企业工业互联网服务平台

当前，内网技术发展呈现三个特征：IT和OT正走向融合，工业现场总线向工业以太网演进，工业无线技术加速发展。数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模，实现要素之间传输信息的相互理解，数据互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。其中，数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构（OPC UA）、消息队列遥测传输（MQTT）、数据分发服务（DDS）等；数据语义语法主要指信息模型，典型技术包括语义字典、自动化标记语言（automation ML）、仪表标记语言（Instrument ML）等。工业互联网助力企业快速响应市场变化，抓住商机。企业工业互联网服务平台

中国与美德在工业基础和工业know-how方面差距明显。德国工业积淀深厚，在产品研发、装备和自动化系统、工业控制和工艺流程等领域拥有全球有名的老牌工业企业和隐形中小企业，例如西门子。美国工业知识经验软件化、平台化能力处于全球先进地位，拥有IBM、微软、甲骨文等全球软件服务寡头。中国工业化发展历程短，缺乏综合实力较强的企业，工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足。但是，国内完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力，为平台快速发展提供了基础。企业工业互联网服务平台工业互联网促进跨界融合，打造全新产业生态。

从主要技术角度看，工业互联网是系统集成技术，从主要技术的角度来看，工业互联网的本质在于对工业大数据的深度利用。这一过程涉及数据从生成到较终转化为决策信息的全周期，包括数据的采集、传输、分析、融合、管理以及决策支持等关键环节。为了实现这些环节，需要整合多种技术和软硬件资源，执行从感知识别到智能算法，再到系统集成和平台应用的一系列任务。工业互联网技术可以被理解为一种系统集成技术，它专注于获取、处理和应用工业过程中的数据，以实现数据价值的较大化。这种技术的应用不只优化了数据处理流程，还为企业的运营提供了深刻的洞察力和决策支持，推动了工业向智能化和自动化的转型。

中国工业数据采集和分析能力不足。中国在设备数字化、网络化方面与美、德之间的差距较大，在边缘计算层，平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外，缺乏完整的行业数据采集方案。截至2018年底，我国制造企业生产设备数字化率为45.9%，数字化设备联网率为39.4%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。其次，发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。而且美国、德国具有大量经验丰富和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。边缘计算减少数据传输延迟，提升工业互联网实时响应能力。

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。工业互联网为半导体行业提供高效生产，提升国产芯片竞争力。广州小微企业工业互联网应用

通过大数据分析，工业互联网优化生产流程，提升效率。企业工业互联网服务平台

随着新一轮科技革新和产业变革纵深推进，一大批新技术、新产业正在快速孕育、蓄势待发。要抓住机遇加快推进工业互联网规模发展，着力突破瓶颈制约，持续优化赋能传统产业转型升级的模式和路径，助力产业不断提升档次高化、智能化、绿色化水平。具体可在以下方面着力。“建与用”系统推进，夯实转型升级基础。加快提升网络覆盖范围和服务效能，引导企业开展内网改造和升级，推进5G工厂建设，提升互联互通水平。实施工业互联网标识解析体系“贯通”行动，促进标识在消费品、原材料等行业产业链上下游“贯通”应用。发挥多层次工业互联网平台体系作用，推动人工智能、数字孪生等融合发展。企业工业互联网服务平台

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