基于工業互聯網的競爭情報系統研究

石進 張天嬌

摘 要：[目的/意義]隨著互聯網和信息技術的發展，競爭情報系統需要不斷改進。[方法/過程]本文根據工業互聯網的特點，設計了基于工業互聯網的競爭情報系統的總體架構，結合工業互聯網中新興技術的應用對競爭情報采集、競爭情報分析、競爭情報服務3個子系統的結構進行設計。[結果/結論]與傳統的競爭情報系統相比，本文基于工業互聯網的競爭情報系統擁有數據來源廣泛、深度情報挖掘、競爭態勢實時監控的巨大優勢，能夠為企業決策層以及用戶提供更加準確快速的競爭情報服務。

關鍵詞：工業互聯網;競爭情報系統;機器智能;決策支持

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.02.003

〔中圖分類號〕G250.25 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2020）02-0018-08

Research on Competitive Intelligence System Based on Industrial Internet

Shi Jin Zhang Tianjiao

（School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210023，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Due to the development of Internet and information technology，the competitive intelligence system continuous improvement.[Method/Process]According to the characteristics of the Internet industry，this paper designed the competitive intelligence system based on industrial Internet.After considering the Internet application of emerging technologies for competitive intelligence collection，competitive intelligence analysis，competitive intelligence service to modify the structure of the three subsystems.[Pesult/Condusion]Comparing with the traditional competitive intelligence system at the same time，the industrial internet-based competitive intelligence system studied in this paper has great advantages of extensive data sources，in-depth intelligence mining and real-time monitoring of competitive situation.It is helpful to provide more accurate and fast competitive intelligence service for enterprise decision-makers and users.

Key words：industrial Internet;competitive intelligence system;machine intelligence;decision support

作為對競爭環境、競爭策略以及競爭對手等信息的研究，競爭情報在信息化的潮流中扮演十分重要的作用，它不僅是一種信息處理分析的過程，而且也是一種信息產品。目前，很多企業都認識到競爭情報的重要性，但使用的競爭情報系統仍采用人工為主、計算機輔助的模式，這不利于競爭情報在實際生產中的應用。因此，一些學者提出建立人機結合的競爭情報系統，即通過信息網絡，以人的智能為主導的競爭戰略支持與咨詢系統[1]。近年來，大數據、互聯網、云計算等一系列新興技術的出現，豐富了競爭情報系統的內涵，基于這些技術，相關學者設計了更加切實可行的競爭情報系統，提高了企業決策效率[2]。

工業互聯網是互聯網與工業系統以及新一代信息技術全方位深度融合的產業應用生態，將人與工業機器通過互聯網連接，采用物體感知等新興技術獲取智能機器的數據，利用數據分析工具分析產生工業智能，最終反饋到工業生產中。本文結合工業互聯網的特點，設計了基于工業互聯網的競爭情報系統架構，并將其與傳統的競爭情報系統結構進行比較，指出它的優勢和未來的應用前景。

1 相關理論概述

1.1 工業互聯網概述

工業互聯網是將不同的物理設備和網絡通過傳感器互聯，形成系統化整體，運用大數據、物聯網、云計算等新興技術對獲取的信息和數據進行分析，達到控制調整系統，實現最優化結果的信息解決方案。

工業互聯網的基本架構如圖1所示，最底層是連接層，通過傳感器和智能機器保障數據無障礙獲取;第二層是平臺層，首先將獲取的數據進行智能分析和知識挖掘，產生信息，得到的信息與期望值對比分析，發現運營、生產中的問題，監控設備狀況，提供可視化結果和決策支持;第三層為配置層，根據發現的問題進行反饋，對目標設備進行調整，達到信息從網絡空間向物理空間的傳遞[3]。

工業互聯網的數據架構由底層到上層分別是數據采集層、預處理存儲層、數據分析層和決策控制層：

1）數據采集層說明了數據源的構成，包括傳感器、ERP等內部數據以及企業外部數據，這一層的功能主要是數據采集和交換;

2）預處理存儲層是過渡層，主要是初步處理和集成數據，有存儲和預處理的功能;

3）數據分析層是按照實際的業務流程，構建數據模型，提供數據報表和可視化功能;

4）決策控制層是在數據分析的基礎上，進行預測控制和描述診斷，從而形成決策建議，實現智能化生產、網絡化協同、個性化定制和服務化延伸[4]。

工業互聯網是以機器、產品、系統以及人之間的互聯為基礎，通過對產生的數據進行采集交換、集成處理后，進行建模仿真和分析，實現應用層的功能，主要包括企業內的智能化生產，企業之間的網絡化協同，企業對于用戶的個性化定制，企業對產品的服務化延伸，工業互聯網的主要應用如表1所示。

