科兴电器全自动智能化互感器生产线被评为“科技进步一等奖”，公司建有全球规模最大的静态混料真空浇注系统，车间采用精益化的U型布局，所有产成品全部通过自动流水线流转，保证产品质量，提高工艺水平和生产效率。其中线圈生产、成品装配及全自动检测流水线、线圈干燥用真空隧道炉、烘模及后固化隧道炉、AGV自动流转机器人等设备均为行业首创。目前中压互感器年生产能力可达40万台以上。凭借公司优良的服务和产品良好的质量口碑，科兴电器先后成为各大外资企业、输配电行业龙头企业及在国家电网、南方电网大量中标的成套企业的首选供应商，熟悉国家电网、南方电网、各省电力公司及各大外资企业对互感器的特殊技术要求。
江苏科兴电器有限公司领导层一直注重企业信息化管理，2005年即引入某品牌ERP，由于系统的适用性问题，信息化一直停留在“购销存总账”的电子账阶段。
2009年，引入普实AIO70平台的ERP项目。科兴有15000+种产品、5000+种材辅料，工序流程超过20道；双方密切合作，仅四个月时间，即完成购销存产财成本一体化运行；特别基于生产订单型的成本系统自动运算，对企业的耗料数据采集、工时数据采集难度很高，科兴团队付出了巨大的努力。
2010年，开始导入固定资产管理、成品移动条形码管理、重点工序过数条形码管理（绕制、浇铸工序）。成品100%实现了单品序列号管理，重点工序的计件工资也在系统内开展。
2014年，科兴在泰兴城东工业区建设了花园式工厂并投入运行。在搬至新厂区以前，进行了ERP系统的升级，升级至普实AIO75平台，并于10月启动了OA单元启动，进一步规范及完善企业工作流，提高了企业整体协同能力。
2015年，科兴借助AIO75平台，导入阿米巴经营管理体系。按阿米巴要求的数据粒度，从ERP中抽取相应数据，达到“人人都是经营者”的精细化价值管理；也是普实软件迄今之止，阿米巴数据与ERP结合最完美的案例。
科兴ERP系统已经正常深入运行5年，完成了“购销存产财成本一体化”，对于原料、半成品、产品的管理已经非常到位，同时对于资金类数据也非常准确，产品成本也由系统自动生成，2014年升级成AIO75系统，AIO75构建于云端，顺应移动办公潮流，同时打通了OA+ERP。AIO75内置BI数据分析引擎，便于未来的企业大数据应用，极大提高了企业的办公效率；科兴具备了上MES的信息化先决条件。
中国制造2025新形势下，落后产能过剩即将被淘汰，企业转型升级成为必然。制造业的核心竞争力是合适的成本适时交付出高性价比的产品，来满足客户各方面的需求。客户为什么选择我们企业的产品？ 质量、交付、服务、价格 四要素！如下图：
1使产品有足够的质量性能优势。原料是否合格？ *** 作机台、人员、经过的工序、生产时间是否可追溯？关键工艺参数是否可控？能否防止工人部件装错、产品生产流程错误、产品混装？
2使产品有足够的交付优势。平均生产周期是否明显高于同行业平均水平，加工周期是否稳定，是否预先可知准确的交付日期？生产过程中是否可以及时知道产品所在的工序位置？若工序中报废，是否可以立即捕获到报废数据，并补投料进行加工？
3使产品有足够的成本优势。内部精益生产的水平？影响产能的原因是：设备故障？调度失误？材料供应不及时？工人培训不够？还是工艺指标不合理？是否使设备OEE、材料利用率达到行业领先水平？
4在客户心目中科兴有足够的服务优势。是否可以引入客户自助服务APP，让客户录入订单号自行查看其对应订单的执行进度、产品的质量状态，方便地追溯产品的原料批次、工艺参数是否在控制线以内？
5使企业各级管理者享用清洁及时的生产数据，让整个生产现场完全透明化，以便做出最合理的决策。能否废除人工报表，自动统计每个过程的生产数量、合格率和缺陷、设备台时、设备运行参数、利用率、OEE等；能否针对在线检测数据与关键工序的运行参数，通过大数据分析的方式，寻找出适合于企业的最佳的产品工艺……
企业的管理人员，无论何时身处何地，只要透过Internet就能将生产现场的状况一览无余；通过MES获取信息运筹帷幄，远在国外的客户也可以来关心他们的订单进度、产品品质。
科兴导入MES正是围绕着打造幸福企业的目标，提高企业核心的产品研发、产品制造能力，使科兴具备引领互感器市场，让员工拥有一个稳定幸福的家，为时代做出自己的贡献。
