智能制造体系架构分析与工业互联网应用
化工行业的智能制造和工业互联网应用
化工行业的智能制造和工业互联网应用智能制造是指通过信息化技术融入制造过程，实现工厂、设备和产品的智能化和自动化，以提高生产效率和质量。
在化工行业，智能制造的应用正在迅速发展，并且引入了工业互联网技术，为企业带来了诸多的机遇和挑战。
一、智能制造在化工行业的应用1.1 数据采集和分析智能制造的核心是数据的采集和分析。
通过物联网技术，化工企业可以采集到各种设备和生产环境的实时数据，如温度、压力、流量等。
通过对这些数据的分析，企业可以更好地了解生产过程中的变化，优化生产计划，提高设备利用率和产品质量。
1.2 生产过程的自动化和智能化通过引入自动化设备和机器人技术，化工企业可以实现生产过程的自动化和智能化。
例如，自动化生产线可以通过传感器和控制系统来监测和调节生产参数，实现生产过程的稳定性和可控性。
机器人技术可以代替人工进行重复性、危险性和高精度的操作，提高生产效率和工作安全性。
1.3 远程监控和维护智能制造技术还可以实现对化工设备和生产过程的远程监控和维护。
通过工业互联网技术，企业可以远程监测设备的运行状态、故障信息等，并及时采取相应的维修措施。
这不仅提高了设备的可靠性和可用性，还减少了企业的维修成本和停机时间。
二、工业互联网在化工行业的应用2.1 资源优化和能耗管理工业互联网技术可以实现对能源和原材料的实时监测和管理，帮助企业实现资源的优化利用和能耗的降低。
通过收集和分析生产过程中的能耗数据，企业可以找出能源浪费的原因，并采取相应的措施进行优化。
2.2 供应链管理和物流优化工业互联网技术可以实现化工企业的供应链管理和物流优化。
通过与供应商、客户和物流企业建立互联互通的信息平台，企业可以实现实时的库存管理、订单跟踪和物流调度，提高供应链的响应速度和效率。
2.3 质量控制和追溯管理工业互联网技术可以帮助化工企业实现质量控制和产品追溯管理。
通过建立与产品相关的信息系统，企业可以实现对产品的全生命周期管理，包括原材料的质量检验、生产过程的监控和产品的追溯。
智能制造和工业互联网的应用和前景
智能制造和工业互联网的应用和前景一、引言随着科技的不断进步和发展，智能制造和工业互联网的应用越来越广泛。
在传统的制造业中，传统的机器设备已经不能满足企业的需求，因此需要更加智能化的设备和生产流程来提高生产效率和降低成本。
本文将探讨智能制造和工业互联网的应用和前景。
二、智能制造的定义及特点智能制造是通过使用信息技术、物联网技术等先进技术，将传统的制造业升级为智能化制造业。
智能制造的特点是生产过程全面数字化、智能化、自适应化、高效化和可持续。
与传统的制造业比较，智能制造具有以下优势。
1、提高生产效率：智能制造可以提高生产效率，降低生产成本，同时提高产品质量和生产能力。
2、智能维护：智能制造可以通过对机器和设备的监测和诊断，实现机器和设备的智能维护，降低故障率和维修成本。
3、可追溯：智能制造通过对生产过程全面数字化，实现生产过程中的可追溯性和溯源性，提高产品质量和安全性。
4、灵活性：智能制造可以实现生产过程的数字化管理，增强生产过程中的灵活性，提高企业的市场竞争力。
三、工业互联网的定义及应用工业互联网是指通过物联网、云计算、大数据等先进技术，将生产制造等传统工业与互联网相连接，使其实现共享数据、智能化管理和优化决策。
工业互联网的运用可以使得企业更加智能化地进行生产管理，提高生产效率和降低成本。
在未来企业发展中，工业互联网的应用将越来越广泛。
1、可视化管理：工业互联网可以将生产过程通过网络实现全面的数据和信息共享和可视化管理，实现数据分析和生产过程的优化控制。
2、远程监控：通过工业互联网，企业可以实现对生产过程的远程监控，对生产过程进行实时监测、调整和管理，提高了生产效率和安全性。
3、智能制造：通过工业互联网的应用，在传统的制造业中，可以实现数字化、智能化、自动化和高效化生产，提高企业的生产力和市场竞争力。
4、大数据分析：工业互联网可以实现对大量数据的采集、存储和分析，对企业生产过程和经营管理进行更加全面和深入的分析，帮助企业优化决策和提高效益。
