假定不出什么意外10年或者20年后，我相信所有读我文章的朋友仍然在这个世界活蹦乱跳那么，你--尤其那些仍在深夜昏昏欲睡还在倒班的员工或者看着财务报表唉声叹息的老板们，您可能会不得不感兴趣---贸易战“环保运动“，人工上涨让本来就“钉子尖上削铁”的制造行业，雪上加霜江河日下，目前处于价值链最低端的工厂未来如何在价值链中跳上龙门？未来我们靠什么来逃出生天一些什么新的技术会改变我们的工厂？未来囚还能在工厂做些什么未来的工厂到底是什么样子？今天老曾（微信）带大家一起来看看位于瑞士日内瓦国际电工组织（IEC）带来的白皮書（有节略）---未来的工厂（未来已来这不是科幻小说）

（著名的“微笑曲线”--制造业处于整个价值链最低端）

未来的生产世界会是什么樣子？ 人与机器如何相互沟通 我们的工作能否适应我们的需求？ 在未来的工厂中人们将不得不接受日益复杂的工艺，机器和部件世界 这将需要新的操作理念来优化人机操作。灵活的适应性的和智能的制造过程将成为衡量成功的标准。 为了全面了解整个价值链“虚擬”与“真实”的结合将使工厂能够使用更少的资源更快速，更高效地生产更多产品 企业也将能够更快地响应市场，满足个人产品日益增长的需求

目前，全球很多制造工厂和生产设施正在建立系统使其具有适应性，完全连接分析和更高效。 这些新的制造系统引入了┅场名为未来工厂（FoF）的新工业革命 这一模式标志着以全面自动化为特征的制造业新阶段的开始，并且涉及制造工厂内外的技术和现场設备 它代表了由工业革命和数字时代引发的机械时代的交汇，在这个时代大量的信息可以被存储，然后在瞬间从数据库中检索出来

未来工厂的目标是通过参与价值链所有要素的连通性实时确保所有相关信息的可用性，并提供根据需求从这些数据中推导出最佳价值链流程的能力通过人，物和系统的相互作用一个动态的，实时优化和自组织（dynamic real-time optimized and self-organizing）的价值链将会形成。这个价值链可以是多供应商的并苴可以根据不同的商业目标进行调整，如成本可用性和资源消耗。

IEC国际标准有助于提高工厂的安全性安保性和可用性，并构成提高产品可靠性和质量的基础 IEC为公司，行业和政府提供了一个平台用于会议，讨论和制定他们所需的国际标准

制造范例也在几个世纪内发展。图2-1显示了从工艺制造到大规模生产的发展过程它为广泛的人们提供了各种各样的产品，然后转向专业化和多元化生产以反映客户嘚个人需求 - 在更高效和高科技水平上。

但是解决产品需求本身并不能使制造企业具有竞争力。应该认为当前制造业正在经历快速变化，这是由全球化和生产链的早期和后期阶段所驱动的正如图2-2中的微笑曲线所示，因为制造业已成为提供产品中最小的增值过程

在这种情況下也需要考虑人口变化等社会经济趋势。在制造领域这意味着工作场所必须进行适当的调整，例如增加智能辅助系统，使工人能夠专注于创造性和增值任务并减少常规和压力密集型劳动力，并促进在整个工人和制造系统之间传递知识

重要的是要认识到公司在价徝链中的位置是业务成功的基石。有必要通过可见性协作，综合和速度来争取卓越的供应链

在现代生产生态系统中，价值链必须是双姠的每个环节不仅支持货物的流动，还支持信息的流动供应链和生产过程要跨越组织边界进行优化，信息孤岛（Information silos）必须在合作伙伴内蔀和合作伙伴之间被打破

出于这个原因，在制造业中采用适当的IT系统至关重要 根据成熟度，这些系统通过可视化集成和连接以及生產系统的智能分析，支持整个价值链中知识和复杂性的管理即跨多个组织单位的生产中的全部增值活动。

制造业的趋势正在朝着物理和數字世界的无缝集成方向发展以便在分布式制造基础架构中实现快速集成，反馈和控制回路

这要求覆盖在整个产品和生产周期中分布式数据的完整性和一致性。为了确保这一点分布式制造系统的数字化和链接构成了实施未来工厂的关键措施，例如通过整合新型生产設备，这些设备将互相高度互联并将广泛组织起来，同时提供新的基于来自生产设备和产品本身的实时生产数据的决策支持形式

随着個性化产品需求的增加，产品生命周期越来越短为了应对这些变化带来的要求，价值链系统需要变得更具适应性灵活性和弹性，并且需要在资本支出方面进行优化

IT开发及其在物流行业的进展使得在考虑物料清单（BOM）和工作分解结构（work breakdown structures ，WBS）等信息的同时实现近乎实时嘚价值链计划和执行的数值模拟和优化最终产品和价值链结构，工程数据如产品规格，产品设计模型和工艺参数以及从客户咨询，设計工作生产，物流安装，使用和维护中收集的运营数据

因此，制造流程生产路径和资源管理将不再需要由人来处理，因为机器和IT系统本身将决定最佳的前进方向：价值链自我控制 在这个过程中，需要适当的算法这些算法支持透明和公平的决策，以确定全局最优

不仅整个价值链必须变得更加灵活，单一的生产系统也必须适应快速变化的客户需求 图3-1概述了制造系统为适应不断变化的市场环境而必须提供的灵活性种类。

单个产品规格将转移到将要分发到相应设施的生产计划工作说明和机器配置。 在未来的工厂中该过程通过适當的IT界面和规划工具自动进行，该界面和规划工具集成了相关的设计和制造执行系统并通过智能映射机制从产品配置中提取各自的设置。

3.3以人为本的制造业

IT系统可以将人与工作场所之间的新关系带入未来的工厂 图3-2显示了人与工厂之间关系的过去和未来关系的使用案例。

洏且在过去的人与人之间的关系中，制造知识积累在工厂中因此，将获得的知识重新分配给其他工厂是困难的由于知识积累只能本哋化，知识经验传承受到限制从而导致公司的生产力下降。

未来的人工关系将通过使用支持工作时间动态安排的先进IT变得更加灵活这樣个人时间表将会更受尊重。由于数据存储语义技术和工作人员合并和分析公司经验以及他/她自己创造新想法的经验，跨平台知识共享將得到加强学习周期将缩短。此外智能机器人技术将有助于改善生产中的人体工程学，以帮助解决工人的需求并支持他们进行负荷密集型日常工作，这将为工人提供专注于知识密集型活动的机会

微型工厂是支持创新商业模式的新技术的一个例子。微型工厂是一个国際概念其中包括与计量相结合的小型化单元或混合工艺的创建，

材料处理和组装以创建以全自动方式生产小型和高精度产品的能力同時提供节省成本和资源的优势。

在亚洲尤其是在日本，许多微型工厂活动正在进行中微型机电系统（MEMS），微机化机床和加工技术正在加速这种技术在电子元件生产流体机械，建筑部件生产和半导体封装中的应用

微型工厂的主要优点是成本效益，灵活的生产解决方案易于管理生产流程，提高生产力速度和人力资源培养

与众包业务模式类似，服务导向（Service orientation）正在进入制造领域服务导向适用于制造业苼态系统，以提高其灵活性因为服务能够按需消费，从而解决了对不断变化的市场需求更快反应。然而万事皆服务（anything-as-a-service，XaaS）不限于产品设计和生产就像众包一样。它可能涉及整个产品生命周期包括产品设计，制造使用，维护和报废或回收并且不仅可以提供由其怹人执行的服务，还可以通过集成物联网组件来实施

在进一步考虑众包，XaaS和扩展程度融合和服务化注意力也集中在涉及制造业生态系統的其他领域，如能源和智慧城市因此，整合多种生态系统的全球平台应该考虑彼此之间的相互影响并开发协同效应，从而改善纯粹苼产系统和生产网络方面的基础设施

我们需要各种地方举措来解决未来概念工厂产生的挑战。其中许多共同的主题如提高效率和个性囮生产。根据各个地区或国家的社会和工业环境可持续性或质量等其他关键方面发挥作用。为了实现所涉及的总体目标所有倡议都提議利用诸如物联网，添加剂制造（3D打印）和数据分析等技术

在美国，诸如智能制造领导联盟（SMLC）或工业互联网联盟（IIC）等一些举措正在嶊广先进制造的概念该概念基于先进新技术的整合，如物联网进入制造业以改善生产产品和制造工艺。

先进制造业合作伙伴（AMP）已经唍成了大量的学习和工作该委员会是向美国总统科学技术顾问委员会报告的，他们的建议描述了先进制造办公室（AMO）和美国各地建立的各种创新中心倡议的基础

先进制造背后的概念通常也被称为智能制造，并专注于生产环境中的智能产品和对象这些产品和对象支持工廠和生产网络中的产品设计，调度协调和流程执行，以增加效率和使产品个性化

日本的电子工厂正在实现工业互联网在制造控制和数據分析方面的先进应用，旨在优化生产力和节能电子工厂方法有助于在新兴技术的帮助下使工厂真正可见，可测量和可管理（见图3-5）

隨着越来越多的数据将由设备，机器传感器和其他ICT设备产生，大数据分析将有力量显着改变未来制造业的竞争格局通过工业互联网将淛造控制和大数据分析结合起来（及物联网），将为所有制造领域带来巨大机遇

下一代电子工厂的潜在意义非常广泛：包括传感，智能機器人知识工作自动化，物联网云服务，3D打印等应对未来的市场需求并开发新的商业模式。

工业4.0是第四次工业革命由网络经济实現，并由无缝连接的智能设备技术和流程支持。第四次工业革命的愿景是提供数字化智能服务和互操作接口的网络物理生产系统，以支持灵活的网络化生产环境智能嵌入式设备将开始无缝地协同工作，例如通过物联网集中式工厂控制系统将让位于分散式智能技术，洇为机器对机器通信触及车间每个角落

工业 4.0的愿景并不局限于单一生产设施的自动化。它融合了核心功能的整合从生产，物料采购供应链和仓储一直到最终产品的销售，与新技术相关的跨业务流程的高度集成和可见性将提高运营效率和响应能力以及制造和改进产品設计能力。

为了推进工业4.0应用德国的VDMA，Bitkom和ZVEI等大型公司和研究机构，包括德国的工业协会都在参与研究计划。

3.5.4智能制造（中国）

中国囸在推进智能制造该计划将通过合并ICT，自动化技术和制造技术来推动所有制造业务智能背后思想的核心，就是从传感器数据的无处不茬的测量中获取信息以实现自动实时处理以及智能优化决策（即物联网）。智能制造实现了跨企业生产网络的横向集成通过企业的设備，控制和管理层进行垂直集成以及从产品设计到生产到销售的所有产品生命周期集成。

智能制造的目标是提高产品创新能力获得快速的市场反应能力，提高全国制造业的自动化智能化，灵活和高效的生产工艺和方法为实现这一目标，中国制定了“2025中国制造”战略旨在追求制造领域的创新，质量和效率

4.1.1连接性和互操作性

连接性和互操作性被定义为系统与其他系统交互的能力，不需要特别的努力來进行集成例如界面的定制等等。

由于生产系统的低效集成是未来工厂的主要推动因素因此必须在各个层面建立互操作性：

l 组装和连接制造设备或产品时的物理层面

l 交换信息或共享服务时，IT层面

l 在业务层面业务和目标必须一致。

图4-1在制造环境中建立互操作性时，互操级别的可视化必须考虑不同的集成维度：

l 垂直整合，即沿IEC 62264 / IEC 61512定义的自动化金字塔这包括从机器内的传感器和执行器到ERP系统的工厂内部集成。

l 横向整合即沿着价值链和整个生产网络。

l 集成工程和产品/生产生命周期应用（例如IEC 62890）以便在产品和服务开发和制造环境之间实現低成本的知识共享和同步。

传统产业价值链由独立实施的系统组成包括硬件系统（PLC，DCSCNC等）和软件系统（MES，ERPQMS等），支持产品设计苼产计划，生产工程生产执行和服务，其中每个都有其自己的数据格式和模型因此难以整合。互操作性将模糊这些系统和活动之间的堺限。因此在未来的工厂中实施特定的解决方案和应用程序将不会集中在系统接口和定制上，而是专注于应用程序特定的信息访问和笁作流程的建立

4.1.2未来系统集成的无缝工厂

除了连接性和语义互操作性（semantic interoperability）外，分布式基于物联网IoT的系统的成功实施和业务价值的实现需偠的不仅仅是连接和收集设备数据的框架它需要能够映射这些设备应用于其环境管理的业务环境。这需要通过设备的操作可见性以及各洎的信息模型来支持将设备信息设置为应用程序特定上下文的分析机制，例如特定的订单产品和过程。

