云协同智能制造平台
云计算技术在智能制造中的应用案例分享
云计算技术在智能制造中的应用案例分享智能制造是当今制造业发展的重要方向之一，而云计算技术则成为实现智能制造的重要支撑。
云计算技术在智能制造中的应用已经逐渐成熟，本文将分享一些成功的应用案例，以此展示云计算技术在智能制造中的重要性和潜力。
1. 联网设备的远程管理云计算技术能够实现设备的远程管理和监控，通过云平台可以对生产设备进行实时监测和数据采集。
例如，某汽车制造企业采用云计算技术，可以通过云平台对分散在全球各地的生产线设备进行集中管理和控制，实时采集设备的工作状态和生产数据，并进行分析和优化。
这大大提高了生产效率，降低了管理成本。
2. 数据共享和协同智能制造中，数据的共享和协同至关重要。
云计算技术能够提供高效的数据存储、处理和传输服务，实现多个生产环节的数据共享和协同。
例如，某制造企业通过云平台将设计、生产、供应链等环节的数据集中存储，各环节的相关人员可以根据权限随时访问和共享数据，实现更高效的协同工作。
3. 虚拟仿真和优化智能制造的一个重要目标是实现生产过程的虚拟仿真和优化。
云计算技术能够提供强大的计算和存储能力，为复杂的虚拟仿真和优化算法提供支持。
例如，某工业机器人制造企业利用云计算技术，通过对大量机器人运动学和动力学数据的分析和优化，实现了机器人在生产过程中的运动轨迹优化，从而提高了生产线的效率和质量。
4. 供应链管理和交易平台云计算技术还可以应用于智能制造中的供应链管理和交易平台。
通过云平台，制造企业可以与供应商、客户等各方进行快速、高效的信息交流和业务处理。
例如，某制造企业通过云计算技术搭建了供应链管理平台，实现了与供应商的实时对接和交易，大大缩短了供应链的响应时间，提高了整体供应链的效率和可靠性。
5. 大数据分析和预测智能制造中面临的一个重要挑战是如何对海量的数据进行分析和处理。
云计算技术具备强大的数据处理和分析能力，可以应用于智能制造中的大数据分析和预测。
例如，某电子制造企业通过云计算技术对生产过程中的大量数据进行分析，根据数据的趋势和规律预测生产线可能出现的故障和问题，并采取相应的预防性措施，最大限度地避免生产线的停机和故障。
基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用
基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用作者：杜春燕姜国强来源：《中国新通信》2024年第13期摘要：工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑。
边缘计算与云计算通过紧密协同，能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。
工业互联网平台边云智能协同是企业实现智能化的必然途徑和重要驱动力。
通过边缘端和云端的智能交互协作，提高数据的安全性及实时性，实现应用的智能化，降低数字化转型的成本。
助推工业企业快速实现数字化制造、网络化协同，以及智能化转型。
关键词：工业互联网平台；边云协同；边缘计算；云计算一、引言工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑，边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。
边缘计算与云计算需要通过紧密协同，才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
目前，边云智能协同面临诸如应用协同、服务协同和资源协同的技术挑战，这些领域的技术尚不成熟，存在明显的不足之处。
基于工业互联网平台的边云智能协同能够支持多种类型的工业数据进行边云交互，具备对边云数据的分级分类存储、计算、处理和分析能力，实现边缘侧数据的实时处理与云端大数据分析的协同，支持多场景工业应用的边云交互，构建工业应用在云端的开发构建与边缘侧的部署实施能力，实现生产现场的质量检测、设备管理、能耗优化等智能化生产应用。
助力工业企业数字化和智能化转型升级[1]。
二、边云智能协同的需求分析及发展现状（一）边云智能协同的需求分析1.工业企业对边云智能协同技术的业务场景解决方案需求迫切工业企业具有众多的业务场景，对时延要求较高，完全云端的控制无法满足需求，如PLC、AGV、无人车等。
边缘端用户的维护能力薄弱，IaaS、PaaS、SaaS及物联网终端需云端运维，工业企业的生产需要各种特定的模型及应用在边缘端快速部署和迭代，单个边缘计算无法承担。
制造行业智能制造平台搭建方案
制造行业智能制造平台搭建方案第一章智能制造平台概述 (3)1.1 平台定义与目标 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 目标 (4)1.2 平台建设意义 (4)1.3 平台发展趋势 (4)第二章平台架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.2 硬件架构 (5)2.3 软件架构 (5)2.4 网络架构 (6)第三章数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 传感器技术 (6)3.1.3 执行器技术 (6)3.1.4 控制系统技术 (7)3.1.5 网络通信技术 (7)3.2 数据预处理 (7)3.2.1 概述 (7)3.2.2 数据清洗 (7)3.2.3 数据转换 (7)3.2.4 数据整合 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 概述 (7)3.3.2 数据存储 (7)3.3.3 数据管理 (8)3.3.4 数据维护 (8)3.4 数据分析与应用 (8)3.4.1 概述 (8)3.4.2 数据挖掘 (8)3.4.3 数据分析 (8)3.4.4 数据应用 (8)第四章设备集成与控制 (8)4.1 设备接入技术 (8)4.1.1 接入协议与标准 (8)4.1.2 接入设备类型 (8)4.1.3 接入设备认证与安全 (9)4.2 设备监控与诊断 (9)4.2.1 数据采集与传输 (9)4.2.2 数据处理与分析 (9)4.3 设备控制与优化 (9)4.3.1 控制策略与算法 (9)4.3.2 控制系统稳定性分析 (9)4.3.3 控制系统功能优化 (9)4.4 设备网络化改造 (9)4.4.1 网络化改造方案 (10)4.4.2 网络化设备管理 (10)4.4.3 网络化设备维护 (10)第五章制造过程优化 (10)5.1 生产计划与调度 (10)5.2 质量控制与优化 (10)5.3 库存管理与优化 (10)5.4 能源管理与优化 (11)第六章供应链协同 (11)6.1 供应商管理 (11)6.1.1 供应商选择与评估 (11)6.1.2 供应商分类与分级 (11)6.1.3 供应商协同平台建设 (11)6.2 物流管理 (11)6.2.1 物流网络规划 (11)6.2.2 物流信息化建设 (11)6.2.3 物流仓储管理 (12)6.3 订单管理 (12)6.3.1 订单接收与处理 (12)6.3.2 订单生产与交付 (12)6.3.3 订单跟踪与反馈 (12)6.4 客户服务与售后 (12)6.4.1 客户服务体系建设 (12)6.4.2 售后服务网络布局 (12)6.4.3 售后服务信息化建设 (12)第七章信息安全与保障 (12)7.1 安全策略制定 (12)7.1.1 安全目标 (12)7.1.2 安全策略内容 (13)7.2 系统安全防护 (13)7.2.1 硬件安全 (13)7.2.2 软件安全 (13)7.3 数据安全与隐私 (13)7.3.1 数据加密 (13)7.3.2 数据访问控制 (13)7.3.3 用户隐私保护 (14)7.4 灾难恢复与备份 (14)7.4.1 数据备份 (14)7.4.3 恢复演练 (14)第八章平台实施与部署 (14)8.1 项目规划与管理 (14)8.2 系统集成与调试 (14)8.3 培训与推广 (15)8.4 运维与优化 (15)第九章成本与效益分析 (16)9.1 投资估算 (16)9.1.1 硬件设备投资 (16)9.1.2 软件开发投资 (16)9.1.3 人员培训投资 (16)9.1.4 其他相关费用 (16)9.2 成本控制 (16)9.2.1 制定合理的预算 (16)9.2.2 加强项目监控 (16)9.2.3 优化资源配置 (16)9.2.4 强化合同管理 (17)9.3 效益评价 (17)9.3.1 直接效益 (17)9.3.2 间接效益 (17)9.3.3 社会效益 (17)9.4 风险评估与应对 (17)9.4.1 技术风险 (17)9.4.2 市场风险 (17)9.4.3 财务风险 (17)9.4.4 管理风险 (17)第十章未来发展与展望 (17)10.1 技术发展趋势 (18)10.2 行业应用前景 (18)10.3 政策与产业环境 (18)10.4 创新与可持续发展 (19)第一章智能制造平台概述1.1 平台定义与目标1.1.1 定义智能制造平台是指在现代制造领域，利用物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，对制造过程进行智能化改造与优化，实现生产效率提升、资源优化配置、产品质量提高和成本降低的集成系统。
智能制造中的工业云平台技术
智能制造中的工业云平台技术在智能制造时代，工业云平台技术是一个备受关注的领域。
工业云平台技术是将云计算、物联网、大数据等技术融合到工业制造中，通过云端资源的集成和调度，实现工业生产数据的实时处理、分析和应用，从而实现智能化、高效化和可持续化的工业制造。
一、工业云平台技术的发展历程工业云平台技术源于工业4.0的发展，其发展历程可以分为三个阶段。
第一阶段是云平台的出现，主要是通过云计算技术来实现数据中心的资源整合和高效管理。
第二阶段是工业物联网的出现，主要是通过物联网技术来实现设备的连接和数据的采集。
第三阶段是云端数据处理和分析的出现，主要是通过大数据和人工智能技术来处理和分析海量工业数据。
二、工业云平台技术的优势1. 实现更高效的生产通过工业云平台技术，企业可以将生产数据集中管理，实现对工厂生产的全面梳理和管理。
同时，工业云平台技术可以实时采集数据并进行分析，提供实时的生产数据指标和预警信息，帮助企业快速响应市场需求和生产变化。
2. 降低生产成本通过工业云平台技术，企业可以将生产过程中的各个环节进行优化和升级，同时也可以节约大量人力、物力、财力等资源。
这将有助于降低企业的生产成本，提高企业利润。
3. 增强了生产安全性工业云平台技术可以帮助企业对生产环境进行全面监控，实时掌握异常和安全隐患，避免因人为操作而产生的危险事故。
同时，工业云平台技术还可以通过大数据分析，预测安全事故的发生概率，提前采取措施避免事故的发生。
三、工业云平台技术的应用案例1. 奔驰量产线工业云平台德国奔驰公司量产线采用了工业云平台技术，对生产过程进行全面监控和控制，实现生产数据的实时采集、分析、预警和应用。
工业云平台还可以实时监控机器设备的运行状态，预测和避免出现故障，从而提高生产效率和产品质量。
2. 海尔云智慧工厂海尔云智慧工厂是一个以工业云平台技术为基础的智慧工厂。
通过物联网技术和大数据分析，实现了自动化、智能化、可视化、标准化的工厂生产。
云计算在智能制造中的应用案例分析
云计算在智能制造中的应用案例分析随着信息技术的不断发展，云计算作为一种新型的计算模式，正在逐渐渗透到各个行业中，智能制造作为制造业的重要发展方向，也在逐步应用云计算技术。
本文将通过分析几个云计算在智能制造中的应用案例，探讨云计算在智能制造中的作用和优势。
一、智能制造中的云计算应用案例一：工业大数据分析在智能制造中，工业大数据的分析和应用是至关重要的一环。
传统的数据分析方式往往需要大量的计算资源和存储空间，而云计算正是提供了这样的平台。
以某汽车制造企业为例，通过将生产线上的传感器数据和设备数据上传至云端，利用云计算平台提供的大数据分析工具，可以实时监控生产线的运行状态，预测设备的故障和维护周期，优化生产计划和资源调配，提高生产效率和产品质量。
二、智能制造中的云计算应用案例二：智能物流管理在智能制造中，物流管理也是一个重要的环节。
通过云计算技术，可以实现对整个物流过程的实时监控和调度。
以某电子产品制造企业为例，通过云计算平台，可以实时跟踪原材料和半成品的运输情况，优化物流路线和运输方式，减少运输成本和时间，提高物流效率。
同时，通过云计算平台提供的数据分析工具，可以对物流过程进行数据挖掘和分析，发现潜在的问题和改进空间，进一步优化物流管理。
三、智能制造中的云计算应用案例三：智能制造协同在智能制造中，不同环节之间的协同工作是至关重要的。
通过云计算平台，可以实现不同部门和企业之间的信息共享和协同工作。
以某机械制造企业为例，通过云计算平台，可以实现设计部门、生产部门和销售部门之间的实时信息共享和沟通，实现生产计划的快速调整和响应，提高生产效率和产品质量。
同时，通过云计算平台提供的协同工作工具，可以实现远程协同设计和生产，加快产品研发和上市周期，提高市场竞争力。
综上所述，云计算在智能制造中的应用案例丰富多样，涵盖了生产、物流、协同等多个方面，为智能制造的发展提供了强大的支持和推动力。
随着云计算技术的不断发展和智能制造的深入应用，相信云计算在智能制造中的作用和价值会越来越凸显，为制造业的转型升级和发展注入新的活力和动力。
