化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代与现代工业技术深层次地融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军公司竞争的新赛道、全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

  工业网络站点平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业网络站点平台可大致分为4个部分：

  1、边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在互联网空间显性化；

  3、工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；

  4、工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。

  对于工业网络站点平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。

  工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到一定的改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。

  现有的通用PaaS平台尚不能够满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS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、基础模型模块化，并封装成为可重复使用的API，降低应用程序开发门槛，为工业APP的发展打下基础。

  目前传统生产管理软件云化步伐缓慢，专业的工业APP较少。随着未来工业PaaS平台的成熟，工业软件的数量将快速增加。未来的发展趋势包括两个：传统软件云化+新型工业APP的开发。

  企业借助工业网络站点平台有助于实现智能化转型。工业公司上云实现数据在线化，一方面能够依托工业网络站点平台形成创新服务模式；另一方面能借助平台上被封装成软件的管理发展经验，实现自身的产业升级；同时也能够最终靠数据的集中分析实现更为智能化的设备监控、资源配置和产业协同。在现阶段上云的过程中，大企业具备上云基础，有望推动核心业务和机器设备共同上云，追求价值创造，形成样板案例；小公司制作设备数字化程度低，上云可实现具备优化和成本节约。

  国家政策频出，推进工业互联网发展步入快车道。自2015年以来，国家陆续出台了“中国制造2025”、“互联网+”等多项产业政策，推动工业互联网的建设。尤其在十九大报告中提出要“推动互联网、大数据、AI和实体经济融合”后，工业互联网有关政策更是持续加码，2017年11月国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，2018年2月工信部开展工业互联网“323”行动，计划实施工业互联网三年行动计划，紧接着国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，统筹协调中国工业互联网发展工作，另外2018年的政府工作报告中也提出“发展工业网络站点平台，创建’中国制造2025’示范区”。这些政策频出的背后，是国家希望以推进供给侧结构性改革为主线”和“互联网+”，依托工业互联网，促进新一代信息技术与制造业的深层次地融合，从而推动实体经济的转型升级。

  1）加快各行业生产设备的智能化改造，提高精准制造、敏捷制造能力； 2）统筹布局和推动智能产品的研发和产业化； 3）发展基于互联网的个性化定制、众包设计、云制造等新型制造模式等。

  1）推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，加强产业链协作，发展基于互联网的协同制造新模式； 2）在重点领域推进人机一体化智能系统、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造，打造一批网络化协同制造公共服务平台，加快形成制造业网络化产业生态体系。

  1）强调制造业是国民经济主体，是实施“互联网+”的主战场； 2）推进深化制造业与互联网融合发展，打造制造企业互联网“双创”平台，支持跨界融合。

  1)针对制造业薄弱与关键环节，系统部署工业互联网建设，推动人机一体化智能系统发展； 2)在工业互联网等重点领域，以系统解决方案供应商、装备制造商与用户联合的模式，集成开发一批重大成套设备，推进工程应用和产业化。

  1)提出工业互联网是发展智能制造的关键基础设施； 2）提出在工业互联网领域布局建设若干创新

  ，开展关键共性技术探讨研究和产业化示范； 3）依托骨干企业，建设和完善工业互联网产业链。

  1）推进企业内外网改造升级，构建标识解析和标准体系，建设低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施； 2）推动建设国家、企业两级工业网络站点平台体系，促进工业全要素连接和资源优化配置； 3）加强工业互联网安全技术方法建设，建设覆盖产业全生命周期的安全保障体系；

  1）“323”行动是指打造网络、平台、安全三大体系；推进两类应用，一是大规模的公司集成创新，二是中小企业应用普及；构建产业、生态和国际化三大支撑。

  1）国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，工作小组将统筹协调中国工业互联网发展的全局性工作，审议推动工业互联网发展的重大规划、重大政策、重大工程专项和重要工作安排

  地方政策陆续落地，推动“企业上云计划”，加速工业互联网落地。自2017年起，各地相继出台了一系列政策，如浙江省发布的《浙江省“企业上云”行动计划（2017年）》、湖南省发布的《湖南省中小企业“上云”行动计划（2018）》等。地方政府通过财税支持、政府购买等方式，促进工业网络站点平台在产业集聚区快速落地，鼓励中小企业业务系统向云端迁移，以此来实现“大企业建平台，中小企业用平台”的互促互进的格局。

