网络体系是工业互联网的基础，工业互联网要将整个工业系统覆盖，实现人、物品、机器、车间、企业以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链互联，形成工业智能化的“血液循环系统”，打造低时延、高可靠、广覆盖的网络基础设施是实现工业全要素各环节泛在深度互联的前提。应用由设备和资产向产品和客户转移工业物联网不仅能够实现设备的互联，还能够通过优化产品类型、维护客户关系为企业服务。然而，目前工业企业所获得的产品和信息量远少于资产和设备的信息量。在工业互联网行业深耕多年的宇泰科技认为：工业互联网产品研发与行业解决方案服务是全球制造业和产业发展的大国，随着产业政策逐渐落点，市场空间将有望加速。作为多地工业互联网行业解决方案服务提供商，在工业互联网发展正在进入快车道的同时，将继续在工业领域奉献自己的一己之力。 HarmonyXR采用现代信息技术，实现工厂信息采集、加工和管理的网络化、集成化和实时化。四川线上工业互联网概念
采矿行业是采掘、开发自然界能源或将自然资源加工转换成燃料、动力的工业，当前主要面临资源紧缺、安全监管与环境压力大、设备实时监管、精细化管理要求高等痛点。山西潞安新元煤矿、陕煤集团小保当煤矿、山东黄金三山岛金矿、内蒙古白云鄂博稀土矿等采矿企业利用“5G﹢工业互联网”，开展智能采掘与生产管理、环境监测与安全防护、井下巡检等，把人从危险繁重的工作环境中解放出来，促进了采矿行业绿色、安全生产。钢铁行业：钢铁行业是国民经济支柱产业，制造流程长、工序多，生产分段连续，主要面临生产运营增效难、产能严重过剩、节能绿色低碳压力大、本质安全水平较低等痛点。宝武、鞍山钢铁、马钢集团等企业应用工业互联网积极探索生产工艺优化、多工序协同优化、多基地协同、产融结合等典型应用场景，一方面通过数据深度分析带动生产效率、质量和效益提升；另一方面实现多区域、多环节、多业务系统的协同响应与综合决策，通过模式创新实现新价值创造和新动能培育。 天津线上工业互联网前景基于云计算、物联网、大数据等先进技术，HarmonyXR致力于打造智慧工厂。
工业互联网的技术有四个:一、边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和过程，二、大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键;三、数字李生，即通过数据化方式为工业设备定义数据结构，结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉，完成设备从物理向虚拟环境映射的关键描述,四、通过经验+人工智能的方式，基于经验指导的大数据样本标注通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型，实现判决。
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，不仅能为制造业乃至整个实体经济数字化、网络化、智能化升级提供新型网络基础设施支撑，而且催生了网络化协同、个性化定制、服务型制造等新模式新业态，有力促进了传统动能改造升级和新动能培育壮大。众所周知，工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题。工业互联网的众多支撑技术正迎来变革，将有力促进行业增速的提升。据有关机构推测，预计2020年工业互联网产业规模将接近万亿，发展空间巨大。 HarmonyXR构建的兼具个性化和数字化的产品与服务生产模式，突破了传统的行业界限，催生出新的活动领域。
工业互联网发挥的巨大的通信与统筹功能是其巨大的优势。2012年，GE认为工业互联网是全球工业系统与计算分析、传感技术及互联网的高度融合。它通过智能机器间的连接并终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产率，让发展更有成效、更安全更清洁、更经济工业物联网，是由机器、设备、集群和网络组成，能够在更深层面和大数据分析、连接能力相结合，从而发挥出各机器的潜能，提高生产力。我国经济发展已经走过高速发展的阶段，人口红利嗲来的经济的贡献越来越小，未来的经济发展尤其是制造业是向着精细化、智能化的提高生产效率的方向发展。 HarmonyXR推动工业互联网与实体经济深度融合，提升制造业的智能化水平。宁夏工业互联网平台
HarmonyXR以提升企业数字化服务能力为目标，持续助力5G赋能制造向“智造”升级，打造智能化工业。四川线上工业互联网概念
多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，应用层中，商业智能提升工业App数据挖掘深度。开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架，面向不同工业应用场景，开发搭载人工智能的特定工棠App，利用人工智能手段赋能现有生产过程，为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系，提升预测的准确率，降低运维成本与故障率。二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍，通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型，并找出参数组合。三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库，对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题，设计出的换热器传热效率能提高80%，设计周期为原来的1/9。四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系，提取非结构化数据构建知识图谱和系统，为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域，协同应用知识图谱与数据科学，为GE、壳牌阿美等石油巨头提供企业级决策建议。 四川线上工业互联网概念
