工业大数据解决方案（工业互联网数据安全及应对策略）

本文目录

• 工业互联网数据安全及应对策略
• 工业大数据可视化的难点有哪些
• 物联网时代的八大工业大数据应用场景
• 物联网时代 工业大数据八大应用场景
• 使用比较多的大数据分析解决方案有哪些
• 大数据分析系统平台方案有哪些
• 工业App时代，如何解锁工业互联网的价值
• 企业如何实现对工业大数据的预处理
• 制造业如何利用工业大数据创造价值
• 富士康全员学习的《工业互联网平台白皮书》，想知道是啥吗

工业互联网数据安全及应对策略

       数据是国家基础性战略资源，是数字经济的基石，对生产、流通、分配和消费产生深远影响。2020年，《数据安全法（征求意见稿）》[也正式发布，将数据安全纳入国家安全观，更体现了数据安全日趋重要的发展趋势。数据是工业互联网的“血液”，加强工业互联网数据安全防护对于工业互联网的健康发展至关重要。

2 国内外对于数据安全防护的工作进展面对日益严峻的数据安全威胁，世界主要国家持续加强数据安全立法和监管。据统计，全球已有120多个国家和地区制定了专门的数据安全和个人信息保护相关法律法规及标准。从国际标准组织和欧美国家在数据安全所做的工作来看，国际电信联盟电信标准局（ITU-T）制定了《大数据服务安全指南》、《移动互联网服务中大数据分析的安全需求与框架》、《大数据基础设施及平台的安全指南》、《电信大数据生命周期管理安全指南》等多项标准。从国内已制定的数据安全相关标准来看，主要有《信息安全技术 大数据安全管理指南》、《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》、《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》等。《信息安全技术 大数据安全管理指南》为大数据安全管理提供指导，提出了大数据安全管理基本原则、基本概念和大数据安全风险管理过程，明确了大数据安全管理角色与责任。《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》提出了对组织机构的数据安全能力成熟度的分级评估方法，用来衡量组织机构的数据安全能力，促进组织机构了解并提升自身的数据安全水平。《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》提出了健康医疗领域的信息安全框架，并给出健康医疗信息控制者在保护健康医疗信息时可采取的管理和技术措施。《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据交易服务安全要求》分别针对大数据服务、数据交易的情景提出了安全要求。2020年，由国家工业信息安全发展研究中心牵头申报的《工业互联网数据安全防护指南》被列为全国信息安全标准化技术委员会（TC260）标准重点研究项目。3 工业互联网数据安全防护难点随着云计算、物联网、移动通信等新一代信息技术的广泛应用，泛在互联、平台汇聚、智能发展等制造业新特征日益凸显。工业互联网数据常态化呈现规模化产生、海量集中、频繁流动交互等特点，工业互联网数据已成为提升企业生产力、竞争力、创新力的关键要素，保障工业互联网数据安全的重要性愈发突出。工业互联网数据具有很高的商业价值，关系企业的生产经营，一旦遭到泄露或篡改，将可能影响生产经营安全、国计民生甚至国家安全。然而，工业企业类型多样，工业互联网数据更是海量多态，给数据安全防护带来了困难和挑战。（1）传输阶段监测溯源难。工业互联网场景涉及云计算、大数据、人工智能等多种技术的应用，且工业互联网数据在工厂外流动更加复杂多元。大流量、虚拟化等环境下难以有效捕捉追溯敏感数据和安全威胁；（2）存储阶段分类分级难。存储阶段极易形成数据的汇聚，需要根据数据的类别和等级采用划分区域、设置访问权限、加密存储等多种手段。然而工业互联网数据形态多样、格式复杂，使得数据分类分级管理与防护难度大；（3）使用阶段可信共享难。对工业互联网数据进行分析利用是发展工业互联网数据作为生产要素的重要途径，然而数据权责难定、安全可信赋能难等阻碍数据有序安全共享。

       4 工业互联网数据安全防护的解决方法根据工业互联网数据安全防护需求,天锐绿盾数据安全一体化，能够给出相应的解决方案，在工业数据传输阶段和使用阶段可以使用天锐绿盾DLP数据泄露防护系统，通过智能内容识别的的技术如关键字和关键字对的检测，ocr图像的识别、文件属性的检测、向量机分类检测等方式来捕捉传输阶段的敏感数据从而保证工业互联的传输安全，在数据使用阶段可以使用天锐绿盘为解决企业文档管理分散的问题，系统采用集中存储的模式，将分散存储在各部门、各分公司用户计算机上的重要数据集中存储到统一平台上，实现对工业数据文档的统一管理，同时降低文档管理成本。系统建立了完善的权限控制机制，保证不同用户基于不同权限访问和使用文档，有效保障了文档加密的安全性。多种检索模式，支持全文关键词检索、高级检索、扩展属性搜索等高效毫秒级检索方式，有效帮助用户精确的从海量文档中快速定位所需文档。文档在协作完成过程中，会产生不同的版本。系统支持自动保存文档的历史版本，当用户需要恢复旧版本时，可一键下载。 为了实现海量数据的集中存储，系统采用分布式存储服务，以便企业未来可按需进行存储性能扩展。

