工业互联网平台建设及工业智能化升级计划

工业互联网平台建设及工业智能化升级计划TOC\o"1-2"\h\u6990第1章引言 37311.1工业互联网平台背景及意义 348561.1.1工业互联网平台的发展背景 4197831.1.2工业互联网平台的意义 4249821.2工业智能化升级的需求与挑战 444551.2.1工业智能化升级的需求 4226301.2.2工业智能化升级的挑战 527141第2章工业互联网平台发展现状与趋势 59022.1国内外工业互联网平台发展现状 513642.1.1国内发展现状 5104072.1.2国外发展现状 6187922.2工业互联网平台发展趋势及展望 6307592.2.1发展趋势 6259432.2.2展望 627692第3章工业互联网平台架构设计 6318593.1平台总体架构 6280263.1.1基础设施层 7174693.1.2平台层 7215313.1.3应用层 7294383.1.4安全保障层 7189573.2核心功能模块设计 731193.2.1数据采集模块 721893.2.2数据存储模块 8166593.2.3数据处理模块 8278513.2.4数据分析模块 83892第4章工业设备互联与数据采集 817864.1设备互联技术概述 8214014.1.1硬件设备接入技术 879604.1.2软件协议与接口技术 92474.2数据采集与传输方案 9176494.2.1数据采集技术 9225754.2.2数据传输方案 9279344.3数据预处理与存储 9158194.3.1数据预处理 9274054.3.2数据存储 1023643第5章工业大数据处理与分析 10226255.1工业大数据技术框架 107485.1.1数据采集与传输 10153965.1.2数据存储与管理 10265965.1.3数据处理与分析 1062985.2数据挖掘与智能分析 11317515.2.1关联规则挖掘 11319375.2.2聚类分析 1157565.2.3决策树与随机森林 11242585.2.4深度学习 11189415.3数据可视化与决策支持 11283735.3.1数据可视化 11298585.3.2决策支持 1120077第6章工业互联网平台安全体系 12263416.1安全风险与需求分析 12137376.1.1安全风险识别 1291596.1.2安全需求分析 1285376.2安全架构设计 1228966.2.1安全分层架构 12138476.2.2安全体系框架 1224806.3安全关键技术及应用 13105676.3.1身份认证技术 13309286.3.2数据加密技术 13181706.3.3安全审计技术 1338676.3.4安全防护技术 1392256.3.5安全恢复技术 1319899第7章工业互联网平台应用场景与实践 13178917.1智能制造应用场景 13127097.1.1生产过程智能化 1355977.1.2产品设计智能化 13179647.1.3智能仓储物流 13256147.2网络协同制造应用场景 14278837.2.1跨地域协同制造 1476737.2.2柔性生产与定制化服务 1436597.2.3供应链协同管理 14162767.3服务型制造应用场景 14161127.3.1远程运维服务 14310797.3.2增值服务创新 1425107.3.3跨界融合与创新 147393第8章工业智能化升级路径与策略 14193918.1智能化升级关键要素 14102598.1.1技术要素 14135048.1.2管理要素 15216098.1.3政策与法规要素 15256818.2智能化升级路径规划 15266598.2.1设备智能化改造 153858.2.2生产线智能化升级 15185838.2.3产业生态构建 15298728.3智能化升级实施策略 15316228.3.1分阶段推进 15225438.3.2产学研合作 15307268.3.3持续优化与迭代 1675178.3.4安全保障 1627600第9章工业互联网平台产业生态构建 1667879.1产业链上下游企业合作模式 16327569.1.1合作模式概述 