政策与市场齐助力，制造业如何把握工业互联网机遇？

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【编者按】随着海外巨头的转型成功，工业互联网的不断深入，我国制造业如何跨越发展障碍？本文转载自微信公众号”工业互联网前线“，原标题《工业互联网：政策红利释放，市场加速成长》。

2019年，伴随着国家和地方工业互联网政策的落地以及工业互联网创新发展工程的组织实施，我国工业互联网平台建设和推广进入从试验验证到规模化应用、从垂直深耕到横向拓展、从企业局部上云到全方位上云、从产业链单点突破到产业链图谱加速完善的新阶段。工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心，对于振兴我国实体经济、推动制造业向中高端迈进具有重要意义。

从技术结构看工业互联网的应用场景

从工业互联网的发展背景来看，工业互联网平台是业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，以工业APP的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。主要涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、基础设施即服务（IaaS）技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。七种关键技术的相互融合中可以看出，工业互联网的重点在“网络”+ “数据”+“安全”，网络是基础，数据是核心，安全是保障。

工业互联网平台当前总体应用于四大场景。第一，面向工业现场的生产过程优化；第二，面向企业运营的管理决策优化；第三，面向社会化生产的资源优化配置与协同；第四，面向产品全生命周期的管理与服务优化。

目前平台应用还处于初级阶段，以“设备物联+分析”或“业务系统互联+分析”的简单场景优化应用为主。未来平台应用将向深层次演进，将在物联与互联全面打通的基础上实现复杂的分析优化，从而不断推动企业管理流程、组织模式和商业模式的创新。

工业互联网，全球新一轮产业竞争的制高点

制造业是经济长期可持续发展的基石

在我国GDP中，服务业的比重已经排到了第一位。纵观各大经济体的发展史，没有哪个大经济体可以靠服务业成为发达国家，主要是因为资本是靠投资来积累的，有了资本才能生产。服务业是依赖于物质基础的，而物质基础正是由制造业和农业提供的。改革开放以来，制造业一直是我国经济发展的强劲动力，就规模而言，我国制造业已居于世界第一。未来若干年制造业的可持续发展仍将是我国经济发展的主要动力，是从制造大国走向制造强国的关键时期。

破解制造业的阿克琉斯之踵

阿克琉斯之踵，即致命的弱点。目前中国的制造业面临着传统制造业产能过剩、企业生产成本不断上升（人力、环境、土地和融资等）、企业研发投入不足、技术和产品急需升级的四个难题。

比如说，制造业就业人员平均工资从2008年的16445元持续上涨到2017年的44991元，复合年增长率（CAGR）高达10.6%，远高于国内生产总值（GDP）的增速。从细项来看，制造业中私营单位的就业人员平均工资低于制造业就业人员的平均工资。

制造业的销售利润率上升的幅度远不及制造业成本的上升幅度。统计局数据显示制造业销售利润率从2014年的4.5%缓慢上升到2018年的5.9%，中间在2015年2月制造业的销售利润率还出现过下跌，之后才在供给侧改革的刺激下逐渐恢复上涨的态势。

从各国的时薪的比较来看，中国制造业的平均工资已经超过巴西和墨西哥等国水平并且正在迅速赶上希腊和葡萄牙。此前中国的工资水平经历了持续10年的迅猛上涨，已经翻了三倍。

中国人口老龄化和工作年龄人口预期中的减少，可能在未来几年带来更高的工资压力。这说明中国的劳动力的比较优势在逐渐丧失。

破解制造业的阿克琉斯之踵在于制造业要与信息通讯技术深度融合。从政策上我们可以发现政府对于制造业的思路是清晰的，出清落后产能，制造业拥抱信息通信技术进行产业结构升级。

首先，2015年开始，以去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板为重点的供给侧结构性改革，经中央经济工作会议定调后，正式拉开大幕。三年以来，供给侧改革取得了重大的成效，落后产能得到了有效的出清。

其次，随着中国制造的转型升级的相关配套政策的出台，坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则，通过“三步走”实现制造强国的战略目标。

最后，2017年10月30日，国务院常务会议审议通过《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，促进实体经济振兴，加快转型升级。工信部积极推进工业互联网平台，于2018年6月出台了《工业互联网发展行动计划》《工业互联网专项工作组2018年工作计划》等文件。此外在2018年6月12日，工信部信管局公示了 2018年工业互联网创新发展工程拟支持的项目名单。

