《e-works数字化企业》公众号在2020年8月23日发表了一篇文章，详细剖析了制造企业的数据分析之路，包括传统的数据分析技术和当前热点的工业互联网技术。这篇文章来自于九牧卫浴前智慧研究院院长王莫先生的精彩分享，由于受到他的启发，今天我也想谈谈自己对于智能制造和工业互联网的一些浅薄认知，以期与君共读。
Section 1：设备联网
工业互联网概念非常之大，一时半会也不知道从哪里说起，这里就按照时间轴采用叙事的方式一一展开。还记得当年听了A公司的某中国区老总给某企业培训班上课的情景，只见那老总激情四射、神采飞扬，讲的最多内容就是“设备联网”。
其中令人印象深刻的场景之一是，有一家台资机加工企业的董事长是一位70多岁的老先生，女儿刚刚从美国归来，看到工厂杂乱差，从拍摄的照片看就是一片黑乎乎，所以不愿意接手老父亲的事业。为此，老先生非常头痛，有一回刚好获知A公司在搞工厂信息化提升，于是邀请了A公司某老总前往车间现场把脉，最后交付给老先生一个非常接地气的信息化改造提升方案，主要工作就是把全厂的所有设备进行联网，这个联网是指所谓的设备单向数据采集，不涉及设备之间的交互和通讯，对于一些老旧和低端机台通过加装传感器和采集模块来获取设备的实时状态和生产信息，同时把这些数据通过有线或者无线的方式上传到云端，透过工业物联网平台PAAS层上的DASHBOARD进行数据的基础展示，附带做了一些简单的生产稼动率应用，所有这些画面也实现了手机APP同步监控。于是乎，这位老先生感动地呼天号地，见到人就拿出手机打开APP向大家炫耀他的先进工厂制造，人不用在现场就可以远程查看和管理，可以跟王石一样去攀爬珠峰了。最后，父女俩握手言和，女儿表示愿意接手新工厂生意，并开始谋划下一轮的信息化改善和提升点。
以上谈及的“设备联网”是智能制造过程的第一步，也是最艰难的一个工作。截至目前为止，我国工厂设备绝大部分还是处于未联网的状态，也就是各个设备之间存在着信息孤岛。据徐工信息的张北亮总经理演讲时称，未来几年全球工业互联网技术市场机会中，连接Connectivity和硬件HW部分将成为工业互联网中最重要的收入和利润来源。其中，到2023年IIOT Connectivity预测支出为7，762.7百万美元，IIOT HW预测支出为13，820.8百万美元，两者加起来占比超过50%。
那么“设备联网”为何如此难搞？搞过工业的人都清楚，我们被西方掐脖子的地方绝不仅仅只在芯片这冰山一角，还有无数的工业基础部件都来源于西方国家。其中以PLC可编程逻辑控制器为例，目前市场上主流的工控厂商分别为，西门子、施耐德、三菱、欧姆龙、罗克韦尔、ABB，以上几大品牌几乎占据了我国工厂设备的控制器。还有无数的传感器品牌，几乎都来自于日系和德系厂商，这些基础部件是工厂运行必不可少的部分。其中，近年来我国在工控领域迅速崛起的黑马之一深圳汇川科技，年营业额也不过50亿元左右，排名世界自动化厂商100强附近而已。围绕着这些PLC厂商，背后代表的是各种画地为牢的通讯和总线协议，据相关报道有95%以上的高端PLC和工业网络协议都被这些国外厂商垄断，导致当前数据兼容性差、工业数据采集能力不足。
对于设备联网需要采集的数据，分别为生产设备的工作状态数据和生产数据，这些数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用。首先，过去工厂往往按照从底层操作工的数据记录—数据分析—数据反馈—管理者的决策，中间环节让数据的时效性大大降低，同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题，而且庞大的数据计算分析，对于人力是一个非常大的耗损。其次，传统工厂的数据，靠着一张张的记录纸或者大量的EXCEL表无疑是给未来的工作又增添了难度等问题，而且工厂不能控制人员的流动，每一次的交接都可能导致数据的流失。第三，过去的机台设备工作状态数据几乎不采集，完全按照设备保养周期进行点巡检作业，无法有效获取设备的工作参数数据，对于设备的维护缺乏参考性的预测作用。
智能制造以信息化为基础，必须将工厂里面各种各样的设备接入网络；同样，采集设备的数据，则是信息化实现的基础。针对不同的工业设备，数据采集往往拥有不同的方式：
1、针对有现成接口的设备，如机器人、机床、PLC控制器、智能化仪器仪表等，这些往往具有已知和开放的通讯协议，可以采用智能网关等硬件将数据传输到网关；