工业互联网技术在智能制造中的应用
工业互联网技术在智能制造中的应用在如今工业革命的浪潮下，互联网技术正带来一场工业变革。
工业互联网技术是指将工业与互联网结合，使各生产环节之间实现数据交换、设备联网、实现自动化控制、提高生产效率等，从而实现智能制造。
随着智能制造技术的发展，人们对于工业互联网技术的需求也日益增加。
本文将论述工业互联网技术在智能制造中的应用。
一、互联网技术在智能制造中的重要性工业互联网技术在智能制造中是不可或缺的。
互联网技术的核心是物联网，通过物联网，实现各个设备的联网，信息的交换，实现数据的自动化收集和分析。
这样，企业在生产中就可以根据分析的数据进行优化运营，提高效率和质量，减少生产成本。
智能制造是指通过整合现代信息技术和先进的生产技术、管理模式，提高产品质量、缩短生产周期、降低生产成本、提高生产自动化水平的生产方式。
应用互联网技术实现智能制造是目前关注的重点，可以解决大量生产中的难题和瓶颈。
二、工业互联网在智能制造中的应用1. 物联网应用物联网应用，是工业互联网技术的核心。
将生产中每个生产环节联网，实现各设备之间的信息交换、数据采集等功能，使企业生产的每一个生产阶段实现互通，从而实现企业信息化、智能化生产。
2. 数据分析应用在生产过程中，通过数据采集、分析来实现生产线的优化。
通过数据来优化生产计划、排班等操作，有效提高生产效率、员工效益。
此外，还可以实现数据监控，实时掌控生产现场，进行异常分析和管理。
3. 云计算技术应用云计算技术应用，可以更好的解决企业生产中的数据存储、共享问题。
通过云计算技术，实现设备的远程监控、管理、智能化。
在生产过程中，实现物料追溯、生产质量控制、行业数据分析等应用。
4. 人工智能应用人工智能应用，可以实现生产线智能化、自动化。
在生产过程中，通过人工智能技术，实现生产计划、排班等操作的智能优化。
同时，还可以实现机器人操作、视觉检测等智能化生产过程。
三、工业互联网的优势工业互联网的应用，为企业带来了巨大的优势。
工业互联网在智能制造中的重要性和应用
工业互联网在智能制造中的重要性和应用工业互联网是指将工业领域的各种设备、系统和人员通过互联网进行连接和通信的技术体系。
它以物联网为基础，结合大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，通过数据采集、传输、存储和分析等环节，实现工业生产各个环节的数字化、智能化和网络化，为智能制造提供了强大的支撑。
一、工业互联网在智能制造中的重要性工业互联网在智能制造中具有重要的意义和作用。
首先，它可以实现设备之间的互联互通，实现生产数据的集中管理和实时监控。
通过设备与设备之间的信息交换和共享，可以快速响应生产环境的变化，优化生产调度和资源利用，提高生产效率和灵活性。
其次，工业互联网可以实现生产过程的数字化和智能化。
采集和分析生产数据，可以管理和控制生产过程中的各个环节，实现智能化的生产管理。
基于大数据和人工智能技术，可以对生产系统进行优化和预测，提高产品质量和生产效率。
另外，工业互联网还可以实现企业内外的信息共享和合作。
通过云计算和云服务，可以实现企业内部各部门之间以及企业与供应商、合作伙伴之间的信息共享和协同工作。
这种无缝连接和一体化的合作模式，可以加快产品研发和生产的速度，提高创新能力和市场竞争力。
综上所述，工业互联网对于智能制造来说至关重要，它为制造业转型升级提供了新的发展机遇和路径。
二、工业互联网在智能制造中的应用工业互联网在智能制造中的应用广泛而深远。
以下列举几个典型的应用场景：1. 设备连接与监控：通过工业互联网技术，将各种生产设备连接到云平台上，实现设备状态的实时监控和远程维护。
运用大数据和人工智能分析，可以实现设备故障预警、维修保养提醒等功能，提高设备的可靠性和生产效率。
2. 生产过程优化：通过采集和分析生产数据，进行实时监控和优化生产过程。
基于工业互联网技术，可以实现生产计划的灵活调整、原材料的精细管理、产线的自动化控制等，提高生产效率和产品质量。
3. 智能仓储与物流：利用工业互联网技术，建立智能化的仓储和物流系统。
工业互联网技术在智能制造中的应用案例分析
