工業互聯網是第四次工業革命的關鍵基石和重要支撐。作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，工業互聯網通過對人、機、物的全面互聯，構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈連接的新型生產制造和服務體系。

　　工業互聯網的應用架構體系主要包括數據采集、PaaS平臺、IaaS服務和工業APP四個方面。PaaS平臺作為核心承載平臺，把大量的工業技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具規則化、軟件化、模塊化，并封裝為可重復使用的組件。

　　從全球看，中美兩國是工業互聯網的主要推動者。2017年11月，國務院印發《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》；2018年，工信部發布《工業互聯網三年行動計劃（2018－2020）》；2020年3月，工信部發布《關于推進工業互聯網加快發展的通知》。

　　隨著制造業與信息技術的加速融合，覆蓋制造業研發設計、生產制造、營銷服務等各個環節的工業互聯網及其產業生態快速發展。在數字技術推動之下，未來傳統制造業將逐漸向大規模定制、制造向服務轉型和分布式制造三個趨勢轉型升級。

　　目前，工業互聯網主要從四個方面驅動互聯網+制造：一是面向工業現場生產過程的優化，比如制造工藝、生產流程、建模仿真、物料調度、作業排產、質量管控等；二是面向企業運營的管理決策優化，比如供應鏈管理、線上采購、協同設計、云端營銷、遠程服務等；三是面向社會化生產的資源優化配置與協同，比如協同制造；四是面向產品全生命周期的管理與服務優化，比如產品溯源、迭代創新。

　　海爾是傳統的家電行業龍頭，在國內國際市場保持多年領先，也是工業互聯網領域的標桿企業。海爾于2016年推出了具有自主產權、引入用戶全流程參與的工業互聯網平臺COSMO Plat，以用戶需求為驅動，通過用戶參與需求交互、產品設計、產品生產和服務的全流程，實現了“產銷合一”的規模定制模式。

　　COSMO Plat平臺已成為海爾踐行互聯網+制造的支撐平臺，根據海爾的分析，其在生產線上生產的產品51%為客戶定制，18%為消費者直接下單，產品不出庫率已達到69%，直接配送到客戶端，訂單周期縮短50%。

　　工業互聯網是一個產業資源整合的平臺，既著眼于現實的產業基礎，又面向未來產業轉型升級。存量盤活，對區域現有產業企業進行梳理，導入到產業互聯網平臺，促進企業間交易。增量培育，引進相關的上下游企業、服務提供企業等，形成穩定的合作關系，逐步導入高端產業和高端環節。現有產業資源整合，未來產業導入培育，可以形成一體化的產業生態圈。

　　工業互聯網的發展路徑，一般是從單點應用示范到垂直行業深化融合，再到跨領域跨行業的融合發展。

　　一是面向企業內部的生產率提升。即建設智能工廠，通過打通設備、產線、生產和運營系統，獲取數據，實現提質增效，打造數據驅動的智能生產能力。在這一領域全球的實踐較多，特別是德國的智能工廠建設。

　　二是面向企業外部的價值鏈延伸。即打造智能產品、服務和協同，通過提高生產率、降低生產成本、制造高價值產品等方式為企業創造更多的效益，打造數據驅動的業務創新能力。在智能產品、服務領域，美國進行了較多、較為前沿的探索。

　　樹根互聯平臺主要包括以下應用場景：一是后市場服務、能耗管理、設備資產管理、融資租賃；二是云應用-設備全生命周期管理、設備智能售后服務管理、工業區塊鏈、模式創新服務、能耗管理、智能工廠解決方案；三是AI及大數據分析-機器視覺檢測、工業大數據平臺、基于知識圖譜技術的智能交互診斷專家系統。

　　站在區域經濟視角看，應積極利用工業互聯網，促進區域產能重組升級和產業供應鏈優化。工業互聯網非常適合于賦能區域性的制造產業集群，因為服務半徑和成本都比較低，更容易加速平臺在區域落地，挖掘若干平臺大規模應用場景，建立平臺化服務的商業路徑，促進平臺應用推廣。

　　首先是按行業搭建工業互聯網平臺，積極接入行業的上下游合作企業，不斷強化產業鏈的連接，打造區域產業共同體。構建平臺生態載體，通過建設工業互聯網平臺應用創新推廣中心、解決方案推廣平臺、人才實訓基地，實現創新成果和要素的平臺化集聚，構建多方共贏的平臺生態。

