工业互联网云平台的大数据实践
阿里云supET工业互联网实践
D igitalE conomy伴随着数字技术的融合应用以及我国供给侧结构性改革的不断深化，加快数字技术与实体经济的融合发展已成为共识。
当前制造业普遍存在着供应链繁复冗长造成成本上升、价值链条信息不对称、传递慢造成的库存资金挤压，以及订单传递比较传统、订单出错率高造成的对账周期过长，过程管理难等问题。
文︱郑旭 阿里云IoT 工业互联网业务拓展总经理伴随着数字技术的融合应用以及我国供给侧结构性改革的不断深化，加快数字技术与实体经济的融合发展已成为共识。
2018年，阿里云通过打造符合中国国情的阿里云supET 工业互联网平台，帮助合作伙伴更高效、低成本地开发SaaS 应用，从而更好地服务中小企业，加速中国企业降本增效，实现智造升级。
目前，supET 平台连接各类工业设备161万台，有14万开发者活跃在平台上，为超过4万家企业提供服务。
发展历程打造“1+N”平台体系，推动长三角工业互联网一体化2009年阿里云成立初始，便将工业互联网作为重点领域。
在国内外大环境与背景驱动下，2018年由阿里云计算有限公司牵头、联合浙江中控技术股份有限公司、国家工业信息安全发展研究中心等六家机构、公司，通过2018年工业互联网创新发展工程联合共建了supET 工业互联网平台试验测试环境。
同年第五届世界互联网大会上，supET 工业互联网平台获选领先科技成果奖，也是唯一获奖的工业互联网平台，同时被评为2018年国家工业互联网试点示范平台。
2019年阿里云supET 工业互联网平台入选中国十大工业互联网双跨平台，并于2020年斩获长三角G60科创双跨平台、长三角十二大工业互联网平台，以及2020年跨行业跨领域工业互联网平台等多项荣誉。
阿里云supET工业互联网实践数字经济官方微信赛迪网官方微信Digital F1 2021数字赛道在工信部、浙江省和各地方政府的指导和支持下，阿里云supET“1+N”工业互联网平台体系目前已初具规模，形成N个行业级区域级平台，落地“1＋N” 的平台生态体系，先后在浙江、安徽、广东、重庆、四川、辽宁、河北、内蒙和云南等多省市地区，围绕特色产业特点落地区域级平台；落地纺织、服装、家电、玩具、食品、饮料、化工、模具、啤酒酿造、环保、钢铁、煤炭和表计等25个行业级工业互联网平台；成功签约东方希望、旭阳集团、浙江中烟、老板电器、横店东磁、西奥电梯和首钢集团等国内数十家细分领域的龙头企业，打造了企业级平台。
工业互联网中的工业大数据分析技术实践
工业互联网中的工业大数据分析技术实践随着互联网技术的不断发展，工业互联网的概念开始逐渐被人们所熟知。
工业互联网是将互联网技术与传统工业生产相结合，实现设备、产品、人员等之间的高效通信与协同工作。
其中，工业大数据分析技术被广泛应用于工业互联网中，为企业带来了诸多机遇与挑战。
一、工业大数据分析技术的意义工业大数据是在工业互联网中产生的大量数据的总称。
这些数据涵盖了生产过程中的各个环节，包括设备运行状态、产品质量指标、生产过程参数等。
通过采集和分析这些数据，企业可以准确了解各个环节的运行情况和问题，提供决策支持，提高生产效率和品质。
工业大数据分析技术的意义在于：1. 提升生产效率：通过对工业大数据进行分析，企业可以深入了解生产过程中的问题，并根据数据提供的见解进行优化。
例如，通过分析设备运行数据，预测设备故障并及时进行维修，从而避免了突发故障给生产带来的损失。
2. 提高产品质量：通过对产品质量数据进行分析，企业可以了解到产品的缺陷和不良率，并找出问题的根本原因。
通过改进生产工艺和质量控制措施，企业可以提高产品质量，满足客户的需求。
