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工业互联网平台功能架构

1边缘层是基础

边缘层通过对---设备的连接和深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换、边缘处理、云端协同，构建工业互联网平台的数据基础。在工业领域，由于协议和规约不同，不同厂商设备之间的连接存在原生壁垒，成为制约工业互联网发展的重要原因之一，因此，强化协议转换能力成为平台的重要发展方向。例如ge predixmachine利用opc ua技术实现不同工业网络协议的转换。其次，强化边缘与云端协同能力是另一个重要发展方向。例如thingworx平台将云端模型导入边缘设备进行实时分析，并根据反馈数据进一步优化云端模型，实现双向迭代。

2平台层是---

平台层基于通用paas叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等---功能，构建可扩展的开放式云操作系统。一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供---调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业app。

3应用层是关键

应用层提供从设计、生产、管理到服务的全流程---性业务应用，构建---的工业app---环境，使---基于平台数据及微服务功能实现应用---。形成满足不同行业、不同场景的工业saas和工业app，实现工业互联网平台的价值。

工业互联网典型模式

工业互联网融合应用推动了一批新模式、新业态孕育兴起，提质、增效、降本、绿色、安全发展------，初步形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大类典型应用模式。

平台化设计是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高的效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发和效率。

智能化制造是互联网、大数据、-等新一代信息技术在制造业领域加速---应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现机器代---生产，智能化代表制造业未来发展的趋势。

网络化协同是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置。

个性化定制是面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、交付服务等，实现用户在产品全生命周期中的---参与，是以低成本、高和高的效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。

服务化延伸是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、分享制造、---等。

数字化管理是企业通过打通---数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、---乃至---企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的运营管理新模式。

工业互联网的生长逻辑：价值经济

在过去的三十年中，我们经历了一个快速、免费、规模的消费互联网时代。

而在工业互联网时代，旧有思维框架不再适用，我们需要适应新的逻辑。

工业的每个领域都有自己的行业know-how。在基础设施建设的条件下，工业互联网项目的落地，还需要满足具体场景的特殊需求。

数字化、智能化为工业知识的凝聚提供了新的手段，通过大数据建模、ai等方式可以重构整个工业生态。

与在线交易、在线配送的消费互联网相比，工业互联网更多的是在线生产、在线供应链管理、以及在线的生产要素流动。

复杂的连接度带来了工业互联网的“慢与重”。消费互联网连接了供需双方，而工业互联网需要连接的是产业链上的各级供应商。

更重要的是，消费互联网连接的人是有主动性的，有统一的消费购买语言，可以通过数据建模来撮合交易。

而工业互联网连接的生产要素：机器设备、物料工单是复杂的，没有统一的机器语言。如果可以通过技术设置一系列编码，打通不同类型的机器和物料之间的沟通语言，那么行业的语言和标准都将显现。

“工业互联网---的就是行业里的生产语言。将生产机器的协议和逻辑标准打通，用技术呈现出来，再把它们连在一起，才能团结起所有的生产力。”贺仁龙说道。

制造业的---一定是围绕产品全生命周期价值链的---，在价值链的每一个环节中都有效率提升的空间。

如何借助工业互联网，打通企业研、产、供、销、服全价值链，-提质降本增效的业务目标是关键。因此，从消费互联网到工业互联网，是“规模经济”到“价值经济”的转变。