2、针对没有现成数据的设备，需要通过安装传感器或进行智能化改造，增加通讯能力，基于有线或者无线的方式，将数据传输到网关。
3、针对目前市面上常见的一些封闭协议的设备机台，业主单位往往通过协商沟通的方式，与原厂取得商务联系并付费购买原厂的协议授权通讯包，或者对于局部大规模设备群直接采用原厂的数据采集监控软件。甚至也有部分中间集成商，实在无可奈何就会采用通讯侦听的方式进行截取控制器数据。
等所有这些数据全部传输到网关以后，网关再基于边缘计算进行数据就地解析和存储，或者再次将数据、解析结果等汇总封装后，通过有线或无线的方式，透过MQTT等平台层协议传输到公有云或私有云服务器，进行后续地显示和深度加工分析。
对于设备联网的数据接入一般需要达成以下三个层次：1、互联，也就是硬件接口的连接；2、互通，也就是软件层面的数据格式与规范；3、语义互操作，也就是语义的定义和规范。其中前两个层次相对比较简单，而第三个层次由于标准不统一，实现起来有难度，不过还好有类似OPC UA等协议正逐步成为国际推荐的规范标准。中国在这些工业协议方面几乎处于空白状态，未来一定需要提前布局制定符合中国国情的工业网络协议，像当前正在大力推广的工业互联网标识解析体系一样神操作。
在数据采集这个篇幅中，我要穿插一个有趣的小故事。记得当时给行业一家龙头电子企业G公司做SMT段的数据采集方案，我们提供了SMT三色灯工作状态的外置光敏传感器采集作业，最后在每条SMT产线旁布置一台边缘计算器，加载本地端组态软件用于数据收集和汇总，最后把13条生产线的边缘控制器数据再集中到监控中心的服务器上面，进行组态显示和简单OEE分析，按照当时的OEE算法预计可以做到90%多的水平，比客户当前的OEE水平80%要提高一些。但是，对于这种我称之为“朴素创意”的OEE方案，客户方面并不买账，还一度呲之以鼻，为什么这么说呢，因为西门子的Valor方案已经可以把全世界所有SMT设备控制器的数据直接捞取出来，还可以实现更加复杂的协同研发等一系列全生命周期的做法。最后，西门子方案价格飙到天上去，我们的方案也不便宜，有点杀鸡用牛刀的感觉，客户方面一度无法决策。我提这个案例的意图是想说，设备联网也就是数据采集，往往看起来很简单的样子，但是实际上是至关重要的一环，也往往要花费很大的精力和金钱才能搞得定。以厦门某卫浴J公司实施福建第一个西门子MES方案为例，实际上MES软件才花了600多万，但是在MES实施之前的自动化设备改造和SCADA数据采集部分却花费了1000多万，大家在计划自家工厂信息化提升改造之前也可以在心里事先计算一下。
工厂数据采集的硬件架构基本上可以概括为以下三个层次：1、感知层；2、网络层；3、平台层。其中，感知层部分包括的硬件主要有传感器、采集模块、智能网关、串口服务器、DTU与RTU、平板电脑等；网络层部分包括的硬件主要有网管型和非网管型交换机、协议交换机、无线AP、4G路由器、三层交换机等；平台层部分包括的硬件主要有边缘计算器、工控机、服务器、网闸、防火墙等。
1、对于感知层的数据采集，简单来说每一台设备需要对应一台智能网关或者其他采集设备，工厂车间有多少台设备就需要对应多少台，投入不可谓不小，尤其是当前面对5G网关的需求，因为5G模组价格迟迟下不来，导致设备采集终端费用高昂。
2、对于网络层的连接，考虑生产信息安全需要把生产控制层网络与企业管理层网络隔离开来，所以在车间层面需要单独部署现场控制层通讯网络，一般都采用环网安全技术，硬件数量上也会增加很多。如果车间要使用无线网络的话，还需要单独部署工业级别的无线AP，以确保车间无线网络覆盖无死角和高度稳定性。
3、对于平台层的应用，工控机和服务器是必不可少的，而且还不能与企业原有服务器共用，需要单独购买并做好冗余配置，考虑到台积电工厂当年都受到病毒侵害，所以网络安全层面也不得不防。
以上方方面面都要花钱的，大家可能没有钱的概念，我再举一个例子一起看看先。Y公司苏州某厂去年计划导入ESOP电子无纸化生产看板项目，在车间每个工位旁边布置一台21寸电容触摸平板电脑，用于显示系统派播下来的当天生产任务和CAD图纸信息，后期还可以用于工人报工使 用。整个项目总共120个工位，他们所有硬件和软件加起来的预算为120万元，但是最后供应商在平板电脑单项部分就给报了100万元左右，因为品牌供应商的平板电脑每台高达一万元附近，几乎把他们整个项目的预算都给吃没了。
Section 2：自动化产线与生产设备