工业互联网技术在智能制造中的应用案例分析随着科技的不断进步和社会经济的不断发展，智能化制造成为了当前制造业的一个重要趋势。
工业互联网技术是实现智能化制造的一项重要技术手段。
在智能制造中广泛应用的工业互联网技术包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术等。
本文将对几个工业互联网技术在智能制造中的应用案例进行分析。
一、物联网技术在智能制造中应用案例分析电子制造企业的质量管理系统中广泛应用了物联网技术。
公司生产的产品每一个零部件都会带有一个传感器，该传感器通过物联网技术与公司物联网云平台相连接，每秒钟都会上传对应零部件的工作状态数据。
该系统通过物联网技术实现了生产过程的监控，其每一个工作环节都可以进行实时监测。
整个系统能够自发地发现局部错误、透明地显示生产过程、并能够预测可能出错的环节，使得对生产过程进行事先的调整，从而保证生产产出的质量。
二、云计算技术在智能制造中应用案例分析有一些机械制造企业采用云计算技术去进行“数字化作业场”，实现制造流程、材料、能源的高效管理。
该企业的所有员工都可以通过移动设备随时随地访问云端制造系统。
该云平台位于数据中心，具有云存储和计算服务，可以通过调用云计算能力实现数据的分析和计算，及时更新信息。
该云平台还可以将数据推送到互联的终端设备上，实现整个生产线的督导，维护生产线的稳定与准确性，使信息实现无纸化。
三、大数据技术在智能制造中应用案例分析某汽车制造企业采用大数据分析技术进行服务便捷操作。
多家汽车4s店已经使用大数据技术盘点汽车材料，大数据分析得出汽车维修保养的需求。
同时，该企业将机器学习算法应用于数据分析，从而高效支持了这套数据分析建模，并能够不断迭代模型改进，使得数据分析越来越精准。
四、人工智能技术在智能制造中应用案例分析一个针对进口食品的卫生检验中，人工智能技术被广泛应用。
这种卫生检验使用的非常智能的系统包含人工智能算法，该算法逐渐发现食品实验的过程和技术规程，从而使得审核工作变得更准确，更高效。
智能制造与工业互联网
智能制造与工业互联网智能制造和工业互联网是当今制造业领域中的两大重要概念。
随着信息技术的快速发展和产业升级的要求，智能制造和工业互联网的应用不断扩大，对传统制造业的转型升级起到了重要的推动作用。
本文将就智能制造与工业互联网的关系、应用场景和展望进行论述。
一、智能制造与工业互联网的关系智能制造和工业互联网是紧密相关的概念。
智能制造是指依托现代信息技术，通过采集、传输、处理和分析各种数据，实现制造过程的智能化、柔性化和高效化的一种制造模式；而工业互联网则是指通过互联网技术，将各种设备、工业系统和企业组织进行互联互通，实现信息的流动和共享，提升生产效率和产品质量。
智能制造离不开工业互联网的支撑和推动。
工业互联网为智能制造提供了数据的基础，通过物联网、云计算、大数据和人工智能等先进技术，实现了设备之间、企业之间以及供应链上下游的信息交换和协同。
智能制造借助工业互联网的支持，能够更加高效地进行生产调度、资源优化和质量控制，实现全面的智能化管理。
二、智能制造与工业互联网的应用场景1. 智能工厂智能工厂是智能制造和工业互联网的重要应用场景。
通过设备之间的互连和数据共享，智能工厂能够实现设备的自动化控制和协同作业，提升生产效率和产品质量。
同时，智能工厂还可通过大数据分析和预测技术，对生产过程进行实时监测和优化，实现智能化的生产调度和资源管理。
2. 智能供应链智能供应链是指通过工业互联网技术，将供应链各环节的信息实现互联互通，实现供应链的智能化管理和协同优化。
通过智能供应链，企业可以实现订单、库存、物流等各个环节的实时监控和管理，从而提高供应链的反应速度和灵活性，降低库存成本和运输成本，提供更好的物流服务。
3. 智能制造设备智能制造设备是智能制造和工业互联网的重要组成部分。
通过工业互联网技术，智能制造设备可以实现设备之间的连接和数据的共享，实现设备的自动化控制和远程监控。
智能制造设备可以通过大数据分析和监测技术，实现设备的预测性维护和故障预警，提高设备的可靠性和稳定性，降低维护成本和生产风险。
