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平臺體系是中樞。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系包括邊緣層、IaaS、PaaS和SaaS四個(gè)層級，相當于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“操作系統”，有四個(gè)主要作用。一是數據匯聚。網(wǎng)絡(luò )層面采集的多源、異構、海量數據，傳輸至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，為深度分析和應用提供基礎。二是建模分析。提供大數據、人工智能分析的算法模型和物理、化學(xué)等各類(lèi)仿真工具，結合數字孿生、工業(yè)智能等技術(shù)，對海量數據挖掘分析，實(shí)現數據驅動(dòng)的科學(xué)決策和智能應用。三是知識復用。將工業(yè)經(jīng)驗知識轉化為平臺上的模型庫、知識庫，并通過(guò)工業(yè)微服務(wù)組件方式，方便二次開(kāi)發(fā)和重復調用，加速共性能力沉淀和普及。四是應用創(chuàng )新。面向研發(fā)設計、設備管理、企業(yè)運營(yíng)、資源調度等場(chǎng)景，提供各類(lèi)工業(yè)APP、云化軟件，幫助企業(yè)提質(zhì)增效。

數據體系是要素。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數據有三個(gè)特性。一是重要性。數據是實(shí)現數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化的基礎，沒(méi)有數據的采集、流通、匯聚、計算、分析，各類(lèi)新模式就是無(wú)源之水，數字化轉型也就成為無(wú)本之木。二是性。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數據的價(jià)值在于分析利用，分析利用的途徑必須依賴(lài)行業(yè)知識和工業(yè)機理。制造業(yè)千行百業(yè)、千差萬(wàn)別，每個(gè)模型、算法背后都需要長(cháng)期積累和隊伍，只有深耕細作才能發(fā)揮數據價(jià)值。三是復雜性。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)運用的數據來(lái)源于“研產(chǎn)供銷(xiāo)服”各環(huán)節，“人機料法環(huán)”各要素，ERP、MES、PLC等各系統，維度和復雜度遠超消費互聯(lián)網(wǎng)，面臨采集困難、格式各異、分析復雜等挑戰。

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