工业互联网六大应用场景（5G时代会给中国经济带来哪些变化）

本文目录

• 5G时代会给中国经济带来哪些变化
• 工业互联网的应用模式有哪些
• 工业互联网权威释义来了
• 物联网时代的八大工业大数据应用场景
• 区块链技术如何为实体产业赋能
• 工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

5G时代会给中国经济带来哪些变化

5.5G的发展，对于经济的塑造是多方面的。

首先，5.5G会带来新的技术迭代升级。从以前的4G网络到现在的5G网络，我们能够明显的感受到我们生活出现了翻天覆地的变化。从移动互联网技术到大数据，云计算以及未来的智能驾驶等技术都是需要有着相应的通信技术的迭代升级，那么未来的通信技术的升级发展也会给我们的日常生活带来新的颠覆性的发展。因为在数据传输的过程当中，往往会由于太宽的限制，使得部分的数据在传递的过程当中需要耗费大量的时间，所以说就需要不断的提高带宽以及相应的技术水平。那么如果能够解决好这个问题的话，对对于未来的整个科技的发展将会有一个比较好的突破作用。

其次，可能会带来新的产业。在以前的移动互联网当中，我们是难以想象。面对面的移动支付以及未来的人工智能和自动驾驶的，所以说在未来的网络发展过程当中是否会产生新的行业，可能这个行业会给我们的生活带来更加便利。让我们的生活也会变得更加丰富多彩，虽然说这个方向我们现在难以预测。但是我们能够肯定的是随着相关技术的发展，它能够为我们人类的生活带来更大的便利。

最后，相应的技术升级在发展的过程当中势必会带来新的就业岗位，从而拉动国内经济的发展。纵观历史，不论是哪个国家所实现的产业革命都会带来大量的就业岗位，从而带动本国的经济进入到一个新的赛道当中，从而使得全球的经济都有一个新的发展方向。从而推动我们整个人类社会不断向前发展，如果中国能够在未来的通信行业开辟一条新的道路，那么势必会对整个人类的生产发展带来积极的影响

工业互联网的应用模式有哪些

工业互联网的应用模式有哪些？一起来看看吧！
工业互联网融合应用推动了一批新模式、新业态孕育兴起，提质、增效、降本、绿色、安全发展成效显著，初步形成了平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大类典型应用模式。
1、平台化设计
是依托工业互联网平台，汇聚人员、算法、模型、任务等设计资源，实现高水平高效率的轻量化设计、并行设计、敏捷设计、交互设计和基于模型的设计，变革传统设计方式，提升研发质量和效率。
2、智能化制造
是互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术在制造业领域加速创新应用，实现材料、设备、产品等生产要素与用户之间的在线连接和实时交互，逐步实现机器代替人生产，智能化代表制造业未来发展的趋势。
3、网络化协同
是通过跨部门、跨层级、跨企业的数据互通和业务互联，推动供应链上的企业和合作伙伴共享客户、订单、设计、生产、经营等各类信息资源，实现网络化的协同设计、协同生产、协同服务，进而促进资源共享、能力交易以及业务优化配置。
4、个性化定制
是面向消费者个性化需求，通过客户需求准确获取和分析、敏捷产品开发设计、柔性智能生产、精准交付服务等，实现用户在产品全生命周期中的深度参与，是以低成本、高质量和高效率的大批量生产实现产品个性化设计、生产、销售及服务的一种制造服务模式。
5、服务化延伸
是制造与服务融合发展的新型产业形态，指的是企业从原有制造业务向价值链两端高附加值环节延伸，从以加工组装为主向“制造+服务”转型，从单纯出售产品向出售“产品+服务”转变，具体包括设备健康管理、产品远程运维、设备融资租赁、分享制造、互联网金融等。
6、数字化管理
是企业通过打通核心数据链，贯通生产制造全场景、全过程，基于数据的广泛汇聚、集成优化和价值挖掘，优化、创新乃至重塑企业战略决策、产品研发、生产制造、经营管理、市场服务等业务活动，构建数据驱动的高效运营管理新模式。
知识拓展
工业互联网的应用领域有哪些
工业互联网目前已延伸至40个国民经济大类，涉及原材料、装备、消费品、电子等制造业各大领域，以及采矿、电力、建筑等实体经济重点产业，实现更大范围、更高水平、更深程度发展，形成了千姿百态的融合应用实践。

