安徽AI工业互联网应用

为了给客户提供完整的解决方案，平台间的合作更加紧密，各类平台分工明确，专注于自己的专长。通过合作不只能实现平台的灵活部署，如GE、西门子 与微软、亚马逊的合作，能够有效优化基础资源的部署，还能强化更现场数据采集能力，如航天科工、SAP与西门子的合作，能够降低设备接入难度，实现更大范围的数据采集。另外，合作也能提高自身的数据分析能力，如ABB、西门子与IBM的合作，都旨在提升自身平台的计算分析能力。因此，依靠各平台的相互协作，打造开放共享的价值网络，成为现阶段工业互联网平台发展的基础。通过大数据分析，工业互联网优化生产流程，提升效率。安徽AI工业互联网应用

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。湖南人工智能工业互联网解决方案服务商工业互联网为能源行业提供实时监控，保障能源安全。

“点线面”全方面结合，提升应用赋能水平。立足制造业行业特性和差异化发展需求，编制实施工业互联网与细分行业融合应用指南，为企业提供转型“说明书”和“工具箱”，帮助企业特别是中小企业降低转型成本。推动工业互联网与重点产业链“链网协同”，挖掘更多应用场景，打造智慧供应链。持续开展工业互联网一体化进园区“百城千园行”活动，引导产业园区、行业集群等加大工业互联网设施建设，促进设备互通、资源共享。面向传统产业打造工业数据空间，促进数据安全可信流通。完善工业互联网安全管理体系，加强工业互联网安全公共服务能力。

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。工业互联网为应急指挥提供实时数据，提高应对突发事件能力。

国内外主流工业互联网平台，共通性与差异性：1）国内外主流工业互联网平台共通性，从工业互联网的总体发展情况来看，国内外主流工业互联网平台有以下共通之处。（2）工业互联网平台的技术架构基本趋同，包括边缘层、IaaS平台、工业PaaS平台、工业SaaS平台。（3）构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。边缘层是前提。边缘层将工业设备、智能产品等接入，通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine，西门子推出即插即用的数据接入网关Nano，航天云网也推出物联网接入工具，支持多源设备的数据采集和集成。智能制造是工业互联网的主要，实现了生产过程的自动化、数字化和智能化。辽宁AI工业互联网应用

数据分析揭示生产瓶颈，工业互联网助力精确改善。安徽AI工业互联网应用

业界流传着一句话，对于工业互联网来说，网络体系是基础，平台体系是主要，安全体系是保障。其中，网络体系和安全体系的意义都很容易理解，但为什么平台体系是主要？对此，工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏回答说，工业互联网平台可以说是工业互联网的“操作系统”，因为工业互联网平台连接的人、机、物的数量将远远大于各种单个操作系统所连接的数量，其带来的价值也将远远超过这些操作系统。“工业互联网平台也是制造业新生态竞争的主要。”安徽AI工业互联网应用