有助于推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色化發(fā)展。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為表示的新型基礎(chǔ)設(shè)施，與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展之間存在高度耦合性。把工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)貫穿于綠色發(fā)展的設(shè)計、制造、管理、服務(wù)各環(huán)節(jié)，能夠從全生命周期賦能能源優(yōu)化調(diào)度、碳排放監(jiān)測和管控，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展提供支撐。目前，在鋼鐵、水泥等一些重點用能行業(yè)中，企業(yè)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)搭建生產(chǎn)調(diào)度平臺、打造環(huán)境智能監(jiān)測與管控體系等，可以實現(xiàn)提高能源資源利用效率、減少能源消耗、減少碳排放等目標(biāo)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連接全球工廠，推動全球化生產(chǎn)與協(xié)作。河南企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定制方案

其中，數(shù)據(jù)傳輸?shù)湫图夹g(shù)包括嵌入式過程控制統(tǒng)一架構(gòu)（OPC UA）、消息隊列遙測傳輸（MQTT）、數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)（DDS）等；數(shù)據(jù)語義語法主要指信息模型，典型技術(shù)包括語義字典、自動化標(biāo)記語言（automation ML）、儀表標(biāo)記語言（Instrument ML）等。標(biāo)識解析體系實現(xiàn)要素的標(biāo)記、管理和定位，由標(biāo)識編碼、標(biāo)識解析系統(tǒng)和標(biāo)識數(shù)據(jù)服務(wù)組成，通過為物料、機器、產(chǎn)品等物理資源和工序、軟件、模型、數(shù)據(jù)等虛擬資源分配標(biāo)識編碼，實現(xiàn)物理實體和虛擬對象的邏輯定位和信息查詢，支撐跨企業(yè)、跨地區(qū)、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)共享共用。湖南AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)商工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)遠程監(jiān)控，提升設(shè)備運行安全性。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應(yīng)用推動了一批新模式、新業(yè)態(tài)孕育興起，提質(zhì)、增效、降本、綠色、安全發(fā)展成效明顯，初步形成了平臺化設(shè)計、智能化制造、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個性化定制、服務(wù)化延伸、數(shù)字化管理六大類典型應(yīng)用模式。平臺化設(shè)計是依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，匯聚人員、算法、模型、任務(wù)等設(shè)計資源，實現(xiàn)高水平高效率的輕量化設(shè)計、并行設(shè)計、敏捷設(shè)計、交互設(shè)計和基于模型的設(shè)計，變革傳統(tǒng)設(shè)計方式，提升研發(fā)質(zhì)量和效率。日本、法國等其他發(fā)達國家也在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域積極布局，通過政策扶持和資金投入，推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。這些國家的企業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也取得了不少成果，為產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出了貢獻。

目前，IaaS資源訂閱已較為普遍，其下一步發(fā)展關(guān)鍵在于如何豐富平臺的功能組件，并提供訂閱服務(wù)。業(yè)務(wù)PaaS平臺目前是通過專業(yè)服務(wù)獲利，未來主要開展訂閱模式和專業(yè)服務(wù)，同時兼具交易、金融和分成等多樣化贏利模式。業(yè)務(wù)平臺現(xiàn)階段以定制化交付為主，業(yè)務(wù)范圍受限，未來的業(yè)務(wù)和商業(yè)擴張要求其將業(yè)務(wù)組件下沉至平臺，形成相對通用、可復(fù)制的平臺服務(wù)能力，再通過工業(yè)App開發(fā)商和系統(tǒng)集成商形成平臺服務(wù)向更大范圍擴展。咨詢服務(wù)也正在成為平臺專業(yè)服務(wù)的重要方式，部分企業(yè)依托其平臺所集聚的數(shù)據(jù)，為客戶提供分析服務(wù)，以指導(dǎo)業(yè)務(wù)拓展。智能化設(shè)備維護管理系統(tǒng)，延長設(shè)備使用壽命。

四類參與者各具優(yōu)劣勢，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可謂AI發(fā)展的較佳土壤。由于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺連接了數(shù)以千萬計的設(shè)備和傳感器，能夠?qū)Ξ悩?gòu)系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員信息、生產(chǎn)資料等要素泛在感知、高效采集和云端匯總，集成海量工業(yè)數(shù)據(jù)，為AI模型訓(xùn)練提供優(yōu)良數(shù)據(jù)集。同時，面向特定應(yīng)用場景的算法可形成應(yīng)用模塊，搭載在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上，算力則由用戶端選擇私有部署、云端部署或混合部署。目前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺市場參與者主要包括傳統(tǒng)制造業(yè)廠商、工業(yè)軟件廠商、ICT企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)四大類。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為汽車行業(yè)提供智能制造，提升汽車品質(zhì)。安徽IOT工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定制方案

通過大數(shù)據(jù)分析，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升效率。河南企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定制方案

中國工業(yè)數(shù)據(jù)采集和分析能力不足。中國在設(shè)備數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化方面與美、德之間的差距較大，在邊緣計算層，平臺發(fā)展所必需的智能感知、自動控制、協(xié)議解析、邊緣智能模塊等一系列基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)高度依賴國外，缺乏完整的行業(yè)數(shù)據(jù)采集方案。截至2018年底，我國制造企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率為45.9%，數(shù)字化設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率為39.4%，尤其是中小企業(yè)基礎(chǔ)薄弱，設(shè)備改造和數(shù)據(jù)采集難度較大。其次，發(fā)達國家工業(yè)設(shè)備產(chǎn)品在全球市場占據(jù)主導(dǎo)地位，GE、西門子等企業(yè)依托自身產(chǎn)品可采集跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)。而且美國、德國具有大量經(jīng)驗豐富和初創(chuàng)的數(shù)據(jù)分析企業(yè)，通過合作能幫助平臺快速提升能力。但是中國市場巨大，一旦解決數(shù)據(jù)采集等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)問題，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)必然帶來后發(fā)優(yōu)勢。河南企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定制方案