  计划全省新增上云企业 10 万家，培育国内领先的云平台服务商 3 家至 5 家、行业云应用平台 10 个、云应用服务商 100 家，形成典型标杆应用案例 100 个；

  到2020 年底，建设10 个在国内具有一定影响力的工业云平台、50 个省级示范工业云平台；新增“上云”企业10万家，创建 200 家五星级、1000 家四星级、5000 家

  级“上云”企业；培育20 家以上具有国内一流水平的云应用服务商；打造100 个工业互联网标杆工厂；创建30 个“互联网+先进制造”特色基地。

  《山东省实行“云服务券”财政补贴助推“企业上云”实施方案(2017-2020 年)》

  “十三五”末，全省上云企业达到20 万家，培育国内领先的综合云平台服务商5 家、行业云平台服务商50 家、云应用服务商200 家，搭建省级体验中心30 个

  在2018 年实现“上云”中小企业10 万家，培育“上云”标杆企业30 家，中小企业“上云”示范园区5 个。

  2018年3月，广东省发布全国首个工业互联网地方政策：《广东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施方案》和《广东省支持企业“上云上平台”加快发展工业互联网的若干扶持政策（2018-2020年）》，落实“夯实网络基础”、“打造平台体系”、“加强产业支撑”、“开展应用示范”、“完善生态体系”、“强化安全保障”六大任务，并出台11条奖补红利政策鼓励企业“上云上平台”实施数字化网络化智能化升级、开展工业互联网标杆示范应用推广、促进工业互联网产业生态创新发展，从而促进工业互联网的落地，促进省内制造业降本提质增效，加快实体经济的升级转型。

  图 “互联网+先进制造业”发展工业互联网的实施方案目标（广东省人民政府网站）

  公有云平台降费支持。省统一协调公有云平台商并达成合作协议，大幅度降低我省企业按需使用公有云资源及云化软件费用，2018-2020 年在现有基础上给予不低于30%的整体优惠。

  财政资金支持。省财政采取服务券后补助方式，对工业公司“上云上平台”费用按标准予以奖补

  网络降费支持。省统一协调电信运营商并达成合作协议，提出针对我省工业公司“上云上平台”网络费用的一揽子优惠措施，整体优惠比例不低于30%。

  采取政府购买服务方式，委托具有国家级授权资质的信息安全评测机构，对参与“上云上平台”的工业网络站点平台商和服务商，统一开展安全评估和抽查。对评估抽查不合格的平台商和服务商，暂停其参与“上云上平台”补贴政策的资格。

  制定全省统一的工业互联网应用标杆示范项目遴选标准，由各地结合实际负责遴选和培育。省财政对标杆示范项目予以奖补，总结示范经验大力推广，并择优

  对产业集群所在地市（或县区）政府，省经评定后授予“广东省工业互联网产业示范基地”，在工业互联网应用推广、生态创新发展等方面予以重点支持，并择优推荐为国家级工业互联网产业示范基地

  制定全省统一的新型金融服务试点示范项目遴选标准，由各地结合实际负责遴选和培育。省财政对试点按照标杆项目有关标准予以奖补，并总结示范经验大力推广。

  制定工业网络站点平台遴选标准，统一组织遴选不超过20 家重点平台企业。平台类企业按照“广东省企业研究开发省级财政补助资金”相关程序申请研发费用事后奖补，对省遴选的重点平台企业予以重点支持。

  部省联动组织实施国家“宽带通信和新型网络”专项，在省重大科学技术专项增加工业互联网

  建设“广东省工业互联网产业生态供给资源池”，培育一批优质工业网络站点平台商和服务商。对评价优秀的平台商、服务商予以重点宣传推荐，对评价较低的淘汰出资源池名单。引导广东省产业发展基金加大对工业互联网领域的投资力度，支持平台商和服务商做大做强。

  省政府采取“一事一议”方式，对创新中心建设予以支持。鼓励地市政府对创新中心建设用地、办公场所、人才引进等方面予以优先保障。

  我们认为，工业公司通过上云以及建设工业网络站点平台，可以充分的利用各类先进的信息化技术与手段，创新生产方式、提升生产效率、降低生产所带来的成本、提升核心竞争力，而各地政府对于工业互联网的政策与补贴，将大大加速工业互联网的落地。