智能制造与工业互联网技术架构分析
智能制造与工业互联网技术架构分析摘要：当前世界，随着网络信息技术逐渐向制造业渗透，全球主要工业大国都纷纷推动制造业转型升级，加深互联网与制造业深度融合。
工业互联网已经成为美德等工业大国高端制造业改革的必由之路。
振兴实体经济已成为新时期重要使命，在这样背景下，我国颁布了《中国制造2025》战略等大力支持工业互联网发展，推动我国制造业高质量发展。
关键词：智能制造;工业互联网;技术架构;引言在我国工业制造领域发展过程中，只有更好地利用“互联网+智能制造”技术体系，充分发挥“互联网+智能制造”技术在传感器应用设计、微控制器编程以及控制网络中的应用，并实现其有机结合，通过对互联网和个性制造等技术进行深入研究与具体分析，在“互联网+智能制造”技术架构中才能够更好地实现工业制造技术要求。
1工业互联网发展态势虽然与国外相比，我国在工业互联网的平台功能、商业化程度、生态体系完整度等方面的建设还存在一定差距。
但据中科院和德国可持续发展研究所的合作调查表明，绝大多数中国工业互联网参与者都意识到数字化和互联性对于企业具有重要的影响；近年来积极布局，通过开展平台建设、专项申报、试点示范等一系列工作，华为、三一重工、潍柴、吉利等一批行业骨干企业已顺利进行工业数字化的转型。
我国工业数字化实践已初见成效。
目前多个行业领先企业依托自身制造能力和规模优势，或是率先推出工业互联网平台服务，并逐步实现由企业内应用向企业外服务的拓展；或是基于自身在自动化系统、工业软件与制造装备等领域的积累，进一步向平台延伸，尝试构建新时期的工业智能化解决方案。
我国工业互联网在互联工厂应用方面、产品全生命周期信息感知的远程服务应用方面和企业间互联的网络协同制造应用方面都有着良好的实践经验。
总体而言，我国工业数字化转型已经在多个领域顺利开展，工业数字化转型呈现出全局变革的趋势，工业互联网日益呈现生态化发展特征，各领域企业合作水平和深度不断增强。
我国工业互联网正步入落地应用关键窗口期，各地也纷纷响应颁布相关政策，着力推进工业互联网产业落地实施，全面推动制造业高质量发展。
智能制造关键技术(工业互联网的应用)
五、 智能制造、智能生产、智能工厂 狭义智能制造是指生产智能仪表、智能控制装置、智能机器人、 智能控制软件、智能执行机构等智能设备的制造业。广义智能生产制 造是指将信息技术、网络技术和智能技术应用于工业生产制造领域， 实现产品生产、研发、经营管理及服务全流程的数字化、网络化、信 息化、自动化、智能化、绿色化，是智能化的生产工厂和制造企业。
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四、 工业大数据 工业大数据包括产品数据、运营数据、管理数据、供应链数据、 研发数据等企业内部数据，以及国内外市场数据、客户数据、政策 法律数据等企业外部数据，信息化、网络化带来了海量的结构化与 非结构化数据，数据本身最基本的特征是及时性、准确性、完整性， 大数据的实时采集和处理带来更高的研发生产效率以及更低的运营 成本。这为更精准、更高效、更科学地进行管理、决策以及不断提 升智能化水平提供了保证。
应用层是物联网的“社会分工”，与行业需求结合，实现广泛智能化。 应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业 智能化，这类似于人的社会分工，最终构成人类社会。
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三、工业物联网中的关键技术 工业物联网通过各种信息传感设备，如传感器、射频识别技术、 全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与 技术，实现在工业现场采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程、 采集其声、光、热、电等各种需要的信息。具有环境感知能力的各类 终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等，不断融入到工业生产 的各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本 和资源消耗，将传统工业提升到智能工业的新阶段。
