D工業互聯網解決方案:

云同盟綜合運用大數據、云計算、IOT設備等前沿技術,為設備產品+工業互聯網+服務提供一體式解決方案,為客戶提供自動化解決方案提升客戶制造水平和效能。

以大數據為基礎為客戶提供,數字看板、監控診斷、設備管理、遠程維護、預測預警、報表分析、移動端操控等服,提升客戶的設備管理水平和運行效能,打造軟硬件一體化的數字精益管理系統。


工業互聯網是全球工業系統與高級計算、分析、感應技術以及互聯網連接融合的一種結果。

工業互聯網的本質和核心是通過工業互聯網平臺把設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密地連接融合起來,高效共享工業經濟中的各種要素資源,從而通過自動化、智能化的生產方式降低成本、增加效率,幫助制造業延長產業鏈,推動制造業轉型發展??梢詭椭圃鞓I拉長產業鏈,形成跨設備、跨系統、跨廠區、跨地區的互聯互通,從而提高效率,推動整個制造服務體系智能化。還有利于推動制造業融通發展,實現制造業和服務業之間的跨越發展,使工業經濟各種要素資源能夠高效共享。

工業互聯網是指全球工業系統與高級計算、分析、感應技術以及互聯網連接融合的結果。它通過智能機器間的連接并最終將人機連接,結合軟件和大數據分析,重構全球工業、激發生產力,讓世界更美好、更快速、更安全、更清潔且更經濟。

工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式。它以網絡為基礎、平臺為中樞、數據為要素、安全為保障,通過對人、機、物全面連接,變革傳統制造模式、生產組織方式和產業形態,構建起全要素、全產業鏈、全價值鏈全面連接的新型工業生產制造和服務體系,對支撐制造強國和網絡強國建設,提升產業鏈現代化水平,推動經濟高質量發展和構建新發展格局,都具有十分重要的意義。

工業互聯網面臨三大難題掣肘:

當前,不容忽視的是,就產業自身的發展而言,當下我國工業互聯網仍處于發展初期,推廣應用的艱巨性和復雜性并存,面臨三大難題掣肘。

一、是數據打通十分困難。

工業互聯網涉及的企業端面臨設備種類繁多、應用場景復雜、數據格式差異等問題,難以制定統一化標準。比如汽配上游有150多個品牌,10萬多個車型,具體到每個配件有1億多 SKU,中間經銷商有20萬家,下游50萬個維修廠,每個環節都面臨標準不統一的問題。

這使得打通工業互聯網各個環節的數據互通“壁壘”耗時耗力。

二、是許多企業轉型意識相對缺失,成本問題是關鍵。

目前,在制造業中,尤其對于中小企業,推廣工業互聯網的最大障礙來自于公司的各級管理者和員工并沒有對工業互聯網創造的價值形成統一態度和認知,造成難以定量評估工業互聯網創造的價值。

此外,成本問題及數據泄露、網絡攻擊等安全問題也是不少企業的顧慮。

工業互聯網不只對基礎設施和技術的要求較高,對于資本的需求也更大,即便是通用電氣這樣世界級的行業巨擘都在工業互聯網實踐中受挫,大多數中小型企業更是難以負擔起從設備更新、配套軟件到平臺搭建等的改造費用。

三、是商業模式仍在探索當中。

傳統互聯網應用門檻低,發展模式可復制性強,投資回收期短,容易獲得社會資本的支持。而工業互聯網行業標準多、應用專業化,難以找到普適性的發展模式,投資回報周期長,難以吸引社會資本投入。

目前,盡管工業互聯網平臺數量很多,但商業模式仍還在摸索之中,真正實現盈利的平臺企業并不多。

對平臺企業來說,目前投入與產出還難以匹配。以美的為例,2019年,美的集團投入在數字化上的預算約20億元,從2012年至2020年,總投入超過100億元;但從營收來看,美的旗下工業互聯網平臺美云智數2018年、2019年營收約為3.5億、4億元。

這導致工業互聯網呈現出政策熱、市場冷的特征。

埃森哲過去的一項研究發現,73%的受訪企業尚未制定出有關工業互聯網的切實行動計劃,只有7%的受訪者表示其所在企業已制定全面戰略,并配以相應投資。

這意味著工業互聯網從理想愿景到實際落地應用之間依舊有很長一段路要走,難以在短期內爆發。

盡管如此,工業互聯網的發展不會因為“還未準備好”而停下步伐。

云同盟:建設指定目標為主的大數據系統化服務,通過人工智能算法匹配一站式互聯網企業數據平臺與服務體系有機結合,實現數據采集存儲、數據共享、數據有機及自選應用的云上服務;聚合生態服務資源,幫助企業建立有機化的統一體。實現深度用戶洞察、實時業務決策和持續業務增長。通過集成領先的云技術;全面支持互聯網企業業務數據與行為數據的無縫融合,加速企業智能化進程,驅動業務增長。

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