平台层：物联网架构中连接设备和应用场景的桥梁，承上启下，提供数据处理及分析服务。

平台层主要以PaaS平台为主，向下通过网络层和感知层，对终端收集到的信息进行处理、分析和优化等，向上服务于应用层，为应用服务商提供应用开发的基础平台。

按照厂商类型区分：运营商、ICT企业、互联网、工业制造厂商和第三方物联网平台；

按照平台功能区分：设备管理平台（DMP）、应用使能平台（AEP）、连接管理平台（CMP）、业务分析平台（BAP）

涉及企业

中国电信：中国电信全面整合了自身的云、网和生态等优势资源，打造了智能物联网开放平台（CTWing）。CTWing 由连接管理、应用使能和垂直服务三大板块构成，全球化、安全可信的端到端服务贯穿始终。

华为云：华为云是华为的云服务品牌，将华为 30 多年在 ICT 领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，赋能应用、使能数据、做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠 AI。

中国联通：网络通信能力开放业务，旨在将智能化终端、运营商定制化网络资源、移动互联网、物联网等业务进行整合，为用户带来云化部署、一点受理、服务全国、灵活定义的网络能力服务。依托中国联通匠心网络，基于通信服务、网络策略、安全认证、大数据分析、5G 和物联网六大核心能力，其将围绕“物联网平台+”生态战略，打造以物联网平台为核心的业务体系，构建一个覆盖物联网产业链“云管端芯”的生态系统。主要产品包括平台能力、连接服务、物联网解决方案。

诺基亚： IMPACT 提供了一个安全、基于标准的简化 IoT 平台，可在此基础上构建和扩展新的 IoT。IMPACT 平台定位于水平化的物联网基础通用平台，具有连接管理、设备管理、数据采集和分析、应用开放使能以及基于感知的安全保障等功能。诺基亚 IMPACT 物联网平台是全球首个与芯片级深度合作并开放源码的物联网硬件平台，目前诺基亚 IMPACT 平台共管理着全球超过 15 亿部终端。

中国移动：ONEnet 中移物联网有限公司基于物联网技术和产业特点打造的开放平台和生态环境。中国移动物联网开放平台始终秉承开放合作的态度，为智能硬件创客和创业企业提供硬件社区服务，为中小企业客户物联网应用需求提供数据展现、数据分析和应用生成服务，为重点行业领域/大客户提供行业 PaaS 服务和定制化开发服务。

阿里云link平台：阿里云 link 物联网平台为阿里云 IoT 提供的云服务平台。物联网平台提供安全可靠的设备连接通信能力，支持设备数据采集上云，规则引擎流转数据和云端数据下发设备端。此外，也提供方便快捷的设备管理能力，支持物模型定义，数据结构化存储，和远程调试、监控、运维。

百度智能天工：百度智能云天工物联网平台是百度打造的物联网生态环境。百度天工提供通用的物联网设备连接、设备管理、IoT 边缘及数据流转能力，赋能产业应用。以云-边-端及时空数据管理能力为核心优势，提供完善易用的物联网基础设施，为重点行业提供端到端物联网解决方案。京东小京鱼：京东小京鱼面向智能行业全面开放，全面覆盖智能生活场景，赋能智能硬件、智能家居、智能车载等领域，提供“技术+服务+渠道”的一站式智能解决方案。可以通过集成小京鱼让智能产品获得听觉、视觉、学习能力以及音乐、新闻、购物等海量服务，并获得千万级设备控制能力。用户可以通过创新化的交互方式，随时随地获取服务。

小米 IoT 平台：小米面向消费类智能硬件领域的开放合作平台，面向智能家居、智能家电、健康可穿戴、出行车载等领域，开发者借助小米 IoT 平台开放的资源、能力和产品智能化解决方案，能够以极低的成本快速提升产品的智能化水平，满足不同用户对智能产品的使用需求和体验要求，与加入小米 IoT 的其他开发者共同打造极致的智能生活体验。

IBM Watson Iot:全球领先的物联网平台供应商。IBM Watson Iot 提供全面管理的云托管服务，旨在简化并从 IoT 设备中获得价值。其提供对 IoT 设备和数据的强大应用程序访问；执行强大的设备管理操作，同时存储和访问设备数据，连接各种设备和网关设备；使应用程序与已连接的设备、传感器和网关进行通信并收集数据。ThingWorx 平台是专为工业物联网（IIoT）设计的完整端到端技术平台。ThingWorx 平台是通过平台以及基于平台的解决方案，帮助企业实现以研发工艺和产品生命周期管理为主的工业互联和应用。同时，它提供工具和技术，使企业能够快速开发和部署强大的应用程序和增强现实（AR）体验。

