中國工業互聯網今年達4800億規模，目前僅是開始
http://www.gjzbw99.com 2019-07-15 16:00
工業互聯網服務對象是工業，互聯網是服務的基礎設施。工業互聯網的本質是以機器、原材料、控制系統、信息系統、產品及人之間的網絡互連為基礎，通過對工業數據深度感知、實時傳輸交換、快速計算處理及高級建模分析，實現智能控制、運營優化和生產組織方式的變革。
工業互聯網涉及多個交叉行業，千億級市場規模。工業互聯網覆蓋計算機、通信、機械裝備等多個行業，投資機遇廣泛。根據2019工業互聯網峰會，2019年我國工業互聯網產業規模將達到4800億元。
01 制造升級為核心驅動力，中國工業互聯網加速發展正當時
中國勞動生產率增速放緩，工業互聯網有望助力制造業生產率提升。根據2015年國際勞工組織數據，中國勞動力人均產值增速從2007年開始持續回落，2015年人均產值僅為美國的7.4%。回顧美國制造業發展歷史，1988至1990年，工業革命的創新已經達到較成熟的階段，美國制造業勞動生產率增速乏力。1990年之后，互聯網革命及信息與通信技術推動美國的制造業生產率復蘇。參考美國制造業發展歷程，數據化、信息化是打破生產率瓶頸的重中之重。
目前關于工業互聯網的政策引導非常明確，由中央部門主導制造升級。2017年11月，國務院發布《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，規范和指導我國工業互聯網發展。2018年底中央經濟會議明確提出：加快5G商用步伐，加強人工智能、工業互聯網、物聯網等新型基礎設施建設。
5G賦能，奠定工業互聯網基礎。網絡是實現各類工業生產要素互聯的基礎，伴隨聯通和移動兩大運營商積極參與工業互聯網建設，推進5G發展，全方位服務工業數字化轉型，我國工業互聯網初見成效。企業從最開始的政府補貼，經歷了半年或一年的嘗試之后逐漸發現工業互聯網對公司經營，尤其是降本和增效方面有切實的利益。
02 IT&互聯網公司切入工業互聯網三步驟：網絡-平臺-安全
工業互聯網的重點在于理解工業，落點在提升制造業轉型升級水平，核心是用數據+模型做服務，這也是信息技術與制造技術融合創造價值的內在邏輯。從計算機軟件企業角度，工業互聯網是商業模式轉型的重大機遇。在消費互聯網向產業互聯網轉型的浪潮中，傳統計算機軟件企業的產品和服務模式相較互聯網公司，具備一定的渠道優勢，通過產業互聯網、工業互聯網整體行業的發展，做到自身商業模式從to G向to B、從項目制向產品/運營模式的轉型。
我國將工業互聯網的發展分為三大體系，即：網絡、平臺和安全。從工業企業智能轉型升級角度來看，首先要做到網絡層的互聯互通，為實現產業鏈各環節的泛在互聯與數據暢通提供保障。其后利用平臺級服務能力，輔以安全保障。
1. STEP1：構建工業互聯網網絡層，實現互聯互通的功能
對于制造業企業而言，網絡層面建設主要圍繞線下設備線上化、線上設備互聯互通開展。網絡層面需要在現場級和車間級實現底層設備橫向互聯以及與上層系統縱向互通的連接。包括：
（1）對控制器與機床、產線等裝備的通信方式進行改造，如以工業以太網替代現場總線；
（2）對現有工業裝備或裝置如機床、產線等增加網絡接口；
（3）對現有工業裝置或裝備附加傳感器、執行器；
（4）為了采集生產現場信息或執行反饋控制，部署新的監測設備、掃描設備；
（5）對在制品通過內嵌通信模塊或附加標簽等方式增加與工業系統等信息交互功能；
（6）部署邊緣計算節點，匯聚生產現場數據及來自工業控制系統如PLC、歷史數據庫的數據，進行數據的邊緣處理。
