目 录
1、工业物联网简介
1.1、引言
1.2、工业物联网平台架构剖析
2、工业物联网发展趋势
2.1、总体趋势
2.2、技术趋势
3、工业物联网平台市场预测
3.1、工业物联网平台
3.2、DCS
3.3 、实时数据库
3.4 、SCADA
3.5 、数字孪生
3.6、设备全生命周期管理系统
4、主要工业物联网平台供应商介绍
4.1、蓝卓
4.2、涂鸦智能
4.3、中服云
4.4、优锘
4.5、树根互联
4.6、力控科技
4.7、中移物联
4.8、朗坤智慧
4.9、卡奥斯
4.10、汉云
5、主要工业物联网平台重要指标对比
摘要： 本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
关键词：工业物联网平台；智能制造；数据驱动；工业应用；工业物联网厂商
1.1、引言1.1.1、工业物联网的崛起背景随着信息技术的飞速发展，尤其是传感器技术、网络通信技术和云计算的日益成熟，工业领域迫切需要一种能整合各方资源、打破信息孤岛的解决方案，工业物联网应运而生。它将工业现场的各类设备、机器、系统通过网络连接起来，以数据为载体，开启了数据交互、内在价值挖掘与协同工作的新时代。
1.1.2、工业物联网平台的关键地位工业物联网平台作为整个生态系统的中枢神经，承担着连接底层设备、汇聚处理海量数据、工业模型训练与积累、支撑上层应用开发等多重任务，是实现工业智能化转型的核心支撑力量，是数据智能化的新型基础设施。
1.2、工业物联网平台架构剖析1.2.1、感知层传感器感知：利用各类传感器，如：温度、压力、位移、加速度、振动等常见传感器，采集设备内部变化数据。
新兴智能传感器：智能传感器集成了传感器、微处理器、通信模块等，具备数据采集、处理、分析、报警、诊断和通信等多种功能。
有线接入（RS485）：串行通信接口标准，它采用差分信号传输方式，两根传输线之间的电压差表示信号，直接采集数据。
有线接入（以太网）：直接通过网口采集传输数据。
无线接入:Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、LoRaWAN、5G 等,直接采集传输数据。
无接触数据采集：拍照、扫码、Rfid、视频、声音、红外等，感知设备表面变化或者信号感知，利用数据建模分析，得知要感知对象的数据变化，进行诊断分析运行状态。
定位感知：通过GPS、基站等感知监测对象的位置变化数据。
（1）工业以太网与现场总线
现场总线：在工业自动化领域，现场总线长期占据统治地位，是连接现场设备与控制系统的重要通信网络。Profibus 是一种广泛应用的现场总线标准，分为 Profibus-DP、Profibus-PA 和 Profibus-FMS 三个版本。Profibus-DP 主要用于设备级的高速数据传输，适用于自动化生产线中控制器与分布式 I/O、驱动器等设备之间的通信，其传输速率可达 12Mbps，响应时间短，能够满足实时性要求较高的工业控制场景。Profibus-PA 则主要用于过程自动化领域，支持本质安全，可用于易燃易爆的工业环境，如石油化工行业，通过一根电缆同时实现数据传输和设备供电。Profibus-FMS 用于车间级的通信，实现控制器之间的数据交换和管理信息的传输。Modbus 也是一种常见的现场总线协议，它具有简单、开放、易于实现等特点，广泛应用于各种工业设备的通信。Modbus 支持多种物理层接口，如 RS232、RS485 等，可实现不同厂家设备之间的互联互通。然而，现场总线也存在一些局限性，如不同厂家的现场总线标准不统一，导致设备之间的互操作性较差；通信速率相对较低，难以满足大数据量、高速实时通信的需求。
工业以太网：随着工业自动化的发展，工业以太网逐渐普及，为工业物联网带来了高速、大容量的通信优势。工业以太网采用与商用以太网相同的 IEEE 802.3 标准，同时针对工业应用场景进行了优化，如增强了网络的实时性、可靠性和抗干扰能力。它能够提供 10Mbps、100Mbps 甚至 1000Mbps 的高速数据传输速率，满足工业生产中对大量数据快速传输的需求。在智能工厂中，高清视频监控数据、设备运行的大量实时数据等都可以通过工业以太网快速传输到控制系统和管理平台。工业以太网还支持多种通信协议，如 Profinet、EtherNet/IP 等，这些协议在工业领域得到了广泛应用，实现了不同厂家设备之间的互操作性。此外，工业以太网易于与企业的信息网络集成，便于实现企业的信息化管理和远程监控。通过工业以太网，工业设备可以与企业的管理系统、云端平台进行无缝连接，实现数据的实时共享和远程控制。
（2）无线网络
5G：5G技术的出现为工业物联网的发展带来了新的机遇。5G具有低延迟、高可靠、广覆盖的特性，能够满足工业生产中对实时性和可靠性要求极高的应用场景。在工业自动化生产线中，5G技术能够实现设备之间的实时通信和协同控制，如远程操控机器人进行高精度加工、实时监测设备运行状态并进行故障预警等。5G的低延迟特性使得控制指令能够快速传输到设备端，实现设备的实时响应，大大提高了生产效率和产品质量。其高可靠性确保了数据传输的准确性和稳定性，即使在复杂的工业环境中也能保证通信的畅通。5G的高带宽特性能够支持高清视频、大数据量的实时传输，为工业可视化、远程监控等应用提供了有力支持。通过 5G网络，操作人员可以实时查看生产现场的高清视频画面，对设备运行状态进行远程监控和诊断。此外，5G 还支持大规模设备连接，能够满足工业物联网中大量设备同时接入的需求，为工业智能化发展奠定了基础。
1.2.3、平台层（1）数据采集与预处理模块
从感知层传输来的设备数据，平台要从海量、多源异构的底层数据中解析、筛选、清洗、转换有用信息，实现初步的数据规整化。
（2）数据存储与管理机制
提供实时数据库、时序数据库、非结构化数据库，存储设备元数据、时序数据、视频数据、图片数据、音频数据、二进制数据等各类不同的数据及其关系，支持并发、分布、海量、检索、查询、缓存、基本计算等。
（3）规则引擎
平台支持报警、诊断、控制、状态等不同规则的定义，引擎支持运行时并发解析。
（4）应用开发支撑环境
平台提供的软件开发工具、开发包（SDK）、应用程序接口（API）等，支持快速开发设备管理、生产监控、可视化展示、能源管理等定制化应用，以及应用的测试、发布等。
（5）应用管理
基于平台开发的应用的管理、监控、调度、试用界面；以及支撑应用运行的计算和数据环境。
（6）监控管理
监控平台的数采状态、平台资源消耗、计算资源状态、平台配置、应用运行状态、网络数据通信状态等。
工业物联网平台作为工业数字化转型的关键枢纽，其核心功能涵盖数据采集控制、网关平台支撑、数据库应用、数据智能分析以及数字孪生可视化等多个维度，有力推动工业生产迈向智能化、高效化。
1.3、工业物联网平台核心功能工业物联网平台作为工业数字化转型的关键枢纽，其核心功能涵盖数据采集控制、网关平台支撑、数据库应用、数据智能分析以及数字孪生可视化等多个维度，有力推动工业生产迈向智能化、高效化。
1.3.1、数据采集控制（1）多源异构数据采集
工业生产环境复杂，数据来源广泛且格式多样。从硬件层面，针对不同接口类型的设备，配备相应的物理连接组件，如 RS485 转 USB 接口转换器、以太网通信模块等，实现设备与采集系统的物理连接。在软件层面，运用多种通信协议解析技术，针对不同协议的数据进行解析。例如，针对 Modbus 协议设备，采用 Modbus 协议栈进行数据解析；对于 OPC UA 协议，利用专门的 OPC UA 客户端软件来获取设备数据。同时，借助数据适配层技术，将解析后的数据统一格式化为平台可识别的数据结构，实现多源异构数据的采集整合，为后续处理分析奠定基础。
（2）实时精准控制策略
实时精准控制依赖于数据采集、传输、分析与控制指令执行的高效协同。在数据采集阶段，高频率、高精度的传感器负责实时捕获工业生产过程中的各类物理量数据。数据通过低延迟、高可靠的通信网络传输至工业物联网平台。平台利用先进的实时数据分析算法，如基于模型预测控制（MPC）算法，根据采集数据和预设的控制目标，快速计算出精准的控制参数。这些控制参数通过控制指令发送至执行机构，如电机调速器、阀门控制器等，实现对工业生产过程中温度、压力、流量等关键参数的实时精准调控，确保生产过程稳定运行，产品质量达到标准。
1.3.2、网关平台支撑能力（1）协议转换
在工业物联网中，不同设备往往采用不同的通信协议。协议转换网关通过内置的多种协议解析与转换引擎来实现协议转换。当接收到采用特定协议（如 DL/T645 协议）的数据时，网关首先利用协议解析模块对数据进行拆解，提取出数据的有效载荷和相关元信息。然后，根据目标协议（如 MQTT 协议）的格式规范，利用协议封装模块将数据重新封装成目标协议格式。最后，通过相应的网络接口将转换后的数据发送出去，实现不同协议设备的数据在统一平台上的汇聚与交互。（2）边缘计算
边缘计算网关集成了计算、存储和网络功能。在靠近数据源的现场部署边缘计算网关，能够实时采集设备数据。网关内置的高性能处理器运行边缘计算算法，对采集的数据进行初步处理，包括数据清洗、特征提取、简单数据分析等。对于一些实时性要求高的任务，如设备状态监测与故障预警，边缘计算网关利用本地存储的模型和规则，直接在本地对数据进行分析判断，当检测到异常情况时，立即发出预警信号。同时，将处理后的数据或关键信息上传至云端，减少了数据传输量和云端计算压力，提高了工业物联网系统的响应速度和整体性能。
