工业互联网大数据驱动制造业转型升级的实践及思考

工业互联网大数据驱动制造业转型升级的实践及思考

近几年来，工业互联网已从概念的普及进入实践的深耕阶段，是全球产业布局的新方向，也是我国实现工业赶超的重大机遇。尤其在我国制造业的成本优势正逐渐消退，传统制造业唯有紧抓新一代信息通信技术，拥抱数字化新浪潮，通过利用物联网、大数据以及人工智能等技术，来实现凤凰涅盘。

一、工业互联网的xx实践

作为近代工业的重要发祥地，xx市规模工业总产值已突破10万亿，包括智能电网装备、智能轨道交通装备、智能农业装备和智能机器人等产业已成为具有标志性的高端产业。近年来，市委市政府提出要打造升级版的“工业明星城市”，以数字化和工业化相结合的工业互联网也被视为实现这一目标的重要路径。

（一）引进龙头，线上线下结合

2017年，xx市先后与北京机械工业自动化研究所（简称北自所）和航天云网科技发展有限责任公司（简称航天云网）两家国字头的企业开展合作，为xx打造工业互联网生态提供了线上线下两方面支撑。其中北自所致力于制造业领域自动化、信息化、集成化技术的创新、研究、开发和应用；航天云网作为航天科工集团的下级公司，其打造的具有自主知识产权的工业互联网平台，面向企业提供智能制造、协同制造、云制造服务，推进“互联网+先进制造业”发展。

（二）政企联动，打造“xx模式”

2018年，在航天云网落户的天宁区，启动“千企上云”专项行动，全区组织了50个工作组，将工业互联网向全市4000多家规上企业进行宣贯和普及。截止目前，已有3700多家企业注册上云，超过两万台设备数据接入平台。2019年，市工信局牵头启动了信息化“百企问诊”行动，带着专家团队免费对企业的信息化问题进行诊断。这种政企高度合作，共同推动区域工业互联网发展的模式，也被业界称为“xx模式”。

（三）一横多纵，构建区域平台

在“xx模式”下，工业互联网区域平台建设也取得了显著的进展，其中尤以航天云网江苏公司提出的“一横多纵”平台体系最为突出：“一横”是基础平台，可以快速连接企业、系统和设备，满足企业快速上云的需求；“多纵”指结合本地制造业企业的特点，包含了多行业应用，如纺织、干燥、石油化工等行业。2019年初xx市和科工集团联合推出了工业的“淘宝”——云端营销系统，为企业提供进销存一条龙服务。

（四）鼓励先行，打造样板示范

在政府的高度重视和宣传下，xx有数家制造业企业积极拥抱了工业互联网，并形成了一批样板示范。如xx亚玛顿股份，用全自动数控精密加工生产线设备替代人工，良品率提高到了95%，节约人力近200人，大幅提升了工作效率；又如xx旭荣针织，采用全新的自动输送系统，提高成品率、减少能耗的损失。在2018年省经信委公布的首批星级上云企业中，xx市有四家企业入选，数量名列全省第二。

（五）企业征信，探索商业模式

工业互联网的商业模式，一直是业界争论的焦点，xx在商业模式打造上，也做出了坚实的尝试。xx天正工业，在企业设备端安装数据采集终端，通过将传回的数据结合算法，为金融机构提供放款依据。2019年，xx企业征信服务有限公司与航天云网江苏公司合作，全面推动企业设备征信工作，为小微企业贷款难问题提供新的解决方案。

正是在多方的共同努力下，xx在工业互联网、工业大数据的探索走在了前面，工业互联网的生态正在逐渐形成，在省经信委公布的江苏省工业互联网服务资源池单位首批名单中，xx 就有多家企业入选。

二、实践过程中发现的主要问题

（一）行业标识还不够明确

作为近几年提出的新概念，工业互联网的行业标识还不够明确，什么样的企业算是工业互联网服务企业，并没有统一权威的定论。以天宁区为例，为了统计全区工业互联网类的企业，却因为没有明确的标准，各乡镇街道很难精确统计，后期要单独统计产值、贡献，也同样存在这样的问题。这也给政府准确掌握行业情况、制定精准政策带来了困难。

（二）商业模式还不够清晰

作为一个被视作千亿甚至万亿级的行业，工业互联网的商业模式一直还在摸索中，目前除了智能改造、设备征信外，并没有十分成熟的商业模式。商业模式的匮乏，也制约着工业互联

网、工业大数据进一步推广。

（三）接受程度还有待提高

虽然目前地方政府对工业互联网高度重视，但作为工业互联网的直接受众，制造业企业却存在着不少顾虑，比如企业设备是否会受到干扰、企业生产数据是否会泄露等等。企业接受度不高，也影响了工业互联网行业的做大做强。

（四）服务水平还有待提高

从目前的情况来看，在面对一些制造业企业的改造需求时，工业互联网企业的服务水平还有待提高。无论是响应速度，还是服务质量，客户体验的差异也成为了新业务推广的障碍。（五）技术瓶颈还有待突破

虽然2019年5G技术已经进入了试点阶段，IPv6的全面商用部署也在加快推进，但是工业互联网领域所面临的技术瓶颈还非常多，以设备数据采集为例，目前能够采集的数据还处于浅层，涉及到系统协议的数据，还不能全面覆盖。数据采集设备的边缘处理能力还非常有限。

