赛迪白皮书：《工业互联网平台+工业设备上云白皮书》

赛迪研究院工业互联网系列白皮书之五 “工业互联网平台+工业设备上云” 白皮书 编写单位：中国电子信息产业发展研究院 2021年10月 1 对“工业互联网平台+工业设备上云”的认识 ——为什么？是什么？如何干？ 当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入推进，工业互联网平台作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正对工业发展产生全方位、深层次、革命性影响，支撑世界各国加快转变发展方式、优化产业结构、转换增长动力。工业互联网平台通过全面连接工业经济工业全要素、全产业链、全价值链，有利于全面构建新型工业生产制造和服务体系，赋能企业数字化、网络化、智能化转型升级。在此过程中，工业设备上云正作为牵引工业互联网平台发展的先导性应用，成为当前工业互联网平台建设的热点领域。 党中央国务院高度重视工业设备上云，从2017年至今围绕推动工业设备上云已发布多项政策文件。特别是在2018年7月工信部发布的《工业互联网平台建设及推广指南》（工信部信软〔2018〕126号）中，明确提出要“实施工业设备上云‘领跑者’计划”，确定了工业设备上云的四大重点工作领域，即以炼铁高炉、工业锅炉、石化设备为代表的高能耗设备，以柴油发动机、大中型电机、大型空压机为代表的高通用设备，以工程机械、数控机床为代表的高价值设备和以风电、光伏为表的新能源设备。 2 图 关于推动工业设备上云的政策体系 在各级政府部门和各类企业主体的共同努力下，我国工业互联网平台和工业设备上云均取得了阶段性成效。据工信部统计，截至2021年6月份，国内已涌现出100余个重点工业互联网平台，连接设备数已超过7000万台，工业设备上云正稳步推进。随着工业互联网平台的普及推广，工业设备上云正逐渐进入实践深耕的阶段。为进一步统一社会共识，凝聚产业力量，共同提高工业设备上云水平，我们编写组成员共同起草了这本《“工业互联网+工业设备上云”白皮书》，旨在尝试阐明工业设备上云的总体定位、上云对象、技术要素、实施路径和趋势展望，增强制造业高质量发展动能。 一、总体定位：工业设备上云是赋能产业生态转型升级的加速器 工业设备是工业企业的主要生产资料之一，广泛分布 3 在各个车间，负责原材料到成品的各项加工环节，其发展水平是衡量企业核心竞争能力与数字化转型阶段的重要指标。推动工业设备上云，将会进一步丰富工业互联网平台连接的工业要素，深度赋能用户企业、设备供应商、工业互联网平台运营商等多方主体，加速产业生态整体转型升级。 图 工业设备上云赋能产业生态转型升级 （一）对用户企业而言，工业设备上云可助力提质降本增效 目前，我国工业体系中的工业设备仍存在资源浪费、产能闲置、安全隐患等多种痛点问题。据相关行业协会初步测算，全国50万台燃煤锅炉煤炭消耗占全国25%以上，200万台数控机床设备负载率不足40%。通过推动这些工业设备上云，并开展运行监测、能效优化等服务，预计可使燃煤锅炉能耗降低3%，数控机床利用率提升8%，带来直接经济效益可达数百亿元。由此可见，推动工业设备上云， 4 可实现工业设备运行状态、运行环境等数据的云端汇聚，形成以数据驱动为特征的业务决策闭环，加速业务流程重组和生产方式优化，助力企业提质降本增效。 （二）对设备供应商而言，工业设备上云可驱动商业模式创新 推动工业设备上云，可以为设备供应商提供设备全生命周期的数据，为供应商变革产品形态和服务模式提供重要数据支撑，驱动商业模式创新。一方面，创新以产品为中心的商业模式。工业设备在实际生产过程中产生的运行参数和维修记录等数据，可基于工业互联网平台反馈至供应商，辅助供应商进行预测性维护和反馈式创新等服务，优化设备运维效率和性能指标，最大化发挥设备的使用价值。另一方面，创新以服务为中心的商业模式。