智能制造工业互联网建设方案
智能制造和工业互联网融合发展
智能制造和工业互联网融合发展2.蓝卓工业互联网（杭州）有限公司，浙江省杭州市310000摘要：作为新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物，工业互联网是推动二者深度融合的关键因素，且工业制造业与信息技术融合发展程度逐步提升。
在工业互联网推动制造业深度融合发展和工业制造业与新一代信息技术深度融合能级逐步提升的趋势下，本文研究工业制造业与新一代信息技术融合发展模式，提出了推动中国制造业融合发展的政策建议。
关键词：工业互联网；融合模式引言工业互联网是新一代信息技术与实体经济融合在工业制造业领域的应用，目前大力发展工业互联网推动本国工业制造业与新一代信息技术的深度融合已成为各国制造业竞争的核心和重点。
2008年国际金融危机的爆发促使各国纷纷重视实体经济在本国经济中的重要性，各个发达国家也开始实施“制造业回流”战略。
1.工业制造业数字化、网络化、智能化产业升级动力机制互联网、大数据、人工智能与工业制造业的深度融合推动了工业制造业的产业升级。
从前面部分的分析来看，随着产业升级影响因素和作用机制的变化，影响产业升级的传统因素（诸如要素比较优势转换提升、技术提升、开放战略等因素）的作用逐步减弱，而与新的产业升级路径相适应的产业升级动力机制正逐步形成，主要体现为：以大数据和人工智能为核心的要素资源驱动机制，以集成、协同创新和业态、模式创新成为重要的创新驱动机制，软件定义和智能网络链接为支撑的技术驱动机制。
一是以大数据和人工智能为核心的要素资源驱动机制。
随着互联网、大数据、人工智能在工业制造业中的大量应用，基于海量数据的大数据分析和人工智能技术成为要素资源驱动机制的关键与核心。
一方面，要素层面的数据成为新的生产要素，成为产业升级的核心驱动力和影响劳动力、资本等要素作用发挥的关键因素。
数据资源整合与分析能力，数据实时感知、传输、存储，产业链数据整合，数据挖掘分析，在产业升级中发挥重要作用。
另一方面，大数据的发展为人工智能提供了基础环境。
工业互联网应用专业群建设规划
跨学科合作与交流活动
组织跨学科合作与交流活动，促进不同专 业领域之间的互动与合作，推动多学科知 识融合和技术交叉创新，提高解决复杂问 题的综合能力。
创新创业大赛与项目路演
举办工业互联网相关的创新创业大赛和项 目路演活动，激励学生将理论知识应用于 实践中，发现和培养具有潜力的创新人才 ，推动学术成果转化。
耗，增强了企业的市场竞争力。
构建高效低耗生产体系
工业互联网整合资源，优化生产流程， 构建了高效低耗的生产体系。通过精准 的数据分析和实时监控，企业能够有效 减少资源浪费，降低生产成本，提升整
体运营效率。
激发经营主体活力
工业互联网通过数据驱动的精细化管理 ，激发了企业的创新活力和市场响应速 度。数字化管理平台使得决策更加科学 ，资源配置更加合理，提升了企业的市
动与合作，提升整体竞争力和创新能力。
区域资源整合
推动区域内工业互联网资源整合，形成地方 特色的工业互联网发展模式。结合区域产业 特点，建设区域性工业互联网平台，促进区 域内企业的合作与共同发展，提升区域经济
竞争力。
01
02 03
产业链上下游整合
加强产业链上下游企业之间的资源整合，实 现信息、技术、原材料等资源共享。优化供 应链管理，提高产业链的协同效应，降低生 产成本，提升产品质量和市场响应速度。
数字化和信息化水平。
增强产业链协同
工业互联网通过连接设备、生产线、企业 等要素，促进产业链各环节的协同工作。 通过数据共享和实时监控，实现跨企业、 跨行业的协作，提高整体供应链的效率和
响应速度，增强产业链的竞争力。
推动智能化生产
工业互联网的核心目标是推动智能化生产 ，通过人工智能和大数据技术的应用，实 现生产过程的自动化、柔性化和智能化。 这有助于提升生产效率、降低人力成本并 优化资源配置，最终实现制造业的高质量 发展。
汽车制造行业智能制造与工业互联网方案
