智能制造工业互联网行业分析报告.docx
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智能制造工业互联网行业分析报告
2018年智能制造工业互联网行业分析报告
2018年2月
目录
一、智能制造推动产业升级，工业互联网崛起4
1、中国企业级互联网发展不及消费级互联网4
2、智能制造：
产业升级需求驱动，工业互联网崛起6
（1）第一层：
边缘7
（2）第二层：
平台8
（3）第三层：
应用8
二、“云+大数据+AI”技术浪潮叠加，工业互联网迎来新阶段9
1、云计算的发展为工业互联网提供新的技术基础9
（1）云计算的发展为工业互联网提供新的技术基础9
（2）IaaS和SaaS领域的发展将为企业上云奠定良好的基础10
2、大数据为工业互联网注入新动力10
3、人工智能：
推动产业升级，生产效率提升的利器12
三、中央到地方政策频发推动企业上云，工业互联网加速14
1、从中央到地方政策频发，推动企业上云14
2、企业上云空间大，多家企业布局工业互联网平台17
3、工业互联网加速，工业软件、云服务、大数据企业受益21
（1）各地企业上云不断落地，工业互联网加速发展21
（2）在整个工业互联网体系中，工业软件、工业云平台和工业大数据是关键的三个领域，产业链相关企业将受益22
（3）目前，中国高端工业软件市场80%被国外垄断，中低端市场的自主率也不超过50%23
智能制造推动产业升级，工业互联网崛起。
制造业变革与数字经济发展实现历史性交汇，驱动传统产业加速变革，推动工业互联网崛起。
2008年金融危机过后，全球新一轮产业变革蓬勃兴起，制造业重新成为全球经济发展的焦点。
以互联网为代表的信息通信技术的发展极大地改变了人们的生活方式，构筑了新的产业体系，为传统产业变革带来巨大机遇。
伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合，云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧，推动工业互联网崛起。
“云+大数据+AI”技术浪潮叠加，工业互联网迎来新阶段。
（1）云计算的发展为工业互联网提供新的技术基础，用户使用工业设计、加工工艺分析、装配工艺分析等云服务，大幅缩短产品升级换代周期、降低设计与制造成本、提高产品性能。
（2）工业互联网需要积累工业大数据，才能更好地合理分析并运用，通过工业互联网与大数据的结合可以实时处理在生产制造过程中的突发问题。
（3）人工智能应用于传统领域的主要目的是优化相关设备功能，以新技术、新产品带来新的商业模式，更好地为人类服务。
人工智能与工业互联网进行深度融合，生产效率得以提升。
中央到地方政策频发推动企业上云，工业互联网加速。
（1）国务院和工信部从2013年开始就积极推动工业云建设，深化“两化融合”。
2017年，广东、浙江、江苏、山东等地，纷纷出台政策，推动企业上云。
（2）十九大报告提出在技术革新及产业升级趋势下，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业”，以信息化、自动化、智能化等作为战略发展方向的先进制造业将是未来实体经济发展的主要驱动力。
（3）在整个工业互联网体系中，工业软件、工业云平台和工业大数据是非常关键的三个领域，产业链相关企业将会受益。
一、智能制造推动产业升级，工业互联网崛起
1、中国企业级互联网发展不及消费级互联网
我国互联网涌现出BAT等互联网巨头，通过搜索网站、电商和社交通讯等方面的模式创新，“消费互联网”取得了巨大成功。
消费互联网在我国取得巨大成功的主要原因是：
面向2C的终端客户，使消费者的购物、阅读、搜索、出行等个人生活体验得到极大提升，通过庞大的生态系统解决了交易信息不对称的问题，使人们的生活方式发生改变；利用移动互联网等硬件创新，以及在线支付、结算、物流、互联网金融等商业模式的创新，使消费更加便捷。
中国互联网发展程度位居世界前列，但工业互联网化转型仍处于初步阶段，滞后于消费互联网。
工业互联网是指以生产者为用户、以生产活动为主要内容的互联网应用，涵盖了企业生产经营活动的整个生命周期，通过在设计、研发、生产、融资和流通等各个环节的互联网应用和渗透，利用云计算、大数据和人工智能等技术，重构企业内部的组织架构，改造和创新生产经营和融资模式以及企业与外部的协同交互方式，从而提升效率、降低成本、实现各项业务协同发展。
据《工业互联网化指数》白皮书披露的数据，我国工业互联网化转型尚处起步期，2015年中国工业互联网化指数为30.8，发展水平不平衡，目前企业集成互联整体水平不高，通过信息化实现产业链上下游企业间业务协同的企业总量和协同水平均较低，主要表现在装备设施的现代化水平整体偏低，生产设备数字化率为45.1%，数字化生产设备联网率才39.0%，工业电子商务应用普及率为49.6%，企业网上采购率25.4%，网上销售率30.1%。