1.3.3、时序数据库特性（1）高效存储方案
时序数据库采用针对时间序列数据特点的存储结构。在数据组织上，按照时间顺序对数据进行分区存储，每个分区对应一个特定的时间范围，如一天、一周等。在存储格式上，采用压缩算法来减少数据存储空间。例如，对于连续的数值型时间序列数据，使用游程编码（RLE）对连续相同的数据值进行压缩，只存储重复值和重复次数；对于变化频繁的数据，采用差分编码，存储相邻数据点的差值，而非完整数据值。此外，通过建立索引机制，如时间索引、标签索引等，提高数据的存储和检索效率，确保海量时间序列数据的高效存储与管理。
（2）快速查询应用
时序数据库为快速查询提供了强大的支持。在查询语法设计上，具备简洁且灵活的查询语言，支持基于时间范围、标签过滤等多种查询方式。在查询执行过程中，利用索引快速定位到符合查询条件的数据分区，减少数据扫描范围。对于复杂查询，如多条件组合查询，采用查询优化算法，对查询语句进行解析和优化，合理安排查询执行顺序，提高查询效率。同时，利用内存缓存技术，将常用数据和查询结果缓存到内存中，减少磁盘 I/O 操作，进一步加快查询响应速度，满足工业应用中对时间序列数据快速查询的需求。
1.3.4、实时数据库优势（1）实时数据驱动决策
实时数据库具备高速的数据读写能力，通过与工业生产设备的实时连接，能够毫秒级地获取设备运行数据。数据实时更新到数据库中，通过可视化界面或数据接口，将实时数据呈现给管理人员和决策系统。管理人员可以实时监控生产过程中的关键指标，如生产进度、产品质量参数等。决策系统则根据实时数据，利用数据分析模型和算法，快速生成决策建议，如调整生产计划、优化生产流程等，实现实时数据对生产决策的驱动，确保生产活动的高效性和准确性。
（2）与业务系统协同
实时数据库与企业的 ERP、MES 等业务系统通过数据接口实现实时交互。在数据交互过程中，遵循统一的数据标准和接口规范，确保数据的一致性和准确性。实时数据库将生产现场的实时数据，如原材料消耗、设备运行状态等，及时传输给 ERP 系统，为企业资源计划提供数据支持；同时，接收 ERP 系统下达的生产计划、采购订单等信息，并将其传递给 MES 系统。MES 系统根据实时数据库提供的数据，进行生产任务调度、设备管理等操作，并将生产执行结果反馈给实时数据库和 ERP 系统，实现企业生产、管理全流程的协同运作，提高企业整体运营效率。
1.3.5、数据智能建模分析（1）故障预测模型构建
故障预测模型构建基于大量的设备历史数据和实时数据。首先，收集设备在不同运行状态下的各类数据，包括振动、温度、压力等物理量数据，以及设备运行时间、操作记录等元数据。然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、特征工程等，提取能够反映设备运行状态和故障特征的有效信息。接着，选择合适的机器学习或深度学习算法，如深度神经网络（DNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，构建故障预测模型。利用历史数据对模型进行训练，通过不断调整模型参数，使模型能够准确学习到设备运行数据与故障之间的内在关系。最后，在实际应用中，将实时数据输入到训练好的模型中，模型根据学习到的知识预测设备是否可能发生故障以及故障类型，提前发出预警，为设备维护提供依据。
（2）生产优化建模实践
生产优化建模围绕生产过程中的关键工艺参数和产品质量指标展开。通过实验设计或实际生产数据采集，获取不同工艺参数组合下的产品质量数据。利用数据分析方法，如多元线性回归、主成分分析（PCA）等，建立工艺参数与产品质量之间的数学模型。通过对模型的分析，找出影响产品质量的关键工艺参数及其最优取值范围。在实际生产中，根据模型结果实时调整工艺参数，优化生产过程，提高产品质量，降低废品率，实现生产效率和经济效益的提升。
1.3.6、数字孪生可视化（1）设备级数字孪生应用
微观上，设备级数字孪生以单个设备为对象，通过对设备的结构、功能、运行原理进行深入分析，构建设备的数字化模型。在模型中，模拟设备的各种运行状态和行为，如设备的启动、运行、停止、故障等。利用传感器实时采集设备的运行数据，如温度、振动、压力等，将这些数据输入到数字孪生模型中，模型根据输入数据实时更新自身状态，实现对设备运行状态的实时监控。同时，利用数字孪生模型进行故障模拟和分析，通过改变模型参数模拟设备可能出现的故障场景，分析故障原因和影响范围，为设备维护人员提供培训和故障诊断支持，提高设备维护效率和可靠性。
（2）工厂级数字孪生构建
宏观上，工厂级数字孪生构建需要全面采集工厂的物理实体数据，包括设备布局、工艺流程、物料流动等信息。利用三维建模技术，根据工厂的实际结构和布局，构建虚拟的三维工厂模型。在模型中，为每个设备和生产环节赋予数字化属性，如设备的运行状态、生产能力、维护记录等。通过实时数据采集与传输，将工厂现场的实际数据映射到虚拟模型中，实现虚拟模型与实际工厂的实时同步。利用可视化技术，将虚拟模型以直观的方式展示给用户，用户可以通过电脑、平板等终端设备，实时查看工厂的生产进度、物料配送情况、设备运行状态等信息，实现对工厂生产过程的全面监控与管理。
（3）园区级数字孪生构建
更宏观层面，园区级数字孪生旨在对整个工业园区进行全面数字化映射。首先，通过地理信息系统（GIS）、卫星遥感、无人机测绘等技术，获取园区的地形地貌、建筑分布、道路规划等基础地理信息。同时，利用物联网传感器广泛部署在园区的各个角落，收集能源消耗、环境参数、人员与车辆流动等实时数据。在此基础上，运用大数据、云计算和三维建模技术，构建一个包含园区基础设施、生产设施、能源系统、物流系统、安防系统等在内的综合虚拟模型。
2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.1.1、技术融合深化
多技术协同：继续与人工智能、云计算、大数据、区块链等技术深度融合，提升数据处理、决策和安全能力。
边缘计算拓展：进一步将数据处理和分析功能向边缘设备转移，降低网络延迟，满足实时性需求。
2.1.2、应用领域拓展行业应用深化：在智能制造领域实现更精细化生产管理，在能源行业助力能源利用效率提升，在交通运输领域进一步优化运输效率和安全性。
新兴领域探索：拓展至更多新兴领域，如智慧矿山、智能水利等，为各行业提供智能化解决方案。
2.1.3、终端与联接升级终端智能化：底层传感器设备向微型化、智能化发展，增强工业控制系统开放性。
联接泛在化：工业控制通信网络连接更多设备和系统，提升感知、传输和控制能力。
2.1.4、人工智能深度赋能预测人工智能技术在工业物联网平台中的深化应用，如：智能诊断、数据预测、大模型应用、智能自主决策、 无人化生产场景中的机器人协作等，提升生产效率与智能化水平。
2.1.5、边缘计算与云计算协同未来边缘计算将与云计算更紧密结合，边缘端聚焦实时性强、低延迟处理，云端负责大规模数据存储、复杂模型训练、跨设备系统联动，实现资源最优配置。
2.1.6、跨行业生态系统构建工业物联网平台打破行业界限，构建涵盖制造业、能源、交通、金融等多领域的跨行业生态，实现产业链协同创新与价值共创。
2.1.7、安全与隐私强化安全标准完善：制定并完善更全面的安全标准和措施，确保工业系统安全可靠运行。
隐私保护加强：采用先进技术和管理手段，加强用户隐私保护，防止数据泄露。
2.1.8、平台特性凸显集成化：与ERP、MES等企业信息系统深度集成，打破信息孤岛，提升运营效率。
标准化：制定统一通信协议和数据格式，降低系统集成难度和成本，促进广泛应用。
数字孪生普及：广泛应用数字孪生技术，建立物理设备数字模型，实现仿真、优化和远程监控。
2.1.9、可持续发展受重视能源管理优化：通过监测和优化能源消耗，帮助企业实现绿色生产，降低能源成本。
环境监测加强：利用智能化监测手段，加强对工业生产环境的监测，减少废物排放，推动可持续发展。
2.2、技术趋势2.2.1、连接技术升级5G普及深化：5G的高速度、低时延、大连接特性将促使更多工业设备接入平台，实现更广泛的设备互联和更高效的数据传输，支持如远程操控高危环境设备等实时性要求极高的应用。
协议优化统一：通讯标准与协议走向更高效、更低功耗、更易集成的方向，以实现不同厂商设备和系统的无缝对接，降低集成难度。
2.2.2、数据处理进阶边缘计算拓展：将更多数据处理和分析功能下沉到边缘设备，在本地完成如设备状态实时监测、异常预警等任务，进一步减轻云端压力，降低网络延迟。
存储技术革新：分布式存储、对象存储等技术不断发展，更好地满足工业物联网海量、多类型数据的存储需求，确保数据的可靠性和可扩展性。
2.2.3、平台化趋势明显连接的设备数量激增：数采的设备数量不断增大，每个设备要采集的测点数也在不断增大，需要平台进行承载，单一应用或者网关无法完成。
设备数据关联分析增强：实时监控、事后分析的要求增强，对设备间、产线间的报警、联动控制、故障诊断、趋势预测需求增大。
自动化、无人化、智能化需求旺盛：这一需求要求生产设备、产品、环境都要实时感知，实时计算，实时分析，实时处理，自动感知、自动处理无处不在，数据量剧增，逻辑复杂度、规则定义都要平台完成和承载解析。
