5G+工业互联网平台建设方案（PPT）

国内工控安全领域有电力行业的启明星辰、中电瑞铠、安恒科技、中京天裕；石油石化的威努特，海天伟业等等。

工业控制系统安全，简称“工控安全”，与IT安全、信息安全、IoT安全等同属网络空间安全下的概念，是工业生产环节中不可忽略的安全领域，工控安全将直接影响生产效能、生产稳定性甚至是人身安全。

随着“工业制造2025”、“工业40”、“两化融合”、“物联网”等概念的诞生，工业互联网也随之产生，即IT与OT的边界最终将被打破，传统的OT网络架构所形成的的数据孤岛效应也将成为历史，在这一发展趋势下，工业网络下的工业控制系统安全将变得极其重要，其安全性直接决定企业生产环节的稳定程度、人员的安全保障。

工控安全包含的方面有

工控安全是一个体系化概念，它包含PLC安全、DCS安全、SCADA安全、上位机安全、工程师工作站安全等，这些安全最终决定了生产的安全、业务的安全、流水线的安全及人身的安全。

工控安全当中诸多不安全因素，最终可能都会影响现场设备层的正常运转，严重情况下甚至影响人身安全：

1陌生资产；

2专有协议；

3未修补的旧系统；

4漏洞发现；

5威胁发现 ；

6 *** 作风险；

7网络拓扑；

8安全性不足。

实现工控安全的基本安全原则：

1可信

实施基本安全控制，确保与IT安全治理和最佳实践保持一致，深刻的OT意识有助于准确的风险评估。

2高效

集成到现有流程和工作流中“低噪音和高背景”：实现风险降低的最小努力。

3无干扰

避免使用复杂工具分散IT人员的注意力和技术，为生产可用性创造绝对最低风险。

「1 智能制造推进的难点与问题」

我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。

在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：

第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。

第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。

第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。

第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。

一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。



图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）

第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。

第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？

第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。

「2 智能制造推进的5项基本原则」

随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。

智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。

因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：

原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。

原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。

原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。

原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。

原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。

总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。

「3 智能制造推进的策略」

首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。

第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。

第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。



图2 智能制造总体框架范例

第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。

第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。



图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测

第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

工业互联网的内涵和意义

在新一代信息技术与制造技术深度融合的背景下，在工业数字化、网络化、智能化转型需求带动下，以 泛在连接、全面感知、智能优化、安全稳固 为特征的工业互联网应运而生。

工业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过 人、机、物 的全面互联，实现 全要素、全产业链、全价值链 的全面连接。

支撑 企业业务科学决策 ，提升 制造资源配置效率 ，对我国 数字化转型升级 ，推动 制造业高质量发展 ，提高国际影响力具有战略意义

工业互联网的构成要素：三个核心要素

工业互联网的构成要素：三个核心要素

工业互联网平台的功能结构：分层式结构

工业互联网平台的产业生态：两类应用主体、四类平台企业、五类支撑主体共筑平台产业体系

工业互联网平台的四类应用场景：生产现场--企业内部--企业与企业之间

全球工业互联网平台应用场景分布

工业互联网平台的部署实施框架：公有云服务、私有云部署、边缘部署

工业互联网APP：重构工业软件开发、部署与集成方式

工业互联网的技术体系：需要IT和OT技术的融合

工业互联网平台数据地图展示

5G做为“新基建”排头兵，将大大提升移动互联网体验，并使能垂直行业

郑文盼      16020150021

嵌牛导读在经历了长达30年的经济快速发展之后，现在，中国需要一个全新的增长模式。快速的城镇化和工业化让数亿人摆脱了贫困，中国人的人均寿命提升了十年，中国一举成为世界上最大的制造产品出口国和世界第二大经济体。然而，强劲的消费需要更快速的工资增长来拉动——因而需要更快速地提高生产力。因此，中国需要加速从低成本生产向高附加值、高科技制造转型。这是一个非常严峻的挑战。

嵌牛鼻子工业互联网、大数据

嵌牛提问工业互联网未来发展

嵌牛正文

1、数字化创新提升竞争力

由数据分析得出的洞察可以实现预测性维护：提前处理潜在故障，避免意外停机。传感器和数据分析构建了一个数字化的网络——工厂车间的所有元素连接在一起，并与供应链和分销渠道相连，提高制造过程的速度和灵活性——GE称之为智慧工厂(Brilliant Factory)。现在3D打印等数字技术使一些新的制造流程成为可能，在提高生产速度的同时，降低了生产成本。