（六）大数据应用还不够成熟

鉴于目前数据标准化程度还不够高，基础数据还不够充分，形成的算法应用还不够完善，总体而言，目前工业互联网领域的大数据应用还仅限于标准化程度较高的电力、油气等能源系统，在制造业领域还远未成熟。

三、进一步加快工业互联网发展的对策建议

（一）尽快统一相关标准

基于工业互联网背景的大数据平台建设研究

基于工业互联网背景的大数据平台建设研究 摘要：随着信息技术和工业技术的迅猛发展，新型工业化道路应运而生，而工业大数据的平台建设对加快新型工业化道路具有十分重要的意义，本文通过对工业和互联网大数据进行对比分析，结合工业互联网与大数据的特点，阐述了二者之间的内在联系。基于此，提出了工业大数据平台架构以及相关的数据分级处理流程，最后指出了工业大数据平台的应用，包括资产管理、数据管理、数据分析和安全服务，为工业企业提供了平台支持和数据服务。 1 引言（Introduction） 隨着信息化和产业化进程的加快，新型工业化道路应运而生，以运用现代信息技术，用信息化带动工业化。工业4.0和中国制造2025都以创新为共同发展理念，强调以信息技术为载体，加强创新驱动与智能化服务水平。因此强调建设工业化的网络平台，对数据进行整理、分析、总结，工业企业应当发挥工业互联网的作用，形成终端的服务信息系统。通过建设大数据的平台，为传统工业化的改造指明了方向，对新型工业化建设具有重要意义[1]。对工业互联网信息进行智能处理，实现数据同步、交换、集成、调用等功能，为工业企业提供数据平台服务和决策支持[2]。 2 工业大数据分析与应用（Analysis and application of industrial big data） 2.1 工业大数据分析 大数据特征体现在量、速度、多样性、真实性四个方面，而工业大数据的特征在结合大数据的基础上，附加了可见性和价值两个特点。工业大数据历经了三个阶段，如表1所示。工业大数据与互联网大数据相比，最大的区别在于工业大数据具有很强的目的性，而互联网大数据更多的是一种关联的挖掘，是更加发散的一种分析，对数据的预测和解读显得尤为重要[3]，如表2所示。 2.2 工业大数据应用 随着信息技术的迅猛发展，工业企业也相继进入了互联网工业的新的发展阶段，工业大数据在此背景下创新和变革，其应用范围很宽泛。工业大数据通常应用在制造、航空、轨道交通、船舶、石油、建筑等方面[4，5]，如表3所示。 3 工业互联网与大数据（Industrial Internet and big data） 3.1 工业互联网与大数据的联系 工业企业发展的动力来自工业互联网与大数据的融合，通过工业互联网，将来自数据操控平台中的信息汇总，依据相应的产品技术要求，实现数据的解读与分析，从而提炼出对企业有价值的信息。而大数据可以在跨学科技术融合的基础上，进

工业互联网大数据驱动制造业转型升级的实践及思考

工业互联网大数据驱动制造业转型升级的实践及思考 近几年来，工业互联网已从概念的普及进入实践的深耕阶段，是全球产业布局的新方向，也是我国实现工业赶超的重大机遇。尤其在我国制造业的成本优势正逐渐消退，传统制造业唯有紧抓新一代信息通信技术，拥抱数字化新浪潮，通过利用物联网、大数据以及人工智能等技术，来实现凤凰涅盘。 一、工业互联网的xx实践 作为近代工业的重要发祥地，xx市规模工业总产值已突破10万亿，包括智能电网装备、智能轨道交通装备、智能农业装备和智能机器人等产业已成为具有标志性的高端产业。近年来，市委市政府提出要打造升级版的“工业明星城市”，以数字化和工业化相结合的工业互联网也被视为实现这一目标的重要路径。 （一）引进龙头，线上线下结合 2017年，xx市先后与北京机械工业自动化研究所（简称北自所）和航天云网科技发展有限责任公司（简称航天云网）两家国字头的企业开展合作，为xx打造工业互联网生态提供了线上线下两方面支撑。其中北自所致力于制造业领域自动化、信息化、集成化技术的创新、研究、开发和应用；航天云网作为航天科工集团的下级公司，其打造的具有自主知识产权的工业互联网平台，面向企业提供智能制造、协同制造、云制造服务，推进“互联网+先进制造业”发展。 （二）政企联动，打造“xx模式”

