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我国工业互联网平台:亮点与挑战并存

发布时间:2018-08-21 14:16:17


我国工业互联网平台的主要供应商构成有四部分。领先的制造企业占比46%;工业软件服务商占比27%;工业设备提供商占比19%;信息通信企业占比8%。我国工业互联网平台主要的应用方向主要为装备行业、消费产品行业、电子信息行业和原材料行业。


“相比国外的平台,我国的工业互联网平非常有创新和特色,比较多元化,而且针对不同的需求,各个领域和互联网结合的比较好。” 余晓晖讲到。


平台发展存在制约因素和挑战


从全球看,工业互联网平台虽然数量扩张很快,但是总体还处在发展初期,业务模型、技术能力、商业模式、生态组织等还在探索中,工业互联网平台从功能到形态还有很大的创新和拓展空间。从我国看,根据工业互联网产业联盟和中国信息通信研究院近年来的研究和评测,发现有三个方面的不足制约着我国工业互联网平台的可持续发展。分别是,数据采集、工业PaaS、工业APP。


首先,工业互联网平台对底层工业数据资源的调度管理能力不足。表现在三个方面,一、设备连接数量不足,国际领先平台覆盖制造装备、工业网络、自动化系统、工业软件等全链条,潜在设备连接量可达数千万。而我国领先平台设备的连接数量不足百万,大部分为自有设备产品。余晓晖认为,设备连接数量的差距意味着汇聚的数据资源不足,制约上层数据分析能力和应用服务能力。


二、协议转换和数据获取能力较弱。我国主流存在40多种工业现场总线协议和工业以太网协议,因此,设备接入挑战很大,数据接口不开放。协议转换的困难导致设备接入难,设备品类少。而设备种类制约了平台提供跨行业跨领域服务能力的构建。其次,数据接入困难,数据质量差,尤其是离散工业。


三、边缘计算能力有待提高。国际领先平台开始将云端模型导入边缘设备进行实时分析,并通过双向迭代优化实现边缘—云端协同。边缘计算功能的不足将无法满足工业场景下高实时性的要求,难以提升平台和服务能力和智能化水平。


其次,平台对工业数据分析和工业应用开发的技术支撑能力不足。也表现在三个方面。一、海量工业数据处理能力薄弱,大多数平台还尚未建设基于大数据架构的数据存储和计算能力,无法对海量数据进行高效的管理。


二、工业数据建模能力分析不足。目前平台上提供的分析算法、分析工具、工业模型的数量和种类较少,难以支撑用户挖掘海量数据的应用价值。


此外,平台面向工业用户和开发者的服务供给能力不足。主要表现在工业APP服务能力不足和开发者运营能力不足两个方面。


我国承载行业解决方案的工业APP数量明显偏少,并且应用范围聚焦少数行业和领域,跨行业跨领域服务能力还需进一步提高。其次,目前仅有少数平台具备开发者社区,并且入驻平台的开发者数量较少,活跃开发者比例较低,多方参与的开发者生态尚未形成。


两份文件的出台恰逢其时


针对以上存在的种种问题,《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》两份文件的出台恰逢其时,有助于凝结共识,明确方向,更好地推动我国工业互联网平台可持续的发展。据介绍,评价方法内容呈现出“一横四纵”的逻辑架构。其中,四纵是指在基础评价体系之上,围绕各类平台应用特点延展出针对性评价内容。一横是指给出所有平台都应具备的通用能力要求,奠定整个平台的基础评价体系。


这两份文件出台有助于推动平台产业高质量发展。推动和保障了整个平台产业的高质量和可持续发展;为开展跨行业跨领域平台的遴选提供依据;为工业互联网平台重大工程实施管理提供参考;为平台试点示范申报和评审提供指导;为平台发展动态评价和跟踪管理提供方法。总之,是一套科学、全面、可操作的评价体系。


对于平台建设者来说,有助于提升自身竞争能力。平台建设企业需要一套标准化方法来分析解决一些问题,最终为用户提供高质量的平台产品和服务,不断提升自身的竞争力。


对于平台应用者方面,有助于强化平台应用效益。一套量化评价指标可以为平台用户提供清晰、可观的选择依据,实现优中选优,促进效益最大化。

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