工业互联网深度研究报告之PaaS.pdf

发布时间：2022-06-01 发布人：admin 分类：说明书资料大小：1.57M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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華辰資本 CELESTIAL CAPITAL 专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。 2018年，在中国经济周期、产业周期、资本周期与政治周期四重叠加的特殊时期，本着“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”的愿景，华辰资本（“华辰”）应运而生，致力成为中国最专业的创新型投资机构。华辰资本总部位于中国最具发展活力与科技创新的深圳，专注于包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等新一代信息技术领域，通过扎实的体系化产业研究与理解能力，以投资银行、战略咨询、产业研究、产业基金等模式，为新一代信息技术企业提供企业融资、战略视野、市场协同，价值管理、供应链管理、资源整合等产业赋能。

一、产业分析 ................................................................................................................................................................................................... 03 目录  基本概况  发展历程  核心技术-数字化模型  核心技术-微服务架构  发展趋势二、市场分析 ................................................................................................................................................................................................... 12  市场规模  市场格局  国内外典型企业三、企业分析 ................................................................................................................................................................................................... 19  GE-Predix  海尔-COSMOPlat  航天云网-INDICS  东方国信-Cloudiip  树根互联-根云 ©2019 Celestial Research 华辰产业研究院

一、产业分析

产业分析 | 基本概况图1 工业互联网平台功能架构工业互联网PaaS层 1. 定义：工业PaaS是基于微服务架构的数字模型，数字模型是就是把大量的工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。工业PaaS是工业互联网的核心。 2. 本质：向下可以调用设备、业务系统等软硬件资源，向上可以承载工业APP等应用服务的“工业操作系统”。 3. 核心：行业机理模型的沉淀能力，构建数字化模型池。资料来源：《工业互联网平台白皮书》、华辰资本整理 ©2019 Celestial Research 华辰产业研究院 4

产业分析 | 发展历程图2 智慧制造的过程发展历程：智慧制造是基于模型的制造 1. 上世纪60年代到70年代：建模仿真主要是用FORTRAN语言编写的数字算法，用于计算特定的物理现象，解决设计问题，如机械设计的有限元分析。 2. 80年代到90年代：随着工作站以及计算能力的提高，仿真技术的应用逐渐遍及各个学科和不同层面。 3. 90年代至今：仿真不仅是各种产品或过程的设计决策、评价和试验的基本工具，并且用于复杂工程系统的分析。 4. 发展趋势：由于仿真能够在产品全生命周期提供无缝协助和优化，资料来源：网络资料、华辰资本整理将来必然成为制造系统的核心功能之一。 ©2019 Celestial Research 华辰产业研究院 5

产业分析 | 工业PaaS核心技术-数字化模型（1/4）图3 PaaS运作过程资料来源：赛迪智库、华辰资本整理 ©2019 Celestial Research 华辰产业研究院 6 数字化模型来源 1. 来源于物理设备，包括制造过程的零件模板，设备故障诊断、性能优化和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法； 2. 来源于业务流程逻辑，包括ERP、MES、SCM、CRM、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架； 3. 来源于研发工具，包括CAD、CAE、MBD等设计、仿真工具中的三维数字化模型、仿真环境模型等； 4. 生产工艺中的工艺配方、工艺流程、工艺参数等模型。

产业分析 | 工业PaaS核心技术-数字化模型（2/4）图4 大数据建模数字化模型开发工具 1. 基本概况：所有的这些技术、知识、经验、方法、工艺都将通过不同的编程语言、编程方式固化形成一个个数字化模型。 2. 建模工具：Python数据抓取、MYSQL数据整理统计、EXCLE图表制作、 SPSS.R数据建模可视化等等。这些模型一部分是由具备一定开发能力的编程人员，通过代码化、参数化的编程方式直接将数字化模型以源代码的形式表示出来，但对模型背后所蕴含的知识、经验了解相对较少；另一部分是由具有深厚工业知识沉淀但不具备直接编程能力的行业专家，将长期积累的知识、经验、方法通过“拖拉拽” 等形象、低门槛的图形化编程方式，简易、便捷、高效的固化成一资料来源：网络资料、华辰资本整理个个数字化模型。 3. 大数据建模步骤：1）选择模型；2）训练模型；3）评估模型；4）应用模型；5）优化模型五个阶段。五个步骤将不断循环优化。 ©2019 Celestial Research 华辰产业研究院 7

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