当【打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能】成为目标,工业互联网成为我国制造业发展提供了新动能。

　　利用计算设备并发能力、扩展能力和统筹能力,帮助企业在目前许多业务目标的达成过程中实现协同的同时提升各项指标。

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　　《解耦工业互联,赋能转型升级――工业互联网人工智能应用白皮书》为工业互联网创新发展提供了新的思考方向――解耦工业互联,将工业互联网化整为零,在新的耦合框架中实现快速更新迭代。

　　白皮书详细论述了解耦工业互联的理论来源、运行机理、好处,以及基于人工智能的技术路线。同时,白皮书介绍了基于解耦的初步实践,分别描述了五大工业应用场景中由浅入深、由点到面的人工智能应用,为工业企业实施人工智能应用提供参考。

　　加快发展工业互联网,对推动我国工业企业数字化转型、制造业高质量发展具有重要意义。

　　①工业互联网通过将IT技术与OT技术深度融合,在实现人、机、物全面互联互通的基础上,基于对工业数据的深度感知、实时传输、快速处理和高级分析,能够有效解决工业数据的爆炸式增长与现有工业系统计算能力不匹配的问题,从而加快以数据为驱动的制造业数字化、网络化、智能化进程。

　　②工业互联网通过将制造资源和制造能力平台化,能够更大范围、更高效率、更加精准地优化资源配置、促进社会化协同,不断催生新技术、新业态、新模式,从而为制造业高质量发展提供新动能。

　　围绕工业企业设备/产品管理、业务与运营优化、社会化资源协作等三大应用场景,目前工业互联网主要能为工业企业带来降低成本、提高效率、提升产品和服务品质及创造新价值等四方面的成效。

　　工业互联网在优化已有业务方面成效显著,主要体现在降低成本、提高效率、提升产品和服务品质三个方面,这也是推动工业企业实施工业互联网应用的最大动力。在开拓新业务方面,由于涉及主体多、实施难度较大,创造新价值略显不足。

　　①降低成本:基于工业互联网的设备状态监测与报警、故障诊断、预测性维护、远程运维、能源管理、安全管理等应用,已经能有效帮助工业企业降低人员成本、运维成本、资源及能源成本等生产成本,并能减少因设备故障、计划外停机、安全事故等导致的意外损失。其中,降低人员成本的价值最为显著。

　　②提高效率:工业互联网通过数字孪生、人工智能、等新技术的深入应用,能够有效支撑制造企业实现基于数据驱动、智能决策的生产效率提升,具体表现在缩短研发周期、缩短交付周期、提升资源利用效率、提升员工工作效率、提升供应链运作效率等方面。

　　③提升产品和服务品质:工业互联网基于机器视觉、机器学习、物联网感知等技术,通过质量管理、工艺优化、产品全生命周期管理等深度应用,能够帮助工业企业提升产品合格率、降低产品故障率、推动产品持续优化、实现产品可追溯、提升售后响应速度、不断延伸客户服务等。

　　④创造新价值:基于工业互联网的产品智能化、数据即服务、新商业模式等创新应用,能够加速企业在新产品、新服务、新市场、新模式等方面的创新,为工业企业创造新价值、塑造新竞争优势。

　　①意愿不足:虽然数字化转型已成为大部分企业的共识,但由于认知水平的差异,部分工业企业对工业互联网的新技术、新应用、新模式缺乏清晰概念,不知道能够解决哪些问题、带来哪些商业价值,因此对工业互联网应用十分谨慎。

　　②基础不强:数据已逐渐成为关键生产要素,但目前设备运行和生产运营状态还不能转化为大量可用的数据,数据被封锁在各个系统、各个部门、各个设备中,即便工业企业有意愿尝试基于工业互联网的新技术、新应用和新模式,数据匮乏也使得巧妇难为无米之炊。

　　③资金不够:目前,大部分工业互联网应用项目为定制化的系统性大项目,大量的资金投入、漫长的实施周期成为工业企业难以承受之重,中小企业更是望洋兴叹。

　　④路径不明:市场上服务商数量众多,大部分能提供各种类型的解决方案。在信息不对称情况下,工业企业就算明确了想要实施的工业互联网应用,也没有一套标准帮助他们在形形的名单中找到适合自己的服务商。

　　解耦工业互联的思路来源于软件体系。在软件工程中,解耦可理解为降低耦合度,也可理解为降低模块间的依赖性。在工业互联网体系中亦如此,各类组件、模块、应用的耦合度越低,其可复制性就越高。

　　解耦工业互联就是将整个工业互联网体系化整为零,拆分后的各个组件各自发展,需要的时候像搭积木一样再把它们在新的工业互联网耦合框架里整合起来,实现各类模块功能的高度内聚但互不影响。

　　由此可知,解耦工业互联的核心思想是:把大系统拆分成小系统,降低系统的复杂性,从而让各个系统各司其职,实现快速更新迭代。

　　以数据流动为基础、以业务目标为导向,解耦工业互联网,形成新的工业互联网耦合框架统一的耦合框架是解耦的前提条件,是系统拆解后再“拼接”起来的“粘合剂”。

　　此时,统一的耦合框架并不是指采用某一种协议、某一类标准,而是各参与方经过充分沟通交流、并通过实践论证,约定好边界与交互标准,从而形成的共识。

　　在解耦思路的指导下,以微软为代表的平台企业已经开展了一些探索,初步形成了一批技术较为成熟、路径较为清晰、企业愿意付费的工业互联网人工智能解决方案。

　　其中,在设备/产品管理、质量管理、能源管理、安全管理及供应链管 理五大工业场景中的应用最为典型。在这些场景中,微软人工智能应用已经能 够由浅入深、由点到面地解决企业关键问题,正从技术和场景的局部探索向通 用解决方案加速推进。

　　解耦工业互联方法论远非完善,即使白皮书认为解耦后形成的新耦合框架有望成为推进工业互联网人工智能解决方案快速落地、低成本复制推广的方式,并在特定场景中初步验证了解耦工业互联的可行性,具体请详细阅读报告详情。尊龙凯时官方入口