《工业与互联网》课件

工业与互联网将工业与互联网技术相结合,打造智能制造新时代通过物联网、大数据、云计算等技术,实现设备互联、信息共享、智能决策,提高生产效率、降低成本、优化供应链前言洞察工业与互联网勾勒行业未来启示企业蜕变本课件旨在深入探讨工业

4.0时代下通过分析工业互联网的概念、架构和为制造企业如何借助工业互联网实现工业与互联网技术的融合发展,以及对核心技术,展望制造业数字化转型的发数字化转型提供实用建议和成功案例制造业数字化转型的影响展趋势工业概念及发展历程

4.0第一次工业革命1蒸汽机与水力机械的兴起第二次工业革命2电力与汽油驱动的大规模生产第三次工业革命3电子和信息技术的广泛应用第四次工业革命4智能制造、互联网+等新技术工业

4.0是第四次工业革命的概念,它以数字化和智能化为特征,将信息技术和制造技术深度融合,实现生产过程的柔性化、智能化和高效化这一革命性的变革在历史进程中缓慢推进,但正在加速向前发展工业的特点

4.0信息技术与制造技术融全价值链的互联互通智能化和个性化生产实时感知和预测分析合工业

4.0打通了从产品设计通过大数据分析和人工智能技工业

4.0利用物联网技术实工业

4.0通过将先进的信息、生产制造到销售服务的全价术,工业

4.0实现了柔性生产时监测生产状况,并通过预测技术深度融入生产制造过程,值链,实现了各环节的高度协和个性化定制,满足消费者多分析进行智能决策和优化实现自动化、智能化和数字化同样化需求工业的关键技术

