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工业互联网的体系架构

工业互联网正处于高速发展阶段,为工业数字化转型、经济高质量发展带来了新的支撑,已得到政府、 产业界、学术界的广泛关注。与此同时,工业互联网 跨 学 科、跨领域的复杂特征对构建统一的体系架构提出要求, 各国纷纷开展相应工作。立足当前我国工业互联网发展现状,充分借鉴国外体系架构优点,从 业 务、功 能、实 施 等 层面出发,提出了具有我国特色的工业互联网综合性架构,指导工业互联网发展和实践。最后,给出体系架构引领 我国工业互联网发展的相关建议。

  • 2021-04-25
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基于成熟度视角的工业互联网平台评价研究

借鉴能力成熟度模型理论,提出工业互联网平台建设能力成熟度等级划分,给出平台成熟度评估的基本框架,以及评估实施的方法和流程,有助于企业及政府等主体通过评估精准定位平台建设的薄弱环节,并建立针对性的改进方案,加快平台的建设和发展。

  • 2021-04-25
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5G将全面使能工业互联网

借鉴能力成熟度模型理论,提出工业互联网平台建设能力成熟度等级划分,给出平台成熟度评估的基本框架,以及评估实施的方法和流程,有助于企业及政府等主体通过评估精准定位平台建设的薄弱环节,并建立针对性的改进方案,加快平台的建设和发展。

  • 2021-04-25
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工业互联网平台安全防护体系研究

文章研究了工业互联网平台边缘层、IaaS 层、PaaS 层、SaaS 层等不同层级的安全风险,结合国内外政策标准与工业互联网平台企业运用的防护措施,分析了我国工业互联网平台安全建设面临的问题。立足我国工业互联网平台发展和安全现状,针对平台存在的突出安全问题,文章提出了关于加强我国工业互联网平台安全建设的相关建议以及有针对性的安全防护措施。

  • 2021-04-25
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美国工业互联网发展经验及其对中国的借鉴

美国工业互联网发展的基本目标是通过互联互通的物联网基础、对大数据的智能分析及生产过程中的智能管理实现对传统制造业流程的改造升级,巩固美国在全球制造业竞争中的领先地位。美国工业互联网以智能机器、高级分析和工作人员为构成要素,以大数据技术为核心技术,以“智能”和“互联”为主要特征,构成一套网络生态体系; 其基本发展机制是: 政府部门的支持和引领,企业联盟的主导和推广以及基础技术的支撑和推动; 重视平台建设是美国工业互联网发展的特色。中国互联网发展应用正从消费互联网转向工业互联网,美国工业互联网发展经验值得中国借鉴。

  • 2021-04-25
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未来网络与工业互联网发展综述

随着经济社会的发展,人们对网络和服务质量的需求不断提高,传统网络架构难以满足日益增长的需求,未来网络技术受到了广泛的关注. 近年来,互联网与传统产业的深度融合促成了工业互联网的出现,也推动当今互联网逐渐由“消费型”领域扩展到“生产型”领域,给未来网络技术的发展带来了新的挑战和机遇. 从工业互联网发展现状出发,分析其对网络的新需求,阐述未来网络发展的新趋势和新技术,并对未来网络试验设施及其对工业互联网的支持进行介绍.

  • 2021-04-25
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面向“互联网”的网络技术发展现状与未来趋势

“互联网+”是对互联网的升华和发展,旨在促进互联网与经济社会的深度融合,推动经济社会的创新发展.在“互联网+”环境下,互联网不再仅仅发挥信息基础设施的作用,更为重要的是互联网将成为改进经济社会实体管理、生产和经营方式的创新要素.以此为背景,分析了“互联网+”的由来与内涵,描述了推动“互联网+”的国家行动。

  • 2021-04-25
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高管IT背景与企业创新_来自烙印理论的解释

随着数字经济的迅猛发展,IT背景高管已成为经理人市场中的紧缺型人才。以烙印理论为基础,利用2007 ~ 2017年我国沪深A股上市公司的经验数据,考察高管IT背景对企业创新的影响,结果发现:高管IT背景对企业创新具有显著的正向影响,这种正向影响在国有企业与民营企业中不存在显著差异。进一步研究发现,高管IT背景对企业创新的正向影响在信息技术投入较少、管理者风险偏好较低的企业中更显著,在信息不对称程度较低的企业与信息不对称程度较高的企业中不存在显著差 异,说明高管IT背景可以通过提高信息技术投资和管理者风险偏好促进企业创新,但不能通过缓解信息不对称促进企业创新。研究结论在理论上拓展了企业创新的影响因素研究,在实践上为政府推动创新经济发展、企业提高核心竞争力、高管培育竞争性特质提供了重要的启示。

  • 2021-04-25
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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