二次开发需求：基于采集来的数据进行二次开发应用，需要用到平台上的数据和开发工具、测试工具等。
可视化需求：三维可视化是一个综合的展示和交互，需要平台支持。
2.2.4、智能分析强化
AI深度融合：深度学习、强化学习等AI技术更广泛应用，实现更精准的故障预测、质量检测，还能通过对生产流程数据的分析进行智能调度和优化。
大数据挖掘深化：结合数据挖掘、机器学习等技术，从海量工业数据中提取更多有价值的信息，为企业决策提供更全面、深入的支持，如通过分析历史销售数据和生产数据优化库存管理。
2.2.5、安全技术提升加密技术升级：采用更先进的加密算法和技术，对数据在传输和存储过程中进行全方位加密，防止数据泄露和篡改。
认证与授权完善：建立更精细、严格的身份认证和访问授权体系，确保只有合法的设备和用户能够接入平台和访问数据。
2.2.6、数字孪生拓展应用场景丰富：从单一设备的数字孪生扩展到生产线、工厂乃至整个供应链的数字孪生，实现全流程的实时仿真、优化和协同管理。
与其他技术融合：与AI、AR/VR等技术结合，使数字孪生体不仅能实现状态监测和模拟，还能进行智能决策和提供沉浸式的操作体验。
2.3、市场发展趋势2.3.1、市场规模增长
持续快速扩张：随着工业4.0的推进和制造业数字化转型需求增加，全球工业物联网平台市场规模将持续快速增长。据预测，到2028年将达到1909亿美元。
新兴市场潜力大：中国等新兴市场在工业物联网领域发展迅速，随着经济的发展和产业升级的需求，新兴市场的工业物联网平台市场规模有望进一步扩大。
2.3.2、应用领域拓展行业应用深化：在制造业、能源、交通等现有主要应用行业，工业物联网平台将实现更精细化的管理和优化，如在能源行业实现更精准的能源调度和能耗管理。
拓展至新领域：逐渐拓展至环保、水务、安防等更多行业和领域，催生新的应用场景和商业模式，例如在环保领域实现对污染源的实时监测和智能管控。
2.3.3、服务模式创新从产品到服务转型：供应商将从单纯提供平台产品向提供包括咨询、实施、运维等一站式服务转变，帮助企业更好地实现数字化转型。
订阅式服务兴起：更多采用订阅式的收费模式，企业可以根据自身需求按需订阅平台服务，降低前期投入成本，提高服务的灵活性和可扩展性。
2.3.4、竞争格局演变跨界竞争加剧：除了传统的工业自动化企业和物联网平台提供商，云计算厂商、互联网企业等也纷纷进入工业物联网平台市场，竞争更加激烈。
合作与并购频繁：企业之间通过合作或并购来整合资源，提升竞争力，如硬件设备制造商与软件平台提供商合作，提供更完整的解决方案。
2.3.5、区域发展差异发达国家引领：北美、欧洲等发达国家和地区在工业物联网平台的应用和发展方面相对领先，拥有先进的技术和成熟的市场，在高端制造业、能源管理等领域的应用较为深入。
发展中国家追赶：发展中国家正在加快工业物联网的布局和应用，凭借后发优势和巨大的市场需求，有望在一些领域实现快速突破，缩小与发达国家的差距。
2.4、应用趋势2.4.1、制造业柔性生产深化：根据实时订单和市场需求，更灵活地调整生产线配置和生产流程，实现多品种、小批量生产，快速响应市场变化。
质量管控升级：利用机器视觉、传感器等采集生产过程中的大量质量数据，通过AI分析实时检测产品缺陷，进行质量预测和过程优化。
2.4.2、汽车制造（1）生产制造更智能
设备互联与协同：通过工业物联网平台，将冲压、焊接、涂装、总装等各生产环节的设备全面连接，实现设备之间的实时通信和协同作业，提高生产效率和整体协调性。
质量检测升级：利用机器视觉、传感器等采集生产过程中的大量质量数据，通过AI分析实时检测产品缺陷，进行质量预测和过程优化，如在线AI视觉检测覆盖更多场景和工位。
柔性生产深化：根据实时订单和市场需求，更灵活地调整生产线配置和生产流程，实现多品种、小批量生产，快速响应市场变化，满足消费者个性化需求。
（2）供应链管理更高效
库存精准管理：基于平台实现零部件库存的实时监控和管理，通过数据分析预测零部件需求，优化库存水平，降低库存成本和积压风险。
物流配送优化：对物流车辆和运输过程进行实时跟踪和监控，优化物流配送路线，提高物流效率和准时交付率，确保零部件按时、准确送达生产线。
供应商协同加强：与供应商通过平台实现信息共享和协同，使供应商能实时了解汽车制造商的生产计划和需求变化，提前做好生产和供货准备，提高供应链的响应速度和稳定性。
（3）能源管理更精细
能耗实时监测：通过安装在设备和能源供应系统上的传感器，实时采集能源消耗数据，了解各生产环节的能源使用情况，为能源管理提供数据支持。
能源优化调度：基于数据分析，对能源进行优化调度，合理分配能源资源，降低能源浪费，提高能源利用效率，如根据生产计划和设备负荷，动态调整设备的运行功率和工作时间。
（4）工厂运营管理更智能
目视化管理普及：通过电子看板等方式，实时呈现设备状态、生产进程、质量数据等关键信息，使管理人员能直观了解生产现场情况，及时发现问题并做出决策。
远程运维与监控：技术人员可通过平台远程监控设备运行状态，进行故障诊断和维护，提高运维效率，减少设备停机时间，降低维护成本。
2.4.3、能源化工能源设施运维革新：对石油、天然气等能源生产设施进行远程监控和预测性维护，及时发现设备故障隐患，降低运维成本和安全风险。
生产过程优化：利用工业物联网平台实时采集温度、压力、流量等生产数据，通过数据分析和建模实现对生产过程的精准控制和优化，提高生产效率、产品质量和收率，降低能耗和原材料浪费。
安全环保强化：部署大量传感器对化工生产中的危险区域和设备进行实时监测，及时发现泄漏、火灾等安全隐患并预警。同时，对废水、废气、废渣排放进行监测和管理，确保企业符合环保标准。
设备管理升级：通过平台对化工设备的运行状态进行实时监控和分析，实现预测性维护，减少设备停机时间，延长设备使用寿命，降低维护成本。
供应链协同创新：与上下游企业通过工业物联网平台实现信息共享和协同，优化原材料采购、库存管理和产品配送，提高供应链的效率和稳定性，推动业务模式创新。
2.4.4、电力行业在发电、输电、配电、用电、电力设备生产等稳定运维运营、保障用电安全、生产自动化、智能化方面都有非常大的效率、安全性、及时性的提升。
（1）发电环节
新能源发电优化：实时监测太阳能板、风力发电机等新能源发电设备的运行状态和环境参数，如光照强度、风速、风向等，通过数据分析预测发电功率，优化发电计划和调度，提高新能源发电的稳定性和可预测性，促进新能源的高效接入和消纳。
传统发电效率提升：对火电、水电等传统发电设备进行全面监控，采集设备的运行数据，如温度、压力、振动等，运用大数据分析和人工智能技术进行设备故障预测和性能优化，提高设备的运行效率和可靠性，降低运维成本和能耗。
（2）输电环节
智能输电线路监测：利用传感器、无人机巡检等技术，实时监测输电线路的运行状态，如导线温度、弧垂、覆冰情况、线路周边环境等，及时发现线路故障和安全隐患，实现输电线路的智能化运维和管理，提高输电的可靠性和安全性。
输电网络优化调度：基于工业物联网平台收集的输电网络运行数据，结合电网负荷预测和电力市场需求，运用智能算法进行输电网络的优化调度，实现电力的合理分配和高效传输，降低输电损耗，提高电网的运行效率。
（3）配电环节
智能配电网建设：实现对配电网中变压器、开关、配电箱等设备的实时监控和数据采集，通过数据分析实现故障定位和快速修复，提高配电网的供电可靠性和电能质量。同时，支持分布式能源的灵活接入和就地消纳，优化配电系统的运行。
精准负荷控制：根据用户的用电需求和电网的负荷情况，通过工业物联网平台对用户侧的用电设备进行精准控制和管理，实现削峰填谷，优化电力负荷分布，提高配电网的运行效率和稳定性。
（4）用电环节
智能电表与能源管理：智能电表作为工业物联网的终端设备，实时采集用户的用电数据，实现远程抄表、计费和用电监测。用户可以通过手机APP或其他终端设备实时了解自己的用电情况，进行能源管理和节能优化。
需求侧响应与虚拟电厂：通过工业物联网平台与用户互动，引导用户参与需求侧响应，根据电网的需求调整用电行为，实现电力供需的动态平衡。同时，整合分布式能源资源和可调节负荷，形成虚拟电厂，参与电力市场交易和电网运行调度，提高能源利用效率和电网的灵活性。
（5）电网企业管理环节
设备运维管理智能化：建立设备全生命周期管理系统，通过工业物联网平台实时监测设备的运行状态和健康状况，进行故障预测和维护计划制定，实现设备的精准运维和预防性维护，提高设备的使用寿命和运维效率。
供应链管理优化：与供应商通过平台实现信息共享和协同，实时掌握物资的供应情况和库存状态，优化物资采购、仓储和配送流程，提高供应链的效率和可靠性，降低物资管理成本。
2.4.5、航空航天生产制造智能化：通过工业物联网平台实现对生产设备的实时监控和故障预警，利用数据驱动优化生产流程，提高生产效率和产品质量。如在飞机部件生产中，基于平台收集的设备运行数据和生产参数，实现自动化生产和质量控制。
运维管理预测化：对航空航天设备进行全方位的状态监测，收集发动机等关键部件的运行数据，运用大数据分析和人工智能技术进行故障预测和健康管理，提前制定维护计划，降低运维成本和飞行风险。
供应链协同化：借助平台实现原材料采购、零部件生产、物流配送等环节的信息共享和协同运作，提高供应链的透明度和响应速度，确保各环节的高效衔接。
飞行服务个性化：基于工业物联网平台收集的飞行数据和乘客信息，为航空公司提供决策支持，实现智能航班信息推送、行李追踪等个性化服务，提升乘客体验。
