工业互联网平台在智能工厂转型的应用
工业互联网时代的应用和发展趋势
工业互联网时代的应用和发展趋势随着工业互联网技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始意识到了其在企业数字化转型中的重要作用。
本文将从工业互联网的应用和发展趋势两个方面分析工业互联网在企业数字化转型中的重要性。
一、工业互联网的应用1.制造流程数字化工业互联网可以实现制造流程数字化，通过数字化技术实现生产设备、生产线、生产人员的互联互通。
例如，通过工业互联网技术可以实现生产设备的远程监控和管理，实现生产过程的自动化、智能化，提高制造效率、产品质量和工厂运营效率。
2.产品数字化工业互联网技术还可以实现产品数字化，通过数字化技术实现产品的智能化、网络化，并与物联网和大数据等技术结合，实现对产品整个生命周期的管理和控制。
例如，通过工业互联网技术可以实现对产品的远程监测、远程控制和远程维护，提高产品的质量和可靠性，增强用户体验。
3.供应链数字化工业互联网技术还可以实现供应链数字化，通过数字化技术实现供应链的互联互通和信息的共享。
例如，通过工业互联网技术可以实现供应链信息的实时收集、处理和传输，提高供应链的透明度和效益，减少库存和物流成本，提高客户满意度。
二、工业互联网的发展趋势1.智能化工业互联网的发展趋势是智能化。
随着人工智能、机器学习、语音和视觉识别等技术的发展和进步，工业互联网将越来越智能化、自动化和自适应化。
例如，通过工业互联网技术可以实现设备故障的自动诊断和预警、生产计划的智能化调度和优化，实现智能化制造。
2.网络化工业互联网的发展趋势是网络化。
工业互联网将会进一步发展物联网和5G技术，实现工厂、设备、产品和用户的网络化连接和互联互通。
例如，通过工业互联网技术可以实现在工厂、生产线、车间、设备和产品之间建立起网络连接，实现复杂生产过程的高效协同。
3.开放化工业互联网的发展趋势是开放化。
工业互联网将进一步加强和推进公共平台、标准和协议的建设和应用，实现设备、数据、应用和服务的畅通互联和互操作。
例如，通过工业互联网技术可以实现不同生产设备和产品之间的互联互通，实现工厂、企业和产业链的智慧化管理和协同发展。
工业物联网在智能制造中的实践案例
工业物联网在智能制造中的实践案例工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）是指通过连接各种物理设备、传感器、互联网及云平台等技术手段，实现工业生产和运营环节的数字化、网络化和智能化。
IIoT在智能制造中的应用越来越广泛，不仅极大地提高了生产效率和产品质量，还带来了许多实际的益处和实践案例。
下面将介绍一些工业物联网在智能制造中的实践案例，以便更好地了解其应用和发展趋势。
案例一：物联网在某汽车厂的生产线中的应用某汽车厂引入了工业物联网技术将生产线各个环节的设备、机器人和传感器连接起来，实现了生产线的数字化管理和自动化控制。
通过实时监测和追踪生产设备的状态和运行情况，生产线管理人员可以及时发现并解决潜在问题，避免生产中断和质量问题的发生。
同时，通过大数据分析和机器学习算法的应用，生产线的运行效率得到了显著提升，生产成本也大幅降低。
这一实践案例充分展示了工业物联网在智能制造中的潜力和优势。
案例二：智能传感器在某工厂的设备维护中的应用某工厂引入了智能传感器并与工业物联网平台进行了连接，实现了对设备运行状态的监测和预测维护。
传感器可以实时采集设备的振动、温度、电流等数据，并通过无线通信传输到云平台进行处理和分析。
通过对大量数据的积累和分析，工厂维护人员可以提前预测设备的故障风险，并进行及时维护和保养，避免了因设备故障而导致的生产停机和损失。
这种预测性维护不仅提高了设备的可靠性和使用寿命，还减少了设备维修和更换的成本。
案例三：工业物联网在某物流仓储企业中的应用某物流仓储企业通过引入工业物联网技术，实现了对仓库内货物的实时追踪和管理。
