作为工业互联网产业链中游的主要,工业互联网平台具备强大的集成能力和调度能力,能够将各种软件应用和服务汇集,形成统一、高效的工业互联网生态。通过工业互联网平台,企业能够实现生产过程的数字化和智能化,降本增效。业内普遍认为,由于工业互联网平台汇聚了算力、数据、算法及应用场景的AI全要素,有望成为工业AI融合应用的优良入口。“随着越来越多的企业开始数字化转型,对工业互联网平台的需求正在飞速增加。工业互联网平台的研发与搭建,以及其构建的生态系统也将成为重要的投资领域。”思谋科技联合创始人兼技术负责人刘枢对头一财经表示。工业互联网助力企业实现生产过程的全方面质量控制。北京企业工业互联网厂家
电子信息行业属于知识、技术密集型产业,产品细分种类多、生产周期短、迭代速度快,对品质管控、标准化操作与规范化管理、市场敏捷化响应等要求较高。中国电子、华为、中兴等通过工业互联网开展设备可视化管理、产品良率提升、库存管理优化、全流程调度优化和多工厂协同等典型应用探索,一方面通过机器视觉、大数据分析等新技术提升质量管理、设备故障诊断、产品库存管理等环节效率,另一方面通过建设互联工厂实现企业级决策优化和需求敏捷响应。江苏AI工业互联网一体化管理系统工业互联网为企业管理提供智能化决策支持。
四类参与者各具优劣势,工业互联网平台可谓AI发展的较佳土壤。由于工业互联网平台连接了数以千万计的设备和传感器,能够对异构系统、运营环境、人员信息、生产资料等要素泛在感知、高效采集和云端汇总,集成海量工业数据,为AI模型训练提供优良数据集。同时,面向特定应用场景的算法可形成应用模块,搭载在工业互联网平台上,算力则由用户端选择私有部署、云端部署或混合部署。目前,工业互联网平台市场参与者主要包括传统制造业厂商、工业软件厂商、ICT企业及互联网企业四大类。
端层,端层也称设备层,指生产现场的各种物联网型工业设备,如数控机床、工业传感器、工业机器人等,它们贯穿产品全生命周期,分别起到生产、检测、监控等不同作用,以监测生产现场,灵活处理生产过程中的不同情况。端层以物联网技术为基础,产生并汇聚大量的工业数据,包含历史数据和即时数据,也使得端层成为工业互联网平台的底层基础。但是,由于端层的工业数据来源于不同设备、不同系统,因此需要进一步处理,才能向上层传递并利用。远程运维服务基于工业互联网,降低维护成本。
工业大数据的挖掘应用,工业互联网的第二个明显特征在于其对海量工业数据的深度挖掘和有效运用。在这一新时代,企业的竞争力不再光依赖于设备和技术的先进性。企业通过传感器收集数据,再通过网络平台进行处理和分析,将洞察转化为更高效的设备管理和创新的商业模式,这正逐渐成为企业的新主要竞争力。以特斯拉为例,该公司通过软件和传感器收集的数据,运用数据分析技术对电池技术进行了革新。这种创新使得电池温度控制更加精确和节能,巩固了特斯拉在电池技术领域的先进地位。工业互联网实现远程监控,提升设备运行安全性。山西人工智能工业互联网前景
工业互联网通过连接机器、数据和人员,提高生产效率,降低成本。北京企业工业互联网厂家
多方融合与协同,营造良好发展生态。推动有效市场和有为官方更好结合,综合运用财政、金融等政策工具,促进企业加快技术改造、设备更新。深入推进产融合作、产教融合,加强资金、人才等要素的保障水平。依托工业互联网产业联盟、行业协会等,汇聚企业、高校和科研院所、金融机构等各方力量,协同推动工业互联网推广应用。工业互联网平台的本质是通过工业互联网网络采集海量工业数据,并提供数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用开发环境,汇聚制造业企业及第三方开发者,开发出覆盖产品全生命周期的工业APP应用。北京企业工业互联网厂家