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行业趋势：

工业企业数字化转型趋势

工业互联网是新一代ICT技术与制造业深度融合的产物。工业互联网以数据为核心要素实现全面连接，构建起全要素、全产业链、全价值链融合的新制造体系和新产业生态，是数字化转型的关键支撑和重要途径。

工业转型契机

当前，全球工业互联网正处在产业格局未定的关键期和规模化扩张的窗口期，我国在体制和市场层面具备优势，在工信部指导下，依托工业互联网产业联盟的产业推广和建设，我国工业企业有望在全球范围内引领工业互联网转型实践。

智能优化决策

工业互联网以数据闭环为核心，通过对物理资产的全面深度感知，实现海量工业数据的高效集成与管理，开展各类工业模型与数据模型的构建与分析，形成优化决策并反馈至物理系统，这是工业互联网最基本的模式和方法，也是驱动制造业智能化转型的关键。

提质降本增效

推进工业互联网需要理解和遵循工业的规律，真正以业务场景为驱动，始终关注提质、降本、增效等业界核心诉求，给客户带来切实的业务价值。

业务挑战：

业务系统割裂、数据难以汇聚

企业的业务系统建设多数是项目驱动的，企业在生产和经营的各个环节存在大量业务孤岛，同时数据源种类多样，包括设备数据、应用数据、视频等媒体数据。因而，企业的数据采集和汇聚，是一个基础且普遍的难题。

业务架构滞后、业务难以演进

工业企业普遍采用S95架构是上世纪90年代的产物，在全要素感知、业务集成、智能决策、灵活扩展等方面存在明显短板。过去10年ICT技术取得了突破性的进展。如何进一步实现IT/CT/OT的深度融合，构建一套支撑工业互联网转型升级的开放、可扩展架构，是业界持续在思考的方向。

业务建模困难、缺乏有效的支撑工具

工业软件的核心是工业知识长期积累、沉淀并在应用中迭代的模型化、软件化产物。我国的工业企业，虽然也掌握了一定程度的工业知识，但由于缺乏合适的平台、工具去实现从“工业知识”到“工业模型”及“工业软件”的沉淀，从而多采用项目级的定制交付，没有实现产品化。

企业有转型诉求、缺乏所需的人才和技能

工业互联网转型是个复合型的系统工程，需要大量既精通工业技术又懂信息技术，同时又能够实现跨界融合创新的人才。单独依赖工业企业自身招聘，既难以招到也难以留住合适的人才。因而，工业企业与ICT企业及其生

解决方案场景：

工业数据湖

企业在生产和经营的各个环节存在大量业务孤岛，且数据源种类多样，包括设备、应用、视频媒体等数据。需要实现全要素多来源、多类型的数据采集和汇聚，实现数据全局治理和分析决策。 基于天翼云的大数据服务，进一步围绕工业企业的核心业务流进行数字化建模，并构建领域主题库及业务关键指标分析。在生产过程业务流，实现对产线运行全要素信息的实时感知；在价值创造业务流，实现对供应链上下游信息实时感知、全局数据治理和分析决策，从而更有效的支撑企业的业务经营决策。

生产过程智能决策

工业生产过程都存在多工序，每个工序依赖基于工艺机理给出优化的参数配置建议。传统工业领域的决策优化也大多基于工艺方面的持续挖掘，但这条路径由于已经过长时间的挖掘，优化空间已经接近了天花板。基于AI的数据驱动，在解决非线性、多工序、全局优化类问题，有独特优势。 天翼云提供一站式的工业智能业务的开发工具链，包括数据集管理、工艺机理/算法管理、模型开发流水线、模型交付流水线、可视化展现等一系列能力，显著提升工业智能业务的开发和交付效率。聚合行业工艺机理Know-how，模型开发基于工艺机理结合数据智能的方案，显著提升模型可解释性。

