陕西工业互联网规模化应用

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。工业互联网为设备维护提供实时数据支持，实现预测性维护。陕西工业互联网规模化应用

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。福建工业互联网技术边缘计算节点部署灵活，提升工业互联网边缘处理能力。

这种创新趋势促使了更多跨界进入者的出现，它们利用中国有特色的“互联网+”模式，推动工业化与信息化的深度融合。以无人驾驶汽车为例，这一技术的出现及其与电动车的结合，预示着汽车行业可能经历一场根本性的变革。未来，汽车行业可能不再以产品销售为主，而是转变为提供全方面服务的行业。商业模式的创新不只为产品带来新功能，创造新的市场模式，而且在价值链的每个环节都可能引发深远的变化，甚至导致平台级或系统级的颠覆性变革。这种广义的创新正在成为工业互联网发展的重要方向，为企业带来前所未有的发展机遇和市场潜力。

边缘层，边缘层对端层产生的工业数据进行采集，并对不同来源的工业数据进行协议解析和边缘处理。它兼容OPC/OPC UA、Mod-Bus等各类工业通信协议，把采集数据进行格式转换和统一，再通过光纤、以太网等链路，将相关数据以有线或无线方式（如5G、NB-IoT等）远程传输到工业互联网平台。边缘计算技术是边缘层的重要组成部分。它基于高性能计算芯片、实时高速处理方法、高精度计算系统等先进技术或工具支撑，在工业设备、智能终端等数据源头一侧，进行数据的先处理和预处理，提升系统反应速度和数据传输速度，解决数据传输和通信的时延问题。边缘计算的优点是具有较低的延迟以实现较短的响应时间，以及解决能源消耗、带宽负担和安全问题的潜力。工业互联网赋能智能制造，提高产品附加值。

工业互联网平台的本质是工业云平台，它基于应用需求，搭建对工业数据采集、存储、分析和应用的模块体系，实现工业互联网辅助的生产功能。其主要由基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）、应用层（SaaS）三层组成，再加上端层、边缘层，共同组成工业互联网平台的基本架构。SaaS层，应用层（SaaS）是工业互联网平台的关键，它是对外服务的关口，与用户直接对接，体现了工业数据较终的应用价值。SaaS层基于PaaS层平台上丰富的工业微服务功能模块，以高效、便捷、多端适配等方式实现传统信息系统的云改造，为平台用户提供各类工业APP等数字化解决方案，发展大数据分析等综合应用，实现资源集中化、服务精确化、知识复用化。工业互联网为食品行业提供全程追溯，保障食品安全。陕西人工智能工业互联网厂家

工业互联网为企业管理提供智能化决策支持。陕西工业互联网规模化应用

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。当前，内网技术发展呈现三个特征： IT和OT正走向融合，工业现场总线向工业以太网演进，工业无线技术加速发展。数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模，实现要素之间传输信息的相互理解，数据互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。陕西工业互联网规模化应用