工業(yè)互聯網的介紹和產業(yè)鏈的詳細數據分析

導讀：工業(yè)互聯網對應到機械行業(yè)的投資機會，從區(qū)域上，重點關注廣東、江蘇和雄安；從下游行業(yè)看，重點關注工程機械、油氣裝備、儀器儀表行業(yè)。重點關注工業(yè)互聯網帶動的智能硬件類和系統(tǒng)集成投資機會，我們認為邊緣層的數據采集和系統(tǒng)集成有望成為工業(yè)互聯網的第一風口。

報告目錄：

報告精選：

1.工業(yè)互聯網產業(yè)鏈分析

工業(yè)互聯網是 GE 在 2013 年提出的概念，我們在 2016 年底撰寫 2017 年年度策略報告《關注工業(yè)互聯網驅動制造業(yè)升級的趨勢紅利》 中，核心觀點認為美國工業(yè)互聯網（由軟到硬的技術路線） 較德國工業(yè) 4.0（由硬到軟的技術路線） 更適合中國供給側改革背景下制造業(yè)轉型升級的路徑。2017 年以來，國家和企業(yè)對工業(yè)互聯網的重視不斷升級印證我們的觀點。 據不完全統(tǒng)計，國內工業(yè)互聯網平臺中， 大部分是在 2017 年開始正式推向市場。 主要原因： 第一，GE 和西門子相繼在 2015 和 2016 年向全球開放其工業(yè)互聯網平臺，推動了國內的普及速度； 第二， 國內工業(yè)體系最為健全，積累了全球最大的工業(yè)大數據市場，發(fā)展?jié)摿Ω哂诤Ｍ馐袌觯?第三， 工業(yè)互聯網“由軟及硬”的發(fā)展路徑，較工業(yè) 4.0“由硬及軟”的發(fā)展模式，更加適合中國現有國情下制造業(yè)的轉型升級。工業(yè)互聯網對制造業(yè)轉型升級的趨勢性紅利體現在通過設備管理提升生產效率， 是精益生產思想的大數據升級版。長期以來國內制造業(yè)粗放式經營模式對應的是低效生產和高耗能。

工業(yè) 4.0 與工業(yè)互聯網的主要區(qū)別

政策扶持確定，工業(yè)互聯網產業(yè)的意義不亞于新能源汽車。國家對于工業(yè)系統(tǒng)的升級改造訴求足夠強，萬億級市場空間足夠大，工業(yè)互聯網已經上升為國家戰(zhàn)略。2.工業(yè)互聯網產業(yè)鏈梳理產業(yè)鏈：工業(yè)互聯網產業(yè)鏈較長， 上游通過智能硬件實現工業(yè)大數據的收集；中游為平臺；下游為工業(yè)企業(yè)，任何單一層次或企業(yè)無法實現產業(yè)鏈通吃。上游：硬件設備。上游設備廠和軟件商主要是提供平臺所需要的智能硬件設備和軟件，支持數據采集、存儲、分析和開發(fā)。 需要的硬件設備主要包括各類傳感器、 工業(yè)級芯片、控制器、智能網關、智能機床、工業(yè)機器人。中游： 工業(yè)互聯網平臺。從架構看，工業(yè)互聯網分為邊緣層、 IaaS 層、 PaaS 層和 SaaS層。邊緣層（即工業(yè)大數據采集過程） 是工業(yè)互聯網發(fā)展的基礎。 IaaS 層主要解決的是數據存儲和云計算，涉及到的設備如服務器、存儲器等。 PaaS 層提供各種開發(fā)和分發(fā)應用的解決方案，如虛擬服務器和操作系統(tǒng)。 SaaS 層主要是各種場景應用型方案，如工業(yè) APP等。下游： 典型應用場景的工業(yè)企業(yè)。 當前最有潛力上云的工業(yè)設備企業(yè)包括五類：一是高耗能設備，如煉鐵高爐、工業(yè)鍋爐等設備；二是通用動力設備，如柴油發(fā)動機、大中型電機、大型空壓機等設備；三是新能源設備，如風電、光伏等設備；四是高價值設備，如工程機械、數控機床、燃氣輪機等設備；五是儀器儀表等專用設備，如智能水表和智能燃氣表等。

