2019年，工業互聯網首次進入政府工作報告
，2019政府工作報告專門提及“打造工業互聯網平台，拓展‘智能+’，為製造業轉型升級賦能”。

最近工業互聯網非常熱，一是“智能+”對工業轉型升級的重要性，二是在科創板開市之後，與工業互聯網、產業互聯網相關的科創企業在不斷進入科創板上市的行列中。此前對工業互聯網有大量討論，但還有很多困惑和發展不清晰之處。

在鈦資本新一代企業級科技投資人投研社第24期，寄雲科技創始人&總zong裁cai時shi培pei昕xin分fen享xiang了le工gong業ye互hu聯lian網wang如ru何he賦fu能neng高gao端duan製zhi造zao，釋shi放fang機ji器qi潛qian力li。時shi培pei昕xin博bo士shi畢bi業ye於yu北bei京jing郵you電dian大da學xue信xin號hao與yu信xin息xi處chu理li專zhuan業ye，是shi國guo內nei早zao期qi從cong事shi雲yun計ji算suan、大數據和工業互聯網相關領域研究推廣與應用的專家。

工業互聯網兩大典型玩家

工業互聯網主要由網絡、平台
、安全三大部分組成，其中網絡是基礎，特別是5G低時延網絡是保證工業互聯網的基礎
，而數據和平台是工業互聯網的核心，安全是保障。

工業互聯網廠商非常多
，從最基本的連接端到雲服務端，從IaaS端到PaaS端再到工業數據分析展示和可視化平台再到具體應用場景，設計仿真
、生產優化、運營管理、資產運維、能耗管理、采購優化等，都是在工業裏利用物聯網的數據采集和大數據分析後才能創造出的應用場景。

兩個比較典型的工業互聯網玩家：

第一個是提出工業互聯網概念的GE旗下Digital部門，提出“通過發掘數據的價值實現高效的產出”。

不幸的是GE已經在2018年開始出售Predix，主要原因有幾個：

1. GE Digital受到燃機
   、油氣、電力等係列主營業務的市場疲軟影響；

2. 低估了工業企業數字化進程的難度；

3. 過於強調雲平台和IT能力，忽視了客戶對應用的需求，盈利模式不清晰；

4. 進行的並購和整合並沒有達到通過一個平台統一不同的應用軟件和交付能力的有效目的。

GE Digital的規劃目標，是希望通過Predix平台結合應用Operation Performance Management（運營績效管理）和Asset Performance Management（設備性能管理），通過設備的健康和可靠性管理
、合規性管理、資產優化、策略優化，以達到運營性能的管理，包括提升運營效率
、實現過程優化等。

第二個玩家是Uptake，是公認的工業互聯網領域的標杆創業公司。

創立於2012年
，Uptake做的很多事都在模仿GE Digital，包括招募了很多GE Digital的原班人馬。其主張也是通過工業物聯網的數據分析，實現高效的資產性能和運營效率的提升
，提供的方案也是平台加應用。

在平台層

，不僅提供相應工業的基礎能力，也提供AI和he機ji器qi學xue習xi引yin擎qing，把ba算suan法fa變bian成cheng目mu錄lu和he訂ding閱yue的de方fang式shi以yi快kuai速su實shi現xian數shu據ju分fen析xi，並bing在zai上shang麵mian實shi現xian快kuai速su應ying用yong編bian譯yi和he部bu署shu，最zui後hou形xing成cheng應ying用yong和he行xing業ye解jie決jue方fang案an。應ying用yong主zhu要yao有you兩liang類lei
，一yi類lei是shi通tong過guo數shu據ju科ke學xue、人工智能的方式實現資產性能的提升
，另一個是通過提升資產性能提升運營效率，都與GE非常像。

Uptake在2018年11月份收購了一家APT（Asset  Performance Technology）公司
，這家企業提供了800多種類型的設備、1000多萬種不同部件的失效模式。FMEA失shi效xiao模mo式shi分fen析xi有you什shen麼me用yong呢ne？可ke以yi非fei常chang清qing楚chu地di定ding位wei出chu設she備bei有you多duo少shao種zhong故gu障zhang現xian象xiang，每mei種zhong故gu障zhang現xian象xiang應ying該gai采cai取qu的de應ying對dui措cuo施shi和he尋xun找zhao相xiang應ying根gen因yin形xing成cheng維wei護hu策ce略lve。