3. 降低成本：通过对物料和供应链数据进行分析，企业可以实现供应链的优化，减少库存和交付时间，提高供应链的灵活性。
此外，通过优化设备使用和维护计划，企业也可以降低维护成本和能源消耗。
二、工业大数据分析技术的实践方法在工业大数据分析技术的实践过程中，以下几个步骤至关重要：1. 数据采集与清洗：在工业互联网中，数据采集是第一步。
通过各种传感器和设备，企业可以实时采集到生产过程中产生的大数据。
然而，采集到的数据并不是完美的，可能存在噪声和异常值。
因此，清洗数据变得十分重要，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储与处理：采集到的大数据需要进行存储和处理。
企业可以选择使用云计算和大数据平台进行存储和计算，也可以搭建自己的数据中心和服务器。
存储和计算平台的选择要考虑企业的需求和数据安全性。
工业互联网平台建设与运维实践
工业互联网平台建设与运维实践近年来，工业互联网平台在推动工业领域的数字化转型方面起着至关重要的作用。
随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，工业互联网平台正成为企业提高生产效率、降低成本以及实现智能化生产的重要手段。
本文将重点讨论工业互联网平台的建设与运维实践。
一、工业互联网平台建设1.需求分析在进行工业互联网平台建设时，首先需要进行需求分析。
通过与企业管理者、工程师和操作人员沟通，了解他们面临的问题、需求以及期望实现的目标。
在需求分析的基础上，确定工业互联网平台的功能模块和技术架构。
2.数据采集与处理工业互联网平台的核心是数据的采集和处理。
通过布置传感器、设备连接器等硬件设施，将各种数据从生产线上采集下来。
然后，使用数据处理技术，如大数据分析、机器学习等，对采集的数据进行分析和挖掘，从中提取有价值的信息。
这些信息可以帮助企业做出决策、优化生产过程等。
3.设备互联与协同工业互联网平台需要实现设备之间的互联和协同工作。
通过对设备进行接入、管理和控制，实现远程监控、数据共享、故障诊断等功能。
此外，还可以通过设备之间的协同工作，实现智能化生产和自动化控制。
4.安全与隐私保护在工业互联网平台建设中，安全与隐私保护是必不可少的。
工业互联网平台的数据往往包含企业的商业机密和核心技术，因此，必须采取相应的安全措施，确保数据的机密性和完整性。
例如，使用加密技术对数据进行加密，建立权限管理机制等。
二、工业互联网平台运维实践1.监控与维护工业互联网平台需要进行持续的监控与维护。
通过实时监控工业互联网平台的运行状态，及时发现和解决潜在问题，确保平台的稳定性和可靠性。
同时，定期进行系统维护和升级，保证平台的性能和功能不断提升。
2.故障处理与恢复在实际运营过程中，工业互联网平台可能会出现各种故障和问题。
因此，必须建立完善的故障处理机制，即时响应和解决故障，以减少生产中断和损失。
同时，还需要建立数据备份和恢复机制，确保平台数据的安全性和可恢复性。
工业互联网的价值和实践
工业互联网的价值和实践工业互联网是将计算机技术、通信技术和工业技术相结合，实现工厂自动化、信息化、智能化的一种新型工业模式。
通过工业互联网，企业可以实现数字化管理和管控，提高生产效率、降低成本，提高产品质量，为企业发展提供更多可能性。
工业互联网的价值和实践已经在企业中得到充分的验证和应用。
一、工业互联网的价值1.数字化管理和管控基于工业互联网的信息化平台，企业可以实现工厂内部生产管理信息化，实现设备、产线、工厂等信息的可视化、实时化，通过数据分析和挖掘，发现生产中存在的问题并及时解决，做到对生产过程的全面管控。