3.工業(yè)互聯網的主要參與者從參與者的傳統(tǒng)業(yè)務屬性看， 工業(yè)互聯網企業(yè)的參與者劃分為六大類，（1）傳統(tǒng) IT企業(yè)將原有的解決方案向工業(yè)領域延伸；（2）運營商和通信設備提供商借助渠道優(yōu)勢提供工業(yè)解決方案；（3）互聯網巨頭提供工業(yè)互聯網基礎平臺支撐；（4）傳統(tǒng)工業(yè)設備廠商發(fā)揮在設備和細分行業(yè)經驗方面的優(yōu)勢，為客戶提供整體解決方案；（5）芯片企業(yè)研發(fā)低功耗互聯網芯片；（6）創(chuàng)業(yè)公司在工業(yè)互聯網不同層次或不同環(huán)節(jié)等細分領域提供專業(yè)服務。

從工業(yè)互聯網結構層看，工業(yè)互聯網平臺企業(yè)劃分為四層：（1）邊緣層，主要解決的是數據采集；（2）Iaas 層(云基礎設施)，成熟度最高，主要解決的是數據的存儲與分析，成熟度最高；（3）Paas 層（工業(yè)操作系統(tǒng)），主要解決是協(xié)議和標準問題，是架構中的重中之重；（4）工業(yè) SaaS 層（工業(yè) APP）， 國內布局較少。

產業(yè)鏈里的資金流和業(yè)務流從產業(yè)鏈資金流來看，資金從工業(yè)企業(yè)流向平臺企業(yè)，再從平臺企業(yè)流向提供硬件設備和軟件系統(tǒng)的企業(yè)。資金流的反向是業(yè)務流。

工業(yè)互聯網的資金流和業(yè)務流

4.邊緣設備亟待突破，國產替代需求加速

邊緣層接入的智能硬件設備需求將最直接地帶動工控自動化產品的增長。 工控市場產品主要包括儀器儀表、傳感器、運動控制產品、高壓變頻器、低壓變頻器、 DCS 和 PLC等核心產品。目前我國核心的工控產品國產化率不到 35%， 以 PLC 為例，本土化率不足10%。

國內主要工控產品的本土化率

我國低壓變頻器的市場格局

5.國內外工業(yè)互聯網平臺案例分析截至 2017 年末，全球工業(yè)互聯網平臺數目已超過 150 個， 其中有近 50%的工業(yè)互聯網平臺分布在美國。 GE 的 Predix 是世界上第一個工業(yè)互聯網平臺。國內與之對應的工業(yè)互聯網平臺有海爾的 COSMOPlat、 三一重工的樹根互聯網等。

（一） PaaS 平臺，協(xié)議之爭： GE、 西門子、 海爾國家層面的工業(yè)互聯網之爭主要體現在標準與協(xié)議之爭，即 PaaS 層工業(yè)操作系統(tǒng)之爭。涉及 PaaS 層的工業(yè)互聯網平臺主要包括 GE、西門子、海爾、樹根互聯網。 GE 是工業(yè)互聯網概念的提出者，其旗下的 predix 是行業(yè)內最成熟的平臺之一。GE Predix 架構是平臺+邊緣+應用。 邊緣層開發(fā)網關框架，支持邊緣計算以解決不同設備間的協(xié)議差異。平臺層最強大的地方是基于 Digital Twin 的工業(yè)大數據分析，即將物理設備的各種原始狀態(tài)通過數據采集和存儲，反映在虛擬的信息空間中，通過構建設備的全息模型，實現對設備的掌控和預測。GE的邊緣層： 邊緣層主要解決的是工業(yè)設備的連接問題， predix并不直接提供實現數據采集的硬件網關設備，但是它提供了一個網關框架-Predix Machine。GE的收費模式呈現多元可量化的特點，是依靠服務收費，而青島海爾的cosmoplat平臺是通過大規(guī)模定制，依靠提高產品的附加值來收費。 GE 的收費模式如下：1、“訂閱”模式： 即按時間段收費的套餐；2、按使用量付費模式；3、“免費&增值”模式：基礎功能免費、增值功能收費。青島海爾的 COSMOPlat 較另外兩家平臺區(qū)別在于： 1）直接連接用戶，海爾對“大規(guī)模定制”模式的探索全球領先，是全球首家引入用戶全流程參與體驗的工業(yè)互聯網平臺。目前平臺的成交額突破了3133億，定制定單量突破了4116萬臺。 2）商業(yè)模式不同，GE和西門子均是通過收取軟件服務費盈利，而青島海爾是通過個性化定制提高產品附加值。3）三種平臺均拉平了制造業(yè)“微笑曲線”，提高了制造端的附加值。