2018年，在航天云网落户的天宁区，启动“千企上云”专项行动，全区组织了50个工作组，将工业互联网向全市4000多家规上企业进行宣贯和普及。截止目前，已有3700多家企业注册上云，超过两万台设备数据接入平台。2019年，市工信局牵头启动了信息化“百企问诊”行动，带着专家团队免费对企业的信息化问题进行诊断。这种政企高度合作，共同推动区域工业互联网发展的模式，也被业界称为“xx模式”。 （三）一横多纵，构建区域平台 在“xx模式”下，工业互联网区域平台建设也取得了显著的进展，其中尤以航天云网江苏公司提出的“一横多纵”平台体系最为突出：“一横”是基础平台，可以快速连接企业、系统和设备，满足企业快速上云的需求；“多纵”指结合本地制造业企业的特点，包含了多行业应用，如纺织、干燥、石油化工等行业。2019年初xx市和科工集团联合推出了工业的“淘宝”——云端营销系统，为企业提供进销存一条龙服务。 （四）鼓励先行，打造样板示范 在政府的高度重视和宣传下，xx有数家制造业企业积极拥抱了工业互联网，并形成了一批样板示范。如xx亚玛顿股份，用全自动数控精密加工生产线设备替代人工，良品率提高到了95%，节约人力近200人，大幅提升了工作效率；又如xx旭荣针织，采用全新的自动输送系统，提高成品率、减少能耗的损失。在2018年省经信委公布的首批星级上云企业中，xx市有四家企业入选，数量名列全省第二。

工业大数据

专题·融媒瞭望哨 14中国工程院院士倪光南以构建安全可控的信息技术体系为主 题表示： 中国是网络大国，习总书记提出的加快推进国产自主可 控替代计划、构建安全可控的信息技术体系、实施网络信息 领域核心技术设备攻坚战略等举措中，构建安全可控的信息 技术体系是我国网信领域的一项重大任务。加大核心技术研 发力度和市场化引导具有重大意义。倪光南表示实现网络强 国，就要打好基础，构建好技术体系。中国电子学会副理事长兼 秘书长徐晓兰指出： 人工智能技术最重要 的基础是大数据，在未来 的发展过程中，工业大数 据的创新发展，一是要需 求导向，牢牢把握发展变 革的机遇，高度重视工业 大数据的价值，持续提升 对数据的科学认知，通过 深度的审视不断优化数据 源，提升实施生产数据的 采集，包括数量、质量、类型、精度、频率的技术能力来把握新一轮发展机遇。二是创新驱动，潜心打造产业的整体优势。三是加强人才引领，着力构建科学的人才机构。四是应用示范、 深度挖掘数据潜在的价值。在数字经济的大时代背景下，大数据已经成为驱动社会经济进步的新引擎。工业大数据，是国家提升综合竞争力的一个关键因素，是全球工业转型必须面临的重大课题。 编者按：大数据、云计算等信息技术、计算机技术的飞速发展，加速人工智能在各个产业、各个领域的应用与融合。10月10日，由工业和信息化部指导，中国电子学会主办、中国工业大数据创新发展联盟秘书处、中国首席信息官联盟秘书处、智汇工业承办的“2017中国工业大数据创新发展高峰论坛”在北京召开。 近年来在推进媒体融合发展进程中，大数据技术已经成为重要的技术驱动力，写稿机器人、云计算、人工智能、物联网等以大数据技术为依托，从各个角度推动媒体融合创新与发展。未来大数据的应用与发展走向如何，又将如何在媒体深度融合进程中发挥重要的技术支撑作用。 在本次大会中中国工程院院士倪光南、中国电子学会副理事长兼秘书长徐晓兰、工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇、工业和信息化部信息化和软件服务业司处长商超、清华大学软件学院院长王建民、中国船舶工业系统工程研究院海洋智能技术创新中心主任邱伯华等专家、学者就论坛主题“融合创新 共享赋能”发表主题演讲。 工业大数据 本刊编辑部 倪光南徐晓兰

互联网工业大数据平台方案

互联网工业大数据平台方案 目前工业互联网大数据技术的不断成熟，它的应用领域也不断拓宽。工业互联网大数据在工业领域的应用程度不断加深，推动了传统工业生产方式的转换和生产效率的提高，使得传统工业模式向智能化、自动化方向转型升级的速度不断加快。 进入发展期，从事工业生产及销售的企业面临着向智能化、数字化转型升级的迫切要求，而工业互联网大数据技术的成熟应用使得这种转变趋势日益明显。当前，用户对于工业产品的需求越来越多样，这就促使企业必须生产出更加多样化的产品。而劳动力成本提高、原材料价格上涨、利润空间减小、同行之间的竞争日益白热化等因素都要求企业紧盯市场动态，利用工业互联网大数据等技术来实现成长和蜕变。 在传统的工业生产模式中，还存在着一些问题有待解决。比如，产品研发与实际生产之间的衔接不够顺畅，产品生产过程中的数据信息共享不够及时、准确。同时，通过人工来统计订单、设备等相关信息，耗时较长，效率较低，而采用工业互联网大数据等技术，可以有效地解决这些问题。相比于传统的工业模式，利用工业互联网大数据、物联网等技术，可以使企业在进行工业生产时更加符合标准化、规范化、精细化的要求，对于整个行业实现技术提升、利润增加都十分有益。工业互联网大数据技术对于工业企业生产及销售等过程的影响主要体现在以下几个方面。 在工业产品营销方面，通过工业互联网大数据技术进行数据分析，企业可以提供针对性推销、定向研发等服务，使产销结构更加合理。在设备远程故障诊断方面，工业互联网大数据技术可以预测设备可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，降低因设备故障而给用户带来的损失，使设备能够稳定运行。同时，利用工业互联网

