江西人工智能工业互联网解决方案

近年来，新一轮科技革新和产业变革快速发展，互联网由消费领域向生产领域快速延伸，工业经济由数字化向网络化、智能化深度拓展，互联网创新发展与新工业革新形成历史性的交汇，催生了工业互联网。加快发展工业互联网，促进新一代信息技术与制造业深度融合，是顺应技术、产业变革趋势，是加快制造强国、网络强国建设的关键抓手，是深化供给侧结构性革新、促进实体经济转型升级，也是实现“碳达峰、碳中和”目标，持续推进可持续发展的客观要求。实时数据分析助力企业精确营销，提升客户满意度。江西人工智能工业互联网解决方案

电子信息行业属于知识、技术密集型产业，产品细分种类多、生产周期短、迭代速度快，对品质管控、标准化操作与规范化管理、市场敏捷化响应等要求较高。中国电子、华为、中兴等通过工业互联网开展设备可视化管理、产品良率提升、库存管理优化、全流程调度优化和多工厂协同等典型应用探索，一方面通过机器视觉、大数据分析等新技术提升质量管理、设备故障诊断、产品库存管理等环节效率，另一方面通过建设互联工厂实现企业级决策优化和需求敏捷响应。江西人工智能工业互联网解决方案工业互联网推动个性化定制生产，满足消费者多样化需求。

工业互联网利用物联网、大数据分析、人工智能等先进技术，使企业能够更好地理解和优化生产流程，提高生产效率、降低成本，并实现智能化的工业运营。IaaS层，基础设施层（IaaS）主要提供云基础设施，如计算资源、网络资源、存储资源等，支撑工业互联网平台的整体运行。其主要是虚拟化技术，利用分布式存储、并发式计算、高负载调度等新技术，实现资源服务设施的动态管理，提升资源服务有效利用率，也确保资源服务的安全。IaaS层作为设备和平台应用的连接层，为PaaS层的功能运行和SaaS层的应用服务提供完整的底层基础设施服务。

为了给客户提供完整的解决方案，平台间的合作更加紧密，各类平台分工明确，专注于自己的专长。通过合作不只能实现平台的灵活部署，如GE、西门子 与微软、亚马逊的合作，能够有效优化基础资源的部署，还能强化更现场数据采集能力，如航天科工、SAP与西门子的合作，能够降低设备接入难度，实现更大范围的数据采集。另外，合作也能提高自身的数据分析能力，如ABB、西门子与IBM的合作，都旨在提升自身平台的计算分析能力。因此，依靠各平台的相互协作，打造开放共享的价值网络，成为现阶段工业互联网平台发展的基础。工业互联网促进跨界融合，打造全新产业生态。

面临的发展难点与挑战，技术挑战 ，连接能力：工业设备种类、通信协议、数据格式繁杂，尚缺乏有效的技术手段低成本、便捷地实现连接数据能力：数据种类少、标准各异、质量较低、有效性不足。企业对数据共享开放的意愿不强；技术落地：融合新兴技术的应用有效性有待验证、场景挖掘有待强化。应用挑战 ：基础设施：工业企业信息基础设施建设水平参差不齐，多数企业数字化基础薄弱；方案应用模式：标准化、通用解决方案数量有限；人才：缺少既懂信息技术又懂工业知识的复合型专业人士人才。智能化生产调度系统，提高生产排产效率。江西人工智能工业互联网解决方案

工业互联网为汽车行业提供智能制造，提升汽车品质。江西人工智能工业互联网解决方案

国内外主流工业互联网平台，共通性与差异性：1）国内外主流工业互联网平台共通性，从工业互联网的总体发展情况来看，国内外主流工业互联网平台有以下共通之处。（2）工业互联网平台的技术架构基本趋同，包括边缘层、IaaS平台、工业PaaS平台、工业SaaS平台。（3）构建合作伙伴关系和生态系统是平台发展的主要途径。边缘层是前提。边缘层将工业设备、智能产品等接入，通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。GE推出部署在现场传感器、控制器和网关的据采集转换模块Predix Machine，西门子推出即插即用的数据接入网关Nano，航天云网也推出物联网接入工具，支持多源设备的数据采集和集成。江西人工智能工业互联网解决方案