浪潮云洲工业互联网平台基于自身在智能制造及 ICT 融合能力的基础上，构建以产业互联为核心，以标识解析为抓手，以云计算、大数据、区块链、5G 等新兴技术为支撑的工业大数据服务体系。浪潮云洲是中国最有客户价值的工业互联网平台，其面向企业、政府、园区三大主体，提供工业云、QID、工业 PaaS、工业大数据、应用服务五层架构服务，实现对设备、产品、业务系统，以及开发者、供应商、客户、员工的七类连接，形成“云、QID、云 ERP”全堆栈能力，致力于工业互联网基础设施建设，打造数字基建下的工业新大陆。

新华三物联网拥有感知层、网络层、平台层、应用层端到端全栈式架构。其中，平台层的新华三绿洲物联网平台，定位为应用使能平台 AEP（Application Enablement Platform）,采用基于容器技术的微服务架构，具备大规模数据处理和分析能力，能够提供物联网泛在连接技术、多协议定位服务、边缘计算和 SDK（软件开发工具包）等模块。

中国通服是中国信息化领域的领先服务提供商，提供电信基础设施服务、业务流程外包服务、通用设施管等服务。2006 年 12 月 8 日，公司发行的 H 股在香港联交所主板成功上市。通服物联是由中国通信服务股份有限公司倾力打造的集团级产品，定位“新一代数字世界基础设施服务商”，聚焦 IoT 服务，使能 IoT 创新。产品包含开发服务平台、设备运营服务平台、服务云和维护云。通服物联提供在智慧城市、工业互联网、智慧家庭、智慧园区等众多领域一系优质产品及解决方案。

海尔卡奥斯物联生态科技有限司立于 2017 年 4 月，主要运营和工业互联平台，其业务涵盖工业互网平建设和营，工业智能技术究和应用，智能厂建设及软件集成服务（精密模、智能装备和智能控制）、能源理业务板块，助力中企业实大规模制造大规模定制开级快速型，始终秉承国家工业互联平的命，为用户、企业和资源创造和分享价值，创引全球工业互联网态品牌。

树根互联股份有限公司是国家级跨行业跨领域工业互联网平台企业，也是连续两年、唯一入选 Gartner IIoT 魔力象限的中国工业互联网平台企业。树根互联旗下的根云平台可以面向机器制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织，在智能制造透明工厂管理，机器在线管理（服务、智造、研发、能源）、产业链平台、工业 AI、设备融资等方面提供数字化转型服务。

xIn3Plat（宝信软件）：2020 年 12 月 22 日，中国宝武及宝信软件推出中国宝武工业互联网平台 xIn3Plat。xIn3Plat 由宝信软件自主研发，依托于宝信软件 40 余年的发展积淀，从钢铁起步腾飞，并持续赋能非钢行业，在促进中国制造企业发展方式转变等方面作出突出贡献。xIn3Plat 包含面向工业领域的工业互联平台 iPlat 和面向产业领域的产业生态平台 ePlat。

航天云网是中国航天科工集团有限公司联合所属单位共同出资成立的高科技互联网企业，成立于 2015 年 6 月 15 日。基于 INDICS 平台面向航天科工打造了专有云，面向国内市场打造了航天云网，面向国际市场打造了国际云，为政府、行业组织、企业等用户提供基于“互联网+智能制造”的二十类服务。

Predix（GE 通用电气）：工业互联网操作系统 Predix 正在为数字工业企业提供强大助力，进而推动全球经济的发展。通过连接工业设备、分析数据和提供实时见解，Predix 在工业应用的构建、部署与运营方面向客户提供所需项目。基于 Predix 的应用程序，GE 和非 GE 资产的性能正在不断提升至全新的水平。

MindSphere 是西门子推出的一种基于云的开放式物联网操作系统，它可将产品、工厂、系统和机器设备连接在一起，使您能够通过高级分析功能来驾驭物联网(IoT)产生的海量数据。

研华科技：创立于 1983 年，是全球领先、值得信赖的创新型嵌入式、自动化产品解决方案提供商，提供包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等。研华 WISE-PaaS 工业物联网云平台，是一个集成的物联网服务平台，旨在从边缘到云端提供可操作的洞察力。用户能够轻松安全地连接，管理和吸收大规模的物联网数据，实时处理和分析/可视化数据。