4.0物联网云计算连接各种设备和系统,实现全方位信息采集,是工业

4.0的基础提供强大的计算和存储能力,支持对海量数据的分析处理大数据分析人工智能挖掘和利用大数据,实现智能化决策和优化生产流程应用机器学习和深度学习,提升设备的自主学习和决策能力工业互联网的发展背景随着数字化技术的快速发展,工业领域正在经历深刻的变革传统制造业面临着技术升级、产品差异化、个性化定制等挑战,急需通过新型信息技术实现升级转型工业互联网应运而生,它融合了工业设备、云计算、大数据等关键技术,为制造业提供了全新的发展路径这一趋势已经引起了全球各国的高度重视和积极应对工业互联网概念及价值工业互联网概念工业互联网的价值工业互联网的应用场景工业互联网是将先进制造技术与现代信息技工业互联网可以提升生产效率、改善产品质工业互联网广泛应用于智能制造、远程运维术有机结合的关键支撑,实现生产要素的全量、缩短研发周期、降低运营成本,为制造、预测性维护、供应链优化等制造全过程,面融合与优化配置企业赢得市场竞争优势为企业带来数字化转型工业互联网架构工业互联网架构旨在整合物理设备、数据处理、云计算等关键技术,实现信息流、物流、资金流的全面融合该架构由感知层、网络层、平台层和应用层四大部分组成,贯穿整个工业价值链,构建起工业企业的数字化、网络化、智能化感知层负责采集各类工业设备数据;网络层通过先进通信技术将数据传输至云平台;平台层提供数据分析、应用开发等服务;应用层则针对生产、管理、服务等环节提供智能应用解决方案整体架构实现了工业互联网的端到端连接和运转工业互联网平台互联互通数据分析云计算应用服务工业互联网平台实现了设备、平台可以收集、整合和分析来工业互联网平台基于云计算技平台提供各种应用服务,如远程系统和企业之间的互联互通,打自各种工业设备和系统的大数术,提供灵活的计算资源和存储监控、预测性维护、生产优化破了孤岛式的信息孤立据,为企业提供数据驱动的决策能力,满足企业的需求变化等,帮助企业提升运营效率支持工业互联网应用场景智能制造远程运维12通过工业互联网实现生产过程借助工业互联网可以实现对设的自动化和优化,提高效率和质备和系统的远程监控和维护量供应链管理产品服务化34工业互联网可以协同供应链各工业互联网支持产品的远程诊方,提高供应链的透明度和响应断和优化升级,促进制造业向服速度务型转型工业互联网的挑战技术集成整合难度大数据安全和隐私保护缺乏统一的标准化工业互联网需要连接各种异构设备和系统,海量设备接入和数据处理过程中,如何确保工业互联网涉及多个行业和技术领域,缺乏实现数据互通和流畅运转,这对系统集成能数据安全和用户隐私不被侵犯是关键难题统一的通信协议、数据格式和安全标准,阻力提出了巨大挑战碍了应用的广泛推广工业企业数字化转型数据驱动1利用工业大数据分析洞察价值技术融合2结合人工智能、5G、物联网等技术流程优化3重新设计业务流程提高运营效率工业企业数字化转型要以客户需求为出发点，利用数据驱动洞察业务价值同时融合先进技术如人工智能、5G等，重新设计业务流程以提高运营效率只有全面推进数字化转型，才能在瞬息万变的市场环境中保持竞争力数字化转型的关键驱动力客户需求竞争压力运营效率创新驱动客户期望更智能、定制化的产数字化技术的快速发展,使得数字化转型可以提高生产和供数字化技术的应用为企业创新品和服务,这是驱动企业数字企业必须通过数字化转型来保应链的自动化程度,从而提高提供了新的可能性,推动企业化转型的主要动力之一持市场竞争力整体运营效率不断探索与创新数字化转型的实施策略制定清晰的数字化转型愿景确定未来的数字化目标,并制定全面的行动计划建立跨职能的工作团队组建由高层领导、IT专家和业务部门组成的联合小组与时俱进的技术投入持续跟踪前沿技术,保持技术能力的领先地位重视变革管理与文化建设培养员工的数字化意识,全面推动组织的数字化转型数字化转型的应用案例案例一阿里巴巴数字化转型阿里巴巴从传统电商平台转型为全面的数字生态系统,运用人工智能、大数据等技术实现智能仓储、智能物流、智能供应链管理,提高运营效率并优化客户体验案例二西门子工厂数字化转型西门子利用工业互联网平台和数字孪生技术建立智能制造车间,实现实时生产数据监控、故障预测和自动化调整,提高生产效率和产品质量服务化与制造业转型制造服务化制造企业逐步拓展到为客户提供综合解决方案和全生命周期服务,实现从单一产品销售向服务型制造转型价值链重塑制造企业从专注于产品生产向关注客户需求和体验的服务型企业转变,重构整个价值链产业生态合作制造企业通过产业链上下游合作,形成更加紧密的产业生态,共享资源、互利共赢服务化的关键要素客户关系管理灵活的供应链深入了解客户需求,提供个性化的采用柔性化的供应链管理,快速响服务,增强客户粘性应客户需求变化数字化基础设施服务创新能力依托大数据、云计算等技术,建立持续提升服务创新能力,开发满足数字化服务体系客户需求的新型服务制造业服务化的发展趋势重点发展趋势从产品到方案从销售到增值从单一服务到服务全生命周期服务表现特点向客户提供定通过提供增值提供从产品设制化的整体解服务创造更多计、制造到运决方案利润维的全生命周期服务典型案例工业设备制造家电企业提供航空公司提供商提供整厂解维修、培训等飞机全生命周决方案增值服务期服务制造业服务化是行业转型的重要趋势,企业需要从单纯的产品销售转向提供整体解决方案,并通过增值服务创造更多收益同时,企业还应该向全生命周期服务发展,为客户提供从设计、制造到运维的全方位服务制造业服务化的典型案例作为制造业服务化的典型案例,西门子工厂在产品智能化和服务化方面取得了突破性进展他们通过引入基于物联网和大数据分析的设备监测和预防性维护服务,提高了设备的运行效率和可靠性,为客户带来了实际效益另一个典型案例是戴姆勒卡车,他们开发了基于云计算和移动互联网的远程监控和预测性维护服务通过持续收集和分析车辆运行数据,可以及时发现问题并提供解决方案,大幅减少了车辆停机时间和维修成本人工智能在制造业的应用质量检测与优化智能预测维护12利用计算机视觉和深度学习技术进行实时产品缺陷检测和质基于机器学习模型分析设备运行数据,预测潜在故障并建议最量控制,自动识别并纠正偏差,提高产品质量佳维护方案,降低设备停机时间生产过程优化智能化决策支持34采用强化学习等AI技术优化生产计划、调度、配送等过程,依托AI建立决策模型,分析大量工艺、设备、市场等数据,为提高生产效率和资源利用率生产管理提供智能化决策支持人工智能的发展现状人工智能在制造业的应用场景质量控制供应链优化预防性维护流程自动化使用机器学习算法，可以持续结合大数据分析，AI可以预测利用AI分析设备运行数据，预AI助力实现生产过程的自动化监控生产过程，实时发现和纠需求变化，优化库存和物流，测设备故障，提前进行维护，，提高生产效率和灵活性，降正缺陷，提高产品质量提高供应链效率减少停机损失低人工成本技术在工业互联网中的应用5G高速传输低延时通信海量连接高可靠性5G技术可实现超快的数据传输5G的超低时延特性,有助于实5G系统能同时连接大量工业设5G强大的网络可靠性和抗干扰速度,为工业互联网提供强大的现工厂自动化、远程控制等实备,支撑工业互联网的广泛应用性,确保工业生产过程的稳定性网络支撑时应用场景和安全性技术的特点及优势5G高速率超低延迟5G技术可以提供高达10Gbps5G网络延迟可达到毫秒级水平，的下载速度，为高带宽应用提供能够满足实时互联网应用的需求支持海量连接高可靠性5G支持每平方公里100万个设备5G网络提供

