Bachmann DO232

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Bachmann DO232 数据采集是工业互联网平台的基础，工业互联网平台首先要解决的问题是连接工业中的人、机器设备和业务系统，但是设备连接在工业现场并不是一件容易的事情。当前，我国规模以上工业企业里，80%以上的机器设备都是没有联网、不会说话的“哑”设备，只有20%的设备联了网、会说话，但是这些设备遵循不同的通信协议，存在严重的“语言障碍”，成为制约工业互联网平台建设的卡脖子瓶颈。
　　一方面80%的设备没有联网，设备数字化水平低。我国制造业总体水平处于2.0向3.0过渡阶段，老旧设备多、数字化水平低，2017年我国规模以上工业企业生产设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%，需要通过加装传感器等方式实现设备联网，导致工业互联网平台数据采集难、成本高、效率低。
　　另一方面20%的设备联网了，但通信协议不统一。近30年来，各类自动化厂商、研究机构、标准化***围绕设备联网推出了成百上种现场总线协议、工业以太网协议和无线协议，协议标准众多且相对封闭，工业设备互联互通难，严重制约了设备上云，亟需构建能够兼容、转换多种协议的技术产品体系。

Bachmann DO232 　瓶颈二：数据不好用，工业大数据建模分析能力薄弱
　　工业设备联网不是目的，目的是在赛博空间对工业设备建立数字镜像，利用工业大数据和人工智能“训练”出解决实际业务痛点的工业APP。工业互联网平台的本质就是对机器设备和业务系统产生的数据进行建模分析，将数据转化为指导设备和业务进行优化的应用服务。当前，受限于数据采集瓶颈和工业大数据自身的***性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点，工业大数据建模分析需要平台企业兼具工业***和大数据***，导致现有工业互联网平台工业大数据建模分析能力较为薄弱。
　　一是数据种类不全，制约了工业大数据建模分析和工业APP功能。相对于互联网大数据注重数据的“量”和“相关性”，工业大数据更注重数据的“全”和“关联性”，以保证能够从数据中提取出工业设备真实状态的***信息。受限于设备数据采集能力不足，数据源不全，这在一定程度上会制约工业大数据建模分析和工业APP的开发，当前，基于单一数据源开发的工业APP多，基于设备和业务系统等多源异构数据开发的工业APP少。
　　二是数据质量不高，制约了工业大数据建模分析和工业APP性能。工业大数据往往会出现遗漏、分散、断续等现象，低质量的数据会直接导致建模分析结果无法利用或者更为严重的后果，需要对数据质量进行预判和修改，因此数据“清洗”工作甚至会占到工业APP开发时间的70%左右。基于数据质量问题，当前工业互联网平台上状态监测、故障诊断类工业APP较多，预测预警类尤其是智能决策类工业APP较少。
　　瓶颈三：模型跟不上，行业机理模型沉淀能力薄弱
　　行业机理模型是工业PaaS的核心，是平台技术能力的集中体现。行业机理模型就是通过软件技术对工业研发设计、生产制造、经营管理等制造全过程运行规律进行显性化、模型化、代码化，每个行业机理模型都是一个积木式的模块，可供工业APP开发者灵活调用，促进工业知识的沉淀、传播、复用与价值创造。当前工业互联网平台面临的突出问题是开发工具不足、行业机理模型缺失，远远不能完全满足工业级应用需要。
　　一是我国工业软件落后，很难把线下能力快速迁移成线上模型。中国制造业体量占世界制造业的份额20%强，但是中国工业软件的市场份额仅占世界工业软件市场份额的1.7%，同时中国90%以上的工业软件靠进口，这充分说明我国工业技术软件化水平和积累远远不够，缺乏短时间内把行业机理模型化、代码化的线下实力。
　　二是我国工业门类庞杂，建立体系完整的行业模型库尚需时日。我国拥有39个工业大类，191个中类，525个小类，是全世界***拥有联合国产业分类中全部工业门类的***，每个行业均有自身独特的行业知识，把每个行业的工业基础原理、关键基础材料、核心基础零部件(元器件)、***基础工艺、产业技术基础封装成数字化模型是一项系统工程，需要***和全社会共同努力。

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