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  • 做工业互联网的公司
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    2018-07-17 11:35:31


    一、传感器级


    富士康工业互联网公司研发设计、生产制造以下主要传感器:

    1、定位类:定位标签、定位手环&定位工牌

    2、监测类:烟感监测、THV监测

    3、摄像类:深度相机

    4、网关:传感收集器、远程诊断模块


    大家一会就会看到这些传感器在车间安全生产管理、环保监测方面的应用了


    二、智能生产设备级


    富士康工业互联网公司研发设计、生产制造:智能制造设备。目前主要以刀具生产设备为主,未来不排除扩展到模具生产设备。


    这个设备带传感器、工业机器人手臂、智能操作系统、交互显示面板、数控网关、工业网络网关。而传感器、工业机器人手臂、交互显示面板、数控网关、工业网络网关,都是富士康工业互联网公司自我研发设计、生产制造出来的。


    这个设备比同类德国日本生产设备便宜一半。


    这个设备从性能上来说,比德国日本设备还好,因为它配备了8K超高清摄像头,而德国日本设备只配备了4K高清摄像头。因为富士康做精密电子设备制造的,所以控制金属加工需要控制在纳米精度级。纳米精度,靠人眼已经无法判别误差,所以只能借助超高清摄像头来拍摄,借助人工智能视觉识别来判断。


    为啥富士康当年在彩电没落的时候还并购了SONY电器,就是因为SONY电器掌握着前沿的8K超高显示技术专利和研究。


    三、车间级


    富士康是大规模而且是精密生产制造,富士康有120万员工,大多文化比较低、流动性比较强。所以富士康对车间管理很严格。


    零配件追踪、特殊区域可疑人员闯入自动监测报警;环保传感器监测、能耗监测,这里应用了大量的传感器、高清摄像头、人工智能视觉识别。


    四、工业网络级


    因为富士康是全球最大的电子产品代工制造厂,所以也代工制造思科&华为网络设备。而且富士康是连生产材料研发设计、原材料采购、生产工艺研发、成品生产组装都全链条的,所以富士康拥有白牌网络设备研发设计生产制造的能力。


    所以,富士康工业互联网公司也提供:工业移动基站、户外传输终端、NB-IoT&LoRa网关,支持WIFI、Lte、5G、蓝牙、NB-IoT各种数据传输协议,满足各种工业级生产环境的数据采集、传输要求。


    五、端云


    咱们一般把云分为:端计算(设备级)、边缘计算(车间级)、管计算(网络级)、云端计算(IDC级)。


    但是对于工业生产制造,因为要实时采集智能设备数据、车间监测数据,以做到设备异常及时停止、车间异常及时处置,所以不能采取:设备-云端这样的设计模式。所以数据的实时采集、处理,需要在车间一级就得反应。所以咱们叫边缘计算,在工业制造场景下,这个边缘计算却恰恰是核心。


    所以,富士康工业互联网公司,在车间级研发了工业服务器Nadder。毕竟富士康也是DELL&HPE服务器的代工制造厂,这方面的零部件采购、生产制造、质量管理都是有保障的。所以这个工业服务器Nadder,有的是为了高速计算智能设备、工业机器人、智能流水线调度的,有的是为了做纳米级生产工艺8K摄像头视频数据采集、传输、存储、快速人工智能视觉识别的,所以有的装的是高性能的CPU,有的装的是高性能的TPU。


    要知道富士康工厂那么多智能生产设备、那么多工业机器人、那么多车间监控,这得天天有多少时序数据、视频数据需要采集、传输、存储、快速识别,这个计算量、存储量是很惊人的。


    而且8K深度相机,需要对每个零部件加工进行纳米级质量瑕疵识别,这种识别的性能、识别的准确率,所以,富士康工业互联网公司的人工智能技术沉淀也是很厉害的。无他,因为它有迫切的现实商业需求。


    六、云端


    富士康既然生产服务器,所以它也联合中集运,研发了集装箱式的IDC,直接拖走,接上工业电力,就可以运行。里面有双路的空调、消防、网络,里面早就摆好了机架、服务器、存储、路由器。而且出厂时就预装好富士康工业互联网公司提供的最新版本的私有云系统软件。


    七、云端大数据平台


    上述也提到了,富士康有大量的传感器数据、摄像头视频数据需要采集传输存储计算处理,所以富士康工业互联网公司的云端大数据平台,在实时计算性能、存储容量方面也有独到优势,尤其在传感器数据处理技术、多媒体数据处理技术、人工智能识别技术。


    更难得的是:富士康工业互联网公司把富士康在生产制造管理过程、质量管控过程中的一些好的模型沉淀了下来,内嵌到了大数据平台。这对于中国普通制造企业更是一笔难能可贵的专业经验财富。


    刚才我也提到富士康也并购了SONY电器,所以富士康工业互联网公司不仅有可视化大屏软件,也提供真正的可视化大屏中央控制台。


    八、云端Application生态平台


    富士康工业互联网公司只想做基础设施商,不想做应用场景商。所以以上都是富士康工业互联网公司主要提供的,上层应用,富士康工业互联网公司提供了云端Application生态平台:

    1、Application研发平台:Git源代码私有云服务、源代码云备份、DevOps工具套件

    2、Application运行平台:自动化运维监控

    3、Application生命周期管理:启动、停止、回收、计费...