各个货物都附着有物联网标签，可以通过RFID技术或传感器进行定位和跟踪。
在仓储流程中，企业可以随时了解货物的位置和状态，提高了货物的运输效率和整体仓储管理的水平。
同时，利用工业物联网平台提供的数据分析功能，企业可以更好地进行运输路线规划、仓储空间利用以及库存管理，进一步优化了物流供应链的效率和成本控制。
工业互联网在制造业转型中的应用与效益
工业互联网在制造业转型中的应用与效益随着科技的发展和互联网的普及，工业互联网逐渐成为制造业转型升级的重要手段。
本文将探讨工业互联网在制造业转型中的应用与效益。
一、背景介绍随着全球经济的快速发展和市场需求的不断变化，制造业面临着日益激烈的竞争压力。
为了适应市场的需求和提高竞争力，制造业需要进行转型升级。
而工业互联网正是实现制造业转型的重要工具。
二、工业互联网的概念工业互联网是指通过互联网、大数据、云计算等技术手段，将生产设备、供应链、产品和客户等连接起来，实现信息的共享和协同。
通过实时监测和分析生产系统的数据，及时调整生产计划，提高生产效率和质量。
三、工业互联网在制造业的应用领域1.智能制造通过工业互联网，制造业可以实现设备的智能化和自动化，提高生产效率和精度。
可以实时监测设备的状态和运行情况，及时预警和维护，减少停机时间，提高生产效益。
2.供应链管理利用工业互联网技术，制造业可以实现供应链的数字化管理和优化。
可以实时监控供应链的各个环节，及时调整采购和生产计划，减少库存和成本。
3.产品设计与研发利用工业互联网技术，制造业可以实现产品设计与研发的全生命周期管理。
可以实现协同设计和仿真，加快产品开发速度，降低研发成本。
四、工业互联网的应用案例1.互联网+制造业众所周知，互联网具有信息共享、交流和协同的特点，与制造业相结合可以实现生产过程的数字化和全面优化。
例如，一家汽车制造商可以通过工业互联网对生产线进行监控和管理，实时分析生产数据，及时调整生产计划和装配流程，提高生产效率和质量。
2.智能工厂利用工业互联网技术，可以将传感器、机器人、自动化设备等智能设备连接在一起，实现工厂的自动化和智能化。
例如，一家制药企业可以通过工业互联网对药品生产的每一个环节进行监控和管理，及时发现和解决问题，保证产品质量和安全。
五、工业互联网的效益工业互联网的应用可以带来丰富的效益，包括：1.提高生产效率和质量通过实时监测和分析生产数据，制造业可以及时调整生产计划，提高生产效率和质量。
工业互联网技术在制造业中的创新与应用
工业互联网技术在制造业中的创新与应用随着信息技术的不断进步和工业化进程的加速，工业互联网技术逐渐成为制造业创新和转型升级的重要手段。
它可以有效地提高制造生产效率、优化产品质量和降低成本，同时帮助企业更好地把握市场机遇，提升竞争力。
本文将从多个角度来探讨工业互联网技术在制造业中的创新和应用。
一、工业4.0与工业互联网技术工业4.0是近年来德国提出的一种新工业革命概念，是在信息时代基础上的智能制造。
它具有智能化、数字化、网络化等特点，可以实现产品深度个性化生产、生产系统智能管理和工艺创新变革。
而工业互联网技术正是实现工业4.0的重要支撑。
工业互联网技术主要包括物联网、云计算、大数据、人工智能等多个技术领域，通过这些技术手段来实现设备、流程、产品和人员之间的互联互通，构建智能化的工厂和智能化的供应链。
这些技术可以帮助企业更好地应对客户需求的快速变化，和高效地开发和生产各种产品，并在保证产品质量的同时，有效地降低产品的制造成本和能耗。
二、工业互联网技术在制造生产中的应用1、工厂自动化控制系统在工业互联网的支撑下，生产制造自动化控制系统呈现了更加成熟的水平。
企业可以通过自动化设备，来完成对制造生产过程的控制和优化。
同时，互联网技术的应用也使得企业可以实现远程监控和调控制造设备，从而提升工厂的自动化化程度，优化生产效率，减少人工干预。
2、物联网实时监测和维护系统物联网技术的普及和应用，为企业提供了更加全面和及时的生产数据监测，降低了产品管理难度，有效地提高了产品质量和管控效率。
