浙江IOT工业互联网前景

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。工业互联网推动智能制造标准制定，规范行业发展。浙江IOT工业互联网前景

工业大数据的挖掘应用，工业互联网的第二个明显特征在于其对海量工业数据的深度挖掘和有效运用。在这一新时代，企业的竞争力不再光依赖于设备和技术的先进性。企业通过传感器收集数据，再通过网络平台进行处理和分析，将洞察转化为更高效的设备管理和创新的商业模式，这正逐渐成为企业的新主要竞争力。以特斯拉为例，该公司通过软件和传感器收集的数据，运用数据分析技术对电池技术进行了革新。这种创新使得电池温度控制更加精确和节能，巩固了特斯拉在电池技术领域的先进地位。天津工业互联网技术工业互联网实现智能仓储，提升物流效率。

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。

工业互联网的主要三要素，工业互联网的三要素包括人、数据和机器。人指的是在工业生产中的各个参与方，包括企业内部的员工、企业外部的客户和供应商等。通过工业互联网，人能够更加便捷地参与到生产过程中，实现更加高效、精确的协作。数据是工业互联网的主要要素。工业互联网通过收集、传输、处理大量的数据，能够实现生产过程的数字化、智能化和网络化。通过对数据的分析和挖掘，企业能够更好地了解生产情况，优化生产流程，提高生产效率。机器指的是各种工业设备和传感器等。这些设备和传感器是实现工业互联网的基础设施，能够采集、传输和处理数据，进而实现机器与机器之间的互联互通。云计算为工业互联网提供强大算力支持，加速创新步伐。

对工业互联网的意义怎么估计都不过分。但是，工业互联网到底是什么？工业互联网如何改变我们的制造业？中国在世界工业互联网格局中位列何处？针对这些重大问题，记者深入采访了业内专业人士，一起探寻其中的答案。在刚刚闭幕的会议上，“工业互联网”一词高频率地出现在各种讨论中，今年的《工作报告》更是特别强调要“发展工业互联网平台”。“工业互联网”已成为继物联网和智能制造之后“火”起来的又一个热词。那些耳熟能详的大型制造企业更是早早布局，谋求借助工业互联网重塑主要竞争力。工业互联网为半导体行业提供高效生产，提升国产芯片竞争力。深圳人工智能工业互联网

工业互联网为5G通信技术发展提供基础设施，推动万物互联。浙江IOT工业互联网前景

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。浙江IOT工业互联网前景