作为智能制造、两化融合的最强“新动能“，工业互联网几年来受到了越来越多的关注。”新基建”的推出，标志着工业互联网身上的“光环”又达到了另一个高度。然而，我们又不得不看到另一个现实，随着工业互联网身上“光环“的增多，人们越来越不能认清其”真面目“了。关注、质疑、迷茫等应该是很多人目前对工业互联网认知的”关键词“。当然，已经有很多人对工业互联网是什么、涵盖什么领域有了很多类似的分享。今天，我们主要通过分享工业互联网的”核心“——工业互联网平台及其应用，目前的发展及应用形态、价值，来为大家展示一个鲜活的工业互联网真面目。
工业互联网绝非“浪得虚名“
当然，工业互联网能够得到这么高的重视和关注度，绝非浪得虚名。这既关系到我们每个人日常使用到的各类工业产品，也关系到国家、民族未来的兴衰。可以说贸易战、制裁名单、禁用名单……都能跟它扯上关系，也许未来某一天回顾现在，很多人会感慨我们处在这样一个关键的历史时期，竟然毫无知觉。
当今，世界正处在第四次工业革命孕育、兴起的关键阶段，我国制造业转型升级也到了攻坚时期。互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与工业制造技术深度融合，推动生产制造模式、产业组织方式、商业运行机制发生颠覆式创新，催生融合发展的新技术、新产品、新模式、新业态，为工业经济发展打造新动能、开辟新道路、拓展新边界。
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过实现人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链及全面连接的新型工业生产制造和服务体系，成为支撑第四次工业革命的基础设施，对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性影响。加快发展工业互联网不仅是各国顺应产业发展大势，抢占产业未来制高点的战略选择，也是我国推动制造业质量变革、效率变革和动力变革，实现高质量发展的客观要求。
从国际来看，发达国家政府纷纷加快推进工业互联网建设，如美国在先进制造国家战略中，将工业互联网和工业互联网平台作为重点发展方向，德国工业4.0战略也将推进网络化制造作为核心。ge、西门子、达索、ptc等国际巨头也纷纷布局工业互联网平台，并将其作为探索数字化转型、提升行业服务能力、构建长期发展竞争力的关键。
总的来看，美国、欧洲和亚太是当前工业互联网平台发展的焦点地区，全球工业互联网平台市场持续呈现高速增长态势。从国内来看，党中央国务院高度重视发展工业互联网，作出一系列战略部署。习近平总书记指出“要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设”。国务院印发《关于深化“互联网 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，统筹布局网络、平台、安全三大功能体系建设。李克强总理连续两年在政府工作报告中提出“工业互联网平台”，强调“打造工业互联网平台，拓展‘智能 ’，为制造业转型升级赋能”。2019年“两会”期间，“工业互联网”成为“两会”代表委员的热议话题。
平台应用发展层次与价值渐清晰
通过对国内外主流工业互联网平台的应用分析，可以发现平台提升了企业信息化能力，增强了企业数据分析水平，还使得企业的资源调配更加灵活，并带动企业应用从信息化到智能化的多层次发展，同时解决了企业三大方面的问题：
一是推动信息化大规模部署，解决效率提升和成本降低的问题，信息系统和工业软件迁移至平台，依托平台实现客户关系管理、财务人力管理等应用，带动信息化成本降低和大规模部署；
二是推动工业数据深度分析挖掘，解决产品和服务价值提升的问题，基于平台的大数据汇聚和分析能力，实现设备、生产、管理等场景的深层次优化和服务增值；
三是推动业务商业模式的创新，解决跨领域资源灵活调配和协同协作问题，通过平台进行产业链、供应链、价值链各环节的实时连接和资源共享，以实现不同主体间的高效协作和供需精准对接。
总结来看，工业互联网平台应用实现了从信息化到网络化、智能化的全覆盖，并且由单点信息化走向跨域智能化，呈现出三大发展层次：
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基于平台的信息化应用
