
德國工業4.0、美國工業互聯網、中國制造2025各有側重,方法和路徑不盡相同,但目標都是為了驅動制造業向數字化、智能化方向發展。

此前的市場預測為物聯網描述了一個美好的愿景,即世界上的各種硬件具備智能并且全部實現了互聯,在這樣的設想下,2020年全球有500億臺設備聯網的目標是可以實現的。

邊緣計算是一種通過在數據源附近的網絡邊緣側執行數據處理來優化云計算系統的方法。一些低延遲、本地決策、高帶寬、有限自治、對隱私安全有所顧慮的場景,對邊緣計算的需求尤為強烈。

我國制造業面臨以下三大問題:(1)產業結構不合理,生產水平低,生產高消耗,高成本,成本不斷攀升。(2)產品附加值不高,處于全球中低端。(3)能源消耗大,污染嚴重。我國制造業原來以低成本取勝的市場模式正面臨越來越大的壓力。

數字孿生是工業互聯網的一大新興應用,起源于2010年美國空軍研究實驗室:戰斗機維護工作的“數字化研究”?;谖锢砟P?,根據傳感器更新、運行歷史等數據,集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真,完成物理實體的數字鏡像。

工廠安全管理中存在諸多共性問題,比如在應急物資管理、承包商管理、點巡檢管理、人員管理、車輛管理、作業管理等方面,皆向工廠管理提出諸多挑戰,精準定位技術由此出現在該場景以解決問題。

從智能制造的發展背景展開講述,嚴永金認為,目前我國仍處于“工業2.0”(電氣化)的后期階段,質量基礎相對薄弱、產業結構不合理、資源利用效率偏低、行業信息化水平不高、勞動力成本提高?!肮I3.0”(信息化)還有待進一步普及,“工業4.0”(智能化)正在盡可能做一些示范。

在提升工業制造數字化、網絡化、智能化發展水平的同時,也將智能制造系統平臺、生產網絡、設備資產等數據等暴露在網絡虛擬環境中,使工業制造相關系統平臺設備更容易遭受外界的惡意攻擊,因此也帶來了新的安全問題。

在提升工業制造數字化、網絡化、智能化發展水平的同時,也將智能制造系統平臺、生產網絡、設備資產等數據等暴露在網絡虛擬環境中,使工業制造相關系統平臺設備更容易遭受外界的惡意攻擊,因此也帶來了新的安全問題。
時間 | 議程/主題 | 嘉賓 | 嘉賓介紹 |
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13:30-14:00 | 觀眾簽到 | - | - |
14::00-14:20 | 華為云IoT工業互聯網,助力工業新基建提速 | 王瑞峰 | 華為云IoT工業領域總經理 |
14:20-14:40 | Arm助力早日實現“物聯網”價值之路 | 陳曦 | Arm物聯網服務集團中國區負責人 |
14:40-15:00 | 邊緣計算應用場景探索 | 呂婷 | 青云QingCloud產品設計總監 |
15:00-15:20 | 工業物聯網+人工智能在智能制造中探索與實踐 | 亢曉飛 | 海爾卡奧斯COSMOPlat產業技術總監 |
15:20-15:40 | 數字孿生,雙輪驅動:5G+AI為工業互聯網注入新元素 | 張林 | 鼎橋通信技術有限公司物聯網生態運營總監 |
15:40-16:00 | 實時精準定位在工業人員安全管理中的應用 | 袁協 | 蘇州真趣科技有限公司創始人兼CEO |
16:00-16:20 | 5G賦能智能制造行業應用 | 嚴永金 | 廈門四信通信科技有限公司產品總監 |
16:20-16:40 | 基于密碼技術的工業物聯網信息安全防護 | 王平 | 信大捷安西安研究院院長 |
16:40 | 活動結束 | - | - |
- 浪潮之下,工業物聯網“作戰計劃”2020-7-30
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- Arm陳曦:Arm助力早日實現“物聯網”價值之路2020-7-30
- 青云QingCloud呂婷:邊緣計算應用場景探索2020-7-30
- 鼎橋通信張林:5G+AI為工業互聯網注入新元素2020-7-30
- 真趣科技袁協:實時精準定位在工業人員安全管理中的應用2020-7-30
- 政策熱、企業冷,工業互聯網長遠看是趨勢,當前仍是硬骨頭2020-7-30





