1.什么是工业大数据？
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。 工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。 工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。工业大数据具有数据体量大、分布广泛、结构复杂、数据处理速度需求多样和对数据分析的置信度要求较高五大特征。 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、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网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。 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。这些创新给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更强的洞察力。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各个方面。2.5G+工业互联网”目前仍面临哪些挑战？
虽然“5G+工业互联网”融合发展诞生了一些典型标杆案例，但在具体实施过程中，特别是垂直行业中，仍然面临很多挑战。 1.数字化基础参差不齐 我国工业企业数字化水平参差不齐，大部分仍处于工业2.0阶段，少数处于3.0阶段，对数字化、网络化、智能化的需求千差万别。工业制造企业业务场景分散且碎片化，业务流程以及工艺流程复杂，应用难度大。 2．融合应用仍待深化 “5G+工业互联网”要与各领域的生产实践、行业特性、知识经验紧密结合，差异化特征明显，面临很多行业和技术壁垒，虽涌现出一批典型应用，但可持续的商业模式、市场造血能力均亟待加强。 3．商业模式有待进一步探索 目前我国“5G+工业互联网”商业模式尚不清晰，5G+工业互联网市场需求没有真正爆发，产品不易进行规模化复制推广；5G+工业互联网多元化盈利模式尚未形成，网络投资建设模式有待进一步探索，产业生态有待进一步完善。 4．“卡脖子”技术依然存在 5G刚刚迈入商用阶段，技术产业生态尚未完全成形，关键技术受制于人。我国工业互联网在底层技术和工业软件等方面仍与发达国家存在一定差距，特别是在芯片设计和制造、大型工业软件、移动OS等基础软件等方面“卡脖子”问题依然严峻。 5.安全问题不容忽视 近年来，随着“5G+工业互联网”与智能制造行业融合的不断深化，不仅为智能制造行业带来了自动化、智能化的持续升级，也随之而来了大量安全隐患。随着工业网络接入信息系统与互联资产的增加，工业网络的安全问题体现的更加突出、网络安全风险更加严峻。 6.高端人才相对缺乏 5G+工业互联网是多个学科、多项技术的交叉领域，其应用延伸较为广泛，急需熟悉行业特点、熟练掌握信息通信技术且具备软件开发能力的复合型、专家型人才。目前，5G+工业互联网专业化人才紧缺问题较为突出，加大人才培养刻不容缓。 持续突破，“5G+工业互联网”融合发展未来可期 为解决这些问题和挑战，进一步加速5G与工业互联网融合创新发展，助推“5G+工业互联网”从点状示范应用逐步向面状应用和系统应用发展。需从以下几个方面进行突破和强化： 5G和工业互联网技术本身也在不断地发展和完善中，要加强5G、人工智能、大数据等技术在制造业的应用，建立若干应用场景；加强新一代信息基础设施建设，实现5G工业场景应用推广，围绕5G创新应用形成标准，培育5G生态链企业，完善工业互联网网络安全体系；聚焦重点产业，实施5G+智能化转型和新模式应用，打造具有竞争力的产业集群；充分发挥产、学、研、用、政紧密结合，培养专业化人才，打造5G+智能制造生态圈。3.工业互联网标识解析体系的顶层设计分为哪几层？
工业互联网标识解析体系的顶层设计分为四层：顶层为根节点，对应国际各类根，如DNS根、Handle根、OID根等；第二层为国家顶级节点，由工信部授权中国信通院负责运营，已在我国东西南北中分别建设了5大顶级节点，并陆续在南京和成都建设灾备节点，共同形成“5+2”顶层设计，向上对接根节点，向下统筹二级节点；第三层为二级节点，由工信部和各省通信管理局授权企业等机构运营，面向行业提供标识注册和解析服务；第四层为企业节点，是一个企业内部的标识解析服务节点，能够面向特定企业提供标识编码注册和标识解析服务，既可以独立部署，也可以作为企业信息系统的组成要素。递归节点是工业互联网标识解析体系的入口与效能提升节点，通过采用缓存等技术手段，提升标识解析的效率。4.工业互联网标识解析体系能为企业带来哪些好处？
以智能装备制造为例，上线标识解析二级节点后，可为企业、用户提供灵活的标识编码注册和标识解析服务，促进供应链上下游及用户间的信息共享和信息交易。企业生产数据也接入二级节点平台，实现人、机、物唯一身份识别和解析，有助于解决防伪问题，实现全生命周期管控，同时满足智能生产、行业协同和高效协作的需求，助推行业转型升级。成本方面，建立行业二级节点的投入从百万级到上亿级的都有，这与该行业对标识解析的需求有关。5.工业互联网平台的关键作用是什么？