工業互聯網將智能機器與互聯網相連，能夠提供大量精確而及時的數據，對數據進行采集交換和集成，按照建模仿真等一系列方法進行數據分析，為競爭情報系統提供情報來源和情報分析工具方法，并能將得到的情報產品反饋到工業生產中。

1.2 競爭情報系統相關研究

競爭情報系統是從20世紀80年代開始發展的，由于其在實際工作中應用十分廣泛，因此很多研究都以企業競爭情報系統為研究對象。美國競爭情報從業者協會前主席John E Prescott博士[5]認為：企業競爭情報系統是一個持續演化中的正規和非正規化操作流程相結合的企業管理子系統;包昌火等[6]指出：競爭情報系統是以人的智能為主導、信息網絡為手段、增強企業競爭力為目標的人機結合的競爭戰略決策支持和咨詢系統;謝新洲等[7]認為競爭情報系統是企業情報網絡的組織體系和計算機輔助分析系統的有機結合，并從信息集成角度考察了企業競爭情報系統的構建;李萱格等[8]強調了人在企業競爭情報系統中的作用，提出了主要由“計算機在線情報系統”和“人工情報系統”的新CIS模型[9];蘇新寧教授[10]將競爭情報系統分成四大模塊和一個平臺：信息采集模塊、信息處理與組織模塊、情報分析模塊、情報策略模塊、企業競爭情報服務平臺。

近年來，學者在對競爭情報系統的內涵和結構不斷豐富的同時，也在結合新技術進行企業競爭情報系統架構的設計。黃蘭秋[11]根據云計算理論和技術對云計算平臺進行研究，之后在構建的云計算平臺上設計競爭情報服務模式，并選取了企業作為典型案例進行驗證;石進[12]提出了基于云計算的競爭情報系統的結構，并對關鍵技術和如何實施進行了詳細的說明;官思發等[13]則結合Web2.0技術，構建了基于Web2.0的競爭情報源收集、分析和服務子系統，最后提出系統運行的機制;王洪亮等[14]結合大數據的特征，構建了基于大數據的中小企業競爭情報系統的模型。

國外對競爭情報系統的研究比較早，目前已經形成規范的競爭情報系統商業模式，主要有以下幾類企業競爭情報系統。瑞典信息軟件提供商Comintelli開發的Knowledge XChanger，能夠對各種信息分類，采用主題地圖進行組織分析，有授權的用戶可以通過搜索的方式獲得所需信息。但由于缺少信息自動采集的功能，需要人工去抽取數據，效率較低。Autonomy IDOL具有較強的信息語義的理解能力，能夠將結構化或非結構化的信息內涵進行提取。具有先進的技術和功能強大的優勢，但缺少情報研究模型，提供通過智能加工后的信息[15]。

總體而言，結合新技術構建競爭情報系統已經成為競爭情報系統相關研究的趨勢，包括大數據、云計算等熱門技術，這些技術的應用主要是改變了競爭情報分析部分的結構，提供一系列數據處理和分析的方法，對獲得的海量數據進行初步整理篩選，并進一步利用大數據和云計算技術對選擇的數據進行分析，得到最終的競爭情報產品，但這些技術對競爭情報采集和服務部分影響較小，工業互聯網采用智能機器與互聯網相連的模式，能夠直接將智能物體運行和生產中的海量數據傳遞到互聯網，直接從情報數據源頭獲得精確及時的大量數據，同時在情報分析過程中提供仿真建模等方法，更好地實現數據分析，為競爭情報系統數據采集、分析提供更好的服務。

2 基于工業互聯網的競爭情報系統架構

在工業互聯網的環境下，從生產系統到商業系統實現了智能化，即生產系統采用信息通信技術，在機器之間、機器與系統、企業內部進行智能交互，對傳統的競爭情報系統的基本框架產生了影響，演變為三層結構，分別是外緣層、平臺層和企業層。企業所獲得的數據通過外緣層進入企業的數據平臺，在平臺層完成數據到情報的轉換，通過情報搜集、分析和服務系統，得到情報產品，在企業層推送到用戶和決策部門，企業層接收到情報后，將信息流返回到平臺層，平臺層對信息進行分析后，將對外緣層進行調整和控制。基于工業互聯網的競爭情報系統的整體框架，如圖2所示。