16317279.1.2核心企业引领型合作模式 16164539.1.3平台服务型合作模式 16212159.1.4联盟合作型合作模式 1689489.2产业生态构建策略与措施 16263669.2.1政策引导与支持 16230919.2.2技术创新与研发 16281669.2.3人才培养与引进 16102109.2.4市场拓展与合作 1785119.2.5资本运作与投资 17275269.3产业生态发展前景与挑战 17102529.3.1发展前景 1795009.3.2挑战 1718416第10章工业互联网平台政策与标准体系 171525410.1政策环境分析 17350410.1.1国家层面政策支持 17305510.1.2地方政策跟进 1711910.1.3政策效果评估 181184310.2标准体系构建 181411910.2.1工业互联网平台标准体系框架 18212810.2.2标准制定与实施 181056610.2.3标准化工作组织与协调 181670810.3政策与标准推动工业互联网发展策略 18822010.3.1政策引导与支持 18225310.3.2标准引领与规范 18460910.3.3政策与标准协同推进 18第1章引言1.1工业互联网平台背景及意义信息技术的飞速发展，互联网已逐渐从消费领域渗透至工业领域。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，已成为全球制造业转型升级的新引擎。我国高度重视工业互联网发展，将其列为国家战略，致力于推动工业互联网平台建设。工业互联网平台作为连接设备、数据、应用和服务的枢纽，对于促进工业智能化、提升产业竞争力具有重要意义。1.1.1工业互联网平台的发展背景全球制造业正面临前所未有的挑战，包括生产成本上升、资源环境约束、市场需求多样化等。为应对这些挑战，制造业企业迫切需要实现转型升级。在此背景下，工业互联网应运而生，成为推动制造业创新发展的重要力量。工业互联网平台作为工业互联网的核心组成部分，有助于整合产业链上下游资源，提高资源配置效率，降低生产成本，为制造业转型升级提供有力支撑。1.1.2工业互联网平台的意义工业互联网平台具有以下几方面的重要意义：（1）促进设备互联互通：工业互联网平台通过连接各类设备，实现设备间的数据传输与共享，有助于提高生产效率，降低运维成本。（2）推动数据智能应用：工业互联网平台汇聚海量数据，为数据挖掘与分析提供基础，助力企业实现智能化决策。（3）支撑产业链协同创新：工业互联网平台有助于整合产业链上下游资源，促进企业间的协同创新，提高产业整体竞争力。（4）助力制造业转型升级：工业互联网平台为制造业企业提供个性化、定制化的解决方案，推动企业向智能化、服务化方向发展。1.2工业智能化升级的需求与挑战全球制造业竞争的加剧，我国制造业企业迫切需要实现智能化升级，以提高生产效率、降低成本、提升产品质量。但是在工业智能化升级过程中，企业面临诸多挑战。1.2.1工业智能化升级的需求（1）提高生产效率：智能化升级有助于提高生产自动化程度，减少人力成本，提高生产效率。（2）优化资源配置：智能化升级有助于实现资源的高效配置，降低能源消耗，减少浪费。（3）提升产品质量：智能化升级有助于实现生产过程的精准控制，提高产品质量，降低不良品率。（4）增强企业竞争力：智能化升级有助于提高企业创新能力，满足市场多样化需求，提升企业核心竞争力。1.2.2工业智能化升级的挑战（1）技术挑战：工业智能化升级涉及众多关键技术，如大数据、人工智能、物联网等，企业在技术整合与应用方面存在一定难度。（2）资金挑战：智能化升级需要投入大量资金，对于中小企业而言，资金压力较大。（3）人才挑战：工业智能化升级对人才素质提出了更高要求，企业面临人才短缺的问题。（4）安全挑战：工业互联网的广泛应用，企业面临网络安全、数据安全等方面的风险。（5）管理挑战：智能化升级要求企业改变传统管理模式，提高组织协调能力，实现生产流程的优化与重构。第2章工业互联网平台发展现状与趋势2.1国内外工业互联网平台发展现状2.1.1国内发展现状我国工业互联网平台建设取得了显著成果。高度重视工业互联网发展，制定了一系列政策措施，推动工业互联网平台建设。