給予每臺工業設備以唯一地址，為當下互聯互通環節的重中之重。對于線上設備的互聯互通而言，最重要的是打通不同平臺、協議之間的數據。當前通過工業互聯網標識解析體系來完成數據的互通和設備身份的認證。標識解析體系賦予每一個產品、零部件、機器設備唯一的“身份證”，從而實現資源的區分和管理。
標識解析體系主要由標識（相當于機器的“身份證”）、標識服務（即利用標識，對機器和物品進行唯一性的定位和信息查詢）和標識管理（通過國家工業互聯網標識解析體系為機器、物品分配唯一編碼）三部分組成。標識解析體系是下一步網絡建設的重點。根據《工業互聯網發展行動計劃（2018-2020）》， 2020年建成5個左右標識解析國家頂級節點，形成10個以上公共標識解析體系服務節點，標識注冊量超過20億。目前中國已經初步建立五大國家頂級節點，十個行業和區域的二級節點。
工業互聯網網絡層參與方以通信企業、制造業頭部企業和區域工業互聯網平臺企業為主。通信企業和行業解決方案集成商供應模塊，實現工業企業在線下設備線上化。大型制造企業IT和設備部門打通不同通信協議的問題，承擔工業互聯網標識解析體系二級節點的建設。工業互聯網平臺企業，區域性平臺則涉及一系列企業上云的實施工程和區域的標識解析體系或行業標識解析體系的工作。
2. STEP2：平臺層建設，行業平臺和區域平臺同步進行
短時間內，行業與區域工業互聯網平臺將同步推進，從參與方角度，工業互聯網平臺參與企業大致分為五類：
頭部制造企業：如航天科工、中船工業、三一重工、海爾、美的、富士康等制造行業龍頭孵化出專業的工業互聯網平臺公司，建設運營平臺，提升第三方平臺服務能力；
傳統系統解決方案提供商（含傳統機械和自動化企業）：如華為、寶信軟件、石化盈科、浙江中控、華龍訊達、浪潮等從傳統系統解決方案服務商向平臺解決方案服務商轉型；
傳統軟件企業：如東方國信、用友、金蝶、索為等軟件企業，基于平臺架構加速軟件云化發展，強化工業機理模型的開發部署；
互聯網企業：如阿里、騰訊、百度等在消費互聯網向產業互聯網轉型中，紛紛向各工業領域拓展，或與傳統制造企業合作共建工業互聯網平臺；
單點突破的創業企業：如優也、寄云、天澤智云、昆侖數據等一批初創企業，重點圍繞解決特定工業行業或領域業務痛點，提供平臺解決方案服務。
區域聚集和行業深耕都是工業互聯網平臺發展的重要路徑，短期內仍是合作發展階段。大家熟知的工業互聯網公司仍然處于發展初期，尚不會進入存量競爭階段。但海量的工業需求必將推動行業持續發展，當行業成長到一定階段后，具備稀缺性的雙跨平臺有望借助前期數據積累的優勢，實現平臺級發展。
工業互聯網平臺是工業互聯網建設的核心，其向下連接海量設備，自身承載工業經驗與知識的模型，向上對接工業優化應用。現階段工業互聯網平臺仍以數據建模和分析為主要功能，將技術、知識、經驗和方法以數字化模型的形式沉淀到工業PaaS平臺，待發展成熟后再面向工業企業開發APP，提供實時監控、生產管理、能效監控、物流管理等工業互聯網應用和服務。工業互聯網平臺明顯區別于傳統IT架構，工業互聯網平臺采取云化、敏捷開發等方式，降低了工業企業投入信息化、數字化的成本。
相較于傳統IT架構，工業互聯網擴大了數據采集的范圍、增強了數據的時效性，持續迭代研發各類工業APP應用。同時工業互聯網平臺解決方案改變了工業知識傳遞途徑，基于平臺上匯聚的工業機理模型和微服務組件，工程師能夠以更低的成本、更高的效率、更具拓展性地開發工業APP，解決企業創新發展中對于單一人才的依賴帶來的制約。
不同行業發展各異，行業需求多樣化。與區域工業互聯網平臺不同，行業的工業互聯網平臺更加深入工業知識和行業機理，很難采取通用的范式包羅萬象。現階段工業互聯網平臺應用推廣在各行業步調不一，應用重點和發展路徑呈現出較為明顯的行業特征。