工业互联网权威释义来了

近年来，新一轮 科技 革命和产业变革快速发展，互联网由消费领域向生产领域快速延伸，工业经济由数字化向网络化、智能化深度拓展，互联网创新发展与新工业革命形成 历史 性交汇，“工业互联网”也成为了热词。
那么，工业互联网究竟是什么？
近日，工信部组织专家编写了“工业互联网”“5G+工业互联网”的概念定义，已经纳入百度百科，欢迎大家自行检索。
工业互联网（Industrial Internet）是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。
工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。
当前，工业互联网融合应用向国民经济重点行业广泛拓展，形成平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大新模式，赋能、赋智、赋值作用不断显现，有力的促进了实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。
“5G+工业互联网”是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术，构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过5G技术对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了新的实现途径，助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。
当前，新一轮 科技 革命和产业变革突飞猛进，信息技术日新月异。5G与工业互联网的融合将加速数字中国、智慧 社会 建设，加速中国新型工业化进程，为中国经济发展注入新动能。在数字中国、智慧 社会 建设和新型工业化发展进程中，“5G+工业互联网”将主要发挥基础性作用、聚合性作用、融合性作用，推动产业升级与行业转型。
“5G+工业互联网”512工程实施以来，行业应用水平不断提升，从生产外围环节逐步延伸至研发设计、生产制造、质量检测、故障运维、物流运输、安全管理等核心环节，在电子设备制造、装备制造、钢铁、采矿、电力等5个行业率先发展，培育形成协同研发设计、远程设备操控、设备协同作业、柔性生产制造、现场辅助装配、机器视觉质检、设备故障诊断、厂区智能物流、无人智能巡检、生产现场监测等10大典型应用场景，助力企业降本提质和安全生产。

物联网时代的八大工业大数据应用场景

物联网时代的八大工业大数据应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。

　　随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

　　工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

　　1.加速产品创新

　　客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

　　这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

　　2.产品故障诊断与预测

　　这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

　　3.工业物联网生产线的大数据应用

　　现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

　　4.工业供应链的分析和优化

　　当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

　　以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

　　5.产品销售预测与需求管理

　　通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

　　6.生产计划与排程

　　制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

　　7.产品质量管理与分析

　　传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

　　8.工业污染与环保检测

　　《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

　　这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢?其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

　　总结工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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区块链技术如何为实体产业赋能

提升国有企业创新力，既是推动经济高质量发展的必然要求，也是提高国有企业整体效益的重要引擎。国有企业通过商业创新，可以顺应时代发展，甚至引领行业趋势。对内激活组织，对外带来增长。

数字化智能化技术已被公认为可以驱动国有企业以及所有企业创新发展的基础设施。“区块链”作为一种技术，无论是去中心化也好，防篡改和可追溯也罢，都是为了解决业务问题，改变传统行业的运作方式而存在的。区块链被列为“新基建”也正强调了它“赋能”的使命。区块链通过技术驱动与行业融合，可以为国有企业商业创新提供数字化智能化基础设施，以保证产业间的互联、协同、交易等环节可信任可溯源。

基础平台建设，

是国有企业建设区块链首要功课

国有企业区块链业务创新面临巨大挑战，企业需要对区块链底层技术有深刻的理解。此外配置部署技术复杂度高、二次开发技术难度大、迭代速度耗时长。所需的基础资源和服务选型众多并且整合难度大。部署平台和环境安全保障薄弱，缺乏企业级安全管控和风险预防能力。服务质量难以达到企业业务要求，用户体验较差等，这都是面临的一些困难。

很多互联网巨头闻风而动，也纷纷着手布局区块底层平台建设。很多时候，我们会因为区块链较强的技术属性，而削弱了它业务的目标，抑或无法很好的通过技术表达业务。这也是一些技术出身的区块链公司，或一些互联网公司做区块链相对较弱的地方。

这需要既具备区块链技术实力，又拥有丰富的企业服务能力及实践经验的区块链服务提供商来完成。基于企业级的区块链基础服务平台，结合行业属性，业务特点进行定制，帮助企业从业务角度理解区块链，再结合区块链平台之上的一系列企业服务，帮助企业快速搭建区块链应用场景。

联盟链，

为国有企业创新发展带来更多可能

企业部署区块链，往往面临成链成本高昂、底层平台异构、数据无法交互等困境。公有链由于可，不可篡改的特点，不适合企业使用。而私有链仅适合单个企业使用，无法形成企业之间的数据流动与协同。这种独立的使用，不太符合产业互联网的发展趋势。

