一文全面了解工業App
發布時間：2019-06-26 16:30:07
工業App是以“工業互聯網平臺+APP”為核心的工業互聯網生態體系的重要組成，是工業互聯網應用體系的主要內容和工業互聯網價值實現的最終出口。在此形勢下，工業互聯網行業應該夯實基礎和優勢，借鑒全球發展工業App的路徑與模式，在政府、行業和企業拉動的基礎上為工業App行業賦能，真正助力中國廣大工業企業搭上工業互聯網發展的歷史機遇性快車，快速實現數字化、網絡化、智能化。
工業App是以“工業互聯網平臺+APP”為核心的工業互聯網生態體系的重要組成，是工業互聯網應用體系的主要內容和工業互聯網價值實現的最終出口。在此形勢下，工業互聯網行業應該夯實基礎和優勢，借鑒全球發展工業App的路徑與模式，在政府、行業和企業拉動的基礎上為工業App行業賦能，真正助力中國廣大工業企業搭上工業互聯網發展的歷史機遇性快車，快速實現數字化、網絡化、智能化。
工業App包括工業App概念、特征、價值、形態、發展現狀、生態、操作系統、典型應用、發展前景等九大知識點，僅供學習交流。本期主要包括概念、特征、價值、形態、發展現狀五個部分。
一、工業App概念
工業App，全稱工業互聯網App，是基于工業互聯網，承載工業知識和經驗，滿足特定需求的工業應用軟件，是工業技術軟件化的重要成果。
工業App的本質是企業知識和技術訣竅的模型化、模塊化、標準化和軟件化，能夠有效促進知識的顯性化、公有化、組織化、系統化，極大地便利知識的應用和復用。
二、工業App特征
工業APP作為一種新型的工業應用程序，一般具有以下6個典型特征。
1.完整地表達一個或多個特定功能，解決特定問題
每一個工業APP都可以完整地表達一個或多個特定功能，解決特定具體問題的工業應用程序。
2.特定工業技術的載體
工業APP中封裝了解決特定問題的流程、邏輯、數據與數據流、經驗、算法、知識等工業技術，每一個工業APP都是一些特定工業技術的集合與載體。
3.小輕靈，可組合，可重用
工業APP目標單一，只解決特定的問題，不需要考慮功能普適性，相互之間耦合度低。因此，工業APP 一般小巧靈活，不同的工業APP可以通過一定的邏輯與交互進行組合，解決更復雜的問題。工業APP集合與固化了解決特定問題的工業技術，因此，工業APP可以重復應用到不同的場景，解決相同的問題。
4.結構化和形式化
工業APP是流程與方法、數據與信息、經驗與知識等工業技術的進行結構化整理和抽象提煉后的一種顯性表達，一般以圖形化方式定義這些工業技術及其相互之間的關系，并提供圖形化人機交付界面，以及可視的輸入輸出。
5.輕代碼化
工業APP的開發主體是具備各類工業知識的開發人員。工業APP具備輕代碼化的特征，以便于開發人員快速、簡單、方便地將工業技術知識進行沉淀與積累。
6.平臺化可移植
工業APP集合與固化了解決特定問題的工業技術，因此，工業APP可以在工業互聯網平臺中不依賴于特定的環境運行。
三、工業App的價值
1.提升工業人才自我價值
在我國，相當多的工業從業人員從事著重復、低端、枯燥乃至危險的研發、操作、檢測和檢修等工作，將已有的工業技術轉換為工業APP，人的工作將從復雜地直接控制機器和生產資源轉為輕松地通過工業APP控制機器，甚至是由工業APP自治控制機器。人的勞動形式將由體力勞動工作逐步轉變為更有意義的知識創造工作，個體勞動價值顯著提高。
2.助力企業提質增效
對于許多中小型企業來說，工業App是采用先進技術的最好途徑，它降低了企業購買、構建、維護基礎設施和應用程序的“門檻”，只需支出一定的“訂閱”費用，便可享受到相應的硬件、軟件和維護服務，成本更低，效率更好，有利于中小企業提升競爭力。
3.提升行業的智能制造水平
目前，以生態為核心的產業競爭正從消費領域向制造業拓展。在智能手機出貨量增速下降、移動互聯網總用戶規模趨于飽和的當下，手機App的獲客成本水漲船高、線上流量紅利逐步消失，移動互聯網對用戶的爭奪已經進入白熱化，手機APP應用市場已進入存量時代。
如果說移動APP帶來了移動互聯網生態的爆發，那工業APP就正在引領工業互聯網生態的快速發展。
工業APP是以“工業互聯網平臺+APP”為核心的工業互聯網生態體系的重要組成，是工業互聯網應用體系的主要內容和工業互聯網價值實現的最終出口。工業App可以將工業知識和經驗進行封裝，通過規模化復用，可以提高行業的智能制造水平。
四、工業App的形態
工業App的形態由應用功能決定，主要有如下幾類：
1.面向生產現場的交互型工業App
面向生產現場的交互型工業App通常采用原生應用實現方式。這類App主要提供工業數據收集、制造全流程管理、遠程操作等服務，由于與原生控制系統交互性強，其主要實現方式是通過原生工業操作系統或平臺所提供的特定應用程序編程接口(API)、專用開發工具SDK，以及開發環境(例如，IntelliJ和Eclipse)插件來實現。
2.面向客戶的服務類工業App
面向客戶的服務類工業App通常使用基于Web的實現方式。這類工業App主要提供資產建模、工業數據分析、企業管理等服務，由于與原生工業系統交互性較少，這類App一般使用HTML、Jscript、Ajax等Web開發技術來實現等。
