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            工業互聯網的三個重點領域


            據工信部最新的統計數據顯示,去年中國工業互聯網的產業規模為5700億元,預計到2020年這個數字將達到1萬億元。在整個工業互聯網體系中,處于產業鏈重要地位的三個細分領域分別是:工業軟件、工業云平臺及工業大數據。


            工業軟件


            工業軟件是指應用于工業領域,為提高工業研發設計、項目管理和過程控制管理水平的相關軟件及系統。從宏觀的角度來看,工業軟件包括生產控制軟件、信息管理和嵌入式工業軟件,主要承擔工業大數據采集和處理工作。


            工業軟件具有鮮明的行業特質,不同行業、不同生產模式、不同產品類型的制造企業,對工業軟件的需求差異很大,因此,工業軟件需要很強的可配置性,并具備二次開發能力。工業軟件蘊含著業務流程和工藝流程,包含諸多算法,因此在企業應用需要結合企業的實際需求進行實施和落地。制造企業需要應用的工業軟件類型眾多,要取得實效,需要實現工業軟件的集成應用,構建集成平臺。


            近年來,隨著制造業競爭的加劇和客戶需求的個性化,制造企業對工業軟件提出了越來越高的要求;而互聯網、物聯網、移動通信的快速發展,計算和存儲能力的迅速提升,軟件開發技術的不斷創新、虛擬現實/增強現實以及三維技術的普及,也為工業軟件發展帶來新的機遇。


            在這種背景下,工業軟件正在從以下七個方面進行演進。


            工業軟件正在重塑制造業


            工業軟件的重要程度不斷提升。軟件成為體現產品差異化的關鍵,70%的汽車創新來自汽車電子,而60%的汽車電子創新屬于軟件創新;智能手機的核心差異化主要體現在操作系統和應用軟件,直接影響用戶體驗。工業物聯網的廣泛應用涉及到諸多工業軟件,為工業設備插上了智慧的翅膀。


            工業軟件的應用模式走向云端和設備端


            工業軟件的應用模式從單機應用到C/S,B/S,走向云部署和邊緣端部署(嵌入式軟件)。早期的工業軟件是基于PC機單機應用,很多軟件帶有“加密狗”。后來,軟件應用出現了網絡版。


            ERP、SCM等管理軟件的應用是基于客戶端/服務器的應用模式,時至今日,仍然有很多工業軟件是C/S模式,需要在客戶機和服務器上都安裝軟件,在服務器端安裝數據庫?;ヂ摼W的興起,使得越來越多的工業軟件轉向瀏覽器/服務器架構,不再需要在客戶端安裝軟件,直接在瀏覽器上輸入網址即可登錄,這樣使得軟件的升級和遷移變得更加便捷。服務器虛擬化、桌面虛擬化等技術則可以幫助企業更好地利用服務器資源。


            很多智能裝備,例如無線通信基站和程控交換機內部,也部署了諸多嵌入式的控制、檢測、計算、通訊等軟件。這就是華為、中興等企業位居中國最大的軟件企業前列的原因之一。近年來,設備端的邊緣計算能力迅速增強,一些原來PC上部署的軟件也移植到設備端,更高效地進行數據處理和分析。


            工業軟件的部署方式從企業內部轉移到外部


            工業軟件的部署模式從On premise(企業內部部署)轉向私有云、公有云,以及混合云。以往,制造企業購買的管理軟件都是在企業內部自行部署、自行管理。而云計算技術的發展,使得企業可以更高效、安全地管理自己的計算能力和存儲資源,建立私有云平臺;中小企業可以直接應用公有云服務,不再自行維護服務器;大型企業則可以將涉及關鍵業務和數據的應用系統放在私有云,而將其它面向客戶、供應商及合作伙伴,以及安全級別要求不高的應用系統放在外部的數據中心,實現混合云應用。