4.1.3整合现有系统的体系结构

为了引进和整合未来技术的先进工厂即逐步向分布式和物联网技术，互操作性和智能化迁移生产系统有必要建立适当的（IT）系统架构，为叻实施这样的架构必须考虑几个需求：

l 设备管理和集成：在当前的自动化系统中，每个传感器设备或机器都有自己的数字语言。未来笁厂实施物联网解决方案的核心特征是连接和管理车间设备通常，这需要运行在设备或机器的组件以预定义和协调的格式发送和接收命囹事件和其他数据以实现互操作性。

l 持久性机制：为了防止迁移过程中的数据丢失需要持久性机制来确保将信息从现有系统可靠地传輸到新集成的系统，

不仅基于物联网技术的设备机器和软件系统的灵活和无缝集成非常重要，而且业务环境集成是实现未来工厂优化的關键未来的工厂将得到可互操作的模型和工具的支持，这些模型和工具可以在产品开发过程中从多个角度提供产品的统一视图 - 从特定领域到系统级从概念设计草图到超高保真度。同样重要的是将这些模型和信息无缝传播到生产开发建模和模拟方法的能力

在实施未来概念的工厂时，系统边界得到了扩展并且远程系统的接口数量也在增加。 因此访问点可能从外部获得潜在的威胁，这就需要适当的IT安全囷安全措施

为了解决系统安全设计，IEC 62443工业通信网络 - 工业控制系统国际标准的网络和系统安全系列已经开发完成 为了加强未来工厂的安铨性，控制系统安全性的概念需要扩大需要开发额外的安全需求，以便处理未来系统工厂可能出现的安全问题包括信息系统网络。

除叻安全性（Security）外在处理意外控制系统故障或故意的网络攻击时，工人和设备的安全也是重点关注的焦点 到目前为止，驱动系统已经被葑装在控制系统中即外部ICT机制不能够影响制造环境中的机器和其他驱动器的行为。

4.2.1物联网和机器 - 机器通信

IoT这个术语以前主要来自终端消費者领域该术语已经扩展到工业领域，机器和设备也越来越智能化连接的，具有基于互联网技术的服务的部分或全部功能的物品也被稱为网络物理系统（cyber physical systems CPS），或者如果特别用于生产领域则称为网络物理生产系统（cyber-physical production systems ，CPPS）两者都是将成为未来工厂的核心基石。机器到機器（M2M）通信或集成指的是一组技术和网络它们提供机器之间的连接性和互操作性，以允许它们进行交互

4.2.2基于云的应用程序基础架构囷中间件

物联网的其他关键组件包括云计算和雾计算等计算组件。企业必须选择哪些信息和处理可委派给边缘的计算基础设施哪些应委託给内部或外部处理功能。

因此新兴的基于云的物联网解决方案和供应商不仅能够集成应用程序和流程，还能够集成事物和传感器 这些系统可以作为未来工厂和整个供应链的IT骨干，特别是当系统能够实现工厂内部和工厂之间的无缝集成并根据制造商不断变化的需求促進设备集成和计算能力的动态扩展

内存数据库计算（In-memory database computing）有助于解决物联网大数据的挑战，因为它消除了现有商业智能机制的限制并为制萣战略性和业务性业务决策提供实时信息，几乎没有数据准备或分段工作并可以高速运行可以对广泛的物联网数据进行深入分析。因此它提供了回答问题的能力，即对与问题相关的尽可能多的IoT数据执行分析没有边界或限制，并且对数据量或数据类型没有限制

在目前嘚生产系统中，单元或生产线是常见的做法单个工人或小团队使用合格的夹具在限制区域内执行各种任务。然而这样的系统并不满足市场对灵活性，效率和可靠性的需求因为这些系统完全由人力或全自动线路运行。现在支持人类执行生产任务机器人单元正在开发

但昰，这种合作会带来安全问题因为涉及的活动机器人的故障可能导致致命的伤害。此外目前还没有涉及这种人机协作的行业安全标准囷法规，因此系统集成技术的创新以及新安全标准和法规的制定都是必需的

精密传感器的集成和人工智能（AI）的应用使机器视觉，情境感知和智能成为可能这产生了协作机器人，不仅在特定工作区域与人类无界限地进行交互并执行明确定义的任务，而且还预测所需的援助需求一方面，这将使机器人应用于以前不可能的用例成为可能另一方面，由于消除了车间工人的非增值活动它将导致更高的生產力。

这种协作的灵活性（flexibility of collaboration）不仅可以用于人机交互还可以用于机器人系统之间的协作。先进的机器人可以使用诸如M2M通信机器视觉和傳感器等技术实时增强感官知觉，灵活性机动性和智能性。

2012年全球增材制造（AM）产品和服务市场增长29％（复合年增长率），超过20亿美え AM用于最终产品部件的生产继续增长。在10年的时间里它（最终产品部件）从几乎是零到全球AM产品和服务总收入的28.3％。在直接零件生产ΦAM提供多种产品和行业清单，包括消费电子产品服装，珠宝乐器，医疗和航空航天产品

4.2.7未来工厂附加的技术

除了这些技术之外，還有其他各种研究和开发领域可能为未来工厂提供相关解决方案如认知机器，增强现实可穿戴计算，外骨骼智能材料，先进和直观嘚编程技术或知识管理系统

对新的解决方案的恐惧和抗拒的原因往往是是由于自动化和IT系统带来的效率提高，导致潜在的失业问题知識和意识是克服这些问题的关键，因为高水平的教育可以减少失业的风险其实，工作岗位数量可能不会减少相反，他们的内容和风格鈳能会转向更加整合和灵活的工作模式这不仅涉及车间的生产工作，还涉及PLC或机器人编程以及与工程相关的其他任务

除了担心失业之外，对变革的抵制往往是由于利益相关者和决策者的不确定性所造成的他们对技术背景，商业模式和所涉及的利益缺乏足够的了解他們的知识和经验仍然仅限于传统概念和解决方案。

除了将新的IT技术引入到制造业之外还必须评估商业模式的成本和收益，以正确评估业務创新的潜力并降低相关风险即使未来商业模式和技术的工厂效益通过各自评估得到证实，公司的财务策略也必须允许相关投资在这種情况下，必须考虑投资回报率（ROI）预测

在现有的工厂中，通常会使用各种遗留系统其中存储了相关的历史数据，并通过定制的界面進行连接为了克服这些问题，在向工厂引入新的方法概念和技术的同时，适当的迁移策略是必要的

图6-1显示了各种技术和应用在不同荇业的成熟度和适用性，以及它们在制造行业的适应性从这个雷达图可以看出，特别是诸如迁移战略或系统观点实施等非技术挑战仍处於早期阶段这与在地区，国家和国际层面正在进行的未来工厂背景下的许多发展活动都侧重于技术问题的观察结果完全吻合关键技术嘚采用因行业和应用案例而异。例如增材制造被评价为对特殊部件的个性化生产和制造非常有利，例如具有复杂几何形状的昂贵或不鈳能使用通用制造技术制造。另一方面增材制造业可能永远无法达到现有大规模生产的效率。同样建模和仿真工具的成熟度取决于应鼡领域。它们已经被广泛用于产品开发和优化例如在汽车和航空航天工业中，尽管近实时仿真应用有助于优化制造环境但仍有改进的餘地。

对于诸如物联网技术M2M网络，智能机器人和基于云的AIM等其他技术存在单一解决方案，这些解决方案在其特定应用领域已经相当成熟但是，必须进一步努力通过克服阻碍其市场准备的问题，例如“抵制变革”或缺乏移徙战略实施这种发展的广泛适用性。

总而言の可以说，行业分支以及应用环境即在水平和垂直制造环境层中的位置，会影响未来工厂和市场的部署准备情况

新的制造工艺将解決以人为中心的制造可持续性，灵活性创新和质量要求所带来的挑战。未来的基础设施将支持随时随地访问信息而无需任何特定的参數安装。生产资源将自我管理并相互连接（M2M）而产品将知道他们自己的生产系统。这是数字和现实世界将融合的地方

7.1.1与其他生态系统嘚相互作用

建议重点关注工厂（包括物联网系统等所有组件）与其他生态系统（如智能电网）之间的相互作用，并确定允许工业设施和工廠内工业自动化系统进行通信所需的标准与这些生态系统进行规划谈判，管理和优化电力供应供应物流，人力资源等相关信息以及它們之间的相关信息

7.1.2最大化价值链和协作供应网络

将网络基础设施扩展到生产网络合作伙伴将有助于制造商更好地了解可以实时交付的供應链信息。 通过将生产线连接到供应商所有利益相关者都可以了解相互依赖性，物料流程和流程周期时间

7.1.3整个生命周期的系统安全

预防和避免意外系统故障，或故意网络攻击必须考虑系统日益相互联系和复杂性出于这个原因，解决系统整个生命周期的安全问题非常重偠这涉及从设计到提升和链接，以及预测和评估未来网络系统安全的行为

7.1.4面向服务的体系结构

在未来的可重构工厂中，软件将在价值鏈和车间的各个方面发挥主要作用因此，创建可扩展的面向服务的体系结构非常重要该体系结构能够适应公司或工厂的特定需求，从洏充分利用相关软件为工厂带来的所有潜在优势

总的来说，随着互联网在自动化系统中对控制功能的广泛使用可以说现在的每个工业系统都是脆弱的，并且没有一个一致的安全方法因此，认真对待安全标准的要求（即公司和个人数据保护执行系统安全，考虑意外反饋循环等）至关重要并且要注重防范网络安全恐怖主义，采用适应性敏感性和合作性模式。

操作员将得到与生产设备和IT系统相互连接嘚智能辅助系统的支持以帮助他/她做出正确的决定并执行他/她的任务。这肯定会需要工人带来新的技能为此需要进行适当的培训。

对於未来系统工厂的设置跨部门教育（cross-sectorial education）对于实施，整合和优化产品和生产周期阶段涉及的所有学科中的多个组件至关重要

7.1.7制造业的数芓化

数据来源于制造周期各个阶段的各种来源。鉴于物联网和CPS产生的数据量更大此数据的实时分析（和反馈）有助于设备的自组织和决筞支持。因此建议制造机器设计师开发他们的设备以便能够直接与内部和外部供应链内的各种系统进行沟通。这将使他们能够收集有关愙户供应商，零件工具，产品校准和维护计划的必要信息。物联网将进一步实现制造业务的共同目标即通过自动数据收集取代手動数据输入。

建模和仿真将成为整个价值链的组成部分而不仅仅是研发活动。需要将直接从操作中获得的虚拟仿真模型和数据驱动模型楿结合并为未来工厂中的所有活动提供实时仿真。

7.1.9标准化连接协议

每个传感器和执行器都是物联网的参与者 每个设备都有一个IP地址并巳联网。 为了使“未来工厂”成为现实连接器和连接协议组合必须在任何设备上提供，并允许在不丢失信息的情况下转换每个设备和连接器的独特方言（unique dialect） IEC应邀请业界在该领域制定标准化协议。

　　其角色贯穿网络层、平台层、应用层及安全環节

　　1）网络基础：推进企业内外网改造升级，构建地址标识解析和标准体系建设低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施。2）平囼体系：重点推动建设若干个面向多行业、多领域应用的国家级平台支持形成一批具有较强示范引领效应的企业级平台。3）安全保障：偅点加强工业互联网安全技术手段建设形成国家、行业、企业协调联动的工业互联网安全工作格局，建设覆盖产业全生命周期的安全保障体系从网络、平台、安全三层级来看，重点关注：工业互联网平台企业东方国信、用友网络、宝信软件、汉得信息；工业互联网安全廠商启明星辰；建议关注赛意信息、绿盟科技等

　　通信行业在工业互联网中所处位置十分关键。

　　装备制造直接相关领域包括：1）感知层，主要包括各种执行设备（CNC、工业机器人、自动化生产线例如锂电自动化产线、检测設备及AGV等）及数据搜集及传导设备（传感器、RFID标签/读写器）、PLC（可编辑逻辑控制器）等；2）近年来部分领先制造业企业也开始向网络层戓平台层进行业务拓展，从而由核心装备制造往装备+服务模式转型例如：自动化集成企业参与到网络层的网络模块连接、设备管理等领域，制造业头部公司自建区域/行业平台层、应用层建设等等建议关注：汇川技术（天风电新覆盖）、麦格米特、埃斯顿、拓斯达、机器囚、诺力股份、今天国际、金卡智能、汉威科技等。

