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什么是工业互联网？
百人有百种解释。
其中包括大数据、云平台、AI算法、行业知识和智能设备等元素。
不同的是，包括制造业、互联网产业在内的各个玩家，根据自己的集中区域，重要度等级有可能不同，给权重分配不同的权重。
无论是相同的还是不同的，要实现方案落地以及规模化的应用，必须满足制造业企业的当前需求:降低增效。
值得注意的是，在云平台的构建方面，各行各业的玩家都从不同的角度开始采用AI算法。AI算法受IT行业、创业企业的欢迎，尤其是视觉类AI算法在工业品检测、缺陷检测方面的应用相对成熟的工业协商和相关标准
在这种背景下，工业互联网行业的应用、解决方案逐渐落地，汽车、家电、3C电子等相对“大胆”的制造业数字化变革已经在路上。
这种趋势和应用实例在第二十一届中国国际工业博览会(以下简称“2019工博会”)上也有出现。
西门子&； 犀牛:数字企业的能力评价模型
目前国内企业的数字化变革分为两类，有的企业理解自己的变革要点在哪里，应该如何变革，这样的企业大多已经有数字化基础的另一类企业虽然有数字化变革的需求，但不知道从哪里开始变革。 这种企业在国内制造业中比较大。
所以，在工业互联网上工作的企业，有多少“合作”？
在2019工博会上，西门子除展示了自己的数字双胞胎应用实例、MindPower智能配电管理云平台外，还与卫生仪合作发布了数字企业能力评价模型。
西门子数字企业商务总监顾欣表示，西门子从6个维度形成了这个企业数字评价框架。 包括基础支持型企业战略、尖端应用、组织管理三个维度，以及企业自身价值链中的系统整合、生产管理、数据管理三个维度
企业战略。 企业未来数字化转型蓝图与战略方向设置。
最先进的应用。 利用先进技术支持数字转型。
组织管理。 制定组织体制和责任要求负责人推动企业的数字化转型，培养未来人才要有自己的想法。
生产管理。 生产制造管理系统需要形成一定的过程，实现相应的标准化。
系统整合。 企业与大量IT子系统形成OT管理系统，这些系统不相互连接，相互连接，系统整合，形成更大的价值已成为当前的重大课题。
数据管理。 数字企业拥有大量数据，是一项需要综合利用和管理数据的工作。
顾欣强调，该模型主要是利用简单的系统和互联网推广方式进行初步诊断，然后西门子和合作伙伴提供的一站式咨询、系统服务、产品服务可以为企业的数字转型提供必要的服务。 什么？
根据公式，该模型于2018年首次发布，目前已生成约3000份评估报告。
研华:着重于边缘方面的价值，云平台方面构建生态
对西门子来说，研华可以说是国内工业设备厂商的代表，同时研华近年开始着手构建自己的工业互联网系统。
研华科技(中国)工业物联网事业组总经理蔡奇男说:“我们最初是一家自动硬件公司，十年前就意识到了工业软件的重要性，2014年意识到了数据的价值，计划最大化OT层的数据价值，构建WISE-PaaS平台。”
与其他工业互联网企业略有不同，研华目前仍以边缘设备方面的价值为主，WISE-PaaS平台以更多的共同创造模式构建了工业互联网生态。 雷锋网即使在研华展台，政策维护软件也是研华共创模式下的合作企业之一，政策维护软件知道通过构建EPOS工业网络平台，可以为中小企业工厂提供数字化解决方案。
具体而言，EPOS将工厂业务单元、研发单元、仓库单元、生产单元等抽象化为数字化模型，采用微服务、集装箱等互联网技术，与设备管理探测工业APP(DMPS )、生产管理探测工业APP(IMPS )等工业APP相结合，为工业企业服务
海尔:洗衣机的互联工厂方案
海尔cosmooplat作为当今工业互联网的明星平台，作为海尔在工业互联网领域的核心布局，一直活跃在各大展会上，本次工博会也展示了海尔基于cosmooplat的建筑、医疗、机械等领域的解决方案
