阿里云智能制造解决方案：从中国制造到中国智造
摘要：今天分享的是阿里云智能制造解决方案融合了云计算、大数据和人工智能的能力，为工业客户提供一站式设备接入管理能力，助力产业升级和创新。
250年前，英国开启了第一次工业革命。如今，中国提出在2025年迈向智能制造。如何借助新技术实现从“中国制造”到“中国智造”的跨越，这是时代抛出的难题，也是我们亟待探索并寻找答案的关键命题。 当下，阿里云面向工业客户推出的智能制造解决方案，融合了云计算、大数据和人工智能技术，具备快速搭建一站式设备接入管理能力，以智能化手段驱动产业升级与创新，充分释放工业设备潜能，助力制造企业踏上智能化发展之路。
在生产制造领域，生产过程中产生的海量数据容易形成一个个孤立的数据孤岛，无法充分发挥其价值。想要存储并挖掘这些孤岛数据背后的潜力，实现制造业的智能化突破，连接数据是首要前提。当设备间出现协议标准不一致的问题时，阿里云IoT套件能够帮助企业轻松应对。它支持多种工业网络协议管理，可实现多种设备接入，达成海量智能设备的快速互联。
当然，互联仅仅是第一步。工厂的数据存储周期通常较短，以机床数据为例，三个月至一年后数据就难以找回。阿里云新制造OSS对象存储为制造企业提供了高性能、可扩展的存储解决方案，满足工业设备全生命周期的存储需求。数据沉淀下来后，就如同拥有了原材料，但如果采用传统方式进行加工，由于数据量庞大、分析速度缓慢，往往等结果出来时，早已错失经营决策的最佳时机。 阿里云提供实时数据分析服务，通过流式计算进行实时化分析，产出高质量的计算结果，能让企业在毫秒间对千亿级数据进行及时的多维分析与洞察，从而在第一时间把握商机。
此时，企业会惊喜地发现，机器仿佛被赋予了“生命”，开始能够“说话”、懂得“交流”、学会“思考”。阿里云的人工智能技术正推动着机器实现新的进化。借助智能算法和大数据模型，它助力企业开启制造智能化进程，实现制造创新的弯道超车。 以苏州协鑫的光伏切片生产为例，在一个生产过程中，有数千个影响切片良品率的生产参数，任何一个变量的细微变化都会直接影响生产结果。
基于阿里云的大数据分析算法和机器学习建模，能够自动分析生产过程中采集到的全部变量，找出与良品率最为相关的60个关键变量，为协鑫搭建生产参数曲线模型，并对这些变量进行实时分析处理。凭借这一技术手段，阿里云联合保利协鑫实现了光伏切片良品率提升1%，节省了上千万的生产成本。 数据不仅是智能化生产的核心要素，更是未来企业的命脉，信息安全至关重要。
阿里云汇聚阿里巴巴十年互联网攻防经验，将智能制造解决方案中的安全能力沉淀打包成云盾，为企业提供从底层通信协议到上层应用的全方位防护。 除了安全保障得力，阿里云智能制造解决方案还支持远程工业控制，借助云端监控和移动推送功能，企业通过手机就可随时随地实时监控生产设备，进一步提高运维检测效率。此外，除了提供一站式云服务平台，针对智能制造的不同场景和定制化需求，阿里云联合1000多家生态合作伙伴，为企业提供各种企业应用的定制服务，帮助企业按需开发和部署应用，满足多样化需求。 阿里云智能制造解决方案充分释放工业设备潜能，助力制造企业实现转型升级，让“中国制造”真正迈向“中国智造”。