2.4.6、交通运输车联网拓展：实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的更广泛通信和数据共享，支持智能驾驶辅助、交通流量优化等应用。
物流供应链透明化：实时跟踪货物运输状态，优化物流配送路线，提高物流效率和货物安全性，实现供应链的全程可视化和智能化管理。
2.4.7、医疗领域远程医疗拓展：支持远程诊断、远程手术等更复杂的医疗应用，通过工业物联网平台将医疗设备数据实时传输给医生，提高医疗资源的可及性。
医疗设备管理优化：对医疗设备进行实时监控和管理，实现设备的远程运维和故障预警，提高设备的使用效率和可靠性。
2.4.8、环保领域污染源监测精细化：实时、精准地监测工业企业的废气、废水、废渣排放情况，为环保执法和企业减排提供数据支持。
环境质量评估智能化：通过多维度环境数据的采集和分析，对区域环境质量进行实时评估和预测，为环境治理决策提供依据。
2.4.9、水利水务（1）水资源监测：精准感知与虚拟映射
工业物联网平台广泛连接着分布于江河湖泊、水库大坝、地下水井等各处的传感器。这些传感器如同敏锐的触角，实时采集水位、流量、流速、水温、水质酸碱度、溶解氧、重金属含量等海量数据。而数字孪生技术在此基础上，构建起与现实物理水资源系统精准对应的虚拟模型。在这个虚拟世界里，每一处水体的动态变化都能实时呈现，水位的细微涨落、水质的瞬时波动，都如同真实场景的镜像。通过数字孪生模型，管理者不仅能看到当前数据，还可回溯历史变化趋势，预测未来走向。例如，在某大型湖泊的水资源管理中，基于物联网数据驱动的数字孪生模型提前预测到蓝藻爆发风险，通过及时调控入湖水流与周边污染排放，成功避免了生态危机，保障了饮用水源安全。
（2）施运维：智能诊断与虚拟预演
水利设施是水利水务行业的根基，从泵站、水闸到堤坝等，其运行状态关乎国计民生。工业物联网平台借助传感器收集设施的振动、温度、压力、设备开停状态等信息，数字孪生模型则将这些碎片化的数据整合成完整的设施运行“健康档案”。一旦出现异常，如泵站电机振动加剧，数字孪生系统可迅速比对历史正常运行数据，精确定位故障点，甚至预测故障恶化趋势。在维修维护环节，更是能发挥奇效。通过在虚拟模型中模拟不同维修方案，技术人员可以预先评估施工难度、所需时间和资源投入，选择最优路径。以某大型水闸的大修为例，利用数字孪生提前规划，使得原本可能耗时数月的工程缩短了三分之一工期，节省大量人力物力，且将对供水、航运的影响降到最低。
（3）水资源调度：最优决策与实时模拟
水资源的科学调度是复杂的系统工程，需要统筹流域上下游、左右岸不同地区的用水需求、生态流量保障以及防洪抗旱等多方面因素。工业物联网平台汇聚气象、水文、用水户需求等多元信息，数字孪生模型依据这些实时数据构建起涵盖整个流域或区域的水资源调配动态仿真系统。决策者在虚拟环境中可以清晰看到不同调度方案下，各水库水位变化、供水区域的保障程度、河流生态的响应情况等。遇到干旱年份，通过模拟从远距离调水、启用备用水源等多种策略，对比成本、时效与效益，快速确定最优方案。在洪水期间，数字孪生助力精准判断洪峰走向，提前安排蓄滞洪区运用、水库泄洪顺序，实现洪水资源化利用的同时保障安全，如同为水资源调度配上精准导航仪。
（4）防洪减灾：动态预警与虚拟战场
防洪是水利水务的关键任务，工业物联网平台结合气象卫星、地面雨量站、水位监测站等，实现雨情、水情、工情的全方位实时监测。数字孪生模型在此基础上，逼真地模拟洪水演进过程，从山区溪流汇聚到平原河道漫溢，每一步都精准呈现。当暴雨来袭，基于物联网实时数据驱动数字孪生模型，提前数小时甚至数天预测洪水淹没范围、受灾人口与重要设施受影响程度，为疏散转移群众、储备抢险物资争取宝贵时间。抢险救灾时，数字孪生又化身为指挥中心的虚拟战场，救援队伍位置、救灾物资投放路径、决口封堵方案实施等均可在其中实时展示与优化，确保防洪减灾工作高效、有序开展，最大限度减轻灾害损失。
（4）水务企业运营：精益管理与可视化服务
对于水务企业而言，工业物联网平台与数字孪生技术助力实现精细化管理。在自来水厂、污水处理厂生产环节，从原水取水、净化工艺到出厂水达标，所有流程数据实时采集，数字孪生模型直观展现生产线运行状态，精准优化药剂投放量、设备运行参数，降低能耗、提高水质合格率。管网运维方面，借助物联网感知漏损、压力异常，数字孪生将地下管网可视化，快速定位故障点，合理规划维修路线。面向用户端，数字孪生赋能客服系统，用户通过手机 APP 能查看自家用水实时数据、水质情况，甚至管网维修进度，实现供水服务透明化、个性化，全面提升水务企业运营效率与客户满意度。
3、工业物联网平台市场预测与工业物联网密切相关的工业物联网平台、DCS、PLC、SCADA、数字孪生等市场各机构的预测如下，仅供参考。
3.1、工业物联网平台全球市场：据贝哲斯咨询数据，2023年全球工业物联网（IIoT）市场规模达到11947.26亿元。预计到2029年全球工业物联网市场规模将达到19976.98亿元，在预测期间年复合增长率预估为8.32%。
中国市场：2023年中国工业物联网市场容量达4262.78亿元人民币。未来几年，中国工业物联网市场将继续保持增长。
3.2、DCS全球市场：全球DCS市场规模预计将从2023年的1846.36亿元增至2029年的2450.5亿元，年复合增长率达5.31%。
中国市场：中国DCS市场规模从2019年的68.6亿元上升至2022年的86.6亿元，2024年突破100亿元，2025年预计上升至118.4亿元。到2027年，有望达153.3亿元。
3.3 、实时数据库据QYResearch 调研团队报告 “2024-2030 全球与中国实时数据库软件市场现状及未来发展趋势” 显示，预计 2030 年全球实时数据库软件市场规模将达到 10.9 亿美元，未来几年年复合增长率 CAGR 为 5.6%。而在中国，其发展也极为迅速。2014 - 2022 年期间，中国实时数据库行业的市场规模从 9.52 亿元人民币稳健攀升至 37.29 亿元人民币，整体规模扩大了接近四倍 。亿欧测算，中国实时数据库市场规模将于 2025 年达到 269 亿元，复合年增长率为 36.6%，处于成长期中前段。
3.4 、SCADA全球市场：2021年全球SCADA市场规模达92亿美元。据MarketsandMarkets报告，预计全球SCADA市场规模将从2022年的98亿美元增长到2027年的142亿美元，复合年增长率为7.8%。
中国市场：2023年，中国SCADA市场规模达到149.1亿元，同比增长3.47%。
3.5 、数字孪生全球数字孪生市场规模，据MarketsandMarkets机构预测，将从 2023 年的 61 亿美元增长到 2028 年的 164 亿美元，预测期内的复合年增长率为 22.1% 。
中国数字孪生市场规模，据艾瑞咨询《中国数字孪生行业研究报告》指出，2022 年超 100 亿元，预计 2025 年将达到 375 亿元。
3.6、设备全生命周期管理系统
国际数据公司（IDC）发布的《中国设备物联管控及智能运维市场份额，2023》报告显示，2023 年中国设备物联管控与智能运维市场规模达到 43 亿元人民币。基于当前的发展态势和市场需求，IDC 预计未来 5 年中国设备物联管控与智能运维市场有望保持 9% 左右的复合增速 。这意味着，到 2028 年，中国市场规模有望达到 43×(1 + 9%)^5≈65.5 亿元。
4、主要工业物联网平台供应商介绍4.1、蓝卓4.1.1、主营业务蓝卓数字科技有限公司是一家专业工业互联网公司，是国内领先的工业互联网平台和解决方案提供商。蓝卓在国内最早倡导工业操作系统理念，专注于工业操作系统的研发与产业化，致力于打造工业版的安卓系统，为不同行业的制造企业数字化转型提供统一的数据底座。
蓝卓的核心产品是 supOS 工业操作系统，这是工业数字化转型的统一数据底座，向下连接工厂各类设备和业务系统，向上支撑应用的开发运行，所有数据都可以在 supOS上贯通、建模、分析 。自 2017 年提出并投入打造以来，supOS已经完成了6个大版本的迭代，积累了工厂全信息集成平台、多元分布式对象化数据湖、组态式低代码开发环境、工业大数据资产平台、工业场景智能应用平台等核心成果，实现了流程与离散，大中小企业的全适配。
在 2024 中国 5G + 工业互联网大会上，蓝卓正式发布了新一代工业操作系统——supOS6.0。supOS6.0 具有 “AI、轻量、数据 ×、生态 +”四大特性如下：
工业 AI 智能体：supOS6.0 最核心特性是工业 AI 原生技术底座，提供工业多模态 AI 智能体服务，以多模态数据融合、AI 训练与微调框架、群体会话智能体、智能场景 AI 助手等 AI 创新技术颠覆传统工业软件。例如在精细化工过程工艺指标分析场景中，工业 AI 智能体能通过视觉大模型、时序大模型、语言大模型等多模态数据融合推理，通过业务编排引擎、回归预测、优化调度，结合工艺机理模型和工厂实时数据，自动生成精准优化决策。
微内核的轻量化架构：平台支持基于微内核自由裁剪，按需组合，面向大中小企业可打造 “大、中、小数字化平台”；面向不同类型、不同应用场景的生态集成商也可 “定制平台”。例如 supOS-NEO 是工厂操作系统最小化、超轻量、且完全免费的平台，从最基础的数据采集、存储、处理、展示做起，半年时间便成功帮助 1000 + 企业做到实时掌握生产动态，并逐步推进数字化深度和广度。