这些数字化的创新能够大幅提升各行各业的效率和生产力，从而提升竞争力，使中国的某些行业在全球范围内确立领导地位。

工业互联网创新还能提升不同层面工人的能力。具有虚拟现实/增强现实能力的便携式和可穿戴设备可以使工人即时访问信息、提供即时培训、更有效地合作以及学习和借鉴其他同事积累的实践经验。

人们常常担心新技术的出现因为提高了自动化水平而减少工作岗位。工业互联网创新的发展方向不同于以往，工业互联网使人与机器之间形成更强大的新型伙伴关系，并提升各个层面工人的能力和生产力。而近年来，中国在提升工人平均技能水平方面也取得了巨大的进展：1982年，年龄在25-29之间的中国人中只有不足1%的人口接受过高中及更高水平的教育;到2010年，这一比例已经超过20%，其中大部分集中在科学和工程学。教育水平的提高使中国的劳动力从这些创新中获得巨大的收益;这也将为中国科学家和工程师的持续创新创造环境，为新型数字化工业技术的增长和传播作出贡献。

在这样的背景下，数字化和智能工业作为一个重大趋势，已不可逆转。很多工业公司已经将数字化视为生存和发展的必要前提。尽管互联网已经改变了消费领域，但这一价值在工业领域还有待释放，在1990到2010年期间，工业生产力的年均增速为4%，但是，在过去的五年里却下降到了1%。如何将数字化转化为价值，这是所有工业公司所需要解答的问题。

中国经济正在经历前所未有的结构化转型，可以预见，服务业态将在整个GDP当中起到非常重要拉动作用。制造业在过往的中国GDP中占很大比例，但在随着结构化转型，未来的制造业将成为制造和服务并举的行业，其中服务所创造的价值贡献甚至会超过制造，从而打造出是高质量、高利润、可持续增长的全新服务业态。

BCG的数据表明，中国经济当今的转型之当中，服务的价值在医疗、航空、能源以及有一些机械制造等行业领域都有体现，在未来，他们都将走上以服务成长拉动增长的路径。所以制造业的转型对于整个GDP的贡献也由此成为重要的话题。

GE本身也是一个制造型企业，但这个百年老店也需要思考如何在新的国际竞争当中寻找突破创新之路。GE的工业互联网在2012年来到中国，而这个战略最早在五年前被提出，因为制造业本身面在寻求新的增长点方面走进了一个困境。在GE超过1000多亿的营收和160亿美元的纯利润当中，75%来自制造。但由于客户市场和全球环境的变化，GE需要找重新思考如何服务于全球各行业的客户。所以GE就提出了工业互联网的概念，从根本上讲，就是要把人与机器，机器与机器之间通过数据无缝连接，通过海量数据找到运营当中的瓶颈，降低成本，提升效率，从而进行整个核心竞争力的转型。

工业互联网同中国工业的智能化在中国的结合恰逢其时，这主要源于三个条件：经过20年的信息化建设，中国积累了很好的基础设施;同时中国目前的制造业的转型上升为国家战略之一，迫切需要一些好的信息化手段、管理理念、创新来推动实现这一目标;最后，人才储备也已经达到一定水平。

2、资产优化与运营优化

在制造业领域，工业互联网在实现工业智能化主要着力于资产优化和运营优化。资产优化是基于一个事实，亦即制造企业的重资产特性。目前重资产企业最重要的关切就是产能过剩的挑战，如何优化资产效率，提升资产的利用率，同时为客户带来一些关键的增值服务，通常也被衍生为装备服务业。其次，是运营优化，中国企业所在的是相比德国提出工业40，我们还处在20甚至更粗放的阶段。管理粗放，机能低下，信息化基础薄弱等等，都是现在制约制造业发展的重要问题。所以如何使运营优化让我们在岗的工人、管理人员，能够和管理规章制度结合提升我们的效率，这是工业互联网的着眼点，也是中国工业企业转型迫切需要解决的，资产的优化、运营的优化。

目前中国有很多离散型的工厂，例如家电，电子类产品制造商，资产优化、对这些企业而言运营优化有重要的意义。而整个智能化有三个不同的层次：第一，经由传感器驱动的自动化。第二，实现全工厂级别的自动化。第三，包括供应链，供应链上下游的优化。

