阿里云智能制造业云化解决方案
制造业工业云平台建设与应用方案
制造业工业云平台建设与应用方案第1章工业云平台概述 (4)1.1 工业云平台发展背景 (4)1.2 工业云平台定义与特点 (4)1.3 工业云平台在制造业的应用价值 (4)第2章工业云平台技术架构 (5)2.1 总体架构设计 (5)2.1.1 基础设施层 (5)2.1.2 数据层 (5)2.1.3 平台层 (5)2.1.4 应用层 (5)2.2 数据采集与处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据处理 (6)2.3 云计算与存储技术 (6)2.3.1 云计算技术 (6)2.3.2 存储技术 (6)2.4 网络通信与安全技术 (6)2.4.1 网络通信技术 (6)2.4.2 安全技术 (7)第3章工业云平台关键技术研究 (7)3.1 设备接入技术 (7)3.2 大数据与人工智能技术 (7)3.3 数字孪生技术 (8)3.4 边缘计算技术 (8)第四章工业云平台功能模块设计 (8)4.1 设备管理模块 (8)4.1.1 设备信息管理：对企业内部所有设备的基本信息进行登记、分类和管理，包括设备型号、生产厂商、购置时间等。
(8)4.1.2 设备状态监控：实时监测设备运行状态，包括设备开关机、运行参数、故障报警等，便于及时掌握设备状况。
(9)4.1.3 设备维护管理：制定设备维护计划，实现设备保养、维修、更换等工作的自动化管理。
(9)4.1.4 设备远程控制：支持远程控制设备启停、参数调整等功能，提高设备操作的便捷性和安全性。
(9)4.2 数据分析模块 (9)4.2.1 数据采集与存储：实时采集生产过程中的数据，包括设备数据、工艺数据、质量数据等，并存储至云平台数据库。
(9)4.2.2 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，提高数据质量。
(9)4.2.3 数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘潜在规律和异常情况。
(9)4.2.4 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，便于用户直观了解生产状况。
制造业智能化生产与物流管理系统开发方案
制造业智能化生产与物流管理系统开发方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章系统需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.1.1 生产管理系统功能需求 (4)2.1.2 物流管理系统功能需求 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 响应速度 (4)2.2.2 数据处理能力 (4)2.2.3 系统稳定性 (4)2.3 可靠性需求 (4)2.3.1 数据可靠性 (4)2.3.2 系统可用性 (5)2.3.3 系统可维护性 (5)2.4 安全性需求 (5)2.4.1 数据安全 (5)2.4.2 访问控制 (5)2.4.3 审计与日志 (5)2.4.4 系统防御 (5)第三章系统架构设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 系统模块划分 (5)3.3 关键技术选型 (6)第四章智能化生产系统开发 (7)4.1 生产调度模块设计 (7)4.2 设备监控与维护模块设计 (7)4.3 生产数据采集与分析模块设计 (7)4.4 生产执行与追溯模块设计 (8)第五章智能化物流管理系统开发 (8)5.1 物流计划与调度模块设计 (8)5.2 库存管理与优化模块设计 (8)5.3 运输与配送模块设计 (9)5.4 物流数据分析与决策模块设计 (9)第六章系统集成与测试 (9)6.1 系统集成策略 (9)6.1.1 集成目标 (9)6.1.2 集成原则 (10)6.1.3 集成步骤 (10)6.2 