智能制造产业互联网建设方案

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制造业工业互联网平台建设与升级方案

制造业工业互联网平台建设与升级方案

制造业工业互联网平台建设与升级方案第一章引言 (2)1.1 制造业工业互联网概述 (2)1.2 工业互联网平台建设背景 (3)1.3 工业互联网平台建设意义 (3)第二章平台规划与设计 (3)2.1 平台架构设计 (3)2.2 平台功能规划 (4)2.3 平台技术选型 (5)第三章数据采集与集成 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.2 数据清洗与转换 (6)3.3 数据集成与存储 (6)第四章平台安全与运维 (7)4.1 安全策略制定 (7)4.2 安全防护技术 (7)4.3 平台运维管理 (7)第五章平台开发与实施 (8)5.1 开发流程与方法 (8)5.2 开发工具与环境 (8)5.3 实施策略与步骤 (9)第六章应用场景与解决方案 (9)6.1 生产过程优化 (9)6.1.1 场景概述 (9)6.1.2 解决方案 (10)6.2 设备故障诊断 (10)6.2.1 场景概述 (10)6.2.2 解决方案 (10)6.3 质量管理提升 (10)6.3.1 场景概述 (10)6.3.2 解决方案 (10)第七章平台功能优化 (11)7.1 功能评估与监测 (11)7.1.1 功能评估指标 (11)7.1.2 功能监测方法 (11)7.2 功能优化策略 (11)7.2.1 硬件优化 (11)7.2.2 软件优化 (12)7.2.3 网络优化 (12)7.3 功能优化实践 (12)7.3.1 功能评估与监测实践 (12)7.3.2 功能优化策略实践 (12)7.3.3 功能优化效果评估 (12)第八章平台升级与迭代 (12)8.1 升级策略制定 (12)8.1.1 策略背景分析 (12)8.1.2 升级策略原则 (13)8.1.3 升级策略内容 (13)8.2 升级流程与方法 (13)8.2.1 升级流程 (13)8.2.2 升级方法 (13)8.3 迭代开发与优化 (14)8.3.1 迭代开发流程 (14)8.3.2 迭代开发策略 (14)第九章产业协同与生态建设 (14)9.1 产业链协同 (14)9.1.1 产业链协同概述 (14)9.1.2 产业链协同策略 (14)9.1.3 产业链协同实施步骤 (14)9.2 生态体系建设 (15)9.2.1 生态体系建设概述 (15)9.2.2 生态体系建设内容 (15)9.2.3 生态体系建设实施策略 (15)9.3 合作伙伴关系管理 (15)9.3.1 合作伙伴关系管理概述 (15)9.3.2 合作伙伴关系管理策略 (15)9.3.3 合作伙伴关系管理实施步骤 (16)第十章项目管理与风险控制 (16)10.1 项目管理方法 (16)10.1.1 项目启动阶段 (16)10.1.2 项目规划阶段 (16)10.1.3 项目执行与监控阶段 (17)10.2 风险识别与评估 (17)10.2.1 风险识别 (17)10.2.2 风险评估 (17)10.3 风险应对策略 (17)10.3.1 风险预防 (17)10.3.2 风险应对 (17)第一章引言1.1 制造业工业互联网概述制造业工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,它以大数据、云计算、物联网、人工智能等关键技术为基础,构建起人、机、物、网、数相互融合的智能化网络体系。

电子制造行业智能制造与工业互联网应用方案

电子制造行业智能制造与工业互联网应用方案

电子制造行业智能制造与工业互联网应用方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与发展 (2)1.2 智能制造的关键技术 (2)第二章工业互联网基础 (3)2.1 工业互联网的架构 (3)2.1.1 感知层 (3)2.1.2 网络层 (3)2.1.3 平台层 (3)2.1.4 应用层 (4)2.2 工业互联网的关键技术 (4)2.2.1 传感器技术 (4)2.2.2 通信技术 (4)2.2.3 大数据技术 (4)2.2.4 云计算技术 (4)2.2.5 人工智能技术 (4)第三章电子制造行业现状与挑战 (4)3.1 电子制造业的发展现状 (4)3.2 电子制造业面临的挑战 (5)第四章智能制造在电子制造中的应用 (6)4.1 智能制造系统的构建 (6)4.2 智能制造的关键环节 (6)4.3 智能制造与电子制造的结合 (6)第五章工业互联网在电子制造中的应用 (7)5.1 工业互联网平台的构建 (7)5.2 工业互联网在电子制造中的应用场景 (7)5.3 工业互联网与电子制造的融合 (8)第六章智能制造系统关键技术 (8)6.1 传感器技术 (8)6.2 数据处理与分析技术 (9)6.3 人工智能与机器学习技术 (9)第七章工业互联网平台关键技术 (9)7.1 云计算与边缘计算 (9)7.1.1 云计算技术 (9)7.1.2 边缘计算技术 (10)7.2 物联网技术 (10)7.3 大数据分析与挖掘技术 (10)第八章智能制造与工业互联网的安全保障 (11)8.1 信息安全 (11)8.2 数据隐私保护 (11)8.3 网络安全 (12)第九章智能制造与工业互联网的产业协同 (12)9.1 产业链整合 (12)9.2 供应链优化 (12)9.3 产业创新与发展 (13)第十章智能制造与工业互联网的未来发展趋势 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 产业应用趋势 (14)10.3 政策与法规趋势 (14)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展智能制造作为一种新兴的制造模式,融合了信息化、网络化、智能化等先进技术,旨在实现生产过程的高效、灵活和智能化。

