基于工业互联网平台的流程行业新一代智能工厂

智能制造和工业互联网融合发展2.蓝卓工业互联网（杭州）有限公司，浙江省杭州市310000摘要：作为新一代信息技术与工业制造业深度融合的产物，工业互联网是推动二者深度融合的关键因素，且工业制造业与信息技术融合发展程度逐步提升。

在工业互联网推动制造业深度融合发展和工业制造业与新一代信息技术深度融合能级逐步提升的趋势下，本文研究工业制造业与新一代信息技术融合发展模式，提出了推动中国制造业融合发展的政策建议。

关键词：工业互联网；融合模式引言工业互联网是新一代信息技术与实体经济融合在工业制造业领域的应用，目前大力发展工业互联网推动本国工业制造业与新一代信息技术的深度融合已成为各国制造业竞争的核心和重点。

2008年国际金融危机的爆发促使各国纷纷重视实体经济在本国经济中的重要性，各个发达国家也开始实施“制造业回流”战略。

1.工业制造业数字化、网络化、智能化产业升级动力机制互联网、大数据、人工智能与工业制造业的深度融合推动了工业制造业的产业升级。

从前面部分的分析来看，随着产业升级影响因素和作用机制的变化，影响产业升级的传统因素（诸如要素比较优势转换提升、技术提升、开放战略等因素）的作用逐步减弱，而与新的产业升级路径相适应的产业升级动力机制正逐步形成，主要体现为：以大数据和人工智能为核心的要素资源驱动机制，以集成、协同创新和业态、模式创新成为重要的创新驱动机制，软件定义和智能网络链接为支撑的技术驱动机制。

一是以大数据和人工智能为核心的要素资源驱动机制。

随着互联网、大数据、人工智能在工业制造业中的大量应用，基于海量数据的大数据分析和人工智能技术成为要素资源驱动机制的关键与核心。

一方面，要素层面的数据成为新的生产要素，成为产业升级的核心驱动力和影响劳动力、资本等要素作用发挥的关键因素。

数据资源整合与分析能力，数据实时感知、传输、存储，产业链数据整合，数据挖掘分析，在产业升级中发挥重要作用。

另一方面，大数据的发展为人工智能提供了基础环境。

基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用作者：杜春燕姜国强来源：《中国新通信》2024年第13期摘要：工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑。

边缘计算与云计算通过紧密协同，能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。

边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。

工业互联网平台边云智能协同是企业实现智能化的必然途徑和重要驱动力。

通过边缘端和云端的智能交互协作，提高数据的安全性及实时性，实现应用的智能化，降低数字化转型的成本。

助推工业企业快速实现数字化制造、网络化协同，以及智能化转型。

关键词：工业互联网平台；边云协同；边缘计算；云计算一、引言工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑，边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。

边缘计算与云计算需要通过紧密协同，才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。

目前，边云智能协同面临诸如应用协同、服务协同和资源协同的技术挑战，这些领域的技术尚不成熟，存在明显的不足之处。

基于工业互联网平台的边云智能协同能够支持多种类型的工业数据进行边云交互，具备对边云数据的分级分类存储、计算、处理和分析能力，实现边缘侧数据的实时处理与云端大数据分析的协同，支持多场景工业应用的边云交互，构建工业应用在云端的开发构建与边缘侧的部署实施能力，实现生产现场的质量检测、设备管理、能耗优化等智能化生产应用。

助力工业企业数字化和智能化转型升级[1]。

二、边云智能协同的需求分析及发展现状（一）边云智能协同的需求分析1.工业企业对边云智能协同技术的业务场景解决方案需求迫切工业企业具有众多的业务场景，对时延要求较高，完全云端的控制无法满足需求，如PLC、AGV、无人车等。

边缘端用户的维护能力薄弱，IaaS、PaaS、SaaS及物联网终端需云端运维，工业企业的生产需要各种特定的模型及应用在边缘端快速部署和迭代，单个边缘计算无法承担。

工业互联网及其应用工业互联网：连接一切，塑造未来在21世纪的信息时代，互联网已经深入渗透到我们生活的方方面面，而工业作为社会发展的基石，也在经历着前所未有的变革。

工业互联网，作为工业领域的一种新型应用模式，正逐渐成为全球工业体系转型升级的重要推动力。

工业互联网，简单来说，是互联网技术与工业体系的融合。

它借助物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术，将工厂、机器、设备、人员、信息系统等各类要素进行广泛连接，形成了覆盖工业全流程的泛在连接和智能化服务。