工业大数据的未来发展方向

工业大数据的未来发展方向（从阿里和航天说起） 2016年12月5日，清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。 作者：佚名来源：THU数据派|2016-12-12 13:32 收藏 分享 2016年12月5日，清华大数据技术·前沿系列讲座——“工业大数据的技术趋势与应用场景”在清华大学FIT 楼多功能厅成功举办，本期讲座邀请到了阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松、航天科工集团航天云网科技发展有限公司副总经理祝守宇和阿里云事业群数据业务总架构师周卫天来为大家介绍工业大数据的建设背景、发展现状、国家战略、发展趋势、竞争对手、发展启示及建设意义。 阿里巴巴集团副总裁、阿里云业务总经理刘松首先致辞 刘松，现任阿里巴巴集团副总裁，兼阿里云业务总经理，负责阿里巴巴云计算生态构建工作，包括：大中型合作伙伴的战略合作，云市场与ISV的发展，大学合作与开发者计划，阿里巴巴双创示范基地，阿里云创客+，云栖100合作计划，阿里云研究中心等方面，并担任云生态战略与技术发展趋势的主要发言人。 刘总主要从三个层面的角度分享了他的想法。

一、数据技术(Data Technology)的发展趋势作。目前数据成为互联网平台企业的关键技术，包括苹果、谷歌、亚马逊等全球十大科技公司都逐渐演变成数据化、智能化的平台公司。数据技术的(DT)发展将对各行各业产生影响，新一代信息技术的优化使得全球的软件定义、数据驱动的商业模式逐步明显，数据智能也会在各个传统行业得以应用。 二、中国工业互联网的路径选择。德国公司发展工业4.0的原因是害怕谷歌、facebook等互联网平台公司对消费互联网数据的控制，提出工业4.0与其抗衡;而美国以GE为代表推出了predix平台，但仍然采用着将软件工程作为工业附属的操作模式，这种模式目前看来可行，但是横向扩展有限，而美国东西海岸的科技界对此仍处于不合作状态。目前在中国，基于良好的移动互联网经济，如果将互联网的平台模式和传统工业(包括汽车、飞机、机床、能源互联网)等产业结合起来，探索出新的跨界重混模式，会因为巨大互补效应而产生化学反应，中国制造业可能会走上一条换道升级的路径。 三、中国工业大数据的挑战与机遇。目前中国的工业生产模式很重，通过数据智能改进的产业机会非常大。除了技术和产品层，中国工业大数据要解决的非技术挑战主要有两点：一是文化的问题。工业企业文化和互联网企业文化差异很大，要解决work together的问题;二是人才的问题。这个领域需要的人才非常广泛，要有对工业本身理解的人才，需要了解具体的生产工艺，要有工业软件人才、要有数据处理的人才，这个领域是一个绝对跨界融合的产业，难点在于跨界合作的人才集成。工业大数据的推进问题，我们首先考虑的是能不能把人才高效地积聚起来。人的要素、文化的要素是推进工业大数据两个最重要的因素。 航天科工集团航天云网副总经理的祝守宇为大家分享工业互联网和工业大数据的应用 祝守宇，国家千人计划专家，教授级高级工程师，清华大学自动化专业学士、硕士。祝守宇先生的主要研究领域包括移动互联网大数据分析、工业互联网数据分析等，拥有国内外发明专利数十项，省部级科技奖励多次。 航天科工集团的前身是国防部第五研究院，由著名导弹学家、火箭专家钱学森组建。目前其主要以一主两翼三创新为整体发展目标，包括一主：航天防务、两翼：信息技术和装备制造、三创新：技术创新、商业模式创新、管理创新。在产业政策层面，工信部力推“制造强国+网络强国”的行动计划，将“中国制造2025”和“互联网+”行动计划列为未来产业发展的主攻方向。

新基建【工业互联网】打通数据孤岛,工业大数据应用的一个重要议题是“集成应用”

新用户请点击标题下 【软件定义世界（SDX）】快捷关注 ?【工业互联网】打通数据孤岛，工业大数据应用的一个重要议题是“集成应用” 文：赵刚，北京赛智时代信息技术咨询有限公司总经理，本文曾发表在发表于《工业经济论坛》2014年5月刊 上个世纪九十年代，科学家们在进行气象地图分析、大物理仿真计算、基因图谱分析等基础科学研究时提出了“大数据”这个概念。进入21世纪，互联网、电子商务、移动互联网、社交网络、物联网等技术蓬勃发展，大数据成为这些新一代信息技术发展的必然产物。大数据具有数据量大、数据类型复杂、数据处理实时性要求高等特点，大数据分析在互联网和电子商务领域的广泛应用产生了巨大的商业价值，得到世界各国的高度重视。全球著名战略咨询公司麦肯锡认为，大数据是创新、竞争和生产力的下一个领域。工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业互联网与大数据应用考试

工业互联网与大数据应用考试 单选题（共30题，每题2分） 1 ．就大数据的数量而言，制造业的数据产生数量远远超过其他行业，且可被接入的设备数量也远超移动互联网，这句话所揭露的本质问题是什么？（）A．这是工业大数据发展的机遇 B．工业大数据数量多 C．工业大数据可被接入的设备数量多 D．其它行业大数据数量少 E．其它行业可被接入的设备数量少 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 2 ．工业大数据的连接关系集中在产品、（）和数据三个方面 A．顾客 B．云计算 C．厂商 D．IT部门 E．银行 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 3 ．以下说法错误的是（）