汽车制造行业智能制造与工业互联网方案

汽车制造行业智能制造与工业互联网方案

汽车制造行业智能制造与工业互联网方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与发展 (2)1.2 智能制造的关键技术 (3)第二章工业互联网基础 (3)2.1 工业互联网的概念与架构 (3)2.2 工业互联网的关键技术 (4)第三章智能制造系统架构 (5)3.1 智能制造系统的组成 (5)3.1.1 智能感知层 (5)3.1.2 数据处理与分析层 (5)3.1.3 控制与执行层 (5)3.1.4 网络与通信层 (6)3.1.5 管理与决策层 (6)3.2 智能制造系统的集成 (6)3.2.1 设备集成 (6)3.2.2 系统集成 (6)3.2.3 信息集成 (6)3.2.4 管理集成 (6)3.2.5 人才集成 (6)第四章设计与研发智能化 (7)4.1 虚拟仿真与数字化设计 (7)4.2 知识工程与专家系统 (7)第五章生产过程智能化 (8)5.1 生产设备的智能化升级 (8)5.2 生产过程的数据采集与监控 (8)第六章质量管理与控制 (9)6.1 质量检测与追溯 (9)6.1.1 检测技术概述 (9)6.1.2 在线检测与离线检测 (9)6.1.3 质量追溯系统 (9)6.2 质量分析与改进 (9)6.2.1 质量数据分析 (9)6.2.2 质量改进方法 (10)6.2.3 质量改进实施 (10)第七章物流与供应链管理 (10)7.1 智能物流系统 (10)7.1.1 物流自动化设备 (11)7.1.2 信息管理系统 (11)7.1.3 供应链协同 (11)7.1.4 优化路径规划 (11)7.2 供应链协同管理 (11)7.2.1 供应商关系管理 (11)7.2.2 需求预测与计划 (11)7.2.3 库存管理 (11)7.2.4 生产协同 (11)7.2.5 客户关系管理 (11)第八章能源管理与优化 (12)8.1 能源消耗监测与优化 (12)8.1.1 能源消耗监测 (12)8.1.2 能源消耗优化 (12)8.2 能源管理策略与实施 (12)8.2.1 能源管理策略 (12)8.2.2 能源管理实施 (13)第九章信息安全与风险防范 (13)9.1 工业控制系统安全 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 工业控制系统安全风险 (13)9.1.3 工业控制系统安全防护措施 (14)9.1.4 应对策略 (14)9.2 数据安全与隐私保护 (14)9.2.1 概述 (14)9.2.2 数据安全与隐私保护的重要性 (14)9.2.3 数据安全与隐私保护技术措施 (15)9.2.4 合规性 (15)第十章智能制造与工业互联网的实施策略 (15)10.1 实施步骤与方法 (15)10.2 政策与产业协同发展 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展智能制造是依托于信息技术、网络技术、自动化技术和人工智能技术,通过对制造过程进行智能化改造,实现生产效率提高、质量提升、成本降低和环境保护的一种新型制造模式。

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

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。

互联网+智能制造+智慧工厂整体解决方案

互联网+智能制造+智慧工厂整体解决方案
• 定制化生产:满足消费者个性化需求,实现定制化生产和服务。
互联网+智能制造的未来趋势和挑战
01 02 03 04
挑战 技术壁垒:需要掌握先进的互联网技术和制造业知识,实现技术的融
合和创新。 数据安全:保障生产数据的安全性和隐私性,避免数据泄露和攻击。
投资成本:引入新技术需要大量的投资,存在一定的经济风险。
工业互联网平台:连接设备、人员和服务,实现生产过程 的透明化和协同化。
互联网+智能制造的未来趋势和挑战
01 未来趋势
02 工业4.0:以智能制造为核心的第四次工业革命, 实现制造业的全面数字化、网络化和智能化。
02 人工智能普及化:AI技术在制造业的广泛应用, 实现生产过程的自动化和优化。
互联网+智能制造的未来趋势和挑战
整体解决方案的未来趋势和挑战
未来趋势
随着技术的不断进步和应用深化,互联网+ 智能制造+智慧工厂整体解决方案将更加智 能化、自动化和可持续化。同时,随着工业 互联网的快速发展,制造业将更加注重网络 化、平台化、生态化发展。
挑战
实施该整体解决方案面临着技术、人才、资 金等多方面的挑战。其中,技术挑战包括如 何提高技术的稳定性和安全性,如何保证数 据的质量和处理速度等;人才挑战包括如何 培养和吸引高素质的技术和管理人才,如何 提高员工的技能和素质等;资金挑战包括如
互联网+智能制造+智 慧工厂整体解决方案
汇报人:xx
2023-11-27
目录
• 引言 • 互联网+智能制造 • 智慧工厂 • 互联网+智能制造+智慧工厂整体解
决方案 • 案例分析 • 总结与展望 • 参考文献
01

工业互联网技术下的智能工厂建设

工业互联网技术下的智能工厂建设

工业互联网技术下的智能工厂建设近年来,工业领域深入推进智能化改造,通过工业互联网技术实现工厂数字化转型,打造智能制造。

智能工厂是建立在互联网和信息技术基础之上,通过数字化、自动化、智能化等手段实现产品开发、生产制造、供应链管理、售后服务等各环节的自动化和智能化。

本文将重点探讨工业互联网技术下的智能工厂建设。

一、工业互联网技术推动智能工厂建设工业互联网技术是指将传统工业领域的生产设备、工业自动化控制系统、企业管理信息系统等各个系统通过互联网进行数据交换、信息共享、资源整合,从而实现智能化的生产管理和工厂运营,以提高生产效率、产品质量和企业竞争力。

工业互联网技术的发展已经成为全球工业领域的热点,多个国家和企业都已经投入了大量的资金和人力资源加快推进。

中国如《中国工业互联网发展白皮书》所述,到2020年工业互联网产业规模将达到1.8万亿元,到2025年规模将达到5万亿元,成为新的经济增长点。

工业互联网技术改变了传统工厂的生产方式,推进了智能化的生产自动化。

二、智能工厂建设的技术支持1. 物联网技术物联网技术是工业互联网技术的核心,物联网技术将传感器技术、无线通信技术、云计算技术、数据挖掘技术等众多技术整合在一起,构建出庞大的数据网络和信息共享平台。