還有Uptake另外一個應用
，通過AI實現銷售線索、服務需求、工作流效率的優化，主要是針對設備製造商提供一整套業務流程優化引擎、提高銷售業績和客戶滿意度。

比較典型的案例：第di一yi個ge是shi為wei卡ka特te彼bi勒le開kai發fa一yi套tao設she備bei聯lian網wang和he分fen析xi係xi統tong，采cai集ji設she備bei的de各ge類lei數shu據ju信xin息xi，聯lian網wang監jian控kong的de同tong時shi分fen析xi預yu測ce設she備bei可ke能neng會hui發fa生sheng的de故gu障zhang，以yi提ti前qian應ying對dui；美國一家Class1的火車公司
，在美國有大約一萬四千個火車頭
，Uptake幫助其通過人工智能預測性維護，每年節省4700萬美金
；AMEREN是美國一家發電廠，每年用了Uptake的人工智能應用平台幫公司節省990萬美金；PaloVerde是一家核電廠，每年Uptake幫其節省1000萬美金
；Uptake還幫助某個重型機械經銷商每年提高850萬美金的收入。

這zhe幾ji個ge案an例li是shi工gong業ye互hu聯lian網wang裏li比bi較jiao典dian型xing的de應ying用yong場chang景jing
，圍wei繞rao大da型xing設she備bei的de資zi產chan性xing能neng
，利li用yong數shu據ju分fen析xi實shi現xian設she備bei可ke靠kao性xing的de提ti升sheng

，進jin而er提ti升sheng整zheng個ge過guo程cheng的de運yun營ying效xiao率lv
，創chuang造zao更geng多duo的de價jia值zhi和he利li潤run。

工業互聯網的核心技術有四個：

一
，邊緣計算是有強剛需的工業應用場景，通過邊緣端的實時數據采集
、雲端的數據分析和應用開發以實現高效協同，是雲端應用對邊緣端實時數據采集的響應和控製過程
；

er，dashujupingtaiyefeichangguanjian
，yiqiandegongyeshujudoushixiaoshuju，henduoshujuchulidouzaibianyuanwancheng
，bingmeiyouhuizongqilaijinxingxiangguanxingfenxihetongyiqushifenxi，yincishixianyingyongheshujujieoudedashujupingtaiyehenguanjian；

三
，數字孿生，即通過數據化方式為工業設備定義數據結構，結合數據分析對設備的過去、當前和未來進行深入的洞悉，完成設備從物理向虛擬環境映射的最關鍵描述；

四，通過專家經驗+人工智能的方式，基於專家經驗指導的大數據樣本標注
，通過人工智能算法訓練開發相應的故障診斷和預測模型
，實現精準判決。

工業互聯網三大高端製造應用場景

什麼是高端製造？高端製造與中高端製造、中低端製造不一樣之處在於：

一
，生產過程基本上都是連續的，比如流程製造；

二，需要眾多不同大型設備的高效協同
，屬於複雜工藝。像石油、電力、石化、光電、半導體等高端製造的可能有幾百個不同的子生產過程, 需要保證每個生產過程都得到嚴格的管控
，才能完成最終預期的產出
；

三，高度自動化的生產過程，可以根據實時采集的各種工況參數
，對控製過程進行自動化的實時響應；

四
，對質量、產能、風險、成本等的精細化管理要求極高
，需要非常精準的過程控製和結果檢驗機製。

工業互聯網在高端製造裏應用場景很多，而當前的高端製造普遍呈現資產密集

、資產性能優化空間大，數字化程度高但數據利用率低
，經驗驅動、缺少科學決策能力的局麵。

通過結合工業互聯網的賦能，即資產性能管理、運營效率提升、能源管理優化、安全生產環保、工業控製安全，可達到：

一


，提高資產運營的效率，降低非計劃停機帶來的風險影響
；

二，提高資產利用的效率，降低排放、降低能耗
、提高安全生產、實現環保，構建產業生態。

正是因為高端製造普遍的體量都比較大，所以哪怕提高1%，都能創造巨大的價值。

高端製造的工業互聯網的核心不是數據采集，而是一層一層傳遞的數據的價值。

gongyehulianwangpingtai，nenggouqidaojiasuzhenggejiazhichuandiguochengdezuoyong，yifangmiannenggouhuijulaizibutongshebeiheyewuxitongdeshuju，goujianshujuzhongtai，duishujujinxingguifanhezhili，yijizhenduilisanhua
、場景化的數據分析；另一方麵，它也提供了大量的跨應用係統的能力重用模塊，讓應用的交付、數據的分析變得更便捷和更簡單。

相對於傳統的PLC
、DCS、MES或ERP這些傳統的IT和OT係統，工業互聯網應用著眼點放在了新技術解決老問題上，它通過運用物聯網、大數據、雲計算和人工智能等先進的IT技術，去解決原先由於數據量、數據處理能力
、實時性等限製而不能得到很好解決的設備可靠性
、工藝質量以及企業經營決策等方麵問題，可以說是原有IT和OT係統的升級和重構。

