作計劃》 等文件。此外在2018年6月12日，工信部信管局公示了 2018年工業互聯網創新發展工程擬支持的項目名單。

製造業需要與工業互聯網深度融合

世界上主要發達國家采取了一係列重大舉措來推動製造業轉型升級，德國依托雄厚的自動化基礎，推進工業4.0
；美國在實施先進製造戰略的同時
，大力發展工業互聯網；法、日、韓、瑞典等國也紛紛推出製造業振興計劃。

黨的十九大報告指出，“加快建設製造強國，加快發展先進製造業，推動互聯網、大數據
、人工智能和實體經濟深度融合。”中zhong國guo製zhi造zao業ye的de轉zhuan型xing升sheng級ji是shi從cong要yao素su驅qu動dong轉zhuan向xiang創chuang新xin驅qu動dong，這zhe必bi然ran要yao從cong粗cu放fang的de規gui模mo製zhi造zao向xiang精jing細xi的de效xiao率lv提ti升sheng以yi及ji智zhi能neng化hua生sheng產chan轉zhuan變bian。工gong業ye互hu聯lian網wang正zheng好hao契qi合he了le這zhe種zhong轉zhuan變bian的de要yao求qiu。

工業互聯網打造機器、物料、人
、信息係統的基礎網 絡設施
，形成智能化發展、科學決策與智能控製，大幅提高了製造資源配置效率。《工業互聯網白皮書》中提到，工業互聯網平台是工業全要素鏈接的樞紐
，是工業資源配置的核心，對於振興我國實體經濟、推動製造業向中高端邁進具有重要意義。可以說，工業互聯網是全球新一輪產 業競爭的製高點。

2018年是全麵實施工業互聯網的開局之年，市場空間廣闊。工信部部長苗圩表示，工信部開展了工業互聯網發展“323”行動，即打造網絡、平台、安全三大體係，推進大型企業集成創新和中小企業應用普及兩類應用，構築產業、生態、國際化三大支撐。

2017年我國工業互聯網市場規模約為4700億元
，預 計工業互聯網的市場規模在2018年到2020年的年均增速約為18%。

政策開始逐漸落地
，市場空間有望加速

自2015年5月以來
，國務院、發改委
、工信部等多個部門發布關於製造業與工業互聯網的政策。特別在2018年2月yue，經jing國guo家jia製zhi造zao強qiang國guo建jian設she領ling導dao小xiao組zu會hui議yi審shen議yi

，決jue定ding在zai國guo家jia製zhi造zao強qiang國guo建jian設she領ling導dao小xiao組zu下xia設she立li工gong業ye互hu聯lian網wang專zhuan項xiang工gong作zuo小xiao組zu，由you工gong信xin部bu部bu長chang苗miao圩wei任ren組zu長chang。工gong業ye互hu聯lian網wang專zhuan項xiang工gong作zuo小xiao組zu的de設she立li將jiang有you力li推tui動dong中zhong國guo製zhi造zao業ye升sheng級ji的de實shi施shi。一yi係xi列lie的de政zheng策ce和he規gui劃hua顯xian示shi了le工gong業ye互hu聯lian網wang在zai中zhong國guo製zhi造zao中zhong扮ban演yan重zhong要yao的de地di位wei。 在2018年6月12日
，工信部信管局公示了2018年工業互聯網創新發展工程擬支持項目名單，其中8家單位入圍“跨行業跨領域工業互聯網平台試驗測試”xiangmu
，bingyouduojiashangshigongsiruweiqitajutixiangmu。biaominggongyehulianwangfazhandejinpoxingyijiguanlibumendegaozhixingli，gongyehulianwangyouwangjiakuaifazhan。zhetongshiyebiaozhizhegongyehulianwangjinrulexinjieduan，congzhimiandeyijianhezhengcekaishizhuanbianweijuticuoshi。