这一战略也与中国的人口转型相吻合。目前，中国的人口增速降低，老龄化加速。最近出台二胎政策暂时还不会影响到中国的人口发展趋势。与此同时，较低的人口增长速度也意味着劳动力不再像过去几十年那样快速增长。现在，中国的工业面临更加有限的人力资源。因此，为支持快速的经济增长，必须更快速地提高生产力以弥补较慢的劳动力增长。

3、制造服务业与中国工业的转型

从实施角度，要实现这三方面的优化要经过四个阶段，第一阶段，在没有数据的情况下我们往往有盲人摸象的感受，就像你坐在军中但缺乏前线汇报，这种作战毫无智慧策略可言。所以数据化是非常重要的前提，大部分企业的决策和管理是基于经验，哪怕有一些数据，也是局部不及时的，甚至是错误数据，这都会直接影响到最终结果，所以全局数据的采集是非常关键的。有了数据之后我们下一步希望可视化，所以在GE的智能工厂当中我们推出了数字链和数字双胞胎的概念，通过信息可视化手段通观工厂制造全流程，让我们对生产力、生产资源、生产效率有了解。随之而来的是控制，比对管理目标实施自动化、智能化控制，在流程控制、资源控制、物料控制等等，同时与制造工艺无缝相结合。最后一个环节是我们最期待的环节，也是价值释放的部分，就是实现优化，基于全局数据基础上我们可以实现预测，能够对资源，对于市场，对于客户的需求的预测性的指导下我们进行优化。

这四个阶段就是刚才我们说互联网在智能工厂的一个体现，说起来简单，但是做起来确实是很困难的。纵观中国的产业发展，工业和基础设施还处在由硬件转向软硬件结合的过渡当中，据统计，2014年我国数字化研发设计工具普及率已达54%，关键工序数控化率达到30%。不过较发达国家，中国离互联互通，软硬件结合的工业体系距离还很远。目前，我国高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%。

目前GE所提供的工业互联网方案，最直接的价值就是帮助客户实现零意外停机时间，目前GE每天监测和分析来自1000万个传感器的5000万项元数据，这些数据涉及资产价值达到万亿美元。基于Predix的APM帮助客户将海量数据转化为准确决策，及时、主动地确保资产安全、帮助设备更好地运行、消耗更少的燃料、更高效地部署服务，并最大限度地减少意外停机时间。更多APM解决方案和服务将有利于资产所有者和运营商降低维护成本和运营风险，同时提高可靠性。获得“可完全预测的资产”对任何机构的都是终极目标。对于尚不成熟的机构来说，这似乎是一个无法实现的目标。但随着资产运营者逐步接受这一观念，它所带来的诸多益处证明这一投资是值得的，APM将是实现资产预测性的根本基石。

在智慧工厂层面，其价值在于利用大数据、软件、传感器、控制器和机器人提高生产力，从而实现资产和业务优化。智慧工厂的产品拥有四个要素：虚拟制造、传感器启用自动化、工厂优化和供应链优化。GE目前在全球范围内拥有400家工厂。为了改变这些工厂的管理方式并提高生产效率，我们在整个企业共有16个智慧工厂试点。2015年，我们计划把试点数量增加到75个左右。

4、挑战与关注

安全性。制造企业进行转型不管走的是什么路径，目标是一致的，但是安全是非常重要的。传统的信息化的安全不足以覆盖到制造领域的安全，GE工业互联网上倡导的安全，除了IT的安全还有OT的安全，就是工业技术的安全。

基础设施：基础设施从数据中心到网络，到大数据分析，到云计算等等基础设施的部署。

复合性人才。过去中国的20年，无论是信息化还是工业化过程中培养了很多人才，但是都过于单一化。工业化和信息化的深度融合之后，我们需要更多的是复合性人才，对工业材料了解，对信息业了解的，当然对我们管理也提出了很高的要求。因为技术是服务于业务的，刚才提到的最终是希望驱动企业，使它具备智能管理和持续创新的能力，从而提高它的核心竞争力。所以对于企业的经营者来讲，也是一个挑战，就是我们的管理技能如何和信息化技术，和先进材料技术多方面融合，给企业制定一个好的战略。

