工业互联网-基础概念

个人理解：

我们现在所说的这些概念，比如智慧城市，智慧工厂，智慧交通，智慧路灯等等，无非就是利用物联网，数据传输的互联网，大数据平台，人工智能AI等综合到一起, 实现数据采集，数据传输，人工智能判断，实时处理数据，指令下发，最后就是基于数据而开发的各种各样的应用，当然这一套智慧系统中集成了很多现代先进的东西，比如人工智能，云计算，视觉技术，知识图谱，AI能力等
利用工厂工艺建模技术、数据采集技术、实时数据处理技术、管理和实时大数据融合技术等手段帮助客户构建智慧工厂
比如在工业方面来说就是 把工厂的各类设备、各类生产线、各种产品合格率、供应链优化、客户紧密地连接协同起来， 为企业提供可靠的基础平台和上层丰富的工业应用，结合全面的产业支撑，助力企业完成数字化转型
一个智慧型的工业企业，追求的就是成本更加经济，企业生产能够更加安全，在节能减排上更加环保，在生产方面效率更高，在技术上以及管理模式追求更加先进的理念

智慧工业的核心架构

阿里核心概念：

把工厂的设备、产线、产品、供应链、客户紧密地连接协同起来， 为企业提供可靠的基础平台和上层丰富的工业应用，结合全面的产业支撑，助力企业完成数字化转型

智慧工厂的构成部分

设备监控：
实现海量设备运行数据实时采集分析，掌握设备劣化趋势，通过数据分析、挖掘、建模，提供设备问题分析、维护建议。实现少人值守、无人值守，减员增效；减少设备因过修、欠修导致的材料费用和检修成本；优化设备运行工况，大幅节约设备能耗。

人员管控：
基于智能视频技术、三维、UWB技术，通过物联网、三维建模、视频识别、电子围栏、门禁控制、行业智库等技术，实现人员管理、现场监管、操作分析、学习培训等多种功能，有效保障企业安全生产、员工身体健康。

安全预警：
24小时监测设备重要运行参数是否异常，并及时预警，防患于未燃。缩短危险区域作业时间，降低人身安全风险；防止因设备非计划停运，造成的重大事故。

故障诊断：
精准定位设备故障部位与原因，缩短检修工期；实现检修资源集中调度，提升检修资源的可利用率；基于劣化趋势的备件预测，让备件储备更加合理。

状态跟踪：
依托平台在线监测获取在实验室无法获取的现场真实工况下的设备缺陷运行数据，掌握产品故障率、故障模式分布、产品变工况特性、故障部件统计、故障过程、劣化过程等数据财富，为产品的持续设计改良提供大量数据支撑。

评估报告：
定期生成诊断报告、即时故障报告、工况统计与劣化评估等，倍增服务能力，减少现场检测工作量和人工诊断难度，降低综合服务成本。同时制定科学运维计划，大幅提升设备维保质量和运维效率。
企业智库：基于物联网的设备数据采集，自动采集、存储，保障数据连续、精准、可靠；内置专家系统，提供设备智能诊断功能；实现知识复用，将传统设备运维人才培养成IT和OT融合的复合型人才；
客服体系：实现已售设备概览分析，为设备制造商及使用方提供7*24小时设备远程在线监控服务，识别设备全局情况，帮助设备制造商提高售后服务质量。

方案定制：
根据企业及设备特性，结合企业内部的运维服务流程和管理流程，量身打造成本低、稳定性和安全性高的工业互联网解决方案，助力企业实现在转型之路上弯道超车。

部署服务：
提供基于公有云的SaaS化的应用模式。按需收费，降低一次性项目投入，持续快速迭代；轻量化交付，减少驻场开发；服务对象多样，助力KSB连接产业链资源，形成新模式下的产业生态；移动化办公，数据全程实时呈现，设备实时远程控制。

工业级互联网平台架构