A．《德国工业互联网战略计划实施建议》是在2013年的汉诺威工业博览会推出的 B．美国在2009年出台了《美国创新战略：促进可持续增长和提供优良的工作机会》和《重整美国制造业框架》 C．英国在2009年出台了《构筑英国的未来》的计划，准备在低碳经济、生物产业、生命科学、数字经济等领域突破 D．日本提出了《面向光辉日本的新成长战略》，重点发展环保型汽车、电力汽车、医疗与护理、文化旅游和太阳能发电等产业 E．德国提出了工业互联网，日本提出了互联网制造 我的答案：E 参考答案：E 答案解析：暂无 4 ．国对符合自己实际的工业4.0道路的探索，解决中国制造“大而不强”的现状，哪项不是重点解决的方面中（） A．建立一个云平台计算 B．改变中国制造质量差 C．提升产品的附加值 D．从价值链的低端环节向高端环节转移 E．调整制造业的产业结构使之更加合理化。 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无

5 ．中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做（）A．九天 B．OneNET C．移娃 D．大云 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 6 ．信息挖掘层是从数据到什么的分析过程(Conversion)（）A．内容 B．情景 C．结果 D．信息 我的答案：C 参考答案：D 答案解析：暂无 7 ．煎蛋模型表达的产品与服务之间的关系，说明了什么（）A．产品差异不大的情况下，配套服务的差异才是制胜的关键B．产品质量很重要 C．客服满意才是关键 D．产品与服务缺一不可 E．使用煎蛋模型能更大挖掘产品使用性

工业互联网大数据学校

上铁路学校 就选专业、正规的铁道类院校 在全球互联网经济快速发展的推动下，我国IT产业尤其是移动互联网发展迅速。据悉，国内软件行业目前人才需求量高，企业求贤若渴，IT从业人员的身价不断上涨。随着人才市场上企业对IT人才的需求持续升温，IT人才的培养变得越来越关键。 “学历教育与企业需求脱节”成为大学生选择IT培训机构的主要原因调查显示，就业压力和知识更新需求是众多大学生选择IT培训的主要原因。尽管我国高等院校每年都有大量的计算机专业学生毕业，但大多数都很难快速满足企业用人需求，这主要是由于学生在校园里很难获得实际的项目操作经验。因此，IT行业如今最普遍的问题就是，学历教育与企业实际需求相脱节的矛盾。IT职业培训成为了连接二者的重要桥梁和大学生"回炉"的首选 对“IT培训机构的选择”是关键 目前，国内互联网一线公司，如百度、华为，阿里巴巴从事研发工作的本科生年薪10万元是起步价，硕士达到15万元，而那些开价相对较低的传统硬件厂商，应届毕业生的起薪也在年薪8万元左右。面对如此诱人的待遇，我们去哪家IT培训机构才能顺利与高薪接轨呢？ 首先，大家在选择IT职业培训时，一定要根据个人爱好和自身条件，选择一个适合自己的培训类别。在IT行业，大专学历女孩可以学平面设计、网页设计、软件测试；男孩可以学java、php、net、

C/C++、iOS；学历稍低点的，学网络工程，电脑组装维修。从学习的难度来说C/C++高于java、java高于.net、net高于php。从入行第一年的薪水来看，C/C++和java差不多、java高于php、.net 与php差不多。 西安高新技师学院是经省政府批准，省人力资源和社会保障厅重点支持的新型全日制技师学院。学院是高等职业教育的组成部分；是以培养技师和高级技工为主要目标的培养基地；是劳动保障部门在全国启动并实施国家高技能人才培训工程和“三年五十万”新技 师培养计划的重要承担者。 学院采用“校企合作、订单培养、工学结合、勤工助学”的办学模式，深入了解行业发展趋势，提前为就业做好准备。学院坚持“对准市场设专业、对准岗位设课程、对准实践抓教学、对准创新育人才”的“四对准”办学思路；秉承“发展眼光聚焦于市场、保障措施对接于教学”的办学理念；以岗位、工种要求为本位，注重学生技能培养，但不忽视专业理论课程；坚持校企结合双元培养模式，实施二元师资结构。着力打造真正能从事实践动手、具有高技能水 平的知识型职业技术人才。

2018年工业互联网APP优秀解决方案公示名单

附件 2018年工业互联网APP优秀解决方案公示名单序号申报单位推荐单位解决方案名称 1 北京工业大数据创新中心有限公司 北京市经 济和信息 化局高价值设备智能远程运维应用解决方案 2 北京兰光创新科技有限公司兰光工业互联网APP应用解决方案 3 北京索为系统技术股份有限公司制导飞行器总体快速设计集成（APP应用）平台 4 和利时科技集团有限公司和利时HolliMachine智能设备云工业互联网APP应用解决方案 5 用友网络科技股份有限公司用友精智设计云服务工业互联网APP应用解决方案 6 天津卡达克数据有限公司 天津市工 业和信息 化局汽车研发设计工业互联网APP应用解决方案 7 宜科（天津）电子有限公司基于宜科IoT Hub? 平台的宜科工业互联网APP应用解决方案 8 沃德(天津)智能技术有限公司沃德智能工业互联网APP应用解决方案 9 天津海云创数字科技有限公司基于COSMOPlat平台的大规模定制工业互联网APP应用解决方案 10 天津市天锻压力机有限公司天锻大型锻造装备远程运维工业互联网APP应用解决方案 11 天津路曼科技有限公司路曼科技远程运维解决方案 12 包头市万佳信息工程有限公司内蒙古自 治区经济 和信息化 委员会 基于内蒙古网络协同制造云 平台万佳信息工业互联网 APP应用解决方案 13 沈阳鸿宇科技有限公司辽宁省工 业和信息 化厅鸿宇智能工厂管家APP 综合解决方案 14 沈阳机床股份有限公司产品全生命周期管理智能工业APP解决方案 15 吉林市东北电院开元科技有限公司吉林省工 业和信息 东电开元/能源高效与清洁利 用工业互联网APP应用解决

