针对工业企业数字化转型的需求和痛点，了解哪些工业互联网应用在工业企业已落地实施？哪些应用获得企业的认可度最高？解决了什么问题？取得什么成效？哪些行业普及较快？哪些企业现在需要工业互联网？
1、
平台样本
：从全球
200
多家物联网平台企业中选取了
77
个工业互联网平台（覆盖
14
个国家，其中，国内平台
34
家；国外平台
43
家，其中美国
23
个，占比超过国外平台的
50%
，德国
4
个，其他国家分别为
1
个）；
2、
应用案例样本
：从众多样本中筛选出
206
个符合预设标准的工业互联网应用案例；基本覆盖全工业领域，其中
86%
的应用案例集中在机械制造、能源（电力热力燃气及水生产和供应业）、轻工、石化、电子等五个工业领域。
应用企业规模呈现多元，其中，
大企业应用案例占比超过
60%
，更为关注信息系统集成、智能化工厂、上下游协同、服务化转型等方面的解决方案；而中小型企业应用较少，呈现抱团发展和单场景应用的特点。
3、
应用案例分析
：从应用场景现状、中外对比、应用趋势对应用案例进行深度剖析，也就是说本报告重点研究三块内容“（
1
）应用场景”、“（
2
）、中外对比”、“（
3
）、应用趋势”，相应的结论也集中在这三个方面，这是阅读本报告的重点收获。
主要观点和结论
【结论
1
】工业互联网平台应用主要分为三类
-
第一类：针对工业设备和工业产品开展资产管理服务；
-
第二类：打通
OT
数据与
IT
数据，支持企业传统业务和运营优化；
-
第三类：融合工业、金融、服务，整合产业链、价值链各方资源，开展企业业务转型、商业模式创新，打造新竞争模式。
-
目前工业互联网应用主要集中在第一类和第二类，而基于工业互联网的企业新模式转型处于起步探索阶段。
【结论
2
】基于应用场景维度的分析
-
83%
的工业企业（备注：所调研样本数为
206
家）基于平台开展工业设备和产品状态在线监测、故障在线诊断、预测性维护、远程运维等应用服务于；
-
68%
的工业企业基于平台处理分析生产制造、企业运营管理等各类数据，开展生产过程优化、能耗优化、质量优化、安全管理、作业指导、采销决策优化等业务运营优化服务；
-
19%
的工业企业基于平台开展业务转型和模式创新，企业对应用人工智能、虚拟现实、数字孪生、区块链等新技术仍持保守谨慎态度，企业更希望平台新模式应用带来新收入增长；
【结论
3
】基于行业应用维度分析
在数字化程度高的机械、能源行业成为应用工业互联网平台的主力军。
【
结论
4
】基于企业规模维度分析
【结论
5
】数据应用聚焦业务和运营优化，效率提升需求强烈
在生产制造环节，工业企业关注投入成本最高、产生价值最大的场景，也是工业互联网最有潜力和作为的地方。
-
目前应用最广泛的是对生产过程进行控制和优化（
37%
）
。应用集中在提高生产自动化、减少人工作业、自动物料选配等，部分应用能够在此基础上做到对工业知识和数据算法的融合应用。
-
资源调度优化（
17%
）是工业企业在运营优化环节的另一个重要应用
。主要体现在两个方面，一是生产能力的调度和优化，既可以在企业内，通过产线实时数据分析，对空闲设备进行调度和优化，提升设备整体效率。
-
能源优化（
16%
）进入过程优化应用前三位
。能源优化是工业企业的普遍需求，尤其在电力、石化、钢铁、建材等能源密集型行业，支撑设备运营的电能和燃料消耗在成本构成中占比较重，节能能源消耗的需求迫切。
【结论
6
】技术密集型企业在工业知识数字化、模块化方面围绕非生产过程的决策、仿真设计和知识管理开展应用
-
方式一：工业大数据支撑非生产过程决策