2.提高生产效率和降低成本工业互联网的实践可以通过一系列数据采集、数据分析、智能决策等技术，提高生产效率和降低成本。
例如，通过智能化设备的运行，可以自动化检测设备状态、确定设备失效的原因、从而减少设备故障造成的停机时间，进而提高生产效率，节省维护成本。
3.提高产品质量在工业互联网的实践中，通过数据采集、分析和挖掘，可以发现生产流程中的瓶颈点和质量问题，及时对问题进行调整和优化，提高产品质量和质量稳定性。
4.创新机遇工业互联网的发展给企业带来了新的机遇和挑战。
适应工业互联网发展的企业可以更加敏捷地对市场需求作出反应，更好地利用智能化设备和大数据等技术，实现更加高效的生产和管理，创造更大的商业价值。
二、工业互联网的实践1.虚拟工厂虚拟工厂是一个建立在工业互联网基础上的、在计算机环境下运行的实体，它能够模拟真正的工厂，包含了制造资源、产品信息、工艺流程和物流信息等。
通过虚拟工厂的建立和运行，企业可以有效地进行模拟和测试，从而提高生产效率和降低成本。
2.工业物联网工业物联网是工业互联网的重要组成部分之一，主要是通过物联网技术，将所有设备和生产资源进行互联，以实现生产过程的自动化和可视化，进而提高生产效率和品质。
3.智能制造和仿真技术智能制造和仿真技术是基于工业互联网的重要技术和应用。
它可以通过智能制造技术，自动化生产过程，数据分析和挖掘，为企业提供更好的生产决策和产品设计。
工业互联网的实践与发展趋势
工业互联网的实践与发展趋势随着云计算、大数据、物联网技术的不断发展和成熟，工业互联网也逐渐成为近几年最热门的话题之一。
它是将生产制造和互联网技术相融合的过程，实现物理世界与数字世界的融合，可以为制造业企业带来更高效、更稳定、更智能的生产制造模式。
本文将从工业互联网的应用实践和未来趋势两方面进行探讨。
一、工业互联网的应用实践1. 工业互联网的应用场景工业互联网主要是建立在设备、工厂与企业之间互联和数据交互的基础上，因此其应用场景主要集中于以下几个方面：1) 设备互联方面，如产线设备之间的互联，设备与工艺之间的互联，设备与物料之间的互联等。
2) 工厂互联方面，如工厂的运营监控，生产过程的管理与优化，物流与库存的管理等。
3) 企业互联方面，如企业内部各部门之间的信息共享，企业与下游合作伙伴之间的协同管理等。
2. 工业互联网的主要应用领域工业互联网是指生产、制造、流通等过程中使用信息技术手段来改善管理和运营，这意味着，在很多制造业领域都可以使用它来提高生产效率和降低运营成本。
具体而言，工业互联网主要应用于以下领域：1) 制造业方面，如智能制造、定制化设计、精益生产、柔性生产等。
2) 交通运输方面，如物流管理、智能交通、智能物流等。
3) 医疗健康方面，如远程医疗、医疗信息化、智慧医疗等。
4) 员工培训方面，如虚拟培训、远程教育、在线培训等。
3. 工业互联网的应用案例以通用电气公司为例，其使用了一种名为"工业互联网套件"的解决方案，将物联网和工业设备的网络连接，从而可以通过云平台对这些设备进行管理和分析。
这种解决方案可以实现生产设备高效运行，提高生产效率，降低运营成本。
二、工业互联网的发展趋势1. 5G技术将提升工业互联网的应用工业互联网需要高速、稳定、大带宽的网络和低延迟的网络服务。
随着5G技术的不断发展，5G网络将更加适合工业互联网的应用需求，这将为制造业提供更加高效的生产模式和管理系统。
工业互联网运维实习报告
一、实习背景随着我国工业互联网的快速发展，工业互联网运维成为企业信息化建设的重要组成部分。
为了更好地了解工业互联网运维工作，提升自己的实践能力，我于2023年6月至8月在XX公司进行为期两个月的技术实习。
在此期间，我主要负责工业互联网平台的搭建、设备监控、故障处理等工作。