系统测试方法 (10)6.2.1 测试目标 (10)6.2.2 测试类型 (10)6.2.3 测试方法 (10)6.3 测试用例设计 (10)6.3.1 测试用例分类 (10)6.3.2 测试用例设计原则 (11)6.4 测试结果分析 (11)6.4.1 功能测试结果分析 (11)6.4.2 功能测试结果分析 (11)6.4.3 稳定性测试结果分析 (11)第七章系统实施与部署 (11)7.1 系统部署方案 (11)7.2 实施步骤与计划 (12)7.3 风险评估与应对措施 (12)7.4 培训与支持 (12)第八章项目管理与质量控制 (13)8.1 项目组织与管理 (13)8.1.1 项目组织结构 (13)8.1.2 项目管理流程 (13)8.2 进度控制与风险管理 (14)8.2.1 进度控制 (14)8.2.2 风险管理 (14)8.3 质量保证与验收 (14)8.3.1 质量保证 (14)8.3.2 验收 (14)8.4 项目评估与总结 (15)8.4.1 项目评估 (15)8.4.2 项目总结 (15)第九章系统维护与升级 (15)9.1 系统维护策略 (15)9.2 系统升级方案 (16)9.3 维护与升级实施流程 (16)9.4 用户支持与服务 (16)第十章前景展望与建议 (17)10.1 制造业智能化发展趋势 (17)10.2 智能化生产与物流管理系统的应用前景 (17)10.3 政策与产业环境分析 (17)10.4 发展建议与策略 (18)第一章概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展，制造业智能化已成为产业转型升级的重要趋势。
制造业智能化工厂运维方案
制造业智能化工厂运维方案第1章智能化工厂概述 (4)1.1 工厂智能化背景与意义 (4)1.2 智能化工厂发展现状与趋势 (4)1.3 智能化工厂运维挑战与需求 (5)第2章智能化工厂架构设计 (5)2.1 工厂总体架构 (5)2.2 网络架构设计 (6)2.3 数据架构设计 (6)2.4 应用架构设计 (6)第3章设备智能化管理与维护 (7)3.1 设备智能化改造 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 改造内容 (7)3.1.3 改造实施 (7)3.2 设备运行监控 (7)3.2.1 概述 (7)3.2.2 监控系统构成 (7)3.2.3 监控策略 (8)3.3 设备维护策略 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 预防性维护 (8)3.3.3 事后维护 (8)3.4 设备故障预测与诊断 (8)3.4.1 概述 (8)3.4.2 故障预测方法 (8)3.4.3 故障诊断方法 (9)3.4.4 应用实践 (9)第4章生产过程优化与控制 (9)4.1 生产数据采集与处理 (9)4.1.1 数据采集系统架构 (9)4.1.2 数据采集技术 (9)4.1.3 数据处理与分析 (9)4.2 生产过程可视化 (9)4.2.1 可视化技术概述 (9)4.2.2 可视化系统设计 (10)4.2.3 可视化应用实例 (10)4.3 生产调度优化 (10)4.3.1 生产调度算法 (10)4.3.2 调度模型构建 (10)4.3.3 调度优化应用 (10)4.4 生产质量控制 (10)4.4.2 质量检测技术 (10)4.4.3 质量控制应用案例 (10)第5章仓储物流智能化管理 (10)5.1 仓储物流系统设计 (10)5.1.1 整体架构 (10)5.1.2 功能模块 (11)5.1.3 系统集成 (11)5.2 仓库管理系统 (11)5.2.1 库存管理 (11)5.2.2 库位管理 (11)5.2.3 入库管理 (11)5.2.4 出库管理 (11)5.2.5 库存盘点 (11)5.2.6 报表查询 (11)5.3 智能搬运与输送设备 (11)5.3.1 自动搬运 (12)5.3.2 输送线 (12)5.3.3 自动分拣设备 (12)5.3.4 