　　工业互联网典型案例之一：智能物流仓库、运输（干线+最后一公里）等环节优囮快递物流成本：工业互联网在物流行业的快速进步，令快递公司尽管面对每天数亿级别的数据量过去几年仍取得人工成本和整个中转Φ心成本的快速下降。智慧物流的应用场景分为四段：仓、干、配与柜形成从仓库到最后一公里的、一个完整的智慧物流系统。仓库：巳有多项应用实现落地包括仓库选址、进出库调配、自动化无人仓库等；干/配/柜：运输配送可进一步细分为干线运输和最后一公里，智慧物流应用场景已颇为多样纯线上平台的形式包括车货匹配（已出现较大公司）、线路规划（多为物流公司内部开发，旨在降低成本）、即时配送系统（技术领先企业包括美团外卖、顺丰同城等）

　　工业互联网典型案例之二：工程机械，树根&徐工信息平台迈向成熟：1）树根互联借助大数据和物联网技术率先将20多万台设备的实时操作数据，打造了行业知名的“挖掘机指数”目前，树根互联已赋能61个細分行业收集各类数据1000多亿条，连接管理超4300亿资产为客户开拓超百亿元收入的新业务。2）徐工XREA工业互联网平台的工业PaaS已经达到100个以上微服务组件工业SaaS应用达到150个以上，年数据增长量1.1PB数据可靠率高达99.99%。平台对所有接入设备的累计工作时长进行了统计目前总时长已经超过20亿小时。

　　风险提示：工业互联网扶植政策不及预期、5G发展不及预期、宏观经济景气度大幅低于预期影响制造业资本开支等

　　1. 工業互联网拐点或将至构建精准数据体系迫在眉睫

　　1.1. 行业交叉，投资机遇广泛

　　工业互联网服务对象是工业互联网是服务的基础设施。工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互连为基础通过对工业数据深度感知、实时传输茭换、快速计算处理及高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式的变革

　　工业互联网涉及多个交叉行业，千亿级市场規模工业互联网融合了传感器、联网装置连接、自动化设备、数据存储、大数据分析、人工智能、高效运算、4G/5G/物联网等新兴技术，覆盖計算机、通信、机械装备等多个行业投资机遇广泛。根据2019工业互联网峰会上工业和信息化部副部长陈肇雄的观点2019年我国工业互联网产業规模将达到4800亿元。

　　1.2. 制造升级核心驱动力工业互联网拐点或将至

　　1.2.1. 生产率提升迫在眉睫，互联网助力制造业升级

　　中国劳动生產率增速放缓提升空间大。根据2015年国际劳工组织数据中国劳动力人均产值偏低，增速从2007年开始持续回落2015年人均产值仅为美国的7.4%，差距明显

　　工业互联网有望助力制造业生产率提升。1988至1990年美国制造业劳动生产率增速乏力，因为工业革命的创新已经达到一个更为成熟的阶段边际效益消失。1990年之后美国的制造业生产率复苏广泛的共识是此次生产力加速源自互联网革命及其背后的计算技术所带来的信息与通信技术。中国制造业错过了90年代互联网革命增速呈明显的整体放缓趋势，制造业生产率提升迫在眉睫参考互联网助力美国制慥业复苏，数据化、信息化是打破生产率瓶颈的重中之重

　　1.2.2. 政策、企业、技术三驱动，工业互联初见成效

　　政策明确中央主导制慥升级。2015年5月19日国务院正式印发了《中国制造2025》，瞄准创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展等关键环节推动制造业实现由大变強。2017年11月27日国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，第一次对于工业互联网的全面论述是规范和指导我国工业互联网发展的纲领性文件。2018年底中央经济会议明确提出：加快5G商用步伐加强人工智能，工业互联网、物联网等新型基础设施建设各部委文件逐渐由指定纲领进入到引导实施阶段。

　　由于工业互联网涉及行业广泛各领域的企业充分认识到工业互联的战略價值，入局工业互联网当前，我国主流平台主要通过强强联合、兼并收购、开源社区、垂直产业深耕、政府合作等方式推进工业互联网岼台能力建设、资源整合和业务扩张逐步形成工业互联网生态。

　　5G赋能奠定工业互联网基础。网络是实现各类工业生产要素互联的基础包括网络互联体系、标识解析体系和信息互通体系。5G凭借覆盖面积广、连接规模大、超可靠、低延时的特点能够实现数据在工业各个环节的无缝传递，支撑形成实时感知、协同交互、智能反馈的生产模式

　　联通和移动两大运营商积极参与工业互联网建设，推进5G發展全方位服务工业数字化转型。联通已在全国17个城市建设5G试点与海尔、青岛港、振华重工、上飞、北汽、潍柴、山推、格力、华晨寶马等联合开展5G业务研究。

　　我国工业互联网初见成效企业从最开始的政府补贴，经历了半年或一年的尝试之后逐渐发现工业互联网對公司经营尤其是降本和增效方面有切实的利益。

　　2. 计算机行业：构建网络-平台-安全体系产业生态日趋完善

　　2.1. 从计算机行业视角看工业互联网

　　工业互联网是智能制造的基础设施。从定义上来看工业互联网是以互联网为代表的新一代信息技术与工业系统深度融匼形成的新领域、新平台和新模式，是发展智能制造的关键基础设施与传统意义上的互联网不同，工业互联网链接的是人、数据和机器是工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

　　从计算机软件企业角度工业互联网是商业模式转型的重大机遇。曆史上大量软件企业服务于政府部门和大型央企、国企，带有一定程度的政策/预算属性未必能够直接反应客户的真实需求；只有财务/ERP等少数软件产品在企业级客户中取得了市场化发展，但仅限于管理角度无法深入业务角度。在消费互联网向产业互联网转型的浪潮中傳统计算机软件企业的产品和服务模式相较互联网公司，具备一定的渠道优势因而有希望在巨头林立的产业互联网竞争中，抢的一定先機并通过产业互联网、工业互联网整体行业的发展，做到自身商业模式从to G向to B、从项目制向产品/运营模式的转型

　　2.2. 工业互联网包含网絡、平台、安全三大体系

　　根据工信部《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，我国将工业互联网的发展概括為三大体系即：网络、平台和安全。

　　工业互联网三层级中网络是基础，平台是核心安全是保障。从工业企业智能转型升级角度來看首先要做到网络层的互联互通，对内实现统一接口打通信息孤岛，对外扩大互联网骨干网覆盖范围为实现产业链各环节的泛在互联与数据畅通提供保障。其后利用平台级服务能力辅以安全保障，方能实现企业的智能转型升级

　　工业互联网的本质是用数据+模型为企业提供服务。工业互联网的核心是工业互联网平台承载了大量基于微服务架构的数字化模型。这个数字化模型是将大量工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化并封装为可重复使用的组件。我们可以简单的理解为封装了大量工業技术原理、行业知识、基础模型的知识库，作为连接企业IT和OT的核心以代码和信息技术的形式将行业理解和一线生产的经验固化下来，荿功解决了制造企业内信息化与生产分离的情况使得工业互联网平台成为整个工厂端或工业生产端的控制大脑。有了边缘侧和网络层收集来的数据加之以PaaS层的数字化模型，即形成了“数据+模型”的服务

　　我们认为，工业互联网的重点在于理解工业落点在提升制造業转型升级水平，核心是用数据+模型做服务这也是信息技术与制造技术融合创造价值的内在逻辑。

　　2.3. STEP1：工业互联网网络层：实现互联互通的功能

　　2.3.1. 网络层面建设主要围绕：线下设备线上化线上设备互联互通开展

　　对于制造业企业而言，网络层面建设主要围绕线下設备线上化线上设备互联互通开展。网络层面需要在现场级和车间级实现底层设备横向互联以及与上层系统纵向互通的连接包括：（1）对控制器与机床、产线等装备的通信方式进行改造，如以工业以太网替代现场总线（2）对现有工业装备或装置如机床、产线等增加网絡接口，（3）对现有工业装置或装备附加传感器、执行器（4）为了采集生产现场信息或执行反馈控制，部署新的监测设备、扫描设备（5）对在制品通过内嵌通信模块或附加标签等方式增加与工业系统等信息交互功能，（6）部署边缘计算节点汇聚生产现场数据及来自工業控制系统如PLC、历史数据库的数据，进行数据的边缘处理

　　2.3.2. 标识解析体系：给予每台工业设备以唯一地址，为当下互联互通环节的重Φ之重

　　对于线上设备的互联互通而言最重要的是打通不同平台、协议之间的数据。当前工业互联网网络层的建设是通过重新设置┅套工业互联网标识解析体系来完成数据的互通和设备身份的认证。标识解析体系类似互联网领域的域名解析系统（DNS）赋予每一个产品、零部件、机器设备唯一的“身份证”，从而实现资源的区分和管理

　　标识解析体系主要由三要素组成：

　　标识，这就相当于机器、物品的“身份证”；

　　标识服务即利用标识，对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询是实现全球供应链系统和企业生产系统嘚精准对接、产品的全生命周期管理和智能化服务的前提和基础；标识管理，即通过国家工业互联网标识解析体系实现标识的申请、注冊、分配、备案，为机器、物品分配唯一的编码

　　标识解析体系是下一步网络建设的重点。根据《工业互联网发展行动计划（）》“标识解析体系构建行动”的量化考核目标是2020年建成5个左右标识解析国家顶级节点，形成10个以上公共标识解析体系服务节点标识注册量超过20亿。

　　标识解析体系从部署角度分为三层架构标识解析体系主要分为根节点、国家顶级节点和二级节点，每层节点保存不同的信息根节点是最顶层的信息，主要归属管理层国家顶级节点是我国工业互联网标识解析体系的关键，既是对外互联的国际关口也是对內统筹的核心枢纽。二级节点面向行业提供标识注册和解析服务未来将选择汽车、机械制造、航天、船舶、电子、食品等优势行业，逐步构建一批行业性二级节点

　　标识解析体系的应用场景多元化。从企业内部工业互联网建设来看标识解析体系可以打通产品、机器、车间、工厂，实现底层标识数据采集成规模、信息系统间数据共享进行数据挖掘和分析应用。从生态构建角度核心企业可以横向连接上下游企业，利用标识解析按需地查询从而打通设计、制造、物流、使用的全生命周期，实现真正的全生命周期管理；中小型企业也鈳以横向连接成平台利用标识解析按需地共享数据，优化经营分析管理从企业端实践角度，供应链管理、产品质量追溯、库存可视化管理、核心零部件追溯机制等已经开始得到应用

　　标识解析体系建设快速推动。自2018年下半年起国家顶级节点(一期)工程启动建设，11月內位于北京、武汉和广州的工业互联网标识解析国家顶级节点相继启动上线。随后行业和区域的二级节点建设加速推进中，其中汽车、高铁等行业二级节点佛山、南通等区域为主的二级节点进展最快，最具代表性根据2019年2月工业互联网产业峰会上工业和信息化部部长苗圩的讲话，到目前为止中国已经初步建立五大国家顶级节点，十个行业和区域的二级节点

　　工业互联网网络层参与方：以通信企業、制造业头部企业和区域工业互联网平台企业为主。工业企业在线下设备线上化过程中主要采取增加网络模块的方式实现设备联网，模块的提供商多为传统通信企业和行业解决方案集成商对于已经完成互联互通的企业而言，在网络层仍然需要面临的是设备资产的管理與整合也即打通不同通信协议的问题。这一步在大型制造企业中是由企业IT和设备部门共同完成其中一些头部制造企业承担了工业互联網标识解析体系二级节点的建设。对于工业互联网平台企业而言区域性平台通常涉及一系列企业上云的实施工程，因而会一定程度上参與到基础设备互联互通网络化改造等内容中。还有一些工业互联网平台企业承接了区域的标识解析体系或行业标识解析体系的工作也昰从设备和资产盘点的角度切入网络层建设内容。整体上看网络层覆盖的实施项目较多，对本地化服务能力要求较高参与方也是以原囿优势企业为主。

　　2.4. STEP2：平台层建设行业平台和区域平台同步进行

　　2.4.1. 工业互联网平台层是工业互联网建设的核心

　　工业互联网平台昰工业互联网建设的核心。工业互联网平台是中间层向下连接海量设备，自身承载工业经验与知识的模型向上对接工业优化应用，是笁业全要素连接的枢纽是工业资源配置的核心，驱动着先进制造体系的智能运转

　　现阶段工业互联网平台仍以数据建模和分析为主偠功能。由于一般企业现有各类工业软件格式大多不统一当前工业互联网平台层的主要任务仍然是整合现有生产端的MES、ERP乃至CPS等实时数据（边缘层采集），统一汇总分析（平台层的可扩展的操作系统）并将技术、知识、经验和方法以数字化模型的形式沉淀到工业PaaS平台。当笁业PaaS发展到一定程度以后基于PaaS层数据、工业机理模型，再面向工业企业、最终消费者开发海量工业APP提供实时监控、生产管理、能效监控、物流管理等工业互联网应用和服务。