    九、结束语


    富士康工业互联网公司,会从生产设备、车间、工业网络、云计算平台,把一个传统工厂改造成一个智能工厂。


    目前富士康工业互联网公司主要为全球富士康工厂进行改造,然后为富士康的配套生产合作伙伴进行改造,最后为中国制造产业进行改造升级。这种来自于实际商业生产,又服务于整个制造产业的模式,它不同于一般的只做只卖工业互联网的厂商,要实践强悍的多。


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  • 浅谈工业互联网与产业互联网区别

    千次阅读 多人点赞 2019-12-04 09:08:26
    随着互联网技术兴起,国内出现了很多关于互联网的词语,例如:行业互联网、产业互联网、工业互联网等,其中被提及频率最高,也是当下吵得较火的,非产业互联网与工业互联网莫属了,这两个概念在信息化发展与政策推动...

    随着互联网技术兴起,国内出现了很多关于互联网的词语,例如:行业互联网、产业互联网、工业互联网等,其中被提及频率最高,也是当下吵得较火的,非产业互联网与工业互联网莫属了,这两个概念在信息化发展与政策推动的道路上,被运用的最高,被很多人误认为两者是同一概念的不同叫法,但两者是具备一定区别的,今天就来谈下两者的区别。

    概念定义

    通常区别某些事物或理念,很多人都会从名字叫法、定义上去区分。在IT信息化技术行业每项技术或是专有名词都有对应的英文名称,可以从英文含义去区分两者的不同,产业互联网与工业互联网在英文撰写上是相同的,都为Industrial Internet,这就需要我们从更深层次的方面去理解。

    1 工业互联网

    工业互联网是传统工业系统与互联网全方位深度融合所形成的工业生态体系,结合软件、大数据、物联网等技术,实现对工业数据全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,最终将智能设备、网络与人融合,达到智能控制、运营优化、生产组织方式变革、重构工业体系,激发生产力的目的。

    2 产业互联网

    互联网概念早期应用于工业领域,随着扩展,有了产业互联网的概念,产业互联网是由互联网延伸出来的概念,简单来说就是互联网技术与传统产业的结合,在传统产业间借助云计算、大数据、人工智能等,提升产业间的内部效率和对外服务能力,从而连接、重构传统产业,实现互联网+时代的转型升级。

    目标定位

    定位不同,意味着所在领域、所用技术都不同,工业互联网更多的是连接设备、生产线、供应链、产品、物流等要素,打通制造业和服务业的鸿沟;产业互联网更多的是连接产业的上下游,实现传统产业业务链与上下游产业业务链的结合,构成大而全的企业与企业、企业与个体之间的整体产业链。

    1 工业互联网

    工业互联网定位在解决设备、人、技术之间的通信,更多偏向于物联网技术,形成智能制造、人机互联的业务体系,具体定位在解决以下问题:

    • 过程中完善工业互联网所需的基础设施建设,保持整个行业间信息化水平平衡,发挥合力实现整体效率的提升;
    • 从人、机、系统、互联网数据抓起,统一数据标准、统一接口协议、统一云端优化、统一平台展现,实现行业生态互联互通;
    • 实现工业技术与信息化、数字化、智能化的结合,增强人机互动,加强业务智能化与监管得力化、风险可控化。

    2 产业互联网

    产业互联网定位在解决经营管理与生产管理之间的协调,注重将整体产业链中大量不同体量及分散的上游厂商与下游厂商进行资源整合,具体定位在解决以下问题:

    • 解决产业间供需不对称、上下游发展不均衡、总体运营成本高、资金占用率大周转难、各行业业务趋同化,竞争加剧等;
    • 基于互联网背景下,构建“应用+平台”的一体化建设,实现产业间信息、数据共享,支撑各行各业发展,实现万物互联;
    • 促进传统产业重构及转型升级,从传统以企业产品、方案、组织为核心的发展模式转变为以用户为核心的发展模式。

    适用领域

    工业互联网与产业互联网在应用领域方面分别针对不同的行业及业务场景,其中产业互联网领域更广,任何一个行业都会涉及,包括生产、经营、管理、决策、营销各个场景,工业互联网一定程度上属于产业互联网之中;工业互联网主要涉及工业、能源业、制造业、建筑业等,包括:物联网、智能制造、智慧能源等场景。

    1 工业互联网

    工业互联网的具体应用领域包括:制造业、建筑业、交通业、能源业、家居业、医疗业、农业、零售业依托于工业互联网技术的背景下,这些领域的应用主要体现在智能化与数字化技术的应用,实时挖掘各个设备与系统之间的数据,提高彼此之间的协同能力、互通能力,从而进行人机互动、远程控制、风险预测等操作。

    在制造行业推崇打造智慧工厂,进行AI技术与传统制造业技术的互动,通过人、机器设备、信息系统的连接,使生产流程数据、内部管理数据、物流供应数据、消费市场数据联动起来,打通各个环节,真正实现生产智能化、业务流程化。