物联网技术将传感器与底层设备整合为一个整体,在整个生产过程中实现了数据的实时感知、采集、传输和分析,从而满足了实时数据的需求。

2. 云计算技术云计算技术将分散的数据整合为云端的大数据资源,方便企业管理、分析和利用工厂生产数据。

云计算技术能够满足高效的大数据存储、处理和分析的需求,并帮助企业实现对多维度数据的实时监控和预测分析,能够迅速发现生产状况的变化和异常情况,协助智能化控制和调度。

3. 人工智能技术人工智能技术是工业互联网建设的核心应用领域,随着深度学习和图像识别技术的发展,人工智能技术能够对复杂的生产过程进行智能化控制和优化,实现无人化生产和运营。

人工智能技术帮助生产企业实现对生产数据的分析和挖掘,提高工厂的生产效率和资源利用率。

工业制造行业智能工厂建设与升级方案

工业制造行业智能工厂建设与升级方案

工业制造行业智能工厂建设与升级方案第一章智能工厂概述 (3)1.1 智能工厂的定义 (3)1.2 智能工厂的发展趋势 (3)1.2.1 个性化定制 (3)1.2.2 网络化协同 (3)1.2.3 数字化决策 (4)1.2.4 绿色环保 (4)1.3 智能工厂的核心技术 (4)1.3.1 工业大数据 (4)1.3.2 工业互联网 (4)1.3.3 工业人工智能 (4)1.3.4 与自动化技术 (4)1.3.5 云计算与边缘计算 (4)1.3.6 安全技术 (4)第二章智能工厂建设规划 (4)2.1 工厂布局规划 (5)2.2 设备选型与配置 (5)2.3 网络架构设计 (5)第三章信息化系统建设 (6)3.1 ERP系统建设 (6)3.1.1 系统概述 (6)3.1.2 系统设计 (6)3.1.3 系统实施 (6)3.2 MES系统建设 (7)3.2.1 系统概述 (7)3.2.2 系统设计 (7)3.2.3 系统实施 (7)3.3 数据采集与处理 (7)3.3.1 数据采集 (7)3.3.2 数据处理 (8)第四章自动化设备升级 (8)4.1 应用 (8)4.1.1 选型与配置 (8)4.1.2 编程与调试 (8)4.1.3 与生产线集成 (8)4.2 智能检测与故障诊断 (8)4.2.1 检测设备升级 (9)4.2.2 故障诊断系统 (9)4.2.3 故障预警与处理 (9)4.3 自动化物流系统 (9)4.3.1 物流设备升级 (9)4.3.3 物流信息管理 (9)第五章智能制造关键技术研究 (9)5.1 互联网制造 (9)5.2 大数据分析 (10)5.3 人工智能应用 (10)第六章能源管理与优化 (10)6.1 能源监控与分析 (10)6.1.1 监控系统概述 (10)6.1.2 数据采集与传输 (11)6.1.3 数据处理与展示 (11)6.1.4 能源数据分析 (11)6.2 能源优化策略 (11)6.2.1 能源需求预测 (11)6.2.2 能源分配优化 (11)6.2.3 能源回收与利用 (11)6.3 节能技术改造 (12)6.3.1 设备更新与改造 (12)6.3.2 生产流程优化 (12)6.3.3 管理与制度创新 (12)第七章质量管理与控制 (12)7.1 质量检测与监控 (12)7.1.1 检测技术的应用 (12)7.1.2 在线质量检测 (13)7.1.3 质量监控平台 (13)7.2 质量追溯与改进 (13)7.2.1 质量追溯系统 (13)7.2.2 质量改进方法 (13)7.3 质量保证体系 (14)7.3.1 质量管理体系 (14)7.3.2 质量认证与审核 (14)第八章安全生产与环保 (14)8.1 安全生产管理 (14)8.1.1 安全生产理念 (14)8.1.2 安全生产管理制度 (14)8.1.3 安全生产培训与教育 (14)8.1.4 安全生产隐患排查与治理 (15)8.2 环保设施升级 (15)8.2.1 环保设施现状评估 (15)8.2.2 环保设施升级方案 (15)8.2.3 环保设施升级实施与监管 (15)8.3 安全生产监控系统 (15)8.3.1 系统概述 (15)8.3.2 系统构成 (15)第九章人才培养与团队建设 (16)9.1 人才培养规划 (16)9.2 培训与激励机制 (16)9.3 团队协作与沟通 (17)第十章项目实施与评价 (17)10.1 项目管理 (17)10.1.1 项目组织结构 (17)10.1.2 项目计划管理 (17)10.1.3 项目沟通与协作 (17)10.1.4 项目质量管理 (18)10.2 项目实施步骤 (18)10.2.1 项目启动 (18)10.2.2 项目规划 (18)10.2.3 项目实施 (18)10.2.4 项目验收 (18)10.3 项目评价与反馈 (18)10.3.1 项目评价指标 (18)10.3.2 项目评价方法 (19)10.3.3 项目反馈 (19)第一章智能工厂概述1.1 智能工厂的定义智能工厂是指通过运用信息化、网络化、智能化技术,对工厂的生产过程、设备运行、物流管理、能源消耗等方面进行优化,实现生产自动化、管理信息化、决策智能化的一种新型生产组织方式。

制造业产业集群数字化智能化转型工作方案

制造业产业集群数字化智能化转型工作方案

制造业产业集群数字化智能化转型工作方案为贯彻关于加快产业数字化、数字产业化战略部署,推进新型工业化,加快建设制造强省决策部署,贯彻《制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划》和《推进数字经济时代产业创新集群发展的指导意见》,以高水平数字化智能化转型赋能产业集群高质量发展,增强产业链供应链韧性,构建具有国际竞争力的现代化产业体系,实现高质量发展,结合实际,制定本方案。

一、指导思想立足新发展阶段,完整、准确、全面贯彻新发展理念,加快构建新发展格局,坚持制造业立市不动摇,聚焦优势产业集群、创新引领型特色制造业园区,选取若干细分行业为试点,实施转型路径,探索产业集群数字化智能化转型〃模式〃,推动制造业高质量发展,增创制造重镇新优势,形成以新技术、新产品、新业态、新模式为主导的先进制造业产业体系,加快打造制造业数字化转型示范城市,建设具有国际影响力的制造业创新高地。