2015年，科兴组织企业中高级管理人员，频繁走访参观国内信息化示范工厂，包括华为、西门子、海尔、徐工、红领等企业。决定引入MES系统，并于11月开始陆续考察MES供应商。
2016年3月，普实通过了科兴严格的供应商筛选，荣幸地成为科兴MES供应商。
2016年4月，科兴与普实联合甄选车间工位机、流程RFID卡、模具RFID卡，普实针对选定的工位机开发相关程序，并接进AIO75的MES平台中。
2016年5月，科兴现场工位机安装、传感器安装、PLC改造、立式触摸屏安装、条形码扫描器布置、ZigBee及WIFI信号调试。
2016年6月，现场测试MES程序并优化；召开设备供应商会议，由普实提供MES的API接口，设备供应商针对科兴所使用的设备进行软件二次开发，以期使现场重要设备数据能实时汇入MES系统。同时，进行大规模的模具清理与改造，模具植入RFID芯片。
2016年7月，设备供应商陆续完成软件的二次开发，进入产线进行联调。MES进行现场试运行，并于7月10日，全面取消车间现场流程卡。制造过程中的工艺参数及图纸，全部通过网络在车间终端上刷卡阅读。在重点生产线布置电子看板，及时反应各工序的计划目标与生产任务。通过近一个月的运行，现场数据达到95%的准确率，MES开始显现出威力。原来要找某订单的在制品，需要花费大量人工，现在直接仅需在系统内查看具体工位即可准确定位；即使在烘房内，也可以准确定位至烘房的某屋某层上、预计出烘房的时间、现在烘房内的温度是多少……
2016年8月，科兴大数据中心硬件安装完成，科兴与普实经过密切沟通，规划了覆盖企业重要管理点的数据分析模型，普实投入大量技术人力开发数据分析，如期交付并进行了系统联调。
2016年9月，科兴大数据优化并验收完成，标志MES成功上线。
企业感言
董事长
◇手工排程，生产计划与实际生产进度脱节，在制品动态无法及时掌握，造成计划排程调度混乱，往往要交的产品不生产、生产的产品又不要交，严重影响产品正常交期。
◇主要以纸单形式报价，凭经验管理，粗放、效率低；对于交期，由于现场在制品情况不明，业务人员反馈交期时往往会留足时间余量，客户服务质量受到影响。
◇生产过程中缺少产品品质追溯管理。
◇车间在制品多，产品生产周期长，造成车间管理难度大，管理成本高；特别是无法及时掌握产品质量损失，往往在交期前紧急补单，给产线安排造成极大混乱。
◇生产过程中工时难以统计、人工填报误差大，工人绩效考核管理有漏洞。
科兴的MES项目从生产过程控制为突破口，依靠信息化系统强大的数据集成能力，成功的解决了传统行业上述的难题。该系统适合于传统离散型中小型制造企业，资金投入少、建设速度快、运行稳定、数据统计准确，彻底解决了科兴电器在数字化时代转型的难点和痛点。
总经理
目前中小企业已经普遍应用ERP，销售、采购、财务、库存等模块应用得比较好，但是车间生产更多的依靠人工去管理，生产排程以及生产进度管控都是靠基层管理人员去完成，设备与模具的使用状态与实时监测数据也未能与ERP系统互联互通。
随着用户个性化的要求越来越多，如何用批量化的手段来满足个性化的需求，将客户端的价值需求作为整个产业链的出发点，改变以往从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，以客户的价值需求出发提供定制化的产品和服务。这就要求产线必须是能够随时换型，根据产品加工状况的改变自动进行调整。
科兴的CPS智能制造一体化系统，基于公司ERP系统开发MES系统，实现与设备、模具的互联互通，监控和管理生产的每一个步骤和工序如何实现，生产部门各个生产设备之间、生产设备和控制器之间，通过制造执行系统（MES）连通起来。满足客户个性化的需求，客户可以在线自主选型，解决生产过程的失控、在制与库存品的大量积压，采用工业智能制造手段（物联网、RFID等技术）提高生产资料的利用率，在智能制造的基础上实现透明生产、精益生产，打造玻璃化透明的幸福企业。
硬件
RFID工位单板机
RFID工位单板机
数据采集器
数据采集器
RFID PDA
条形码PDA
传感器
PLC
广告触摸屏
广告触摸屏