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空客公司供应链体系
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2．生产过程工艺优化 工业物联网的泛在感知特性提高了生产线过程检测、实时参数采集、材料 消耗监测的能力和水平，通过对数据的分析处理可以实现智能监控、智能控制、 智能诊断、智能决策、智能维护，提高生产力，降低能源消耗。 3．生产设备监控管理 利用传感技术对生产设备进行健康监控，可以及时跟踪生产过程中各个工业 机器设备的使用情况，通过网络把数据汇聚到设备生产商的数据分析中心进行处 理，能有效地进行机器故障诊断、预测，快速、精确地定位故障原因，提高维护 效率，降低维护成本。
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导读对德国工业4.0、中国制造2025等国内外智能制造的主要概念与发展趋势进行分析，并对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术、工业智能网络、工业数据采集与数据开放等应用技术。
1、智能制造1.1智能制造国内外发展趋势(1)德国工业4.0与美国工业互联网工业4.0已上升为德国的国家战略。
工业4.0的目标是通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统、信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型，将实体物理世界与虚拟网络世界融合、产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。
美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手推出“工业互联网”概念，GE、思科、IBM、AT&T、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟（IIC）。
“工业互联网”希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力，工业互联网旨在通过制定通用标准，打破技术壁垒，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。
2016年3月，工业4.0平台和工业互联网联盟双方代表开始探讨合作事宜。
双方就各自推出的参考架构RAMI4.0和IIRA的互补性达成共识，形成了初始映射图，以显示两种模型元素之间的直接关系；制定了未来确保互操作性的一个清晰路线图，其他还包括：在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作，以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。
(2)中国制造2025我国将工业互联网定位于国家战略高度。
2015年国务院和工业和信息化部先后出台了《中国制造2025》、《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见>的行动计划（2015-2018年）》等一系列指导性文件，部署全面推进实施制造强国战略，2016年政府工作报告中进一步提出要深入推进“中国制造+互联网”。
《中国制造2025》明确提出通过政府引导、整合资源，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升我国制造业的整体竞争力。
1.2智慧工厂概念模型智慧工厂概念首先由美国ARC顾问集团提出，智慧工厂实现了数字化产品设计、数字化产品制造、数字化管理生产过程和业务流程，以及综合集成优化的过程，可以用工程技术、生产制造、供应链三个维度描述智慧工厂模型。