電子、家電、電力等流程型行業普遍優于離散行業。主要原因是技術和資本密集型行業在技術更新和資本投入上本身具備主觀意愿，且資本密集型行業對精益管理、效率提高具有較強的需求，因而從早年工業1.0、工業2.0時代就比較關注兩化融合。流程型行業的特點是生產過程高度機械化流水化，本身就需要MES、PLC等信息系統參與過程控制，且故障停機帶來的成本較高，工業企業需求明確，因而在工業互聯網建設上更有積極性。
除重點行業外，重點工業設備上云也逐漸被重視。企業上云將打破企業間信息孤島的局面，是平臺層建設的前提。
從國內實際情況來看，大部分的企業都面臨著制造資源云改造、云遷移的需求。工信部提出推動高耗能流程行業設備、通用動力設備、新能源設備、智能化設備上云用云，提高設備運行效率和可靠性，降低資源能源消耗和維修成本。這一政策弱化了行業準入門檻，工業互聯網平臺企業能夠通過不同行業的數據橫向對比，精準運維，提升效益。同時也是單一行業的工業互聯網平臺向跨行業跨領域平臺發展的重點路徑。
3. 安全是工業互聯網建設的重要保障
在工業互聯網發展的同時，安全保障將成為越來越重要的環節。工業互聯網安全問題從實施角度可分為設備安全、控制安全、網絡安全、平臺安全和數據安全等幾個部分。
工業互聯網安全的問題主要是工控組件和工控設備暴露的問題。工業互聯網平臺的建設尚屬于較為初期的階段，相較而言，設備安全的問題當下最為嚴重。理論上講，隨著工業互聯網連接的設備總數越多，設備的聯網和數據交換越頻繁，就越有可能存在暴露在互聯網上的情況。從Positive Technologies統計結果來看，美、歐等發達國家的工業聯網水平最高，工控系統組件暴露問題也最明顯。中國暴露工控設備數量在全球排名第六。
除設備暴露外，工控系統漏洞問題也日益嚴重。工業互聯網的發展帶來越來越多的通用協議、硬件和軟件在工業控制系統產品中采用，并以各種方式與互聯網等公共網絡連接，使得針對工業控制系統的攻擊行為大幅度增長。
工業生產實時、復雜的特征決定了工業互聯網安全更傾向于主動防御、態勢感知等新興安全運維方式。當前工業互聯網安全建設以資產端點保護、漏洞防護、周期滲透測試等方式為主。主動防御型工業互聯網安全平臺應當以工控設備資產管理為主線，以安全信息集中管理為手段，以威脅發現和處置為核心，幫助用戶構建威脅監控以及威脅處置的統一安全管理中心。當前工業互聯網安全的參與方仍然是傳統安全廠商。一方面，安全行業技術門檻較高；另一方面，傳統安全廠商具備一定的先發優勢。主要參與者當前工業互聯網安全的收入規模不大，仍處于快速發展中。
平臺體系和安全體系堅持同步規劃、同步建設、同步運行，對于安全廠商而言，工業互聯網的建設帶來了海量的新興的安全需求。由于越來越多的生產和決策依托于網絡與數據，提升安全防護能力將成為制造企業下一步升級改造的重點。相關的核心技術以及安全產品的研發、新的安全需求將帶動安全行業中長期發展，為安全廠商的持續增長打下需求基礎。
03 通信行業深度參與工業互聯網實現：數據中心、網絡、平臺和終端環節
工業互聯網的實現過程中，通信行業所處的位置十分關鍵，并通過在數據中心、網絡、平臺、終端四環節深度參與。其中網絡層：需要各種智能裝備實現充分聯網化，通過廣域網或者局域網、無線和有線的通信方式相互滲透、互為補充，新型網關推動異構互聯和協議轉換，工廠與產品、外部信息系統充分互聯；平臺層：主要實現內外部數據的充分匯聚，支撐數據的存儲、挖掘和分析；終端方面：需要個體聯網化產品通過通信模組進行數據傳輸，是物體聯網末端，也是關鍵部件。工業互聯網一般包含通信模組+處理平臺+信息采集傳感平臺三部分，就戰略地位而言，無線通信模組是物聯網的基礎支撐，也將會是物聯網產業最先獲益的一個環節。