    在农业推崇打造一体化物联网平台,充分利用物联网技术实现生产现场、生产设备、流通体系等多个场景的应用,通过视频、传感器等数据的采集与联通,进行全方位智能监控,一旦环境发生偏离或即将超出预设阀值,系统将根据预置信息自动处理或进行远程操作及时调整,全程不需要过多人工干预。

    在零售业推崇全业务智能零售技术,利用大数据技术与定位技术的结合,快速获取客户当下位置信息数据,打造无人便利店、无人售货机、刷脸支付等技术的运用,过程中结合数据分析辅助精准营销,提升用户体验。

    2 产业互联网

    基于产业互联网涉及的广泛性,所以在产业互联网的具体应用领域与工业互联网存在一定的行业重复,但具体实现的内容与重点不同,领域具体包括:零售业、金融业、地产业、医疗业、通信业、物流业、交通业、服务业等。通过软件化、数字化、服务化能力,快速洞察及得到客户的一手需求,从而快速调经营策略、生产策略、营销策略等,使之从单一市场变为跨产业的融合市场。

    在金融行业打造金融链生态圈,不在以银行、信用等相关机构作为输出服务的主要对象,而是将产业链条上的各类企业及第三方机构,如:交易平台、保险公司、行业协会、评估公司、审计公司、财务监管等服务资源进行整合,使其在产业链条上所需的各个环节发挥专业优势,打造综合型的金融服务平台。

    在医疗行业从单点智慧医疗到生态智慧医疗,实现上下游多业务场景的连接协同,包括线上就医问诊平台、药品销售平台、医学科普资讯、卫生监管政策;线下政府医疗卫生服务、监管机构,各个医院诊所,制药企业,药品销售门店等一体化业务串联,实现围绕居民大健康的生态圈建设。

    相关技术

    在技术的使用上,工业互联网与产业互联网具有一定的技术重叠部分,如必要的应用系统、中间件平台技术、大数据、云计算、人工智能等,但在技术的应用受重、实现模式、性能要求等方面存在差异。

    1 工业互联网

    工业互联网注重数据的实时性和交互性,在数据采集技术、实时数据集成交换、快速计算处理、数据分析、全面深度感知、设备兼容技术等方面较为突出。在兼容方面需要解决相关通信协议的标准化问题,达到设备与系统之间的兼容。

    数据采集部分包括对海量工业系统、设备数据实时、精准、高效的采集挖掘,内容涉及自动化、通信、网络、管理等诸多方面。之后通过数据管理技术对数据进行处理,数据质量部分为对采集到的原始数据进行清洗、校验,为数据存储、分析计算提供高质量的数据。数据存储部分使用分布式文件系统、关系型数据库、非关系型数据库等应对不同格式的数据。通过Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构,实现数据的快速计算处理,如批处理和流处理等,结合数据分析、预测算法等,进行数据结果预测分析。

    在工业互联网部署资源安全方面多进行多租户管理,通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离,同时保障数据接入安全、平台安全、访问安全。

    2 产业互联网

    对于产业互联网来说,需要通过深入行业应用场景去实现其价值,重点不只是以大数据、云计算、AI智能带来的改变,其技术理念更重注是构建平台加应用以应对新技术的融合,以用户为中心,更好的经营管理加强服务,打造全产业的智能化生态链。

    对于平台的建设,多利用中间件整合技术,通过数据治理、数据集成、应用对接、流程串联、页面聚合等操作,结合微服务技术,打造一体化产业链平台,例如当下大中台、小前台的模式,上下游企业在平台中既可以处理相关业务操作,也可以基于平台实现资讯的获取与查询。系统的应用上建立企业级的SaaS模式,同时加深IaaS、PaaS层、云基础设施的建设,与上云服务模式相结合。

    与工业互联网相似,产业互联网在大数据建设方面同样是重点工作,将数字化转型、数字化建设作为产业互联网的抓手,包括系统间数据采集、数据存储、计算分析、结果展现等,通过机器采集、爬虫工具等实现海量数据的采集抽取。将采集后生成的数据集持久化到计算机中,通过分析计算实现挖掘和预测相关信息,可视化展现帮助业务人员做出关键性决策和风险防范。

    政策体现

    在工业互联网与产业互联网的政策上,随着物联网、大数据以及人工智能为代表的新一代信息技术的快速发展,许多政策持续出台,加强宣传效果的同时,促进推动着两者的落地与加速发展。工业互联网方面多为智能制造、工业4.0政策,产业互联网方面多为互联网+、双创发展。

    1 工业互联网

    随着早期工业4.0概念的出现,很多国家在工业、制造业方面都朝着这一方向发展,但却迟迟未真正全面达到这一阶段,就当前形势发展,我国无论从重视程度,还是实施推进,在工业互联网建设与欧美日等制造业国家处于同一起跑线。

    早期在国务院、工信部、财政部的发文《中国制造2025》、“互联网+”、“十三五”规划纲要、《智能制造发展规划2016-2020》、《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网“323”行动》等战略中都明确提出加强工业互联网建设。

    2 产业互联网

    同样的,产业互联网作为信息技术与实体产业深度融合的新兴产物,国家也相应出台了一系列政策来推动产业互联网的快速发展。政策出台时间上较工业互联网迟一段时间,随着互联网+,双创政策,十九大深化供给侧结构性改革落实等政策持续推进。