制造业需要与工业互联网深度融合

世界上主要发达国家采取了一系列重大举措来推动制造业转型升级，德国依托雄厚的自动化基础，推进工业4.0；美国在实施先进制造战略的同时，大力发展工业互联网；法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出制造业振兴计划。

党的十九大报告指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。”中国制造业的转型升级是从要素驱动转向创新驱动，这必然要从粗放的规模制造向精细的效率提升以及智能化生产转变。工业互联网正好契合了这种转变的要求。

工业互联网打造机器、物料、人、信息系统的基础网络设施，形成智能化发展、科学决策与智能控制，大幅提高了制造资源配置效率。《工业互联网白皮书》中提到，工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心，对于振兴我国实体经济、推动制造业向中高端迈进具有重要意义。可以说，工业互联网是全球新一轮产业竞争的制高点。

2018年是全面实施工业互联网的开局之年，市场空间广阔。工信部部长苗圩表示，工信部开展了工业互联网发展“323”行动，即打造网络、平台、安全三大体系，推进大型企业集成创新和中小企业应用普及两类应用，构筑产业、生态、国际化三大支撑。

2017年我国工业互联网市场规模约为4700亿元，预计工业互联网的市场规模在2018年到2020年的年均增速约为18%。

政策开始逐渐落地，市场空间有望加速

自2015年5月以来，国务院、发改委、工信部等多个部门发布关于制造业与工业互联网的政策。特别在2018年2月，经国家制造强国建设领导小组会议审议，决定在国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作小组，由工信部部长苗圩任组长。工业互联网专项工作小组的设立将有力推动中国制造业升级的实施。一系列的政策和规划显示了工业互联网在中国制造中扮演重要的地位。在2018年6月12日，工信部信管局公示了2018年工业互联网创新发展工程拟支持项目名单，其中8家单位入围“跨行业跨领域工业互联网平台试验测试”项目，并有多家上市公司入围其它具体项目。表明工业互联网发展的紧迫性以及管理部门的高执行力，工业互联网有望加快发展。这同时也标志着工业互联网进入了新阶段，从纸面的意见和政策开始转变为具体措施。

海外经验：海外巨头的布局时机和布局方式

通用电气：专注构建全新工业互联网平台

GE是一家多元化的科技、媒体和金融服务公司。GE 的产品和服务范围广阔，从飞机发动机、发电设备、水处理与安全技术，到医疗成象、商业和消费金融、媒体内容和工业产品。公司涉足六大业务领域：基础设施、商务金融、消费者金融、医疗、媒体娱乐与工业。

断臂金融，专注于构建全新工业互联网平台。在2002-2004年，金融部门产生的利润一直占GE总利润的40%以上，在2004年，金融业务甚至为GE贡献了高达42% 的利润。从2008年至2014年，GE金融的期末净投资从5380亿美元降至3630亿美元。根据计划，2018年GE90%的盈利将来自高回报的工业业务，而2014年这一比例仅为58%。

GE的工业互联网思路。GE公司认为，“工业互联网” 是两大革命中先进技术、产品与平台的结合，即工业革命中的机器、设施与互联网革命中的计算、信息与通信；是200年来继第二波互联网革命中，计算能力和分布式信息网络占据主角；第三波工业互联网革命中，基于机器的分析方法所体现的智能占据主角，以智能设备、智能系统、智能决策这三大数字元素为显著特征。

Predix：GE推出的针对整个工业领域的基础性系统平台，是全球第一个专为工业数据分析而开发的操作系统，它不仅能实时监控包括飞机引擎、涡轮、核磁共振仪在内的各类机器设备，同步捕捉它们在运行过程中高速产生的海量数据，还能对这些数据进行分析和管理，做到对机器的实时监测、调整和优化，从而提升运营效率。Predix是实现全面数字化的敲门砖，可以应用在工业制造、能源、医疗等各个领域。此外，GE目前已基于Predix 平台开发部署计划和物流、互联产品、智能环境、现场人力管理、工业分析、资产绩效管理、运营优化等多类工业 APP。案例：通过Predix平台的APM功能，GE公司为布鲁斯电力公司提供了核电设备实时监控和故障反馈服务，设备运行数据实现可视化管理。凭借Predix平台，布鲁斯电力公司的单个核电设备连续运行500天即可为当地提供全年15%的电力，效率大幅上升，平均发电价格降低了30%，设备稳定性明显上升。

