2023-工业互联网平台技术架构方案-1
数商云钢铁电商行业方案：钢铁工业企业智能远程运维系统解决方案_1
数商云钢铁电商行业方案：钢铁工业企业智能远程运维系统解决方案智能远程运维系统（RMS）可使钢铁工业生产线的设备运行状态信息及故障信息一目了然，通过信息报警推送，能快速找到解决问题的方法，实现故障的快速、精确处理，降低设备故障时间，提高生产效率，削减工业现场人员维护量，缓解目前维护人员日益削减的状况，提高维护人员的可流淌性。
【数商云】是国内外知名的B2B供应链系统开发服务商，钢铁行业智能远程运维系统解决方案结合【数商云】工业互联网平台丰富的行业平台阅历和团队服务力量，打造卓越的面对钢铁工业行业智能设备远程运维的解决方案，目的就是关心钢铁电商行业建立工业互联网生态。
通过实践的合作阅历总结出此案例，本方案适用于钢铁行业，面对生产长材、扁平材、钢管，如铁道用钢材、混凝土用钢、镀锡板、电工钢、不锈钢的炼铁厂、炼钢厂、热轧厂、冷轧厂等钢铁行业企业。
运用智能化改造和应用互联网技术，解决钢铁行业不能准时对设备进行有效维护的难题，提高了设备有效运维时间和效率，降低设备运维成本。
钢铁行业智能远程运维系统能够使设备运行状态信息及故障信息一目了然，快速找到解决方法，对故障进行准时精确处理，降低设备故障时间，削减现场人员维护量，提高维护人员的可流淌性。
钢铁工业智能远程运维系统系统主要包括远程运维、设备管理、学问管理、无线运维四个模块。
远程运维模块主要实现自诊断、实时监控、风险预警、远程会诊功能，设备管理主要实现设备生命周期管理、故障处理路线、设备维护周期提示功能，学问管理主要实现图纸管理、报警日志、资料管理、资料管理功能，无线运维主要实现手机APP、报警消息推送、远程处理功能。
数商云钢铁行业远程运维方案业务架构钢铁设备层供应主要是现场的各类钢铁以及相关行业的设备等。
数据采集层主要是指供应工业网关，负责终端与平台应用层的连接，实时采集设备数据，上报到云上的物联网服务。
云中心是基于【数商云】工业互联网平台通用PaaS和工业PaaS服务搭建，供应面对能源管理领域的特定场景应用。
“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案
“工业互联网+危化安全生产”试点建设方案目录一、总体要求（一）指导思想（二）指导原则（三）建设目标二、重点内容（一）场景（二）工业APP（三）工业机理模型三、重点工作（一）“一平台，一中心”建设（二）标识解析二级节点建设（三）标识解析与服务（四）规划方案（五）技术性文件（六）标准体系（七）感知层/边缘层建设（八）安全保障（九）重大危险源管理（十）智能巡检（十一）人员定位（十二）设备状态诊断（十三）培训管理（十四）相关方管理（十五）危险作业无人化（十六）风险分级管控和隐患排查治理管理（十七）化工园区危险气体大范围速扫监测预警（十八）园区评估工作（十九）重点城市、园区级预警中心建设（二十）诚信体系管理（二十一）试点企业建设（二十二）试点园区建设（二十三）试点省份建设（二十四）敏捷应急（二十五）应急资源信息化四、试点与工程建设（一）实施规划（二）试点原则五、保障措施（一）加强组织领导（二）加强支持引导（三）加强示范引领（四）加强开放合作石油和化学工业是我国重要的基础产业、支柱产业，化学品产值约占全球的40%。
同时，危险化学品领域重特大事故多发，安全生产仍处于爬坡过坎、攻坚克难的关键时期。
作为流程工业，在危险化学品领域推动工业互联网、大数据、人工智能（AI）等新一代信息技术与安全管理深度融合，是推进危险化学品安全治理体系和治理能力现代化的重要战略选择，对于推进危险化学品安全管理数字化、网络化、智能化，高效推动质量变革、效率变革、动力变革，具有十分积极的意义。
为落实《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》，特制定本方案。
一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实习近平总书记关于推进应急管理体系和能力现代化、建设网络强国、数字中国和加快工业互联网发展等重要指示批示精神，立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，把危险化学品安全摆在防范化解重大风险的突出位置，牢固树立安全发展理念，坚持人民至上、生命至上，推进新一代信息技术和危险化学品安全生产深度融合，实现数字化转型、智能化升级，强化安全生产基础和技术创新能力，构建“工业互联网+危化安全生产”技术体系和应用生态系统，提升安全生产风险感知评估、监测预警和响应处置能力，排查化解潜在风险，牢牢守住不发生系统性风险的底线，为促进企业和监管部门安全管理数字化转型赋能。