海外經驗：海外巨頭的布局時機和布局方式

通用電氣：專注構建全新工業互聯網平台

GE是一家多元化的科技
、媒體和金融服務公司。GE 的產品和服務範圍廣闊

，從飛機發動機、發電設備、水處理與安全技術，到醫療成象

、商業和消費金融
、媒體內容和工業產品。公司涉足六大業務領域：基礎設施、商務金融
、消費者金融、醫療、媒體娛樂與工業。

斷臂金融，專注於構建全新工業互聯網平台。 在2002-2004年，金融部門產生的利潤一直占GE總利潤的40%以上，在2004年，金融業務甚至為GE貢獻了高達42% 的利潤。從2008年至2014年
，GE金融的期末淨投資從5380億美元降至3630億美元。根據計劃，2018年GE90%的盈利將來自高回報的工業業務，而2014年這一比例僅為58%。

GE的工業互聯網思路。GE公司認為

，“工業互聯網” 是兩大革命中先進技術、產品與平台的結合，即工業革命中的機器、設施與互聯網革命中的計算
、信息與通信；是200年來繼第二波互聯網革命中，計算能力和分布式信息網絡占據主角；第三波工業互聯網革命中，基於機器的分析方法所體現的智能占據主角，以智能設備、智能係統、智能決策這三大數字元素為顯著特征。

Predix：GE推出的針對整個工業領域的基礎性係統平台

，是全球第一個專為工業數據分析而開發的操作係統， 它不僅能實時監控包括飛機引擎、渦輪、核磁共振儀在內 的各類機器設備，同步捕捉它們在運行過程中高速產生的 海量數據，還能對這些數據進行分析和管理
，做到對機器的實時監測
、調整和優化，從而提升運營效率。Predix是實現全麵數字化的敲門磚，可以應用在工業製造、能源

、醫療等各個領域。此外，GE目前已基於Predix 平台開發 部署計劃和物流、互聯產品
、智能環境、現場人力管理、工業分析
、資產績效管理、運營優化等多類工業 APP。 案例：通過Predix平台的APM功能，GE公司為布魯斯電力公司提供了核電設備實時監控和故障反饋服務，設備 運行數據實現可視化管理。憑借Predix平台，布魯斯電力公司的單個核電設備連續運行500天即可為當地提供全年15%的電力

，效率大幅上升，平均發電價格降低了30%
， 設備穩定性明顯上升。

西門子：並購進軍工業互聯網領域

不同於GE從物聯網角度切入，主攻智能服務，西門子更偏重工廠生產方式的變革，抓住了“工業4.0”的核心，其更成為了世界重工業轉型的先驅者。

西門子在逐漸剝離家電
、電信設備、移動電話、計算機
、半導體
、照明設備等業務的同時進行了一係列的並購。在收購了UGS之後
，自動化係統開始逐步進入了智能製造的新紀元。在此基礎上，西門子公司前後收購LMS、 Innotec、Vistagy、IBS、Vrcontext等公司，補齊仿真與測試係統
、過程工業軟件、3D可視化等數字化能力；收購 Tesis，進一步增強西門子的工業軟件的產品組合。西門子公司通過一係列的收購打通了數字化工業轉型之路。

西門子股份公司是全球電子電氣工程領域的領先企 業，業務主要集中在工業

、能源、基礎設施及城市、醫療4大領域。西門子於2016年推出MindSphere平台，該平台采用基於雲的開放物聯網架構，可以將傳感器、控製器以及各種信息係統收集的工業現場設備數據
，通過安全通道實時傳輸到雲端，並在雲端為企業提供大數據分析挖掘、工業 APP 開發以及智能應用增值等服務。

MindSphere憑借其獨樹一幟的開源性和兼容性，以及優越的數據采集與分析能力，能夠提供優質的數據服務
， 幫助設備製造商和最終客戶，主要優勢如下：（1）提升設備可用度。（2）增強能源效率。（3）保障數據安全。（4）改善生產製造的效率和質量。同時 MindSphere嚴格遵守高標準的安全傳輸協議HTTPS進行數據傳輸
，並按照最高標準建設雲數據中心以存儲數據，實現最高標準的信息安全保障。