　　加快培育一批面向產業集群基礎共性、行業通用、企業專用的工業APP，形成一批產業集群數字化整體解決方案。增強工業互聯網平臺能力，打造可視化的上下游產業鏈，實現產業集群企業在設計、生產、運維、管理等全流程數字化功能集成。

　　廣東省以網絡為基礎、平臺為核心、安全為保障，培育發展工業互聯網產業新生態。從建平臺、用平臺、聚生態、抓示范、強基礎、促創新6大方面著手。分行業、分階段推動企業“上平臺用平臺”，優先選擇電子信息、家電、先進裝備、汽車、紡織服裝、建材輕工、新能源、生物醫藥等先進制造產業和傳統優勢行業，開展企業“上云用云”試點示范。

　　2018年1月，廣州開發區先行啟動建設廣東省工業互聯網產業示范基地，目前開發區已建成一批工業互聯網平臺，包括航天云網INDICS平臺、阿里云ET工業大腦、中設智控CPC2025、中和互聯塑云、智光電氣大數據綜合能源平臺、國機智能、明珞等工業互聯網平臺，大力推進工業企業“上平臺用平臺”，培育了一批工業互聯網應用標桿。

　　在工業互聯網構建的數字孿生工業場景，需要底層的標識解析體系，因為紛繁復雜的備件、物品、生產物料需要用標識來與數字空間一一對應。標識解析體系把所有物標注清楚，再重新組合，形成可溯源、全鏈路的監控，這對于產品、設備的全生命周期管理提供了非常好的基礎。

　　標識解析與工業互聯網平臺的結合，典型的應用場景有產品追溯、全生命周期備件管理等，比如在生產智能場景，基于標識實現對不同產品精準的了解，能夠通過數據和算法，提升良品率和降低能耗。

　　對于地方發展來說，可以積極爭取工業互聯網二級或次級節點落地，培育工業互聯網二級或次級節點產業生態，集聚賦碼、識讀、軟硬件研發、系統集成、安全廠商等企業及科研機構，加速標識解析在電子信息、裝備制造、醫藥健康、新型材料和綠色食品等行業的應用。

　　工業大數據是指在工業領域中，圍繞智能制造模式，以數據采集集成、分析處理、服務應用為主的各類經濟活動所產生的數據的總稱，包括從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、制造、采購、供應、庫存、售后服務、運維等整個產品全生命周期各個環節產生的數據。

　　企業信息化數據包括制造執行系統MES、企業資源規劃ERP、產品生命周期管理PLM、供應鏈管理SCM、客戶關系管理CRM等；工業物聯網數據包括設備運行數據、裝備運行數據等。目前，企業在個性化營銷、客戶價值挖掘、客戶流失預警、精準廣告、產品迭代、庫存管理等大數據應用方面，已有較多的嘗試和探索。

　　借助工業互聯網平臺，可以讓工業大數據在設計、流程優化、需求預測、供應鏈優化和綠色發展等領域實現更廣泛的應用。通過全產業鏈的信息整合，使整個供應鏈系統達到協同優化，讓供應鏈系統運作更加智能化，進一步提高生產效率和降低生產成本。

　　行業知識圖譜是提升工業智能的關鍵。就工業領域中構建的知識圖譜來看，可以分為兩類，一類是已有設備信息、生產信息的數字化知識圖譜，諸如將設備維護手冊、故障應用案例、一線專家經驗數字化，并構建相應的知識圖譜；另一類則是將整個生產流程部分或全部數字化，并將其中不同垂直領域的數據關聯起來，構建相應的知識圖譜。

中能建行業知識圖譜技術示意

　　越來越多的企業將知識圖譜應用在工業互聯網領域，機器需要掌握大量的常識性知識，以人的思維模式和知識結構來進行語言理解、視覺場景解析和決策分析。開放的知識圖譜應用可以根據不同行業及場景構建新的業務應用，并提供跨地域、跨部門和跨業務之間的知識共享體系。

　　基于工業互聯網應用的擴展和設備入網，針對工業設備的各種動態數據，都可以充分采集、匯聚、挖掘、提煉；然后利用行業知識圖譜、行業智能大腦的能力，解決行業運營、建設、生產、管理所遇到的問題，從而通過數字化、網絡化、智能化促進整個工業智能化發展。

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