2019-07-05_中国信通院_工业互联网平台白皮书（2019讨论稿）_80页_3mb

工业互联网平台白皮书（2019讨论稿）总结

核心内容

工业互联网平台作为推动制造业数字化转型的重要载体，正在通过连接、数据、模型和分析能力，重塑工业生产与服务模式。当前，平台在设备管理、生产过程管控、企业运营管理、产品研发设计和资源配置优化等场景中广泛应用，形成了初步的商业价值和应用模式。同时，平台技术不断演进，边缘计算、模型沉淀、数据管理与分析、平台架构优化等成为核心发展方向。平台产业生态逐步形成，涵盖连接与边缘计算、云服务、通用PaaS、工业数据分析与可视化、业务PaaS等五类主体，正朝着专业化、协同化、生态化方向发展。

主要观点

• 平台潜力巨大：工业互联网平台正在推动工业全要素、全产业链、全价值链的深度互联，成为制造业数字化转型的核心支撑。
• 全球发展活跃：全球工业互联网平台市场持续增长，美国、欧洲和亚太地区成为主要发展区域，平台企业涵盖传统制造、ICT企业和数据驱动型初创公司。
• 我国平台发展迅速：我国工业互联网平台数量众多，覆盖多个行业，形成多层次平台体系，平台应用水平和商业模式逐步成熟。
• 平台仍处初期：平台在技术、商业和生态方面仍面临诸多挑战，如设备接入难、数据分析能力不足、商业模式不成熟、生态建设薄弱等。
• 平台应用呈现层次：当前平台应用主要集中在资产管理、生产过程管控、企业运营管理等场景，部分企业开始探索研发设计和资源优化等深层次应用。

关键信息

一、工业互联网平台的整体态势

1. 平台驱动数字化转型：推动生产和服务资源优化配置，实现制造体系和服务体系再造。
2. 平台模式变革：改变传统工业软件研发体系、企业竞争方式、生产关系与组织方式。
3. 平台价值显现：平台在产品创新、生产运营、商业模式、组织管理等方面发挥重要作用。
4. 平台发展初期：技术、商业和生态仍面临诸多挑战，需要长期投入与积累。

二、工业互联网平台的应用路径

1. 应用聚焦三大场景：设备管理服务（38%）、生产过程管控（28%）、企业运营管理（18%）。
2. 应用层次分明：
   • Level1：基于“模型+深度数据分析”的资产设备管理服务、生产过程管控。
   • Level2：基于“连接+数据可视化”的生产过程管控、企业运营管理。
   • Level3：基于“数据+工业机理”的产品研发设计、制造与工艺管理。
3. 大中小企业并行推进：
   • 大企业聚焦高价值应用，如设备健康管理、生产优化、供应链协同。
   • 中小企业注重“抓资源、补能力”，通过平台获取订单、降低软件成本、实现金融对接。

三、工业互联网平台的技术进展

1. 边缘功能演进：
   • 数据接入由定制化方案走向平台通用服务。
   • 数据分析从简单规则引擎向人工智能复杂分析延伸。
   • 通用IT架构下沉至边缘侧，为边缘应用创新提供更好环境。
2. 模型沉淀与管理：
   • 信息模型统一是平台提升工业要素管理水平的关键。
   • 机理模型、数据模型和业务模型加速沉淀，支撑工业服务。
   • 数字孪生技术逐步落地，融合模型与数据，实现设备预测性维护与系统优化。
3. 数据管理与分析：
   • 数据管理从定制开发走向成熟商业方案。
   • 实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点。
   • 数据工具不断组件化、图形化，降低使用门槛。
4. 平台架构演进：
   • 容器与微服务技术提升平台灵活性与效率。
   • 新型集成技术推动平台功能由“内部调用”走向“多云集成”。
   • DevOps与低代码技术提升应用开发效率。
   • 新型平台架构催生以工业APP为核心的新型应用体系。

四、工业互联网平台的产业生态

1. 聚焦核心能力：平台企业根据自身优势聚焦2-3个业务方向，推动平台分工合作。
2. 传统与新兴主体协同布局：
   • 传统主体：包括制造企业、工业软件企业、系统集成商等，依托已有资源和经验构建平台。
   • 新兴力量：如初创企业、互联网企业，通过数据、AI等技术推动平台创新。
3. 平台生态结构：
   • 五类平台主体：连接与边缘计算、云服务、通用PaaS、工业数据分析与可视化、业务PaaS。
   • 产业链上游依赖开源技术，下游依赖系统集成。
   • 云服务和通用PaaS由IT巨头主导，其他平台在专业领域形成集聚。

未来展望

• 工业互联网平台将持续推动制造业数字化转型，成为实现智能制造和工业4.0的关键支撑。
• 随着技术进步和生态完善，平台将逐步从“建平台”走向“用平台”，实现更高效的资源组织、功能复用和开发敏捷。
• 平台商业模式将更加成熟，以通用服务能力和专业解决方案双路径实现商业价值。
• 数字孪生、边缘计算、AI等技术将推动平台应用向更深层次发展，形成完整的工业生态系统。