无人驾驶叉车 (12)5.4 物流数据分析与优化 (12)5.4.1 数据采集 (12)5.4.2 数据分析 (12)5.4.3 优化方案 (12)5.4.4 持续改进 (12)第6章能源管理与节能优化 (12)6.1 能源监测与数据分析 (12)6.1.1 监测系统构建 (12)6.1.2 数据处理与分析 (12)6.2 能源消耗优化策略 (13)6.2.1 能源需求预测 (13)6.2.2 优化生产调度 (13)6.3 节能技术应用 (13)6.3.1 高效节能设备 (13)6.3.2 余热回收利用 (13)6.3.3 能源优化控制 (13)6.4 能源管理系统建设与实施 (13)6.4.1 系统架构设计 (13)6.4.2 系统功能设计 (13)6.4.3 系统实施与运行 (13)第7章安全生产与环保管理 (13)7.1 安全生产管理体系 (13)7.1.1 组织架构 (14)7.1.2 制度规范 (14)7.1.4 安全风险评估与控制 (14)7.2 安全监控与预警 (14)7.2.1 安全监控系统 (14)7.2.2 预警机制 (14)7.2.3 预警信息处理 (14)7.3 环保监测与治理 (14)7.3.1 环保监测 (14)7.3.2 污染源治理 (15)7.3.3 环保设施运行 (15)7.4 应急管理与处理 (15)7.4.1 应急预案 (15)7.4.2 应急演练 (15)7.4.3 处理 (15)第8章人力资源与培训管理 (15)8.1 智能化工厂人才需求分析 (15)8.1.1 技术人才需求 (15)8.1.2 管理人才需求 (15)8.1.3 创新人才需求 (16)8.2 人才培养与引进策略 (16)8.2.1 优化人才培养体系 (16)8.2.2 加强产学研合作 (16)8.2.3 引进高层次人才 (16)8.2.4 实施人才储备计划 (16)8.3 员工培训体系建设 (16)8.3.1 制定培训计划 (16)8.3.2 创新培训方式 (16)8.3.3 加强培训师资队伍建设 (16)8.3.4 评估培训效果 (16)8.4 人力资源管理系统应用 (17)8.4.1 人才招聘与选拔 (17)8.4.2 员工信息管理 (17)8.4.3 绩效管理 (17)8.4.4 员工发展管理 (17)第9章智能工厂运维管理平台 (17)9.1 运维管理平台功能需求 (17)9.2 平台架构与模块设计 (17)9.3 数据分析与决策支持 (18)9.4 平台实施与运维 (18)第10章案例分析与未来展望 (19)10.1 智能化工厂成功案例分析 (19)10.2 行业发展趋势与机遇 (19)10.3 智能化工厂运维挑战与对策 (19)10.4 未来工厂发展展望 (20)第1章智能化工厂概述1.1 工厂智能化背景与意义全球制造业的快速发展，我国制造业面临着转型升级的压力。
制造业智能制造的云原生架构设计与优化
制造业智能制造的云原生架构设计与优化随着科技的不断进步与发展，制造业也迎来了智能化的新时代。
而智能制造的实现需要依靠云原生架构的设计与优化，才能更好的实现数据的高效管理与利用，提高生产效率，降低成本，增强企业的竞争力。
一、智能制造与云原生架构的关系智能制造是指通过互联网技术、人工智能技术、大数据技术等现代技术手段，将制造流程与设备进行连接，实现跨领域的信息共享，从而优化制造流程，提高生产效率和质量。
而云原生架构恰恰是为了支持这种高度复杂且规模巨大的制造流程而设计的。
云原生架构是一种新兴的设计思路，它基于云计算平台，通过容器化和微服务，将整个应用程序分解成更小的、独立的部分，从而使应用程序更加高效、可扩展和易维护。
而正是这种高效的架构设计，使得制造企业的数据中心可以更好地支持智能化制造过程，从而实现更为高效的生产管理。
二、云原生架构的设计与实现云原生架构的设计不仅仅是为了提高工业流程的效率，还为企业提供了一种更加安全、可靠的数据管理方式。
在制造业中，数据管理非常重要，因为涉及到生产的成本、质量和效率。
同时，制造业数据量庞大，多种设备的数据源也很杂乱，如果不能进行很好的管理，所有数据都将无法被利用。