工业设备上云数据可以在设备供应商、用户企业、金融机构等主体间充分流动，加速不同业务之间的互联互通、协作配合，驱动共享制造、设备融资租赁、供应链金融等新型服务模式加速涌现。 （三）对平台运营商而言，工业设备上云可加速功能体系优化 工业设备上云，可以为工业互联网平台运营商提供重要应用场景，在实践中检验技术水平和应用成效，全面加速平台功能体系优化。一方面，完善技术支撑体系。工业 5 设备上云是一项系统性工程，涉及数据采集、传输、汇聚、分析等多项技术的融合应用。推动工业设备上云，有利于进一步完善设备数据采集体系，突破协议解析、边缘智能等技术短板，巩固工业互联网平台技术支撑体系。另一方面，完善推广应用体系。工业设备上云可以为工业互联网平台提供海量、多元的一手数据，驱动工业技术、经验、技术、原理等工业知识软件化，加速工业机理模型沉淀和优化，培育状态监测、故障预警、远程运维等新型工业APP，提高工业互联网平台解决特定问题的能力。 二、上云对象：高耗能设备、高通用设备、高价值设备、新能源设备 为贯彻落实《工业互联网平台建设及推广指南》（工信部信软〔2018〕126号）中提出的“工业设备上云‘领跑者’计划”，本白皮书重点聚焦高耗能设备、高通用设备、高价值设备和新能源设备这四类具有迫切上云需求、良好上云基础、巨大潜在效益、广阔应用空间的工业设备，探索梳理一套科学合理的工业设备上云解决方案。 图 工业设备上云“领跑者”计划 6 （一）聚焦高耗能设备，加快实现节能降耗 我国工业体系中的高耗能设备主要包括炼铁高炉、工业锅炉、石化设备等，面临的能耗高、污染高、效率低等痛点问题十分突出。通过推动高耗能设备上云，面向复杂应用环境开发易部署、高可靠、低成本的数据采集系统，基于平台开展设备状态监测、工况改善、故障诊断和远程运维等服务，提高设备能源利用效率、减少污染物排放。 （二）聚焦高通用设备，加快实现精准运维 高通用设备主要指柴油发动机、大中型电机和大型空压机等为企业生产提供动力输出的工业设备，在实际运行中存在能耗高、风险高、运维难等痛点问题。通过推动高通用设备上云，精准采集设备运行参数和环境参数，基于平台开展能效优化、运行监测、故障预警、预测性维护等服务，保障设备安全、可靠、稳定、高效运行。 （三）聚焦高价值设备，加快实现效益提升 高价值设备的类型主要有工程机械、数控机床等单体价值量较高的工业设备，当前主要面临管理维护粗放、产能利用不足、服务模式落后等问题。通过推动高价值设备上云，实现设备与设备、设备与环境、设备与服务之间的互联互通，基于平台开展设备资产管理、健康监测、运营优化、能力交易、安全操作等服务，加速培育网络化协同制造、供应链金融、设备融资租赁等新模式。 7 （四）聚焦新能源设备，加快实现高效发电 新能源设备主要指风电、光伏等将清洁能源转换为电能的设备，在发电过程中存在弃电率高、消纳难、并网难等问题。通过推动新能源设备上云，全面、实时、准确采集发电设备运行数据和发电场环境数据，基于平台开展设备建模、功率预测、调度优化等服务，提高对风能、太阳能等能源利用效率，优化发电效率和并网效率，降低发电成本。 本白皮书与各行业领先企业共同梳理了“四大类、十小类”重点工业设备上云的痛点问题、应用场景和解决方案服务商，如下表。 表 重点工业设备上云应用场景总览 设备 类型 重点设备 痛点问题 应用场景 高耗能设备 炼铁高炉 ⚫ 设备管理低效 ⚫ 环保管理粗放 ⚫ 工艺知识高度隐性 ⚫ 设备互联水平低 ⚫ 高炉故障诊断 ⚫ 高炉绿色生产 ⚫ 生产工艺优化 ⚫ 产线协同管控 工业锅炉 ⚫ 能效管理粗放 ⚫ 燃烧状态不透明 ⚫ 安全隐患高 ⚫ 水质波动大 ⚫ 锅炉能效管理 ⚫ 锅炉燃烧管控 ⚫ 锅炉健康管理 ⚫ 水处理优化 石油化工设备 ⚫ 设备能耗高 ⚫ 安全风险高 ⚫ 停机损失大 ⚫ 运维难度大 ⚫ 设备节能降耗 ⚫ 设备安全预警 ⚫ 设备预测维护 ⚫ 设备操作模拟 高通用设备 柴油发动机 ⚫ 产品研发周期长 ⚫ 设备服役工况复杂 ⚫ 设备故障率较高 ⚫ 智能研发 ⚫ 在线管理 ⚫ 预测性维护 8 设备 类型 重点设备 