从轻工业到重工业，工业平板电脑的市场需求可以发生哪些变化？
https://t.cn/A6A7e6qR
自2015年《中国制造2025》颁布至今，已经走过了五个年头，目前国内工业以智能制造为核心的自动化、数字化、智能化转型，成为了全国大、中、小型制造企业近年来高度关注的话题和发展目标。
智能制造不仅仅是趋势而是正在发生
发展至今，智能制造已然不仅仅是趋势，其大大小小的示范项目已经落实到全国各个地区，可以说国内工业智能制造正实实在在地转变发生，加上国家出台的众多优惠扶持政策，也让越来越多的制造企业逐步意识到，只有实现制造转型，才是提升自身市场竞争的光明出路。
而转型路上，各行各业的龙头制造企业无疑是风向标，像格力电器、美的、TCL、康佳、上汽集团、吉利集团等传统制造企业，到华为、VIVO、小米、比亚迪、大疆等知名科技制造企业，为众多中小型制造企业指明了方向，也树立了标杆。
与此同时，像阿里巴巴、百度腾讯、等龙头网络科技公司，也逐步入局工业制造领域，不仅为工业转型之路注入新鲜的血液，也为工业物联网提供了重要网络技术支撑。
日前，以“新制造”战略打造的全球首家新制造工厂——阿里犀牛智造工厂首次正式亮相，工厂内大量应用云计算、IoT、人工智能等高新技术，受到行业内外高度关注。
工业平板电脑是“新制造”必备硬件
在触想小编看来，不管是犀牛工厂，还是在其它知名的智能工厂里，除了各类黑科技，还有遍布在产线、众多自动化设备上的工业触控显示设备（也称工业平板电脑）也异常引人瞩目，这类智能硬件几乎涵盖了所有的生产制造环节。可以说，工业平板电脑在智能制造、新制造中，大批量市场应用需求也将不断上升，发展前景十分可观。
作为工业智能自动化触控显示设备实力厂商，触想智能深耕工业应用领域多年，积累了深厚的行业应用经验，并打造了涵盖产线改造、定制产线智能显示、车位智能SOP、工业机器人、机器视觉检测、数控机床、工业大数据、生产可视化等众多行业主流解决方案。
同时，产品广泛也应用于智能制造机构实训中心、纺织服装产线工位、工厂电子看板、激光机、螺丝拧紧机器人控制台、电池厂检测、食品加工产线控制、全自动丝印机、3D打印机、智能秤重、塑料中央供料控制台、工业内窥镜等上百个工业应用场景。
触想工业平板电脑用户需求进化历程
为何我们能涵盖如此多的工业应用领域？是如何做到的？因为我们可以根据市场的不同需求，针对性为用户带来真正解决应用痛点难题的不断升级的产品系列！
二代嵌入式工业平板电脑
从一代钣金材质，触想智能二代工业平板电脑采用铝合金材质，不仅达到高效散热的效果，后盖采用无孔设计，提高了防尘防水的性能，可适应粉尘、潮湿、多油渍等恶劣工业使用场景。同时，应对工业机柜、控制台嵌入式的高需求，触想二代工业平板电脑系列前面板仅为3mm，嵌入式安装可于用户设备高度无缝贴合，更具市场竞争优势，也是公司出货量最多的王牌产品！
三代工业平板电脑
在解决了嵌入式应用场景的需求之后，伴随产品应用面的不断拓展，一些用户对于工业平板电脑的安装方式有更多样化的需求。这时，触想智能三代工业平板系列应运而生，其前面板较二代产品相比，加厚至6mm，不仅可嵌入式安装，也适用桌面式、壁挂式、悬臂式、开放式等多种安装方式，是触想智能产品线中的通用型产品系列。
四代工业平板电脑
到四代工业平板电脑系列，触想智能在专注工业应用领域的同时，应对人工智能市场的快速增长，加上在一些商业应用场景，用户对触控显示设备具有品质达到工业级、外观适合商用的庞大需求，四代产品系列是公司智能化的代表产品系列。
不仅安装方式与三代达到同步的多样化，整体外观更具时尚、科技感，可用于研究实验室、写作楼、智能会议室、智能家居、商场等众多智能化使用场景。同时，四代产品面板加宽下边框设计，可支持用户公司LOGO、加装摄像头等个性定制化服务。
五代工业平板电脑
触想智能全新退出的五代工业平板电脑，以“让工业智能控制更简单”的产品定位问世，主要应对重工业应用领域，外观设计风格更偏工业风，不仅安装方式上延续了三四代产品的优点，配置上也进行了优化升级，可兼容99%的工业应用系统和软件，顺应智能制造中对MES、ERP等众多生产管理系统普遍应用的需求。
写在最后
总的来说，从上述触想几代产品系列的演变过程可以看到，工业市场对于平板电脑的应用需求，其实更注重细节和针对性升级。在智能制造行业大背景下，也只有真正捕捉到用户的真正需求，帮助用户针对性解决痛点应用产品，才能赢得用户信赖和认可。
https://t.cn/A6A7e6qR
自2015年《中国制造2025》颁布至今，已经走过了五个年头，目前国内工业以智能制造为核心的自动化、数字化、智能化转型，成为了全国大、中、小型制造企业近年来高度关注的话题和发展目标。
智能制造不仅仅是趋势而是正在发生
发展至今，智能制造已然不仅仅是趋势，其大大小小的示范项目已经落实到全国各个地区，可以说国内工业智能制造正实实在在地转变发生，加上国家出台的众多优惠扶持政策，也让越来越多的制造企业逐步意识到，只有实现制造转型，才是提升自身市场竞争的光明出路。