加强企业互联和网络化协同是互联网化的重要途径。
为什么中国企业级互联网的发展不及消费级互联网，为什么目前没有产生企业级互联网领域的BAT？
主要原因是：
企业级互联网业务链条长、服务模型复杂，不容易复制；对产业组织的变革要求高。
单靠信息系统和技术来推动，企业业互联网发展难度很大。
工业互联网需要各个环节协同发展，很难像“消费互联网”那样实现单点突破。
此外工业互联网对基础设施和技术的要求更高，需要更大的资本投入。
2、智能制造：
产业升级需求驱动，工业互联网崛起
制造业变革与数字经济发展实现历史性交汇，驱动传统产业加速变革，推动工业互联网崛起。
2008年金融危机后，全球新一轮产业变革蓬勃兴起，制造业重新成为全球经济发展的焦点。
德国依托雄厚的自动化基础，大力推进工业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。
各国新型制造战略的核心都是通过构建新型生产方式与发展模式，推动传统制造业转型升级，重塑制造强国新优势。
特别是以互联网为代表的信息通信技术的发展极大地改变了人们的生活方式，构筑了新的产业体系，为传统产业变革带来巨大机遇。
伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合，云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧，推动工业互联网崛起。
工业互联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置，包括边缘、平台（工业PaaS）、应用三大核心层级：
（1）第一层：
边缘
通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。
一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平台的集成。
（2）第二层：
平台
基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析等功能，构建可扩展的开放式云操作系统。
一是提供工业大数据管理，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技术和经验等资源固化为工业微服务组件库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业APP。
（3）第三层：
应用
形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP，形成工业互联网平台的最终价值。
一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。
二是构建了良好的工业APP创新环境，使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。
除此之外，工业互联网平台还包括IaaS基础设施，以及涵盖整个工业系统的安全管理体系，这些构成了工业互联网平台的基础支撑和重要保障。
二、“云+大数据+AI”技术浪潮叠加，工业互联网迎来新阶段
1、云计算的发展为工业互联网提供新的技术基础
（1）云计算的发展为工业互联网提供新的技术基础
基于工业云服务，用户可以获得云化的工业设计、加工工艺分析、装配工艺分析、模具设计、机械零部件设计与性能分析、电磁场模拟等服务，从而大幅缩短产品升级换代周期、降低设计与制造成本、提高产品性能;另一方面，工业企业的订单管理、主生产计划、备料等诸多环节均可依托工业云平台的ERP（企业资源计划）、DMS（经销商管理系统）、PLM（产品生命周期管理）等企业管理工具来提升管理效能。
对于工业互联网来说，效率、连接能力、互联互通能力等都是工业互联网云平台所肩负的重任所在。
不仅要实现设备与设备的连接，而且要能在人与设备的连接、泛设备的连接等过程中，做到精益求精。
而通过与工业制造一线的企业共建，则能及时发现问题解决问题，并通过对问题存在的原因进行剖析，经过不断地持续调试，让云对工业制造业的赋能日趋精确和全面。
亚马逊作为全球市场最大的公有云，AWS就发布面向工业互联网的全新平台——AWSIoT，旨在让制造业客户硬件设备能够方便地连接AWS服务。
在之后的两年里，亚马逊深耕细作工业互联网，帮助客户在全球范围内存储、处理、分析联网设备生成的数据。
（2）IaaS和SaaS领域的发展将为企业上云奠定良好的基础
2016年，我国IaaS市场规模87.5亿元，同比增长108.1%；SaaS市场规模75.1亿元，同比增长35.8%；2016年PaaS市场规模为7.6亿元，同比增长7.6亿元。
当前我国公有云仍处在高速发展期，在公有云细分市场中，应该重点关注IaaS和SaaS领域的投资机会。
2、大数据为工业互联网注入新动力
