工业互联网规模化应用

工业互联网（Industrial Internet）是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全方面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革新的重要基石。工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。数字化供应链管理，提升供应链整体效能。工业互联网规模化应用

那么，工业互联网和智能制造之间是一种什么样的关系呢？事实上，智能制造的实现主要依托两个基础能力，一个是工业制造技术，另一个就是工业互联网。前者包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；后者包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业互联网平台等，是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。因此，工业互联网被视为智能制造的基础。“我们可以这样理解，智能制造是包括工业互联网、材料、设计、工艺等在内的智能工业生态系统。此前我国智能制造的蓬勃发展，为工业互联网发展打好了网络基础，提供了良好的发展环境。”潘文说。黑龙江人工智能工业互联网解决方案工业互联网为5G通信技术发展提供基础设施，推动万物互联。

How (工业互联网如何实现)？传感器与设备连接： 工业互联网的基础是将生产环境中的传感器和设备与互联网连接起来。这包括各种传感器，如温度、湿度、压力传感器，以及工业设备、机器人等。数据采集与存储： 通过连接的传感器和设备实时采集大量数据，包括生产过程中的各种参数和状态。这些数据被存储在云平台或本地服务器上，为后续的分析提供基础。大数据分析与人工智能： 利用大数据分析和人工智能技术对采集到的数据进行深入分析。这包括识别潜在问题、预测设备故障、优化生产流程等。实时监控与控制： 基于分析结果，工业互联网系统能够实时监控生产过程，并通过自动化控制系统调整参数，以优化生产效率和质量。云平台与边缘计算： 工业互联网往往采用云平台和边缘计算结合的方式。云平台用于存储和处理大规模数据，而边缘计算则能在设备附近处理一些实时性要求较高的任务，减少延迟。

平台体系是中枢。工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，有四个主要作用。一是数据汇聚。网络层面采集的多源、异构、海量数据，传输至工业互联网平台，为深度分析和应用提供基础。二是建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具，结合数字孪生、工业智能等技术，对海量数据挖掘分析，实现数据驱动的科学决策和智能应用。三是知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库，并通过工业微服务组件方式，方便二次开发和重复调用，加速共性能力沉淀和普及。四是应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景，提供各类工业APP、云化软件，帮助企业提质增效。工业互联网助力产品质量追溯，提升消费者信任。

Why (为什么要推动工业互联网)？提高生产效率： 工业互联网可以优化生产流程，提高生产效率，减少资源浪费，实现更高水平的自动化。降低成本： 通过实时监控和预测性维护，企业可以更有效地管理设备，减少停机时间，降低维护成本。改善产品质量： 实时数据分析和监控有助于发现潜在问题，及时进行调整，提高产品质量。智能化决策： 基于大数据和人工智能的分析，企业可以做出更明智的决策，包括生产计划、库存管理等方面。适应市场变化： 工业互联网使企业更灵活、适应市场需求的变化更迅速，帮助企业更好地应对不确定性。工业互联网促进医疗设备智能化，提升医疗服务水平。江西AI工业互联网供应商

工业互联网为航空航天提供实时数据，提高飞行安全。工业互联网规模化应用

重要的时间节点 ：1983：以太网标准化；1989：Tim Berners-Lee发明了超文本传输协议HTTP；1992：TCP/IP使得PLC可以互相连接；2002：亚马逊网络服务AWS上线，云计算开始发展起来；2006：OPC Unified Architecture（UA) OPC统一构架是的设备、数据源和应用之间安全通信成为可能；2006：设备开始变得更加智能，同时电池和太阳能越来越强劲且经济；2010：传感器价格下跌，是的他们能够被安装到几乎任何东西里面；2016：工业互联网雏形开始形成；2017：工业互联网正式成为中国国家发展战略 。工业互联网规模化应用