工业互联网平台这个圈子里有三家比较大的企业：
中国航天科工“航天云网”、三一“树根互联”、海尔“卡奥斯”。
「航天云网科技」大央企，它们自己的兄弟企业就有几千家。
「树根互联股份」隶属三一重工。 上市终止，递交上市材料一年多以后，经历了6轮融资的树根互联还是选择了撤回IPO申请。
「卡奥斯物联科技股份」隶属青岛海尔。 2024年9月，卡奥斯正式启动IPO辅导，计划于2024年10月至2025年6月完成辅导期，目标登陆资本市场。（小编猜测卡奥斯有可能想撤回IPO申请，借壳上海新时达上市的机会更大。）
把工业互联网平台理解成为一台吸尘器，粉尘好比数据，清洗这些粉尘获得有价值的数据。那么什么是工业互联网平台？
我们将工业互联网平台比喻为“吸尘器”，粉尘（数据）的收集和清洗是核心过程，但关键在于如何从海量数据中提炼出真正有用的价值。
以吸尘器类比工业互联网平台的数据处理过程（粉尘=数据，清洗=分析），降低了读者理解门槛，符合工业互联网"数据价值提炼"的核心逻辑。
以下从数据的获取、应用及挑战三方面展开分析：
一、数据的来源与清洗：吸尘器的“吸尘”过程
数据来源的多样性
工业数据如同粉尘分散在各处，主要来源包括：
设备层：传感器采集的温度、压力、振动等实时参数（例如PLC、CNC机床）；
生产层：机器生成的能耗数据、维护日志、工艺参数；
外部层：供应链物流信息、客户反馈、市场趋势等。
清洗与标准化
工业互联网平台需对原始数据进行“粉尘清洗”：
协议兼容：支持1100+种工业协议（如Modbus、OPC UA）的解析，实现多设备数据互通；
去噪处理：过滤无效数据（如传感器异常值），并通过标准化格式（JSON、XML）存储。
二、数据的核心用途：粉尘的价值转化
清洗后的数据可转化为以下实际应用场景：
优化生产流程
效率提升：通过分析设备运行数据，发现生产瓶颈（如某工序耗时过长），优化工艺参数，提高产能。
质量控制：实时监测产品合格率，定位劣品根源（如某批次原材料缺陷），降低质量风险。
设备预测性维护
通过振动、温度等数据建模，预测设备故障（如轴承磨损），提前维护避免停机。例如某工厂通过数据分析减少58%设备故障率。
能源与成本管理
整合能耗数据（如电、水消耗），建立动态调度模型，降低单位能耗成本。典型案例显示单台制造费用下降22%。
数据驱动决策
结合供应链数据（如库存、物流时效）与市场需求，动态调整生产计划，避免库存积压或短缺。
三、数据应用的挑战：我们是否得到了想要的数据？
数据有效性问题
噪声干扰：部分数据因设备老旧或环境干扰（如电磁噪声）导致准确性不足，需强化清洗算法。
需求错位：企业可能过度采集数据（如全产线监控），但实际仅需关键指标（如核心设备状态），导致资源浪费。
价值转化门槛
数据需结合行业Know-how（如化工反应模型、机械加工工艺）才能产生价值，而中小型企业往往缺乏分析能力。
总结
工业互联网平台的数据如同“吸尘器收集的粉尘”，其价值取决于清洗精度（数据质量）和分析深度（场景应用）。企业需明确目标（如降本、增效或柔性生产），针对性采集关键数据，并通过算法模型与行业经验将其转化为可执行的策略。最终，数据是否“有用”取决于企业能否从粉尘中提炼出适配自身需求的“黄金颗粒”。
（来源：工控明灯）
