工業互聯網的主要三要素，工業互聯網的三要素包括人、數據和機器。人指的是在工業生產中的各個參與方，包括企業內部的員工、企業外部的客戶和供應商等。通過工業互聯網，人能夠更加便捷地參與到生產過程中，實現更加高效、精確的協作。數據是工業互聯網的主要要素。工業互聯網通過收集、傳輸、處理大量的數據，能夠實現生產過程的數字化、智能化和網絡化。通過對數據的分析和挖掘，企業能夠更好地了解生產情況，優化生產流程，提高生產效率。機器指的是各種工業設備和傳感器等。這些設備和傳感器是實現工業互聯網的基礎設施，能夠采集、傳輸和處理數據，進而實現機器與機器之間的互聯互通。工業互聯網平臺促進供應鏈協同，增強企業競爭力。山東IOT工業互聯網前景

實現高質量制造，中國頭一汽車集團公司在服務化轉型過程中曾面臨一系列突出問題：一是舊系統無法滿足高并發、高頻率的接入需求，已經出現嚴重的性能瓶頸。二是運行10年的系統老舊，難以疊加新的業務，擴展困難。三是不同車型接入不同的業務平臺，維護復雜，管理成本高。在應用了工業互聯網平臺后，不只實現了對千萬級車輛的有效管理，還得到了實時分析大數據處理能力的支撐，以及車隊管理、共享租車等多種業務的支持。顯然，工業互聯網能夠解決中國制造發展中的問題，并推動其高質量發展。天津企業工業互聯網作用工業互聯網通過連接機器、數據和人員，提高生產效率，降低成本。

四類參與者各具優劣勢，工業互聯網平臺可謂AI發展的較佳土壤。由于工業互聯網平臺連接了數以千萬計的設備和傳感器，能夠對異構系統、運營環境、人員信息、生產資料等要素泛在感知、高效采集和云端匯總，集成海量工業數據，為AI模型訓練提供優良數據集。同時，面向特定應用場景的算法可形成應用模塊，搭載在工業互聯網平臺上，算力則由用戶端選擇私有部署、云端部署或混合部署。目前，工業互聯網平臺市場參與者主要包括傳統制造業廠商、工業軟件廠商、ICT企業及互聯網企業四大類。

工業大數據的挖掘應用，工業互聯網的第二個明顯特征在于其對海量工業數據的深度挖掘和有效運用。在這一新時代，企業的競爭力不再光依賴于設備和技術的先進性。企業通過傳感器收集數據，再通過網絡平臺進行處理和分析，將洞察轉化為更高效的設備管理和創新的商業模式，這正逐漸成為企業的新主要競爭力。以特斯拉為例，該公司通過軟件和傳感器收集的數據，運用數據分析技術對電池技術進行了革新。這種創新使得電池溫度控制更加精確和節能，鞏固了特斯拉在電池技術領域的先進地位。基于工業互聯網的靈活用工模式，增強企業用工靈活性。

資產優化平臺是未來制造業主導權競爭的制高點，表示有GE Predix、西門子 MindSphere、ABB Ability等，我國的三一集團的根云平臺和徐工工業云也屬于此類平臺。資產優化平臺主要運用在設備資產的管理與運營方面，它是通過現代傳感、移動通信等技術連接智能終端，將海量設備、環境、歷史數據匯聚到云端，再利用大數據、人工智能等技術及行業經驗知識對設備運行狀態與性能狀況進行實時智能分析，然后以工業App程序的形式對終端設備和生產過程提供相應的智能化服務。它不只能夠充分融入大數據、人工智能等先進技術，還能為第三方提供開發環境，如西門子的MindSphere及GE的Predix平臺都提供軟件開發環境及工具，旨在通過第三方開發者和應用程序的接入形成類似Apple Store的第三方開發應用生態。除此之外，根云平臺也為工業應用開發者提供了一體化的低代碼開發工具。但是此類平臺的建設難度較大，不只需要掌握新一代信息技 術，還需要具備智能產品、檔次高裝備及綜合解決方案全覆蓋水平。工業互聯網促進能源管理優化，實現節能減排。河南小微企業工業互聯網服務商

工業互聯網安全體系保障數據隱私與系統穩定運行。山東IOT工業互聯網前景

邊緣運算：分布式計算范型可以將電腦數據存貯器移到較接近實際應用的地方。邊緣運算和云端運算不同，邊緣運算是在網絡的邊緣以分散式的概念進行資料處理。工業物聯網為了轉換工業世界中的生產力、產品以及服務，比較不是以純總控式的云端運算，比較需要邊緣運算加上云端運算的架構。大數據：大數據分析是對大型，有許多變化的資料集（大數據）的檢驗。人工智能及機器學習：人工智能（AI）是計算機科學的一個領域，其中會創建類似人一様互動以及工作的智能機器。機器學習是人工智能的主要內容，讓軟件在不用人為介入或是特別編寫程式的情形下，就可準確的預測結果。 山東IOT工業互聯網前景