而转型路上，各行各业的龙头制造企业无疑是风向标，像格力电器、美的、TCL、康佳、上汽集团、吉利集团等传统制造企业，到华为、VIVO、小米、比亚迪、大疆等知名科技制造企业，为众多中小型制造企业指明了方向，也树立了标杆。
与此同时，像阿里巴巴、百度腾讯、等龙头网络科技公司，也逐步入局工业制造领域，不仅为工业转型之路注入新鲜的血液，也为工业物联网提供了重要网络技术支撑。
日前，以“新制造”战略打造的全球首家新制造工厂——阿里犀牛智造工厂首次正式亮相，工厂内大量应用云计算、IoT、人工智能等高新技术，受到行业内外高度关注。
工业平板电脑是“新制造”必备硬件
在触想小编看来，不管是犀牛工厂，还是在其它知名的智能工厂里，除了各类黑科技，还有遍布在产线、众多自动化设备上的工业触控显示设备（也称工业平板电脑）也异常引人瞩目，这类智能硬件几乎涵盖了所有的生产制造环节。可以说，工业平板电脑在智能制造、新制造中，大批量市场应用需求也将不断上升，发展前景十分可观。
作为工业智能自动化触控显示设备实力厂商，触想智能深耕工业应用领域多年，积累了深厚的行业应用经验，并打造了涵盖产线改造、定制产线智能显示、车位智能SOP、工业机器人、机器视觉检测、数控机床、工业大数据、生产可视化等众多行业主流解决方案。
同时，产品广泛也应用于智能制造机构实训中心、纺织服装产线工位、工厂电子看板、激光机、螺丝拧紧机器人控制台、电池厂检测、食品加工产线控制、全自动丝印机、3D打印机、智能秤重、塑料中央供料控制台、工业内窥镜等上百个工业应用场景。
触想工业平板电脑用户需求进化历程
为何我们能涵盖如此多的工业应用领域？是如何做到的？因为我们可以根据市场的不同需求，针对性为用户带来真正解决应用痛点难题的不断升级的产品系列！
二代嵌入式工业平板电脑
从一代钣金材质，触想智能二代工业平板电脑采用铝合金材质，不仅达到高效散热的效果，后盖采用无孔设计，提高了防尘防水的性能，可适应粉尘、潮湿、多油渍等恶劣工业使用场景。同时，应对工业机柜、控制台嵌入式的高需求，触想二代工业平板电脑系列前面板仅为3mm，嵌入式安装可于用户设备高度无缝贴合，更具市场竞争优势，也是公司出货量最多的王牌产品！
三代工业平板电脑
在解决了嵌入式应用场景的需求之后，伴随产品应用面的不断拓展，一些用户对于工业平板电脑的安装方式有更多样化的需求。这时，触想智能三代工业平板系列应运而生，其前面板较二代产品相比，加厚至6mm，不仅可嵌入式安装，也适用桌面式、壁挂式、悬臂式、开放式等多种安装方式，是触想智能产品线中的通用型产品系列。
四代工业平板电脑
到四代工业平板电脑系列，触想智能在专注工业应用领域的同时，应对人工智能市场的快速增长，加上在一些商业应用场景，用户对触控显示设备具有品质达到工业级、外观适合商用的庞大需求，四代产品系列是公司智能化的代表产品系列。
不仅安装方式与三代达到同步的多样化，整体外观更具时尚、科技感，可用于研究实验室、写作楼、智能会议室、智能家居、商场等众多智能化使用场景。同时，四代产品面板加宽下边框设计，可支持用户公司LOGO、加装摄像头等个性定制化服务。
五代工业平板电脑
触想智能全新退出的五代工业平板电脑，以“让工业智能控制更简单”的产品定位问世，主要应对重工业应用领域，外观设计风格更偏工业风，不仅安装方式上延续了三四代产品的优点，配置上也进行了优化升级，可兼容99%的工业应用系统和软件，顺应智能制造中对MES、ERP等众多生产管理系统普遍应用的需求。
写在最后
总的来说，从上述触想几代产品系列的演变过程可以看到，工业市场对于平板电脑的应用需求，其实更注重细节和针对性升级。在智能制造行业大背景下，也只有真正捕捉到用户的真正需求，帮助用户针对性解决痛点应用产品，才能赢得用户信赖和认可。
工业智能时代，无处安放的数据
华腾HUATENG 2020-07-29 15:52:57
在工业4.0、智能制造等战略带动下，物联网、5G、云计算以及人工智能等新一代信息技术正在加速与传统工业融合。越来越多企业依托物联网将人、机、物连接起来并进行数据采集。同时，借助5G、云计算和人工智能等技术进行数据的传输、汇聚、计算和分析，工业智能场景的落地导致数据量的急剧增长，也正在推动的企业转型升级带来巨大挑战。
工业进入数据洪流时代
过去30年，企业利用CAX、PLM、ERP、OA等信息化软件解决了产品研发和运营管理过程中的诸多需求，以及利用MES、APS部分地解决了生产管理过程中的需求，如生产资源管理和调度，但若再想进一步深入到工业现场，对机器和设备进行管理控制，则显得无能为力。
当物联网、5G、人工智能等新一代信息技术的逐渐成熟并融入到传统工业生产，信息化时代未解决的问题正在逐一被突破。企业利用物联网对工业现场的人、机、物进行连接，并利用边缘计算平台对关键设备数据进行采集、汇聚和分析，实现与上层业务系统数据对接，以及通过云边协同实现数据共享互动，形成一个涵盖研发、运营、生产到销售的完整工业链闭环，而这也成为数字化和智能化实现的基础。
