1、Think in Cloud . 北京 UCloud云计算为工业互联网助力赋能 UCloud优刻得 企业事业部架构中心总监 王凯 中立安全赋能产业 Think in Cloud . 北京 Think in Cloud . 北京 1. 公司介绍-UCloud战略发展及技术实力 2. 痛点分析-工业上云典型四类痛点 3. 核心技术-支撑解决方案的四类核心技术 4. 解决方案-为工业客户提供全流程解决方案 5. 成功案例-工业制造领域典型案例展示 Think in Cloud . 北京 UCloud（优刻得科技股份有限公司），自2012年成立之初，公司始终坚持中立，不涉足客户业务。致力于打 造一个安

2、全、可信赖的云计算服务平台。自主研发IaaS、PaaS、AI服务平台、大数据流通平台等一系列云计算 产品，为客户提供综合性行业解决方案。 目前公司已为上万家企业级客户在全球的业务提供云服务支持，间接服务终端用户数量达到数亿人。 业务覆盖包含政府、金融、教育、新零售、互联网、制造等诸多行业。 公司简介 Think in Cloud . 北京 战略升级 紧密贴近客户，根据市场发展和行业需求不断 调整运营战略 目前已成为能够帮助客户业务赋能 的解决方案服务商 技术输出 丰富的CBA资源 完善的安全资源 运营辅助 行业专有云解决方案 计费、运营管理平台 业务赋能 完善的生态合作体系 丰富的合作伙伴资源

3、 1 2 3 Think in Cloud . 北京 数据中心 服务瞬达全球 及时应你所需 500+6.5 TBPS30个24个 CDN节点数 CDN带宽总量 可用区 地域 Think in Cloud . 北京 1. 公司介绍-UCloud战略发展及技术实力 2. 痛点分析-工业上云典型四类痛点 3. 核心技术-支撑解决方案的四类核心技术 4. 解决方案-为工业客户提供全流程解决方案 5. 成功案例-工业制造领域典型案例展示 Think in Cloud . 北京 UCloud在拓展工业过程中发现的问题 由于生产时效性要 求，网络延迟是使 用云计算的重要瓶 颈。 工业设备及组件 协议多样，给

4、数 据上云造成很大 困难。 存在大量历史数 据，但缺少统一 大数据平台和数 据治理手段。 对人工智能等新技 术较陌生，IT能力 存在明显短板。 网络延迟，协议多样，数据缺乏治理和IT能力短板，是客户实现智慧生产的主要瓶颈 问题 1问题 2问题 3问题 4 Think in Cloud . 北京 1. 公司介绍-UCloud战略发展及技术实力 2. 痛点分析-工业上云典型四类痛点 3. 核心技术-支撑解决方案的四类核心技术 4. 解决方案-为工业客户提供全流程解决方案 5. 成功案例-工业制造领域典型案例展示 Think in Cloud . 北京 UCloud工业互联网解决方案的核心技术 以云

5、计算、大数据、人工智能和物联网四项关键技术为基础，为客户提供整体解决方案 提供公有云、私有云以及边缘计算平台 中国的云市场在政府的支持 下高速成长。在不同的领域 均保持高效增长，特别近年 制造行业对云计算的使用呈 明显增长态势。 Cloud 基于视觉、声音、文字的识别 AI（人工智能） 在计算机上实现模拟人类智能 的基础技术。 兼容多种协议，高效连接管理设备 IOT（物联网） 通过物联网平台，将人和物高效的连接管理起来 数据应用、BI分析 Big Data 大数据是包含文字，数字，图 标，图像，声音，动画等多种 形式的数字集合。 现在，ici的发达使数据的收集 和分析得以实现，因此可以把 大数

6、据分析中的知识运用到工 业制造领域。 Think in Cloud . 北京 核心技术-云计算 将公有云能力前置到客户生产现场 为智能制造客户提供边缘计算基础平台 其它计算网络数据库与缓存存储与分发多媒体大数据安全人工智能 标准云主机 SSD云主机 GPU云主机 物理云主机 私有专区 主机 容器集群 通用镜像库 UK8S 基础网络 负载均衡 私有网络 跨域通道 VPN网关 全球加速 云数据库 云内存存储 分布式 数据库 数据仓库 云硬盘 数据方舟 文件存储 归档存储 云分发 开放式分 发节点 云点播 云直播 媒体工厂 Elastic Search Hadoop 集群 Kafka 集群 高防服务

