工业互联网的未来的发展方向是怎样的？

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政协委员张英：建议确定一批高校试点工业互联网人才培养
政协委员张英：建议确定一批高校试点工业互联网人才培养_中国政库_澎湃新闻-The Paper:
全国政协委员、上海市经济和信息化委员会总工程师张英在参加全国政协十三届二次会议期间接受《中国电子报》记者采访时表示，在工业和信息化部的大力推动下，全国各地持续发力工业互联网建设并取得积极进展，建议加快构建工业互联网人才体系，以满足产业快速发展的实际需求。

在制造企业深入开展数字化转型的今天，如何通过大数据、人工智慧等技术的创新发展为制造业赋能，成为影响「中国制造2025」发展成效、实现精益发展的重要因素。近期，由世界领先的工程机械制造集团孵化的某工业互联网平台，两度携手 DataHunter，联手打造了涵盖产品全生命周期管理的数据大屏，并基于工业互联网赋能平台，部署了可以支持直观、精细化数据分析的大数据 SaaS 平台，实现了对数据价值的充分挖掘，让设备服务与设备运营真正拥有了智慧能力的支撑。

工业互联网快速发展数据运营瓶颈亟待突破

在制造业的业务流程普遍完成信息化改造的今天，不少企业已经部署了涵盖生产信息化、装备信息化、流程信息化、客户管理信息化、产供销管理信息化在内的大量信息化应用，并在生产经营的过程中发挥了巨大的效果。但是，由于这些信息化应用大多数是在业务运营的过程中逐步上线的，企业内部及产业上下游、跨领域各类生产设备与信息系统难以实现有效的互联互通，更缺乏统一的数据挖掘与展示机制，这带来的一个直接问题是：企业管理者无法实时、直观、统一的看到企业当前的生产运营状况，也难以支撑精细化的决策。

作为率先启动信息化改造的大型制造企业之一，该集团内部的信息化已经走过了十多年的路程，并积累了海量的运营数据以及信息化管理经验。特别是从2007年开始，该集团开始布局工业互联网，此后陆续把分布在各地的设备实现联网，实时采集这些设备的数据。「通过数据的挖掘，我知道设备在什么地方，运行的信息，反映出来这个设备可能会产生什么问题，是否需要保养、维修。」

这些工业互联网所产生的数据无疑有著极高的价值，但数据分析与展示问题也同样浮出水面。对于企业的管理者来说，如果想利用这些数据来支撑经营决策，就需要对这些分散在各部门、业务领域的数据进行整合与分析。如果通过传统的数据报表来分析与呈现，不仅将耗费数据分析人员大量的精力，而且只能呈现几个小时甚至数天之前的数据。随著集团工业互联网的快速发展，其先进的业务模式与数据运营模式之间的矛盾日趋凸显，其迫切需要更加智慧、直观、实时的数据展现与分析方式，以支撑工业互联网快速发展。

第一次携手：数据大屏让数据运营「鲜活」起来

作为数据分析与可视化变革的第一步，该集团希望可以将企业内部的各项运营数据整合起来，进行实时直观的展示，让枯燥的数据化身为「鲜活」的可视化图像，从而实现数据的敏捷整合分析，并辅助业务运营与决策。

为了实现这一目标，DataHunter 提供了Data MAX数据可视化大屏展示解决方案，并打造了四块涵盖其产品全生命周期管理的数据大屏，分别展现了智能工厂、工程机械指数、大数据研发以及全球服务能力。其中，智能工厂大屏可以支持实时追踪物料配送情况、泵车生产参数、质量信息，以及厂房的完成情况，以达到精细加工的目的；

全球服务大屏支持该集团实时把控各地设备运行状态，针对故障情况作出及时有效的处理和预警；工程机械指数大屏可实时显示全国及各省市的设备指数排行及在线情况。

在数据可视化大屏搭建完成之后，该集团的数据可视化能力有了显著增强，集团管理人员不再需要等待数据报表的提交，就可以通过大屏幕直观、实时的看到企业运营的各项数据，不仅实现从运输到装配管理的全生命周期的各个环节监管，还能及时定位设备问题、快速提供针对性的服务，从而达到提高工作质量、提高工作效率、保证安全生产等目的。

