工业互联网平台的创新应用已在设备、企业和供应链等不同层级上产生了明显实效。一是设备级数据应用，实现在线、实时设备管理。设备级数据应用是**基础的数据应用，无论是工业企业对于来自联网设备运行信息的高级分析，还是设备制造商对自身产品在全生命周期中的理解、管理、诊断和维护，都需要从原先单纯依赖人工、经验转变成基于数据所得出的更科学和更高效的决策。设备级数据应用通过实现工业设备的互联互通，将设备的运行状态转化为数字，实现可视化，并基于采集来的数据对工业设备进行进一步的数据分析，如故障诊断通过设备运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常，确定故障的性质与部位、寻找故障起因、预报故障趋势，并提出相应对策；预测性维护是基于历史数据和实时数据对即将出现的问题进行预判，可有效缩短设备非计划停机时间、保证生产计划、降低运维成本；产品即服务是设备制造商从出售产品向提供服务（如远程运维、预测性维护等）的商业模式转变，可为客户带来创新价值、为制造商提供新的收入来源。二是企业级数据应用，实现企业精益管理。企业级数据应用是指打通企业OT数据与IT数据，基于数据分析为企业整体业务和运营优化提供科学决策，实现企业精益管理。芯软工业互联平台强化顶层设计，不断完善工业互联网产业生态。台州品牌芯软云工业互联平台
根据美国通用电气和德国一些智能工厂的观点，要想实现工业互联网生产设计需要具备三大步骤：●首先就是收集各项生产数据。方法是在机器上大量使用和安装传感器，从而让机器本身变得更加智能化，这一步也叫做“智能化嵌入”。比如上海赛科，这是一家主要生产乙烯的公司，它通过在汽轮机、压缩机、风扇、泵等机器上安装传感器，获得机器震动、温度、排放等数据，从而提前发现机器故障隐患，在***时间做出维修响应。就这样一项工作，每月能挽回超过1200万元的非计划停机生产损失。●其次的步骤是虚拟化设计，就是用尽量多的软件去完成原有的产品设计、样品制造、性能测试，乃至各种模拟和仿真。这简直就是产品开发的神器啊，它在产品的整个上线流程中起到了重要的作用。●有了虚拟化设计之后，才会进入自动化的制造环节。智能机器就会按照原先设计和模拟好的流程进行生产。我们***很多人都在说“柔性化生产”，没有前面这3步，柔性化便很难实现。我们以青岛红领的例子来简单说明一下：●红领通过前端销售平台收集各种个性化需求，之后统一传输到后台数据库中，存储在一个芯片上，形成数据模型，这就是数据化的过程；●然后它会在计算机上面完成服装打板，分解成一道道**工序。衢州创新芯软云工业互联平台芯软工业互联平台数字化技术作为智能制造的重要帮手，能够支持实现透明生产、透明物流，及品质控制。
同时还将搭建功能服务平台、推动**技术攻关、开展应用试点示范、构建跨界合作体系等。临港还将设立产业发展专项资金，用于产品研发、技术攻关、创业孵化、人才引进、基金设立等相关内容。临港管委会党组书记、常务副主任陈杰表示，未来几年，临港将围绕建设国际智能制造中心的**任务，以数据共享为**，以平台建设、标准体系、示范应用为重点，加强工业互联网基础设施建设，构建自主可控的产业基础，强化**技术研究攻关，推动关键软硬件产品产业化，构建临港地区工业互联网发展生态体系。。目前，临港已初步形成了新能源装备、汽车整车及零部件、船舶关键件、海洋工程、工程机械、民用航空和战略性新兴产业的“6+1”产业格局，在**制造产业领域形成了独特的竞争优势。临港地区将成为上海辐射长三角、服务全国、面向世界的重要门户。。