    产业互联网政策更偏重于落实业务方面,例如国务院印发的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《促进大中小企业融通发展三年行动计划》、《国务院办公厅关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》等。

    主导力量

    从政策上不难看出,产业互联网在政策的发布上较工业互联网少一些,由此可以推断出两者的主导对象不同,工业互联网通常由政府进行主导、推进,产业互联网通常由行业中的龙头企业或跨界中的巨头企业主导、推进。

    1 工业互联网

    政府政策的大力推进是促进工业互联网在行业间、企业间快速发展的重要因素之一,这种推广不仅局限于行业、企业范围内,政府自身也在积极打造互联网下的工业、政务生态圈,信息化建设逐步向平台化、协同化、数据化、智能化方向转型发展,在工业信息化建设方面,政府可以提供相应的数据资源,为工业互联网的顺利落地提供绝对的优势和政策扶植。

    2 产业互联网

    产业互联网的构建多以龙头企业为主导开展,以产业战略联盟的形式强强联合,这些企业包括但不限于:传统软件厂商、互联网厂商、各个行业中的领头企业,各个企业在联合的过程中出具自身资源(业务、数据、信息、技术等),通过与平台上其它企业资源融合,拓展多元化产业渠道,利用资源的融合、重组等方式提高资源整合能力,转变当下运营模式,加深与产业、用户之间的关联程度,使之更加市场化、具体化、业务化,构成完整的生态产业链。

    说在最后

    工业互联网与产业互联网是信息化技术发展到一定时期的必然产物,也是当下很多企业准备构建或涉及的内容,两者的平稳落地是促进我国各行业信息化建设更上一步的重要步骤,说在最后,我想分享一些个人心得,有关本文的读者、企业与厂商。

    1 致读者

    碍于工业互联网与产业互联网在技术上的重合,很多时候两者并没有被详细的进行区分,撰写这篇文章的目的,一方面是加深自己对两者的理解,另一方面是将所见所学与大家一起交流碰撞,下表将两者主要区别进行罗列。

    2 致企业

    对于企业来说打造或加入相关的工业互联网、产业互联网平台是件好事,但不要过于心急或追赶形势,因为涉及实现平台搭建的部分技术正处于概念或试运行阶段,并没有真正的落地,在没有充足的时间、人力、财力等资源的情况下,建议伺机而动。面对这种情况,更推荐“自下而上”的信息化构建方法,首先从基础做起,将内部信息化建设夯实到位,具备可以支撑平台运作的基础设施和运行环境,有效消除信息孤岛、治理数据混乱、串联异构流程等问题,之后根据自身业务实情和发展需要,选择性的分步实施。

    3 致厂商

    对于打造工业互联网、产业互联网相关概念与技术的互联网、软件厂商来说,推广构建相关平台,除了对应的技术研发、运用之外,一定要深入业务场景与应用领域,因为缺乏业务和领域的一切理论都只是空中阁楼,无法大放异彩,发挥其应用的价值。除此之外,创新也是推动两者向前发展的关键点,工业互联网理念与技术先于产业互联网出现,很多厂商打着产业互联网的名头,做着工业互联网模式的实施,这种照搬现象很多,应该摒弃那些换汤不换药,新瓶装老酒的做法,真正做到相似技术,不同场景,不同效果的突破。

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    来源:中国两化融合服务联盟

    摘要:发展工业互联网平台是我国工业实现换道超车的重要切入点。中美德发展工业互联网平台各具优势和特点,总体上呈现出五大态势:一是IaaS寡头垄断,PaaS以专业性为基础拓展通用性,SaaS专注专业纵深;二是被誉为操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口;三是信息化水平高的制造业龙头企业是PaaS建设的主力军;四是领先的ICT企业是工业PaaS共性关键使能技术的开拓者,基于中国互联网生态优势互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军;五是以基于数据的能力合作为纽带,打造开放共享的价值网络。

    国内外工业互联网平台对比分析研究

    国家工业信息安全发展研究中心

    全球制造业正从数字化阶段向网络化阶段加速迈进,工业互联网平台在全世界范围内迅速兴起,我国具备完整的工业体系、庞大的工业企业数量、全球领先的互联网产业生态和潜力巨大的创新人才队伍,在工业互联网平台发展中具有得天独厚的优势和潜力。为了更准确把握工业互联网平台发展现状、趋势、问题,研究我国工业互联网平台发展的切入点和路径,我中心调研了GE、西门子、PTC、施耐德、博世、亚马逊、微软、IBM,以及航天云网、树根互联、海尔、华为、用友、华龙讯达、阿里、腾讯等20多家国内外主流工业互联网平台,形成了本研究报告。

    一、全球工业互联网平台发展现状和趋势

    目前,全球制造业龙头企业、ICT领先企业、互联网主导企业基于各自优势,从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。工业互联网平台虽发展时间不长,但均有迅速扩张的趋势,正积极探索技术、管理、商业模式等方面规律,并取得了一些进展。

