工业服务云作为云制造的应用场景之一，是在“制造即服务”理念的基础上，借鉴了云计算思想发展起来的一个新概念：指对所有设备采取一种基于物理数据和低级别现象所采取的持续关注和在线诊断，实时采集机器各种性能、指标，只考虑应用、解决问题。
在制造云运行过程中，“知识”即“数据库”或者叫做“资料库”起着核心支撑作用。所谓的“数据库”或者“资料库”需要统一的“语言”才能实现各种资源的互联和共享。这也就是为什么美国工业互联网联盟（IIC）在成立之初就投入大量的资源建立统一的“通讯协议”就是为了推动工业互联网的标准化
一、物理资源层（P--Layer）
该物理层资源通过嵌入式云终端技术、RFID技术、物联网等，从而使得各类物理资源能接入到网络中，实现物理资源的全面互联，从而形成云制造虚拟资源，进而为云制造虚拟资源封装和云制造资源调用提供接口支持
二、资源层（R--Layer）
该层主要是将接入到网络中的各类制造资源汇聚成虚拟制造资源，并通过云制造服务定义工具、虚拟化工具等，将虚拟制造资源封装成云服务，从而发布到云层中的云制造服务中心
该层提供的主要功能包括：云端接入技术、云端服务定义、虚拟化、云端服务发布管理、资源质量管理、资源提供商定价与结算管理、资源分割管理等
这个环节担当的角色有点儿类似大众传播媒介的“把关人”，所有的数据汇聚到这里，“把关人”对其进行整理、汇总、筛选，决定信息流的去向，即划分到哪一个小的数据中心
三、云制造服务层（C--Layer）
该层主要汇集资源层发布的各类资源服务，从而形成各类云制造服务数据中心。在云制造模式下，用户参与度不仅限于传统的用户需求提出和用户评价，而是渗透到制造全生命周期的每一个环节
即客户或用户的身份不具备唯一性，也就是说一个用户既是云服务的消费者，也是云服务的提供者或开发者，体现的是一种用户参与的制造，包括人机交互、机人交互、机机交互、以及人人交互等。
四、核心服务层（S--Layer）
该层主要面向云制造三类用户（CSP、CSD、云服务运行商）对制造云服务的综合管理提供各种核心服务和功能
包括：面向CSP提供云服务标准化与测试管理、接口管理等服务；面向云服务运行商提供用户管理、系统管理、云服务管理、数据管理、云服务发布管理服务；面向CSD提供云任务管理、高性能搜索与调度管理服务等
比如：通用电气（GE），该公司是美国工业互联网联盟的主导企业之一，其在位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，就收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，并对这些数据资料（大数据）进行分析，从而GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑
如果其他公司想要获取这些数据呢？对不起，只有交换或者付费了
五、接口服务层（S--Layer）
该层主要是面向特定制造应用领域，提供不同的专业应用接口以及用户注册、验证等通用管理接口
六、用户层（U--Layer）
该层面向制造业的各个领域和行业。不同行业用户只需要通云服务门户网站、各种用户界面（包括移动终端、PC终端、专用终端等）就可以使用云制造服务中心的云服务
该层面向制造业的各个领域和行业。不同行业用户只需要通云服务门户网站、各种用户界面（包括移动终端、PC终端、专用终端等）就可以使用云制造服务中心的云服务。
总结
工业云发展是培育工业大数据产业生态和带动制造业服务化转型的重要基础，是未来先进制造业发展中实现工业互联和智能制造的信息中枢
关于云制造的研究和应用依然面临着很多的问题，在模式、应用和技术等方面都还有许多有待深入探讨的空间，下一步将对相关的问题做更深入的研究与探索。
进而推动云制造在制造业的作用及应用，促进我国正在进行的“云计算”和“云制造”从理论到实践，从概念到内容落地的具体化，进一步提升中国制造业信息化的水平
附加：工业云是智能制造的信息中枢
云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势。随着国务院《关于促进云计算创新发展 培育信息产业新业态的意见》和《中国制造2025》的印发，云计算在工业领域的落地发展成为“十三五”期间进一步推进两化深度融合的重点工作之一，工业云成为信息企业和工业企业共同关注的热点。