当前，我国消费互联网大数据相对而言较为发达，但在产业大数据却面临着一定的困难。
产业大数据的缺失，也使得很多创业者无法真正了解到一个行业的痛点和需求。
所以，对工业互联网而言，需要积累产业大数据，才能更好地合理分析并运用。
信息技术的发展使得多数行业具备收集、传输及处理大数据的能力。
另一方面，新一代信息技术和制造业的深度融合，为工业互联网发展奠定了产业基础。
以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；典型行业逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式。
大数据处理工具必须能够对大数据进行实时分析，这样才能及时解决随时间发生的问题降低制造成本。
工业大数据包括结构化与非结构化数据，结构化数据随时间变化的制造过程的数据，设备间互联形成的数据及供应链相关的数据，非结构化数据指社会网络数据、客户服务数据及市场数据。
对于工业而言，大数据可以分成两个方向。
第一，工业服务的大数据，例如国家电网，服务所占比重很大。
这种工业服务大数据，所采取的技术和资源是不太一样。
第二，工业研发与制造大数据。
这类数据的精准度要求够高，而且需要相对全量的数据。
通过工业互联网与大数据的结合可以实时处理在生产制造过程中的突发问题。
在生产制造过程中有时会用到适当的数学算法去预测和解决可能出现的问题。
生产制造车间里面的内部事件、外部事件、接口因素和环境模式的数据统一通过互联网集成到数据处理的云平台上，云平台根据一定的算法分析数据形成一套解决方案并对解决的问题进行实时监控。
对生产制造进行周期性的问题分析，找出大数据中的规律，从而预测可能发生的问题，为生产制造避免可能发生的损失。
流量是消费互联网的驱动力，大数据则是工业互联网的驱动力。
工信部发布的《智能制造发展规划（2016-2020年）》中提出，到2020年，我国智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，从而推动企业互联网与大数据融合。
3、人工智能：
推动产业升级，生产效率提升的利器
工业互联网带来工业数据的快速增长，传统数学统计与拟合方法难以满足海量数据的深度挖掘，大数据与机器学习方法正在成为众多工业互联网平台的标准配置。
Spark、Hadoop、Storm等大数据框架被广泛应用于海量数据的批处理和流处理，决策树、贝叶斯、支持向量机等各类机器学习算法，尤其是以深度学习、迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网平台解决各领域诊断、预测与优化问题的得力工具。
例如，IBM公司将人工智能系统Watson引入Bluemix中打造出具备“AI+IoT”特色的WatsonIoTPlatform，借助物联网强大的数据连接汇聚能力为智能系统Watson提供数据支撑，Watson系统则凭借优势明显的认知、推理和学习功能寻找数据与结果之间的内在关联，并形成新的洞察力以帮助企业进行最优决策。
把人工智能应用于传统领域的主要目的是优化相关设备功能，以新技术、新产品带来新的商业模式，更好地为人类服务。
例如，物联网将传感器和实物结合，像车联网、智能家居、家电、医疗设备等，直接把机器、设备与网络连接，提高使用效率，优化服务。
人工智能是“互联网+”大战略下的一部分，目前大多初创公司都是以点状形式在探索，如何在整个大的体系上和互联网、大数据、云技术等进行有机整合，还需要制定明确的标准，找出商业模式，通过可视化和可理解的产品输出，更好发挥其作用。
我国在推进工业互联网平台及应用实践方面，已开启工业互联网与人工智能的融合探索，人工智能成功运用于制造业。
工业互联网与人工智能的结合有三个层面，设备、边缘、平台。
2018年2月2日，富士康集团执行副总裁Fang-mingLu在新闻发布会上表示：
“我们在研发和技术领域的投资绝对不会处于弱势，我们希望在未来几年内在人工智能应用和工业互联网领域投资100亿元新台币（相当于3.4亿美元）。
”郭台铭近日也宣布，将会组建人工智能应用和工业互联网研究院，还将在深圳市、台北市和美国设立工业机器人研究机构。
值得指出的是富士康集团已经在中国的制造基地中部署了6万台机器人，未来计划增加到20万台。
人工智能推动产业升级，已经成为生产效率提升的利器。
三、中央到地方政策频发推动企业上云，工业互联网加速
1、从中央到地方政策频发，推动企业上云
国务院和工信部从2013年开始就积极推动工业云建设，深化“两化融合”（工业化+信息化融合）。
2013年4月，工信部在北京召开全国“工业云创新行动”工作会议，明确了工业云创新服务是推进两化深度融合的重要措施；2013年10月工信部实施了工业云创新行动计划，确定了16个省市开展工业云创新服务试点，建设工业云服务平台。
2015年国务院《中国制造2025》明确指出推进信息化与工业化深度融合，实施工业云及工业大数据创新应用试点。
