本文目录
- 最好的工业互联网平台是哪个
- 2022年如何看待大数据技术
- 大数据时代来临，如何让数据给产业赋能发展
- AR在工业领域如何应用
- 工业物联网是如何提升传统工业效率的
- 物联网技术如何解决智能工厂项目落地问题
- 如何看待大数据行业的发展
- 工业企业如何进行数字化转型
最好的工业互联网平台是哪个
国内工业互联网平台还处于起步阶段，甚至国外的所谓龙头GE的工业互联网平台的发展也远远没有达到预期。我推荐国内几个比较有名的工业互联网平台，关于十强的排名，需要有排名指标，我从我对工业互联网的行业发展和用户量来推荐几个，具体如下：1
1、海尔-COSMOPlat 平台，海尔集团基于家电制造业的多年实践经验，推出工业互联网 平台 COSMOPlat，形成以用户为中心的大规模定制化生产模式， 实现需求实时响应、全程实时可视和资源无缝对接。
2、中国电信-CPS 平台，中国电信集团公司是我国大型通信企业，近年来积极向工业 领域拓展。中国电信 CPS 平台以生产线数据采集与设备接口层为 基础，以建模、存储、仿真、分析的大数据云计算为引擎，实现 各层级、各环节数据互联互通，打通从生产到企业运营的全流程。
3、华为-OceanConnect IoT 平台，华为是全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，在电信、 企业、消费者等领域为客户提供有竞争力的产品和服务，OceanConnect IoT 平台主要服务行业包括公共事业、 车联网、油气能源、生产与设备管理、智慧家庭等领域,构筑多 个成熟解决方案并完成商用。
4、和利时-HiaCloud 平台，和利时主要从事自主 PLC、DCS、SCADA 产品的研发、制造和 服务，业务聚焦工业、轨道交通和医疗三大领域。和利时于 2017 年发布面向企业生产制造和运营服务的 HiaCloud 平台，实现全 面的数据汇集、生产运营管理和 APP 创新服务。
5、用友-精智工业互联网平台。用友精智平台一是包括融合了各种企业互联网化基础技术 支撑层，包括云计算、移动、大数据、物联网、3D 打印、机器人等，提供工业互联网应用全生命周期的技术能力的服务平台。
6、索为-SYSWARE 平台。索为主要面向国防军工和高端装备制造业等领域提供工程 研发和制造解决方案，以知识自动化和工业技术软件化为出发点 推出 SYSWARE 平台。
7、东方国信-BIOP 平台，东方国信基于软硬件相结合的端到端工业大数据解决方案， 推出 BIOP 工业互联网平台。
8、中船工业-船舶工业智能运营平台，船舶工业智能运营平台是由中国船舶工业集团公司旗下中 国船舶工业系统工程研究院、中船黄埔文冲船舶有限公司、北京 中船信息科技有限公司共同发起的工业互联网平台。
9、寄云-NeuSeer 平台，寄云科技基于在工业大数据、PaaS 领域的技术积累，推出 NeuSeer 工业互联网平台。
10、普奥云-ProudThink 平台，普奥是工业互联网产品和服务提供商，其 ProudThink 平台 帮助用户解决设备的安全接入、安全通信，设备智能化运营，驱 动工业数字化、网络化、智能化发展。平台包括采集适配层、数 据模型层、能力服务层和业务应用层。聚焦智能设备互联互通， 面向运营商、制造商、服务商的业务需求，提供设备运营、设备租赁、物联网金融和工业数据等服务。
除了如上10个工业物联网平台之外，还有几家公司的工业互联网平台也在行业小有名气，比如中国移动-OneNET 平台，石化盈科-ProMACE 平台、阿里云 ET 工业大脑平台、宝信工业互联网平台、浪潮工业互联网平台、美云智数-MeiCloud 平台、富士康-BEACON 平台等等。国外的GE-Predix 平台相信大家都知道。
希望对您有所帮助！
2022年如何看待大数据技术
在探讨这个问题之前，首先要了解三件事，其一是大数据技术正在从“技术”向“资源”转变，技术的价值在于出口，而资源本身就自带价值属性。
这一点与早期的电力技术发展有相似之处，早期的电力也被称为技术，但是目前我们已经把电力称为资源了，而且电力也是非常重要的生产资源，在当前我国的电力资源消耗当中，超过一半的电力资源被用在了工业生产上。
其二是大数据技术的发展源自于互联网、物联网技术的发展，可以说互联网和物联网的发展，是导致大数据产生和发展的核心因素，因此可以说，有互联网的地方就有大数据。