全栈数据底座的数据智能：通过构建数据要素集成开发框架，支持数据标准、数据指标、数据开发、数据空间共享、数据安全交易、数据生态，实现企业数据治理、工业数据资产化、工业数据要素资源融合创新和流通应用。在企业数据治理和数据价值挖掘方面，supOS 可实现从轻量化到全面深入的数据治理，构建企业指标体系与模型。常规的轻量化数据治理项目成本仅需标准数据治理的 30% 左右，项目平均周期从 12 个月缩短至 5 个月左右，并已在石化、煤矿、煤化工、机加、新材料等行业沉淀多个业务域指标模板。
承载一图四清单的商店生态：supOS6.0 从行业解决方案、应用场景 APP 入手，为开发者、集成商提供端到端交付集成开发环境，支持高低代码融合的各类开发模式，面向重点行业承载一图四清单的应用，打造生态化解决方案供给平台。全新工业 APP 应用商店分为标准、优选、严选三大应用分类，并深化担保交易、服务全程监管、售后无忧、以及优秀开发商遴选四大服务保障体系。
4.1.2、主要产品体系（1）supOS 工业操作系统
这是蓝卓的核心产品，是工业数字化转型的统一数据底座，于 2017 年由创始人褚健教授提出并投入打造，目前已完成 6 个大版本的迭代。它向下连接工厂各类设备和业务系统，向上支撑应用的开发运行，所有数据都能在 supOS 上贯通、建模、分析 。其具备工厂全信息集成平台、多元分布式对象化数据湖、组态式低代码开发环境、工业大数据资产平台、工业场景智能应用平台等核心成果，实现了流程与离散，大中小企业的全适配。
（2）supOS - NEO
工厂操作系统最小化、超轻量、且完全免费的平台，从最基础的数据采集、存储、处理、展示做起，帮助企业实时掌握生产动态，并逐步推进数字化深度和广度，半年时间便成功帮助 1000 + 企业实现相关目标，助力中小企业数字化转型。
（3）数字工厂整体解决方案
基于“1个工业操作系统 + 2个自动化 + N个APP”智慧企业架构打造，入选 IDC 中国数字工厂整体解决方案厂商，位列领导者象限。supOS 平台的数据采集和展示、平台扩展等核心能力较强，产品迭代及时，用户体验良好，在客户侧持续获得高认可度。蓝卓通过此方案改变传统工厂多层数据传递架构，打破数据孤岛，真正实现数据的平台化、扁平化 。
4.2、涂鸦智能4.2.1、主营业务涂鸦智能是一家全球化智能解决方案平台，自 2014 年成立以来，面向生活商业家电行业的智能化，提供设备物联应用服务。其物联网平台作为核心产品，为全球开发者提供了一站式的智能化开发服务，助力各行业实现数字化转型。
涂鸦智能物联网平台以云平台为核心，采用软硬件结合的方式，提供涵盖智能云、涂鸦智能 App、涂鸦智能模块和数据分析等完整的智能化解决方案，能为合作方提供低门槛、低成本的快速智能化能力 。截至 2023 年 12 月 31 日，涂鸦 IoT 开发者平台累计注册开发者超 99.3 万人，分布于全球超 200 个国家和地区。
4.2.1、核心技术：（1）AI 技术融合
在 2025 年国际消费电子产品展览会（CES 2025）上，涂鸦云开发者平台深度融合 AI 技术，迎来全新升级。在 AI 硬件开发方面，将各种 AI 模型的泛化 AI 能力转化为节能管理、环境控制等八大 AI 刚需场景，梳理出超 40 项 AI 硬件标准能力，实现硬件产品即插即用式的 AI 功能集成，还提供硬件极速选配能力。在智能体开发方面，已与豆包、OpenAI、Gemini、Claude、Amazon Nova、通义千问、Kimi、元宝等大模型厂商完成技术对接，开发者通过涂鸦赋能的 T3/T5 SOC 免开发模组以及 AI Agent 开发平台，仅需一套 SDK，就能自定义选择接入任何一家大模型，实现音频、视频等能力的一站式整合 。2025 年 2 月 7 日，涂鸦智能宣布在云开发者平台上集成了 DeepSeek 大模型能力，其生态内的中控屏、音箱、网关等核心硬件，可借助 “自然语言精准交互、多模态场景感知” 等 AI 技术向 “主动智能” 升级，开发者通过 AI Agent 开发平台，无需复杂算法适配，即可将 DeepSeek 的 AI 能力快速部署至相关设备。
（2）强大的连接能力
系统地展示了强大的连接能力，广泛支持蓝牙、Wi-Fi、Zigbee、Thread 等多种主流通信协议，并持续拓展通信协议版图。例如，凭借 Wi - SUN 通讯协议超长的通信距离、卓越的绕障能力、易接通及低功耗特性，涂鸦将其应用于智慧互联生态布局。在英国伦敦，涂鸦成功赋能客户在街道照明、停车场等场景中部署了 15000 个 Wi - SUN 连接节点，实现实时远程管理以及新旧基线之间的无缝切换。
4.2.2、应用场景：智慧能源：通过物联网平台实现能源设备的智能监控与管理，实时监测能源消耗情况，优化能源分配，提高能源利用效率，助力企业和家庭实现绿色低碳目标。
智慧商业：为零售、酒店、办公等商业场景提供智能化解决方案。如在智慧零售中，可实现智能货架管理、顾客行为分析等功能，提升运营效率和客户体验；在智慧酒店，客人可通过手机或智能设备控制房间内的灯光、空调、窗帘等设施，提升入住体验 。
智慧地产：帮助房地产开发商打造智能化社区和楼宇。实现门禁系统智能化、公共设施智能监控、智能家居集成等功能，提升地产项目的竞争力和居住舒适度。
智慧出行：在 2025 年 CES 上展示了 AI 赋能的绿色低碳出行解决方案，适用于 E - bike 等两轮车辆。该方案提供设备基础信息显示、BMS 管理、骑行轨迹、骑行导航等功能，App 端融合智能客服、车辆管家、骑行助手等大模型，当用户遇到车辆故障时，可通过 App 中的智能客服大模型迅速获得解决方案。
（1）智能硬件产品
智能家居设备：涵盖智能照明系统、智能插座、智能开关、智能家电控制设备等。例如智能灯泡可通过手机 APP 远程控制开关、调节亮度和颜色，智能插座能让普通电器实现智能化，可远程控制通电断电，便于对各类电器进行能源管理。
智能健康与运动设备：如智能手环、智能体脂秤等，能实时监测用户的运动数据、健康指标，如心率、睡眠质量、运动步数、身体脂肪含量等，并将数据同步到手机 APP，帮助用户更好地了解和管理自身健康。
智能安防设备：包括智能摄像头、智能门锁、门窗传感器等。智能摄像头可实现远程监控、实时查看家中情况，具备移动侦测、异常报警等功能；智能门锁支持密码、指纹、刷卡、手机远程控制等多种开锁方式，提高家居安全性。
智能出行设备：适用于 E-bike 等两轮车辆的出行解决方案，可为用户提供设备基础信息显示、基础功能控制、BMS 管理、骑行轨迹、骑行导航、健康检测等高级能力。
（1）涂鸦智能 APP
是一款一站式智能家居方案服务应用，具有远程操控、一键连接、智能定时提醒、全家共享等功能，可以帮助用户轻松用手机控制家里的智能硬件产品。
（2）云开发者平台
为开发者提供服务，通过深度融合 AI 技术，增强了 AI 硬件开发、AI Agent 开发等核心能力，可将各种 AI 模型提供的泛化 AI 能力，转化成节能管理、环境控制等八大 AI 刚需场景，梳理出超过 40 项 AI 硬件的标准能力，还可帮助开发者自定义选择接入任何一家大模型，实现音频、视频、图片、文字等能力的一站式整合。
4.2.5、开发工具及模组（1）T3/T5 SOC 免开发模组
搭载该模组的硬件设备可快速接入涂鸦云平台，实现智能化功能，减少了硬件开发的时间和成本，开发者仅需一套 SDK，就可基于此模组开发各种智能硬件产品，接入不同的大模型，实现多种功能。
（2）其他开发工具
提供硬件极速选配能力等，开发者可以在平台上为任一硬件品类选择 “有价值” 的 AI 能力，快速实现硬件产品的智能化升级和 AI 功能集成。
4.3、中服云4.3.1、主营业务中服云是一家专业的工业物联网平台公司，经过多年研发和发展，形成了系列工业物联网平台产品及其应用产品系列。平台功能强大，数采控制、开发工具、数据智能分析等方面出色。已在航空航天、石化、电力等行业大型企业作为数字化底座使用。其云上运营的工业物联网平台，连接设备5万多，试用用户上百万。
4.3.2、技术特点（1）强大且灵活的设备接入兼容性
中服云平台展现出非凡的设备接入能力，堪称工业设备的“万能钥匙”。它支持涵盖工业领域几乎所有主流通信协议，从传统的 RS232、RS485 串口通信，到现代广泛应用的 Modbus TCP、OPC UA，再到轻量级且适用于低带宽、高延迟场景的 MQTT 协议，无一不包。这意味着无论是有着数十年历史、运行古老控制系统的工业锅炉，还是采用最新智能制造技术、内置复杂通信模块的智能机器人，都能迅速、稳定地接入平台。与之相比，部分竞争平台仅侧重于某几种热门协议，面对小众或老旧设备便束手无策，无法为企业提供全面的设备联网解决方案，导致企业在数字化改造初期就遭遇设备接入瓶颈。
（2）深度定制化的数据处理与分析引擎
深入数据海洋挖掘宝藏，中服云有着独门绝技。它内置的数据分析模块并非千篇一律的通用模板，而是允许企业依据自身行业特性、生产流程、关键指标进行深度定制。例如在精细化工企业，平台可以围绕反应温度、压力、原料配比等参数构建专属的实时监控与故障预测模型，精准捕捉可能引发产品质量问题或安全事故的细微数据波动；反观一些同类平台，数据分析功能流于表面，仅提供简单的统计报表，无法满足企业精细化生产对数据洞察的严苛要求，难以助力企业从数据中提炼出真正推动生产优化的关键决策信息。
