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工业互联网—工业数字化转型与行业案例分析

发布时间:2022-06-18 08:27:28 来源:emc全站app下载 作者:emc易倍官方网站

  五年云计算和十余年的开发、运维和架构、项目管理经验;丰富的线上线下技术研讨会经历,并具有丰富的培训经验。现就职于世界三大云厂商之一,担任解决方案架构师,负责企业技术咨询与方案设计...

  具有一定工业背景知识、物联网、大数据、人工智能的概念和知识的同学。 适合想要了解传统工业企业如何通过人工智能、大数据、工业互联网等IT技术来解决数字化转型和实际问题,以及怎么解决。

  了解一下各个行业的在传统工业中面临的挑战和困难,如何通过人工智能、大数据、工业互联网等IT技术来解决

  工业互联网,是IT、CT、OT的全面融合和升级,它不仅是一个网络,也是一个平台,更是一个系统。本课程讲述了如何通过人工智能、大数据、工业互联网等IT技术来解决传统工业企业面临的产能、耗能、安全、产销等问题。

  概念的东西会简单讲解,重点是讲解行业的解决方案与架构,如何落地,如何解决问题以及解决问题的思路是什么。我国作为工业大国,面对人工成本上升、原材料价格波动、贸易竞争等种种不利情况,正处在工业转型升级的关键时刻,迫切需要提升效率、降低生产成本。只有坚定不移地推动工业互联网落地,加快更多企业的数字化转型和智能化改造,才有可能让自己在全球化竞争中立于不败之地。

  工业数智的思考-上带着同学们一起了解一下什么是工业智能、什么是工业互联网、工业软件的类型、工业与互联网的技术融合等。

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  工业大脑介绍-上工业大脑是基于阿里云大数据的一体化计算平台,通过数据工厂对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行汇集,借助语音交互、图像/视频识别、机器学习和人工智能算法,激活海量数据价值,为解决工业制造业的核心问题而打造的数据智能产品。

  工业大脑介绍-下工业大脑是基于阿里云大数据的一体化计算平台,通过数据工厂对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行汇集,借助语音交互、图像/视频识别、机器学习和人工智能算法,激活海量数据价值,为解决工业制造业的核心问题而打造的数据智能产品。

  工业互联网平台介绍-上在阿里云IoT物联网平台的基础上,帮助制造企业实现企业内部从设备、控制系统及信息系统的互联和数据融合,进一步可以实现企业间以及供应链上下游的互联和数据融合,帮助制造企业打造数字化转型的基础设施。 工互平台被合作伙伴的设备和SaaS应用集成之后,可以形成场景化解决方案,为工厂企业提供服务。

  工业互联网平台介绍-下工业互联网是阿里云IoT大家族的一个服务于工业的平台。 在阿里云IoT物联网平台的基础上,帮助制造企业实现企业内部从设备、控制系统及信息系统的互联和数据融合,进一步可以实现企业间以及供应链上下游的互联和数据融合,帮助制造企业打造数字化转型的基础设施。 工互平台被合作伙伴的设备和SaaS应用集成之后,可以形成场景化解决方案,为工厂企业提供服务。

  钢铁行业数字化转型-上钢铁是我国经济支柱产业,占全国GDP总值的8%左右,行业上下游关联产业多,在整个经济布局中占有举足轻重的地位。在政策和市场双轮驱动下,钢铁企业总数处于下行周期,大部分企业快速兼并和重组,向超大型钢企、集中化方向转移。18年钢铁企业总数达到了5000家以上,其中粗钢产能在100万吨以上的企业有76家,大量钢铁及周边产业产能规模仍非常分散。 钢铁企业普遍存在高能耗、高污染、粗放式管理、产品偏中低端、人力资 源短缺等问题,成本和质量是企业关注的核心。

  钢铁行业数字化转型-下钢铁是我国经济支柱产业,占全国GDP总值的8%左右,行业上下游关联产业多,在整个经济布局中占有举足轻重的地位。在政策和市场双轮驱动下,钢铁企业总数处于下行周期,大部分企业快速兼并和重组,向超大型钢企、集中化方向转移。18年钢铁企业总数达到了5000家以上,其中粗钢产能在100万吨以上的企业有76家,大量钢铁及周边产业产能规模仍非常分散。 钢铁企业普遍存在高能耗、高污染、粗放式管理、产品偏中低端、人力资 源短缺等问题,成本和质量是企业关注的核心。

  水泥行业与工业互联网水泥工业是国民经济发展的重要基础产业,但这几年随着 新建产能 的投产,国内水泥产能明显过剩。2013年颁布的《关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》提出严禁建设新增水泥产能项目,淘汰落后产能。 水泥行业竞争压力增大,企业如何通过节能减排技术 和互联网技术的应用来提升来生产效率和生产质量成为亟待突破的问题。

  化工行业的数智之路化工行业的基础能力缺失问题非常严重。核心关键技术的缺乏使得我国高端化学品市场长期依靠进口。产业基础设施不足,使得科技成果的转化效率很低,严重制约了化学工业的创新能力。 粗放式发展带来的环保安全问题,不仅造成了巨大的资源浪费和社会成本的增加,同时也使整个产业的发展环境恶化。

  设备的智能化工业企业重要设备故障发生后的分析处置需求,利用NLP、知识图谱等人工智能技术对 设备台账、检修规程导则、故障案例报告等等,以知识图谱三元组的形式进行碎片化入库管理,然后开发基于图谱的故障推理研判引擎,以故障发生时传入的监测数据和历史数据为输入,通过设备知识库的分析研判,为故障抢修人员输出实时、有依据、引导式的实验排查处置、故障原因研判、故障处置修复方案、故障状态评估和相似案例推送等辅助决策服务,提供故障处置能力。

  电力行业数字化转型随着能源电力企业体制改革、电力市场改革等多种发展趋势的确立和加速发展,倒逼能源电力企业信息基础设施提升和重构,迫切需要将IoT、移动5G、大数据、云计算、人工智能技术有效引入和融合,实现能源企业的数字化和智能化,实现能源企业为适应变化和商业转型,提供基础支撑保障。



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