工业互联网的应用场景丰富多样，涵盖了制造、交通、医疗等多个领域。

在制造领域，工业互联网通过对生产线的全面感知和实时分析，可以实现精益生产、工艺优化和设备维护等；在交通领域，工业互联网可以实现智能交通管理，提高道路利用率和减少拥堵现象；在医疗领域，工业互联网能够实现医疗资源的优化配置，提高医疗服务质量。

工业互联网的发展前景广阔。

据预测，到2025年，全球工业互联网市场将达到1万亿美元。

同时，随着5G、AI等新一代技术的普及，工业互联网将进一步实现跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联，推动工业体系的智能化升级。

然而，工业互联网的发展也面临一些挑战。

首先，数据安全和隐私保护问题亟待解决；其次，技术标准和法规尚不完善，不利于市场秩序的维护；最后，人才短缺问题也在制约工业互联网的发展。

为了应对这些挑战，我们提出以下建议：首先，加强数据安全和隐私保护技术的研发，建立完善的安全管理体系；其次，推动技术标准和法规的制定，规范市场秩序；最后，加强人才培养，为工业互联网的发展提供充足的人力资源。

总之，工业互联网作为未来工业发展的重要趋势，将在推动制造业转型升级、提高生产效率、改善人民生活质量等方面发挥重要作用。

面对其带来的机遇与挑战，我们要充分把握，积极探索和创新，以应对未来社会的多样化需求和多元化的挑战。

未来的工业互联网将更加智能、高效、安全、环保，让我们共同期待这个充满无限可能的未来。

工业互联网智能工厂总体建设方案-汽车类一、引言智能制造是当今工业发展的趋势，其核心概念之一便是工业互联网。

在汽车行业中，建设智能工厂具有重要意义。

本文将提出适用于汽车行业的工业互联网智能工厂总体建设方案。

二、数字化车间数字化车间是智能工厂的核心组成部分。

在汽车行业中，数字化车间可实现生产、设备和供应链的全面数字化。

具体方案如下：1. 智能生产线通过在生产线上采集数据并实时分析，可以实现智能生产和高效调度。

安装传感器和物联网设备，实时监控车间设备的工作状态和运行效率，同时通过大数据分析优化生产线布局和流程。

2. 智能质量控制利用机器视觉和人工智能技术，实现智能质量控制。

通过高精度传感器和视觉识别系统，自动检测产品的质量，并实时调整生产参数，提高产品质量和一致性。

3. 物联网供应链建立物联网供应链平台，实现供应商、工厂和分销商之间的无缝衔接。

通过实时数据共享和分析，可以提高供应链的可靠性和灵活性，降低物料库存和运输成本。

三、人工智能应用人工智能是工业互联网智能工厂的关键技术之一。

在汽车工厂中，人工智能可应用于以下方面：1. 智能物流管理利用人工智能技术，优化物流路径和运输规划。

基于历史数据和实时信息，智能系统能够预测交通状况和货物需求，并智能调度物流车辆，提高物流效率和降低运输成本。

2. 智能维修与保养通过人工智能技术，实现车辆故障的预测和维修。

利用车辆传感器和大数据分析，可以准确监测车辆各部件的工作状态，提前预警并进行维修，降低故障率和维修成本。

3. 智能驾驶与无人生产人工智能技术在驾驶辅助和无人驾驶方面有广泛应用。

智能工厂中，可引入无人机、AGV（自动导航车辆）等无人设备，实现无人化生产和物流管理，提高安全性和生产效率。

四、信息安全保障工业互联网智能工厂的建设必须重视信息安全。

在汽车工厂中，加强信息安全保障的具体措施如下：1. 网络安全防护建立多层次的网络安全防护系统，包括防火墙、入侵检测系统和安全监控系统。

工业互联网及其层次结构工业互联网（industrial internet）概念最初由通用公司提出，它集成了大数据技术和各类分析工具，并通过无线网络将工业设备连接起来。

工业互联网将能快速适应不同任务的人工智能模型应用于分布式系统，通过云计算优化控制过程，实现更高程度的自动化，其核心含义与德国提出的“工业4.0”、中国提出的“中国制造2025”相同，即借助飞速发展的信息技术，在更高的层次将生产所涉及到的离散信息联结起来，利用大数据分析技术，优化生产过程，提高智能制造水平。