MindSphere平台目前已在北美和歐洲的100多 家企業開始試用，並在2017年漢諾威展上與埃森哲、Evosoft
、SAP

、微軟、亞馬遜和Bluvision等合作夥伴展示了多種微服務和工業APP。 案例：（1）格林科技利用西門子S7采集機床產品中的6組數據，每30秒采集一次並上傳至 MindSphere平台， 實現了失效報警等功能。（2）在可口可樂荷蘭Dongen工廠中的150個小型電機上安裝了傳感器，並將數據上傳至 MindSphere平台，基於對電機震動情況的數據分析實現故障預警。

借鑒海外， 關注先發優勢和高市場滲透率的投資標的

比較國外巨頭GE
、西門子等公司轉向工業互聯網的曆史可以發現，國外巨頭轉型工業互聯網都是堅決、迅速的，要麼通過自己技術開發，要麼通過並購重組追趕。GE從物聯網角度切入，主攻智能服務
，7年累計研發投入70億(yi)美(mei)元(yuan)。西(xi)門(men)子(zi)通(tong)過(guo)一(yi)係(xi)列(lie)的(de)並(bing)購(gou)重(zhong)組(zu)，在(zai)更(geng)偏(pian)重(zhong)工(gong)廠(chang)生(sheng)產(chan)方(fang)式(shi)的(de)變(bian)革(ge)的(de)原(yuan)則(ze)下(xia)切(qie)入(ru)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)。這(zhe)對(dui)我(wo)們(men)投(tou)資(zi)國(guo)內(nei)的(de)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)標(biao)的(de)具(ju)有(you)極(ji)大(da)的(de)參(can)考(kao)意(yi)義(yi)。

我們認為，中國製造業的新常態將加速工業互聯網的發展
，尤其是在政策的直接推動下。我們認為從以下方麵選擇標的：

第一，轉型工業互聯網堅決迅速的，具有先發優勢，通常會有政策支持的公司標的。

第二，深耕於某一製造業領域
，具有較高的市場滲透率。

第三
，注重生產方式的變革，這是信息化和工業化兩化深度融合的必然要求。

寶信軟件：深耕於MES業務
，領軍工業軟件

公司是寶鋼股份控股、寶鋼集團實際控製的軟件企業，曆經30餘年發展，是中國領先的工業軟件行業應用解決方案和服務提供商。公司產品與服務業績遍及鋼鐵
、交通、醫藥
、采掘
、有色、化工、裝備製造
、金融、公共服務、水利水務等多個行業。

公司的核心競爭力主要體現在：第一，“兩化”的深 度融合能力。積極探索構建智能工廠和智慧製造，策劃和踐行工業4.0解決方案、工業機器人、無人化物流管控等產品。第二

，持續的技術創新能力。公司緊隨IT行業發展潮流，堅持技術創新，在雲計算、移動互聯、大數據、無人化等新興領域不斷突破。第三，公司擁有強大的係統集成、應用集成、數據集成和項目管理能力，基於健全的管理體係（QHSEI、CMMI等），可集成信息化、自動化和智能化領域主流的技術、產品和係統，具備完整的專業技術鏈，能提供三化一體的集成服務能力，項目管理規範穩 定。第四，完善的業務構建能力。擁有完整的工業軟件和城市智能化領域的解決方案，逐步形成了以“全層次、全流程、全生命周期”為特征的業務構建能力。