西门子：并购进军工业互联网领域

不同于GE从物联网角度切入，主攻智能服务，西门子更偏重工厂生产方式的变革，抓住了“工业4.0”的核心，其更成为了世界重工业转型的先驱者。

西门子在逐渐剥离家电、电信设备、移动电话、计算机、半导体、照明设备等业务的同时进行了一系列的并购。在收购了UGS之后，自动化系统开始逐步进入了智能制造的新纪元。在此基础上，西门子公司前后收购LMS、 Innotec、Vistagy、IBS、Vrcontext等公司，补齐仿真与测试系统、过程工业软件、3D可视化等数字化能力；收购 Tesis，进一步增强西门子的工业软件的产品组合。西门子公司通过一系列的收购打通了数字化工业转型之路。

西门子股份公司是全球电子电气工程领域的领先企业，业务主要集中在工业、能源、基础设施及城市、医疗4大领域。西门子于2016年推出MindSphere平台，该平台采用基于云的开放物联网架构，可以将传感器、控制器以及各种信息系统收集的工业现场设备数据，通过安全通道实时传输到云端，并在云端为企业提供大数据分析挖掘、工业 APP 开发以及智能应用增值等服务。

MindSphere凭借其独树一帜的开源性和兼容性，以及优越的数据采集与分析能力，能够提供优质的数据服务，帮助设备制造商和最终客户，主要优势如下：（1）提升设备可用度。（2）增强能源效率。（3）保障数据安全。（4）改善生产制造的效率和质量。同时 MindSphere严格遵守高标准的安全传输协议HTTPS进行数据传输，并按照最高标准建设云数据中心以存储数据，实现最高标准的信息安全保障。

MindSphere平台目前已在北美和欧洲的100多家企业开始试用，并在2017年汉诺威展上与埃森哲、Evosoft、SAP、微软、亚马逊和Bluvision等合作伙伴展示了多种微服务和工业APP。案例：（1）格林科技利用西门子S7采集机床产品中的6组数据，每30秒采集一次并上传至 MindSphere平台，实现了失效报警等功能。（2）在可口可乐荷兰Dongen工厂中的150个小型电机上安装了传感器，并将数据上传至 MindSphere平台，基于对电机震动情况的数据分析实现故障预警。

借鉴海外，关注先发优势和高市场渗透率的投资标的

比较国外巨头GE、西门子等公司转向工业互联网的历史可以发现，国外巨头转型工业互联网都是坚决、迅速的，要么通过自己技术开发，要么通过并购重组追赶。GE从物联网角度切入，主攻智能服务，7年累计研发投入70亿美元。西门子通过一系列的并购重组，在更偏重工厂生产方式的变革的原则下切入工业互联网。这对我们投资国内的工业互联网的标的具有极大的参考意义。

我们认为，中国制造业的新常态将加速工业互联网的发展，尤其是在政策的直接推动下。我们认为从以下方面选择标的：

第一，转型工业互联网坚决迅速的，具有先发优势，通常会有政策支持的公司标的。

第二，深耕于某一制造业领域，具有较高的市场渗透率。

第三，注重生产方式的变革，这是信息化和工业化两化深度融合的必然要求。

宝信软件：深耕于MES业务，领军工业软件

公司是宝钢股份控股、宝钢集团实际控制的软件企业，历经30余年发展，是中国领先的工业软件行业应用解决方案和服务提供商。公司产品与服务业绩遍及钢铁、交通、医药、采掘、有色、化工、装备制造、金融、公共服务、水利水务等多个行业。

公司的核心竞争力主要体现在：第一，“两化”的深度融合能力。积极探索构建智能工厂和智慧制造，策划和践行工业4.0解决方案、工业机器人、无人化物流管控等产品。第二，持续的技术创新能力。公司紧随IT行业发展潮流，坚持技术创新，在云计算、移动互联、大数据、无人化等新兴领域不断突破。第三，公司拥有强大的系统集成、应用集成、数据集成和项目管理能力，基于健全的管理体系（QHSEI、CMMI等），可集成信息化、自动化和智能化领域主流的技术、产品和系统，具备完整的专业技术链，能提供三化一体的集成服务能力，项目管理规范稳定。第四，完善的业务构建能力。拥有完整的工业软件和城市智能化领域的解决方案，逐步形成了以“全层次、全流程、全生命周期”为特征的业务构建能力。