在国家层面，工业和信息化部、国家发展和改革委员会等部门联合发布了《工业互联网发展行动计划（20182020年）》，明确了工业互联网平台的发展目标、重点任务和保障措施。在地方层面，各地也纷纷出台相关政策，支持工业互联网平台建设。国内工业互联网平台呈现出以下特点：（1）平台数量迅速增长。各类企业纷纷布局工业互联网平台，包括大型制造企业、互联网企业、电信运营商等，形成了多样化的平台生态。（2）平台类型丰富多样。既有面向特定行业的专业平台，也有跨行业、跨领域的综合性平台，满足了不同企业和场景的需求。（3）平台应用不断拓展。工业互联网平台在设备管理、生产优化、供应链协同、产品全生命周期管理等领域取得了广泛应用，为企业降本增效、提升竞争力提供了有力支撑。2.1.2国外发展现状在国际上，工业互联网平台发展较早，美国、德国、日本等国家在平台建设方面取得了显著成果。（1）美国：以通用电气（GE）的Predix平台为代表，美国工业互联网平台发展迅速。Predix平台为工业设备提供数据采集、分析、优化等服务，已在全球范围内得到广泛应用。（2）德国：以西门子公司的MindSphere平台为例，德国工业互联网平台注重制造业与互联网技术的深度融合，助力企业实现数字化转型。（3）日本：日本工业互联网平台以日立制作所的Lumada平台为代表，通过大数据分析、人工智能等技术，为企业提供智能化解决方案。2.2工业互联网平台发展趋势及展望2.2.1发展趋势（1）平台生态逐渐完善。未来，工业互联网平台将形成以平台提供商、应用开发商、设备制造商、系统集成商等为核心的完整产业链，实现协同发展。（2）技术创新持续驱动。大数据、云计算、人工智能等技术在工业互联网平台中的应用将不断深化，推动平台功能和功能的提升。（3）行业应用加速落地。工业互联网平台将在更多行业和场景中得到应用，助力企业实现数字化转型和智能化升级。2.2.2展望（1）政策支持力度加大。工业互联网平台战略地位的不断提升，将进一步加大对平台建设的支持力度，推动产业快速发展。（2）跨界融合成为常态。工业互联网平台将打破行业壁垒，促进制造业、互联网、电信等领域的深度融合，形成新的产业生态。（3）安全与隐私保护日益重视。工业互联网平台应用的不断拓展，安全问题愈发突出。未来，平台安全与隐私保护将成为产业发展的重要关注点。（4）国际竞争加剧。在全球范围内，工业互联网平台竞争将日趋激烈，我国需加强技术创新和产业布局，提升国际竞争力。第3章工业互联网平台架构设计3.1平台总体架构本章主要对工业互联网平台的总体架构进行设计，旨在构建一个具有高度可扩展性、可靠性和安全性的工业互联网平台。平台总体架构分为四个层次，分别为基础设施层、平台层、应用层和安全保障层。3.1.1基础设施层基础设施层为工业互联网平台提供计算、存储和网络资源。该层包括工业现场的传感器、控制器、工业以太网、云计算资源和边缘计算资源等。通过构建分布式计算和存储资源，为平台层提供强大的数据处理能力。3.1.2平台层平台层是工业互联网平台的核心，主要负责数据采集、数据存储、数据处理和分析等功能。平台层采用微服务架构，实现模块化设计，主要包括以下模块：（1）数据采集模块：负责实时采集工业设备、生产过程和供应链等数据。（2）数据存储模块：对采集到的数据进行存储、管理，并提供数据查询和访问接口。（3）数据处理模块：对原始数据进行预处理、清洗、转换等操作，提高数据质量。（4）数据分析模块：利用大数据技术和人工智能算法，对数据进行挖掘和分析，为应用层提供决策支持。3.1.3应用层应用层为工业互联网平台提供各类应用服务，包括设备管理、生产管理、能源管理、质量管理、供应链管理等。应用层通过调用平台层的接口，实现工业智能化应用，提高企业运营效率。3.1.4安全保障层安全保障层负责保障工业互联网平台的安全，包括数据安全、网络安全、设备安全和应用安全等方面。通过采用加密、认证、访问控制等技术，保证平台的安全可靠运行。3.2核心功能模块设计以下对工业互联网平台的核心功能模块进行详细设计。3.2.1数据采集模块数据采集模块负责实时采集工业设备、生产过程和供应链等数据。主要设计如下：（1）支持多种数据采集协议，如OPCUA、Modbus、MQTT等。