  平台体系是工业互联网的核心，它将物联网、大数据、人工智能及云计算等理念、架构和技术融入工业生产里，据e-works统计，截止2018年3月，声称能提供工业网络站点平台服务的国内外厂商已超越150家。目前广义的工业网络站点平台按照服务对象及应用领域可大致分为三类：资产优化平台、资源配置平台及通用使能平台。

  资产优化平台主要运用在设备资产的管理与运营方面，它是通过现代传感、移动通信等技术连接智能终端，并从终端收集关于设备、环境等各类数据信息，然后基于这一些数据在云端利用大数据、人工智能等技术及行业经验知识对设备正常运行状态与性能状况进行实时智能分析，再以工业App程序的形式为生产与决策提供相应的智能化服务。资产优化平台主要的参与厂商往往是工控企业以及大型设备生产商。

  资产优化平台是未来制造业主导权竞争的制高点。它不仅能够充分融入大数据、人工智能等先进技术，还能为第三方提供开发环境，如西门子的MindSphere及GE的Predix平台都提供软件开发环境及工具，旨在通过第三方开发者和应用程序的接入形成类似AppleStore的第三方开发应用生态。目前，工业巨头是此类平台主要的推进助力，如GE、西门子、ABB等，我国的三一根云以及徐工工业云也属于此类平台，但发展程度相对滞后。

  以西门子的MindSphere为例，MindSphere是一个开放的生态系统，它可以充分利用世界各地安装的西门子设备（3000万个自动化系统、7000万个智能仪表、80万个关联产品）以及丰富的应用程序接口（API）获取海量数据，并基于自身深厚的行业知识和经验提供数字化服务，MindSphere平台包括边缘连接层、开发运营层，应用服务层三个层级，分别对应MindConnect、MindClound、MindApps三个核心要素，其中MindConnect负责将数据传输到云平台，MindClound为用户提供数据分析，应用开发环境及应用开发工具，MindApps为用户提供集成行业经验和数据分析结果的工业智能应用，譬如结合设备历史数据与实时运行数据，构建数据孪生，及时监控设备运作时的状态，实现设备的预防性维护，基于现场能耗数据的采集分析对设备生产线等能效使用进行合理规划，优化能源数据管理、提高能源使用效率等。

  资源配置平台主要体现在要素资源的组织与调度方面。它在应用过程中汇聚了大量的工业数据、模型算法、研发设计等各类资源及能力，通过云接入及云处理技术分散这些积累的资源，对制造企业的资源管理、业务流程、生产过程、供应链管理等环节进行优化，可实现制造企业与外部用户需求、创新资源以及生产能力的对接。这类平台能够有效促进产能优化以及区域协同，同时也能支持C2M定制等新型业务，满足市场多元化需求，为供给侧改革提供助力。我国已拥有一批处于领先水平的此类平台，如航天科工的INDICS平台、海尔的COSMOPlat等。

  以航天科工的INDICS平台为例：INDICS平台在IaaS层自建数据中心，在DaaS层提供丰富的大数据存储、产品分析与服务，在PaaS层提供各类工业服务引擎，如面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等务，以及面向开发者的公共服务组件库和200多种API接口，其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。

  INDICS平台接入集团超过600家，对设计模型、专业软件以及1.3万余台设备设施等进行共享，可以有效解决生产单元产能闲置与超负荷运转同时存在的问题。譬如河南航天液压气动技术有限公司基于INDICS平台实现与总体设计部及总装厂所的协同研发与工艺设计，缩短研发周期35%，提升资源利用率30%，提高生产效率40%。另外，工业企业也可通过平台对外开放空闲制造能力，实现制造能力的在线租用，进一步释放产能。

  通用使能平台主要提供云计算、物联网、大数据的基础性、通用性服务，主要由ICT企业提供。其中部分平台侧重于云服务的数据计算及存储，如微软的Azure、SAP的HANA、亚马逊的AWS以及我国的阿里云、腾讯云等，部分平台侧重于物联网的设备连接管理，如思科的Jasper、华为的OceanConnect等。这类平台为资产优化及资源配置型工业互联网提供技术支撑，如GE的Predix就部署于微软的Azure平台，此外，通用使能平台还广泛应用于金融、娱乐、生活服务等各行业。

