江西AI工业互联网平台

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。工业互联网平台开放共享，促进产业生态共建。江西AI工业互联网平台

其中，数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构（OPC UA）、消息队列遥测传输（MQTT）、数据分发服务（DDS）等；数据语义语法主要指信息模型，典型技术包括语义字典、自动化标记语言（automation ML）、仪表标记语言（Instrument ML）等。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成，通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码，实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询，支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。甘肃工业互联网供应商实时数据分析助力企业精确营销，提升客户满意度。

有助于推动传统产业智能化发展。工业互联网与传统产业相结合，能够构建高效低耗智能生产体系、资源共享协同制造体系、敏捷柔性产业链供应链体系，推动研产供销过程向网络化、智能化迈进。在工业互联网驱动下，传统产业的劳动者、劳动资料、劳动对象及其组合方式发生质的变革，将形成更高效率、更高水平的生产函数。有测算显示，数字技术对工业效率赋能在2017—2022年提升了1.14倍。比如在钢铁行业，企业借助工业互联网打通炼钢、连铸、轧钢等工艺流程，强化数字孪生、人工智能、智能控制等技术综合应用，实现了从“经验炼铁”到“智慧炼铁”、从“炉前炼钢”到“一键出钢”的转变，形成降本、提质、增效新路径。

网络体系是基础。工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网络互联实现要素之间的数据传输，包括企业外网、企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络（TSN）、确定性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设，用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统，主要包含信息（IT）网络和控制（OT）网络。工业互联网促进设备故障诊断与预防，保障生产安全。

面临的发展难点与挑战，技术挑战 ，连接能力：工业设备种类、通信协议、数据格式繁杂，尚缺乏有效的技术手段低成本、便捷地实现连接数据能力：数据种类少、标准各异、质量较低、有效性不足。企业对数据共享开放的意愿不强；技术落地：融合新兴技术的应用有效性有待验证、场景挖掘有待强化。应用挑战 ：基础设施：工业企业信息基础设施建设水平参差不齐，多数企业数字化基础薄弱；方案应用模式：标准化、通用解决方案数量有限；人才：缺少既懂信息技术又懂工业知识的复合型专业人士人才。数字化孪生技术结合工业互联网，实现虚拟与现实的无缝对接。上海小微企业工业互联网服务商

工业APP在工业互联网平台上涌现，丰富应用场景。江西AI工业互联网平台

基于工业互联网平台，实现设备远程监控和维护，提供及时有效的售后服务。同时，工业互联网促进网络金融等新兴服务业态发展，为金融机构提供精确的风险评估支持。此外，工业互联网还应用于物流、旅游、教育等多个领域，推动服务业数字化转型和智能化升级。工业互联网在各产业中的应用模式各具特色，推动各产业数字化转型和智能化升级，为经济发展注入新动力。随着技术不断进步和应用场景拓展，工业互联网的应用模式将继续创新和丰富，为各产业发展带来更多机遇和挑战。江西AI工业互联网平台