公司於2017年正式發布寶信工業互聯網平台，實現企業內部信息流、資金流和物流的集成和融合。寶鋼通過寶信工業互聯網平台，實現了表檢儀實時分析，優化了產品質量。寶信軟件公司的優勢有：第一，工業軟件的領軍地位
，具有強大的研發能力，公司多次獲獎，入圍工信部 “第一批智能製造係統解決方案供應商推薦目錄”和(he)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)創(chuang)新(xin)發(fa)展(zhan)工(gong)程(cheng)擬(ni)支(zhi)持(chi)項(xiang)目(mu)。第(di)二(er)，隨(sui)著(zhe)國(guo)內(nei)鋼(gang)鐵(tie)行(xing)業(ye)的(de)回(hui)暖(nuan)
，公(gong)司(si)積(ji)極(ji)投(tou)身(shen)寶(bao)武(wu)鋼(gang)鐵(tie)信(xin)息(xi)化(hua)整(zheng)合(he)的(de)相(xiang)關(guan)工(gong)作(zuo)
，在(zai)進(jin)一(yi)步(bu)探(tan)索(suo)在(zai)服(fu)務(wu)屬(shu)地(di)業(ye)務(wu)的(de)基(ji)礎(chu)上(shang)
，以(yi)武(wu)漢(han)為(wei)基(ji)地(di)推(tui)進(jin)中(zhong)部(bu)業(ye)務(wu)發(fa)展(zhan)。第(di)三(san)，打(da)造(zao)中(zhong)高(gao)端(duan)的(de)互(hu)聯(lian)網(wang)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)（IDC）項目。實施批發型經營模式，訂單規模大、周期長（5-10年），使得用戶粘性高，具有穩定現金流和較高資本回報率。2017年國內IDC市場規模高達946.1億，按照第三方中立數據中心服務市場占比約三分之一估算，第三方中立數據中心市場規模310億元。2017年寶信軟件的服務外包收入高達12.35億，同比增長38.57%。2016年寶信 軟件的IDC業務市占率達1.54%，我們認為隨著寶之雲IDC機櫃的不斷上架，服務外包收入和IDC業務市占率將呈逐年上升趨勢。

用友網絡：驅動企業商業模式與管理方式的變革者

公司圍繞“聚合用友雲”“軟件效益化”及“互聯網 金融”三大經營策略，大力推進用友3.0戰略的實施，加大加速了雲服務和金融服務發展力度和速度
，實現了雲服務收入和金融服務收入的高速增長
、軟件業務穩定增長。精智工業雲全麵引導製造業生產方式的改革，公司是中國 ERP軟件龍頭，市占率大約在40%左右。此外，公司深入 挖掘工業數據

，發力供應鏈金融業務。用友精智平台支撐的企業雲服務超過1000個，提供了300多個應用組件、50多個應用開發框架，能夠支持千萬用戶在線操作。

東方國信：自主化大數據產品龍頭

公司致力於為客戶提供企業級大數據及雲平台整體解決方案
，基於大數據、雲計算、人工智能和機器學習等世界前沿技術提供包括數據采集
、數據存儲計算、數據分析挖掘、數據應用、數據治理管控
、雲基礎服務與應用開發平台、智慧城市等相關產品

、服務與解決方案。公司構建了雲化架構的大數據產品線，形成了體係化、自主化的大數據核心產品體係，基於軟硬件相結合的端到端工業大數據解決方案
，推出工業互聯網平台（名為BIOP）。

東方國信目前進一步搭建了麵向7個工業領域的子平台，彙聚數十家開發生態企業和數千名開發者。酒鋼宏興基於BIOP平台的鋼鐵製造流程協同優化大幅提升了公司效益。

浪潮集團：服務器龍頭
，布局智能計算

公司是以服務器
、軟件為核心產品的解決方案服務商。2017年正式推出浪潮M81平台，具有雲端和本地部署多個模式，並推出一係列基於物聯網數據的應用。浪潮 M81平台架構分為四層，包括數據采集層、雲支撐平台層
、大數據處理與應用開發平台層
、應用服務層。

目前浪潮已為山能集團、中國儲備糧

、蒙能集團等 幾十家客戶提供了包含智能設備接入、設備監測、資產管 理、質量工藝改進、工業企業運行數據監測等服務內容的工業互聯網解決方案，幫助企業打造智能化管理。

石化盈科：側重能源領域的IT服務商

石化盈科是大型管理谘詢、信息技術及外包服務商， 側重能源領域的IT服務。2017 年石化盈科攜手華為公司 推出ProMACE平台，麵向石油化工行業提供流程製造平台服務。