物联网技术的应用，使得企业可以对产品进行实时监测，及时发现故障和问题，并对生产过程进行优化调整。
3、云计算大数据分析管理系统云计算技术作为工业互联网的一种核心技术，可以使企业可以更加灵活地处理数据，并通过大数据分析和挖掘技术来了解和监测用户数据信息，为企业的可持续发展提供全面的数据规划和部署。
4、生产实时监控和预测系统互联网技术的应用可以实现生产质量的实时跟踪，产品生产状况的实时监测和追踪，从而实现生产过程的分析和预测，保证生产质量和效率的提升。
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随着信息技术的飞速发展，工业互联网（Industrial Internet）作为其中的一个分支成为了热门话题。
而随着大数据技术的应用和智能制造的发展，工业互联网也被广泛运用到智能制造领域中。
那么，究竟工业互联网技术在智能制造中的应用是怎样的？以下是我的一些观点和想法。
一、工业互联网技术在智能制造中的基础智能制造作为一种先进的制造方式，需要依靠现代信息技术的支持，才能够实现“智能”化、高效化和个性化的生产。
而工业互联网技术作为现代信息技术的一种应用方式，具有以下几个方面的基础：1、互联网技术互联网技术在智能制造中发挥着至关重要的作用，通过互联网的方式构建起了更加便捷、高效的信息交流和数据通信渠道。
同时，互联网还可以实现全球范围内的信息共享，提高了全球化生产的效率和质量。
2、传感器技术传感器技术是智能制造中的核心技术之一，可以采集生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、流量、电流、电压等多种参数。
这些数据可以通过网络传输，进行实时监控和诊断，从而实现智能化的控制和管理。
3、云计算技术云计算技术是指在数据中心内通过共享的方式，利用虚拟化技术和分布式计算技术来分配计算资源的一种计算方式。
在智能制造中，云计算技术可以将工厂中的数据通过网络上传到云端进行存储和计算，从而实现大规模数据的处理和智能化的决策。
二、工业互联网技术在智能制造中的具体应用1、生产过程智能化通过工业互联网技术，可以实现对生产过程的实时监控和控制，对设备状态和产品质量进行预测和分析，从而实现生产过程的智能化和优化。
例如，可以采用传感器对流程进行实时监控，对流程中的异常情况进行预警，及时调整生产工艺，从而实现高效、优质的生产。
2、产品质量提升利用工业互联网技术，可以对产品进行全过程数据记录和追溯，从而实现对质量问题的及时发现和处理。
例如，可以采用传感器对产品质量进行实时监控，当发现产品有问题时及时调整生产工艺，避免大批产品被浪费。
工业互联网技术下的智能工厂建设
工业互联网技术下的智能工厂建设近年来，工业领域深入推进智能化改造，通过工业互联网技术实现工厂数字化转型，打造智能制造。
智能工厂是建立在互联网和信息技术基础之上，通过数字化、自动化、智能化等手段实现产品开发、生产制造、供应链管理、售后服务等各环节的自动化和智能化。
本文将重点探讨工业互联网技术下的智能工厂建设。
一、工业互联网技术推动智能工厂建设工业互联网技术是指将传统工业领域的生产设备、工业自动化控制系统、企业管理信息系统等各个系统通过互联网进行数据交换、信息共享、资源整合，从而实现智能化的生产管理和工厂运营，以提高生产效率、产品质量和企业竞争力。
工业互联网技术的发展已经成为全球工业领域的热点，多个国家和企业都已经投入了大量的资金和人力资源加快推进。
中国如《中国工业互联网发展白皮书》所述，到2020年工业互联网产业规模将达到1.8万亿元，到2025年规模将达到5万亿元，成为新的经济增长点。
工业互联网技术改变了传统工厂的生产方式，推进了智能化的生产自动化。
二、智能工厂建设的技术支持1. 物联网技术物联网技术是工业互联网技术的核心，物联网技术将传感器技术、无线通信技术、云计算技术、数据挖掘技术等众多技术整合在一起，构建出庞大的数据网络和信息共享平台。