云原生架构实现的核心可以总结为以下几点：1. 使用容器化技术：云原生架构采用了容器化技术，这种技术是将应用程序和其所有的依赖文件打包在一起，从而使应用程序具有更大的可移植性。
2. 基于微服务架构：云原生架构基于微服务架构，将应用程序分解成更小的、独立的部分，并将之互相连接。
这种微服务架构可以使应用程序更加高效、可扩展和易于维护。
3. 数据安全与可靠性：云原生架构将数据和应用程序分开，这使得数据更加安全可靠。
同时，云原生架构可以提供多层安全保护，使得数据更加安全可靠。
三、云原生架构对制造业的影响云原生架构对制造企业的影响是显而易见的。
首先，它可以帮助企业实现高效的生产流程，通过数据的高效管理和利用，提高生产效率，降低成本，增强企业的竞争力。
智能制造中的云制造技术
智能制造中的云制造技术智能制造是一种基于先进信息技术的新型制造方式，其核心思想是通过智能化和网络化的手段，实现制造资源的高效整合、生产过程的智能化控制以及产品生命周期的全程可追溯与可管控。
在智能制造的实践过程中，云制造技术被引入，为企业提供了一种全新的制造模式和管理手段。
一、云制造技术的基本概念云制造技术是基于云计算、物联网、大数据等先进信息技术的融合与应用，旨在实现制造资源的云端集中化管理与高效利用。
云制造的基本思想是将制造过程中所涉及的设备、工人、工艺、数据等资源通过云平台进行集中管理和调度，实现制造资源的共享和灵活调度。
二、云制造技术的特点1.资源共享：云制造平台提供了一个集中管理制造资源的虚拟环境，企业可以通过云端的资源共享机制，实现设备与工艺的共享利用，从而提高资源的利用效率。
2.服务化模型：云制造采用了类似于服务的模式，企业可以根据实际需求选择使用云端的制造资源，从而避免了传统制造过程中资源配置的复杂性和不灵活性。
3.全程可追溯：云制造平台通过对生产过程中数据的采集和分析，实现了产品生命周期的全程可追溯，从而提高了生产质量的可控性和可管理性。
三、云制造技术的应用场景1.制造资源整合：云制造通过对全球制造资源的整合和调度，实现了跨地域、跨企业的资源共享，解决了制造资源利用不足的问题。
2.协同设计与制造：云制造通过云端平台协同设计与制造，实现了设计、模拟与加工资源的高度集成与协同，提高了产品的研发与生产效率。
3.定制化生产：云制造采用了柔性制造的方式，可以根据用户需求进行快速定制化生产，满足用户个性化的需求。
4.售后服务优化：云制造通过云端平台实现了用户对产品的远程监控与服务，提供了更加便捷和及时的售后支持。
四、云制造技术的优势与挑战1.优势：（1）降低成本：云制造通过资源共享和灵活调度，降低了企业的设备投入成本和生产成本。
（2）提高效率：云制造实现了资源的高效利用和生产过程的智能化控制，提升了制造效率和产品质量。
智能制造数字化运营方案
智能制造数字化运营方案一、智能制造数字化运营方案的概述1.数字化制造平台：建立一套全面集成的数字化制造平台，集成企业内部各个部门和外部供应链的信息系统，实现数据的统一管理和共享，提供个性化的智能制造服务。
2.智能生产计划：通过AI算法和大数据分析，对市场需求进行预测和规划，优化生产计划，实现高效生产调度和资源利用。
3.智能生产执行系统：通过工业互联网技术和物联网技术，将生产设备和生产线连接到网络，实现数据的实时采集和监控，提高生产过程的实时性和可控性。
4.智能质量控制：通过物联网和大数据分析技术，实现对生产过程和产品质量的实时监控和分析，及时发现和纠正质量问题，提高产品质量。
5.智能供应链管理：通过信息技术和物流技术，实现对供应链各个环节的实时监控和协同管理，提高供应链的灵活性和效率。
6.智能物流管理：通过物联网技术和大数据分析技术，实现对物流过程的实时监控和优化，提高物流的效率和可靠性。
二、智能制造数字化运营方案的实施步骤1.构建数字化制造平台：对企业内部各个部门和外部供应链的信息系统进行分析和集成，确定数字化制造平台的架构和功能，搭建平台。
2.智能生产计划的实施：对市场需求进行分析和预测，制定生产计划，制定生产调度策略，建立供应链管理系统。
