工业互联网是新一代ICT技术与制造业深度融合的产物。工业互联网以数据为核心要素实现全面连接，构建起全要素、全产业链、全价值链融合的新制造体系和新产业生态，是数字化转型的关键支撑和重要途径
当前，全球工业互联网正处在产业格局未定的关键期和规模化扩张的窗口期，我国在体制和市场层面具备优势，在工信部指导下，依托工业互联网产业联盟的产业推广和建设，我国工业企业有望在全球范围内引领工业互联网转型实践
工业互联网以数据闭环为核心，通过对物理资产的全面深度感知，实现海量工业数据的高效集成与管理，开展各类工业模型与数据模型的构建与分析，形成优化决策并反馈至物理系统，这是工业互联网最基本的模式和方法，也是驱动制造业智能化转型的关键
推进工业互联网需要理解和遵循工业的规律，真正以业务场景为驱动，始终关注提质、降本、增效等业界核心诉求，给客户带来切实的业务价值
企业的业务系统建设多数是项目驱动的，企业在生产和经营的各个环节存在大量业务孤岛，同时数据源种类多样，包括设备数据、应用数据、视频等媒体数据。因而，企业的数据采集和汇聚，是一个基础且普遍的难题
业务建模困难、缺乏有效的支撑工具
工业软件的核心是工业知识长期积累、沉淀并在应用中迭代的模型化、软件化产物。我国的工业企业，虽然也掌握了一定程度的工业知识，但由于缺乏合适的平台、工具去实现从“工业知识”到“工业模型”及“工业软件”的沉淀，从而多采用项目级的定制交付，没有实现产品化
业务架构滞后、业务难以演进
工业企业普遍采用ISA-95架构是上世纪90年代的产物，在全要素感知、业务集成、智能决策、灵活扩展等方面存在明显短板。过去10年ICT技术取得了突破性的进展。如何进一步实现IT/CT/OT的深度融合，构建一套支撑工业互联网转型升级的开放、可扩展架构，是业界持续在思考的方向
企业有转型诉求、缺乏所需的人才和技能
工业互联网转型是个复合型的系统工程，需要大量既精通工业技术又懂信息技术，同时又能够实现跨界融合创新的人才。单独依赖工业企业自身招聘，既难以招到也难以留住合适的人才。因而，工业企业与ICT企业及其生态链需要进一步加强合作，发挥各自所长，实现共赢
工业数据湖
企业在生产和经营的各个环节存在大量业务孤岛，且数据源种类多样，包括设备、应用、视频媒体等数据。需要实现全要素多来源、多类型的数据采集和汇聚，
实现数据全局治理和分析决策
基于睿龙云的智能数据湖治理中心DGC服务，进一步围绕工业企业的核心业务流进行数字化建模，并构建领域主题库及业务关键指标分析。在生产过程业务流，
实典型业务场景
工业互联网解决方案架构
睿龙云工业互联网平台FusionPlant
包含联接管理平台、工业智能体、
工业应用平台三大部分。定位于做
企业增量的智能决策系统，实现业
务在云上敏捷开发，边缘可信运行。
赋能行业合作伙伴深耕工业核心业
务流，持续释放潜在业务价值
架构优势
提供全要素的数据的实时采集和预处理。数据来源覆盖设备数据、音视频媒体数据、应用数据等；支持时序数据采集、存储、压缩、云端同步等能力，采集性能达到数万个测点的秒级实时采集；支持数据采集全链路质量分析
基于边云协同的业务架构，实现中心侧聚焦业务开发迭代、生态聚合，靠近工业现场的边缘侧聚焦数据采集、业务的安全可信运行。这样既能够复用中心云尽可能多的新技术能力、保障业务的敏捷开发，又遵从行业的业务本地化和合规要求
基于睿龙云的智能数据湖运营平台DAYU服务，进一步围绕工业企业的核心业务流进行数字化建模，并构建领域主题库及业务关键指标分析。在生产过程业务流，实现对产线运行全要素信息的实时感知；在价值创造业务流，实现对供应链上下游信息的实时感知。实现数据全局治理和分析决策，从而更有效的支撑企业的业务经营决策
提供一站式的工业智能业
务的开发工具链，包括数
据集管理、工艺机理/算法
管理、模型开发流水线、
可视化展现等一系列能力，提升工业智能业务的开发和交付效
率。聚合并沉淀钢铁、化
纤、焦化、水泥4大行业
工艺机理Know-how，模
型开发基于工艺机理结合
数据智能的方案，提升模
型可解释性
相关方案
现对产线运行全要素信息的实时感知；在价值创造业务流，实现对供应链上下游信息实时感知、全局数据治理和分析决策，从而更有效的支撑企业的业务经营决
策
词条内容仅供参考，如果您需要解决具体问题
（尤其在法律、医学等领域），建议您咨询相关领域专业人士。
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