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深入解讀工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)業(yè)生態(tài)布局

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)前線 ? 來源:yxw ? 2019-06-08 17:09 ? 次閱讀
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一、聚焦核心能力成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)業(yè)發(fā)展重要趨勢

從全球發(fā)展來看,隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺市場的日漸成熟與不同主體間的競爭加劇,平臺業(yè)務(wù)聚焦與不同平臺間分工合作成為重要趨勢。一方面,各類平臺主體基于原有核心優(yōu)勢選擇2-3個(gè)業(yè)務(wù)方向進(jìn)行聚焦。另一方面,聚焦不同業(yè)務(wù)的平臺主體通過合作來共同打造完整平臺解決方案。

(一)在新階段的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)業(yè)體系中,五類平臺主體占據(jù)核心位置:

1、連接與邊緣計(jì)算平臺聚焦工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)的接入管理和邊緣計(jì)算,為其他類型平臺提供“流量入口”。

2、云服務(wù)平臺多由傳統(tǒng)云計(jì)算服務(wù)平臺延伸而來,以公有云、私有云、混合云形式提供存儲、計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

3、通用PaaS平臺集成微服務(wù)、容器等基礎(chǔ)框架和軟件開發(fā)工具,在云端環(huán)境中實(shí)現(xiàn)IT資源分配、應(yīng)用調(diào)度和開發(fā)部署管理。

4、工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺提供海量工業(yè)數(shù)據(jù)分析、發(fā)展趨勢預(yù)測及可視化呈現(xiàn)功能,提升工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值洞察力。

5、業(yè)務(wù)PaaS平臺則以設(shè)計(jì)仿真、生產(chǎn)優(yōu)化、管理運(yùn)營等領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識為背景,提供各類專業(yè)業(yè)務(wù)組件及預(yù)置解決方案模板,支撐快速構(gòu)建面向特定工業(yè)場景的定制化工業(yè)APP。

(二)在產(chǎn)業(yè)鏈上游,邊緣計(jì)算、人工智能、微服務(wù)、容器等開源技術(shù)成為平臺構(gòu)建的關(guān)鍵支撐。在產(chǎn)業(yè)鏈下游,系統(tǒng)集成商打通平臺解決方案在用戶現(xiàn)場部署的“最后一公里”。

整個(gè)平臺產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出由中間高度集聚向兩端逐步碎片化的市場格局特點(diǎn)。中間的云服務(wù)、通用PaaS兩類技術(shù)型平臺市場將被少數(shù)幾個(gè)IT巨頭把持,上下兩端的連接與邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)分析與可視化、業(yè)務(wù)PaaS平臺將在特定專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)形成一定的聚集態(tài)勢,面向用戶的現(xiàn)場實(shí)施集成和工業(yè)SaaS服務(wù)市場則會因?yàn)閳鼍昂托枨蟮牟煌霈F(xiàn)深度細(xì)分。

二、連接與邊緣計(jì)算平臺逐步由分散走向相對集聚

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺需要實(shí)現(xiàn)工廠內(nèi)外各類生產(chǎn)要素的泛在連接以及靠近邊緣的計(jì)算分析,既包括各類消費(fèi)產(chǎn)品的遠(yuǎn)程接入與數(shù)據(jù)預(yù)處理,也涉及工業(yè)生產(chǎn)過程中的工業(yè)設(shè)備、系統(tǒng)的互聯(lián)互通和實(shí)時(shí)分析控制。接入場景和需求的不同驅(qū)動連接與邊緣計(jì)算平臺劃分為商業(yè)物聯(lián)和工業(yè)物聯(lián)兩大陣營,并形成了相對集聚的市場發(fā)展特點(diǎn)。