船舶智能制造协同管理平台设计浅议
关键词：云计算；船舶制造；智能制造；协同制造当前，制造企业面临着越来越多的挑战，更为快速地提升生产效率是制造企业的一个重要议题。
而在现有基础上，投入较少成本来改善产能则显得更为关键。
因此制造活动的灵活组织和动态调整，合理分配资源，提高协同制造水平是解决这类问题的重要手段。
协同设计制造方式是一种降低产品设计成本及提高生产效率的有效方式。
传统的分布式网络环境在数据传输效率及资源利用率方面受到限制，对异构、异地、海量资源的协同制造，难以满足用户需求。
而基于云计算的协同制造模式将更好地利用设计资源，实现高效共享与协同海量制造资源，适配柔性制造和网络化制造等先进模式。
增强了系统的可扩展性并提高了用户参与度，所以这种新型的制造方式将促进船舶制造企业更好的转型和发展[1]。
在国家宏观政策指引下，中国船舶工业基础信息化能力提升，中国已超过老牌造船强国，慢慢成为世界上重要的造船国家，对行业有较大影响力。
船舶设计生产过程信息化程度越来越高。
但是，船舶制造企业在协同制造过程中，还是存在较多问题制约了生产效率，如：①数据传输效率低，管理方式不统一；②设计数据类型繁多；③知识未进行分类，可用率低；④应用软件未覆盖完整，“数据孤岛”现象仍然存在；⑤分布式硬件资源利用效率低。
本文将基于这些问题进行分析，提出解决方案，用来提升企业软硬件资源利用率，提升协同制造效率[2]。
1总体架构围绕面向船舶行业智能制造协同管理平台的应用需求，结合船舶制造企业多工厂协同制造需求，本文研究了多工厂协同制造模式，提出了协同制造管理平台整体架构，如图1所示，以及包含资源层、云技术层、云服务层、应用层、用户层5个层面技术架构，如图2所示[3-4]。
2协同管理平台工作模式基于云的船舶智能制造协同管理平台将重点围绕协同设计以及协同制造，并结合两者应用形成的协同设计制造三个模式。
在协同设计方面，将重点打通船舶行业主件和部分配件设计厂所之间的协同，明确协同间的设计流程、标准规范、数据存储等基本情况；在协同制造方面，则重点打通船舶总装制造厂与配套生产厂之间的制造业务，明确制造管理工具、数据传输、生产排程等业务；在协同设计制造方面，将重点打通总体所与总装厂之间的数据连通，明确设计主体与制造主体的数据传输、工艺设计版本、工艺制造流程、设计变更等方向的协同工作。
智能制造：构建智能制造平台,推动制造业升级
智能制造：构建智能制造平台，推动制造业升级引言随着人工智能和物联网技术的迅猛发展，智能制造成为制造业升级的关键驱动力。
构建智能制造平台，通过数据的实时采集和分析，以及智能化的决策和控制，可以帮助企业实现生产效率的提升、质量的改进和资源的优化利用。
本文将探讨智能制造平台的构建方式以及对制造业升级的推动作用。
1. 智能制造平台的定义和特点1.1 定义智能制造平台是指基于人工智能和物联网技术，集成企业内外的生产数据和业务流程，实现对制造过程的全面监控和管理的信息化平台。
1.2 特点•数据全面性：智能制造平台能够实时采集和整合企业内外的生产数据，包括设备状态、生产进度、原材料供应等多个维度的信息。
•智能化决策：通过数据分析和人工智能算法，智能制造平台能够对生产过程进行实时评估和优化，提供智能决策支持。
•业务集成：智能制造平台能够集成企业内外的业务流程，实现生产计划、采购管理、销售管理等各个环节的协同。
•开放性和可扩展性：智能制造平台支持与外部系统的数据交互，方便与供应链、物流等合作伙伴进行协同。
2. 智能制造平台的构建过程2.1 数据采集和传输智能制造平台的第一步是实现数据采集和传输。
企业可以借助物联网技术和传感器设备，对生产设备、物料流动等进行实时监测和数据采集。
采集到的数据需要通过云平台等方式进行传输，以便后续的数据分析和决策支持。
2.2 数据存储和管理采集到的数据需要进行存储和管理，以便后续的数据分析和使用。
智能制造平台可以利用云计算和大数据技术，将数据存储在云端，并提供相应的数据管理功能，包括数据的清洗、去重、归档等。
2.3 数据分析和决策支持智能制造平台的核心功能是数据分析和决策支持。
通过分析采集到的数据，结合人工智能和机器学习算法，平台可以对生产过程进行实时评估和优化，提供智能决策支持。
这些决策支持可以包括生产调度、设备维护、质量控制等方面。
2.4 业务集成和协同智能制造平台还可以实现企业内外的业务集成和协同。
制造业智能制造平台
制造业智能制造平台制造业智能制造平台是指利用人工智能、大数据、云计算等技术，通过整合生产数据、优化生产流程，从而提高生产效率、降低生产成本的平台系统。
随着信息技术的不断发展和普及，智能制造平台已经成为制造业升级转型的重要工具和手段。
一、智能制造平台的架构智能制造平台通常由数据采集模块、数据处理模块、智能算法模块和应用展示模块等组成。
数据采集模块负责采集生产过程中的各类数据，如设备状态、生产质量等；数据处理模块则对采集到的数据进行汇总和分析，为生产决策提供支持；智能算法模块基于大数据分析和人工智能技术，优化生产流程、提高生产效率；应用展示模块则将处理好的数据以直观的方式展示给用户，帮助管理人员及时了解生产情况。
二、智能制造平台的功能智能制造平台通过数据分析和算法优化，可以实现生产过程的实时监测和控制，使生产过程更加智能化和灵活化。
同时，智能制造平台可以帮助企业实现生产过程的可视化管理，提高生产效率、降低生产成本。
此外，智能制造平台还可以应用于产品设计、工艺优化、预防性维护等方面，为制造企业提供全方位的智能化支持。
三、智能制造平台的应用智能制造平台已经在众多制造业领域得到广泛应用，如汽车制造、机械制造、电子制造等。
通过智能制造平台，制造企业可以实现生产过程的自动化、智能化，提高生产效率、降低生产成本，从而增强市场竞争力。
同时，智能制造平台也有助于帮助制造企业挖掘数据潜力，优化生产流程，提升产品质量和市场反应速度。
总的来说，制造业智能制造平台是制造业转型升级的必由之路，是推动制造业智能化、网络化、数字化发展的关键工具和手段。
随着信息技术的不断创新和发展，智能制造平台将会在未来取得更大的应用和发展空间，为制造企业带来更多的发展机遇和价值。
希望更多的制造企业能够重视智能制造平台建设，加快推进制造业智能化转型，实现可持续发展和竞争优势。
【文章结束】。
智能制造与制造资源共享和云制造的关系
智能制造与制造资源共享和云制造的关系智能制造是指利用现代信息技术，将传感器、无线通信、大数据分析、人工智能等技术手段应用到制造过程中，实现生产设备、生产过程和生产组织的智能化，从而提高生产效率和产品质量的制造模式。
制造资源共享是指企业通过共享和交换自身拥有的生产设备、技术、信息和经验等资源，以降低生产成本、提高资源利用效率的管理方式。
而云制造则是依托云计算、物联网、5G通信等技术，在制造资源共享的基础上，通过云端交互、集成和协同，实现分布式的智能制造。