汽车制造行业智能制造与工业互联网方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与发展 (2)1.2 智能制造的关键技术 (3)第二章工业互联网基础 (3)2.1 工业互联网的概念与架构 (3)2.2 工业互联网的关键技术 (4)第三章智能制造系统架构 (5)3.1 智能制造系统的组成 (5)3.1.1 智能感知层 (5)3.1.2 数据处理与分析层 (5)3.1.3 控制与执行层 (5)3.1.4 网络与通信层 (6)3.1.5 管理与决策层 (6)3.2 智能制造系统的集成 (6)3.2.1 设备集成 (6)3.2.2 系统集成 (6)3.2.3 信息集成 (6)3.2.4 管理集成 (6)3.2.5 人才集成 (6)第四章设计与研发智能化 (7)4.1 虚拟仿真与数字化设计 (7)4.2 知识工程与专家系统 (7)第五章生产过程智能化 (8)5.1 生产设备的智能化升级 (8)5.2 生产过程的数据采集与监控 (8)第六章质量管理与控制 (9)6.1 质量检测与追溯 (9)6.1.1 检测技术概述 (9)6.1.2 在线检测与离线检测 (9)6.1.3 质量追溯系统 (9)6.2 质量分析与改进 (9)6.2.1 质量数据分析 (9)6.2.2 质量改进方法 (10)6.2.3 质量改进实施 (10)第七章物流与供应链管理 (10)7.1 智能物流系统 (10)7.1.1 物流自动化设备 (11)7.1.2 信息管理系统 (11)7.1.3 供应链协同 (11)7.1.4 优化路径规划 (11)7.2 供应链协同管理 (11)7.2.1 供应商关系管理 (11)7.2.2 需求预测与计划 (11)7.2.3 库存管理 (11)7.2.4 生产协同 (11)7.2.5 客户关系管理 (11)第八章能源管理与优化 (12)8.1 能源消耗监测与优化 (12)8.1.1 能源消耗监测 (12)8.1.2 能源消耗优化 (12)8.2 能源管理策略与实施 (12)8.2.1 能源管理策略 (12)8.2.2 能源管理实施 (13)第九章信息安全与风险防范 (13)9.1 工业控制系统安全 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 工业控制系统安全风险 (13)9.1.3 工业控制系统安全防护措施 (14)9.1.4 应对策略 (14)9.2 数据安全与隐私保护 (14)9.2.1 概述 (14)9.2.2 数据安全与隐私保护的重要性 (14)9.2.3 数据安全与隐私保护技术措施 (15)9.2.4 合规性 (15)第十章智能制造与工业互联网的实施策略 (15)10.1 实施步骤与方法 (15)10.2 政策与产业协同发展 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展智能制造是依托于信息技术、网络技术、自动化技术和人工智能技术，通过对制造过程进行智能化改造，实现生产效率提高、质量提升、成本降低和环境保护的一种新型制造模式。
2023-汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案-1
汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案随着智能制造的发展，汽车行业也在逐步向智能化转型。
制造业大数据、物联网技术的应用，让每辆汽车的生产过程变得更加高效、准确和智能。
而汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案也应运而生，为汽车行业的智能制造提供了有力保障。
本文将围绕“汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案”展开一些阐述，来了解这个方案是如何实现的。
1. 数据收集和传输首先，汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案实现的第一步是收集和传输数据。
随着物联网的普及和应用，汽车制造业的各类设备、传感器、移动工具都可以通过物联网技术进行连接。
通过这种物联网技术，汽车的制造过程中可以实时收集各种数据，如生产线的温度、湿度、振动、工作状态等。
这些数据通过物联网技术传输到集中控制中心，从而支撑汽车行业的智能生产。
2. 大数据分析第二步是基于收集到的各种数据，进行大数据分析。
将这些数据通过机器学习、深度学习等技术进行分析，能够找到各种生产过程中的瓶颈和缺陷，从而支撑全面提升生产效率和质量。