工业互联网简介及在计量检测中的应用
工业互联网简介及在计量检测中的应用乌鲁木齐市检验检测中心新疆乌鲁木齐市 830000摘要：工业互联网是当今社会中一个崭新而且具有巨大潜力的领域。
它将互联网技术应用于传统产业中，实现了生产环节的数字化、智能化和自动化。
工业互联网在各个领域都有着广泛的应用，而在计量检测中的应用尤为重要。
通过工业互联网，可以实现对测量设备的远程监控和远程控制。
无论是在生产现场还是在远程办公室，人员都能够通过网络实时监控测量设备的运行状态，并进行必要的调整和控制，提高了生产效率和操作。
本文从工业互联网概述入手，进一步分析工业互联网在计量检测中的应用，以供参考。
关键词：工业；互联网；计量；检测；应用前言：计量检测作为保障产品质量和工业安全的重要环节，对于质量控制、生产效率和产品可靠性起着至关重要的作用。
而工业互联网的应用可以提供更加高效、准确和可靠的计量检测解决方案。
工业互联网可以实现数据的实时传输和云端存储。
传统的计量检测通常需要手工记录和整理数据，不仅耗时，而且存在错误的可能。
而通过工业互联网，测量设备可以与互联网连接，实现数据的实时传输和存储，大大提高了数据的准确性和及时性。
1工业互联网概述1.1基本概念工业互联网，也被称为工业物联网，是将互联网技术与传统工业领域相结合的概念。
它通过连接和融合工业设备、数据和软件系统，实现对工业生产、运营和管理的数字化、智能化和自动化。
工业互联网旨在通过互联网技术和数字化技术的应用，实现工业领域的信息化、智能化和高效化。
它将传统工业制造与现代信息技术相结合，打破传统工业生产模式的局限，推动工业发展进入新的阶段。
工业互联网的核心是通过大数据、云计算、物联网、人工智能等关键技术，将分散的工业数据收集、传输、存储和分析成果进行整合和优化，以实现对工业生产过程的全面监控、数据分析和智能决策。
工业互联网具有广泛的适用领域。
它不仅可应用于制造业，还可以涵盖能源、交通、农业等各个领域[1]。
工业互联网的应用可以使企业在工业生产和管理中提高效率、降低成本，并优化产品质量和产能。
2023-智慧化工园区整体建设方案-1
智慧化工园区整体建设方案随着科技的日新月异，智慧化技术成为了城市建设的重点之一。
作为社会经济的重要组成部分，化工园区也应该紧跟时代步伐，促进智慧化建设，提升工作效率、降低生产成本、优化能源利用等。
下面，本文将围绕智慧化工园区的整体建设方案进行分步骤阐述。
第一步：智慧化基础设施建设智慧化工园区建设的第一步，是基础设施建设。
包括智能化互联网网络、传感器技术、云技术、物联网技术等，这些技术将集成到一起，实现信息采集、传输和处理，来提升工作效率。
还要加强园区安防、环境监测等基础设施建设，以保障生产设施的稳定运行。
第二步：建设信息化平台信息化平台是智慧化工园区的核心，可以将各种管理系统集成在一起，以便更好地管理工业设备、加强工业运行、提高生产效率，实现对整个园区的智能化监管管理。
信息化平台还可以对原材料和成品等生产过程进行全方位的追踪和管理，可以实现生产全链条、实时数据、安全可控等工作。
第三步：建设虚拟现实技术应用平台虚拟现实技术可以让企业在生产过程中，模拟出各种极端情况，可以更加真实地反映出现实情况，可用于培训检验安全操作等。
也可以改变传统体验，逐步实现产品设计到营销的全过程，并可以为投资者呈现出更加逼真的运营情况，帮助企业更加精确地计算盈利和效率。
通过虚拟现实技术的应用，可以大幅度提高企业在现实生产环境中的安全性、生产效能，培养员工适应新的生产模式，提高生产效能。
第四步：加强管理智慧化工园区的建设离不开高水平的企业管理。
需要加强各种管理体系的建设，并落实到实际管理中，利用各种优秀的工作方法，来增强整体的执行力，完成决策到执行的高效过程。
还要提高人员素质，使员工在智慧化生产中能够更快地适应新的工作方式，不断发现问题，解决问题，提高生产效率。
最后，智慧化工园区的建设需要有政府、企业等多方面的共同努力，必须具备技术实力的支持，让技术与生产完美结合。
同时，要加强各方的合作，共同打造具有竞争力的园区，为企业创造更大的价值。
工厂远程视频监控系统解决方案
确保视频图像清晰、稳定，色彩真实，无明显噪声和失真。
数据传输子系统
数据传输协议
采用TCP/IP等协议，确保数据传输的稳定性和可 靠性。
数据传输速度
