工业互联网平台利用大数据分析技术优化生产过程，提高智能制造水平！

工业互联网的概念最初由通用公司提出，它集成了大数据技术和各类分析工具，并通过无线网络将工业设备连接起来。工业互联网将能够快速适应不同任务的人工智能模型，通过云计算优化控制过程，实现更高程度的自动化，其核心含义与德国提出的“工业4.0”、中国提出的“中国制造2025”相同，也就是借助飞速发展的信息技术，在更高的层次将生产所涉及到的离散信息结合起来，利用大数据分析技术，优化生产过程，提高智能制造水平。

传统手工生产时，人们通过视觉、听觉、触觉等方式感知生产要素信息，在大脑中对信息进行整合、分析，以生产需求为驱动，对生产要素进行配置，从而满足生产要求。而物联网时代，能将这类信息在云平台上进行整合、分析，来优化制造过程，实现智能化生产，工业互联网平台也就应运而生。

工业互联网层次结构可以分为4层工业互联网平台，主要包含边缘层、平台层、应用层以及IaaS层。其中，边缘层解决数据采集的问题，通过大范围、深层次的数据采集，以及数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础；工业PaaS层解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，依赖大数据分析技术，提供最优策略工业互联网平台，形成开发环境，与之前不同的是会有云化的软件应用；应用层解决工业实践和创新的问题，主要面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（也就是工业APP），用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置；IaaS层通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。