7、 漏洞扫描 SSL证书 基础安 全服务 Web 应用防护 AI在线 服务 AI训练 服务 Think in Cloud . 北京 核心技术-大数据 云化的大数据解决方案，为客户提供弹性自助服务 将互联网场景中的个性化推荐经验，应用到智能制造的预测、决策场景中 行业趋势预测 大数据分析应用 实时分析离线分析关联分析 大数据分析平台 OOZIEHUE 组件 AIR FLOWSQOOP PIG 数据服务 HIVE YARN 核心服务 SPARK HBASE Hadoop分布式文件系统（HDFS） MAP REDUCE 数据资产平台 业务服务 数据预处理 数据集市 数据采集 离 线 计 算 实 时 计

8、 算 平 台 管 理 行为趋势预测 生产能力分析 运营能力分析 服务能力分析 推广能力分析 用户满意度分析 Think in Cloud . 北京 核心技术-物联网 便捷的IOT套件，为数据上云、设备管理、规则处理提供全流程服务 引入应用层合作伙伴，为客户提供一站式解决方案 全局监控全局监控状态统计报警管理智慧联动智能维护 . 开放API （REST API，设备/场景） 开放API （REST API，设备/场景） 物联网平台 边缘计算平台 UCloud物联网云平台 MQTTHTTPSAMQP . IT协议： REST API/Web Services 控制协议： BACNET /Modbu

9、s/OPC/Onvif/SDK/ TCPIP/MQTT/KNX/EIB等 通讯协议： MQTT/3G/4G/RS232/RS485/Wifi 智能硬件 实时数据处理实时报表 智能门禁 弱电子系统 变配电系统 其他传感及智能硬件 . 变配电系统变配电系统变配电系统 安防电子巡更能源照明电梯 Think in Cloud . 北京 核心技术-人工智能 提供人工智能必备的框架组件和海量计算资源 引入算法合作伙伴，提供所需的算法并训练相应模型 系统对接 实时数据 业务系统 数据反馈 数据接口 决策引擎 规则管理决策计算 决策 结果 报表系统 告警系统 数据中心 高性能数据库 离线数据 在线预估组件 实

10、时数据处理实时报表 模型加载 模型预估 模型管理 决策引擎 特征抽取模型训练 模型预处理 模型学习组件 特征抽取 数据预处理增量数据训练 批量数据 UAI-训练平台 机器学习 预测结果 UAI-在线服务UAI-计算资源 Think in Cloud . 北京 1. 公司介绍-UCloud战略发展及技术实力 2. 痛点分析-工业上云典型四类痛点 3. 核心技术-支撑解决方案的四类核心技术 4. 解决方案-为工业客户提供全流程解决方案 5. 成功案例-工业制造领域典型案例展示 Think in Cloud . 北京 UCloud为工业制造客户提供云、管、端一体化解决方案 生产现场工业云平台前端应用

11、 智能设备 工业设备智能网关 接入网关 开放接口 协议解析数据存储 规则引擎消息转发 设备影子安全传输 设备管理统计分析 智慧运维 能耗监控 运营分析 数据资产 增值服务 Think in Cloud . 北京 解决方案在具体生产企业的落地形式 数据采集数据传输数据（运算）挖掘 Think in Cloud . 北京 1. 公司介绍-UCloud战略发展及技术实力 2. 痛点分析-工业上云典型四类痛点 3. 核心技术-支撑解决方案的四类核心技术 4. 解决方案-为工业客户提供全流程解决方案 5. 成功案例-工业制造领域典型案例展示 Think in Cloud . 北京 ? ? ? ? ? ?

12、 案例-为制造企业生产运营全面赋能 登云入网: 本地系统云化，高效收集数据，为生产提供决策支持 厂商增值：智能运维，智能管控，统计分析 产能交易: 赋能供应链，实现交易智能优选匹配 要素赋能：技术赋能、知识赋能、人才赋能等全方位服务 iSESOL工业服务平台 Think in Cloud . 北京 案例-工业云平台方便制造企业安全使用云资源 1.为制造类企业提供SaaS化的设计、仿真等软件服务。 2.云网关兼容多种协议，可高效接入不同生产设备，确保数据及时上云。 3.丰富的安全产品和风险管控策略，保障数据传输及使用安全。 独立设备 网关子设备 网关子设备 网关子设备 网关子设备 智能网关 Wi

