阿里云智能制造工业大脑

工业互联网的现状与未来发展趋势工业互联网是指利用互联网技术以及物联网等新兴技术和工业生产过程相融合的一种全新的生产模式。

随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展与应用，工业互联网正在成为国家经济发展的重要支撑和推动力之一。

那么，工业互联网的现状是怎样的，未来发展的趋势又是什么呢？一、工业互联网的现状目前，国内外在工业互联网领域的投入都非常重要，且处于高速发展时期。

国家方面也在加强对工业互联网的战略部署，加强政策和法规的制定与完善。

尤其是2018年5月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，“加快工业互联网平台建设，推进数字工厂、车间和智能物流体系建设，加速推进制造业数字化、网络化、智能化转型升级”。

1、国内工业互联网市场规模逐渐扩大工业互联网在国内市场也有逐渐发展的迹象。

以2017年为例，全年工业互联网市场规模达到1087亿元；而2018年上半年，工业互联网市场总规模已经达到536亿元，相比去年同期增长巨大。

2、国内外企业纷纷涉足工业互联网国内外企业已经纷纷意识到工业互联网领域的增长潜力，那么哪些公司正涉足工业互联网这一领域呢？在国内，BAT三巨头都已经投入了巨大力量建立自己的工业互联网平台。

比如，阿里云推出了城市大脑和工业大脑两个大型工业互联网平台；腾讯工业互联网有标准通、可视化制造等多项业务；而百度不仅放弃搜索引擎竞争打造人工智能，也在工业互联网领域不断尝试。

在国外，目前美国企业在工业互联网领域发展较为成熟。

比如，通用电气数字化驱动获得长足发展；福特汽车提前可视化先进全新产品的设计；苹果公司旗下的工业互联网平台通过智能化管理实现了人机混合制造生产。

3、工业互联网面临的挑战但与此同时，国内工业互联网面临的挑战也必须引起足够的重视。

一方面，当前国内的工业互联网技术还存在不少问题需要解决，例如系统通信安全、数据质量可靠性、实时性等问题，亟需相关产业链、技术升级与标准化，才能实现真正的智慧升级。

云计算对智能制造与工业互联网的推动作用与改进智能制造和工业互联网是当前工业领域的热门话题，随着科技的不断进步，云计算也逐渐成为推动智能制造与工业互联网发展的重要驱动力。