科兴MES项目，经过双方5个月密切合作，达成了MES项目设定的目标，实现了以下六大核心模块的上线运行。
车间排产是根据生产订单及物料的工艺路线来编制工序排产计划；车间执行通过工位机、设备自动计数，利用RFID、条形码、传感器、PLC通讯、设备厂商第三方API系统等方式，及时完成产品加工过数、工时、工艺及缺陷的采集，若有不合格品或报废数据，掌握实时数据以便于在第一时间补单，满足交付。动态实时准确的WIP数据，也是排产调整的依据。
基于订单、瓶颈工序产能、模具状态的工序排产，帮助计划员有效安排车间作业计划，排产数据动态发布至产线，并将排产数据与车间完成数据进行实时比对，车间看板显示作业的达成率。
反映车间各工序实时的在线堆积数，便于车间调度者及时协调资源解决工序瓶颈，保证生产流动的均衡性，最大化的压缩在线产品数量，以达成快速响应客户交付与变更的目标。
智能工厂是企业信息化发展的新阶段，设备联网更是迈向智能工厂的关键一步。以最有效率的方式取得不同品牌、不同通讯协议设备的状态参数信息，并将数据传送至管理系统进一步分析、实现远程监看控制。将设备与生产订单、工序加工相结合，实时反应设备上正在加工的产品，并附加产品上当前的设备参数、实际运行数据，便于后期产品追溯。
设备综合效率是Overall Equipment Effectiveness，简称OEE。每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE由三个关键要素组成：OEE=可用率表现指数质量指数。
通过设备联网捕获设备加工频率，与制造数据上工艺设计的理论加工效率、工厂的工作日历，再结合在线检测一次合格率等数据可得到OEE指标，以帮助企业有效改善及提高现场的生产管理水平。
实时捕获设备动态的运行状态，与安灯模块配合，获得无效工时的原因数据，帮助企业提高设备的运转效率。同时，通过进出的扫码或RFID感应，清晰掌握当前设备正在加工的产品；对于批量间隙式生产的设备，方便追踪存放于设备内产品的序列号或批次。
科学完善的设备管理系统，将紧急性维修改进成预防性维护。为设备创建巡检计划、定期维保计划以及年度大修计划。此外，为了确保设备维保活动能够顺利执行，可以在计划中定义好任何所需的资源、备件、注意措施以及相关文档。
与ERP制造数据模块关联，定义产品工艺参数规范，并管理相应的工艺参数值。通过设备联网，将工艺参数传送至相应的PLC、工位机显示、现场触摸屏显示。
通过传感器、OPC等采集设备实时运行参数，并处理、传输、存储以及为决策支持层提供生产工艺方面的数据依据，真正实现了企业数据的共享。
工艺参数预先定义，以便生产过程中各工序应用。与现场工艺显示设备配合，以达到工艺管理的无纸化传递。若产生ECN设计变更，可与工序加工指令相结合，锁定生产订单某些工序的执行。
通过设备内传感器或直接获取设备PLC等方式，实时采集设备运行参数，为后续品质判定、工艺改进、生产决策提供数据支持。并提供超过工艺控制线的运行报警，以便工艺设备人员及时跟进，防止出现质量事故。
利用设备联网或现场加装工位机等设备，将工艺参数传送至相应的PLC、工位机、现场触摸屏显示，以使各工序电子化查看工艺参数、图纸、SOP及视频 *** 作指南。
模具管理工作是制造型企业的重要工作。模具管理包括新开模具、模具出入库、模具工作量工时统计、模具常规性维护及异常维护等管理工作；查看模具动态的状况，利用率分析等。同时，引入条形码、RFID等技术，还可以起到模具防呆的功能。
通过装模工序，将生产流程卡（或生产订单）与模具相关系，实时捕获模具动态的状态。模具进出的扫码或RFID感应，清晰掌握当前模具的使用次数及生命周期数据，同时为排产、质量分析提供数据支撑。
在模具使用寿命和次数达到设定的数值时，提供检修预警或报废提示，并根据剩余寿命及订单状态，制定开模计划。
安灯系统主要功能是使JIT发生的问题得到及时处理，为了消除中断或至少减少复发的可能性，用灯光或其它信息化手段发问题信号，通知到相应的处理人员。系统根据呼叫、应答、处理完成等数据，来加快异常事务处理，提高生产率。并通过以上数据进行分析，异常呼叫类型统计、应答率及平均延时、处理率及平均延时等。
