江西AI工业互联网应用

那么，工业互联网和智能制造之间是一种什么样的关系呢？事实上，智能制造的实现主要依托两个基础能力，一个是工业制造技术，另一个就是工业互联网。前者包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；后者包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业互联网平台等，是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。因此，工业互联网被视为智能制造的基础。“我们可以这样理解，智能制造是包括工业互联网、材料、设计、工艺等在内的智能工业生态系统。此前我国智能制造的蓬勃发展，为工业互联网发展打好了网络基础，提供了良好的发展环境。”潘文说。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。江西AI工业互联网应用

广东某公司应用了工业互联网平台后，用人工智能技术在不同制造基地间进行任务协调和过程管控，用大数据技术对每月150万条数据进行采集、归档、分析。借助这个平台，万和新电气整体效率提升30%以上，产品交付周期缩短20%，市场竞争力明显提升。年销售收入由30亿元增长到40亿元，同比增长33%，原材料库存由6700万减少到5200万，同比下降22.3%，取得了明显的经济效益，这就是工业互联网创下的“业绩”。“大数据、物联网、人工智能等新技术都是工业互联网的支撑手段，如果没有近几年这些新技术的飞跃发展，也就没有全球范围内工业互联网的布局热潮。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文说。山东工业互联网应用工业互联网平台促进供应链协同，增强企业竞争力。

国家节点是我国工业互联网标识解析体系的关键枢纽，国际根节点是各类国际解析体系跨境解析的关键节点，二级节点是面向特定行业或者多个行业提供标识解析公共服务的节点，递归节点是通过缓存等技术手段提升整体服务性能、加快解析速率的公共服务节点。标识解析应用按照载体类型可分为静态标识应用和主动标识应用。静态标识应用以一维码、二维码、射频识别码（RFID）、近场通信标识（NFC）等作为载体，需要借助扫码枪、手机APP等读写终端触发标识解析过程。

数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础，没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析，各类新模式就是无源之水，数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用，分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别，每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍，只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节，“人机料法环”各要素，ERP、MES、PLC等各系统，维度和复杂度远超消费互联网，面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。数字化供应链管理，提升供应链整体效能。

实现高质量制造，中国头一汽车集团公司在服务化转型过程中曾面临一系列突出问题：一是旧系统无法满足高并发、高频率的接入需求，已经出现严重的性能瓶颈。二是运行10年的系统老旧，难以叠加新的业务，扩展困难。三是不同车型接入不同的业务平台，维护复杂，管理成本高。在应用了工业互联网平台后，不只实现了对千万级车辆的有效管理，还得到了实时分析大数据处理能力的支撑，以及车队管理、共享租车等多种业务的支持。显然，工业互联网能够解决中国制造发展中的问题，并推动其高质量发展。边缘计算节点部署灵活，提升工业互联网边缘处理能力。山西工业互联网

工业互联网促进能源管理优化，实现节能减排。江西AI工业互联网应用

作为跨行业通用基础设施，工业互联网的第三个关键特征是其作为跨行业通用基础设施的能力。它被设计为一种新型的工业“操作系统”，能够支撑不同行业和领域的数字化应用，特别是那些以信息物理融合为特征的应用。对于企业而言，数据本身在未与具体应用场景结合时，并不直接创造价值。真正重要的是基于这些海量数据的工业应用创新和深度业务协同，这构成了企业较为重视的工业互联网价值所在。例如，海尔的COSMOPlat应用解决方案不只超越了其传统的家电制造和服务领域，更扩展到了建陶、房车、农业等15个不同的行业生态中，助力这些行业的企业用户实现转型升级。江西AI工业互联网应用