工业革命以来，机器生产取代人力，大规模工厂化生产取代个体工场手工生产。

传统手工生产时，人通过视觉、听觉、触觉等方式感知生产要素信息，在大脑中对信息进行整合、分析，以生产需求为驱动，对生产要素进行配置，从而满足生产要求。

进入机器大生产时代以来，生产分工越来越细致，一种产品往往是多家工厂共同协作生产而来。

生产设备的大幅度增加，导致生产涉及到大量的生产要素。

同时，生产设备朝着精密化、智能化的方向发展，描述单一设备的状态需要大量的信息，因此，传统的通过人的知觉感知全部生产要素是十分困难的。

此外，生产要素之间通常是跨越空间和时间的，人们感知到的信息通常具有局限性和延迟性，基于感知到的信息制定的决策，通常不是全局最优的策略。

随着智能传感器的广泛应用，人们可以实时感知离散的生产要素信息。

而物联网时代，能将这类信息在云平台上进行整合、分析，来优化制造过程，实现智能化生产，工业互联网平台也就应运而生。

工业互联网通过智能传感器，实时感知生产要素信息，并通过无线网络传输到工业互联网平台，工业互联网平台对信息进行分析、优化，然后对生产要素进行最优化配置，从而实现智能制造。

工业互联网层次结构可以分为4层，如图1所示。

主要包含边缘层、平台层、应用层以及IaaS层。

其中，边缘层解决数据采集的问题，其通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础；工业PaaS层解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，依赖大数据分析技术，提供最优策略，形成开发环境，与之前不同的是会有云化的软件的应用；应用层解决工业实践和创新的问题，主要面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（即工业APP），用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置；IaaS层通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

