基于工业互联网的竞争情报系统研究

石进 张天娇

摘 要：[目的/意义]随着互联网和信息技术的发展，竞争情报系统需要不断改进。[方法/过程]本文根据工业互联网的特点，设计了基于工业互联网的竞争情报系统的总体架构，结合工业互联网中新兴技术的应用对竞争情报采集、竞争情报分析、竞争情报服务3个子系统的结构进行设计。[结果/结论]与传统的竞争情报系统相比，本文基于工业互联网的竞争情报系统拥有数据来源广泛、深度情报挖掘、竞争态势实时监控的巨大优势，能够为企业决策层以及用户提供更加准确快速的竞争情报服务。

关键词：工业互联网;竞争情报系统;机器智能;决策支持

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.02.003

〔中图分类号〕G250.25 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕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

作為对竞争环境、竞争策略以及竞争对手等信息的研究，竞争情报在信息化的潮流中扮演十分重要的作用，它不仅是一种信息处理分析的过程，而且也是一种信息产品。目前，很多企业都认识到竞争情报的重要性，但使用的竞争情报系统仍采用人工为主、计算机辅助的模式，这不利于竞争情报在实际生产中的应用。因此，一些学者提出建立人机结合的竞争情报系统，即通过信息网络，以人的智能为主导的竞争战略支持与咨询系统[1]。近年来，大数据、互联网、云计算等一系列新兴技术的出现，丰富了竞争情报系统的内涵，基于这些技术，相关学者设计了更加切实可行的竞争情报系统，提高了企业决策效率[2]。

工业互联网是互联网与工业系统以及新一代信息技术全方位深度融合的产业应用生态，将人与工业机器通过互联网连接，采用物体感知等新兴技术获取智能机器的数据，利用数据分析工具分析产生工业智能，最终反馈到工业生产中。本文结合工业互联网的特点，设计了基于工业互联网的竞争情报系统架构，并将其与传统的竞争情报系统结构进行比较，指出它的优势和未来的应用前景。

1 相关理论概述

1.1 工业互联网概述

工业互联网是将不同的物理设备和网络通过传感器互联，形成系统化整体，运用大数据、物联网、云计算等新兴技术对获取的信息和数据进行分析，达到控制调整系统，实现最优化结果的信息解决方案。

工业互联网的基本架构如图1所示，最底层是连接层，通过传感器和智能机器保障数据无障碍获取;第二层是平台层，首先将获取的数据进行智能分析和知识挖掘，产生信息，得到的信息与期望值对比分析，发现运营、生产中的问题，监控设备状况，提供可视化结果和决策支持;第三层为配置层，根据发现的问题进行反馈，对目标设备进行调整，达到信息从网络空间向物理空间的传递[3]。

工业互联网的数据架构由底层到上层分别是数据采集层、预处理存储层、数据分析层和决策控制层：

1）数据采集层说明了数据源的构成，包括传感器、ERP等内部数据以及企业外部数据，这一层的功能主要是数据采集和交换;

2）预处理存储层是过渡层，主要是初步处理和集成数据，有存储和预处理的功能;

3）数据分析层是按照实际的业务流程，构建数据模型，提供数据报表和可视化功能;

4）决策控制层是在数据分析的基础上，进行预测控制和描述诊断，从而形成决策建议，实现智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸[4]。

工业互联网是以机器、产品、系统以及人之间的互联为基础，通过对产生的数据进行采集交换、集成处理后，进行建模仿真和分析，实现应用层的功能，主要包括企业内的智能化生产，企业之间的网络化协同，企业对于用户的个性化定制，企业对产品的服务化延伸，工业互联网的主要应用如表1所示。

工业互联网将智能机器与互联网相连，能够提供大量精确而及时的数据，对数据进行采集交换和集成，按照建模仿真等一系列方法进行数据分析，为竞争情报系统提供情报来源和情报分析工具方法，并能将得到的情报产品反馈到工业生产中。

1.2 竞争情报系统相关研究

竞争情报系统是从20世纪80年代开始发展的，由于其在实际工作中应用十分广泛，因此很多研究都以企业竞争情报系统为研究对象。美国竞争情报从业者协会前主席John E Prescott博士[5]认为：企业竞争情报系统是一个持续演化中的正规和非正规化操作流程相结合的企业管理子系统;包昌火等[6]指出：竞争情报系统是以人的智能为主导、信息网络为手段、增强企业竞争力为目标的人机结合的竞争战略决策支持和咨询系统;谢新洲等[7]认为竞争情报系统是企业情报网络的组织体系和计算机辅助分析系统的有机结合，并从信息集成角度考察了企业竞争情报系统的构建;李萱格等[8]强调了人在企业竞争情报系统中的作用，提出了主要由“计算机在线情报系统”和“人工情报系统”的新CIS模型[9];苏新宁教授[10]将竞争情报系统分成四大模块和一个平台：信息采集模块、信息处理与组织模块、情报分析模块、情报策略模块、企业竞争情报服务平台。