3.智能生产执行系统的实施：对生产设备和生产线进行网络连接和感知，设计和实施实时数据采集和监控系统，建立生产过程控制系统。
4.智能质量控制的实施：对生产过程和产品质量进行实时监控和分析，建立质量控制体系和质量改进机制。
5.智能供应链管理的实施：通过信息技术和物流技术，建立供应链管理系统，实现对供应链各个环节的实时监控和协同管理。
6.智能物流管理的实施：建立物流管理系统，实现对物流过程的实时监控和优化，提高物流的效率和可靠性。
7.智能制造数字化运营方案的验收和优化：对方案的实施效果进行评估和分析，对方案进行优化和改进。
三、智能制造数字化运营方案的优势和挑战1.优势：(1)提高生产效率：通过数字化技术和智能化管理，实现对生产过程的实时监控和优化，提高生产效率。
基于云计算的智能制造产业升级路径规划方案
基于云计算的智能制造产业升级路径规划方案第1章云计算与智能制造概述 (3)1.1 云计算技术发展概况 (3)1.2 智能制造产业发展现状 (3)1.3 云计算在智能制造中的应用价值 (4)第2章智能制造产业升级需求分析 (4)2.1 产业升级背景及意义 (4)2.1.1 产业升级背景 (4)2.1.2 产业升级意义 (4)2.2 智能制造关键环节需求 (5)2.2.1 设计环节 (5)2.2.2 生产环节 (5)2.2.3 管理环节 (5)2.2.4 服务环节 (5)2.3 云计算在产业升级中的关键作用 (5)2.3.1 促进数据资源共享 (6)2.3.2 降低企业信息化建设成本 (6)2.3.3 提高系统可靠性和安全性 (6)2.3.4 支持产业链协同创新 (6)第3章基于云计算的智能制造体系架构 (6)3.1 云计算平台架构设计 (6)3.1.1 总体架构 (6)3.1.2 基础设施层 (6)3.1.3 平台层 (6)3.1.4 应用层 (7)3.2 智能制造系统架构 (7)3.2.1 总体架构 (7)3.2.2 生产过程智能化 (7)3.2.3 管理过程智能化 (7)3.2.4 服务过程智能化 (7)3.3 云计算与智能制造融合架构 (7)3.3.1 融合架构设计 (7)3.3.2 资源整合 (7)3.3.3 应用协同 (7)3.3.4 创新驱动 (8)第4章数据采集与处理技术 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.1.1 有线与无线传感器网络 (8)4.1.2 物联网技术 (8)4.1.3 大数据采集技术 (8)4.2 数据预处理技术 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据集成 (9)4.2.3 数据转换 (9)4.3 数据存储与管理技术 (9)4.3.1 分布式存储 (9)4.3.2 大数据存储 (9)4.3.3 云存储 (9)第5章工业互联网平台构建 (9)5.1 工业互联网平台概述 (9)5.2 平台架构与功能设计 (9)5.2.1 架构设计 (9)5.2.2 功能设计 (10)5.3 工业互联网平台应用案例 (10)5.3.1 智能工厂 (10)5.3.2 智能制造 (10)5.3.3 智能服务 (11)5.3.4 智能决策 (11)第6章智能制造关键技术 (11)6.1 人工智能技术 (11)6.2 大数据技术 (11)6.3 数字孪生技术 (11)6.4 网络安全技术 (11)第7章智能制造产业链协同创新 (12)7.1 产业链协同发展模式 (12)7.1.1 概述 (12)7.1.2 协同发展模式构建 (12)7.2 智能制造产业链关键环节 (12)7.2.1 关键技术 (12)7.2.2 核心环节 (12)7.3 协同创新机制与政策建议 (13)7.3.1 协同创新机制 (13)7.3.2 政策建议 (13)第8章智能制造产业升级路径规划 (13)8.1 产业升级路径概述 (13)8.2 技术升级路径 (13)8.2.1 强化基础技术研究 (13)8.2.2 推动关键共性技术突破 (13)8.2.3 推广先进适用技术 (13)8.2.4 构建技术创新体系 (13)8.3 管理升级路径 (14)8.3.1 优化企业管理模式 (14)8.3.2 建立健全标准体系 (14)8.3.3 加强人才培养与引进 (14)8.3.4 强化政策支持与引导 (14)8.4 产业生态升级路径 (14)8.4.1 构建产业协同创新平台 (14)8.4.2 培育产业集聚区 (14)8.4.3 加强国际合作与交流 (14)8.4.4 完善产业链配套体系 (14)第9章案例分析与启示 (14)9.1 国际智能制造发展案例分析 (14)9.1.1 德国工业4.0 (14)9.1.2 美国工业互联网 (15)9.2 我国智能制造发展案例分析 (15)9.2.1 中国制造2025 (15)9.2.2 “互联网”制造业 (15)9.3 案例启示与借鉴 (15)第10章智能制造产业升级政策建议与展望 (16)10.1 政策现状与不足 (16)10.2 政策建议 (16)10.3 产业升级未来展望 (17)第1章云计算与智能制造概述1.1 云计算技术发展概况云计算作为一种新兴的计算模式，自21世纪初问世以来，得到了全球范围内的广泛关注和应用。
制造业工业互联网平台解决方案
制造业工业互联网平台解决方案第一章：概述 (3)1.1 制造业工业互联网平台简介 (3)1.2 发展背景与趋势 (3)1.3 平台架构与功能 (4)第二章：平台设计与架构 (4)2.1 平台总体架构设计 (4)2.2 关键技术选型 (5)2.3 系统模块划分 (5)第三章：数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.1.1 传感器采集 (6)3.1.2 工业以太网采集 (6)3.1.3 数据接口采集 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据预处理 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储 (7)3.3.2 数据管理 (7)第四章：设备管理与优化 (7)4.1 设备接入与监控 (7)4.1.1 设备接入 (7)4.1.2 设备监控 (8)4.2 故障诊断与预测性维护 (8)4.2.1 故障诊断 (8)4.2.2 预测性维护 (8)4.3 设备功能优化 (8)4.3.1 设备参数优化 (8)4.3.2 设备运行策略优化 (8)4.3.3 设备维护保养优化 (8)第五章：生产管理与调度 (8)5.1 生产计划管理 (9)5.2 生产进度跟踪 (9)5.3 生产资源调度 (9)第六章：供应链协同 (10)6.1 供应商管理 (10)6.1.1 供应商选择与评估 (10)6.1.2 供应商关系维护 (10)6.1.3 供应商协同创新 (10)6.2 物流管理 (10)6.2.1 物流计划与调度 (10)6.2.2 物流跟踪与监控 (11)6.2.3 物流成本优化 (11)6.3 采购与库存管理 (11)6.3.1 采购计划与执行 (11)6.3.2 库存管理与优化 (11)6.3.3 供应链金融支持 (11)第七章：质量与安全监控 (11)7.1 质量数据采集与分析 (11)7.1.1 数据采集 (11)7.1.2 数据分析 (12)7.2 安全生产管理 (12)7.2.1 安全生产制度 (12)7.2.2 安全生产措施 (12)7.3 安全预警与应急响应 (12)7.3.1 安全预警 (12)7.3.2 应急响应 (13)第八章：能源管理与优化 (13)8.1 能源数据采集与监测 (13)8.2 能源消耗分析与优化 (13)8.3 节能减排策略 (14)第九章：智能制造与数字化工厂 (14)9.1 智能制造关键技术 (14)9.1.1 概述 (14)9.1.2 工业大数据 (14)9.1.3 云计算 (15)9.1.4 物联网 (15)9.1.5 人工智能 (15)9.1.6 边缘计算 (15)9.2 数字化工厂建设 (15)9.2.1 概述 (15)9.2.2 工厂设计 (15)9.2.3 设备选型 (15)9.2.4 生产管理系统 (15)9.2.5 数据分析与优化 (16)9.3 智能工厂运营与管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.2 设备管理 (16)9.3.4 人员管理 (16)9.3.5 安全管理 (16)第十章：平台实施与运营 (16)10.1 项目实施流程 (16)10.2 平台运维管理 (17)10.3 平台经济效益分析 (17)第一章：概述1.1 制造业工业互联网平台简介制造业工业互联网平台是一种新兴的信息技术，旨在实现制造业全要素、全流程、全生命周期的高度集成与协同。
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打通线下生生产和线上活动
可控 项目目实施成本
按需实施成本可低至至5万以内
淘工工厂厂
经营管理理驾驶舱
轻数字化生生产线 工工业数字工工厂厂
产能数字化
设备集成
应用用集成 工工业集成工工作台
组态定制
设备
园区
• 能源管理理太粗放 • 资源利利用用效率低 • 管理理过于依赖人人 • 客户二二次变现难
城市
• 事件响应靠人人 • 问题发现困难 • 信息孤岛严重 • 协同机制冗⻓长
制造
• 生生产数据被割裂 • 质量量提升靠经验 • 运营管理理不不精益 • 全产业链难打通
IoT如何帮助产业提升竞争力力力？
连接
消费到生生产全链路路云化解决方方案
IoT城市助力力力东方方明珠打造 “智联普陀”
阿里里里云智能IoT 助力力力 东方方明珠 90 天落地东方方明珠智能城市平台
全时空 感知
企业物联网网开发者的生生产力力力工工具，重新定义物联网网应用用开发
一一站式
• 物联网端到端开发 • Web应用/移动APP
低⻔门槛
• 10分钟完成可视化应 用用搭建
云生生态
• 无无缝集成阿里里里云市场 2000 + API
视频边缘智能服务 - Link Visual 2.0 公测发布
云边一一体的视频接入入和算法容器器
零代码 免开发
• 不不写一一行行行代码，让智能 更更简单
1个小小时配置
• 可快速发布、复制和交 付解决方方案
全⻜飞燕能力力力集成
• 配网网、远程控制、天猫 精灵控制、场景联动…
助力力力临平文文化艺术⻓长廊打造新型文文旅服务园区
阿里里里云智能IoT助力力力 华东建筑设计院 90 天快速落地临平文文化艺术⻓长廊智能园区
一一切生生产数字化
开放
一一切能力力力服务化
融合
一一切协作智能化
IoT的核心心价值就是将“生生产力力力云化”
数字化
Digitization
服务化
Servitization
智能化
Intelligent
阿里里里云智能助力力力产业 “云化” 解决方方案
办公场景
工工厂厂制造
城市管理理
智能地产
垂直行行行业/场景解决方方案ISV
智能物业
阿里里里云智能IoT解决方方案
IoT连接及 数字化管理理
规则引擎
应用用协作接口口 智能化编程接口口
三方方 应用用 及 解决 方方案
ECS
OSS
阿里云智能IaaS
RDS PolarDB AI API GW
阿里里里云智能
C类客户 B类客户
行行行业 PaaS 方方案
云
网网络 边缘 终端
智能生生活（⻜飞燕）
Alibaba Cloud Link WAN - LoRa Open Beta Released
3个网网关
• 100平方方公里里里，6万传感 器器
1个小小时
• 组网网1天到1小小时，实时 扩容
送额度
• 3个网网关、1000终端免 费接入入
让数据无无处不不在！
智能生生活平台（⻜飞燕） 3.0版发布
免代码开发交付解决方方案
助力力力“生生产力力力云化” 重塑产业竞争力力力
阿里云智能制造业云化解决方案
IoT数字化3年年改造10000家C2M定制工工厂厂
IoT digitize 10,000 C2M customization factories in 3 years
各产业向IoT寻求竞争力力力提升
人人居
• 事故发现不不及时 • 人人力力力成本节节高高 • 设备运维极低效 • 物业服务运营难