云南推动工业互联网教学

    工业互联网平台是人工智能应用的重要载体，数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手，提升工业场景数据集的广度与深度，为人工智能应用提供支撑。从“量”的方面看，工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器，对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、采集和云端汇聚，实现了海量数据的集成。从“质”的方面看，工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务连接的数据交流网络，充分挖掘实时的工业大数据，搭建数据自动流动的赋能体系，为深度学习的模型训练提供训练集、验证集和测试集，切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应。 HarmonyXR以提升企业数字化服务能力为目标，持续助力5G赋能制造向“智造”升级，打造智能化工业。云南推动工业互联网教学

    工业互联网是未来经济持续繁荣的新基石。工业互联网将网络信息技术成果充分融入生产制造、流通运行、服务全过程，通过信息流驱动技术流、人才流、物资流，有力促进资源优化配置、全要素生产率加快提升和经济持续健康发展。工业互联网是新型劳动工具，将人、机器设备、物料、产品、环境、过程等实体生产领域基本要素互联，充分盘活工业大数据这一数字经济时代新生产要素，并促进新一代劳动队伍形成，从而大幅提高劳动生产率。工业互联网是新型基础设施，通过构筑制造、能源、电力、交通等经济社会各部门智能化升级必不可少的网络连接和计算处理平台，成为数字化智能化时代像电网、水网、高速公路网一样的通用性基础设施,支撑经济社会发展。 内蒙古推动工业互联网作用HarmonyXR带来可视化展现形态与实时交互，实现培训指导、远程维护场景，助力工业制造业提升智能化水平。

    随着互联网、物联网、大数据以及人工智能为的新一代信息技术的迅速发展，与传统产业的加速融合，全球新一轮的科技发展和产业发展正蓬勃兴起，工业，新的生产方式、整合方式和商业模式的不断涌现，工业互联网应运而生，推动着全球工业体系的智能化变革。设备联接日趋多元化接入工业物联网的智能设备数量和类型越来越多，互联互通产生的海量数据倾向于在数据源头进行处理，而不需要将数据传输到云端，更加适合数据的实时和智能化处理，因此更加安全、易于管理。由产业个体向生态系统转型工业物联网领域的公司将由单一的产业个体向价值链的参与者转变，公司间通过建立并发展紧密的关系，成为工业物联网解决方案供应商的生态系统的一份子。

    工业互联网的技术有四个:一、边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和过程，二、大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键;三、数字李生，即通过数据化方式为工业设备定义数据结构，结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉，完成设备从物理向虚拟环境映射的关键描述,四、通过经验+人工智能的方式，基于经验指导的大数据样本标注通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型，实现判决。 HarmonyXR通过云计算、大数据分析等技术对收集到的数据进行处理和挖掘，为企业提取有价值的信息和知识。

    安全体系是工业互联网的基础，工业互联网打破了传统工业系统与互联网天然隔离的边界，但是安全是影响制造企业上云的关键因素，数据安全与工业安全直接影响工业、经济安全乃至民族总体安全。工业互联网的安全主要涉及数据接入安全、平台安全以及访问安全等方面，通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄露、被侦听或篡改，保护数据在源头和传输过程中安全。通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全以及网站安全；通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源，实现对云平台重要资源的访问管理，防止非法访问。 HarmonyXR的智慧工业互联网一站式解决方案，通过实现海量的设备互联，让设备状态可感可视。吉林智慧工业互联网技术

HarmonyXR可以科学的、系统地规划实现新工业发展的升级，为企业带来精益化、数字化、网络化、智能化。云南推动工业互联网教学

    多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，应用层中，商业智能提升工业App数据挖掘深度。开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架，面向不同工业应用场景，开发搭载人工智能的特定工棠App，利用人工智能手段赋能现有生产过程，为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系，提升预测的准确率，降低运维成本与故障率。二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍，通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型，并找出参数组合。三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库，对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题，设计出的换热器传热效率能提高80%，设计周期为原来的1/9。四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系，提取非结构化数据构建知识图谱和系统，为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域，协同应用知识图谱与数据科学，为GE、壳牌阿美等石油巨头提供企业级决策建议。 云南推动工业互联网教学