当下，工业互联网发展的顶层设计已经完成，数据 模型 服务是工业互联网三大要素。但由于制造业业态复杂、行业沉淀个性需求多，海量数据的变现十分困难，制造业在模型层面定制化需求高的特点也导致通用工业互联网应用很难落地。此外，在云原生的刺激下，制造企业的it模式正在集中向云架构、云开发转型，其中在企业业务的云化、数字化进程中尤为突出，并衍生出“敏捷开发”、“快速迭代”的刚性需求。
这也导致了工业要素的深度融合创新型平台成为了工业互联网发展主流趋势，这其中，无需编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的低代码开发平台，其一方面可以降低企业应用开发人力成本，另一方面可以将原有数月甚至数年的开发时间成倍缩短，成为了推进工业互联网应用迭代的有力推手。
区别于企业it部门主导需求的传统模式，工业互联网背景下更多是由业务部门自主发起需求，it部门提供技术与服务，这种供需关系的转化需要让生产制造端的管理者和工程师直接参与到工业互联网应用的建设中。对于他们而言，多数情况下是拥有丰富的工程生产经验（ot知识），知道一些专业统计方法，但是对于it，dt的技术知识知之甚少。低代码开发平台通过内置的基础计算模型、行业机理模型，让“站在离生产现场最近的人”可以将自己的个性经验和工业知识，自助转化开发成各种可复用的工业模型。这些工业机理模型，在平台上可以被快速开发、测试、部署、验证和迭代，从而实现工业应用的开发与运维一体化。
例如现在很多前线的业务人员如锅炉专工，他们集中精力在现场设备和流水线上，最擅长设备和生产工艺的机理分析，懂得行业know-how，可以说他们是工业互联网实现落地的实施者，也是工业互联网平台的直接最终用户。然而困扰他们的一个现实问题是如何将自己的现场经验或者知识转化成可复用、可传承的模型，这在实现过程中很难完整无误的把这些内容转换为实现所需要的东西。低代码开发平台采用一种统一的可视化、图形化的模型方式来进行业务分析，应用软件大部分功能由业务人员完成，而剩下的复杂功能由技术人员来解决，则可以更加敏捷、高效的释放工业知识生产力。
gartner称，在过去两年里，组织机构的it领导人对低代码开发平台的兴趣，从52%上升到了76%，这是一个巨大的跃升。不仅如此，gartner预计，2019年这一数字将会到达81%。在软件开发领域低代码开发模式则更为盛行，早在2015年aws、google、microsoft 和 oracle 等软件供应商就开始陆续进入市场，2018年8月西门子收购mendix帮助其用户更快地应用mindsphere后，低代码工业app开发成为了推进工业互联网应用的新兴热点领域之一。在国内，tcl集团孵化的科技公司格创东智、以数据中台业务为主的宇动源都将低代码开发作为推进工业互联网的重要手段。
值得注意的是，虽然大部分低代码开发平台宣称可以帮助毫无经验的现场工程师通过30%的时间开发80%的工作量。但从实际应用角度，前期的学习成本和准备时间，无形中将剩余20%的工作量扩大到了一倍（40%）以上。当然，低代码开发作为一种更先进的生产力工具，也在逐渐完善。对于那些希望业务人员自己就可以构建工业互联网应用，在短期内快速解决业务问题的制造企业可以更多的关注无代码开发平台，毕竟工业互联网应用和传统的工业软件如erp、mes做云化改造不同，它们通常都是小而精，非常专注和专业，因此在提高工业互联网应用创新效率的工具选择上，低代码开发平台将成为企业的首选。