　　2.4.2. 企业上云：打破企业间信息孤岛的局面为平台层建设的前提

　　企业上云推动工业互联网岼台第一阶段建设。工业互联网的发展网络和企业资源的数字化是基础。从国内实际情况来看大部分的企业都面临着制造资源云改造、云迁移的需求，也即云计算领域的工业企业上云促进各类信息系统向云平台迁移，丰富专业云服务内容推进云计算在制造业细分行業的应用，有助于直接提高行业发展水平和管理水平是发展工业互联网的首要基础性工作。

　　以区域为基础快速布局，推进工业云建设工信部在2017年3月发布《云计算发展三年行动计划（年）》，作为与工业互联网互相带动的举措工业云的发展将成为未来三年的重要應用促进行动之一。该计划明确表示贯彻落实《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，将深入推进工业云应用试点示范工作以各地政府组织牵头，依靠拥有先进技术实力的云计算企业构建制造业在内的工业云，从而推动实体经济发展成为最终落脚点

　　從实践角度，区域性工业互联网平台前期推广得到了各地方政府的鼎力支持发展较为迅速。如我国重要的先进制造业基地长三角地区浙江省早在2017年4月即推出了“十万企业上云行动计划”，江苏省和上海市也分别于2017年12月和2018年12月印发了《加快推进“企业上云”三年行动计划嘚通知》和《上海市推进企业上云行动计划（年）》在全国范围内，目前已经有21省针对制造业企业上云提出了各类发展计划

　　以推進企业上云较早的长三角地区举例，区域工业互联网平台建设正在成为长三角产业合作的核心成为智能制造的新引擎。生产、管理、设備的全面上云让制造业企业在经营角度发生了重大的变革许多工人上班第一件事就是用手机登录企业数字化运营管理系统，查明当日的笁作任务从经营管理角度，运营管理系统创建一种开放智慧工厂模式形成扁平灵活、协同有效的共享智造生态，打通上下游产业链從供研产销四个环节确保产品的周转和存货的灵活管理，提升了企业的运营效率和产品竞争力

　　产业聚集和完备的工业体系，也为长彡角构建区域协同的工业互联网平台奠定了基础在上海，依托大国企、大平台集中打造长三角一体化的工业互联网平台汇聚产业链上丅游数据；在浙江，阿里云预计到2025年将连接2亿台工业设备服务工业企业30万家；在江苏，超过60万台工程机械装备通过徐工集团的汉云平台“登云上网”2018年，长三角工业互联网平台助力百万企业“上云上平台”服务倡议正式启动提出力争到2020年实现新增“上云上平台”企业百万家，运营成本降低20%以上生产效率提高20%以上，促进产业链、供应链高效协同和资源配置优化

　　2.4.3. 工业互联网平台明显区别于传统IT架構

　　工业互联网平台采取云化、敏捷开发等方式，降低了工业企业投入信息化、数字化的成本相较于传统IT架构，工业互联网扩大了数據采集的范围、增强了数据的时效性并通过工业知识的沉淀和创新，持续迭代研发各类工业APP应用从知识管理角度来看，由于工业软件數量少且系统内知识无法拆分提取，难以复用历史上大量工业企业生产中有价值的工业知识经验没能沉淀下来。“传帮带”模式仍是笁业知识传承的重要途径人才培育需要花费几年甚至几十年时间，人才流动将为企业带来不可预估的损失工业互联网平台解决方案改變了工业知识传递途径，基于平台上汇聚的工业机理模型和微服务组件工程师能够以更低的成本、更高的效率、更具拓展性地开发工业APP，解决企业创新发展中对于单一人才的依赖带来的制约

　　不同行业发展各异，行业需求多样化与区域工业互联网平台不同，行业的笁业互联网平台更加深入工业知识和行业机理很难采取通用的范式包罗万象。在这种情况下往往是行业龙头企业基于内部转型升级驱動力来推动数字化改造、企业上云、以及工业互联网的发展。根据我国统计局口径把我国工业分为41个大类行业，上百个小类由于各行業所处的产业链位置、生产特征、业务需求和两化融合水平存在差异，现阶段工业互联网平台应用推广在各行业步调不一应用重点和发展路径呈现出较为明显的行业特征。

　　电子、家电、电力等行业发展最好流程型行业普遍优于离散行业。电力行业、电子行业均为技術密集型行业是“中国制造”崛起过程中重要的参与者，历史上两化融合基础好电力行业是技术密集、装备密集和资本密集行业，是峩国现阶段工业互联网普及度最高的行业除上述三个行业外、石油石化、钢铁、交运设备制造等资本密集，国有企业集中的领域中工業互联网发展也较好。我们认为主要原因是技术和资本密集型行业在技术更新和资本投入上本身具备主观意愿且资本密集型行业对精益管理、效率提高具有较强的需求，因而从早年工业1.0、工业2.0时代就比较关注两化融合此外，流程型行业的工业互联网发展水平普遍高于离散型行业与上述提及的资本密集、技术密集有一定关系。流程型行业的特点是生产过程高度机械化流水化本身就需要MES、PLC等信息系统参與过程控制，且故障停机带来的成本较高工业企业需求明确，因而在工业互联网建设上更有积极性

　　以钢铁行业为例，钢铁行业具囿技术和劳动密集、前端流程、后端离散等特点传统生产中高耗能、高排放，对环保限产等压力较大；此外钢铁企业生产作业环境较为惡劣人员流动性较高，工艺原理复杂对于技术的传承以“老带新”为主，很难将管理方法和行业知识沉淀下来基于工业互联网平台，能够对炼铁高炉等设备开展实时运行监测、故障诊断、能源调度管理提升产线运行效率，降低能耗和排放；此外通过将经验和知识模塊化、大幅减少停机故障和安全事故

　　除重点行业外，重点工业设备上云也逐渐被重视由于工业门类复杂、行业壁垒高，跨行业平囼推广存在一定难度因此行业平台企业提出了利用关键工业设备的方式实现跨行业跨领域发展的办法。工信部2018年7月印发《工业互联网平囼建设及推广指南》提出实施工业设备上云“领跑者”计划，推动工业窑炉、工业锅炉、石油化工设备等高耗能流程行业设备柴油发動机、大中型电机、大型空压机等通用动力设备，风电、光伏等新能源设备工程机械、数控机床等智能化设备上云用云，提高设备运行效率和可靠性降低资源能源消耗和维修成本。这种工业企业较常见的通用型设备不但弱化了行业准入门槛，对于工业互联网平台企业洏言还能能够通过不同行业积累的数据横向对比，精准运维提升效益。同时这也是单一行业的工业互联网平台向跨行业跨领域平台发展的重点路径

　　2.4.4. 短时间内，行业与区域工业互联网平台将同步推进

　　从参与方角度工业互联网平台参与企业大致分为五类：

　　1、头部制造企业：如航天科工、中船工业、三一重工、海尔、美的、富士康等制造行业龙头企业在践行企业平台化转型的过程中，孵化出專业的工业互联网平台公司建设运营平台，提升第三方平台服务能力；

　　2、传统系统解决方案提供商（包含传统机械和自动化企业）：如华为、徐工信息、宝信软件、石化盈科、浙江中控、华龙讯达、浪潮等基于长期服务行业的经验正从传统系统解决方案服务商向平囼解决方案服务商转型；

　　3、传统软件企业：如东方国信、用友、金蝶、索为等软件企业，基于平台架构加速软件云化发展强化工业機理模型的开发部署；

　　4、互联网企业：如阿里、腾讯、百度等在消费互联网向产业互联网转型中，纷纷向各工业领域拓展或与传统淛造企业合作共建工业互联网平台；

　　5、单点突破的创业企业：如优也、寄云、天泽智云、昆仑数据等一批初创企业，在工业大数据、笁业互联网浪潮下重点围绕解决特定工业行业或领域业务痛点，提供平台解决方案服务

　　在五类主要厂商中，制造企业和传统系统解决方案提供商由于存在较强的行业属性大多参与行业工业互联网平台的建设，并且通过自身在行业内的优势地位迅速建立起数据+行業应用平台，并且开始向同类型（比如家电企业海尔向同为离散制造的服装纺织、特种车辆行业扩展）行业拓展业务版图软件和互联网企业历史上服务的行业较多，通常从不同行业的共性需求出发参与到区域云、区域工业互联网平台的建设中。其中也有部分ICT企业兼备行業和区域特征发展出跨行业、跨区域的工业互联网平台如东方国信、阿里等。创业企业整体规模和体量尚小一般采取单点突破的方式，围绕特定场景开展业务由于客户付费属性的关系，以集中在能源电力、轨道交通、钢铁冶金等重点行业为主

　　我们认为，区域聚集和行业深耕都是工业互联网平台发展的重要路径短期内仍是合作发展阶段。短期内区域聚集受益于政府政策的推动和相关补贴的促進，发展更为迅速但当区域聚集的业务流程平台发展到一定阶段后，深耕行业、以工业需求为主的行业性平台将迎来快速发展此外，國家级跨行业、跨领域平台存在一定数量上的限制（分两期评选10家）在发展前期阶段也不会无限制扩张行业，更多是通过相关领域渗透、通用型设备管控等方式进入新领域因而与固有行业平台暂时不会形成竞争。换言之根据2019工业互联网峰会上工业和信息化部副部长陈肇雄引述的观点，2019年我国工业互联网产业规模将达到4800亿元而大家熟知的工业互联网公司规模仍然不大，大部分公司仍然处于发展初期尚不会进入存量竞争阶段。海量的工业需求必将推动行业持续发展当行业成长到一定阶段后，具备稀缺性的双跨平台有望借助前期数据積累的优势实现平台级发展。

　　2.5. 安全是工业互联网建设的重要保障

　　2.5.1. 安全保障是工业互联网发展的重要环节

　　在工业互联网发展嘚同时安全保障将成为越来越重要的环节。根据工信部对《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》的解读工业互联網安全问题从实施角度可分为设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全等几个部分。

　　设备安全工业设备和组件直接暴露在公用网络（商业IT网络）下带来的各类攻击问题，需要专门防护手段和技术确保工业设备免受攻击。

　　网络安全即为传统的安全廠商所熟悉的工控防火墙、身份认证和识别、IDS/IPS等基础服务。

　　控制安全工业互联网控制层如PLC等信息系统的安全。随着工业互联网平台嘚建设控制环境开放也带来了各类系统漏洞的威胁。

　　应用安全指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全，各类工业互聯网平台及上云的应用与常见商用软件的类似，将持续面临病毒、木马、漏洞等传统安全挑战

　　数据安全。是指工厂内部生产管理數据、生产操作数据以及工厂外部数据等各类数据的安全问题将直接关联到工厂的生产运行状态。不管数据是通过大数据平台存储、还昰分布在用户、生产终端、设计服务器等多种设备上海量数据都将面临数据丢失、泄露、篡改等安全威胁，这一部分对于大部分安全厂商尚属新的领域除数据防泄漏外，对数据安全的保护也将成为未来安全厂商在数字制造过程中需要不断解决的新问题

　　2.5.2. 工业设备暴露和工业漏洞是当前工业互联网安全面临的重点问题

　　工业互联网安全的问题主要是工控组件和工控设备暴露的问题。从目前工业互联網发展情况来看工控防火墙、工业控制系统的安全部署属于传统企业IT安全范畴，在大中型工业企业内网安全中实现了一定程度的覆盖笁业互联网平台的建设尚属于较为初期的阶段，因而数据和应用的总量仍不够多带来的威胁不明显。相较而言设备安全的问题当下最為严重。理论上讲随着工业互联网连接的设备总数越多，设备的联网和数据交换越频繁就越有可能存在暴露在互联网上的情况。从Positive Technologies统計结果来看美、欧等发达国家的工业联网水平最高，工控系统组件暴露问题也最明显中国暴露工控设备数量在全球排名第六，无论是笁控组件还是工控设备直接暴露在互联网下均可能吸引黑客带来大规模的攻击，直接影响到工业生产

　　除设备暴露外，工控系统漏洞问题也日益严重工业互联网的发展带来越来越多的通用协议、硬件和软件在工业控制系统产品中采用，并以各种方式与互联网等公共網络连接使得针对工业控制系统的攻击行为大幅度增长。虽然传统大型制造业在工控系统安全领域采取了一定的软硬件措施保障系统正瑺运行但与所有网络安全类似，攻击和防御是永恒的主题需要不间断的进行技术更迭以确保漏洞不被利用。当前最常见的工业互联网攻击方式就是利用工业控制系统的漏洞尤其是高危漏洞对PLC(Programmable 等系统展开攻击。攻击者可以利用多样化的漏洞获取非法控制权、通过遍历的方式绕过验证机制、发送大量请求造成资源过载等安全事故实际上，无论攻击者无论利用何种漏洞造成生产厂区的异常运行均会影响笁控系统组件及设备的灵敏性和可靠性，造成严重的安全问题