从信息化到智能化，笔者总结了两点变化：一是对象从“人”到“物”的转换，二是场景从“办公区”到“生产区的转移。信息化解决了“人”的行为管理问题。而智能化则解决了“物”的运行控制问题。以往用一台电脑就能解决的问题，现在必须加上工业系统和自动化设备，而IT与OT在标准体系架构的不同，使得两者融合变得复杂和困难。
当业务边界向下延伸时，也带来了更大问题，即企业获取的数据不如以往规整，非结构化数据越来越多，生成频度更高，很多数据需要及时获取和分析。更麻烦的是，工业过程产生的数据远超以往。
IDC预计，到2025年，设备实时数据量将是2017年的200倍，达到惊人的49ZB，而随着工业智能化的发展，其中非结构化数据的占比将越来越高。对企业而言，每时每刻产生的工业数据正在存储管理和数据库带来的巨大压力，已经成企业智能化转型必须优先解决的问题。
传统数据库已无法胜任
十年前，当笔者还在做程序员时，每当来了新需求，首先需要做的就是评估用什么开发语言和数据库？那时候用的最多的是Oracle、MySQL和SQLServer，这些关系型数据库能面向用户提供功能交互服务，适用于数据生成频度低，以SQL索引表存储的结构化数据。
而当我们迈入智能化时代，面向越来越多的工业场景APP开发需求，是否还能使用传统关系型数据库？答案显然不行。原因主要有三点：
第一，数据结构不一样。信息化时代，一部电脑打天下，所有软件产品都是构建在通用操作系统和标准化硬件架构之上，只有符合X86+Windows平台标准，软件应用才能运行，所产生的数据都是结构化数据。然而，在工业场景中不存在统一的操作系统和体系标准，异构的工业系统和设备会产生许多不同形态的数据，大多是非结构化的，传统关系型数据库根本无法支撑。
第二，工业领域大多是实时性较高的业务场景，传统信息化系统运行过程允许宕机，但工业场景不允许。特别在流程行业，生成过程是连续性的，而数据采集也是时序数据，任何中断都可能产生巨大的安全风险。随着接入设备越来越多，企业需要采集和处理实时、时序数据量越来越大，这需要能管理海量设备实时专业数据库，传统关系型数据库无法做到这一点。
第三，在工业智能化的推进进程中，需要对海量工业数据进行管理、存储和分析，将大量不同类型的工业数据进行聚合归类是实现智能化分析的基础前提。传统关系型数据库对数据的聚合性分析性能较差。对时序数据的压缩比较低，且需要占用大量的机器资源。
目前，领先的工业数据库企业不仅拥有专业的压缩算法，还充分考虑海量数据实时分析的聚合性能。国内麦杰科技推出的openPlant数据库就拥有专门的实时数据压缩算法，比传统关系型数据库降低90%，通过对写入、存储、查询等流程进行了优化，实时数据库性能可达传统数据性能的1000倍以上。
做实时数据库的领航者
2019年在某全球知名电气设备公司官方数据库评测报告中，提供了一则openPlant 和 PI的客户测试实例，前者是国内实时数据库公司麦杰科技面向工业互联网平台应用的主打数据库，后者是世界最知名的实时性能管理软件OSI Soft 的数据库产品。
在针对实时数据检索的线程测试中，openPlant实现每秒240万测点的读取，而PI则是每秒1万测点的读取。在针对历史数据分析检索的线程测试中，openPlant实现每秒280万记录的读取，而PI则是每秒9万记录读取。测试结果显示，openPlant读写平均响应时间要远低于PI，这说明，openPlant数据库具有更高的并发读写性能。作为完全自主创造的国内实时数据库产品，实现了对国外顶尖产品的超越，麦杰科技到底如何做到的？
麦杰科技成立于2000年，是一家专注于工业实时数据管理技术的研究和应用的企业，openPlant实时数据库产品集成了麦杰科技多年在工业领域研发成果。openPlant实时数据库能实现对国外顶尖产品的超越，主要源于多年工业实时数据管理技术研究和产业经验，让麦杰科技深悟企业的痛点和需求，并结合问题不断优化改善。
openPlant实时数据库性能全球领先的三大核心技术包括:智能数据压缩技术、数据库容量单机性能以及独有的数据传输技术。
首先，麦杰科技的智能数据压缩技术能让存储压缩比达到200以上，无损压缩、有损压缩、智能压缩三种模式能根据用户需求自主选择，在有效保障数据精度的前提下最优数据存储空间。
其次，openPlant实时数据库单机容量可达千万级，并支持分布式无限扩容，采集频率与数据源同步，单机实时处理性能达到1000万事件/秒，100万数据点访问耗时小于400毫秒，支持超过2000用户并发访问。
第三，独有的数据传输技术不但可在复杂网络环境下对实时传输的数据进行追踪、校验及补发，确保数据的完整性和有效性，为数据分析的准确性提供强有力的保障，同时在传输过程中可实现10倍以上数据压缩，帮助企业节约90%以上的流量费用，减低应用成本。
