2021年咨询工程师继续教育讲义-工业互联网发展趋势及行业商业模式研究.doc

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1、工业互联网发展趋势及行业商业模式研究 一、工业互联网的内涵外延（一）工业互联网的内涵工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。工业互联网主要包括三个方面，“网络”、“数据” 和“安全”。其中，网络是基础，即通过物联网、互联网等技术实现工业全系统的互联互通，促进工业数据的充分流动和无缝集成；数据是核心，即通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用，形成基于数据的系统性智能，实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新，推动工业智能化发展；安全是保障，即通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，保障工业智能化的

2、实现。工业互联网与制造业的融合将带来四方面的智能化提升。一是智能化生产，即实现从单个机器到产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化，显著提升全流程生产效率、提高质量、降低成本。二是网络化协同，即形成众包众创、协同设计、协同制造、垂直电商等一系列新模式，大幅降低新产品开发制造成本、缩短产品上市周期。三是个性化定制，即基于互联网获取用户个性化需求，通过灵活柔性组织设计、制造资源和生产流程，实现低成本大规模定制。四是服务化转型，即通过对产品运行的实时监测，提供远程维护、故障预测、性能优化等一系列服务，并反馈优化产品设计，实现企业服务化转型。 （二）工业互联网的体系架构工业互联网的核心是基于全面互联

3、而形成数据驱动的智能，网络、数据、安全是工业和互联网两个视角的共性基础和支撑。“网络”是工业系统互联和工业数据传输交换的支撑基础，包括网络互联体系、标识解析体系和应用支撑体系，表现为通过泛在互联的网络基础设施、健全适用的标识解析体系、集中通用的应用支撑体系，实现信息数据在生产系统各单元之间、生产系统与商业系统各主体之间的无缝传递，从而构建新型的机器通信、设备有线与无线连接方式，支撑形成实时感知、协同交互的生产模式。“数据”是工业智能化的核心驱动，包括数据采集交换、集成处理、建模分析、决策优化和反馈控制等功能模块，表现为通过海量数据的采集交换、异构数据的集成处理、机器数据的边缘计算、基于云的大数

4、据计算分析，从而形成企业运营的管理决策以及机器运转的控制指令，驱动从机器设备、运营管理到商业活动的智能和优化。“安全”是网络与数据在工业中应用的安全保障，包括设备安全、网络安全、控制安全、数据安全、应用安全和综合安全管理，表现为通过涵盖整个工业系统的安全管理体系，避免网络设施和系统软件受到内部和外部攻击，降低企业数据被未经授权访问的风险，确保数据传输与存储的安全性，实现对工业生产系统和商业系统的全方位保护。 基于工业互联网的网络、数据与安全，工业互联网将构建面向工业智能化发展的三大优化闭环。一是面向机器设备运行优化的闭环，核心是基于对机器操作数据、生产环境数据的实时感知和边缘计算，实现机器设备

5、的动态优化调整，构建智能机器和柔性产线；二是面向生产运营优化的闭环，核心是基于信息系统数据、制造执行系统数据、控制系统数据的集成处理和大数据建模分析，实现生产运营管理的动态优化调整，形成各种场景下的智能生产模式；三是面向企业协同、用户交互与产品服务优化的闭环，核心是基于供应链数据、用户需求数据、产品服务数据的综合集成与分析，实现企业资源组织和商业活动的创新，形成网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式。 （三）工业互联网网络体系1.工业互联网网络互联体系（1）工厂内部网络现状分析：工厂内部网络是在工厂内部用于生产要素、IT系统 互联的网络。存在的问题：一是工业控制网络与工厂信息网络的技术标准

