安徽人工智能工业互联网应用

中国工业数据采集和分析能力不足。中国在设备数字化、网络化方面与美、德之间的差距较大，在边缘计算层，平台发展所必需的智能感知、自动控制、协议解析、边缘智能模块等一系列基础性产业高度依赖国外，缺乏完整的行业数据采集方案。截至2018年底，我国制造企业生产设备数字化率为45.9%，数字化设备联网率为39.4%，尤其是中小企业基础薄弱，设备改造和数据采集难度较大。其次，发达国家工业设备产品在全球市场占据主导地位，GE、西门子等企业依托自身产品可采集跨区域、跨行业、跨领域的海量数据。而且美国、德国具有大量经验丰富和初创的数据分析企业，通过合作能帮助平台快速提升能力。但是中国市场巨大，一旦解决数据采集等基础环节问题，网络效应必然带来后发优势。数字化工厂利用工业互联网，实现生产过程的全方面可视化。安徽人工智能工业互联网应用

中国工业互联网平台具有全球较旺盛的市场需求和较完备的互联网生态。一方面，美德将大型企业作为平台主要用户群体，而中国将工业互联网平台作为大中小企业融通发展的新载体，通过平台技术模块化和知识经验软件化，将大企业成熟有效的技术、管理、应用等方面的知识经验，快速向中小企业复制推广，降低技术门槛和应用成本，带动其转型升级。另一方面，美国在互联网应用创新、市场规模等领域弱于中国，尚无覆盖全社会的互联网生态体系。德国在互联网平台实践和能力各方面仍处于适应期。黑龙江企业工业互联网一体化管理系统工业互联网促进跨界融合，催生新业态新模式。

相对国内的“大投入大建设”，国外企业的应用更加贴近业务，选择较适合自己的应用，以小投入获取大效益。例如，New England Biolabs（NEB）通过给存放产品的冰箱加入IOT模块，实现对产品使用情况的实时交互。这个简单的应用让客户了解实验材料的库存状况，帮助其加快实验速度，同时，NEB还可实现供应链优化，推出有针对性的营 销策略，并有效规划未来产品路线图。在创新应用方面，我国企业应用创新、模式创新呈现多元化发展态势，包括按需定制+协同研发设计、协同制造、分享制造+产融合作、创新定价模式+数字化产品以及产品及服务，呈现出百花齐放的态势。

根据树根互联此前递交的上市材料，2019-2021年，树根互联营收分别为1.52亿、2.79亿、5.17亿元，三年复合增长率达到84.71%。但由于大幅亏损问题，树根互联较终在2023年撤回IPO申请。工业软件厂商与传统制造业厂商类似，有成熟的工业软件及行业经验，也有一定的客户基础。业内如宝信软件、用友网络、中控技术（688777.沪市）、鼎捷软件（300378.深市）等均属此列。此类厂商具备工业软件产品，在积累客户的资源时积累了行业经验，产品线相对完整。工业互联网为食品行业提供全程追溯，保障食品安全。

How (工业互联网如何实现)？传感器与设备连接： 工业互联网的基础是将生产环境中的传感器和设备与互联网连接起来。这包括各种传感器，如温度、湿度、压力传感器，以及工业设备、机器人等。数据采集与存储： 通过连接的传感器和设备实时采集大量数据，包括生产过程中的各种参数和状态。这些数据被存储在云平台或本地服务器上，为后续的分析提供基础。大数据分析与人工智能： 利用大数据分析和人工智能技术对采集到的数据进行深入分析。这包括识别潜在问题、预测设备故障、优化生产流程等。实时监控与控制： 基于分析结果，工业互联网系统能够实时监控生产过程，并通过自动化控制系统调整参数，以优化生产效率和质量。云平台与边缘计算： 工业互联网往往采用云平台和边缘计算结合的方式。云平台用于存储和处理大规模数据，而边缘计算则能在设备附近处理一些实时性要求较高的任务，减少延迟。工业互联网为供应链管理提供实时数据，优化库存和物流配送。安徽人工智能工业互联网应用

智能化设备维护管理系统，延长设备使用寿命。安徽人工智能工业互联网应用

工业SaaS应用潜力巨大。工业APP是工业互联网平台的关键，行业用户和第三方开发者通过对微服务组件的调用和封装，开发出面向特定行业、特定场景的工业APP，为企业的研发设计、经营决策、组织管理提供新的工具，也为产业链上下游协同提供新的基础，对工业化与信息化融合、数字世界与物理世界融合有举足轻重的作用，所以工业软件丰富程度决定了工业互联网平台的整体竞争力。目前，INDICS、根云平台的工业APP总量分别达到572个和630个，已基本涵盖研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等整个生产制造流程。supET则利用阿里云构建的完整交易部署体系，实现工业APP自由交易与分发。安徽人工智能工业互联网应用