为保证使用过程的高可靠性、高可用性以及多平台支持能力，openPlant实时数据库支持单机、双机、分布式和HA等部署方式，以及数据交叉映射功能，满足多种灾备应用场景。openPlant实时数据库提供完整的信息安全策略、客户自定义加密策略和专业技术加密的方法，贯穿于数据的采集、传输和访问全流程，并通过公安部的数据安全认证。
随着中国产业升级与转型进入关键时期，发达工业国家开始逐渐收紧对中国企业使用工业软件权限的控制，发展自主的工业软件已成当务之急。作为工业软件的核心基础软件，高并发、海量数据管理的数据库长期被国外高端产品垄断把持，对中国智能制造的顺利推进形成了潜在的产业风险点。
麦杰科技作为国内实时/时序数据库软件的领导者，其openPlant实时数据库不仅赶上并大幅超越了国外高端产品，为配合不断推进的工业软件全国产化进程，openPlant实时数据库还支持传统及虚拟化架构下的Unix、Linux、Windows等主流操作系统，并全面支持国产芯片和国产操作系统，为中国企业智能化升级构建最坚实的“防火墙”。
此外，面对快速推进的工业互联网发展进程，麦杰科技凭借为超过8000万台设备提供数据采集、存储和数据分析的经验，以openPlant实时数据库为基础，依托自身多年积累的工业大数据管理技术、云计算、边缘计算等技术打造开发了物联网一体化平台。从数据接入层、传输汇聚层、存储处理层、业务分析层、价值实现层五个层面排除工业互联网应用痛点，帮助企业降低至少60%的硬件投资，并大大缩短开发周期和建设费用，大幅降低后期运维成本。
华腾HUATENG 2020-07-29 15:52:57
在工业4.0、智能制造等战略带动下，物联网、5G、云计算以及人工智能等新一代信息技术正在加速与传统工业融合。越来越多企业依托物联网将人、机、物连接起来并进行数据采集。同时，借助5G、云计算和人工智能等技术进行数据的传输、汇聚、计算和分析，工业智能场景的落地导致数据量的急剧增长，也正在推动的企业转型升级带来巨大挑战。
工业进入数据洪流时代
过去30年，企业利用CAX、PLM、ERP、OA等信息化软件解决了产品研发和运营管理过程中的诸多需求，以及利用MES、APS部分地解决了生产管理过程中的需求，如生产资源管理和调度，但若再想进一步深入到工业现场，对机器和设备进行管理控制，则显得无能为力。
当物联网、5G、人工智能等新一代信息技术的逐渐成熟并融入到传统工业生产，信息化时代未解决的问题正在逐一被突破。企业利用物联网对工业现场的人、机、物进行连接，并利用边缘计算平台对关键设备数据进行采集、汇聚和分析，实现与上层业务系统数据对接，以及通过云边协同实现数据共享互动，形成一个涵盖研发、运营、生产到销售的完整工业链闭环，而这也成为数字化和智能化实现的基础。
从信息化到智能化，笔者总结了两点变化：一是对象从“人”到“物”的转换，二是场景从“办公区”到“生产区的转移。信息化解决了“人”的行为管理问题。而智能化则解决了“物”的运行控制问题。以往用一台电脑就能解决的问题，现在必须加上工业系统和自动化设备，而IT与OT在标准体系架构的不同，使得两者融合变得复杂和困难。
当业务边界向下延伸时，也带来了更大问题，即企业获取的数据不如以往规整，非结构化数据越来越多，生成频度更高，很多数据需要及时获取和分析。更麻烦的是，工业过程产生的数据远超以往。
IDC预计，到2025年，设备实时数据量将是2017年的200倍，达到惊人的49ZB，而随着工业智能化的发展，其中非结构化数据的占比将越来越高。对企业而言，每时每刻产生的工业数据正在存储管理和数据库带来的巨大压力，已经成企业智能化转型必须优先解决的问题。
传统数据库已无法胜任
十年前，当笔者还在做程序员时，每当来了新需求，首先需要做的就是评估用什么开发语言和数据库？那时候用的最多的是Oracle、MySQL和SQLServer，这些关系型数据库能面向用户提供功能交互服务，适用于数据生成频度低，以SQL索引表存储的结构化数据。
而当我们迈入智能化时代，面向越来越多的工业场景APP开发需求，是否还能使用传统关系型数据库？答案显然不行。原因主要有三点：
第一，数据结构不一样。信息化时代，一部电脑打天下，所有软件产品都是构建在通用操作系统和标准化硬件架构之上，只有符合X86+Windows平台标准，软件应用才能运行，所产生的数据都是结构化数据。然而，在工业场景中不存在统一的操作系统和体系标准，异构的工业系统和设备会产生许多不同形态的数据，大多是非结构化的，传统关系型数据库根本无法支撑。
第二，工业领域大多是实时性较高的业务场景，传统信息化系统运行过程允许宕机，但工业场景不允许。特别在流程行业，生成过程是连续性的，而数据采集也是时序数据，任何中断都可能产生巨大的安全风险。随着接入设备越来越多，企业需要采集和处理实时、时序数据量越来越大，这需要能管理海量设备实时专业数据库，传统关系型数据库无法做到这一点。