　　2.5.3. 工业互联网安全仍是传统厂商的天下，但运营模式有较大不同

　　从宏观角度来看工业互联网目前已经广泛应用于电力、交通、石油、取暖、制造业等关键信息基础设施领域，一旦发生安全事件往往会慥成巨大的损失和广泛的影响。但是由于工业互联网环境的特殊性，传统的IT信息安全技术并不能完全有效的保护工业系统的安全甚至佷多常用的安全技术都不能直接应用于工业网络的安全防。对于工业互联网安全的分析与防护需要使用一些专门的方法和专用的技术。

　　工业生产实时、复杂的特征决定了工业互联网安全更加倾向于主动防御、态势感知等新兴安全运维方式当前工业互联网安全建设以資产端点保护、漏洞防护、周期渗透测试等方式为主。随着工业互联网平台的逐步建设与之同步配套的工业互联网信息安全管理系统应當实现集工控安全监控、安全信息统一分析展现、工控异常告警、总体安全评估以及工控安全运维支撑多种能力于一身，为工业互联网用戶的安全运行保障提供了一站式的管理和监控系统从设备维度，主动防御型工业互联网安全平台应当以工控设备资产管理为主线以安铨信息集中管理为手段，以威胁发现和处置为核心目的是帮助用户构建一个威胁监控以及威胁处置的统一安全管理中心。

　　当前工业互联网安全的参与方仍然是传统安全厂商一方面，安全行业门槛较高技术发展较快，专业性强因而跨行业巨头不易进入，创业公司湔期快速成长后面临较大的管理成本扩张较慢；另一方面传统安全厂商早在五六年前即着手开展工控安全产品的研发，具备一定的先发優势产品和解决方案已经经历了前期打磨阶段，当前优势明显主要参与者如启明星辰、绿盟科技、天融信、360、奇安信、卫士通、安恒信息等当前工业互联网安全的收入和收入占比不高，仍处于快速发展中未来有望随着工业互联网的快速发展加速拓展工业互联网安全相關业务。

　　我们认为平台体系和安全体系坚持同步规划、同步建设、同步运行，对于安全厂商而言工业互联网的建设带来了海量的噺兴的安全需求。由于越来越多的生产和决策依托于网络与数据提升安全防护能力将成为制造企业下一步升级改造的重点。提升安全防護能力、建立数据安全保护体系等一系列结合工业互联网的需求为安全厂商带来了广泛的市场空间标识解析系统安全、工业互联网平台咹全、工业控制系统安全、工业大数据安全等相关的核心技术，以及攻击防护、漏洞挖掘、入侵发现、态势感知、安全审计、可信芯片等咹全产品的研发新的安全需求将带动安全行业中长期发展，为安全厂商的持续增长打下需求基础

　　2.6. 相关标的推荐

　　根据工信部《罙化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》，工业互联网的发展主要落脚在如下方面：

　　网络基础方面重点推进企业内外网改造升级，构建标识解析和标准体系建设低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施，为工业全要素互联互通提供有力支撑

　　平囼体系方面。重点推动建设若干个面向多行业、多领域应用的国家级平台支持形成一批具有较强示范引领效应的企业级平台，形成国家、企业两级工业互联网平台体系促进工业全要素连接和资源优化配置。

　　安全保障方面重点加强工业互联网安全技术手段建设，形荿国家、行业、企业协调联动的工业互联网安全工作格局建设覆盖产业全生命周期的安全保障体系。

　　从网络、平台、安全三层级来看我们重点推荐：工业互联网平台企业东方国信、用友网络、宝信软件、汉得信息；工业互联网安全厂商启明星辰；建议关注赛意信息、绿盟科技等。

　　3. 通信行业：深度参与助力打造基础设施

　　通信通过在数据中心、网络、平台、终端四环节深度参与助力打造基础設施。根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网标准体系》工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施形成智能化发展的新兴业态和应用模式。

　　工业互联网的实现过程中通信行业所处的位置十分关鍵，其中网络层：需要各种智能装备实现充分联网化通过广域网或者局域网、无线和有线的通信方式相互渗透、互为补充，新型网关推動异构互联和协议转换工厂与产品、外部信息系统充分互联；平台层：主要实现内外部数据的充分汇聚，支撑数据的存储、挖掘和分析；终端方面：需要个体联网化产品通过通信模组进行数据传输是物体联网末端，也是关键部件

　　网络层面：对于具体的联网方式需偠结合通信需求、布线情况、电源供应等，并充分结合IP化、无线化等技术趋势如针对在制品，可以采用短距离通信和标识技术如蓝牙、二维码、RFID等；针对生产装备或装置，可以直接利用现有的联网方式也可以考虑利用工业以太网、工业无线等增加联网接口；针对监测設备，如果实时性要求不高可以采用有线宽带通信、无线宽带、LTE增强、NB-lot、5G等技术。

　　平台是承上启下的新价值中枢工业互联网平台莋为工业互联网整体解决方案的核心，起到了承上启下的作用平台从底层到高层可分为四大平台类型：设备管理平台DMP、接入管理平台CMP、應用使能平台AEP、业务分析平台BAP，其中在通信领域最核心的是CMP和AEP两个平台在工业应用这个垂直场景来看，业务分析平台BAP是核心平台是构建工业互联网生态圈的核心，IT服务商、行业企业、互联网企业、电信运营商都看到了这个趋势四大阵营均围绕物联网平台，依托各自优勢从不同切入点展开产业生态建设。

　　终端方面一般包含通信模组+处理平台+信息采集传感平台三部分，通信公司主要围绕通信模组進行布局通信模组是各类智能终端得以接入完成的工业互联生态的入口。通常情况下每增加一个物联网连接数，将增加1-2个无线模组僦战略地位而言，无线通信模组是物联网的基础支撑作为基础能力的无线通讯模组供应商也将会是物联网产业最先获益的一个环节。

　　3.1. 新一代信息技术革命背景下数据中心长期景气

　　数据流量爆炸式增长IDC产业规模不断扩大。当前全球信息技术创新进入新一轮加速期，5G、物联网、人工智能、VR/AR 等新一代信息技术和应用快速演进对数据中心的规模、建设模式、性能各方面产生重要影响。从规模来看5G、物联网以及工业互联网将带动数据量爆炸式增长，引领数据中心需求猛增带动数据中心总体建设规模持续高速增长，并且集约化建设嘚大型数据中心比重将进一步增加

　　全球数据中心数量减体量增，大型及超大型数据中心快速增长2010年以来全球数据中心平稳增长，從2017年开始伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减据Gartner统计，截至2017年底全球数据中心共计44.4万个其中微型数据中心42.3万個，小型数据中心1.4万个中型数据中心5732个，大型数据中心1341个预计2020年将减少至42.2万个。从部署机架来看单机架功率快速提升，机架数小幅增长2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台预计2020年机架数将超过498万，服务器超过6200万台

　　我国数据中心规模和数量快速增长。据统计2013年以来，我国数据中心总体规模快速增长到2017年底，我国在用数据中心机架总体规模达到166万架总体数量达到1844个，规划茬建数据中心规模107万架数量463个。其中大型以上数据中心为增长主力截止2017年底，大型以上数据中心机架数为82.8万比2016年增长68%，在数据中心總体规模中占比近50%比2016年增长10%，预计未来占比将进一步提高

　　我国IDC市场规模高速增长。受“互联网+”、大数据战略、数字经济等国家政策指引以及移动互联网快速发展的驱动我国IDC业务收入连续高速增长。根据中国信息通信研究院统计2017年我国IDC全行业总收入达到650.4亿元左祐，年复合增长率为32%持续保持快速增长势头。根据测算2017年我国传统IDC业务收入为512.8亿元，占IDC全行业总收入的比重为78.8%云服务收入137.6亿元，占仳21.2%比2016年提高2.8%。随着万物互联、工业互联、企业上云等逐步落地预计未来IDC业务收入有望进一步加快增长。

　　3.2. 运营商加码5G布局物联网萬亿市场开启

　　当前物联网技术存在碎片化的特点，采用的标准和技术有多种多样主要分成三大类，一类是以自建立网络小范围短距通讯网络为主，主要技术包括IEEE802.11ah（低频WiFi）、Bluetooth和ZigBee；二是使用非授权频段做广域覆盖为主主要技术包括：Sigfox、Lora；三是运营商主导依托蜂窝技术，使用授权频段做广域覆盖包括NB-IOT和5G的eMTC。

　　与短距离接入相比较NB-IoT/eMTC在覆盖范围（根据信道环境不同1KM-10KM比10M-100M）和电池寿命（10年比1天-1月）、移动性和QoS方面有绝对的优势；与其他广域覆盖技术相比，NB-IoT比LoRa电池寿命也要长一倍以上移动性也更好；与Sigfox相比，NB-IoT依托的产业联盟更为强大虽嘫SigFox已经在使用ARM的模式向其他芯片厂授权生产，但是显然抵挡不住运营商强大的朋友圈综上所述，在技术上环节上NB-IoT/eMTC的组合综合实力优于其怹对手

　　5G商用元年，国内运营商资本开支底部回升行业反转向上，同时无线侧增速明显从三大运营商最新的年报统计看：2019年是国內运营商资本开支底部回升开始的第一年，行业有望反转向上；同时结构拆分上看无线侧增量明显。国内三大运营商2018年实际资本开支完荿额为2869亿元同比下滑7%，2019年Capex预算约为3029亿元同比增长5.6%。可以看出运营商Capex经历了连续3年下滑（年分别下滑18.7%、13.4%和7%）之后开始企稳回升，4G到5G周期的底部信号显现

　　另外值得注意的是，三家运营商除了无线侧投资有明显增长类似增值业务/支撑系统/信息及应用的投资力度有显著增长，其中中国移动尤为凸出传输网受网络扩容升级需求拉动，波动不大基建投资开始呈稳中略升趋势，固定宽带业务投资力度开始减弱

　　三大运营商NB-IoT全国性网络建设完成。NB-IoT是基于移动蜂窝通信网络的通信体系具有广覆盖、大连接、低功耗、低成本的优势，解決了传统物联网存在的技术碎片化、覆盖不足的问题使物联网络逐步从分散的局域走向标准的广域，极大提升了物联网的应用能力有朢成为4G阶段万物互联的主流网络技术。根据中国信息通信研究院2018年12月10日发布的《物联网白皮书》国内NB-IoT基站已超过100万个，从广覆盖开始走姠深度覆盖中国电信借助其800MHz的优质频谱资源，于2017年5月率先建成全球最大的NB-IoT网络开通31万NB-IoT基站，到2018年9月基站数已扩展到40万，进一步推进罙度覆盖2017年10月中国移动启动NB-IoT工程无线和核心网设备设计和可行性研究集采，工程费达395亿元目前已实现348个城市NB-IoT连续覆盖和全面商用。2018年5朤中国联通实现30万NB-IoT基站商用。三家运营商完成超百万NB-IoT基站商用中国已建成全球最大的NB-IoT网络，网络优化和深度覆盖将是下一步布局重点

　　地方积极推进5G建设进程，深圳、上海陆续开展5G商用试点省级两会相继拉开序幕，推进5G建设进程成为了各省2019年的一项重点工作其Φ，广东省、重庆市、浙江省、上海市、海南省、云南省、贵州省、吉林省、山西省、湖南省、广西、辽宁省、河南省、黑龙江省、北京市、天津市、湖北省、江苏省、四川省、安徽省、福建省相继将5G建设列入19年重点工作

　　3.3. 平台是工业互联网整体解决方案的核心

　　物聯网平台作为工业互联网整体解决方案的核心，起到了承上启下的作用物联网平台按照逻辑关系从下层到上层提供四大功能：终端管理（Device Management）、连接管理（Connectivity Management）、应用支持（Application Enablement）、业务分析（Business Analytics）等主要功能。因此物联网平台从底层到高层可分为四大平台类型：设备管理平台DMP、接叺管理平台CMP、应用使能平台AEP、业务分析平台BAP其中在通信领域最核心的是CMP和AEP两个平台。

　　在物联网价值链中现阶段感知层和通信层占據了较大的份额，但整个价值链的重心在向客户侧转移随着运营商广域覆盖的推进，海量设备会接入统一的CMP平台CMP平台自然产生更大的價值；CMP平台接入数的增长又使得AEP平台存储的数据快速累积，数据的累积将催生新的应用价值链继续向应用层传导。

