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工业互联网发展全生态产业链难点梳理

发布时间:2019-10-15 10:17:16

经过几年的发展,我国工业互联网已经由概念进入深入实践阶段,各领先企业正着力推进工业互联网平台的应用,一批能够连接工业设备、智能分析数据、搭载工业应用、实现资源优化配置的工业互联网平台迅速面世,并依靠其强大的功能及经济效益让人眼前一亮。根据大数据显示,目前国内的大型工业互联网平台已经超过50个,实现工业设备连接的基础设施也达到接近60万台,工业互联网平台已经在工业行业效果初现,促进未来新型产业形态。

根据龙智造工业互联网平台多年的发展,发现工业互联网存在以下几个难点。

第一个:工业数据集成

工业互联网发展全生态产业链难点梳理

工厂内外存在海量多源异构数据,平台需要接入设备、产线、产品、工业软件中的多类数据。当前,工业设备缺乏通用建模方法和标准、工业数据缺乏高性能互通标准或低成本采集方案,造成设备和系统数据采集和集成成本高,性能受限,难以支撑工业互联网数据分析和应用开发需求。

第二个:工业数据智能分析

工业互联网发展全生态产业链难点梳理

工厂内外存在大量数据分析需求,平台需要支持有限元分析、最优化、深度学习、知识图谱、数字孪生等多类数据分析和数据可视化服务。当前,工业大数据分析缺乏标准化、低成本、见效快的解决方案,大量问题需要投入高级人才长期定制化研发,造成平台数据分析方案成本高,开发周期长,复制推广难。

第三个:工业APP及软件开发难

工业互联网发展全生态产业链难点梳理

平台需要拥有大量工业软件才能满足工业领域差异化的业务需求。当前,工业业务抽象与协同缺乏通用方法、基础工具、开放接口等标准,造成传统功能拆分难,新兴应用整合难,跨领域功能协同难,使工业软件和工业APP的开发迁移难。

第四个:平台应用领域相对单一

工业互联网发展全生态产业链难点梳理

目前受限于工业知识沉淀经验不足,平台功能缺乏完整性,导致与实际业务需求结合不够紧密,工业用户数量尚未形成规模,平台应用需要进一步推广和普及。

工业互联网平台应用方向发展,还有更多问题需要解决方案,呼唤更多的中小企业与龙智造工业云平台一起打造全生态的工业互联网平台,解决更多企业上云问题。

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