工业互联网和智能制造的实践和基础设施随着信息技术的发展和应用，工业互联网和智能制造已成为当今产业升级的重要趋势。

工业互联网和智能制造不仅可以提升传统产业的效率和质量，还可以带来新的商业模式和消费体验。

在这篇文章中，我们将探讨工业互联网和智能制造的实践和基础设施。

一、工业互联网的实践工业互联网是工业和互联网的融合，其目标是通过互联网技术和工业控制系统进行数据共享和自动化生产，从而提高生产效率和产品质量。

工业互联网的实践主要包括以下几个方面。

1. 工业物联网工业物联网是指将传感器、设备和控制系统通过互联网连接起来，实现数据的实时采集和分析。

工业物联网可以帮助企业实现生产过程的可视化和智能化，从而优化生产流程和提高产品质量。

例如，在汽车工厂中，通过安装传感器和智能监控系统，可以实现对生产过程的实时监控和管理，从而提高生产效率和产品质量。

2. 云计算和大数据云计算和大数据是工业互联网的重要组成部分。

通过集中存储和处理数据，工业企业可以进行多维度的数据分析和挖掘。

这些数据可以用来预测生产过程中可能发生的问题，并提供智能化的解决方案。

例如，在电力行业中，通过大数据技术，可以实现对电力负荷的预测和优化，从而提高供电效率和减少能源浪费。

3. 人工智能技术人工智能技术是工业互联网的核心技术之一。

它可以用来处理和分析生产过程中的大量数据，并提供智能化的控制和管理。

例如，在制造业中，通过人工智能技术，可以实现对生产过程中可能出现的故障进行预测和预警，并提供相应的解决方案，从而提高生产效率和降低成本。

二、智能制造的实践智能制造是指将现代信息技术应用于传统制造业中，从而实现智能化生产和智能化管理。

智能制造的实践主要包括以下几个方面。

1. 数字化制造数字化制造是指将制造过程中涉及的各种信息数字化，从而实现生产过程的可视化和智能化。

通过数字化制造，制造企业可以实现对生产过程的全面跟踪和监控，从而提高生产过程的效率和质量。

例如，在电子行业中，通过数字化制造，可以实现对电子产品生产过程的全面跟踪和监控，从而提高生产效率和产品质量。

制造业数字化转型下的智能化车间和生产流程随着科技的不断进步，制造业数字化转型成为了趋势。

智能化车间和生产流程已经成为了制造业发展的新生力量，在提高生产效率，降低成本和优化工艺方面发挥了重要作用。

本文将就制造业数字化转型下智能化车间和生产流程的发展现状、关键技术应用和未来趋势进行探讨。

一、智能化车间的发展现状在数字化转型的进程中，智能化车间成为了制造业发展的新方向。

其根据物联网、云计算、大数据、人工智能等前沿技术，实现了设备、产品、员工等互联互通，形成了一套高度自动化、网络化、智能化的生产系统。

目前，我国在智能化车间的建设方面也取得了一定的进展，尤其在汽车、机床、电子、化工等制造业中的应用较为普遍。

智能化车间的建设主要围绕以下方向展开：加强工厂网络化建设，实现数据的全面共享；推广智能化设备，更好地提高生产效率；开发运用先进的自动化、控制、检测和分析技术，优化整个生产过程；以及开发更具创新性的信息管理和企业运作模式，提高企业的竞争力。

二、生产流程的数字化转型传统制造业的生产过程主要依靠人工控制，孤立地运行和管理。

随着信息技术的不断发展，生产流程的数字化转型也趋于普及。

数字化生产流程的优势在于实现生产管理的数字化化、网络化和可视化，可以更好地协调各项生产资源，降低生产成本、提高生产效率、保证产品质量。

生产流程的数字化转型主要包括以下方面：通过MES（制造执行系统）系统，实现自动化生产、数据分析和生产过程的可视化监控；UE（人机界面）系统的应用，提供更为灵活、用户友好的系统界面；开发工业互联网平台，实现生产数据的共享和平台化管理；集成机器人、AGV（自动引导车）等自动化设备，实现生产过程中的人质分离，进一步提高生产效率和品质；采用3D打印、工业云等技术，实现定制化生产和生产成本的降低。

三、关键技术应用智能化车间和生产流程数字化转型的实现离不开关键技术的应用。

关键技术应用主要包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。

医药、化工、石油炼制、火电、钢铁、水泥等流程工业，是重资产、资源型行业。

这些行业一般都是设备专用，工艺相对固定；原料及能源消耗占到生产成本的绝大部分。

目前，这些行业已经实现了较高的自动化、信息化水平，但相对来说国内的相关行业普遍在原料管理及能源管理、设备的管理维护等方面还比较粗放落后，能源有效利用率只有欧美国家的40-70%。

01流程行业需要工业互联网“两化融合”、“智能制造”、“工业互联网”和“新基建”等相关国家政策都对这些基础行业非常重视，并在提升流程工业的这些指标上对工业互联网技术寄予厚望。

工业互联网已经被证实且被世界上大多数的领先企业采纳作为数字化转型的手段，中国的流程行业更需要工业互联网，总结来说，“现状”、“体质”、“特点”和“收益”四个方面决定了这一点。

01现状首先是现状，国内流程工业粗放的现状必须改观，一方面因为当前处在工业4.0的关键时期，全球都在数字化转型，我们不行动只会越来越落后；另一方面是人力成本、资源成本等不断的上涨，也在迫使流程工业主动去解决这种利益挤压；还有一个方面是当前各方面技术的发展已经足以支撑流程工业的升级改造。

02体质第二是“体质”，工业互联网应用的落地是有比较多的前提条件，比方说具不具备物联网数据采集和控制能力，有没有一定的信息化系统基础等。

在这方面流程工业的自动化、信息化基础已经普遍较高，PLC、传感器、DCS等较为完善，这种“体质”决定了流程工业落地工业互联网相比其他行业有着先天的优势。

03特点第三是特点，流程行业生产一般都是连续的，一旦装置开工后至少要按照年度进行长周期运行；产品结构、工艺流程以及配套设备都相当复杂，包括混合、分离、破碎、化合、加热等过程，以及主产品、副产品、次生品、回流品、废弃品等产品结构，每一级流程不但受到上一级流程的影响，还会受到温湿度、压力等各种环境因素的影响，配方、环境、流程等的不同会造成很大的最终产品差异；每个行业的生产设备均是针对各自企业特点打造，设备复杂、环环相扣；大批量生产，生产量大企业才有效益。

