工業(yè)APP是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重要的組成部分，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，承載著工業(yè)知識以及更多的辦公協(xié)同功能。設備的數(shù)據(jù)，具有一種“沉底”的特性。它很少被真正打撈上來使用。因為工業(yè)數(shù)據(jù)最大的特點就是海量，而且無序。在工業(yè)發(fā)展數(shù)百年歷史上，產(chǎn)線的管理者從來不曾正眼看過它們。它被列入考慮對象也就是最近幾年的事情，工業(yè)APP可承載更多的數(shù)據(jù)展現(xiàn)以及計算。
工業(yè)APP數(shù)據(jù)承載
單個數(shù)控機床設備，每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就可以達到400M。按照一條產(chǎn)線上有10個工位十臺設備計算，有五條產(chǎn)線的話，那么一個簡單的工廠，數(shù)據(jù)生產(chǎn)量每秒鐘可以達到20G！想想一個人，手機流量也不過是每個月10G左右。二者相差500萬倍！工廠的大數(shù)據(jù)，往往都是垃圾數(shù)據(jù)山，主要表現(xiàn)在六大癥狀：數(shù)據(jù)很臟（必須大量的算法清洗，才能有可用數(shù)據(jù)）、頻率不同（現(xiàn)場觸發(fā)的頻率非常不同）、海量、大小不一（數(shù)據(jù)的容量大小不一）、種類很多（各種異構(gòu)數(shù)據(jù)源）、跨學科導致的關系復雜 （數(shù)據(jù)機制來自“機光電熱磁”等不同學科領域）。如此龐大的數(shù)據(jù)，大多數(shù)是沒有用的，只能留在機器端。這就是所謂的“數(shù)據(jù)重力”。它使得大量的數(shù)據(jù)被丟棄在車間的地板上、設備周圍的空氣中。
工業(yè)APP數(shù)據(jù)上云
數(shù)據(jù)重力，導致大量數(shù)據(jù)無法上云端，也就無法完成分析。而這幾年物聯(lián)網(wǎng)和計算能力的發(fā)展，推動了人們對于邊緣智能的思考。太重的數(shù)據(jù)，可以就地處理。在大數(shù)據(jù)分析的時代，這個任務交給了邊緣計算。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，本身就是一個分布式的計算平臺，它很好地解決云和邊緣的集成問題。通過連接、設備管理、數(shù)據(jù)管理和機器學習，為真正打開數(shù)據(jù)的分析價值，提供了一個認真的鑰匙。這也為面向場景應用的工業(yè)APP的開發(fā)和部署，提供了極大的方便。
工業(yè)APP應用
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中間的PaaS平臺（Platform as a Service）是最重要的部分。目前最有雄心壯志的選手，都在聚焦這個地方。新型API技術和與環(huán)境無關的容器封裝技術，使得平臺本身的快速部署和應用。有了工業(yè)PaaS平臺的支撐，面向場景的工業(yè)APP應用，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)當下最具憧憬的一個領域：千軍萬馬過大江的局面，正在呼之欲出。