第一，工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级。从工业云平台到工业互联网平台演进包括成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向、创新引领导向、生态构建导向五个阶段，工业互联网平台在传统工业云平台的软件工具共享、业务系统集成基础上，叠加了制造能力开放、知识经验复用与第三方开发者集聚的功能，大幅提升工业知识生产、传播、利用效率，形成海量开放APP应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的生态体系。 第二，工业互联网平台是新工业体系的“操作系统”。工业互联网平台依托高效的设备集成模块、强大的数据处理引擎、开放的开发环境工具、组件化的工业知识微服务，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发与部署，发挥着类似于微软Windows、谷歌Android系统和苹果iOS系统的重要作用，支撑构建了基于软件定义的高度灵活与智能的新工业体系。 第三，工业互联网平台是资源集聚共享的有效载体。工业互联网平台将信息流、资金流、人才创意、制造工具和制造能力在云端汇聚，将工业企业、信息通信企业、互联网企业、第三方开发者等主体在云端集聚，将数据科学、工业科学、管理科学、信息科学、计算机科学在云端融合，推动资源、主体、知识集聚共享，形成社会化的协同生产方式和组织模式。6.常见工业互联网平台的分类有哪些？
不如从数据视角、商业智能切入的平台，但解决方案已经能够满足行业的需求，落地情况更好，未来规划更清晰。例如，以福建泉州地区专精于石材行业的某平台为例，一期实现向石材成品加工厂租/售智能桥切机，云端设计图驱动设备自动切割，使成品加工所见即所得，降低交易摩擦，通过智能制造来降本增效。二期将合同采购转换为线上化，实现在线支付与供应链金融。无论是什么工业互联网平台，它们的最终目的只有：为企业实现降本增效、产业链上下游协同、辅助产业智能化转型。 一旦目标确定，有差异的只是不同的完成路径，本文我们会对不同的完成路径进行分析，并且列举它们的代表。 传统意义上的工业互联网平台 国外以西门子的MindSphere、GE的Predix为代表，国内以三一重工的“树根互联”为代表的国内工业互联网平台。这些平台旨在通过设备上的传感器采集运行运营数据，通过构建设备运营的模型来做故障预测，避免非预期的停机，使得制造业工厂可以最大程度发挥机器效能；此类平台的通用性强，属于跨行业、跨领域的平台，有一定的普适性； 从产业上下游供应链协同切入的工业互联网平台 库存合理化一直是制造业企业的一大管理痛点，主要源于上下游产业的信息孤岛化问题突出。通过此类平台，企业可实现灵活订购采购模式，通过实时追踪物流进度，可科学、敏捷地调整生产计划。另外，部分平台也支持通过集采等手段，加强中小企业采购的竞争力。这是目前比较常见工业互联网平台的一种形式。早期最核心的功能就是线上的B2B采购，所以很多B2B平台也都说自己是工业互联网平台，但只是非常初级和早期的体现，此类平台价值在于和上下游企业ERP系统打通，实现BOM和采购智能关联，终极形态则是能够做到灵活排产、生产，同时保证供应链安全。此类平台，有针对细分行业领域的（例如：福建泉州鞋服产业链的“一品嘉”），也有通用的（例如：海尔卡奥斯COSMOPlat）；由于涉及资金结算，此类平台与金融的结合比较密切，实际调研过程中，平台自己可能会输出供应链金融方案、引入银行当资方； 从数据视角、商业智能切入的工业互联网平台 此类平台常常是互联网企业将自己的科技力量对外输出的结果，其中以数据湖、数据仓库、商业智能、AI赋能为核心，而这些是互联网企业的核心优势。此类平台可帮助企业构建第二增长曲线，或者从现有业务中获得新的商业洞见。此类平台的科技属性更强，但由于对产业并不了解，可能会陷入拿着榔头找钉子的局面，需要企业共建，以支撑、赋能为主。此类平台有百度的“飞桨”、华为的“FusionPlant”、腾讯的“WeMake”等； 垂直领域专业型工业互联网平台 此类平台结合了上面三个平台的特点，聚焦于特定领域、行业内，为了解决行业内传统生产制造的痛点（例如人才缺失、制造水平差异化严重等）而开发的一系列功能。此类平台往往由在行业内摸爬滚打多年的资深专家创设，虽然科技实力7.工业互联网平台分为哪四大部分？
