工业互联网让“隔行”不再“如隔山”

工业互联网通过连接工业经济的全要素,实现行业内部优化及跨行业全局优化,打破行业壁垒,激发创新活力,培育新兴业态,为经济高质量发展提供新动能。面对国际竞争和产业基础挑战,需深化行业应用,促进行业数据流动,强化产业链协同,完善工业互联网生态。

作者:中国工业互联网研究院院长 徐晓兰

 

工业互联网通过全面连接工业经济的全要素、全产业链、全价值链,不仅可以实现单一行业内部优化,而且能够实现跨行业全局优化。工业和信息化部近期出台的《关于推动工业互联网加快发展的通知》提出“鼓励各地结合优势产业,加强工业互联网在装备、机械、汽车、能源、电子、冶金、石化、矿业等国民经济重点行业的融合创新。”工业互联网赋能促进行业融通发展,可有效打破行业壁垒,激发创新活力,培育新兴业态,为经济高质量发展提供新动能。

 

一、工业互联网多维度推动行业融通发展

 

首先,工业互联网有助于打通产业生态跨行业供应链。随着技术不断进步,现代产业生态涉及行业越来越多,行业间信息孤岛问题愈发突出。工业互联网平台是供给生产信息和需求信息的高效对接平台,能够有效打破各行业信息孤岛,实现资源高效配置。例如富士康工业富联平台,可打通塑胶注塑、轻工、金属加工、精密刀具制造、模具制造、装备制造、电子制造、轨道交通、汽车配件制造等9个行业,优化配置相关行业资源,从而大幅缩短交货周期,降低库存和物流成本。海尔COSMOPlat供应链服务平台,将外贸工业行业,港口行业,海运行业,政府海关等相关信息打通,通过合理配置相关行业资源,缩短了交货周期,降低了库存和物流成本。

其次,工业互联网有助于实现区域内行业协同整合升级。基于区域工业互联网平台,可打破行业间壁垒,实现区域数字经济和实体经济一体化,构建行业间协同创新体系,带动产业集聚推动区域经济高质量发展。上海等地正依托G60科创走廊打造工业互联网产业高地,通过集聚各类高端创新要素,促进区域制造业资源整合和产业转型升级。浙江省通过打造“1+N”工业互联网平台体系,计划实现11个设区市全覆盖,加大行业级、区域级、企业级平台培育力度,持续推动浙江省工业互联网创新实践,助力区域内不同行业融通发展。

第三,工业互联网有助于打通一、二、三产业,促进产业生态协同发展。工业互联网可有力推进农业生产经营数字化进程,支撑实现农业现代化;工业大数据作为生产要素,更为新型产融结合体系奠定了基础。基于工业互联网的一、二、三产业协同发展生态,催生了一系列新技术、新模式、新业态:海尔Cosmosplat平台通过田间的监测站采集数据并建模指导生产,农产品品质和产量大幅提升,平均亩产比当地其它土地高20%,未来将向产品服务端延伸;天正工业I-Martrix平台基于工业数据的“生产力征信”模式,已帮助2000余家企业累计获得金融机构授信30多亿元,帮助对接科技成果转化服务金额超过8000万元。

 

二、行业融通发展面临的挑战

 

一是国际竞争不断加剧,我国工业互联网行业赋能面临“不进则退,慢进亦退”的局面。当前,美欧日等纷纷加大对工业互联网的投入。美国持续加强5G、工业互联网等方向战略布局,打造支撑数字化转型、智能化发展的新型基础设施。欧盟2019年11月发布《增强欧盟未来工业的战略价值链》,将工业互联网纳入首批欧洲一体化价值链建设项目并进行资助。日本将“互联工业”列为发展重点,编制专门投资计划。当前我国工业互联网创新发展和发达国家基本处于同一起跑线,但在行业应用方面存在很多弱项,必须加大投入,集中力量,避免在新一轮竞争中再度落后。

二是我国工业互联网产业基础有待进一步夯实。国内大多数企业数字化程度较国际偏低,网络协议、设备接口等不统一,技术标准多为国外企业掌控,严重制约工业互联网行业应用;同时,网络安全风险随着联网设备的增加进一步加大。尽管我国已经出现一些基于工业互联网的行业融通发展新业态、新模式模式,但是大多处于探索阶段,尚未全面推广,企业界仍以观望为主。

三是我国工业互联网生态体系有待进一步完善。一方面我国工业互联网行业和跨行业基础设施尚未普及与健全,导致行业内大数据无法统一管理和使用,行业间数据资源孤立、分散,数据孤岛问题严重。另一方面我国工业互联网生态体系发展要素相对匮乏,懂得工业互联网知识的行业人才无法满足发展需要,智力资源相对稀缺;开源社区规模较小,开发者人数较少;工业互联网共性标准尚未制定,数据难以融通;跨行业治理的政策体系有待建立,亟需提供相应的管理依据。

 

三、统筹推进工业互联网赋能行业融通发展

 

一是推动工业互联网行业应用做深、做透。遴选有利于工业互联网推广应用的国民经济重点行业,深入研究其痛点和难点,利用工业互联网提出特色解决方案。推动部际合作,评选试点示范项目,推动行业解决方案推广。发挥龙头企业带动作用,推动大型集团企业建立工业互联网平台,带动周边中小企业提升数字化水平,形成行业生态。

二是促进行业数据流动,打破行业壁垒。加强数据确权与数据资产方面的法律制度顶层设计,建立健全跨行业工业大数据开放共享机制;构建跨层级、跨地区、跨系统的国家级数据平台,彻底解决行业数据“孤岛”问题。

三是强化区域内产业链协同,打造工业互联网产业集群。鼓励区域工业互联网平台建设,多种方式引导区域企业使用平台,发挥产业集聚优势。基于区域龙头企业,打造区域工业互联网示范基地、工业互联网产业集群,强化工业互联网赋能区域制造业能力。

四是进一步完善工业互联网生态。统筹规划,建立多层级工业互联网基础设施体系;建立跨行业共性标准,推动行业工业数据对接;完善工业互联网能力评估体系,科学评估工业互联网生态建设水平;加强复合型人才培养,确保工业互联网行业应用人力资源协同发展;培育工业互联网开源社区,完善工业互联网协同创新体系。

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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