随着新一代信息技术（如云计算、物联网、大数据、移动互联、人工智能等）与制造的融合和落地应用，世界各国相继提出了各自国家层面的制造发展战略。代表性的如工业４．０、工业互联网、基于ＣＰＳ的制造、中国制造２０２５和互联网＋制造、面向服务的制造或服务型制造等。这些战略虽提出的背景不同，但其共同目标之一是实现制造的物理世界和信息世界的互联互通与智能化操作，其共同瓶颈之一是如何实现制造的物理世界和信息世界之间

数字孪生技术在工业制造领域开始应用之前，工业数据采集、工业互联网、数字化管控、生产线仿真等概念已被提出，并应用于生产过程管理和调度，但是上述技术多为独立应用，大部分未实现数据贯穿使用。技术架构为实现装配车间资源管控的数字孪生模型，以数据产生、采集、存储和应用的数据流为主线，分析装配车间数字孪生模型各层次的内涵和组成，建立5层数字孪生模型。4) 模型层：包含与业务相关的设备模型，环境模型、人员模型、

此外，与工业企业外部竞争环境相关的客户数据、市场数据、竞品数据、政策法规等动态变化的外部跨界信息，也逐渐成为工业大数据的重要来源之一。占星者忽米5G边缘计算器（简称占星者）的诞生就是为了解决设备健康管理的故障预测与诊断等问题，它赋予传统工业旋转设备无线连接和智能分析决策的功能，支持5G等多网络、多场景设备接入，数据采集无需复杂的多协议转换，直接从设备表面测量关键参数（振动、噪声和温度），利用工业机

由于需要在设备上加装传感器，但被监测的设备常常位于人较难到达或是环境复杂的区域，例如油田上的采油机，矿井下的皮带机、提升机。本文将边缘计算与预测性维护结合，分析预测性维护场景下边缘计算的需求，研究边缘计算在该场景下的应用方式，阐述相应架构及关键技术，展望边缘计算在预测性维护领域的发展趋势。预测性维护是工业大数据和人工智能结合落地的重要应用场景，作为工业互联网的“杀手级”应用，预测性维护越发得到市场

全球已经进行了十余年的智能电网建设，随着新技术的不断应用，智能电网的内涵也在不断发展。总体来说，现阶段电网中对边缘计算的应用还处在初步阶段，主要集中在理论性框架的设计和简单的边缘应用，还未形成完整的体系结构，而随着技术研究的飞速发展，边缘计算会在电网中实现越来越重要的作用。针对电网中所存在的上述数据问题，近几年引入了云计算来进行数据处理，但云计算有其劣势，如传输成本高、实时性差等，为解决这些问题，

其中标识注册和标识解析最重要，标识注册主要是指针对工业互联网标识编码的规划、申请与分配、使用情况进行反馈、生命周期管理、标识有效性管理，标识分配使用情况的信息收集以及标识关联信息的收集等功能。标识解析功能主要是为其分配的标识提供公共解析服务。我国工业互联网标识解析体系由国际根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点、公共递归解析节点等要素组成，其中，二级节点是指一个行业或者区域内部的标识解析公共服务

工业互联网标识解析是工业互联网重要的网络基础设施，为工业设备、机器、物料、零部件和产品提供编码、注册与解析服务，其体系主要由标识编码、标识数据服务、标识解析系统组成，是实现工业全要素、各个环节信息互通的重要环节，是引导企业联通工业互联网平台、支撑工业互联网平台发挥作用的枢纽。标识解析的常见应用，一方面是打通设备、机器、物料、零部件和产品的底层标识数据，实现数据规模化及数据共享，并可基于此进行数据的

汽车工业不仅属于劳动密集型产业，还属于技术密集型产业。无论是在制造的过程中还是在生产的过程当中，对准确性以及质量的要求都比较高。面对当前的实际市场需求，为了更好地满足众多品种以及大批量的高质量制造需求，汽车制造商非常重视在汽车制造当中对智能制造的应用，并希望在智能制造的基础上来促进汽车行业的整体发展。目前，我国已经成为了世界上最大的一个汽车市场，并且正在从主要的汽车制造国转变为比较强大的汽车制造国

随着全球范围内新一轮科技革命和产业变革的蓬勃兴起，以人工智能、大数据技术和物联网等新一代信息技术为标志的新产业革命正在改变传统制造业的运营模式和知识技术创新方式，新一代信息技术与制造业的深度融合，推动了工业互联网平台在全球范围内蓬勃兴起，已形成数字技术驱动的价值创造新生态，并有望对生产组织方式和商业模式带来深远的影响。工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过系统构建网络、平台、安全三

工业是国之大业，互联网信息化的发展也给工业制造带来了便利，各种智能化技术也造就了一个个智能化产品，下面介绍最常见的几个技术！数字孪生体数字孪生技术是将带有三维数字模型的信息拓展到整个生命周期中的影像技术，最终实现虚拟与物理数据同步和一致，它不是让虚拟世界做现在我们已经做到的事情，而是发现潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步——这才是数字孪生的目标所在。数字孪生技术帮助企业在实际投入生产之前即能