第三，在工业智能化的推进进程中，需要对海量工业数据进行管理、存储和分析，将大量不同类型的工业数据进行聚合归类是实现智能化分析的基础前提。传统关系型数据库对数据的聚合性分析性能较差。对时序数据的压缩比较低，且需要占用大量的机器资源。
目前，领先的工业数据库企业不仅拥有专业的压缩算法，还充分考虑海量数据实时分析的聚合性能。国内麦杰科技推出的openPlant数据库就拥有专门的实时数据压缩算法，比传统关系型数据库降低90%，通过对写入、存储、查询等流程进行了优化，实时数据库性能可达传统数据性能的1000倍以上。
做实时数据库的领航者
2019年在某全球知名电气设备公司官方数据库评测报告中，提供了一则openPlant 和 PI的客户测试实例，前者是国内实时数据库公司麦杰科技面向工业互联网平台应用的主打数据库，后者是世界最知名的实时性能管理软件OSI Soft 的数据库产品。
在针对实时数据检索的线程测试中，openPlant实现每秒240万测点的读取，而PI则是每秒1万测点的读取。在针对历史数据分析检索的线程测试中，openPlant实现每秒280万记录的读取，而PI则是每秒9万记录读取。测试结果显示，openPlant读写平均响应时间要远低于PI，这说明，openPlant数据库具有更高的并发读写性能。作为完全自主创造的国内实时数据库产品，实现了对国外顶尖产品的超越，麦杰科技到底如何做到的？
麦杰科技成立于2000年，是一家专注于工业实时数据管理技术的研究和应用的企业，openPlant实时数据库产品集成了麦杰科技多年在工业领域研发成果。openPlant实时数据库能实现对国外顶尖产品的超越，主要源于多年工业实时数据管理技术研究和产业经验，让麦杰科技深悟企业的痛点和需求，并结合问题不断优化改善。
openPlant实时数据库性能全球领先的三大核心技术包括:智能数据压缩技术、数据库容量单机性能以及独有的数据传输技术。
首先，麦杰科技的智能数据压缩技术能让存储压缩比达到200以上，无损压缩、有损压缩、智能压缩三种模式能根据用户需求自主选择，在有效保障数据精度的前提下最优数据存储空间。
其次，openPlant实时数据库单机容量可达千万级，并支持分布式无限扩容，采集频率与数据源同步，单机实时处理性能达到1000万事件/秒，100万数据点访问耗时小于400毫秒，支持超过2000用户并发访问。
第三，独有的数据传输技术不但可在复杂网络环境下对实时传输的数据进行追踪、校验及补发，确保数据的完整性和有效性，为数据分析的准确性提供强有力的保障，同时在传输过程中可实现10倍以上数据压缩，帮助企业节约90%以上的流量费用，减低应用成本。
为保证使用过程的高可靠性、高可用性以及多平台支持能力，openPlant实时数据库支持单机、双机、分布式和HA等部署方式，以及数据交叉映射功能，满足多种灾备应用场景。openPlant实时数据库提供完整的信息安全策略、客户自定义加密策略和专业技术加密的方法，贯穿于数据的采集、传输和访问全流程，并通过公安部的数据安全认证。
随着中国产业升级与转型进入关键时期，发达工业国家开始逐渐收紧对中国企业使用工业软件权限的控制，发展自主的工业软件已成当务之急。作为工业软件的核心基础软件，高并发、海量数据管理的数据库长期被国外高端产品垄断把持，对中国智能制造的顺利推进形成了潜在的产业风险点。
麦杰科技作为国内实时/时序数据库软件的领导者，其openPlant实时数据库不仅赶上并大幅超越了国外高端产品，为配合不断推进的工业软件全国产化进程，openPlant实时数据库还支持传统及虚拟化架构下的Unix、Linux、Windows等主流操作系统，并全面支持国产芯片和国产操作系统，为中国企业智能化升级构建最坚实的“防火墙”。
此外，面对快速推进的工业互联网发展进程，麦杰科技凭借为超过8000万台设备提供数据采集、存储和数据分析的经验，以openPlant实时数据库为基础，依托自身多年积累的工业大数据管理技术、云计算、边缘计算等技术打造开发了物联网一体化平台。从数据接入层、传输汇聚层、存储处理层、业务分析层、价值实现层五个层面排除工业互联网应用痛点，帮助企业降低至少60%的硬件投资，并大大缩短开发周期和建设费用，大幅降低后期运维成本。
5G+制造业发展面临四大挑战
中制智库 2020-07-23 09:39:46
【导语】5G时代的到来，为我国制造业发展带来了更多的可能。我国制造业加速数字化、网络化、智能化转型升级，企业越来越意识到，只有提升企业数字化与智能化水平，打通企业内部的全数据链，才能更好地实现5G与制造业的融合应用。但在5G与制造业融合的道路上，存在机遇的同时，也充满了挑战。
本文转载自控制工程网，版权归原作者所有。
5G时代，利用5G大带宽、低时延、高可靠、大规模连接的特性，可以实现工业企业产品、用户、协作方等全环节的广泛互联。5G作为万物互联的助推器，将颠覆现阶段的工业生产方式，从而从根本上改变我们的生活方式，引领我们走向触手可及的智能世界。2019年以来，我国制造业加速数字化、网络化、智能化转型升级，企业越来越意识到，只有提升企业数字化与智能化水平，打通企业内部的全数据链，才能更好地实现5G与制造业的融合应用。