除了支撑决策与业务运营之外，数据可视化大屏还起到了重要的成果展示与品牌宣传作用，成功的完成了向政府领导、嘉宾展示集团发展成就的重任，揭示了工业互联网浪潮对于制造流程与生产力的革命性重构，打开了一扇可以让人一窥「中国制造2025」蓝图的窗口。

第二次携手：大数据平台让数据「开口说话」

在完成数据可视化大屏搭建之后，该集团感受到了数据可视化给业务带来的精益提升，并产生了将数据分析与可视化能力下沉到业务流程，并为行业赋能的想法：如果集团的客户也能够高效的利用由工业互联网产生的数据，那就可以为更多行业的数字化变革赋能，助力「中国制造2025」目标的实现。

为此，其搭建了国家级工业互联网赋能平台，并希望在该平台中搭建采用图形化可交互方式的大数据工坊，为用户提供高度可视化的数据分析与展示流程，支持更敏捷的用户管理、数据管理、任务调度和任务监控。

为了实现这一目标，该赋能平台综合考虑了DataHunter 数据分析平台以及其它主流的BI产品，并最终发现，DataHunter 数据分析平台在介面便捷性、易用性等方面有突出的优势，更符合平台的建设目标。平台技术负责人指出：「DataHunter 在敏捷BI与数据可视化方面积累了丰富的经验，其产品与项目实施能力在我们之前的数据大屏合作中得到了充分验证，双方保持了很好的合作关系。因此，我们决定再次合作，共同推动大数据工坊的建设。」

在建设过程中，该平台与 DataHunter 发现，如果平台用户在数据分析的时候还要缓存大量数据，或是进行繁琐的数据分析操作，那么无疑与平台建设目标背道而驰。为了简化数据分析与呈现过程，平台可以通过数据智能，将繁琐的数据整理、清洗、分析流程进行自动化处理，用户无需下载专业的数据分析软体，或是进行复杂的操作，就可以通过既有的数据模型快速获取数据分析结果。

为了保障平台不同用户的数据安全，化解数据泄密风险，双方还在后端实现了平台多租户的数据物理隔离，即使是同一类型设备的用户，也只能查看自有设备的数据，从而极大的提升了数据安全级别。

在大数据SaaS平台建成之后，最终实现多种数据源数据统一管理和应用、充分挖掘数据价值的目标。即使没有任何工程背景的业务人员，也可以通过可视化图表简单、直观地获得数据分析结果。例如，用户在采购集团设备之后，可以实时查看设备当前状态，并通过设备健康模型，实时预测设备故障为设备的健康值打分，快速维护健康值不足的设备。

未来：数据分析能力助力工业互联网深化发展

分析报告显示，到2020年，我国工业互联网占整体物联网市场规模将达22.5%，未来15年我国工业互联网市场规模将达1.8万亿美元。要运营、管理海量的工业物联网设备，显然需要数据分析与可视化能力的充分支撑。而该工业互联网平台与 DataHunter 之间的两度合作，则为制造行业展示了数据精益运营的可行之路，有利于协同推进「中国制造2025」、「互联网+」和「双创」国家战略，实现大中小企业融通发展新格局。

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发布于 2019-01-25继续浏览内容

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南山林雪萍全球工业观察家，引领工业新思想，洞察身边的工业趋势

如火如荼的工业互联网，在哪些行业会快速突破？

我们来看两个案例。

先是大家耳熟能详的，有关麦当劳餐厅的选址。国际快餐巨头麦当劳的选址一向以精准著称，以至于很多餐企紧紧跟随，纷纷选址在其周围。

麦当劳餐厅选址需要进行周密的计划，进行审慎的定性、定量分析，是一个按科学程序执行的预测、决策过程，餐厅拟建规模越大，这个过程就越严格、精密。其常用选址方法有塞拉模型法、CKE餐厅选址法和商圈分析法等。

再是就是为什么工业革命诞生在英国。这个问题大家并不陌生，但结论却有点出乎意料。因为「在17世纪，荷兰的经济、技术、军事都是世界一流，是当之无愧的世界中心。但是，奇怪的是，这个世界中心，偏偏没能开启工业革命，后来还是由英国引领了工业革命的浪潮？」

清华大学文一教授在《伟大的中国工业革命》一书中的结论是「荷兰可惜就可惜在，选错了支柱产业。」他认为，荷兰的支柱产业是渔业，海洋捕捞。而英国发起工业革命的，是纺织业。引爆革命的重点不是支柱产业的本身，而是这个产业和周边社会元素的关系。