接下去，我要开始谈谈关于“精益生产和自动化产线与生产设备”的篇幅。不论在离散制造企业，还是流程加工企业，使用自动化装备进行生产，也就是实现工厂的装备自动化，都是智能制造的最基本方式。自动化行业发展了很多年，很多行业都有专门的自动化解决方案商，近几年机器人非常火，也被越来越多的企业所采用。不管是使用自动化装备还是使用机器人实现机器换人，都可以很直观地提升生产效率，只要投资回收期ROI在企业可以接受的范围内，一般这个ROI值在2年左右，企业最愿意在这方面做出投入和升级改造。
精益生产最早源于日本丰田工厂生产方式的一种管理哲学，已经盛行了几十年，很多企业已经逐步有了意识和接触，其中尤其以台资企业最盛，因为台湾企业与日本发展紧密，最早时间接触了日本企业的洗礼。其实我对于精益生产的理解，一直仅仅停留在Y公司某副总给我开的小灶，依稀记得他当时给我讲了一个亲身案例，他给他同学的工厂做了一次顾问咨询，提出了生产过程中出现瓶颈的地方，并给出改善和解决瓶颈的根源和办法。大概意思就是说，因为这个瓶颈的存在，不管前道工序还是后道工序的产能再大，都无济于事，因为瓶颈的存在拖了后腿。所以，需要请了解行业的专家对于生产过程进行全面分析，找到造成瓶颈的原因，并最大程度改善，从而有效提升生产效率和产能。到了后面，我才知道这个理论叫TOC，与精益生产关注的系统流和消除浪费不太一样。简而言之，它就是在管理活动中关于进行改进和如何最好地实施这些改进的一套管理理念和管理原则，可以帮助企业或组织识别出在实现目标的过程中存在着哪些制约因素——即“瓶颈”，并进一步指出如何实施必要的改进措施以消除这些瓶颈，从而更有效地实现企业目标。现在看来，这个TOC理论非常类似于木桶原理，又称短板理论，即认为在一条业务链中，瓶颈节点的节拍决定了整条链的节拍，即任何一个多阶段生产系统，如果其中一个阶段的产出取决于前面一个或几个阶段的产出，那么产出率最低的阶段决定着整个系统的生产能力。
直到前些日子听了摩尔元数的总经理演讲，方才得知“精益生产”的精髓所在。原来精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式、和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求的不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产各方面最好结果的一种生产管理方式。在这里面，我尤其关注精益生产对于生产现场的改善和人员管理部分，包括流程改进、生产线设计、工作台设计、作业方法设计和改进等。其中，在人员管理部分，可以充分利用信息化手段，对精益成果进行“先僵化、后优化、再固化”确保精益成果的落地。而在生产现场的改善部分，更多的是进行产线改造和导入自动化装备，以及流程优化改进，这些都是实现精益生产成功落地的关键。
以上我花了很多时间重点介绍这两个理论的意图是想说明，车间自动化产线与生产设备的改善和导入不是盲目的，也不是追求生产设备的高度自动化和现代化，而是强调对现有设备的改造和根据实际需要采用先进技术。换句话说，就是要遵循精益生产优化后的结果进行部署，根据TOC瓶颈问题点进行部署。这个过程可以简单总结为以下实现路径：不合理—合理化—有效化—自动化—流程化—智能化。
那么对于制造业企业主来讲，面对五花八门的自动化设备供应商，应当如何做出正确的选择呢？我想很多企业老板一定会优先考虑有同行业生产背景的自动化设备供应商，尤其对于一些核心工艺设备的需求，非标设备的生产制造充满着非常多不确定的因素，一不小心就会几百万成为废铁。而其他外围设备比如包装分拣输送和检测等后道设备，就不需要那么大门槛了，能做的供应商也比较多。但是，所有这些都只是过去存在的传统情况，当今智能制造风潮涌起的时代，多数情况下企业主需要的方案会同时跨越数字化改造的多个阶段，而不仅仅只是自动化装备的需求。由于不同供应商的业务侧重点和覆盖范围都不相同，其自身技术和能力 会侧重于其中某个阶段的工作，所以这个时候，作为聪明的企业主一定会擦亮眼睛选择那些能够提供智能工厂整体解决方案的供应商，比如富士康工业互联、西门子等。
Section 3：企业信息化系统