工业互联网平台评价方法

工业互联网平台评价方 法 文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）

附件2 工业互联网平台评价方法 为规范和促进我国工业互联网平台发展，支撑开展工业互联网平台评价与遴选，制定本方法。工业互联网平台评价重点包括平台基础共性能力要求、特定行业平台能力要求、特定领域平台能力要求、特定区域平台能力要求、跨行业跨领域平台能力要求五个部分。 一、基础共性能力要求 工业互联网平台基础共性能力要求包括平台资源管理、应用服务等工业操作系统能力，以及平台基础技术、投入产出效益共四个方面。 （一）平台资源管理能力 1.工业设备管理。兼容多类工业通信协议，可实现生产装备、装置和工业产品的数据采集。部署各类终端边缘计算模块，可实现工业设备数据实时处理。适配主流工业控制系统，可实现参数配置、功能设定、维护管理等设备管理操作。 2.软件应用管理。可基于云计算服务架构，提供研发、采购、生产、营销、管理和服务等工业软件，提供工业软件集成适配接口。可基于平台即服务架构，提供面向各类工业场景的机理模型、微服务组件和工业APP。具备各类软件应用及工业APP的搜索、认证、交易、运行、维护等管理能力。 3.用户与开发者管理。具备多租户权限管理、用户需求响应、交易支付等多类用户管理功能。建有开发者社区，能够集聚各类开发者，并提供应用开发、测试、部署和发布的各类服务和管理功能。 4.数据资源管理。具备海量工业数据资源的存储与管理功能，部署多类结构化、非结构化数据管理系统，提供工业数据的存储、编目、索引、去重、合并及质量评估等管理功能。 （二）平台应用服务能力

1.存储计算服务。具备云计算运行环境，部署主流数据库系统，能够为用户提供可灵活调度的计算、存储和网络服务，满足海量工业数据的高并发处理需求，且积累存储一定规模的工业数据。 2.应用开发服务。提供多类开发语言、开发框架和开发工具，提供通用建模分析算法，能够支撑数据模型及软件应用的快速开发，满足多行业多场景开发需求。 3.平台间调用服务。支持工业数据在不同IaaS平台间的自由迁移。支持工业软件、机理模型、微服务、工业APP在不同PaaS平台间的部署、调用和订阅。 4.安全防护服务。部署安全防护功能模块或组件，建立安全防护机制，确保平台数据、应用安全。 5.新技术应用服务。具备新技术应用探索能力，开展人工智能、区块链、VR/AR/MR 等新技术应用。 （三）平台基础技术能力 1.平台架构设计。具有完整的云计算架构，能够基于公有云、私有云或混合云提供服务。 2.平台关键技术。具有设备协议兼容、边缘计算、异构数据融合、工业大数据分析、工业应用软件开发与部署等关键技术能力。 （四）平台投入产出能力 1.平台研发投入。具备对平台的可持续投入能力，财务状况、研发投入合理。 2.平台产出效益。能够依托各类服务及解决方案，为平台企业创造良好经济效益 3.平台应用效果。具有良好的应用效果，能够基于平台应用带动制造企业提质增效。 4.平台质量审计。具有明确的运行安全和质量审计机制和能力，以降低由平台运营的潜在风险引起的损失。 二、特定行业平台能力要求

工业大数据应用场景(一)

工业大数据应用场景（一） 工业4.0的概念自诞生以来，即在全球生产制造行业掀起转型与升级的话题热潮，在传统企业通过转型与升级迈向智能制造的过程中，工业大数据无疑扮演着重要角色。工业大数据不仅包括企业在研发、生产、销售、服务、管理等过程中所产生的企业数据，也包括如经济运行、行业、市场、竞争对手等外部数据，对这些数据的采集、管理、分析与应用，将成为驱动企业转型与升级的巨大动力。Smart-Plant 致力于深化工业大数据在生产过程控制、设备故障预测、产品研发与设计、销售与生产预测、供应链优化等方面的应用，并通过大数据交易为企业的决策提供可靠的参考依据，为其数字化、智能化、互联网化转型提供有力支撑。 生产过程控制