智能制造、制造资源共享和云制造之间存在着密切的关系与互为促进的作用。
首先，智能制造的实施为制造资源共享和云制造提供了技术支撑和基础设施。
在智能制造环境下，各个生产设备都具备了智能化的能力，能够自动感知和收集生产数据，并通过无线通信将数据传输到云端。
这使得制造企业能够更好地管理和利用自身的生产资源，也为制造资源的共享和云制造提供了数据基础。
其次，制造资源共享和云制造的实施，能够进一步推动智能制造的发展和创新。
通过制造资源共享，企业可以更好地利用外部的生产设备和资源，实现生产过程的优化和效率的提升。
而云制造则充分利用了云计算和物联网等先进技术，将制造资源整合到云平台上，实现资源的共享和协同，从而提高制造的灵活性和响应能力。
这些共享和协同的优势，进一步推动了智能制造技术的应用和创新。
另外，智能制造、制造资源共享和云制造的结合，也为制造业的转型升级提供了新的路径和机遇。
随着智能制造技术的应用，传统制造业可以摆脱人力密集型和低附加值的生产模式，实现生产自动化和智能化。
而制造资源共享和云制造的实施，则为中小企业提供了更多参与制造业的机会，降低了创新门槛和生产成本。
这些新的模式和机会，促进了制造业的转型升级，推动了经济的可持续发展。
综上所述，智能制造、制造资源共享和云制造之间存在着紧密的关系与相互促进的作用。
智能制造技术的应用为制造资源共享和云制造提供了技术支撑和基础设施，而制造资源共享和云制造的实施则推动了智能制造的发展和创新。
工业互联网协同智能制造系统设计
工业互联网协同智能制造系统设计摘要：传统的工业生产方式已经不能完全满足时代发展需要，在终端需求和生产力发展的驱动下，未来工业不仅要自动化，更要智能化、信息化。
所以需要充分利用工业互联网，打通物理层，链路层到网络层的壁垒，从OT逐步向IOT、AIOT转变，促进智联网生产系统的发展，才能满足越来越多用户个性化的需求服务。
关键词：工业互联网；协同；智能制造引言近年来，用人单位对于毕业生的实践能力要求越来越高，希望毕业生有较好的专业技能，因此职业院校也逐步开设了工业互联网相关专业，用于培养具有初步工业互联网技术技能的学生，这是国家发展的需要，也是工程类职业技能培养的任务。
1智能制造的内涵1.1智能制造的定义我国发布的《智能制造发展规划（2016—2020年）》将智能制造定义为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造是制造技术和信息技术的创新集成，可以促使企业实现生产智能化、管理智能化、服务智能化和产品智能化，打造核心竞争优势。
1.2智能制造的特征智能制造集自动化、柔性化、集成化和智能化于一体，可以实时感知、优化决策、动态执行，具体来看，其特征主要表现为以下几个方面。
自组织能力。
智能制造中的各组成单元能够根据工作任务需要，结合成一种超柔性最佳结构，完成特定的工作。
运行方式具有柔性，结构组成也具有柔性。
自律能力。
自律能力的基础是强大的知识库和基于知识的模型。
智能制造系统可以对环境信息和自身信息进行理解并分析，能够监测环境和自身作业状况并对信息进行处理，根据处理结果自行调整控制策略，以采取最佳方案运行，使整个制造系统具有自适应能力，不被干扰、容错纠错。
自学习能力。
智能制造系统在实践中不断学习，更新和充实原有的专业知识库，删除不合适的知识，使知识库更加完善合理化。
在运行过程中，对系统故障进行诊断、排除和自我修复，系统可以进行自我优化调整并适应复杂环境。
云制造技术与智能制造技术的异同分析
云制造技术与智能制造技术的异同分析近年来，随着信息技术的发展和普及，制造业领域也在加速转型升级。
云制造技术和智能制造技术作为现代制造业的代表，受到了广泛的关注和重视。
本文将对云制造技术和智能制造技术进行比较与分析，以探讨它们之间的异同点。
一、概念解析云制造技术是云计算、物联网、大数据等现代IT技术与制造业深度融合的产物。
它以云计算作为支撑技术，实现制造资源、制造服务和制造知识等方面的云化和虚拟化。
通过云制造平台，利用网络连接设备、仪器和信息系统等进行全方位的多样化服务和生产模式的定制，同时通过数字化技术推进产品设计、生产制造、销售和售后等多个环节的智能化协同。
智能制造技术则是一种以人工智能、自动化和数字化协同等关键技术为核心，致力于实现制造业生产过程的智能化和自动化。
利用物联网、云计算、大数据等支撑服务的信息化手段，自动对生产流程、设备数据等数据信息进行分析和统筹，实现设备、人员和物料等生产资源的智能化协同和灵活调配，提高生产效率和质量。
二、技术架构在技术架构方面，云制造技术和智能制造技术均依赖于物联网、云计算和大数据等现代IT技术，实现对制造业生产流程的数字化管理和控制。
但是，云制造技术更加注重生产流程的虚拟化和垂直整合，通过云平台实现对宏观生产资源的调度和管理，并为制造企业提供各种创新的制造服务和解决方案。
智能制造技术则更注重生产流程的智能化和横向协同，通过智能化的设备和系统、自动化的流程控制等技术手段，实现对微观生产流程的调度和管理，并推进生产流程和环节的协同和集成。
三、业务应用在业务应用方面，云制造技术和智能制造技术体现出不同的应用范畴。
云制造技术主要应用于工业设计、制造执行、生产资源规划和供应链管理等领域，为制造企业提供全方位、多样化的制造服务和解决方案。
而智能制造技术则主要应用于智能设备制造、智能制造装备、智能制造工厂等领域，通过自动化技术和智能化设备实现生产流程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
盘点｜国内外26家主流工业互联网平台概况
盘点｜国外26家主流工业互联网平台概况导读当前，国外企业工业互联网平台正处于规模化扩的关键期，毋庸置疑，工业互联网平台成为推动制造业与互联网融合发展的重要抓手。
本文为大家整理出当前国外26家领先企业工业互联网平台信息，以供大家参考：01、公司名称：航天云网平台名称：INDICS平台航天科工基于自身在制造业的雄厚实力和在工业互联网领域的先行先试经验，打造了工业互联网平台INDICS。
INDICS平台在IaaS层自建数据中心，在DaaS层提供丰富的大数据存储和分析产品与服务，在PaaS层提供工业服务引擎、面向软件定义制造的流程引擎、大数据分析引擎、仿真引擎和人工智能引擎等工业PaaS服务，以及面向开发者的公共服务组件库和200多种API接口，支持各类工业应用快速开发与迭代。
INDICS提供Smart IOT产品和INDICS-OpenAPI软件接口，支持工业设备/产品和工业服务的接入，实现“云计算+边缘计算”混合数据计算模式。
平台对外开放自研软件与众研应用APP共计500余种，涵盖了智能研发、精益制造、智能服务、智慧企业、生态应用等全产业链、产品全生命期的工业应用能力。