近年来，学者在对竞争情报系统的内涵和结构不断丰富的同时，也在结合新技术进行企业竞争情报系统架构的设计。黄兰秋[11]根据云计算理论和技术对云计算平台进行研究，之后在构建的云计算平台上设计竞争情报服务模式，并选取了企业作为典型案例进行验证;石进[12]提出了基于云计算的竞争情报系统的结构，并对关键技术和如何实施进行了详细的说明;官思发等[13]则结合Web2.0技术，构建了基于Web2.0的竞争情报源收集、分析和服务子系统，最后提出系统运行的机制;王洪亮等[14]结合大数据的特征，构建了基于大数据的中小企业竞争情报系统的模型。

国外对竞争情报系统的研究比较早，目前已经形成规范的竞争情报系统商业模式，主要有以下几类企业竞争情报系统。瑞典信息软件提供商Comintelli开发的Knowledge XChanger，能够对各种信息分类，采用主题地图进行组织分析，有授权的用户可以通过搜索的方式获得所需信息。但由于缺少信息自动采集的功能，需要人工去抽取数据，效率较低。Autonomy IDOL具有較强的信息语义的理解能力，能够将结构化或非结构化的信息内涵进行提取。具有先进的技术和功能强大的优势，但缺少情报研究模型，提供通过智能加工后的信息[15]。

总体而言，结合新技术构建竞争情报系统已经成为竞争情报系统相关研究的趋势，包括大数据、云计算等热门技术，这些技术的应用主要是改变了竞争情报分析部分的结构，提供一系列数据处理和分析的方法，对获得的海量数据进行初步整理筛选，并进一步利用大数据和云计算技术对选择的数据进行分析，得到最终的竞争情报产品，但这些技术对竞争情报采集和服务部分影响较小，工业互联网采用智能机器与互联网相连的模式，能够直接将智能物体运行和生产中的海量数据传递到互联网，直接从情报数据源头获得精确及时的大量数据，同时在情报分析过程中提供仿真建模等方法，更好地实现数据分析，为竞争情报系统数据采集、分析提供更好的服务。

2 基于工业互联网的竞争情报系统架构

在工业互联网的环境下，从生产系统到商业系统实现了智能化，即生产系统采用信息通信技术，在机器之间、机器与系统、企业内部进行智能交互，对传统的竞争情报系统的基本框架产生了影响，演变为三层结构，分别是外缘层、平台层和企业层。企业所获得的数据通过外缘层进入企业的数据平台，在平台层完成数据到情报的转换，通过情报搜集、分析和服务系统，得到情报产品，在企业层推送到用户和决策部门，企业层接收到情报后，将信息流返回到平台层，平台层对信息进行分析后，将对外缘层进行调整和控制。基于工业互联网的竞争情报系统的整体框架，如图2所示。

下文按照竞争情报采集子系统、竞争情报分析子系统、竞争情报服务子系统对基于工业互联网的新型系统架构进行分析，并说明基于工业互联网的竞争情报系统的巨大优势。

2.1 竞争情报采集子系统架构

竞争情报采集子系统首先需要明确情报的来源，按照情报提供的对象分为6类：生产销售人事财务等企业内部信息、网络资源论坛等互联网信息、商业数据库信息、报刊杂志等媒介信息、第三方咨询机构信息、人际网络信息[16]。在搜集到相关情报信息后进行选择放入情报池中，为下一步情报分析提供数据来源。

在情报采集阶段，基于工业互联网的竞争情报系统较传统的竞争情报系统的优势主要体现在物联网的应用。物联网的基本结构为感知层、网络层和应用层，运用智能嵌入式设备、传感器以及RFID标识技术进行数据感知，获得企业内部实时数据，通过互联网络传递到情报池数据库中，为情报分析提供丰富的数据来源，基于工业互联网的竞争情报采集子系统结构，如图3所示。

因此，基于工业互联网的竞争情报采集子系统能够对数据进行实时监控，企业可以通过获取动态数据，及时了解竞争环境和对手的变化，根据企业制定的目标进行适当的决策和生产策略的调整。在工业互联网的环境下，竞争情报采集子系统还可以通过实时数据采集的技术完成线上数据的自动快速采集，持续获取大量情报数据，为情报分析提供数据来源。此外，基于工业互联网系统可以通过实时监测数据，提供情报报警的功能，将异常情报反馈到决策层，帮助决策者及时做出调整。