Smart-Plant工业大数据在生产过程控制中的价值主要体现在以下几 个方面： 1. 改进生产工艺 Smart-Plant工业大数据有助于分析整个生产流程中每个环节的 执行情况，当某个流程偏离标准工艺时，通过对大数据进行分析能够快速地发现错误或者瓶颈所在，使问题更容易解决。 2. 建立生产过程虚拟模型 利用Smart-Plant工业大数据技术对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，以减少实际生产过程中的风险。 3. 优化能耗 在生产中对所有流程进行分析与控制将会大大降低能耗。 Smart-Plant利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的 异常或峰值情形，由此便可为企业优化生产过程中的能耗提供参考数据。 4. 质量事故分析 Smart-Plant可以帮助生产企业追溯产生质量事故的环节及原因，从而做出分析与改进，降低再次出现质量事故的概率。 Smart-Plant通过大数据采集、管理、分析及应用，达到以上四 方面的效果，从而实现优化生产过程控制、突破生产瓶颈的目的。 设备故障预测 Smart-Plant通过分析来自生产设备中所安装的传感器振动、温度、电信号等大数据流，为设备故障诊断和预警提供支撑。

工业大数据介绍

一、工业大数据的定义 工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。 二、工业大数据特点 工业大数据主要有以下几个特点： 1、数据来源主要是企业内部，而非互联网个人用户； 2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据； 3、数据服务对象是企业，而不是个人； 4、在技术上，传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用，更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术； 5、改变了企业原先对数据的看法，使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视，并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程； 三、大数据在工业领域的作用 1、实现数据的全面采集并持久化 在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是

在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。 2、实现全生产过程的信息透明化 随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。 随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。3、实现生产设备的故障诊断和故障预测 当前，已经可实现对设备各类数据的采集，包括设备运行的状态参数，例如温度、震动等，设备运行的工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中的环境参数，例如风速、气压等，设备的维

工业大数据与智能制造

工业互联网平台背景下的工业大数据与智能制造

准备这个报告时，我开始准备了接近40 张。后来发现，说的多了反而不容易说清楚。于是决定干脆少几张。今天的话题其实就围绕这张图展开的：里面有我很多曾经的困惑。 这张图可以分成三个部分。左边讲的是相关技术的原理、思想是怎样的，讲这些技术为什么突然一下子突然发力——其实是有了经济潜力；右边讲的是创造经济价值的逻辑，就是技术要与业务场景结合、如何寻找或者创造这样的场景。中间这一部分就是工业互联网平台以及承载的相关技术。它的作用是把技术和业务连接起来，把原理体现出来、把潜力变现、是企业推进智能化的支撑技术。 如果没有这个支撑技术，再好的想法也难以落地。或者说，落地的代价太大、经济性不好。如果有了这个公共的支撑技术，就不要大家各自开发软件了，只要用公用的东西就行了。这样，小企业也有能力来用先进技术了。这个道理和淘宝平台其实是一样的。不过，这个平台承载的是企业自己的专有的知识、经验、诀窍等专用的“私货”，并连接人、机、物、数据等资源。这些“私货”可以自己用，也可以像商品一样“出售”、给别人提供服务。

我们先看图的左边这一部分。这部分回答一个困惑——这些技术为什么突然成了热点了？ 大家可能都知道，最近几年出的新概念特别多：从工业 4.0、智能制造、大数据、CPS、工业互联网及其平台、人工智能、工业 APP ..... 这些概念让很多人觉得很悬，又怕赶不上潮流，于是就到各个地方去看很多文献、听专家报告。到头来还是似懂非懂。 我觉得呢，这些概念不应该特别难以理解。如果觉得难以理解，那是因为陷入了思维误区、把问题想复杂了。想复杂的原因大概有几种：第一种觉得这些概念是牛人提出来的、一定有很多的学问（很多是故弄玄虚）；第二个方面就是发现自己不知道怎么做，就以为自己不明白（其实是条件不够）；第三个方面是相近的概念太多了，脑袋都搞大了（本来就相近啊！）。 在我看来，这些概念其实很简单，确实是过去一些思想的延伸、相似或者相近是很自然的。我们要解释的是：为什么突然成为热点？ 这些概念被热炒的原因，是因为技术条件发生了改变。换句话说，如果过去提出这些概念、却没法实现、只能是空想、至多是写写论文、做个样板。我常举控制论之父维纳的例子：维纳或许有CPS 的思想，但他的时代没有计算机和互联网、提出CPS 也只能停留在生物控制层面。在前几年，互联网不发达、难以实施掌控资源时，CPS 的概念几乎可以用计算机里面的“控制模型”来取

2020年工业互联网行业分析

2020年工业互联网行业分析 一、工业互联网构建数据闭环，优化生产流程提升效率 (2) 二、解决行业痛点，推动产业转型，工业互联网创造无限可能 (3) 三、三大产业互联网化加速渗透，工业互联网空间广阔 (5) 1、互联网化趋势在三大产业加速渗透，第二产业走在最前沿 (5) 2、产业加速融合，工业互联网经济发展迅猛 (6)