接下去，我要开始谈谈关于企业信息化建设的篇幅。除了上面提及的SCADA数据采集系统以外，高度先进的工厂一般还有ERP、MES、APS、PLM、SCM、CRM、WMS、OA等信息化软件，部分企业甚至还实施了3D数字孪生工厂，也就是常说的数字化双胞胎技术，以及战情管理中心。当前，大部分企业这些信息化软件几乎都是孤立存在的，彼此之间的数据接口并没有打通，或者打通起来非常困难，这样就形成了所谓的数据孤岛。假如当研发和运维部门想要一台已经销售给客户的产品故障数据往往很难实现，而生产部门想要提升产线生产效率往往也因为MES系统和SCADA系统接口没有打通而一筹莫展。也就是说，PLM、ERP、MES、SCADA虽然是不同的信息系统，功能也不一样，但是使用数据的时候有时候又存在互相重叠的部分，而目前是不存在一个可以公用的大平台大数据中心。当前，对于绝大多数中小企业来说，实现企业纵向集成的主要突破口就在于MES的补充和实施，并同时预留API接口将来与其他系统进行集成。
未来，随着智能制造技术的深入发展和持续推进，企业信息化将沿着生产制造、企业管理和产品开发这3条主线分别向集成与协同的方向发展。
在企业生产制造方面，制造系统从过去多层次的制造工厂向快速响应制造的制造执行单元方向发展。专业化、单元化的制造系统以扁平式的单元直接连到供应链上，参与企业间的协作。制造单元一方面集成了车间包括生产计划、调度、数控加工工艺规划等在内的软件系统和机床、测控设备等硬件系统；另一方面利用网络手段与供应商及客户型材全面的集成。这个维度就是所谓的纵向集成，主要发生在企业自己边界内的系统之间，也是企业数字化转型的最关键一环，应该是最为容易实现的。目前来看，工业互联网平台技术可以很好的实现企业系统间的纵向集成，打破信息孤岛，实现互联互通。
在企业管理方面，为了在激烈的市场竞争中达到“提供最好的产品和服务、获得最大利润”的目标，企业采用全局角度对经验与生产计划方式进行优化的现代管理技术，实现从企业内部生产的信息流、物流、资金流、价值流、工作流国产的集成优化管理，到支持企业间联盟的管理组织以及客户关系管理和供应链管理，有效地集成并管理企业内部包括供应商、客户、动态联盟等在内的人、财、物、产、供、销等信息，实现企业的整个经营过程的高度优化。这个维度就是所谓的横向集成，涉及到企业所在的产业链集成，需要打通企业、供应商、经销商与客户的产业链条，实现产业链的竞争优势和数字化产业链。
在产品设计开发方面，完整的产品定义信息在横跨整个企业和供应链范围内产生、管理、分发、传递和使用，产品信息覆盖了从产品概念到回收的全生命周期，对产品信息的管理把人、过程和信息有效的集成起来，实现多功能、多部门、多学科、多外协供应商之间的紧密协同。这个维度就是所谓的端到端集成，因为产品的全生命周期（含服务端）涉及到多条独立的产业链，以网状形式呈现，目前看起来实现起来最为困难。
总之，从当前来看，制造业信息化一定是以ERP和MES的纵向垂直管理、SCM和CRM的横向集成管理、以及产品开发的全生命周期管理为发展主线。实际上，这三条发展主线与“工业4.0”提出的三个集成的内涵是相通的、遥相呼应的。当前，最火爆的集成技术非阿里的“数据中台”莫属，前两年炒的沸沸扬扬，甚至有些企业真的去做了尝试，但是实际效果确是空中楼阁。除了数据中台以外，还有业务中台的概念，有人说很多制造型企业的生产形态跟阿里那种互联网基因不宜太一样，有人说传统制造业缺乏创新和快速多变的业务形态不适合搞中台，有人说很多企业实施数据中台过于急功近利导致不成功。至少从目前来看，对于广大中小企业来说，这种技术还是不接地气的。同时，透过传统的API做集成，由于企业各个信息化软件都是由不同的供应商交付，后期很难由一家负责全面打通所有的信息化系统。关于这部分内容，感觉还是不够清晰，需要继续学习和补充。
最后，在企业全面实现数字化的基础上，产品研发类生产制造企业可以通过数字化双胞胎技术，从而实现更高阶段的智能化迈进。数字化双胞胎技术利用数字化方式，为真实产品、设备、工厂等物理对象创建出虚拟的模型，并模拟其在显示环境中的行为特征，创建对应的仿真数字化模型，完整真实地在数字世界中再现整个企业或设备或产品，使企业在实际投入生产之前就能在虚拟环境中优化、仿真和测试，同时在生产过程中也可以同步优化整个企业流程。数字化双胞胎技术具体包括“产品数字化双胞胎”、“生产工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”三个典型的应用场景。这种应用一般需要针对高附加值的产品设计开发，或者针对具有高价值的工业生产装备的远程预测维护，只有这种场景，企业才有可能投入和落地。关于企业战情管理中心应用，往往更多的需求是在硬件显示器部分，软件呈现工具一般为传统的BI分析工具或者大部分工业互联网平台都具备的拖拉拽组态方式的DASHBOARD微服务组件模块。
