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我国工业互联网平台建设面临的四大瓶颈及对策建议--第1页
我国工业互联网平台建设面临的五大难题
及对策建议
《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指
导意见》提出,“到2025年,形成3-5个具有国际竞争力的工业互联
网平台”。培育具有国际竞争力的工业互联网平台,事关未来10-15
年工业操作系统主导权之争,事关一个国家制造业竞争优势的确立、
巩固和强化,打造本土工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟
大。从供给侧来看,我国工业互联网平台在工业数据采集、大数据建
模分析、行业机理模型沉淀、工业APP培育、创新生态培育等方面面
临五大难题,亟需尽快取得突破。
难题一:工业数据采集难度大
数据采集是工业互联网平台的基础,工业互联网平台首先要解决
的问题是连接工业中的人、机器设备和业务系统,但是设备连接在工
业现场并不是一件容易的事情。当前,我国规模以上工业企业里,80%
以上的机器设备都是没有联网、不会说话的“哑”设备,只有20%的
设备联了网、会说话,但是这些设备遵循不同的通信协议,存在严重
的“语言障碍”,成为制约工业互联网平台建设的卡脖子瓶颈。
一方面80%的设备没有联网,设备数字化水平低。我国制造业总
体水平处于2.0向3.0过渡阶段,老旧设备多、数字化水平低,2017
年我国规模以上工业企业生产设备数字化率为44.8%、数字化设备联
网率为39.0%,需要通过加装传感器等方式实现设备联网,导致工业
我国工业互联网平台建设面临的四大瓶颈及对策建议--第1页
我国工业互联网平台建设面临的四大瓶颈及对策建议--第2页
互联网平台数据采集难、成本高、效率低。
另一方面20%的设备联网了,但通信协议不统一。近30年来,全
球各类自动化厂商、研究机构、标准化组织围绕设备联网推出了成百
上种现场总线协议、工业以太网协议和无线协议,协议标准众多且相
对封闭,工业设备互联互通难,严重制约了设备上云,亟需构建能够
兼容、转换多种协议的技术产品体系。
难题二:工业大数据建模分析能力不足
工业设备联网不是目的,目的是在赛博空间对工业设备建立数字
镜像,利用工业大数据和人工智能“训练”出解决实际业务痛点的工
业APP。工业互联网平台的本质就是对机器设备和业务系统产生的数
据进行建模分析,将数据转化为指导设备和业务进行优化的应用服务。
当前,受限于数据采集瓶颈和工业大数据自身的专业性、关联性、流
程性、时序性和解析性等特点,工业大数据建模分析需要平台企业兼
具工业基因和大数据基因,导致现有工业互联网平台工业大数据建模
分析能力较为薄弱。
一是数据种类不全,制约了工业大数据建模分析和工业APP功能。
相对于互联网大数据注重数据的“量”和“相关性”,工业大数据更
注重数据的“全”和“关联性”,以保证能够从数据中提取出工业设
备真实状态的全面信息。受限于设备数据采集能力不足,数据源不全,
这在一定程度上会制约工业大数据建模分析和工业APP的开发,当
前,基于单一数据源开发的工业APP多,基于设备和业务系统等多源
异构数据开发的工业APP少。
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我国工业互联网平台建设面临的四大瓶颈及对策建议--第3页
二是数据质量不高,制约了工业大数据建模分析和工业APP性能。
工业大数据往往会出现遗漏、分散、断续等现象,低质量的数据会直
接导致建模分析结果无法利用或者更为严重的后果,需要对数据质量
进行预判和修改,因此数据“清洗”工作甚至会占到工业APP开发时
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