2019年，工业互联网首次进入政府工作报告。 2019年政府工作报告特别提到“建立工业互联网平台，扩大”智能+“，以加强制造业转型和更新。”
最近，工业互联网非常时尚。首先，“智能+”对于转型和产业更新的重要性。二是科技板块开放后，与工业互联网和工业互联网相关的科技公司不断进入公司行列。中等在工业互联网上争论很多，但仍存在许多混乱和不明确的发展。
来自Titanium Capital的新一代商业级技术投资者的第24位，该公司的创始人兼总裁裴培玉分享了工业互联网如何促进高端制造并释放机器的潜力。史培玉博士毕业于北京邮电大学，专业从事信号处理与信息工作，是云计算，大数据以及与互联网相关的研究和工业应用领域的专家。
两个典型的工业网络播放器
工业互联网主要由三部分组成：网络，平台和安全。网络是基础。特别是，5G低延迟网络是保证工业互联网的基础。数据和平台是工业互联网的核心，安全是保证。
工业互联网如何促进高端制造？
有许多工业互联网提供商，从最基本的连接到云服务器，从IaaS到PaaS，到工业数据分析和可视化平台，再到特定的应用场景，设计模拟，生产优化，运营管理，资产运营和维护。能源管理，采购优化等，在行业中使用互联网数据收集和大数据分析来创建应用场景。
两个典型的工业互联网玩家
第一个是GE的数字部门，它提出了工业互联网的概念，并提出“通过探索数据的价值来实现有效的结果”。
不幸的是，GE在2018年开始销售Predix，原因如下：
GE Digital受主要天然气，石油天然气和电力涡轮机业务疲软的影响；
低估了工业企业数字化的难度；
过分强调云平台和IT功能，忽视客户对应用程序的需求以及盈利模式尚不清楚；
合并和收购以及集成无法实现在单一平台上统一不同软件应用程序和交付功能的有效目的。
GE Digital的计划目标是将运营绩效管理和资产绩效管理应用程序与Predix平台相结合，以实现健康和可靠性管理，合规性管理，资产优化和战略优化。实现运营绩效管理，包括提高运营效率和流程优化。第二个参与者是Uptake，一家在工业互联网领域公认的比较评估公司。
成立于2012年的许多Uptake公司的工作模仿GE Digital，包括雇用许多GE Digital的原始设备。他们的主张还在于通过分析来自工业物联网的数据来实现有效的资产性能和运营效率，并且所提供的解决方案也是平台和应用程序。
在平台级别，它不仅提供相应行业的基本功能，还提供人工智能和机器学习引擎，将算法转换为目录和订阅，以快速实现数据分析，从而实现快速的应用程序编译和实现。最后形成应用和行业。解决方案有两种主要类型的应用程序，一种是通过数据科学和人工智能提高资产绩效，另一种是通过提高资产绩效来提高运营效率，这与GE非常相似。
Uptake于2018年11月收购了APT（资产性能技术）公司，为超过1000万种不同的组件提供800多种设备和故障模式。 FMEA故障模式分析有什么用？很清楚地确定设备有多少故障，每个故障现象必须采取的对策以及寻找相应的根本原因以形成维护策略。
还有另一个Uptake应用程序，它通过AI优化潜在的销售客户，服务要求和工作流程效率。它主要为设备制造商提供一整套业务流程优化引擎，更好的销售业绩和客户满意度。
典型案例：首先是为Caterpillar开发网络和设备分析系统，收集各种类型的设备数据信息，分析和预测设备可能出现的故障，同时监控网络以预先解决问题；这家火车公司在美国拥有约14,000台机车，Uptake帮助您通过人工智能进行预测性维护，每年节省4700万美元； AMEREN是美国的一家发电厂。 UU。它使用Uptake的人工智能应用平台每年拯救公司。 990万美元； PaloVerde是一座核电站，每年通过吸收节省1000万美元；吸收也有助于重型机械经销商每年增加850万美元的收入。
这些案例是工业互联网上的典型应用场景：围绕大型设备资产的性能，数据分析用于提高设备的可靠性，从而提高整个过程的运行效率，创造更多价值和收益
有四种主要的工业互联网技术：
边缘计算是一个可靠的工业应用场景：边缘的实时数据收集，云数据分析和应用程序开发实现高效协作是应用程序的响应和控制过程。云端用于边缘的实时数据采集。大数据平台也非常重要。以前的工业数据是小数据。许多数据流程在边缘执行，并且不会聚合用于相关性分析和统一趋势分析。因此，执行应用程序和解耦数据的大数据平台也非常关键
数字结对，通过数据处理定义工业设备的数据结构，并结合数据分析，深入了解设备的过去，现在和未来，并完成设备设备映射的最关键描述物理到虚拟环境；
通过专家经验+人工智能，基于专家数据指导大数据样本的注释，通过人工智能算法的训练，制定相应的诊断和故障预测模型，实现准确判断
工业互联网三种高端制造应用场景