       在数字经济时代，企业纷纷加快数字化转型，工业互联网快速发展，给后疫情时代带来新的经济增长活力。数据是工业互联网的“血液”，数据安全对于工业互联网发展至关重要。在设备安全、系统安全之上加强工业互联网数据安全防护，是我们天锐绿盾应尽的责任和义务。

工业大数据可视化的难点有哪些

随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可操作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！一、从被动式到主动式维修制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。二、提高机器利用率和有效性制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可操作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。三、更好地产品需求预测每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。四质量预测提高良率质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。五、全面掌控制造供应链采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。六、更好地物流仓储管理制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。

物联网时代的八大工业大数据应用场景

物联网时代的八大工业大数据应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。

　　随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

　　工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

　　1.加速产品创新

　　客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

　　这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

　　2.产品故障诊断与预测

　　这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

　　3.工业物联网生产线的大数据应用

　　现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

　　4.工业供应链的分析和优化

　　当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

　　以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

　　5.产品销售预测与需求管理

　　通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

　　6.生产计划与排程

　　制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

　　7.产品质量管理与分析

　　传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

　　8.工业污染与环保检测

　　《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

　　这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢?其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

　　总结工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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物联网时代 工业大数据八大应用场景

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

　　工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

　　1.加速产品创新

　　客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

　　这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

　　2.产品故障诊断与预测

　　这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

　　这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

　　3.工业物联网生产线的大数据应用

　　现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

　　4.工业供应链的分析和优化

　　当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

　　互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

　　5.产品销售预测与需求管理

　　通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

　　6.生产计划与排程

　　制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

　　7.产品质量管理与分析

　　传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

　　某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

　　8.工业污染与环保检测

　　《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

　　这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

　　工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

以上是小编为大家分享的关于物联网时代 工业大数据八大应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

使用比较多的大数据分析解决方案有哪些

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

　　1：华盛恒辉科技有限公司

　　上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

　　在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

　　在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

　　2：五木恒润科技有限公司

　　上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

　　3、浪潮

　　浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

　　4、德格Dagle

　　德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

　　5、Manage

　　高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

大数据分析系统平台方案有哪些

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据,帮企业用数据驱动产品改进及运营监控，思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner?增强分析2020代表厂商”。

工业App时代，如何解锁工业互联网的价值

朗坤智慧依托在工业领域20年的技术探索与储备、行业知识积淀、1000多家项目的建设经验以及研发与技术团队的建设，完成了朗坤智慧自主研发的“朗坤苏畅工业互联网平台”。以“互联网+”应用为重点方向，以工业物联、工业大数据、工业PaaS等产品和技术服务，致力于为企业提供涵盖设备自主可控、可靠运行、安全生产、精益管理、设备优化、远程诊断、全生命周期管理的跨行业跨领域工业互联网平台的建设与运营。

此次获评的“基于苏畅工业互联网平台的设备故障预测与健康管理工业互联网APP应用解决方案”是朗坤践行设备机理与大数据、AI等前沿技术融合的典范，真正实现了设备预防性维护功能的应用落地，有效避免了传统设备维护手段带来设备欠修、过修等问题，极大的降低了设备的维护成本与事故风险，为工业企业的降本增效带来实质的改善。

过去的一年中，朗坤苏畅工业互联网平台在核心技术和应用、团队建设、生态建设等方面创新发展，真正汇集在技术研发、产品及服务、项目经验、客户资源方面的四大优势，服务电力行业、石化行业、建材行业、煤炭行业、有色金属行业、军工行业、电子设备行业、船舶行业等实现工业云平台的转型，并斩获了各类荣誉奖项，获得了各界领导和专家的广泛赞誉。