（3）云边协同的创新架构
中服云采用前沿的云边协同架构，边缘计算节点如同前沿哨所，靠近设备端就近处理实时性要求极高的数据，如高速运转的自动化生产线的实时控制指令，减少数据传输延迟，确保生产精准流畅。同时，云端则承担大规模数据存储、复杂模型运算以及长期趋势分析等任务，两者紧密配合。这种精妙设计是许多竞品所欠缺的，它们要么过度依赖云端，在网络不稳定时设备响应滞后，影响生产连续性；要么边缘计算能力薄弱，无法应对复杂边缘场景，造成资源浪费与效能低下。
（4）低代码开发工具集
中服云工业物联网平台拥有多个低代码开发工具和标准API，方便开发者快速开发基于数据的应用，主要工具有：
2D/3D组态工具：内置几千种设备模型，提供可视化建模与运行支撑引擎，帮助快速构建高清晰度的设备运转模型。
仿真工具：支持各类数据的自动生成，并和物模型一起仿真运行。
报表工具：周期性自动生产给定的模板报表。
工作流建模工具：支持灵活的派工、巡检流程定义。
流批数据处理工具：支持实时数据流处理和历史数据的批量处理分析流程。
大数据可视化工具：支持拖拉方式构建看板、大屏。
GIS三维建模工具：支持构建大范围内的可视化模型。如：园区、城市
工厂布局建模工具：快速构建工厂、车间可视化布局模型。
（5）全方位立体式安全防护体系
在工业网络安全上，中服云平台从物理网络层的访问控制、入侵检测，到数据加密传输、存储加密，再到平台应用层的身份认证、权限精细管理，层层设防。对于涉及军工、能源等敏感领域的企业，安全就是生命线，中服云能够依据不同行业安全标准定制防护方案，而部分平台安全策略简单粗放，难以抵御日益复杂的网络攻击，让企业暴露在数据泄露、生产中断的巨大风险之中。
4.3.2、业务特色（1）工业互联网平台系列化发展
为了适应不同用户的接入设备规模、对平台能力要求的不同、投资的不同，划分了三个不同平台产品，适应不同的用户群：
工业物联网平台基本版（SCADA版本）
工业物联网平台企业版
工业物联网平台集团版
（2）应用场景化发展
工业场景丰富，为了加快实时效率和质量，把产品和具体的场景相结合，提前把设备、物模型、规则、模板定义到产品中，形成了不同场景的多个版本，如：
用电行业设备全生命周期管理系统
电力设备制造业工业物联网平台集团版
汽车制造业工业物联网平台集团版
城市感知分布式物联网平台
智能楼宇系统
能源管理系统
智慧园区平台
增材制造自动化工厂
机加生产管理系统
中服云作为专业的工业物联网厂商，形成了基于其工业物联网平台系列产品，在设备数字化、智能化基础设施的建设中和设备智能监控运维系统中发挥着关键作用。主要产品有：
（1）工业物联网平台
中服云工业物联网平台包括三个版本，在设备连接和数据处理方面优势显著。它支持几乎所有工业主流通信协议，如 RS232、RS485、Modbus TCP、OPC UA、MQTT 等 ，能无缝对接各类工业设备，无论是老旧设备还是新型智能装备，都能实现稳定接入。其内置的数据分析模块可根据企业的行业特性、生产流程和关键指标进行深度定制。在化工行业，可围绕反应温度、压力、原料配比等参数构建实时监控与故障预测模型，精准捕捉数据异常，提前预警潜在风险。采用云边协同架构，边缘计算节点在设备端快速处理实时性要求高的数据，如自动化生产线的控制指令，减少延迟；云端则负责大规模数据存储、复杂模型运算和长期趋势分析，两者协同提升系统整体性能。
（2）设备全生命周期管理系统
中服云的设备全生命周期管理系统，实现了设备从采购、安装调试、运行维护到报废处理的全流程数字化管理。在设备采购环节，提供供应商评估、设备选型建议等功能，帮助企业选择性价比高、适配生产需求的设备；运行维护阶段，借助物联网平台实时采集设备运行数据，通过数据分析实现设备故障的早期诊断和预测性维护，降低设备故障率，延长设备使用寿命。例如，在机械制造企业，系统可根据设备的运行时长、负载情况等数据，提前预测易损件的更换时间，避免因设备突发故障导致的生产停滞。同时，对设备的维修记录、保养计划进行详细管理，提高设备管理的规范化和科学化水平。
（3）数字孪生平台
中服云数字孪生平台致力于构建与物理设备高度逼真的虚拟模型，实现设备全生命周期的实时映射和监控。这些模型不仅能实时反映设备的运行状态、性能参数，还可通过模拟仿真技术，预测设备在不同工况下的运行情况。在电力设备运维中，根据设备实时数据模拟老化过程，预测剩余使用寿命，为电力企业制定科学的设备维护计划提供依据。通过与实际设备的双向数据交互，数字孪生模型能指导设备的优化调整，如调整设备运行参数，提高设备运行效率和可靠性，助力企业实现设备的智能化运维管理。
（4）智慧园区平台
中服云智慧园区平台整合了园区内的各类设备和系统，实现智能化管理。在安防监控方面，通过智能摄像头、门禁系统等设备，实时监控园区人员和车辆出入情况，保障园区安全；能源管理上，对园区内的水、电、气等能源消耗进行实时监测和分析，提供能源优化建议，实现节能降耗。例如，根据园区内不同区域的用电高峰低谷，合理调整供电策略，降低能源成本。同时，平台还支持园区内企业之间的信息共享和协同办公，提升园区整体运营效率，为智慧园区的建设和管理提供全面解决方案。
中服云的这些主要产品相互关联、协同工作，为各行业企业提供了全面、高效的设备智能监控运维解决方案，助力企业实现数字化、智能化转型，提升企业竞争力。
4.4、优锘4.4.1、主营业务优锘科技作为一家专注于数字孪生可视化领域的企业，自 2012 年成立以来，凭借其在技术研发和应用创新方面的优势，在行业内取得了显著成就。其主营业务围绕数字孪生技术展开，涵盖工具平台、行业应用以及相关服务，致力于帮助客户更好地认知与管理现实世界。
（1）一站式数字孪生平台：
森工厂 thingstudio 作为优锘的核心产品之一，提供从规划应用、资源生产、数据对接、应用发布的一站式服务。这种全流程覆盖的特性，让用户无需在多个平台或工具之间切换，大大提高了工作效率。在智慧城市建设中，用户可以在森工厂 thingstudio 上一次性完成城市多源数据的整合、数字孪生模型的构建以及应用的发布，避免了因不同平台兼容性问题导致的开发周期延长和成本增加。
（2）低代码开发优势
thingjs 数字孪生低代码开发平台，极大地降低了数字孪生应用的开发门槛。对于没有深厚编程基础的前端程序员，甚至是普通业务人员，都可以通过简单的拖拽、配置等操作，快速开发出数字孪生应用。这不仅缩短了开发周期，还降低了开发成本，使得更多企业能够轻松应用数字孪生技术，推动数字孪生技术在各行业的普及。
（3）高度定制化能力
优锘的产品能够根据不同行业、不同客户的需求进行高度定制化。在行业应用解决方案中，无论是 IT 智能可视运营平台 Tarsier，还是物联网可视化解决方案，都可以根据客户的业务流程、管理需求和数据特点，进行个性化的功能定制和界面设计。例如，在能源行业，根据油田、变电站等不同能源设施的特点，定制专属的数字化建模和监测方案，满足能源企业对设备运维和管理的特殊要求。
4.4.2、主要产品体系（1）数字孪生工具平台
一站式数字孪生平台森工厂 thingstudio
森工厂 thingstudio 是优锘的核心产品之一，内置标准化产品，支持从规划应用、资源生产、数据对接、应用发布的一整套生产流程体系 。它就像一个数字孪生的大型加工厂，提供全系列的生产设备，能够灵活组成各式各样的生产线，满足各行各业、各种数字孪生应用场景的需求。通过该平台，用户可以从无到有，一站式构建数字孪生系统，大大缩短了项目开发周期，降低了开发成本。例如，在智慧城市建设项目中，利用森工厂 thingstudio，能够快速整合城市的地理信息、基础设施、人口分布等多源数据，构建出逼真的城市数字孪生模型，为城市规划、交通管理、应急响应等提供可视化的决策支持。
数字孪生低代码开发平台 thingjs
thingjs 是面向前端程序员、专业的低代码开发平台。在这个平台上，优锘为全行业提供了高效易用的数字孪生可视化开发引擎，包括一系列配套的工具组件和模型资源 。即使没有专业数字孪生可视化团队的物联网企业，也能借助 thingjs 大幅降低数字孪生应用的开发门槛，节约成本投入，缩短推向市场的时间，推动数字孪生技术的普及。用户在 thingjs 平台上，0 基础就能实现对园区、建筑、楼层、房间到设备的数字孪生应用。同时，城市级别的 3d 数字孪生模型也可以一键导入，快速搭建应用，并通过图层、业务面板、孪生体面板快速配置交付数字孪生项目。2023 年 1 月，thingjs - x 数字孪生可视化系统 v4.1 获得中国信通院首批次 “数字孪生低代码平台” 认证，这进一步证明了其在低代码开发领域的领先地位。
（2）行业应用解决方案
IT 智能可视运营平台 “Tarsier”
Tarsier 打造了从 2D 到 3D，从逻辑到物理，从数据采集处理到智能分析，以可视化交互为核心特点的可视化运营管理能力 。它形成了支持从 IT 数据中心、智能建筑、智慧园区到智慧城市等多种数字孪生运营场景群。在 IT 数据中心场景中，Tarsier 可以实时监测服务器、网络设备等的运行状态，通过可视化界面直观展示设备的性能指标、故障信息等，帮助运维人员快速定位和解决问题，提高数据中心的运营效率和稳定性。在智慧园区场景下，Tarsier 能够整合园区内的安防、能源、交通等各类系统，实现园区的一体化管理，提升园区的智能化水平和服务质量。