什么是高端制造？高端制造不同于中档制造和高端制造以及低端制造：
生产过程基本上是连续的，如制造过程；
对许多不同大型团队进行有效协调的需求是一个复杂的过程。石油，电力，石化，光电子和半导体等高端制造业可以拥有数百种不同的子生产工艺，每个生产工艺都必须严格控制，以完成预期的最终生产；
高度自动化的生产过程，可根据实时采集的工作条件的各种参数自动，自动地响应控制过程；
良好的质量管理，能力，风险，成本等它要求极高，需要对过程和结果检查机制进行非常精确的控制。
工业互联网在高端制造业中有许多应用场景，目前的高端制造业通常呈现资产密集型空间，资产优化，高数字化，低数据利用率，体验导向和缺乏能力。科学决策。
通过结合工业互联网的实现，即资产绩效管理，提高运营效率，优化能源管理，环境保护安全生产，控制安全工业，你可以实现：
提高资产运营效率，减少意外停机对风险的影响；
提高资产使用效率，减少排放，降低能耗，提高安全生产，实现环境保护，构建工业生态。
正是因为高端制造一般是高产量，所以即使增加1％，也可以创造很大的价值。
高端工业制造互联网的核心不是数据收集，而是数据传输的价值逐层传递。
工业互联网平台可以加速整个价值转移过程。一方面，您可以添加来自不同设备和商业系统的数据，在中间构建数据，标准化和管理数据，以及分析数据以实现离散化和场景。另一方面，它还在整个应用系统中提供了大量的重用模块，这有助于简化应用交付和数据分析。
与传统的IT和OT系统（如PLC，DCS，MES或传统ERP）相比，工业互联网应用专注于解决旧问题的新技术，并使用物联网，大数据，计算等先进技术在云和人工智能。可以说，IT技术，解决设备可靠性，工艺质量和业务决策等问题，由于数据量，处理能力的限制，无法很好地解决数据，实时等，是原始的IT和OT系统。更新和重构。高端制造业的互联网应用非常离散，应用场景主要有三种类型：设备资产管理，运营绩效管理以及生产和运营决策。
资产绩效管理的目标是提高资产（即设备）的可靠性，避免意外停机；只保证设备的可靠性，确保在运行过程中有效提高生产能力，质量和成本，优化运行指标；只有通过确保提高运营效率，才能实现商业利润的提高，避免商业风险，因此这三个层面都与数据的价值相互交织。
工业互联网如何促进高端制造？
应用场景1：资产绩效管理。
大型高端制造业拥有大规模的关键设备，可以对连续生产过程中的停机风险产生重大影响。一般而言，有效维护设备的策略是：
首先是被动维护，它会中断和修复。这种维护成本最高；
二是预防性维护：为避免被动维护造成的设备停机，在此阶段采用更多的预防性维护，即定期维护；
第三个取决于状态或维护取决于状态，因为前两个的成本相对较高，所以分析振动，红外，超声波和其他测试仪器用于判断和测试设备关键。根据测试结果，决定是否修理。修理前后修理；
第四是预测性维护，基于海量数据分析来评估设备的实时状态，然后决定是否进行维修；第五，RCM或基于风险评估，结合实时数据在一系列设备维护策略的计算中，获得基于风险的管理和维护策略，以实现更精确的维护。 GE和Uptake现在已经实施了基于可靠性或基于风险的维护的全面的基于维护的战略。
目前存在的问题如下：首先，不能进行实时判断和诊断，不能根据动态工作条件进行调整；第二，无法实现故障的准确位置，无法进行指标的精确计算；第三，无法实现对生命的准确预测，并实现预测性维护；第四，积累，优化和复制专家经验，无法实现自我学习和知识进化的能力。
资产绩效管理系统主要涉及三个方面：
首先是数据，即实时机器数据，历史维护记录，故障记录，产品手册等。
二是机制，基本工业模型如FMEA，控制理论；
三，数据分析，变点检测，时间序列预测，聚类回归，机器学习，神经网络等。可以结合起来，形成比较完善的设备资产管理系统，实时监控，故障诊断和预测，可靠性管理等。该系列的最终目标是降低停机的可能性，降低运营风险并实现更快的响应。
如何使用数据分析来实现资产绩效的有效分析？主要是使用机器数据。基于机器的历史数据可用于构建不同状态的历史数据样本，开发各种故障的特征模型并与当前传感器数据进行比较以实时评估当前设备的状态。
基于历史数据，还可以构建性能预测指标。通过比较指标，可以知道设备将来何时可能存在问题，并且可以计算剩余寿命以优化维护策略。
应用场景2：运营绩效管理。
在工业生产过程中，许多设备生成数据，如过程数据，质量数据，维护数据等，可通过工业互联网平台收集，用于过程参数优化，过程优化性能，虚拟测量，关键指标建模，一系列分析，包括燃烧环境优化和能源管理。
通过生产过程中的设备，流程，质量检验，环境保护和链接数据的实时采集，结合数据挖掘和人工智能分析，生产过程，质量和效率操作可以优化。
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