二、实习内容1. 工业互联网平台搭建实习期间，我参与了公司工业互联网平台的搭建工作。
该平台基于云计算、大数据、物联网等技术，实现了对生产设备的实时监控、数据分析、故障预警等功能。
在搭建过程中，我主要负责以下工作：（1）根据公司需求，选择合适的工业互联网平台软件和硬件设备；（2）配置网络设备和服务器，搭建工业互联网平台基础架构；（3）编写相关代码，实现设备接入、数据采集、数据存储等功能；（4）测试平台功能，确保平台稳定运行。
2. 设备监控在实习过程中，我负责对生产设备进行实时监控。
具体工作如下：（1）接入生产设备，实现数据采集；（2）对采集到的数据进行处理、存储和分析；（3）通过可视化界面展示设备运行状态；（4）对异常数据进行报警，及时通知相关人员处理。
3. 故障处理在设备运行过程中，难免会出现故障。
我负责以下故障处理工作：（1）分析故障原因，确定故障类型；（2）制定故障处理方案，指导现场人员进行处理；（3）跟踪故障处理进度，确保问题得到及时解决；（4）总结故障处理经验，完善故障处理流程。
三、实习收获1. 技术能力提升通过实习，我对工业互联网、物联网、大数据等技术有了更深入的了解，掌握了工业互联网平台的搭建、设备监控、故障处理等方面的技能。
同时，我还学会了使用相关工具和软件，如Python、MySQL、Django等。
2. 团队协作能力在实习过程中，我与其他同事紧密合作，共同完成项目任务。
这使我认识到团队协作的重要性，提高了自己的沟通能力和团队协作能力。
3. 工作经验积累实习期间，我亲身参与了工业互联网运维工作，积累了宝贵的工作经验。
工业互联网实习
工业互联网实习工业互联网是指通过物联网、云计算、大数据、人工智能等技术手段，将传统工业领域的设备、工具和产品与互联网连接起来，实现智能化管理和数据交互的网络平台。
在当前信息技术迅猛发展的背景下，工业互联网已经成为推动工业制造业转型升级的重要手段和战略选择，逐渐在全球范围内展开。
作为大学生，参加工业互联网实习是一个难得的机会。
通过实习，可以深入了解工业互联网的发展现状和趋势，学习相关技术和工具的应用，还可以积累实际的工作经验和技能。
本文将从个人实习经历、实习内容和成果、对工业互联网的认识与展望三个方面进行论述。
一、个人实习经历在整个实习过程中，我有幸加入了一家工业互联网公司，成为了团队的一员。
实习期间，我与同事们一起负责开发和维护工业互联网平台，参与了需求分析、系统设计、编程开发等工作。
在导师的指导下，我逐渐掌握了相关技术和工具的使用方法，并能够独立完成一些小规模项目的开发工作。
通过实习，我不仅仅学习到了专业知识和技能，更锻炼了自己的团队合作能力和解决问题的能力。
在实际开发中，我与同事们合作紧密，相互协助，共同解决了许多技术和工作上的难题。
从中，我深刻体会到团队合作的重要性，明白了团队协作时的沟通和协调的必要性。
二、实习内容与成果在实习期间，我主要参与了工业互联网平台的前端开发工作。
通过使用HTML、CSS、JavaScript等相关技术，我成功设计出了一个用户友好、界面美观的工业互联网平台页面。
除了界面的开发，我还负责了页面的交互逻辑和数据传输的处理。
通过与后端工程师的紧密配合，我完成了用户注册、登录、数据查询等功能的开发和优化。
除了前端开发，我还积极参与到了工业互联网平台的需求分析和系统设计中。
通过与产品经理和后端工程师的交流，我学习到了如何根据用户需求进行系统设计和功能规划，以及如何应对实际开发中的技术和工作上的问题。
在实习结束时，我成功完成了分配给我的任务，并且获得了导师的肯定和认可。
通过实习，我不仅仅提升了自己的技术能力，还锻炼了自己的项目管理和沟通能力，积累了宝贵的实践经验。
