2025工业互联智能工厂边缘云整体解决方案（51页 PPT）

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工业互联网 智能工厂边缘云解决方案 目 录 1st 行业分析 解决方案及其场景分析 基础能力方案落地 典型案例 3 智绘工厂，智造未来 国务院发布工业互联网指导意见 总体 目标 发展 目标 到 2025 年，基本形成具备国际竞争力的基础设施和产业体系。覆盖各地区、各行业的工业互 联网网络基础设施基本建成。在 2018-2020 年三年起步阶段，初步建成低时延、高可靠、广 覆盖的工业互联网网络基础设施，到 2035 年，建成国际领先的工业互联网网络基础设施和平 台 加快工业互联网平台培育 1. 围绕数据采集、平台管 理、建模分析以及平台间互 联互通等关键技术和能力建 设，发挥好骨干企业与重点 科研院所的核心作用，搭建 跨行业、跨领域的国家级工 业互联网平台，建设一批能 够支撑企业数字化、网络化、 智能化转型的企业级平台。 推动百万企业上云 1. 鼓励工业互联网平台在 产业集聚区落地，推动地方 政府通过财税支持、政府购 买服务等方式，鼓励中小企 业业务系统向云端迁移，实 现大企业建平台和中小企业 用平台双向迭代，互促共进。 夯实网络基础 1. 面向企业低时延、高可 靠、广覆盖的网络需求， 推动工业企业内外网建设。 加快推进宽带网络基础设 施建设与改造，扩大网络 覆盖范围； 2. 支持工业企业以 IPv6 、 工业无源光网络（ PON ）、 工业无线等技术改造工业企 业内网。 1. 开展功能、性能、适配 性、安全性、可靠性等工业 互联网平台技术验证与测试 评估服务，规范平台的发展 秩序，推动平台功能不断完 善，加快平台落地应用。 开展工业互联网平台试验验证 《深化“互联网 + 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》 构建起与我国经济社会发展相适应的工业互联网生态体系，并进一步提出 2025 年、 2035 年 和本世纪中叶“三步走”目标。 4 智绘工厂，智造未来 国家多角度加速推进工业互联网发展 第十四个五年规划和 2035 年远景目标提出，要“积极稳妥发展工业互 联网”“在重点行业和区域建设若干国际水准的工业互联网平台和数字化 转型促进中心”。  强化顶层设计 工业互联网以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障、产 业为支撑、应用为牵引。从网络、平台、数据、安全四方面，国家先后 印发政策文件。全国 31 个省份累计出台近 5013 项属地工业互联网相 关政策部署工作。  完善功能体系 产业基地强化区域协同。工业互联网产业基地作为促进工业互联网产业 集聚、区域发展的重要抓手，依托国家新型工业化产业示范基地建设， 遴选了 8 个基地。工信部先后复函支持多地创建工业互联网示范区， 鼓励先行先试、改革创新，打造工业互联网创新发展高地。  优化区域布局 持续组织开展工业互联网试点示范遴选工作，围绕网络化改造、标识解 析、平台等方向共遴选出 381 个试点示范项目，在全国范围内树立起 工业互联网应用样板标杆。实施“ 5G+ 工业互联网” 512 工程，在建项 目超过 4000 个，打造了上万个 5G 应用创新案例。  加强示范引领 工信部、财政部联合印发《关于开展财政支持中小企业数字化转型试点工 作的通知》，从 2022 年到 2025 年，围绕 100 个细分行业，支持 300 个左右公共服务平台，打造 千家“小灯塔”企业作为数字化转型样本，带动 广大中小企业“看样学样”加快数字化转型步伐，促进专精特新发展。  实施财政支持 已成为各地推动实体经济转型升级，打造新发展动能的重要抓手。目前， 全国 30 余个省市明确对“工业互联网”方向的政策支持，并通过设立专 项、建立专班等方式加大投入力度，因地制宜推动工业互联网发展，初 步形成系统推进、梯次发展、优势互补的产业发展格局。  地方大力支持 1 2 3 4 5 6 5 智绘工厂，智造未来 工业互联网产业链分析及发展趋势 注重垂直行业的落地、云边端协同管理和调度能力的提升、生态培育的竞争、平台解决方案的增长及技术创新 云边端协同管理和调度能力提升 随着分布式云、边缘自治、边边协同等技术的不断发展和创新，工业互联网平台将逐渐具备更强 的云边端协同管理和调度能力； 生态培育成为竞争焦点 工业互联网平台的竞争将逐渐转向生态资源的整合和利用。