  以华为的OceanConnect平台为例，其技术架构上分为垂直和水平两个方向。垂直方向可分为三层架构：连接管理层，主要提供SIM卡生命周期管理、计费、统计和企业Portal等功能；设备管理层，要提供设备连接、设备数据采集与存储、设备维护等功能；应用使能层，主要提供开放API能力，同时具备数据分析、规则引擎、业务编排等能力。在水平方向，通过与平台连接的分布式IoTagent对接行业智能设备网关，并提供边缘计算能力，实现与云端计算的协同。OceanConnect平台提供云网关，支持各类编解码插件，使得设备能够即插即用。一汽在使用OceanConnect平台后实现了对千万级车辆的有效连接和管理，能够并发处理百万车辆的信息。同时平台也支撑一汽新业务的开发以及新设备的快速集成，提供实时分析的大数据能力。

  三类工业互联网平台都是通过工业互联网直接或者间接地连接物理载体，从而提供差异化的服务。其中，资产优化平台将终端设备、生产过程作为直接优化对象，其与底层物理设备之间交互最深入和频繁，其获取的数据类别及体量亦十分庞大，如GE的Predix平台运用于汽轮机要实时采集压力、温度、转速等上千个类别数据，每台机器收集的数据体量可达TB级。同时，对这些数据的处理和分析需要融合大数据、人工智能等创新技术，所以此类平台的建设难度较大，不仅需要掌握新一代信息技术，还需要具备智能产品、高端装备及综合解决方案全覆盖水平。

  资源配置平台往往基于已经成熟的网络信息技术，其更加注重资源的跨地域、跨环节的重组整合，聚焦于网络化协同以及个性化定制的前端对接，提供精准服务。此类平台的垂直行业属性较强，对于信息化集成应用及供应链管理水平都有很高要求。通用使能平台主要为工业互联网提供连接、计算、存储等底层技术支撑，基本涉及工业互联网产业体系的边缘层及IaaS层，一般都由ICT巨头提供。

  未来各类平台分工更加明确。资产优化平台为高端产品提供优化服务，推动高端制造由高价值产品向“高价值产品+高价值服务”靠拢，资源配置平台促进产能优化、拉动消费平衡，带动企业发展方式转变，而通用使能平台为上层平台提供技术支持，从而使得上层平台能够专注于与生产直接相关的服务，实现各类平台专业分工。

  未来各类平台间的合作将更加紧密，旨为客户提供完整方案。通过合作不仅能实现平台的灵活部署，如GE、西门子与微软、亚马逊的合作，能够有效优化基础资源的部署，还能强化更现场数据采集能力，如航天科工、SAP与西门子的合作，通过西门子巨大的存量基础，降低设备接入难度，实现更大范围的数据采集。另外，合作也能提高自身的数据分析能力，如ABB、西门子与IBM的合作，都旨在提升自身平台的计算分析能力。依靠各平台的相互协作，为客户应用提供完整的解决方案。

  美国通用电气公司（GE）是全球工业巨头，其产品和服务范围涵盖航空、能源、医疗、金融等多个领域。其中金融业务曾经为GE创造过巨大价值，在2002年-2004年间，金融业务创造的利润占GE总利润的40%以上，但在金融危机之后，GE的收入及利润遭受重创。因此，GE近年来希望通过工业互联网领域的布局与努力，进一步加强其在工业领域的竞争优势，同时也创造出新的商业模式与新的利润增长点。

  2012年，GE发布《工业互联网—突破机器和智慧的边界》白皮书，正式宣告将走数字化工业转型的道路，实现路径即为工业互联网。促使GE做出这样的选择主要有以下3点原因：

  1、工业数据处理成本增加，但数据利用率低下。工业数据正以相当于其他行业两倍的速度习俗增长，蕴含价值巨大，但这些数据予以标记及使用的不足3%；

  2、超低成本的传感器、设备连接、数据存储等设施的爆发式增长，大数据、人工智能等技术的成熟应用，都为工业互联网平台的诞生创造条件；

  3、超低成本的传感器、设备连接、数据存储等设施的爆发式增长，大数据、人工智能等技术的成熟应用，都为工业互联网平台的诞生创造条件

  2013年，GE推出了Predix平台，并于2015年对外开放。Predix平台一直是全球工业互联网平台的典型，已有300个合作伙伴、超过33000位开发者基于Predix进行开发。作为一个综合的现代化平台，Predix包含了工业环境内使用的机器设备和云系统，主要有Predix机器软件、Predix连接、Predix云、Predix服务四个组件构成。