官方资料显示，海尔科斯莫平台目前跨行业、跨领域、跨地区共同共享生态。 简而言之，海尔在平台方面也提出了生态战略。
在海尔的展位上，雷锋网看到了海尔基于COSMOPlat为自己的滚筒式洗衣机建设的洗衣机互联工厂的解决方案。
海尔目前有13家连接工厂，所有工厂的内筒工厂、箱子工厂、外筒工厂、最终组装工厂内的设备均通过该系统实现连接，订单总量、计划数量、库存信息、生产线实时状况等信息均通过数字平台提供。
另外，采用订货单形式进行订货分配，各工厂可以根据自己的实际生产能力容易地接受订货。
订单的发货过程具体分为10个阶段(订单、智能生产、智能筛选、灵活组装、模块组装、定制组装、智能检查、智能仓库、定制对话、用户评价)。 根据实际生产过程的复杂性和历史数据进行各阶段的时间预测。
这一系列系统还包括产品检查和数据监控和管理，包括产品发运的所有生命周期。
此外，海尔还展示了基于cosmop国家OID标识分析系统和家电行业表示分析的应用服务平台，是海尔生产的家电行业标识分析二级节点。
英特尔:纺织业应用实例
比起更接近设备侧和工厂侧的OT侧制造商，IT制造商更喜欢人工智能，特别是成熟的视觉算法的应用。 人工智能的前提是计算能力、算法能力，雷锋网在英特尔展位上看到了应用于纺织服装行业视觉检测的案例。
目前制造业产业面临的一个问题是，产业数字化发展后，产量增大，而人类有疲劳期，不正确，而年轻人不愿意从事机械化工作。 机器视觉为了视觉检查削减了人工费，兼具正确性。
英特尔通过为JWIPC工程设备提供“硬件平台( CPU、VPU )”和“边缘智能软件平台AI参考算法”的综合解决方案，构建服装行业视觉检测计划 该程序采用基于英特尔开放视频的计算机视觉算法，通过CPU VPU异构解决方案解决了计算能力问题。
由于CPU在进行逻辑运算，因此不擅长浮点运算，通过追加VPU处理器提高生产效率。
具体而言，在设备操作的过程中，利用AI算法对收集到的数据进行分析，最终将分析结果反馈给应用层，利用应用层软件输出分析结果。 目前，该工控设备已应用于织造厂缺陷检测、印刷厂和服装厂订单跟踪和订单管理，现场技术人员也对雷锋网表示:“由于织造厂管理方式先进，智能化设备不足，缺乏AI算法所需的高质量数据。 现在这个设备的应用还不多。 这个行业发展还需要时间”。
与此同时，在英特尔展位上，雷锋网站从英特尔智能工厂的技术配置框架上，反映了从工作负载整合、设备互联、数据收集、机器视觉到最终设备控制的当前工业互联网的实用整体构想。
百度:工业质量检测云方案
在今年8月的2019百度云智峰会上，百度的尹世明副总裁提出了“人工智能工业化”，在2019工博会上，雷锋网也再次看到了百度的工业质量检测云的整体方案。
质量检查的一环占据了全厂工作的重要部分，“1000人的工厂中，也许有200人在进行质量检查”
百度智能云可以为企业用户提供两种方案
第一，定制方法。 用户通过提供至少50-100张工业检测缺陷照片，可以训练定制算法模型，最终应用于实际方案
第二类，用户购买百度智能云平台后，配置在当地，自行训练算法模型，配置应用。
现在很多制造商都不想将自己的数据上传到公开云，因此很多用户选择私有化。 就成本而言，云平台的销售价格在100万左右，个性化解决方案也在100万左右，具体而言，推理模型通常为30-50万。
具体而言，通过相机、镜头、保护装置、计算设备与生产线的融合设计，可以为汽车、纺织品、物流、能源行业提供质量检测方案。 官方资料显示，钢铁行业引入应用行业专用AI算法模型质量检测解决方案，比传统视觉算法精度提高10%-20%。
载体:5G在工业互联网中的应用
对于IT、OT制造商来说，运营商今年在谈论工业互联网时，提到5G的应用、5G工业视景、5G全连接工厂、5G VR子组件等。
现场中国联通展示了商飞的全连接工厂方案，在连接厂内设备、人员、工具、厂外设备的全部要素的同时，企业还可以将ERP、MES等系统连接到连通云平台上。 “通过数据分析、预测性维护实时维护设备健康状况是最重要的”，联系人员通知雷锋网。
