东莞数字孪生工厂3D交互模型、3D视觉建模、智慧城市园区3D仿真模型。 数字孪生工厂建设的方法框架在数字孪生工厂的方法框架中，虚拟模型对其镜像物理对象进行数字化、可视化、建模和逻辑仿真。 一方面，仿真结果可以实时显示给生产控制人员和运行管理人员，辅助决策。 另一方面，也可以直接形成控制指令，直接反馈给生产设备的控制器。

东莞数字孪生工厂实时监控设备生产运行状态数据，查看历史曲线，调取监控视频，快速获取设备工程信息和随机数据，全面分析设备运行状态和运行参数趋势，确保设备安全运行。 清晰直观地查看癌症数据科学3D场景中火灾、人身伤害等危险源的空间分布，查询危险源属性、风险性质和等级，方便高效地管理危险源智慧园区可视化，并制定检查方案和视频危险区域等待监控部署。

东莞数字孪生工厂3D交互模型、3D视觉建模、智慧城市园区3D仿真模型

东莞数字孪生工厂管理人员可以在3D场景中快速直观地查询厂区应急资源分布和具体信息，辅助应急响应和决策，提高应急救援的准确性和有效性，提高应急管理水平企业的。 通过3D数字化工厂，巨蟹数字化工厂的运维人员可以快速学习和掌握整条生产线的工艺流程，了解设备的空间位置和工程信息，查看关联的设备图纸和随机材料配合设备的3D模型，可以大大提高训练效率和效果。

东莞数字孪生工厂方法框架包括数字孪生方法和数字孪生模型。 在制造工厂生命周期的不同阶段，侧重点不同，构建数字孪生的方法和模型也会不同。 无论在哪个阶段，癌症数字技术的数字孪生框架必须围绕人、信息模型和物理对象来构建，并且这些元素可以串联起来，实现癌症数字孪生元素之间的双向信息交互。工业物联网。

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工业互联网有多强大？

一组数据可以让你一目了然：在一家光伏企业，每年有数亿的生产成本因为产生的废品而被浪费。 部署工业云后，利用云计算和人工智能，提高了1%的良率，每年节省数亿的生产成本。 这只是工业互联网赋能制造业的一个例子。 我们来看看工业制造与消费市场对接后的场景：打算装房的消费者可以通过网站傻瓜式定制设计在家中设计自己的新家，然后下单购买。 从订单生产到收货再到装修，整个过程都可以在手机上看到，甚至家居装修的过程也可以直播给朋友或网友看。 这个几乎无缝的需求-生产-需求满足的过程，发生在佛山一家名为欧海诺瓷砖的公司身上。 在部署工业互联网之前，该公司曾受到产能过剩的困扰。 工业互联网的部署迎来了新的春天，通过云服务连接生产和消费，让其更好地洞察和理解用户。 按需定制工业云，按需定制生产。

工业互联网就是这么“神奇”。 虽然说化腐朽为神奇有些夸张，但打破传统制造与市场需求之间的壁垒，提高良率和效率，才是对传统行业真正的赋能。

就在11月21日，2017中国工业互联网大会在广州召开。 工业和信息化部副部长陈肇雄在致辞中指出，当前，工业互联网已成为世界主要国家争夺未来工业发展制高点的重要领域。 机遇与挑战共存，机遇大于挑战； 我们要抓住发展机遇，加快我国工业互联网发展。 一天后，11月22日，阿里云宣布将在广东建设阿里云工业互联网云平台，并将国家工业云总部设立在广州。 未来，它将继续以ET工业大脑与广东制造业融合，根据企业需求进行深度再造。 ，推动广东制造业向智能化转型升级。 其中一个背景是，一个月前，阿里云承诺打造国家级工业云平台。

纵观全球工业互联网的进程，我们可以看到其中盘绕着两个分支。 一是亚马逊、阿里云等互联网巨头正在打造工业互联网云平台； 二是西门子、海尔等制造业领军企业开始打造自己的工业互联网云。 为了书写方便，这里我们将互联网巨头方阵称为“云学派”，将制造业自给自足的实现路径称为“工厂学派”。 接下来我们看看云学校和工厂学校哪个更好。

以亚马逊、阿里云为代表的赋能模式“云派”

工业互联网的本质也是互联网和云。 因此，在云服务方面积累的互联网巨头自然成为了工业互联网的先锋主力军。

以亚马逊为例。 早在两年前，作为全球市场最大的公有云，亚马逊旗下AWS就发布了工业互联网新平台——AWS IoT，旨在让制造业客户的硬件设备轻松连接AWS服务帮助客户存储、处理和分析全球范围内连接设备生成的数据。 此后两年，亚马逊一直在深耕工业互联网。