简单讲，从规模上看，纺织业的赛道无限长，可以一直加速，它涉及到每一个人。但是渔业不行，它面对的是一个相对缩小的群体，早晚会到达一个极限。而从行业协作界面和分工的细密程度看，纺织业的革新，波及到各行各业，把越来越多的人，不管在全世界哪个角落，都可以卷入到这场大规模的分工当中。但是渔业就不行，因为海里的资源有限，参与的人越多，人均收入反而越小，它也就没法发起全世界范围内的大规模协作。

上述两个案例说明，小到一个企业的经营选址，选址佳，即使经营者能力一般，也相对容易获得成功；选址不佳，即使经营者再有能力，也往往难以弥补这一缺陷。大到一个国家的崛起，「放眼200年的现代化过程，19世纪的法国、德国和美国，19世纪末到20世纪初的日本，20世纪中期的台湾、香港和韩国、包括20世纪末的中国，无一例外，全是纺织业引爆的工业化过程。」

那么影响工业互联网的发展进程和参与企业，哪一个是光明的赛道？毕竟，纺织行业引领了工业1.0时代、电力行业引领了工业2.0、电子行业引领了工业3.0，那么哪些行业能引领工业4.0或推动工业互联网的突破发展？

根据国家标准《GB/T 4754—2017国民经济行业分类》，在工业中占主导地位的制造业，其27个主要行业大类，可按用途和出现的时代，做如下简单的归类。

图1：制造业分类与用途属性

吃、穿、住、用这些行业在工业化到来前已经存在，但其完成工业化要到工业1.0时代。工业2.0时代，典型的行业有化工、冶金、装备制造和运输设备制造等。工业3.0时代，则是以电气、电子为代表行业。

现在，我们打造工业互联网平台，希望为制造业转型升级赋能，是选择所有的行业同时开展工作哪？还是选择可以实现突破、具有带动作用的行业哪？

在工信部2018年工业互联网72个试点示范项目中，46个项目有明确的行业属性，26个项目无法看出其行业属性。

46个有明确行业属性项目中，前工业化时代或工业1.0时代的项目4个，分布在食品、服装、烟草和印刷行业。工业2.0时代的项目29个，主要分布在装备制造、冶金、金属制品、非金属制品、石化和汽车、运输设备制造行业。工业3.0时代的电子类项目8个。另还有采矿行业项目2个，电力、能源行业项目3个。

分别计，工业1.0时代项目占8.7%，工业2.0时代项目占63.04%，工业3.0时代项目占17.39%。

根据2017年全国各省市区（含新疆建设兵团，不含港澳台）已公布统计公报的326个地级以上城市（占城市总数95.88%）的工业数据。工业1.0时代的行业占34.59%，工业2.0时代的行业占56.17%，工业3.0时代的行业占7.91%，其他行业占1.33%。

将两组数据放在一起分析（表2），可以看出一些端倪。

表2：工业进程的项目占比与行业占比对照表

一是工业1.0时代的工业互联网项目占比，明显低于于其行业占比。

这可能是越是传统的行业，其技术改造的难度和投资就越大，项目实施相对就越少。但时代越早的行业，利用工业互联网改造的效益应该是越好。如王选教授开创性地研制成功当时国外尚无商品的第四代激光照排系统，引发了我国出版印刷业告别铅与火、迎来电与光的技术革命，为我国印刷出版业技术进步、以计算机技术改造传统产业做出了重大贡献，这就是技术对古老行业改造所带来的巨大效益。

二是工业2.0时代的工业互联网项目占比，与其行业占比基本相当。

也就是说，工业2.0时代行业的试点示范项目与其行业分布是相匹配的，且发挥著主导作用。

三是工业3.0时代的工业互联网项目占比，明显高于其行业的占比。

这可能是越是新行业，其技术就越先进，数字化、网路化、智能化的条件就越充分，工业互联网改造提升的难度就越小，项目实施相对就越多。这也可从GE提出的1%理论（或1%的威力）得到验证。