具备较快的传输速度，能够实时传输视频数据。
数据安全性
具备数据加密等功能，确保数据的安全性和保密 性。
视频存储与备份子系统
视频存储设备
采用高性能的视频存储设备，实现对视频数据的存储和管理。
工厂远程视频监控系统解决 方案
2023-11-11
目 录
• 引言 • 系统需求分析 • 系统架构设计 • 关键技术实现 • 系统应用优势 • 实施及部署方案 • 结论与展望
01
引言
背景介绍
随着工业4.0和智能制造的快速 发展，工厂远程视频监控系统越
来越受到关注。
传统的监控方式已经无法满足现 代工厂对于安全、效率和管理的
。
提高生产效率
通过实时监控生产线上设备的运行状 况，及时发现故障并采取相应措施， 提高生产效率。
提供数据支持
通过视频监控采集的数据，可以为工 厂管理提供重要的数据支持和分析依 据。
07
结论与展望
项目总结与亮点
• 项目总结：本项目旨在为工厂提供一套高效、可靠的远程视频 监控系统解决方案，以提升工厂的安全生产水平和智能化管理 水平。通过研究和实验，成功实现了对工厂生产现场、设备运 行状态、人员活动等的实时监控和数据采集，为工厂管理提供 了重要的决策依据。
期待未来
我们期待远程视频监控系统能够更好地融入工厂的生产和管理流程中，成为工厂智能化管理的重要组 成部分，为工厂的可持续发展做出更大的贡献。
THANK YOU
缓存机制
在数据传输过程中，引入缓存机制，能够减少网络拥堵和丢 包现象，确保视频数据的实时性和连续性。
工业互联网标识解析标准体系
标识解析标准的统一和规范仍需 加强，各行业领域的应用场景存 在差异，需要制定更加灵活且可
扩展的标准。
工业互联网标识解析体系的安全 性和可靠性要求极高，需要加强 数据隐私保护和安全机制设计。
标识解析技术的研发和应用仍需 进一步拓展，以满足不同行业领 域的需求和应用场景的特殊性。
未来研究方向建议
加强标识解析技术的研发和创 新，推动技术的普及和应用推 广。
02
工业互联网标识解析体系架构神经系统，贯穿工业互联 网的各个环节，实现“万物互联”的连接和信息交互。
标识解析体系由基础设施层、平台层、应用层三个部分组成 ，各层之间相互依赖、相互促进，形成有机整体。
基础设施层
基础设施层是标识解析体系的基础， 主要包括标识编码、解析系统和数据 交互协议等。
解析
解析是指通过一定的规则和算法，将标识解析为对应的物品信息，或者将物品 信息解析为对应的标识。
工业互联网标识解析的重要性
实现工业互联网的互操作
工业互联网标识解析标准体系可以解决不同设备、不同系统之间 的互操作问题，实现信息的共享和交互。
提高生产效率和管理水平
通过对设备、产品、人员等资源的标识和解析，可以实现对生产过 程和管理过程的精细化管理，提高生产效率和管理水平。
标识解析协议
定义标识解析的通信协议 和数据格式，以确保不同 平台之间的互操作性和信 息交互。
标识注册管理
建立标识注册管理体系， 明确标识的申请、分配、 撤销等管理流程，保证标 识的合法性和规范性。
平台技术标准
平台架构规范
制定平台的基本架构和功 能模块，指导平台建设和 开发，确保平台的完整性 和可扩展性。
加密算法指南
推荐适用于标识解析体系的加密算 法和技术，保护数据的机密性和完 整性。
《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》解读
《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》解读发布时间：2021-02-18 08:29 来源：信息通信管理局近日，工业互联网专项工作组印发《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》（工信部信管〔2020〕197号，以下简称《三年行动计划》）。
现就《三年行动计划》有关内容解读如下：1、《三年行动计划》的出台背景是什么？工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。
它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，通过对人、机、物全面连接，变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系，对支撑制造强国和网络强国建设，提升产业链现代化水平，推动经济高质量发展和构建新发展格局，都具有十分重要的意义。
