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　　1、什么是工业互联网 工业互联网概念2019 年， 工业互联网首次进入政府工作报告，2019 政府工作报告专门提及“打造工业互联网平台，拓展智能 + ，为制造业 转型升级赋能”。最近工业互联网非常热，一是“智能 + ”对工业转型升级的重要 性，二是在科创板开市之后，与工业互联网、产业互联网相关的 科创企业在不断进入科创板上市的行列中。此前对工业互联网有大量讨论，但还有很多困惑和发展不清晰之处。在XXX新一代企业级科技投资人投研社第24期，寄云科技创始人& 总裁时培昕分享了工业互联网如何赋能高端制造，释放机器 潜力。时培昕博士毕业于北京邮电大学信号与信息处理专业，是 国内早期从

　　2、事云计算、 大数据和工业互联网相关领域研究推广与 应用的专家。工业互联网两大典型玩家工业互联网主要由 网络、平台、安全 三大部分组成，其中网络是 基础，特别是 5G 低时延网络是保证工业互联网的基础，而数据 和平台是工业互联网的核心，安全是保障。工业互联网厂商非常多， 从最基本的连接端到云服务端， 从 IaaS 端到 PaaS 端再到工业数据分析展示和可视化平台再到具体应用 场景， 设计仿真、生产优化、运营管理、资产运维、能耗管理、 采购优化 等，都是在工业里利用物联网的数据采集和大数据分析 后才能创造出的应用场景。两个比较典型的工业互联网玩家：第一个是提出工业互联网概念的 GE 旗下 Dig

　　3、ital 部门， 提出“通 过发掘数据的价值实现高效的产出”。不幸的是 GE 已经在 2018 年开始出售 Predix ，主要原因有几个：1. GE Digital 受到燃机、 油气、 电力等系列主营业务的 市场疲软 影响；2. 低估了工业企业数字化进程的难度；3. 过于强调云平台和 IT 能力，忽视了客户对应用的需求，盈利 模式不清晰；4. 进行的并购和整合并没有达到通过一个平台统一不同的应用 软件和交付能力的有效目的。（运营绩效管理）和 设备性能管理），通过设GE Digital 的规划目标，是希望通过 Predix 平台结合应用 Operation Performance Manage

　　4、mentAsset Performance Management 备的健康和可靠性管理、合规性管理、资产优化、策略优化，以 达到运营性能的管理，包括提升运营效率、实现过程优化等。第二个玩家是 Uptake ，是公认的工业互联网领域的标杆创业公 司。创立于 2012 年， Uptake 做的很多事都在模仿 GE Digital ，包 括招募了很多 GE Digital 的原班人马。其主张也是通过工业物 联网的数据分析，实现高效的资产性能和运营效率的提升，提供 的方案也是平台加应用。在平台层，不仅提供相应工业的基础能力，也提供 AI 和机器学 习引擎，把算法变成目录和订阅的方式以快速实现数据分析，

　　5、并 在上面实现快速应用编译和部署， 最后形成应用和行业解决方案。 应用主要有两类，一类是通过数据科学、人工智能的方式实现资 产性能的提升，另一个是通过提升资产性能提升运营效率，都与 GE 非常像。Uptake 在 2018 年 11 月份收购了一家 APT( Asset Performance Technology )公司，这家企业提供了800 多种类型的设备、 1000 多万种不同部件的失效模式。 FMEA失效模式分析有什么用呢？可以非常清楚地定位出设备有多少 种故障现象， 每种故障现象应该采取的应对措施和寻找相应根因 形成维护策略。还有 Uptake 另外一个应用， 通过 AI 实现销售线、索、 服务需求、 工作流效率的优化， 主要是针对设备制造商提供一整套业务流程 优化引擎、提高销售业绩和客户满意度。比较典型的案例： 第一个是为卡特彼勒开发一套设备联网和分析 系统，采集设备的各类数据信息，联网监控的同时分析预测设备 可能会发生的故障， 以提前应对； 美国一家 Class1 的火车公司， 在美国有大约一万四千个火车头， Uptake 帮助其通过人工智能 预测性维护， 每年节省 4700 万美金； AMEREN 是美国一家发电 厂，每年用了 Uptake 的人工智能应用平台帮公司节省 990 万美 金； PaloVerde 是一家核电厂，每年 Uptake 帮其节省 1000 万

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　　7、美金； Uptake 还帮助某个重型机械经销商每年提高 850 万美金 的收入。这几个案例是工业互联网里比较典型的应用场景， 围绕大型设备 的资产性能，利用数据分析实现设备可靠性的提升，进而提升整 个过程的运营效率，创造更多的价值和利润。工业互联网的核心技术有四个： 一，边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现高效协同，是云端应 用对边缘端实时数据采集的响应和控制过程；二，大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很 多 数据处理都在边缘完成， 并没有汇总起来进行相关性分析和统一 趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键；三，数字孪生，即通过数据化方式为工业设备定义数据结构，结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉，完成设 备从物理向虚拟环境映射的最关键描述；四，通过专家经验 + 人工智能的方式，基于专家经验指导的大数 据样本标注， 通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测 模型，实现精准判决。工业互联网三大高端制造应用场景什么是高端制造？高端制造与中高端制造、 中低端制造不一样之 处在于：一，生产过程基本上都是连续的，比如流程制造；

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