  Predix软件可在工业控制系统或网络网关等多种设备中运行，提供与工业资产间的云连接并管理工业资产，同时启用处于互联网边缘的应用程序。它还未终端设备提供安全、身份验证和管理服务，从而确保以安全的连接方式控制和管理资产并保护关键数据。为了满足边缘连接的要求，Predix机器软件支持机器网关（M2M）、云网关（M2DC）及移动网关（M2H）三种连接选项。

  Predix机器软件为工业场景提供边缘分析、数据传输存储等多种功能。其中边缘分析可对数据进行预处理，由于工业数据体量巨大并且通常是连续生成的，传统方法无法保持数据高效传输到云端进行处理，但通过边缘分析，可把相关的有效信息传输到云端。

  通过各类接入网络，如固线、手机和卫星通信，在Predix边界网关、控制器设备和Predix云之间提供安全可靠的端到端通信。另外，它还提供从Predix机器到Predix云的快速安全的云连接，设计和部署只需6-12个月，从而避免较长的交付周期，节省了设计和运行次优化的定制连接基础设施所需费用。

  Predix云是基于CloudFoundry建立的，是一个支持多开发人员协同的开源PaaS，也是集应用服务程序服务于一体的生态系统。CloudFoundry使开发人员能够更加快速和轻松地完成应用程序的构建、测试、部署及扩展，最重要的一点是实现模拟量转化。此外，开发人员还能够接入CloudFoundry生态系统以及行业部门持续提供的不断增长的服务数据库。

  Predix服务可以分为运营服务和工业服务两大类。运营服务帮助应用程序开发人员管理器应用程序的生命周期和商业化，工业服务提供工业互联网应用程序所需的核心功能。

  以Predix的数据服务为例，它能提供快速的数据访问和及时的数据分析，同时最大限度地降低存储和运算成本，并支持插件分析引擎、语言交互及数据处理能力。数字双胞胎（Digital）技术物理和数字世界之间搭建起一座桥梁，可以随着时间的推移了解每一个独特的资产。它们将来自传感器和设备的数据与分析、模型和材料科学相结合，进而不断改进工业部件和资产，甚至整个流程和工厂的数字模型。随着平台上运行的数字双胞胎越来越多，工业学习系统将数据反馈到个别的数字双胞胎，提高了保真度。

  尽管目前GE陷入财务困境，但Predix平台业务仍然保持增长势头。其2017年财报显示，全年Predix平台的订单增长达到150%，预计2018年收入将翻倍达到60亿美元。另外，GE预计2020年，全球工业互联网市场将达到2250亿美元，市场潜力仍然巨大。相对于其他企业，GE在工业互联网领域有着诸多的优势。

  丰富的行业经验以及客户资源。作为工业巨头，GE积累了大量不同行业及学科的经验和知识，对于这些经验和知识的提炼有利于对各类生产现象进行精确描述和分析，开发出更加贴合工业特点的应用及服务。GE可依托丰富的客户资源，将资源往平台迁移，实现平台向更多领域的延伸和拓展。

  1） GE 在工业界有深厚的专业知识； 2） 作为IT 供应商，GE 拥有丰富的人才和经验； 3） 强大的合作伙伴生态系统可满足各种客户的需求； 4） 平台强大灵活； 5） 拥有针对风险规避客户的试点测试和实时可视化功能。通过模拟测试技术并将风险可视化的功能能够加速新技术的采用； 6） GE 数字已经在北美市场建立了广泛的渠道生态系统，包括大型全球系统集成商，

  1） 开发人员缺乏行业领域专业知识，限制了垂直应用的开发； 2） 对预测性维护工具的工业分析选择有限； 3） 在运营大规模公共云优势不及AWS等老牌企业。

  2016年GE将Predix平台部署于微软的Azure平台，实现平台间的相互协作，进一步加强自身优势。另外，近年来GE通过一系列的收购来完成产业链的纵向整合，拓展自身平台功能，并通过Predix平台进一步强化自身的行业主导地位：

  1、利用平台为自身高端产品提供服务，专业智能的服务使用户获得更好的体验，从而产生对其产品更强的黏性；

  2、通过平台为第三方工业设备提供优化解决方案，这需要广大第三方为平台开放数据，从而形成对自身企业的从属关系，同时又促进平台形成统一的行业标准；

  3、借助平台不断获取广大用户的海量运行数据，基于数据对企业及行业拥有更加精准的预知；另外，由于用户海量数据置于平台，且对平台服务产生依赖，用户将很难再向其他平台迁移；