业务模式的改变。技术的引入也会促使我们从上游产品设计到生产制造，到供应链，一直到市场服务形成一个全闭环的流程。每一个环节都会对我们传统的运营模式和业务模式带来冲击，互联网给消费领域带来的改变每个人都感受到了，工业领域也是如此。比如说众包在产品设计阶段，现在已经被广泛的使用了，我相信将来在供应链，在市场服务的时候如何更精准，更和消费者互动，这些都会对我们已有的模式带来很大的改变，我们参与的很多项目当中都是着眼于这方面的改变。

OT表示的意思包含了以下罗列的几个方面：

1、OT是over time的缩写，意思是加班。

2、OT是Old Testament的缩写，意思是旧约（圣经）。

3、OT是Operational Technology的缩写，意思是运营技术。

4、OT是Obliteration Technique的缩写，意思是忍者龙剑传2里的游戏系统。

5、OT是OrganizeTraining的缩写，意思是组织培训。

6、OT是Original Track的缩写，意思是原曲。

当OT与 IT、 CT这两个名词一起出现的话，一般指的是运营技术，最基本的可以理解为 *** 作技术。OT开始拥抱IT，是技术更新的结果，随着工业化的不断推进，越来越多的工人被机器替代，越来越多的人工 *** 作被软件自动化所取代，伴随着OT技术的不断的发展，IT技术被越来越多的融合到了OT技术之中。

除此之外，OT还是Obliteration Technique的缩写，是《忍者龙剑传2》里面的游戏系统简称，终结技系统这个系统和断肢系统是紧密联系的。OT在美式橄榄球中，指的是进攻线边锋，主要是形成口袋保护四分卫，但在跑攻中，起到开路的作用。

数字化的主要含义是构建“业务数字化、数字资产化、资产服务化、服务业务化”闭环，通过数字化技术能力反哺业务。因此信息化主要负责部门是IT部门，而数字化，主要对象部门为业务部门，并且是“一把手”工程，须从企业最高***转型开始。另一方面，传统信息化更多关注的是人和流程，而数字化强调的是人、物理世界、数字世界的连通与联动，在数字世界构建一个第三维数字空间，数字空间的数据和模型控制物理世界的实体，也就是产品的整个生产制造过程，最终服务于人，这是制造业数字化转型的核心。

对工业企业而言，企业数字化转型就是构建数字化工厂，工业互联网是其数字化转型的核心部分，也是通向智能制造的必要途径，在工业领域就是物理形式的工厂在数字空间的形成投射并基于此来实现的以人机物（Human，Machines，Things）泛在互联的工业互联网，它便成为深度感知为支撑，智能决策为导向，精准管控为目的的细胞元化（cell，蜂窝）IT/CT/OT一体化工业系统，也叫数字孪生系统（CPS,信息物理系统），如下图所示：

3UCS数字化工厂之数字-工厂映射图

形象化后的拓扑图如下：

3UCS xWorks工业互联网拓扑图

因此数字化转型不是简单的信息化，而是为业务服务的，不是简单IT工程，主导部门为业务部门，首先是人的转型，整合好数据、业务、技术等，是管理是思维的转型，得先从战略上做出规划CEO、CTO、CDO、CIO等负责人作为数字化转型的推手，工业互联网作为数字化转型的承载，好好使用数字化工具推进数字化转型

要想更好的进行数字化转型最重要的是认知自己，盲目的启动数字化转型属于大概率失败的事件，首先弄清楚自己未来发展方向与规划，明确自己的需求，然后才是选择适合自己的技术、产品、系统等，用正确的方式方法才是通向成功的捷径。

当然您可能说我没办法把需求明确下来，并且市场经营环境随时发生着变化！确实每个企业都面临着这个问题，但如果能正确的选择一套方便个性化定制的开放平台（比如 3UCS xPlus），业务变化了而系统逻辑、业务跟着改，你自己可以定制，也可以请第三方（不一定是3UCS）帮你修改，同时又有丰富的基于该平台的开源资源例如ERP \MES等拿来改改用，那这是就变得简单了。

可以参看文章 bizfree：数字化转型怎么就那么的难？！

近日，IDC和Gartner不约而同公布了2019年第三季度全球服务器市场的报告，数据显示情况高度一致。IDC报告数据显示，本季度全球服务器厂商收入同比下降67%，为220亿美元，出货量同比下降3%，为307万台，相比上一季度，降幅收窄。全球服务器市场出货量和销售额的前三位依然是戴尔、HPE和浪潮，出货量份额分别为164%、109%和103%。戴尔、HPE出货量同比下降102%、93%，浪潮保持了稳健增长，同比增长111%。