高端製造的工業互聯網應用非常離散化，應用場景主要是三類
，設備資產管理、運營性能管理和生產經營決策。

資產性能管理的目標是提高資產（也就是設備）的可靠性
，避免非計劃停機；隻有保證了設備的可靠性，才能保證運營過程中的產能、質量、成本的有效提升，才能優化運營指標；而隻有保證了運營效率的提升，才能實現企業經營利潤的提升和經營風險的規避
，所以這三層是通過數據的價值環環相扣的。

應用場景1：資產性能管理。

大型高端製造都有關鍵的大型設備
，這些設備在連續生產過程中的停機風險，會造成很大影響。普遍來說，進行有效設備維護的策略有：

一是被動式維護，就是壞了再修，這種維護成本最高

；

二是預防性維修，為了避免被動維修引起的設備停機停產
，現階段采用較多的是預防性維修，也就是定期保養
；

三是視情況維修或基於狀態維修，因為前兩種的成本相對比較高
，因此采用振動分析、紅外、超聲等檢測儀器，對關鍵設備進行相應的判決和檢測，基於檢測的結果決定是否要維修，提前修還是推後修；

四是預測維修，基於海量數據分析對設備的實時狀態做評估，再決定是否要維修；第五，RCM或基於風險評估，結合實時數據對設備保養策略的一係列計算
，得到基於風險管控的維護策略，實現更精準的維護。目前GE和Uptake已經做到了基於可靠性的維修或基於風險維護的完整策略。

現在的問題是：一，無法實現實時的判決和診斷
，無法根據動態的工況進行調整
；二，無法實現精確的故障定位，無法實現精確的指標計算；三，無法實現精確的壽命預測
，無法實現預測性維護

；四，無法積累、優化和複製專家經驗，無法實現知識的自我學習和進化。

資產性能管理係統主要涉及三方麵：

一是數據，即機器的實時數據
、曆史維護記錄、失效記錄、產品手冊等
；

二是機理
，像FMEA


、控製理論等基本的工業模型
；

三是數據分析
，變點檢測、時序預測、聚類回歸、機器學習、神經網絡等結合在一起
，才能產生一個相對完整的設備資產管理係統
，實現實時監測、故障診斷預測、可靠性管理等一係列功能，最終目標是降低停機概率、降低運營風險、實現更快的響應能力。

怎麼利用數據分析實現資產的高效性能分析呢？主要還是利用機器的數據。

基ji於yu機ji器qi的de曆li史shi數shu據ju可ke以yi構gou建jian不bu同tong狀zhuang態tai下xia的de曆li史shi數shu據ju樣yang本ben，開kai發fa各ge類lei故gu障zhang的de特te征zheng模mo型xing，與yu當dang前qian傳chuan感gan器qi數shu據ju進jin行xing對dui比bi，從cong而er對dui當dang前qian的de設she備bei進jin行xing實shi時shi的de健jian康kang評ping估gu。

基(ji)於(yu)曆(li)史(shi)數(shu)據(ju)也(ye)可(ke)以(yi)構(gou)建(jian)性(xing)能(neng)預(yu)測(ce)指(zhi)標(biao)，通(tong)過(guo)對(dui)比(bi)指(zhi)標(biao)就(jiu)可(ke)以(yi)知(zhi)道(dao)設(she)備(bei)未(wei)來(lai)在(zai)什(shen)麼(me)時(shi)間(jian)可(ke)能(neng)會(hui)出(chu)問(wen)題(ti)

，可(ke)以(yi)計(ji)算(suan)剩(sheng)餘(yu)壽(shou)命(ming)以(yi)優(you)化(hua)維(wei)護(hu)策(ce)略(lve)。

應用場景2：運營性能管理。

在工業生產過程中有很多設備都產生數據，像工藝數據、質量數據、維護數據等
，都可以通過工業互聯網平台采集出來，做工藝參數優化、良率優化、虛擬量測、關鍵指標建模、燃燒環保優化、能源管理等一係列分析。