  4、依托平台培育开放的开发者生态，形成良性循环，像苹果或谷歌那样通过APP服务产生收益。

  随着工业互联网行业的快速兴起，GE将面临更多来自工业、互联网等领域的竞争对手，除此之外，GE还面临着其他诸多挑战。首先，Predix平台未建立起类似AppleStore一样的应用软件生态，平台上的应用软件大部分仍是GE内部开发。另外，GE整体陷入财务困境，对GE数字化业务的发展造成未知影响。在平台推广上存在阻碍，由于Predix平台需要对数据进行采集分析，同行业的竞争对手不愿将自己设备或产品的信息泄露，使得Predix平台布局仍主要集中在集团内部。

  2018年12月13日，通用电气（GE）宣布，该公司已达成出售部分通用数字（GEDigital）业务的协议，且剩余业务将被组成为一家独立公司。此举标志着GE终于开始渐渐褪去伊梅尔特对于公司数字化改造的雄心，对软件业务的抱负不再像过去那么远大。关于工业互联网，新任不久的CEOLawrenceCulp难掩盖其骄傲的心情，他表示，“作为工业互联网早期的领导者，同时也借助GE的行业知识和软件技能，与我们的工业客户建立了一个强大的业务。（通过新设公司）作为一个独立运行的软件公司，我们的数字业务将获得更好的定位，推进我们的战略，让我们专注到核心行业客户的需要。”

  工业软件丰富程度决定工业互联网平台的整体竞争力。数字化的工业软件将为企业的研发设计、经营决策、组织管理提供新的工具，也为产业链上下游协同提供新的基础。工业软件一般按照应用分为研发设计类、生产调度和过程控制类、业务管理类三大领域，具有分析、计划、配置、分工等功能，能够从机器、车间、工厂层面提升企业生产效率、促进资源配置优化、提升生产线协同水平，对工业化与信息化融合、数字世界与物理世界融合有举足轻重的作用。

  企业资源管理计划（ERP） 客户管理系统（CRM） 质量管理系统（QM） 供应链管理（SCM）

  企业数字化推动管理精细化，实现降低成本，缩短生产周期，提升周转能力。同时为上下游产业链协同打下基础

  计算机辅助设计（CAD） 产品数据管理系统（PDM） 产品生命周期管理系统（PLM）

  好的研发设计工具是智能产品生产的基础和保障，研发设计类软件有利于增强协作，降低研发成本

  智能制造背景下，工业软件市场规模有望快速增长。2014年全球企业级软件市场规模为3175亿美元,同比增长5.5%，从2011年以来，全球工业软件市场规模以每年6%的速度增长。工业软件构成中主要以生产管理为主，占比超过50%，生产控制类及嵌入式软件占比25%，其中研发设计类软件的重要性有所提升，增速更快。同时，MES是连接管理层和执行层的重要软件，随着MES软件的普及率提升，生产层面与管理层面的数据交互频次和深度有望提升，进一步打开工业软件市场规模空间。2014年全球MES行业市场规模约为67亿美元，过去5年保持年均21.65%的高速增长，到2020年，MES行业市场规模有望达到150亿美元，未来保持年均18%的复合增速。

  生产控制类软件的普及是精细化管理的基础，研发设计类软件成为产业升级的助力。国内制造业ERP等管理软件相对普及，但应用深度不高，数据反馈速度慢，这是因为车间生产层面的自动化与信息化程度低，管理无法深入到车间层，管理精细化程度和效率受到限制。我们认为，智能制造背景下，车间设备的自动化程度以及MES软件的覆盖率提升将成为趋势，实现基于数据深入到生产制造过程中的精细化管理。另一方面，随着制造业的升级，产业形态逐步向“制造业微笑曲线”的两端迁移，基于自主研发设计的智能化产品将是企业重点攻克方向，在此背景下，研发设计类软件在国内的普及以及应用有望提升，基于产品全生命周期管理的仿真软件有望成为产业升级的助力。

  1、管理类软件的格局相对稳定，国外SAP和Oracle拔得头筹，国内用友网络和金蝶国际等ERP厂商处于领先地位。

  2、研发设计类软件，这类软件以国外龙头为主，CAD产业的主导者是Autodesk和达索系统；仿真设计等产品的参与者包括Autodesk、西门子等公司。国内公司有一定市场份额，但稳定性和专业性有待提升。

