企业工业互联网服务平台 广州巨时信息科技股份供应

从产业应用角度看，工业互联网是庞大的产业生态系统，从产业应用的角度来看，工业互联网已经构建起一个庞大而复杂的生态系统，它涵盖了产品生产制造和服务的各个方面。这个系统为企业提供了全方面的感知能力、移动应用的灵活性、云端资源的丰富性以及大数据分析的深度，实现了制造要素和资源间的信息交流与数据整合，从而充分释放了数据的潜在价值。这种全方面的技术应用不只促进了企业在技术研发、生产制造、组织管理和经营活动等多个维度的创新，还推动了不同产业间的融合，以及产业生态系统内的协同发展。工业互联网的生态系统为智能制造的发展提供了先进的组织结构，为大规模的社会化协作生产建立了深度互联的信息网络，同时，也为其他行业的智能化应用提供了一个能够支撑多样化信息服务的基础平台。工业互联网为设计研发提供模拟测试，缩短产品研发周期。企业工业互联网服务平台

边缘层，边缘层对端层产生的工业数据进行采集，并对不同来源的工业数据进行协议解析和边缘处理。它兼容OPC/OPC UA、Mod-Bus等各类工业通信协议，把采集数据进行格式转换和统一，再通过光纤、以太网等链路，将相关数据以有线或无线方式（如5G、NB-IoT等）远程传输到工业互联网平台。边缘计算技术是边缘层的重要组成部分。它基于高性能计算芯片、实时高速处理方法、高精度计算系统等先进技术或工具支撑，在工业设备、智能终端等数据源头一侧，进行数据的先处理和预处理，提升系统反应速度和数据传输速度，解决数据传输和通信的时延问题。边缘计算的优点是具有较低的延迟以实现较短的响应时间，以及解决能源消耗、带宽负担和安全问题的潜力。企业工业互联网服务平台工业互联网实现远程监控，提升设备运行安全性。

工业互联网从生产端入手，能提高供给体系质量和效率，扩大有效和中档次高供给，增强供给侧结构对需求变化的适应性，推动我国经济朝着更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的方向发展。“工业互联网的主要作用是，在制造业企业数字化转型中发挥主要支撑作用，有效帮助企业提高生产效率、降低成本。”潘文分析说，一方面，工业互联网能推动传统工业转型升级，让各种资源更加优化配置，提升工业经济效益；另一方面，能加快新兴产业培育，催生智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制的诸多新产业。

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。工业大数据挖掘，发现潜在市场趋势与商机。

企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设，用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统，主要包含信息（IT）网络和控制（OT）网络。当前，内网技术发展呈现三个特征： IT和OT正走向融合，工业现场总线向工业以太网演进，工业无线技术加速发展。数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模，实现要素之间传输信息的相互理解，数据互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。实时数据分析助力企业精确营销，提升客户满意度。企业工业互联网服务平台

工业互联网平台提供一站式解决方案，简化企业运营。企业工业互联网服务平台

How (工业互联网如何实现)？传感器与设备连接： 工业互联网的基础是将生产环境中的传感器和设备与互联网连接起来。这包括各种传感器，如温度、湿度、压力传感器，以及工业设备、机器人等。数据采集与存储： 通过连接的传感器和设备实时采集大量数据，包括生产过程中的各种参数和状态。这些数据被存储在云平台或本地服务器上，为后续的分析提供基础。大数据分析与人工智能： 利用大数据分析和人工智能技术对采集到的数据进行深入分析。这包括识别潜在问题、预测设备故障、优化生产流程等。实时监控与控制： 基于分析结果，工业互联网系统能够实时监控生产过程，并通过自动化控制系统调整参数，以优化生产效率和质量。云平台与边缘计算： 工业互联网往往采用云平台和边缘计算结合的方式。云平台用于存储和处理大规模数据，而边缘计算则能在设备附近处理一些实时性要求较高的任务，减少延迟。企业工业互联网服务平台