（一）平台应用由单点智能向全局智能、由状态监测向复杂分析演进当前，工业互联网平台在工业系统各层级各环节获得广泛应用，一是应用覆盖范围不断扩大，从单一设备、单个场景的应用逐步向完整生产系统和管理流程过渡，最后将向产业资源协同组织的全局互联演进。二是数据分析程度不断加深，从以可视化为主的描述性分析，到基于规则的诊断性分析、基于挖掘建模的预测性分析和基于深度学习的指导性分析。其中，设备、产品场景相对简单，机理较为明确，已经可以基于平台实现较复杂的智能应用，在航空航天、工程机械、电力装备等行业形成了工艺参数优化、预测性维护等应用模式；企业生产与运营管理系统复杂度较高，深度分析面临一定挑战，当前主要对局部流程进行改进提升，在电子信息、钢铁等行业产生供应链管理优化、生产质量优化等应用模式；产业资源的协同目前还没有成熟的分析优化体系，主要依托平台实现资源的汇聚和供需对接，仅在局部领域实现了协同设计、协同制造等应用模式。 图工业互联网平台应用阶段视图
总体来看，平台应用还处于初级阶段，以“设备物联+分析”或“业务系统互联+分析”的简单场景优化应用为主。未来平台应用将向深层次演进，将在物联与互联全面打通的基础上实现复杂的分析优化，从而不断推动企业管理流程、组织模式和商业模式创新。最终，平台将具备全社会资源承载与协同能力，通过全局性要素、全产业链主体的重新组织与优化配置，推动工业生产方式、管理模式和组织架构变革。
1.设备、工艺等单个场景已可以实现基于数据和机理的预测，正步入决策性分析阶段
工业互联网平台广泛连接设备、装备、产品，基于设备机理模型和产品数据挖掘开展了大量基于规则的故障诊断、工艺参数优化、设备状态趋势预测、部件寿命预测等单点应用，如GE 依托Predix 平台，通过构建数字双胞胎实现对航空发动机、燃气轮机等重型装备的健康管理，施耐德基于Ecostruxure 平台为罗切斯特医疗中心提供配电设备管理服务，实现电力故障的预测性报警与分析。随着数据的持续积累与分析方法的不断完善，将形成基于设备数据挖掘的更精准分析模型，并自主提出指导性优化建议。目前该趋势已初步显现，例如微软Azure IoT 平台为Rolls-Royce 发动机提供基于机器学习的海量数据分析和模型构建，能够在部件即将发生故障时准确预报异常，并提前介入主动帮助Rolls-Royce 规划解决方案。
企业管理与流程优化从当前局部改进向系统性提升迈进工业互联网平台实现了生产现场与企业运营管理、资源调度的协同统一，在此基
础上形成面向企业局部的生产过程优化、企业智能管理、供应链管理优化等重点应用。日立公司Lumada 平台通过物联设备实时收集商品流转数据，并通过与子公司货车调配业务系统的互联，形成庞大供应链管理数据池，实现全集团的仓储物流优化。未来随着平台底层连接能力的提升和企业IT-OT 层的打通，大量生产现场数据和管理系统数据将进行集成汇聚，基于海量数据分析挖掘实现智能工厂整体
优化、企业实时智能决策等应用，实现企业生产管理领域的系统性提升。罗克韦尔公司自动化部门与微软AZURE 平台合作，打通了OT 层自动化系统与IT 层业务系统数据，基于大量数据进行工厂系统建模与关联分析，实现生产物料管理、产品质量检测、生产管控一体化等综合功能，探索数字工厂应用。
产业/资源层面从信息交互向资源优化配置演进
工业互联网平台在应用过程中汇聚了大量工业数据、模型算法、软件工具，乃至研发设计、生产加工等各类资源与能力。目前这些资源在平台上主要通过简单信息交互实现供需对接与资源共享等浅层次应用。未来，随着平台全局运行分析与系统建模
能力的逐步提升，平台将成为全局资源优化配置的关键载体。钢网平台在为钢铁行业上下游企业提供钢材资源供需对接服务的基础上，正在探索基于大数据分析的钢厂精准供需匹配、资源区域性优化投放和最优定价策略。
（二）工业互联网平台当前总体应用于四大场景
面向工业现场的生产过程优化
工业互联网平台能够有效采集和汇聚设备运行数据、工艺参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据等生产现场数据，通过数据分析和反馈在制造工艺、生产流程、质量管理、设备维护和能耗管理
等具体场景中实现优化应用。
制造工艺场景中，工业互联网平台可对工艺参数、设备运行等数据进行综合分析，出生产过程中的最优参数，提升制造品质。例如GE 基于Predix 平台实现高压涡轮叶片钻孔工艺参数的优化，将产品一次成型率由不到25提升到95以上。
生产流程场景中，通过平台对生产进度、物料管理、企业管理等数据进行分析，提升排产、进度、物料、人员等方面管理的准确性。博世基于平台为欧司朗集团提供生产绩效管理服务，可在生产环境中协调不同来源的数据，提取有价值的信息并自动运用专家知识进行评估，实现了生产任务的自动分配。
质量管理场景中，工业互联网平台基于产品检验数据和“人机料法环”等过程数据进行关联性分析，实现在线质量监测和异常分析，降低产品不良率。富士康集团基于其平台实现全场产品
良率自动诊断，打通车间产能、质量、人力、成本等各类运行状况数据，并对相关数据进行分析计算和大数据优化，使良率诊断时间缩短90。
设备维护场景中，工业互联网平台结合设备历史数据与实时运行数据，构建数字孪生，及时监控设备运行状态，并实现设备预测性维护。例
如嵌入式计算机产品供应商Kontron 公司基于Intel IoT 平台智能网关和监测技术，可将机器运行数据和
故障参数发送到后台系统进行建模分析，实现板卡类制造设备的预测性维护。
能耗管理场景中，基于现场能耗数据的采集与分析，对设备、产线、场景能效使用进行合理规划，提高能源使用效率，实现节能减排。例如施耐德为康密劳硅锰及电解锰冶炼工厂提供EcoStruxure 能效管理平台服务，建立能源设备管理、生产能耗分析、能源事件管理等功能集成的统一架构，实现了锰矿生产过程中的能耗优化。
面向企业运营的管理决策优化
借助工业互联网平台可打通生产现场数据、企业管理数据和供应链数据，提升决策效率，实现更加精准与透明的企业管理，其具体场景包括供应链管理优化、生产管控一体化、企业决策管理等。
供应链管理场景中，工业互联网平台可实时跟踪现场物料消耗，结合库存情况安排供应商进行精准配货，实现零库存管理，有效降低库存成本。雅戈尔基于IBM Bluemix 平台对供应链和生产系统的重要数据进行抽取和多维分析，优化供应链管理并使库存周转率提高了 1 倍以上，库存成本节省了2.5 亿元，缺货损
失减少了30以上，工厂的准时交货率达到99以上。
生产管控一体化场景中，基于工业互联网平台进行业务管理系统和生产执行系统集成，实现企业管理和
现场生产的协同优化。石化盈科通过ProMACE 平台在炼化厂的应用，围绕生产计划优化，推动经营绩效分析、供应链一体化协同及排产、实时优化、先进控制和控
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