一、 工業互聯網應用工業現場的生產過程優化
主要關注設備、產線、車間等工業現場，通過對實時生產數據的分析反饋來對整個生產過程進行優化。包括確認生產過程中的最優工藝參數，實時監控設備狀態，實現在線監測和異常數據分析，提升物料、進度、人員等方面的準確性管理，以及提高能源使用效率等方面。問題案例：光伏產品供應商天合光能在光伏電池片生產質量方面遇到瓶頸，急需提升良率。
解決方案：藉助阿里雲ET工業大腦對生產過程中所產生的物料數據、設備參數、MES系統數據等進行全面的採集與分析，識別出對產品質量有顯著影響的生產環節，進而提供參數優化與對比測試，實現產品良率提升5% 。
二、工業互聯網應用企業運營的管理決策優化
在企業運營方面，在設計、管理、供應鏈等環節上，基於平臺，基於大數據挖掘分析來實現管理決策的優化。問題案例：作為全球性的自動化生產設備和零部件供應商，HIROTEC面臨設備數據集成困難、設備停機嚴重影響生產計劃等問題。
解決方案：基於PTC ThingWorx平臺，實現CNC機器運行數據和ERP系統數據的對接，實現運營部門和生產部門之間的深度協作，進而有效減少設備停機時間，降低運營成本。
三、工業互聯網應用社會化生產的資源優化配置與協同
在產業層面，將供需信息、製造資源、創新資源匯聚到平臺，進而可以通過數據分析來實現資源優化配置與協同。問題案例：依靠現場診斷來對設備運行數據進行分析、依靠產品手冊來判斷零部件的維修更換的效率都過於低下。
解決方案：平臺為AEP的變壓器、斷路器和蓄電池分別加裝了足夠數量的傳感器，以便對設備進行數據採集、診斷與分析，並形成有效的資產管理方案。最終，AEP高壓設備運行、維護風險降低了15% ，設備壽命延長了3年，維護成本降低了2.7%，設備維護效率提高了4%，維護策略成效提升8% 。
工業互聯網平臺在產業聚集區落地，支持企業開展設備、生產、管理等業務系統的雲化改造，以及研發設計、生產製造、運維服務等能力的雲端遷移，降低企業數字化成本，促進業務集成與資源配置優化。
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