给互联网的发展带来了非常好的机遇和条件。在这方面，我们的互联网企业催生了一大批新的应用、新的模式、新的业态。我们统计了一下，到去年年底的时候，移动应用的手机APP接近449万，如果在全球排名的话，我们APP也是排***，电子政务、电子商城、网上外卖、网约车、游戏、短视频等等丰富的应用，***影响着我们的衣食住行，也深刻地改变了人们的生活方式。在这方面当时开4G的时候我们自己也没有想到会有这么多的应用。特别是你刚才提到的抖音，***的抖音跟以前相比真的不是我们想象出来的，是在我们互联网的大环境下，大家的思维创新产生出来的，但是抖音可以说是近年来涌现出来的APP比较***的**。这两年大家都反映，随着中国网络市场的发展，我们用户基本上都是一个人一部手机，甚至更多，用户增长率不快，资费也比较便宜，很多企业看到国际上还是有很多机会，不**是抖音，不少互联网企业都想把自己在中国取得的经验在世界上进行分享，也就是把目光转向世界，积极想一些办法，把自己的业务进行拓展，这也是顺应全球化的潮流，不**这些企业为自己开辟了一片新天地，同时也为“走出去”的这些国家提供了很好的服务和一些发展的机遇。对于中国企业而言，不*要走向世界。芯软云工业互联平台帮助工业企业优化运营管理，通过平台提供的自助建模分析、高频数采、应用开发工具。滁州芯软云工业互联平台代理商
同时建立一套软件体系，可以帮助现场工作人员，建立面向传感器应用的AppSpace。这**改变了传统上对传感器只有开关信号的认知。软件定义硬件，已经武装到设备**末端的牙齿上了。而Sick同时推出了AppSpace的编程社区，旨在推动那些在现场的人员，也能够成为App的开发者，实现各种灵活的功能，具有非常大的吸引力。工业互联网平台走向平民化，非IT的专业人士也可以轻松上手工业App应用。这是一个巨大的进步，一种开放式的知识洪流，在工业互联网平台上轰鸣，并重新汇成令人兴奋的场景应用。数据天梯，推动OT与IT数据融合IT由管理业务数据、支撑管理流程的技术、系统和应用程序组成。通常报告给CIO，这些管理的应用程序包括ERP、MES、EAM、WMS等。而OT由管理生产资产、保持顺畅运营的技术、系统和应用程序组成。通常报告给COO，管理的应用程序包括PLC、PCD、SCADA、SIS、数据历史和网关系统等。这些数据要实现融合，意味着要克服数据重力，完成从地板到天花板的迁移。这些数据有三条通道可以直达天花板：带通讯能力的传感器、网关和PLC。对于褐色工厂（brownfield），很难采用PLC/IPC，因为对PLC重新编程会有很多困难；这个时候，一般采用网关集成的方式。而对于绿色工厂。盐城芯软云工业互联平台口碑推荐芯软工业互联平台，因此需要采用先进的 IT技术，如物联网，来支撑智能产品的新研发体系。
而ARC咨询团队在2016年提出的IT和OT融合成熟度模型中，描述了人员、流程、技术和测量之间在各融合度的关系，也表明了一点，需要连接边缘和云、需要处理各种OT协议和数据格式，都是IIoT大显身手的地方。IT要下沉，OT要上升，从各种系统汇流而来的数据要分析，这就使得工业互联网平台的崛起成为可能。这都使得面向工业应用的开发，将**加速。IIoT平台，为工业app应用的开发，提供了一张充满沃土的温床。数据重力推动边缘的进化设备的数据，具有一种“沉底”的特性。它很少被真正打捞上来使用。因为机器现场的工业数据，**大的特点就是海量、而且无序。在工业发展数百年历史上，产线的管理者从来不曾正眼看过它们。它被列入考虑对象也就是**近几年的事情。例如，**单个数控机床设备，每秒产生的数据就可以达到400M。按照一个产线上有10个工位十台设备计算，有五个产线的话，那么一个简单的工厂，数据生产量每秒钟可以达到20G！想想一个人，手机流量也不过是每个月10G左右。二者相差500万倍！工厂的大数据，往往都是垃圾数据山，主要表现在六大症状：数据很脏（必须大量的算法清洗，才能有可用数据）、频率不同（现场触发的频率非常不同）、海量、大小。
