工业互联网平台发展解析
工业互联网平台发展解析 1 工业互联网平台持续呈现旺盛发展态势 （1）平台继续保持较快增长态势 全球工业互联网平台市场规模：2018 年32.7亿美元到2023年138亿美元， 年均增速33.4% 来源：MarketsandMarkets （2）更多主体投身工业互联网平台领域 大量工业技术和软件 服务商推出平台产品 工业软件 云ERP平台 先进设计与增材 智造平台 绿色低碳平台 自动化与装备 Connect平台 Sentience平台 汉云平台 WISE平台 生产制造 Lumada平台 SPINEX平台 新能源大数 据平台 Aidustry平台 一批初创企业推出数据 分析和云化服务平台 数据分析云化服务 已推出平台的企业不断 进行平台升级完善 根云3.0 （3）工业互联网平台不断融入创新型技术 边缘计算、人工智能、数字孪生、低代码开发等关键技术融合创新，驱动 平台核心服务能力的提升 技术：从支撑“建平台”走向支持“用平台”，两条鲜明技术 发展主线 基于IT技术的平台架构与应用开发 技术创新 2 1 通过工业模型沉淀和场景化二次开 发所带来的平台服务功能提升 3 技术：平台通过模型沉淀和场景化二次开发提升工业服务能力 数据工具：在开源基础上结合工 业数据特点进行二次开发 数据处理：面向工业场景需要，由开 源框架走向定制化开发数据处理工具 数据分析：实时分析与工业人工智能 成为创新热点 数据预处理：寄云自研转换回补等工具提升数据质量 时序数据处理：清华研发时间序列数据库IoTDB 批流混合处理：ThingWorx发展异构数据处理架构 实时分析：Thingswise开发流数据模式识别系统 人工智能：Uptake开发机器学习引擎，提供故障预测、 动态优化等功能 模型沉淀：机理、数据、业务、 信息模型的集聚与集成 信息模型：基于平台或设备进行规 范，从分立逐步走向相对统一 工业模型：平台聚焦细分领域，通 过并购、合作等多种方式加速沉淀 数字孪生：多类模型融合集成，推动 数字孪生由概念走向落地 自上而下：平台信息模型PTC构建平台统一信息模型 自下而上：设备信息模型OPC-UA 数据模型：Uptake收购APT获取55,000种故障数据 业务模型：MindSphere导入Atos绩效质量优化模型 描述设备状态：Azure IoT构建设备状态孪生模型 多模型融合：Predix整合仿真模型支撑复杂数据分析 应用部署：强化边缘侧业务承 载，提升工业现场服务能力 数据接入：由定制方案走向平台通用 服务，降低接入门槛提升接入性能 边缘分析：由简单规则走向复杂机理， 进一步向人工智能拓展 数采服务：研华WISE-PaaS集成边缘协议解析能力 SDK：ThingWorx基于SDK提供原生高性能连接 简单规则：平台边缘普遍集成IF-THEN执行能力 机理算法：ADAMOS边缘基于机理优化机床参数 深度学习：FogHorn边缘推理算法支撑缺陷检测 4 技术：平台架构持续演进，更好支持平台建设与应用部署 通用IT软硬件和开源技术向边缘侧下沉,为边缘创新提供更好载体 DevOps与低代码技术变革应用开发流程，提升开发效率 新型集成技术发展推动平台功能由“内部调用”走向“多云集成” 云中间件强化传统软件和平台交互 OpenAPI推动平台间功能调用 MindConnect Integration/ThingWorx NavigateSalesforce 使用OpenAPI规范平台接口 微服务架构从Spring Cloud向Service Mesh演进，降低功能解耦和集成难度 富士康BEACON基于Service Mesh架构实现功能组件快速基础，大幅降低微服务的构建难度 容器架构向Kubernetes倾斜，高效平台调用资源 