IDC 2019年第三季度全球服务器市场报告

转眼2019年已经结束，浪潮在过去一年的市场表现可圈可点。Gartner/IDC 2019Q3数据共同显示，浪潮服务器持续增长，出货量占全球份额超10%，中国份额超37%，稳居全球第三、中国第一。

浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理沈荣

这两份报告除了显示全球服务器市场需求放缓、出货量整体下降之外，在厂商排名方面，浪潮的身影同时出现在了这两份报告中。在浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理沈荣看来，云计算走过十年历程，全球公有云市场规模增长4倍以上，成为带动服务器市场的主要增长点。浪潮抓住契机，以远高于全球服务器市场平均增长水平的速度快速成长。

云计算十年下数据中心变革

从2009年到2019年，云计算正好历时十年。云计算是2009年开始萌芽，虚拟化支撑了云计算的快速发展。在过去十年，全球服务器市场规模翻了一倍。

这十年云计算对服务器市场结构的改变巨大，互联网行业的崛起以及多节点、定制化服务器的崛起，驱动服务器市场新格局。比如云是当前服务器市场的主体，IT基础设施云化，云基础设施超越传统，IDC预计云IT基础设施的支出到2022年占比将达到576%

全球在云化IT基础架构的支出不断增加，推动全球市场结构不断变化。IT基础架构的集中化，标准化，催生了超大规模数据中心的发展；同时超大规模数据中心的发展也推动了OCP等开放计算的发展，软件定义技术的发展让融合趋势尽显。

同时，AI、云计算、边缘计算等需求要求革新IT基础设施，传统的数据中心和原有计算模式已无法满足业务快速发展的需要，计算、存储和网络设备之间的关系需要被打破并重新定义，需要在新技术的基础上完成架构变革。

从某种意义上看，云计算不仅是一场技术变革，而是产业整体变革。以云计算为核心的技术创新和商业变革使得人类社会加速迈向智慧时代。从传统信息社会到智慧社会，本质是信息社会的发育完善，是“计算社会”的发育完善，计算力已经像水电一样渗透到社会、文化、生产生活的每一个领域。传统计算正在被智慧计算取代。

浪潮的智慧计算解决之道

在智慧时代，面对全面数字化的世界，浪潮提出了解决之道，那就是融合、开放、敏捷和生态。

融合是未来计算基础设施架构核心形态。这表现为IT基础设施融合，计算、存储、网络在融合，硬件解耦池化再辅以软件定义，可以实现软件定义计算、软件定义存储、软件定义网络；ICT融合，电信运营商通过“计算＋NFV/SDN”推动ICT基础设施融合；IT/OT融合，管理信息的IT系统和管理生产的OT系统将进一步深入关联，互联互通，协同工作，大幅提升智慧时代的工业生产力。

在产品层面，浪潮的服务器平台从10走到20，通过连接、池化和重构的技术，将CPU和各种协处理器（GPU、FPGA和XPU）更紧密结合，利用全互联NVSwitch、PCIe 40、Open CAPI等新型超高速内部、外部互连技术，增加不同计算资源的协同能力，通过软件定义实现业务自动感知和资源自动重构，使计算的性能和效率实现大幅度的提升。

浪潮针对CSP公有云和传统企业用户的私有云两类应用需求细分为两个子系列，产品形态涵盖了高密度、刀片和整机柜等不同形态，及面向CSP的产品主要有天蝎整机柜系统SR 、OCP整机柜OR和高密度服务器i24、i48等。面向传统企业用户的主要包括整机柜系统InCloudRack、刀片系统I9000等。

OTII

沈荣表示，基于融合趋势，浪潮与产业合作伙伴进行了积极探索。比如在ICT融合方面，浪潮与中国移动、中国电信、中国联通、Intel等公司共同发布面向通信应用的开放 IT 基础设施项目——OTII(Open Telecom IT Infrastructure)标准，并发布了首款基于OTII标准的边缘计算服务器NE5260M5。此外，浪潮联合中国TOP通信运营商，开发针对性的边缘服务器及其解决方案。

毋庸置疑，我们处于一个开放的世界，而开源的力量无处不在。自2012年以来，开放计算的发展十分惊人。目前在服务器领域，全球有三大开放社区，中国的ODCC和美国的OCP、Open19。

