年终思路梳理(三)——工业互联网

接上篇，继续梳理工业互联网相关概念

4. 工业互联网

一方面，工业互联网是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施，加快其发展有利于加速智能制造发展，更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务资源配置，促进传统产业转型升级，催生新技术、新业态、新模式，为制造强国建设提供新动能。[9]
另一方面，发展工业互联网，有利于促进网络基础设施演进升级，推动网络应用从虚拟到实体、从生活到生产的跨越，极大拓展网络经济空间，为推进网络强国建设提供新机遇。[9]

4.1 目标

到2025年，基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系。覆盖各地区、各行业的工业互联网网络基础设施基本建成。工业互联网标识解析体系不断健全并规模化推广。形成3-5个达到国际水准的工业互联网平台。产业体系较为健全，掌握关键核心技术，供给能力显著增强，形成一批具有国际竞争力的龙头企业。基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。新技术、新模式、新业态大规模推广应用，推动两化融合迈上新台阶。[9]

到2035年，建成国际领先的工业互联网网络基础设施和平台，形成国际先进的技术与产业体系，工业互联网全面深度应用并在优势行业形成创新引领能力，安全保障能力全面提升，重点领域实现国际领先。[9]

到本世纪中叶，工业互联网网络基础设施全面支撑经济社会发展，工业互联网创新发展能力、技术产业体系以及融合应用等全面达到国际先进水平，综合实力进入世界前列。[9]

4.2 内容

1. 夯实网络基础；2. 打造平台体系；3.加强产业支撑；4.促进融合应用；5.完善生态体系；6.强化安全保障；7.推动开放合作。更具体的在这里《工业互联网发展行动计划（2018-2020 年）》。

图 11 中美德国工业互联网平台的研究内容及成果[10]

4.2.1 工业互联网体系架构

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，包括边缘、
平台（工业 PaaS）、应用三大核心层级。 可以认为， 工业互联网平台是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，以工业 APP 的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。[11]

图 12 工业互联网平台架构[12]

4.2.2 工业互联网七大关键技术

工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、 IaaS 技术、 平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。[11]

图 13 工业互联网关键技术[12]

工业互联网平台重构了工业软件创新、部署和集成方式。在传统IT开发模式中，企业按照业务流程开发独立的软件系统，功能和数据分散在不同的软件中，难以协同与集成。在工业互联网开发模式中，平台解构传统工业需求，将其拆分为更具体和细化的功能组件，构建微服务池。开发者根据特定用户需求，调用和组合微服务组件，并固化为APP。APP之间基于平台实现快速交互集成，形成按需定制，全面集成的新型开发方式。[12]

图 14 工业互联网平台带来的变革[12]

4.2.3 工业互联网平台产业体系

工业互联网平台产业发展涉及多个层次、不同领域的多类主体。在产业链上游，
云计算、数据管理、 数据分析、 数据采集与集成、 边缘计算五类专业技术型企业为平台构建提供技术支撑；在产业链中游， 装备与自动化、工业制造、信息通信技术、工业软件四大领域内领先企业加快平台布局；在产业链下游，
垂直领域用户和第三方开发者通过应用部署与创新不断为平台注入新的价值。[11]

图 15 工业互联网平台产业体系[12]

4.2.4 工业互联网平台应用场景

当前，
工业互联网平台在工业系统各层级各环节获得广泛应用，一是应用覆盖范围不断扩大，从单一设备、单个场景的应用逐步向完整生产系统和管理流程过渡，最后将向产业资源协同组织的全局互联演进。
二是数据分析程度不断加深，从以可视化为主的描述性分析， 到基于规则的诊断性分析、 基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析。其中， 设备、 产品场景相对简单，机理较为明确，已经可以基于平台实现较复杂的智能应用，
在航空航天、 工程机械、 电力装备等行业形成了工艺参数优化、预测性维护等应用模式； 企业生产与运营管理系统复杂度较高，深度分析面临一定挑战， 当前主要对局部流程进行改进提升，在电子信息、
钢铁等行业产生供应链管理优化、 生产质量优化等应用模式； 产业资源的协同目前还没有成熟的分析优化体系，主要依托平台实现资源的汇聚和供需对接， 仅在局部领域实现了协同设计、协同制造等应用模式。[11]

图 16 工业互联网应用场景[12]

4.3 感想

个人觉得，从功能架构上说，目前处在平台层和应用层方面进行扩展，公司层面也初步具备了数据采集和分析等基础设施层能力。另外，从应用场景上，处于设备、产品类（基本已具备）和企业生产与运营管理类场景上。重点来说，还在于重构工业软件创新、部署于集成方式上，以C2M为目的，做到工业软件的“小而精”。

5. 智能制造和工业互联网关系

感觉上，智能制造和工业互联网是在做相同的事，但是思路是不一样的，貌合神离。智能制造侧重于制造，而工业互联网侧重于服务，侧重于由制造型生产向服务型生产的转变，同时工业互联网又是实现智能制造的关键使能技术，为智能制造提供服务，二者相辅相成。

图 17 智能制造于工业互联网关系[5]

6. 制造运行管理(MOM)

前面提到三大智能制造生态系统：商业生态，产品生态和生产设置生态，可以看到三大生态系统的核心枢纽或交会在了“制造金字塔”上，而在制造金字塔中，MOM又处在了“制造金字塔”的中间层，向下直接关联生产设备等物理系统，向上关联企业运行管理等信息化系统，属于重中之重。

MOM集成了生产运行管理、质量运行管理、维护运行管理、库存运行管理四大主要活动和其他如文档管理、安全管理、配置管理等支撑活动，管控了整个生产工厂/车间的生产活动。MOM是从MES发展起来的，MES是在80年代由美国先进制造研究机构(AMR)提出的，经过MES国际联合会（MESA International）不断完善和传播，到ISA-95提到的MOM，经历了几个不同阶段。

图18 MOM发展阶段（来自“产业智能官”的《超详细MES知识介绍》）

作为新一代MOM，要用互联网思维去不断迭代，从大而全的工业软件转变为小而精的管理组件和工具。

参考文献

[1] 智能制造与中国制造2025,清华大学机械工程系,郁鼎文, 2016年3月

[2] 国务院关于印发《中国制造2025》的通知,国务院,2015年5月

[3] 智能制造发展规划(2016-2020年)，工业和信息化部，2016年12月

[4] Current Standards Landscape for SmartManufacturing Systems,
Yan Lu, National Institute of Standards andTechnology, February 2016

[5] 《智能制造前沿趋势与推进策略》演讲，E-works 黄培,2018年9月

[6] 《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》,工业和信息化部，2018年10月

[7] 走向新一代智能制造，周济、李培根等，journal of Engineering 2018, 4(1) ， ELSEVIER

[8] 《西门子数字化解决方案》演讲，范总，西门子，2019年1月

[9] 国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见,国务院,2017年11月

[10]《工业互联网平台标准化白皮书(2018)》,中国电子技术标准化研究院,2018年1月

[11] 《工业互联网平台白皮书(2017)》,工业互联网产业联盟，2017年11月

[12] 朱敏解读《工业互联网平台白皮书》,亿欧网站,2018年1月