智慧化工业的5个创新案例随着科技的不断发展，智慧化已经成为各行各业的重要趋势。

产业界也不例外，智慧化已经成为了当下工业界的发展方向。

在化工领域，智慧化已经被应用到了生产、研发、质量控制等方方面面，取得了卓越的成就。

下面是智慧化工业的5个创新案例，以供参考。

一、智能化工厂智能化工厂在生产流程管理、物料调配、作业人员管理等方面引入了大数据、云计算、物联网等新一代信息技术。

通过将传感器节点和执行机构互联，数据采集与监控与自动化生产同步进行。

能够实现从设计到维护全过程的高效一体化管理，同时，生产环节也可以实现了互联互通，高效快捷地响应客户需求。

二、数据驱动的质量控制不断敲出品质的雷区，提升产品质量已经成为化工企业的核心。

通过数据驱动的质量控制实现了对产品制造的实时监控和反馈，其系统可以将数据和信息整合在一起，使得工厂环节的安全和质量可以随时掌控。

同时，精确的监控数据也会提高了决策的准确性和质量，增加了产品的安全性和市场竞争力。

三、智能化物流智能化物流是一种以物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术支撑，通过全链路的数字化、智能化和网络化，将物流管理流程优化、信息化、移动化，以达到提升物流效率、降低物流成本、优化运营模式的目的。

在化工领域，智能化物流将实现化工原材料和成品的自动化、信息化和可视化，提高了物流效率和运作安全性。

四、智能化设备及其智能化维护通过互联网和大数据技术的应用，智能化设备和其智能化维护彻底解决了传统制造行业中的利用经验维修设备的问题。

此方案主要靠维护人员在平台上设定保养计划及自动运行设备等。

具体部分包括设备远程监控、提前预警等。

这样的方案既提高了运行效率，也减小了成本。

五、智能库存管理在智慧时代，库存可不只是规模化储存，其背后还有很大的特点。

智能化库存管理主要利用大数据和AI技术，解决了传统库存管理中的人工繁琐、信息传递混乱、数据直接数据对接难度大等问题。

在这个方案下，整个库存可以实现了数字化和自动化，是库存管理趋于智能化和科技化的明显趋势。

新一代工业互联网平台的设计与实现随着社会的发展，工业互联网已经成为数字化转型的重要趋势和基础设施，促进了工业生产、商业模式和企业生态的深度变革。

新一代工业互联网平台是面向未来的产业互联网基础设施，具有覆盖性、开放性和安全性的特点，为企业提供数字化化展业、产业协同、灵活应变等方面的帮助。

本文将从互联网平台的设计和实现层面，探讨新一代工业互联网平台的特点、架构及应用前景。

一、特点新一代工业互联网平台的特点有以下几点：1. 覆盖性新平台具备较强的覆盖性，能够增强生产企业的信息化、数字化和网络化能力，覆盖各个领域和行业，不再局限于单一领域。

2. 开放性新平台具备开放性，可以对接不同企业的系统和设备，实现多方协同，共同提升数字化转型效果。

3. 安全性新平台具备高度的安全性保障，能够抵御网络攻击、数据泄漏等风险，从源头上避免信息泄露和不良行为。

二、架构新一代工业互联网平台的架构需要满足以下几个方面：1. 前端接入层前端接入层是工业互联网平台的入口，应该支持不同的接入方式，例如传统的TCP/IP接入、移动网络接入和LoRaWAN网络接入等。

2. 数据传输层数据传输层主要负责支持多种通信协议、网络通信和数据传输，确保高速、可靠的数据处理和传输。

3. 数据存储与处理层数据存储与处理层提供实时数据和历史数据的存储和处理功能，支持大数据平台、数据挖掘、分析和可视化展示等。

4. 数据安全层数据安全层是平台重要的组成部分，负责数据加密、访问控制、安全认证等数据安全方面的功能。

5. 应用层应用层是平台的最终产出层，在平台的基础上可构建相关应用，例如智能制造、物联网等。

三、应用前景新一代工业互联网平台在智能制造、数字化工厂和工业物联网应用方面具有广泛的应用前景。

1. 智能制造新平台能够为企业提供最新的工业技术和产品，帮助其优化生产过程、提高生产效率。

通过数据挖掘、分析等功能，找到生产过程中的瓶颈和不足，制定出更好的生产计划，提高资源利用率和产品质量。

“5G+工业互联网”赋能制造业转型发展当前，我国工业互联网创新发展战略深入实施，5G正式进入商用阶段，5G与工业互联网融合发展成为大势所趋。

从工业互联网发展来看，5G是工业互联网的关键使能技术；从5G发展来看，工业领域可谓5G主要应用场景。

“5G+工业互联网”不仅进一步丰富了新基建的内涵与外延，更将催生融合创新应用，有力引领技术变革、赋予产业转型发展新动力，对于构建国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，助力经济社会高质量发展意义重大。