工业互联网构建数据闭环，形成数据自反馈：工业互联网体系通过感知控制、数字模型和决策优化三个层次构建数据在产业链中的循环和自反馈过程，能够实现问题的及时发现、反馈和改善。 工业互联网有效解决行业痛点，提升生产效率：目前工业产业普遍存在工作碎片化、管理混乱、资源调度低效、安全性差等问题，工业互联网将通过其数字化管理和自反馈的方式解决行业痛点，从降本、提效、增收三个维度提升产业生产效率。 成长空间广阔，工业互联网领域发展潜力充足：在我国的三大产业中，第二产业的互联网化渗透率达到2.76%，处于三大产业的最前列，但目前来看渗透率仍较低，发展空间广阔，建议关注工业互联网领域优质标题的投资机会。 一、工业互联网构建数据闭环，优化生产流程提升效率 工业互联网数据功能体系主要包含感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，以及一个由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环，将通过数据在产业链内的循环过程，通过自反馈的形式优化生产流程，提升生产效率。 网络体系方面，工业互联网由网络互联、数据互通和标识解析三部分组成。网络互联实现要素之间的数据传输，数据互通实现要素之间传输信息的相互理解，标识解析实现要素的标记、管理和定位。 平台构成方面，工业互联网平台包括边缘层、PaaS层和应用层三个关键功能组成部分。边缘层提供海量工业数据接入、转换、数据

工业互联网技术白皮书

工业互联网技术白皮书 LINKSAME TEAM 2018.3 V9 一．整体系统架构设计说明 二．产业PAAS平台设计说明 三．工业互联网PAAS平台设计详细 3.1 云设备 3.2 云组件 3.3 云应用 3.4 云资源 3.5 安全管理 四．核心技术说明 五．第三方开发说明 六．开发模式概述

一．整个系统架构设计

二.产业PAAS设计 产业PAAS主要作用是安全前提下实现产业数据互通，产业内协同，实现产业整体调度，从而增强产业竞争力。 2.1产业协同部分，主要是业务交互部分，比如产业内原料供应、渠道销售等，实现跨企业的业务交互，网络采用SDN技术实现跨网专有私有网络交互，上下游企业数据只对产业协同中心认证交互，最大程度保障企业数据安全。 2.2产业调度中心，采用的是区块链私有链数据，实时到产业互联网中心是经过计算后得到的私有链区块链数据，单独读取生成区块数据，无任何实质意义，区块数据需要同产业图谱数据结合展示出产业数据。在对企业真实数据进行完全脱敏，实现全网产业互联。 2.3产业图谱，是产业PAAS产业密码，产业图谱可以在安全环境下单独生成以及动态更新并可以同步到任何一个产业解析中心，为最终实现安全全网多产业互联打下基础。 三．工业互联网PAAS平台设计 工业互联网PAAS帮助企业实现对资源，设备，信息等进行全面互联和管理：对人、物品、机器、车间、企业等，对各环节设计、研发、生产、管理、服务等，从而通过工业APP 的方式实现设计、生产、管理等环节价值提升。也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，实

现人人为我，我为人人的产业良性互动发展平台。 3.1云设备中心 云设备中心是PAAS平台与设备厂商和开发者共同打造的云平台，企业用户如果是新采购设备可以用云设备中心认证的，可以实现系统与设备无缝集成。同时也将用户已经实现接入的设备型号，通过运设备中心模式分享给其他更多产业用户，实现效率的最大化。云设备底层框架技术说明： 底层通信基于UDP，CoAP是IETF为constrained device制定的通信标准，包含了两层：message和req/rsp，message层定义了数据传输的格式，并且针对UDP传输的不可靠性，加入了安全传输的机制，req/rsp层为RESTful框架提供链路支撑。 对非标准接口工业设备，PAAS平台采用产品型号封包模式形成镜像，对非标准工业设备接入到云设备中心。 实现接入的产品的，我们通过自动生成产品镜像实现上传到云设备中心。

西安高新技师学院工业互联网与大数据应用专业

西安高新技师学院工业互联网与大数据应用专 业 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

随着人口红利逐渐消失，我国的劳动力逐渐成为稀缺资源，传统制造业正在面临人力成本日益升高的难题。根据美国MESA的调查数据，智能制造可以显着提升企业盈利能力，制造业企业有必要加大智能制造投入以获得更好的盈利能力。如今，工业互联网、工业大数据炙手可热，受到诸多企业热捧，互联网技术的快速发展正深刻影响着生产制造的方式，也影响着人们的生活方式。如何实现个性化定制、智能化制造，加速生产性服务与消费性服务的深度融合是所有制造企业面临的新挑战和机遇。 据统计，发展工业互联网所需的既精通工业技术又懂信息技术的跨界融合人才极度缺乏，招录比例甚至不到1%。将互联网与大数据技术融入工业技术的人才培养是市场长期发的需求。 西安高新技师学院是经省政府批准，省人力资源和社会保障厅重点支持的新型全日制技师学院。学院开设工业互联网与大数据应用专业，开设计算机组装与维护、计算机基础与办公自动化、JavaScript程序设计、WEB前端开发技术、jQuery实战开发、软件界面设计、Java语言程序设计、JavaSE开发、数据库技术、软件工程、数据结构、Pyth-on程序设计基础等课程、hadoop生态体系、storm实时开发。 学院致力于培养具有良好职业道德的数据挖掘人才，培养具备大数据分析与挖掘平台的开发、运营和优化等能力，能根据依据企业项目数据模型，运行开发工具实现数据挖掘等工作，具有Python程序设计基础、Web前端技术、Web数据库的设计与应用、自动化数据处理分析等能力;