            工具類軟件從銷售許可證轉向訂閱模式


            工具類軟件的銷售方式從銷售許可證(License)轉向訂閱模式(Subion)。例如,Autodesk公司的CAD軟件目前已經不再銷售License,只支持訂閱方式;PTC的CREO軟件也在大力轉向訂閱模式。訂閱模式的軟件并不一定都是基于云部署,可以仍然是在企業內部安裝,但是通過訂閱定期獲得授權密碼。


            工業軟件走向平臺化、組件化解構為工業APP


            工業軟件的架構從緊耦合轉向松耦合,組件化、平臺化、服務化,PAAS+SAAS。早期的工業軟件是固化的整體,牽一發動全身,修改起來很麻煩。后來出現了面向對象的開發語言,進而產生了SOA架構,軟件的功能模塊演化為Web Service組件,通過對組件進行配置,將多個組件連接起來,完成業務功能。


            工業軟件正在解構為運行于工業云平臺或者工業互聯網平臺上的工業APP,可以實現即插即用,操作簡便易用,隨需而變。工業APP蘊含了工業技術和Know-how。隨著工業PAAS的標準不斷完善,不同企業開發的工業APP將可以實現互操作,從而催生工業APP Store,方便地進行交易和應用。


            工業軟件的開發環境轉向開放、開源


            工業軟件的開發環境已從封閉、專用的平臺走向開放和開源的平臺。Linux操作系統的廣泛應用顯著降低了企業的IT成本;JAVA以其跨平臺應用的特點,得到了工業軟件開發商的青睞;人工智能領域,Google推出了Tensorflow開源引擎,使得企業可以快速開展相關應用;智能機器人領域的開源操作系統ROS,使得IT專家能夠快速開發機器人應用;ARM公司則發布了開源的物聯網操作系統Mbed OS。在CAD軟件領域,Intellicad Technology Consotium(ITC組織)提供了一個類似AutoCAD的CAD開源平臺,也在全球吸引了很多軟件開發商。


            工業軟件的運行平臺從PC轉向移動端


            工業軟件的運行平臺從以PC為主,走向支持多種移動操作系統(安卓、蘋果、微信小程序等)。如果要開發支持多個移動操作系統的APP,對于工業軟件開發商而言,無疑需要并行維護多套系統。因此,很多工業軟件開發商選擇了基于Html5來開發適應Windows和多種移動操作系統的軟件。


            不論工業軟件的架構、運營方式、開發模式、運行平臺等方面如何演化,但更好地滿足制造企業客戶的需求仍然是硬道理!只有能夠從工業企業的需求出發,在實踐當中不斷總結最佳實踐,將工業技術和工業知識體現在工業軟件之中,工業軟件才會有持久發展的生命力。


            工業云平臺


            我們這里所說的工業云平臺不是現實的工業產業集合體,而是基于數據采集、匯集、分析的服務體系,支撐優勢資源的高效配置,其面向的群體主要是在制造業數字化、網絡化和智能化等方面有需求的企業。


            全球科技爭奪賽日益激烈,工業制造這個與互聯網粘性極強的領域,自然受到了上至各國政府、下至大中小型企業的高度重視。


            在中國,工業互聯網正乘著物聯網、邊緣計算、數字孿生等技術的高速列車,向新的發展階段跨越。不過,這一跨越并不輕松,單有技術突破并不能帶動龐大的工業轉身,而政策、市場、模式、資本等各方因素正重塑著中國互聯網的未來。

            而在中國工業自主探求兩大難題的過程中,有一個角色“異軍突起”并在推動工業與互聯網融合、OT與IT融合的大潮中起到越來越重要的作用,它橋接了政策和產業之間的重要環節,并為工業的諸多細分行業提供各自差異化發展的沃土,它就是工業云平臺。