企业如何实现对工业大数据的预处理

你好，很高兴为你回答这个问题，我从事大数据研发六七年了。我大概说一下企业的工业大数据怎么做预处理。

假如贵公司的数据量很大。一天有上TB级数据量，而且是每天都有持续性的产生。恭喜你有数据就有财富了。

这么多数据应该怎么采集，存储，预处理，分析等等。我给大家一步一步讲解。

1、根据数据量的大小采购高配置的存储服务器或者用GPU服务器都可以。

2、要是想自己开发大数据，做数据分析。招聘高级大数据开发工程师。招进来要搭建Hadoop大数据集群。

3、通过现在开源的技术采集工业产生的大数据。无论是结构化，半结构化，非结构化都可以采集。

4、对采集进来的数据做加工（其实就是预处理），对数据进行替换、除重、打标签等操作完了以后。

5、根据企业发展的需要，考虑到安全生产，实时监控等方面需求。对应做一些大数据应用的可视化的展示。

6、对于采集上来的核心数据可以根据数据的持久性做数据分析，数据挖掘。

7、通过挖掘出来的数据结合现阶段的人工智能领域的案例。大胆去尝试对企业有增大利益的技术创新。

8、通过挖掘，AI分析的结果对外发布成果报告。提升知名度。

最后想说的是现在是数据时代。有数据就有用户，就有财富。

所以说企业的工业大数据不简单的是预处理，预处理只是其中的一小部分。谢谢！！

制造业如何利用工业大数据创造价值

在提出工业4.0的概念之后，智能，物联网，大数据和云计算成为热点。所有这些都反映了制造业对信息化支持的需求。新一轮工业革命只能是智能化，信息化和数字化。突破。由于传统制造业不是一个信息非常发达的行业，这反映在大多数制造业的传统和粗糙过程中。即使使用现代化设备，整体信息化解决方案主要来自设备制造商。

因此，制造业迫切需要大数据来进行信息化改革，大数据将对制造业产生深远的影响：

首先，大数据可以为制造业带来更精确和先进的流程，以及更好的质量产品，以弥补当前的低水平制造。

其次，作为大数据的来源，一旦数字化，制造过程中产生的数据就可以成为大数据的范畴。通过分析和研究累积数据，可以为下一步制造提供可行性。方法和措施。

第三，在当今的信息化中，智能制造已成为一种趋势。除了保持制造企业的独创性，升级和转型将不可避免地使用数字，大数据，物联网和其他技术。工业机器人的应用必须得到大数据的支持。 。在这个快速发展和“改变世界”的时代，竞争异常激烈。如果没有与布局相关的技术，消除是唯一的结局。

第四，有人说互联网已经打击了实体经济，但现实恰恰相反。没有互联网，没有大数据，许多传统制造业就没有转型的机会。被淘汰的制造企业只不过是没有变革，也没有变革，但他们不能说互联网是“杀”制造业的“罪魁祸首”。大数据代表着新的制造业革命，象征性技术和产业转型的关键技术。当大数据应用于最佳状态时，传统制造必将迎来一个新阶段。

对此，国家还出台了相关政策法规。国务院发布“促进大数据发展纲要”，明确提出要推动大数据的开发和应用，在未来5到10年内建立精准治理和多党合作的社会治理新模式。建立稳定经营，安全，高效的经济运行机制，构建以人为本，民生的新体制，开创创新的新格局，推动群众创业和创新，培育新的高生态生态系统。结束情报和新兴繁荣。

大数据是思想的转变。目前，我们的制造业缺乏的是一种创新和逻辑思维能力。大数据可以为制造业提供全方位的服务。从产品设计到制造，从使用到维护，维护和其他售后服务阶段，将充分应用正面数据和反向数据。智能工厂离我们不远。

富士康全员学习的《工业互联网平台白皮书》，想知道是啥吗

《工业互联网平台白皮书》由工业互联网产业联盟（AII）编写发布，白皮书中给出了一个基本定义：工业互联网平台是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准实时高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问分析和管理功能的使能平台，实现工业技术、经验知识模型化软件复用化，以工业APP的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。

要想总体把握这个白皮书，推荐阅读安筱鹏博士的序言，非常精彩，对白皮书进行了高屋建瓴的概括。

把握工业互联网平台发展的战略机遇

——《工业互联网平台白皮书》序

作者：安筱鹏博士

工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网通过构建连接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决策与智能控制，提高制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

工业互联网平台是工业互联网实施落地与生态构建的关键载体， GE、西门子等领军企业围绕“智能机器+云平台+工业APP” 功能架构，整合“平台提供商+应用开发者+海量用户”生态资源，抢占工业大数据入口主导权、培育海量开发者、提升用户粘性，构建基于平台的制造业生态，不断巩固和强化制造业竞争优势。

工业互联网平台是我国打造制造强国和网络强国的关键结合点，它面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析和服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的开放式平台，是一个基于云计算的开放式、可扩展的工业操作系统，其功能类似于微软的Windows、谷歌的安卓系统和苹果的 iOS 系统，是构建制造业生态体系的核心。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业新生态。

