国内外工业互联网平台产业生态的布局，值得一看！( 五 )
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四、工业数据分析与可视化平台向场景化分析服务转型
大数据、人工智能技术驱动的工业数据智能分析支撑工业互联网平台实现数据价值挖掘 ， 打造工业数据分析与可视化平台是众多主体布局的切入点和关键点 ， 与行业场景和业务需求深度结合成为工业数据分析与可视化平台未来发展必然趋势 。
不同主体布局过程中 ， 呈现出“两大路径四种方式”：
一是工业企业推动领域经验知识的数字化、软件化 。 一方面将原有数字模型与分析工具转化为平台服务 ， 霍尼韦尔Sentience平台中集成工艺计算包以帮助用户实现石化工艺优化；另一方面在传统经验基础上引入先进智能分析技术 ， 形成新的平台分析服务 ， 罗克韦尔FactoryTalkAnalytics平台可以利用自然语言和生产人员进行互动 ， 帮助后者发现并解决设备难题 。
二是IT企业在大数据、人工智能技术上叠加工业知识 。 在实现方式上 ， IT巨头多立足自身基础技术平台提供通用化算法和工具 ， 微软Azure平台提供从云端到边缘的丰富AI工具组合 ， 丰田物料搬运欧洲公司则利用其AI服务实现流程自动优化 。
长远来看 ， 伴随着技术成熟普及 ， 通用化数据分析工具将向底层通用PaaS平台下沉 ， 与工业场景深度结合的数据分析与可视化平台逐步向业务PaaS平台和工业SaaS演化 。
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