痛点问题 应用场景 大中型电机 ⚫ 设备利用效率低 ⚫ 设备维护成本高 ⚫ 设备安全风险大 ⚫ 设备能耗成本高 ⚫ 电机设备托管 ⚫ 电机状态监测 ⚫ 电机故障预警 ⚫ 电机智能运维 ⚫ 电机能效优化 大型空压机 ⚫ 运行监控及时性弱 ⚫ 设备能耗管理粗放 ⚫ 运营服务效率不高 ⚫ 产业协同有待提升 ⚫ 运维管控 ⚫ 设备节能优化 ⚫ 后服务市场运维 ⚫ 产业链协同 高价值设备 工程机械 ⚫ 设备故障情况多发 ⚫ 施工效率低 ⚫ 设备管理体系粗放 ⚫ 金融体系不完善 ⚫ 设备远程运维 ⚫ 智慧施工 ⚫ 在线管控 ⚫ 融资租赁 数控机床 ⚫ 设备运维成本较高 ⚫ 设备利用效率较低 ⚫ 生产管理即时性差 ⚫ 设备改造升级困难 ⚫ 健康管理 ⚫ 智能运维 ⚫ 刀具管理 ⚫ 生产能力共享 ⚫ 备件管理 新能源设备 风电设备 ⚫ 风电数据质量不一 ⚫ 设备运维成本高昂 ⚫ 风场综合管理困难 ⚫ 虚拟风场设计 ⚫ 设备预测维护 ⚫ 风场管理优化 光伏设备 ⚫ 设备运维效率低 ⚫ 能源利用率不稳定 ⚫ 运行监控困难 ⚫ 全景式监控 ⚫ 智能化分析 ⚫ 智能运维 可以看到，推动工业设备上云在我国具有广阔的应用空间和市场前景。但同时，我国工业设备上云仍面临巨大挑战，具体包括“一缺三难”的四大拦路虎。一是上云战略思想缺共识。不同企业对工业设备上云的认识不统一，缺乏相应的战略部署和资源投入。二是海量设备数据难采集。工业设备结构复杂、工况多样，受限于传感器精度不高、边缘计算能力不足等因素，全面采集海量设备数据的难度较大。三是多元数据协议难解析。不同品牌、不同类型的工业设备数据格式、数据协议等差异巨大，尚不能实 9 现大范围的互联互通，制约着数据的规模效应和联动效应。四是复杂数据分析难处理。工业设备数据类型杂、数量多，相关数据分析处理模型仍不成熟，应用效果有待进一步检验。 三、技术要素：数据+模型+应用 工业设备上云涉及工业设备数据采集、传输、分析和应用等多个环节，可以概括为“数据+模型+应用”三大技术要素。这三大要素协同作用，共同激发企业创新生产方式和管理模式。 图 工业设备上云三大技术要素 （一）数据：工业设备上云的“血液” 数据是工业设备上云的“血液”，携带有工业设备各类信息，贯穿所有技术层级和实施环节。综合运用智能传感、 10 设备接入、协议解析、边缘计算等多种技术，精准感知设备运行状况，高效采集设备数据，并通过现场总线、工业以太网、工业无线等将其传输到云端，为进一步的分析处理提供重要数据基础。 （二）模型：工业设备上云的“大脑” 模型是工业设备上云的“大脑”，以采集的设备数据为基础，综合利用第一性原理模型和大数据算法模型，输出指导业务流程优化的决策。深度挖掘海量设备数据之间的因果关系和相关关系，推动工业技术、机理、工艺、经验等工业知识的模块化封装和软件化沉淀，保证设备状态监测、故障预警、智能运维等新型服务的科学性和合理性。 （三）应用：工业设备上云的“四肢” 应用是工业设备上云的“四肢”，切实解决工业设备领域的特定痛点问题，打通解决方案落地的“最后一公里”。基于数据的高效汇聚和模型的科学分析，有效支撑设备级、企业级、产业链级等不同层次的应用场景，实现信息、物料、资金等资源跨部门、跨企业、跨区域的自由流动，重塑价值创造机制，增强企业核心竞争能力。 四、实施路径：基于PDCA的工业设备上云方法论 本白皮书基于“PDCA理论”（计划—执行—检查—处理）提出的工业设备上云实施路径，是一个循环往返、持续迭代、不断优化的过程，单个实施周期主要包括“整体 11 设计—上云实施—应用部署—评估改进”等四个环节。 图 工业设备上云方法论 （一）整体设计 在推动工业设备上云之前，要进行整体设计，具体包括系统评估、需求分析、方案制定和效益分析等重点工作，综合判断是否要开展工业设备上云。一是系统评估。对工业设备的痛点问题、上云基础、技术条件、人员素质进行全面的评估，明确设备上云的可行性和必要性。二是需求分析。从问题出发，清晰掌握工业设备在