。对于作业环境和工作流程都具有高度复杂性、随机性、无序性的大型设备，如交通设备、机械设备、盾构设备等，作业过程需要高技能水平人员进行实时判断，数据分析能够发挥重要辅助作用。
-
方式二：设计仿真环节聚焦复杂系统设计和快速市场响应
。大型交通设备制造行业，如高铁、船舶、飞机等，总体设计的技术要求高、难度大、参与单位多，仿真的重要性不断提升。
-
方式三：工业知识管理依托大数据技术，成为规模化应用的切入点
。
IT
技术变革了传统“传帮带”模式，通过经验和知识的模块化、软件化，能够降低专业技能培养成本，快速形成企业学习曲线，并且能够通过知识管理帮助员工进行技能培训和作业指导。
【结论
7
】创新应用推动企业变革突破，新模式新业态跨界生长
-
12%
的案例
中出现人工智能（机器视觉、机器学习等）、数字孪生、
VR/AR
等新技术应用，主要包括机器学习帮助企业完成生产业务、过程控制、市场销售等决策。机器视觉不仅在石化、冶金等流程行业辅助产品表面质检，还在机械、轻工等离散行业用于人员行为识别。
-
数字孪生
是工业互联网的讨论热点，由于建模对工业知识和
IT
知识的门槛较高，目前只有在结构复杂、成本高昂的场景中，如智能设备、智能产线以及数字工厂建设中有相关探索，
实际应用率不足
2%
。
-
新技术改造下一代产品占新模式的
6%
，典型应用主要在两方面，一是掌握设备运行数据，方便设备维护与检修，如电梯、空调等，二是通过表计测量产品数据，掌握用户使用习惯，从而推进业务模式的创新和扩展。
-
模式创新
风险大、难度高、成熟度低，目前各行业的模式创新往往从简单应用入手，呈现出分散发展趋势，轻工业探索定制化制造、交通设备制造领域开展协同制造、机械和轻工领域尝试生产能力分享，还有创新金融模式和新定价模式等。
【结论
8
】应用行业：机械、能源行业领先发展，各行业应用侧重不同
【结论
9
】离散行业应用分散，覆盖从设计到市场所有环节
-
离散行业工业互联网应用覆盖了所有类型，在附加值较高的研发设计和市场服务两端环节都有应用。
-
88%
的设计环节
应用都在离散行业，如工程机械；离散行业覆盖了
71%
的销售决策应用。
-
机械行业中高端设备的应用最成熟，服务化转型需求是推动力量。
36%
的案例来自机械制造，重型机械行业进入门槛较高，行业市场饱和度逐年增长，面临服务化转型的需求最强烈。
【结论
10
】流程行业应用集中在过程控制，安全稳定生产是关键重点
-
流程行业的产品同质化程度较高，过程控制优化成效明显。应用需求较为传统，
集中在减少生产过程中的物料浪费和提升产品质量
。
-
流程行业反应器等关键环节存在工业知识积累的空白
，操作仍然依靠经验判断，如何通过数据分析来实现工序之间的有效衔接，通过工序控制来保证以最少物料消耗达到最优质量和产量是当前的主要难点。
-
安全管理是流程行业关注的重点。
88%
的安全管理应用于流程行业
，如电力、冶金、石化、采矿等，由于其工序不间断，对于设备运行期间不出事故的要求极高。
-
能源行业
应用集中，资源配置优化潜力巨大，占所有案例的
22%
。智能计量表在这一领域的应用非常集中。
-
新能源发电企业聚焦电网调度问题，企业探索内外部数据应用。如电力公司针对可再生能源的间歇性、不稳定性导致并网率较低的行业痛点，建立机器学习模型，分析市场、发电能力、需求、天气和定价等影响因素，优化发电和交易计划。
【结论
11
】基于企业规模视角的平台应用：大企业占比
60%
，强势主导各类应用，行
业领导者还成为平台建设者。
（中小企业应用仅占十分之一，区域聚集落地或是可行路径。）