2.2 竞争情报分析子系统架构

竞争情报分析子系统是竞争情报系统的核心部分，企业采集的情报信息大多是无序分散、非结构化的数据，因此在情报分析阶段，首先需要将这些分散的情报进行筛选，识别出重要情报，并将企业内外部的情报信息整合，利用一定的技术方法将情报信息进行分析，得到竞争情报产品，最后通过竞争情报服务子系统提供给用户[17]。

在工业互联网环境下，工业智能化为数据分析提供了更多技术方法，包括数据采集交换、异构数据集成处理、建模分析、大数据计算等，能够对生产状况和市场用户需求进行精确计算和分析，形成企业运营和控制决策，不断智能化企业生产运营和管理。基于工业互联网的竞争情报分析子系统结构，如图4所示。

目前，企业竞争情报系统需要处理分析的数据不仅数量庞大而且结构复杂，基于工业互联网的竞争情报分析子系统能够借助云数据库管理和存储数据，它具备高易用性、动态可扩展性，同时可以大规模并行处理，在剔除有关商业秘密的数据后还可以为用户提供分享服务，实现数据的存储和共享。为了获取更多有用的数据，在工业互联网环境下，企业可以通过数据挖掘技术得到实时情报，通过时间序列分析明确数据的变化规律。还可以通过社会网络分析技术、关联数据发现技术挖掘未知情报，同时在竞争情报分析子系统中研究人员利用辅助的分析软件，结合自身的知识和经验，实现竞争情报分析，这样得到的结果更为合理和准确。基于此结构的竞争情报系统可以为企业提供有关产品、运营、对手和外在环境的情报分析。

2.3 竞争情报服务子系统架构

竞争情报服务子系统在整个系统中负责输出信息的部分，即为企业的决策者以及用户提供相应的情报产品和服务。情报服务子系统首先会将情报分析子系统中得到的情报产品进行分类和定级，根据情报产品的内容类型分为技术类和综合类情报，还可以划分成具体技术名称。此外，根据重要性和敏感性将情报产品分为内部材料、秘密、机密和绝密，在定密的同时对情报产品的传播范围和权限进行了规定。

情报产品按照提供方式不同，分为被动检索和主动提供两类，主动提供是系统向用户主动推送情报产品的模式，被动检索是系统根据用户发出的请求提供相应服务的模式。

1）报告推送。是指将情报报告、简报、专业报告，通过电子邮件精准推送给用户;

2）自动问答。是指对用户请求进行语义层面的理解，通过自然语言检索为用户提供检索结果;

3）智能推荐。是指结合内容推荐，系统主动提供符合用户需求的情报信息;

4）智能导航。是指系统将情报产品进行分类，为用户提供层次清晰的信息获取接口;

5）智能检索。是指根据用户发出的请求，利用检索引擎为用户提供情报信息;

6）案例比对。是指针对当前需求，比对企业案例库，获得当前状态的解决方案。

在工业互联网的数据体系中，数据分析层可以提供可视化的数据报表、知识库，因此基于工业互联网的竞争情报服务子系统可以将数据分析的结果通过直观的形象展示给用户，方便用户理解，竞争情报产品更有利于应用。基于工业互联网的竞争情报服务子系统结构，如图5所示。

在竞争情报服务子系统中，工业互联网数据体系的决策和控制应用层利用数据报表和可视化的数据分析结果生成各种预测和控制应用，形成决策建议和指令，实现智能制造、个性化定制等一系列创新模式。竞争情报服务产品除了报告等静态形式，还可以通过平台推送、问答等动态形式展现，这种形式可以实现针对用户特点的私人定制，使竞争情报产品更具灵活性，更好地为企业决策层和用户服务。因此在本文研究的基于工业互联网的竞争情报服务子系统中，企业决策层能够获得实时高效的竞争情报服务，对变化的竞争环境及时做出反应，促进企业的快速发展[18]。

3 实例研究

对本文提出的基于工业互联网的竞争情报系统进行分析和评估，将从3个层面对系统的主要特点及优势进行阐述。首先选取H公司作為分析案例，详细说明了H公司发展过程中竞争情报系统经历的3个阶段：基于人工检索的竞争情报系统、基于信息化的竞争情报系统、基于工业互联网的竞争情报系统;其次，从竞争情报系统的情报采集、情报分析以及情报服务这3个基本功能出发，对比分析了3个系统的特征;最后根据对比分析结果，总结归纳了基于工业互联网的竞争情报系统的独特优势。