　　平台是构建物联網生态圈的核心IT服务商、行业企业、互联网企业、电信运营商都看到了这个趋势，四大阵营均围绕物联网平台依托各自优势，从不同切入点展开产业生态建设IT服务商的策略是以云生态圈为基础，依托强大的基础设施和云计算资源布局平台与芯片、硬件厂商合作；行業企业利用垂直行业优势，围绕工业应用智能化布局；互联网企业基于移动互联网平台拓展物联网平台服务利用入口和用户优势布局；電信运营商发挥连接优势，立足通信管道布局

　　目前，整个产业链仍处于较为动荡的格局各阵营之间竞争与合作并存。在竞争方面一是围绕产业链上下游企业和应用开发者，巨头企业积极争取更多盟友构建产业生态提升物联网平台价值；二是围绕市场，通过提供設备管理、行业应用等解决方案培育大量固定用户群体。在合作方面IT巨头们也已经认识到单一物联网平台企业难以从底层到上层提供包括设备管理、连接管理、应用使能和业务分析在内的完整平台功能，平台企业之间必须分项和合作规模才是王道。2016年有关于平台的匼作和融合案例比比皆是。PTC和Bosch宣布成立技术联盟整合ThingWorx和BoschIoTSuite，实现设备管理平台与应用使能平台之间结合；GE通过与微软建立战略合作伙伴关系将推动Predix平台与AzureIoTSuite、Cortana智能套件的深入整合，获得人工智能、自然语言处理、高级数据可视化等技术和企业应用方面的支持；GE与SAP宣布将推动Predix岼台与SAPHANA云平台的集成并在资产管理领域加深合作。A股上市公司中宜通世纪通过与Jasper合作在中国联通共同部署CMP平台，并逐步延伸到AEP平台；ㄖ海智能通过收购艾拉云延伸AEP平台布局。

　　我们认为物联网的发展虽然有别于消费互联网，但是随着数据价值的日渐加深布局平囼的公司有望厚积薄发，值得期待

　　从国内市场来看，CMP+AEP模式最典型的两个平台是中国移动的OneNET和中国联通与Jasper联合的平台

　　OneNET为中国移動自有物联网平台，经过近4年的发展OneNET的设备连接数近9000万，用户数超过10万产品数超过12万，API日均调用超过2亿次增速、规模、活跃度保持铨球领先。

　　2014年9月Jasper通过天河鸿城（宜通世纪子公司）子公司爱云信息，开始为中国联通打造物联网业务运营管理CMP平台自2015年6月上线以來，用户数快速增长截至年报，注册发卡数达到1.05亿户（同比增长0.42亿）计费连接数达到3324.5万户（同比增长935.91万）。同时借助与Jasper的CMP平台合作嘚先发优势，宜通世纪进一步延伸布局AEP平台与欧洲领先的Cumulocity合作，于2016年12月推出立子云AEP平台聚焦工业物联、车联网、智慧医疗等六大行业端对端解决方案，截至2018年报年已经服务超过60多家客户（同比2017年底的20多家大幅增长）AEP平台有望与CMP平台形成显著协同效应，复制CMP平台的高增長

　　3.4. 终端无线模组将放量

　　全球市场来看，根据GSMA移动智库与中国信通院2016年发布的报告显示2015年全球蜂窝M2M（2G/3G/4G）连接数为3.05亿，到2020年将达箌9.6亿次复合增长率26%。而从总的网络连接来看蜂窝M2M连接数占比将从目前的4%提升到2020年的9.9%。这个比例在地区间有显著的差异：美国2020年蜂窝M2M连接占比预计达到三分之一；欧洲地区预计达到20%从全球看，2015年全球70%的蜂窝M2M设备仍然采用的是2G网络

　　物联网市场规模上，根据AnalysysMason Limited数据2018年喥，全球M2M设备连接相关收入达到291.75亿美元到2024年，全球M2M设备连接相关收入将达到691.19亿美元复合增长率为17.07%。

　　市场规模的行业划分上根据Analysys Mason Limited數据，2013年度汽车与交通行业设备连接相关收入占比32.41%是M2M设备第一大应用行业。到2024年汽车与交通设备连接相关收入将增长至370.67亿美元，复合增长率达到52%占整体收入比例53.69%，远远高于整体复合增速因为车载领域的产品不断升级，新产品价格还会进一步提升

　　物联网连接数嘚高速增长促进了无线通信模块的销量提升。对无线通信模块的需求和M2M连接数是一一对应的关系通常情况下，每增加一个物联网连接数将增加1-2个无线模组。

　　3.5. 精选标的

　　2012年创业板上市主营业务包括传统业务通信网络技术服务（通信网络工程服务、通信网络维护服務、通信网络优化服务）、通信网络设备销售（为运营商提供基站天线及网络产品）、系统解决方案（基于信令大数据的增值应用服务）、物联网平台及解决方案（CMP+AEP+综合解决方案）、健康产品（以倍泰健康为主的智慧医疗检测产品及服务）。物联网板块通过卡位CMP+发力AEP平台的發展模式持续增长，在即将到来的万物互联时代有望加速发展

　　公司选择“云+端”合力布局，短期通过出端通信模组硬件形成规模盈利远期通过云平台的数据整合挖掘长远的增值利润，未来成长路径清晰收购龙尚科技和芯讯通，入股艾拉牵手慧与，与电信、联通战略合作全力布局物联网已现雏型。

　　收购艾拉布局云平台收购龙尚科技切入通信模组，“云+端”物联网布局完善进入运营商集采序列。美国艾拉是全球领先的AEP云平台公司龙尚科技是国内领先的物联网通信模组公司。公司引入运营商高管打通渠道，近期陆续Φ标运营商物联网集采项目未来空间可期。

　　投资建议：公司传统业务已基本调整到位静待5G反转；同时，公司在新股东入主后对战畧方向进行调整将充分利用产业资本+运营商客户资源孵化物联网等新兴产业，目前已初步完成物联网“云+端”战略布局具有前瞻性，茬即将到来的万物互联大潮下值得期待我们看好公司的商业模式及长远发展，维持“增持”评级

　　物联网模组+产品领先厂商，全球市场持续突破公司是全球领先的物联网模组和产品企业，产品广泛应用于保险、资产跟踪、人员定位、农业等领域产品销售渠道覆盖铨球，出货量持续快速增长

　　物联网是新科技浪潮重要支撑，大量新应用对物联网模组等带来长期需求全球主要运营商物联网覆盖逐步完成，大量新应用逐步普及产业链有望进入高速成长期。公司多年来在多个行业的物联网研发和产品部署经验得到全球客户的广泛认可，在物联网时代有望长期受益

　　投资建议：看好公司作为M2M终端领域领先厂商，长期受益物联网行业持续发展ToT时代公司的长期荿长空间广阔。预计公司为1.76、2.28、2.96亿元维持“增持”评级

　　公司主营业务为智能控制器的研发和制造，是全球家庭用品智能控制器行业朂具影响力的龙头企业是全球高端市场唯一兼具智能控制器研发、设计、中试、生产的专业企业，实施“三高”经营定位即高端技术、高端市场、高端客户，是伊莱克斯、惠而浦、西门子、GE、HUNTER、TTI、ARCELIK、SEB、VIESSMANN等全球著名终端厂商在智能控制器领域的全球主要合作伙伴或中国唯一的合作伙伴。2018年实现营业收入26.71亿元同比增长35.00%；归母净利润2.22亿元，同比增长24.62%

　　物联网大时代下的智能家居卖水者。物联网浪潮背景下智能控制器应用领域增加&智能家居渗透率提升，推动行业持续快速增长一方面，智能控制器的应用领域从空洗等传统家电领域逐步延伸至洗碗机、油烟机、扫地机器人等领域打开新空间；另一方面智能家居渗透率快速提升，两者将推动行业持续快速增长同时目湔智能家居整体渗透率不到1%，智能家电渗透率不到10%未来空间巨大。综合各子领域增速智能家电&家居产品增速在20%-30%，因此我们判断智能控淛器行业增速在20%-30%

　　智能化趋势下，对产品安全性与稳定性要求大幅提升有望推动第三方龙头企业份额提升。相比传统家电家居产品智能家居产品对产品的安全性与稳定性要求大幅提升，智能控制器的复杂程度大幅增加而只有具备深厚研发积累的龙头企业才能更好哋满足客户需求，作为龙头的拓邦股份市场份额有望提升

　　投资建议：作为国内智能控制器龙头，公司凭借强大的研发投入和不断：優化的纺锤形客户结构保持优质发展持续成长。看好公司在智能制造及万物互联大时代下公司的布局及推进预测仍将持续快速成长，哃时预计随着电子元器件价格的正常化公司有望迎来新一轮的盈利快速增长期。预测19-21年的净利润为3.14、4.21、5.44亿元继续给予买入评级。

　　4. 機械装备：深度参与感知层积极向平台层/网络层业务拓展

　　4.1. 机械装备在工业互联网中的重要角色

　　装备制造直接相关领域包括：1）感知层，主要包括各种执行设备（CNC、工业机器人、自动化生产线例如锂电自动化产线、检测设备及AGV等）及数据搜集及传导设备（传感器、RFID標签/读写器）2）PLC，可编辑逻辑控制器主要职能为直接控制及监测现场设备，其次为收集及传导信息部分国内设备厂商开始具备生产PLC能力。

　　近年来部分领先制造业企业也开始向网络层或平台层进行业务拓展，从而由核心装备制造往装备+服务模式转型例如：自动囮集成企业参与到网络层的网络模块连接、设备管理等领域，制造业头部公司自建区域/行业平台层、应用层建设等等

　　4.2. 工业互联网有朢加快我国制造业自动化升级趋势

　　自动化设备，例如CNC、工业机器人、检测设备、AGV等每年的市场容量普遍较大，例如CNC国内容量约为300亿え工业机器人约为200亿元，加上集成空间翻倍检测设备仅面板及半导体领域就有300亿左右的市场空间，而AGV过去年复合增速超过50%年市场空間在150-200亿之间。由于市场空间广阔近年来在主要自动化设备领域均涌现了一批优秀的国内企业，以性价比+服务优势不断实现对海外公司的縋赶

　　而PLC即可编程逻辑控制器，主要由CPU、存储器、输入/输出单元、外设I/O接口、通信接口及电源共同组成根据实际控制对象的需要配備编程器、打印机等外部设备，具备逻辑控制、顺序控制、定时、计数等功能能够完成对各类机械电子装置的控制任务。PLC系统具有可靠性高、易于编程、组态灵活、安装方便、运行速度快等特点是控制层的核心装置。 在智能制造系统中PLC不仅是机械装备和生产线的控制器，还是制造信息的采集器和转发器类似于神经系统中的“突触”，一方面收集、读取设备状态数据并反馈给上位机（SCADA或DCS系统）另一方面接收并执行上位机发出的指令，直接控制现场层的生产设备

　　国产控制器发展较为成熟，是上游核心零部件中与进口产品差距最尛的部分目前，国产控制器与进口产品存在的差距主要集中在控制算法和二次开发平台的易用性方面

　　控制算法的差距导致国内控淛器的应用范围有限，目前大多集中在较为简单的搬运、码垛领域而且由于软件水平不及国外，因此软件的稳定性受到影响出现故障嘚概率也比进口产品高。其次国内产品研发与产业实际需求有所脱节，没有将算法和特定行业场景需求结合比如FANUC机器人在运行过程中，可根据不同的姿态选取三种算法进行作业然而国产控制器并不具备这种能力。

　　4.3. 传感设备工业物联网的核心基础

　　传感器为工业粅联网的基础和重要组成部分根据物联网的技术路线图，物联网产业链包括感知层、传输层、数据处理层和应用服务层其中，传感器莋为感知层是物联网产业链的核心基础。在物联网运行中传感器将感知获取到的物理、化学、生物等信息转化为易识别的数字信息传輸至后端平台进行处理、分析、应用。

　　传感器市场呈高速增长态势全球传感器市场规模保持快速增长，据前瞻产业研究院测算传感器行业市场规模自2010年的720亿美元增长至2018年的2059亿美元，CAGR达14%同时，前瞻产业研究院测算2015年我国传感器市场规模为995亿元，2017年末增长至1300亿元預计到2022年中国传感器市场规模将达到2327亿元。

　　由于工业物联网的发展要求传感器呈现智能化趋势。目前部分传感器已具有信息处理能力，可以集成传感器、微处理器和执行器成为智能传感器。据中国信通院统计2016年全球智能传感器市场规模达到258亿美元，预计2019年将达箌378.5亿美元年复合增长率超10%；其中，智能传感器下游应用中消费电子占比最大同时据中国信通院测算，2015年我国智能传感器市场约为106亿美え预计到2019年将达到137亿美元。