物联网可视化解决方案
优锘凭借其在物联网 3D 可视化领域的技术优势，为各行业提供物联网可视化解决方案。通过物联网 3D 可视化 PaaS 平台 ThingJS，在线提供 3D 场景搭建、3D 应用开发、物联网数据接入功能 ，帮助物联网解决方案提供商或物联网开发团队快速开发 3D 应用，将开发周期和开发成本降低一个数量级。在能源行业，利用该平台可以对油田、变电站等能源设施进行数字化建模，实时监测设备的运行参数，实现远程运维和故障预警；在制造业中，能够对生产车间的设备和生产线进行可视化管理，优化生产流程，提高生产效率。
4.5、树根互联4.5.1、主营业务树根互联作为国内重要的工业互联网平台企业，依托三一重工，在工程机械设备远程监控运维方面成绩显著，主要服务于三一重工及其供应商，并向同行辐射。其主营业务展现出诸多特色：
（1）强大的设备连接与协议解析能力
树根互联打造的 “ROOTCLOUD 根云平台” 作为国家级 “跨行业跨领域工业互联网平台”，具备令人瞩目的设备连接能力。它能覆盖 95% 主流工业控制器，支持超 1100 种工业协议解析（占市面主流协议 95%），适配 100% 国际通用硬件接口 。这意味着无论多么复杂、多样的工业设备，都能实现一站式快速接入。例如，在制造业中，不同品牌、不同年代的机床、机器人等设备，通过根云平台可轻松实现互联互通，打破设备之间的 “信息孤岛”，为后续的设备管理、数据分析等提供坚实基础。
（2）深度的行业服务与创新应用
根云平台不仅实现设备连接，更在服务内容上独具特色。它为机器的制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织，在机器在线管理（服务、智造、研发、能源）、产业链平台、工业 AI、设备融资等方面提供深度服务。以工业 AI 应用为例，平台利用大数据分析和人工智能算法，对设备运行数据进行深度挖掘，实现设备故障的精准预测和智能诊断。在能源管理方面，通过实时监测设备能耗数据，为企业提供节能优化方案，帮助企业降低能源成本。同时，平台创新性地推出设备融资服务，以设备数据为支撑，为企业提供更便捷、更灵活的融资渠道，解决企业资金难题。
4.5.2、主要产品体系（1）ROOTCLOUD 根云平台
ROOTCLOUD 根云平台是树根互联的核心产品，作为国家级 “跨行业跨领域工业互联网平台” ，具有强大的技术实力和广泛的适用性。它能覆盖 95% 主流工业控制器，支持超 1100 种工业协议解析（占市面主流协议 95%），实现各类工业设备的一站式快速接入 。
根云平台基于工业边缘服务、工业互联网操作系统、工业 APP 三个层次的核心技术架构，拥有工业边缘服务技术、工业操作系统内核技术、工业大数据引擎技术、工业数据智能模型技术、应用赋能开发技术和工业互联网安全技术等六大领先技术 。通过这些技术，平台可与各类工业系统进行数据交换，实时处理高并发工业数据，预封装丰富的工业知识、工业机理模型和工业组件，快速构建组件式、订阅制的工业 APP，为机器的制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织提供深度服务 。
（2）数字化转型解决方案
智能制造 iiot 解决方案
该方案聚焦工业企业的生产制造环节，全面采集企业生产现场的设备数据、信息系统数据等各类生产要素和生产数据，并进行精准建模 。基于这些数据和模型，对生产设备的运行状态、生产效率、产品质量、能源消耗、现场安全等进行深入分析计算，形成数据和模型驱动的各类型工业应用 。根云制造执行管理（MES）可实现生产过程的精细化管理，实时监控生产进度、质量等关键指标；根云 - 高级计划排程（APS）能根据订单需求、设备产能、原材料库存等因素，制定科学合理的生产计划，提高生产资源的利用率；根云 - 设备数字运维（EDM）、根云 - 设备资产管理（EAM）和根云 - 设备健康管理（PHM）则从不同角度对设备进行全生命周期管理，实现设备的智能运维，降低设备故障率，延长设备使用寿命 。
产品智能化 iiot 解决方案
通过将工业企业的产品联网，实时采集和建模分析产品数据，赋予产品自我感知、远程管理和持续升级的能力 。为企业提供智能化产品设计、售后服务和客户运营等类型的工业应用 。利用传感器实时采集工程机械产品的运行数据，实现设备的远程监控和故障预警，售后服务响应时间大幅缩短；根据客户使用习惯和反馈数据，对产品进行持续优化升级，提升产品性能和客户满意度 。
产业链 iiot 解决方案
主要面向工业企业的产业链管理，将产业链上下游企业的资产、生产、销售等数据进行采集和分析计算，形成数据驱动的供应链管理应用 。
4.6、力控科技4.6.1、主营业务力控元通作为一家在工业领域颇具影响力的企业，在工业物联网与工业大数据平台的基础上，卖你想市政和能源行业，提供SCADA产品和组态工具。其业务具有一下特色：
（1）技术创新驱动：力控元通始终把技术创新作为发展核心，不断在工业软件研发和行业解决方案上投入。在工业软件方面，其 HMI/SCADA 自动化软件凭借强大的设备驱动库，持续更新以适配更多新型设备，确保对各类工业设备的兼容性 ；企业级实时历史数据库不断优化数据存储和检索算法，提升数据处理效率，满足工业生产对海量数据高效管理的需求 。在行业解决方案中，融合大数据、物联网、人工智能等前沿技术。以智能制造解决方案为例，通过引入工业 AI 技术，实现生产过程的智能优化和设备故障的精准预测，提升企业生产效率和产品质量。
（2）产品高度集成与灵活定制：力控元通的产品体系展现出高度集成性，各产品之间能无缝对接、协同工作。如 HMI/SCADA 自动化软件与企业 MES 管理平台集成，实现生产现场监控与生产管理的一体化，操作人员可在 HMI 界面直接获取生产进度、质量等信息，并进行相应操作 。同时，产品具备灵活定制特性，可根据不同行业、不同企业的个性化需求进行定制开发。在能源管理信息平台方面，针对钢铁、化工等不同高耗能行业的能源消耗特点，定制专属的能源监测和分析功能，助力企业精准管控能源成本。
（3）全方位行业解决方案：在行业解决方案提供上，力控元通做到了全方位覆盖。从工业综合管控及可视化解决方案，利用 ForceCon + 产品家族搭建可视化开发平台，满足不同行业对生产管控可视化的需求，无论是石油化工行业复杂生产流程的监控，还是矿山行业对井下作业的可视化管理，都能提供有效支持 ；到智能制造解决方案，涵盖生产设备升级、流程优化、工业物联网应用等全环节，助力各行业实现智能制造转型；再到工控信息安全解决方案，为工业企业筑牢安全防线，保障企业生产系统稳定运行。以煤矿行业为例，力控科技形成了包括煤矿智能综合管控平台、煤矿灾害综合防治系统、矿山地理信息系统等在内的完善智能矿山解决方案，满足煤矿安全生产、运营管理等多方面需求 。
（4）丰富的行业经验与案例积累：凭借多年在工业领域的深耕，力控元通积累了丰富的行业经验和大量成功案例。服务客户涵盖众多大中型央国企、上市公司，在中国制造业 500 强中，多半企业客户都有力控元通的软件在运行 。在不同行业应用中，针对行业特点和痛点，形成了成熟的解决方案。在电力行业，利用 HMI/SCADA 自动化软件实现变电站设备的实时监控和远程操作，保障电力系统稳定运行的经验，已在多个电力项目中成功应用；在建筑施工行业，移动智能监控平台助力管理人员实时掌握施工现场设备运行和施工进度，及时处理突发问题，也得到了广泛认可。
4.6.2、主要产品体系（1）监控组态软件工具
力控元通监控组态软件，具备强大的设备通信驱动，支持超过 5000 种以上的设备通信，可实现与各类工业设备的无缝连接 。通过分布式实时数据库，它能实现系统间的高效集成、级联及扩容，自由构建不同规模的应用，完成从底层工业现场控制到生产调度指挥管理及上层信息化管理的一体化集成 。例如在化工生产中，操作人员可通过 组态直观监控反应釜温度、压力等参数，实现远程操作与自动化控制，保障生产稳定运行。
（2）实时历史数据库
支持跨平台的时序数据库系统 。它的数据点可达到 500 万，读写数据峰值处理能力可达 100 万条数据每秒，支持 1000 个以上并发客户端连接同时操作 。具备强大的数据采集、压缩、存储、计算、分析功能，可用于工厂过程的自动采集、存储和监视，在线存储每个工艺过程点的多年数据。
（3）一体化管控平台
一体化管控平台涵盖生产制造执行、能源管理、报警管理等多个功能模块 。其中，生产制造执行系统实现生产过程的可视化管理，包括生产计划排程、进度跟踪、质量管理等 ；工业能源管理系统实时采集能源消耗数据，提供能源效率分析、节能优化等功能 ；工业报警管理系统对生产过程中的异常情况进行实时监测和报警，确保生产安全。
（4）工业物联网关
F工业物联网关实现工业设备与网络之间的数据传输和通信协议转换。支持多种通信协议，将不同类型设备的数据进行采集和汇总，上传至云端或企业管理系统。
4.7、中移物联4.7.1、主营业务中移物联网有限公司作为中国移动旗下专注物联网领域的子公司，依托其5G通信优势，主要经营物联网卡及数据平台，依托物联网卡和数据平台发展相关物联网集成业务。