工业云发展是培育工业大数据产业生态和带动制造业服务化转型的重要基础，是未来先进制造业发展中实现工业互联和智能制造的信息中枢。本文试图对工业云的功能特点、应用场景、发展现状和问题做一梳理，并分析提出下一步促进工业云发展的着力点。
工业云的功能特征和应用场景
云计算概念起源于消费互联网领域。2006年3月，亚马逊推出弹性计算云服务（Elastic Compute Cloud，EC2），8月份，谷歌在搜索引擎大会上正式提出云计算概念。“云”既是对互联网公司所采用的计算架构的描述，也是对其商业模式的形容。在计算架构上，基础设施利用网络和虚拟化技术池化后可实现动态弹性扩展，其上运行的软件服务可以集中部署和维护，并实现对基础设施的透明访问；在商业模式上，面向公众开放服务，支持用户按需租用，并可自助完成业务部署。可见，云计算的功能与互联网公司对于计算设施的应用需求是完全匹配的，特别是能够根据系统信息数据处理压力的起伏，以远较传统的服务器、小型机、大型机等IT基础设施更为灵活的配置方式，以更低成本实现计算资源的动态调度。
工业云的功能特征基本继承了云计算的通用功能。但对于工业领域的IT应用而言，不用应用场景的软件服务对计算设施的要求不尽相同，大体可分为两种：一是计算处理资源密集型应用，即软件服务对CPU和GPU的计算处理能力有较高要求；二是存储资源密集型应用，及软件服务对数据存储系统的容量和处理速度有较高要求。上述两类应用决定了目前市场上常见的、按功能特征区分的两种工业云。
一是以公共超算中心或企业私有计算中心为依托的计算型工业云，其上通常可提供计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）等对数学建模、求解分析、三维图像处理等处理能力有较高要求的软件服务。计算型工业云的应用场景一般对应于工业领域的研发设计环节，特别是企业从事大型研发项目，有多个子系统研发工作同时推进，并都需要IT资源支持的时候，使用工业云可根据各项目团队的动态进度和需求，灵活调度企业IT资源，实现研发资源的最大化配置。计算型工业云一旦在企业部署应用，就会自然从IT资源配置调度平台，加速演变为产品研发不同工序间的协同合作平台，继而成为企业管理层统筹企业全局研发活动的集中管控平台。如商飞公司已经部署的全球协同研发云平台，已经成为能够集中管理供应链上跨地域的合作伙伴的各类研发活动的调度中心，全部设计、测试数据在平台上可实现高速交换和共享，促使在研产品的成熟周期大大缩短，综合研发成本成倍降低。
二是以公有或私有数据中心为依托的存储型工业云，其上通常可提供企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）、财务管理等对大规模结构化数据的访问和处理性能有较高要求的软件服务。存储型工业云的用户非常广泛，特别是可提供软件租用服务的工业云，能够允许企业以低成本使用ERP、SCM、CRM等原本实施成本高昂的软件服务，尤其受到中小企业用户的欢迎。移动互联网兴起之后，特别是电子商务和网络支付工具爆发式增长以来，大量中小企业主从移动端“触网”，他们所接入的正是已经演变成为电子商务平台的存储型工业云。在云平台的支持下，企业管理人员可以通过手机实现企业的人员管理、订单管理、财务管理、物流管理等工作，并可以与交易合作伙伴在线结算。如创捷通公司在深圳运营的供应链管理云平台，可以帮助智能手机投资人在线与全球范围内的手机设计公司、零部件供应商、组装代工厂等有关上下游企业建立业务合作，并提供电子结算、供应链金融、跨境报关/报税等增值服务。
最近半年以来，随着部分工业互联网应用开始落地，相应出现了集成处理各类工业传感器回传数据的云平台，就其目前的应用形态而言，应仍属于存储密集型工业云一类。
工业云是智能制造产业生态的制高点
较早完成工业化进程的西方发达国家，近年来的发展重点聚焦于软件能力的提升。不仅是IBM、SAP等信息技术公司在积极发展通用软件技术，波音、空客、GE等工业企业也在不断利用软件将工业知识和技术进行固化，提升软件能力。如前所述，工业云平台是工业企业集中固化、管理、迭代更新技术知识的理想软件工具。从代码行数看，洛克希德马丁公司已经超过微软成为世界最大的软件公司，而GE推出Predix工业云平台后，也宣称出五年后要成为全世界最大的软件公司。2016年1月的CES消费电子展上，全球最大的白电制造商惠而浦公司宣布将与IBM合作推出搭载人工智能系统“沃森”的家电产品（沃森的核心系统是运营在云端的大型人工智能知识系统），提出下一代家电将能够和用户交流并自主学习。西门子也于2015年底宣布将增加研发投入3亿欧元搭建跨业务新数字化云端服务平台Sinalytics，能对机器产生的大量数据进行整合、保密传输和分析，通过数据分析和反馈提升对燃气轮机、风力发电机、列车、楼宇和医疗成像系统的监控和优化能力。可见，全球工业和信息技术领域的领先企业已在工业云领域加紧布局，抢占未来先进制造业软件平台和产业生态的制高点。