下文按照競爭情報采集子系統、競爭情報分析子系統、競爭情報服務子系統對基于工業互聯網的新型系統架構進行分析，并說明基于工業互聯網的競爭情報系統的巨大優勢。

2.1 競爭情報采集子系統架構

競爭情報采集子系統首先需要明確情報的來源，按照情報提供的對象分為6類：生產銷售人事財務等企業內部信息、網絡資源論壇等互聯網信息、商業數據庫信息、報刊雜志等媒介信息、第三方咨詢機構信息、人際網絡信息[16]。在搜集到相關情報信息后進行選擇放入情報池中，為下一步情報分析提供數據來源。

在情報采集階段，基于工業互聯網的競爭情報系統較傳統的競爭情報系統的優勢主要體現在物聯網的應用。物聯網的基本結構為感知層、網絡層和應用層，運用智能嵌入式設備、傳感器以及RFID標識技術進行數據感知，獲得企業內部實時數據，通過互聯網絡傳遞到情報池數據庫中，為情報分析提供豐富的數據來源，基于工業互聯網的競爭情報采集子系統結構，如圖3所示。

因此，基于工業互聯網的競爭情報采集子系統能夠對數據進行實時監控，企業可以通過獲取動態數據，及時了解競爭環境和對手的變化，根據企業制定的目標進行適當的決策和生產策略的調整。在工業互聯網的環境下，競爭情報采集子系統還可以通過實時數據采集的技術完成線上數據的自動快速采集，持續獲取大量情報數據，為情報分析提供數據來源。此外，基于工業互聯網系統可以通過實時監測數據，提供情報報警的功能，將異常情報反饋到決策層，幫助決策者及時做出調整。

2.2 競爭情報分析子系統架構

競爭情報分析子系統是競爭情報系統的核心部分，企業采集的情報信息大多是無序分散、非結構化的數據，因此在情報分析階段，首先需要將這些分散的情報進行篩選，識別出重要情報，并將企業內外部的情報信息整合，利用一定的技術方法將情報信息進行分析，得到競爭情報產品，最后通過競爭情報服務子系統提供給用戶[17]。

在工業互聯網環境下，工業智能化為數據分析提供了更多技術方法，包括數據采集交換、異構數據集成處理、建模分析、大數據計算等，能夠對生產狀況和市場用戶需求進行精確計算和分析，形成企業運營和控制決策，不斷智能化企業生產運營和管理。基于工業互聯網的競爭情報分析子系統結構，如圖4所示。

目前，企業競爭情報系統需要處理分析的數據不僅數量龐大而且結構復雜，基于工業互聯網的競爭情報分析子系統能夠借助云數據庫管理和存儲數據，它具備高易用性、動態可擴展性，同時可以大規模并行處理，在剔除有關商業秘密的數據后還可以為用戶提供分享服務，實現數據的存儲和共享。為了獲取更多有用的數據，在工業互聯網環境下，企業可以通過數據挖掘技術得到實時情報，通過時間序列分析明確數據的變化規律。還可以通過社會網絡分析技術、關聯數據發現技術挖掘未知情報，同時在競爭情報分析子系統中研究人員利用輔助的分析軟件，結合自身的知識和經驗，實現競爭情報分析，這樣得到的結果更為合理和準確。基于此結構的競爭情報系統可以為企業提供有關產品、運營、對手和外在環境的情報分析。

2.3 競爭情報服務子系統架構

競爭情報服務子系統在整個系統中負責輸出信息的部分，即為企業的決策者以及用戶提供相應的情報產品和服務。情報服務子系統首先會將情報分析子系統中得到的情報產品進行分類和定級，根據情報產品的內容類型分為技術類和綜合類情報，還可以劃分成具體技術名稱。此外，根據重要性和敏感性將情報產品分為內部材料、秘密、機密和絕密，在定密的同時對情報產品的傳播范圍和權限進行了規定。

情報產品按照提供方式不同，分為被動檢索和主動提供兩類，主動提供是系統向用戶主動推送情報產品的模式，被動檢索是系統根據用戶發出的請求提供相應服務的模式。

1）報告推送。是指將情報報告、簡報、專業報告，通過電子郵件精準推送給用戶;

2）自動問答。是指對用戶請求進行語義層面的理解，通過自然語言檢索為用戶提供檢索結果;

3）智能推薦。是指結合內容推薦，系統主動提供符合用戶需求的情報信息;

4）智能導航。是指系統將情報產品進行分類，為用戶提供層次清晰的信息獲取接口;

5）智能檢索。是指根據用戶發出的請求，利用檢索引擎為用戶提供情報信息;