智慧工厂模型如图1所示。
信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）是智慧工厂的核心，它深度融合了3C（计算、通信和控制）能力，在对物理设施深度感知的基础上，构建安全、可靠、高效、实时的工程系统。
通过计算进程和物理进程实时相互反馈循环，实现信息世界和物理世界的完全融合，从而改变人类构建工程物理系统的方式。
1.3智能制造体系框架智能制造体系由复杂的系统组成，其复杂性一方面来自智能机器的计算机理，另一方面则来自智能制造网络的形态。
工业4.0给出的一种智能制造体系框架如图2所示，主要由信息物理系统、物联网、服务互联网、智慧工厂等组成。
物联网和服务网是智慧工厂的信息技术基础，在典型的工厂控制系统和管理系统信息集成的三层架构的基础上，充分利用正在迅速发展的物联网技术和服务网技术。
● 与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的MES（制造执行系统）、PCS（过程控制系统）功能，通过CPS物理信息系统实现，这一层与工业物联网紧紧相连。
● 与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP、SCR、CRM等，和产品设计技术相关的PLM处在最上层，与服务网紧紧相连。
● 从制成品形成和产品生命周期服务的维度，智慧工厂还需要和智慧产品的原材料供应、智慧产品的售后服务这些环节构成实时互联互通的信息交换。
● 而具有智慧的原材料供应和智慧产品的售后服务，具有充分利用服务网和物联网的功能。
2、智能制造应用场景和需求分析制造行业的生产流程和产业链都很复杂，以下重点分析智能制造技术典型应用场景、智能制造网络通信特点和需求、智能制造信息化应用升级需求等。
2.1智能制造应用场景分析(1)广域应用场景主要指跨域的多工厂之间的网络通信和应用，典型应用场景包括多工厂之间的广域网络访问和通信、协同设计、供应链协作、与客户互动、多厂间物流等。
(2)工厂级应用场景主要指工厂的生产管理和办公管理应用，典型应用场景包括企业OA、ERP、CRM、MES等应用系统，以及移动办公/管理应用、安全管理应用（视频监控和巡检等）、节能管理、集群通信、厂区内智能物料配送和运输等。
(3)现场级应用场景主要指生产线现场的生产过程管理、现场监控和控制等，包括智能工厂生产过程的数据采集及分析，实现生产过程、设备、资源监控的可操作和可视化；要能支持采集不同现场设备数据的要求，支持将生产数据及设备故障信息显示在监控站的屏幕上，实现生产过程的动态监控与管理；实现智能设备、机器人和生产线、用户全流程互联对话，实现人机、机机互联下的高品质、高效、柔性自动化生产等。
2.2智能制造网络通信特点和需求智能制造网络通信必须适应恶劣的工业现场环境，具有较强的抗干扰能力、实时通信等特点，为紧要任务提供最低限度的性能保证服务，确保整个工业控制系统的性能。
制造企业传统基础网络部署模式为以太局域网+Wi-Fi覆盖，存在一些局限性。
● 带宽不足，成为智能制造的瓶颈。
随着联网在线设备的骤增、数据采集率的提升、承载业务的多样化，对网络带宽提出了很高的要求。
● 灵活部署能力不足，组网灵活性差，抗干扰性差。
● Wi-Fi网络存在缺乏统一管理平台、网络覆盖不全面、网络信号不稳定、安全性不能得到保障等不足。
智能制造要求将企业的生产过程控制、运行、管理、办公统一控制与管理，办公网络和生产网络既安全逻辑隔离又有机融合互联，对工厂的网络通信提出了新要求。
弹性叠加业务：快速业务多样性，如视频类、上网、专线等。
带宽弹性扩容：多种高带宽接入能力，动态调整。
多层次开放：灵活应对接入方式、接入地点、接入终端多变性。
有线、无线一体化的调度通信功能：支持工业控制网络的多种通信接口（如RS232、RS485、CAN总线等）。
具有良好的响应实时性：工业控制网络不仅要求传输速度快，而且要求响应快，即响应实时性要好，一般为ms至0.1s级别。
容错性要求：在网络局部链路出现故障的情况下，能在很短的时间内重新建立新的网络链路。