博世IoT Suite、日立Lumada、华为FusionPlant基于Kubernetes实现资源编排、调度和配置 高性能处理器应用于边缘设备 HPE Edgeline网关应用Xeon+Linux架构 开源生态向边缘侧下沉 EdgeX FoundryKuraMOBYKubernetesNifi DevOps提升开发效率 华为FusionPlant集成自动化代码检查工具 低代码降低开发门槛 PTC Mashup Builder低代码开发环境 产业：平台企业更加聚焦优势领域，不同类型平台产业集聚特点各异 （1）平台业务聚焦与优势互补合作将成为发展趋势 （2）不同类型平台产业聚集特点不同，总体 呈现中间高度集聚，两端逐步碎片化特点 业务PaaS平台 数据分析和可视化平台 通用PaaS平台 云服务平台 连接与边缘计算平台 开 源 技 术 支 撑 系 统 集 成 服 务 连接与边缘计算平台：掌握大量工业协议解析能力的企 云和通用PaaS平台：高投入、规模效应，将由少数IT巨 头主导，高度集聚 数据分析和可视化平台：转型：上升或下沉，要么下沉 为通用IT平台中的能力，要么与工业场景高度结合，变为业务 PaaS平台 业务PaaS平台：依行业、领域各有专长，但特定领域内 相对集聚，业务中台成为未来方向 业正在将其作为一项平台服务，产业从分散走向相对集聚 （3）平台合作正大量涌现 IT属性平台与业务PaaS平台、业务Paas平台间、连接平台与各类平台 产业：三极多元格局正在形成，生态建设成未来发展关键 （1）三大巨头正显现出基于平台提供一体化综合服务能力的潜力 PTC积极与其他龙头深层次合作，弥补自身生产领域短板，共同构建广覆盖的平台服务 NX Solid Edge Teamcenter LMS Tecnomatix 具备全流程优势，在平台中通过业务衔接和快速集成，实现低成本、敏捷交付的一体化服务 （2）各类专业技术解决方案企业通过平 台实现自身业务转型 工业解决方案商 工业软件企业 装备制造企业 （3）新兴初创企业围绕平台构建差异化 竞争优势 集团分离孵化 初创企业 技术创新 初创企业 模式创新 初创企业 （4）未来的平台竞争本质上是基于 平台的生态之争，生态建设成为关键 专业技术合作生态 应用开发创新生态 服务交付生态 开源技术创新生态 应用：全面铺开，设备、生产、经营成为现阶段三大主要场景 （1）国内外应用探索：有同有异 国外：在已有信息化基础上，通过大数据分析挖掘新 的价值设备、能耗、质量 国内：补课、提升与模式创新并举低成本云化工业 软件、工业大数据、资源配置与产融结合 数据来源：366个平台应用案例 （2）数据分析深度与工业机理复杂度是决定应用成熟与 否的关键 工业机理复杂度 高低 场景价 值 分析 深度 高 低 设备 健康管 理 产品后 服务 安全管 生产监 控分析 工艺管 理与制 造辅助 客户关 系管理 供应链 管理 能耗与 排放管 理 质量管 理 设备管理服务 生产过程管控 企业运营管理 制造与工艺管 理 资源配置优 化 生产管 理优化 产品研发设计 数字化设 计与仿真 应用成熟 度分水岭 模型+深度 数据分析 财务人 力管理 云化管理软件 排产与 调度 物料管 理 现阶段：特定场景大数据分析、云化管理软件，云化生产软件+物联 未来演进路径：（1）强机理强分析应用通过功能向平台侧下沉，降低部 署成本；（2）弱机理弱分析应用提升分析深度，创造更高价值 最终：全业务基于平台集成+协同优化 云化生产软件理+物 联 金融服 务 全流程 系统性 优化 8 应用：大中小企业平台应用重点不同，存量补课与增量创新并存 增 量 存 量 设备 健康管理 产品后服务 能耗与排 放优化 质量分析 数字化设计 