13、-Fi/线缆 485 433 红外 ZigBee Wi-Fi/线缆 TCP/WS/MQTT 独立设备 2G/3G/4G 网关子设备 网关子设备 网关子设备 网关子设备 智能网关 433 红外 ZigBee 2G/3G/4G 485 连接服务 连接处理认证处理 后续服务 业务统一化处理 . 路由器 Think in Cloud . 北京 案例-工业制造解决方案帮助企业提升良品率 1.提高现场对策能力：现场不良产品出现后，平 台自动报告给品控人员，相关人员采取对策，可 降低不良再次发生，提高管理效率。 2.减少不良损失成本：将前端生产情况和后端系 统打通，实时把握不良损失金额，对品质成本进 行实时

14、管控，减少不良损失成本。 高级别报警设备：手机，电脑邮件 低级别报警设备：现场无线腕表 现场按钮 无线网络 RS232通信线 流水线 产出数量采集 投入计数按键产出计数按键 投入数量采集 INOUT Think in Cloud . 北京Think in Cloud . 北京 工业互联网平台的发展与应用探索工业互联网平台的发展与应用探索 中国信息通信研究院 2019年5月 生产性互联网信息技术发展： 消费互联网 工业变革：单点的信息技术应用全面的数字化、网络化、智能化 工业互联网是数字浪潮下，工业体系和信息技术体系融合发展的产物 移动互联网 2007 互联网商用 19952000 电子商务工控

15、系统 19501990 单机数控ERP、MES 工业互联网 2012 交汇点 1969 ARPANET 融合辅助集成 生产服务学术科研生活服务 工 业 信 息 产 业 我国AII工业互联网体系架构： 网络是基础、数据是核心、安全是保障，N大智能化闭环，四大模式 网络体系 全要素：人、物品、机器、车间、企业等 各环节：设计、研发、生产、管理、服务 工业全要素全产业链全价值链泛在深度互联 平台体系 海量数据汇聚与建模分析 制造能力标准化与服务化 工业知识软件化与模块化 各类创新应用开发与运行 工业智能化发展的核心载体 安全体系 工业智能化的安全可信保障 满足工业需求的安全技术和管理体系 识别和抵御

16、安全威胁 化解各种安全风险 N大智能化闭环：从物理世界来，到物理世界去 生产控制优化、运营决策优化、产业链价值链优化、 采集交换建模分析集成处理决策优化控制执行 物理系统（设备、生产线、工厂） 数据 控制 物理系统 用户（消费者/企业用户） 智能化生产 企业内 网络化协同 企业-企业 个性化定制 企业-用户 服务化延伸 企业-产品 应用 产业视角互联网视角 数据网络安全 网络互联 信息互通 标识解析 产业数据 采集交换 生产 反馈控制 数据集成处理 产业建模、仿真与分析 车间/工厂/企业 运营决策优化 设备安全 数据安全 控制安全 应用安全 网络安全 对工业互联网平台的理解：以数据为核心的工业

17、智能中枢 智能化生产服务化制造协同化组织个性化定制 基于平台的应用创新 工业互联网平台：工业智能中枢 采集交换集成处理建模分析决策控制 需求驱动技术驱动 1、工业数据的爆发 式增长需要新的数据 管理工具 2、企业智能决策需 要新的应用创新载体 3、新型制造模式需 要新的业务交互手段 大数据 海量工业设备连接管理，海量工 业数据处理分析 云计算 低成本IT基础设施，灵活的软件 开发与部署 物联网 海量工业设备接入，海量工业数 据采集 工业互联网平台：基于数据的智能闭环、数字孪生体、信息物理系统（CPS） 机器产线 零部 件 上位机 实时数据 服务模型 传感 器 执行 器 仪器 仪表 网络设备 服

18、务器 物流系统 产品 供应链模型 历史数据 信息数据 源数据 单元智能 柔性可重 构 人机协同 生产工艺 优化 物料跟踪 智能生产过程管理智能仓储物流虚拟设计与制造 个性定制智能服务供应链协同 数据流信息流 优化决策流 工厂级 车间级 产线级 物理层 模型层 应用层 美国工业互联网功能架构 工业互联网平台的功能架构：打通IT与OT的工具，工业应用创新的载体 边缘层 云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化）IaaS层 工 业 安 全 防 护 应用开发 （开发工具、微服务框架） 工业微服务组件库 （工业知识组件、算法组件、原理模型组件） 工业大数据系统（工业数据清洗、管理、分析、可视化等） 通用P

