智慧工业互联网解决方案

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解决的问题

功能架构

解决的问题

解决劳动力缺口

据了解，在有的行业，持证工人有1300万就业人员，其中数据采集的人员占70%，我们通过和数百个客户一起合作，把工业互联网的技术应用在这些企业的服务当中，产生的结果是减少了70%的数据采集和分析的时间。

从另一个角度来考虑，专业技术人员在就业队伍中的比例越来越小，现在是10%，而且我们的工业知识都掌握在这些工人手中，怎样能够保证这些工业知识能够继承下去，这是工业互联网能够提供的价值。
提升增量收入

我们现在的后市场服务是一个很大的机遇，在西方国家后市场的利润占比是40%以上，在中国现在只有20%，还有很大的提升空间。

我们可以通过工业互联网把后市场服务这个价值提高得更多，直接通过工业互联网把设备从进入市场以后就开始跟踪，分析这些设备的使用情况，及时提供维修服务，提升设备使用率。
提高资产利用率

据相关数据了解，2019年我国新增资产有近10亿元，其中15%的新增产品是自动化设备，但是根据龙智造工业云的客户的相关数据分析，这些资产的有效利用率还不到28%，这意味着数百万的设备没有得到高效利用。

如果我们把1万多台设备全都联网，联网后的设备使用率大大提高，我们可以分析出哪些设备的利用率太低，哪些设备需要用不同的方式来管理，包括派单、劳动力，管理大大提升，通过工业互联网可以把资产轻量化，得到更大的回报。
提高产品的核心竞争力

通过产品研发的数字化，产品使用状况分析，产品特性在不同应用场景分析，我们可以开发出更好的产品功能，更好的产品。

工业互联网主要解决劳动力成本上升的问题，解决增量收益的问题，解决存量资产管理的效益提升以及为客户提供最有价值的产品，这些都是工业互联网着重解决的问题。

方案优势

支持多类型数据灵活接入

通过标准数据采集协议（如Modbus、Zigbee、BLE、REST等），借助实时流数据接入、离线批数据接入等技术，灵活接入各类设备、自动化和应用系统、互联网等多来源、多类型的海量数据，并通过分布式文件系统（HDFS）、非关系型分布式数据库（HBase）等技术进行有效存储，并将边缘分析结果向云平台集成。
遵循 “大平台、微服务、轻应用” 的设计理念

平台采用API全生命周期管理架构，支持微服务的快速开发和已有微服务的快速导入，实现对企业的服务资产进行统一监控、分发、管理，构建工业应用生态群，实现平台云化、数据资产化、应用服务化、服务资产化、工业智能化。
提供自主可控原生云特性的全栈云服务

平台架构在传统三层云架构基础上，将敏捷交付、DevOps、微服务架构、组织变革等融为一体，预置了丰富的公共服务，打造了独特的云平台+内容服务能力，基于PaaS云平台的大数据服务能够充分发挥云的弹性、敏捷、高效的应用优势。
支持跨行业、分主题的应用服务

作为跨行业技术平台的服务输出端，基于开放环境部署，面向智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等典型应用场景，分行业、分场景、分主题，提供灵活的应用服务，并直观展示分析结果。

核心功能

大数据中心平台
智能生产管控系统
设备健康管理系统
工业大数据可视化系统

围绕科研、生产、制造、质量构建百余项智能决策指标，建立百余个核心数据实体模型，上万个标准属性，对企业的工业大数据资产进行全面盘点，涵盖智能制造、智能车间、智能工厂等多行业实现万物互联。

以工业物联网平台为基础，以工业现场设备、数据、系统集成为前提，通过工业大数据和人工智能组成的工业互联网平台将对智能制造提供全价值链的赋能型产品，包括数据采集、数据汇聚和业务分析、问题反馈、实现业务预测优化等。

设备全线管理与实时监测，涵盖设备数据远程监控、运维、状态分析、故障智能诊断、故障预警联动、设备信息管理等功能，实现设备全生命周期管理。

通过对生产数据的统计、智能化分析、机器学习算法演变，推演模拟出不同生产方法所带来的生产效益;自由组合形成新的生产方法，演算模拟结果，对生产创新提供最直接的研究測试方案。