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天津市工业互联信息物理系统工程技术中心 :对于工业互联网平台实践思考与创新探索 发布于 2018-08-09

工业互联网是连接工业全系统、全产业链 、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施 ,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式 ,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。工业互联网带来的不仅仅是产品质量和生产效率的提升 、成本的降低,通过将大量工业技术原理 、行业知识 、基础工艺、模型工具规则化、软件化 、模块化,并封装为可重复使用的微服务组件 ,第三方应用开发者可以面向特定工业场景开发不同的工业APP ,进而构建成基于工业互联网平台的产业生态。

工业互联网平台是工业互联网建设的核心 :工业互联网平台是物联网 、云计算、大数据、智能传感、工业软件、工业技术等跨界融合、集成创新的结果 ,是以互联网为代表的新一代信息通信技术从消费环节向制造环节扩散、从提高交易效率向提高生产效率延伸 、从推动制造资源的局部优化向全局优化演进的必然结果 ,是构建现代化产业体系 、推动经济高质量发展、抢占新一轮产业革命制高点的重要举措。

天津市工业互联信息物理系统工程技术中心仅仅围绕工业互联网赋能产业升级,成功搭建IoT Hub平台,使企业依托工业互联网结合企业的自身特点,实现企业数字化进程。相比于用户无感的IaaS资源及部分PaaS功能模块,工业互联网赋能平台及工业App应用更加重要,一款好的工业互联网赋能平台,需要基于工业互联网平台架构设计 ,可实现公有云、私有云 、混合云等多种部署,并面向用户提供整体赋能应用、数字化工厂项目、工业App微服务等多层级解决方案及应用落地。

天津市工业互联信息物理系统工程技术中心推出的IoT Hub平台作为一款PaaS层平台产品,提供通用PaaS平台资源部署及管理,以及应用开发、工业微服务组件  、工业数据分析工业大数据系统等功能,并且可提供SaaS微服务应用及边缘层设备接入模块,IoT Hub平台赋能应用特点:

1.以过程数据和绩效KPI之间的基本因果关系为起点,利用常规统计分析、机器学习和数字仿真的方法,建立数字模型 ,确定过程数据的变化和统计分布规律;

2.以过程数据与绩效KPI之间的关联关系 ,用机器学习的方法预测关键过程数据的变化趋势,继而利用仿真模型预测KPI的变化趋势,提升系统可靠性  ,降低网络时延,增强数据安全 ,减少数据流量 ,提高数据保真度 。

天津市工业互联信息物理系统工程中心正以实际行动在不同维度上对于工业互联网平台进行不断的实践和创新。

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