其三是大数据技术正在形成一个庞大的技术体系，这个体系涉及到数据的采集、存储、分析、呈现、应用和安全，不仅互联网企业可以参与到大数据技术体系当中，传统行业企业同样可以参与到大数据技术体系当中，而且在工业互联网时代，大数据的创新将向产业场景回归。
在了解了这三件事之后，我们再看一下大数据技术的应用现状，目前大数据技术的主要应用场景依然在互联网领域，包括电子商务、互联网出行、本地生活、在线教育、互联网医院、互联网金融等场景，这些场景都有比较明显的互联网属性，数据基础也比较好，未来依然有广阔的发展前景。
接下来看一下大数据发展的趋势，大数据的发展趋势一定要结合产业结构升级这个大背景，而产业结构升级则会明显推动产业互联网的发展，这是互联网的下一个阶段，也很有可能会孵化出大量的创新企业。
大数据技术是产业互联网的核心技术组成部分，未来企业的核心资产将逐渐采用数据来进行衡量，所以未来大数据将成为一个重要的资产承载体，很多企业也会把生产数据作为自己的核心业务。
综上所述，未来大数据对于产业领域的影响将逐渐完成全场景覆盖，就像电力资源一样，更多的企业需要围绕数据资源来开展生产。
大数据时代来临，如何让数据给产业赋能发展
大数据是驱动智能未来产业的可持续能源，我将从二个方面来说明：
一：大健康智慧大脑：大健康产业已列入国家战略，而真正能撬动这一产业发展的是大数据，依托大数据人工智能技术才能得到有效的发挥，在人体健康数据采集、数据处理、要素辨识、健康诊断、健康预警、健康干预、效果评价的每一个环节作精准判断和分析，为人们提供远程化、便捷化、个性化的健康服务。
产业可以通过运用大数据、人工智能等先进技术手段对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，重塑大健康产业结构与生态圈，结合智能物流进行深度融合的创新商业模式，即：产业＋大数据＋Al＋智慧生产＋物联网的新业态。
大健康产业是以大数据为核心的驱动，基于技术，数据，解决了消费者的精准触达，从效率，成本和体验上解决了线上和线下的最后一公里问题，大幅度的提升了用户体验。
二：ET工业大脑：工业大脑是感知、行动、结果、反馈的完整闭环，在数据收集、处理以及反向控制过程中及时反馈。例如光伏产业通过跟光伏切片的一线工人学习，ET工业大脑的团队将历史数据和现实数据进行计算，发现影响切片良品率的关键因素有三个：一是导轮的位置，二是更换的周期跟频率，三是核心操作人员的经验。
从这些因素重点突破，经过调试，大数据果然优化了生产过程。这条产业线的良品率提升了1%，为光伏节省了几千万甚至上亿元的成本，也开拓了中国制造借助人工智能“换道超车”的新路径。
在启动生产后，ET工业大脑可以及时反馈生产状态、监控生产情况和订单完成情况，为销售提供订单交期、计划排产等一系列信息，也可以根据客户需求进行工艺参数的调整，如此实现订单命中率的提升。
在ET工业大脑整合知识图谱的基础上，再结合数据模型、业务模型和行业算法，对行业形成创新的接力。进行完创新接力后，还需要一个整体的逻辑架构与技术架构承载，并形成全流程、全链路、全数据的打通——一种“三全”形态下的工业数据智能，实现全流程智能制造的转变。
其中，全流程是指在行业应用方面的供应链智能、产品研发智能、生产智能、营销智能以及服务职能，全链路是指在ET工业大脑层面的算法工厂、工业智能定制流水线等，全数据则是指云平台的所有数据与信息，就是把智能数据变成数据智能的过程，驱动整个供、研、产、销全流程。
AR在工业领域如何应用
AR智能眼镜的AR(增强现实)应用在工业场景中，根据场景的差异而有着不同的要求。有的追求效率，有的追求安全，也有为了降低成本。针对工业领域中不同应用场景都有广泛的应用。
1.基于AR的远程指导，通过AR技术实现生产现场设备维保调试、远程辅助以及远程售后服务。
比如，0glass AR智能眼镜在电力系统的远程作业和巡检上就有非常成功的案例。当巡检人员遇到难以作出决策的巡检项目或者遭遇紧急事故需要处理，而以其自身的知识经验和现有的数据信息无法解决现场问题时，巡检人员可以通过智能眼镜摄像头以其第一视角将现场复杂的情景直接传送到远程专家处，专家可通过平板、手机、PC等设备随时随地进行援助，由于获得是巡检人员第一视角，就如亲临现场进行观察，远程专家通过语音，增强现实电子白板，直观的将数字信息远程直接叠加在巡检人员的视野中的操作对象上，现场巡检人员犹如获得现场专家的指导一样处理棘手问题，极大的减少了沟通和交流成本。
2.基于AR的可视化辅助装配，对高精尖/结构复杂设备进行可视化辅助装配，提高装配效率和质量。