專注M2M通信技術(shù)企業(yè)重點(diǎn)布局商業(yè)物聯(lián)平臺,目前市場第一梯隊(duì)已經(jīng)基本形成。通信巨頭華為和思科憑借NB-IoT、LTE-M等移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)勢打造物聯(lián)平臺,被英國咨詢機(jī)構(gòu)HIS Markit評為領(lǐng)域發(fā)展布局的冠亞軍。除此之外,還有眾多企業(yè)以系統(tǒng)集成的方式為平臺的部署實(shí)施提供定制化的工業(yè)連接解決方案。

當(dāng)前,不斷積累工業(yè)協(xié)議數(shù)量以提供通用化連接服務(wù)成為工業(yè)物聯(lián)平臺發(fā)展重要方式,紅獅控制的數(shù)據(jù)采集平臺目前支持300多種工業(yè)協(xié)議,可以接入不同類型品牌的PLC驅(qū)動器、控制器等產(chǎn)品; KEPServerEX平臺集成了150余種設(shè)備驅(qū)動或插件;此外,研華科技在其新推出的WISE平臺中也已將長期積累的150多種工業(yè)協(xié)議轉(zhuǎn)化成為對外連接服務(wù)能力。這些企業(yè)正積極將工業(yè)協(xié)議接入服務(wù)向更多平臺企業(yè)提供,未來有望成為工業(yè)連接領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者,驅(qū)動工業(yè)物聯(lián)平臺市場走向集聚發(fā)展。

三、云服務(wù)和通用PaaS平臺將形成IT巨頭主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)格局

由于需要高昂的資金投入和復(fù)雜的技術(shù)集成能力,云服務(wù)平臺和通用PaaS平臺成為IT巨頭“勢力范圍”,呈現(xiàn)出高度集聚的特點(diǎn)。

一方面,云服務(wù)平臺市場馬太效應(yīng)初現(xiàn)端倪,領(lǐng)軍云計(jì)算廠商成為當(dāng)前市場最大贏家。亞馬遜AWS云和微軟Azure云成為國外GE Predix、西門子 MindSphere、PTC ThingWorx等主流平臺首選合作伙伴,國內(nèi)阿里云、騰訊云、華為云也受到越來越多的企業(yè)青睞。

另一方面,絕大多數(shù)通用PaaS平臺都是IT巨頭主導(dǎo)建設(shè)。例如亞馬遜AWS在其云服務(wù)平臺基礎(chǔ)上積極引入容器、無服務(wù)器計(jì)算等技術(shù)來構(gòu)建高性能PaaS服務(wù),盡管出于滿足自身應(yīng)用需求和布局關(guān)鍵技術(shù)的考慮,個(gè)別工業(yè)巨頭選擇自建通用PaaS平臺,例如GE和西門子都曾借助CloudFoundry開源框架構(gòu)建通用PaaS平臺,但對于大部分企業(yè)而言,獨(dú)立建設(shè)通用PaaS平臺既不經(jīng)濟(jì)也無必要。

總體來看,云服務(wù)平臺和通用PaaS平臺將被少數(shù)幾個(gè)IT巨頭整合成為通用底座平臺,憑借技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢提供完整的“IaaS+通用PaaS”技術(shù)服務(wù)能力。其他企業(yè)在通用底座平臺上發(fā)揮各自優(yōu)勢打造專業(yè)服務(wù)平臺,形成“1+N”的平臺體系。如紫光云引擎提供紫光UNIPower平臺,光電纜、光伏、日化等行業(yè)龍頭企業(yè)則借助其底層技術(shù)支撐能力,結(jié)合自身業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)勢打造各類行業(yè)專屬平臺。

四、工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺向場景化分析服務(wù)轉(zhuǎn)型

大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)驅(qū)動的工業(yè)數(shù)據(jù)智能分析支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘,打造工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺是眾多主體布局的切入點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn),與行業(yè)場景和業(yè)務(wù)需求深度結(jié)合成為工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺未來發(fā)展必然趨勢。

不同主體布局過程中,呈現(xiàn)出“兩大路徑四種方式”:

