工业物联网云平台发展中遇到的几大难点

我国工业物联网已经进入实践深耕阶段，各领先企业正着力推进工业互联网平台的应用，一批能够连接工业设备、智能分析数据、搭载工业应用、实现资源优化配置的工业互联网平台迅速面世，并且依靠其强大的功能和经济效益让人眼前一亮，根据数据分析，具有一定影响力的平台有50多个，领先平台企业工业设备连接数平均达到59万台。

工业物联网云平台赋能各企业的效果初步凸显，并有望成为平台经济最活跃的新业态，这次大赛的赛题聚焦工业互联网平台应用方向，在这一领域，哪些应用痛点备受关注？又会有哪些难题有待解答呢？

今天我们就一起来看看目前国内工业物联网云平台发展中遇到的几大难点问题：

难点一：工业数据智能分析

工厂内外存在大量数据分析需求，平台需要支持有限元分析、最优化、深度学习、知识图谱、数字孪生等多类数据分析和数据可视化服务。当前，工业大数据分析缺乏标准化、低成本、见效快的解决方案，大量问题需要投入高级人才长期定制化研发，造成平台数据分析方案成本高，开发周期长，复制推广难。

难点二：工业数据集成

工厂内外存在海量多源异构数据，平台需要接入设备、产线、产品、工业软件中的多类数据，目前，工业设备缺乏通用建模方法和标准、工业数据缺乏高性能互通标准或低成本采集方案，造成设备和系统数据采集和集成成本高，性能受限，难以支撑工业物联网云平台数据分析和应用开发需求。

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。