（1）物联网连接管理：提供丰富的物联网卡产品，支持 2G、3G、4G、5G 及 NB - IoT 等多种网络制式，满足不同场景下设备的联网需求。通过 OneLink 连接管理平台，实现对物联网卡的全生命周期管理，包括开卡、激活、套餐管理、流量监控、状态查询等功能，保障设备连接的稳定与高效。
（2）物联网应用开发与集成：聚焦智慧交通、工业制造、能源电力、智慧农业、智能家居等多个行业，开发定制化的物联网应用解决方案。
（3）智能硬件研发与销售：研发并销售一系列物联网智能硬件产品，如智能模组、智能网关、传感器等。这些硬件产品具备高性能、低功耗、小型化等特点，能够满足不同行业的应用需求。智能模组可嵌入各类设备中，实现设备的联网功能；智能网关则作为连接设备与网络的桥梁，实现数据的汇聚与转发；传感器用于采集物理量、化学量等各类数据，为物联网应用提供数据基础。
4.7.2、主要产品体系（1）通信芯片OneChip
OneChip自主研发的物联网芯片品牌包含支持2G、4G、NB-IOT等多种网络制式的通信芯片、安全芯片、eSIM物联卡等产品，可适用于消费电子级和工业级等环境，赋能不同行业应用。
（2）OneLink
由中国移动自主研发的物联网连接管理平台----OneLink平台，是物联网政企客户自助服务的核心应用平台，帮助客户进行海量物联卡连接管理，平台支持物联卡通信服务管理、流量管理、充值开票、用卡风险管控、API等服务，满足企业全面开卡、用卡、管卡等运营诉求，助力企业精细运营、降本增效。
（3）视频物联网
发挥5G大带宽优势，融合会议、监控、调度、直播等视频能力，打造基于视频的场景化物联网解决方案。包括千里眼、云视讯、和对讲、和商务直播四大产品，以及雪亮工程、平安乡村、远程办公、移动执法、明厨亮灶等场景方案。
（4）OneNET 物联网开放平台
OneNET 是中移物联打造的集设备连接、数据存储、数据分析、应用开发等于一体的综合性物联网开放平台。
4.8、朗坤智慧4.8.1、主营业务朗坤智慧科技股份有限公司成立于1999年11月，是国内专业的工业软件、工业互联网平台产品及整体方案提供商。在电力、矿山、化工行业提供生产管理、设备全生命周期管理、工业互联网平台等产品和解决方案。包括：
（1）智慧工厂解决方案
朗坤智慧的管控一体化信息化平台，涵盖基建 / 生产、财务 / 业务、生产管理 / 过程实时监控、绩效 / 业务、集团 / 工厂管控等五个一体化特色。通过生产管理与过程实时监控一体化，将生产过程实时监控与设备管理、检修管理等融合，实时监测设备运行状况，支撑远程专家诊断，提升设备可靠性和维护经济性。
（2）智慧园区解决方案
涵盖园区运营、招商管理、产业服务等的智能园区管理系统及应用。智慧城市解决方案：从政府治理、民生服务、产业促进等体系开展大数据应用建设。包括智慧城管、智慧社区、精准扶贫、平安城市、食品药品监督等。
（3）工业互联网平台服务
自主研发苏畅工业互联网平台，借助管控手段和物联网、云计算、大数据、人工智能等技术，帮助企业节能降耗、减少非计划停机、提高设备利用率和安全管控能力，实现智慧化转型。
4.8.2、主要产品体系（1）生产管理
生产管理系统（MIS）
生产实时监视系统（SIS）
智能交接班
智能早会
智能两票
智能巡检
质量监督
智慧盘煤
运行优化
（2）设备智能管理
设备标识系统
设备资产管理（EAM）
技术监督
标准化检修
设备故障预警与诊断
（3）安全管理
企业安全管理系统
五位一体安全管理系统
双重预防管控系统
（3）经营管理
综合计划
预算管理
燃料管理
实时全成本
市场营销
财务管理
对标管理
（4）工业互联网平台
物联网平台
数据智能平台
数字孪生建模平台
时序数据库
低代码开发平台
（5）智能硬件
点检智能点检仪
蓝牙无线点检仪
智能巡检仪
有线振动采集器
无线振动采集器
红外监测传感器
油液监测传感器
卡奥斯以工业互联网平台为主打品牌，发展以工业互联网为核心的多种业务，以用户为中心的大规模定制模式是其显著特色，致力于构造用户全流程参与体验的新型工业生态体系，是一个共赢增值平台，通过多边交互、增值分享实现对企业的赋能。另外，它能够平衡行业的差异化需求和产品的通用化，探索和形成了从场景到生态的立体化赋能新范式。主要业务有：
（1）平台建设与运营：
搭建并运营国家级 “跨行业跨领域” 工业互联网平台，为不同行业和规模的企业提供面向场景的数字化转型解决方案。
（2）工业软件与 APP 开发：
开发工业软件及工业 APP，满足企业在生产、管理等各环节的数字化需求。
（3）智能工厂服务：
提供智能工厂建设及软硬件集成服务，助力企业打造智能化的生产环境，提升生产效率与产品质量。
（4）数字化资源配置：
提供采供销数字化资源配置服务，优化企业供应链体系。
（5）行业与区域服务：
面向家电家居、能源、医疗、服装、装备、电子、汽车等行业，提供智能制造、数字化创新等服务；为产业园区、区域政府提供数字化管理及综合服务平台建设、产业咨询规划等服务。
4.9.2、主要产品体系（1）电子行业智能制造执行系统：
面向电子行业制造企业的生产信息化管理系统，采用私有化部署方式，集数据采集、分析于一体，配备行业专业的车间及线体数据看板，实时获取生产过程数据，实现对生产设备、物料、生产过程、产品质量的全流程管控。
（2）城市工业互联网服务平台：
平台可对接830项公共服务、281项赋能服务、15655个赋能应用。
（3）机器视觉表面缺陷检测标机：
卷状材料类表面缺陷机器视觉自动检测设备。
（3）孪生制造一体化平台：
融合虚拟生产和物理制造，连接产品全生命周期各环节。支持工厂规划场景、新产品爬坡场景、生产运营提效、旧工厂改造等核心场景。
（4）智慧化工园区管理平台：
通过物联网、大数据和云计算技术，将园区管理、监测、预警、应急等功能集于一身。平台可匹配园区管理、环保、能源、应急、经济服务等多个场景，并实现对园区数据的可视化展示和智能化分析。
4.10、汉云4.10.1、主营业务徐工汉云是徐工集团旗下的工业互联网平台公司。聚焦智能制造与工业物联网两大领域，为用户提供工业互联网“云-边-端”一体化数字化能力，以HANYUN OS为底座，面向全球用户提供易部署、高可用、个性化的产品。
（1）提供行业解决方案：
为工程机械、有色行业、核心零部件、矿山、新能源物流、金融租赁、石化、发动机、新能源建材、建筑施工、智能家居等众多行业提供数字化转型解决方案，涵盖从设备管控、设备租赁、智慧工地管控、后市场服务到供应链管理、智能生产等各个环节。
（2）工业软件与平台服务：
开发并提供包括仓储管理系统（WMS）、仓储控制系统（WCS）、调度系统等工业软件，以及汉云工业物联网平台、汉云智能车联网平台、汉云中小企业制造运营管理平台等工业互联网平台服务，帮助企业实现生产过程的信息化、智能化管理。
（3）设备预测与维护服务：
通过设备预测诊断（PHM）产品，利用机理模型和 AI 模型对多传感器数据挖掘分析，为企业提供设备预测性维护服务，以及备件库存预估、维修方案优化等增值服务，提升设备运行效率和寿命。
（4）金融服务：
为融资租赁公司提供风控管理服务，通过整合多源异构数据，形成企业征信大数据，为金融业务平台提供支持，降低贷后风险；同时也为建筑施工等行业客户提供资金监管、金融服务等一站式解决方案。
（5）教育服务：
针对工业互联网技术技能型人才的培养，提供综合的产教融合解决方案，包括实训室建设、专业建设、产业学院等核心版块的产品和服务。
4.10.2、主要产品体系（1）制造业运营管理平台（MOM）：
整合生产过程各环节管理功能，涵盖生产调度、质量管理、设备管理、人员管理等，实时监控生产进度、质量状况，及时发现并解决问题，保障生产活动顺利进行。
（2）能源管理系统（EMS）：
监测、分析企业能源使用情况，实时采集能源消耗数据，统计分析能源流向、使用效率，找出能耗高的环节和设备。
（3）设备全生命周期管理系统：
覆盖设备从采购、安装调试、使用、维护、升级到报废的全过程管理。采购阶段评估选型，使用阶段监控运行、预测故障，维护阶段制定计划、记录执行情况，延长设备使用寿命，提高可靠性与可用性。
（4）分布式数控系统（DNC）：
实现对数控机床的集中控制与管理，通过网络将数控设备连接，实现程序远程传输、设备远程监控与管理，提高数控设备生产效率。
（5）设备健康诊断平台：
运用传感器技术、数据分析算法，实时监测设备运行状态，诊断健康状况。通过采集振动、温度、压力等数据，结合机器学习算法预测故障，提前预警，安排维护。
（6）仓储管理系统（WMS）：
管理仓库货物存储、出入库等环节，对库存进行实时监控与管理，优化仓库布局、货位分配，提高仓储空间利用率与货物出入库效率。
（7）智能车联网平台：
实现车辆实时监控、调度管理，采集车辆位置、速度、行驶轨迹等数据，通过数据分析进行智能调度。
5、主要工业物联网平台重要指标对比重点分析国内主要工业物联网平台及紧密相关厂商的各种指标情况，厂商有：
蓝卓、涂鸦智能、中服云、优锘、树根互联、力控科技、中移物联、朗坤智慧、卡奥斯、汉云。
这里面有的软件公司，有的是工业厂商的信息中心独立而来，有的是通信运营商孵化而来，来源不同，OT技术的强弱不同，工业知识的强弱不同，平台和应用的重点不同，但基本上都是围绕工业物联网技术从不同侧面在发展。
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