安灯系统与设备联网获得的实时运行状态数据相结合，获取更精确的设备OEE数据。安灯系统能显著提高日常生产过程中的异常响应、异常解决的效率，从而提高设备的有效运行时间。
安灯系统与设备联网获得的实时运行状态数据相结合，针对停机区分出准确的停机原因。利用现场看板、APP推送，推动异常的快速解决。
AIO75质量管理方案，包括检验项目、工具、水平、标准等，含数据采集、信息传递、数据分析、实时监控、信息反馈、文档管理、客诉处理、量具管理，对于原材料进厂、生产制造和在用户使用过程中的产品整个生命周期进行数据化、网络化、动态化管理，通过持续不断的改进，进一步完善生产质量管理直至企业层的整体化全面质量管理体系(TQM)。
通过在线检测设备所附加的程序API接入MES系统，并获取当前产品关键工序的实际生产运行的工艺数据，将同一产品的质量检测数据与工艺数据进行比对，给客户更多的产品性能的信心保证。若检测有问题，也能帮助企业改善工艺。
统计质量数据的采集、规格化汇总、多维度分析，获取产品合格率趋势、缺陷分布、缺陷损失、报废损失等，以便企业制定合理的质量方针与管理措施。
广义而论，智能制造是一个大概念，是先进信息技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于产品设计、制造、服务等全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成，旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，减少资源消耗，推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。
数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式，包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用。但同时，众多的范式不利于形成统一的智能制造技术路线，给企业在推进智能升级的实践中造成了许多困扰。面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式。
智能制造的发展伴随着信息化的进步。全球信息化发展可分为三个阶段：从20世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通信和控制应用为主要特征的数字化阶段；从20世纪90年代中期开始，互联网大规模普及应用，信息化进入了以万物互联为主要特征的网络化阶段；当前，在大数据、云计算、移动互联网、工业互联网集群突破、融合应用的基础上，人工智能实现战略性突破，信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的智能化阶段。
综合智能制造相关范式，结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，可以总结、归纳和提升出三个智能制造的基本范式（图1），也就是：数字化制造、数字化网络化制造、数字化网络化智能化制造——新一代智能制造。
（一）数字化制造
数字化制造是智能制造的第一个基本范式，也可称为第一代智能制造。
智能制造的概念最早出现于20世纪80年代，但是由于当时应用的第一代人工智能技术还难以解决工程实践问题，因而那一代智能制造主体上是数字化制造。
20世纪下半叶以来，随着制造业对于技术进步的强烈需求，以数字化为主要形式的信息技术广泛应用于制造业，推动制造业发生革命性变化。数字化制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下，通过对产品信息、工艺信息和资源信息进行数字化描述、分析、决策和控制，快速生产出满足用户要求的产品。
数字化制造的主要特征表现为：第一，数字技术在产品中得到普遍应用，形成“数字一代”创新产品；第二，广泛应用数字化设计、建模仿真、数字化装备、信息化管理；第三，实现生产过程的集成优化。
