當(dāng)前，全球制造業(yè)正處于數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息通信技術(shù)與工業(yè)系統(tǒng)深度融合所形成的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，對推動工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展意義重大。

在疫情態(tài)勢回暖，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的進(jìn)程中，智能制造與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)均擔(dān)當(dāng)起了不可或缺的重要角色。基于知識圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的開發(fā)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型、工廠智能化升級，都將是企業(yè)在新基建大潮下智能化發(fā)展的探索方向。

物聯(lián)網(wǎng)智庫攜手來自走向智能研究院、樹根互聯(lián)、菲尼克斯電氣、利爾達(dá) - 聯(lián)芯物聯(lián)網(wǎng)、專心智制、博拉科技等企業(yè) / 機(jī)構(gòu)的行業(yè)專家，在線上共探“智能制造發(fā)展趨勢”。

基于知識圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——新基建中的“佼佼者”

走向智能研究院執(zhí)行院長 / 英諾維盛總經(jīng)理 趙敏

將知識圖譜與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，提高工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)接度將為企業(yè)帶來更大價值。作為第一位發(fā)言人，趙敏先生為直播間的觀眾朋友們對基于知識圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)介紹。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為企業(yè)帶來價值的過程中，需要聯(lián)接一切可以聯(lián)接的工業(yè)要素、生態(tài)要素。提高聯(lián)接度，就必須揭示不可見的隱性要素與關(guān)系。知識圖譜作為人工智能分支技術(shù)，將事物背后的隱性關(guān)系轉(zhuǎn)化為計算數(shù)據(jù)并以可視化的形式展現(xiàn)出來，讓不可見要素變?yōu)榭梢?、不可計算要素變?yōu)榭捎嬎恪⒉豢陕?lián)接要素變?yōu)榭陕?lián)接。

基于知識圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺讓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)入了一個嶄新的、具有巨大潛在價值的領(lǐng)域，并已經(jīng)在石油工業(yè)、電力工業(yè)等方面得到廣泛應(yīng)用。預(yù)計在今后的發(fā)展中，智通工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將具備較大的發(fā)展動能與應(yīng)用潛力，或?qū)⒊蔀樾袠I(yè)隱形冠軍。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級

樹根互聯(lián)作為被全球廣泛認(rèn)可的國際化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能平臺公司，在新基建時代，提出了“從線下到線上，再回到線下”的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)營邏輯模型。

基于該模型，樹根互聯(lián)于 2016 年 12 月，發(fā)布工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺—根云，成為首批具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的新一代工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。

根云平臺深入物聯(lián)接入、數(shù)據(jù)管理與分析開發(fā)應(yīng)用等方面，深度賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“數(shù)字孿生”的全方位建模。目前，根云平臺已經(jīng)成功應(yīng)用于寧夏共享、中電科 48 所、優(yōu)力電驅(qū)、杰克股份、福田康明斯、格瑞拓、樂配 24T 等企業(yè)，積累了多個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級的成功案例。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)賦能工廠智能化升級

菲尼克斯電氣 智能制造數(shù)字工業(yè)解決方案資深顧問 程煒

智能工廠建設(shè)是一個循序漸進(jìn)的過程，工廠智能化升級的主要目標(biāo)是實現(xiàn)從接單到交付，OTD 端到端價值流程的優(yōu)化，需要工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供實時、可靠有效的數(shù)據(jù)。

作為工業(yè) 4.0 最核心的參與者和推進(jìn)者，菲尼克斯具備完善的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，各類生產(chǎn)設(shè)備使用數(shù)據(jù)以及工廠 / 辦公區(qū)域耗能設(shè)備實時上云，在云端進(jìn)行能源分析及管理；精確排產(chǎn)工廠訂單及相關(guān)資源分配；實時監(jiān)控工廠物流任務(wù)，對工廠管理實現(xiàn)智能化升級。

在應(yīng)用中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需要和企業(yè)現(xiàn)有 IT/OT 技術(shù)融合，關(guān)注到數(shù)據(jù)信息安全、投資回報率等不可避免的挑戰(zhàn)，以全局視角對工廠進(jìn)行咨詢規(guī)劃，識別具體的場景并選型技術(shù)。在數(shù)字工業(yè)咨詢規(guī)劃方面，菲尼克斯建議應(yīng)明確目標(biāo)和挑戰(zhàn)，定位場景、痛點及技術(shù)方法，通過數(shù)字工業(yè)咨詢規(guī)劃形成數(shù)字工廠藍(lán)圖，為未來業(yè)務(wù)擴(kuò)展及復(fù)制奠定基礎(chǔ)。

云管端全面爆發(fā)，助力物聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)

隨著 5G 時代的到來，到 2022 年我國將突破一批面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特定需求的 5G 關(guān)鍵技術(shù)。利爾達(dá) - 聯(lián)芯物聯(lián)網(wǎng)總經(jīng)理李亞春從 5G 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展政策、5G 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)典型應(yīng)用指標(biāo)要求、利爾達(dá) 5G 產(chǎn)品方案及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用實踐三方面進(jìn)行介紹。目前，5G 智能制造共包括運(yùn)動控制、C2C 機(jī)器間控制、移動面板、移動機(jī)器人、大規(guī)模連接、工業(yè) AR 及監(jiān)控六大應(yīng)用場景。

對此，利爾達(dá)推出了 5G 工業(yè)邊緣智能終端產(chǎn)品，支持 80%的 5G 應(yīng)用場景，覆蓋云 AGV、云測試、云操控、云監(jiān)控、云視覺、工業(yè)控制等。利爾達(dá)致力于服務(wù)客戶評估工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的相關(guān)性能，以促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品在 5G 時代的快速發(fā)展。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的應(yīng)用實踐

工業(yè)要上云，就一定要涉及到邊緣計算。大眾認(rèn)為“邊緣計算就是做盒子，賣盒子”，但專心智制總經(jīng)理宋波卻結(jié)合實際應(yīng)用，從設(shè)備和現(xiàn)場數(shù)字化、運(yùn)維管理物聯(lián)網(wǎng)化以及數(shù)據(jù)安全三方面對邊緣計算進(jìn)行了形象的介紹。

從成本、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制等問題的解決到邊緣計算的開發(fā)，再到區(qū)塊鏈及 AI 方面的應(yīng)用，邊緣計算的發(fā)展就像一個升級打怪的過程。宋波指出，邊緣計算的實質(zhì)是算力的組織和應(yīng)用，我們要把任務(wù)分解，合理分配云計算及邊緣計算所承載的算力，并做好邊云協(xié)同及邊邊協(xié)同，才能將邊緣計算更好地應(yīng)用于各行各業(yè)中。邊緣計算要與工業(yè)進(jìn)行深度融合，生成模型化的數(shù)據(jù)，滿足數(shù)字孿生。

機(jī)械制造行業(yè)工業(yè) SaaS 探索實踐

目前，SaaS 化實施在設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、質(zhì)量追溯及高級排程方面難度較大。云棲智造 CTO 騰國棟對以上三部分內(nèi)容的技術(shù)流程及特點展開詳細(xì)分析，闡明實現(xiàn) Saas 化落地的具體方法。

滕總認(rèn)為，在 SaaS 的技術(shù)支持下，利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)共性支撐平臺完善上下游產(chǎn)業(yè)鏈可以推動市場應(yīng)用的發(fā)展。作為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家，云棲智造根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀及痛點助力正陽科技成果實現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為機(jī)械制造行業(yè)工業(yè) SaaS 化實施提供借鑒和參考。
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