1. 數據中心將長期景氣
數據流量爆炸式增長，IDC產業規模不斷擴大。全球信息技術創新進入新一輪加速期，5G、物聯網將帶動數據量爆炸式增長，引領數據中心需求猛增，建設規模持續高速增長，大型及超大型數據中心快速發展。
我國數據中心和IDC市場規模快速增長。2017年底我國在用數據中心機架166萬架，總數量1844個，規劃在建數據中心107萬架，數量463個。其中大型以上數據中心為增長主力，截止2017年底，大型以上數據中心機架數為82.8萬，同比增長68%，占比近50%。與此同時，2017年我國IDC市場規模達到650.4億元，2012-2017年CAGR為32%。
2. 運營商加碼5G布局，物聯網萬億市場開啟
當前物聯網技術存在碎片化的特點，采用的標準和技術有多種多樣，主要分成三大類，一類是以自建立網絡，小范圍短距通訊網絡為主；二是使用非授權頻段做廣域覆蓋為主；三是運營商主導依托蜂窩技術，使用授權頻段做廣域覆蓋。其中NB-IoT依托的產業聯盟比Sigfox更為強大，NB-IoT/eMTC的組合綜合實力優于其他對手。
2019年是5G商用元年，國內運營商資本開支底部回升開始的第一年，4G到5G周期的底部信號顯現，結構上無線側增量明顯。其中NB-IoT是基于移動蜂窩通信網絡的通信體系，具有廣覆蓋、大連接、低功耗、低成本的優勢，解決了傳統物聯網技術碎片化、覆蓋不足的問題，使物聯網絡從分散的局域走向標準的廣域。根據信通院2018年12月發布的《物聯網白皮書》，三家運營商完成超百萬NB-IoT基站商用，中國已建成全球最大的NB-IoT網絡，網絡優化和深度覆蓋將是下一步重點。
3. 平臺是工業互聯網整體解決方案的核心
物聯網平臺作為工業互聯網整體解決方案的核心，起到了承上啟下的作用。物聯網平臺從底層到高層可分為四大平臺類型：設備管理平臺DMP、接入管理平臺CMP、應用使能平臺AEP、業務分析平臺BAP，其中在通信領域最核心的是CMP和AEP兩個平臺。
資料來源觀研網，天風證券研究所
平臺是構建物聯網生態圈的核心。目前，整個產業鏈仍處于較為動蕩的格局，各陣營之間競爭與合作并存。物聯網的發展雖然有別于消費互聯網，但是隨著數據價值的日漸加深，布局平臺的公司有望厚積薄發，值得期待。
資料來源：各公司公告，天風證券研究所
從國內市場來看，CMP+AEP模式最典型的兩個平臺是中國移動的OneNET和中國聯通與Jasper聯合的平臺。
OneNET為中國移動自有物聯網平臺，經過近4年的發展，OneNET的設備連接數近9000萬，用戶數超過10萬，產品數超過12萬，API日均調用超過2億次，增速、規模、活躍度保持全球領先。
2014年9月，Jasper通過天河鴻城子公司愛云信息，開始為中國聯通打造物聯網業務運營管理CMP平臺，自2015年6月上線以來，用戶數快速增長，截至年報，注冊發卡數達到1.05億戶（同比增長0.42億），計費連接數達到3324.5萬戶（同比增長935.91萬）。同時，借助與Jasper的CMP平臺合作的先發優勢，宜通世紀進一步延伸布局AEP平臺，與歐洲領先的Cumulocity合作，于2016年12月推出立子云AEP平臺，聚焦工業物聯、車聯網、智慧醫療等六大行業端對端解決方案，截至2018年報年已經服務超過60多家客戶（同比2017年底的20多家大幅增長），AEP平臺有望與CMP平臺形成顯著協同效應，復制CMP平臺的高增長。
4. 終端無線模組將放量