本文将从推动作用和改进方面探讨云计算在智能制造与工业互联网中的作用。

一、云计算在智能制造中的推动作用1. 数据存储与管理智能制造需要处理大量的数据，包括生产数据、设备数据等。

云计算提供了高效的数据存储与管理能力，可以实现对数据的集中管理与分析，进而优化生产流程、提高效率。

2. 资源共享与协同云计算技术可以实现资源的共享与协同，将分散的生产资源整合起来，提高资源的利用率。

通过云计算平台，不同企业之间可以共享设备、研发成果等，实现合作与共赢。

3. 边缘计算与物联网云计算技术的发展催生了边缘计算与物联网的兴起，这为智能制造提供了更加智能化的解决方案。

通过边缘计算，智能设备可以进行实时的数据处理与分析，降低延迟，提高响应速度。

而物联网的应用则实现了设备之间的互联互通，进一步提升了智能制造的效率与灵活性。

二、云计算在工业互联网中的推动作用1. 数据集成与共享工业互联网需要将工业设备、传感器等连接起来，并实现数据的集成与共享。

云计算提供了强大的数据处理与存储能力，可以实现对工业数据的综合分析和挖掘，帮助企业发现潜在问题、优化流程。

2. 高可用性与灵活性云计算技术可以帮助企业实现高可用性与灵活性的要求。

通过云计算平台，数据可以进行备份与冗余存储，保证系统的可靠性。

同时，云计算还可以根据企业的需求进行资源的弹性调配，提高系统的灵活性。

3. 安全性与隐私保护工业互联网涉及到大量敏感的工业数据，安全性与隐私保护是企业关注的重点。

云计算平台具有安全的数据传输和存储机制，能够提供强大的安全保障，有效防止数据的泄露和攻击。

三、云计算在智能制造与工业互联网中的改进方向1. 算法与模型优化随着工业数据的不断积累，云计算可以通过对数据的深入分析，优化现有的算法和模型。

智能制造：打造智慧工厂、实现智能生产1. 引言智能制造是指将信息技术和先进制造技术有机融合，通过数据采集、分析和处理，实现生产过程的自动化、智能化和优化。

智慧工厂则是智能制造的实践载体，通过引入先进的设备、自动化系统和人工智能技术，实现生产流程的数字化和智能化。

智能制造和智慧工厂的目标是提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性，以应对市场竞争的压力。

2. 智能制造的核心技术智能制造的实现离不开一系列核心技术的支持。

2.1 物联网技术物联网技术是智能制造的核心技术之一，它通过传感器、无线通信技术和云计算平台，实现对设备和生产过程的实时监控和数据传输。

物联网技术能够实现设备之间的互联互通，提高生产过程的可视化程度，更好地发现潜在问题并采取相应的措施。

2.2 大数据分析大数据分析作为智能制造的关键环节，通过对海量数据的收集和分析，可以发现生产过程中的隐藏规律和问题所在，进而提出相应的优化方案。

大数据分析可以帮助企业实现精准预测和决策，提高生产效率和产品质量。

2.3 人工智能技术人工智能技术在智能制造中发挥着重要作用。

通过应用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，可以实现对设备和生产过程的智能识别、优化和控制。

人工智能技术还可以帮助企业实现智能化管理和协作，提高生产线的灵活性和响应能力。

3. 智慧工厂的特点和优势3.1 自动化生产智慧工厂采用先进的自动化设备和系统，能够实现大规模的自动化生产。

自动化生产可以大大减少人力投入，提高生产效率和产品质量，同时降低生产成本。

3.2 实时监控和调度智慧工厂通过物联网技术和大数据分析手段，实现对生产过程的实时监控和调度。

生产数据实时反馈给管理人员，使其能够及时发现问题并采取相应的措施，从而避免生产线的故障和停工。

3.3 自适应生产流程智慧工厂通过引入人工智能技术，实现生产流程的自适应和优化。

根据生产数据和市场需求的变化，智慧工厂可以自动调整生产计划和流程，提高生产线的灵活性和响应能力。

工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势近年来，智能制造是很多工业发达国家积极推进和重点发展的领域，美国、欧洲和日本等都将目光转向人工智能等核心技术，并不断取得新的突破和应用。

2016年，美国发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》等重要报告，前者提出了投资、人机协同、社会、安全、培训测试、标准和人才等7个人工智能领域的战略方向，后者从政府与治理角度探讨人工智能的挑战与治理问题。

美国2020—2021年财务预算优先智能和数字化制造，特别是结合工业物联网、机器学习和人工智能的制造系统等领域。

2017年，德国发布“工业4.0”，并提出面向经济的人工智能战略，启动开发和应用“学习系统”计划，使工作和生产更加灵活和节省资源，从5个方面推进数字策略，期望德国在2025年成为人工智能领军者。

2018年，欧盟发布《人工智能协调计划》，制定了投资、研究应用、人才、数据、伦理、公用和合作等7项具体行动，希望使欧洲成为人工智能开发应用的领先者。

日本人工智能发展规划稍迟一些，由人工智能技术战略委员会、总务省、文部科学省以及经济产业省负责人工智能规划，2017—2019年相继出台《人工智能技术战略》《人工智能技术战略执行计划》《人工智能战略2019》等战略计划，以本国优势及社会问题为导向的发展思路，主要集中在工业、医疗和交通等三大领域。

2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署科技创新体系、产业、社会、军民融合、基础设施和重点科技项目等6项重点工作，投资1500亿发展人工智能产业，加快建设创新型国家和世界科技强国。

随后发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》，并在《“十三五”国家科技创新规划”》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》以及“科技创新2030－重大项目”等规划文件中，都将人工智能列入发展重点，充分体现了我国政府发展人工智能的决心和魄力。

我国十大工业互联网平台作者：来源：《商周刊》2020年第12期2020年是中国工业互联网创新发展三年行动收官之年。

從2017年国家提出深化“互联网+先进制造业”发展意见以来，今年3月，国家工信部发布了推动工业互联网加快发展的通知，提出加快工业互联网发展“二十条”。

加快工业互联网发展，平台是关键。

目前全国具有一定影响力的平台超过70个，平均工业设备连接数达到69万台，平均工业模型数突破1100个，平均工业APP达到2120个。

跨行业、跨领域平台培育加速产业壮大，工信部遴选出海尔、东方国信等2019年十大跨行业、跨领域平台，加快了标杆示范引领作用。

海尔卡奥斯在工信部发布的2019年跨行业、跨领域工业互联网平台中，青岛海尔卡奥斯位居第一。

目前，卡奥斯已成长为比肩美国通用电气和德国西门子的全球三大工业互联网平台之一，聚集了3.4亿用户和390多万家生态资源，先后主导和参与了31项国家标准、6项国际标准的制定，是唯一被IEEE、ISO、IEC三大国际组织批准牵头制定大规模定制模式标准的工业物联网平台。