    (一)工业互联网平台呈现IaaS寡头垄断,PaaS以专业性为基础拓展通用性,SaaS专注专业纵深的发展态势。IaaS、PaaS、SaaS建设成熟度不一致,IaaS发展成熟度较高、技术创新迭代迅速,亚马逊AWS、微软Azure、阿里云腾讯云华为云等占据了全球主要市场,IaaS主流服务商集中在中美两国。当前多数工业PaaS在工业know-how和专业技术方面积淀不足,受消费互联网横向整合大获成功的影响,忽视制造与消费领域之间专业性的巨大差异,容易导致战略方向和发展路径的误判,工业PaaS开发建设应在专业性基础上向提供通用能力方向发展。SaaS发展受PaaS赋能不足的约束,潜力尚未发挥出来,均处于萌芽阶段。SaaS正逐步深入制造业细分行业领域,中小型企业的SaaS应用需求最迫切、服务量最大、价值创造最直接。

    (二)被誉为工业互联网平台操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口,商业价值仍处于探索阶段。一方面,工业互联网平台架构IaaS和PaaS逐渐趋于松耦合,互相影响渐弱。另一方面,PaaS是SaaS的赋能平台,只有PaaS成熟度和能力大幅提升,SaaS才有繁荣的可能。目前,工业PaaS建设处于起步阶段,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。一是PaaS平台既需要特定领域制造技术的深厚积累,还需要把行业知识经验通过ICT技术转化为数字化的通用制造技术规则。GE Predix平台的技术和成本两道门槛限制了平台用户和开发者数量,可用性、易用性成为平台急需解决的共性问题。二是PaaS市场体系尚未建立,平台主要完成传统服务与流程的云迁移,主营业务仍为线下解决方案,从传统渠道转移的固有用户占九成以上。三是商业模式不清晰,平台大多处于投入期,交易成本高,交易标准化、安全保障、用户信用体系等方面的探索尚未展开或刚刚起步。例如,Predix应用成本过高,GE正调整其业务架构,平台商业前景不明;MindSphere主要为西门子客户提供服务,开放性问题尚未解决;树根互联主要依靠后服务市场盈利,平台核心服务推进相对缓慢。

    (三)信息化水平高的制造业龙头企业同时具备制造技术、管理技术和信息技术应用等方面的知识和经验,是PaaS建设的主力军。一方面,GE、西门子等信息化水平高的龙头制造企业设备数字化率、联网率具有领先优势,具备更多设备接入基础。另一方面,龙头制造企业具备深厚的工业积淀,在研发设计、生产工艺、过程优化等工业领域专业背景深厚,能够为工业PaaS服务能力开发提供更多规则化、软件化的行业知识经验。

    (四)领先的ICT和互联网企业是工业PaaS的共性关键使能技术的开拓者。ICT企业掌握的共性关键使能技术能够解决制造技术软件化、平台化的关键问题,提高平台专业纵深能力和横向资源整合能力。例如,PTC等提供数据采集、平台使能等相关软件,华为等提供设备网络能力,互联网企业和电信运营商提供大数据处理能力。互联网企业在平台的管理和商业模式方面具备更多经验优势,亚马逊、阿里、腾讯在消费互联网平台的运营、市场等方面都已形成较为成熟的模式,可为平台管理运营和商业模式提供更多经验。中国互联网企业异军突起,基于中国互联网生态优势可能会成为工业PaaS的另一支主力军。

    (五)工业互联网平台以基于数据的能力合作为纽带,打造开放共享的价值网络。工业互联网平台是以数据为驱动、制造能力为核心的专业服务平台。一是数据是平台的核心要素,基于数据能力合作是平台业务发展和模式创新的动力源泉。全球主要的工业互联网平台都在积极争夺数据资源和争取数据能力合作,如GE收购了Bit Stew Systems和Wise.io,PTC收购了Coldlight等。二是打造开放共享的价值网络是工业互联网平台发展的基础,目前还没有一家公司能够独立提供工业互联网平台 “云基础设施+终端连接+数据分析+应用服务”等端到端的解决方案,构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。GE、西门子、施耐德、航天云网等公司通过与平台商、组件商、集成商合作以弥补差距,为客户提供更强大的服务。三是从以平台功能和产品为中心逐步向以共创价值为中心转变。随着平台逐步具备自动量化服务价值的能力,平台将围绕市场需求,实现从销售产品或服务到销售可量化价值结果的转变,带动服务定价方式、金融工具、风险防控机制发生变化,重新定义竞争格局和产业结构。

    二、中美德工业互联网平台对比分析

    中美德工业互联网平台在发展中各具优势和特点,中美IaaS基础设施能力较强,正从互联网行业向其他行业扩张;美德工业know-how和设备数字化基础优于中国;中国的互联网生态基础最好,SaaS应用潜力最大。

    (一)中国与美德在工业基础和工业know-how方面差距显著。德国工业积淀深厚,在产品研发、装备和自动化系统、工业控制和工艺流程等领域拥有全球知名的老牌工业企业和隐形冠军中小企业。美国工业知识经验软件化、平台化能力处于全球领先地位,拥有IBM、微软、甲骨文等全球软件服务寡头。中国工业化发展历程短,制造技术与管理知识经验积淀不够,工业企业两化融合发展水平参差不齐。但是,完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力,为平台培育和壮大提供了土壤。