工业互联网平台设计与实践
工业互联网平台设计与实践工业互联网是新一代信息技术与工业产业的融合产物，是实现智能制造的重要基础设施。
工业互联网平台的设计与实践是推进工业智能化转型的重要一环。
本文从工业互联网平台的定义、核心技术、设计与实践等方面进行深入探讨。
一、工业互联网平台的定义工业互联网平台是指以工业物联网、人工智能等技术为基础，实现机器、设备、传感器等“物”的连接与互联，构建工业数据自由流动、自由共享，支撑产业生产大数据和应用，实现工业互联网应用的技术成果平台。
工业互联网平台的本质是整合各种物理系统和信息系统，构建高效、灵活、安全的工业信息化架构，实现信息的快速获取、成本的降低、效率的提高和价值的最大化。
二、工业互联网平台的核心技术（一）通信技术通信技术是实现工业物联网的基础。
由于工业互联网平台需要连接大量设备和传感器，通信技术必须支持高密度、低延时、高可靠、低功耗等特点。
当前，工业互联网平台采用的通信技术主要有Wi-Fi、蓝牙、NB-IoT、LoRa等。
Wi-Fi可以提供高效率的无线局域网，蓝牙是低功耗、近距离无线通信，NB-IoT和LoRa则可以提供长距离和低功耗的通信服务。
（二）数据采集与传输技术工业互联网平台需要实时收集大量的数据，对数据进行处理、分析和传输。
数据采集与传输技术主要包括传感器、数据协议和数据处理平台。
传感器是数据采集和传输的核心组件，通过传感器可以实时采集到工业场景中的温度、湿度、压力、流量、电压等数据。
数据采集设备通常包括传感器、数据采集器、协议转换器等。
数据协议用于传输数据，主要包括MQTT、HTTP/HTTPS、CoAP、WebSocket等。
数据处理平台则负责对采集到的数据进行处理、分析和传输。
数据处理平台通常包括数据存储、计算平台、应用平台等。
（三）云平台技术工业互联网平台需要将采集到的数据整合到云端，进行存储、分析和应用。
云平台技术是实现云端数据处理和应用的基础。
云平台技术主要包括云计算、大数据技术、人工智能等。
工业互联网应用研究与实践案例分析
工业互联网应用研究与实践案例分析随着互联网的普及和技术的进步，工业互联网正在迅速发展。
它已经不再是一个简单的“物联网＋工业”，而是一个充满机遇和挑战的领域。
本文将在介绍工业互联网的发展背景、应用研究的现状基础上，结合实际案例进行深入分析，探讨工业互联网的可能性与前景。
一、背景工业互联网是以物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术为基础，涵盖了机器、设备、仪表、网络和软件等多个层次的产业。
它的出现，既是经济高质量发展需要的重要驱动力，也是推进产业结构升级和转型升级的重要组成部分。
工业互联网具有强大的催生能力和带动作用，能够为企业创造更高的附加值、推动现有产业向智能化和服务化转变。
二、应用研究现状工业互联网已经成为当前人们关注的热点领域，相关研究和应用也在不断深入。
在工业互联网领域，发展趋势看起来非常迅猛，但是还有很多的问题需要解决。
一些大型企业已经开始在工业互联网方向上投入大量资源，希望能够在这个领域寻找机遇。
在工业互联网的应用研究中，最大的认识是：数字化、网络化、智能化是工业互联网最核心的驱动力，而金融、制造、物流、能源等领域也在不断推进工业互联网的应用。
例如，制造业中的智能制造、车间自动化和设备维护等方案，以及金融领域的供应链金融和支付结算等方案。
工业互联网已经成为中国制造业转型升级的重要手段和重要支撑。
三、案例分析3.1 工业大数据平台近年来，随着物联网、云计算等技术的发展，以及大数据技术和算法的成熟，工业大数据应用正在得到广泛的应用。