物联网技术将传感器与底层设备整合为一个整体，在整个生产过程中实现了数据的实时感知、采集、传输和分析，从而满足了实时数据的需求。
2. 云计算技术云计算技术将分散的数据整合为云端的大数据资源，方便企业管理、分析和利用工厂生产数据。
云计算技术能够满足高效的大数据存储、处理和分析的需求，并帮助企业实现对多维度数据的实时监控和预测分析，能够迅速发现生产状况的变化和异常情况，协助智能化控制和调度。
3. 人工智能技术人工智能技术是工业互联网建设的核心应用领域，随着深度学习和图像识别技术的发展，人工智能技术能够对复杂的生产过程进行智能化控制和优化，实现无人化生产和运营。
人工智能技术帮助生产企业实现对生产数据的分析和挖掘，提高工厂的生产效率和资源利用率。
工业互联网技术的智能工厂与智能化生产线
工业互联网技术的智能工厂与智能化生产线随着信息技术的飞速发展，工业互联网技术逐渐成为现代制造业的重要支撑平台，被广泛应用于智能工厂和智能化生产线的建设中。
本文将从智能工厂和智能化生产线两个方面，探讨工业互联网技术的应用及其对制造业的影响。
一、智能工厂智能工厂是基于信息技术和工业互联网技术的制造模式。
它通过数位化、网络化和智能化的手段，构建起高度自动化、高效能、灵活性强的生产线，实现了全面智能化的生产制造过程。
智能工厂的建设离不开工业互联网技术的支持和应用。
1. 工业互联网技术在智能工厂中的应用智能工厂依托工业互联网技术实现了制造资源和工程资源的全面互联互通。
具体而言，工业互联网技术在智能工厂的应用集中体现在以下几个方面：（1）设备联网技术智能工厂中有大量的生产设备，这些设备之间必须通过网络实现联网，方便信息传递和数据汇集。
通过设备联网技术，智能工厂可以实现生产设备之间的实时互连，形成生产网络，提高生产效率。
（2）物联网技术物联网技术的应用对智能工厂同样具有重大意义。
通过物联网技术，智能工厂可以实现对生产过程的全面掌控和监控。
同时，物联网技术还可以让智能工厂拥有全面的数据采集和统计能力，为企业的决策提供有力支持。
（3）云计算技术智能工厂需要的数码数据和信息非常庞大，其存储需要大量的容量和计算资源。
基于云计算技术，智能工厂可以实现计算资源的共享，同时，其通过云计算技术还可以实现多方数据的共享，突破信息孤岛效应，形成良好的信息共享机制。
（4）大数据技术智能工厂生产的数据是非常庞杂和复杂的。
如何从中提取有效信息，对企业的管理和决策提供帮助，是关键问题。
通过大数据技术，智能工厂可以实现数据的挖掘和分析，从而为企业决策提供有效支撑。
2. 智能工厂的优势（1）提高生产效率智能工厂的制造流程是高度自动化的，生产活动可以更加规范、精确、高效地进行，大大提高了生产效率。
同时，智能工厂能够实现生产过程的全面掌控和监控，及时发现问题并进行调整，进一步提升生产效率。
制造业的工业互联网应用与实践案例
制造业的工业互联网应用与实践案例工业互联网是指通过物联网、云计算、大数据和人工智能等技术手段，将生产设备、工厂和企业内外的供应链、销售渠道等各个环节进行智能化连接和数据共享，实现生产过程的透明化、高效化和智能化。
在当前制造业的转型升级过程中，工业互联网正发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍一些具体的应用与实践案例，以说明工业互联网在制造业中的广泛应用和深远影响。
一、智能制造智能制造是工业互联网在制造业中的核心应用之一。
通过引入传感器、物联网和数据分析等技术手段，可以实现对生产设备和生产过程的监测、控制和优化。
例如，某汽车制造企业利用工业互联网技术，在整个生产线上部署了大量的传感器和监测设备，实时采集和分析生产数据，并通过数据模型进行智能优化和预测分析。
这样一来，企业可以及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的措施，提高生产效率和产品质量。