  3、生产控制类软件：MES软件带有很强的行业属性，定制化程度高，行业差异大且处于发展初期，竞争激烈程度一般。

  软件企业主动上云并研发工业APP。从上表可以看到，业务管理软件厂商纷纷将向云端发展作为重要战略。我们认为，未来制造行业逐步向“网络化协同制造”和“C2M”发展，供应链管理和客户管理软件增长快，可链接可交互、数据在线化的云模式将扮演重要角色。ERP企业纷纷推动软件上云，云化软件在线化多租户等特征，一方面有助于实现工厂产品的全生命周期管理，实现从设计到生产到运维的无缝链接与过程控制；另一方面有助于推动不同工厂不同部门的协同生产。国内外制造业管理软件厂商均推动软件上云。根据年报，SAP2017年上半年云服务收入占比达到16.6%；Oracle2016年云服务收入占比达到12%。国内ERP厂商中金蝶国际2017年云业务收入占比达到25%，而用友网络云业务收入体量为4亿元。

  MES（生产过程执行系统）通过打通车间信息交互进行精细化管理，提升工厂自动化与智能化水平。ERP系统产生生产计划后，MES系统将ERP产生的生产计划落实到车间、生产线、设备、人员上面，进行车间排产计划的制定与物资情况的追踪，最终实现精细化管理。所以说，MES是向上连接管理软件，向下连接车间的重要枢纽，是实现工业软件大幅渗透的基础。

  人机交互信息系统。业务管理级。企业的生产计划是由上层管理系统ERP 来完成。

  机器与机器交互信息系统。现场作业级。车间排产计划则是由MES 的计划管理系统来完成的

  重点在于财务，也就是从财务的角度出发来对企业的资源进行计划，相关的模块也是以财务为核心的展开，最终的管理数据也是集中到财务报表上。

  MES 重点在于制造，也就是以产品质量、准时交货、设备利用、流程控制等作为管理的目标。MES 有助于提升生产环节数据反馈效率。

  ERP 的生产计划是以订单为对象的前后排列，考虑到时间因素，以日为排列单位，先后日期依据销售订单和销售预测的时间、制造提前期和原材料采购提前期、库存等因素MRP（物资需求计划）的逻辑来计算；是基于订单的无限产能计划。

  MES 的生产计划以生产物料和生产设备为对象，按照生产单元进行排程；以执行为导向，考虑约束条件，把ERP的生产订单打散，重新计划生产排程；是基于时间的有限产能计划。

  ERP 主要采用填写表单和表单抛转的方式实现管理，现场收到的制造任务是通过表单传达，现场制造数据也是通过填写表单完成收集。

  MES 是采用事件的方式实现管理，生产订单的变化和现场的制造情况，通过MES 内置的WIP 引擎立刻触发相关事件，要求相关人员或设备采取相应的行动。因此，MES可以减少数据的输入工作，减少差错，也提高了及时性。

  自动化程度很低，甚至没有底层控制系统的企业，ERP 中的车间管理和MES 具有相同的功能，没有必要采购MES。

  化的离散制造业，生产排产管理比较精细的企业，对企业自动化程度有一定要求，稳定高效的数据采集方式是关键。

  两者的核心是满足客户的生产交付。MES 生产计划是ERP 生产计划的基础和保证。MES 生产计划接收上层管理系统ERP 传递下来的生产计划。能够保证即时将车间生产的实绩信息传递给ERP，以使ERP 可以了解计划执行情况，进行倒冲，排产。将ERP 制定的生产计划以生产物料和生产设备为对象，进行打散，重新排产。

  MES软件未来市场空间广阔，复合增速保持在40%左右。2014年全球MES行业市场规模约为67亿美元，过去5年保持年均21.65%的高速增长，到2020年，MES行业市场规模有望达到150亿美元，未来保持年均18%的复合增速;国内市场来看，我国国内2014年MES行业市场规模约为26亿元，同比增长25%，预计到2018年市场规模将达到100亿元，未来平均增幅保持在40%左右。并且从增速对比，国内MES市场相对于国际市场增速显著更高，这也得益于国内较大的工业自动化改造实践。