02、公司名称：树根互联平台名称：根云平台树根互联是三一集团孵化的中国成立最早、连接工业装备最多、服务行业最广泛的工业互联网赋能平台公司。
创始团队融合了深厚的工业基因和互联网技术。
目前拥有树根互联子公司，并在持续扩。
树根互联打造了中国工业互联网赋能平台——根云，致力于给各工业细分行业进行赋能、创新和转型。
根云平台是中国最早、连接工业装备最多、服务行业最多的工业互联网赋能平台，能够为各行业企业提供基于物联网、大数据的云服务，面向机器的制造商、金融机构、业主、使用者、售后服务商、政府监管部门提供应用服务，同时对接各类行业软件、硬件、通讯商开展深度合作、形成生态效应。
目前，平台已接入能源设备、纺织设备、专用车辆、港口机械、农业机械及工程机械等各类高价值设备超40万台以上，采集近万个参数，连接数千亿资产，为客户开拓超百亿元收入的新业务。
云计算在智能制造中的应用有哪些
云计算在智能制造中的应用有哪些在当今数字化、智能化的时代浪潮中，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向。
而云计算作为一种强大的信息技术，正逐渐在智能制造领域发挥着关键作用，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。
云计算为智能制造提供了强大的数据存储和处理能力。
在智能制造的生产过程中，会产生大量的数据，包括设备运行状态、生产工艺参数、质量检测数据等等。
这些数据的规模庞大，如果依靠传统的本地存储和处理方式，不仅成本高昂，而且难以满足实时处理和分析的需求。
而云计算的弹性存储和计算资源，可以轻松应对海量数据的存储和处理，企业可以根据实际需求灵活地扩展或缩减存储和计算能力，避免了硬件资源的浪费。
云计算推动了智能制造中的协同设计和制造。
在全球化的市场环境下，产品的设计和制造往往需要多个团队甚至多个企业的协同合作。
云计算平台为不同地点的设计人员和制造人员提供了一个共享的工作环境，使得他们能够实时交流、协同工作。
例如，通过云平台，设计团队可以将设计方案实时上传，制造团队可以立即获取并进行工艺规划和生产准备，大大缩短了产品的研发周期和上市时间。
在智能制造的供应链管理方面，云计算也有着显著的应用。
云计算能够整合供应商、生产商、物流企业等各方的信息，实现供应链的可视化和智能化管理。
企业可以通过云平台实时监控原材料的供应情况、产品的生产进度和物流运输状态，及时发现和解决潜在的问题，从而提高供应链的效率和可靠性，降低库存成本和风险。
云计算还助力智能制造中的设备管理和维护。
通过将生产设备连接到云平台，企业可以实现对设备的远程监控和诊断。
云平台能够实时收集设备的运行数据，运用数据分析技术对设备的健康状况进行评估和预测，提前发现潜在的故障隐患，并及时安排维护和维修，减少设备停机时间，提高设备的利用率和生产效率。
此外，云计算在智能制造中的智能质量控制方面也发挥着重要作用。
利用云平台对生产过程中的质量数据进行收集和分析，企业可以建立质量控制模型，实现对产品质量的实时监控和预测。
智能制造中的工业云平台技术
智能制造中的工业云平台技术随着信息技术的飞速发展，智能制造正成为全球制造业的发展趋势。
在智能制造中，工业云平台技术扮演着至关重要的角色。
工业云平台技术是指将云计算、大数据、物联网等技术与制造业相结合，为企业提供全方位的智能化解决方案。
本文将探讨智能制造中的工业云平台技术及其在制造业中的应用。
一、工业云平台技术的基本概念工业云平台技术是指将制造业中的各个环节、各个系统通过云计算技术进行整合和协同。
它以云计算为基础，通过虚拟化技术将制造业中的各种资源（包括设备、数据、软件等）统一管理和调度，实现资源的共享和高效利用。
同时，工业云平台技术还可以通过大数据分析和物联网技术，实现对制造过程的实时监控和优化。
二、工业云平台技术的核心功能1. 数据管理和共享工业云平台技术可以将制造业中产生的海量数据进行统一管理和存储。
通过云计算技术，企业可以将数据存储在云端，实现数据的共享和远程访问。
这样，不同部门、不同企业之间可以实现数据的共享和交流，提高信息的流通效率，避免信息孤岛的问题。
2. 资源调度和优化工业云平台技术可以将制造业中的各种资源进行统一调度和优化。
通过云计算技术，企业可以实时监控和管理设备的运行状态，对设备进行远程维护和故障排除。
同时，通过大数据分析技术，可以对生产过程进行实时监控和优化，提高生产效率和产品质量。
3. 供应链管理工业云平台技术可以实现供应链的全程可视化和协同管理。
通过云计算技术，企业可以实时了解供应链上各个环节的情况，及时调整生产计划和物流配送。
同时，通过物联网技术，可以实现对供应链上各个节点的实时监控和追溯，提高供应链的安全性和可靠性。
三、工业云平台技术在制造业中的应用1. 智能制造工业云平台技术可以实现制造过程的智能化。
通过云计算、物联网和大数据技术，可以实现对设备、工件和生产过程的实时监控和优化。
同时，通过虚拟化技术，可以实现对制造过程的模拟和仿真，在实际生产之前进行预测和优化，提高产品质量和生产效率。
智能制造中的云协同技术
智能制造中的云协同技术随着科技的不断发展，智能制造已经被认为是未来制造的趋势方向之一。
而作为智能制造的重要环节，云协同技术被越来越多的企业所采用。
本文将从以下几个方面对智能制造中的云协同技术进行探讨。
一、云协同技术的定义云协同技术是一种基于云计算和网络技术的智能制造技术。
它利用云计算的大数据处理和存储能力，通过互联网将分布在不同地区的厂商、供应商、客户和合作伙伴连接起来，实现数据的共享和协同，提高生产效率和市场响应速度。
二、云协同技术在智能制造中的应用1、生产线协同在传统的制造业中，生产线之间互相独立，并且存在着信息不对称的问题，限制了生产效率的提升。
而云协同技术可以将生产线之间的信息进行共享和协同，提供智能决策支持，使得生产线之间形成了协调一致的生产过程。
2、供应链协同在传统的供应链管理中，信息不对称和不透明性是一个普遍存在的问题。
因此，云协同技术可以在供应链中应用，将所有参与方的信息进行数据整合，共享和协同管理，实现物流配送、订单跟踪和库存管理的有效控制。
3、工业设计协同在工业设计领域，云协同技术也得到了广泛应用。
它可以将不同设计人员的设计思路和想法连接起来，形成一个全新的设计方案。
同时，利用云计算和虚拟现实技术，可以将设计成果实现可视化、交互设计，从而更好地满足市场需求。
三、云协同技术的优势1、提高协作效率云协同技术可以实现信息和数据的快速共享和协同，对于协作流程的优化和提高协作效率有很大的帮助。
同时，在物流配送和库存管理方面，也可以更好地协商和协作，将成本降至最低。
2、提高决策质量云协同技术可以通过大数据的分析和处理，为企业提供精准的决策支持。