小匠物联平台是智能家居品牌提供智能化解决方案的服务商。小匠物联可助力传统企业快速接入物联网，提供全球化基于云端的设备远程控制和管理，可靠安全地将您的产品连接到物联网。致力于为智能家电企业和企业健身器材厂商提供完整的产品智能化物联网整体解决方案。小匠物联的模式，主要分为两个部分，一个是 SAAS，另一个是其自主研发的 QUMIOS。

云智易智慧物联作为全国领先的智慧空间物联网科技企业，属于物联网平台层的平台服务提供商，为泛不动产行业提供智慧家居、智慧社区和产业园区/商业、智慧办公、智慧公寓等多场景的智慧物联解决方案，包括物联网平台、应用中台、物联网 SaaS 服务、X-Brain AI盒子和物联网咨询服务等。

广云物联是一家专业物联网解决方案商，致力于为企业提供物联网软硬件开发服务。 包括行业主流物联网平台接入服务，企业私有物联网平台开发服务，物联网硬件二次开发、技术支持、销售供应等服务。产品包含消费物联网、商业物联网、工业互联网的平台和解决方案以及物联网硬件。机智云是国内领先物联网厂商，公司 2005 年创立，主营业务为物联网开发和云服务平台服务。聚焦物联网、云计算、大数据和人工智能产业，采用微服务架构，为需要 IoT 需求的企业提供 IoT 产品全生命周期管理运营系统，涵盖设备管理、连接管理、应用开发、数据分析、BI 系统、智能决策、金融计费与第三方系统互联等功能，同时平台开放 API 接口，帮助企业打通内外部经营管理系统（CRM、ERP 等），已服务交通物流、新能源、工业互联、医疗健康、消费电子等众多行业，并在多个行业实现市场覆盖率领先。主要有两条产品服务线，分别为终端产品智能化服务和行业解决方案服务。

Walle物联网平台（深圳宏电）

KySCADA（东土科技）

HanClounds工业互联网平台（瀚云科技）

H-IIP（忽米网）

寄云科技

科远智慧

蘑菇物联

浙江蓝卓

Tn工业互联网平台（中之杰）

达闼科技（全球首家云端机器人运营商）

第四范式（人工平台与技术服务提供商）

旷视科技（深度学习，全球领先的人工智能产品和解决方案公司）

明略科技（全球企业级数据分析和组织智能服务平台）

深兰科技（快速成长的人工智能领先企业）

思必驰（对话式人工智能平台公司）

搜狗

腾讯优图（腾讯旗下顶级的机器学习研发团队）

依图科技（人工智能创新型研究）

云从科技（更高效的人机协同解决方案提供商）

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux操作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

物联网，Internet of Things,简称“IoT”，即通过传感器或物理识别装置等感知技术，对物理世界进行感知，通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理，实现人与人、人与物、物与物的链接，进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释：互联网的升级迭代版，互联网实现人与人的链接，物联网增加人与物理世界的链接；感知物理世界的变化，并对物理世界进一步的管理和控制

萌芽期：（1991年-2004年）：1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念，1995年，比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联，并未引起广泛关注。1999年，麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年，美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。

初步发展期：（2005年-2008年）：2005年，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。

高速发展期（2009年-至今）：2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”，无锡率先建立“感知中国”研究中心，中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术，并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年，欧盟成立物联网创新联盟。2016年，NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月，5G通信技术成熟化，第一阶段全功能标准化工作完成，进入产业全面冲刺阶段。

总结中国物联网产业发展，大致经历：

第一阶段：智能消费产品的涌现

2012-2015年期间，消费类物联网产品一夜爆发，过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品，添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术，再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快，因为害怕的稳定性和用户体验存在问题，再加上价格比较高，对于消费者而言性价比不高，市场认可度比较低。

第二阶段：底层技术完善

第二阶段相对于上个阶段，技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术，比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等，边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台，传感器产品也更加的智能化，具有更多的功能。

第三阶段：行业级应用兴起

完成技术突破之后，物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。

物联网IoT产业架构分四层：感知层、网络层、平台层、应用层；物联网IoT产业链：端——管——边——云——用

随着云端数据处理能力开始下沉，更加贴近数据源头，使得边缘计算成为物联网产业的重要关口；将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”；

“端”：物联网终端，主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用；包含芯片、感知技术（传感器+识别技术）、操作系统；