（2）实现数据采集的实时性、可靠性和完整性。（3）提供数据采集配置管理功能，实现对采集任务的配置、启停和监控。3.2.2数据存储模块数据存储模块主要实现对采集到的工业大数据的存储和管理。主要设计如下：（1）采用分布式文件存储系统，满足海量数据的存储需求。（2）提供数据压缩、备份和恢复功能，保证数据安全。（3）支持数据的多维度查询和访问，提高数据检索效率。3.2.3数据处理模块数据处理模块负责对原始数据进行预处理、清洗、转换等操作。主要设计如下：（1）提供数据预处理功能，如数据清洗、数据转换等。（2）支持自定义数据处理规则，满足不同场景需求。（3）实现数据处理任务的自动化执行和监控。3.2.4数据分析模块数据分析模块利用大数据技术和人工智能算法，对数据进行挖掘和分析。主要设计如下：（1）提供多种数据分析模型，如机器学习、深度学习等。（2）支持自定义算法和模型训练。（3）实现数据可视化展示，便于用户理解和应用分析结果。通过以上核心功能模块的设计，工业互联网平台将为工业智能化升级提供有力支持。第4章工业设备互联与数据采集4.1设备互联技术概述工业互联网平台的建设，首要任务是实现工业设备的互联。设备互联技术作为基础，为工业智能化升级提供了可能性。本节将从设备互联的技术角度进行概述，分析目前主流的设备互联技术及其在工业领域的应用。4.1.1硬件设备接入技术（1）有线接入技术：主要包括以太网、现场总线等技术，具有传输速率高、稳定性好等特点，适用于对实时性、稳定性要求较高的工业场景。（2）无线接入技术：主要包括WiFi、蓝牙、ZigBee、LoRa等技术，具有部署灵活、成本低等优点，适用于环境复杂、布线困难的工业现场。4.1.2软件协议与接口技术（1）通信协议：主要包括Modbus、OPCUA、MQTT等，用于实现设备间的数据交换与通信。（2）接口技术：通过API、Web服务等接口技术，实现不同设备、系统间的集成与互联。4.2数据采集与传输方案数据采集与传输是工业设备互联的核心环节，关系到工业互联网平台的数据质量与应用效果。本节将介绍一种高效、可靠的数据采集与传输方案。4.2.1数据采集技术（1）传感器技术：利用各种传感器（如温度、压力、流量等）实时监测设备运行状态，获取设备数据。（2）智能终端技术：通过智能终端设备（如工业网关、数据采集卡等）实现设备数据的采集、处理与传输。4.2.2数据传输方案（1）边缘计算：在设备端进行数据预处理，降低数据传输量，提高数据处理速度。（2）网络传输：采用有线与无线相结合的网络传输技术，保证数据传输的实时性与稳定性。4.3数据预处理与存储数据预处理与存储是保证数据质量、提高数据利用率的关键环节。本节将探讨数据预处理与存储的技术方法。4.3.1数据预处理（1）数据清洗：去除异常、重复、缺失等无效数据，提高数据质量。（2）数据融合：将不同来源、格式、类型的数据进行整合，形成统一的数据格式。4.3.2数据存储（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle等，适用于结构化数据的存储与管理。（2）NoSQL数据库：如MongoDB、Redis等，适用于非结构化及大规模数据的存储与管理。（3）大数据存储技术：如Hadoop、Spark等，满足工业互联网平台海量数据的存储与处理需求。第5章工业大数据处理与分析5.1工业大数据技术框架工业大数据技术框架是工业互联网平台建设及工业智能化升级计划的核心组成部分，主要包括数据采集、存储、处理和分析等环节。本节将从以下几个方面阐述工业大数据技术框架：5.1.1数据采集与传输工业大数据的采集与传输涉及多种传感器、设备和系统，主要包括：（1）物理设备：如各类传感器、控制器、执行器等，负责实时监测工业生产过程中的各种参数。（2）数据传输：采用有线或无线通信技术，将采集到的数据传输至数据处理中心。（3）边缘计算：在数据采集端进行初步的数据处理和分析，降低数据传输压力，提高实时性。5.1.2数据存储与管理针对工业大数据的特点，采用以下技术进行数据存储与管理：（1）分布式存储：利用分布式文件系统，提高数据存储的可靠性和扩展性。（2）数据清洗与融合：对采集到的数据进行清洗、去噪和融合，提高数据质量。