需要说明的是，数字化制造是智能制造的基础，其内涵不断发展，贯穿于智能制造的三个基本范式和全部发展历程。这里定义的数字化制造是作为第一种基本范式的数字化制造，是一种相对狭义的定位。国际上也有若干关于数字化制造的比较广义的定义和理论。
（二）数字化网络化制造
数字化网络化制造是智能制造的第二种基本范式,也可称为“互联网+制造”，或第二代智能制造。
20世纪末互联网技术开始广泛应用，“互联网+”不断推进互联网和制造业融合发展，网络将人、流程、数据和事物连接起来，通过企业内、企业间的协同和各种社会资源的共享与集成，重塑制造业的价值链，推动制造业从数字化制造向数字化网络化制造转变。
数字化网络化制造主要特征表现为：第一，在产品方面，数字技术、网络技术得到普遍应用，产品实现网络连接，设计、研发实现协同与共享；第二，在制造方面，实现横向集成、纵向集成和端到端集成，打通整个制造系统的数据流、信息流；第三，在服务方面，企业与用户通过网络平台实现连接和交互，企业生产开始从以产品为中心向以用户为中心转型。
德国“工业40战略计划”报告和美国GE公司“工业互联网”报告完整地阐述了数字化网络化制造范式，精辟地提出了实现数字化网络化制造的技术路线。
（三）新一代智能制造——数字化网络化智能化制造
数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基本范范式，也可称为新一代智能制造。
近年来，在经济社会发展的强烈需求以及互联网的普及、云计算和大数据的涌现、物联网的发展等信息环境急速变化的共同驱动下，大数据智能、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能等新一代人工智能技术加速发展，实现了战略性突破。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，形成新一代智能制造——数字化网络化智能化制造。新一代智能制造将重塑设计、制造、服务等产品全生命周期的各环节及其集成，催生新技术、新产品、新业态、新模式，深刻影响和改变人类的生产结构、生产方式乃至生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。新一代智能制造将给制造业带来革命性的变化，将成为制造业未来发展的核心驱动力。
智能制造的三个基本范式体现了智能制造发展的内在规律：一方面，三个基本范式次第展开，各有自身阶段的特点和重点解决的问题，体现着先进信息技术与先进制造技术融合发展的阶段性特征；另一方面，三个基本范式在技术上并不是绝然分离的，而是相互交织、迭代升级，体现着智能制造发展的融合性特征。对中国等新兴工业国家而言，应发挥后发优势，采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线。
思想价值决定企业命运的时代已经到来。
在日益全球化和移动互联、人工智能技术日趋普及的趋势下，优势企业之间的最高阶段的竞争，不能局限于硬技术的竞争，而是体现在企业软实力的竞争，亦即思想的竞争。面对今天的市场格局及为未来趋势，你的企业应该有什么样的价值判断，应该有什么样的思想基础，应该发出什么样的声音，这才是关键。
巴黎高科路桥大学秉承法国精英式高等教育体系，针对工业发展需求，将技术、人文与管理相结合，教学内容具有更新快，目的性强的特点，在学术科研上以项目为主线，拥有强大的企业合作背景和资源。学校注重全球发展和国际合作，在四大洲共有67个合作伙伴院校。
ENPC DBA（IM）项目关注学员成长，更关注学员背后企业和行业发展，旨在为学员提供前沿的学术思想，科学的理论支持，同时结合中国当前制造业发展，为学员提供理论与实践之间科学转换的视角、方法和工具。
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据报道，今日工业互联网概念股拉升，东土科技（300353）股票涨停，佳讯飞鸿（300213）、海得控制（002184）、神州泰岳（300002）以及华中数控（300161）等个股集体拉升。那么，工业互联网概念股有哪些呢？小编给大家简单介绍几个吧。金自天正（600560）：公司是由中国钢研科技集团有限公司冶金自动化研究设计院控股的大型工业自动化综合性高科技企业，是北京市科学技术委员会认定的骨干高新技术企业。公司主要从事工业自动化领域系列产品的研发、生产、销售和承接自动化工程及技术服务等，可为用户提供系统、先进、定制化、高性能价格比的工业自动化全面解决方案。