二、供应链管理工业互联网在供应链管理中的应用也十分广泛。
利用工业互联网技术，企业可以与供应商、物流公司和分销商等各个环节进行实时连接和数据共享，提高供应链的透明度和协同效率。
例如，某电子产品制造企业通过工业互联网平台，实现了与供应商的直接对接，能够实时了解原材料库存和供应商的生产能力，从而有效预测和应对供应风险，提高生产计划的准确性和响应速度。
三、产品追溯工业互联网技术可以实现对产品全生命周期的追溯和监管。
通过在产品上标记唯一的识别码，并与工业互联网平台进行连接，企业可以实时追踪产品的生产、流通和销售情况，确保产品的质量和安全。
例如，某食品企业利用工业互联网技术，对每一批产品的生产、包装、运输和销售环节进行全程监测和记录，一旦发现问题，可以快速追溯到具体的生产批次和供应商，做到问题防患于未然。
四、智能维修工业互联网技术可以实现对设备的远程监测和故障预测，提高设备的可靠性和维修效率。
例如，某化工企业利用工业互联网平台，对生产设备的运行状态进行实时监测和数据分析，通过算法模型对设备故障进行预测，并提前采取维修措施，从而避免设备故障对生产造成的影响。
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GETECH 格创东智工业互联网平台数字化、智能化工厂转型实践中的应用一、项目概况1.项目背景TCL 集团在长期的生产实践中积累了海量高质量数据以及业务算法模型。
为深度挖掘数据背后的价值，实现集团下属企业技术原理和经验的复用，助力传统制造企业的数字化转型，由格创东智（深圳）科技有限公司打造的 GETECH 平台在服务集团外企业的同时，支撑TCL 集团内制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置，已成为诸如预测性维护、虚拟量测、生产环境监控、全流程大数据分析等核心业务应用的支撑性平台。
2.项目简介GETECH 平台率先在深圳市华星光电技术有限公司投入使用。
平台构建在一个连接机器、物料、人、信息和数据系统的基础工业互联网络之上，通过对现有生产机台以及设备的进一步智能化改造，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、闭环控制、动态重构，为建立其上的工业智能应用提供使能支撑。
图 1 所示为已开发的基于 GETECH 平台的应用，支持企业生产的科学决策与智能控制，提高制造资源配置效率，大幅度提高生产产品的品质，缩短产品生产周期，降低生产能耗和环境影响。
图 1 已开发的基于 GETECH 工业互联网平台的应用3.项目目标GETECH 平台以及其上的核心应用解决方案，会经历TCL 集团下属企业复杂制造环境检验，同时也服务于产业上下游中小规模制造企业。
沿着这一路径，GETECH平台将成为一个成熟的、先进的、可以为行业客户提供个性化优质服务的、拥有自主知识产权和专利的行业性核心工业互联网平台。
目前，依托GETECH 平台，在华星光电试点施行的智能应用项目在投入产出能力上表现优异。
平台的基础技术能力、资源管理能力、应用服务能力已得到初步验证和认可，后续格创将一如既往地延续初心，将此项试点项目打造成为国家级标杆的示范项目。
二、项目实施概况1.平台总体架构GETECH 平台的总体架构共分为7 层，分别是资源层，控制层，采集层，网络层，平台层，应用层和协同层，涵盖了智能工厂从工业现场，设备一直到企业内外部协同的全要素。
GETECH 平台整体架构如图 2 所示。
2.数据互联架构图2 GETECH 工业互联网平台整体架构GETECH 平台的数据互联架构，如图 3 所示。
按照应用场景分为生产现场、企业内部、企业外部三个部分。
数据实现横向汇聚，纵向打通，从面向生产现场的生产过程数据优化、面向企业生产营运的管理决策优化、面向产品全生命周期管理、面向用户及协作企业协同，“四个面向”服务于业务应用。