6、各异，难以融合互通。二是工业生产全流程存在大量“信息死角”，亟需实现网络全覆盖。三是工厂网络静态配置、刚性组织的方式难以满足未来用户定制、柔性生产的需要。发展趋势：为适应智能制造发展，工厂内部网络呈现扁平化、IP化、无线化及灵活组网的发展趋势。 （2）工厂外部网络现状分析：目前，大量工业企业已经与公众互联网之间实现互联，但互联网为工业生产带来的价值仍有限。存在的问题：一是网络性能难以满足。二是网络承载能力难以满足。三是网络安全威胁。工业互联网应用对网络安全的要求进一步提升，目前互联网的安全能力有待提高。四是网络地址空间有限。 3.工业互联网应用支撑体系现状分析：目前工业互联网应用支撑体系包括三

7、个层面，一是工业云平台，二是工业互联网应用、系统与设备集成的支撑协议，三是服务化封装与集成。存在的问题：一是工业云平台的标准化和规范化问题。二是企业间和企业内部部门间信息孤岛普遍存在，数据融合应用价值难以有效挖掘利用。三是应用支撑协议问题。四是服务化有待发展与探索。发展趋势： 一是以IaaS模式为基础开展工厂私有云和公共云建设。二是以PaaS平台构建工业应用新模式。PaaS平台既有后端强大计算、存储能力的支撑。三是以SaaS平台向企业直接提供IT应用服务。 （四）工业互联网数据体系（1）内涵特征工业大数据具有五大特征。一是数据体量巨大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的

8、数据集将达到PB级甚至EB级别。二是数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节。三是结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。四是数据处理速度需求多样，生产现场级要求实现实时时间分析达到ms级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。五是对数据分析的置信度要求较高，相关关系分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用。（2）存在问题工业大数据应用的主要障碍在于以下几点：一是企业数据源较差，尤其是对于机器设备、生产线等实时生产数据采集数量、类型、精度以及频率方面存在较大提升空间。二是企业间和企业内部部门间信息孤岛普遍存在，数据的交互、共享和集成存在很大

9、障碍，数据融合应用价值难以有效挖掘利用。三是缺乏工业大数据应用成熟模式和灯塔式项目，仍处于初级阶段，应用经验积累不多，尚未形成行业应用推广模式。四是工业大数据核心技术、软件平台产品，以及系统集成和应用开发能力仍然有待加强，安全可控能力不足。（3）发展趋势工业数据未来将呈现出以下几个发展方向：一是数据整合。二是数据智能处理。三是数据集成管理。将数据汇聚起来，上传到云计算平台进行分析处理，是未来的主流方向。四是深度数据挖掘。知识驱动的分析方法，建立在工业系统的物理化学原理、工艺及管理经验等知识之上。五是数据可视化。建立机器、生产流程、全生产周期等拟真数字化模型，并进行可视化呈现，使生产管理者、系统

10、开发者和用户能够更加直观全面地了解相关信息。 （五）工业互联网安全体系现状分析：目前，工业领域安全防护采用分层分域的隔离和边界防护思路，难以有效应对工业互联网发展过程中日益复杂的安全问题。业界对工业互联网安全的研究及产业支持还处于起步阶段，普遍认为工业网络基础设施、控制体系、工业数据和个人隐私的安全保障是重点。存在的问题：一是智能化使海量生产装备和产品直接暴露在网络攻击之下，木马病毒在设备之间的传播扩散速度将呈指数级增长；二是工厂网络灵活组网需求使网络拓扑的变化更加复杂；三是IT和OT的融合打破了传统安全可信的控制环境，有效的APT攻击检测和防护手段缺乏；四是新模式新业态的出现对传统公共互联网

11、的安全能力提出了更高要求；五是工业领域业务复杂，数据种类和保护需求多样，数据流动方向和路径复杂，数据保护难度增大。发展趋势：一是生产装备由机械化向高度智能化转变，内嵌安全机制将成为未来设备安全保障的突破点，通过安全芯片、安全固件、可信计算等技术，提供内嵌的安全能力，防止设备被非授权控制或功能安全失效；二是针对工厂内灵活组网的安全防护需求，实现安全策略和安全域的动态调整；三是工厂控制环境由封闭到开放，信息安全威胁可能直接导致功能安全失效，功能安全和信息安全关联交织，未来工厂控制安全需综合考虑功能安全和信息安全的需求，形成综合安全保障能力；四是业务应用呈现多样化，未来需要针对不同业务的安全需求提供