联通根据自己的网络优势，在变革后开始“新的基础设施”，在工厂建设网络，集成设备方面和系统，与供应链的整个合作伙伴合作，从感知层、PaaS层、SaaS层提供端到端的解决方案。
谈到5G在现在的工业网络上的应用，联系人向雷锋网报道“商飞的数字化方案有30个应用场面，其中10个应用场面与5G有关，有AGV机器人的高速连接、与机器视觉相结合的双目测量等应用场面”。
其中，结合机器视觉的数据可视化、视频联动、数据分析，中国电信也展示了自家的“5G工业视觉方案”。 相关负责人表示，“5G现在的优势是传输速度快，将相机收集的视频上传到云端进行分析，最终实时反馈到设备端，可以根据用户的需求加入历史数据的核对，这一方案已经应用于浙江某水泥工厂
关于5G在工业互联网上的应用，中国信息通信研究院华东分院主任贺仁龙博士在《2019国际工业互联网大会》上也发表了《5G工业互联网全景图》进行解释。 从图中可以看出，5G目前的主要应用场景是AGV、机器视觉、虚实结合、虚拟产品和视频监控。
智能云科:工业互联网平台工业互联网终端
智能云科是具有机床制造业基因的典型工业互联网企业，智能云科首席执行官朱志浩认为，制造业企业目前面临着提高工艺质量和设备效率的两大需求。 因此，智能云科的主要能力集中在两个方面
第一，设备密切连接，通过各种设备协议，整合与应用相结合的系统，获得真正有价值的数据
二是优化获得的数据，使设备运行更好。
据雷锋网报道，智能云科的这次展品是iSESOL工业网络平台、i5OS、iSESOL BOX等。 其中iselsbox是配备连接协议、边缘计算能力、工业APP的运营商设备。 官方数据显示，目前该设备配备了400多种设备连接协议。
另外，智能云科通过“众创、众制、众享”的生态模式沉淀业界知识，提供开发者中心和工业APP STORE，开发第三者的专业开发者和工业APP。
高中:进攻的科研项目
在2019工博会上，许多企业、产业联盟除了展示产品、方案外，雷锋网还在会场发现。 中国科学院、清华、北大、复旦等大学也在展示自己的科研项目和应用方案。 包括清华大学多模式智能传感集成电路系统、北京大学通用智能临床研究数据平台等项目。
值得注意的是，这些项目和方案有产品销售方式，高中也已经融入整体市场生态。
以北京大学通用智能临床研究数据平台项目为例，根据官方资料，该平台基于SaaS云模型，进行轻量级项目管理，多终端灵活病例采集，支持队列与随机对照的临床试验设计，数据采集，数据质量控制，生物传感器 综合数据统计分析等功能，可以提高临床科研、传染病调查、临床试验和健康跟踪过程化数据全生命周期的管理效率。 解决了多中心医学健康研究、药物试验、慢性病管理、随访管理等临床资料收集与分析的问题。
该平台的正式应用范围包括慢性病/健康跟踪管理与分析、病例数据收集与分析、医师临床实验设计与数据统计、新药开发与药物试验、临床科研与教学等领域。
工业互联网的技术、产品和落地方案
工业互联网目前技术并非问题，至少在国内制造业企业的数字化转型过程中，现有技术在提高质量插件方面没有问题，这是雷锋网与行业相关人员交流中众多行业相关人员具有的一个视角。
实现这一观点实际上需要从两个方面进行分析。 另一方面，国内许多制造业企业数字化程度较低，现有技术在设备网络化、数字化、数据整合和应用方面具有一定的能力，可以为现有制造业企业实现一定的质量提高插件，而工业互联网人工智能技术、工业互联协议、标识分析系统等尚处于开发、制定初期
话虽如此，现在国内有海尔、商飞等几个指标性的落地先行方案。
另外，关于2019年工业互联网的发展趋势，业界的整合也在各地展开，2019上海工博会正式成立了“上海市工业互联网平台和经营者提案和共同体”，共同体复盖了包括根基相互连接、智能云科、优也信息技术在内的40多家企业。
预计这种行业整合将贯穿未来几年工业互联网的发展历程。