刚才上面已经提到，现阶段很多企业连MES系统都没有，而MES又恰恰是智能制造中最核心的信息化系统，因为它直接打通了ERP系统与生产现场的关系，可以清楚的知道生产制造执行的过程，同时以流程控制、设备利用、准时交货、产品质量等作为生产管理目标，让企业生产过程一切可视化和可控制，总之比ERP粗放型的资源计划配置管理要更加精细。那么，MES系统既然这么重要，作为企业主到底应该如何做抉择呢？毫无疑问，当今市场上充斥着众多MES供应商，有十几个人一个团队的公司，也有专注于某个垂直行业精耕细作的公司，还有云MES这种新型的工业互联网平台产品。在这里，我要慎重推荐几家比较靠谱的MES供应商做参考：比如富士康旗下的深圳云智汇，以光电、电子、机械行业见长；比如鼎捷软件，适用于机加工、金属、注塑、汽配等离散行业；比如雅马哈信息，尤其在摩托电动车行业有绝对的优势；比如摩尔元数，以创新性的PAAS平台型MES为出发点，可以快速和任意定制开发符合客户需要的MES系统，本身在SMT行业拥有十多年成功案例。
Section 4：工业互联网
接下去，我要开始谈谈关于工业互联网及其平台的篇幅。终于写到最激动人心的部分了，想想工业互联网的美好未来，每天晚上都睡不着觉。那么什么是工业互联网？文章末尾有列举了赛迪顾问和E-works发布的名词定义。那工业互联网又有什么作用呢？我想，从上面第三个板块谈到的企业信息化建设的延续性来讲，工业互联网最重要的价值之一是可以帮助企业内部的信息化系统实现纵向的有效集成，打破传统意义上的信息孤岛，使得企业内外的系统互联互通，提升开发、测试、生产、运营等各个阶段的效率。
“工业互联网”的概念最早由美国GE于2012年提出来的，其发展战略是要将工业与互联网在设计、研发、制造、营销、服务等各个阶段进行充分融合，以提高整个系统运行的效率。与此同时，在大洋彼岸的德国也趁机提出了“工业4.0 ”的概念，一般认为工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命，旨在通过充分利用ICT技术和CPS系统相结合的手段，将制造业向智能化转型升级。相比较而言，“工业4.0”强调的是方法论，它指明了工业发展的阶段，同时指出在接下来的一段时间内制造业的发展方向是智能化。而“工业互联网”，则是工业4.0实现的具体方式和抓手，要想实现智能制造，达到工业生产的个性化与定制化，必须借助于万物互联的工业互联网。如果还是分不清楚，就简单这样理解，“工业4.0”是理论是工业革命的标志性阶段，“工业互联网”是技术是工具。
目前，国际与国内尚且没有关于“智能制造”的准确定义，但工信部专家给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造就是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。
工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台，把工厂的设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密的连接起来。目前，最为典型的工业互联网平台应用主要集中在高价值的工业设备的远程运维监控及预测性维护上，充分运用物联网技术、工业大数据技术、AI技术，对工程车辆、高端数控机床、大型发电风机、大型压缩机、电动物流车辆、环卫车辆等设备进行远程监控和管理，实现了设备状态的实时监控、远程故障诊断、预测分析维护等各种相对成熟的应用，实现设备卖出后的低成本维护以及可能产生增值服务收入，同时还可以提升客户的体验感受。目前这方面做得比较好的企业代表有，树根互联、徐工信息、东方国信等。刚才谈到的情况是属于设备生产商方面的，也就是设备商提供的是产品+智能服务的生意模式。而如果对于已经采购了大量重工业设备的制造业企业来说，他们本身也是可以采用一套工业互联网平台来统一对车间内各种设备进行采集和监控管理，当然平台厂商要有能力来支持做这样的事情，从而实现企业内生产设备的预测性维护，提前告警设备故障发生可能性，减少因关键设备非法停机造成的损失。
除了以上谈到的设备远程运维管理应用外，工业互联网平台在企业生产车间的应用还包括以下各个环节：产品开发设计、工艺设计、模拟仿真、机械和电气设计、生产过程管控、质量追溯、物流仓储管理、企业管理等产品全生命周期内所发生的一切业务流程。