二、工作目标以实现规上工业企业全覆盖和争创国家智能制造先行区为目标,至2025年,优势产业集群数字化智能化转型取得显著成效,形成主题鲜明、特色突出、定位清晰、聚集度高的创新引领型特色制造业园区,加速建设以〃工业互联网园区+行业平台+专精特新企业群+产业数字金融〃为核心架构的新制造生态系统,初步形成产业集群数字化转型生态,以平台为牵引推动产业集群连片成带集聚发展,打造制造业数字化转型示范城市。

新增市级以上智能制造示范工厂30家以上、市级以上智能制造示范车间100个以上,新增星级上云企业300家以上、省级工业互联网试点示范平台类项目20个以上。

三、重点方向1高端装备制造产业集群。

建设装备制造数字化研发生产运维一体化平台,通过连接上游原材料、零部件企业和下游终端使用工厂,促进行业上下游企业上云上平台。

通过数据打通、业务贯穿,实现企业内部研发生产数字化协同。

通过供应链协同、设备全生命周期管理,实现产业链上下游协同。

通过汇集行业市场需求、装备成果、生产工艺和解决方案,实现客户需求和产品供给精准对接。

“互联网+”背景下智能制造产业发展模式与路径创新研究

“互联网+”背景下智能制造产业发展模式与路径创新研究

“互联网+”背景下智能制造产业发展模式与路径创新研究摘要:智能制造是一种基于人工智能、网络和传感技术的生产方式,它能够实现精确控制、人工智能调整和深入理解。

在“互联网+”的指导下,深入探索智能制造产业的发展路径和模式,将有助于推动中国工业革命的发展,有着重大的意义。

关键词:“互联网+”;智能制造产业;发展模式;路径创新一、“互联网+”背景下智能制造产业发展模式(一)政府+企业模式“政府+企业”发展模式指的是政府在智能制造商的过程中起到着作用,通过提供资金、人才等资源,企业可以获得政府的支持,并受到政府的保护,从而实现可持续发展,最终形成“舵手型”企业。

这些企业通常涉及国家重要的产业领域,并且与国家的发展战略密切相关。

因此,它们受到部门的支持和管理,并在政府的支持下快速壮大。

(二)智能制造业产业化创新平台模式“舵手型”公司和“舵手型”企业联合开发的智能制造业生产技术创新平台,以创新型的商业模式推动运行,激发产、学、研和企业之间的协同创新活力,实现共享和增值,从而发挥出乘数效应的最大价值。

政府的产业政策为智能制造产业发展提出了有力支撑,使得该创新平台能够全面覆盖各方利益,推动智慧制造业领域的健康发展。

为此,我们确保每个基础技术和组成部分都具有自主创新能力,并且建立开放式、即时的运行环境,包括数字生态系统的优化整合、分析和协同功能,以推动智慧制造业产业化创新平台的共享运营。

为了促进智慧制造生产的整个过程、全生态圈、服务全生命周期的建设,我们应该构建起智能产业各部门相互之间的协作关系,推动网络化协同设计新工作方式的建设,推动企业与互联网技术的结合,形成智慧设计的共性技术规范、关键技术规范和企业应用标准与技术规范,并在相关领域进行推动,促进物理目标与虚拟化目标相互之间的无缝协作结合,同时,我们还要推动全国重点研究项目,推进智慧设计重要领域建设,以促进智慧制造生产的可持续健康发展。

通过强化制造业领域的信息平台、数字化和智能化技术,加速构建控制与感知能力、企业云与智能服务平台、企业互联网技术等新兴制造优势,提升智能制造商业的电子化连接能力、信息增值能力、网络集成水平、智慧水平及其智能优化配置的能力,从而推动全产业链的智能协同建设。

智能制造智能化生产线建设方案

智能制造智能化生产线建设方案

智能制造智能化生产线建设方案第一章智能制造概述 (3)1.1 智能制造的定义 (3)1.2 智能制造的发展趋势 (3)1.2.1 网络化协同 (3)1.2.2 个性化定制 (3)1.2.3 智能化决策 (3)1.2.4 绿色制造 (3)1.2.5 安全保障 (4)1.2.6 人才培育 (4)第二章项目背景与目标 (4)2.1 项目背景 (4)2.2 项目目标 (4)2.3 项目意义 (5)第三章生产线现状分析 (5)3.1 生产线现状 (5)3.2 现有设备与技术分析 (5)3.2.1 设备分析 (5)3.2.2 技术分析 (6)3.3 生产线存在的问题 (6)第四章智能化生产线建设方案设计 (6)4.1 总体设计思路 (6)4.2 设备选型与配置 (7)4.3 生产线智能化改造方案 (7)第五章信息管理与控制系统 (8)5.1 信息管理系统的设计 (8)5.1.1 系统架构设计 (8)5.1.2 功能模块设计 (8)5.2 控制系统的设计 (8)5.2.1 控制系统架构设计 (9)5.2.2 控制策略设计 (9)5.3 系统集成与优化 (9)5.3.1 系统集成策略 (9)5.3.2 系统优化策略 (9)第六章生产线智能化关键技术研究 (9)6.1 智能传感技术 (10)6.2 工业技术 (10)6.3 人工智能与大数据技术 (10)第七章生产线智能化实施步骤 (11)7.1 项目实施准备 (11)7.1.1 项目启动 (11)7.1.2 技术调研与方案制定 (11)7.1.3 预算编制与审批 (11)7.1.4 设备选型与采购 (11)7.2 设备安装与调试 (11)7.2.1 设备安装 (11)7.2.2 设备调试 (11)7.2.3 验收与交付 (11)7.3 系统集成与测试 (11)7.3.1 系统集成 (11)7.3.2 系统测试 (12)7.3.3 系统优化 (12)7.4 生产线运行与维护 (12)7.4.1 生产线运行 (12)7.4.2 故障处理 (12)7.4.3 设备维护 (12)7.4.4 系统升级与改进 (12)7.4.5 数据分析与优化 (12)第八章安全生产与环境保护 (12)8.1 安全生产措施 (12)8.1.1 安全生产管理体系 (12)8.1.2 安全教育培训 (12)8.1.3 安全生产设施 (13)8.1.4 安全生产检查与整改 (13)8.1.5 安全处理 (13)8.2 环境保护措施 (13)8.2.1 环境保护管理体系 (13)8.2.2 污染防治措施 (13)8.2.3 节能减排措施 (13)8.2.4 环境监测与评估 (13)8.3 应急预案 (13)8.3.1 应急预案制定 (13)8.3.2 应急演练 (13)8.3.3 应急救援队伍 (14)8.3.4 应急物资储备 (14)第九章项目投资与经济效益分析 (14)9.1 项目投资估算 (14)9.1.1 投资范围 (14)9.1.2 投资估算 (14)9.2 经济效益分析 (14)9.2.1 直接经济效益 (14)9.2.2 间接经济效益 (15)9.3 风险评估与应对措施 (15)9.3.1 技术风险 (15)9.3.2 市场风险 (15)9.3.3 政策风险 (15)第十章项目管理与组织保障 (15)10.1 项目组织结构 (15)10.2 项目进度管理 (16)10.3 质量管理 (16)10.4 项目验收与评价 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义智能制造是指利用先进的信息技术、自动化技术、网络技术、人工智能技术等,对传统制造业进行深度整合与优化,实现生产过程的高度自动化、信息化和智能化。