通過實時采集生產過程中設備、工藝、質檢

、環保
、環節數據，結合數據挖掘和人工智能分析，可以實現生產工藝、品質還有運營效率全方麵的優化。

舉幾個簡單例子：

一
，工作模式自動識別。

在運營中對設備的工作狀態進行識別，隻有識別了不同的工作狀態才能區別出在不同工作狀態下的工作效率和關鍵KPI指(zhi)標(biao)，這(zhe)種(zhong)識(shi)別(bie)原(yuan)來(lai)全(quan)是(shi)手(shou)動(dong)識(shi)別(bie)或(huo)是(shi)專(zhuan)家(jia)經(jing)驗(yan)識(shi)別(bie)，現(xian)在(zai)完(wan)全(quan)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)再(zai)結(jie)合(he)專(zhuan)家(jia)經(jing)驗(yan)的(de)方(fang)式(shi)提(ti)取(qu)規(gui)則(ze)，創(chuang)造(zao)自(zi)動(dong)識(shi)別(bie)的(de)過(guo)程(cheng)。

二，異常檢測。

由於能夠區分不同的工作狀態，才能對不同的工作狀態設一個穩定值，這叫SPEC值。一個設備可能工作在不同的SPEC和不同的工藝過程下，所以每個工藝過程要區分不同的工作狀態
，才能知道應該改進哪些關鍵工藝參數。

三，根因分析。

根因分析就是有多少種原因會導致最終的不良或排放、燃燒等關鍵指標低下。這種根因分析往往是在不同時間維度上產生的，可能幾個小時之前的一個工藝參數會導致最後生產結果的質量

、品質或關鍵指標的劣化。

數據分析需要把不同時間維度的海量數據結合在一起，通過相關性分析、相似度搜索等數據分析的方式，匹配到最有可能產生問題的一個匹配關係上。

四，SPEC的快速確定。

在不同工藝上，比方說85%、70%、65%的良率情況下對應不同的工藝參數範圍，很多時候都需要從曆史數據中找出相應特定條件下相關信號的工作範圍，進而確定相應的SPEC值，這有助於幫助一個企業快速投產
、快速從小批量生產進入到大批量生產的加速過程。

五，穩定性控製和評估。

在關鍵的生產過程中，有一些海量產出關鍵指標
，比如半導體生產過程中的CD值，即關鍵的線寬要保證在一定的範圍內抖動。利用數據分析
，通過SPC進行穩定性控製
，實現相應的過程控製
，以保證關鍵過程產出的穩定性。

六
，工藝仿真。

在確定了輸入和輸出之間的關係後
，能否通過回歸或者神經網絡找到一個線性、非線性的模型，當最終檢驗結果的良率從85%掉到70%時，調整輸入到某個關鍵值就能把良率從70%再拉回到85%

？這些都可以通過海量的工業數據分析實現。

以上這些都是圍繞著實時工藝的數據采集、分析
、建模的過程。通過運營效率的提升
、數據分析、高效的運營規劃
，盡最大可能的提高工廠的產能和利潤，包括結合財務指標、價格曲線、降成本等都能實現完整的分析。隻要利用好數據分析，就可以產生極大的提升，很多時候創造的效能遠遠不止1%。

應用場景3：安全生產管控。

這部分主要針對能源化工等高端流程製造企業，通過采集設備端DCS的實時數據，結合檢測係統


、業務係統和外部數據，通過大數據、人工智能、機器學習等先進的信息技術
，實現包括危險源在線監測
、工藝參數實時告警、危險場景態勢感知、重大風險預警預測在內的全麵的安全生產管控，達到企業經營風險和經營利潤的最優平衡。

對於一個大型的發電廠或者大型化工企業，實時數據可以達到每秒鍾幾萬到幾百萬萬數據點。一方麵，很多關鍵設備的關鍵工藝參數、環境參數以及外部的危險源
，僅靠人工巡檢
、實時監控和專家經驗判斷，是根本無法全麵
、實時的企業級別的安全管控要求。

通過大數據的方式，進行采集海量的實時數據並彙總、分析，基於曆史數據構建起預測和風險模型，不僅能構建起全麵的防範體係，還能對關鍵的監控參數以及風險事件進行預測。

另一方麵，通過將不同發電廠、化工企業的實時數據彙總到集團的工業互聯網平台，不僅能實現對關鍵工藝參數、關鍵風險源、風險事件的管控和指揮，也有助於集團層麵實現跨企業的對標分析和優化，並實現對下屬單位生產、耗能、排放等數據的實時采集，降低數據失真帶來的經營風險
，從行政管控轉向數據驅動的智能決策。

總zong的de來lai說shuo，高gao端duan製zhi造zao行xing業ye工gong業ye互hu聯lian網wang的de核he心xin
，在zai於yu工gong業ye數shu據ju的de分fen析xi，而er不bu在zai於yu工gong業ye數shu據ju的de采cai集ji。雖sui然ran國guo內nei有you很hen多duo的de工gong業ye互hu聯lian網wang廠chang商shang，但dan大da多duo都dou在zai做zuo基ji礎chu數shu據ju采cai集ji和he展zhan示shi。