石化盈科ProMACE平台采用雲計算
、大數據、物聯 網
、人工智能等技術，提供數據集成、實時計算
、智能分析、物聯網（IoT）接入

、可視化等核心能力，支撐流程工業智能化轉型升級。平台主要聚焦石化化工行業，圍繞 著“生產一體化優化”“生產集成管控”和“全生命周期 資產管理”提供標準工業應用。

目前

，石化盈科成功為九江石化搭建計劃生產協同優化平台，通過應用平台
，九江石化2015年滾動測算案例達到242個
，增效2.8億元
；2016年滾動測算案例提升至500餘個

，增效3.2億元。

航天雲網：工業互聯網的先行者

航天科工基於自身在製造業的雄厚實力和在工業互聯網領域的先行先試經驗，打造了工業互聯網平台 INDICS。

INDICS平台在IaaS層自建數據中心，在數字音頻分析係統（DaaS）層提供豐富的大數據存儲和分析產品與服務
，在PaaS層提供工業服務引擎

、麵向軟件定義製造的流程引擎、大數據分析引擎
、仿真引擎和人工智能引擎等工業PaaS服務，以及麵向開發者的公共服務組件庫和200多種API接口，支持各類工業應用快速開發與迭代。通過應用INIDICS平ping台tai，河he南nan航hang天tian液ye壓ya氣qi動dong公gong司si實shi現xian了le雲yun端duan設she計ji，基ji於yu雲yun平ping台tai建jian立li涵han蓋gai複fu雜za產chan品pin多duo學xue科ke專zhuan業ye的de虛xu擬ni樣yang機ji係xi統tong，實shi現xian複fu雜za產chan品pin的de多duo學xue科ke設she計ji優you化hua。

樹根互聯：麵向設備健康管理的服務商

樹根互聯技術有限公司由三一重工物聯網團隊創業組建,是獨立開放的工業互聯網平台企業。2017年初，樹根互聯發布了根雲RootCloud平台。根雲平台主要基於三一重工在裝備製造及遠程運維領域的經驗，由操作技術（OT）層向IT層延伸構建平台，重點麵向設備健康管理，提供端到端工業互聯網解決方案和服務。 根雲平台主要具備三方麵功能。一是智能物聯，二是大數據和雲計算，三是SaaS應用和解決方案。

推進工業互聯網 還要跨越哪些數據障礙

隨(sui)著(zhe)這(zhe)幾(ji)年(nian)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)不(bu)斷(duan)深(shen)入(ru)發(fa)展(zhan)

，大(da)數(shu)據(ju)在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)的(de)應(ying)用(yong)取(qu)得(de)了(le)可(ke)喜(xi)的(de)巨(ju)大(da)進(jin)步(bu)。然(ran)而(er)，我(wo)們(men)也(ye)應(ying)該(gai)看(kan)到(dao)，成(cheng)功(gong)案(an)例(li)仍(reng)然(ran)隻(zhi)是(shi)星(xing)星(xing)之(zhi)火(huo)。由(you)點(dian)及(ji)麵(mian)形(xing)成(cheng)燎(liao)原(yuan)之(zhi)勢(shi)
，任(ren)重(zhong)道(dao)遠(yuan)
，還(hai)需(xu)要(yao)跨(kua)越(yue)“缺數”“低質”“淺層”“孤島”等障礙。

一是“缺數”。理論上，工業領域的數據應該是非常豐富的。麥肯錫2009年的報告顯示，美國的離散製造業是所有行業中數據儲量最大的。而我國情況如何呢？根據中國信息通信研究院和工業互聯網產業聯盟2018年底對國內74家工業企業的調研，我國工業企業的數據資源存量普遍不大，66%的企業數據總量都在20TB以下，還不到一個省級電信運營商日增數據量的十分之一。這背後的原因主要是我國工業互聯網發展還處於起步階段

，企業數字化網絡 化(hua)程(cheng)度(du)普(pu)遍(bian)較(jiao)低(di)
，數(shu)據(ju)資(zi)源(yuan)的(de)積(ji)累(lei)尚(shang)需(xu)時(shi)日(ri)。而(er)目(mu)前(qian)工(gong)業(ye)係(xi)統(tong)協(xie)議(yi)七(qi)國(guo)八(ba)製(zhi)現(xian)象(xiang)非(fei)常(chang)突(tu)出(chu)
，很(hen)多(duo)軟(ruan)件(jian)係(xi)統(tong)的(de)接(jie)口(kou)不(bu)開(kai)放(fang)，也(ye)增(zeng)加(jia)了(le)數(shu)據(ju)采(cai)集(ji)的(de)技(ji)術(shu)難(nan)度(du)。