例如，在生产过程中可以采用预测性维护技术，通过大数据分析和机器学习技术预测设备的故障，从而提前进行修理和维护，避免因机器故障而导致的停机时间和损失。
3. 自动化生产第三步是自动化生产。
在汽车制造行业，通过工业机器人、自动化设备等技术实现生产自动化已经是趋势，自动化水平也在逐步提高。
通过工业互联网技术的应用，汽车生产线上的各种生产设备和机器人可以实现联网，通过自适应控制和智能调度，实现更加高效、灵活、协调的生产过程。
4. 智慧管理第四步是智慧管理。
基于汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案，汽车制造厂商可以实现对生产过程的全面监控和管理。
通过可视化的管理系统，现场工作人员和管理层可以实时了解生产状态和生产效率，对生产过程实施全面的监管和管理。
通过智慧管理的应用，连锁企业之间可以互相通过区块链技术，来达成安全协作的目标。
综上所述，汽车行业工业互联网智能工厂总体解决方案是汽车制造业实现智能化制造的重要手段。
工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类
工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类一、引言智能制造是当今工业发展的趋势，其核心概念之一便是工业互联网。
在汽车行业中，建设智能工厂具有重要意义。
本文将提出适用于汽车行业的工业互联网智能工厂总体建设方案。
二、数字化车间数字化车间是智能工厂的核心组成部分。
在汽车行业中，数字化车间可实现生产、设备和供应链的全面数字化。
具体方案如下：1. 智能生产线通过在生产线上采集数据并实时分析，可以实现智能生产和高效调度。
安装传感器和物联网设备，实时监控车间设备的工作状态和运行效率，同时通过大数据分析优化生产线布局和流程。
2. 智能质量控制利用机器视觉和人工智能技术，实现智能质量控制。
通过高精度传感器和视觉识别系统，自动检测产品的质量，并实时调整生产参数，提高产品质量和一致性。
3. 物联网供应链建立物联网供应链平台，实现供应商、工厂和分销商之间的无缝衔接。
通过实时数据共享和分析，可以提高供应链的可靠性和灵活性，降低物料库存和运输成本。
三、人工智能应用人工智能是工业互联网智能工厂的关键技术之一。
在汽车工厂中，人工智能可应用于以下方面：1. 智能物流管理利用人工智能技术，优化物流路径和运输规划。
基于历史数据和实时信息，智能系统能够预测交通状况和货物需求，并智能调度物流车辆，提高物流效率和降低运输成本。
2. 智能维修与保养通过人工智能技术，实现车辆故障的预测和维修。
利用车辆传感器和大数据分析，可以准确监测车辆各部件的工作状态，提前预警并进行维修，降低故障率和维修成本。
3. 智能驾驶与无人生产人工智能技术在驾驶辅助和无人驾驶方面有广泛应用。
智能工厂中，可引入无人机、AGV（自动导航车辆）等无人设备，实现无人化生产和物流管理，提高安全性和生产效率。
四、信息安全保障工业互联网智能工厂的建设必须重视信息安全。
在汽车工厂中，加强信息安全保障的具体措施如下：1. 网络安全防护建立多层次的网络安全防护系统，包括防火墙、入侵检测系统和安全监控系统。
工业互联网环境下智能制造解决方案
工业互联网环境下智能制造解决方案第一章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义与发展 (3)1.1.1 智能制造的定义 (3)1.1.2 智能制造的发展 (3)1.2 智能制造的关键技术 (3)1.2.1 信息技术 (3)1.2.2 自动化技术 (3)1.2.3 网络技术 (3)1.2.4 大数据技术 (3)1.2.5 人工智能技术 (4)1.2.6 安全技术 (4)第二章工业互联网技术架构 (4)2.1 工业互联网的基本概念 (4)2.2 工业互联网的层次结构 (4)2.3 工业互联网的关键技术 (5)第三章设备层智能化 (5)3.1 设备层智能化的需求与挑战 (5)3.1.1 需求分析 (5)3.1.2 挑战分析 (6)3.2 设备层智能化的关键技术 (6)3.2.1 物联网技术 (6)3.2.2 大数据技术 (6)3.2.3 人工智能技术 (6)3.2.4 云计算技术 (6)3.3 