贵州AI工业互联网规模化应用

Why (为什么要推动工业互联网)？提高生产效率： 工业互联网可以优化生产流程，提高生产效率，减少资源浪费，实现更高水平的自动化。降低成本： 通过实时监控和预测性维护，企业可以更有效地管理设备，减少停机时间，降低维护成本。改善产品质量： 实时数据分析和监控有助于发现潜在问题，及时进行调整，提高产品质量。智能化决策： 基于大数据和人工智能的分析，企业可以做出更明智的决策，包括生产计划、库存管理等方面。适应市场变化： 工业互联网使企业更灵活、适应市场需求的变化更迅速，帮助企业更好地应对不确定性。工业互联网连接全球工厂，推动全球化生产与协作。贵州AI工业互联网规模化应用

什么是工业互联网？工业互联网是一个多维度的概念，我们可以通过分析其构成要素、主要技术和产业应用三个层面来深入理解其内涵。1、从构成要素看，工业互联网是机器、数据和人的融合体，从构成要素的角度来看，工业互联网通过信息通信网络实现了机器、数据和人的有机结合。（1）机器，在工业生产领域，众多机器、设备组和设施通过传感器、嵌入式控制器和应用系统与网络相连，构建起一个基于“云—网—端”的新型复杂体系架构。（2）数据，随着生产过程的深入，数据在这个体系中持续产生和流动。通过对这些数据的采集、传输、分析处理和应用，我们能够逐步实现数据的商业化应用，创造数据价值，并将其转化为数据资产。（3）人，在工业互联网中，人的角色同样不可忽视。它不只包括企业内部的技术工人、领航者和远程协同工作的研究人员，还包括企业之外的消费者。这些人员通过网络连接彼此，频繁交互，共同完成设计、操作、维护以及提供高质量的服务。贵州AI工业互联网规模化应用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。

钢铁行业是国民经济支柱产业，制造流程长、工序多，生产分段连续，主要面临生产运营增效难、产能严重过剩、节能绿色低碳压力大、本质安全水平较低等痛点。中国宝武、鞍山钢铁、马钢集团等企业应用工业互联网积极探索生产工艺优化、多工序协同优化、多基地协同、产融结合等典型应用场景，一方面通过数据深度分析带动生产效率、质量和效益提升，另一方面实现多区域、多环节、多业务系统的协同响应与综合决策，通过模式创新实现新价值创造和新动能培育。

边缘运算：分布式计算范型可以将电脑数据存贮器移到较接近实际应用的地方。边缘运算和云端运算不同，边缘运算是在网络的边缘以分散式的概念进行资料处理。工业物联网为了转换工业世界中的生产力、产品以及服务，比较不是以纯总控式的云端运算，比较需要边缘运算加上云端运算的架构。大数据：大数据分析是对大型，有许多变化的资料集（大数据）的检验。人工智能及机器学习：人工智能（AI）是计算机科学的一个领域，其中会创建类似人一様互动以及工作的智能机器。机器学习是人工智能的主要内容，让软件在不用人为介入或是特别编写程式的情形下，就可准确的预测结果。 工业互联网推动新能源产业快速发展，助力能源转型。

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。工业互联网助力3D打印技术普及，实现个性化生产。江西AI工业互联网供应商

工业互联网实现远程监控，提升设备运行安全性。贵州AI工业互联网规模化应用

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。 贵州AI工业互联网规模化应用