工业互联网环境下智能制造系统集成解决方案

工业互联网环境下智能制造系统集成解决方案

工业互联网环境下智能制造系统集成解决方案第一章智能制造系统概述 (2)1.1 智能制造系统定义 (2)1.2 智能制造系统发展历程 (3)1.2.1 传统制造阶段 (3)1.2.2 计算机集成制造阶段 (3)1.2.3 智能制造阶段 (3)1.3 智能制造系统关键技术 (3)1.3.1 工业互联网技术 (3)1.3.2 人工智能技术 (3)1.3.3 自动化技术 (3)1.3.4 网络化技术 (4)1.3.5 云计算技术 (4)1.3.6 优化算法 (4)第二章工业互联网与智能制造 (4)2.1 工业互联网概念与架构 (4)2.1.1 工业互联网的定义 (4)2.1.2 工业互联网的架构 (4)2.2 工业互联网在智能制造中的应用 (5)2.2.1 设备健康管理 (5)2.2.2 生产过程优化 (5)2.2.3 个性化定制 (5)2.2.4 供应链协同 (5)2.3 工业互联网与智能制造的融合策略 (5)2.3.1 技术创新 (5)2.3.2 政策引导 (5)2.3.3 产业协同 (5)2.3.4 人才培养 (5)2.3.5 国际合作 (6)第三章智能制造系统集成框架 (6)3.1 系统集成框架设计原则 (6)3.2 系统集成框架关键组件 (6)3.3 系统集成框架实施步骤 (7)第四章设备层智能优化 (7)4.1 设备层智能优化目标 (7)4.2 设备层智能优化技术 (8)4.3 设备层智能优化实施案例 (8)第五章控制层智能优化 (8)5.1 控制层智能优化目标 (8)5.2 控制层智能优化技术 (9)5.3 控制层智能优化实施案例 (9)第六章生产线层智能优化 (9)6.1 生产线层智能优化目标 (9)6.1.1 提高生产效率 (9)6.1.2 优化生产质量 (10)6.1.3 提高设备利用率 (10)6.2 生产线层智能优化技术 (10)6.2.1 数据采集与处理技术 (10)6.2.2 人工智能技术 (10)6.2.3 制造执行系统(MES) (10)6.3 生产线层智能优化实施案例 (10)6.3.1 某汽车制造企业生产线层智能优化 (10)6.3.2 某电子制造企业生产线层智能优化 (10)6.3.3 某食品加工企业生产线层智能优化 (11)第七章企业层智能优化 (11)7.1 企业层智能优化目标 (11)7.2 企业层智能优化技术 (11)7.3 企业层智能优化实施案例 (12)第八章数据分析与决策支持 (12)8.1 数据分析方法 (12)8.2 决策支持系统设计 (12)8.3 数据分析与决策支持应用案例 (13)第九章智能制造系统集成解决方案实施 (13)9.1 实施策略与流程 (13)9.1.1 实施策略 (13)9.1.2 实施流程 (14)9.2 关键技术实施 (14)9.2.1 工业互联网平台搭建 (14)9.2.2 智能制造工艺优化 (14)9.2.3 人工智能技术应用 (15)9.3 实施效果评估 (15)9.3.1 评估指标体系 (15)9.3.2 评估方法 (15)第十章智能制造系统集成解决方案发展趋势 (15)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 行业应用发展趋势 (16)10.3 政策与产业环境发展趋势 (16)第一章智能制造系统概述1.1 智能制造系统定义智能制造系统(Intelligent Manufacturing System,IMS)是指在工业互联网环境下,通过集成先进的信息技术、自动化技术、网络技术、人工智能技术等,实现制造过程自动化、智能化、网络化和协同化的制造系统。