沈荣说， 开放意味着透明化，同时开放基于开放标准，使得整个人类的效率得到极大提升。迄今为止，符合OCP标准的服务器已经部署超过100万节点，符合ODCC标准的服务器已经部署数十万节点。浪潮积极参加开放计算社区，发展开放计算生态。目前浪潮是ODCC和OCP、Open19的共同会员、ODCC技术委员会成员，并是ODCC天蝎服务器最大的供应商。

除了开放，现在前端高速变化的业务需求对后端的基础设施提出了更高的要求。我们需要以更敏捷的方式创造计算力，为前端应用提供强大的源动力。浪潮以JDM模式为依托，实现计算力供给端与需求端的紧耦合，通过与各方合作伙伴的协同创新，以敏捷开发、制造、交付的能力，实现计算力生态一体化与多元化场景需求的紧耦合。

JDM

沈荣表示，JDM是浪潮为了适应互联网公司需求特性而进行的业务模式创新，本质是以客户需求为基点，构建敏捷的产业链，或者说对产业链进行互联网化改造。在JDM模式下，浪潮凭借对前沿技术的领先预研能力，以及平台化和模块化的技术策略，能够将创新的应用需求迅速转化具体产品，一款新品的研发周期从15年压缩到9个月，客户提出需求最快可以3个月交付样机，生产交付方面，浪潮订单交付周期从15天缩短至5-7天，在2019年百度春晚红包项目中，面对百度突发的大量需求，浪潮和百度创造了8小时交付10000节点的业内最快交付部署速度的纪录。

浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵

浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵也补充说，在浪潮的产品线里，未来可能分为两类，一类是通用标准化产品，另外是面向超大规模数据中心的JDM定制化产品。

除了济南智能工厂，浪潮苏州生产基地今年也正式开工，其不仅是浪潮服务器智能制造基地，也是服务器制造技术研发基地。该基地服务器板卡加工技术达业界领先水平，标志着我国服务器智能制造水平上的又一次提升和增强。

在生态建设方面，浪潮融合全球生态圈，进行前沿研究和技术孵化，同时打造应用方案。比如百度ABC一体机就是百度与浪潮协同创新的典型。

沈荣表示，浪潮与互联网厂商有很紧密的合作，虽然在业务和客户有重合，但是大家知道自己的专长在哪里，每个人做自己专业的事情是效率最高的。默契与信任是生态建设的重要根基。

陈彦灵说，浪潮与互联网厂商是一加一大于二，每个人都有自己的所长，浪潮专注于新技术开发、根据应用需求提供落地解决方案，以及供应链整合，而互联网厂商了解应用，在软硬件整合方面双方具备很强的互补性。

数据中心下一个十年

我们即将步入21世纪的第二个十年，云计算变革还在深入发展，AI和边缘正在崛起。

全球互联网巨头纷纷自建数据中心，超大规模数据中心的数量仍在不断增长，他们更需要定制化设计的服务器，以优化工作负载性能，节省功耗。随着互联网巨头对硬件重构的探索越来越多，业界对数据中心硬件开源的呼声也越来越强，开放计算项目将向着多元化方向发展。

2019年被称为产业AI化元年，AI是未来市场增长的动力，AI服务器到2022年全球市场规模将达到176亿美元，复合增长率308%，占整个x86服务器市场的183%

浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵

陈彦灵表示，浪潮早早就在AI层面展开了布局，目前浪潮硬件产品涵盖了GPU、FPGA和ASIC三大领域，产品线业界最全最丰富；开发了Caffe-MPI框架、AIStation等一系列AI平台软件，是具有全栈技术能力的AI平台方案提供商。根据IDC数据，自2018年至今，浪潮在中国AI基础架构市场的份额一直在50%以上。陈彦灵补充道：“未来AI会呈现巨大的增长，识别率大过训练，部署量远远大过50%以上，这方面浪潮也在布局。”

随着5G牌照的发放，边缘计算也将进入快速发展阶段。Gartner预测，到2020年，50%的大型企业将会把边缘计算列入规划，超过50％的工业物联网分析将在边缘进行，2017年不足10％；到2022年，50%以上的企业数据会在数据中心或者云之外产生或处理。这对于服务器市场结构也造成了巨大的影响，AI和边缘是服务器市场新的增长点。