设备层智能化解决方案 (6)3.3.1 设备状态监测与预测 (6)3.3.2 设备功能优化 (6)3.3.3 设备互联互通 (7)3.3.4 安全保障 (7)3.3.5 人才培养与培训 (7)第四章网络层智能化 (7)4.1 网络层智能化的需求与挑战 (7)4.2 网络层智能化的关键技术 (7)4.3 网络层智能化解决方案 (8)第五章平台层智能化 (8)5.1 平台层智能化的需求与挑战 (8)5.1.1 需求分析 (8)5.1.2 挑战分析 (9)5.2 平台层智能化的关键技术 (9)5.2.1 云计算技术 (9)5.2.2 大数据技术 (9)5.2.3 人工智能技术 (9)5.2.4 网络安全技术 (9)5.3 平台层智能化解决方案 (10)5.3.1 构建统一的数据集成与共享平台 (10)5.3.2 实现实时数据处理与分析 (10)5.3.3 提升平台层安全性 (10)5.3.4 优化平台层智能化技术体系 (10)第六章应用层智能化 (10)6.1 应用层智能化的需求与挑战 (10)6.1.1 需求 (11)6.1.2 挑战 (11)6.2 应用层智能化的关键技术 (11)6.2.1 人工智能技术 (11)6.2.2 大数据技术 (11)6.2.3 物联网技术 (11)6.2.4 云计算技术 (11)6.3 应用层智能化解决方案 (11)6.3.1 智能制造系统 (12)6.3.2 智能工厂 (12)6.3.3 智能决策系统 (12)6.3.4 智能运维系统 (12)6.3.5 智能供应链管理 (12)第七章数据分析与挖掘 (12)7.1 数据分析与挖掘的重要性 (12)7.2 数据分析与挖掘的关键技术 (12)7.2.1 数据预处理技术 (12)7.2.2 数据挖掘算法 (12)7.2.3 机器学习技术 (13)7.2.4 大数据技术 (13)7.3 数据分析与挖掘应用案例 (13)第八章智能制造系统集成 (13)8.1 系统集成概述 (13)8.2 系统集成方法与策略 (14)8.2.1 系统集成方法 (14)8.2.2 系统集成策略 (14)8.3 系统集成案例分享 (14)第九章安全与隐私保护 (15)9.1 工业互联网安全与隐私挑战 (15)9.2 安全与隐私保护的关键技术 (15)9.3 安全与隐私保护解决方案 (15)第十章智能制造发展趋势与展望 (16)10.1 智能制造发展趋势 (16)10.2 智能制造的发展机遇与挑战 (16)10.3 智能制造的未来展望 (17)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展1.1.1 智能制造的定义智能制造是指在制造过程中，通过集成新一代信息技术、自动化技术、网络技术、大数据技术等，实现对制造系统的智能化升级和优化。
2024工业互联网应用高水平专业群建设方案
数据驱动与流程优化
以数据驱动和流程优化为主题，活动中将 重点介绍如何利用大数据分析工具和先进 的工业软件，对生产流程进行优化，提高 资源利用率和生产灵活性。同时，分享成 功案例，帮助参会者了解数据驱动在实际 生产中的应用效果。
实训教学环境建设
活动将展示如何构建创新型和实用型的实 训教学环境，包括工业互联网大脑全场景 应用的实训室建设方案。通过实际案例和 操作演示，让参会者深入了解实训环境的 搭建过程及其在教学中的重要性。
活动主题
工业互联网应用
活动主题聚焦于工业互联网在制造业中的 应用，通过展示最新的工业互联网技术和 解决方案，提升企业的生产效率和产品质 量。同时，探讨如何通过工业互联网实现 智能制造和柔性生产，以满足不断变化的
市场需求。
产教融合发展研讨会
活动将组织一场关于产教融合发展的研讨 会，邀请企业、高校及科研机构的代表共 同探讨如何推进工业互联网领域的职业教 育改革，促进教育与产业的深度融合，培 养更多符合产业发展需求的高素质人才。
目的和意义
推动产业升级
高水平专业群的建设旨在通过整合资源和 技术，推动传统制造业向数字化、智能化 转型。通过引入先进的工业互联网平台和 解决方案，提升产业链各环节的自动化与 信息化水平，实现生产效率和产品质量的
显著提升。
支持创新发展
高水平专业群建设有助于汇聚行业内的创 新资源，推动新技术、新工艺的研究与应 用。通过建立产学研用一体化的创新体系 ，促进科研成果的转化与推广，提升企业
