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工业云应用解决方案
技术创新，变革未来
工业
-工业
痛点与解决方案
痛点解决方案
业务创新难数字孪生
知识沉淀利用难工业互联网
数据采集和响应不及时云边端一体化
工业云市场规模
工业云图谱
工业云案例
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工业痛点一：业务创新难
工业产品供应链繁杂，新品上市周期长和业务创新滞后
工业领域以生产制造为核心，但新品上市周期较长，抑制了厂商竞争力，其具体原因可从三个环节中体现。1）在产品的
设计环节中，多次物理实验的探究需要对实验环境进行重置，材料重新采购等，带来了时间与资源上的双重浪费。2）在
试成品的调试中，由于无法做到产品运行时的完全可视化，导致调试中经常出现黑箱现象，这增高了调整和修改中的不确
定性，导致调试时间不可控。3）在新品上市以后，产品的迭代优化状态也因为不能实时映射到各部门中，导致沟通效率
低，调试成本高。
工业领域特征
生产制造为核心重资产系统异构性强门类齐全，场景众多数据价值密度低
典型工业生产经营流程及新品上市相关痛点
产品设计产品性能验证生产规划生产工程试制品测试产品批量生产产品运维产品报废
设计-缝缝补补调试-存在黑箱迭代-不能同步
✓设计是将虚拟体转为物理实体产品的第一✓工业试制品测验存在黑箱现象，由于缺乏对✓各环节人员缺乏对产品的共识，
步。反复试验探究，不仅会造成实体材料产品测试过程中各数据参数的连续观察，在不能同步接收产品迭代状态及进
的浪费，也会在材料采购、实体修改、重产品出问题后往往依赖主观经验调试，并且度，产品修改再到呈现效果，再
置实验环境等环节浪费时间。需要更多的时间去寻找出错原因。到二次修改与呈现，沟通评审效
率低，调整成本高。
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工业云策略一：数字孪生
数字孪生打造全物理世界生命周期虚拟化，降低试错成本
数字孪生将物理对象构建为数字模型，利用感知、控制、数据管理与模型分析来实时检测物理对象的状态，并且作出相应
决策以管理与调控物理对象的状态，从而大大缩短新品上市周期。
数字孪生功能架构图数字孪生优势特点和具体应用场景列举
应用层研发-试错成本的下降
“机电软”一体化的复杂系统优化1%拓展孪生空间
船舶航运电力领域汽车制造…数字孪生中的数据互联
基于多智能体的机群调度2%
与模型可以基于建模工
决策层描述、诊断、预测、处置
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