互聯網智能制造平臺是基于云計算、大數據、物聯網、人工智能等先進技術，構建的一個實現制造業智能化、數字化、網絡化轉型的綜合性平臺。以下是具體介紹：

基本架構

邊緣層：通過智能物聯網關、IoT邊緣智能服務器以及人工智能控制器等物聯套件，實現邊緣端數據采集和控制，為平臺接入各類設備和傳感器的數據。

IaaS層：提供云計算基礎設施服務，包括計算、存儲和網絡資源等，為平臺運行提供基礎硬件支撐，常用的供應商有阿里云、騰訊云、華為云等。

平臺層（工業PaaS）：是平臺的核心部分，負責物聯套件設備接入、對象化模型組織、數據存儲處理、可視化數據分析、工業App開發等。將大量工業技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具進行規則化、軟件化、模塊化，并構建為可重復使用的平臺內置微服務組件。

應用層（工業SaaS）：通過工業操作系統平臺構建面向特定場景的智能工業App，形成面向不同行業的智能制造解決方案，如生產管理、設備管理、供應鏈管理等各類應用。

關鍵技術

物聯網技術：實現設備之間的互聯互通，通過傳感器、RFID等技術采集設備數據，并借助無線通信技術將數據傳輸到平臺。

大數據技術：對采集到的海量數據進行存儲、管理和分析。包括構建多元對象化工業數據湖，實現數據的采存算用一體化處理，以及運用數據挖掘算法等進行深度分析。

云計算技術：為平臺提供強大的計算和存儲能力，實現資源的彈性伸縮和按需分配，降低企業的IT成本和運維難度。

人工智能技術：利用機器學習、深度學習等算法，實現對生產過程的智能預測、故障診斷、質量檢測等功能，提高生產的智能化水平。

功能

數據采集與集成：實時采集生產設備、系統和人員等多源異構數據，打破信息孤島，實現企業內各業務系統數據的匯聚和融合。

生產管理與優化：通過智能生產子系統，實現生產計劃的智能決策、精準執行和實時控制。包括智能排產、生產調度、生產監控等功能，提高生產效率和質量，降低成本。

設備管理與維護：借助機器學習算法對設備數據進行深度加工，實現設備的遠程監控、故障診斷、預測性維護和全生命周期管理，減少設備停機時間，延長設備使用壽命。

供應鏈協同管理：打造透明、高效、協同、智能的供應鏈網絡，實現對供應商、物流、庫存等的全面管理。包括采購管理、物流運輸監控、庫存優化等功能，降低庫存成本，提高供應鏈的響應速度和靈活性。

質量檢測與管控：利用大數據分析技術和機器學習算法，實現對生產過程和產品質量的實時監測和分析。通過對原材料、生產過程、成品等環節的數據采集和分析，及時發現質量問題，提高產品質量穩定性和可靠性。

數據分析與決策支持：基于大數據平臺對各類數據進行深度挖掘和分析，為企業提供生產管理、設備管理和供應鏈管理等方面的決策支持，幫助企業優化資源配置，提高生產效率和經濟效益。

應用案例

汽車制造行業：上汽大通搭建的“大規模個性化定制”智能制造平臺，實現了高度個性化定制生產模式，用戶可在線定制車輛配置，平臺通過物聯網、大數據等技術實時獲取用戶需求，驅動生產、采購、物流等環節智能協同，生產效率提升超20%，庫存周轉率提升30%，切實降低了企業成本。

家電制造行業：海爾的CIM定制平臺覆蓋研發、設計、營銷等產品全生命周期場景，用戶在平臺上參與產品定制，提交個性化需求后，訂單直達工廠轉化為生產任務，通過智能化改造的生產線實現大規模定制生產，同時工廠員工、供應商等實時獲取信息協同作業，滿足了用戶個性化需求，也提高了企業競爭力。

審核編輯 黃宇