森云平台是一个全行业、通用型、低门槛的融合标识解析应用体系的工业互联网平台，是科森集团近十年的工控行业及工业信息化沉淀，十万级设备物联应用及50+定制化物联网平台开发经验的成果孵化。森云平台基于设备互联互通释放工业大数据潜能，改变传统的生产、服务和经营模式，是制造业“智改数转”值得信赖的合作伙伴，是懂制造的工业互联网SaaS平台。 森云工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。 工业互联网平台可以分为4 个部分： 1）边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。 2）IaaS 层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化； 3）工业PaaS 层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署； 4）工业APP：以行业用户和第三方开发者为主，行业用户主要是工业垂直领域的产商，第三方开发者主要是基于PaaS层做工业APP的开发工作，通过调用和封装工业PaaS 平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。8.工业互联网的核心能力是什么？
1、产业洞察能力：互联网企业转型做产业互联网往往很难成功的关键就是缺乏对产业的深层理解。开展产业互联网的“产业家”很多都是来自实体产业，其对产业链上下游的痛点、价值诉求、利益诉求、运作规则更清晰，从而可以有效的选择切入点。 2、资源整合能力：资源整合能力是产业互联网平台能够获得快速发展的关键。产业中的龙头企业、上市公司，或者是所在行业协会的领头企业发展产业互联网容易成功，因为其在产业中的地位使他们有更好的资源掌握和整合能力。 3、平台赋能能力：产业互联网平台要对所有参与主体提供赋能，其核心就是让参与主体在这个平台上获得比自己单打独斗有更快的能力提升。而赋能的基础是产业大数据的沉淀、产业相关知识库的积累、产业链流程的优化再造、产业人才培养能力等。 4、技术实现能力：产业互联网的领导者多数来自实体产业，很多平台的技术实现都依靠来自互联网技术行业的人员，然而在进行产业互联网平台IT系统建设时，发现两者较难融合。完美的规划方案有赖于技术的真正落地实现，怎么把产业中精细化的流程和标准规则、供应链金融场景设计等用IT系统落地实现，并获得用户良好的体验，是产业互联网平台型企业需打造的核心能力之一。 5、运营管理能力：卓越运营是平台保持长久竞争力的核心。不管互联网再炫，回归到生意的本质还是更低的成本、更高的效率，落实到产业链上的产品品质保证、供应交付保障、客户服务体验等。平台是否盈利和能否建立壁垒，最终还是要靠精细化的流程设计和运营管理能力。9.二级节点定位与作用是什么？
1.二级节点是标识解析体系中直接服务行业企业的核心环节 工业互联网标识解析二级节点通过对接国家顶级节点和企业节点，接入到整个国家工业互联网标识解析体系，可以为企业和普通用户提供灵活的标识编码注册和标识解析服务。随着标识解析应用的快速发展，二级节点是满足特定行业或者区域要求来进一步扩展标识解析服务能力、服务范围、服务深度的重要方式，从而成为构建安全、稳定、高效、可靠的工业互联网标识解析体系的重要基础和支撑环节。 2.二级节点是推动标识应用的重要抓手 工业互联网标识解析二级节点直接面向行业企业提供服务，是标识服务的窗口。从这个意义上来讲，二级节点的发展情况直接决定了标识解析体系在应用中的发展情况。首先，二级节点是构建行业级标识解析应用的平台，在充分保证数据主权的前提下，可以促进跨企业的信息共享和信息交易；其次，二级节点本身将产生大量有价值的数据，包括注册信息、解析日志等，通过对数据进行分析和挖掘就可衍生出很多新的应用和模式。 3.二级节点是打造标识生态的重要引擎 工业互联网标识解析体系围绕标识标签、标识读写器、标识解析软硬件、标识解析集成、标识解析应用、标识解析体系运营、标识解析公共服务等，可以形成一个巨大的产业生态体系。在二级节点建设和推广过程中，可以加速产业聚集，推动标识产业生态培育。10.企业数字化转型与传统的企业信息化区别是什么？
企业数字化转型是以企业转型升级和创新发展为主要目标，主要侧重于以数字技术为引领打造数字新能力，推动传统业务创新变革，构建数字时代新商业模式，开辟数字经济新价值和发展新空间。而传统的企业信息化则是以业务管理的规范化和优化为主要目标，主要侧重于以数字技术为支撑优化提升其业务流程和企业管理。 数字化发展主要经历了数字转换（digitization）、数字化（digitalization）、数字化转型（digital transformation）。数字转换是指利用数字技术将信息由模拟格式转化为数字格式的过程。数字化是指数字技术应用到业务流程中并帮助企业实现管理优化的过程，主要聚焦于数字技术对业务流程的集成优化和提升。数字化转型主要聚焦于应用数字技术重塑客户价值主张、增强客户交互和协作、构建业务新体系和发展新生态。 传统的企业信息化主要涵盖企业数字转换和数字化发展阶段，如图1所示；而企业数字化转型是在新一代信息技术赋能下，覆盖企业全要素、全过程、全员的系统性、体系性、生态化创新变革过程，其发展理念、战略目标、主要任务和推进策略等都与传统的企业信息化之间存在明显区别。
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