3.1 企业竞争情报系统的实施——以H公司为例

H公司是大型家电制造企业，自创立以来就十分重视竞争情报系统的建设。到目前为止，公司的竞争情报系统经历了以下3个阶段：

第一阶段是基于人工检索的竞争情报系统。公司在创立早期设计并应用了专利文献人工检索系统，之后建立了遍布全球的信息中心，利用其独特的地理优势，及时获取国际最新的科技市场信息。截至2003年，该公司一直按照人工上网检索、定期剪报、人工分类整理和分析、形成竞争情报报告的流程进行竞争情报工作。这种方法搜集的情报零散、时效性差、不易存储，而且使竞争情报人员将大量时间耗费在情报采集整理工作上，无法满足公司信息化发展的需要。

第二阶段是基于信息化的竞争情报系统。在2003年，该公司开始使用信息化系统进行竞争情报工作。信息化竞争情报系统包括情报计划、采集、分析、服务模块。系统自动提供最新情报推送，利用信息采集技术在互联网、内部网等信息源中获取情报信息，并自动分类整理，供情报人员进行分析。但基于信息化的竞争情报系统仍有许多不足：在情报采集方面，情报来源有限，主要是内外网以及文件中的信息，无法实时获取生产制造设备的数据;在情报分析模块，依然需要人工分析，因此情报人员需具备较高的数据分析能力并掌握复杂的分析工具;在情报服务模块，该系统只能将情报分析结果向用户推送，但无法结合分析结果，提供智能预测和决策支持。

第三阶段是基于工业互联网的竞争情报系统。公司目前采用的竞争情报系统，是建立在工业互联网基础上，该系统包括竞争情报采集、分析和服务3个子系统，如图6所示。

在竞争情报采集子系统中，系统向下连接大量智能设备，运用智能嵌入式设备、传感器以及RFID标识技术收集设备在生产制造中的数据，完成线上数据的自动快速采集，持续获取大量情报数据，通过互联网络传递到情报池数据库中，为情报分析提供数据来源。

在竞争情报分析子系统中，借助云数据库管理和存储数据，将工业大数据与人工智能算法相结合，实现多租户管理的运营环境和分布式计算的运行。在工业互联网平台层采用快速的数据交换、数据清洗以及智能分析挖掘，能够对家电生产状况和市场用户需求进行精确计算和分析。

在竞争情报服务子系统中可以看到，工业互联网数据体系的决策和控制应用层能够生成各种预测和控制应用，形成决策建议和指令，实现智能制造、个性化定制等一系列创新模式。设计开发应用于家电制造设备的状态检测、故障诊断与预警、远程运维等人工智能模块。提供用户可视化和决策支持。机器学习帮助家电制造流程进一步优化，提升了生产力和效率。基于工业互联网的竞争情报系统实现了工业制造数据的全面感知、快速传输、动态分析，进一步帮助用户形成智能控制和科学决策。

3.2 3种竞争情报系统对比

所有的竞争情报系统都具备3个基本功能，分别为情报采集、情报分析以及情报服务。但每个系统在功能实现方面有较大差异。本文按照三大功能模块，细分了10个具体内容，对H公司三阶段的竞争情报系统进行对比分析，如表2所示。

从该公司的竞争情报系统发展的过程中，工业互联网将工业全要素、全产业链、全价值链连接，形成基于云平台的大数据采集、分析、服务体系，从而支撑家电制造泛在连接、高效配置、弹性供给，催生出智能化生产、网络协同、个性定制等新模式，成为该公司不断壮大发展的新引擎。

3.3 基于工业互联网的竞争情报系统优势

相对于传统的基于人工检索的竞争情报系统和基于信息化的竞争情报系统，基于工业互联网的竞争情报系统在数据来源、情报挖掘和实时的竞争态势监控方面具有独特的优势。具体表现在：在数据来源方面，除了传统的内外网及各类数据库外，还

包括智能设备产生的实时数据，拓宽了竞争情报系统数据获取渠道;在情报挖掘方面，工业互联网丰富了大数据分析的技术方法，由此产生的机器智能可以对未知情报进行深度挖掘;在竞争态势方面，工业互联网提供可视化的设备状态监测，能对异常情况及时做出反应，把握整体竞争态势。