过去三年是工业互联网起步发展期，工业和信息化部会同工业互联网专项工作组各单位，实施《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，发布实施十余项落地性文件，不断完善政策体系，实施工业互联网创新发展工程，带动总投资近700亿元，遴选4个国家级工业互联网产业示范基地和258个试点示范项目，打造了一批高水平的公共服务平台，培育了一批龙头企业和解决方案供应商。
网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现，工业互联网新型基础设施不断夯实，新模式新业态创新活跃，产业生态不断壮大，各地方、产业各界共识不断凝聚，积极性不断提升，为下一步发展打下坚实基础。
未来三年是工业互联网的快速成长期。
为深入贯彻习近平总书记对工业互联网的一系列重要指示精神，落实党中央、国务院决策部署，进一步巩固提升发展成效，更好地谋划推进未来一个阶段发展工作，工业互联网专项工作组制定出台了《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》。
2、《三年行动计划》的主要内容是什么？《三年行动计划》结合当前产业发展实际和技术产业演进趋势，确立了未来三年我国工业互联网发展目标。
AI+工业互联网模式的应用探析
AI+工业互联网模式的应用探析孙頔 杨锦洲 夏璠(中国联合网络通信有限公司研究院,北京100176)摘要:在建设中国式现代化㊁推进新型工业化的关键时期,AI和工业互联网的不断深入融合,已成为推动工业领域产业升级,建设制造强国㊁网络强国和数字中国的 扣合点 ㊂基于AI+工业互联网模式在智慧能源综合管理㊁设备预防性维护㊁智能计划排产及仓储管理等领域的应用效应分析,论证了其对工业智能化转型的重要支撑作用,并着重研究了新兴生成式AI产品对助力AI+工业互联网模式发展升级的积极作用,同时也指出现阶段AI+工业互联网模式应用面临的局限性因素,以期为促进更多的AI+工业互联网模式应用场景加速落地㊁防范应用风险提供参考㊂关键词:人工智能;工业互联网;工业数字化转型中图分类号:TP18;TP393㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A引用格式:孙頔,杨锦洲,夏璠.AI+工业互联网模式的应用探析[J].信息通信技术与政策,2023,49 (11):2-7.DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2023.11.0010㊀引言工业是国民经济的命脉,在我国经济迈入高质量增长的进程中,在加快推进新型工业化的同时,促进数字经济和实体经济深度融合,对转变经济发展方式㊁优化经济结构㊁转换增长动力具有重要推动作用㊂当前,工业互联网凭借 全面连接㊁信息共享㊁上下联动㊁资源整合 等优势,已全面融入45个国民经济大类,对重塑工业体系㊁实现数字中国和制造强国的关键支撑效应正逐渐显现[1]㊂政府高度重视工业互联网的发展,相继发布‘ 十四五 信息化和工业化深度融合发展规划“‘ 十四五 智能制造发展规划“‘ 十四五 数字经济发展规划“等政策,明确提出2025年工业互联网平台普及率达到45%的目标[2],要求建设可靠㊁灵活㊁安全的工业互联网基础设施,为制造业数字化㊁网络化㊁智能化转型创造条件[3-4]㊂工业和信息化部会同工业互联网专项工作组各单位制定出台了‘工业互联网创新发展行动计划(2021 2023年)“,着力解决工业互联网发展中的深层次难点㊁痛点问题,加快工业互联网平台体系化升级㊂工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济协同发展的新型基础设施㊁应用模式和工业生态[5],云计算㊁人工智能(Artificial Intelligence,AI)和5G等先进技术共同构成的新技术体系,正是其生长的土壤㊂其中,AI作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,具备复杂分析㊁预测算法㊁人机交互等能力,能够充分挖掘㊁利用工业互联网中各类智能设备采集的海量数据价值,反哺工业企业,实现降本增效,使数据真正成为数字经济引擎的 燃料 ㊂1㊀AI+工业互联网模式已成为产业智能化新范式㊀㊀国内研究机构将AI+工业互联网模式概括为在工业互联网的架构基础上融合人工智能技术的模式,其特点是 以大量数据采集为算料基础㊁以机器学习或深度学习算法为核心㊁以用户需求为导向,面向工业场景提供智能解决方案,帮助工业企业更好地实现数据价值和效能提升,实现数据驱动的业务转型和创新 [6]㊂工业企业拥有复杂的生产线,其确保盈利的关键在于最大限度地提高生产率㊁降低转化成本和保证按时交付产品,但需求和供应的不确定性导致传统的管理方式难以帮助企业实现高效生产[7]㊂在这种情况下,AI+工业互联网模式在工业生产环节中的融合应用,以工业互联网对各类工业数据资源的泛在连接能力为基础支撑,充分发挥AI在工业互联网平台的边缘设备层㊁平台层以及应用层等多个领域的高级计算㊁智能分析价值,不仅能拓展和丰富AI在工业领域的应用场景,促进工业互联网服务能力提升,而且可促进机器㊁人㊁信息流的高效连接,有助于生产与服务资源在更大范围内精准㊁高效配置,实现工业知识的沉淀和复用,提升从生产到应用的全产业链数字化㊁网络化㊁智能化水平,提高企业的效率和竞争力,为企业创造巨大价值,进而推动我国从制造大国迈向制造强国㊂现阶段,在电子信息制造㊁装备制造和石油化工行业,AI+工业互联网平台的行业渗透率已分别达到10.5%㊁8.6%和8.5%[6],应用领域以智慧能源综合管理㊁设备预防性维护㊁智能计划排产及仓储管理等生产相关环节中的辅助性单点应用为主㊂1.1㊀智慧能源综合管理能源是工业的血液,是企业正常运转的根本保障㊂尤其在 双碳 目标指引下,在推动能耗双控转向碳排放双控的过程中,对于占全社会能源消费65%的工业领域[8],积极应用可再生能源㊁践行节能降碳已经成为企业发展的必选路径㊂然而,风电㊁光电等可再生能源具有间歇性㊁随机性和波动性等特点,需与电网供电合理配合,并充分结合波峰波谷电价,才能在确保生产安全稳定的同时,降低碳排放,节约运营成本,提高经济效益㊂基于AI+工业互联网模式建立的智慧能源综合管理系统,综合各类用能设备的运行数据,可分析确定企业经营生产的高耗能㊁高碳排环节,并提供智能科学的优化建议㊂同时,结合可再生能源发电功率预测结果,以安全性和经济性为目标,制定工厂内部及厂区范围的多能源协同策略,保证多种能量来源之间的平滑切换,实现用能设备运行于最优效率区间㊁产品良率提升㊁绿色低碳生产及用能成本降低等多方面效益共赢㊂工业互联网标识智库征集案例显示,某国家级高新区(简称 高新区 )有数百家制造企业入驻,存在电网㊁自建热电厂㊁分布式光伏/风电㊁集中式储能等多种电力来源,存量系统复杂㊂在应用AI+工业互联网智慧能源综合管理平台的实践中,该高新区以工业互联网对能源数据㊁设备数据㊁质量数据的高精度采集为支撑,结合企业的个性化需求,利用AI对以上数据进行系统级解析,并建立发电及负荷预测模型,从而帮助企业准确预测能源供给,精准匹配负荷调节,制定峰谷期电能应用策略㊂该高新区的AI+工业互联网智慧能源综合管理平台通过智能分析挖掘34家企业的可调节负荷资源潜力,实现聚合调节能力27MW,基本覆盖高新区在用电高峰时段的错峰需求,以降低供电紧张时对生产造成的影响[9]㊂同时,AI+工业互联网智慧能源综合管理平台还挖掘出118家企业的潜在节电量约6425万kWh/年,78家企业的峰谷期降费收益约1571万元/年[9]㊂1.2㊀设备预防性维护在过程工业中,设备的正常运行是保障工厂高效㊁可靠和安全生产的关键㊂根据国际自动化学会的数据,全球每年因为机器故障引发的停机时间导致了6470亿美元的损失[10]㊂如何使工厂在提升产能的同时降低维护成本㊁提高关键设备的可用性㊁减少非计划性停产,一直是困扰工业生产安全运行和降本增效的重要因素㊂为保证设备长期稳定运行,大部分工厂采用定期的预防性维修维护策略,然而这种方法不仅极易导致过度维护,而且依然无法有效避免非计划停产,甚至可能造成维修性故障的发生㊂应用AI+工业互联网模式,基于设备正常运行时所采集的海量历史数据训练模型,并综合考虑各类传感器数据之间的关联关系,能够建立具备分析判断复杂规则能力㊁在实际数据出现偏差时快速预警的智能化预防性维护系统㊂智能预警机制将为企业应对潜在故障或风险争取宝贵的时间,以及时采取相应措施,避免非计划停产的发生㊂同时,基于AI+工业互联网模式的预防性维护系统还能进行故障维修维护指导,以帮助企业有效控制风险,实现安全生产㊂工业互联网产业联盟在实践研究中发现,某石油公司基于AI+工业互联网模式建立的智能生产预警系统,利用工业互联网采集井口平台上相关生产设备设施的实时性能状态数据并上传至中心平台,应用AI技术实时比对分析设备运行参数和历史健康数据,自动判断预警设备异常状态,并制定预防性维护措施,避免因重要元器件损坏造成设备计划外停机㊂该系统应用后,该石油公司每年节省人工成本约600万元,减少维修设备投入成本约4000