12、灵活的安全服务能力；五是数据开放、流动、共享，数据的审计和流动追溯以及分类分级保护将成为数据安全的研究重点。 二、工业互联网的发展综述（一）工业互联网模式变革和颠覆了传统工业形态，驱动全产业链、全价值链实现深度互联1.重新定义了工业生产关系与组织方式工业互联网变革了传统工业企业竞争方式，企业竞争不再是单靠技术产品就能取胜，已经开始成为依托平台的数字化生态系统之间的竞争。平台打破了产业、企业之间的边界，促进制造能力、技术、资金、人才的共享流动，实现生产方式和管理方式的解构与重构。根据工信部的统计数据，2018年我国工业互联网直接产业规模为6800亿元，近三年的年均复合增速约为18%。到2020年

13、，我国工业互联网的直接产业规模有望突破1万亿元，为国民经济带来近2万亿元的增长。2.工业互联网构建网络化协同制造体系催生新业态工业互联网具有分布式、开放性、共享性的特点，有利于促进相关研发者、生产者和参与者有效聚集，网络化协同有助于发展新型开放式研发组织模式，进一步完善和丰富工业创新体系。如中国商飞建立的全球网络化协同研发平台，通过国内跨地区协同研发和制造，使C919飞机研制周期缩短20%，生产效率提高30%。潍柴动力借助跨领域、协同化、网络化的全球协同研发平台，将海监船配套发动机研发周期由原来的24个月缩减至18个月，研发成本降低30%。沈阳i5机床建立SESOL数据云平台。 3.工业互联网

14、平台步入规模化扩张窗口期工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，能够极大地提高工业产品的研发设计、生产制造、销售服务等各环节工作效率。部分平台企业在航空航天、装备制造、电子信息、冶金、石化等行业精耕细作，在质量优化、工艺优化、设备预测性维护、供应链协同等方面形成一系列创新应用。海尔、航天科工、徐工、三一重工、富士康等龙头制造企业基于较强的工业知识和模型沉淀能力，阿里巴巴、东方国信、浪潮、用友、华为、紫光等大型ICT企业基于云计算、大数据等使能技术，纷纷积极建设工业互联网平台。全国各类型工业互联网平台数量已达到数百家，具有一定区域、行业影响力的平台数量超过 50家。 （二）我国制造业正处于新旧动能

15、加快转换的关键阶段，发展工业互联网，加速产业高端化发展具有紧迫性1.我国制造业大而不强、发展质量不高的问题突出制造业是实体经济的核心，是推动经济高质量发展的关键。我国工业制造业经过改革开放40年来得到高速发展，但长期处于产业价值链低端的局面还未彻底改变，低端产能过剩与高端产品有效供给不足并存。我国承接苹果公司的加工组装环节并被纳入其全球价值链生产网络。例如，荷兰的高端光刻机、瑞士的仪器和制药、新加坡的医药产业、瑞典的通信和航空、以色列的仪器和通信产业、芬兰的通信产业。我国优秀制造业企业和品牌数量不多，特别是缺少世界一流企业和国际高端品牌。2.产业关键设备和核心技术对外依存度高，导致我国制造业长期处于全球价值链低端。改革开放以来，中国制造业依靠廉价的劳动力，通过引进生产线和技术、共同生产等方式参与到全球制造业价值链中。制造业企业多以加工制造和满足庞大的消费市场为主，对技术创新的重视程度不够，导致许多关键技术对外依存度高。2017年，我国基础研究投入为920亿元，占D经费支出的5.26%，而美国、英国、法国等发达国家的这一占比达到15%25%，这使得中国制造业自主创新缺乏源头理论支撑和引领，阻碍了中国在一些关键共性技术上的创新突破。 3.我国制造业发展面临外部竞争态势日益严峻随着劳动力成本