联合培养高素质人才
校企双方通过探索创新校企合作模式，共 同培养适应企业数字化转型的高素质技术 技能型人才。这种人才培养模式增强了学 生的应用能力，为企业提供了强有力的人 才支持，服务地方经济建设。
智能制造中的工业互联网技术
智能制造中的工业互联网技术智能制造进入了快速发展的时代，工业互联网技术的出现为拥有智能化生产线的企业带来了可持续的发展机遇。
工业互联网技术是互联网和制造业的结合，可以实现设备之间的信息交互和共享，并能够通过大数据分析和人工智能技术提高生产效率和产品质量，减少成本，提升企业核心竞争力。
一、工业互联网技术的定义工业互联网技术是指利用互联网技术实现在制造领域中设备、工程、物流、生产和管理等各种要素之间进行信息交互和共享的智能化系统。
这项技术的出现可以实现控制从设计阶段到生产过程中的实时监测和管理，使企业更好地应对市场和客户的需求。
二、工业互联网技术的优势1. 提高生产效率在一个智能制造流程中，工业互联网技术可以为企业提供实时数据反馈，从而更好地控制生产过程;可以通过大数据分析得到更多的生产线相关数据以及质量控制反馈;可以通过建模和优化安排工艺流程和物流流程，从而实现生产线自动优化，提高生产效率。
2. 降低成本工业互联网技术可以通过云计算、物联网、人工智能等技术，实现信息的共享和处理，从而降低公司的管理和生产成本。
同时，通过自动优化工艺，可以降低人力和物流成本，进一步降低生产成本。
这也让企业实现了更大规模的生产，从而尽可能减少资源浪费。
3. 提高产品质量工业互联网技术可以通过实时监测、反馈和指导来提高产品的质量。
它可以提供具体的反馈，包括生产比较精度、质量控制等方面，以及防止生产过程中出现不必要的中断和浪费。
这也降低了企业和客户在资源分配和生产设备方面的节约成本，并促进了整个供应链的可持续发展。
三、工业互联网技术的典型应用1. 工业物联网传感器技术和物联网结合，可以实现智能化的设备监控和状态反馈。
工业物联网还可以为企业提供灵活的生产流程和改进方案，从而提高企业的生产效率和产品质量。
2. 数据分析和运算通过工业互联网技术的数据分析和算法优化，可以使用机器学习和神经网络等技术来实现自动化检测和优化生产流程，从而提高生产效率，减少生产成本和生产线上的人力和物流投入。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.工业互联网体系架构与内涵
背景与内涵
网络空间体系架构和演进 ——时延敏感网络新架构及网络行为特征
数据科学问题 ——多源异构、时空关联大数据分析
网络空间安全问题 ——信息与物理一体化安全
工工业业互互联联网网
2.工业互联网体系架构与内涵
从智能制造维度，工业互联网不是一张网，是互联的工业系统
企业内部： ■制造系统互联：各类制造设备互联 ■管理—控制互联：业务系统与控制系统互联 跨企业间： ■产业链上下游企业互联，构成制造网络
工业互联网
— 定义：基于开放、全球化的网络，将设备、人和数据分析（工业互联网三要素）连接起来，用过对大数据 的利用与分析，升级航空、医疗装备等工业领域的智能化，降低能耗，提升效率。
通过先进的传感器， 控制和软件将全球 设备，机群和网络 连接起来
1.智能 机器人
工业 互联网
2.先进 分析
将基于物理世界的 分析预测算法，自 动化和专业领域知 识结合起来
视觉感知相比传统温度变送器： ■从检测“温度点“ ，到感知 “温度场” ■感知信息具有更高的维度和更大的信息量 ■为实时，精准优化制氢过程提供可能
1.工业互联网的发展背景
提升互联广度
实例：德国“数字工厂”项目
工业互联网
产品规划 产品设计 生产规划
试制
量产
使用
服务
数字工厂
1.工业互联网的发展背景
提升分析预见性
■ 全球，燃气发电厂生产效率提高1%，将节约价值660亿美元燃油； 石油天然气勘探开发的资本利用率提高1%，每年将减少近900亿美元支出；
铁路、航空、医疗、电力、石油天然气行业提效1%，15年内带来2760亿美元增长
1.工业互联网的发展背景
传统制造系统存在的问题
工业互联网
③分析的综合预见性不足
■对工业运行数据的挖掘深度不足 ■导致决策不准确、盲目
实例：欧洲“Knowledge based Factory”项目
1.工业互联网的发展背景
制造业的需求