    (二)中国工业数据采集和分析能力不足。一是中国在设备数字化、网络化方面与美德差距较大,2017年我国企业设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%,尤其是中小企业基础薄弱,设备改造和数据采集难度较大。二是发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位,GE、西门子等龙头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。三是美国、德国具有大量资深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。

    (三)中美德在信息基础设施及ICT技术能力方面各有所长。中美在信息基础设施方面相对较强。NB-IoT(窄带蜂窝物联网)领域,中国今年将建成全球最大的NB-IoT网络,能有效支撑工业互联网平台建设、促进海量终端接入、拓展应用场景。IaaS领域,美国亚马逊、微软、IBM等在技术、产品和市场规模方面遥遥领先,中国的阿里和腾讯综合实力位于全球前10名。PaaS领域,美国PaaS平台底层技术具有绝对优势,全球各国工业互联网平台PaaS核心架构几乎均采用美国的Cloud Foundry和Docker等开源技术,美德具备将核心经验知识固化封装为模块化的微服务组件和工具开发能力,但中国工业PaaS刚刚起步,处于探索阶段。

    (四)中国工业互联网平台具有全球最旺盛的市场需求和最完备的互联网生态。一方面,美德将大型企业作为平台主要用户群体,而中国将工业互联网平台作为大中小企业融通发展的新载体,通过平台技术模块化和知识经验软件化,将大企业成熟有效的技术、管理、应用等方面的知识经验,快速向中小企业复制推广,降低技术门槛和应用成本,带动其转型升级。另一方面,美国在互联网应用创新、市场规模等领域弱于中国,尚无覆盖全社会的互联网生态体系。德国在互联网平台实践和能力各方面仍处于适应期。中国互联网发展理念、商业模式、应用实践都较成熟,基本形成覆盖了全员、全社会的互联网生态,具备推进工业互联网平台、抢抓工业发展“换道超车”机遇的独特优势。

    三、我国推进工业互联网平台发展的建议

    (一)实施制造业设备设施上网工程,为工业互联网平台奠定终端数据连接的坚实基础。通过技术改造、智能制造、工业互联网等专项资金,央企、龙头企业对供应商的准入要求,以及制定标准规范等方式,全面引导和帮助企业加速提升设备设施自动化、数字化、网络化水平,消除我国终端连接不足的瓶颈。对于企业已有设备设施,通过加装传感器等方式实现数据连接;同时,加快推进智能化的国产设备设施的发展和应用。

    (二)开展工业PaaS建设试点,集中力量突破工业know-how、数据技术、平台架构等关键技术,营造工业PaaS良性市场生态。推动信息化水平高的制造业龙头企业、具备关键使能技术的ICT领军企业以及深谙平台架构的互联网龙头企业组成联合攻关团队,发挥各自优势能力,形成聚合效应、叠加效应和倍增效应。充分调动市场资源,为工业PaaS试点的测试、应用和成长壮大提供支持,促进核心关键技术和市场生态环境相互促进和螺旋上升。

    (三)推动“制造业+互联网+金融”的融通发展,为SaaS自主蓬勃发展营造良好环境。开展“制造业+互联网+金融”发展试点,挖掘工业互联网平台发展的关键要素和基本规则。“制造业+互联网”能较好地解决信息不对称的问题,但信用体系不健全,资源和能力的在线交易仍然难以达成。金融手段创新为在线、便捷、高效服务交易的达成提供信用担保,在参与主体之间建立可靠的信用共享新机制,实现资源按需动态配置,为SaaS的繁荣奠定坚实基础。

    (四)全面、深入推动“双创”,打破传统工业体制机制约束,激发人才的创新活力、动力和潜能。通过两化融合管理体系贯标,引导参与企业以新型能力建设为主线、数据为驱动、服务化为方向,打破传统工业体制机制的束缚,形成符合信息时代规律的新价值网络。通过管理体制和技术的互动创新,充分激发和释放人才活力、动力和潜能,为工业互联网平台开源社区建设、SaaS服务等提供巨量的人才资源。

    (五)重视工业互联网平台信息安全,保障工业互联网平台健康发展。一是完善相关政策法规和行业监管制度,研究制定工业互联网平台信息安全整体方案,建立平台风险通报、检查评估、安全审查等工作机制,构建国家重大工业互联网平台安全事件应急指挥体系,制定分级分类平台安全应急处置预案。二是围绕设备、网络、平台、数据等重点领域,建设态势感知、仿真测试、攻防演练平台,开展技术产品和解决方案检验测试、风险评估、认定验证,提升工业互联网平台技术保障能力。

     (撰稿:信息化研究与促进中心 周剑 肖琳琳 审稿:洪京一 邱惠君) 

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    “人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。

    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。

    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。

    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!

    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。

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    产业智能官  AI-CPS

    用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链

    长按上方二维码关注微信公众号: AI-CPS,更多信息回复:

    新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”;新模式:“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”

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  • 工业互联网工业互联网

    千次阅读 2018-11-12 17:14:48
    工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的...

    工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。

    从本质来看,工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化等生产组织方式变革。

    以下是工业互联网产业联盟给出的参考功能架构图:

    工业互联网

    从图中可以直观地看到,工业互联网在底层边缘层强调设备的接入。从这个意义上说,工业互联网和工业物联网的定义更加拟合,可以交换使用。

    工业互联网与互联网有何异同?

