国内外工业APP发展将呈现出平台+应用开发者+海量用户的发展趋势，根据目前发展模式来看，工业APP发展趋势将呈现以下三点。一是线下定制开发的模式向“平台+软件”的线上模式转变。随着工业互联网平台的不断推广，软件产品开发模式也将由线下定制向“平台+软件”的线上模式转变。众多中小规模的制造业企业智能化改造能力弱，而平台的建设是一项长期的事情，因此更多制造业企业会使用平台以及平台上的应用和服务来提高企业效益。二是海量的第三方开发者将成为工业APP发展的主要推动力。软件开发平台、工业互联网平台微服务框架推广应用，降低了工业APP开发的难度和门槛，大量的工业工程师、软件工程师乃至数量更多的技术人员都能够依托平台进行自主开发，有限、封闭的软件开发方式将向海量的、开放的第三方开发方式过渡。三是软件化能力强的制造业企业将成为工业APP培育的一大主体。制造业企业的信息化意识越来越强，智能制造的理念不断深入，制造业企业开始用深厚的制造知识沉淀，逐渐培育信息化团队规划软件研发能力，有计划地自主开发工业APP，将自身的制造经验、技术和知识采用软件的形式作用于工业过程，从而将成为工业APP培育中的骨干和先锋。 HarmonyXR工业互联网方案连接涵盖了人、物和系统，组织内部和外部，逻辑体系上纵向和横向的融合全连接。河北数字化工业互联网平台
工业互联网是未来经济持续繁荣的新基石。工业互联网将网络信息技术成果充分融入生产制造、流通运行、服务全过程，通过信息流驱动技术流、人才流、物资流，有力促进资源优化配置、全要素生产率加快提升和经济持续健康发展。工业互联网是新型劳动工具，将人、机器设备、物料、产品、环境、过程等实体生产领域基本要素互联，充分盘活工业大数据这一数字经济时代新生产要素，并促进新一代劳动队伍形成，从而大幅提高劳动生产率。工业互联网是新型基础设施，通过构筑制造、能源、电力、交通等经济社会各部门智能化升级必不可少的网络连接和计算处理平台，成为数字化智能化时代像电网、水网、高速公路网一样的通用性基础设施,支撑经济社会发展。 天津线上工业互联网成本价工业互联网是工业企业数字化转型的主要生产要素和推动力，HarmonyXR助力企业打造全新的工业生态系统。
工业互联网，即IndustrialInternet，这是一个开放的、全球化的工业网络，工业互联网将人、数据和机器实现了连接，将工业、技术和互联网深度融合。工业互联网从通用电气发展而来，由美国五家行业企业共同联手组建了工业互联网组合，即IIC，由此推广开来，加入其的除通用电气制造业巨头外，还有IBM、思科、英特尔、AT&T等企业。工业互联网已经成为我国的重点规划之一，从产业升级、技术创新、经济推动等方面给予了帮扶和支持，我国的工业互联网在整个制造业的发展过程中起到了关键的作用，未来的工业互联网发展前景是可观的，为促进工业互联网更好更快的发展，还必须借助全球资源，坚持“走出去，引进来”的发展模式，实现工业互联网的高质量发展。
工业互联网平台构建协同算力资源池。工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点，应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源，根据实际需要统一调配，搭建聚集、更好协作的算力供给体系，为人工智能应用提供稳定的支撑。在企业内部，工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池，针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求，基于大数据分析统筹使用内部设备，提高设备使用效率。在企业外部，工业互联网平台对接各类算力提供商，通过租借、购买等方式补充企业内部算力的不足，以提升整体算力水平，缩小人工智能应用需求和实际算力之间的差距。 HarmonyXR利用数据治理、人工智能等技术汇聚海量的设备运行数据，挖掘工业发展背后的价值。
工业互联网发挥的巨大的通信与统筹功能是其巨大的优势。2012年，GE认为工业互联网是全球工业系统与计算分析、传感技术及互联网的高度融合。它通过智能机器间的连接并终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产率，让发展更有成效、更安全更清洁、更经济工业物联网，是由机器、设备、集群和网络组成，能够在更深层面和大数据分析、连接能力相结合，从而发挥出各机器的潜能，提高生产力。我国经济发展已经走过高速发展的阶段，人口红利嗲来的经济的贡献越来越小，未来的经济发展尤其是制造业是向着精细化、智能化的提高生产效率的方向发展。 基于HarmonyXR结合物联网、大数据、数字孪生等先进技术手段，为传统企业打造数字化智慧工厂。天津工业互联网靠谱吗
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多维应用场景加快人工智能与工业互联网平台融合，应用层中，商业智能提升工业App数据挖掘深度。开发者依托工业互联网平台提供的开发工具和框架，面向不同工业应用场景，开发搭载人工智能的特定工棠App，利用人工智能手段赋能现有生产过程，为用户提供各类在平台定制开发的智能化工业应用和解决方案主要有以下几类:一是预测性维护。利用机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系，提升预测的准确率，降低运维成本与故障率。二是生产工艺优化。依托深度学习绕过机理障碍，通过挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型，并找出参数组合。三是辅助研发设计。通过应用知识图谱、深度学习等技术构建设计方案库，对设计方案提供实时的评估反馈。美国UTC依靠知识图谱解决了多个产品研发问题，设计出的换热器传热效率能提高80%，设计周期为原来的1/9。四是企业战略决策。利用人工智能拟合工业场景中的非线性复杂关系，提取非结构化数据构建知识图谱和系统，为企业提供战略方案选择。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域，协同应用知识图谱与数据科学，为GE、壳牌阿美等石油巨头提供企业级决策建议。 河北数字化工业互联网平台
