工业数字化是未来新工业的前提，而工业互联网则是企业数字化制造转型的基础。

当前，新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起，制造业加速向网络化、数字化、智能化方向延伸拓展，软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值、智能主导的特征日趋明显。

加快发展工业互联网平台，不仅是国内工业行业顺应产业发展大势，抢占产业未来制高点的战略选择，也是我国加快制造强国和网络强国建设，推动制造业质量变革、效率变革和动力变革，实现经济高质量发展的客观要求。

工业互联网将传统工业机器转变为互联资产，开创功能与效率的全新局面。在传统制造业的研发和生产环节中，工艺和效率的提升周期都相当漫长，其根本原因是难以进行数据采集以及分析，人们难以实时动态地了解工业设备的研发以及使用过程。如今，工业互联网可以帮助工业实现全面数字化，人们可以基于对工业产品制造和使用全过程的洞察，来缩短研发周期、优化工艺，从而使工业的运行效率得到提升。

工业互联网推动着传统工业向信息化、智能化发展。那么，工业互联网究竟给企业带来了哪些实实在在的好处呢？

一、节能降本

01 设备互联互通，破除信息孤岛

传统制造业各生产环节往往相对分散且独立，许多企业都把技术投入用在了单一流水线的升级上。但这对于传统的电缆制造业就有些“捉襟见肘”了——由于电缆生产涉及到大量的生产设备和流程，单一环节速度快了，如果缺乏即时性管理，实际效率仍难以得到跃迁式提升。

因此，实现数字化转型的关键之一，就是让生产设备之间可以互联互通，让各个流程不同操作系统的数据都能被收集、储藏，并得到高度运用。

而通过天云产业工业互联网平台，企业实现了打通企业现有的信息壁垒，可以实时获取到行业内的关键数据、市场需求和供应链信息，从而更好地调整生产计划、提高产品质量和满足市场需求。

02 提供预测性维护，减少计划外状况

制造业的各种设备往往由成千上万的零部件构成，就像一个“超级玩具”，其组装难度也远远超乎想象，一旦某个环节出现问题，就会被迫“牵一发而动全身”。

而天云聚合通过互联网技术和物联网设备的应用，使企业可以实现生产过程的数字化和自动化，通过全面提升设备监控、提前预知设备检修和故障，保证生产的安全性、连续性与稳定性，及时响应客户的市场需求，同时有效降低企业制造成本：

✅对关键的生产设备提供准确、及时的告警，减少非计划停机次数；

✅提前预测设备故障，使得各部门提前调整排产计划，避免产生供不应求的情况；

03 与能源管理有机融合，实现绿色生产

除了生产效率上的突破，自双碳战略推进以来，数字化转型的目的往往和低碳紧密联系在一起。

电力行业作为降碳主力行业，想要加速碳减排，必然绕不开提高能源利用效率。想要实现这一点，电力行业就需要通过数字化手段“看见”能耗数据，并对其进行“张弛有度”的管理控制，才能实现能效提升。

通过智慧用电解决方案，如FCSZ 电能综合治理终端、智慧微断空开断路器等硬件应用，基于需方业务需求进行的电能质量治理、能效综合管理的信息系统需求分析和系统设计；通过结构化的综合布缆系统、计算机网络系统和软件技术，将各个分离的设备、功能和信息等集成到相关联的、统一和协调的系统之中（EDCS），企业可以将能源管理和工艺、流程、自动化有机融合，基于全面、真实的能耗数据，依托创新技术改造手段，实现能耗的“量化”与精益管理，达成增效减碳的目标。

二、提高生产效率

01.智能制造系统提高生产效率

工业生产中，提高生产效率一直是厂家追求的目标。而如今，随着信息技术的飞速发展，产线数字孪生系统正成为推动工业智能化的关键。它通过数字化的手段，将实际生产线上的所有信息进行模拟和复制，以实现生产过程的优化和自动化管理。下面将通过分析产线数字孪生系统的运作原理和应用价值，来探讨其在提升生产效率中发挥的重要作用。

02.虚拟仿真技术优化生产流程

虚拟仿真技术可以通过数字化技术，将产品的设计、生产、维修等环节在虚拟环境中模拟，通过软件模拟等方式挖掘潜在问题，从而优化生产流程、提高生产效率和质量。

三、实现服务的转型

01

跟踪产品在测试、验证阶段的问题，作为研发改进的方向。跟进并掌握产品在实际使用中的数据，尤其是故障、异常信息，找到根源，并结合市场需求变化，通过数据分析产品缺陷或改进点、市场趋势分析与精准预测，对后续产品改进、新产品创新提供重要的方向。

02

AI的发展也是“三起三落”，随着大规模集成电路的发展、AI算法的深入研究，AI应用也逐渐爆发。要想AI在应用过程中达到理想的效果，需要大量的数据供其进行模型训练。在工业应用中，提供给 AI 训练的数据可以是图片、视频等。

03

工业中最难的是将隐性经验转变为显性知识，很多“老师傅 / 老专家”经验丰富，但很难将经验转换为现场技术人员可以听懂、掌握的技能，如化工行业中某处中间产品指标有波动时，“老师傅 / 老专家”可以根据不同的波动值范围判定出是哪个工艺参数、哪个反应釜中哪个设备或哪处催化剂等有问题并迅速进行正确调整。

可以借助 AI 关联更多环节，将行业现场的隐性、难表达的经验转换为显性易懂的知识。如在化纤 EAM 系统的设备维修模块中详细记录每次的故障现象、维修过程和故障原因分析等完整数据，不断完善该知识经验库，通过 AI建立故障维修模型，当监测到下次有类似故障发生时，可立即向相关维修人员提供维修建议，大幅减少故障维修处理时间。化纤长丝 AI 质检成套设备如图所示。