湖南小微企业工业互联网技术

有助于推动传统产业档次高化发展。工业互联网通过对工业系统实时数据的采集、处理、分析等，并与相关行业的知识、经验、需求相结合，形成新的优化范式，改变了工业生产模式，催生出新的产业组织形态、形成了新的要素组合、孕育了新的价值创造方式。在工业互联网赋能下，传统产业将逐步呈现出高科技、高效能、高质量的特征，成长为符合现代化产业体系要求的先进生产力质态。比如，我国纺织产业利用工业互联网对生产设备投入和工艺流程进行改造，有效提升产品质量和生产效率，过去的“千人纱，万人布”转变为现在的万锭用工较少可以不超过10人，产业不断向中档次高迈进。实时库存管理系统通过工业互联网，优化库存管理。湖南小微企业工业互联网技术

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级。从工业云平台到工业互联网平台演进包括成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向、创新引导导向、生态构建导向五个阶段，工业互联网平台在传统工业云平台的软件工具共享、业务系统集成基础上，叠加了制造能力开放、知识经验复用与第三方开发者集聚的功能，大幅提升工业知识生产、传播、利用效率，形成海量开放APP应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的生态体系。 广西人工智能工业互联网智能化服务商实时数据分析助力企业精确营销，提升客户满意度。

中国工业数据采集和分析能力不足。中国在设备数字化、网络化方面与美、德之间的差距较大，在边缘计算层，平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外，缺乏完整的行业数据采集方案。截至2018年底，我国制造企业生产设备数字化率为45.9%，数字化设备联网率为39.4%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。其次，发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。而且美国、德国具有大量经验丰富和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。

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。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。

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。区块链技术保障工业互联网数据的安全性与透明度。广东小微企业工业互联网应用

工业互联网推动新能源产业快速发展，助力能源转型。湖南小微企业工业互联网技术

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。湖南小微企业工业互联网技术