原标题：工业互联网平台演进将如何改变制造业的技术发展？ 文用友网络智能制造专家 贺唤平 从印发
从印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》(以下简称《指导意见》)，到设立工业互联网专项小组，为什么国家如此重视工业互联网呢?
因为工业互联网是领军企业竞争的新赛道，从全球工业互联网发展的阶段来看，当前正处于格局未定的关键期、规模化扩张的窗口期、抢占主导权的机遇期。机遇非常难得，同时窗口期也非常短，所以我国制造业需要紧紧抓住这个契机，加快发展工业互联网。
1、数据采集(边缘层)是基础，即要构建一个精准、实时、高效的数据采集体系，把数据采集上来，通过协议转换和边缘计算，一部分在边缘侧进行处理并直接返回到机器设备，一部分传到云端进行综合利用分析，进一步优化形成决策。
2、工业PaaS(平台层)是核心。即要构建一个可扩展的操作系统，为工业APP应用开发提供一个基础平台。
3、工业APP(应用层)是关键。即要形成满足不同行业、不同场景的应用服务，并以工业APP的形式呈现出来。
4、IaaS是支撑。即通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。
2013 年以来，全球各类产业主体积极布局，目前全球工业互联网平台数量超过 150 个。2017 年以来平台发展步入快车道，仅我国就有数十个平台产品发布。综合国内外平台企业布局策略来看，目前主要有四种径。
1.装备和自动化企业凭借工业设备与经验积累，依托工业互联网平台创新服务模式。比如 GE 基于开源 PaaS架构 Cloud Foundry 构建 Predix 平台，并通过集成微服务架构等方式为应用开发者提供丰富支持，实现智能应用的快速构建、测试和部署。三一重工依托其设备管理经验孵化专注工业互联网平台建设的树根互联，基于开源 Docker 技术构建 PaaS 平台，具备灵活的应用开发及部署能力，提供资产管理、预测性、产品全生命周期管理、产业链金融和模式创新等工业应用服务。
2.领先制造企业将数字化转型经验为服务能力，构建工业互联网平台。比如海尔的 COSMOPlat 平台，将顾客需求、产品订单、合作生产、原料供应、产品设计、生产组装和智能分析等环节互联起来并进行实时通信和分析，以满足规模化定制需求。航天云网 INDICS 平台汇聚超过 100 万家企业，并在此基础上提供供需对接、智能工厂、云制造和资源共享等服务。
3.软件企业围绕自身业务升级需求，借助工业互联网平台实现能力拓展。比如精智用友工业互联网平台，在客户端通过营销云与互联网营销及客户打通，在供应端通过采购云与供应商打通，在工厂内部继承原有ERP的功能通过上云进行优化，在车间设备端通过物联平台可以快速接入不同类型设备进行，从而协助客户快速连接设备快速实现多端实时服务。 PTC Thingworx 平台基于大量的设计模块，实现产品研发设计，大幅节约设计研发周期。同时，平台基于 CAD 产品数字模型和 Vuforia 技术集成的 ThingWorx Studio 增强现实开发和网络体验服务以及数字孪生服务(Digital Twin)实现对产品生产的全生命周期管理。
4.信息技术企业发挥技术优势，将已有平台向制造领域延伸。例如 IBM Bluemix 平台与博世合作，在平台部署博世物联网套件服务，进而帮助 IBM 提升底层设备物联及数据采集能力，并基于数据实现高级设备管理服务和云计算软件更新。微软 Azure IoT 平台则重点打造远程设备、预测性、工厂联网与可视化等服务能力，提升对制造场景的支持能力。华为 OceanConnect 平台借助网关设备、软件 Agent 和物联网管理系统，实现各类底层数据采集和集成，并通过提供 API 接口、开发套件与数据分析服务，提供许多高价值行业应用，比如智慧家庭、车联网、智能抄表、智能停车、平安城市等。
正如原工信部副部长杨学山所说：工业互联网平台是多元的，存在不同层次、不同类型的平台，满足不同需求、实现不同价值。为什么说它必然是多元化?因为制造业本身就是多元的，不同行业，不同规模有不同的物理系统，所以姓工不姓互联网的工业互联网也一定是多元的。