未来5G在制造业行业支持产出最为突出
当前中国制造业发展面临挑战，中国制造业增加值相比美国、德国等发达国家还有一定差距；在制造业劳动生产率方面，中国企业仍然需要加强，工业企业需通过工业网络降低成本、优化生产工艺，实现降本增效。
此外，随着大规模定制化的模式日趋成熟，客户的个性化定制需求日益显现。制造业企业亟须探索一种C2M模式，通过大数据、云计算等技术满足客户需求，并做到按需生产、零库存生产，减少企业运营成本，增加企业在行业的竞争力。
未来，5G将让ICT与传统行业真正实现深度融合，让网络变得更加开放，为垂直行业应用创新提供综合能力。一方面，未来传统行业向软件化、智能化方向发展将是大势所趋。另一方面，传统行业具备场景决定能力和完善的知识价值体系，5G将促进ICT与其需求深度匹配。据统计，预计在2035年，5G对各个行业的支持产出中，制造业领域遥遥领先，将超过3000亿元。
5G典型的工业应用场景包括低时延高可靠（uRLLC）、大带宽（eMBB）、大规模连接（mMTC）。在超低时延与可靠性方面，5G无线技术可实现1ms的时延以及超过99.999%的可靠性；在大带宽方面，5G将支持下行速率达20Gb/s和上行速率达10Gb/s；在大规模连接方面，5G能满足每平方公里100万台设备的连接量。
一、创新应用能力建设不足。目前，我国企业创新应用积极性很高，企业也在向云上平台建设转型。但5G的发展在创新应用能力建设方面依然面临很多挑战。一是系统管理复杂性增加问题。5G与工业的融合，使得企业在实际生产过程与各种业务管理系统网络协同之后，整体系统更加复杂化，对其进行管理将更困难。二是企业增量存量调整问题。目前我国很多企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段，生产设备及产线很多还没有完成数字化改造，在利用5G改造工业网络之前需要完成装备和生产线的升级，这就导致了再投入的成本问题，即对5G的投资未能与优化存量资产结合起来，短期内看不到增值增效，这在一定程度上阻碍了企业的5G+工业互联网创新发展。三是专网的不确定性问题。5G进入垂直行业市场，理论上专网优于公网，但专网未来在面对公共安全、应急指挥、铁路或地铁信号调度等对于安全性要求极高的行业能否完全胜任还是未知数。此外，专网设备供应商曾表示未来若想真正发展5G专网，需要从系统、架构、平台、终端、应用等方面进行全方位改造，目前行业还没有找到新的5G应用构架。
二、5G复合型高端人才缺口大。制造业正面临产业升级和转型，5G可以加速机械制造行业的智能化水平，通过其低时延、高可靠的特性将促进无人机、自动驾驶、智能生产等领域的发展，而这些领域需要大量的系统规划、应用开发和服务人才。
2018年，5G领域人才需求相较2017年增加约58%，而2019年5G领域人才需求较2018年增长约50%。在制造业领域，由于该领域既需要懂5G的人才，又需要懂工业的人才，增加了人才需求难度，亟须一批复合型人才满足5G在工业领域多端点、多场景的应用需求。
三、工业领域基础设施数字化改造亟须加强。5G与工业的融合应用首先受工业场景基础设施的数字化水平制约。目前，中国80%左右的企业仍然处在数字化转型的探索阶段，50%左右的企业在数字化转型的过程当中面临着信息化基础设施不足的问题。目前，工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到50%，而工业企业智能制造就绪率不足10%，这其中绝大多数为规模以上企业，全国设备数字化率和联网率依旧有待提高。5G想在工业领域落地发展，亟须推进工业企业生产设备数字化改造。
四、产业发展驱动力有待加强。工业领域B端行业用户在5G网络运行维护主体还不清晰、运营商在制造业领域的收费模式及盈利模式尚需探讨等情况下，部分企业不愿为5G进行新的投入，导致商业闭环案例较少。在工业企业方面，亟须各产业链环节龙头企业开展新的商业模式探索，在运营商方面，运营商需要思考5G带来的服务提升和商业模式的创新。
工业企业与运营商共同推进5G在制造业应用
一、加强企业数字化转型意识。只有提升企业数字化水平，才能更好地实现5G与工业的融合应用。数字化转型不是简单的机器换人，而是要形成工厂内生产要素的全面协同，打通企业内部的全数据链。当企业通过生产设备数字化改造，并应用CAD、MES系统完成从业态、架构、管理到企业文化等一系列数字化转型后，便会以高效、敏捷的速度与5G低时延、高可靠、大规模链接等数字化特征融合，实现创新发展。在这过程中，首先要提高企业全体人员的认知水平，特别是中高级管理人员认知水平。进一步以数据为资产，以技术为手段，构建能够支撑业务持续创新的技术平台体系。
