纵观历史多次工业变革或者是科技技术发展和应用,信息通信技术的推广，总是由一批具有先导性、引领性、带动性的科技级别应用牵引，推动新技术、新应用、新产业和商业模式的快速迭代和持续演进，引爆大规模商用。当前，工业互联网平台发展总体还处在起步阶段，新应用、新模式正在不断孕育演化，必须以真实的应用场景需求为牵引，优先考虑解决工业场景实际需求要什么，而不只是从平台供给侧考虑有什么，培育一批能够引领工业互联网平台技术、功能、商业模式快速迭代的杀手级应用。一批高耗能、高风险隐患、高通用性、高价值的工业设备接入互联网云平台在近期有望成为牵引工业互联网平台发展的真实应用场景。
当前，我国工业体系中存在大量高资源消耗、高安全风险、低利用效率的工业设备。有关专家初步测算，2017年，我国近1000座炼铁高炉年消耗标准煤约3.4亿吨， 47万余台燃煤锅炉能耗占到全国煤炭消耗25%以上，5亿台内燃机石油消耗占全国石油消耗近60%，30万台大中型空压机、200万台数控机床平均设备负载率分别不足60%和40%，风力发电弃电量为419亿千瓦时，设备资源闲置、能源浪费十分严重。推动炼铁高炉、工业锅炉、数控机床等工业设备上云，通过开展运行监测、能效优化、预测性维护等服务，预计可降低炼铁高炉等设备平均能耗3%，提升数控机床等设备利用率8%，降低风电设备弃风率至10%。
这些复杂设备优化的数据采集量巨大，数据采集具有高频率、大批量、高并发、长周期的特征。如燃气轮机单台设备有上万个数据采集点、一天产生500G运行数据，单台风电设备采集1000多个测量点，风场开发过程一轮仿真将产生700GB数据，这些设备数据采集规模已经远远超出了传统IT架构的数据存储、处理分析能力，亟需构建基于云计算的工业互联网平台体系。从数据分析模型来看，需要多样、精准、高效、全面的机理模型和大数据分析模型。这一场迫切景需要基于工业互联网的解决方案。
当前，我国工业体系中存在大量高资源消耗、高安全风险、低利用效率的工业设备。有关专家初步测算，2017年，我国近1000座炼铁高炉年消耗标准煤约3.4亿吨， 47万余台燃煤锅炉能耗占到全国煤炭消耗25%以上，5亿台内燃机石油消耗占全国石油消耗近60%，30万台大中型空压机、200万台数控机床平均设备负载率分别不足60%和40%，风力发电弃电量为419亿千瓦时，设备资源闲置、能源浪费十分严重。推动炼铁高炉、工业锅炉、数控机床等工业设备上云，通过开展运行监测、能效优化、预测性维护等服务，预计可降低炼铁高炉等设备平均能耗3%，提升数控机床等设备利用率8%，降低风电设备弃风率至10%。
这些复杂设备优化的数据采集量巨大，数据采集具有高频率、大批量、高并发、长周期的特征。如燃气轮机单台设备有上万个数据采集点、一天产生500G运行数据，单台风电设备采集1000多个测量点，风场开发过程一轮仿真将产生700GB数据，这些设备数据采集规模已经远远超出了传统IT架构的数据存储、处理分析能力，亟需构建基于云计算的工业互联网平台体系。从数据分析模型来看，需要多样、精准、高效、全面的机理模型和大数据分析模型。这一场迫切景需要基于工业互联网的解决方案。
在推进工业设备接入工业互联网云平台过程中，要从实际需求出发，优先推动有基础、有条件、有需求、有优化潜力的设备上云，重点面向炼铁高炉、工业锅炉、柴油发动机、大中型电机、大型空压机、风电、光伏、工程机械、数控机床等工业设备，以公有云、私有云、混合云多种方式并举，组织实施工业设备上云领跑者计划，树立一批设备上云用云典型示范，推动设备泛在互联、数据汇聚共享、资源优化配置，促进生产方式、经营方式、商业模式创新，打造高效、节能、绿色的新型制造业生态。
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