全球市場來看，根據GSMA移動智庫與中國信通院2016年發布的報告顯示，2015年全球蜂窩M2M（2G/3G/4G）連接數為3.05億，到2020年將達到9.6億次，復合增長率26%。而從總的網絡連接來看，蜂窩M2M連接數占比將從目前的4%提升到2020年的9.9%。從全球看，2015年全球70%的蜂窩M2M設備仍然采用的是2G網絡。
根據Analysys Mason Limited數據，2018年全球M2M設備連接相關收入達到291.75億美元，并有望于2024年達到691.19億美元，CAGR為17.07%。行業分布上，2013年汽車與交通行業設備連接相關收入占比32.41%，是M2M設備第一大應用行業，預計2024年相關收入將增長至 370.67 億美元，CAGR達到52%，占整體收入比例升至53.69%。伴隨車載領域的產品不斷升級，新產品價格還會進一步提升。
04 機械裝備行業進軍工業互聯網：深度參與感知層，積極向平臺層/網絡層業務拓展
裝備制造直接相關領域包括：1）感知層，主要包括各種執行設備及數據搜集及傳導設備。2）PLC，可編輯邏輯控制器，主要職能為直接控制及監測現場設備，其次為收集及傳導信息。近年來，部分領先制造業企業也開始向網絡層或平臺層進行業務拓展，從而由核心裝備制造往裝備+服務模式轉型。
1. 工業互聯網有望加快我國制造業自動化升級趨勢
自動化設備每年的市場容量普遍較大，加上集成空間翻倍，市場空間廣闊。近年來主要自動化設備領域均涌現了一批優秀的國內企業，以性價比和服務優勢實現對海外公司的追趕。
國產控制器發展較為成熟，是上游核心零部件中與進口產品差距最小的部分。目前，國產控制器與進口產品存在的差距主要集中在控制算法和二次開發平臺的易用性方面。
控制算法的差距導致國內控制器的應用范圍有限，大多集中在較簡單的搬運、碼垛領域。
2.傳感設備工業物聯網的核心基礎
傳感器為工業物聯網的基礎和重要組成部分，市場規模快速增長，進口替代加速。2010-2018年，全球傳感器行業規模由720億美元增長至2059億美元，CAGR達14%。2017年我國傳感器市場規模為1300億元，預計到2022年將達到2327億元。傳感器進口占比自2011年的85%降至2016年的60%，傳感器芯片進口占比自2011年的95%降至80%，進口依賴程度明顯改善。
由于工業物聯網的發展要求，傳感器呈現智能化趨勢。目前，部分傳感器已具有信息處理能力，可以集成傳感器、微處理器和執行器，成為智能傳感器。據中國信通院測算，2015年我國智能傳感器市場約為106億美元，預計到2019年將達到137億美元。
MEMS作為智能傳感器代表，成為傳感器市場發展重點，獲大量應用。MEMS具有微型化、集成化、批量生產、方便擴展等特點，在技術上較普通傳感器而言精度高、重量輕、尺寸小、能效高。受益于物聯網的發展，預計2021年MEMS傳感器市場規模將達到396.9億美元。
以漢威科技為例，探討公司立足傳感器技術如何延伸工業物聯網產業鏈下游應用，實現業績釋放。近年來，漢威科技以傳感器業務為核心，通過多年的內生外延發展，形成了“傳感器+監測終端+數據采集+空間信息技術+云應用”的系統解決方案。
以公司的重大危險源監測監控系統解決方案為例：
大中型危化企業生產工藝復雜，存在大量易燃易爆、有毒有害物質，在生產、儲存、運輸、使用過程中形成很多重大危險源。漢威科技集團針對大中型企業研發了重大危險源在線監測系統。該系統以公司MC101催化燃燒式傳感器為基礎，可對工業現場可燃性氣體濃度進行檢測，能夠實現7*24小時的實時監測并智能判斷報警，從而能有效減少安全隱患。
同時，漢威有序推進“漢威云”戰略，公司物聯網服務體系進一步完善。公司成功實現了數據從感知端采集到通過NB-IoT網絡實時傳輸到漢威云平臺的方案。通過將智慧水務、智慧熱力、智慧安全、智慧環保、大氣網格化監測平臺等一系列解決方案收集的行業數據導入云平臺進行分析，為客戶提供增值服務。