二、企业与运营商共同探讨新商业模式。在新商业模式方面，从2G、3G到4G，运营商重点关注2C模式，但是到了5G，重头戏应该放在2B模式上，特别是在制造业领域的2B商业模式上，通过在工厂内布置5G网络，实现设备无线数据通信和大规模数据传输的新一代工厂生产模式。一方面，通信厂商面向制造业发展需求，积极探索5G应用场景，开展制造业重点行业企业试点示范，构建可推广的融合应用推进机制，并在此基础上探讨关于不同场景、不同服务类别的计费方式。另一方面，在工业制造领域重点研究5G+TSN（时间敏感网络）的结合应用，使5G网络与TSN互通，满足部分工业设备生产过程中需要达到微秒级精准同步的需求，有助于5G的潜力扩展到更广阔的领域，更好地满足工业领域的OT和IT需求。
三、培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商。一方面，着重培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商，搭建电信运营商与制造企业之间的桥梁，切实为企业提供解决方案，帮助企业解决转型升级中遇到的问题。另一方面，推动5G数据平台和智能制造同步发展，构建基础共性、行业通用、企业专用的智能制造APP，如把5G数据平台和智能制造APP集成，以解决智能制造中某些痛点问题，从而形成解决方案，测试成功后把该类解决方案向全行业推广，带动5G的推广应用。
四、完善行业标准建设与产业政策引导。在行业标准建设方面，一是围绕5G在制造业领域的应用场景，加快标准体系的构建与标准的出台；二是针对制造业体系，建立研发、产品、服务等全方位的检测认证评估体系。在产业政策引导方面，一是选取网络基础与智能制造发展基础较好的城市作为试点，出台5G与制造业融合发展指导意见或行动方案，更有针对性地指导当地5G与制造业的发展；二是组建5G与制造业发展基金，形成政府支持、行业主导、市场运作的基金体系，营造制造业创新投资环境，提升智能制造发展水平。
来源：中制智库（ID:CMThinkTank）
中制智库 2020-07-23 09:39:46
【导语】5G时代的到来，为我国制造业发展带来了更多的可能。我国制造业加速数字化、网络化、智能化转型升级，企业越来越意识到，只有提升企业数字化与智能化水平，打通企业内部的全数据链，才能更好地实现5G与制造业的融合应用。但在5G与制造业融合的道路上，存在机遇的同时，也充满了挑战。
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5G时代，利用5G大带宽、低时延、高可靠、大规模连接的特性，可以实现工业企业产品、用户、协作方等全环节的广泛互联。5G作为万物互联的助推器，将颠覆现阶段的工业生产方式，从而从根本上改变我们的生活方式，引领我们走向触手可及的智能世界。2019年以来，我国制造业加速数字化、网络化、智能化转型升级，企业越来越意识到，只有提升企业数字化与智能化水平，打通企业内部的全数据链，才能更好地实现5G与制造业的融合应用。
未来5G在制造业行业支持产出最为突出
当前中国制造业发展面临挑战，中国制造业增加值相比美国、德国等发达国家还有一定差距；在制造业劳动生产率方面，中国企业仍然需要加强，工业企业需通过工业网络降低成本、优化生产工艺，实现降本增效。
此外，随着大规模定制化的模式日趋成熟，客户的个性化定制需求日益显现。制造业企业亟须探索一种C2M模式，通过大数据、云计算等技术满足客户需求，并做到按需生产、零库存生产，减少企业运营成本，增加企业在行业的竞争力。
未来，5G将让ICT与传统行业真正实现深度融合，让网络变得更加开放，为垂直行业应用创新提供综合能力。一方面，未来传统行业向软件化、智能化方向发展将是大势所趋。另一方面，传统行业具备场景决定能力和完善的知识价值体系，5G将促进ICT与其需求深度匹配。据统计，预计在2035年，5G对各个行业的支持产出中，制造业领域遥遥领先，将超过3000亿元。
5G典型的工业应用场景包括低时延高可靠（uRLLC）、大带宽（eMBB）、大规模连接（mMTC）。在超低时延与可靠性方面，5G无线技术可实现1ms的时延以及超过99.999%的可靠性；在大带宽方面，5G将支持下行速率达20Gb/s和上行速率达10Gb/s；在大规模连接方面，5G能满足每平方公里100万台设备的连接量。
一、创新应用能力建设不足。目前，我国企业创新应用积极性很高，企业也在向云上平台建设转型。但5G的发展在创新应用能力建设方面依然面临很多挑战。一是系统管理复杂性增加问题。5G与工业的融合，使得企业在实际生产过程与各种业务管理系统网络协同之后，整体系统更加复杂化，对其进行管理将更困难。二是企业增量存量调整问题。目前我国很多企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段，生产设备及产线很多还没有完成数字化改造，在利用5G改造工业网络之前需要完成装备和生产线的升级，这就导致了再投入的成本问题，即对5G的投资未能与优化存量资产结合起来，短期内看不到增值增效，这在一定程度上阻碍了企业的5G+工业互联网创新发展。三是专网的不确定性问题。5G进入垂直行业市场，理论上专网优于公网，但专网未来在面对公共安全、应急指挥、铁路或地铁信号调度等对于安全性要求极高的行业能否完全胜任还是未知数。此外，专网设备供应商曾表示未来若想真正发展5G专网，需要从系统、架构、平台、终端、应用等方面进行全方位改造，目前行业还没有找到新的5G应用构架。