平台将通过整合研发资源、供应商资 源和用户资源，构建基于平台的共赢生态系统； 平台体系加速向垂直行业落地 针对不同行业的特点和需求，平台将提供更加定制化的解决方案，包括设备管理、生产流程优化、 质量检测等方面； 技术创新持续推动 平台将不断引入新的技术和方法，例如人工智能、区块链、 5G 等，提升平台的智能化、安全性 和高效性。同时，平台也将积极探索与其他领域的融合和创新，例如与物联网、智能制造、智慧 城市等领域的协同发展，推动工业互联网平台的持续创新和发展。 6 智绘工厂，智造未来 离散型行业背景 – 政策和技术环境 5G 、智能制造、工业互联网政策频发，成为新基建重要组成部分  自《智能制造 2025 》发布，工业互联网产业从学术研究层面向场景落地推进，政策体系逐步完善，伴随人工智能、工业互联网、物联网、 5G 等纲领性文件 出台并逐步打破技术瓶颈，各层级积极响应发布发展规划、工作计划、推广指南，试点和示范项目进入常态化，已经连续三年写入《政府工作报告》；  工业互联网作为企业数字化转型的载体，在新基建政策的驱动下快速发展。 1 、构建新型基础设施，适度超前，“以建促用” 理解 1 ： 5G+AICDE 已成为新型融合的基础设 施，正在成为产业数字化转型的基础。 2 、推进 5G 应用创新，保持战略定力 理解 2 ： 5G 应用创新已进入深水区，我们已经探 索出一些融入行业的路径，需要加大投入，推进“场 景化→标准化→规模化”。 3 、尊重客观规律，加速产业成熟 理解 3 ：需要加速 5G 工业终端模组等产业链成 熟，解决 5G 落地最后一米的问题，实现工业设 备的 5G inside 。 4 、创新合作方式，共推融合发展 理解 4 ：数字产业化、产业数字化都离不开跨界融 合创新，需要我们需求共同发现、产品共同创新、 项目共同交付、价值共同创造。 5G 不仅是运营商的 5G ，更是千行百业的 5G 国务院 工信部 财政部 2015.05 2017.11 2018.02 2018.06 发改委 工信部 工信部 工信部 工信部 发改委 《智能制造 2025 》 《智能制造发展规划 （ 2016-2020 年）》 《增强制造业核心 竞争力三年行动计 划 (2018-2020 年 ) 》 工业互联网“ 323” 行动 《工业互联网发展 行动计划 (2018— 2020 年 ) 》 《“ 5G+ 工业互联 网” 512 工程推进方案》 “ 新基建”将 5G 、工 业互联网上升至中央 政治局会议最高层级 《工业互联网创新发 展行动计划（ 2021 年 -2023 年）》 2016.12 2019.11 2020.03 2021.01 7 智绘工厂，智造未来 行业趋势 流程 监控 设备性能管理 （ APM ） 设备 联网 控制 故障 预警 维护 规范 故障 预测 使用 透明 能耗 优化 产品数字化 Product 生产数字化 Production 性能数字化 Performance 虚拟设计 虚拟生产 物理生产 EDI 接口标准化 集成数据库 深度学习 决策模型 人工智能 云 / 边缘 自优化系统 人工智能 精准操控 生产参数转移 商业模式变革 云 / 边缘 资产可控制 / 流程可监测 故障可预测 能耗可评估 数字孪生 智能制造 决策智能 价 值 跨系统、设备、应用和运营服务实现互联互通 构建多样多维的深度学习模型 全新生命周期的产品、服务、应用的创造  连接设备以远程控制  汇聚数据到平台以可监控处理  减少停工时间，保障高效运转 与客户体验 从多个企业级 IT 系统汇聚数据以分析处理 利用大数据分析手段洞察数据 基于全新洞察优化流程、提升效率 构建多维度机器学习模型进行预测预警 针对流程固化、减少成本和提升成果效率形成 规范化的解决方案 连接与监控 Connect & Monitor 分析与预测 Analyze & Predict 数字化与转型 Digitalize & Transform  数控机床  工业机器人  柔性制造系统  工业以太网  供应链网络协同  ERP/MES  CRM/SCM/SRM  CAD/CAM  OPC 独立架构协议 / 远程控 制  大数据  人工智能  云计算 / 边缘计算  物联网  5G  工业互联网平台  PLC 通信协议  TSN （时延敏感网络）  边缘计算 8 智绘工厂，智造未来 工业互联网发展的痛点分析 痛点 1 痛点 2 痛点 3 工业赋能深度 待提高 互联网技术融合 待加强 互联网模式探索 待深化  工业现场大数据价值挖掘少  优化自决策类算法落地少  优化控制闭环未打通  “ 大模型”工业应用脚步慢  重建设、轻运营  数智类 APP 应用少  诊断、优化等数据服务少  流程管控多，深入工艺过程少  仍以“项目制”为主  知识服务收费的模式落地少  数据要素市场化待拓展  高校、协会等资源未充分连接 9 智绘工厂，智造未来 云计算与边缘计算范畴 迈入 5G+AI 时代，新型业务需求如智能制造、机器视觉、 增强现实 AR 、虚拟现实 VR 等应运而生。