99.999%的可靠的连接密度，适用于工业物联网性，确保关键业务的稳定运行场景在工业互联网中的应用场景5G远程控制数据实时传输增强现实应用无人机应用5G网络高速低延迟的特性可海量设备在工厂内连接产生的5G高带宽支持工人在生产车工厂巡检、仓储管理等场景中使远程机器人和自动化设备控大数据可通过5G网络实时传间佩戴AR设备,实时获取设备,5G可支持高清视频传输,使无制更加智能化、实时化生产输到云端,支持智能制造所需状态、故障诊断等信息,提升人机发挥更大价值车间、仓储等远程操作得以实的数据分析和决策操作效率和安全性现工业大数据在制造业的应用预测性维护智能生产管理12利用大数据分析生产设备的运行数据,预测设备故障并提早进借助大数据实现生产过程的实时监控和优化,提高产品质量和行维护,减少意外停机损失生产效率供应链优化产品研发创新34分析客户需求、库存和物流数据,优化供应链管理,提高响应利用大数据洞察客户需求趋势,指导新产品的研发设计与迭代速度和降低成本优化工业大数据的价值与挑战价值挑战工业大数据蕴含着丰富的价值,可以帮助企业洞悉生产过程中的隐工业大数据采集、处理和分析存在很多挑战,如数据质量管理、系藏模式,优化资源配置,提高运营效率统架构优化、分析算法开发等,需要企业投入大量资源工业大数据分析与决策支持数据挖掘与分析1利用先进的机器学习和统计分析方法,从海量的工业数据中发掘隐藏的模式和规律实时监测与预测2实时监控生产线和设备状态,预测可能发生的故障和质量问题,为决策提供依据智能决策支持3基于数据分析的结果,为生产管理、质量控制和设备维护等提供智能化的决策支持结语通过对工业

4.0概念及发展、工业互联网的价值、架构和应用场景的深入探讨,我们可以看到数字化转型正在重塑制造业的未来无论是采用人工智能、5G还是工业大数据等关键技术,企业都需要全面、系统地推进数字化转型,以适应工业互联网时代的新要求相信通过不断的创新与实践,制造业将迎来全新的发展机遇。