——以互联网为代表的新一代信息技术与制造系统深度融合
工工业业互互联联网网
1.工业互联网的发展背景
互联网+第三产业释放巨大活力，成为重要经济增长极
工业互联网
报告内容
01 工业互联网的发展背景 02 工业互联网体系架构与内涵 03 平台的核心关键技术 04 工业互联网的应用范式 05 结语
— 【工业互联网】设备、人和数据互联，三个过程 实时、并行开展，数据分析同步反映设备状态，实时 控制设备动作、精确优化运行效率
由此带来的“1%的威力”—1%提效创造1万亿美元市场：
■ 中国，未来15年燃气发电机组能耗降低1%，节约80亿美元燃料； 油气勘探开发的资本利用率提高1%，则能省下70亿美元； 铁路网络的运输行业运营效率提高1%，又能省下20亿美元燃料成本。
当前目标
互联智能 -企业内互联
-跨企业互联 -生命周期互联
一、工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级 ——大量工业用户参与的软件生态
二、工业互联网平台是新工业体系的“操作系统” ——扁平、灵活、软件定义的组织架构
三、工业互联网平台是资源集聚共享的有效载体 ——各方资源汇聚，社会化协同生产
四、工业互联网平台是打造制造企业竞争新优势的关键抓手 ——平台/生态成为企业垄断地位的标志
3.工作中 的人
将任何时间段工作和移 动的人员连接起来支撑 更加智能的设计，运作， 维护和更高的服务质量 和安全
1.工业互联网的发展背景
工业互联网提出的背景
● GE要为大量的工业、航空、医疗装备提供运维服务 ● 借助互联网、大数据的，可以显著提高服务质量，实现增值
工业互联网
— 【传统方式】数据获取、计算分析和决策优化分 离，围绕历史数据分析的结果难以实时、精准作用到 设备 运行过程
2.工业互联网体系架构与内涵
工业互联网平台功能架构
工业互联网
——摘自《工业互联网平台白皮书（2017）》，工业互联网产业联盟
2.工业互联网体系架构与内涵
工业互联网平台功能架构
工业互联网
——摘自《工业互联网平台白皮书（2017）》，工业互联网产业联盟
2.工业互联网体系架构与内涵
从信息网络维度，对平台的四个定位：
从信息网络视角看，工业互联网是计算机网络在工业的延伸
■ 按照计算机、网络、软件定义的思路，解构传统工业系统
■遵循灵活、开放、生态的原则，重新组织工业系统运行
工业互联网
2.工业互联网体系架构与内涵
工业互联网
工业互联网本质内涵：“人-机-物”深度融合的智能网络空间
主要特征：
①三元融合 ■人行为模型 ■工业过程模型 ■信息系统模型 ②时空关联 ■实时反映工业过程的时空变化 ③平行演进 ■信息空间与物理空间同步演进 ④ 智能涌现 ■实现工业过程的自感知、自分 析、自优化、自执行
②互联广度不足
■跨领域信息孤岛难以互联互通 ■无法准确描述领域间复杂关联关系，决策全局性差
①感知深度不足
■传统仪表自动化系统仅感知过程变量 ■信息维度低、难以反映物理过程深层次动态特性
1.工业互联网的发展背景
提升感知深度
实例：美国“智能过程制造（SPM）”计划，制氢工厂
工业互联网
■通过多路摄像头感知对温度场建模、分析与实时调节
2.工业互联网体系架构与内涵
工业互联网本质内涵：“人-机-物”深度融合的智能网络空间
主要特征：
①三元融合 ■人行为模型 ■工业过程模型 ■信息系统模型 ②时空关联 ■实时反映工业过程的时空变化 ③平行演进 ■信息空间与物理空间同步演进 ④ 智能涌现 ■实现工业过程的自感知、自分 析、自优化、自执行
智能制造工业互联网建设方案
——互联网+制造业的一种范式
报告内容
01 工业互联网的发展背景 02 工业互联网体系架构与内涵 03 平台的核心关键技术 04 工业互联网的应用范式 05 结语
1.工业互联网的发展背景
第一个工业互联网提案——美国GE“工业互联网”
— 2012年末，美国GE公司提出的关于产业设备与IT融合的概念
互联工业系统的需求： ■互联的最终目的是为智能决策提供支撑，进而实现工业过程的运行优化 ■亟需大量与工业过程相关机理、运行、优化知识的高效获取、融合、处 理与应用
2.工业互联网体系架构与内涵
பைடு நூலகம்
工业互联网发展的目标：
由“信息网络支撑的互联智能”向“知识驱动的自主智能”发展
当前状态
数字化深化应用 -全过程的数字化集成