得益于平台的“连接 数据可视化”能力，传统的生产管理类信息化应用得到更为广泛的普及。其中，在生产监控分析领域应用最为广泛，在物料管理、排产调度等方面也有初步探索。ptc、微软、思科、阿里云等企业的平台均推出了面向生产过程可视化应用。这类应用主要提供数据汇聚和描述基础，帮助管理者直观了解工厂运行状态。
当然，这些只是初级的可视化、远程监控等应用，借助更深层次数据挖掘分析企业能够获得更高价值回报。比如，工业互联网服务商寄云科技协助世界知名汽车零部件制造商麦格纳旗下格特拉克（江西）传动系统有限公司（gjt）实施智能制造战略，成功解决了传统mes在数据实时、真实和粒度等层面的不足，实现了更加精准的kpi追踪，提升设备利用率、提高工人工作效率、保障企业营收。
另外，基于平台的“软件上云 简单数据分析”在客户关系管理、供应链管理和部分企业计划资源管理领域也获得应用，能有效降低中小企业软件使用成本。如sap、oracle、salesforce、微软、用友浪潮、金蝶等企业提供大量管理软件saas服务。如salesforce所提供的云化crm软件服务已聚集超过15万客户，同时除通用软件工具之外，还提供基于社交网络的客户关系与需求分析，为中小企业提供销售渠道服务。用友提供采购、供应链、物流、财务、人力资源等工业云服务，服务工业企业客户44万家。
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基于大数据能力的深度优化
基于平台的大数据能力，以“模型 深度数据分析”模式在设备运维、产品后服务、能耗管理、质量管控、工艺调优等场景获得大量应用，并取得较为显著的经济效益。ge、西门子、abb、富士康等企业已经推出了上百个上述类型的应用服务，如uptake帮助美国最大核电站paloverde，通过提高资产性能，实现每年1000万的成本节省，成本降低20%；彩虹寄云智能工厂工业大数据项目助力知名平板显示制造企业彩虹集团实现了数据可视化、生产透明化、质量可控化，并获得了综合良品率显著提升，非计划停机、运营成本等大幅减少等多种收益。
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平台协同资源调配和模式创新
借助平台整合产业链资源，探索智能制造、供应链协同等应用，成为部分企业的实践选择。如寄云neuseer平台开放共享自身生产力，提高闲置设备的利用率，目前已对数千台机床和钻井机器提供数据监控和预测性维护功能。再如中船集团利用船海智云平台对船舶制造企业、船用设备制造企业等开展纳期监控等应用，提升供应链协同水平。
基于平台进行深层次的全流程系统性优化尚处在局部的探索阶段。无论是产业链、价值链的一体化优化、产品全生命周期的一体化优化、还是生产与管理的系统性优化，都需要建立在全流程的高度数字化、网络化和模型化基础上，仅有个别龙头企业具备相关基础并开展了简单实践。
数据分析深度与工业机理复杂度决定平台应用优化价值和发展热度
通过数据分析可以发现，工业互联网平台在这三大发展层次中的各类工业场景应用热度不尽相同，这是由于不同层次平台应用的开发复杂性不同，优化成效与收益回报也不同，其商业成熟度与受追捧热度也就存在较大差异。平台应用能否获得良好的优化价值和效果，并能够在市场中获得客户，实现自身商业价值，主要由两方面因素决定：
一是平台应用的收益，数据分析深度是应用价值提升和贡献的主要衡量指标。数据是平台核心资产，也是平台价值创造的来源。数据分析、挖掘和利用的深度在很大程度上决定了平台的应用价值高低。结合深度数据分析的设备健康管理、产品后服务、能耗与排放管理、质量管理等应用为工业企业创造了大量直接优化价值，带来了设备运维成本降低、能源消耗降低、产品质量提升、服务价值提升等收益，因此，从下图可反映出，资产管理服务和生产过程管控占比共达到60%-70%，在工业场景中热度高居不下。
二是平台应用的开发与使用成本，工业机理复杂度是影响这一因素的核心。越是与工业机理深度融合的平台应用，其在应用开发的过程中，越容易形成较高的行业壁垒。这种应用需要深度融入特定领域的工业知识和机理模型，以及结合应用场景进行大量定制化二次开发，这都导致应用的交付成本高昂，优化成效也难以保证。因此可以从上图看到，具有高机理复杂度的应用开展不足，数字化设计仿真、数字化工艺与制造辅助仅占总应用案例的3%。
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