2016年5月，国务院印发《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，要求部署深化制造业与互联网融合发展，到2018年底，工业云企业用户相比2015年底翻番。
2017年，工信部和部分省市明确提出工业互联网和“企业上云”。
十九大报告提出在技术革新及产业升级趋势下，供给侧改革的重心将从传统过剩产能向战略新型产能转移。
报告提出要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业”，以信息化、自动化、智能化等作为战略发展方向的先进制造业将是未来实体经济发展的主要驱动力。
国家智能制造试点示范项目积极推进，2016年国家工信部公布了64个项目入选试点示范项目名单，2017年增加至98个。
2017年5月17日国务院召开常务会议，指出下一步深入实施《中国制造2025》，将发展智能制造作为主要的发展方向，选择20-30个基础条件好、示范带动作用强的城市，并继续开展“中国制造2025”试点示范创建工作。
2017年12月20日，为深入贯彻落实《中国制造2025》（国发„2015‟28号）和《智能制造发展规划（2016-2020年）》（工信部联规„2016‟349号），加快培育智能制造系统解决方案供应商，工信部公布了2017年智能制造试点示范项目名单，共计97家企业单位的试点项目入围，其中入选的23家企业分别是：
石化盈科信息技术有限责任公司、用友网络科技股份有限公司、上海宝信软件股份有限公司等科研院所及企业等。
2017年12月29日，工信部印发《工业控制系统信息安全行动计划（2018-2020）》，积极促进产业发展。
行动计划指出：
面向工控安全领域产业发展需求，加快培育一批技术水平高、业务规模大、竞争能力强的工业控制系统生产企业和安全服务商，联合工业企业开展优秀产品及解决方案示范，推动行业应用。
智能制造日益成为未来制造业发展的重大趋势和核心内容，也是加快发展方式转变，促进工业向中高端迈进、建设制造强国的重要举措，也是新常态下打造新的国际竞争优势的必然选择。
2、企业上云空间大，多家企业布局工业互联网平台
我国企业上云应用比例有着较大提升空间，信通院调研显示半数以上企业将在公有云方面加大投入。
据2017年信通院报告，当前国内公有云接受程度大幅提升，但云应用占企业总应用比例不高，近七成企业应用和数据迁移上云的比例在30%以下，提升空间较大。
根据对全国21个省80多个市的2873家各行业的企业的调查显示，2016年只采用公有云服务的企业占比为27%，同比提升16%；一半以上的受访企业预计未来公共云投入会增加，其中近20%的企业预计增长幅度在50%以上。
传统大中型企业主要通过云上转型来进行工业互联网的布局。
传统大中型企业的“互联网+”业务转型，通过业务渠道先与互联网结合，在云上开展在线营销、在线服务，实现“数字化”转型，成功案例如比亚迪、吉利的线上电商销售，中汇货币网的在线数据服务。
这些企业通过线上线下全渠道营销来实现“网络化”转型。
浪潮集团是以服务器、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。
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。
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，包括制造工艺与产品质量优化分析、设备监测与预测性维护、全程品质控制与预警、企业经营风险管控和预测、个性化精准服务与营销预测、供应链与供应商优化、用户行为分析与微服务推送等。
正通煤业基于浪潮M81平台实现了31个数据源的2亿多条数据整合，包括视频、GIS等非结构化数据在内，每天以TB级的数量在增加，帮助正通煤业构建了企业的智慧大脑。
宝信公司是宝钢股份控股的上市软件企业，产品与服务业绩遍及冶金、石化、电力、医疗卫生、信息化等多个领域。
宝信探索将数字技术与冶金、石化等领域的专业优势结合，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。
宝信工业互联网平台可以根据钢铁制造数据特征和业务要求，实现数据存储、传输和获取的标准化。
目前，宝钢集团已经基于宝信工业互联网平台，通过现场设备数据的采集和协议转换，实现了企业OT层与IT层的打通，使数据得以在整个制造系统和IT系统之间高效流通。
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提供SmartIOT产品和INDICS-OpenAPI软件接口，支持工业设备/产品和工业服务的接入，实现“云计算+边缘计算”混合数据计算模式。
平台对外开放自研软件与众研应用APP共计500余种，涵盖了智能研发、精益制造、智能服务、智慧企业、生态应用等全产业链、产品全生命周期的工业应用能力。