我国工业云发展初有成效
我国高度重视工业云发展，国务院关于促进云计算创新发展 培育信息产业新业态的意见把“大力发展企业经营管理、研发设计等在线应用服务，降低企业信息化门槛和创新成本，支持中小微企业发展和创业活动”作为主要任务明确提出，《中国制造2025》也把“实施工业云及工业大数据创新应用试点，建设一批高质量的工业云服务和工业大数据平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享”作为推进两化深度融合，支撑智能制造发展的重要举措。2013年以来，工业和信息化部确定了北京等16个省市作为工业云创新服务试点，探索创新信息化和工业转型的新模式，在试点省市和相关单位的共同努力下，已经取得了一些初步的成效。中国工业软件产业发展联盟也联合地方工信主管部门，在惠州仲恺高新区、青岛8个工业园区、昆山模具产业集群三个重点产业园区，分别推动广州中望、北京数码大方、苏州浩辰牵头建设了工业领域国产CAD中小企业公共服务平台，促进正版CAD软件在中小企业的应用与发展，支撑企业研发水平的提高和区域自主创新能力的提升。
从已开展的服务业务类型来看，我国工业云已涵盖上文提到的全部两种功能类型。如国家超算中心所在的天津、济南等地，以及地方投资建设有超算中心的上海、北京等城市，均已依托本地超算中心的计算资源优势，以软件计算租用服务和工程分析咨询服务等方式，为装备制造、航空航天、生物医药、石油勘探等重点领域的工业企业提供计算机辅助设计、辅助工程、辅助制造等云服务。江苏、河南、宁夏、重庆、内蒙古、贵州等地则以电信运营商或信息技术企业为主体，搭建了面向服装行业、食品行业、电子行业等领域大中小企业的供应链设计协同平台和商务协同平台，既降低了企业信息化的门槛，也为配套企业拓展了产品销路，降低了龙头骨干企业的采购成本。各地区工业云运营主体机构还举办了组织培训、设计大赛等多种宣传推广活动，提高了社会各界，尤其是工业企业对工业云的认识水平，激发了企业应用工业云的积极性。如中国工业软件产业发展联盟和数码大方联合在北京举办的中国3D工业设计创新大赛，吸引了数万人参加，在工业云应用推广方面取得了较好的宣传效果。
随着工业云应用的逐步推开，云计算能够培育产业新型业态的功能也在工业领域逐步显现，不仅催生出工业软件服务的新业态，还带动工业企业创新形成了一批服务化转型的新模式。
一是催生出工业大数据应用生态。工业云在企业的落地应用，为工业企业打通信息化建设中遗留的信息孤岛提供了新手段。云平台在数据集成方面具有天然优势，推进建设和应用工业云平台，就是推进企业统一数据标准和共享机制，虽有重重阻碍，但平台一旦建立，即可极大加速工业企业数据的积累，一些面向行业应用的大型工业云平台还能加速行业共性数据的积累，这为工业大数据的进一步发展和成套解决方案的成熟提供了重要的资源池和测试床。如三一重工、中联重科、海尔等企业已经初步建成的工业互联网云平台，已经可以通过对产品实时工况监控数据的分析挖掘，优化产品的维护保养计划并反哺新品研发。在这些工业云平台上，产品制造商、维护服务商、产品最终用户、平台运营商等各取所需、合作共赢，形成了以数据和服务为核心的产业生态。随着示范作用的发挥，平台会吸引更多应用服务商和用户加入其中，新的服务商从数据中能够挖掘创造出更多价值，而用户的加入使得数据规模成倍增长，平台在不断的自我成长过程中，成为工业大数据创新创业的重要孵化器。