万元[11]㊂1.3㊀智能计划排产为了达到最佳生产运营目标,企业需以最有效的方式调配利用人力㊁设备和仓储等各类资源㊂生成排产计划的过程既耗时又复杂,不仅需考虑可用资源㊁设备效率㊁员工数量㊁市场需求和既定产品服务目标等诸多因素,还要根据订单变动㊁计划外停机等约束条件的不断变化做出及时合理的优化调整,以确保安全生产㊁任务达成以及经济性优良㊂AI+工业互联网模式能够有效赋能排产计划生成,利用工业互联网采集的各生产线数据,基于智能化分析能力评估各环节实际生产效率限度,结合多维约束条件,快速㊁准确地制定出优化的排产计划,节约人工成本,增强过程控制㊂此外,AI+工业互联网模式的应用还能将外部市场形势与内部工况信息进行融合研判,及时㊁高效地做出适应性调整,降低对既定目标和运营效益的影响㊂在AI+工业互联网模式下,开展排产计划与仓储管理数据实时共享也将有助于加快物资周转,提高保供服务水平并不断优化库存结构,降低库存成本[12]㊂在北京大成企业研究院开展的案例分析中,某新能源电池生产企业为解决规模不断扩大中出现的各业务环节割裂㊁生产协同不足㊁决策效率低㊁排产效率差等问题,基于AI+工业互联网模式构建了决策分析与智慧排产系统㊂利用AI的高级计算和快速反馈能力,深度挖掘工业互联网监测㊁采集的各基地生产㊁仓储数据价值,并结合区域市场需求㊁物流运输情况等信息开展排产运营策略制定及优化,实现智慧化的排产设计㊁订单响应㊁决策制定,促进数据分析对生产运营的反哺㊂基于AI+工业互联网模式的决策分析与智慧排产系统实施后,该企业排产效率提升17%,订单响应速度提升1倍,跨部门协同效率增加40%,订单履约率提升22%[13]㊂在数字中国㊁制造强国的建设过程中,人工智能和工业互联网的融合应用已成为新阶段工业数字化㊁网络化㊁智能化发展的必由之路㊂未来,随着产业转型的逐步深入,工业互联网㊁AI相关技术的不断进步,AI+工业互联网模式在工业领域的渗透性将进一步增强,呈现出多点落地的规模化趋势㊂2㊀生成式AI的应用将助力AI+工业互联网模式发展升级㊀㊀2022年11月30日,美国开放人工智能(OpenAI)公司推出了对话式AI工具 ChatGPT㊂ChatGPT是一个超大的统计语言及顺序文本预测模型,其核心技术为生成式AI㊂2023年3月15日,OpenAI发布多模态预训练大语言模型GPT-4,带来了自然语言处理在表述逻辑性㊁自然性等人机交互体验领域的巨大提升[14],随后我国百度㊁阿里㊁华为等科技公司也相继推出了本土化的 类ChatGPT 生成式AI产品㊂由于具备更大的语料库㊁更强的计算能力㊁更通用的预训练和更强的自我学习能力,这些创新产品将为优化传统工业互联网赋能方式㊁助力工业产品全生命周期的效率和质量提升带来更多可能性㊂2.1㊀促进全方位数据挖掘分析在工业领域中,各类传统行业工程技术人员与数字化工程师之间往往存在着协作壁垒,严重阻碍了对工业生产各类数据的全方位挖掘分析,很大程度上约束了全面数字化转型的落地㊂生成式AI具备的人机协同和编程能力,能够更好地理解任务需求,有效扩展数据获取渠道,并结合工业互联网的生产数据采集功能,利用智能化算法为企业制定更合理的经营生产策略,也有助于解决 工业+数字化 复合型人才短缺的问题㊂2.2㊀支持跨行业信息融合产业融合是全球经济增长和现代产业发展的重要趋势㊂在此背景下,企业亟需扩展产业链相关环节的技术㊁知识㊁生产经营数据等信息,以提升融合发展水平,促进向价值链 微笑曲线 两端的高附加值环节延伸㊂生成式AI依托丰富的数据库资源,可以在线解答各种科技㊁生产等相关问题,并将复杂的技术知识快速简化为易于理解的形式,从而帮助从业人员高效获取跨行业技术㊁知识㊂同时,生成式AI还能对产业链中以 机器-工业互联网-AI-人 形式传播的信息流进行整合,根据不同的颗粒度㊁种类和实时性等需求,以更加智能的方式将各环节的数据信息进行差异化生成和推送,并提供智能化的跨行业融合方案,促进资源共享㊁技术交互以及业务优化配置,不断推动产业高质量融合发展㊂2.3㊀满足个性化需求新消费群体和新需求对 个性化 的强烈诉求向企业准确捕捉需求痛点㊁增强柔性化生产水平㊁兼顾个性化与低成本的能力提出了更高的要求㊂生成式AI 