工业互联网落地提速,释放乘数效应

工业互联网正加速与传统制造业融合,通过智能化制造、网络化协同等新模式,提升生产效率和产品质量。例如,重庆新兴通用传动有限公司利用“5G+VR+工业大数据”技术优化运维,设备运维效率提升25%,产品合格率提高至98%。此外,河南济源钢铁借助AI远程判定,提高废钢判定准确率。工业互联网在电子设备制造、工程机械等领域广泛应用,预计到2023年将进一步普及,推动企业生产效率提高20%以上,新模式应用普及率将达到30%。同时,助力中小企业“上云上平台”,破解转型难题,实现多方共赢。

目前全国已培育100个以上具有行业特色和区域影响力的工业互联网平台,面向电子设备制造、工程机械、电力、钢铁、采矿等重点领域,工业互联网融合应用正取得积极进展,释放推动传统工业转型升级的“乘数效应”。以进一步推动智能化制造、网络化协同等新业态新模式普及,加快中小企业“上云上平台”。

一、赋能传统制造业

重庆新兴通用传动有限公司是一家生产风电、矿山机械用大型传动齿轮的制造企业。以往,企业经常需要处理大量跨工厂、跨地域的设备维护和远程问题定位的情况,传统的车间运维让工程师疲于奔波,消耗企业大量人力物力。同时,在高危环境下的运维和生产过程监控存在盲区和安全隐患。

如今,在工业互联网的赋能下,企业的生产和运维更加智慧和高效。航天云网公司将“5G+VR+数字孪生”技术与工业大数据技术深度融合,应用于重庆新兴通用传动有限公司热处理炉的运维优化,提升了炉内环境感知能力,大幅提高了工艺稳定性。通过VR远程巡检,工作人员可以及时调整炉内设定参数,保证产品质量,降低安全事故发生率。

重庆新兴通用传动有限公司相关负责人介绍,应用“5G+VR+工业大数据”远程运维系统后,设备运维效率提高25%,产品一次检验合格率提升至98%。

河南济源钢铁(集团)有限公司与用友精智工业大脑共同打造的5G+废钢判级系统,用AI远程判定代替人工现场作业,大幅提高了废钢判定准确率。

近年来,工业互联网与传统制造业频频“牵手”,推动传统工业转型升级。与此同时,工业互联网产业经济发展迅速。《中国互联网发展报告(2021)》显示,2020年我国工业互联网产业规模达9164.8亿元,同比增长10.4%。

“工业互联网给传统制造业带来‘乘数效应’,推动传统制造业提质、增效、降本、增值。”依托自动化、智能化的机器设备,可以避免人工操作带来的各类生产偏差,降低残次品率。

通过工业互联网优化生产流程,可以提升不同环节的衔接度,缩短设备闲置时间。在降低生产成本方面,精益管理、精密生产可以减少人工、原材料和库存物流成本,实现低库存、快周转;在增加产品附加值方面,柔性生产精准挖掘分析终端用户需求,可以实现产品个性化定制,更好满足多样化市场需求。

二、促进融合应用

随着工业互联网与传统工业融合应用提速,不少制造业领域已经取得突破性成果。当前工业互联网在三类制造业领域有突破性落地应用。

1、对供应链柔性和敏捷性要求较高的行业,如手机、家用电器等电子设备制造行业;

2、航空、汽车、工程机械等供应链较长、产品结构和生产工艺复杂的行业;

3、高度依赖人工操作、存在一定安全生产隐患的行业,如电力、钢铁、采矿等,而依托工业互联网可以实现远程操控,降低故障排查、安全巡检、设备监测等环节的成本和安全风险。

工业互联网连接人、机、物、系统以及全产业链、全价值链,连接数量更多,场景更为复杂,融合应用的广度和深度仍需进一步拓展。

到2023年,融合应用成效进一步彰显。智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式新业态广泛普及。重点企业生产效率提高20%以上,新模式应用普及率达到30%。围绕研发设计、生产制造、运营管理、产品服务等环节,聚焦“5G+工业互联网”发展重点行业,打造典型应用场景。

三、破解中小企业转型难题

在推动工业互联网规模化应用中,加快中小企业“上云上平台”是重要的一环推动中小企业数字化改造正成为多方部署重点。鼓励大型企业打造符合中小企业特点的数字化平台,开展数字化服务,推进数字化改造。

1、要瞄准垂直行业的数字化需求和典型应用场景提供服务,解决行业共性痛点问题,助力企业降本增效。

2、要以“互联网思维”提供数字化解决方案,在提高云端服务技术能力的同时,深入渗透生产制造不同流程环节和业务需求,把企业在真实生产场景中的需求作为逻辑起点,做到既懂技术又懂制造。

3、要激活中小企业对工业互联网服务的需求,主动为中小企业“补课”,引导中小企业发掘信息化建设的实际需求,通过培育良好的应用生态,做大工业互联网市场,实现多方共赢。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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