19、aaS平台资源部署和管理 设备管理资源管理运维管理故障恢复 工业数据建模和分析 （机理建模、机器学习、可视化） 设备接入协议解析边缘数据处理 消费者供应链协作企业开发者 应用创新 设备状 态分析 供应链 分析 能耗分 析优化 业务运行 设计 APP 生产 APP 管理 APP 服务 APP 应用层 （工业SaaS） 平台层 （工业PaaS） 泛在连接云化服务知识积累应用创新+ 工业互联网平台功能架构 应用层：解决工业实践及创新问题 工业应用部署，通过工业SaaS和APP的方式实现设计、生产、管理 等环节价值提升 工业应用创新，借助开发社区等方式塑造良好创新环境，推动基于平 台的工业APP创新

20、工业PaaS层 解决工业数据处理和知识积累沉淀问题， 形成开发环境 2. 工业大数据分析形成的智能 1. 工业知识封装和复用 工业应用的创新开发 边缘层：解决数据采集集成问题 兼容各类协议，实现设备/软件数据采集 统一数据格式，实现数据集成、互操作 边缘存储计算，实现数据预处理和实时分析 平台技术：从支撑“建平台”走向支持“用平台”，两条发展主线 通过工业模型沉淀和场景化二次开发 所带来的平台服务功能提升 I II 基于IT技术的平台架构与应用开发技 术创新 I-通过模型沉淀和场景化二次开发提升工业服务能力 数据工具：在开源基础上结合工业 数据特点进行二次开发 模型沉淀：机理、数据、业务、信

21、息模型的集聚与集成 应用部署：强化边缘侧业务承载， 提升工业现场服务能力 数据处理：面向工业场景需要，由开源框 架走向定制化开发数据处理工具 数据分析：实时分析与工业人工智能成为 创新热点 信息模型：基于平台或设备进行规范，从分 立逐步走向相对统一 工业模型：平台聚焦细分领域，通过并购、 合作等多种方式加速沉淀 数字孪生：多类模型融合集成，推动数字孪 生由概念走向落地 数据接入：由定制方案走向平台通用服务， 降低接入门槛提升接入性能 边缘分析：由简单规则走向复杂机理，进一 步向人工智能拓展 数据预处理：寄云自研转换回补等工具提升数据质量 时序数据处理：清华研发时间序列数据库IoTDB 批流混合

22、处理：ThingWorx发展异构数据处理架构 实时分析：Thingswise开发流数据模式识别系统 人工智能：Uptake开发机器学习引擎，提供故障预测、 动态优化等功能 自上而下：平台信息模型PTC统一信息模型 自下而上：设备信息模型OPC-UA 数据模型：Uptake收购APT获取55,000种故障数据 业务模型：MindSphere导入Atos绩效质量优化模型 描述设备状态：Azure IoT构建设备状态孪生模型 多模型融合：Predix整合仿真模型支撑复杂数据分析 数采服务：研华WISE-PaaS集成边缘协议解析能力 SDK：ThingWorx基于SDK提供原生高性能连接 简单规则：平

23、台边缘普遍集成IF-THEN执行能力 机理算法：ADAMOS边缘基于机理优化机床参数 深度学习：FogHorn边缘推理算法支撑缺陷检测 II-基于IT技术的平台架构与应用开发技术创新 DevOps与低代码技术变革应用开发流程，提升开发效率 DevOps提升开发效率 华为FusionPlant集成自动化代码检查工具 低代码降低开发门槛 PTC Mashup Builder低代码开发环境 新型集成技术发展推动平台功能由“内部调用”走向“多云集成” 云中间件强化传统软件和平台交互 MindConnect Integration/ThingWorx Navigate OpenAPI推动平台间功能调用

24、Salesforce 使用OpenAPI规范平台接口 微服务架构从Spring Cloud向Service Mesh演进，降低功能解耦和集成难度 富士康BEACON基于Service Mesh架构实现功能组件快速基础，大幅降低微服务的构建难度 容器架构向Kubernetes倾斜，高效平台调用资源 博世IoT Suite、日立Lumada、华为FusionPlant基于Kubernetes实现资源编排、调度和配置 通用IT软硬件和开源技术向边缘侧下沉,为边缘创新提供更好载体 高性能处理器应用于边缘设备 HPE Edgeline网关应用Xeon+Linux架构 开源生态向边缘侧下沉 EdgeX F

25、oundryKuraMOBYKubernetesNifi 平台所引发的工业软件体系变革：更智能、更灵活 工业APP示例（来源：智能云科） 工业APP主要特征 工业互联网平台 ERP MES SCADA/DCS 传感器与控制设备 现场制造设备 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 3 1 1 21 1 2 2 3 1 1 解 构 传 统 工 业 软 件 体 系 1 3 构建微服 务组件库 4将微服务固化为工业APP 设计 APP 管理 APP 分析 APP 工业知识 经验 2打开知识黑盒 5 基 于 平 台 实 现 交 互 集 成 功能更专业：面向细分场景，解决具体问题 服务模型化：数据+