二是“低質”。警惕“垃圾進，垃圾出”。數據質量問題是長期困擾數據分析工作的難題。工業領域對數據分析的可靠性要求更高，因而對數據質量的要求也就更高。美國2016年《聯邦大數據研發戰略計劃》還專門把確保數據質量
、提升數據分析可信性作為七大戰略之一。從信息化程度較高的金融

、電信

、互聯網等行業的經驗看
，如果不開展專門的數據治理
，就難以確保數據質量。調查表明，我國工業企業隻有不到1/3的企業開展了數據治理，51%的企業仍在使用文檔或更原始的方式進行數據管理。在數據治理方麵，大部分工業企業還需加快補課。

三是“孤島”。數據孤島是幾乎所有企業都麵臨的困 境。從單一企業內部來看

，存在著不同時期由不同供應商 建設的客戶管理、生產管理、銷售采購、訂單倉儲、財務 人力等眾多IT係統，煙囪林立，而要深度推進智能製造， 更要打通IT和OT，tuijinnandufeichangda，erqieyuedadeqiyebaofuyuezhong。congquanxingyekan，fazhangongyehulianwang，shixiancongdanyiqiyeneibudejubuyouhua，kuayuedaozhenggechanyeliandequanjuyouhua
，biranyaoshixianchanxiaoyugongyinglianshangbutongqiyezhijiandeshujuliutong
，jinyibumian 臨著安全合規、商業模式和技術標準的更大挑戰。調查顯示
，超過半數的企業表示需要使用外部數據或對外提供數據，僅有2.7%企業覺得不會涉及數據合作。德國工業4.0計劃已經把數據流通作為重點議題
，國內促進工業數據流通方麵工作還需加快。

四是“淺層”。大數據在工業領域的作用，縱向可以從三個層次來看：最基礎的，是可以根據數據來描述工業產線、營銷和企業經營活動的曆史與現狀；進一步的，可以基於數據預測設備、車間和整個企業的未來狀況；最高層次，是根據數據分析結果
，繞過人工幹預，自動的直接指導企業運作，形成智能化的數據閉環。橫向則可以跨越設計、生產
、銷售
、服務等全鏈條。但推進情況如何呢？ 最近
，工業互聯網聯盟對國內外366個工業互聯網平台應用案例進行了分析，40%的平台應用集中在產品或設備數據的檢測、診斷與預測性分析領域
，而在涉及數據範圍更廣
、分析複雜度更高的經營管理優化和資源匹配協同等場景中
，多數平台現有數據分析能力還無法滿足應用要求， 需要進一步推動數據分析技術創新以及實現長期的工業知識積累。工業數據分析的深度還需加快爬坡升級。

工業互聯網的長期目標，是構建“數字雙胞胎”， 使得物理世界的萬物得以在數字世界重現，通過數字世界裏的計算、分析


、預測
、優化，來指導物理世界的最優化運行。這就要求在物理和數字這對雙胞胎之間架設暢通的 “大動脈”。數據就是這大動脈裏流淌的血液。隻有工業數據越來越豐富
、全麵，質量越來越高，“數字雙胞胎”才能長得像。在這基礎上，對工業數據的分析利用
，還需 要yao結jie合he對dui物wu理li機ji理li模mo型xing的de透tou徹che理li解jie，甚shen至zhi老lao師shi傅fu幾ji十shi年nian積ji累lei的de經jing驗yan，不bu斷duan迭die代dai，走zou向xiang深shen入ru。做zuo好hao了le這zhe些xie，數shu據ju對dui製zhi造zao業ye轉zhuan型xing的de基ji礎chu資zi源yuan作zuo用yong和he創chuang新xin引yin擎qing作zuo用yong就jiu能neng真zhen正zheng發fa揮hui出chu來lai。