与仿真验证 生产监控 金融服务 全流程系 统性优化 供应链 管理 财务人力 管理 客户关系 管理 生产管理 （1）大企业聚焦增量应用 特定场景+深层次数据挖掘 设备健康管理，如富士康基于平台进行机床刀具寿命预测 质量管理，如航天电器基于平台进行质量关因分析 能耗与排放管理，如山钢基于平台进行能效优化 多环节集成与协同优化 产品全生命周期优化，如海尔基于平台加速产品迭代升级 产供销一体化，如中石化基于平台对上下游进行整体优化 （2）中小企业聚焦存量补课+获取资源 订单+贷款 获取订单，62家中小企业基于平台获得470万个车牌的生产订单 获取贷款，1200余家中小企业基于平台征信授信，获得近13亿元贷款 信息化补课 云化MES，爱电电子利用云化MES提升车间可视化水平 云化ERP，中型企业Blue Microphones利用云化ERP替代旧有 财务系统 9 应用：垂直行业平台应用路径各有侧重 复杂产品多专业协 同设计与仿真验证 用户生态驱动的大规 模定制 以数据分析为基础 的生产工艺优化 依托模型+数据驱动 的生产管理优化、能 耗与排放管理 模型+深度数据分析 的产品质量管理 模型+深度数据分析 的产品质量管理 上下游集成+数据 分析的供应链管理 连接+数据分析的 安全管理 软件上云+数据分析 的财务管理 以数据互通为基础的 生产管理优化 模型+深度数据分 析的设备健康管理 基于全流程系统性优 化的产供销一体化 依托物联+数据分析 的后服务市场 基于物联的产品溯源 垂直行业的行业特点不同，关注的平台应用场景和路径各有侧重 高端装备行业流程行业家电、汽车行业制药、食品行业电子信息制造业 设计 生产 管理 运维 生产管理优化 华能重庆珞璜电厂基于平台构 建热力学模型，优化发电煤耗 比，全年节约598万元左右 协同设计 实现固体火箭发动机总体论 证，通过13个设计流程、 30个专业算法，设计效率提 升14倍 大规模定制 康派斯房车基于海尔COSMO 平台开展大规模定制，综合采 购成本下降7.3%，生产周期 从35天缩短到20天 产品追溯 茅台酒厂基于浪潮平台可追溯 每瓶酒的生产、原料等数据， 以保证酒的品质 质量管理 富士康基于电子元器件表面贴 装制造平台开展大数据智能决 策，产品良率提升30% 10 商业：商业模式探索起步，专业服务与功能订阅是近期最主要方式， 金融服务显现巨大潜力 专业服务 功能订阅 金融服务 交易模式 分成模式 当前 主要模式 （2）现阶段 以专业服务为 主，未来将向 更多模式拓展 （1）互联网平台商业模式大部分在工（3）平台商业模式将不断演进丰富 业互联网平台中也会出现，但侧重不同 软件售卖 功能订阅：由IT资源订阅、软件服务定义向平台功 能组件订阅演进，潜在的API经济 交易模式：由工业品交易，向工业数据、模型和知 识交易拓展 金融服务：以平台数据为基础的金融产品将极为丰 富，成为平台重要收入来源 分成模式：以随开发者生态的成熟，重要性不断提 升 软件售卖：消失 小结 （1）工业互联网平台尚处在发展初期 平台商业价值实现平台能力和质量平台应用落地 （2）几点展望 平台创新与竞争的大幕刚刚拉开，将有更多主体进入，但只有少数能最终构建起自己的“平台经济” 伴随平台成熟与应用深化，业务中台与数据中台将可能成为平台建设的关键与核心能力 工业APP创新能力与应用交付能力将是平台价值实现的关键，具有工业积淀的企业短期优势更为明显 生态建设将成为下一阶段平台产业发展的主线 平台应用短期仍将以设备侧与工厂侧为主，长期看消费侧将逐渐发力，并最终实现汇聚打通 平台治理将成为政府与企业必须面对的重要问题，数据确权、数据流转与平台安全是关键 谢谢聆听！ Thank you for listening
