工业互联网平台发展解析
13页1、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
2、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
3、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B
4、EACON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
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