现阶段，工业互联网企业所做的主要工作，就是将工厂的数据收集起来，然后汇总到一个平台上再进行处理、挖掘。因此，工业数据就像是一片新的金矿等待发掘。工业app，为工业互联网平台而生负责IT和OT（运营技术）的管理者，在工业化和信息化融合的几十年来，井水不犯河水：IT看重业务流程合理，OT看重业务执行稳定。从具体的面向对象来看，OT与IT的区别主要是体现设备的边缘端，OT的世界遵从物理进化的原理和机制，发展比较缓慢：源自控制，专注于运营。然而，工业互联网的发展，使数据流动变得空前容易，激发了人们对于数据价值的想象，从而**促使了OT和IT融合的必要性。工业互联网的应用在很多层面上就是统一IT和OT的视角。但IT和OT二者自身的需求、纬度、思维方式太不一样，融合是非常困难的。工业互联网的普及，不同于常规的企业管理软件ERP和执行管理系统MES应用，它不**是收集的数据丰富性和颗粒度的问题，而且更多是要考虑这些数据背后的价值，这只能站在更高的战略岗位上才可以评估和定义。GE在2018年的报告中指出，真正数字转型的主战场，恰恰是发生在IT和OT交界的地方。实际上GE更倾向于OT技术的魅力将得到极大释放，“IT正在失去魔法，OT的指挥棒正在缓缓升起”。芯软工业互联平台利用贯穿设计工程、生产制造计量测试所搭建的智能制造生态系统与XALT数字技术方案相结合。
5月30日，21世纪经济报道记者了解到，上海将在工业互联网领域发力，打造**示范城市，目前，上海正抓紧制定《上海市推进工业互联网发展三年行动计划（2016-2018）》。而在5月20日，***也公布了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，提出要加快构筑自动控制与感知、工业云与智能服务平台、工业互联网等制造新基础。在打造**工业互联网示范城市方面，上海市经信委提出，未来三年，上海将聚焦装备制造等六大重点产业，集聚集成方案商等三类服务资源，实施互联互通改造等六大重点工程，着力打造一批**工厂，挖掘一批典型示范项目，建设一批实践基地，推广一批功能***平台，培育一批系统集成和解决方案商，形成健全的工业互联网产业生态体系，把上海建设成为**工业互联网创新示范城市。上海还将在基地示范、资金支持、环境优化等方面为工业互联网创新发展提供***支撑保障。工信部副部长陈肇雄5月28日在参加上海临港召开的2016国际工业互联网大会时也表示，工业互联网是发展智能制造的关键基础设施。工业互联网在上海的落地和发展，不仅能够助力上海科技创新中心建设，也会对全国工业互联网的发展起到重要推进作用。21世纪经济报道记者了解到，目前。芯软工业互联平台工业 4.0 时代，制造商可以将智能传感器、分析技术和人工智能结合起来。丽水芯软云工业互联平台代理商
芯软工业互联平台通过连接产品生命周期 ( 设计、工艺、生产、计量测试、物流服务)。滁州芯软云工业互联平台代理商
企业级数据应用种类较为丰富，包括质量管理、能源管理、安全管理、生产过程管理等。***质量管理是企业级数据应用的典型例子。传统的质量管理方式主要在生产制造结束之后进行质量检测。这种单环节的检测方式对人员经验的依赖性较高，容易造成漏检、标准不一致等问题；这种检测方式不能识别出不合格产品的原因和环节，从而无法从根本上提升产品合格率。数据驱动型***质量管理应用可整合设备、员工、工艺、环境、质检等多方数据，以点到面形成***质量管理解决方案。在制造环节，针对设备（基于设备管理保证生产过程质量一致性）、员工（基于机器视觉识别员工错误操作）、环境（实现环境智能监控）、工艺（基于机器学习识别参数**优解）方面，形成基于数据的单点质量管理应用；在质检环节采用基于机器视觉的质检方法，可确保质检结果一致性和准确性比其他质检方法有***的提升，基于机器学习分析质检结果，利用缺陷智能追踪，确定出现质量问题的原因和环节，并采取相应改善措施，形成质量管理闭环，实现***质量管理。三是供应链级数据应用，实现供应链动态精细协同。供应链级数据应用是工业数据在企业间的延伸、交互，涉及企业、供应商、分销商、客户等多个参与方。滁州芯软云工业互联平台代理商
