北京人工智能工业互联网技术 广州巨时信息科技股份供应

基于工业互联网平台，实现设备远程监控和维护，提供及时有效的售后服务。同时，工业互联网促进网络金融等新兴服务业态发展，为金融机构提供精确的风险评估支持。此外，工业互联网还应用于物流、旅游、教育等多个领域，推动服务业数字化转型和智能化升级。工业互联网在各产业中的应用模式各具特色，推动各产业数字化转型和智能化升级，为经济发展注入新动力。随着技术不断进步和应用场景拓展，工业互联网的应用模式将继续创新和丰富，为各产业发展带来更多机遇和挑战。供应链金融结合工业互联网，拓宽企业融资渠道。北京人工智能工业互联网技术

应用模式，由于在工业互联网平台发展的过程中，各平台企业所关注的企业应用和侧重点不同，由此形成了智能制造类平台、协同制造服务类平台以及云制造服务类平台。智能制造类平台针对传统制造企业进行智能化改造，构建智能工厂，以生产和运营优化为主要场景。需要收集、存储和分析企业各类设备、生产线及生产运行状态的海量多源异构数据信息。通过远程实时监控与即时调整现场生产状态，实现对生产过程中各类机器设备的动态优化调整乃至整个企业生产运营过程的持续优化。此类平台借助互联网、大数据、人工智能等新兴技术，充分发挥工业设备的工艺潜能，提高资源配置效率和企业生产运营效率，为企业智能制造的实现提供了新型基础设施。这类平台的典型表示有西门子MindSphere、施耐德EcoStruxure、PTC ThingWorx以及东方国信Cloudiip等平台。广州工业互联网规模化应用工业互联网平台支持跨平台数据共享，打破信息孤岛。

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。

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。定制化软件开发服务，满足企业个性化工业互联网需求。

工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，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。当前，工业互联网融合应用向国民经济重点行业普遍拓展，形成平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大新模式，赋能、赋智、赋值作用不断显现，有力的促进了实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。工业互联网助力企业实现绿色生产，降低能源消耗和污染排放。广州工业互联网规模化应用

工业互联网安全体系保障数据隐私与系统稳定运行。北京人工智能工业互联网技术

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。北京人工智能工业互联网技术