工业大数据平台是将企业的生产、质量、经营以及安全监管等数据集中存储、处理和管理的系统，并通过数据挖掘、分析和预测等技术，提高企业的决策能力和生产效率。
根据具体的业务需求和数据来源，可以建立实时分析、离线分析、专项分析等多种分析模式。
3.2 数字化车间传统制造业采用的是“人做事，机器辅助”的模式，而数字化车间则是以机器为中心，以网络化和智能化为特点的全新模式。
工业互联网平台的设计与实践
工业互联网平台的设计与实践随着科技的不断发展，工业互联网正在成为国家经济发展的重要支撑。
工业互联网平台是工业企业数字化转型的重要手段，是工业企业信息化建设的基础，可以提高企业效益、优化产业生态、提高安全性能和响应速度。
本文将从工业互联网平台的设计和实践展开探讨。
一、工业互联网平台的架构设计工业企业的各种设备、系统、数据、人员都需要进行信息化，这些信息化点可以通过工业互联网平台来进行统一调度和管理。
工业互联网平台架构主要包含以下几个层次：1. 应用层应用层包括了用户的各种需求与特定场景的产生，涵盖了企业管理、生产管理、销售管理等多个方面，目的是帮助企业实现更高效、更稳定、更优化的运营和业务拓展。
2. 平台层平台层是整个工业互联网的核心，是数据的存储、处理、分析和展现的关键。
该层包括了数据管理平台、中间件平台、应用开发平台和协议网关等。
3. 网络层网络层是连接不同物理设备的桥梁，负责数据传输和安全保障。
包括了无线通信、有线通信、物联网通信、网络安全等多个方面。
4. 硬件层硬件层是工业互联网的基础，主要是各种传感器、执行器、控制器、能源设备等设备的连接和控制，是数据采集和控制的关键。
二、工业互联网平台的实践工业互联网平台的实践是基于实际业务需求，对平台的架构设计进行调整和优化，以实现更好的效益和更高的安全性能。
1. 业务重构工业企业需要通过业务重构来实现产业升级和数字化转型。
包括了企业信息化建设规划和布局、业务流程优化和重构、设备数据采集和分析等。
2. 数据安全工业数据属于敏感性高的数据，一旦泄露或丢失会造成极大的损失。
因此，工业企业需要通过加强数据管理、加密传输和加强权限管理等方式来保障数据安全。
3. 云平台近年来云计算发展迅速，越来越多的工业企业开始采用云平台作为工业互联网的基础平台，云平台可以提供高效、便捷和弹性的服务，提高生产效率和降低成本。
4. AI应用人工智能作为当前的热门技术，可以应用在工业企业的生产、制造、质量控制等多个方面，通过智能技术来提高效率和减少成本。
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融合论坛
工业互联网云平台的大数据实践海尔集团家电产业集团大数据总监 陈懿
今天我会跟大家分享一下海尔在工业互联网云平台，以及在此平台上做的大数据的实践和落地。
我们为什么会打造工业互联网平台？1984年海尔创立至今有30多年的历史。
在早期的时候，海尔生产什么，市场就会消化什么，用户就会买什么。
但随着产品同质化的竞争越来越激烈，我们发现用户需求完全被释放，能够看到个性化、高端、高品质的用户需求越来越多，并且用户需要有更多的参与感、体验感，这时候我们发现用户其实是很难触达的。
海尔的工业互联网平台应运而生，平台首先还是为了满足用户需求，企业的诉求。
互联网时代用户需求被充分释放，更多的用户愿意购买高端产品，因为其更可靠的质量和更好的体验。
其次，用户有了个性化需求，但传统企业无法支撑用户便捷参与互动，无法精准感知用户需求，导致企业存在压货促销、库存大、利润下降等问题。
同时，我国制造业普遍存在1.0、2.0、3.0，产业结构不合理，产业链创新能力弱等问题，这些制造业转型亟待解决的问题，都在倒逼工业互联网平台和生态。