联盟链由多个私有链组成，可允许联盟里的多个企业共同参与管理。每个组织或机构管理一个或多个节点，其数据只允许系统内不同的机构进行读写和发送。各机构组织组成利益相关的联盟，共同维护区块链的健康运转。

联盟链的形式在国有企业或各地政府中接受程度相对较高。因为在他们建设的很多政务管理平台或具体某类行业平台、业务平台时，往往面临聚合难、监管难等问题。联盟链的出现，可以保证每个参与的企业有独立的节点，每个节点都有数据的隐私性。这样凡是参与到联盟链的企业都是平等的参与者，而不是像往常一样，作为平台的被动加入者。

联盟链的形式可以帮助国有企业提升效率、提升体验、提升规模，降低成本、降低风险。同属一个业务生态的企业，共同建立联盟链，以解决垂直业务的场景痛点，将是国有企业青睐的方式。

比如，在2019年，由国务院国有资本运营公司试点企业中国国新联合中核集团、航天科技、中国石化等51家中央企业，以“企票通”商业票据流通平台为纽带，共同构建央企间信用合作平台。这就是联盟链的典型代表。

“企票通”平台，建立了央企之间的信用资源库，实现了各央企之间票据互认，使央企信用有效流转，并且惠及央企的上下游企业，以构建央企商业信用生态圈。同时，该平台的建立，将强化央企信用资源优势，有效融通央企上下产业链条，提高央企资产配置和运营效率，对压控“两金”有着积极且深刻的意义。

企票通平台是基于用友iuap平台和微服务理念，并融入了用友在区块链、微服务、Doker容器等先进领域的探索成果。用友自2017开始布局区块链，企票通就是用友在国企区块链建设的一个落地成果。

区块链平台主要提供BaaS（Blockchain as a Service）平台能力。旨在解决联盟链组网问题，帮助企业快速构建和部署基于Hyperledger Fabric的区块链网络。通过和企业现有CA系统平滑集成，为区块链网络提供可靠的接入安全认证。提供多业务信道和可编程链码调用资源，为企业业务运行提供定制化智能合约。

区块链赋能国有企业商业创新

区块链平台包含企业基础服务、区块链核心服务、区块链管理端、监控运维等核心网络治理能力，良好的客户端开发支持组件，以及标准严格的规范方案，可以支持领域和行业安全便捷的进行区块链的集成。

联盟链六大应用场景下的商业创新

建设区块链有四点优势：一，用友专注企业服务31年，具有丰富的企业资源和实践，目前已为543万家企业提供云服务；二，作为中国最大的企业云服务和软件提供商，懂企业业务逻辑，具有ERP、产业链、供应链等企业管控服务的能力。通过各环节将企业业务链打通，助力企业向产业化发展；三，技术层面，用友iuap区块链平台具有可视化、快捷性、技术架构先进性、扩展性、安全性等特点。能够帮助企业构建高效、安全、智能、可扩展的企业级区块链架构体系。同时，支持国密算法，满足国产化的要求，支撑国企业务的持续创新；四，具有丰富的场景。基于对业务理解与实践，目前用友iuap区块链解决方案的业务覆盖金融、物联网、公共服务领域、供应链、智能制造、公益慈善等多种应用场景。

区块链赋能国有企业商业创新

应用场景一：供应链——供应链金融

传统供应链金融存在诸多问题与挑战，包括供应链的信息孤岛、核心企业信用不能传递、缺乏可信的贸易背景、履约风险无法有效控制、融资难融资贵等问题。

拿供应链里的中小微企业融资难问题举例，其主要原因是银行和中小企业之间缺乏一个有效的信任机制。假如供应链所有节点上链后，通过区块链的私钥签名技术，保证了核心企业等的数据可靠性；而合同、票据等上链，是对资产的数字化，便于流通，实现了价值传递。

如上图所示，在区块链解决了数据可靠性和价值流通后，银行等金融机构面对中小企业的融资，不再是对这个企业进行单独评估；而是站在整个供应链的顶端，通过信任核心企业的付款意愿，对链条上的各种交易信息进行全方位分析和评估。确保数据可信、互认流转、传递核心企业信用，为中小微企业融资背书，防范履约风险，提高操作层面效率，从而缓解中小微企业融资难问题。

应用场景二：公共服务应用——司法存证

利用区块链技术，将用户上传的电子合同信息（签署时间、签署主体、签署内容等签署全过程）生成的Hash摘要进行加密存储并同步至保全链开放平台的各个节点上进行存证保全，保障链上的存证数据不可篡改、公开透明、司法有效且通过存证编号可查询验证。充分利用区块链分布式、公开通明、不可篡改等特性，将电子数据原文计算摘要存储至区块链的分布式账本上，当双方发生争议需要进行电子数据原文真实性验证时，通过计算电子数据原文的摘要值与区块链存储的摘要值进行比对，就可以确保电子数据原文的唯一性和真实性。

