工业互联网如何赋能高端制造？
工业互联网的核心技术有四个：一，边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现高效协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和控制过程；二，大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键；三，数字孪生，即通过数据化方式为工业设备定义数据结构，结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉，完成设备从物理向虚拟环境映射的最关键描述；四，通过专家经验 人工智能的方式，基于专家经验指导的大数据样本标注，通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型，实现精准判决 。
工业互联网三大高端制造应用场景什么是高端制造？高端制造与中高端制造、中低端制造不一样之处在于：一，生产过程基本上都是连续的，比如流程制造；二，需要众多不同大型设备的高效协同，属于复杂工艺 。像石油、电力、石化、光电、半导体等高端制造的可能有几百个不同的子生产过程, 需要保证每个生产过程都得到严格的管控，才能完成最终预期的产出；三，高度自动化的生产过程，可以根据实时采集的各种工况参数，对控制过程进行自动化的实时响应；四，对质量、产能、风险、成本等的精细化管理要求极高，需要非常精准的过程控制和结果检验机制 。
工业互联网在高端制造里应用场景很多，而当前的高端制造普遍呈现资产密集、资产性能优化空间大，数字化程度高但数据利用率低，经验驱动、缺少科学决策能力的局面 。通过结合工业互联网的赋能，即资产性能管理、运营效率提升、能源管理优化、安全生产环保、工业控制安全，可达到：一，提高资产运营的效率，降低非计划停机带来的风险影响；二，提高资产利用的效率，降低排放、降低能耗、提高安全生产、实现环保，构建产业生态 。
正是因为高端制造普遍的体量都比较大，所以哪怕提高1%，都能创造巨大的价值 。高端制造的工业互联网的核心不是数据采集，而是一层一层传递的数据的价值 。工业互联网平台，能够起到加速整个价值传递过程的作用，一方面能够汇聚来自不同设备和业务系统的数据，构建数据中台，对数据进行规范和治理，以及针对离散化、场景化的数据分析；另一方面，它也提供了大量的跨应用系统的能力重用模块，让应用的交付、数据的分析变得更便捷和更简单 。
相对于传统的PLC、DCS、MES或ERP这些传统的IT和OT系统，工业互联网应用着眼点放在了新技术解决老问题上，它通过运用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进的IT技术，去解决原先由于数据量、数据处理能力、实时性等限制而不能得到很好解决的设备可靠性、工艺质量以及企业经营决策等方面问题，可以说是原有IT和OT系统的升级和重构 。
高端制造的工业互联网应用非常离散化，应用场景主要是三类，设备资产管理、运营性能管理和生产经营决策 。资产性能管理的目标是提高资产（也就是设备）的可靠性，避免非计划停机；只有保证了设备的可靠性，才能保证运营过程中的产能、质量、成本的有效提升，才能优化运营指标；而只有保证了运营效率的提升，才能实现企业经营利润的提升和经营风险的规避，所以这三层是通过数据的价值环环相扣的 。
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