1、在产品开发设计、工艺设计部分，过去企业一般都直接购买正版授权的开发软件，由于需要一次性买断价格比较昂贵，造成很多小微企业铤而走险去使用盗版系统。现阶段，类似华为已经推出了DevOps软开云，可以实现企业在云上开发设计产品，做到按需付费，减轻中小企业负担，同时也提高了各个设计软件协同作业的效率问题。
2、在模拟仿真、机械和电气设计部分，过去企业开发非标设备，都承担了很大的风险压力，搞不好一台设备就成废铁了，现在透过云平台上各种低成本的仿真设计软件，企业可以在设备没有生产出来之前，即可提前仿真和验证其设计草稿的合理性问题。
3、在生产过程管控、质量管理、物流仓储管理，主要就是将传统的MES、SPC、WMS等工业软件演化为一种云服务（SAAS），并为客户提供可以对软件功能进行配置或二次开发的平台（PAAS），将数据和信息系统存储到云端，从而使工业企业应用信息系统更加便捷、更有利于管理。
4、在企业运营管理部分，主要就是企业管理信息化软件的云化工作，如OA和ERP云化，用于提升企业管理的规范化。在SAAS层，传统的工业软件云化不是指简单地部署到工业云服务器（IAAS基础设施）就了事了，而是要将原来工业软件固化的功能拆分成很多功能相对独立的插件，可以在PAAS平台即插即用。
以上，针对第1和2点部分，由于西方过去工业已发展了几百年，很多在工业现场的经验早已提炼凝聚和开发出对应的工业软件，目前市场上主流的工业软件几乎都来自国外，被少数欧美巨头垄断掉。所以，即使我们发明了软开云这样的业务模式，但是缺乏核心专业软件的授权，一切都要回到原点。同时，这些工业软件一旦开启了云端订阅模式，取消过去的授权买断方式，也会出现一些不可控的风险因素，比如软件供应商隔一段时间就会调整价格、涉及软件升级部分可能还要产生费用、云端产生的企业核心机密问题等等。针对第3和4点部分，目前生产制造端的工业软件绝大多数都是以本地部署的模式运行，比如MES、APS、ERP等软件，这些方面当然有历史遗留的因素，不可能把企业现有的生产软件全部扔掉，然后重新搞一套工业互联网平台云化软件。同时，绝大多数企业还是考虑到网络安全和数据保密的原因，不允许企业把生产数据连接到互联网。所以，面对当今各种现状，工业互联网应用中的设备远程运维管理和供应链客户关系管理等更有机会优先尝试基于PAAS平台的订阅模式部署，比如树根互联、徐工信息的设备远程管理和携客云的生意就非常好。再者，像ERP、CRM等系统云化也是一种趋势，比如金蝶的云苍穹产品等。
总结起来，当前工业互联网平台的应用主要集中在设备管理服务、产品研发设计、生产过程管控、以及企业运营管理四大类工厂内的应用场景，根据网络上提供的数据显示其市场占比分别为38%、2%、28%、18%。另外，资源配置优化的平台应用好像是属于国内特有的场景，目前已获得初步应用，根据网络上提供的数据显示其市场占比为13%，特别以海尔C2B定制模式、航天云网的集团内部资源共享模式为代表。工业互联网产业联盟在其2019版白皮书中曾经提到：根据对国内外366个工业互联网平台应用案例的统计分析可以看出，多达40%的应用集中在以产品或设备数据预测性分析为主的资产运维优化领域，而在涉及数据范围更广、分析复杂度更高的经营管理优化和资源配置协同等场景中，多数平台现有数据分析能力还无法满足应用要求，还需要进一步推动数据分析技术创新以及实现长期的工业知识积累。
根据网上公布的相关数据来看，国内号称做工业互联网平台的厂商超过300家，其中被国家官方认可的前几家分别有：海尔、东方国信、用友、树根互联、航天云网、浪潮云、华为、富士康工业互联、阿里云等平台。这么多的“工业互联网平台”，真可谓乱花渐欲迷人眼。那么，“工业互联网平台”到底有多少种类型？有人用下面这张图来做具体划分，总共分为3大类，分别是通用使能平台、资产优化平台、资源配置平台。
在国内公开评比的前十大工业互联网平台中，其中主要考核指标有入驻服务商数量、企业与个人开发者数量、APP数量、服务资源等。单单看这些参数，好像数量都不少，但不知道真实情况如何？如果这些企业只是为了面子好看，只要是工业软件，就都可以上架到他们的平台应用市场（这个只是一个互联网网站而已），结果就是为了追求APP的数量更多一些。其实，这样的软件就不是真正意义上的工业APP，都是各个厂家的独立解决方案，跟工业互联网平台一点关系都没有，因为数据没有打通、不支持单点登录。上面已经谈到：传统的工业软件云化不是工业APP，而是要将原来工业软件固化的功能拆分成很多功能相对独立的插件，可以在PAAS平台即插即用，在此基础二次开发出的SAAS化软件才是工业APP。如果只是目前这样看到的平台，那就真不知道能够为普通中小型企业主和传统集成商们，带来怎样真正实用的价值。
