IaaS是基础。IaaS平台通过将基础的计算、网络、存储资源虚拟化,支撑海量工业数据的存储和计算,例如Predix、MindSphere的IaaS平台均采用亚马逊AWS和微软Azure。部分制造企业出于企业知识产权、商业机密保护、业务系统安全等方面的考虑,采用自建云方式,例如supET以自家的阿里云为基础,INDICS也有自己的航天云。从全球范围来看,IaaS基础设施层成熟度较高、技术创新迭代迅速,IaaS技术应用已呈现良好的发展态势,并形成繁荣的开发者社区和生态。工业互联网助力工厂实现无人化生产,降低人力成本。贵州企业工业互联网工程
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。重庆AI工业互联网规模化应用工业互联网打破地域限制,促进全球产业合作。
建筑行业具有项目建设周期长、资金投入大、项目关联方管理复杂、人员流动性强等特点,未来将走向以工业互联网、BIM等技术综合应用支撑下的工业化、智能化、绿色化。中建科工、广联达、三一筑工、北京建谊等企业利用工业互联网,探索数字化协同设计与集成交付、虚实融合的施工协同管理、装配式建筑智能制造等应用,实现建设项目全过程的虚拟执行和优化调整,大幅提升设计效率、施工质量、成本进度控制和安全施工水平。另一方面,面向建筑本身能耗优化、安全应急和访问控制等需求,部分先进建筑企业通过工业互联网开展能耗管理、资产监测运维、虚拟演练等应用探索,实现智能化安全化运行。
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。工业互联网为国家防护科技工业提供技术支持,提升国家防护实力。
工业互联网创新能力的持续提升,为传统工业生产带来了更多创造性应用场景,为制造企业数字化转型持续注入新动能。工业互联网的英文名是 Industrial Internet。Industrial既有工业的意思,也有产业的意思。互联网包括消费互联网和产业互联网。广义的工业互联网平台其实就是产业互联网平台。狭义的工业互联网平台是工业互联网的重要标志和关键组成,它将云计算、物联网、大数据的理念、架构和技术融入工业生产,主要的参与厂商往往是工控企业、大型设备生产商以及制造企业。工业互联网助力传统产业转型升级,实现产业结构的优化调整。贵州企业工业互联网工程
工业互联网助力企业拓展国际市场,提高全球竞争力。贵州企业工业互联网工程
中国与美德在工业基础和工业know-how方面差距明显。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有名的老牌工业企业和隐形中小企业,例如西门子。美国工业知识经验软件化、平台化能力处于全球先进地位,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,缺乏综合实力较强的企业,工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足。但是,国内完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力,为平台快速发展提供了基础。贵州企业工业互联网工程
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