二是带动工业企业加快服务化转型。工业云在工业企业成功落地应用后，数据在云平台上的快速流动使得企业对市场、研发、生产等业务和资源的全局控制能力大大提升，企业决策和执行变得更加准确和敏捷，市场地位存在既有优势的企业甚至可以借助工业云，增强对社会化资源的掌控和影响力，催生出更多有趣的商业模式。如海尔通过出售带有智能APP交互功能的烤箱产品（后台是云平台支撑），在原有的商品售卖盈利模式之外，开拓出烘焙社交、烘焙菜谱和食材电商等新商业模式。青岛红领利用云平台打通零售端、工厂和供应链，发展出平民百姓可定制服装的新模式，使得服装定制不再是少数高端人群独享。三一重工自身实现了工业互联网应用后成立了子公司三一智能，向其他制造企业提供工业互联网集成和咨询服务，从制造业拓展业务进入信息服务业领域。设计软件企业数码大方则与数控家具生产设备厂商铭龙科技合作推出可在手机上定制板式家具的移动APP“智慧工匠”，后台利用云平台接受订单并生成可执行的加工文件后传送至专用自动化生产设备加工，由此实现用户定制化需求和家具工厂的对接，两家分别来自软件和装备制造领域的企业，合作拓展出撮合提供定制家具的新服务模式，将来还可能踏入更多行业。
我国发展工业云亟须突破三大瓶颈
一是需求侧，工业企业对工业云的理解和认识水平还是相对不足。前期信息化基础较好的企业，目前多数也尚未全盘谋划形成适合云端集成的业务流程，部门、企业、行业之间的数据壁垒普遍存在。如某集团装备集中管控云平台建设初期，曾遇到不同部门业务流程、平台架构、数据格式不统一，无法集成的问题，项目被迫暂停，集团统一制定并强力推行数据标准一年后才又重新启动云平台项目。前期信息化基础相对薄弱的企业，则一直以来对于信息技术的认识和应用水平瓶颈未能突破，对待工业云这一新鲜事物的关注度不高，特别是在当前制造业整体发展形势压力较大的情况下，企业对工业云等信息化领域的新进展无心跟进。
二是供给侧，目前的工业云平台还是以软件企业或者电信运营商为运营主体，商业模式还是延续传统思路，以有偿提供工业软件和计算服务为主，所提供服务也以通用功能为多，具体产品和服务的开发与工业过程联系不密切，不能满足不同行业对工业云的差异化需求，对工业企业的吸引力不足，服务和商业模式需要进一步创新。同时技术服务能力也有待提升，工业云系统在可用性、稳定性、安全性方面要求较高，我国自主产品还不能覆盖全部需求。如在仿真分析、高精度现场数据采集和实时处理等环节，关键技术产品还依赖进口，国外产品标准主导我国事实标准。部分工业企业自建的研发队伍尚处于起步阶段，对软件及其平台技术产品的开发经验和投入较少，定制化服务能力更显不足。
三是发展环境仍有优化提升的空间。我国在保护企业数字资产安全方面存在立法空白，企业对信息服务市场的诚信程度顾虑重重，担心敏感数据泄露，有关部门针对保护数据安全的立法建设亟待加强。另外，工业云发挥数据集成和流动促进的作用需要统一标准体系的支撑，包括各软件之间标准化的系统数据接口，以及围绕产业链建立跨行业的数据标准结构，我国目前行业间普遍存在的数据壁垒亟待破除，有关标准体系建设亟待完善。
促进工业云发展的着力点
一是加快研究部署工业云发展的顶层设计。按照标准先行、技术突破和市场拓展的思路，首先开展技术标准体系和数据标准体系建设，抓住在中国市场制定竞争新规则的机会；其次聚焦重点行业领域工业云发展，打破西方主导格局，形成中国自主的核心工业信息技术体系；最后瞄准我国用户的需求与本土环境特点，打造具有中国特色的工业云服务，实现规模化市场应用。
二是利用财税政策加大应用示范力度，继续深化各地工业云平台的试点工作，设立工业云发展专项资金，推动软件企业和工业企业协同发展，支持大型信息技术企业或制造企业牵头开展面向重点行业、重点区域的工业云平台建设与应用示范。结合两化融合管理体系贯标推动工业云应用推广，要求贯标企业在研发设计信息系统建设过程中强调协同和共享，在生产过程自动化系统建设过程中突出传感数据集成和工艺知识集成，在管理信息系统建设过程中重视企业内部和外部的数据反馈和数据驱动。
三是优化完善环境，支持引导软件企业、互联网企业和工业企业联合制定工业云服务标准体系，解决不同工业软件之间的集成适配问题，在航空、电力、化工等重点行业领域，开展工业云应用规范和数据统一结构标准的验证和推广。加快提升安全保障能力，支持建立第三方信息安全评估与监测机制，加强重点领域工业云的信息安全检查、监管和测评，明确主体责任，规范工业云服务商与用户的责权利关系。
四是加强人才队伍建设，鼓励高校、科研院所与工业云服务企业联合培养云计算相关人才，完善激励机制，引进培育一批工业云领军人才和技术带头人。支持工业云服务企业、工业企业和教育机构共建实训基地，联合开展工业云应用人才培训。
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本文标题：工业云——智能制造的信息中枢
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