广州人工智能工业互联网一体化管理系统

广东某公司应用了工业互联网平台后，用人工智能技术在不同制造基地间进行任务协调和过程管控，用大数据技术对每月150万条数据进行采集、归档、分析。借助这个平台，万和新电气整体效率提升30%以上，产品交付周期缩短20%，市场竞争力明显提升。年销售收入由30亿元增长到40亿元，同比增长33%，原材料库存由6700万减少到5200万，同比下降22.3%，取得了明显的经济效益，这就是工业互联网创下的“业绩”。“大数据、物联网、人工智能等新技术都是工业互联网的支撑手段，如果没有近几年这些新技术的飞跃发展，也就没有全球范围内工业互联网的布局热潮。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文说。数字化供应链管理，提升供应链整体效能。广州人工智能工业互联网一体化管理系统

有人解释说，工业互联网平台具有明显的“马太效应”，当其工业APP和用户达到一定规模时，平台将会爆发式增长，形成赢者通吃的竞争局面。工业互联网平台还有明显的“替代效应”，能够极大降低企业信息化部署的成本和难度，推动制造业走向体系重构、动力变革和范式迁移的新阶段。在中国信息通信研究院总工程师、工业互联网产业联盟秘书长余晓晖看来，我国工业互联网已初步形成三大应用路径，分别是面向企业内部生产率提升的智能工厂，面向企业外部价值链延伸的智能产品、服务和协同，面向开放生态的平台运营即工业互联网平台。前两者国外实践已比较多，而工业互联网平台在全球探索的时间并不长。山东企业工业互联网定制方案工业互联网推动制造业与服务业深度融合。

中国工业数据采集和分析能力不足。中国在设备数字化、网络化方面与美、德之间的差距较大，在边缘计算层，平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外，缺乏完整的行业数据采集方案。截至2018年底，我国制造企业生产设备数字化率为45.9%，数字化设备联网率为39.4%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。其次，发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。而且美国、德国具有大量经验丰富和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。

应用模式，由于在工业互联网平台发展的过程中，各平台企业所关注的企业应用和侧重点不同，由此形成了智能制造类平台、协同制造服务类平台以及云制造服务类平台。智能制造类平台针对传统制造企业进行智能化改造，构建智能工厂，以生产和运营优化为主要场景。需要收集、存储和分析企业各类设备、生产线及生产运行状态的海量多源异构数据信息。通过远程实时监控与即时调整现场生产状态，实现对生产过程中各类机器设备的动态优化调整乃至整个企业生产运营过程的持续优化。此类平台借助互联网、大数据、人工智能等新兴技术，充分发挥工业设备的工艺潜能，提高资源配置效率和企业生产运营效率，为企业智能制造的实现提供了新型基础设施。这类平台的典型表示有西门子MindSphere、施耐德EcoStruxure、PTC ThingWorx以及东方国信Cloudiip等平台。工业互联网助力企业实现绿色生产，降低能源消耗和污染排放。

目前，IaaS资源订阅已较为普遍，其下一步发展关键在于如何丰富平台的功能组件，并提供订阅服务。业务PaaS平台目前是通过专业服务获利，未来主要开展订阅模式和专业服务，同时兼具交易、金融和分成等多样化赢利模式。业务平台现阶段以定制化交付为主，业务范围受限，未来的业务和商业扩张要求其将业务组件下沉至平台，形成相对通用、可复制的平台服务能力，再通过工业App开发商和系统集成商形成平台服务向更大范围扩展。咨询服务也正在成为平台专业服务的重要方式，部分企业依托其平台所集聚的数据，为客户提供分析服务，以指导业务拓展。工业互联网连接全球工厂，推动全球化生产与协作。四川IOT工业互联网作用

人工智能算法在工业互联网中应用，实现智能决策与预测维护。广州人工智能工业互联网一体化管理系统

PaaS层，平台层（PaaS）是整个工业互联网平台的主要，它由云计算技术构建，不只能接收存储数据，还能提供强大的计算环境，对工业数据进行云处理或云控制。它的根本是在IaaS平台上构建了一个扩展性强的支持系统，也为工业应用或软件的开发提供了良好的基础平台。PaaS层能以平台优势，利用数据库、算法分析等技术，实现数据进一步处理与计算、数据存储、应用或微服务开发等功能，以叠加、扩展的方式提供工业应用开发、部署的基础环境，形成完整度高、定制性好、移植复用程度高的工业操作系统。PaaS层还能根据业务进行资源调度，也能保障数据接入、平台运营、接口访问的安全机制，保障业务正常开展。广州人工智能工业互联网一体化管理系统

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