天津AI工业互联网应用

工业PaaS是主要。工业PaaS平台向下对接海量工业设备，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署，其建设需要制造业和ICT行业在技术、管理商业模式等方面深度融合，是平台技术能力的集中体现，是当前工业互联网平台竞争的焦点。Predix、MindSphere和INDICS依托通用PaaS平台构建的工业PaaS平台本质是一个微服务组件池，面向应用服务开放API，支持开发者以“搭积木”的形式进行调用。以根云平台为例，其开放了300多个工业领域的API，为工业应用开发提供了旗舰级能力。工业互联网安全体系保障数据隐私与系统稳定运行。天津AI工业互联网应用

工业互联网包含哪些内容？工业互联网包含网络、平台、数据、安全，它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。在1980年以太网问世后，早在1982年就开始探讨由智能设备行作网络的概念。当时在卡内基·梅隆大学一个修改过的可口可乐机器成为头一个连接以太网的电器，可以回报库存，并且确认加入的饮料是否够冷。早在1994年时，就已设想到有较大型的以太网应用，Reza Raji在IEEE综览中提出此一概念“将小的资料包移到大的节点集中，可以整合及自动化从住家到工厂的所有事物。” 重庆人工智能工业互联网综合服务商工业互联网为制药行业提供智能化生产，提高药品质量。

数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节，“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。

云制造服务类平台通过汇聚不同行业的企业形成产业生态，进而积累不同类型企业的海量数字资产，利用仿真优化、大数据分析和人工智能等智能分析与处理技术，实现线下泛在智能感知、线上企业间供需智能匹配、多企业间生产运营智能分析与辅助决策及线下与线上相结合的多企业生产运行智能精确调控。该类平台以云端赋能制造应用为主要场景，服务于产业集群与工业体系转型升级。同时，累积并运用行业经验知识，对工业领域不同企业的生产运行状态与性能状况进行实时智能分析，实现产业生态中不同类别企业的云端智能服务，实现传统企业的转型升级。航天云网INDICS、阿里巴巴supET、华为FusionPlant和富士康BEACON都是这类平台的典型表示。数字化孪生技术结合工业互联网，实现虚拟与现实的无缝对接。

端层，端层也称设备层，指生产现场的各种物联网型工业设备，如数控机床、工业传感器、工业机器人等，它们贯穿产品全生命周期，分别起到生产、检测、监控等不同作用，以监测生产现场，灵活处理生产过程中的不同情况。端层以物联网技术为基础，产生并汇聚大量的工业数据，包含历史数据和即时数据，也使得端层成为工业互联网平台的底层基础。但是，由于端层的工业数据来源于不同设备、不同系统，因此需要进一步处理，才能向上层传递并利用。工业互联网助力企业构建智能物流网络，提升物流效率。广东企业工业互联网工程

实时数据分析平台，助力企业精确运营决策。天津AI工业互联网应用

国内外主流工业互联网平台差异性，现阶段，中、美、德工业互联网平台在发展中占据主流地位。IaaS主流服务商集中在中、美两国，亚马逊 AWS、微软、阿里云、腾讯云、华为云等占据了全球主要市场。同时，GE、西门子等信息化水平高的制造企业设备数字化率、联网率具有先进优势，具备更多设备接入基础和更深厚的工业积淀，主导了PaaS的建设。因此，以美、德工业互联网平台作为国外主流工业互联网平台表示，分析国内外主流工业互联网平台差异性。天津AI工业互联网应用