欢迎登陆宝鸡市工业和信息化局网站! 今天是:
当前位置:

首页 >> 信息化推进


工业互联网十大难题

[ 信息发布:信息化产业发展处 | 发布时间:2018-12-16 | 浏览:1546次 ]

工业互联网十大难题

为深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,认真落实习近平总书记关于网络强国的重要思想和制造强国的重要论述精神,落实《关于深化“互联网 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,加快推进制造强国、网络强国建设和工业互联网产业发展,在工业和信息化部指导下,由中国通信学会、工业互联网产业联盟(以下简称“联盟或AII”)、两化融合服务联盟三家单位联合主办“2018工业互联网十大工程难题评选活动”,通过对相关工程热点问题的分析和解读,提升整个行业对工业互联网发展形势的认识,加快推进重点问题的解决。

经前期广泛征集,整理提炼,入选难题如下:

一、网络

(一)工厂内网络互联互通难题

入选理由:以大数据应用为代表的新兴业务需要工业各生产要素的泛在互联和海量数据采集,而当前工厂内网存在多种多样、难以互相兼容的网络技术和标准体系,跨网络、跨厂商的设备和系统难以实现网络互联和数据互通,严重影响了全流程、全生产域的数据采集、汇聚和应用。

(二)网络精细化服务难题

入选理由:工业互联网泛在信息采集、远程管理控制、海量数据传输等业务对网络的覆盖、可靠、性能提出了更高和更细化的需求,现有的网络服务较为单一,灵活性差,缺乏多样化的可靠性、实时性和云网协同能力,导致工业企业的工厂外网络业务发展较为缓慢。

(三)边缘计算深度应用难题

入选理由:边缘计算能够在解决工厂内计算效率与分布式协同工作方面发展重要作用。但是缺乏边缘计算与工厂内实时性网络深度融合的技术架构,以及边缘计算在分布式协同计算和数据处理智能性上能力不足,造成边缘计算以数据转换功能和探索性应用为主,未形成大规模的深度应用。

二、标识

(四)平行可信标识解析网络难题

入选理由:工业互联网中的被标识对象来源复杂且数据敏感,需要建立平行、可信的标识解析网络来满足工业应用中点对点的互信解析需求。但是这种扁平化的标识解析网络面临技术成熟度较欠缺、产业支持不足、应用领域较少、商业模式不成熟等多重挑战,大规模市场应用推广难。

(五)多源异构数据共享难题

入选理由:工业互联网领域数据普遍存在管理主体多元化、存储位置分散化、数据结构异构化的问题,企业内、企业间数据不能交互共享,标识解析与语义结合技术是实现多源异构数据共享的突破口。但当前缺乏通用的标识解析数据语义模型库和语义表述方法,影响工业互联网信息的价值发现和深层次应用。

三、平台

(六)工业数据集成难题

入选理由:工厂内外存在海量多源异构数据,平台需要接入设备、产线、产品、工业软件中的多类数据。当前,工业设备缺乏通用建模方法和标准、工业数据缺乏高性能互通标准或低成本采集方案,造成设备和系统数据采集和集成成本高,性能受限,难以支撑工业互联网数据分析和应用开发需求。

(七)工业数据分析难题

入选理由:工厂内外存在大量数据分析需求,平台需要支持有限元分析、最优化、深度学习、知识图谱、数字孪生等多类数据分析和数据可视化服务。当前,工业大数据分析缺乏标准化、低成本、见效快的解决方案,大量问题需要投入高级人才长期定制化研发,造成平台数据分析方案成本高,开发周期长,复制推广难。

(八)工业APP和软件开发难题

入选理由:平台需要拥有大量工业软件才能满足工业领域差异化的业务需求。当前,工业业务抽象与协同缺乏通用方法、基础工具、开放接口等标准,造成传统功能拆分难,新兴应用整合难,跨领域功能协同难,使工业软件和工业APP的开发迁移难。

四、安全

(九)安全态势感知难题

入选理由:工业互联网的安全稳定运行对于国家和社会稳定具有重要意义,但如何从海量数据中快速准确地甄别出正在进行的攻击过程并对其后续动作进行预判存在较大困难,给工厂内外部网络环境中出现的各类安全威胁和攻击行为的及时发现和准确处置带来影响。

(十)终端设备安全难题

入选理由:工业互联网终端设备是工业互联网数据目前最主要的来源之一,但目前软硬件安全防护技术相结合的工业互联网设备安全防护体系建设存在较大难度,导致终端设备安全防护手段欠缺,海量设备面临严重内外部安全威胁,工业互联网的攻击面被无限放大。

(十一)数据全流程可信难题

入选理由:工业数据端到端的流通和使用,需要数据全流程的可管理、可控、可信,任何环节出问题都会导致工业互联网整体受损,并威胁到各节点主体利益。数据全流程可信认证需要分布式管理、标识解析、数据认证等新技术组合应用,还需组织管理、人员理念的协调合作,各方虽有共识,但因难度过大均未有成效。

五、运营

(十二)工业互联网经济效益难题

入选理由:当前工业互联网发展依然遵循工业经济思路,通过平台汇聚的开发和应用群体数量没有出现指数级增长,并且资源仍然局限于用户自开发自用,未能形成基于平台的网络效应、为用户带来附加价值,平台缺乏自我造血的能力,未来运营、收益、生态构成都还在探索,商业模式不清晰成为发展阻碍。

(十三)企业战略变革难题

入选理由:企业通常选择由IT部门主导工业互联网业务,未获得领导层的支持和承诺,缺少基于企业战略规划层面共识的全局统筹,需要同步开展的业务流程、组织管理、人员结构变革落后于业务发展。而即便高层重视,各部门之间协调成本居高不下,没有配套的协调机制很难形成快速转型的能力。

(十四)企业平台化转型路径难题

入选理由:应用工业互联网平台要与企业平台化转型路径相适应,如果在未具备转型能力时贸然接入平台,会为企业带来巨大的风险。企业构建平台化能力需要建立配套支撑的业务体系,需要企业在技术、业务、管理、组织等方方面面做好准备,当前企业仍在探索阶段,尚没有清晰的平台化转型路径。

六、环境

(十五)工业互联网发展生态难题

入选理由:开放合作是对全要素资源的动态分配整合,必将带来平台专业化分工越来越细,然而事实与此相反,各平台并未深耕细作,大部分平台都明知道路径有误,依然选择全面铺开,这是因为开放合作必然伴随对合作伙伴的依赖,缺乏有效、有力的合作机制的保护,任何企业都不敢在专业领域深耕。

(十六)数据权属和交易机制难题

入选理由:多方合作产生的工业数据归属尚未明确,工业企业、平台、服务商等各类主体在数据归属方面的权利认定和分配都存在制度空白。当平台数据被再次开发利用,各权利主体的收益分配机制也没有达成共识。目前还没有任何机构和组织制定工业数据交易标准、交易规则,限制了数据流通和应用。

(十七)跨界人才培育体系和集聚机制难题

入选理由:工业互联网需要工业技术和IT技术、管理和技术、商务与应用的跨界融合,复合型人才缺口较大。企业人才培育周期长,人才流失损失大,急需建立更广泛的跨界人才培育机制。现有人才分散在各个封闭组织中,缺乏相应的人才集聚合作机制,难以发挥应有的作用。


打印  |  关闭