这些业务场景对时 延和网络带宽有着强烈的诉求，而在传统的集中式云计算场景 中，所有数据都集中存储在大型数据中心。由于地理位置和网 络传输的限制，无法满足低时延、高带宽、数据不出厂等要求。  网络高时延：传统云计算无法及时处理和分析新型业务产 生的数据，导致应用终端获得的响应慢，体验差；  带宽高成本：新型业务的应用终端产生的数据回传云端将 消耗更高的网络带宽带来高昂的网络成本；  数据合规性：新型业务数据存储在云端，无法满足企业对 敏感数据本地化存储的要求，知道影响企业数据上云策略。 面对传统集中式云计算的固有局限性，边缘计算成为应对 新型业务和数据据合规业务的较好选择。边缘计算通过在靠近 终端应用的位置建立站点，最大限度的将集中式云计算的能力 延伸到边缘侧，有效解决以上的时延、带宽及数据安全性问题。 云计算 Cloud Computing  大规模集中式计算形式  面向对数据处理量大和周期 长的业务，使能 ICT 变革  将可伸缩、弹性、共享的物 理和虚拟资源池以按需自服 务的方式供应和管理 边缘计算 Edge Computing  小规模分布式计算形式  面向对响应速度和网络质量 要求高的业务，使能 OICT 数字化  将主要处理和数据存储放在 网络的边缘节点 VS. 定义 特征 场景 云边协同，更大程度发挥计算价值 图注： ICT ： Information and Communication Technology （信息和通信技术） OICT ： Operational ， Information and Communication Technology （运营，信息和通信技术） 云计算和边缘计算 10 智绘工厂，智造未来 边缘计算范畴 从广义上讲，云计算囊括边缘计算，边缘计算是云计算的扩展，二者相互协同（简称云边协同） 边缘计算范畴 按照从用户 / 终端到中心云的距离，云计算可以划分 3“ 圈”：  第一个“圈”是现场边缘，覆盖 1~5ms 时延范围，算力以 AI 推理为主，主要面向自动驾驶，工业互联网等实时性业务；  第二个“圈”是近场边缘，覆盖 5~20ms 时延范围，算力以渲染为主，同时还有一部分推理，主要面向视频场景；  第三个“圈”是传统的公有云（也称为中心云），覆盖 20~100ms 时延范围，用于承载未下沉到边缘的业务，例如海量的数据 存储，挖掘，训练等。 工业场景中的边缘计算主 要围绕现场边缘，面向工业边缘 场 景 ， 推 出 了 边 缘 智 能 小 站 EIS ： 提供部署在用户数据中心 的软硬件一体的边缘解决方案。 目 录 2st 行业分析 解决方案及其场景分析 基础能力方案落地 典型案例 12 智绘工厂，智造未来 工业互联网平台整体架构 5G 边缘网关 SD-WAN 终端 工业传感器 数据采集设备 ... 5G 切片 5G+MEC 5G+ 行业专网 5G+F5G 5G+TSN ... 云服务 统一架构 全栈专属云 按需定制 私有云 边端融合 边缘小站 弹性调度 公有云 云管平台 云原生平台 工业互联网云建设 赋能服务产业全流程 科学决策综合运营 资 产 管 理 体 系 标 准 规 范 体 系 安 全 保 障 体 系 运 维 管 理 体 系 工业互联网企业服务平台 工业安防 设备智能运维 工业质检 高精度定位 AR 辅助 生态合作伙伴 工业企业 / 园区 政府工信部门 物流调度 供应链管理 ... 政策信息解读 生态伙伴专区 行业大咖分享 标杆案例展示 数据治理 AI 智能算法 大数据计算存 储服务 研发设计应用 生产制造应用 质量管控应用 各类行业应用 行业解决方案 产品解决方案 各业务领域解 决方案 产 业 大 脑 运 营 管 理 1 系列 5G 工业终端，是指能 够满足工业企业的设备数据采 集、传输和过程控制等需求的 5G 工业终端。 平台 云 网 端 5G 工业终端能够满足工业企业的设备数据采集、传输 和过程控制等需求的 5G 工业终端。 5G 工业专网针对工业场景定制安全可靠、超大带宽、 超低时延、海量连接的高品质 5G 网络，实现从离散 私网向统一架构的标准专网转变。 多种云端部署方式：公有云、全栈专属云、私有云和 边缘云，实现从中心工业云节点到各省区域工业云节 点到工业园区边缘节点的打造。 