0glass AR智能眼镜，可以将飞机维修工作程序或者工卡导入AR智能眼镜工作辅助系统内，结合增强现实技术将工作过程和要求可视化、流程规范化，提高效率、降低成本，避免重复劳动。
3.基于AR的操作培训，通过AR增强现实，实现现场作业与培训结合，提高效率。
通过AR的辅助培训，可半自动生成实战型指引内容或课件，只需将图片或者视频进行简单（拖动、旋转、标记一些简单工具或者符号），快速简单的就制作好了实用的课件，解放双手学习，学与用同时进行，培训效率大幅提升。
4.基于AR的MRO工业品/产品视觉分拣，通过AR/AI实现备品备件、产品等的视觉分拣，提高仓储物流效率。
想AR技试术通过箭头导航你到相应的拣选货位，然后准确显示你需要拣选的数量，然后完成拣选后，你的大手在空中一挥，确认完成拣货，很酷炫，也很简单。目前Knapp、SAP以及Ubimax等厂商都在开发Pick by Vision的应用。UPS以及DHL等物流公司，也在测试Pick by Vision的应用场景。想想大物流行业与AR的结合就让人心动。
5.基于AR的生产数据采集，为数字化运维提供必要的数据支持。
利用AR可穿戴设备可以实现生产一线人员作业实时信息采集，包括视频、音频、图像等，为企业大数据战略积累大量的数据，为工厂的数字化运维提供必要可靠的操作数据。
6.基于AR的透明管理，管理人员可以实现现场和远程绩效透明管理。
0glass AR智能眼镜在航空智能维修工作辅助项目中，管理人员通过智能终端设备，同时可以和维修计划系统、工时工卡管理系统、航材系统对接，对工作过程中从人到物的各个环节加以控制和管理，保证工作结果的高效率和高质量。工作辅助系统可以对员工做绩效，技能考核。通过先进的工作辅助系统和智能设备实现智能管理。
7.知识沉淀，实现生产制造与工业服务中各种知识的沉淀。
通过AR智能眼镜的数据采集系统可以收集大量数据，实现生产制造、工业服务中各种知识的沉淀，把工匠经验数字化，可以更好地传承我们的“工匠精神”，AR技术将成为工厂数字化运维的利器。
8.预测性维护，解决了工业大数据中人的数据缺失的问题。
预测性维护，也就是对人和物大数据的掌握。仅仅知道设备本身的磨损率、消耗率是远远不够的，我们还应该掌握影响设备的数据以及维护这个设备的数据等，这些足以说明科技发展的今天，只有掌握了这些所有的大数据之后，才可堪称其为真正意义上的大数据，才能做出实实在在的预测性维护。而0glass AR智能眼镜就能很好地做到这一点。不等出了问题再去解决问题，而是掌握了互联网和信息技术，同时又有大数据支撑，才可以做预测性运维。
工业物联网是如何提升传统工业效率的
工业物联网也称工业互联网（Industrial Internet），将人、数据和机器连接起来，是工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。
工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互
联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。
工业互联网将对传统工业进行数字化处理，形成数字孪生（Digital Twin）。数字孪生将人工智能、机器学习和软件分析与空间网络图相集成以创建活生生的数字仿真模型，将大幅推动产品
在设计、生产、维护及维修等环节的变革。如果工业系统那个环节出现“异常”，就可以“一键恢复”到正常运行状态，免除了逐步排查，一步步追溯的麻烦。
物联网技术如何解决智能工厂项目落地问题
作为一名IT行业的从业者，同时人工智能也是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
要想了解物联网技术如何解决智能工厂项目的落地问题，首先要了解智能工厂都有哪些具体的定义和要求，然后再分析如何通过物联网相关技术来提供针对性的解决方案。
智能工厂是智能制造的重要组成部分，目前针对于智能制造概念比较统一的认知是分为四个层次（e-works提出），分别是商业模式创新层、生产模式创新层、运营模式创新层和决策层。其中商业模式创新层包括智能产品和智能服务，生产模式创新层包括智能装备、智能车间和智能工厂，运营模式创新层包括智能研发、智能管理、智能物流与供应链，决策层主要指的是智能决策。
智能工厂处于整个智能制造的第二层，主要针对的是生产模式，这一层要解决的核心问题是M2M，简单的说就是机器对机器之间的连接与通信。M2M是物联网技术的4大组成部分之一，其他三个技术分别是RFID、传感网和两化融合。