目前，中国工业互联网平台产业已经呈现出了既有的格局，即由中间高度集聚向两端逐步碎片化的市场格局特点。处在中间部分的云服务IAAS层、通用使能PAAS层两类技术型平台市场，已经被少数的几个ICT巨头把持了，比如阿里云、华为云、腾讯云；而处在上下两端的数据连接与边缘计算、数据分析与可视化、人工智能、预测维护、业务型PAAS平台，将在各个垂直细分领域内形成一定的聚集态势；最后面向最终用户的SAAS层工业APP和现场实施等服务市场，将会因为客户需求和应用场景的不同而呈现出更加深度的细分和发展。还记得上次听亚马逊中国区IOT发展经理说到，国外目前主要还是以SAAS软件开发为主，真正从事工业互联网平台开发的都是那些传统的工业巨头和ICT大厂。但是到了中国，好像谁都可以做PAAS平台一样。其实，真正开发PAAS平台非常烧钱，因为平台开发不是一次性投入，后期的运营维护都是持续性进行的，而且对技术要求也很高。有小道消息传说，某硬件厂商转型做PAAS平台，几年间已经花了好几个亿资金，但是截至目前为止依然是亏损状态，其公司高层一度讨论说要改做SAAS产品，因为目前真正盈利的还是SAAS，PAAS平台做大的依然还是那几家玩生态圈的ICT大鳄，绝大部分小众平台商我认为还是在自娱自乐的水平，当然仍然有在一些细分行业深入耕耘的平台商。据Gartner预测，到2023年将超过30%的仅提供工业互联网平台的供应商会被市场淘汰掉。
参照国外巨头的发展路径，我觉得国内厂商还是应该以这些外商作为榜样，毕竟我们一直都是后来者，是学习者。比如，GE、西门子、博世、ABB等工业巨头好似当年发展智能手机的苹果，通过提供“产品+服务”，塑造“知名品牌+高端产品+先进平台”的立体新优势。而微软、IBM、思科、SAP等ICT大鳄们，将工业互联网作为云计算、物联网业务拓展的新方向，抢占线下发展主动权，更像当年依托通用服务技术闯入智能终端领域的谷歌。针对国外的这两个技术阵营，国内厂商必须要有相对应的平台产品来做对标发展，甚至要超越和领先于他们，依托国家新基建的伟大战略借势而起，做专做强，让手机行业的安卓和苹果操作系统垄断行为不再发生，打造出符合中国特色的工业互联网操作系统。
根据前段时间一直参加的工业互联网培训专场，接触了好几家工业互联网平台厂商，个人认为，这些平台提供专业的工业服务能力还比较弱，尤其对于工业知识、模型、历史数据的沉淀都远远不够，他们要是真的面向特定工业场景提供服务时，很可能会出现难以满足企业的业务需求，或者需要被迫进行大量的定制化开发，这个就与过去传统的项目专案开发一样了，会导致服务成本和实施周期大幅度的增加，活生生把平台做成了定制化项目。也就是说，对于行业类别和工业机理模型纷繁复杂的企业，目前的工业互联网平台商仅仅能够提供给他们一些简单的可视化和分析应用，这些应用都是可标准化的、较为浅层的应用价值。至于那些高深的大数据分析、人工智能、深度学习、预测维护等等都还只是概念，或者依然在探索试验当中。
未来，工业互联网平台要为企业真正发挥价值，关键还得利用人工智能技术来帮助企业挖掘出价值，不断提升竞争力。根据富士康工业互联总结出来的材料，人工智能赋能的主要场景有以下三个机遇：
从应用的角度考虑，可以把人工智能的应用归结为以下五类场景：
作者简介：
陈文伟，工业互联网行业资深从业者，如各位看官有智能制造和工业互联网的相关业务需求，可以透过本站与作者取得联系。
参考资料声明：
文中涉及图片素材来源于以下厂商在公开场合的演讲，包括西门子、徐工信息、东方国信、工业互联、建霖卫浴、摩尔元数、研华等，部分内容和数据来自网络。
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本文为原创文章，如需转载请在文首标明作者姓名和文章出处，并保持文章完整性。备注：文章于2020年9月份首次发表。
热点词汇解释：援引 e-works和赛迪顾问的相关说明
工业4.0：“工业4.0”是以智能制造为主导的第四次工业革命，旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—信息物理系统相结合的手段，将制造业向智能化转型。工业4.0的四个主要特征包括：智能系统的垂直整合；全球价值链网络的水平整合；集成的产品生命周期管理；新技术和现有技术的结合。“工业4.0”强调的是方法论，它指明了工业发展的阶段，同时指出在接下来的一段时间制造业的发展方向是智能化。
