工业互联网是第四次工业革命的关键基石和重要支撑。作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，工业互联网通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链连接的新型生产制造和服务体系。

　　工业互联网的应用架构体系主要包括数据采集、PaaS平台、IaaS服务和工业APP四个方面。PaaS平台作为核心承载平台，把大量的工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。

　　从全球看，中美两国是工业互联网的主要推动者。2017年11月，国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》；2018年，工信部发布《工业互联网三年行动计划（2018－2020）》；2020年3月，工信部发布《关于推进工业互联网加快发展的通知》。

　　随着制造业与信息技术的加速融合，覆盖制造业研发设计、生产制造、营销服务等各个环节的工业互联网及其产业生态快速发展。在数字技术推动之下，未来传统制造业将逐渐向大规模定制、制造向服务转型和分布式制造三个趋势转型升级。

　　目前，工业互联网主要从四个方面驱动互联网+制造：一是面向工业现场生产过程的优化，比如制造工艺、生产流程、建模仿真、物料调度、作业排产、质量管控等；二是面向企业运营的管理决策优化，比如供应链管理、线上采购、协同设计、云端营销、远程服务等；三是面向社会化生产的资源优化配置与协同，比如协同制造；四是面向产品全生命周期的管理与服务优化，比如产品溯源、迭代创新。

　　海尔是传统的家电行业龙头，在国内国际市场保持多年领先，也是工业互联网领域的标杆企业。海尔于2016年推出了具有自主产权、引入用户全流程参与的工业互联网平台COSMO Plat，以用户需求为驱动，通过用户参与需求交互、产品设计、产品生产和服务的全流程，实现了“产销合一”的规模定制模式。

　　COSMO Plat平台已成为海尔践行互联网+制造的支撑平台，根据海尔的分析，其在生产线上生产的产品51%为客户定制，18%为消费者直接下单，产品不出库率已达到69%，直接配送到客户端，订单周期缩短50%。

　　工业互联网是一个产业资源整合的平台，既着眼于现实的产业基础，又面向未来产业转型升级。存量盘活，对区域现有产业企业进行梳理，导入到产业互联网平台，促进企业间交易。增量培育，引进相关的上下游企业、服务提供企业等，形成稳定的合作关系，逐步导入高端产业和高端环节。现有产业资源整合，未来产业导入培育，可以形成一体化的产业生态圈。

　　工业互联网的发展路径，一般是从单点应用示范到垂直行业深化融合，再到跨领域跨行业的融合发展。

　　一是面向企业内部的生产率提升。即建设智能工厂，通过打通设备、产线、生产和运营系统，获取数据，实现提质增效，打造数据驱动的智能生产能力。在这一领域全球的实践较多，特别是德国的智能工厂建设。

　　二是面向企业外部的价值链延伸。即打造智能产品、服务和协同，通过提高生产率、降低生产成本、制造高价值产品等方式为企业创造更多的效益，打造数据驱动的业务创新能力。在智能产品、服务领域，美国进行了较多、较为前沿的探索。

　　树根互联平台主要包括以下应用场景：一是后市场服务、能耗管理、设备资产管理、融资租赁；二是云应用-设备全生命周期管理、设备智能售后服务管理、工业区块链、模式创新服务、能耗管理、智能工厂解决方案；三是AI及大数据分析-机器视觉检测、工业大数据平台、基于知识图谱技术的智能交互诊断专家系统。

　　站在区域经济视角看，应积极利用工业互联网，促进区域产能重组升级和产业供应链优化。工业互联网非常适合于赋能区域性的制造产业集群，因为服务半径和成本都比较低，更容易加速平台在区域落地，挖掘若干平台大规模应用场景，建立平台化服务的商业路径，促进平台应用推广。

　　首先是按行业搭建工业互联网平台，积极接入行业的上下游合作企业，不断强化产业链的连接，打造区域产业共同体。构建平台生态载体，通过建设工业互联网平台应用创新推广中心、解决方案推广平台、人才实训基地，实现创新成果和要素的平台化集聚，构建多方共赢的平台生态。