文I贺仁龙高度重视“5G+工业互联网”融合发展我国高度重视5G与工业互联网融合发展，近年来制定了多项政策推进"5G+工业互联网”应用示范落地。

2017年11月，国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，明确将5G列为工业互联网网络基础设施，并开展5G面向工业互联网应用的网络技术试验，协同推进5G在工业企业的应用部署。

2019年1月，工业和信息化部发布《工业互联网网络建设及推广指南》，在工作目标中提出"到2020年，初步建成工业互联网基础设施和技术产业体系”。

而5G作为工厂外网及内网重要组成部分，将在标准、标杆网络、公共服务平台、测试床等方面获得国家政策及相关项目支撑。

2019年12月，工业和信息化部办公厅印发《“5G+工业互联网”512工程推进方案》，提出要打造5个产业公共服务平台，加快垂直领域"5G+工业互联网”的先导应用，内网建设改造覆盖10个重点行业；打造一批"5G+工业互联网"内网建设改造标杆、样板工程，形成至少二十大典型工业应用场景。

2020年年初，党中央、国务院先后在多个重要会议上对"以5G、人工智能、工业互联网、物INTERPRETATION联网等为代表的新一代信息基础设施"的范畴和重要性进行阐释。

3月21B,工信部发布《关于推动工业互联网加快发展的通知》，提出加快推动5G与工业互联网融合发展，将推动制造业从单点、局部的信息技术应用向数字化、网络化和智能化转变，这为5G开辟了更为广阔的市场空间，进而有力支撑制造强国、网络强国建设。

工业互联网在新质生产力中的实践应用案例分享在当今信息化时代，工业互联网的概念逐渐变得热门起来。

它是指通过互联网和物联网技术，将传统工业生产与互联网进行深度融合，实现设备、人员、数据的高效连接，提升生产效率和降低成本。

工业互联网不仅仅是一个技术革新，更是一种新型的生产力，正在推动着各行各业的数字化转型和升级。

工业互联网的实践应用已经取得了许多成功案例，让我们一起来看看其中的一些典型案例。

1、智能制造中的设备连接在传统制造业中，生产设备之间往往工作独立，难以实现信息共享和协同制造。

通过工业互联网技术的应用，企业可以将生产线上的各个设备连接起来，实现数据的实时传输和共享。

比如某家汽车零部件制造企业引入了工业互联网技术，实现了生产设备的智能化连接，大大提升了生产效率和产品质量。

2、智能物流中的信息共享在物流行业中，物流信息的实时共享和流通对于提高服务质量和效率至关重要。

某家快递公司引入了工业互联网技术，构建了一个智能物流平台，实现了订单信息、货物跟踪信息、司机位置等数据的实时共享和调度。

这不仅提升了客户的满意度，也提高了物流企业的运营效率。

3、智能配电中的能源管理能源管理对于工业生产来说至关重要，而智能配电系统的应用可以有效地提高能源利用率和降低生产成本。

某家工厂引入了智能配电系统，通过工业互联网技术实现了设备的实时监控和调控，优化了能源消耗结构，降低了生产成本，提高了资源利用效率。

4、智慧仓储中的库存管理仓储管理是制造业中一个重要的环节，而智慧仓储的应用可以帮助企业实现库存的精细管理和智能化仓储。

某家电子产品制造企业引入了智慧仓储系统，通过工业互联网技术实现了仓库库存、货物运输、订单配送等数据的实时监控和管理，提高了仓储效率和准确度。

5、智能质量控制中的生产监控在生产过程中，质量控制是至关重要的一环。

某家汽车制造企业引入了智能质量控制系统，通过工业互联网技术实现了生产线上各环节的生产数据实时监控和分析，发现问题及时处理，提高了产品质量和降低了不合格率。

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理事长寄语：智能化时代的到来，对终生学习提出了更高要求，只有不断学习，补充和更新知识，增强自我适应时代变化的能力，才能不被时代淘汰，充满自信、与时俱进，并用智慧和责任，报效祖国、服务全人类，创造出无愧于这个时代的价值。

智能制造推进合作创新联盟理事长中国自动化学会监事会监事长中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃2020年3月初，新冠肺炎疫情形势依然非常严峻，疫情防控工作仍处于关键阶段，同舟共济、共克时艰。