我们把平台命名为COSMOPlat，在意大利语里是宇宙的意思。
我们怎么实现COSMOPlat的战略转型呢？需要两个端，一端是智慧家庭，一端是互联工厂。
智慧家庭以生态感受用户的需求，把我们这样一家卖电器的公司，慢慢变成通过互联网终端的感知，为用户提供一个家庭的生态系统，那么我们就不仅是卖一台冰箱、一台洗衣机，这
样单一的产品了。
通过这种感知，把以前的一锤子买卖，转换成高频、多次交互的服务。
同时，我们会根据用户的不同需求和生态场景，去形成用户的社群。
基于此，我们可以去经营我们的用户，快速捕捉用户的需求，并把这个用户需求结合后端柔性制造的智能工厂，提供高效率、便捷化、快速触达的整体解决方案。
我们的目的是从一家单一的只卖硬件产品的公司，变成了一个智慧生活方案的提供商，我们实现了大规模制造到大规模定制的工业领域转型。
在这背后，是我们社群生态的大数据平台，这个是我们战略上的一个整体目标。
我们可以看到，我们与用户之间已经建立了一个很好的连接，但是海尔也不是万能的，我们需要纳入更多的资源。
所以我们就启动了工业新生态的平台，去做到企业和资源端的快速并联，用户和企业端快速并联，用户和资源端快速并联。
我们通过这个平台实现快速互联互通，形成开放体系，把我们的互联工厂服务、网络化协同制造、大规模定制服务在这个平台上迅速部署、实现和共享。
基于商业模式及全球对标，我们构建了全球工业互联网开放的平台架构，分4层。
最顶层是业务模式层，核心是我们刚才讲的互联工厂模式，首先是海尔将自己的模式和资源共享上去，同时构建各行业的智能制造业务模式，带动其它行业复制。
要实现快速复制，需要将模式软化、云化，形成全流程的应用解决方案。
平台层是我们的核心，两个作用，一个是支持工业应用的快速开发、部署、运行、集成，支撑实现工业技术的软件化，二是实现对下面的各类资源的分布式调度，实现协同制造的最优匹配。
海尔在C O S M O平台的支持下，建成了8个产业端到端的互联工厂样板，这些工厂都是行业引领的智能制造样板示范。
同时，海尔还完成
了老工厂1000多个关键节点互联网化、智能化改
造。
这些多场景、多层次的智能制造与工业互
联网实践可以为行业提供最佳范本借鉴。
我们除了对内部8家工厂进行迭代以外，全
球108家工厂都要由这个平台进行迭代，我们海
尔互联工厂的模式，对外也要开展业务。
对外
的服务，通过为企业提供解决方案，帮助企业
的运营，来帮助企业实现制造。
举个例子，我们
这里面有标配、控制，智能装扮的板块，就是为
企业提供智能生产线和机器人全流程的解决
方案，这里面有一点，最核心是要把用户的大数
据，连接到智能设备上，而设备在生产过程中产
生的数据又连接到我们操作平台上，由操作平
台为企业提供全流程的解决方案。
接下来，会跟大家介绍几个简单的大数据
应用，这几个应用是真实而有价值的。
第一个是
零部件模块化。
过去，冰箱、洗衣机的生产是几
百个零部件，而我们模块化后只有几十个，可以
支持个性化的定制，对多样性、个性化的支持
提升了一个台阶。
在整个模块化过程中，成本对我们来讲非
常重要，海尔每年有几百亿元的采购成本。
我
们做了四个主要核心的数学模型，这四个模型
每年可以为海尔节约几十亿元的采购成本。
第
二个是生产流程可视化，通过对用户数据的分
析，点对点地去做生产流程的一个可视化，不
仅是为了提高效率，而且为了提高精度。
每一台
机器的生产，上线下线，为谁生产，都可以在一
张图上看到。
第三个是服务交互智能化，通过
大数据实现家电服务的网络化和智能化，将服
务由事后变革为事前，通过大数据分析和分类
为用户提供高效、高品质的“一次就好”的服务
体验和增值服务。
（根据演讲内容整理，未经本
人审核）
主题演讲。