区块链赋能国有企业商业创新

区块链赋能国有企业商业创新

应用场景三：公益慈善——抗疫物资分配及溯源

疫情的爆发，来自全球各地的捐赠物资发往各疫情严重地区。在这过程中，有些公益机构对于物资的调配方式以及调配速度，引起社会公众的质疑。对于公众质疑点，有专家认为这将是区块链大有作为的场景，利用区块链系统可以真正解决物资分配及溯源的痛点。

公益捐赠区块链服务旨在为大家提供一个透明、公开、公正、不可篡改的公益捐赠流程，便于公众查询的公益捐赠公示信息。在公益捐赠的物资管理中，供应链管理是物资管理的一个重要命题，区块链很多特点适用于这个场景。首先，区块链可以做交叉验证，提高了伪造供应链信息的难度，同时增强了信息的可信度。在应急物资、危险品运输、食品药品运输的领域中验证是非常重要的。其次，验证成本低是区块链的最大优势。这意味着链上的人和人都可以去验证数据的真假，对于提供物资的厂商和机构来讲，提供了一个自证清白的机会。第三，区块链上的数据具有可信性。区块链构成了一个开放体系，上链数据如果可信，公众可以自发协作，自己在上面开发系统，做各种救援工作。最后，区块链的反应速度比较快，可以交叉验证，验证成本低，这些优势就决定了，很多信息提交以后，不需要反复验算整合。

区块链赋能国有企业商业创新

应用场景四：金融——股权交易

近年来，中国股权投资行业正处于蓬勃发展期，每年投资规模已经超过1.5万亿人民币，股权基金规模暴增。由于上市概率低、时间长，传统IPO、并购的退出方式已经完全无法满足股权持有者对于流动性的需求，缺乏流动性、退出困难逐渐成为股权持有者最大的痛点。

区块链赋能国有企业商业创新

目前导致这种状况的主要原因是信息的不透明以及交易机制的缺乏，如果借助区块链技术，上面所有的问题将会迎难而解。依靠区块链技术，企业可以打造属于自己的企业股权管理系统，完成股权信息在线登记、自助股权激励方案设计、员工期权在线签章授予、股权激励计划管理等，帮助股权持有者安全、可信、便捷的管理股权；此外，区块链技术能够为未上市公司的股权交易提供一个转让交易平台，通过构建分布式应用，建立端到端的信任体系，为投资人投资机构提供高效可信的资产流通环境，让股权（债券）从登记到执行，数据信息连续记录在区块上并形成唯一的数字凭证，保证信息真实完整性。使得各方股权持有者均能方便快捷实现股权流通交易。通过可信、低门槛的转让交易平台，帮助投资人投资到优质资产。

应用场景五：物联网

物联网被视为继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮。但物联网在长期发展演进过程中，遇到了设备安全、个人隐私等痛点。

物联网设备间的交易和智能合约之间存在着各种纠纷，大部分物联网交易和合约都发生在网络的第二层，区块链技术可以为其提供共识机制和安全性，成为解决这一问题的基础层。由于这些设备涉及到金钱交易，或者是涉及到交通工具的应用，因此可以利用区块链来创建一个具有安全可靠的底层协议，保证设备安全性，解决支付渠道和交易纠纷的问题。

应用场景六：智能制造——工业互联网

通过区块链的智能合约与共识机制，能够有效打破企业间数据不互信的壁垒，将产业链上下游间的数据上链，帮助整个工业互联网实现核心企业生态内共享、工业企业间互信共享、工业互联网平台间价值共享，实现上下游企业的互联互通。

此外，区块链的系统是开放的，并且整个系统信息高度透明，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用。通过区块链技术的应用，能够使企业随时随地调取或接入各类社会化大数据信息，有利于打破行业壁垒、地域限制、降低技术门槛，为工业“网络化生产”推进中遇到的生产协同、工业安全、信息共享、资源融合、柔性监管等挑战提供相应的解决方案。

区块链赋能国有企业商业创新

区块链作为一项新技术，为企业向数字化智能化转型提供了可靠的基础设施保障。国有企业通过区块链尤其联盟链的赋能，带来了更多商业创新模式，为推动我国数字经济发展起到良好示范作用。

工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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