    如图 1所示,工业互联网的架构相比互联网架构体系,多了一层涉及到传感器等设备接入的边缘层,即从概念上多了把物理世界映射到电子世界的过程,对比互联网,其本质则是完全线上的电子信息的交互与分享。因此,工业互联网在接入标准、业务模式、网络拓扑、数据特性等方面相比互联网会有所不同。下面逐一做简要分析:

    1、标准化程度

    就互联网应用来说,HTTP、HTTPS协议已成为统一应用层接入协议,借助底层TCP/IP协议族,用户使用浏览器接入使用互联网,同时利用DNS标识解析服务,可以有效的做到搜索、定位到指定网站,进而完成信息的获取。

    移动互联网的发展,使得手机App形成另一种接入入口,但是其本质依然遵循互联网网页应用设计架构MVC原理,行业标准化程度高。

    对比互联网,工业互联网标准碎片化较为突出。首先,对比互联网本身就是单纯的IT网络,工业互联网涉及到IT网络和OT网络的融合,自然需要融合多通信协议和标准。其次,工业互联网IP化程度与互联网不可同日而语,多种应用协议并存,如MQTT、CoAP、Modbus、PROFIBUS、私有TCP/UDP等,多数边缘设备无法支持HTTP协议族,这也是边缘设备计算能力差异化的侧面反映。最后,工业互联网在设备、服务寻址方面没有类似DNS这样的统一标识解析服务,解析服务同样标准碎片化,例如Handle、OID、Ecode等分别由不同组织发起。

    2、业务模式

    互联网行业属于轻资产行业,而工业互联网涉及到设备投入,即涉及固定资产和库存管理,属于重资产

    相比互联网技术平均每隔3年迭代一次的高频率更新换代,工业互联网技术迭代需要同时发生在边端设备和服务器两端,涉及到的不仅是上层应用软件方面的升级,还涉及到固件甚至是硬件方面的升级,在技术换代成本和安全稳定性上是双高门槛,很多企业不得不在技术先进性上妥协。

    也正因为技术换代的高成本、高风险,企业在工业互联网技术前期预研和选型上更为慎重,毕竟相比互联网技术,工业互联网(IIOT)的设计周期普遍较长。

    3、网络拓扑和系统构成

    传统互联网由于采用建立在TCP/IP上的HTTP通信机制,使用B/S或C/S模式,对网络拓扑的敏感性和依赖性较低,其通信转换大多为端口转发,基本不涉及协议转换。

    工业互联网基于网关的多协议转换正获得普遍应用,例如GE推出的数据采集转换模块Predix Machine。由于系统上下层通信依赖网关,因此工业互联网对网络拓扑较互联网更敏感。同时,由于众多设备接入,数据成指数级增长,但是传输带宽却是有限的,因此边缘计算节点在工业互联网部署中,相比互联网更具必要性。

    4、数据特性

    工业互联网与互联网相比,有着完全不同的数据特性。下面,以下表1为例,列举工业互联网与互联网的数据特性对比。

    互联网与工业互联网

    如表 1所示,数据特性的不同直接导致系统架构设计侧重点的不同,这也是为什么互联网架构不能直接应用于IIOT(工业互联网)的原因之一,在此列举以下几个例子:

    (1)并发连接。由于IIOT接入并发居多,这意味着工业互联网接入设计需采用异步通信接入。相比Web接入,很多成熟的架构多以同步通信为主。

    (2)数据时序性。IIOT接入的数据有着很强的时间顺序,数据产生频率快,测点多,数据量巨大。传统关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储与处理,因此需要使用专门的时序性数据库例如InfluxDB等。

    (3)数据关联性。相比互联网,IIOT接入的数据维度和类型多而广。由于是时序数据,对于突发事件而言,数据间隐含着较强关联性。这需要系统架构支持数据融合,以便深度挖掘数据间的关联性,更好的支持上层业务系统决策。

    (4)延时容忍度。工业互联网由于涉及OT网络和实时控制,对系统的延时要求较互联网要高得多。因此,系统延时往往需要从边端设备就开始规划和设计,例如软实时操作系统Linux有时不能满足需求,基于硬实时的RTOS可有效降低边端设备数据采集的延时不确定性。

    了解了上述工业互联网与互联网的差异,再去思考工业互联网的未来,或许就能更加深刻地去理解其对工业制造业乃至国家发展的重要意义。

    工业互联网的未来

    当前,伴随着网络信息技术与工业不断深度融合,同时数字化、网络化、智能化的新型工业形态不断驱动,工业互联网已成世界主要工业国家抢占国际制造业竞争的重要板块,同时也成为了各国寻求经济新增长点的共同选择。

    目前的全球工业互联网格局以美国、德国、日本为首,纷纷以龙头企业引领工业互联网的推进,迅速地推动着全球工业互联网发展。

    在我国,工业互联网平台为中国制造业提供了绝佳的“弯道超车”的历史机遇,工业互联网目前也已上升为我国“制造强国”的国家战略,逐渐覆盖到各个领域,如医疗、工厂、基建等等。

    与此同时,工业互联网也为金融领域带来了众多新的改变,例如它可以为产业供应链金融提供基础信息服务,有效解决信息不透明问题,直接有利于金融机构对企业的授信和风险评估,进而解决企业融资问题。