　　加快培育一批面向产业集群基础共性、行业通用、企业专用的工业APP，形成一批产业集群数字化整体解决方案。增强工业互联网平台能力，打造可视化的上下游产业链，实现产业集群企业在设计、生产、运维、管理等全流程数字化功能集成。

　　广东省以网络为基础、平台为核心、安全为保障，培育发展工业互联网产业新生态。从建平台、用平台、聚生态、抓示范、强基础、促创新6大方面着手。分行业、分阶段推动企业“上平台用平台”，优先选择电子信息、家电、先进装备、汽车、纺织服装、建材轻工、新能源、生物医药等先进制造产业和传统优势行业，开展企业“上云用云”试点示范。

　　2018年1月，广州开发区先行启动建设广东省工业互联网产业示范基地，目前开发区已建成一批工业互联网平台，包括航天云网INDICS平台、阿里云ET工业大脑、中设智控CPC2025、中和互联塑云、智光电气大数据综合能源平台、国机智能、明珞等工业互联网平台，大力推进工业企业“上平台用平台”，培育了一批工业互联网应用标杆。

　　在工业互联网构建的数字孪生工业场景，需要底层的标识解析体系，因为纷繁复杂的备件、物品、生产物料需要用标识来与数字空间一一对应。标识解析体系把所有物标注清楚，再重新组合，形成可溯源、全链路的监控，这对于产品、设备的全生命周期管理提供了非常好的基础。

　　标识解析与工业互联网平台的结合，典型的应用场景有产品追溯、全生命周期备件管理等，比如在生产智能场景，基于标识实现对不同产品精准的了解，能够通过数据和算法，提升良品率和降低能耗。

　　对于地方发展来说，可以积极争取工业互联网二级或次级节点落地，培育工业互联网二级或次级节点产业生态，集聚赋码、识读、软硬件研发、系统集成、安全厂商等企业及科研机构，加速标识解析在电子信息、装备制造、医药健康、新型材料和绿色食品等行业的应用。

　　工业大数据是指在工业领域中，围绕智能制造模式，以数据采集集成、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据的总称，包括从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、制造、采购、供应、库存、售后服务、运维等整个产品全生命周期各个环节产生的数据。

　　企业信息化数据包括制造执行系统MES、企业资源规划ERP、产品生命周期管理PLM、供应链管理SCM、客户关系管理CRM等；工业物联网数据包括设备运行数据、装备运行数据等。目前，企业在个性化营销、客户价值挖掘、客户流失预警、精准广告、产品迭代、库存管理等大数据应用方面，已有较多的尝试和探索。

　　借助工业互联网平台，可以让工业大数据在设计、流程优化、需求预测、供应链优化和绿色发展等领域实现更广泛的应用。通过全产业链的信息整合，使整个供应链系统达到协同优化，让供应链系统运作更加智能化，进一步提高生产效率和降低生产成本。

　　行业知识图谱是提升工业智能的关键。就工业领域中构建的知识图谱来看，可以分为两类，一类是已有设备信息、生产信息的数字化知识图谱，诸如将设备维护手册、故障应用案例、一线专家经验数字化，并构建相应的知识图谱；另一类则是将整个生产流程部分或全部数字化，并将其中不同垂直领域的数据关联起来，构建相应的知识图谱。

中能建行业知识图谱技术示意

　　越来越多的企业将知识图谱应用在工业互联网领域，机器需要掌握大量的常识性知识，以人的思维模式和知识结构来进行语言理解、视觉场景解析和决策分析。开放的知识图谱应用可以根据不同行业及场景构建新的业务应用，并提供跨地域、跨部门和跨业务之间的知识共享体系。

　　基于工业互联网应用的扩展和设备入网，针对工业设备的各种动态数据，都可以充分采集、汇聚、挖掘、提炼；然后利用行业知识图谱、行业智能大脑的能力，解决行业运营、建设、生产、管理所遇到的问题，从而通过数字化、网络化、智能化促进整个工业智能化发展。

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