这可以帮助企业更好地了解市场和顾客需求，快速作出反应，提高企业竞争力。
3、降低成本通过云协同技术的应用，企业可以优化生产和物流流程，实现资源的共享和节约。
同时，还可以避免由于信息不对称和不透明性所带来的沟通成本和协调成本，从而大大降低企业的成本。
四、云协同技术的未来随着人工智能的普及和发展，云协同技术未来的发展方向更多的是在技术的智能化方面。
智能制造中的工业云平台技术
智能制造中的工业云平台技术智能制造是指借助信息技术和互联网，通过物联网、大数据、云计算等技术手段，实现生产过程的自动化、智能化和网络化的制造模式。
而工业云平台作为智能制造的关键支撑之一，扮演着集成资源、提供服务、促进协同的重要角色。
本文将介绍智能制造中的工业云平台技术，并探讨其在制造业中的应用前景。
一、工业云平台的基本概念及特点工业云平台是指专为制造业设计、构建且具备稳定、高可靠性的云计算平台，通过收集、分析、共享制造数据，实现对制造过程、产品和资源的智能管理。
它以云计算、大数据、物联网为技术基础，提供制造过程中的资源整合、数据分析、协同决策等服务，实现生产过程的信息化、智能化和高效化。
工业云平台的特点如下：1. 数据集成和分析能力：工业云平台通过连接各种传感器、设备和系统，实现对制造数据的实时采集、存储和分析，可以帮助企业了解生产过程的具体情况，并基于数据进行决策优化。
2. 多方资源协同共享：工业云平台能够整合企业内外各种资源，包括设备、人力、技术等，通过共享、交换和借用，提高资源利用率和生产效率，实现供需匹配。
3. 安全与隐私保护：工业云平台基于互联网技术，面对众多的网络攻击风险。
因此，平台需要具备完善的安全控制措施和隐私保护机制，确保企业数据的安全和隐私。
二、工业云平台在智能制造中的作用1. 实现智能制造的全面升级：工业云平台将生产环节中的各种设备和系统通过云计算技术连接起来，形成一个统一的生产数据管理平台。
通过实时数据采集和分析，实现对制造过程的实时监控和优化，提高生产效率和质量。
2. 促进制造模式的转型升级：工业云平台可以实现信息和资源的共享，打破传统的信息孤岛和资源封闭，促进企业间的合作与协同。
通过资源整合和协同创新，推动制造业向智能制造转型，并推动创新型制造模式的发展。
3. 优化企业决策和运营管理：工业云平台通过大数据分析技术，将海量的制造数据转化为有价值的信息，为企业决策提供依据。
智能制造中的云制造平台架构设计
智能制造中的云制造平台架构设计智能制造是当前最热门的话题之一，也是未来制造业的发展方向。
随着计算机技术和互联网技术的不断发展，智能制造已经开始进入云时代，即基于云计算技术的云制造时代。
云制造是指将制造资源、制造服务和制造软件等制造要素都利用云计算平台进行统一管理和共享，并通过物联网技术实现全面连接和协同，实现全生命周期智能化制造的一种新兴制造模式。
本文将就智能制造中的云制造平台架构设计这一话题进行探讨。
一、云制造平台架构设计的意义云制造平台架构设计是云制造领域的核心技术之一，其设计好坏将直接影响到整个智能制造体系的运行效率和稳定性。
在这个过程中，必须明确云制造平台的功能模块和架构设计，才能实现云制造的快速部署、有效集成和高可靠性运行。
同时，云制造平台架构设计还能有效协调企业内部和外部的资源，构建全面连接和协同的生态系统，实现制造要素的全面整合和优化配置，提高企业的生产效益和竞争力。
二、云制造平台架构设计的核心要素云制造平台架构设计需要考虑的核心要素包括云计算技术、物联网技术、大数据技术和人工智能技术这四大方面。
1. 云计算技术方面云计算技术是云制造平台架构设计的基础，其层次结构包括IaaS、PaaS和SaaS三个层次。
其中，IaaS层次提供基础设施服务，如虚拟服务器、存储和网络；PaaS层次提供应用平台服务，如开发和部署环境；SaaS层次提供软件服务，如ERP、CRM和PLM等。
2. 物联网技术方面物联网技术是实现云制造的主要技术之一，其功能包括数据采集、传输、处理和分析，同时还涉及到物联网硬件设备的研发、生产和应用。
在云制造平台架构中，物联网技术主要用于实现设备与平台之间的连接和数据传输，构建整个制造过程的可视化和智能化。
3. 大数据技术方面大数据技术是云制造平台架构设计的重要技术支持，其应用范围主要包括数据挖掘、数据分析、数据建模和智能决策等。
在云制造平台中，大数据技术主要用于收集和分析制造数据，实现精益生产和精益制造的目标。
海尔COSMOPlat云平台智能制造实践说明书
Public basic services
User
WMS - Business Services
Equipment Service
Inspection Service
Management Service
Strategy Service
Product Service
Work Service
Public Application Services
… LIMS… WMLIMS S AW PSMS
IMAPS 海达I源M HO海P达E 源
HOPE
365RRS
365RRS
Industry
Home appliance
Consumer electronic
Household clothing
Hardware resources
Customer
Software res…ources
Resources companies
Community ecology
社群生态
企
Zero distance
资
业
零距离
源
知识智慧 服务
大数据 服务
互联工厂 服务
COSMOPlat
工业新生态
共享集约 服务
共享集约 服务
硬件资源 供应商资源
软件资源 服务资源
…
COSMOPlat cloud platform
Permissions
Resources
Configuration
APS - Business Services
Event Service Energy Service
Data Collection
Model
基于云计算的智能制造平台设计
基于云计算的智能制造平台设计在当今数字化和智能化的时代浪潮中，制造业正经历着前所未有的变革。
云计算技术的兴起为智能制造带来了新的机遇和挑战。
基于云计算的智能制造平台作为一种创新的解决方案，正在重塑制造业的生产模式和运营方式。
一、云计算在智能制造中的重要性云计算为智能制造提供了强大的计算能力和存储资源。
传统的制造企业在处理大量的数据和复杂的计算任务时，往往面临着硬件设备更新换代快、成本高昂以及资源利用率低等问题。
而云计算通过其弹性扩展的特性，能够根据企业的实际需求灵活地分配计算和存储资源，从而大大降低了企业的 IT 成本。
同时，云计算还为智能制造提供了数据共享和协同工作的平台。
在制造业的产业链中，涉及到设计、生产、销售等多个环节，不同环节之间需要进行频繁的数据交流和协作。