通过应用INIDICS平台，河南航天液压气动公司实现云端设计，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。
二是实现了总体设计部、总装厂所的协同研发设计与工艺设计。
三是实现跨企业计划排产，从ERP到CRP的能力计划再到CMES的作业计划的全过程管控，实现计划进度采集反馈与质量采集分析。
根据《工业互联网平台白皮书》披露的信息，借助INDICS工业互联网平台，河南航天液压气动公司的产品研发设计周期缩短35%、资源有效利用率提升30%，生产效率提高40%，产品质量大幅度提升。
3、工业互联网加速，工业软件、云服务、大数据企业受益
（1）各地企业上云不断落地，工业互联网加速发展
2016年工业云发展良好，企业用户数超过60万。
截至2016年底，全国有16个省市进行了工业云创新服务试点，大量企业开始使用政府主导的工业云。
根据新浪财经和中国经济网，截至2017年1月，我国工业云平台应用率已达35.9%。
据不完全统计，2013年至2016年我国工业云平台企业用户数分别超过4万、10万、25万、60万，年均增长超过146%。
2017年，是推动“企业上云”关键之年，例如：
浙江全面推进“十万企业上云”计划；江苏启动“1+30+300工程”推动制造业上云；山东也积极推动“企业上云”，济南市率先出台“企业上云”行动计划。
（2）在整个工业互联网体系中，工业软件、工业云平台和工业大数据是关键的三个领域，产业链相关企业将受益
工业云能实现面向工业实际需求以及工业创新应用的工业软件的推荐，支撑工业智能化应用。
根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国工业软件行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，自2011年以来全球工业软件市场规模以每年5%-6%的速度增长，2016年全球工业软件市场规模约为3530亿美元，同比增长5.85%。
（3）目前，中国高端工业软件市场80%被国外垄断，中低端市场的自主率也不超过50%
由于高端工业软件价格昂贵，大多中小企业难以承受，而少数示范企业构不成真正的工业4.0社会。
生产管理软件基本被美国、德国、英国等美欧国家垄断，亚洲企业在其中占据极少的市场，而生产控制类企业在全球的分布相对其他业务门类较为分散，但主要位于美国、欧盟等经济发达的国家和地区。
具体来看，全球范围内，研发设计类代表企业有西门子、欧特克和达索系统；生产调度和过程控制类代表企业有西门子、通用电气和ABB；业务管理类企业有SAP和甲骨文。
智能制造可分为执行层/设备层、控制层、运营层、管理层和企业层。
MES（ManufacturingExecutionSystems）是制造执行系统。
MES涵盖产品定义、生产能力、生产调度、生产绩效管理等方面。
2014年中国MES市场25亿元，2018年将达100亿元，2014-2018年复合增速40%以上。
工业云采用“大规模计算平台+大规模工业设备+领域专家团队+主导产业创新服务”的垂直创新模式，工业PaaS是当前领军企业布局的重点，是平台核心能力的集中体现。
其本质是在现有成熟的IaaS（基础设施即服务）平台上构建一个可扩展的操作系统，为工业应用软件开发提供一个基础平台。
通过对通用PaaS平台的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用和灵活调用的微服务，降低应用程序开发门槛和开发成本，提高开发、测试、部署效率。
云计算企业提供云计算基础资源能力及关键技术支持，典型企业如亚马逊、微软、Pivotal、Vmware等。
国内云服务企业主要有阿里云和用友网络等企业。
工业大数据基于工业云计算服务平台进行海量数据的存储、数据挖掘和可视化呈现。
工业大数据推动互联网由以服务个人用户消费为主向服务生产性应用为主，由此导致产业模式、制造模式和商业模式的重塑。
大数据与智能机床、机器人、3D打印等技术结合，推动了柔性制造、智能制造和网络制造的发展。
工业大数据与智能物流、电子商务的联动，也进一步加速了工业企业销售模式的变革，如精准营销配送、精准广告推送等。
工业大数据企业主要分为四类：
一是数据管理企业，提供面向工业场景的对象存储、关系数据库、NoSQL数据库等数据管理和存储的工具，典型企业如Oracle、Apache、Splunk等；二是数据分析企业，提供数据挖掘方法与工具，典型企业如SAS、IBM、Tableau、Pentaho、PFN等；三是数据采集与集成企业，为设备连接、多源异构数据的集成提供技术支持，典型企业如Kepware、NI、博世、IBM等；四是边缘计算企业，提供边缘层的数据预处理与轻量级数据分析能力，典型企业如华为、思科、英特尔、博世等。
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