工业视觉

工业视觉的功能主要包括识别、定位、检测、测量，应用场景主要集中在零部件或产品的质量检测、无序分拣、上下料、拆垛码垛、涂胶等工艺环节。工业视觉可以有效提升检测的覆盖率，提升良品率，降低人力成本和质检员劳动强度。 传统工业视觉在电子制造和汽车行业已经有广泛的应用，但也存在模型固化难更改、特征提取依赖人工等问题。在传统机器视觉的基础上引入深度学习，结合开放式业务架构，可优化上述问题。 天翼云提供基于深度学习的工业视觉解决方案，除了工业视觉的基础能力外，进一步在面向小样本、多故障、多型号产品的故障检测、个体及交互行为的分析方面有关键突破。

协同制造

中国强大的供应链网络体系使产业的生产要素流动性增强，产业分工的细化和专业化是必然趋势。大企业的生产制造过程，外协生产的部分比例往往也在增加。在此趋势下，大企业面对分布在多地域的外协生产活动，如何做到外协订单的生产过程信息的实时透明可感知，从而进一步实现生产全过程的跟踪，质量的过程管理，是一个共性的需求。 天翼云提供协同制造场景化解决方案，面向细分产业集群，聚合产业中主流的MES/ERP/SCM等类别的应用软件，从而实现了企业整体业务集成效率，上下游产业链协同效率大幅的提升。目前该方案通过与各地政府合作，建立区域工业互联网平台服务于当地的产业集群。

方案优势：

面向全要素、多类型的数据，实现数万级测点秒级实时采集

提供全要素数据的实时采集和预处理。数据来源覆盖设备数据、音视频媒体数据、应用数据等；支持时序数据采集、存储、压缩、云端同步等能力，采集性能达到数万个测点的秒级实时采集；支持数据采集全链路质量分析。

云上敏捷开发，边缘可信运行

基于边云协同的业务架构，实现中心侧聚焦业务开发迭代、生态聚合，靠近工业现场的边缘侧聚焦数据采集、业务的安全可信运行。这样既能够复用中心云尽可能多的新技术能力、保障业务的敏捷开发，又遵从行业的业务本地化和合规要求。

围绕工业核心业务流，构建全局数据运营平台

基于天翼云的智能大数据运营平台，进一步围绕工业企业的核心业务流进行数字化建模，并构建领域主题库及业务关键指标分析。在生产过程业务流，实现对产线运行全要素信息的实时感知；在价值创造业务流，实现对供应链上下游信息的实时感知。

工艺机理结合数据智能，沉淀多个行业场景化模型

提供一站式的工业智能业务的开发工具链，包括数据集管理、工艺机理/算法管理、模型开发流水线、可视化展现等一系列能力，提升工业智能业务的开发和交付效率。聚合并沉淀多个行业工艺机理Know-how，模型开发基于工艺机理结合数据智能的方案，提升模型可解释性。

方案架构：

工业物联网解决方案架构

方案简介：

天翼云工业互联网平台包含联接管理平台、工业智能体、工业应用平台三大部分。定位于做企业增量的智能决策系统，实现业务在云上敏捷开发，边缘可信运行。赋能行业合作伙伴深耕工业核心业务流，持续释放潜在业务价值。

架构优势：

云网协同-依托天翼云领先的联接方案，如5G、NB-IoT、TSN、工业PON，满足企业在工厂内、外网络各类场景的连接需求。

边云协同-提供纳管海量分布式边缘节点，并能够将云上的丰富的服务、生态伙伴和客户的应用部署到边缘节点运行的能力。

工业数据湖-提供数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、开发、治理、服务等功能，帮助企业快速构建全局数据运营能力。

全栈AI-提供从硬件、算子库、AI框架、通用AI开发平台、工业智能体的全栈方案，实现协同优化和多点创新。

安全可信-天翼云工业互联网整体方案在设备认证、隐私数据加密保护、业务运行的可靠性和可用性、安全启动等多个方面提供全方位保障。

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