云计算使得这些数据能够在不同的部门和合作伙伴之间实时共享，提高了工作效率，减少了信息孤岛的出现。
二、智能制造平台的需求分析在设计基于云计算的智能制造平台之前，需要对制造企业的需求进行深入分析。
首先，平台需要具备强大的数据采集和处理能力，能够从生产线上的各种传感器、设备中实时获取数据，并对这些数据进行快速的分析和处理，以实现生产过程的实时监控和优化。
其次，平台应支持智能化的生产调度和排程。
通过对订单、库存、设备状态等信息的综合分析，自动生成最优的生产计划，提高生产效率，降低生产成本。
此外，平台还需要具备良好的可扩展性和兼容性。
随着企业的发展和业务的拓展，平台能够方便地添加新的功能模块和设备，同时能够与现有的企业管理系统进行无缝集成。
三、基于云计算的智能制造平台架构设计基于上述需求，我们可以设计出一个包含基础设施层、平台层、应用层的三层架构的智能制造平台。
基础设施层是整个平台的基础，主要由云计算服务提供商提供的计算、存储和网络资源组成。
通过使用云计算的IaaS（基础设施即服务）服务，企业可以根据实际需求灵活地租用服务器、存储设备和网络带宽，无需进行大规模的硬件投资。
智能制造平台架构设计与实现
智能制造平台架构设计与实现随着数字化、网络化和智能化技术的不断发展，智能制造作为当今制造业转型升级的重要方向，得到了各国政府和企业的高度关注和支持。
而智能制造平台作为智能制造的核心，其设计和实现成为智能制造发展的重要瓶颈之一。
在本文中，将从智能制造平台架构设计和实现两个方面进行探讨。
一、智能制造平台架构设计1、架构设计的基本原则智能制造平台作为集成各种资源及系统的大型系统工程，需要满足安全性、可靠性、开放性、可扩展性和可维护性等基本原则。
在此基础上，其系统架构需要具备高效性、灵活性、智能化和协同性等特点。
2、架构设计的主要模块智能制造平台的架构设计主要包括物理层、网络层、数据层和应用层等模块。
其中，物理层主要负责现场资源和设备的连接和管理，网络层主要负责各个物理层之间的互联和通讯，数据层主要负责数据收集、存储、处理和分析，应用层主要负责平台各项功能的实现。
3、架构设计的技术支持智能制造平台的架构设计需要有全面的技术支持。
其中，云计算、大数据、人工智能和物联网等技术是智能制造平台的重要支撑。
例如，云计算技术可以提供平台的资源共享和动态配置能力，大数据技术可以实现平台的数据收集和分析，人工智能技术可以实现对平台中的人工智能算法的集成和应用，物联网技术可以实现平台与物理设备的连接和管理。
二、智能制造平台实现1、实现的基本步骤智能制造平台的实现需要从需求分析、系统设计、系统实现、系统测试、系统上线等多个方面进行考虑和实现。
在需求分析阶段，需要对平台的功能需求和业务流程进行分析和梳理。
在系统设计阶段，需要对平台的系统架构、规范和设计文档进行编制。
在系统实现阶段，需要进行系统的编码、集成和测试。
在系统测试阶段，需要进行系统的功能测试、性能测试、稳定性测试和安全测试。
在系统上线阶段，需要进行系统的上线运维和用户培训等工作。
2、实现的技术方案智能制造平台的实现需要有全面的技术支持。
其中，数据库、移动开发、前端开发、后端开发等技术是实现智能制造平台的基础。
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通过反向代理，可以将网页对后台的请求代理到由 web 服务器进行发送，避免暴露真实的后台 API 地址。
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3. 高可靠性以及处理请求速度快 Nginx 通过 Linux 中 epoll 的机制，可以快速响应用户的请求，其核心设计也保证了本身的可靠性。
3.1 更先进的技术......................................................................................................................................................2 3.2 更经济的成本.....................................................................................................................................................6 3.3 分享与协作 ....................................................................................................................................................6
GoodMES 云协同智能制造平台优化 MESA 对于 MES 的定义。构建、部署、分发自云平台，以 SaaS 的模 式为制造型企业提供科学的、标准的、易用的智能制造云 平台。帮助制造型企业以更经济和更高效的方式提升生产 管理水平。
GoodMES 云协同智能制造平台部署于阿里云。阿里云是 世界领先的云计算基础平台，服务范围覆盖全球 200 多个国家 和地区。
缓存服务器
数据服务器端，采用数据服务器集群方式，将多台分处不同物理位置的物理数据服务器统一接口给应用
服务器使用；
缓存服务器端，采用缓存服务器集群方式，将多台分处不同物理位置的物理缓存服务器统一接口给应用
服务器，供快速查询使用缓存数据；
文件服务器端，采用文件服务器集群方式，将多台分处不同物理位置的物理文件服务器统一接口给应用
相对于自建系统或 ISV，使用 GoodMES 无需对机房、服务器、存储、软件授权等 IT 基础架构进行全成本投入，只需为获得服务的计算量买单即可；更可节省系统的运维、 业务重构、软件升级及统一标准化维护界面的多维度成本。
中小制造型企业上下游之间标准和信息交易成本过高，使用 GoodMES 能更好的与合 作伙伴进行分享与协作。
后台服务集群： 1、 统一入口
门户采用微服务中 ApiGateWay 的方式进行构建，将整个 Web 应用组织为一系列小的 Web 服务。这 些小的 Web 服务可以独立地编译及部署，并通过各自暴露的 API 接口相互通讯。它们彼此相互协作，作为 一个整体为用户提供功能，却可以独立地进行扩容，最后采用 APIGateWay 轻量网关并且搭配消息中心来 完成数据的统一请求以及响应。 2、 安全性设计
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2、核心需求