具有强大的人机对话交互能力,可以更精准地理解用户的需求,助推企业与用户的深度交互变革,实现用户在产品全生命周期中的深度参与㊂其与工业互联网的融合应用可有力破解传统生产经营方式中,客户个性化需求难以有效指导企业生产的难题,并通过制定科学合理的差异化生产方案,提高柔性化生产能力,让企业以低成本㊁高质量㊁高效率的运营,实现产品个性化设计㊁生产㊁销售及服务,提升用户满意度,强化企业竞争力㊂3㊀AI+工业互联网应用的局限性分析尽管AI+工业互联网模式的应用对打破工业生产的效率瓶颈㊁进一步激活生产数据要素的潜能㊁促进工业智能化转型具有重要意义,但由于工业具有细分领域众多㊁流程环节复杂㊁容错性低㊁可靠性和安全性要求高等特点,因此目前AI+工业互联网模式在工业领域的规模化推广还存在诸多限制因素㊂3.1㊀结果可靠性与可解释性不足工业生产过程交互环节多㊁业务复杂性高㊁容错率极低,要求智能化分析㊁决策的每一步阶段性结果具有可解释性㊂然而,许多AI算法通常采取 黑盒 机制,致使其决策结果的产生逻辑具有不可辨识性和不可推论性,这种模糊性直接降低了结果的可信任度,与工业生产依赖的准确严谨的过程预测㊁决策之间存在较大矛盾,也与工业互联网的高可靠性㊁强确定性要求不相符,严重阻碍了AI+工业互联网模式的部署应用㊂3.2㊀模型构建难度大一方面,AI算法模型的准确性提升需要以大量的训练数据为基础,但工业数据具有私密性高㊁有价值信息提取难㊁有效标注少等问题,尤其是对模型敏感能力影响极大的生产设备异常等训练数据量不足,将制约AI算法模型的持续调优㊁升级㊂另一方面,工业场景复杂多样,工艺流程差异化较大,采用单一场景或流程训练的AI算法模型泛化能力差㊁复用难度大㊂以上两方面因素不利于AI+工业互联网模式的大范围推广应用,难以实现对工业生产发展的及时跟进㊂3.3㊀开发成本过高AI算法模型集大算力㊁大算法㊁大数据为一体,在训练时依赖海量的数据㊁计算资源与云化存储能力,且需经历复杂的训练㊁验证环节,耗费成本极高㊂华为公布数据显示,仅一次AI大模型的开发训练成本就高达1200万美元[15]㊂由此将给企业带来沉重的经济负担,导致企业对AI+工业互联网模式的研发应用望而却步㊂这不仅影响产业投入的积极性㊁阻碍技术发展,而且难以达到工业互联网赋能中小企业数字化转型发展的目标要求㊂3.4㊀数据安全性难以保障工业数据包含了企业生产㊁经营和管理等信息,具有重要价值,如果遭遇威胁,可能会对企业的经营造成严重损害㊂同时,工业数据也是国家安全和国民经济的重要基础,一旦遭受破坏或泄露,将对社会稳定和经济发展造成重大损失㊂因此数据安全一直以来都受到企业和政府部门的重点关注㊂为防范企业内部因生成式AI产品储存用户聊天记录或通过互联网开展人机交互而可能造成的数据泄露和隐私保护相关风险问题,苹果㊁三星㊁SK海力士等企业已宣布禁用ChatGPT 等生成式AI产品㊂4㊀结束语在产业升级转型逐渐步入深水区的进程中,随着数据量呈现爆发式增长㊁计算能力显著提升㊁深度学习算法取得突破性进步,AI技术同工业领域融合应用的滞后周期正不断缩短,并将通过与工业互联网融合等模式,渗透到生产制造㊁运营管理㊁人员培训等过程㊂尤其在鼓励AI+工业互联网发展的政策陆续出台后, AI与工业互联网融合的模式将迎来高速发展期,对推进我国新型工业化发挥更大作用㊂在此过程中,不仅应努力拓展AI+工业互联网模式的赋能水平,丰富其应用场景,而且应针对现存的发展限制性因素从技术㊁管理㊁政策等多方面研究制定应对策略,以更充分地发挥AI+工业互联网模式对企业新旧动能转换和价值链延伸的推动作用,使其能更好助力中国制造业高质量发展㊂参考文献[1]陈雄华,张雪莹.发展工业互联网助力新型工业化[J].中国电信业,2023,270(6):65-67.[2]齐旭.工信部就 十四五 信息化和工业化深度融合发展规划举行新闻发布会[N].中国电子报,2021-12-03 (3).[3]龚信. 十四五 智能制造发展规划[N].中国工业报, 2021-12-29(3).[4]宁婧.国务院印发‘ 十四五 数字经济发展规划“[N].中国产经新闻,2022-01-18(2).[5]朱丽娜,黄海波,杨帅锋.国内外工业互联网数据管理与安全防护策略研究[J].保密科学技术,2022(9):50-57.[6]赛迪顾问股份有限公司.AI+工业互联网平台市场研究[R],2022.[7]乔侠,杨磊,王雷.工业领域ChatGPT应用前景[J].智能制造,2023(3):119-122.[8]李芃达.六部门发布‘工业能效提升行动计划“:推进重点行业绿色低碳发展[N].经济日报,2022-07-04(6).[9]工业互联网标识智库.工业互联网碳达峰碳中和园区案例:肇庆国家高新区[EB/OL].(2022-04-02)[2023-09-22]./news/show.php?itemid=30746.[10]思科(中国)有限公司.思科预测性维护解决方案白皮书[R],2017.