  定制化程度高，行业差异大：一方面，不同工厂，不同车间，甚至到不同的生产线，其信息化需求各异；另一方面，MES对于时间要求高，MES宕机一分钟，可能生产线就得停。需要贴近现场量身定制，甚至可能是代码级的变化。对于不同行业的MES软件，其差异化更大。

  表 不同行业MES 软件的高频使用模块与核心痛点（东方证券研究所、互联网）

  需要与ERP和自动化设备对接集成：若要打通从办公室到工厂车间的信息化道路，MES与ERP的对接必不可少，其中涉及接口对接、二次开发等内容。同时，若要实现自动化的信息输入与设备的调配，则需要与自动化设备对接集成。在已实施MES的企业中，集成主要与ERP实现集成，仅有43%的企业实现了与自动化设备集成。

  行业分散，参与厂商数量多：由于MES高度定制化的特点，中国MES厂商数量多。包括下表中不同类型的厂商。

  表 MES行业参与方类型与特点（e-works、东方证券研究所、互联网）

  MES发展前期，主要机会在于实施服务商。MES软件带有很强的行业属性，定制化程度高，行业差异大。所以MES软件行业形成了参与者众多，市场分散的格局。基于MES软件的实施服务市场规模将大于MES软件本身，国内ERP软件实施服务商如汉得信息、赛意信息等公司均进入MES软件及实施服务领域。

  根据业界权威的CIMDATA的定义，PLM是一种应用于在单一地点的企业内部、分散在各个地点的企业内部、以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的，支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案，它能够集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统和信息。PLM、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）和ERP四者共同管理了制造业企业的整个业务流程。来自Aberdeen公司的分析显示，企业全面实施PLM后，可节省5~10%的直接材料成本，提高库存流转率20~40%，降低开发成本10~20%，进入市场时间加快15~50%，降低用于质量保证方面的费用15~20%，降造成本10%，提高生产率25~60%。

  PLM支撑个性化定制服务：目前工业品消费需求朝着客户定制型产品发展，产品的个性化离不开PLM的支撑。PLM提供合适的部件，能保证用户所选的部件能与其他部件一起正常运转，且保证产品质量。个性化定制的产品交付用户以后，后续服务仍然需要PLM的信息支持。

  PLM支撑工业向“微笑曲线”的两端转型：目前我国制造业仍处于利润最低的中间制造阶段。PLM可以在开发、生产、服务过程协同企业已有资源，同时提升研发和服务效率，帮助企业向着附加价值大的研发和营销端转型。

  PLM市场参与方主要有3类，随着工业互联网的普及行业应用将更加广泛。据CIMData分析，到2020年中国主流PLM市场将达到17.8亿美元。根据起源和发展方向的不同，PLM厂家可分为三类：

  PLM产品具备行业属性，我们认为随着工业互联网的普及，PLM行业化应用将更加广泛。

  软件企业参与工业互联网平台具备优势。软件是工业互联网平台的关键部分。软件企业从SaaS向PaaS迈进将有望参与工业互联网平台的竞争。而软件企业由于具备客户基础和应用场景，在工业互联网平台当中具备优势。

  软件企业参与工业互联网平台，PaaS能力是关键。建设工业PaaS平台有助于知识经验复用与开发者集聚：将细分领域的工业技术、知识、经验、模型等工业原理封装成服务功能模块，有助于海量的细分领域工业APP的开发，与工业用户之间形成相互促进、双向迭代的生态体系。ERP软件厂商具备海量用户，叠加PaaS技术能力，将有望吸引开发者聚集在工业互联网平台上，形成生态体系。用友的“精智”工业互联网平台，其PaaS层提供设备管理、安全认证、数据分析、机器学习等服务，SaaS层提供云化工业软件如协同办公，营销采购等应用。

  软件企业围绕自身业务拓展需求，借助工业互联网平台实现能力拓展。软件企业通过布局工业互联网平台，全面获取生产现场数据和远程设备正常运行数据，并通过这些数据与软件的结合，提供更精的决策支持并不断丰富软件功能。其中，管理软件企业依托平台实现从企业管理层到生产的纵向数据集成，提升软件的智能精准分析能力：例如SAPHANA平台，基于平台接入BI分析功能，实现管理软件的智能化。设计软件企业借助平台获取全生命周期数据，提升软件性能，进而形成基于数字孪生的创新应用：例如PTCThingworx平台基于大量的设计模块，实现产品研发设计，大幅节约设计研发周期。

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