3.定制型的工業App
定制型的工業App由特定的技術實現。這類工業App對運行環境、應用資源等有特定需求，通常需要開發平臺和系統提供強化技術實現，包括特定運行環境的仿真、應用資源跟蹤等在內。例如，Mindsphere為定制型應用和服務通過Developer Cockpit提供資源管理和應用情況跟蹤的能力。
五、國內工業App的發展現狀
我國工業App發展仍處于初級階段。基礎工業軟件供給能力依然較低，盡管部分企業在行業軟件平臺開發中取得了一定成績，但由于投入較少、規模較小，對提高我國工業App發展水平作用有限。國外龍頭工業互聯網平臺正在加速建設和推廣，對我國發展工業App帶來競爭壓力。
當前，我國面向工業App的供給能力依然不足，推進體系有待完善、生態體系有待優化、質量與安全保障體系有待強化，存在數量不多、質量不高、開源社區建設滯后、商業模式不清、技術能力不成熟等問題，培育百萬工業App任重道遠。
當前存在的主要問題：
1.工業App數量不多
根據航天云網、海爾、樹根互聯、東方國信、用友、索為、清華紫光等國內領先工業互聯網平臺企業公開的數據，據不完全統計，我國工業App數量不超過10000個，并且其中很多是傳統軟件云化而來或者基于Windows系統開發，只能算是工業互聯網平臺上的“移民”，真正依靠工業互聯網平臺開發出來的工業App屈指可數。
2.工業App發展不平衡
工業App在不同行業、不同產品、不同生命周期階段存在巨大的不均衡。目前主要還是局限在航空航天等高端裝備制造業，由于投入不足，主要在一些局部專業領域開發和應用，未能大規模推廣。狀態監測、故障診斷類工業App多，預測預警類尤其是智能決策類工業App少。基于單一數據源開發的工業App多，基于設備和業務系統等多源異構數據開發的工業App少。
3.開源社區建設滯后
當今時代，軟件開源已成為大勢所趨，開源社區在推動軟件發展中起到了不可替代的作用。掌控開源生態，將成為全球工業App產業的焦點。GE、西門子、PTC等領先工業互聯網平臺企業均已建立開源社區，平臺擁有上萬名開發者。在我國，工業App開源社區建設尚處于空白，開發者規模和能力與國外相比差距顯著，嚴重制約了工業App的發展，工業App開發能力亟需提升。
4.技術能力尚不成熟
工業App的應用開發技術涉及范圍廣，需要多方協作。
一方面，工業App的開發涉及IT、OT和CT等領域。具體來說，IT軟件商和互聯網平臺為工業App提供計算力；IT硬件及服務商通過工業App實現工業設備連接管理及應用服務；OT領域提供工業技術、知識和經驗；CT提供通信能力。
另一方面，工業App的開發需要與工業平臺、操作系統等進行合作。工業App通過原生平臺或系統連接到工業現場實現數據匯聚，并獲取更多構建應用和解決方案的機會。目前我國工業App缺少統一的開發和測試的方法、標準與規范等，工業App開發缺乏成熟的可大范圍推廣的工程化路徑。技術和產業支撐能力不足，工業App質量和安全保障技術能力有待加強，面向工業App可用性、可靠性、安全性等的測試評估、分析處置服務能力較弱。
5.工業專業技術領域微服務功能模塊賦能不足
微服務功能模塊在工業互聯網平臺中封裝了工業技術、知識、經驗、模型等工業原理，供工業App開發者調用，是工業App具有面向特定行業、特定場景開發在線監測、運營優化和預測性維護等具體應用服務能力的核心。
但目前，受工業專業技術微服務功能模塊賦能不足的限制，工業App發展仍處于起步狀態。
一方面，工業專業化程度高、技術差異大，工業知識、經驗、機理沉淀和應用難，而我國制造業工藝軟件化基礎薄弱，導致我國制造行業的機理模型缺失較為嚴重，無任何機理模型的工業互聯網平臺占比接近30%，使得部署其上的工業App缺乏機理模型的支撐，是工業App專業化發展的主要短板。
另一方面，目前多數平臺主要在推進傳統服務與流程的云遷移，為客戶提供解決方案仍是傳統主營業務，在跨行業跨領域方面的專業技術與知識沉淀不足，對工業App在跨行業跨領域拓展存在一定約束作用。
6.數據采集和邊緣計算能力亟待提升
數據采集和邊緣計算是工業App的感知端，通過構建一個精準、實時、高效的數據采集體系，實現數據采集、協議轉換與邊緣計算，是工業App進行數據采集、清洗、處理、分析，進一步優化形成決策的基礎。目前，我國邊緣層數據采集和計算能力薄弱，限制了工業App大數據分析能力以及通過深度學習形成工業機理模型的能力。
經統計，超過50%的平臺數據采集點極少（低于1000個）或無數據點，工業設備和產品的傳感器部署不足，使得工業數據采集難度較大。36%的工業互聯網平臺沒有采用通用協議OPC UA，異構數據互操作仍存在較大難度。62%的平臺沒有邊緣計算節點或邊緣計算節點能力不足，在設備層進行數據預處理的能力不足。
綜合來看，我國工業App發展機遇與挑戰并存。
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