    工业互联网的先行者

    就目前而言,工业互联网平台提供e-works统计的已经超过150家。根据厂商背景的不同,工业互联网平台可以分为ICT、工业、创业3个类别,根据平台定位又可分为资产优化、资源配置和通用使能3个类别(参见表2)。

    工业互联网平台分类

    其中,工业企业如西门子、三一根云偏重于资产优化;海尔或美的这类企业的重点在资源配置的定位;阿里巴巴、Amazon、华为等ICT企业一般偏重于通用使能的定位。此外,大多数创业企业团队都是从ICT和工业企业走出来,在三类平台均有涉及。

    需要说明的是,源自西门子、三一根云等工业企业的工业互联网平台借助其对行业的深入理解,在IT网络和OT网络的融合层面具有一定优势,通用使能定位的工业互联网平台由于其在云计算、大数据以及软件服务领域积累了较多经验,在其工业对外数据网络中更具竞争力。

    不过,随着ICT企业和工业企业的跨界合作,工业互联网平台的划分界限也开始趋近模糊。比如,施耐德公司提供的EcoStruxure工业互联网平台,其底层架构基于微软的Microsoft Azure,还有如西门子的MindSphere则是基于SAP的Cloud Foundry开源架构。

    更进一步,细化来说,我们还可以根据国内外工业互联网平台在部署模式、运营模式、主要功能和应用场景上的差异,进行更加细致的分类和对比,如表 3、表 4所示,从中可以看出每个平台在功能上的不同侧重点。

    工业互联网平台对比

    工业互联网平台对比

     工业互联网的关键技术

    从目前来看,我国的工业互联网建设与欧美日等制造业强国处于同一起跑线,我国也高度重视,在《中国制造2025》、“互联网+”、“十三五”规划纲要、《深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等战略中都明确提出加强工业互联网建设。

    然而,需要指出的是,工业互联网(IIOT),区别于互联网,也区别于传统意义上的物联网(IOT),是物联网在工业领域的特殊应用。它是平台型产品,平台型产品天生具有高粘连性和高迁移成本,因此选择合适的工业互联网平台对企业技术升级至关重要。

    在笔者看来,一个优秀的工业互联网平台,支持了下述三大工业互联网关键技术标准,才具有技术领先性和未来可扩展性:

    1、OPC Unified Architecture 标准

    OPC UA标准是工业互联网OT网络的通信标准协议与数据语义定义标准。利用OPC UA 技术可以实现工业以太网、工业总线等物理连接的设备、传感器、PLC、控制系统、管理软件等不同来源的不同协议间的数据转换。同时,OPC UA标准的支持将有利于OT网络与IT网络的融合。

    2、IEEE Time Sensitive Network(TSN)网络

    任何一个网络,只要处理多源时序数据,就需要有统一的时间认知,即统一全局时间。 传统互联网和消费级物联网,利用网络内基于GPS的基准时钟,采用NTP时钟同步算法完成全网时间同步,精度一般在秒级。然而,工业互联网由于需要实时控制,要求的时间精度往往在微秒级,这需要更加精确的同步算法。比如,IEEE提出的TSN网络就是一个包含通用精准时间同步(gPTP)算法的工业互联网标准,此标准解决2个问题:

    (1)工业通信标准的碎片化。该标准定义了以太网为统一物理层有线链路连接OT网络和IT网络,结合前文提到的OPC UA实现整体的IT与OT在有线网络接入层融合。

    (2)基于Mac层的通用时间同步算法gPTP。STN下定义的802.1AS时间同步标准可应用于有线和无线网络,同步精度达到微秒级,很好的满足了工业互联网对于时间控制精度的需求。如图 2中绿框所示,可以看到嵌入式实时操作系统已经开始陆续支持PTP/gPTP时间同步算法。

    3、IPv6标准

    IPv6协议海量寻址空间与IOT设备的海量基数天然匹配,是工业互联网IP层的未来标准协议,在中国国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》中,已经明确指出需要大力发展。

    值得一提的是,新一代嵌入式实时操作系统大多已经原生兼容IPv6协议对应的RPL路由协议(参见图 3),这为底层异构协议间的IP层通信,提供了操作系统级的支持。

    以上简要介绍了工业互联网未来发展的核心技术。随着国家对产业升级、创新、经济新动能的进一步推动,随着各大技术厂商对工业互联网的持续投入,工业互联网作为智能制造的基础平台,将会在整个制造业发展过程中起到越来越关键的作用。

    万物互联,企业完成IIOT化,社会是否会涌现出新的商业模式和金融融资方式呢?让我们拭目以待!


    一直以来,技术都是推动商业环境进化的重要因素,而目前最热的技术升级趋势,无疑是人工智能。当下,尽管人工智能行业本身已经进入了一个平稳的发展期,但它对于各行各业的赋能却正在以更热烈的姿态进行。

    2018年11月30日上午,亿欧将在北京国贸大酒店举办“新技术·新动能创新者论坛”,以技术为核心要素,从行业角度出发,探讨新技术趋势下,企业如何把握升级机会、跟上时代节奏,在诸多竞争者中脱颖而出。

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空空如也

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