6）案例比對。是指針對當前需求，比對企業案例庫，獲得當前狀態的解決方案。

在工業互聯網的數據體系中，數據分析層可以提供可視化的數據報表、知識庫，因此基于工業互聯網的競爭情報服務子系統可以將數據分析的結果通過直觀的形象展示給用戶，方便用戶理解，競爭情報產品更有利于應用。基于工業互聯網的競爭情報服務子系統結構，如圖5所示。

在競爭情報服務子系統中，工業互聯網數據體系的決策和控制應用層利用數據報表和可視化的數據分析結果生成各種預測和控制應用，形成決策建議和指令，實現智能制造、個性化定制等一系列創新模式。競爭情報服務產品除了報告等靜態形式，還可以通過平臺推送、問答等動態形式展現，這種形式可以實現針對用戶特點的私人定制，使競爭情報產品更具靈活性，更好地為企業決策層和用戶服務。因此在本文研究的基于工業互聯網的競爭情報服務子系統中，企業決策層能夠獲得實時高效的競爭情報服務，對變化的競爭環境及時做出反應，促進企業的快速發展[18]。

3 實例研究

對本文提出的基于工業互聯網的競爭情報系統進行分析和評估，將從3個層面對系統的主要特點及優勢進行闡述。首先選取H公司作為分析案例，詳細說明了H公司發展過程中競爭情報系統經歷的3個階段：基于人工檢索的競爭情報系統、基于信息化的競爭情報系統、基于工業互聯網的競爭情報系統;其次，從競爭情報系統的情報采集、情報分析以及情報服務這3個基本功能出發，對比分析了3個系統的特征;最后根據對比分析結果，總結歸納了基于工業互聯網的競爭情報系統的獨特優勢。

3.1 企業競爭情報系統的實施——以H公司為例

H公司是大型家電制造企業，自創立以來就十分重視競爭情報系統的建設。到目前為止，公司的競爭情報系統經歷了以下3個階段：

第一階段是基于人工檢索的競爭情報系統。公司在創立早期設計并應用了專利文獻人工檢索系統，之后建立了遍布全球的信息中心，利用其獨特的地理優勢，及時獲取國際最新的科技市場信息。截至2003年，該公司一直按照人工上網檢索、定期剪報、人工分類整理和分析、形成競爭情報報告的流程進行競爭情報工作。這種方法搜集的情報零散、時效性差、不易存儲，而且使競爭情報人員將大量時間耗費在情報采集整理工作上，無法滿足公司信息化發展的需要。

第二階段是基于信息化的競爭情報系統。在2003年，該公司開始使用信息化系統進行競爭情報工作。信息化競爭情報系統包括情報計劃、采集、分析、服務模塊。系統自動提供最新情報推送，利用信息采集技術在互聯網、內部網等信息源中獲取情報信息，并自動分類整理，供情報人員進行分析。但基于信息化的競爭情報系統仍有許多不足：在情報采集方面，情報來源有限，主要是內外網以及文件中的信息，無法實時獲取生產制造設備的數據;在情報分析模塊，依然需要人工分析，因此情報人員需具備較高的數據分析能力并掌握復雜的分析工具;在情報服務模塊，該系統只能將情報分析結果向用戶推送，但無法結合分析結果，提供智能預測和決策支持。

第三階段是基于工業互聯網的競爭情報系統。公司目前采用的競爭情報系統，是建立在工業互聯網基礎上，該系統包括競爭情報采集、分析和服務3個子系統，如圖6所示。

在競爭情報采集子系統中，系統向下連接大量智能設備，運用智能嵌入式設備、傳感器以及RFID標識技術收集設備在生產制造中的數據，完成線上數據的自動快速采集，持續獲取大量情報數據，通過互聯網絡傳遞到情報池數據庫中，為情報分析提供數據來源。

在競爭情報分析子系統中，借助云數據庫管理和存儲數據，將工業大數據與人工智能算法相結合，實現多租戶管理的運營環境和分布式計算的運行。在工業互聯網平臺層采用快速的數據交換、數據清洗以及智能分析挖掘，能夠對家電生產狀況和市場用戶需求進行精確計算和分析。

在競爭情報服務子系統中可以看到，工業互聯網數據體系的決策和控制應用層能夠生成各種預測和控制應用，形成決策建議和指令，實現智能制造、個性化定制等一系列創新模式。設計開發應用于家電制造設備的狀態檢測、故障診斷與預警、遠程運維等人工智能模塊。提供用戶可視化和決策支持。機器學習幫助家電制造流程進一步優化，提升了生產力和效率。基于工業互聯網的競爭情報系統實現了工業制造數據的全面感知、快速傳輸、動態分析，進一步幫助用戶形成智能控制和科學決策。