以阿里为例，2014年，阿里云与中石化合作进行云平台建设，随后为中石化部署了中石化专有云。 2016年，与徐工集团共同打造“徐工云”（XCMG-Cloud）。 此外，还与协鑫光伏、比亚迪、国家电网等在工业互联网云平台部署方面有不同程度的战略合作。

作为“云学派”，互联网巨头布局工业互联网背后的主线是充分发挥自身在互联网和云计算方面积累的优势，利用技术优势在消费领域积累算力和经验。云场。 ，结合工业制造业具体特点，赋能、共建。

这种共建实际上与互联网巨头的实际情况有关。 无论是亚马逊还是阿里，都擅长互联网技术，但无论是主营业务还是云服务业务，与工业制造始终存在着一段艰难的距离。 因此，虽然这些互联网巨头赋能工业互联网的愿望是好的，但要想真正实现赋能，还需要深入理解工业制造业的逻辑、痛点、关键点，才能真正实现赋能。准确把握工业互联网。 脉冲。

因此，通过与亚马逊AWS与通用电气、阿里云与中石化等工业制造企业的共建，成为“云学堂”推动工业互联网部署进程和深度的“捷径” 。 除了合作之外，阿里云与其他公司不同的是，它率先将AI技术的研究放到了车间里。 阿里云机器智能首席科学家表示，如果你经常去工厂，很大概率会遇到阿里云工程师。 他们的算法都是在车间里与工人和机器一起打磨出来的。

但对于工业互联网来说，不仅仅是提高良率那么简单。 效率、连接能力、互联能力都是工业互联网云平台的重要任务。 不仅要实现设备与设备之间的连接，更要能够在人与设备连接、通用设备连接等过程中精益求精。通过与工业一线企业共建制造中，能够及时发现问题、解决问题，并通过分析问题原因和不断调试，云对工业制造的赋能将变得更加精准和全面。

正如阿里云AI首席科学家闵万里所说，工业制造和物联网连接为我们提供了强大的神经网络和健康的骨骼，让我们能够实时感知这些数据。 但“感觉”之后，还需要“动”，怎么“动”呢？ 需要用脑子去思考。 阿里云首先要补上缺失的“大脑”，兼容并开放工业互联网现有的传感器和控制协议。 他们的制造商将成为我们的合作伙伴。 他们收集数据，我们实现数据的对接，与“大脑”连接，形成完整的闭环。 链接之后就形成了数据流，可以形成智能的管理和控制流。

以西门子、海尔为代表的“工厂派”、“自给自足”

与拥有技术基因和计算能力优势的“云派”相比，以西门子、海尔为代表的“工厂派”工业互联网虽然拥有制造基因，但没有互联网云计算技术基础，这是它的弱点，链接在哪里。 不过，从更好地理解制造业的角度来看，“工厂派”也有其自身的优势。

作为德国工业4.0环境下开发的工业云平台，西门子去年推出了“-西门子工业云平台”。 作为一个开放的生态系统，工业公司可以将其用作预防性维护、能源数据管理和工厂资源优化等数字服务的基础。 因此，机械设备制造商和工厂可以通过该平台监控其设备车队，实现数控机床和传动链（Tool & Drive Train）的预防性维护。

巧合的是。 美国通用电气也在工业互联网云平台上发力。 2014年底，GE推出工业互联网软件系统。 在接下来的几年里，GE不断对其进行打磨和优化。

而尽管收购了GE的家电业务，它也因此成为GE最大的“客户”。 但这并没有阻止海尔自主探索工业互联网的决心。 作为国内“工厂派”，海尔的工业互联网布局日益清晰。 一个月前的10月30日，海尔集团发布智慧云战略，并与多家战略合作伙伴举行签约仪式，正式宣布加入中国云计算市场的竞争，目标是成为中国第一云平台。工业互联网。

以西门子、海尔为代表的“工厂派”的优势在于其本身就是一家制造企业，对生产制造过程有“清醒的认识”。 它打造的工业云更多的是基于制造业的思维。 在制造方面有一定的优势。 但由于“工厂派”缺乏互联网基因，更多从自身制造需求出发，因此更加自给自足。 将自身制造业务中的工业云布局经验复制给同行，可能存在能力和“道德”方面的问题。

