黑龙江AI工业互联网应用

“我们既有工业互联网平台，也有工业互联平台上各种工业软件的应用，我们支持私有云部署、混合云部署，也支持中小企业的公有云部署。”某工业软件起家的工业互联网平台厂商内部人士告诉头一财经，“比如说我们在某市的安全环保共赢平台，把该市几千家中小化工企业的安全环保纳入到该市统一管理（平台），就是用的我们的工业互联平台和我们的安全环保软件。”ICT企业和互联网企业的优势则在于平台大、互联网资源丰富、具备云计算优势，但对复杂的工业场景缺乏实践经验，如华为、三大运营商、腾讯、阿里等。工业互联网助力家居行业实现个性化定制，满足消费者需求。黑龙江AI工业互联网应用

商业层面 ：成本效益：部署工业互联网前期投入多，投资回报周期长；商业模式：市场参与者仍处于摸索阶段，现阶段盈利模式相对单一；供需矛盾：碎片化需求与规模化供给的矛盾。产业层面 ：合作：服务商企业单打独斗较多，协同创新合作不够；生态：开放、创新的生态体系建设尚不成熟；认知：服务商对工业企业痛点理解不足，工业知识、历史数据沉淀不够。工业企业对工业互联网价值链不了解。 未来发展趋势，产品将从定制化走向通用SaaS化，平台型企业和产品将重点向生态化发展，形成类似salesforce的PaaS平台一样的生态，将平台能力通过“SaaS化”、”模块化“去覆盖中小企业，商业变现收费也会从定制费、解决方案，逐步向订阅制、咨询服务等方向变化 陕西IOT工业互联网是什么工业互联网促进跨界融合，打造全新产业生态。

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。

数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节，“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。工业互联网助力企业构建绿色制造体系，减少资源浪费。

应用模式，由于在工业互联网平台发展的过程中，各平台企业所关注的企业应用和侧重点不同，由此形成了智能制造类平台、协同制造服务类平台以及云制造服务类平台。智能制造类平台针对传统制造企业进行智能化改造，构建智能工厂，以生产和运营优化为主要场景。需要收集、存储和分析企业各类设备、生产线及生产运行状态的海量多源异构数据信息。通过远程实时监控与即时调整现场生产状态，实现对生产过程中各类机器设备的动态优化调整乃至整个企业生产运营过程的持续优化。此类平台借助互联网、大数据、人工智能等新兴技术，充分发挥工业设备的工艺潜能，提高资源配置效率和企业生产运营效率，为企业智能制造的实现提供了新型基础设施。这类平台的典型表示有西门子MindSphere、施耐德EcoStruxure、PTC ThingWorx以及东方国信Cloudiip等平台。工业互联网为食品行业提供全程追溯，保障食品安全。黑龙江AI工业互联网应用

工业互联网为服装行业实现快速反应，缩短新品上市周期。黑龙江AI工业互联网应用

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。黑龙江AI工业互联网应用