05 工業互聯網案例一：智能物流，倉-干-配-柜多環節優化快遞物流成本
智慧物流是指通過工業互聯網技術對物流各環節進行實時狀態分析、最終實現自主決策的一套現代化物流體系。智慧物流架構分為感知層、傳輸層、服務層和應用層，涉及的基礎技術包括人工智能、大數據與云計算、區塊鏈等，整個物流系統就是一個工業互聯網。
當前物流業的瓶頸在于數字化程度不足，感知層面，利用硬件獲取基礎數據的普及程度仍有較大的進步空間。
將智慧物流的應用場景籠統地分為四段：倉、干、配與柜。每一項各自對應了不同的使用場景和硬件設備，各設備采集數據并通過物聯網互聯互通，再采用大數據和人工智能技術計算好線路、動作等，就形成從倉庫到最后一公里的、一個完整的智慧物流系統。
自動化無人倉庫：不直接進行人工處理的情況下自動完成物料的存儲和取出，主要由由硬件+軟件組成。軟件：WMS是整個倉庫系統的智慧大腦，基于倉庫內的各類資源實現貨物的存儲與移動管理，提高庫存準確率，完成供應鏈一體化。目前我國在WMS研發仍處于起步階段；硬件：從倉庫揀選到存儲的各環節，需引入多種類型的智能設備打造高度自動化作業流程，如無人叉車、機器人、揀選AGV、分撥AGV、自動封箱機、自動分揀裝備等。
運輸配送可進一步細分為干線運輸和最后一公里。純線上平臺的形式包括車貨匹配（已出現較大公司）、線路規劃（多為物流公司內部開發，旨在降低成本）、即時配送系統（技術領先企業包括美團外賣、順豐同城等）。
車貨匹配：平臺將貨主的貨源信息與車主的運力信息集中在平臺上，撮合雙方需求。當前來看，滿幫、中儲智運為在市場中較為典型、份額占比較高的兩家平臺。
滿幫（前運滿滿+貨車幫合并后的新公司）對區域內車輛分布、發貨情況進行監測，完成對未來車輛供給及貨源數量的預測，公司也參與多項5G車聯網協議制定，持續開展基于V2X技術的編隊行駛和車車互聯研究；
運輸線路調度：對各個節點（倉庫和轉運中心）的貨量實時監控，提取所需重新配置資源的信息，通過人工智能等核心算法對物流資源合理分配，提升貨車裝載率。
同城配送：根據配送貨物性質可進一步分為快遞同城配和即時配送，技術含量較高的是即時配送。分配訂單時，外賣平臺需考慮外賣員與商家距離、路況、商家出貨特征、用戶的需求等，需對時間、空間和商戶三個維度綜合評估。美團構建O2O實時配送智能調度系統，以億級歷史訂單數據分析作為基礎，結合對配送路況、天氣、取餐難度等因素進行評估，為外賣員規劃最優路線，降低配送成本的同時提升客戶體驗。
快遞公司所面對的是每天數億級別的數據量。當務之急一方面在于對現有數據的挖掘，另一方面則是在如此大的數據量面前，如何加快數據的使用效率。實踐上，快遞公司在智慧物流上的探索主要集中在降本增效。受益于規模效應+智慧物流的改善，過去幾年快遞企業的單位運輸與操作成本均實現了快速下降。
順豐在智慧物流領域每年均有較大的研發相關的開支，其費用化的部分高達通達系公司的接近10倍。上市公司的研發支出中，無人機、大數據、同城子系統是其中的亮點。
除了內部研發，順豐在外部投資上也走在前列，智慧物流方面最具備代表性的兩項投資分別是物聯億達與美國的Flexport，分別對應的是物流物聯網的落地與全球貨代平臺。
06 工業互聯網案例二：工程機械，樹根&徐工信息平臺邁向成熟
1. “根云平臺”：目前最廣泛的工業互聯網平臺