3.3.1 数据来源广泛

在传统的竞争情报系统中，数据来源主要是企业内外部网络，通过人工搜寻获得情报，数据获取存在局限性。而基于工业互联网的竞争情报系统为情报搜集提供了丰富广泛的数据来源。工业互联网采用物体感知技术，采集智能机器的标识、状态、场景及位置等大量数据，筛选处理后放入情报池中，常见的物体感知技术包括射频识别RFID为代表的物体标识技术，智能机器拥有唯一的标识，能够记录工业生产、销售等整个生命周期的信息;此外，利用光电传感器的状态获取和场景记录技术，传感器能够获得机器的物理状态数据，及时了解机器的工作状态，确保机器能够正常运行，实现智能机器之间、机器与系统、企业部门内部的智能交互，实时获取企业内部生产、运营、销售等各个环节的数据。

3.3.2 深度情报挖掘

传统的竞争情报系统主要通过人际关系网络以及网络搜索获得企业外部数据，挖掘相关情报。利用工业互联网不仅可以获得更多外部数据，还可以依靠模型构建提高数据处理计算能力。系统采用时间序列分析技术发现海量数据的变化规律，工业大数据分析获得的机器智能能够结合现有信息预测未知情报，通过社会网络分析、关联数据发现技术对来自内部和外部的未知情报进行深度地挖掘，从而提供更有价值的情报产品。

3.3.3 竞争态势实时监控

尽管以往的竞争情报系统构建已经有监测竞争对手、相关机构动向的意识，但因设备、人员和技术的限制并未真正达到了解整体态势的程度。在工业互联网环境下，通过工业数据全周期的感知和采集，获取动态实时数据并加工成情报反馈到决策层，工业大数据分析产生的机器智能也将反馈到产品设计中，再通过设定异常数据检测范围对影响企业发展的事件活动进行情报报警，便于实现决策者对竞争态势的实时监控。

4 结论与展望

目前，结合新兴技术对竞争情报系统的结构改进的研究已成为发展趋势，本文根据工业互联网的特点，结合工业互联网产生的新信息技术，对传统的竞争情报系统的总体结构进行改进。同时按照竞争情报的产生和传播过程，将竞争情报系统分为竞争情报采集、竞争情报分析、竞争情报服务3个子系统，基于工业互联网设计每一个子系统的详细结构，并与传统的竞争情报系统进行比较。在工业互联网的环境下，竞争情报系统的数据来源广泛、传输速度快并具备较强的分析能力，可以为企业构建竞争情报系统提供更多设计思路。未来，结合工业互联网的一系列优势和特点，竞争情报的采集、分析和服务过程能够得到更好地优化，为企业决策层和用户提供更好的服务。

参考文献

[1]沈固朝，等.竞争情报的理论与实践[M].北京：科學出版社，2008：10-28.

[2]杨洋，陈立军，张莹.我国竞争情报系统模型构建研究综述[J].情报科学，2016，34（6）：98-102.

[3]周宏仁.互联网+与制造业融合的发展趋势[J].行政管理改革，2017，（1）：25-31.

[4]苏伟，王程安.工业互联网平台参考架构研究[J].信息技术与标准化，2019，（4）：22-25.

[5]张杰，余波.基于工业互联网的供应链协同管控平台构建[J].电信工程技术与标准化，2017，30（6）：20-23.

[6]包昌火，谢新洲，张燕，等.企业竞争情报系统[J].中国信息导报，2001，（8）：33-36.

[7]谢新洲，包昌火，张燕.企业竞争情报系统的主要模式[J].图书情报工作，2002，（11）：21-26.

[8]李萱格，司有和.企业竞争情报系统（CIS）模型新探[J].图书与情报，2008，（6）：75-78.

[9]龙正明.企业竞争情报系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2014：1-9.

[10]苏新宁.网络环境下竞争情报系统设计[J].情报理论与实践，2010，33（8）：104-108.

[11]黄兰秋.基于云计算的企业竞争情报服务模式研究[D].天津：南开大学，2012：37-58.

[12]石进.基于云计算的竞争情报系统研究[J].情报杂志，2013，（7）：28-32.

[13]官思发，李进华，刘齐平.基于Web2.0的企业竞争情报系统模型构建[J].情报科学，2014，32（1）：47-53.

[14]王洪亮，张琪，朱延涛.大数据环境下中小企业竞争情报系统模型构建[J].情报理论与实践，2015，38（7）：109-114.

[15]王晓慧，董雪季，郭琪.产业竞争情报系统构建研究[J].图书馆学研究，2018，（9）：2-6.

[16]唐晓波，郑杜，翟夏普.基于大数据智能的竞争情报系统模型研究[J].情报理论与实践，2018，41（11）：133-137，160.

[17]陈美华，王延飞.企业竞争情报系统构建的生态基础[J].情报科学，2018，36（3）：26-32.

[18]杨海平，汪社教.论高校竞争情报系统的构建[J].情报理论与实践，2007，（2）：224-227.

（责任编辑：郭沫含）