智能制造中的工业互联网技术

智能制造中的工业互联网技术

智能制造中的工业互联网技术随着科技的不断发展,智能制造正逐渐成为一个全新的产业领域。

作为制造业的一个新的技术变革,智能制造基于现代信息技术,以工业互联网技术为代表,使得制造业可以更加高效、精准地运营,从而提升企业的生产力和效率。

智能制造的基础是工业互联网技术。

工业互联网技术指的是在生产制造过程中利用现代信息技术建立互联互通、信息共享的生产和管理模式。

通过工业互联网技术,企业可以实现生产管理的全面智能化和网络化。

其中,工业互联网技术主要包括以下几个方面:一、物联网技术物联网技术指的是通过互联网将一切(包括物品、设备等)进行连接和控制,实现全球互联的新一代基础设施技术。

在工业制造中,物联网技术可以用于生产设备与企业信息系统之间的连接和通信。

通过实时监控和远程控制,可以随时随地掌握生产设备的状态,确保生产运营的稳定和高效。

二、云计算技术云计算技术是一种基于互联网的计算模式,它能够提供多种计算资源,包括计算机、存储器、软件等。

在工业制造中,云计算技术可以用于数据存储、计算和分析,实现生产数据的实时共享和分析。

三、大数据技术大数据技术是指在高速网络环境下处理大量的结构化和非结构化数据的技术。

在工业制造中,大数据技术可以用于生产数据的采集、存储和分析,帮助企业精准把握市场需求,进行生产运营的决策分析。

四、人工智能技术人工智能技术是指一种模拟人类智能的技术,具有自主学习和自我优化的能力。

在工业制造中,人工智能技术可以用于生产计划和预测,通过数据分析和预测模型进行智能决策,实现生产流程的全面自动化。

以上四种工业互联网技术相互交融,形成了完整的智能制造体系。

通过工业互联网技术的应用,企业可以实现生产过程的自动化、智能化和高效化,从而提高生产力和效率。

总之,工业互联网技术是智能制造的重要技术支撑,为企业提高生产力和效率提供了全面的解决方案。

作为制造业的生产变革,智能制造必将在未来的发展中扮演重要的角色。

智能制造企业网络安全建设方案

智能制造企业网络安全建设方案

智能制造企业网络安全建设方案摘要:现如今,随着我国经济的快速发展,人工智能、大数据、云计算和物联网等智能生产技术不断发展的背景下,新一代智能制造技术不断发展,这决定了生产企业需要充分利用这些技术手段来提升生产的质量和效率,强化智能制造推进。

但是这无疑是一个系统的过程,需要全方位把控。

基于此,本文就以此为切入点,深入分析生产企业智能制造的推进策略。

关键词:智能制造企业;网络安全;建设方案引言工业互联网的网络体系将连接对象延伸到机器设备、工业产品和工业服务中,可以实现人、机器、车间、企业等主体,以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链各环节的全要素的泛在互联及数据的顺畅流通,形成了工业智能化的“血液循环系统”。

工业互联网平台是工业互联网三大核心要素之一的智能决策的承载者,是工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心,在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。

目前工业互联网平台的发展正处于规模化扩张期,以美、德为代表的世界主要国家纷纷将工业互联网平台作为战略重点,各国领军企业通过发展工业互联网平台,不断巩固和强化他们在制造业的地位。

智能制造行业走在了工业互联网大力发展的前列,智能制造工业互联网日益成为工业体系的神经中枢,一旦智能制造工业互联网平台遭受攻击破坏,会直接造成工业生产的停滞,影响范围不仅是单个企业,更可能影响整个产业链或生态,直接决定着工业生产安全,甚至关乎经济发展和社会稳定乃至国家安全。

安全保障是智能制造工业互联网发展的前提,是国家深入推进制造业转型升级的压舱石。

1生产企业智能制造推进的必要性生产制造企业是我国经济发展的重要保障,是我国经济和社会进步的重要助推器。

近些年,我国制造业得到了快速发展,生产企业有着非常好的发展空间。

但是随着我国市场经济的不断发展,我国人口红利正在逐渐消失,劳动力成本在不断增加,这无疑极大地提升了企业的经营压力,而那些处于价值链低端的生产企业,其利润空间无疑被进一步压缩,市场竞争力越来越小,动力不足的疲态日益显现。