26、模型构建应用，并实现知识积累与迭代 开发更高效：基于DevOps等新型开发方式，交付更快速 可灵活集成：基于微服务构建，并可被进一步集成调用 2017 工业互联网平台产业持续呈现旺盛发展态势 全球工业互联网平台市场规模：2018年 32.7亿美元到2023年138亿美元，年 均增速33.4% 来源：MarketsandMarkets 国际巨头在工业技术、产品、经验和数据等基础上，打造“国际品牌+高端产品+先进平台”的综合优势，以GE Predix、西门子MindSphere为引领，全球平台超过150个 工业互联网平台的发展 201320152016 (1)工业企业打造平台推动自身数字化转型 (

27、2)信息通信企业依托平台为工业提供数字 化转型服务 (3)我国平台进入爆发期 我国也形成了我国也形成了200200余余 个“类平台”产品个“类平台”产品 对绝大部分平台而言，聚焦优势领域+分工合作是主要方向 业务PaaS平台 数据分析和可视化平台 通用PaaS平台 云服务平台 连接与边缘计算平台 开 源 技 术 支 撑 系 统 集 成 服 务 （1）平台业务聚焦与优势互补合作将成为发展趋势（2）不同类型平台产业聚集特点不同 连接与边缘计算平台：掌握大量工业协议解析能力的企业正 在将其作为一项平台服务，产业从分散走向相对集聚 云和通用PaaS平台：高投入、规模效应，公有平台将由少数 IT巨头主导

28、，高度集聚 数据分析和可视化平台：转型：上升或下沉，要么下沉为 通用IT平台中的能力，要么与工业场景高度结合，变为业务PaaS平台 业务PaaS平台：依行业、领域各有专长，但特定领域内相对集 聚，业务中台成为未来方向 （3）平台合作正大量涌现 IT属性平台与业务PaaS平台、业务Paas平台间、连接平台与各类平台 平台应用：设备、生产、经营成为现阶段三大主要场景，国内外有同有异 39% 10% 9% 6% 5% 4% 6% 5% 5% 2% 4% 2% 2% 1% 26% 1% 7% 8% 5% 12% 3% 9% 3% 2% 14% 7% 2% 1% 设备健康管理 产品后服务 生产监控分析

29、能耗与排放管理 质量管理 生产管理优化 客户关系管理 供应链管理 财务人力管理 安全管理 全流程系统性优化 金融服务 数字化设计与仿真验证 数字化工艺设计与制造辅助 资产管理服务49%27% 生产过程管控24%32% 企业运营管理18%17% 资源配置优化6%21% 其它 国外国内 数据来源：工业互联网平台白皮书2019，工业互联网产业联盟（AII） 国外：在良好的信息化基础上，通过数 据智能分析挖掘新的价值 设备、能耗、质量、产品创新、新商业模式 国内：补课、提升与模式创新并举 补课：通过云化、平台等满足中小企业低成本信息 化需求 提升：工业大数据分析，设备、能耗、质量 模式创新：制造资源优

30、化配置，+金融+保险+物流 中国工业互联网平台的模式创新应用探索 中国通过工业互联网连接企业、产业各环节和各要素，在4个方向探索出一系列特色创新应用模式 连接用户连接工厂连接金融连接物流 大规模定制 能力交易与资源 配置优化 基于工业互联网的金 融产品/服务 数据驱动的精准 物流服务 海尔COSMOPlat平台连通用户 和生产销售物流全环节，汇集用 户个性化定制需求，按需生产和 配送 订单重构：生意帮通过连接各加工 厂发包方等，组织工厂协作加工 B2B交易： 积微物联平台交易工业产品 智能云科平台交易加工能力 航天云网平台交易产品设计、模型等 物流整合平台：平台整合货、运、 港等物流各环节数据

31、。保障物流企 业、收发货方的货款安全和流转 装备租赁：徐工信息根据装备数 据开展开展O2OO2O租赁租赁 设备保险：树根互联基于设备数 据开展设备保险与精准定价 企业信贷：天正股份根据数据指 导银行作出贷款决策 不同行业应用侧重各有不同：离散制造业 设计生产管理运维 1. 多品种小批量离散行业（航空、船舶、工程机械等） 产品种类多、规模小、价值高、研制和生产周期长，零部件复杂、协同程度高 2. 少品种大批量离散行业（汽车、家电、电子等） 产品种类少、规模大，对产品质量和生产效率要求高，产品种类向多样性发展 网络化协同设计单点工艺优化供应链优化管理设备健康管理 产品种类繁多结构复杂， 设计周期长