2.3智能制造信息化应用升级需求智能制造除了现有的办公管理和生产经营管理的办公OA、ERP、SCR、CRM等信息化应用需求外，还提出了生产现场管理、过程可视化、客户互动、个性化定制等很多新的信息化应用需求。
生产过程可视化管理需求：支持智能生产管理的精益管理、可视化管理、实时管理、柔性生产等需求。
移动应用需求：支持移动办公和移动管理应用，实现管理人员在生产一线现场办公/管理（使用平板电脑和智能手机等移动终端）。
工业云需求：支持远程协同设计、远程供应链协作、客户互动等应用场景，并能够支持IT系统云化功能。
工业大数据需求：通过采集现有工厂设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的数据，实现生产的智能管理与决策分析后市场服务需求：制造行业整体上需要拓展后市场服务作为新业务增长点，如产品远程诊断和维护、客户360°交互、向电子商务转型等。
3、智能制造整体解决方案3.1工业互联网整体架构基于云计算、物联网、互联网等技术构建工业互联网整体架构，实现生产设备、智能产品、生产和物流系统、IT系统、生产和服务人员、供应链/合作伙伴及客户之间的有机互联，以及网络协同（协同设计、协同制造、供应链协同等）和工业数据采集、数据分析、数据开放等功能。
工业互联网整体架构如图3所示。
工业智能网络：一是，工业通信网络，将企业生产过程控制、运行、管理作为一个整体进行控制与管理，促进信息化和工业化深度融合；二是，LTE园区网，实现园区内4G无线接入业务数据本地分流，园区外通过VPN完成企业数据分离；三是，物联网，实现智能设备和智能产品的数据采集、远程监控服务。
工业大数据采集与数据分析：通过对生产设备和智能产品的数据采集，将生产、产品使用过程中的工艺、物料、制造、管理、服务等全流程数据进行数据分析，实现生产智能管理与决策分析、产品智能服务和维护，及为智能制造企业和应用开发商提供数据开放服务。
工业云：通过设计协同、制造协同、供应链协同、服务协同等，实现产品开发、生产制造、经营管理等在不同企业间的信息共享和业务协同。
3.2生产智能化网络技术生产智能化网络主要是指智能工厂车间级工业通信网络，实现智能工厂内部整套装备系统、生产线、设施与移动操作终端泛在互联，车间互联和信息安全保障。
构建智能工厂车间的全周期信息数据链，促进机器之间、机器与控制平台之间的实时连接和智能交互。
(1)工业PON方案工业PON将企业生产过程的控制、运行、管理作为一个整体进行控制与管理，促进信息化和工业化深度融合，工业PON的特点和优势如下。
● 用于智能车间设备承载：用于车间的各类固定生产设备联网，有效解决不同接口、不同协议的设备互联和统一数据采集及控制。
● 提升网络车间生产线已有信息化网络，辅助设备及业务需要扩充网络容量，快速改造升级老网络，节省投资。
● 多业务承载能力强：可方便叠加Wi-Fi、微基站，开通企业调度电话、园区LTE网络。
● 多业务应用和安全需要，如“能源管理”、“视频安防”、“移动办公”、“移动MES”、“无线AGV”等业务部署，需要对多种应用进行网络安全隔离（物理及逻辑双重）。
● 工业PON无源设备和扁平结构，具有部署方便、组网灵活、易于扩展和高可靠性等特点。
(2)LTE 园区网络方案LTE园区网络方案是一种LIPA（Local IP Access，本地IP接入）技术，即工业园区基站HeNB将数据流量接入（卸载）到工业企业网络，实现LTE工业园区内与园区外4G无线接入通过移动VPDN完成企业数据分离，LTE 园区网络方案具有以下特点和优势。
● 利用运营商已有FD-LTE/TD-LTE无线频谱资源。
● 厂区内无缝4G无线接入。
● 无线上下行带宽速率不小于10Mbit/s。
● 满足跨域之间的无线专网接入。
● 园区内4G业务数据本地分流，确保数据通道及数据自身的安全。
● 统一接入管理平台。
3.3智能产品运行监控分析技术智能产品运行监控分析技术，通过物联网和车联网向制造企业提供针对产品（如汽车、工程机械、发动机）的远程智能服务，包括远程监控、远程预警、远程维护、数据分析等。
智能服务拓展到产品的全生命周期管理如图4所示。