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。工业互联网平台促进供应链协同,增强企业竞争力。上海企业工业互联网平台
标识解析体系实现要素的标记、管理和定位,由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成,通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码,实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询,支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。我国标识解析体系包括五大国家节点、国际根节点、二级节点、企业节点和递归节点。主动标识通过在芯片、通信模组、终端中嵌入标识,主动通过网络向解析节点发送解析请求。上海企业工业互联网平台边缘计算节点部署灵活,提升工业互联网边缘处理能力。
从平台属性看,工业互联网平台是工业操作系统。Predix、MindSphere等平台向下为连接各类设备提供统一的接口,实现不同设备之间的互联互通;向上为各种各样的应用软件提供良好的开发、运营环境,承担的角色类似于Windows、Linux等操作系统。根云平台的主要是根云工业互联网操作系统,包括操作系统内核、工业大数据引擎、数据智能模型库和应用赋能开发服务4个部分,具备完整的操作系统能力。INDICS也有自己的INDICS-OS,它属于开放智能、云边协同的新一代操作系统。
其中,数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构(OPC UA)、消息队列遥测传输(MQTT)、数据分发服务(DDS)等;数据语义语法主要指信息模型,典型技术包括语义字典、自动化标记语言(automation ML)、仪表标记语言(Instrument ML)等。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位,由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成,通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码,实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询,支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。工业互联网实现了设备之间的互联互通,提高了产业链的协同效率。
实现高质量制造,中国头一汽车集团公司在服务化转型过程中曾面临一系列突出问题:一是旧系统无法满足高并发、高频率的接入需求,已经出现严重的性能瓶颈。二是运行10年的系统老旧,难以叠加新的业务,扩展困难。三是不同车型接入不同的业务平台,维护复杂,管理成本高。在应用了工业互联网平台后,不只实现了对千万级车辆的有效管理,还得到了实时分析大数据处理能力的支撑,以及车队管理、共享租车等多种业务的支持。显然,工业互联网能够解决中国制造发展中的问题,并推动其高质量发展。工业互联网助力传统产业转型升级,实现产业结构的优化调整。上海企业工业互联网平台
工业互联网推动设备制造商向服务提供商转型。上海企业工业互联网平台
在精心部署和坚强领导下,我国工业互联网的发展已步入快车道。一方面,网络、平台、安全三大体系得到全方面推进。我国在网络支撑能力方面实现了大幅提升,华为、海尔等先进企业携手信息通信企业与制造企业,积极探索利用5G等新一代信息技术改造企业内网,推动工业网络的智能化和高效化。另一方面,标识解析体系建设也取得了明显进展,北京、上海、广州、重庆、武汉等五大国家节点已全方面建成并投入使用,为工业互联网的标识解析提供了强有力的支撑。上海企业工业互联网平台