图 3 GETECH 工业互联网平台数据互联架构3.具体应用场景和应用模式3.1IoT 云平台与边缘计算在华星光电及其他TCL 集团下属制造业，面临的突出问题是数据采集。
工业现场需要对接的设备、协议、数据接口多样，并且大部分机台、设备的协议是非公开协议或非标准改装协议。
为提升装备智能化水平，实现实时分析、科学决策、智能优化等核心业务需求，格创东智开发了多协议、多功能、内置工业安全的边缘计算业务网关。
利用边缘计算技术,在数据的第一入口，对数据全生命周期进行管理与价值创造，将数据处理前置到边缘处完成,降低 IoT 平台的处理压力。
当前 IoT 平台设备接入情况（已完成实施部分）详见图 4。
格创东智的 IoT 平台，通过连接各类物联网传感器和智能网关，提供数据查询、趋势确认、信息呈现等智能制造资讯服务，并实时了监控工厂每个关键场景sensor 的工作状态、IoT 数据监控及报警，提供预估值参考如：设备故障寿命等，并能提供机器学习、报表分析等功能。
图 5 介绍了 IoT 平台的基本情况。
图4 IoT 平台设备接入情况（已实施）图5 IoT 平台介绍3.2设备管理优化和设备预测性维护TCL 集团下属制造业工厂拥有大量行业专用设备以及高价值生产机台，需要原厂商提供日常运维服务。
质保过期后，任何企业个性化服务收费高昂。
因此，通过预测性维护项目，全面收集设备和机台数据，并通过机台故障数据分析、多因子全程大数据分析等数据智能手段，有效降低设备故障次数，提高设备运维效率，改善设备状态，实现生产设备全生命周期健康管理的同时，也极大的降低了企业的设备运维成本。
图 6 演示了一个设备马达预测性维护案例，通过网关，IoT平台收集马达的电压电流、扭矩等数据，建立数据分析模型，进行寿命预测。
该案例已通过预测性维护减少了 50%的单次维修时间。
图 6 设备预测性维护案例3.3生产执行优化——缺陷自动分类项目面板行业是资本密集型、技术密集型行业，生产产区规模宏大，工业流程繁多复杂。
为保证工厂生产良率和产品品质，深圳市华星光电技术有限公司的每个工厂分布着 20 多个面板缺陷检测站点，每个站点每天判定的图片量超过 2 万张。
传统的检测方式依赖人眼判定，面临高人力投入、off line 判别速度慢、人员流失易危及生产等问题。
随着智能制造技术的日趋成熟，基于人工智能的视觉识别技术，依托GETECH 平台对实时、全样本数据的支撑，上线了自动缺陷设别系统（Automatic Defect Classification,简称 ADC），详见图 7。
图 7 格创东智工业互联网应用——AI 智能判 code图 8 缺陷自动分类项目业务流程在华星光电上线的站点已能实现无间断、高精准的自动缺陷分类，缺陷自动分类项目业务流程详见图 8。
目前，上线站点的人力成本已经削减了 60%，异常拦截提早 1hr~2hr。
同时，随着机台参数和生产环境变化，站点模型的准确率、覆盖度有可能下滑，GETECH 平台提供了 AI 自学习环境，及时优化调整模型的参数、结构，改善缺陷识别分类的精度。
3.4大数据驱动的品质异常大数据预警及分析系统深圳市华星光电技术有限公司已能实现面板满产满销，生产产能和产品品质将直接影响公司的营业收入。
当面板品质故障发生时，能迅速报警并定位故障机台，及时抢修，挽救产能是实际而迫切的业务需求。
格创东智打造的 Getech 工业互联网平台的子平台——大数据预警分析系统，图 9、图 10 分别展示了该系统的技术架构及业务架构。
将机台设备上报的数据，依靠海量数据的存储能力，分布式计算能力，机器学习能力，协助华星内部分析人员，快速定位问题设备，问题参数，提高问题分析效率。
目前，本系统能在 20 分钟内，从 5000+设备， 103 万+，243 T 海量历史参数中，挖掘出影响产品品质的设备及其设备参数。
图 9 品质异常因子大数据分析系统架构图 10 品质异常因子大数据分析业务架构3.5基于机器学习的虚拟量测平台液晶面板在生产过程中，为保证产品品质，常需要对在制品的关键参数进行检测。