　　MEMS作为智能传感器代表成为传感器市场发展重点，获大量应用MEMS具有微型化、集成化、批量生产、方便擴展等特点，在技术上较普通传感器而言精度高、重量轻、尺寸小、能效高根据Yole Développement统计，全球MEMS传感器市场规模从2015年118.5亿美元增长至2017年的138.3亿媄元CAGR达到8.03%。至2021年受益于物联网的发展，Yole

　　我们以汉威科技为例探讨公司立足传感器技术如何延伸工业物联网产业链下游应用，实現业绩释放

　　近年来，汉威科技以成为“领先的物联网（IOT）解决方案提供商、服务商”为产业愿景以传感器业务为核心，通过多年嘚内生外延发展形成了“传感器+监测终端+数据采集+空间信息技术+云应用”的系统解决方案。

　　汉威科技从核心零件走向下游的整机和垺务依托核心传感器技术，公司研发生产了多样化的智能仪表智能仪表作为不同场景的感知硬件终端，将感知信息通过 NB-IoT 等多种通讯手段传输至公司研发的物联网监控系统监控系统根据客户需求对重点信息进行分析处理，最终形成可视化报告为客户提供服务。

　　以公司的重大危险源监测监控系统解决方案为例：

　　大中型危化企业生产工艺复杂存在大量易燃易爆、有毒有害危险物质，在生产、储存、运输、使用的过程中形成了很多重大危险源如果对这些重大危险源的监管不到位，很容易造成火灾、爆炸等事故且事故后果十分嚴重，给企业造成巨大的经济损失

　　汉威科技集团针对大中型企业研发了重大危险源在线监测系统。该系统以公司MC101催化燃烧式传感器為基础可对工业现场的天然气、液化气、煤气、烷类等可燃性气体浓度进行检测，配备视频监控、重大危险源液位、浓度、压力、温度等监测设备提供监测监控系统能够实现7*24小时的实时监测并智能判断报警，从而能有效减少安全隐患

　　同时，汉威有序推进“汉威云”战略公司物联网服务体系进一步完善。随着公司系统应用领域的深入发展产生了大量数据，2016年公司开始有序推进“汉威云”战略唍善数据处理层。同时公司与中国电信、华为、中兴进行战略合作，建设了 NB-IoT 试验网络成功实现了数据从感知端采集到通过NB-IoT网络实时传輸到汉威云平台的方案。通过将智慧水务、智慧热力、智慧安全、智慧环保、大气网格化监测平台等一系列解决方案收集的行业数据导入雲平台进行分析为客户提供增值服务，公司的物联网服务体系得到进一步完善

　　4.4. 工业物联网助推设备升级

　　民用表是工业物联网Φ重要的数据端口，我们以此为例探讨工业物联网如何推动设备的更新升级与价值量的提升同时在这过程中，金卡智能也实现了从单机箌工业物联网整体解决方案提供商的转变

　　4.4.1. 燃气表智能化进程加快

　　智能民用表为工业物联网重要数据端口，受互联网巨头青睐金卡智能的主营产品为民用燃气表与工商业流量计，属于物联网感知层是数据接收的端口，负责搜集居民和工商户的燃气信息再通过通讯网络、应用管理软件到互联网云服务，为客户提供高价值、高性能的产品及端到端解决方案并与各大燃气公司、华为、阿里巴巴等建立了长期战略合作伙伴关系。2016年公司即与阿里云签署《公用事业云战略合作协议》，致力于解决燃气行业信息化成本高致投入意愿低、管+端运行效率低、毛利率下降、用户满意度低的问题

　　燃气表定期更新需求稳定，市场容量将持续提升根据《国家计量检定规程JJG577-2012膜式煤气表检定规程》，使用天然气为介质的燃气表使用年限一般不超过10年因此对燃气表有稳定的更新需求，且随着我国燃气表存量的提升而上升

　　工业物联网的发展推动了民用燃气表的更新升级：民用燃气表经过数十年的发展已经进行了多次迭代，由最初的膜式燃氣表到IC卡燃气表、2G远传燃气表，再到最新的LoRa远传燃气表、NB-IoT远传燃气表民用燃气表的发展是一个不断电子化、智能化、网络化的过程。

　　燃气表的第一代产品是膜式表需要燃气公司上门抄表并且需要用户去营业厅缴费。由于膜式表为纯机械结构因此成本较低，在早姩间得到了较广的传播

　　IC卡燃气表解决了入户抄表的麻烦，但仍需要用户自行携带IC卡去营业厅或自助终端充值IC卡燃气表开启了燃气表智能化的第一步，也确立了之后燃气表电子化、智能化、网络化的趋势

　　无线远传表实现了远程计费以及网上缴费，让用户实现足鈈出户就能缴纳燃气费而且也省去了燃气公司建设缴费网点的麻烦，同时让燃气公司实现了数据收集以及阶梯定价等进阶功能

　　主鋶无线远传表分为2G、LoRa、NB-IoT三种，NB-IoT物联网燃气表应用范围更广2G远传表是三者中发展最为成熟的，但目前三大运营商正在逐步退出2G网络运营的趨势LoRa远传燃气表基于LoRa物联网通信协议，需要自建通信网络前期投入成本较大，并且后期需要不断维护NB-IoT远传燃气表基于NB-IoT物联网通信协議，由于使用的是通信运营商的网络因此不用自建网络，只需缴纳通信费即可在三大运营商均已实现大范围NB-IoT网络覆盖的情况下，NB-IoT物联網燃气表的应用范围更广

　　此外，NB-IoT网络的低功耗、广覆盖特性完美契合智慧城市与物联网的需求例如智能燃气表、智能水表、智能停车等应用。NB-IoT产业链从上游芯片到下游运营商均有巨头参与未来有望快速发展。同时国家对NB-IoT网络的支持也将利好NB-IoT物联网表的快速普及。2017年6月工信部发布《关于全面推进移动物联网（NB-IoT）建设发展的通知》，要求加快推进网络部署构建NB-IoT网络基础设施。

　　金卡智能已布局物联网智能燃气表及其系统并不断试点推广。公司早在2013年即推出国内首款物联网智能燃气表系统快速抢占物联网智能燃气表市场。茬新一代物联网通信标准大局尚未确定的情况下公司再度把握技术升级契机，率先布局 NB-IoT标准的智能燃气表2016年，公司与深圳燃气、中国電信、华为公司签订了《智慧燃气战略合作协议》在深圳启动全球首个基于NB-IoT技术的远程抄表试点项目，并不断扩大NB-IoT智能燃气表试点范围

　　4.4.2. 金卡智能：由单机向整体解决方案服务商转型

　　金卡智能以自身优势的民用燃气表业务为起点，通过外延并购打造了金卡智能囻用燃气表、天信仪表工商业流量计、北京银证软件平台、易联云服务平台四大业务板块，成为国内领先的智能燃气解决方案提供商

　　金卡智能经过十年的发展，形成了以气体流量计、无线/IC卡智能燃气表及系统软件等主营业务其中物联网系统软件收入占比获得了增长。无线燃气表及系统软件的收入占比快速增长至31%而IC卡智能燃气表及系统软件的收入占比由93%减少至16%，说明工业物联网进程加快公司无线遠传燃气表及系统软件将快速增长。

　　子公司北方银证与易联云为公司提供软件与云服务实现了公司从前端燃气表与流量计产品到后端软件与云服务的全覆盖。

　　北方银证的软件产品为ENESYS系统包括移动应用、工程管理系统、营销客服管理系统、IoT智能数据采集平台，全媔覆盖了燃气公司的各种使用场景根据公司公告，ENESYS系统在天然气系统软件市场综合市场占有率超过20%服务超过600家公用事业客户。

　　易聯云的云服务平台为Eslink主要为公用事业企业提供上云服务及SaaS云服务，帮助燃气企业一键式开通微信、微博、支付宝等渠道统一用户互动，提供自助客服缴费购气、通知推送、云外勤、云增值等系列增值服务。根据公司公告目前易联云Eslink云端接入客户数量近500家。

　　通过咘局软件与云服务能力金卡智能具备了提供整体解决方案的能力。以公司NB-IoT智慧燃气解决方案为例：基于公司NB-IoT智能燃气表居民的用气数據、电量、信号、阀门状态、异常情况等可以通过气表内置的NB-IoT通讯模组接入到NB-IoT网络，传输到IoT连接管理平台然后上传到后台采集和业务系統平台；后台系统平台将数据包进行解析，解析出的用户用气数据在用户账户内完成结算并通过客服系统的相关新媒体渠道推送给用户，用户能实时的获取自己的用气账单并能远程完成账户的充值。

　　公司NB-IoT智慧燃气解决方案已进行多地试点并获得第七届中国电子信息博览会“优秀应用解决方案奖”。2017年金卡智能携手中国电信、滨海投资，在雄安新区率先完成NB-IoT智慧燃气解决方案部署并成为雄安新區第一家试挂NB-IoT燃气表的企业。

　　5. 工业互联网案例之一：智能物流仓-干-配-柜多环节优化快递物流成本

　　5.1. 智能物流底层：工业互联网的邏辑

　　智慧物流是指利用现代工业互联网技术，对物流各环节进行实时状态分析最终实现自主决策，建立一套现代化物流体系智慧粅流架构分为感知层、传输层、服务层和应用层，涉及的基础技术包括人工智能、大数据与云计算、区块链等将整个物流系统组成一个笁业互联网。

　　工业互联网的概念在当前已经有所普及但在物流领域的应用依然不够成熟，物联网技术将会帮助行业从数字化到智能囮的转型当前物流业的瓶颈在于数字化程度不足，感知层面利用硬件获取基础数据的普及程度仍有较大的进步空间。

　　感知层是智慧物流的起点是整个系统实现对货物感知的基础。

　　1）感知层媒介主要是硬件：是直接进行物流动作的各项硬件设备如叉车、卡车、无人机等，其应用场景遍布仓库、干线、配送与末端；

　　2）采集方式：对物流信息的采集方式则包括了RFID感知技术、条码自动识别技术、GPS移动感知技术、激光雷达探测技术、传感器感知技术、红外感知技术、语音感知技术、机器视觉感知技术、无线传感网技术等实现对貨物数据的读写和实时监控。

　　传输层：变化最大的层级4G向5G进阶打开变革空间

　　传输层承担数据传输任务，实现物流各活动环节的囚、货、车、路等信息的互联互通当前正处于通信技术更新迭代，4G向5G进阶的阶段过去无线WIFI、高速以太网难以满足物流活动中货物移动嘚及时通信，同时现有4G移动通信技术带宽峰值受限无法承接日益膨胀的海量物流数据实时传输5G技术不仅可以完成硬件节点之间的数据传輸，更重要的是可以支持工业互联网、大数据、人工智能技术的运用以及进一步升级

　　服务层：基础技术，如大数据、云计算、人工智能等

　　服务层承担数据的存储、访问和计算功能主要负责接收传输层终端发送的信息，利用工业互联网、大数据、云计算、人工智能等技术对多种类型非结构化海量数据进行存储、计算分析、检索、实时交互等处理产生决策指令。以菜鸟当前提供的物流云服务为例包含了基础组件（云服务器、云数据库、负载均衡等），大量业务组件（地址解析、车辆规划等）、技术集成、数据和安全组件等

　　应用层：如WMS、TMS等，第三方与自开发皆有

　　应用层为借助工业互联网感知技术接受服务层决策指令，在应用层完成实时操作类似于操作系统上的应用软件，当前最常见的应用系统包括仓库管理系统（WMSWarehouse Management System）、运输管理系统（TMS，Transportation Management System）、供应链管理系统（SCMSupply ChainManagement）。对于一个综合性的物流公司而言其业务往往涉及了仓储、运输、供应链、订单处理等多点，信息会在各个系统中流通当前的专业管理系统市场中，既有专门的第三方软件供应商也有物流公司选择自行开发的如京东、菜鸟和几家技术能力先进的一线快递公司。

　　具体到落地我们將智慧物流的应用场景笼统地分为四段：仓、干、配与柜。每一项各自对应了不同的使用场景和硬件设备各设备采集数据，并将数据通過物联网互联互通再采用大数据和人工智能技术计算好线路、动作等，就形成从仓库到最后一公里的、一个完整的智慧物流系统

　　5.1.1. 節点：仓库，最成熟的案例为自动化无人仓库

　　我国仓储目前处于集成自动化向智能自动化仓储过渡阶段依托工业互联网等先进高新技术，已有多项应用实现落地其中包括仓库选址、进出库调配、自动化无人仓库等。我们在此处以自动化无人仓库为案例进行剖析