智能制造：智能制造四层次、十场景
第一层是推进产品的智能化和智能服务，从而实现商业模式的创新，在这一层，工业互联网可以支撑企业开发智能互联产品，基于物联网提供智能服务；
第二层是如何应用智能装备、部署智能产线、打造智能车间、建设智能工厂，从而实现生产模式的创新，在这一层，工业互联网技术可以帮助企业实现M2M，从设备联网到产线的数据采集，从车间的智能监控到生产无纸化等；
第三层是智能研发、智能管理和智能物流供应链，实现企业运营模式的创新，在这一层，工业互联网的主要作用是实现企业内的信息集成和企业间的供应链集成；
第四层是智能决策，在这个层次，工业互联网的作用是实现异构数据的整合与实时分析。
物联网：物联网应用非常广泛，例如智能交通、智慧物流、智能医疗、智慧电力等，主要工作原理都是从底层的感知到中层的传输以及末端的应用。物联网具有海量的设备连接，在分布广泛的场景下，对无线网络的覆盖范围、终端设备的功耗密切相关。
工业物联网：工业物联网是指物联网在工业领域的应用。具体来说，一方面工业物联网是一个物与互联网服务相互交叉的网络体系。另一方面，工业物联网也是自动化与信息化深度融合的突破口。
工业物联网具有一般物联网的特征，然而又非普通物联网应用，设备之间的互联互通需要极低的时延、极高的可靠性，对时延和可靠性具有极高的指标要求，需要为用户提供毫秒级的端到端时延和接近100%的业务可靠性保证。尤其在数据通信领域，工业物联网的低功耗、广覆盖、低时延、高可靠要求，其对技术升级要求远高于一般物联网。
工业互联网：工业互联网是指工业互联的网，而不是工业的互联网。
在企业内部，要实现工业设备（生产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等）、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、人员之间的互联，实现企业IT网络与工控网络的互联，实现从车间到决策层的纵向互联；
在企业间，要实现上下游企业（供应商、经销商、客户、合作伙伴）之间的横向互联；从产品生命周期的维度，要实现产品从设计、制造到服役，再到报废回收再利用整个生命周期的互联。这实际上与工业4.0提出的三个集成的内涵是相通的。
工业互联网涵盖了工业物联网，但进一步延伸到企业的信息系统、业务流程和人员。工业互联网的概念实际上与国外提出的万物互联（Internet of Everything，将人、流程、数据和事物结合一起，使得网络连接变得更加相关，更有价值）理念有相似之处，相当于是工业企业的万物互联。
工业云平台：工业云平台指的是工业领域的云平台，包括了IAAS（基础设施服务化）、PAAS（平台服务化）、SAAS（软件服务化）三个层面，工业云平台的目的是将工业软件演化为一种云服务（SAAS），并为客户提供可以对软件功能进行配置或二次开发的平台（PAAS），将数据和信息系统存储到云端，从而使工业企业应用信息系统更加便捷、更有利于管理（例如，实现服务器和桌面虚拟化），因此，工业云平台本质上属于IT平台。
工业大数据：工业互联网平台需要管理海量和异构的，结构化、半结构化和非结构化的数据，包括来自各种设备、已服役的产品、信息系统和社交媒体的数据，对于工业企业而言，这些数据就是工业大数据，需要用专业的平台来存储、分析、展现这些数据，通过数据驱动，实现对产品、制造工艺和设备进行监控、控制和优化等功能，这样的平台就是工业大数据平台。应该说，工业大数据平台是工业互联网平台的一个子集。
工业互联网平台：工业互联网平台是工业云平台的扩展与延伸，不仅能够支持工业云平台的所有功能，而且要支撑工业物联网应用，实现IT与OT融合。
在IAAS和边缘（设备端）层，工业互联网平台需要实现从设备的控制系统、传感器、可穿戴设备、摄像头和仪表进行数据采集、传输和存储；
在PAAS层，工业互联网平台需要能够支撑更加复杂的算法，例如利用深度学习技术进行图像分析，利用SPC方法分析质量数据，利用仿真技术对设备的数字化模型（Digital twin）进行性能仿真，利用GIS数据对车辆进行定位，从而对物流运输过程进行追溯等；
在SAAS层，则应当提供丰富的APP，将原来工业软件固化的功能拆分成很多功能相对独立的插件，可以在PAAS平台即插即用。因此，工业互联网平台比工业云平台要复杂得多。