“管”：管道层，保证通信的作用，无线连接、卫星和量子通信等方式；

“边”：边缘计算，将集中式架构分解成边缘位置的点；

“云”：云平台，主要进行数据的计算和存储；包含云计算平台和AI技术；按厂商类型分：运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台；按商业模式分PaaS和本地部署；按照平台功能可以划分：设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台；

“用”：物联网IoT应用层，落地到不同行业应用场景中；三大业务主线：消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网；（政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网）

从产业集聚发展情况来看，我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。

其中， 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势，成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地； 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动，整体发展比较均衡，在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用； 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区，目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式，产业规模领先其他地区； 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛，成为第四大产业基地，且在自然资源和人力资源方面均存在优势，对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。

产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显，形成产业链；有助于改善协作条件，节约生产成本；而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用，促进区域一体化发展。目前，四大产业集聚区相互独立、各有特色，汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业，产业链逐渐完善，研发机构和公共服务等配套体系基本完备。

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，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。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中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，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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物联网的产业链主要分为五个环节是错误的。物联网产业链可细分为4个环节:“标识”、“感知”、“处理”和“信息传送”;因此物联网每个环节主要涉及的关键技术包括:射频识别技术、传感器技术、传感器网络技术、网络通信技术等。网络会借助文字阅读、查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。

网络：

网络是由若干节点和连接这些节点的链路构成，表示诸多对象及其相互联系。在1999年之前，人们一般认为网络的结构都是随机的。但随着Barabasi和Watts在1999年分别发现了网络的无标度和小世界特性并分别在世界著名的《科学》和《自然》杂志上发表了他们的发现之后，人们才认识到网络的复杂性。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网产业链包含芯片提供商、传感器供应商、无线模组(含天线)厂商、网络运营商、平台服务商、系统及软件开发商、智能硬件厂商、系统集成及应用服务提供商八大环节。芯片提供商是物联网的大脑，也是物联网产业链价值最高的环节。低功耗、高可靠性的半导体芯片是物联网几乎所有环节都必不可少的关键部件之一。依据芯片功能的不同，物联网产业中所需芯片既包括集成在传感器、无线模组中实现特定功能的芯片，也包括嵌入在终端设备中提供“大脑”功能的嵌入式微处理器。传统的国际半导体巨头，如ARM、英特尔、高通、飞思卡尔等;国内主要厂商包括：华为海思、展讯、中兴微、北京君正、华天科技等。

一、将真实的加工制造连接到工业40

如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。

工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度，能够使产品更具有个性化，生产更高效且规模可扩展，以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化，提高了工艺的自动化水平，并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。

1分布式智能

这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。

拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么，反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程，诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标，而不是依赖“云”来处理所有这些任务。

联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯，从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。

　 2快速连接

那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统，往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流，可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能，使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放？通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC

UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。

3开放标准和系统

重点是要思考系统到底“开放”到什么程度，是否支持新兴的通讯协议和软件标准，以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。

开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言（例如Java和C++）来创建自动化应用程序。

一台机器的操作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈，使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前，虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。

4实时数据整合

在工业40的工厂里，可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。

5自适应性

现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。

在一个制造液压阀的工厂里，一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的，以及哪些工具设置和操作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签，会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀，也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%，库存减少了30%。

二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行

工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon

Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。

物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。

在IIoT的实际应用中，

企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析，可以发现设备或资产更多的潜在信息，防患于未然。

例如

，监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为，从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护，否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。

工业40让加工制造更灵活

在一个生产制造流程，甚至是整个供应链中，通过连接性推动更多的新发现和系统优化，这是工业40的核心概念之一，这种科技进步也被称为第四次工业革命。

工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech，将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网，并启用信息物理系统（CPS）。

工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标，使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中，一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。

制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品，通过调整批量大小来获得更高的生产利润，这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。

物联网产业链由应用解决方案、传感感知、传输通信、运算处理四大关键环节构成，并以应用解决方案为核心。从产业链构成的角度，飞瑞敖物联网是以应用解决方案为核心，以应用解决方案、传感感知、传输通信、运算处理为关键环节的集成创新价值链。其中，应用解决方案是核心，物联网在一个相当长的时期内，都将是面对某项具体的应用而存在的。物联网的创新、普及和应用，将是以具体的应用解决方案的整合创新为核心的。传感感知是基础。作为物联网的神经末梢，传感器的需求将会是整个链条总量最大和最基础的环节。你可以去飞瑞敖了解下

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