机械行业智能制造与工业互联网技术创新方案

机械行业智能制造与工业互联网技术创新方案

机械行业智能制造与工业互联网技术创新方案第1章智能制造与工业互联网技术概述 (3)1.1 智能制造发展背景与意义 (3)1.1.1 发展背景 (3)1.1.2 发展意义 (3)1.2 工业互联网技术体系及发展趋势 (4)1.2.1 工业互联网技术体系 (4)1.2.2 发展趋势 (4)1.3 智能制造与工业互联网的融合与创新 (4)1.3.1 设备智能化 (4)1.3.2 生产自动化 (4)1.3.3 管理信息化 (4)1.3.4 服务个性化 (5)第2章智能制造关键技术研究 (5)2.1 数字孪生技术 (5)2.1.1 数字孪生技术概述 (5)2.1.2 数字孪生技术的应用 (5)2.2 人工智能与大数据分析技术 (5)2.2.1 人工智能技术概述 (5)2.2.2 大数据分析技术概述 (5)2.2.3 人工智能与大数据分析技术的应用 (6)2.3 与自动化技术 (6)2.3.1 技术概述 (6)2.3.2 自动化技术概述 (6)2.3.3 与自动化技术的应用 (6)第3章工业互联网平台构建 (6)3.1 工业互联网平台架构设计 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 总体架构 (6)3.1.3 设备接入层设计 (7)3.1.4 边缘计算层设计 (7)3.1.5 平台服务层设计 (7)3.1.6 应用层设计 (7)3.2 设备接入与数据采集技术 (7)3.2.1 设备接入技术 (7)3.2.2 数据采集技术 (7)3.3 平台数据存储与管理技术 (8)3.3.1 数据存储技术 (8)3.3.2 数据管理技术 (8)3.3.3 数据安全与隐私保护 (8)第4章工业大数据分析与优化 (8)4.1 工业大数据处理技术 (8)4.1.1 数据采集技术 (8)4.1.2 数据存储技术 (9)4.1.3 数据整合技术 (9)4.1.4 数据管理技术 (9)4.2 数据挖掘与分析方法 (9)4.2.1 数据预处理方法 (9)4.2.2 统计分析方法 (9)4.2.3 机器学习方法 (9)4.2.4 深度学习方法 (9)4.3 生产过程优化与决策支持 (9)4.3.1 生产过程监控技术 (10)4.3.2 生产过程优化方法 (10)4.3.3 决策支持系统 (10)4.3.4 智能决策与预测 (10)第5章智能制造在机械行业的应用案例 (10)5.1 智能生产线设计与实施 (10)5.1.1 案例背景 (10)5.1.2 智能生产线设计 (10)5.1.3 智能生产线实施效果 (10)5.2 智能工厂规划与布局 (11)5.2.1 案例背景 (11)5.2.2 智能工厂规划 (11)5.2.3 智能工厂布局实施效果 (11)5.3 智能制造装备创新应用 (11)5.3.1 案例背景 (11)5.3.2 智能制造装备创新应用 (11)5.3.3 智能制造装备创新应用效果 (12)第6章工业互联网安全体系 (12)6.1 工业互联网安全威胁与挑战 (12)6.1.1 网络攻击手段与特点 (12)6.1.2 工业互联网安全风险 (12)6.1.3 工业互联网安全挑战 (12)6.2 安全防护策略与技术 (12)6.2.1 安全防护体系架构 (12)6.2.2 设备与系统安全防护技术 (12)6.2.3 网络安全防护技术 (12)6.2.4 数据安全与隐私保护技术 (13)6.3 安全监测与态势感知技术 (13)6.3.1 安全监测技术 (13)6.3.2 态势感知技术 (13)6.3.3 安全预警与应急响应 (13)第7章工业互联网与5G技术融合 (13)7.1 5G技术在工业互联网中的应用 (13)7.1.1 超高可靠低时延通信(uRLLC) (13)7.1.2 大规模机器类型通信(mMTC) (13)7.1.3 增强移动宽带(eMBB) (13)7.2 5G网络切片与边缘计算 (14)7.2.1 5G网络切片技术 (14)7.2.2 边缘计算技术 (14)7.3 5G环境下智能制造创新应用 (14)7.3.1 智能工厂 (14)7.3.2 智能仓储 (14)7.3.3 智能物流 (14)7.3.4 远程诊断与维护 (14)第8章智能制造人才培养与技能提升 (14)8.1 智能制造人才需求与现状 (14)8.2 人才培养体系构建与实施 (15)8.3 技能提升与职业发展路径 (15)第9章政策与产业生态构建 (16)9.1 国家政策与产业规划 (16)9.2 地方支持与产业协同 (16)9.3 产业链上下游企业合作与发展 (16)第10章未来发展趋势与展望 (16)10.1 智能制造与工业互联网技术发展展望 (16)10.2 跨界融合与创新方向 (17)10.3 持续推动产业升级与高质量发展 (17)第1章智能制造与工业互联网技术概述1.1 智能制造发展背景与意义1.1.1 发展背景全球经济一体化的发展,我国机械行业面临着国际市场竞争加剧、劳动力成本上升等问题。

能源(石化)行业工业互联网智能工厂解决方案-

能源(石化)行业工业互联网智能工厂解决方案-
装备健康的智能评估装备状态的综合分析多维度的数据关联衰退与性能的变化趋势与预测智能传感网络非接触式采集与传输交互敏捷、高效、即插即用
工业互联网生态系统
供应商
智能物流
供应商
企业客户
大规模定制 小批量定制
智能物流
客户与市场紧密 相关,客户需求 与生产规模完美 匹配,按需生产 高度灵活
个人客户
小批量定制 单品定制
企 业智 响应中国智造2025,推动柔性制造、大规模个性慧 定制等制造模式创新试点,促进由基于产品的传制 统制造模式向基于消费者个性需求的新模式转变造战 略 设 想
17
两化融合管理体系咨询
数据技术业务流程组织结构
4个基本要素 4个管理域
管理职责基础保障实施过程评测与改进
输入——与企业战略相匹配的可持续竞争优势对打造信息化环境下新型能力的要求输出——通过两化融合实施过程所形成的信息化环境下的新型能力
随着电子技术、工业机器人和IT技 术的大规模使用提升了生产效率,
使大规模生产自动化水平进一步提 高
基于大数据和工业互联网(传感 器)融合的系统在生产中大规模 使用
18世纪末
8
20世纪初
20世纪70年代
现在
时间线
工业互联网的五大特色
01
互联
9
03
集成
05
转型
02数据
04创新
工业互联网的九大技术支柱
26
生产执行系统MES-生产监控
生产监控:通过设备数据自动采集技术,获知当前的生产运行状态、工艺信息、产品产量等数据,并采用图表的形式进行生产 过程可视化综合展示,并对数据进行综合统计和分析;掌握产品投产、在制、成品等生产动态,调合装置和罐区储罐等设备运 行状态,为生产决策提供支持。