说得形象一点，工业互联网平台是两化融合的“三明治”版。第一，底层是由信息技术企业主导建设的云基础设施IaaS 层，在这一领域，我国与发达国家处在同一起跑线，阿里、腾讯、华为等云计算基础设施已达到国际先进水平，如阿里云已成为仅次于亚马逊 AWS、微软 Azure 的全球第三大云基础设施提供商，目前在全球建立了十多个云计算中心，占据国内相当多的 IaaS 市场份额。 第二， 中间层是由工业企业主导建设的工业 PaaS 平台层，其核心是将工业技术、知识、经验、模型等工业原理封装成微服务功能模块，供工业 APP 开发者调用，因此工业 PaaS 的建设者多为了解工业行业本身的工业企业，比如 GE、西门子以及我国的航天科工、三一重工、海尔集团。 第三， 最上层是由互联网企业、工业企业、众多开发者等多方主体参与开发的工业 APP 层，其核心是面向特定行业、特定场景开发在线监测、运营优化和预测性维护等具体应用服务。

对于工业互联网平台，可以用三句话来概括：

第一句，数据采集是基础。其本质是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。当前数据采集面临的突出问题是，受制于传感器部署不足、装备智能化水平低，工业现场存在数据采集数量不足、类型较少、精度不高等问题，无法支撑实时分析、智能优化和科学决策。无论是跨国公司，还是国内平台企业，都把数据采集体系建设和解决方案能力建设作为工业互联网平台建设的基础和核心：他们或是通过构建一套能够兼容、转换多种协议的技术产品体系，实现工业数据互联互通互操作，或是通过部署边缘计算模块，实现数据在机器设备端的轻量级运算和实时分析，缓解云端传输、存储和计算压力。

第二句，工业 PaaS 是核心。其本质是在现有成熟的 IaaS（基础设施即服务）平台上构建一个可扩展的操作系统，为工业应用软件开发提供一个基础平台。 工业 PaaS 面临的突出问题是开发工具不足、行业算法和模型库缺失、模块化组件化能力较弱，现有通用 PaaS 平台尚不能完全满足工业级应用需要。当前，工业 PaaS 建设的总体思路是，通过对通用 PaaS 平台的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，采用微服务架构，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的微服务，通过对微服务的灵活调用和配置，降低应用程序开发门槛和开发成本，提高开发、测试、部署效率，为海量开发者汇聚、开放社区建设提供技术支撑和保障。工业 PaaS 是当前领军企业投入的重点，是平台技术能力的集中体现，也是当前生态竞争的焦点。

第三句，工业 APP 是关键。主要表现为面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（即工业 APP），用户通过对工业APP 的调用实现对特定制造资源的优化配置。 工业 APP 面临的突出问题是，传统的生产管理软件云化步伐缓慢，专业的工业APP 应用较少，应用开发者数量有限，商业模式尚未形成。 工业 APP 发展的总体思路是，一方面，传统的 CAX、 ERP、 MES 等研发设计工具和管理软件加快云化改造，基于工业 PaaS 实现了云端部署和应用，满足企业分布式管理和远程协作的需要；另一方面，围绕多行业、多领域、多场景的云应用需求，大量开发者通过对工业 PaaS 层微服务的调用、组合、封装和二次开发，将工业技术、工艺知识和制造方法固化和软件化，开发形成了专用 APP 应用。

当前，我国工业互联网建设处于起步阶段，发展基础和能力薄弱，跨行业、跨平台的综合性、通用性平台尚未形成，亟需加强统筹协调，充分发挥政府、企业、研究机构等各方合力，抢占基于工业互联网平台的制造业生态发展主动权和话语权，打造新型制造体系，加快形成培育经济增长新动能。下一步，要从“供给侧”和“需求侧”两端发力，坚持“建平台”与“用平台”双轮驱动，培育一批国家级、行业级工业互联网平台，组织实施百万企业上云和百万工业 APP 培育工程。要坚持“补短板” 与“建生态” 相互协调，实施工业技术软件化工程，促进软件技术与工业技术深度融合，构建工业互联网的产业支撑体系。要坚持“保安全”与“促发展”相互促进，加快形成发展工业互联网的安全保障体系。

工业互联网平台是推动制造业与互联网融合发展的重要抓手，正步入规模化扩张的战略窗口期。基于工业互联网平台的制造业生态正成为产业竞争的“风口”， 发展的机遇稍纵即逝， 需要在技术研发、标准研制和产业应用等方面尽早部署。为此，我司指导中国信息通信研究院，联合国内相关单位，编撰形成了《工业互联网平台白皮书（2017）》。本白皮书在编写过程中集众人之智、采众家之长， 是对新形势下工业互联网平台应用需求、技术演进和实施策略的阶段性提炼和总结。下一步，要围绕工业互联网平台测试验证、 能力评估及标准体系建设等方面，统筹开展工作。希望能够通过白皮书为相关人员提供参考，通过社会各界共同努力，为我国工业互联网平台的发展贡献一份力量，共同推动我国工业互联网平台产业进步、应用繁荣。