由此，如何在利用工业互联网对制造业改造、提升的效益、难度和投资上找到平衡点，或者说能否有符合平衡点的制造业行业，就很值得工业互联网业界给以关注了。

本文节选自《工业互联网落地与行业的选择》，作者马龙，阮熙仑。首发于公众号【知识自动化】。

关注【知识自动化】，每周全网首发两篇深度文章。和6万发烧友一起，解构工业知识最前沿脉动。

如火如荼的工业互联网，在哪些行业会快速突破？

我们来看两个案例。

先是大家耳熟能详的，有关麦当劳餐厅的选址。国际快餐巨头麦当劳的选址一向以精准著称，以至于很多餐企紧紧跟随，纷纷选址在其周围。

根据国家标准《GB/T 4754—2017国民经济行业分类》，在工业中占主导地位的制造业，其27个主要行业大类，可按用途和出现的时代，做如下简单的归类。

图1：制造业分类与用途属性

现在，我们打造工业互联网平台，希望为制造业转型升级赋能，是选择所有的行业同时开展工作哪？还是选择可以实现突破、具有带动作用的行业哪？

在工信部2018年工业互联网72个试点示范项目中，46个项目有明确的行业属性，26个项目无法看出其行业属性。

分别计，工业1.0时代项目占8.7%，工业2.0时代项目占63.04%，工业3.0时代项目占17.39%。

将两组数据放在一起分析（表2），可以看出一些端倪。

表2：工业进程的项目占比与行业占比对照表

一是工业1.0时代的工业互联网项目占比，明显低于于其行业占比。

二是工业2.0时代的工业互联网项目占比，与其行业占比基本相当。

也就是说，工业2.0时代行业的试点示范项目与其行业分布是相匹配的，且发挥著主导作用。

三是工业3.0时代的工业互联网项目占比，明显高于其行业的占比。

本文节选自《工业互联网落地与行业的选择》，作者马龙，阮熙仑。首发于公众号【知识自动化】。

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尽管目前国内工业互联网平台尚处于初级阶段，但从2015年以来国家出台的一系列政策来看，工业互联网的发展空间非常大。

工业互联网有三大要素：网路、平台、安全。工业互联网通过构建此三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网路基础设施。

网路体系是基础，涉及人、机、法、料、环全要素和产品生命周期各环节，将工业全系统、全产业链、全价值链深度互联。

平台体系是核心，在传统工业云平台的基础上，通过物联网、大数据、人工智慧等技术的应用，实现制造能力开放、知识经验复用和开发者集聚。

安全体系是保障，可以识别和抵御安全威胁、化解各种安全风险。

因此，工业互联网未来的发展方向基本上围绕著这几大体系，其中最核心的就是工业互联网平台。说到国内工业互联网平台，海尔卡奥斯COSMOPlat便是其中的代表。

海尔从2012年就开始智能化、网路化、信息化改造转型的探索实践，2017年，海尔正式推出COSMOPlat工业互联网平台，它是由海尔自主研发的、具有中国自主知识产权的工业互联网平台。卡奥斯COSMOPlat的核心是大规模定制模式，将用户由被动的购买者变为参与者、创造者，将企业由原来的以自我为中心变成以用户为中心。

目前，卡奥斯COSMOPlat作为全球最大的大规模定制解决方案平台，孕育出建陶、房车、农业等15个行业生态，在全国建立了7大中心，覆盖全国12大区域，并在20个国家复制推广，为全球用户提供衣、食、住、行、康、养、医、教等全方位的美好生活体验。

发布于 2020-08-13继续浏览内容

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Pumpkin0227程序员

最近在关注这个方向的机会：

首先放一下最近政府工作报告的关于工业互联网的链接：

重点工作?

wap.miit.gov.cn

里面的图是我很喜欢收藏的那种系统的架构图，一图胜百言。

对于工业互联网，智能生产虽然接触的不是很多。但是我觉得从当前的阅历来看，当前的现状是生产的人机协同基础已经有很多企业建立好了。对于降低人工的成本和劳动强度已经起到了很大的作用，但是目前很多采集到的数据还没有被更有用的利用起来。对于生产和资源配置起到更大的指导作用，进入数字经济转型的时代序章。我觉得工业互联网应该是会往这方面更加得使劲的。

但是工业互联网的行业背景较深，需要熟练的互联网从业者和对于这个行业十分了解的技能型人才配合才能发挥最大的作用。互联网人才的获取成本相对于行业技能型专家低很多。而且消费互联网也有很多可以迁移过来的小的模块。