文档介绍：——互联网+制造业的一种范式
工业互联网
报告内容
01
工业互联网的发展背景
工业互联网体系架构与内涵
平台的核心关键技术
工业互联网的应用范式
结语
02
03
04
05

工业
互联网

机器人

分析

的人
第一个工业互联网提案——美国GE“工业互联网”
— 2012年末,美国GE公司提出的关于产业设备与IT融合的概念
—定义:基于开放、全球化的网络,将设备、人和数据分析(工业互联网三要素)连接起来,用过对大数据的利用与分析,升级航空、医疗装备等工业领域的智能化,降低能耗,提升效率。
工业革命
通过先进的传感器,控制和软件将全球设备,机群和网络连接起来
信息革命
将基于物理世界的分析预测算法,自动化和专业领域知识结合起来
决策者、执行者
将任何时间段工作和移动的人员连接起来支撑更加智能的设计,运作,维护和更高的服务质量和安全

工业互联网提出的背景
● GE要为大量的工业、航空、医疗装备提供运维服务
●借助互联网、大数据的,可以显著提高服务质量,实现增值
—【传统方式】数据获取、计算分析和决策优化分离,围绕历史数据分析的结果难以实时、精准作用到设备运行过程
—【工业互联网】设备、人和数据互联,三个过程实时、并行开展,数据分析同步反映设备状态,实时控制设备动作、精确优化运行效率
由此带来的“1%的威力”—1%提效创造1万亿美元市场:
■中国,未来15年燃气发电机组能耗降低1%,节约80亿美元燃料;
油气勘探开发的资本利用率提高1%,则能省下70亿美元;
铁路网络的运输行业运营效率提高1%,又能省下20亿美元燃料成本。
■全球,燃气发电厂生产效率提高1%,将节约价值660亿美元燃油;
石油天然气勘探开发的资本利用率提高1%,每年将减少近900亿美元支出;
铁路、航空、医疗、电力、石油天然气行业提效1%,15年内带来2760亿美元增长

传统制造系统存在的问题
①感知深度不足
■传统仪表自动化系统仅感知过程变量
■信息维度低、难以反映物理过程深层次动态特性
②互联广度不足
■跨领域信息孤岛难以互联互通
■无法准确描述领域间复杂关联关系,决策全局性差
③分析的综合预见性不足
■对工业运行数据的挖掘深度不足
■导致决策不准确、盲目

提升感知深度
视觉感知相比传统温度变送器:
■从检测“温度点“,到感知“温度场”
■感知信息具有更高的维度和更大的信息量
■为实时,精准优化制氢过程提供可能
■通过多路摄像头感知对温度场建模、分析与实时调节
实例:美国“智能过程制造(SPM)”计划,制氢工厂

提升互联广度
实例:德国“数字工厂”项目
生产规划
产品规划
产品设计
试制
量产
使用
服务
数字工厂

提升分析预见性
实例:欧洲“Knowledge based Factory”项目

制造业的需求
——以互联网为代表的新一代信息技术与制造系统深度融合

互联网+第三产业释放巨大活力,成为重要经济增长极
能否把“互联网+”在服务业的技术体系,直接平移到工业领域?