公司于2017年正式发布宝信工业互联网平台，实现企业内部信息流、资金流和物流的集成和融合。宝钢通过宝信工业互联网平台，实现了表检仪实时分析，优化了产品质量。宝信软件公司的优势有：第一，工业软件的领军地位，具有强大的研发能力，公司多次获奖，入围工信部 “第一批智能制造系统解决方案供应商推荐目录”和工业互联网创新发展工程拟支持项目。第二，随着国内钢铁行业的回暖，公司积极投身宝武钢铁信息化整合的相关工作，在进一步探索在服务属地业务的基础上，以武汉为基地推进中部业务发展。第三，打造中高端的互联网数据中心（IDC）项目。实施批发型经营模式，订单规模大、周期长（5-10年），使得用户粘性高，具有稳定现金流和较高资本回报率。2017年国内IDC市场规模高达946.1亿，按照第三方中立数据中心服务市场占比约三分之一估算，第三方中立数据中心市场规模310亿元。2017年宝信软件的服务外包收入高达12.35亿，同比增长38.57%。2016年宝信软件的IDC业务市占率达1.54%，我们认为随着宝之云IDC机柜的不断上架，服务外包收入和IDC业务市占率将呈逐年上升趋势。

用友网络：驱动企业商业模式与管理方式的变革者

公司围绕“聚合用友云”“软件效益化”及“互联网金融”三大经营策略，大力推进用友3.0战略的实施，加大加速了云服务和金融服务发展力度和速度，实现了云服务收入和金融服务收入的高速增长、软件业务稳定增长。精智工业云全面引导制造业生产方式的改革，公司是中国 ERP软件龙头，市占率大约在40%左右。此外，公司深入挖掘工业数据，发力供应链金融业务。用友精智平台支撑的企业云服务超过1000个，提供了300多个应用组件、50多个应用开发框架，能够支持千万用户在线操作。

东方国信：自主化大数据产品龙头

公司致力于为客户提供企业级大数据及云平台整体解决方案，基于大数据、云计算、人工智能和机器学习等世界前沿技术提供包括数据采集、数据存储计算、数据分析挖掘、数据应用、数据治理管控、云基础服务与应用开发平台、智慧城市等相关产品、服务与解决方案。公司构建了云化架构的大数据产品线，形成了体系化、自主化的大数据核心产品体系，基于软硬件相结合的端到端工业大数据解决方案，推出工业互联网平台（名为BIOP）。

东方国信目前进一步搭建了面向7个工业领域的子平台，汇聚数十家开发生态企业和数千名开发者。酒钢宏兴基于BIOP平台的钢铁制造流程协同优化大幅提升了公司效益。

浪潮集团：服务器龙头，布局智能计算

公司是以服务器、软件为核心产品的解决方案服务商。2017年正式推出浪潮M81平台，具有云端和本地部署多个模式，并推出一系列基于物联网数据的应用。浪潮 M81平台架构分为四层，包括数据采集层、云支撑平台层、大数据处理与应用开发平台层、应用服务层。

目前浪潮已为山能集团、中国储备粮、蒙能集团等几十家客户提供了包含智能设备接入、设备监测、资产管理、质量工艺改进、工业企业运行数据监测等服务内容的工业互联网解决方案，帮助企业打造智能化管理。

石化盈科：侧重能源领域的IT服务商

石化盈科是大型管理咨询、信息技术及外包服务商，侧重能源领域的IT服务。2017 年石化盈科携手华为公司推出ProMACE平台，面向石油化工行业提供流程制造平台服务。

石化盈科ProMACE平台采用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术，提供数据集成、实时计算、智能分析、物联网（IoT）接入、可视化等核心能力，支撑流程工业智能化转型升级。平台主要聚焦石化化工行业，围绕着“生产一体化优化”“生产集成管控”和“全生命周期资产管理”提供标准工业应用。

目前，石化盈科成功为九江石化搭建计划生产协同优化平台，通过应用平台，九江石化2015年滚动测算案例达到242个，增效2.8亿元；2016年滚动测算案例提升至500余个，增效3.2亿元。

航天云网：工业互联网的先行者

航天科工基于自身在制造业的雄厚实力和在工业互联网领域的先行先试经验，打造了工业互联网平台 INDICS。

INDICS平台在IaaS层自建数据中心，在数字音频分析系统（DaaS）层提供丰富的大数据存储和分析产品与服务，在PaaS层提供工业服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业PaaS服务，以及面向开发者的公共服务组件库和200多种API接口，支持各类工业应用快速开发与迭代。通过应用INIDICS平台，河南航天液压气动公司实现了云端设计，基于云平台建立涵盖复杂产品多学科专业的虚拟样机系统，实现复杂产品的多学科设计优化。