32、 产品质量要求高，但自 动化水平较低 零件数量级大，供应商 体系庞大 产品价值高、生命周期 长，后服务成本高 现状 应用 现状 应用 现状 应用 现状 应用 现状 应用 现状 应用 现状 应用 现状 应用 个性化设计质量优化生产管理优化后市场服务 单一品种向多品种发展， 多为消费品 批量大，质量缺陷导致 巨大经济损失 高效率是大批量生产的 必要条件 产品后市场服务需求多 样化 不同行业应用侧重各有不同：流程制造业 数 据 集 成 深 度 和 广 度 不 断 提 升 路径1：数据+模型驱动的全流程优化 以数字孪生体为核心的智能工厂建设 以模型为核心的分析优化 路径2：以数据可视化为核心的HSE系

33、统 基于数字化、可视化的风险管控、事故预警与模拟 制造系统数据的集成打通 路径3：基于数据的全供应链优化 通过横向集成等手段强化供产销对接，全流程提升 企业间数据的集成互通与综合优化 效率 质量 问题 以模型为核心驱动全流程优化，实现 原料配比优化、工艺优化、装备装置 健康管理等 安全 问题 基于生产过程的实时监控，避免泄露 爆炸等事故，实现危险品的全生命周 期监控。 效益 问题 从原料采购、库存到销售的全流程优 化，在最低的价格买入最合适的原材 料，并在保证较小库存的情况下，在 成品价格高点售出 商业模式：探索起步，专业服务与功能订阅是近期主要方式，金融服务显现巨大潜力 （1）互联网平台商业

34、模式大部分在工业互 联网平台中也会出现，但侧重不同 专业服务 功能订阅 金融服务 交易模式 分成模式 软件售卖 当前 主要模式（2）现 阶段以专 业服务为 主，未来 将向更多 模式拓展 （3）平台商业模式将不断演进丰富 功能订阅：由IT资源订阅、软件服务定义向平台功能组 件订阅演进，潜在的API经济 交易模式：由工业品交易，向工业数据、模型和知识交 易拓展 金融服务：以平台数据为基础的金融产品将极为丰富， 成为平台重要收入来源 分成模式：以随开发者生态的成熟，重要性不断提升 软件售卖：消失 （4）平台能力的可复用性是决定平台价值高低的关键 我国推进工业互联网平台发展的主要思路 关于深化“互联网

35、+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见 工业互联网发展行动计划(2018 2020年) 工业互联网平台建设及推广指南 工业互联网平台评价方法 试验 测试 生态 打造 应用 推广 平台 建设 加快平台培育建 设持续推动做深 做强 构建试验测试环 境带动平台能力 提升 积极打造创新生 态培育工业APP 应用 鼓励制造企业应 用平台驱动数字 化转型 生态建设将成为下一阶段平台产业发展的主线 开源技术创新生态加快工业互联网平台技术创新步伐 应用交付生态支撑平台解决用户复杂现场落地问题 应用开发生态是支撑平台价值持续创新的关键 绝大多数企业不具备单独构建“大而全”平台实力，能力互补合作生态建设成为产业

36、共同选择 聚集各类主体共同开发细分领域应用成为平台构建应用创新生态的主要方式 平台联合垂直行业客户共同打造满足 特定场景需求的工业应用 平台吸引专业技术服务商迁移成 熟解决方案台积累专业应用 平台通过打造开发者社区开展工 业APP应用创新 各方通过能力互补合作快速交付较成熟解决方案，解决通用化平台解决方案和个性化应用场景的落地适配问题 平台借助渠道商销售SaaS化服务 平台借助物联系统集成商在现场部署 平台、物联系统集成商、IT服务商共同交付定制方案 开源项目帮助平台企业打破技术壁垒，实现先进技术的有效应用 各平台产业主体意识到开源的重要性，积极筹划构建开源项目推动技术创新 小结 （1）工业互

37、联网平台尚处在发展初期 （2）几点展望 平台创新与竞争的大幕刚刚拉开，将有更多主体进入，但只有少数能最终构建起自己的“平台经济” 伴随平台成熟与应用深化，业务中台与数据中台将可能成为平台建设的关键与核心能力 工业APP创新能力与应用交付能力将是平台价值实现的关键，具有工业积淀的企业短期优势更为明显 生态建设将成为下一阶段平台产业发展的主线 平台应用短期仍将以设备侧与工厂侧为主，长期看消费侧将逐渐发力，并最终实现汇聚打通 平台治理将成为政府与企业必须面对的重要问题，数据确权、数据流转与平台安全是关键 平台能力和质量平台应用落地平台商业价值实现 关于工业互联网核心特征的理解及实践 宇动源（北京）信