            平臺競爭加劇,工業云平臺領域競爭尤其激烈,從業者一直在尋找能夠助其脫穎而出的平臺能力。工業云平臺所處的要塞位置,決定了它使命之重。


            工業領域碎片化嚴重并將長期持續,這是物聯網時代必選題,也是考驗物聯網平臺企業綜合能力的的重頭戲。高度的碎片化,必將促使工業云平臺的格局向多平臺分化、各平臺各司其職、各具優勢、各有價值的方向演進。即,較通用型平臺、行業專有型平臺的劃分將更清晰、雙方關系也將被重新界定。


            賦能行業:解決行業痛點、企業難點才是工業云平臺正道,工業互聯網是OT與IT的融合,OT作為工業實體的承載,其生產效率、工藝流程、成本能耗、供應鏈能力等各個重要環節在工業互聯網化的過程中能夠切實得到解決或明顯改善,才是IT趨勢的體現,也是工業云平臺價值的直接證明。


            這就需要平臺對不同行業的客戶需求準確定位、并從技術、模式方面構建、定制、實現諸如快速接入、數字孿生、工業物模型、數據可視化、建模分析、智慧巡檢、設備預測性維護、遠程監控、線上運營等不同層面的賦能。工業互聯網平臺面對的終端客戶種類很復雜,需要快速定位客戶需求,從成本、性能等方面以高性價比的方式滿足客戶需求。


            雖說中國工業互聯網產業仍有漫漫長路待跋涉,但在當下這一重要的跨越關鍵節點,正透過一批具備創新性的平臺企業如阿里、浪潮、華為、海爾、優制云等,借助平臺優勢賦能行業、促進應用繁榮,從而瞭望到下一階段的生機和崛起,這對于我國現狀而言極具可行性。


            當眾多中小型企業處于工業2.0左右,而普適性的工業互聯網平臺,在這一階段更能為其發展提供適時、恰切、可見的裨益。


            工業大數據


            這一領域主要包括企業生產經營相關業務數據、設備運行數據、外部數據等,工業大數據對數據的實時性、真實性和完整性有更高的要求。工業大數據是指在工業領域中,以智能制造模式為基礎,從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、生產、交付、服務等整個產品全生命周期的各個環節中,所產生的各類數據及先關技術和應用的總稱。


            工業大數據的價值在于:用過去產生的數據,讓現在的業務活動做得更好--這就是二次應用。大數據主要用于做好的持續優化階段。


            兩類承載。承載信息、承載知識。大數據首先是用來承載信息的,同時,大數據也是可以承載知識的,即把知識提煉出來、用大數據承載--在某些應用中,應該先把知識有效地組織起來(如產品設計數據、設備標準狀態數據)、事先把數據的質量管好,而不是用的時候再產生知識。這樣,用的時候就方便了。


            總之,不論承載什么,都要便于應用為目的。工業大數據的優勢歸結為三個:不糾結于因果(區別于“是相關不是因果”、“一定是因果”);樣本=全體(區別于大數據是PT級別);混雜性(叫多角度似乎更好)。


            所謂“不糾結于因果”指的是保證具有因果關系,而具體應用時不必再去按照因果邏輯計算。這一條,使得人們可以從大數據中得到各種類型知識(特別是經驗知識、感性認識)、獲得知識的方法也簡單了很多。“樣本=全體”。從應用的角度看,數據不在“多”、而在“全”。全了以后,就總能找到自己需要的知識和信息;這樣對應用的價值非常大。


            “混雜性”是保證知識質量和準確性的、因為我們可以從多個角度印證知識。當前,前提是大數據記錄的信息完整。我們知道,在工業中,高質量的知識才有用。


            不過工業數據中經常遇到的問題是:混雜性不足。因為工業過程的數據常常來自某個工作點附近。數據量大卻來源單一。這使得很多分析結果的可靠度不夠高。要解決這個問題,必須與實驗和科學知識結合在一起。


            2019年是“新舊動能轉換”真正意義上行動落實的一年,當前我國的工業互聯網行業仍處于產業發展的初期,未來會進一步擴大自己的影響范圍,互聯網領域也會成為各方勢力追逐資本的最新熱點。


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