海得控制（002184）：上海海得控制系统股份有限公司成立于1994年，是国内领先的具有多行业系统集成和工程实施能力的企业。海得控制在南京、杭州、北京、广州、武汉、西安、成都、福州、济南、沈阳、长春、新疆等地设立分支机构和区域机构及产业化基地，业务覆盖国内主要区域。为客户提供自动化解决方案与软硬件产品服务。
智光电气（002169）：广州智光电气股份有限公司是一家在电气控制与自动化领域里具有自主创新能力和高成长性的高新技术企业，主要从事电网安全与控制设备、电机控制与节能设备、供用电控制与自动化设备及电力信息化系统研发、设计、生产和销售。公司已建立了以测控技术、电力电子技术、通信技术和应用软件技术为基础的核心技术平台。
神州泰岳（300002）：神州泰岳是一家“价值引导，创新驱动”的人工智能和大数据、物联网与通信、ICT运营管理协同发展的高科技企业，致力于用信息技术推动行业发展和社会进步。公司拥有系统集成一级、信息安全服务二级等顶级资质。公司以科技研发为牵引，打造核心竞争力，拥有软件著作权1500余件，授权专利600余件。
物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思：
其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网的应用：
1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力。
2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温。
3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，网可以实时监测环境的不安全性，情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。
文／杨剑勇
以NB-IoT和LoRa为核心的低功耗广域网无线连接规模日益扩大，且5G也开启冲刺阶段，大连接将掀起新一轮信息 科技 变革，一个万物互联的时代伴随通信技术发展即将到来，只是，万物互联最终透过云端实现跨行业和跨设备互联互通，各种设备所收集到的数据经过“云”上处理，并利用这些数据将会催生众多新商业模式。
万物互联在于通信技术发展，而万物智能在于数据处理，使得各种设备具有感知能力，云端作为数据集散中心，并利用AI技术，使得万物智能得以实现。
物联网核心在于数据的收集和处理，数以万亿计的传感器被嵌入到各个角落，所收集数据经AI技术进行智能分析，正是这个小小传感器，则驱动着 社会 数字化变革，企业有能力获取无限数据，并从中洞察实现快速创新，驱动产业转型升级，基于海量数据，地区甚至可以洞悉未来商业经济。
各种智能设备和传感器联网后，所产生数据并将厘清，挖掘其价值，从而激发物联网潜力。而云服务商则打通了云、端、边，并通过AI能力助力物联网应用落地，至此，各巨头积极布局，不仅有亚马逊、微软和谷歌等国际巨头，包括BAT今年纷纷调整战略，提升云服务战略，向物联网延伸，以此抢夺这条全新赛道。
在此之前，物联网并没有得到大规模部署，物联网高级顾问杨剑勇支持，受制于传感器的部署，跨品牌、跨平台和跨设备之间互通限制，以及物联网设备碎片化等诸多因素，但一线 科技 巨头进入，并伴随传感器部署规模日益扩大，以及无线通信技术迅猛发展，经过云端把人、机器和数据连接起来，且能为物联网所产生的海量数据提供强大的计算处理的平台，是物联网发展关键所在。
至此，巨头的云服务面向各行业物联网云平台应运而生，继而激活数据价值，以丰富的应用来抢夺主导权，对于他们来说，丰富的物联网应用是争夺市场核心，在其平台比拼的是应用能力，覆盖工业、交通、教育和金融等丰富的应用，这将是争夺物联网这一张船票的核心。