[11]工业互联网产业联盟重庆分联盟. 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Based on the analysis of the application effect of AI+Industrial Internet model in the fields of comprehensive intelligent energy management,preventive maintenance of equipment,smart manufacturing scheduling and warehouse management,this paper demonstrates its important supporting role in the transformation of industrial intelligence.It also focuses on the positive role of emerging AI products in helping the development and upgrading of AI+Industrial Internet model.At the same time,it also points out the limitations faced by AI+Industrial Internet model applications at the current stage,hoping to provide reference for accelerating the implementation of various AI+Industrial Internet model application scenarios and preventing application risks.Keywords:AI;Industrial Internet;industrial digital transformation(收稿日期:2023-10-27)。
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工业互联网平台技术架构方案
随着信息化技术的快速发展，工业互联网成为了当前工业领域的热门
话题。
而在工业互联网中，工业互联网平台则是构建整个工业互联网
生态体系的重要组成部分。
为此，本文将从技术架构方案出发，分步
骤阐述工业互联网平台技术架构方案。
第一步，数据采集
工业互联网平台技术架构方案的第一个步骤就是数据采集。
在工业互
联网中，数据来源非常多样化，涉及到各种主题和类型的数据，包括
传感器数据、生产流程数据、设备维护数据、供应链数据等等。
因此，工业互联网平台需要从这些数据源中实时地采集数据，并将其进行有
效组织和管理。
常见的数据采集方式包括自动化处理、自定义培训、
直接连接设备、智能传感器等。
第二步，数据存储
数据存储是工业互联网平台技术架构方案中不可或缺的一步。
在数据
采集过程中，平台需要收集大量的数据，这些数据需要进行存储和处理，以保证数据的高效性和可靠性。
数据存储可以采用云存储技术，
将数据存储在云端，以便于数据的实时共享和分析。
第三步，数据分析
数据分析是工业互联网平台技术架构的重要一环。
通过数据分析，工
厂可以实现对自身生产过程的精细化管控和优化设计。
工业互联网平
台可以通过大数据分析、数据挖掘等技术手段，对采集的数据进行深
入挖掘，从中发现生产过程中的瓶颈和短板，进而优化生产流程，提
高生产效率和产品质量。
第四步，物联网平台
物联网平台作为工业互联网平台的重要组成部分，负责将实际设备和
网络进行连接，实现数据的实时传输和互联互通。
具体而言，物联网
平台可以实现远程设备管理、批量调度等功能，从而提高设备的运行
效率和管理效率。
第五步，安全性保障
安全性保障是工业互联网平台技术架构方案中必不可少的一环。
工业
互联网中，涉及到大量的关键信息和敏感数据，如生产流程、产品配方、设备运维等等。
因此，安全性保障是工业互联网平台的重要职责。
平台需要采用安全措施，保障敏感数据的安全性和可靠性。
综上所述，工业互联网平台技术架构方案是由多个步骤组成的，需要
从数据采集、数据存储、数据分析、物联网平台到安全性保障等多个
方面出发，确保整个工业互联网平台的高效、安全和可靠性。
同时，
随着工业互联网技术的不断发展，我们也相信在不久的将来，工业互
联网将为工业生产带来更加巨大的价值和发展机会。