虽然海尔希望将工业互联网部署在企业与用户交互、需求定制、产品开发、原材料采购、产品制造、物流、服务等整个制造流程中，但这些流程或许可以在自己的企业中实现但一定要概括地说，对于缺乏互联网技术基因和推广能力的制造企业来说，他们实际上是在做专家的事情，这会造成资源的浪费。

工业互联网的想象空间和难点在哪里？

工业互联网的两个命题是：1、实现； 2、普及化。 前者意味着必须有执行能力。 对此，海尔可以直接将其工业互联网云平台部署到自己的企业中，实施上不存在任何障碍。 阿里云也通过与徐工等企业的合作，不断推动能力的部署和输出。 困难在于普及。 赋能一两家企业很容易，但要将这一目标普及到几万、十万甚至更多的企业，还是非常困难的。

比如，在闵万里看来，珠三角地区的工业生产线起步更早，比长三角地区更早，这也带来了一个问题——传感器不够。 我们去车间的时候，首先去了长三角地区一家比较新的德国产线厂家，看看阿里数据采集完成后最好的状态是什么。 答案是肯定的，只要数据接入“工业大脑”，业务就会好起来。 现在对于80年代、90年代的生产线来说，如何收集数据是最大的问题。

但这需要战略餐饮，需要从战略高度考虑和部署工业互联网云平台的实施和普及。 对此，目前有两种做法。 一是与尽可能多的制造企业联合部署； 二是重点推进制造业发达的重点领域。

关于第一点，西门子选择了与亚马逊合作，通用电气也选择了亚马逊。 早在2013年，通用电气全球软件业务负责人比尔·鲁赫就公开表示“工业互联网应该像今天的互联网一样”，因为“这是一个生态链产业”。 它表达了通用电气部署工业互联网云平台的主张，即构建生态链、纵向横向整合、做大做深。

关于第二点，正如西门子、通用电气、亚马逊都将目光投向了中国市场一样，中国的互联网巨头也纷纷进行区域细分，选择重点领域进行细分。

例如，上文提到的阿里云选择了广东作为其最新战场。 这里的背景是，广东是制造业大省，在全国乃至全球制造业中处于领先地位。 广东可以在发展中国制造业方面发挥关键作用，就像在战争中炸毁地堡一样。 此外，广东拥有适宜创新创业的环境，信息技术和信息产业较为发达。 与其他地区相比，有更好的条件和能力发挥智能制造的推动作用。

与海尔在“基地”青岛的尝试不同，阿里云在广东的布局其实有其背后的战略考量。 一方面，通过阿里云工业互联网云平台在广东的建设，为制造业大省广东省提供了一块肥沃的“实验田”，使其工业互联网云平台的输出能力能够持续发挥。优化升级。 另一方面，将国家工业云总部设在广州也有利于在不断积累经验的过程中将广东模式推广到全国。

据闵万里介绍，去年6月之前，传统企业对互联网的接受程度很低。 阿里云联系了苏州地区的数十家工厂，但均被拒绝。 工厂们以为互联网公司来找我就无能为力。 今天的情况比一年前好多了，因为有真实的案例可以说话。 “我们协助江苏协鑫光伏、浙江中策橡胶，都取得了成效。协鑫光伏就是一个典型案例，它没有任何硬件投入，只是利用现有的数据，比如车间湿度、温度、砂浆上下等内部温度，嫁接到云计算的“大脑”上，“大脑”对生产参数进行深度学习计算，分析与良率最相关的60个关键参数，并构建参数曲线，对生产过程中的变量进行实时监测和控制生产过程，立即降低成本，提高效率。”

降本增效的效果用数据更能看得见：保利协鑫切片事业部副总裁刘建平4月在江苏省制造业创新发展论坛上表示，随着阿里云推进智能制造其中，保利协鑫切片业务部门人均月产量增长506%，生产周期缩短50%，直接人工成本降低45%。

从这个角度来看，工业互联网云平台的架构并不难。 难的是如何围绕网络化协作、个性化定制、服务化转型等新模式、新业态真正赋能实际研发、设计、制造。 是否能有效提高良品率、降低能耗、减少库存、提高效率。 这一点是对所有“云学校”、“工厂学校”工业互联网云平台的关键考验。

展望工业互联网的未来，其想象空间在于云能力不断渗透到整个制造业的细枝末节中。 无论是20%的头部企业，还是80%的长尾企业，在工业互联网的赋能下，制造业的又一次春光焕发已经成为现实。 不过，在这波工业互联网浪潮中，“云学校”还是“工厂学校”，谁会率先交出一份优秀的成绩单，还有待观察。