（3）数据仓库：构建工业大数据仓库，实现数据的统一管理和高效查询。5.1.3数据处理与分析工业大数据处理与分析主要包括以下几个方面：（1）批处理：对大规模数据进行批量处理，实现数据的统计和分析。（2）流处理：实时处理数据流，满足工业生产过程中的实时监测和预警需求。（3）分布式计算：采用分布式计算框架，提高数据处理和分析的效率。5.2数据挖掘与智能分析数据挖掘与智能分析是工业大数据应用的关键环节，主要包括以下技术：5.2.1关联规则挖掘关联规则挖掘用于发觉工业生产过程中各参数之间的关联性，为优化生产过程提供依据。5.2.2聚类分析聚类分析将无标签的数据进行分组，帮助发觉工业生产中的异常情况，提高生产质量。5.2.3决策树与随机森林决策树与随机森林是常用的分类和回归方法，用于预测工业生产过程中的目标变量。5.2.4深度学习深度学习技术在工业大数据分析中具有广泛的应用前景，如故障诊断、质量预测等。5.3数据可视化与决策支持数据可视化与决策支持是工业大数据分析结果呈现的重要手段，主要包括以下方面：5.3.1数据可视化数据可视化通过图表、图像等形式，直观展示数据分析结果，便于决策者快速了解生产状况。（1）实时数据可视化：实时展示工业生产过程中的关键参数，便于监控和预警。（2）历史数据可视化：对历史数据进行可视化分析，发觉生产过程中的规律和问题。5.3.2决策支持结合工业大数据分析结果，为决策者提供以下支持：（1）生产优化：根据分析结果调整生产策略，提高生产效率和产品质量。（2）设备维护：预测设备故障，制定合理的维修计划，降低停机时间。（3）能源管理：实时监测能源消耗，优化能源配置，降低生产成本。通过本章对工业大数据处理与分析的探讨，为工业互联网平台建设及工业智能化升级计划提供关键技术支持。第6章工业互联网平台安全体系6.1安全风险与需求分析6.1.1安全风险识别网络安全风险：针对工业互联网平台的网络攻击、数据窃取等安全威胁。数据安全风险：数据泄露、篡改、丢失等风险，影响工业生产及企业利益。平台安全风险：平台稳定性、可靠性、功能等方面的安全风险。系统安全风险：操作系统、应用系统、硬件设备等方面的安全风险。6.1.2安全需求分析身份认证与访问控制：保证合法用户身份，实现细粒度权限管理。数据加密与保护：对敏感数据进行加密存储和传输，保障数据安全。安全审计与监控：实时监测平台运行状态，发觉并处理安全事件。安全防护与恢复：采用安全防护技术，提高系统抗攻击能力，实现快速恢复。6.2安全架构设计6.2.1安全分层架构物理安全：保障硬件设备、通信链路等物理层面的安全。网络安全：采用防火墙、入侵检测系统等技术，防范网络攻击。数据安全：通过数据加密、脱敏等技术，保障数据安全。应用安全：针对工业互联网平台应用的安全防护，如Web应用防火墙、安全开发等。6.2.2安全体系框架安全管理：制定安全政策、流程和规范，保证安全措施的落实。安全技术：采用先进的安全技术，构建安全防护体系。安全服务：提供安全咨询、培训、应急响应等服务，提升安全能力。6.3安全关键技术及应用6.3.1身份认证技术采用多因素认证、数字证书等技术，保证用户身份合法。应用场景：用户登录、权限控制、设备接入等。6.3.2数据加密技术采用对称加密和非对称加密技术，保障数据传输和存储安全。应用场景：数据传输、密钥管理、数据备份等。6.3.3安全审计技术通过日志审计、流量审计等技术，实时监测平台运行状态。应用场景：异常行为检测、安全事件调查、合规性检查等。6.3.4安全防护技术采用入侵检测、恶意代码防范等技术，提高平台安全性。应用场景：网络攻击防护、系统漏洞修复、安全防护策略制定等。6.3.5安全恢复技术通过备份恢复、故障转移等技术，实现系统快速恢复。应用场景：数据恢复、业务连续性保障、系统故障处理等。第7章工业互联网平台应用场景与实践7.1智能制造应用场景7.1.1生产过程智能化在工业互联网平台的支持下，智能制造应用场景主要包括生产过程的智能化。通过传感器、控制器等设备实时采集生产数据，结合工业大数据分析技术，实现生产设备状态的实时监控、故障预测和维护指导，提高设备运行效率。7.1.2产品设计智能化工业互联网平台为企业提供海量的数据资源，结合人工智能技术，实现产品设计的智能化。