三一集團孵化的“樹根互聯”是中國成立最早、連接工業裝備最多、服務行業最廣泛的工業互聯網賦能平臺之一，可提供物連接入、云計算、工業大數據和SaaS應用等服務。“根云”平臺自下而上包括硬件層、通信層、平臺層和應用層，各層產品包括云盒、云通、云坊、云像、ECC、iCSM等。樹根互聯借助大數據和物聯網技術，率先將20多萬臺設備的實時操作數據匯集到一起，打造了行業知名的“挖掘機指數”。目前，樹根互聯已賦能61個細分行業，收集各類數據1000多億條，連接管理超4300億資產，為客戶開拓超百億元收入的新業務。
運用“根云”平臺公司1——三一集團
三一集團18號工廠：數字化制造管理，數字工廠仿真、ERP與MES、智能物流無縫集成；實現高度柔性生產，20個工位，30余種型號混裝，支撐100億產值；離散型制造的流水化裝配，人均產值提高24%，可比制造成本節約1億元；
對工程機械全生命周期管理，給客戶提供增值服務，實現價值延伸；
以“服務訂單”為管理主線，實現從客戶來電、服務派工、現場服務、系統報工、服務回訪到售后質量全過程管控服務模式，提升服務資源利用和調度的效率；
基于工程機械網平臺的分期付款、租賃、延保、保險等多業務模式支持，提高服務收入占比，提高工程機械銷量同時降低資產風險。
使用“根云”平臺公司2——星邦重工
通過構建企業級高空作業智能服務平臺，實現近千臺產品運行狀態實時監測，提高客戶的設備使用效率可安全性；
全面管理售后服務流程，為1400家客戶，1.5萬臺設備提供增值服務，管理全國30個倉庫，2.8萬種配件，支持卓越運營；
客戶服務及時率同比提高15%，客戶滿意度同比提高6%，同時服務訂單處理及時率和質量分析記錄完整度有較大提升。
2.徐工信息：XREA工業互聯網平臺
XREA工業互聯網平臺由徐工集團子公司徐工信息創建，具有將IT與OT技術深度融合的全面支撐能力。目前該平臺已經連接20+國家，為400多家企業客戶提供了貼近需求的產品服務與解決方案服務，廣泛應用在工業現場、企業運營、全生命周期等多種應用場景，并從描述、診斷向預測、決策、優化不斷演進，帶來更深層次的價值。
XREA平臺應用案例1：江西銅業，生產制造優化解決方案
XREA工業互聯網平臺可結合設備聯網采集、視覺識別、機器人離線編程、AI智能分析等技術，對設備運行情況及生產數據進行實時采集分析，以及設備生產狀態、產品質量、控制產能平衡的監控分析，并通過大數據分析與建模為客戶優化生產工藝，支撐決策分析。以江西銅業為例，該解決方案實現了以下效果：
提高生產效率，如生產7200片始極片，從多班次工作12小時以上變成8小時自動完成生產任務
提高生產質量，實現產品質量可追隨，生產一致性明顯提升，不良品率控制在3%以內；
提高物流效率，物料自動分類、流轉，裝箱效率與剝片效率同步，消除等待生產行車空閑運轉時間；
降低企業人員成本，實現生產過程無人化，每年節約成本600萬元；
XREA平臺應用案例2：瑞圖控股，產品生命周期管理案例
XREA工業互聯網平臺可通過智能網關完成瑞圖砌塊、污水處理設備數據采集，兼容設備工業協議，對砌塊、污水處理設備的控制數據進行有效地采集與上傳儲存，從而全方位監控設備運行狀況，快速響應設備異常，從而提升產品運行效率，降低產品運行維護成本，提升產品價值。以瑞圖控股（中國）為例，該解決方案取得以下效果：
為客戶提供產品增值服務，輔助企業進行市場和產品的研發升級，減少售后服務維修成本30%以上、提高設備使用率10%以上；
提供第三方產能交易平臺，撮合線上產品交易，打造產業升態創新模式；
通過設備監控、智能運維、行業平臺相結合的方式實現設備全生命周期服務。
風險提示： 工業互聯網扶植政策不及預期、 5G 發展不及預期、宏觀經濟景氣度大幅低于預期影響制造業資本開支等。
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