它的未来是什么样子呢?蔡华根强调:未来工业互联网需要***网络化、数字化和智能化,而飞速发展的5G将是未来工业互联网的网络基石。5G+移动互联网,将点燃新一轮产业升级的星星之火。5G+云-边-端,端云一体化平台助力物联网创新这一把引出未来的“火”,首先从制造业领域燃烧了起来。5G+制造的融合,加速了制造领域物联网、物流追踪、工业AR、工业自动化控制、云化机器人等智能化应用创新。软通动力依托“5G+云-边-端”技术服务能力,基于5G网络升级优化后打造的云智能工厂,成为工业互联网赋能工业的典型样板。在该解决方案中,云化机器人通过网络连接到云端的控制中心,基于超高计算能力的平台,通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制,实现柔性生产。同时,随着行业应用的逐渐成熟,结合物联网创新的应用集成性,需要一个通用性强的物联网技术平台将一切变得简单。软通动力端云一体化平台因此应运而生,它的**是设备模型。基于这个设备模型,通过物联网平台拖拽式快速完成应用开发,加快应用创新速度,从而实现快速推向市场的需求。同时支持云和混合部署的解决方案,能够帮助终端生产商、网络运营商、软件制造商、系统集成商、应用服务商围绕物联网平台明确自身定位。芯软工业互联平台，因此需要采用先进的 IT技术，如物联网，来支撑智能产品的新研发体系。
企业级数据应用种类较为丰富，包括质量管理、能源管理、安全管理、生产过程管理等。***质量管理是企业级数据应用的典型例子。传统的质量管理方式主要在生产制造结束之后进行质量检测。这种单环节的检测方式对人员经验的依赖性较高，容易造成漏检、标准不一致等问题；这种检测方式不能识别出不合格产品的原因和环节，从而无法从根本上提升产品合格率。数据驱动型***质量管理应用可整合设备、员工、工艺、环境、质检等多方数据，以点到面形成***质量管理解决方案。在制造环节，针对设备（基于设备管理保证生产过程质量一致性）、员工（基于机器视觉识别员工错误操作）、环境（实现环境智能监控）、工艺（基于机器学习识别参数**优解）方面，形成基于数据的单点质量管理应用；在质检环节采用基于机器视觉的质检方法，可确保质检结果一致性和准确性比其他质检方法有***的提升，基于机器学习分析质检结果，利用缺陷智能追踪，确定出现质量问题的原因和环节，并采取相应改善措施，形成质量管理闭环，实现***质量管理。三是供应链级数据应用，实现供应链动态精细协同。供应链级数据应用是工业数据在企业间的延伸、交互，涉及企业、供应商、分销商、客户等多个参与方。芯软工业互联平台使跨多学科CAE求解器的一系列真正耦合的协同仿真成为可能，并使能多的日常CAE任务自动化。连云港芯软云工业互联平台管理系统
芯软云工业互联平台可随着设备队列的增加和业务需求变化实现轻松扩展。台州品牌芯软云工业互联平台
随着新一代信息技术的不断扩散和深度应用，工业互联网平台应运而生，催生了一系列新产品、新模式、新业态，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化变革。随着第四次工业**的探索逐渐走向深入，数据作为数字经济时代新驱动要素的作用日益凸显，与传统要素相比，数据具有更强的可复制性、更易共享、且可无限增长和供给，使突破有限自然资源供给对经济增长制约成为可能，对培育经济发展新动能、开辟发展新道路具有重要意义。制造业是国民经济的主体和根基，工业数据的深度开发利用既是数字经济实质发展的标志，也是传统产业数字化转型的难点和关键。随着新一代信息技术的不断扩散和深度应用，工业互联网平台应运而生，工业产品和生产经营活动全生命周期数据的采集、存储、分析、共享、应用、服务增值等正呈现日新月异的勃勃生机，催生了一系列新产品、新模式、新业态，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化变革。工业互联网平台使数据价值充分释放成为可能在消费互联网的发展过程中，一批企业通过对消费者行为数据的深度挖掘，已在商业变革中取得***成效，并催生出一批数据驱动的新商业模式。但在工业领域，由于数据采集更困难、数据种类更复杂、数据应用专业难度更大。台州品牌芯软云工业互联平台