3.2 3種競爭情報系統對比

所有的競爭情報系統都具備3個基本功能，分別為情報采集、情報分析以及情報服務。但每個系統在功能實現方面有較大差異。本文按照三大功能模塊，細分了10個具體內容，對H公司三階段的競爭情報系統進行對比分析，如表2所示。

從該公司的競爭情報系統發展的過程中，工業互聯網將工業全要素、全產業鏈、全價值鏈連接，形成基于云平臺的大數據采集、分析、服務體系，從而支撐家電制造泛在連接、高效配置、彈性供給，催生出智能化生產、網絡協同、個性定制等新模式，成為該公司不斷壯大發展的新引擎。

3.3 基于工業互聯網的競爭情報系統優勢

相對于傳統的基于人工檢索的競爭情報系統和基于信息化的競爭情報系統，基于工業互聯網的競爭情報系統在數據來源、情報挖掘和實時的競爭態勢監控方面具有獨特的優勢。具體表現在：在數據來源方面，除了傳統的內外網及各類數據庫外，還

包括智能設備產生的實時數據，拓寬了競爭情報系統數據獲取渠道;在情報挖掘方面，工業互聯網豐富了大數據分析的技術方法，由此產生的機器智能可以對未知情報進行深度挖掘;在競爭態勢方面，工業互聯網提供可視化的設備狀態監測，能對異常情況及時做出反應，把握整體競爭態勢。

3.3.1 數據來源廣泛

在傳統的競爭情報系統中，數據來源主要是企業內外部網絡，通過人工搜尋獲得情報，數據獲取存在局限性。而基于工業互聯網的競爭情報系統為情報搜集提供了豐富廣泛的數據來源。工業互聯網采用物體感知技術，采集智能機器的標識、狀態、場景及位置等大量數據，篩選處理后放入情報池中，常見的物體感知技術包括射頻識別RFID為代表的物體標識技術，智能機器擁有唯一的標識，能夠記錄工業生產、銷售等整個生命周期的信息;此外，利用光電傳感器的狀態獲取和場景記錄技術，傳感器能夠獲得機器的物理狀態數據，及時了解機器的工作狀態，確保機器能夠正常運行，實現智能機器之間、機器與系統、企業部門內部的智能交互，實時獲取企業內部生產、運營、銷售等各個環節的數據。

3.3.2 深度情報挖掘

傳統的競爭情報系統主要通過人際關系網絡以及網絡搜索獲得企業外部數據，挖掘相關情報。利用工業互聯網不僅可以獲得更多外部數據，還可以依靠模型構建提高數據處理計算能力。系統采用時間序列分析技術發現海量數據的變化規律，工業大數據分析獲得的機器智能能夠結合現有信息預測未知情報，通過社會網絡分析、關聯數據發現技術對來自內部和外部的未知情報進行深度地挖掘，從而提供更有價值的情報產品。

3.3.3 競爭態勢實時監控

盡管以往的競爭情報系統構建已經有監測競爭對手、相關機構動向的意識，但因設備、人員和技術的限制并未真正達到了解整體態勢的程度。在工業互聯網環境下，通過工業數據全周期的感知和采集，獲取動態實時數據并加工成情報反饋到決策層，工業大數據分析產生的機器智能也將反饋到產品設計中，再通過設定異常數據檢測范圍對影響企業發展的事件活動進行情報報警，便于實現決策者對競爭態勢的實時監控。

4 結論與展望

目前，結合新興技術對競爭情報系統的結構改進的研究已成為發展趨勢，本文根據工業互聯網的特點，結合工業互聯網產生的新信息技術，對傳統的競爭情報系統的總體結構進行改進。同時按照競爭情報的產生和傳播過程，將競爭情報系統分為競爭情報采集、競爭情報分析、競爭情報服務3個子系統，基于工業互聯網設計每一個子系統的詳細結構，并與傳統的競爭情報系統進行比較。在工業互聯網的環境下，競爭情報系統的數據來源廣泛、傳輸速度快并具備較強的分析能力，可以為企業構建競爭情報系統提供更多設計思路。未來，結合工業互聯網的一系列優勢和特點，競爭情報的采集、分析和服務過程能夠得到更好地優化，為企業決策層和用戶提供更好的服務。

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（責任編輯：郭沫含）