物联网不断推进和部署规模日益扩大，数以百亿设备接入网络，其经济价值超10万亿美元，各种设备利用传感器收集数据，一部分在边缘侧处理，并结合云端大脑，使得设备具有感知能力，仅在工业互联网领域就能激发高达7000亿市场规模。制造业在部署各种传感器后，与云平台结合，并利用人工智能技术对数据分析，赋予工业企业依据数据具有洞察力，把制造业推向数字制造转型。
（一）微软
GE在微软Azure云平台上标准化其Predix解决方案，将Predix产品组合与Azure的本地云功能，包括Azure物联网和Azure数据与分析，进行深度整合。在农业应用方向，布勒集团作为一家食品加工系统企业，将人工智能、智能云以及物联网技术相结合，提高玉米产量，同时最大限度地减少谷物地毒害污染。
微软以云、边缘智能和人工智能构件生态，并已经广泛应用智能硬件和工业制造等各行各业，Azure IoT等服务帮助制造商实施工业40，包括ABB和西门子等工业巨擘都在利用微软Azure开发自己的物联网平台。
（二）腾讯
腾讯云和三一重工打造的工业数据根云平台，三一重工连接了全区超过30万台重型机械设备，能够实时采集近1万个运行参数，共积累1000多亿条工程机械工业大数据，实现了全球范围内工程设备2小时到场，24小时内完工的服务承诺，大大提升了运营的效率，堪称工业智慧生态中的典范。
腾讯云在华星光电应用场景中，通过物联网平台采集数据，利用腾讯优图AI图像检测技术，系统可以724小时不间断进行质检工作，准确率达到了90%以上，远远超过人的水平，整个生产周期缩短了近40%。
产业互联网最初的营收机会还是来自云业务，腾讯的云服务增长非常快，市场份额一直不断提高，并强调，云业务的本质决定了需要大量的投入，包括数据中心和服务器方面的支出，这样才有来自云服务的经常性收入。这是腾讯总裁刘炽平在此前第三季度季报后高管电话电话会议上的讲话。
特别今年新成立云与智慧产业事业群后，腾讯积极拥抱产业互联网，通过整合自身技术和生态资源，腾讯云正构筑全链路的开发者服务体系，帮助人工智能、物联网、小程序、云原生领域开发者快速成长，并促进各行业与互联网深度融合，助推产业互联网升级。
（三）百度
百度以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用，百度云质检云解决方案帮助宝钢建立从连接采集、存储计算到理解决策的感知认知平台，并展示了钢包内衬熔损识别的应用。还有宝钢技术和百度共同打造“智能钢包”应用，通过为钢包部署传感器，实时监控钢包状态，并结合ABC能力打造智能调度的钢包管理系统，降低50%钢包烘烤能耗，平均降低出钢温度10℃，可以节约能源成本70亿元，大约可以节约150亿元。
百度在物联网应用中能大放异彩，得益于2010年开始积极 探索 发展AI技术，应用开始在多个领域开花结果，并以百度云为平台把AI能力分享给 社会 ，从农业到工业，从家庭到 汽车 ，以及翻译、图像识别和信息流等产品和服务，百度AI商业落地走在行业前列。在百度看来，人工智能将推动全 社会 新一轮产业变革，“云”巅之上的企业正向着智能化、AI化升级。
（四）阿里
阿里云在制造业也有不少案例，通过云＋AI+IoT能力先后为协鑫集成、天合光能和徐工集团等大型制造企业提供服务。基于阿里云可以轻松安全地将设备连接至云，从边缘设备到云端，从各种设备上收集数据、分析数据，帮助制造业提高运营效率，如协鑫光伏切片生产车间，生产良品率已经提升1个百分点，每年可节省上亿元的生产成本。
全球工业40和智能制造如火如荼进行中，这制造业升级大趋势下，越来越多的制造商开始评估并加大部署物联网，不仅西门子和通用电气等工业巨擘，包括 科技 企业也积极涌入，出击这个新风口，纷纷推出打通数据的工业互联网云平台，透过云端连接设备、服务和数据，并经AI技术处理，可以实时监测工厂运转状态，自主检测生产线上机械异常，以数字化来提升工厂生产率和产品合格率，推动制造业向数字化转型。
作者系物联网高级顾问杨剑勇，网易最佳签约作者，致力于深度解读IoT和AI等前沿 科技 ，基于对未来物联网洞察和对趋势判断，其观点被众多权威媒体和知名企业引用。
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