一是工業(yè)企業(yè)推動領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識的數(shù)字化、軟件化。一方面將原有數(shù)字模型與分析工具轉(zhuǎn)化為平臺服務(wù),霍尼韋爾Sentience平臺中集成工藝計(jì)算包以幫助用戶實(shí)現(xiàn)石化工藝優(yōu)化;另一方面在傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上引入先進(jìn)智能分析技術(shù),形成新的平臺分析服務(wù),羅克韋爾FactoryTalk Analytics平臺可以利用自然語言和生產(chǎn)人員進(jìn)行互動,幫助后者發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備難題。

二是IT企業(yè)在大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)上疊加工業(yè)知識。在實(shí)現(xiàn)方式上,IT巨頭多立足自身基礎(chǔ)技術(shù)平臺提供通用化算法和工具,微軟Azure平臺提供從云端到邊緣的豐富AI工具組合,豐田物料搬運(yùn)歐洲公司則利用其AI服務(wù)實(shí)現(xiàn)流程自動優(yōu)化。

長遠(yuǎn)來看,伴隨著技術(shù)成熟普及,通用化數(shù)據(jù)分析工具將向底層通用PaaS平臺下沉,與工業(yè)場景深度結(jié)合的數(shù)據(jù)分析與可視化平臺逐步向業(yè)務(wù)PaaS平臺和工業(yè)SaaS演化。

五、業(yè)務(wù)PaaS平臺將形成整體百花齊放、特定專業(yè)領(lǐng)域相對集聚的發(fā)展局面

作為支撐前端靈活構(gòu)建各類工業(yè)應(yīng)用和解決方案的后臺中樞,業(yè)務(wù)PaaS平臺需要深厚的專業(yè)知識和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)積累沉淀,不同領(lǐng)域龍頭企業(yè)依托傳統(tǒng)業(yè)務(wù)優(yōu)勢布局業(yè)務(wù)PaaS平臺,加快積累深度融入領(lǐng)域知識的業(yè)務(wù)組件成為贏取市場競爭的核心。

專業(yè)服務(wù)能力和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累共同支撐業(yè)務(wù)PaaS平臺構(gòu)建。

一是對設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、運(yùn)維等領(lǐng)域服務(wù)能力改造升級形成開放PaaS服務(wù)。如工業(yè)軟件廠商 索為、用友等將設(shè)計(jì)仿真、運(yùn)營管理、采購銷售領(lǐng)域軟件轉(zhuǎn)化成平臺中獨(dú)立的服務(wù)模塊,快速滿足用戶個(gè)性化應(yīng)用軟件定制需求;徐工、擎天科技等自動化、裝備和制造企業(yè)則憑借生產(chǎn)優(yōu)化、資產(chǎn)運(yùn)維、能耗優(yōu)化等方面的優(yōu)勢,在平臺里提供專業(yè)化的預(yù)置解決方案。

二是將特定行業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識以數(shù)字化模型或?qū)I(yè)化軟件工具形式積累沉淀到平臺中。如數(shù)控機(jī)床行業(yè)龍頭企業(yè)德瑪吉森將其長期積累的參數(shù)優(yōu)化、故障運(yùn)維、產(chǎn)線管理經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成ADAMOS平臺中的開放式API,賦能給其他裝備制造商和客戶 。

工業(yè)場景的復(fù)雜性和客戶需求的多樣性帶來平臺解決方案的定制化需求,借鑒消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建工業(yè)業(yè)務(wù)中臺成為平臺企業(yè)更深層次滿足個(gè)性化業(yè)務(wù)需求、更廣泛拓展平臺應(yīng)用的必然選擇,通過在業(yè)務(wù)PaaS平臺中積累成熟可復(fù)用的服務(wù)模塊,借助客戶、合作伙伴和第三方開發(fā)者力量開展工業(yè) APP創(chuàng)新,快速響應(yīng)客戶需求。

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