數shu據ju采cai集ji固gu然ran很hen重zhong要yao，但dan在zai麵mian對dui不bu同tong類lei型xing的de企qi業ye時shi
，優you先xian級ji有you很hen大da區qu分fen。中zhong小xiao企qi業ye可ke能neng要yao看kan關guan鍵jian的de幾ji個ge指zhi標biao做zuo一yi些xie告gao警jing就jiu夠gou了le
，但dan高gao端duan製zhi造zao客ke戶hu還hai要yao實shi現xian對dui設she備bei狀zhuang態tai的de可ke靠kao性xing分fen析xi、運營效率的分析
、性能和良率預測等複雜的數據分析。

鈦資本研究院觀察

工業互聯網領域將出現新的“BAT”
，但dan這zhe將jiang是shi一yi個ge長chang期qi的de過guo程cheng而er不bu會hui一yi蹴cu而er就jiu。眾zhong所suo周zhou知zhi，工gong業ye是shi一yi個ge高gao度du複fu雜za和he碎sui片pian化hua的de產chan業ye，每mei一yi個ge細xi分fen領ling域yu都dou需xu要yao專zhuan門men的de工gong業ye知zhi識shi與yu實shi踐jian積ji累lei。

長期以來，BAT雖然一直想進入工業互聯網領域
，但由於難以形成一個大而全覆蓋的平台
，因此很難像主導消費互聯網那樣主導工業互聯網的發展。

erzailingyifangmian
，gongyeshizhongguodeliguozhiben，shishitijingjidezhuzhanchang。xianzaidezhongguogongyedaerbuqiang，zizhuchuangxinnenglibuqiang
，chanpinhaichuzaizhongdiduan，gonggeinenglimingxianbuzu。

我國工業還存在著被空心化
、邊緣化等問題
，亟待轉型升級。而中國工業門類齊全，有41個大類、191個中類、525個小類
；體量巨大，年增加值30萬億元，世界第一。無疑，中國工業的數字化轉型是一個巨大的ICT市場，存在著巨大的機會。

工業數字化轉型包括智能製造和工業互聯網兩大戰場。其中

，智能製造主要是為製造設備和工廠等實現智能化、數字化和自動化
，主要是將信息技術（IT）、數字技術（DT）與生產製造操作技術（OT）相結合。

youyubutonggongyelingyudeteshuxing
，zhinengzhizaogengduoshimianxiangxifengongyelingyudejishuhejiejuefangan
，nanyixingchengjiaodadechuangyejihui。ergongyehulianwangzeshiyigejudadepingtaixingjiyu。

不過需要注意的是工業互聯網是互聯網與物聯網相結合的產物，同時融入了雲平台、大數據分析和人工智能等新興科技，是工業環境下人、機、物、企業、生態等的全麵互聯

，而不是簡單的互聯網模式，也缺乏相關的標準。

值得一提的是，2019年6月28號，國際電信聯盟未來網絡與雲計算工作組（ITU-T SG13）會議在瑞士日內瓦召開，由工業互聯網產業聯盟（簡稱“聯盟/AII”）理事長單位中國信息通信研究院主導的國際標準《工業互聯網網絡架構與技術要求（基於未來包交換網絡演進）》在會議上成功立項，這是包括ITU、ISO、IEC在內的國際標準化組織啟動的第一個工業互聯網國際標準項目。

隨著5G的商用和第一個工業互聯網國際標準項目的立項
，2019年(nian)有(you)望(wang)成(cheng)為(wei)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)啟(qi)動(dong)之(zhi)年(nian)，從(cong)前(qian)幾(ji)年(nian)的(de)概(gai)念(nian)熱(re)炒(chao)進(jin)入(ru)到(dao)了(le)逐(zhu)步(bu)落(luo)地(di)的(de)階(jie)段(duan)。而(er)在(zai)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)領(ling)域(yu)各(ge)自(zi)為(wei)戰(zhan)的(de)信(xin)息(xi)化(hua)企(qi)業(ye)和(he)創(chuang)業(ye)公(gong)司(si)也(ye)在(zai)充(chong)分(fen)利(li)用(yong)並(bing)購(gou)整(zheng)合(he)的(de)策(ce)略(lve)快(kuai)速(su)成(cheng)長(chang)占(zhan)領(ling)市(shi)場(chang)，力(li)爭(zheng)成(cheng)為(wei)中(zhong)國(guo)版(ban)的(de)Uptake——工業互聯網標杆企業。

從現在開始關注工業互聯網的創業公司和創業項目，不失為進入工業互聯網賽道的最佳時機。