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我国工业APP发展三大问题不容忽视

www.cechina.cn2018.05.24阅读 1863

  工业APP是指基于工业互联网平台,承载工业知识和经验,满足工业用户特定需求的应用软件,是工业技术软件化的重要成果,已成为推动互联网、大数据和人工智能与制造业融合发展,实现我国制造业换道超车的切入点、突破口和关键抓手。通过航天云网、树根互联、东方国信、浪潮、海尔等国内领先工业互联网平台企业的公开数据及调研情况(数据截至2017年12月),我们发现我国当前工业APP发展受限于边缘层数采和计算能力弱、工业专业技术领域微服务功能模块赋能不足和开发生态尚未成形等问题,我国工业APP培育尚处起步阶段。


  数据采集边缘计算能力亟待提升
  数据采集和边缘计算是工业APP的感知端,通过构建一个精准、实时、高效的数据采集体系,实现数据采集、协议转换与边缘计算,是工业APP进行数据采集、清洗、处理、分析,进一步优化形成决策的基础。目前,边缘层数据采集和计算能力薄弱,限制了工业APP大数据分析能力以及通过深度学习形成工业机理模型的能力。经统计,超过50%的平台数据采集点极少(低于1000个)或无数据点,工业设备和产品的传感器部署不足,使得工业数据采集难度较大。36%的工业互联网平台没有采用通用协议OPC UA,异构数据互操作仍存在较大难度。62%的平台没有边缘计算节点或边缘计算节点能力不足,在设备层进行数据预处理的能力不足。
  工业专业技术领域微服务功能模块赋能不足
  微服务功能模块是封装了工业技术、知识、经验、模型等工业原理,供工业APP开发者调用,是工业APP具有面向特定行业、特定场景开发在线监测、运营优化和预测性维护等具体应用服务能力的核心。但目前,受工业专业微服务功能模块赋能不足的限制,工业APP发展仍处于起步状态。一方面,工业专业化程度高、Know-How差异大,工业知识、经验、机理沉淀和应用难,而我国制造业工艺软件化基础薄弱,导致我国制造行业的机理模型缺失较为严重,无任何机理模型的工业互联网平台占比接近30%,使得部署其上的工业APP原生缺乏机理模型的支撑,是工业APP专业化发展的主要短板。另一方面,目前多数平台主要在推进传统服务与流程的云迁移,为客户提供解决方案仍是传统主营业务,在跨行业跨领域方面的专业技术与知识沉淀不足,对工业APP在跨行业跨领域拓展存在一定约束作用。
  面向工业APP的开发生态尚未建立
  良好的工业APP开发生态不仅能够提升工业知识生产、传播、利用效率,集聚大量开发者,催生海量开放的APP,还能够形成APP应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的良性闭环,但目前我国工业APP生态环境尚处萌芽阶段。一是对工业APP内涵界定不清导致认知误区,不同企业从不同角度进行理解,甚至同一企业不同时间对工业APP的理解都存在着差异,在可预见的未来,定义不同意将为工业APP发展造成一定障碍。二是缺乏对开发者群体的激励机制。目前大多数工业互联网平台企业开发者社区成员主要来自企业内部,外部开发者较少,同时各平台均表示拟向第三方开发者收费,并分享服务收入,这在开发者社区初期培育时难免有杀鸡取卵之嫌,对开发者群体的激励不足。三是商业模式尚未清晰。平台大多都处于投入期,尚未到达回报期,也没有形成标准化的交易模式,存在高昂的交易成本,平台在交易标准化、安全保障、用户信用体系等方面的探索尚未展开或刚刚起步。

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