38、息技术有限公司CEO 艾润 中立安全 赋能产业 宇动源 - Cosmosource 中国的 去技术化中台软件及服务提供商 传统软件开发模式的颠覆者 无代码开发 绘制心之所想 软件开发艺术化业务中台管理中台 数据中台安全中台数据发掘去技术化 无需IT技能 发掘数据之美 智慧企业 智慧政务 物联网 智能制造 工业互联网平台 商务智能 大数据 人工智能 工业 互联网 智慧 政企 Cosmo+ CPP 去技术化 能力工厂云平台 集团管控 Since 2004 Cosmo+ CPP 宇动源 与 优刻得 Cosmosource & UCloud 业务中台管理中台数据中台安全中台 UMCloud DMOSU

39、MOSUMStor 全面战略合作 产品高度集成 共同开拓市场 共同服务客户 什么是工业互联网？ 物联网、互联网、CPS、大数据、云计算、边缘计算、机器学习、 人工智能、智慧工厂、智能制造、产业链、制造业升级 怎么建工业互联网？ 平台切入，网联切入，数据切入，应用切入，生态切入 生产端、设计端、市场端、管理端、交易端、新模式 关于工业互联网的困惑 工业互联网关键特点 互联智能共创 设备系统网络 平台组织 机器 学习 数据 挖掘 故障 预测 联合 开发 供应 链协 同 性能 优化 制造 企业 设备设备 供应商供应商 检修 公司 科研 机构 第三 方开 发者 内部内部 开发开发 者者 自动化采集数据

40、 可视化加工数据 图形化数据建模 智能化数据分析 面向业务的 低代码开发 去技术化的工业互联网平台 智慧企业智慧工厂智能制造人工智能大数据分析&应用 前台 应用 管理者开发者使用者数据中心应用商店 管理中台 用户中心 管理中心 监控中心 安全中台 安全资源池 安全态势 安全即服务 开发探索 数据中台业务中台 图形化全栈数据工厂可视化集成开发环境 数据分析 智能化 数据 逻辑 展现 图形化开发一体化管理 开发测试 集成 容器/微服务 运维 融合 计算 统一数据访问&管理统一资源服务&管理统一计算调度&管理 云化 资源 虚拟化容器化分布式服务化 数据服务化 数据建模 图形化 数据加工 可视化 数据

41、采集 自动化 广泛互联 快速响应 聚众创新 航天云网工业互联网特点 INDICS 公有云，集中一体化 第一家，运营体系化 对外服务，对外输出 广泛接入，完整生态 云端开发，云端协作 离散化企业：飞机、汽车、装配、电子设备、机床、电器 产品种类多 市场化程度高 柔性制造要求高供应链相对完善 数据量小 工艺复杂 Cosmo+ & INDICS CoINDICS 航天云网 航天云网工业互联网 航天云网工业互联网 华能集团工业互联网特点 AIdustry 去中心化，星云架构 内部建设，外部联合 两级平台，广泛参与 应用驱动，联合开发 数字孪生，组织孪生 加油 站 清扫器 信箱 飞机 发电 产油设 备

42、泵 自动售 货机 建筑物 油炸设 备 医疗设 备 饮水机 卡 车 输油 智能电表 工业互联网 工 厂 监控设备 汽车 采矿设 备 输电 电 厂 钢 铁 石化 泵与阀 门 水电厂 太阳能发 电 流程化企业：石化、石油、冶金、电力、钢铁、电解铝 生产流程化 体量大 资产密集型工作连续 数据海量、连续 影响力大 Cosmo+ CPP DDC 分布式数据智能单元 中国华能 华能集团工业互联网 传统人工智能 掺烧 经 济 运 行 机组 负荷 煤种 . 实验 功率 效率 煤种 输入计算输出 神经网络 经济运行 引自：朱卫烈总讲稿 模型 X 1 . . . . . . X n Y=F （X1,X3,X3 .