东方国信东方国信作为国家规划布局内的重点软件企业和首家在创业板上市的大数据公司，依托大数据技术优势和对钢铁、能源、电力、高铁、化工等29个工业行业大类的实践，打造了Cloudiip工业互联网平台，接入炼铁高炉、工程机械、风电、热力等20大类70余万台设备。

在工业互联网建设过程中，大数据是重要的核心，在大数据技术领域，东方国信被视为国内第一家可以完全取代国外软件厂商的企业。

东方国信在大数据方面具有较强的竞争力，凭借自助可控大数据技术，可以实现日处理数据3万亿条，日查询数据70万亿条。

比如淘宝在双十一会达到很大数据量，数据中心在支撑的时候，相当于每天都在过双十一。

具体到工业行业数据，冶金、能源、风电、水电等等这些领域已经达到了三千亿条。

为企业构建基于云上的数据科学生态体系，挖掘工业大数据价值，用全行业所有企业的数据实现互联互通来提供支撑，通过工业互联网平台打破限制。

2019年中国智能制造发展形势展望作者：来源：《中国计算机报》2019年第19期回顾2018年，我国智能制造发展全面推进，取得了显著成效。

展望2019年，我国智能制造将由“点上示范”向“面上推广”转变，智能制造供给能力继续稳步提升，工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点，中小微企业智能转型加速推进，标准体系加快构建。

但我国智能制造发展仍然面临应用推广纵深不够、核心供给能力不足、要素资源保障不足、贸易摩擦带来挑战等突出问题。

为此，赛迪智库提出强化应用推广、提升创新能力、加强要素保障、完善生态体系等政策建议。

2018年，我国已成为全球最大智能制造市场，智能制造顶层设计基本完成，初步建成一批数字化车间/工厂，探索形成若干可复制推广的智能制造新模式，初步建立与国际同步的智能制造标准体系，培育壮大一批智能制造系统解决方案供应商，智能制造关键软硬件供给能力进一步提升，智能制造发展成效显著。

展望2019年，我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转变，智能制造供给能力继续稳步提升，工业互联网平台成为大型企业发展智能制造的重要着力点，中小企业智能转型加速推进，标准体系加快构建。

对2019年形势的基本判断由“点上示范”向“面上推广”转变。

2018年，总体来看，通过政府、行业和企业的共同努力，我国智能制造发展已经进入全面推进阶段。

智能制造顶层设计基本完成，为智能制造发展提供了有力的制度供给;初步建成了208个数字化车间/智能工厂，覆盖制造强国战略十大领域和80个行业;探索形成若干可复制推广的智能制造模式;支持了163个智能制造综合标准化项目，初步建成了100个左右智能制造标准试验验证平台，共制订了国家、行业、企业等各类标准草案近600项;一批装备企业、工业自动化供应商、软件开发商、用户企业等加速向智能制造系统解决方案供应商转型。

展望2019年，我国智能制造发展将由“点上示范”向“面上推广”转变。

一是在开展单个项目、单个企业应用示范的基础上，探索智能制造区域性发展的有效模式，以智能制造的推进带动区域制造业转型升级，加速形成产业发展新动能;二是由基础条件好、需求迫切的行业向制造业几乎所有领域推广，通过智能制造实现行业竞争力的整体提升;三是由龙头企业向产业链上下游企业拓展，通过智能制造实现整条产业链的跃升。

阿里云智能制造工业大脑
一、引言
⑴背景及目的
（介绍阿里云智能制造工业大脑的背景和目的）⑵文档范围
（明确文档所涵盖的内容和范围）
二、概述
⑴工业大脑概述
（介绍工业大脑的定义、功能和作用）
⑵阿里云智能制造
（介绍阿里云智能制造的特点和优势）
⑶工业大脑与智能制造的关系
（说明工业大脑与智能制造的关联性和互动关系）三、工业大脑的架构
⑴数据采集与传输
（介绍数据采集的方式和传输的技术）
⑵数据存储与处理
（说明数据存储和处理的方法和技术）
⑶数据分析与应用
（介绍数据分析和应用的过程和方法）四、工业大脑的核心功能
⑴实时监控与预警
（说明实时监控和预警的概念和实现方式）⑵故障诊断与维修
（介绍故障诊断和维修的流程和方法）
⑶优化控制与决策支持
（说明优化控制和决策支持的作用和方式）五、工业大脑的应用场景
⑴智能制造
（介绍工业大脑在智能制造中的应用场景）⑵能源管理
（说明工业大脑在能源管理中的应用场景）
⑶质量监控
（介绍工业大脑在质量监控中的应用场景）
⑷物流优化
（说明工业大脑在物流优化中的应用场景）
⑸其他领域应用
（介绍工业大脑在其他领域的应用场景）
六、附件
（列出本文档涉及的附件，如数据表格、示意图等）法律名词及注释：
（列出本文档中涉及的法律名词及其注释）。

