2017工业互联网平台白皮书_113页-5mb
报告摘要
工业互联网平台白皮书(2017)总结
核心内容概述
《工业互联网平台白皮书(2017)》系统阐述了工业互联网平台的内涵、技术体系、产业生态、应用场景及发展建议。白皮书指出,工业互联网平台是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体,其本质是通过构建数据采集、汇聚、分析服务体系,实现制造资源的泛在连接、弹性供给与高效配置。
主要观点与关键信息
1. 工业互联网平台的四大特征
- 泛在连接:具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力。
- 云化服务:实现基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算。
- 知识积累:能够提供基于工业知识机理的数据分析能力,并实现知识的固化、积累和复用。
- 应用创新:能够调用平台功能及资源,提供开放的工业APP开发环境,实现工业APP创新应用。
2. 工业互联网平台的体系架构
工业互联网平台包括边缘层、平台层(工业PaaS)和应用层三大核心层级,以及IaaS基础设施和安全管理体系作为基础支撑。
- 边缘层:负责数据采集、协议转换、边缘计算等,实现数据的本地预处理与智能分析。
- 平台层:基于通用PaaS技术,叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能,构建可扩展的云操作系统。
- 应用层:形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP,实现平台的最终价值。
3. 工业互联网平台的核心作用
- 集成海量工业设备与系统数据,实现业务与资源的智能管理。
- 促进知识和经验的积累与传承,驱动应用和服务的开放创新。
- 是新型制造系统的“数字化神经中枢”,在制造企业转型中发挥核心支撑作用。
4. 工业互联网平台技术体系
工业互联网平台涉及七大核心技术:
- 数据集成与边缘处理技术:实现多源异构数据采集、协议转换、边缘计算。
- IaaS技术:提供网络、计算、存储等资源的池化管理与弹性分配。
- 平台使能技术:包括资源调度、多租户管理等。
- 数据管理技术:包括数据处理框架、数据预处理、数据存储与管理。
- 应用开发和微服务技术:支持多语言开发、微服务架构、图形化编程等。
- 工业数据建模与分析技术:包括数据分析算法、机理建模、数字孪生等。
- 安全技术:包括数据接入安全、平台安全、访问安全等。
5. 工业互联网平台产业生态
- 四类平台企业:装备与自动化企业、领先制造企业、软件企业、信息技术企业。
- 五大支撑主体:云计算、数据管理、数据分析、数据采集与集成、边缘计算企业。
- 两类平台用户:垂直领域用户、第三方开发者。
6. 工业互联网平台应用场景
- 工业现场的生产过程优化:如工艺参数优化、设备维护、能耗管理等。
- 企业运营的管理决策优化:如供应链管理、生产管控一体化、企业决策管理等。
- 社会化生产的资源优化配置与协同:如协同制造、制造能力交易、个性定制等。
- 产品全生命周期的管理与服务优化:如产品溯源、远程预测性维护、设计反馈优化等。
7. 工业互联网平台发展建议
- 充分利用现有成熟技术:快速构建平台,提高效率。
- 强化工业知识积累与分析能力:增强平台核心竞争力。
- 注重开放创新:打造平台应用生态,推动开发者参与。
- 聚焦优势领域:实现平台差异化发展,提升行业影响力。
- 构建标准体系:促进互联互通,推动平台标准化发展。
- 确保安全可靠:推动可信发展,保障数据与系统安全。
典型工业互联网平台介绍及案例
航天云网-INDICS平台
- 平台定位:工业互联网平台,支持“云计算+边缘计算”混合数据计算模式。
- 平台功能:提供工业服务引擎、流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等服务,以及200多种API接口。
- 应用案例:河南航天液压气动技术有限公司通过INDICS平台,实现产品研发设计周期缩短35%、资源利用率提升30%、生产效率提高40%。
树根互联-根云平台
- 平台定位:基于三一重工在装备制造及远程运维领域的经验,构建独立开放的工业互联网平台。
- 平台功能:提供智能物联、大数据和云计算、SaaS应用和解决方案等。
- 应用案例:与久隆保险合作推出UBI挖机延保产品数据平台,实现保险精准定价与风险管控。
海尔-COSMOPlat平台
- 平台定位:以用户为中心的大规模定制化生产平台。
- 平台功能:涵盖资源层、平台层、应用层、模式层,实现全流程的智能化解决方案。
- 应用案例:基于COSMOPlat平台的洗衣机个性化定制,满足用户多样化需求。
总结
工业互联网平台作为制造业转型升级的重要推动力,正在从技术、生态、应用等多个层面快速演进。白皮书指出,我国工业互联网平台仍处于起步阶段,需加强统筹协调,推动平台建设与应用创新双轮驱动,打造综合能力平台,提升平台生态与应用能力。同时,平台需在安全、标准、开放合作等方面持续发力,以构建具有国际竞争力的工业互联网生态系统。
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