为制造型企业打造一套易部署、低成本、见效快的 MES 系统
制造型企业特别是中小型制造企业， 有通过信息化手段提升产品交付能力、产品质量、 过程控制水平以及降低制造成本的需求。
定制化的生产管理信息化解决方案通常在成本和周期上不能满足中小型制造企业的 使用诉求，采用符合标准、相对通用及功能简练的系统模块化设计，在部署周期缩短 的同时能够得到易用性保证，并获得更好的实施效益。
4
层视图
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应用逻辑部署架构
移动 设备 数据 采集设 备
等终 端设备
文件服务器
前端服务器
前端服务器
设备
缓存服务器
文件服务器
应用服务器
应用服务器
应用服务器
缓存服务器
数据库服务器
数据库服务器
数据库服务器
数据库服务器
MySql数据库-读 MySql数据库-读 MySql数据库-写 MySql数据库-写
4、功能介绍...................................................................................................................... 7 4.1 总体功能视图.............................................................................................................................................7
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1、认识产品
制 造 执 行 系 统 协 会 (Manufacturing Execution System Association，MESA)对 MES 所下的定义：“MES 能通过信息传 递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂 发生实时事件时，MES 能对此及时做出反应、报告，并用当前的准 确数据对它们进行指导和处理。这种对状态变化的迅速响应使 MES 能够减少企业内部没有附加值的活动， 有效地指导工厂的生产运作过程，从而使其既能提高工厂及时交货能力，改善物料的流通性能，又能提高生 产回报率“。
3、平台特性
3.1 更先进的技术
基于云平台，GoodMES 云协同职能制造平台同时配备负载均衡、日志服务、缓存服务等技术，使用 SaaS 的模式为中小型制造业提供服务
领先的技术包含 SOA 构架、Restful 方法、JSon、AngularJS、HTML5 等等业界领先技术，使结构更 合理、数据更安全、更高效，更具适配性
4.2 功能模块介绍.....................................................................................................................................................8 4.2.1 云建模 ............................................................................................................................................ 8 4.2.2 云标签 ............................................................................................................................................ 9 4.2.3 云生产 ............................................................................................................................................ 9 4.2.4 云质量 ......................................................................................................................................... 10 4.2.5 云设备 ......................................................................................................................................... 10 4.2.6 云班组 ......................................................................................................................................... 10 4.2.7 云资材 ......................................................................................................................................... 11 4.2.8 云协同 ......................................................................................................................................... 11 4.2.9 云报表 ......................................................................................................................................... 11
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总体结构视图
用户
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数据采集设备
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