树根互联：面向设备健康管理的服务商

树根互联技术有限公司由三一重工物联网团队创业组建,是独立开放的工业互联网平台企业。2017年初，树根互联发布了根云RootCloud平台。根云平台主要基于三一重工在装备制造及远程运维领域的经验，由操作技术（OT）层向IT层延伸构建平台，重点面向设备健康管理，提供端到端工业互联网解决方案和服务。根云平台主要具备三方面功能。一是智能物联，二是大数据和云计算，三是SaaS应用和解决方案。

推进工业互联网还要跨越哪些数据障碍

随着这几年工业互联网的不断深入发展，大数据在工业领域的应用取得了可喜的巨大进步。然而，我们也应该看到，成功案例仍然只是星星之火。由点及面形成燎原之势，任重道远，还需要跨越“缺数”“低质”“浅层”“孤岛”等障碍。

一是“缺数”。理论上，工业领域的数据应该是非常丰富的。麦肯锡2009年的报告显示，美国的离散制造业是所有行业中数据储量最大的。而我国情况如何呢？根据中国信息通信研究院和工业互联网产业联盟2018年底对国内74家工业企业的调研，我国工业企业的数据资源存量普遍不大，66%的企业数据总量都在20TB以下，还不到一个省级电信运营商日增数据量的十分之一。这背后的原因主要是我国工业互联网发展还处于起步阶段，企业数字化网络化程度普遍较低，数据资源的积累尚需时日。而目前工业系统协议七国八制现象非常突出，很多软件系统的接口不开放，也增加了数据采集的技术难度。

二是“低质”。警惕“垃圾进，垃圾出”。数据质量问题是长期困扰数据分析工作的难题。工业领域对数据分析的可靠性要求更高，因而对数据质量的要求也就更高。美国2016年《联邦大数据研发战略计划》还专门把确保数据质量、提升数据分析可信性作为七大战略之一。从信息化程度较高的金融、电信、互联网等行业的经验看，如果不开展专门的数据治理，就难以确保数据质量。调查表明，我国工业企业只有不到1/3的企业开展了数据治理，51%的企业仍在使用文档或更原始的方式进行数据管理。在数据治理方面，大部分工业企业还需加快补课。

三是“孤岛”。数据孤岛是几乎所有企业都面临的困境。从单一企业内部来看，存在着不同时期由不同供应商建设的客户管理、生产管理、销售采购、订单仓储、财务人力等众多IT系统，烟囱林立，而要深度推进智能制造，更要打通IT和OT，推进难度非常大，而且越大的企业包袱越重。从全行业看，发展工业互联网，实现从单一企业内部的局部优化，跨越到整个产业链的全局优化，必然要实现产销与供应链上不同企业之间的数据流通，进一步面临着安全合规、商业模式和技术标准的更大挑战。调查显示，超过半数的企业表示需要使用外部数据或对外提供数据，仅有2.7%企业觉得不会涉及数据合作。德国工业4.0计划已经把数据流通作为重点议题，国内促进工业数据流通方面工作还需加快。

四是“浅层”。大数据在工业领域的作用，纵向可以从三个层次来看：最基础的，是可以根据数据来描述工业产线、营销和企业经营活动的历史与现状；进一步的，可以基于数据预测设备、车间和整个企业的未来状况；最高层次，是根据数据分析结果，绕过人工干预，自动的直接指导企业运作，形成智能化的数据闭环。横向则可以跨越设计、生产、销售、服务等全链条。但推进情况如何呢？最近，工业互联网联盟对国内外366个工业互联网平台应用案例进行了分析，40%的平台应用集中在产品或设备数据的检测、诊断与预测性分析领域，而在涉及数据范围更广、分析复杂度更高的经营管理优化和资源匹配协同等场景中，多数平台现有数据分析能力还无法满足应用要求，需要进一步推动数据分析技术创新以及实现长期的工业知识积累。工业数据分析的深度还需加快爬坡升级。

工业互联网的长期目标，是构建“数字双胞胎”，使得物理世界的万物得以在数字世界重现，通过数字世界里的计算、分析、预测、优化，来指导物理世界的最优化运行。这就要求在物理和数字这对双胞胎之间架设畅通的 “大动脉”。数据就是这大动脉里流淌的血液。只有工业数据越来越丰富、全面，质量越来越高，“数字双胞胎”才能长得像。在这基础上，对工业数据的分析利用，还需要结合对物理机理模型的透彻理解，甚至老师傅几十年积累的经验，不断迭代，走向深入。做好了这些，数据对制造业转型的基础资源作用和创新引擎作用就能真正发挥出来。