场景 1 个平台，工业互联网企业服务平台是能力体系的核 心，充分运用云计算、大数据、人工智能等技术，打造 产品、解决方案、数据、生态相结合的赋能体系，连接 企业和政府，实现产业链上下游、大中小企业协同发展。 N 个应用场景，聚焦工业产业共性和公共性服务 的需求场景，基于 1 个工业互联网服务平台及 3 个能 力，将原子化的平台能力调用整合，赋能行业全流程 业务，实现从研发设计、生产制造、质量管控、安全 生产、供应链管理、仓储物流、运维运营等环节的全 覆盖。 安全 提供针对工业网络、设备终端、控制应用、数据安全 等方面的监测感知、威胁防护、处置恢复等安全应用。 能力 3 个能力， OnePower 平台能力、信创私有云平台能 力及信创集成验证平台能力，满足客户国产化需求。 OnePower 平台能力 信创私有云平台能力 信创集成验证平台能力 13 智绘工厂，智造未来  实现良性竞合，避免重复建设  政府、协会、企业共建生态圈  双跨与行业、区域级平台协同发展 生态方面  “ 管道式”平台化运营  数据要素和模型开放化、市场化  知识、模型等创新增值服务 模式方面 方案目标  基于知识图谱的数字孪生技术  融合大模型的数据智能技术  基于隐私计算的数据融合应用 技术方面 助力工业企业数智化转型 赋能行业高质量发展 推动区域经济一体化协同 • 打造高效、绿色、安全工厂 • 模型代替人工实现工艺优化、决策 • 实现精益管理，提高管理效能 • 制造业服务化转型，引领智能制造 • 中小企业享受数字化转型红利 • 推动行业协同、创新、高质量发展 • 汇聚智力资源，建行业智库 • 产融一体化，释放工业数据价值 • 助力区域经济发展、提优服务 工业互联网平台 14 智绘工厂，智造未来 一大平台 - 工业互联网企业服务平台 平台运营综合端 统计分析 ... 订单管理 用户管理 可实现用户信息管理、角色权限管理、平台融合的产品应用管理、内容 发布管理、菜单模块管理、统计分析报表、项目管理、在线咨询等运营 管理端功能。 产品管理 平台服务端 信息共享交流 ... 解决方案 产品应用 面向设备制造业、钢铁行业、纺织业、医药制造业等行业，提供从研发 设计、生产制造、检验监测、物流运输、服务管理等全流程的产品能力 和解决方案，帮助企业实现快速的数字化转型，同时设有交流共享专区， 方便产业大中小企业协同发展。 产业大脑 15 智绘工厂，智造未来 平台服务 1—— 通用基础能力 首 页 最 新 资 讯 、 热 门 服 务 、 明 星 企 业 、 成 功 案 例 等 政 策 新 闻 热 点 新 闻 、 最 新 资 讯 、 最 新 政 策 、 申 报 通 知 等 。 资 金 申 请 数 字 化 转 型 补 贴 资 金 全 流 程 。 企 业 互 动 解 决 企 业 问 题 ， 聆 听 企 业 诉 求 。 企 业 测 评 数 字 化 转 型 测 评 工 具 专 家 机 构 优 秀 服 务 商 、 行 业 专 家 等 产 品 服 务 多 样 式 产 品 、 服 务 、 及 行 业 解 决 方 案 。 前台功能 企业注册 个人 ( 企业 ) 中心 ( 基础信息、咨询建议、测评结果、资金申请进度 等） 云工作台 货架式政策、新闻展现 货架式服务产品管理 可配置式广告展现 在线客服、资讯、建议 服务产品订购 数字化测评工具 补贴资金申请 可配置的服务商、行业专家、案例展示 满足日常运营工作，辅助政府、产业园区、工业企业顺利接洽。如项目申报、政务办理、资源对接、经验分享、管理等通用需求。 16 智绘工厂，智造未来 平台服务 2—— 数字孪生能力 主要功能点： 人、机、料、法、环等各类数据的接入、交换及共享 智能化交 互 可视化监控及展 示 项目信息导航 多维关联查询 全局搜索 多视图三维浏览 视角切换 / 测量 / 标 记 实时数据展示 项目数据管 理 人员管理 多项目管理 项目配置 模型管理 对象信息库管理 导航管理 专项业务应 用 根据业务需求开发如地下管网、焊缝、电 缆等具象主体可视化； 多方在线协同、人员定位管理、应急指挥。 根据业务需求实现多种方式智能化交 互，如 VR 交互、多点触摸； 场景多维操作、场景漫游等。 数字孪生可实现产线的仿真，且与数据连接、完成即时交互与呈现； 按时间、空间、统计类别等不同维度与数据进行交互，全面分析了解生产或者企业的态势。 某 企 业 数 字 孪 生 某 贴 片 生 产 线 仿 真 智 慧 仓 储 物 流 17 智绘工厂，智造未来 平台服务 3—— 质量管控能力 机器视觉是与工业应用结合最紧密的 AI 技术 , 机器视觉基础功能分为五大类：视觉