工業數字化是未來新工業的前提，而工業互聯網則是企業數字化制造轉型的基礎。

當前，新一輪科技革命和產業變革正蓬勃興起，制造業加速向網絡化、數字化、智能化方向延伸拓展，軟件定義、數據驅動、平臺支撐、服務增值、智能主導的特征日趨明顯。

加快發展工業互聯網平臺，不僅是國內工業行業順應產業發展大勢，搶占產業未來制高點的戰略選擇，也是我國加快制造強國和網絡強國建設，推動制造業質量變革、效率變革和動力變革，實現經濟高質量發展的客觀要求。

工業互聯網將傳統工業機器轉變為互聯資產，開創功能與效率的全新局面。在傳統制造業的研發和生產環節中，工藝和效率的提升周期都相當漫長，其根本原因是難以進行數據采集以及分析，人們難以實時動態地了解工業設備的研發以及使用過程。如今，工業互聯網可以幫助工業實現全面數字化，人們可以基于對工業產品制造和使用全過程的洞察，來縮短研發周期、優化工藝，從而使工業的運行效率得到提升。

工業互聯網推動著傳統工業向信息化、智能化發展。那么，工業互聯網究竟給企業帶來了哪些實實在在的好處呢？

一、節能降本

01 設備互聯互通，破除信息孤島

傳統制造業各生產環節往往相對分散且獨立，許多企業都把技術投入用在了單一流水線的升級上。但這對于傳統的電纜制造業就有些“捉襟見肘”了——由于電纜生產涉及到大量的生產設備和流程，單一環節速度快了，如果缺乏即時性管理，實際效率仍難以得到躍遷式提升。

因此，實現數字化轉型的關鍵之一，就是讓生產設備之間可以互聯互通，讓各個流程不同操作系統的數據都能被收集、儲藏，并得到高度運用。

而通過天云產業工業互聯網平臺，企業實現了打通企業現有的信息壁壘，可以實時獲取到行業內的關鍵數據、市場需求和供應鏈信息，從而更好地調整生產計劃、提高產品質量和滿足市場需求。

02 提供預測性維護，減少計劃外狀況

制造業的各種設備往往由成千上萬的零部件構成，就像一個“超級玩具”，其組裝難度也遠遠超乎想象，一旦某個環節出現問題，就會被迫“牽一發而動全身”。

而天云聚合通過互聯網技術和物聯網設備的應用，使企業可以實現生產過程的數字化和自動化，通過全面提升設備監控、提前預知設備檢修和故障，保證生產的安全性、連續性與穩定性，及時響應客戶的市場需求，同時有效降低企業制造成本：

?對關鍵的生產設備提供準確、及時的告警，減少非計劃停機次數；

?提前預測設備故障，使得各部門提前調整排產計劃，避免產生供不應求的情況；

03 與能源管理有機融合，實現綠色生產

除了生產效率上的突破，自雙碳戰略推進以來，數字化轉型的目的往往和低碳緊密聯系在一起。

電力行業作為降碳主力行業，想要加速碳減排，必然繞不開提高能源利用效率。想要實現這一點，電力行業就需要通過數字化手段“看見”能耗數據，并對其進行“張弛有度”的管理控制，才能實現能效提升。

通過智慧用電解決方案，如FCSZ 電能綜合治理終端、智慧微斷空開斷路器等硬件應用，基于需方業務需求進行的電能質量治理、能效綜合管理的信息系統需求分析和系統設計；通過結構化的綜合布纜系統、計算機網絡系統和軟件技術，將各個分離的設備、功能和信息等集成到相關聯的、統一和協調的系統之中（EDCS），企業可以將能源管理和工藝、流程、自動化有機融合，基于全面、真實的能耗數據，依托創新技術改造手段，實現能耗的“量化”與精益管理，達成增效減碳的目標。

二、提高生產效率

01.智能制造系統提高生產效率

工業生產中，提高生產效率一直是廠家追求的目標。而如今，隨著信息技術的飛速發展，產線數字孿生系統正成為推動工業智能化的關鍵。它通過數字化的手段，將實際生產線上的所有信息進行模擬和復制，以實現生產過程的優化和自動化管理。下面將通過分析產線數字孿生系統的運作原理和應用價值，來探討其在提升生產效率中發揮的重要作用。

02.虛擬仿真技術優化生產流程

虛擬仿真技術可以通過數字化技術，將產品的設計、生產、維修等環節在虛擬環境中模擬，通過軟件模擬等方式挖掘潛在問題，從而優化生產流程、提高生產效率和質量。

三、實現服務的轉型

01

跟蹤產品在測試、驗證階段的問題，作為研發改進的方向。跟進并掌握產品在實際使用中的數據，尤其是故障、異常信息，找到根源，并結合市場需求變化，通過數據分析產品缺陷或改進點、市場趨勢分析與精準預測，對后續產品改進、新產品創新提供重要的方向。

02

AI的發展也是“三起三落”，隨著大規模集成電路的發展、AI算法的深入研究，AI應用也逐漸爆發。要想AI在應用過程中達到理想的效果，需要大量的數據供其進行模型訓練。在工業應用中，提供給 AI 訓練的數據可以是圖片、視頻等。

03

工業中最難的是將隱性經驗轉變為顯性知識，很多“老師傅 / 老專家”經驗豐富，但很難將經驗轉換為現場技術人員可以聽懂、掌握的技能，如化工行業中某處中間產品指標有波動時，“老師傅 / 老專家”可以根據不同的波動值范圍判定出是哪個工藝參數、哪個反應釜中哪個設備或哪處催化劑等有問題并迅速進行正確調整。

可以借助 AI 關聯更多環節，將行業現場的隱性、難表達的經驗轉換為顯性易懂的知識。如在化纖 EAM 系統的設備維修模塊中詳細記錄每次的故障現象、維修過程和故障原因分析等完整數據，不斷完善該知識經驗庫，通過 AI建立故障維修模型，當監測到下次有類似故障發生時，可立即向相關維修人員提供維修建議，大幅減少故障維修處理時間。化纖長絲 AI 質檢成套設備如圖所示。