GE、西門子與海爾工業(yè)互聯網平臺比較

（二） 細分領域服務商：UPTAKE 、PIVOTAL、C3LOTUPTAKE、 PIVOTAL、 C3LOT是國外工業(yè)互聯網不同層次或不同環(huán)節(jié)等細分領域的專業(yè)服務商，也是工業(yè)互聯網細分領域的獨角獸。UPTAKE主要產品：輔助管理工具和預測服務工具。其中輔助管理工具，如設備管理、故障檢修、 KPI 顯示板等，輔助類工具側重于設備數據的監(jiān)控。預測服務如流程優(yōu)化、故障預警、任務管理，主要基于歷史數據對企業(yè)工作流程進行優(yōu)化和預測。

Uptake 的商業(yè)模式

PIVOTAL主要產品： Agile + Cloud + Bigdata，主打業(yè)務是研發(fā)能在所有主要客戶所在的云服務器上運行的軟件、平臺的開放標準。

Pivotal 的盈利情況

樹根互聯網： 2016 年正式成立， 樹根互聯依托三一重工在工程機械領域的深厚積淀，主要為機器做萬物互聯，建立機器的數字模型，包括各種裝備、機械等。同時以機器為中心，形成全生命周期管理也是其核心能力之一。智擎信息： 2014 年成立， 團隊規(guī)模 20 人左右，目前主要面向風電及石油石化行業(yè)，目前已經簽約八家左右的大型企業(yè)，核心產品工業(yè)設備故障分析預測平臺。東華軟件： 正式宣布與美國物聯網技術公司 C3LoT 建立戰(zhàn)略合作伙伴關系，雙方將致力于推動中國能源互聯網、工業(yè)大數據領域的建設及數字化轉型。6.國內工業(yè)互聯網平臺全梳理2017年以來國內工業(yè)互聯網呈現蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。 由于 GE 和西門子先后在2015年和2016年在全球范圍內開放了其工業(yè)互聯網平臺的標準，推動了全球范圍內工業(yè)互聯網的蓬勃發(fā)展。不完全統(tǒng)計， 國內2017年以來已誕生了30余家工業(yè)互聯網平臺，呈現蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。國內工業(yè)互聯網的差距主要體現在數據采集層、工業(yè) PaaS 層和工業(yè) APP 層。數據采集層：缺乏工控領域的領軍企業(yè)， 95%中高端 PLC 市場、 50%以上的 DCS 市場被跨國公司壟斷；國產化的工控自動化核心部件產品僅占 35%的市場份額。工業(yè) PaaS 層：整合控制系統(tǒng)、通信協(xié)議、生產裝備、管理工具、專業(yè)軟件等各類資源的能力不足；集業(yè)務流程咨詢、軟件部署實施、平臺二次開發(fā)、系統(tǒng)運行維護等于一體的綜合能力欠缺。工業(yè) APP 層：高端工業(yè)軟件主要依賴進口；缺乏開發(fā)者社區(qū)。 工業(yè) IaaS層：同步于全球領先水平。

國內外工業(yè)互聯網的差距

7.投資主線：平臺、硬件、集成工業(yè)互聯網對應到機械行業(yè)的投資機會，從區(qū)域上，我們重點關注廣東、江蘇和雄安；從下游行業(yè)看，重點關注工程機械、油氣裝備、儀器儀表行業(yè)。我們重點關注工業(yè)互聯網帶動的智能硬件類和系統(tǒng)集成投資機會，我們認為邊緣層的數據采集和系統(tǒng)集成有望成為工業(yè)互聯網的第一風口。