全球正在由工业经济向数字经济转型过渡，制造业正在并将长期处于数字化转型发展的历史阶段，沿着数字化、网络化、智能化阶段不断跃升。数字化阶段主要使命是制造基础设施、行为活动的数字化、软件化改造，而制造资源配置规则并不一定发生根本性的改变；网络化阶段的主要使命是社会化大范围按需动态配置制造资源，智能化阶段的主要使命是按照个性化需求深度挖掘和社会化精准配置制造资源，因此网络化和智能化阶段将是制造资源配置规则发生破坏式创新、颠覆式变革的时代。当下，制造业正处在从数字化阶段加速向网络化阶段迈进的关键时期，制造业发展理论、方法工具、解决方案和价值模式即将发生系统性、体系性变革，推进制造业数字化转型面临重要机遇和挑战。
工业数字化转型面临的挑战及关键问题
那么我们面临以上三类关键问题主要原因是什么？
1、软件开发未做到足够的分层解耦
分层的实质是隔离关注点，使得每一层具有一致的行为，这样不同的开发才有可能关注不同的软件层。如WEB开发中常用的前后端分离，前端关注的是用户体验，后端关注的是稳定可靠的服务。再比如DDD中主张将领域和应用进行分离，从而能够获得一个比较稳定的领域能力层。
解耦的本质是分离变化点，将不同的变化点分离到不同的层次或模块中，使得其职责更单一，从而有利于软件的开发、维护和扩展。
不管是基于应用独立构建还是基于数采平台构建的这两种典型的方式，就目前来说软件开发在分层解耦也是一个老大难问题，这个问题由来已久。但是现在我们华为云IOT平台在就新的应用和开发模式上已经有了一些新的方法，就是基于华为iot带来新的开发模式，快速构建数字化转型的基础平台。（如下图）
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
数字孪生：广义上是由物理对象、数字镜像及互动系统构成的一个体系。狭义上是物理对象的数字镜像。
iot领域的数字孪生：物理世界的物在数字世界中的实时准确映射，通过定义模型和汇聚相关数据构建出数字孪生载体。
Iot数据分析数字孪生建模技术介绍
多维数据模型（multidimensional data model ）是2016年公布的管理科学技术名词。数据仓库中数据组织的一种模型，由维和事实来定义。
工厂数字孪生中的设备模型到产线模型中工业数字化项目开发流程（如下图）
通通过上述讲解和图，我们对于工业数字化项目整个开发流程就有了较为深入的理解，下面就结合实际案例来具体了解开发流程的应用。（下图为华为某南方工厂的SMT产线）
上图左侧3行表示每一条产线当前周期oee的值，他是一个实时计算的过程，同时也可以看到历史的OEE值。中间是一个3D可视化，可拖拽、可放大缩小、可360°旋转的3d模型。上述效果图用到了华为云iot数字孪生解决方案、还有图扑界面技术。
设备综合效率（OEE）即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。
SMT生产线也叫表面组装技术（SurfaceMountTechnology简称SMT）是由混合集成电路技术发展而来的新一代电子装联技术，以采用元器件表面贴装技术和回流焊接技术为特点，成为电子产品制造中新一代的组装技术。SMT生产线主要设备有： 印刷机、贴片机（上表面电子元件）、回流焊、插件、波峰炉、测试包装。SMT的广泛应用，促进了电子产品的小型化、多功能化，为大批量生产、低缺陷率生产提供了条件。SMT就是表面组装技术，是由混合集成电路技术发展而来的新一代的电子装联技术。
设备建模如下图
产线建模如下图
构建产线资产：数字化SMT工厂
图扑基于HTML5的可视化技术介绍
什么是数据化
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。可以概括如下图
关于图扑软件的产品特色如下图
关于图扑产品技术特点如下图
如何基于图扑软件打造数据可视化应用，如下图6步
1、业务需求分定优先级如下图
2、指标分析维度确立可视化图表类型
3、规划页面布局，确立交互稿
4、确立设计风格与设计元素
5、三维模型建模和UI元素设计
6、数据绑定及交互功能开发
总之，基于图扑软件以上的6步完整开发流程，我们就能够打造出一套具有科学审美，亦或是技术审美；并且能给人们带来惊奇感的、优秀的数字可视化应用系统。
在工业经济向数字化转型过渡，制造业将长期处于数字化转型发展的历史阶段，沿着数字化阶段不断跃升。数字化阶段主要使命是制造基础设施、行为活动的数字化、软件化改造，而制造资源配置规则并不一定发生根本性的改变，数字化阶段的主要使命是按照个性化需求深度挖掘和社会化精准配置制造资源，因此数字化阶段将是制造资源配置规则发生破坏式创新、颠覆式变革的时代。