智联共生:新一代网络与产业数字转型深度融合

   2025-08-04 工业品商城13
核心提示:数字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球,而作为其核心驱动力之一,新一代网络技术与工业数字平台的深度融合,正在加速赋能千行百业,展现出惊人的发展潜能。这种融合,不仅覆盖了41个经济领域的主要类别,更催生了六大类核心应用模式:包括数字化研发、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸以及精益化管理。截至

 数字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球,而作为其核心驱动力之一,新一代网络技术与工业数字平台的深度融合,正在加速赋能千行百业,展现出惊人的发展潜能。这种融合,不仅覆盖了41个经济领域的主要类别,更催生了六大类核心应用模式:包括数字化研发、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸以及精益化管理

 截至近期统计,全球范围内累计落地相关项目已超过3100个,广泛涉足钢铁、能源、采矿、石油化工、纺织等20多个重要生产领域。这种创新技术正以前所未有的速 度,深入各产业基地、园区及重点企业,带动相关产业规模迈过万亿元大关。为进一步推动其在更广泛行业和企业中的普及应用,行业权威机构已梳理发布了10项重点行业实践20个典型应用场景(详见配图)。

核心支撑:高速网络与智能平台的协同增效

 高速网络作为数据通信的关键承载体,正以其大带宽、低时延、广连接的独特优势,为各类行业应用场景的构建提供坚实支撑。例如,在大型生产设施,如钢铁企业的天车设备远程操控场景中,操作人员需在远端精确还原现场实景。除了设备状态数据、控制数据外,音视频等关键信息也需实时同步,这对传输的及时性、感知的实时性以及操作的可靠性提出了极高要求。高速网络经过持续优化,能够充分保障数据上行链路的大带宽、低时延和高可靠性,同时确保数据下行控制指令的低时延和安全高可靠,从而实现对远程操作的精确支持。

 与此同时,工业数字平台作为信息流动的枢纽,打通了数据的采集、存储、计算、分析和应用等所有环节。通过平台积累的海量工业机理模型和数据模型,可以持续实现应用创新。以石油化工行业的旋转设备故障诊断为例,工厂可以利用工业数字平台高效采集设备的温度、压力、振动等关键信息,并对峰值、频谱、趋势等数据进行深度分析。更进一步,通过已训练好的故障分类模型,平台能够对转子不对中、转轴磨损断裂、密封失效等潜在问题进行精准诊断分析,并结合知识图谱或专家系统,向运维人员智能推荐相关的检修方案和备品备件信息,极大提升设备维护的效率和预测性。

前行之困:三大挑战待解

 尽管在政策推动下,我国新一代网络与工业数字平台的融合发展态势强劲,并在标准制定、技术研发、行业应用等方面取得显著成就,但其大规模普及和深度应用仍面临一些值得关注的问题与挑战,主要体现在以下三个方面:

 首先,企业内部驱动力尚显不足,推广大规模应用落地仍存阻力。虽然创新项目案例日益增多,但其中许多仍侧重于打造行业标杆。在鼓励性政策的驱动下,一些企业甚至可能将传统的数字化、自动化项目进行重新包装,而非真正源于企业深层需求的融合创新项目。这种现象表明,若缺乏内生性的需求驱动,其发展可能很快进入一个平台期,急需新的突破点。

 其次,技术可靠性、安全性等多重因素,限制了融合技术与部分行业应用的深度结合。从已有的典型应用场景来看,该融合创新已触及从研发设计、生产控制到运营维护的多个核心环节,并逐步从外围辅助生产向核心生产环节渗透。然而,对于化工、电力等对生产过程安全性、稳定性要求极高的行业而言,任何微小的事故都可能导致不可承受的后果。在此背景下,新一代网络技术的稳定性、可靠性,以及工业数字平台所沉淀模型的准确性、安全性,尚未经过大规模商业落地验证,使得这些关键行业企业在替换现有网络和工业系统时,仍存较大顾虑。

 最后,中小型企业对新技术的应用普遍持谨慎态度,导致在更广泛范围内的推广面临挑战。当前,行业领军企业积极拥抱新一代网络与工业数字平台的融合,通过搭建平台、汇聚数据、开发应用、拓展生态链条来实现数字化升级。但中小型企业对新技术的接受度相对有限,主要原因在于其投入建设成本较高,短期内难以带来明显的经济效益。因此,目前仅有少数中小型企业在单一环节或局部区域进行了智能化改造,大规模部署网络基础设施和工业数字平台的企业仍属少数。

 要实现新一代网络与工业数字平台融合应用的全面普及,需要更深入地激发企业内生需求,持续提升技术的可靠性与安全性,并探索出更适合中小型企业的经济高效、易于部署的解决方案。只有跨越这些障碍,才能真正将这一创新力量,推向更广阔的产业蓝海。


 
 
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