工业互联网平台能够有效采集和汇聚设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据等生产现场数据，通过数据分析和反馈在制造工艺、生产流程、质量管理、设备和能耗管理等具体场景中实现优化应用。
借助工业互联网平台可打通生产现场数据、企业管理数据和供应链数据，提升决策效率，实现更加精准与透明的企业管理，其具体场景包括供应链管理优化、生产管控一体化、企业决策管理等。
工业互联网平台可实现制造企业与外部用户需求、创新资源、生产能力的全面对接，推动设计、制造、供应和服务环节的并行组织和协同优化。其具体场景包括协同制造、制造能力交易与个性定制等。
工业互联网平台可以将产品设计、生产、运行和服务数据进行全面集成，以全生命周期可追溯为基础，在设计环节实现可制造性预测，在使用环节实现健康管理，并通过生产与使用数据的反馈改进产品设计。当前其具体场景主要有产品溯源、产品/装备远程预测性、产品设计反馈优化等。
工业互联网平台的核心是工业物联网，通过工业物联网平台可以快速打通机器、设备的互联互通。PC互联网时代，实现了十亿级电脑的连接，带来信息和交易方式的;移动互联网时代，实现了数十亿手机的连接，带来了社交和生活方式的;随着工业互联网时代的到来，将实现百亿甚至千亿万亿级别的互联，必将为生产和分配方式带来一场。
对于广大制造企业来说，通过工业物联网平台，可以快速实现更多机器和设备的互联，可以源源不断地采集到各类设备和机器的数据，实现多种数据的集成。但是我国制造企业新老设备并存，智能化升级也必将是老旧设备的智能化(也叫哑设备)和新设备新应用的搭建同时进行。
传统IT架构解决方案中数据都汇集到本地各类业务系统中，这些系统大多是烟囱式、孤立的业务系统。与此不同的是，在工业互联网平台架构下，越来越多的数据汇聚到了云端，在云端进行数据的集中存储、管理和计算。数据上云后，企业可以减少IT运营费用，打通了传统烟囱式业务系统之间的连接，还可以随时随地实时企业的运营状态。
但是有些工业场景，对于处理延时要求在毫秒级，这时物理世界与云的连接就变得不可靠。边缘计算就在靠近数据源附近提供网络、计算、存储等服务，满足企业数字化转型在联接、智能、实时、数据优化和安全方面的。边缘计算作为联接物理世界和数字世界的桥梁，使智能资产、智能网关、智能系统和智能服务变得实时、智慧、可靠。
通过物联数据的上云，企业获取了大量产品全生命周期数据(大数据)，这为基于大数据+云计算的人工智能奠定了较好的基础。但是，总体来说，人工智能在工业中的应用还非常有限，未来有较大的发展空间。目前应用较多的有智能调度、智能检测、设备故障预测等。
传统生产排程及调度系统是基于规则、约束的排程优化算法。但是由于生产要素情况很复杂，故障、病假等突发状况时有发生，所以应用推广不是很理想。随着人工智能算法突破，基于平台对资源能力匹配的监测数据，进行深度学习，可以对制造资源调度给出有效预案。采用视频图像识别方法在外观检测方面的应用已经比较成熟。基于设备运行状态数据，预测设备故障，优化设备运行状态等应用也比较成熟。
工业互联网的本质是将大数据、云计算、物联网等技术应用于工业企业，提高企业的核心竞争能力，推进我国制造业有大变强，争取早日迈向制造强国。
2017年8月，用友正式发布精智丨用友工业互联网平台，提供基于数据的场景化智能云服务，支撑智能制造创新，驱动企业商业模式与管理方式变革。
首先，基于工业PaaS云平台(iuap )，开发了具有广泛适配性的用友工业物联网平台。该平台由设备模型、规则引擎、可视化、知识库等模块构成。可以适配工业领域常见的通讯协议、多种品牌的数控系统及PLC控制器，实时采集各类设备、各类数据并完成数据清洗、标准化转换和存储，方便ERP、MES等业务系统调用。
其次，基于工业PaaS云平台(IUAP)，开发了众多应用，包括：直接连接客户及各大电商的销售云;直接连接供应商的采购云;支持协同设计的设计云;支持内部工厂计划及执行管控的制造云等一系列应用服务。截止到目前基于IUAP的开发者已经达到6.5万人，提供了1000多个应用APP，接入设备数量超过390万台(个)！！