二、5G复合型高端人才缺口大。制造业正面临产业升级和转型，5G可以加速机械制造行业的智能化水平，通过其低时延、高可靠的特性将促进无人机、自动驾驶、智能生产等领域的发展，而这些领域需要大量的系统规划、应用开发和服务人才。
2018年，5G领域人才需求相较2017年增加约58%，而2019年5G领域人才需求较2018年增长约50%。在制造业领域，由于该领域既需要懂5G的人才，又需要懂工业的人才，增加了人才需求难度，亟须一批复合型人才满足5G在工业领域多端点、多场景的应用需求。
三、工业领域基础设施数字化改造亟须加强。5G与工业的融合应用首先受工业场景基础设施的数字化水平制约。目前，中国80%左右的企业仍然处在数字化转型的探索阶段，50%左右的企业在数字化转型的过程当中面临着信息化基础设施不足的问题。目前，工业企业的生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到50%，而工业企业智能制造就绪率不足10%，这其中绝大多数为规模以上企业，全国设备数字化率和联网率依旧有待提高。5G想在工业领域落地发展，亟须推进工业企业生产设备数字化改造。
四、产业发展驱动力有待加强。工业领域B端行业用户在5G网络运行维护主体还不清晰、运营商在制造业领域的收费模式及盈利模式尚需探讨等情况下，部分企业不愿为5G进行新的投入，导致商业闭环案例较少。在工业企业方面，亟须各产业链环节龙头企业开展新的商业模式探索，在运营商方面，运营商需要思考5G带来的服务提升和商业模式的创新。
工业企业与运营商共同推进5G在制造业应用
一、加强企业数字化转型意识。只有提升企业数字化水平，才能更好地实现5G与工业的融合应用。数字化转型不是简单的机器换人，而是要形成工厂内生产要素的全面协同，打通企业内部的全数据链。当企业通过生产设备数字化改造，并应用CAD、MES系统完成从业态、架构、管理到企业文化等一系列数字化转型后，便会以高效、敏捷的速度与5G低时延、高可靠、大规模链接等数字化特征融合，实现创新发展。在这过程中，首先要提高企业全体人员的认知水平，特别是中高级管理人员认知水平。进一步以数据为资产，以技术为手段，构建能够支撑业务持续创新的技术平台体系。
二、企业与运营商共同探讨新商业模式。在新商业模式方面，从2G、3G到4G，运营商重点关注2C模式，但是到了5G，重头戏应该放在2B模式上，特别是在制造业领域的2B商业模式上，通过在工厂内布置5G网络，实现设备无线数据通信和大规模数据传输的新一代工厂生产模式。一方面，通信厂商面向制造业发展需求，积极探索5G应用场景，开展制造业重点行业企业试点示范，构建可推广的融合应用推进机制，并在此基础上探讨关于不同场景、不同服务类别的计费方式。另一方面，在工业制造领域重点研究5G+TSN（时间敏感网络）的结合应用，使5G网络与TSN互通，满足部分工业设备生产过程中需要达到微秒级精准同步的需求，有助于5G的潜力扩展到更广阔的领域，更好地满足工业领域的OT和IT需求。
三、培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商。一方面，着重培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商，搭建电信运营商与制造企业之间的桥梁，切实为企业提供解决方案，帮助企业解决转型升级中遇到的问题。另一方面，推动5G数据平台和智能制造同步发展，构建基础共性、行业通用、企业专用的智能制造APP，如把5G数据平台和智能制造APP集成，以解决智能制造中某些痛点问题，从而形成解决方案，测试成功后把该类解决方案向全行业推广，带动5G的推广应用。
四、完善行业标准建设与产业政策引导。在行业标准建设方面，一是围绕5G在制造业领域的应用场景，加快标准体系的构建与标准的出台；二是针对制造业体系，建立研发、产品、服务等全方位的检测认证评估体系。在产业政策引导方面，一是选取网络基础与智能制造发展基础较好的城市作为试点，出台5G与制造业融合发展指导意见或行动方案，更有针对性地指导当地5G与制造业的发展；二是组建5G与制造业发展基金，形成政府支持、行业主导、市场运作的基金体系，营造制造业创新投资环境，提升智能制造发展水平。
来源：中制智库（ID:CMThinkTank）
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