智能制造专业群建设方案搭建行业合作平台促进产学合作

智能制造专业群建设方案搭建行业合作平台促进产学合作

智能制造专业群建设方案搭建行业合作平台促进产学合作智能制造正成为推动工业升级和经济发展的重要力量。

为促进智能制造行业的发展,搭建产学合作平台势在必行。

本文将从专业群建设方案的角度,探讨如何搭建一个有效的行业合作平台,进一步促进产学合作,推动智能制造行业的发展。

一、背景分析智能制造作为当今工业界的热门话题,各类企业纷纷加大投入力度,推进智能化生产。

然而,智能制造产业链上存在的问题却不容忽视。

首先,企业之间信息交流、合作不够紧密,导致资源浪费和效率低下。

其次,智能制造领域的技术创新速度快,企业需不断学习与适应。

然而,目前智能制造专业群的建设相对薄弱,导致企业之间的学习与合作的机会不足。

因此,建立一个行业合作平台成为当务之急。

二、专业群建设方案为搭建一个行业合作平台,我们需要对智能制造专业群进行建设。

具体方案如下:1. 确定组织形式:成立智能制造专业群组织,以整合行业资源,提供行业发展指导,并组织开展各类活动。

2. 定义组织目标:明确智能制造专业群的发展目标,包括促进技术创新、推动行业标准化、培养人才等。

3. 拓展合作伙伴:与相关企业、研究机构、高校等建立合作关系,形成产学研用一体化的合作格局。

4. 设立沟通渠道:建立起信息交流与共享的平台,以促进成员间的合作与学习。

5. 组织活动:定期组织各类活动,如研讨会、技术培训、项目合作等,以促进成员之间的交流与合作。

三、行业合作平台在智能制造专业群的基础上,建立一个行业合作平台,将是促进产学合作,推动智能制造行业发展的关键。

1. 平台功能:(1)技术交流与共享:提供成员间的技术交流与共享平台,促进技术创新和行业进步。

(2)项目对接:为成员提供项目对接的机会,促进产学合作。

(3)资源整合与匹配:整合行业内的资源,提供资源匹配服务,为合作项目提供支持。

(4)人才培养:提供人才培养的平台,开展各类培训和交流活动,促进人才的成长和合作。

2. 平台建设策略:(1)平台技术支持:引入先进的互联网技术,建设一个安全、稳定的在线平台。

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智能制造产业互联网建设方案
目录
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一、什么是产业互联网?
二、产业互联网的领先实践及启示
三、XXX集团产业互联网行动方案
1
产业互联网的起源
消费互联网 产业互联网
生活服务 生产服务 学术科研 四大热点领域*之中,XXX集团最适合进入大件非标商品的物流服务,如家居建材电商。主要商机不在于单个企业的内部信息化,而 移动 提出Internet最 社交 商用 是在于产业链协同服务的互联网化。即,互联网化的主要对象是企业同外部的交互,包括产业链上、下游合作伙伴,以及客户。 电子 SDN 大数据 … 初概念 互联网 网络 搜索 万维网 打造翼家居平台,吸引“家居品厂商—物流公司—配送安装公司”,解决全国家居品“送装一体化”问题,实现多家共赢的商业模 商务 ARPANET 引擎 物联网 TCP/IP 云计算 www. 式。四大热点领域*之中, XXX集团最适合进入大件非标商品的物流服务,如家居建材电商。主要商机不在于单个企业的内部信息化, 而是在于产业链协同服务的互联网化。即,互联网化的主要对象是企业同外部的交互,包括产业链上、下游合作伙伴,以及客户。 打造翼家居平台,吸引“家居品厂商—物流公司—配送安装公司”,解决全国家居品“送装一体化”问题,实现多家共赢的商业模 产业互联 式。 1970s 1980s 1990s 2000s 2010s 网爆发 2007 1994 1969
突破路径
企业互联网
• 企业互联网实质是企业的互联网化运营,强调企业组织、流程、 业务的互联网化改造和模式升级
3
产业互联网的驱动力:竞争、政府、技术、需求
发展智能制造、推动互联网同现代制 竞争驱动 政府驱动 四大热点领域*之中,XXX集团最适合进入大件非标商品的物流服务,如家居建材电商。主要商机不在于单个企业的内部信息化,而 造业的结合,是中国政府经济发展的
“互联网+”
2
产业互联网的内涵和构成——从三个板块来切入产业互联网
产业互联网
四大热点领域*之中,XXX集团最适合进入大件非标商品的物流服务,如家居建材电商。主要商机不在于单个企业的内部信息化,而 工业 行业互联网 是在于产业链协同服务的互联网化。即,互联网化的主要对象是企业同外部的交互,包括产业链上、下游合作伙伴,以及客户。 工业4.0 生产和服务各领域,实现智能化 企业互联网 互联网 (服务业、工业互联网) 打造翼家居平台,吸引“家居品厂商—物流公司—配送安装公司”,解决全国家居品“送装一体化”问题,实现多家共赢的商业模 生产/服务、泛在化互联,提供 式。四大热点领域 *之中,XXX集团最适合进入大件非标商品的物流服务,如家居建材电商。主要商机不在于单个企业的内部信息化, 而是在于产业链协同服务的互联网化。即,互联网化的主要对象是企业同外部的交互,包括产业链上、下游合作伙伴,以及客户。 IIT的应用 B2I 个性化产品,最终表现为虚拟化 打造翼家居平台,吸引“家居品厂商—物流公司—配送安装公司”,解决全国家居品“送装一体化”问题,实现多家共赢的商业模 XXX集团可以介入的三个板块 式。 企业的新经济形态
产业互联网化趋势明显
互联网快速推动服务业转型升级和 变革,正在引发制造业变革
2012年11月 2013年6月
2013年9月
2014年1月
2015年3月
产业互联网即“互联网+”
工业互联网报告
德国工业4.0实施建议
“产业互联网”
“两会”政府工作报告
人、机器、网络的互联互通
智能工厂和智能制造
消费互联网之外的机会
产业互联网:互联网广泛应用于
不同的发展路径将催生不同的产 品和服务形态,IIT、B2I将是产 业互联网化下电信运营商的重要
服务业互联网
•聚焦在服务性行业的互联网化 改造,例如医疗、教育、交通、 物流和金融等行业
工业互联网
•工业互联网包含工业4.0,二 者的核心都是制造业。关键词 是人、数据、机器,实现智能 化生产、协同的供应链
是在于产业链协同服务的互联网化。即,互联网化的主要对象是企业同外部的交互,包括产业链上、下游合作伙伴,以及客户。 重要举措 打造翼家居平台,吸引“家居品厂商—物流公司—配送安装公司”,解决全国家居品“送装一体化”问题,实现多家共赢的商业模 • 实施信息化使能战略,在国 •式。四大热点领域 互联网+产业 VS *产业 +互联网 之中, XXX集团最适合进入大件非标商品的物流服务,如家居建材电商。主要商机不在于单个企业的内部信息化, 际竞争中抢占制高点 而是在于产业链协同服务的互联网化。即,互联网化的主要对象是企业同外部的交互,包括产业链上、下游合作伙伴,以及客户。 • 产业转型升级,拉升GDP和 打造翼家居平台,吸引“家居品厂商—物流公司—配送安装公司”,解决全国家居品“送装一体化”问题,实现多家共赢的商业模 互联网+ 式。 创造就业机会
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