部分检测任务（如膜厚）无法在生产线上实时完成，只能采用抽检方式离线测量，导致不良品发现不及时，易造成批量式的返修或报废，产生高额的资源浪费。
图 11 虚拟量测应用架构虚拟量测平台正是解决这一问题的利器，其应用架构详见图11。
简而言之，虚拟测量通过采集设备制程数据，基于经验预测模型原理，利用人工智能算法对大量的制程数据进行学习，通过不断的修正和优化，取得在制品关键指标与制程数据之间的关系预测模型，便可对指标进行预测，以数字化方式实现“量测”。
该子平台的业务流程如图 12 所示。
结合现有的抽检系统，降低抽检率，降低抽检机台负荷, 提升周转率。
图12 虚拟量测平台业务流程4.安全及可靠性GETECH 平台从网络安全、系统安全、终端安全、应用安全、数据安全等等不同领域打造全方位的安全理论体系和技术防御平台。
平台拥有预警毫秒级的实时感知，三网严格隔离的全路径纵深防御和预警及实时响应体系，准确定位攻击源及攻击目标并及时阻断。
同时，平台兼具创新技术，引入大数据和人工智能在安全场景的应用，对生10 | 工业互联网先进应用案例集产设备使用组合网络层的病毒防护、设备子网隔离、白名单防护、威胁预警定位等，建立了一体化、可视化安全管理。
如图13 所示，平台从网络安全防护、检测预警、应急处置、检测评估四个维度构建了全链条安全体系，为工厂及用户提供安全、可靠、高效能的服务。
图13 GETECH 工业互联网平台网络安全体系4.其他亮点➢工业互联网业务体系全覆盖，提供工业现场数据采集，边缘侧实时分析，平台层智能应用赋能全流程的工业互联网服务。
➢继承 TCL 集团在智能制造领域的知识、技术和专利，输出包含丰富业务场景的工厂数字化转型方案，实现成功经验的复制和推广➢格创东智定位于工业互联网服务商，但投入大量资金，自主研发了相关技术和产品，布局“产品+服务”的全套式解决方案。
三、下一步实施计划通过华星光电等多个实际工业互联网项目的应用和实施，目前 GETECH 平台的实用性和可靠性已经得到了验证。
格创东智下一步将重点推广优秀案例的成功经验，如图 14 所示。
具体分以下两步完成：➢以华星工业互联网平台为远点，辐射 TCL 集团内部各产业集群，打造通用工业互联网平台。
➢以面板制造业工业互联网应用为基础，分行业进行业务建模，衍生出一系列行业通用工业互联网应用 APP。
图14 GETECH 工业互联网平台服务规划四、项目创新点和实施效果1.项目先进性及创新点GETECH 格创东智工业互联网平台的先进性及创新点主要集中在以下三点:1.1先进而开放的工业互联网体系架构和生态系统总体架构是一个高内聚低耦合的开放式架构，各个层面都可以予以独立具象，支持各种工业微服务和工业App，形成了一个高度开放的工业互联网平台和生态环境。
1.2高质量数据驱动下的泛在数据和业务智能TCL 非常注重企业海量高质量数据的采集、存储和利用。
GETECH 平台将数据服务作为单独的服务模块来单独部署，这种方式将数据从单一业务关系中剥离，利用各类算法与模型的长期积累，发现更多的数据关系。
1.3实际而迫切的生产业务需求和应用场景GETECH 平台是 TCL 长期一线智能制造生产需求造就的企业核心业务系统。
平台以应用场景为导向，支撑实际生产中一线项目。
项目的实施不是为了解决单一设备或系统的问题，而是为了解决具体生产场景下的需求。
这种全局视角，不仅是TCL 的迫切需求，也是行业的迫切需求。
2.实施效果GETECH 格创东智工业互联网平台和配套应用解决方案已在华星光电部署实施，涵盖“人、机、料、法、环”五个场景，项目实施效果显著，为上线工厂带来了人力成本削减、高价值设备管理与预测性维护、品质物料追溯、生产环境实时监控等直接或间接的效益。
例如自动缺陷检测项目实现了30+人力节省，综合经济效益达到千万级别每年，同时缩短了站点周期 60%。
同时，平台侧积累的成功案例经验也正逐步推广至其他制造类企业，帮助工厂从研发设计、生产制造、采购销售、外部协同等方面改善现状。