43、Xn） M=F（F,A） R=F（U,I） 华能集团工业互联网 思考 无限可能，没有定数 连接一切，全是数据 能够探索，共同创造 平台是根，应用是本 感谢聆听 谢谢观看 Cosmosource Corporation 宇动源 智能制造前沿观察与推进策略 中立安全赋能产业 e-works数字化企业网 CEO 黄培 博士 1. 智能制造前沿观察 2. 智能制造推进策略 3. 关于e-works 数字化转型与智能制造的大潮已经来临 移动互联网的普及 5G即将商用 云计算的商业应用 工业互联网平台工业云 物联网与传感器的广泛 应用，产生海量数据 机器人应用热潮 增材制造的发展 创成设计的发展 计算能力

44、和存储能力的迅 速提升 制造业人工智能应用的兴起和 工业大数据分析的应用 虚拟现实与增强现实的工业应 用，Digital Twin（数字孪生） 备受关注 何谓数字化转型? 将模拟信息转化为数字信息（例如将手工填写的单据自动识别转为数字信息） 。 Digitization 数字技术的深化应用将对企业的商业模式、业务运营、决策方式、组织形态、企 业文化等方面带来深远影响，每个企业都应当思考并推进数字化转型战略。 Digital Transformation 将数字技术融合企业，彻底变革业务流程，例如利用物联网、工业互联网、大数 据分析、机器设备联网等。 Digitalization Intelli

45、gently Connecting People, things and business 智能地连接人、物和业务 制造业数字化转型模式 数字化 转型 商业 模式 服务 模式 运营 模式 决策 模式 研发 模式 制造 模式 按服务付费 在线营销、体验营销 仿真驱劢设计 机电软一体化设计 异地协同研发 IT/OT融合 柔性制造、增材制造 数据驱劢决策 大数据分析 客户自劣服务 预测性维护 业务流程管理 移劢应用 何谓智能制造？ 实现整个制造业价 值链的智能化，涵 盖研发、工艺规划、 生产制造、采购、 仓储、营销、服务 等各个环节。 长期的、渐进的、持续 改善的系统工程 满足客户不断变化需求 充分

46、结合行业特质、产 品和工艺特点 构建健康和谐生态系统 柔性、集成、协同、 高效、精益、绿色， 以人为本。 目标 策略 特征 智能制造的特点与内涵 需要规划、IT、自动化、精益等 部门通力合作 覆盖企业全价值链 数据和连接是基础 极其复杂的系统工程 涉及诸多使能技术 行业差异很大 企业提升竞争力的手段而非目标 智能制造的基石 信息与通信技术 工业自劢化技术 先进制造技术 人工智能技术 现代企业管理 何谓工业互联网？ 工业互联网是指工业互联的网，而不是工业的互联网。 工业互联网是支撑企业实现智能制造的关键使能技术，用 于实现设备、产品、订单、流程、员工、客户、供应商直 接的全连接。 在国外实际上称

47、为IIOT （即工业物联网）。 虽然目前工业互联网热潮涌动，但是目前我国的工业互联 网应用还处于初级的阶段，各界对工业互联网的认识与理 解不太统一。 设备的数据采集和设备联网是工业互联网应用的基础。 工业互联网，联什么？ 服务 工业互联网的应用场景 数字化技术支撑智能制造 Digital twin 状态监控 传感器与物联网 虚拟现实与增强现实 智能产品 智能服务 智能工厂 智能研发 智能管理 智能物流 与供应链 智能决策 CPS 传感器 Adas 产品性能仿真 嵌入式软件 设计成本管理 DFM分析 拓扑优化 AGV SLAM 自劢化立库 WMS 车间联网 增材制造 智能装备 智能产线 工艺仿真

48、 设备健康管理 ERP CRM EAM SRM MDM BI 工业大数据 EPM 移劢应用 智能与协作机器人 MES 视觉检测 APS 数据采集(SCADA) CAD CAE（工程仿真） CAM EDA PLM 质量管理 企业门户 TMS DPS(数字拣货系统) 增材制造：GE a-CT7 直升机发劢机中段 创成设计+增材制造 来源：Autodesk 创成设计+增材制造 四次机器人革命 来源：KUKA 人机协作 幵联机器人与机器视觉的集成应用 移劢版协作机器人与重型AGV KUKA KMR iiwa KUKA omniMove移劢平台 MAZAK的机加工FMS VR/MR在电梯维护中的应用 AR技术用于操作培训 AR技术在爱立信工厂的应用 小松的智能施工 1. 智能制造前沿观察 2. 智能制造推进策略 3. 关于e-works 企业推进智能制造的价值 少人化 节能降耗 提高产品质量 提升产品附加值 缩短产品上市周期 满足客户个性化需求 向服务要效益 降本增效 智能制