通过收集用户需求、市场动态等信息，运用数据挖掘和机器学习算法，优化产品设计，提高产品竞争力。7.1.3智能仓储物流利用工业互联网平台，实现仓储物流的智能化管理。通过对库存、物流数据的实时监控和分析，提高库存周转率，降低物流成本，实现物流与生产的无缝对接。7.2网络协同制造应用场景7.2.1跨地域协同制造工业互联网平台打破地域限制，实现企业间的网络协同制造。企业可以通过平台共享订单、产能等信息，实现优势互补，提高产业链整体竞争力。7.2.2柔性生产与定制化服务基于工业互联网平台，企业可以快速响应市场需求，实现柔性生产和定制化服务。通过平台收集用户需求，实现生产计划的动态调整，提高生产效率，满足用户个性化需求。7.2.3供应链协同管理工业互联网平台帮助企业实现供应链的协同管理，提高供应链整体效率。通过平台共享供应链上下游企业的信息，实现采购、生产、销售等环节的紧密协同，降低库存成本，提升供应链响应速度。7.3服务型制造应用场景7.3.1远程运维服务工业互联网平台为企业提供远程运维服务，实现对设备的实时监控和故障诊断。通过平台远程传输数据，专家可以在线分析故障原因，提供维护建议，提高设备运行效率。7.3.2增值服务创新基于工业互联网平台，企业可以开展增值服务创新。例如，通过收集设备运行数据，为企业提供设备效能分析、节能降耗等解决方案，提升企业竞争力。7.3.3跨界融合与创新工业互联网平台促进不同行业之间的跨界融合，推动服务型制造的创新。企业可以通过平台与互联网、金融、物流等行业的企业合作，摸索新的商业模式，实现产业升级。第8章工业智能化升级路径与策略8.1智能化升级关键要素8.1.1技术要素传感技术：提升设备感知能力，实现实时监控与数据采集。通信技术：保障数据传输的实时性、稳定性和安全性。数据分析技术：对海量数据进行挖掘与分析，为决策提供支持。人工智能技术：实现设备自学习、自适应、自优化，提高生产效率。8.1.2管理要素组织架构：优化组织结构，提高企业内部协同效率。管理模式：创新管理模式，提升企业运营效率。人才培养：加强人才队伍建设，提高员工素质和技能。8.1.3政策与法规要素政策支持：争取政策扶持，降低企业智能化升级成本。法规遵循：保证智能化升级项目符合国家相关法律法规要求。8.2智能化升级路径规划8.2.1设备智能化改造关键设备：优先对生产线的核心设备进行智能化改造。非关键设备：逐步推进非关键设备的智能化改造。8.2.2生产线智能化升级单元级：实现生产单元的自动化、数字化、网络化。生产线级：实现生产线的集成优化，提高生产效率。工厂级：构建智能化工厂，实现生产过程的智能化管理。8.2.3产业生态构建企业内部：优化资源配置，提高产业链协同效率。企业之间：加强产业协作，实现产业链上下游企业的紧密合作。8.3智能化升级实施策略8.3.1分阶段推进初期阶段：以设备智能化改造为主，逐步提高生产效率。中期阶段：实现生产线智能化升级，提升生产管理水平。后期阶段：构建产业生态，实现产业协同发展。8.3.2产学研合作与科研院所、高校等合作，共同开展关键技术攻关。借助外部智力资源，提升企业创新能力。8.3.3持续优化与迭代根据实际需求，不断优化升级方案，提高智能化水平。建立健全评价体系，对智能化升级效果进行评估和调整。8.3.4安全保障强化数据安全防护，保证企业信息安全。建立健全应急预案，提高应对突发事件的能力。第9章工业互联网平台产业生态构建9.1产业链上下游企业合作模式9.1.1合作模式概述在工业互联网平台产业生态中，产业链上下游企业之间的合作模式。通过优势互补、资源共享、风险共担等合作方式，推动产业生态的协同发展。9.1.2核心企业引领型合作模式核心企业作为产业链的领导者，具有较强的技术、资金和市场优势。在此模式下，核心企业通过整合产业链上下游资源，实现产业生态的优化。9.1.3平台服务型合作模式以工业互联网平台为基础，为产业链上下游企业提供数据、技术、市场等服务，促进企业间的合作与协同。9.1.4联盟合作型合作模式产业链上下游企业通过成立产业联盟，共同推进技术攻关、市场拓展、产业协同等工作，实现产业链整体竞争力的提升。9.2产业生态构建策略与措施9.2.1政策引导与支持应出台相关政策，引导和鼓励企业参与工业互联网平台产业生态建设，