近年来，我国高度重视工业互联网与“智能＋”发展，包括工信部等产业主管部门开展了诸多工作，在应用探索、生态构建、支撑能力等方面取得了积极进展。2019年11月，工信部印发关于《“5G＋工业互联网”512工程推进方案的通知》，让许多投资者觉得工业互联网作为投资市场的热门板块之一，其发展前景值得期待。经过精心培育之后，2020年我国工业互联网将呈现出怎样的发展趋势呢？2020年1月2日，阿里达摩院公布了2020**科技趋势。据了解，此次公布的**科技趋势主要包括：人工智能从感知智能向认知智能演进；计算存储一体化突破AI算力瓶颈；机器间大规模协作成为可能；模块化降低芯片设计门槛；规模化生产级区块链应用将走入大众等。其中，工业互联网的超融合这一内容收获了较高的关注度。简言之，工业互联网的超融合，整体涉及多项前沿技术和智能设备。物联网设备、边缘计算、5G等的快速发展，将推动工业互联网的超融合，实现通信系统、工控系统和信息化系统的智能化融合。对于许多制造业行业从业者来说，积极了解物联网、大数据、云计算等前沿技术的发展及应用状况已经成为了他们的主动选择。工业互联网作为制造业实现智能化、绿色化、高效化、自动化转型升级的一大突破口。芯软工业互联平台凭借独特的技术组合和***的制造业专业经验。嘉兴企业芯软云工业互联平台
数据的容量大小不一）、种类很多（各种异构数据源）、跨学科导致的关系复杂（数据机制来自“机光电热磁”等不同学科领域）。如此庞大的数据，大多数是没有用的，只能留在机器端。这就是所谓的“数据重力”。它使得大量的数据被丢弃在车间的地板上、设备周围的空气中。数据重力，导致大量数据无法上云端，也就无法完成分析。而这几年物联网和计算能力的发展，推动了人们对于边缘智能的思考。太重的数据，可以就地处理。在大数据分析的时代，这个任务交给了边缘计算。工业互联网平台，本身就是一个分布式的计算平台，它很好地解决云和边缘的集成问题。通过连接、设备管理、数据管理和机器学习，为真正打开数据的分析价值，提供了一个认真的钥匙。这也为面向场景应用的工业APP的开发和部署，提供了极大的方便。工业app的春天正在来临工业互联网平台中间的PaaS平台（PlatformasaService）是**重要的部分。目前**有雄心壮志的选手，都在聚焦这个地方。新型API技术和与环境无关的容器封装技术，使得平台本身的快速部署和应用。有了工业PaaS平台的支撑，面向场景的工业APP应用，也是工业互联网当下**具憧憬的一个领域：千军万马过大江的局面，正在呼之欲出。平民开发师。淮南芯软云工业互联平台售后保障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。
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。
将进一步深化我国制造业供给侧结构性**，解决低端产能过剩与**产品供给不足并存的问题，构建数据作为重要权属要素参与价值创造和分配的流通体系，聚焦数据权属价值判断和数据共享交换，推动建立数据确权法律法规、数据共享规则、**监管机制、企业赋能模式、安全防护方法，促进数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流，通过跨设备、跨系统、跨企业、跨区域、跨产业的***互联互通，实现工业生产的资源优化和协同制造，催生智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制等新模式、新业态，从而推动工业生产、制造、服务体系的要素升级、产业链延伸和价值链拓展，构筑面向全球新一轮科技和产业**的国际竞争新优势。借力“新基建”提速大数据中心建设多措并举推动工业互联网数据共享合作。一是建议国家要构建完善的工业互联网数据合作共享机制，突出数据开放和共享的顶层设计，推动制定工业互联网数据开放共享的政策性文件。利用好国家工业互联网大数据中心的基础设施能力，加快推出工业互联网发展指数、数据应用能力成熟度评估等系列数据应用。二是建议强化工业互联网数据合作共享生态，通过鼓励各地区、行业和企业开展高效的数据合作和共享。芯软云工业物联网平台，数据智能平台，移动应用平台为您提供工业数据全生命周期管理服务。
从而使得工业互联网平台，可以面向场景应用，来处理各种设备和数据。例如在博世的一个纯蒸汽发生器的场景中，大型设备往往需要多个本地的HMI，而且部分工序需要人工操作（如转换、物料再存储等）。而在IoTHub的三位一体解决方案中，通过OPCUA采集过程变量的实时数据，并通过WiFi传输，然后在移动端分析各种KPI信息。这使得机器故障可以及时得到反馈，同时节省了固定的HMI，也不需要多次切换。在5月份天津的第二届世界智能大会上，宜科电子总经理张鑫发表了以《赋能工业互联网平台使能云制造》为主题的演讲，提到：“宜科的理念是搭建一个‘数据天梯’，将边缘层的数据送至云端，在Paas层利用工业互联网平台对数据进行分析处理；在Saas层通过提供工业APP等创新工具，将数据应用展示出来。”这样的赋能平台，**IoTHub就像是一个“数据云梯”，使数据能力真正成为一种战略上的资源优势。一个好的工业互联网应用，需要行业领域**提出需求和描述，这是企业必须要**解决的——在很大程度上，这也是一个企业Know-how的关键因素。在此基础之上，可以通过外包团队或者全职程序员完成资产建模。而剩余的设备连接、数据分析、到工业APP的生成，都是数据云梯可以大展身手的地方。芯软工业互联平台接受大规模定制是智能工厂必备的一项能力。淮北芯软云工业互联平台
芯软云工业互联平台全力推动胶州工业互联网发展驶入“快车道”、跑出“加速度”。嘉兴企业芯软云工业互联平台
根据美国通用电气和德国一些智能工厂的观点，要想实现工业互联网生产设计需要具备三大步骤：●首先就是收集各项生产数据。方法是在机器上大量使用和安装传感器，从而让机器本身变得更加智能化，这一步也叫做“智能化嵌入”。比如上海赛科，这是一家主要生产乙烯的公司，它通过在汽轮机、压缩机、风扇、泵等机器上安装传感器，获得机器震动、温度、排放等数据，从而提前发现机器故障隐患，在***时间做出维修响应。就这样一项工作，每月能挽回超过1200万元的非计划停机生产损失。●其次的步骤是虚拟化设计，就是用尽量多的软件去完成原有的产品设计、样品制造、性能测试，乃至各种模拟和仿真。这简直就是产品开发的神器啊，它在产品的整个上线流程中起到了重要的作用。●有了虚拟化设计之后，才会进入自动化的制造环节。智能机器就会按照原先设计和模拟好的流程进行生产。我们***很多人都在说“柔性化生产”，没有前面这3步，柔性化便很难实现。我们以青岛红领的例子来简单说明一下：●红领通过前端销售平台收集各种个性化需求，之后统一传输到后台数据库中，存储在一个芯片上，形成数据模型，这就是数据化的过程；●然后它会在计算机上面完成服装打板，分解成一道道**工序。嘉兴企业芯软云工业互联平台