沈荣表示，云计算十年带动了整个IT产业的发展变革，从产业分工到技术应用，到竞争格局。浪潮也随着产业的格局变革而积极变革。展望2020年，浪潮聚焦智慧计算，重点发展AI与边缘；坚持开放计算，进一步完善JDM互联网化敏捷模式；加速全球化战略，进一步加速国际化发展，继续扩展海外业务体系。

比如在技术创新方面，浪潮开展了高性能供电、液冷散热，大规模数据管理、面向不同应用服务器优化等基础研究，还包括与生态伙伴设计各种参考平台，提前布局下一个市场机会。

浪潮在不断打造JDM模式的同时，也发展融合架构、AI等平台方案，构筑深入行业市场的伙伴系统，抓住传统企业在云计算、大数据、AI等领域新需求，获得更大的份额。

除了健全边缘计算产品线外，浪潮还将面向不同的应用场景，开发针对性边缘服务器及其解决方案，如面向最早落地的通信运营商，开发通信边缘服务器，面向智能汽车、无人驾驶等应用场景，将开发车载边缘计算服务器；面向视频应用，开发视频存储/视频处理边缘服务器；面向智能家居，将开发家庭服务器/家庭网关等等，赋能边缘计算，支持5G开启美好的智能世界。

目前，浪潮在北美、日韩、欧洲以及东南亚和非洲等地区都有了完整的伙伴系统和业务系统，2019年，浪潮的海外业务持续扩张，2020年将实现更快增长。（文/李祥敬）

下面是两条壮文谚语

Dwen ngoenzcog mbouj dauq,

Dwen ngoenz laux ndang saenz

Dwk fiengz roengz naz aeuq,

Ndei gvaq bwnh haexmou

壮文有6个元音字母：a、e、i、o、u、w有4个专门表示声调的符号：j、q、x、zh既是辅音字母,又做声调符号这好区分,韵尾没有h,所以音节末尾的h一定是声调符号其它字母都是辅音

壮语的声母共有22个,写法与名称如下

b-ba mb-mbe m-ma f -fe v -ve d -da nd-nde n-na s-se l - le g- ga gv-gve ng -nga h - ha r - ra

c -ca y -ya ny-nyangv-ngve by-bya gy-gya my-mya

韵母分单韵母与复合韵母

单韵母是a、e、i、o、u、w其中w发音与日语的ぅ接近

复合韵母

附加元音（半元音）的有：

加i：ai、ae、ei、oi、ui、wi

加u：au、aeu、eu、iu、ou

加w：aw

带鼻音韵尾的韵母：

加m：am、aem、em、iem、im、om、oem、uem、um

加n：an、aen、en、ien、in、on、oen、uen、un、wen、wn

加ng：ang、aeng、eng、ieng、ing、ong、oeng、ueng、ung、wng

带塞音韵尾的韵母即汉语的“入声”

高音组

加p：ap、aep、ep、iep、ip、op、uep、up

加t：at、aet、et、iet、it、ot、oet、uet、ut、wet、wt

加k：ak、aek、ek、iek、ik、ok、oek、ue、uk、wk

低音组

加b：ab、aeb、eb、ieb、ib、 ob、oeb、ueb、ub

加d：ad、ae、ed、ied、id、od、oed、ued、ud、wed、wd

加g：ag、aeg、eg、ieg、ig、og、oeg、ueg、ug、wg

声调分6个舒声调和2个促声调

舒声调以元音、半元音、鼻辅音收尾

第一声是中升调,调值24,不标如gyoengqde（他们）、

第二声是低降调,调值31,调号z如vunzlai（群众）

第三声是高平调,调值55,调号j如cenzcungj（总共）

第四声是中降调,调值42,调号x如baengzyoux（朋友）

第五声是高升调,调值35,调号q如caeklaiq（好在）

第六声是中平调,调值33,调号h如daih’it（第一）

促声调以塞辅音收尾末尾是-p、-t、-k的属于高音组,其中的元音是长元音时,读为高升调；其中的元音是短元音时,读为高平调

末尾是-b、-d、-g的属于低音组无论其中的元音是长元音还是短元音,均读为中平调

用作声调符号的字母在音节中不发音语气词、感叹词以及附在形容词、动词后面的描绘性音节不标调新汉借词中的第一、第五声都不标调

标点符号用法：

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