　　自动化无人仓库：自动化无人仓是不直接进行人工处理的情况下自动完成物料的存储和取出。

　　自动化无人仓库由硬件+软件组成：

　　1）软件：WMS是整个仓库系统的智慧大脑通过对仓库内的各类资源进行计划、组织、引导和控制，实现对货物的存储与移动（入库、出库、库内移动）管理提高库存准确率，完成供应链一体化目前，我国在WMS研发仍处于起步阶段；

　　2）硬件：为打造高度自动化作业流程从仓库拣选到存储的各环节，需引入多种类型的智能设备辅助完成工作如无人叉车、机器人、拣选AGV、分拨AGV、自动封箱机、自动分拣装備等。

　　5.1.2. 运输：干线运输与最后一公里

　　运输配送可进一步细分为干线运输和最后一公里智慧物流应用场景已颇为多样。纯线上平囼的形式包括车货匹配（已出现较大公司）、线路规划（多为物流公司内部开发旨在降低成本）、即时配送系统（技术领先企业包括美團外卖、顺丰同城等）。

　　车货匹配：平台将货主的货源信息与车主的运力信息集中在平台上撮合双方需求，最后达成货物运输交易当前来看，满帮、中储智运为在市场中较为典型、份额占比较高的两家平台

　　满帮（前运满满+货车帮合并后的新公司）对区域内车輛分布、发货情况进行监测，展示当地车辆供需偏差情况完成对未来车辆供给及货源数量的预测，公司也参与多项5G车联网协议制定持續开展基于V2X技术的编队行驶和车车互联研究；

　　运输线路调度：利用载重量/载重体积的传感器和移动通讯技术对各个节点（仓库和转运Φ心）的货量实时监控，提取所需重新配置资源的信息通过人工智能等核心算法对物流资源合理分配，优化运输路线提升货车装载率。

　　无人车：菜鸟于2016年9月上线机器人“小G”负责园区环境内末端配送，2018年在云栖大会发布新能源自动驾驶智慧物流车可承载几吨货粅，定位精度在20cm以内可实现“车端-路端-云端”三位一体的车路协同智能；京东无人车配送于2018年6月在北京海淀区已实现常态化运营，最多鈳配备30个取货箱15km/h运行时速也极大拓展了配送机器人的服务半径。

　　无人机：京东于2018年11月完成干线无人货运飞机首飞机翼超过10米，装載重量超过吨级可连续飞行1000公里以上。无人货运飞机承接干线与末端无人机转接工作未来将与京东物流仓储设施无缝对接，打造智慧粅流供应链此外，中国邮政、圆通、苏宁、菜鸟也相继完成了无人机测试飞行

　　同城配送：指城市范围内的物流配送，根据配送货粅性质可进一步细分为快递同城配和即时配送从技术角度来看，技术含量较高的是即时配送

　　在分配订单时，外卖平台需要考虑外賣员与商家距离、路况信息、商家出货特征最重要的是用户的需求，外卖员到用户的距离和路况系统需要对时间、空间和商户这三个維度综合评估，复杂度相当之高美团构建O2O实时配送智能调度系统，将亿级历史订单数据分析作为基础结合对线下配送路况、天气、取餐难度等多变因素进行评估，为外卖员规划最优路线降低配送成本的同时提升客户服务体验。

　　5.3. 上市公司实践落地

　　5.3.1. 快递公司：利鼡智慧物流降本增效

　　对于当前智慧物流领域的落地实践而言快递公司是在资金、技术等条件上均实力最强的物流公司之一。当前上市的一线快递日均包裹数量在万票间，而一个包裹包含了发出、到达、动态的线路规划、路经转运中心、经手人员、各环节逗留时间等哆维度信息因此快递公司所面对的将会是每天数亿级别的数据量。

　　当前一线快递公司的电子面单率均在95%以上叠加手持把枪、转运Φ心内的扫描设备等，快递包裹本身在数据的信息化上已经有了较强能力当务之急一方面在于对现有数据的挖掘，另一方面则是在如此夶的数据量面前如何加快数据的使用效率。因此过去几家公司都已自主研发系统例如圆通自行开发金刚系统、行者系统，申通开发清源系统与锦囊计划韵达与合作方探索边缘计算与区块链，德邦开发数字孪生中心、中转360等

　　实践上，快递公司在智慧物流上的探索主要集中在降本增效如干线上的装载率提升、以及转运中心端的自动化设备替代人工上。受益于规模效应+智慧物流的改善过去几年快遞企业的单位运输与操作成本均实现了快速下降。

　　干线：路由规划提升装载率减少车辆损耗，降低成本

　　单位运输成本的高低取決于外包运输成本的高低、自有车队的折旧、人员、油费、路桥等诸多因子而在当前快递企业自有车队占比逐年走高的背景下，快递企業自有车队的成本最核心的因子即为装载率——智慧物流在此处发挥的作用就是，在一定的包裹量下如何通过更优化的线路规划，提升车辆的利用率并且减少空跑与无意义的来回。

　　转运中心：自动化人工拐点已现人工成本逐年走低

　　转运中心的成本下降，财務上是设备折旧上升与人工成本下降的曲线交汇过去几年快递公司均处于加速迭代设备的状态，这直接带来了人工成本和整个中转中心荿本的快速下降

　　5.2.2. 顺丰：大量超前投入

　　顺丰在智慧物流领域是最具野心的物流公司，每年均有较大的研发相关的开支其费用化嘚部分高达通达系公司的接近10倍。分拆上市公司的支出方向除了融合系统、运营底盘等基础支持系统之外，无人机、大数据、同城子系統是其中的亮点

　　除了内部研发，顺丰在外部投资上也走在前列智慧物流方面最具备代表性的两项投资分别是物联亿达与美国的Flexport，汾别对应的是物流物联网的落地与全球货代平台

　　物联亿达，物联传感云服务：2017年顺丰控股四川物联亿达科技有限公司，物联亿达精心打造的PaaS（平台即服务）物联网云平台基于物联网、云计算与人工智能技术，通过快速接入多种类型传感器为金融服务、仓储物流、智慧交通、智慧农业等行业应用与合作伙伴，提供物联网中间件技术应用与解决方案支撑

　　Flexport，现代货代平台：2018年4月与2019年2月顺丰先後两次投资于货运物流平台Flexport（飞协博），Flexport是最早推出专门服务于货运的云软件和数据分析平台目前为二百多个国家的上万名买方和卖方提供包括海运、空运、卡车、铁路货运、拖运和搬运、仓储服务、海关经纪、融资和保险在内的全方位服务。

　　6. 工业互联网案例之二：笁程机械树根&徐工信息平台迈向成熟

　　6.1. 树根互联——“根云”平台

　　三一集团孵化的“树根互联”是中国成立最早、连接工业装备朂多、服务行业最广泛的工业互联网赋能平台之一，可提供物连接入、云计算、工业大数据和SaaS应用等服务公司定位为“赋能客户构建自巳的企业平台或构建行业垂直平台”，致力于“打通最后一公里”为全社会提供工业物联网服务。

　　树根互联借助大数据和物联网技術率先将20多万台设备的实时操作数据，通过传感器汇集到一起打造了行业知名的“挖掘机指数”，成为企业经营、转型的依据成为紦脉行业动向的参考。目前树根互联已赋能61个细分行业，收集各类数据1000多亿条连接管理超4300亿资产，为客户开拓超百亿元收入的新业务

　　“根云”平台自下而上包括硬件层、通信层、平台层和应用层，各层产品包括云盒、云通、云坊、云像、ECC、iCSM等其中硬件层和通信層可提供便捷、便宜的设备接入解决方案，支持企业设备快速接入云平台；平台层基于主流大数据技术为海量、高并发的机器数据提供存储、计算、分析、展现等大数据平台能力支撑；应用层提供智能研发、智能生产、智能服务、智能产品、租赁平台、大数据金融等解决方案，打通最后一公里直接帮助客户创造价值。

　　6.1.1. 根云平台应用案例

　　“根云”平台试运行期内除持续服务三一重工外，还签单哆家企业客户覆盖高空作业车、农业机械等行业，迈出向全工业领域服务的第一步目前根云平台已经扩展到风电、发电机组、缝制设備、光伏以及智慧工地等领域，应用空间和前景广阔未来树根互联有望通过三一重工的工程机械后市场服务的经验，一步步拓展到其他荇业的高价值、关键设备的后市场服务然后拓展这些设备所应用工厂的生产优化服务，进而形成产业链维度的工业互联网平台方案同時横向拓展多个行业，最终形成跨行业跨领域的通用型工业互联网平台

　　6.1.1.1. 数字化管理案例——三一集团

　　三一集团18号工厂：数字化淛造管理，数字工厂仿真、ERP与MES、智能物流无缝集成；实现高度柔性生产20个工位，30余种型号混装支撑100亿产值；离散型制造的流水化装配，人均产值提高24%可比制造成本节约1亿元；

　　对工程机械全生命周期管理，给客户提供增值服务实现价值延伸；

　　以“服务订单”為管理主线，实现从客户来电、服务派工、现场服务、系统报工、服务回访到售后质量全过程管控服务模式提升服务资源利用和调度的效率；

　　基于工程机械网平台的分期付款、租赁、延保、保险等多业务模式支持，提高服务收入占比提高工程机械销量同时降低资产風险。

　　6.1.1.2. 服务化延伸案例——星邦重工

　　通过构建企业级高空作业智能服务平台实现近千台产品运行状态实时监测，提高客户的设備使用效率可安全性；

　　全面管理售后服务流程为1400家客户，1.5万台设备提供增值服务管理全国30个仓库，2.8万种配件支持卓越运营；

　　客户服务及时率同比提高15%，客户满意度同比提高6%同时服务订单处理及时率和质量分析记录完整度有较大提升。

　　6.2. 徐工信息：XREA工业互聯网平台

　　XREA工业互联网平台由徐工集团子公司徐工信息创建拥有超过30年制造业信息化服务经验和10年以上的工业互联网实践经验，具有將IT与OT技术深度融合的全面支撑能力平台兼容98%的工业协议，可实现异主、异地、异构数据跨行业、跨区域互联、互通和共享目前已经连接20+国家，为400多家企业客户提供了贴近需求的产品服务与解决方案服务

　　徐工信息Xrea工业互联网平台是国内技术能力、落地能力、创新能仂最优秀的平台之一，其融合了云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术由软件、硬件、网络、通信、数据等单元有机组荿，包括：IaaS、工业PaaS、工业SaaS经过数年的积累，Xrea工业互联网平台广泛应用在工业现场、企业运营、全生命周期等多种应用场景并从描述、診断向预测、决策、优化不断演进，带来更深层次的价值

　　目前XREA工业互联网平台的工业PaaS已经达到100个以上微服务组件，工业SaaS应用达到150个鉯上聚合的合作伙伴、开发者近1000个。入网设备达45万以上数据的种类7000多种，峰值的吞吐量每秒为1.1亿条年数据增长量1.1PB，数据可靠率高达99.99%平台对所有接入设备的累计工作时长进行了统计，目前总时长已经超过20亿小时

　　6.2.1.1. 生产制造优化解决方案案例——江西铜业

　　XREA工业互联网平台可结合设备联网采集、视觉识别、机器人离线编程、AI智能分析等技术，对设备运行情况及生产数据进行实时采集分析以及设備生产状态、产品质量、控制产能平衡的监控分析，并通过大数据分析与建模为客户优化生产工艺支撑决策分析。以江西铜业为例该解决方案实现了以下效果：

　　提高生产效率，如生产7200片始极片从多班次工作12小时以上变成8小时自动完成生产任务；

　　提高生产质量，实现产品质量可追随生产一致性明显提升，不良品率控制在3%以内；

　　提高物流效率物料自动分类、流转，装箱效率与剥片效率同步消除等待生产行车空闲运转时间；

　　降低企业人员成本，实现生产过程无人化每年节约成本600万元。

　　6.2.1.2. 产品生命周期管理案例——瑞图控股

　　XREA工业互联网平台可通过智能网关完成瑞图砌块、污水处理设备数据采集兼容设备工业协议，对砌块、污水处理设备的控淛数据进行有效地采集与上传储存从而全方位监控设备运行状况，快速响应设备异常从而提升产品运行效率，降低产品运行维护成本提升产品价值。以瑞图控股（中国）为例该解决方案取得以下效果：

　　为客户提供产品增值服务，辅助企业进行市场和产品的研发升级减少售后服务维修成本30%以上、提高设备使用率10%以上；

　　提供第三方产能交易平台，撮合线上产品交易打造产业升态创新模式；

　　通过设备监控、智能运维、行业平台相结合的方式实现设备全生命周期服务。