智能工厂的M2M问题与传统的物联网概念还有本质的区别，主要的区别在于三方面，其一是传统的物联网缺乏“智能”概念，其二是传统的M2M功能边界明显；其三是缺乏联动体系（工厂内部和产业之间）。所以，目前智能工厂的M2M问题需要通过工业互联网来解决，而不是简单的物联网问题。
从技术体系上来说，智能工厂的落地方案需要工业互联网技术，而工业互联网技术需要工业物联网、工业大数据、工业云平台等一系列技术的综合运用。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
如何看待大数据行业的发展
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据的迅猛增长，数据已经成为企业发展的基础战略资源，大数据一词对于我们来说已经不再陌生，无论成与败，大数据平台的建设都已在政府、医疗、工业、物流、金融、旅游等各个行业得到了一定的应用。
我认为大数据与SOA理念落地的道路有些相似，都是从概念开始，炒的火热，之后逐步淡出人们的视线，因为理念正在真正的走向落地。而现在的大数据建设正处于概念后期，落地前期阶段，相信未来大数据的发展趋势无论从技术发展角度，还是企业、个人应用角度，都会越来越快，越来越广、越来越普及。
其实原因很简单，从个人角度、企业需求、技术发展几个角度就可以明白：
个人角度
个人角度来说，大数据正在有效的提升客户体验，很多人觉得大数据概念离我们很遥远，其实生活中我们已经在无形中享受大数据带来的便利，就拿我们在用的今日头条APP来说，每次打开头条，它都能为我们推荐喜欢看到的文章；每次打开淘宝，搜索一个产品之后，周围的推荐都是相关的产品，其实这就是大数据技术所带来的功能。
企业需求
伴随着信息化的快速发展、数据量加大，企业有信息化系统、节省办公效率已经不再稀奇，真正拼的是如何有效利用起数据资源，在千篇一律的经营模式下掌握客户所求，出奇制胜；在风雨难测的市场环境下快速调整业务，推陈出新；在看似平稳的发展趋势下有效规避风险，掌控未来。正如第一点所讲，大数据可以有效提升用户的最终体验，那么对于企业来说，怎可能错失这么有效的工具？只不过需要企业在建设过程中注重稳扎稳打，根据业务现状、信息化基础设施、顺势而为即可。
技术发展
技术是实现大数据平台构建的重要支撑，提到大数据一定会连带一些热词，如物联网、人工智能、Hadoop、Spark等，有的是工具、有的是架构、有的是理念。我认为未来基于云上的数据决策分析将会备受瞩目，因为将数据分析业务迁移部署至云端维护，可以有效减少企业运营和技术的维护成本，做到更加优化。
工业企业如何进行数字化转型
工业企业包括采矿业、制造业和电力、燃气及水的生产供应业等，而随着数字化时代到来，也同样推动这些企业进行数字化转型，工业企业的数字化转型，主要是把数字技术和先进的工业技术进行完美融合，实现生产方式、生产效率的革命性变化。那么工业企业如何进行数字化转型呢？
1、企业的数字化转型首先就是需要领导层面的高度重视，要有大局意识和效率意识，从认知和意志出发，积极汲取外界面向未来的顶层设计，以及迎难而上的执行力，这是数字化转型成功的必要条件之一。
2、构建企业的整体规划，将企业的各个部门乃至各个子（分）公司建立出一套统一的、标准的技术体系，避免重复应用、参差不齐的技术体系带来的运维成本问题。
3、聚焦在系统各系统间能否应用集成、业务协同、数据治理、智能运营，让信息化IT跟自动化OT有效结合联动，重心在全局，从数字化趋势的变化入手，以客户为中心，做到产业链上下游全面智能化连接。
4、数字化建设的最佳实践：想要实现企业的数字化转型，当下最快捷、最优的路径无疑就是引入云平台，基于平台构建中台，中台策略其实也是PaaS平台技术具体落地的一种实现方式，无论是iPaaS核心产品是IDM统一身份管理平台+MDM主数据管理平台+ESB企业服务总线，还是dPaaS核心产品是DAP数据分析平台+MDM主数据管理平台+ESB企业服务总线，都是帮助企业提升现有IT资产价值的，是企业实现数字化转型的有效途径。
在未来企业数字化转型中“平台+应用”成为企业数字化转型的IT建设新模式，企业数字化转型可以说是每个企业发展的必经之路，企业早日进行数字化转型，提高企业的周转速度，有助于企业早日在同行中脱颖而出。
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