智能制造工业大数据平台建设方案一、建设目标：1.提升制造企业生产效率和产品质量；2.实现制造过程的可追溯和可优化；3.实现产品全生命周期的管理和优化；4.构建智能制造生态系统，推动制造业转型升级。

二、建设内容：1.数据采集与存储：建立制造企业数据采集系统，通过传感器、采集设备等实时采集生产过程中的关键数据，并结构化存储于云平台中，形成大数据资源库。

2.数据管理与集成：构建数据管理平台，对采集到的数据进行清洗、整理和标准化，实现数据的一致性和可用性。

同时，与企业现有ERP、MES等系统进行集成，实现数据的共享和互通。

3.数据分析与挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律、趋势和关联性。

通过建立数据模型和算法，实现对生产过程和产品的预测、诊断和优化。

4.业务应用与集成：基于分析结果，开发相应的业务应用，为企业管理层和生产运营人员提供决策支持和工作指导。

同时，与其他企业及供应链伙伴进行集成，实现跨企业的信息共享和协同操作。

5.安全与隐私保护：加强数据的安全保护和隐私保护，确保数据的完整性和可信度。

采用数据加密、权限控制等措施，防止数据泄露和滥用。

三、建设步骤：1.规划与设计：根据制造企业的实际需求，制定具体的平台规划与设计方案，明确建设目标、内容、时间和投入。

2.建设基础设施：搭建云计算和大数据平台，建设数据中心，确保平台的计算和存储能力。

3.数据采集与存储：选择合适的传感器和采集设备，搭建数据采集系统，并将采集到的数据存储于云平台中。

4.数据管理与集成：建设数据管理平台，开发数据清洗、整理和标准化的工具和算法。

同时，与企业现有系统进行集成，实现数据的共享和互通。

5.数据分析与挖掘：建设数据分析和挖掘平台，开发数据分析和挖掘的算法和模型。

通过实时监测、预测和优化，提升生产效率和产品质量。

6.业务应用与集成：根据实际需求，开发相应的业务应用，为企业管理层和生产运营人员提供决策支持和工作指导。

数字经济对制造业高质量发展的影响一、本文概述随着科技的快速发展，数字经济已成为全球经济发展的新引擎，对制造业高质量发展产生了深远的影响。

本文旨在探讨数字经济对制造业高质量发展的影响，从数字经济的定义与特点出发，分析其与制造业融合的现状与趋势，进而探讨其对制造业转型升级、效率提升、创新驱动等方面的作用。

文章还将探讨数字经济背景下制造业面临的挑战与机遇，以及如何利用数字经济推动制造业高质量发展的策略与建议。

通过对数字经济与制造业关系的深入研究，旨在为制造业的转型升级和高质量发展提供理论支持和实践指导。

二、数字经济对制造业高质量发展的推动作用随着数字技术的快速发展和应用，数字经济对制造业高质量发展的推动作用日益凸显。

数字经济通过深度融合互联网、大数据等先进技术，为制造业提供了全新的发展路径，不仅优化了生产流程，提高了生产效率，还推动了制造业向智能化、绿色化、服务化方向转型升级。

数字经济促进了制造业生产方式的变革。

传统制造业的生产方式往往依赖于大量的物理资本和人力投入，而数字经济通过智能化技术的应用，实现了生产过程的自动化和智能化。

这不仅降低了生产成本，提高了生产效率，还使得制造业能够更加灵活地应对市场变化，实现个性化、定制化生产。

数字经济推动了制造业产业链的升级。

在数字经济的推动下，制造业的产业链得到了进一步的优化和升级。

从原材料采购到产品制造再到销售服务，每一个环节都可以通过数字技术进行优化和创新。

这不仅提高了产业链的整体效率，还推动了制造业向高端化、高附加值方向发展。

再次，数字经济为制造业提供了创新发展的动力。

数字经济时代，制造业的创新不再局限于传统的技术研发和产品创新，还包括了商业模式创新、服务创新等多个方面。

数字技术为制造业提供了更加广阔的创新空间，使得制造业能够不断推出新产品、新服务，满足消费者日益多样化的需求。

数字经济还有助于提升制造业的国际竞争力。

在全球化的背景下，制造业面临着来自世界各地的激烈竞争。