未來制造業將面臨商業模式、工業基礎、質量體系重建等重大變革。《制造2025》的出臺，為制造業發展指明了方向信息化與工業化融合勢在必行，加強智能制造工業管理系統網絡安全能力建設，健全綜合體系。就此開啟了的產業發展升級的大幕。其規劃指出要大力推進信息化與工業化深度融合:加快制定智能制造技術標準，建立完善智能制造和兩化融合管理標準體系。強化應用牽引，建立智能制造產業協同推動智能裝備和產品研發、系統集成創新與產業化。促進工業互聯網、云計算、大數據在企業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程和全產業鏈的綜合集成應用。 HarmonyXR可以提供一站式的工業數字化解決方案，提供個性化的服務支撐，對企業制造進行整體優化。內蒙古智慧工業互聯網效果
為加快推動制造業轉型升級，支撐我國制造業經濟發展，重點做好以下五個方面的工作：一是，加強技術創新，增強企業發展活力。推動企業關鍵技術突破，加快創新發展步伐，培育持久發展力。二是，強化基礎設施建設，夯實發展基礎。加快5G+互聯網建設，積極推進深化產融合作，共同推進工業互聯網發展。三是，加大應用范圍，實現市場牽引。加大工業互聯網應用范圍，積極推進制造業培育新服務、新模式、新業態。四是，提高防護能力，加強安全意識。強化工業互聯網安全技術攻關、產品研發，提高安全產業支撐能力。五是，深化合作，促進開放發展。深化各國產業交流合作，共同構建開放共享的工業互聯網產業生態體系。 四川哪里有工業互聯網技術發展工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業融合，HarmonyXR順應技術、產業變革趨勢，促進實體經濟轉型。
工業互聯網，即IndustrialInternet，這是一個開放的、全球化的工業網絡，工業互聯網將人、數據和機器實現了連接，將工業、技術和互聯網深度融合。工業互聯網從通用電氣發展而來，由美國五家行業企業共同聯手組建了工業互聯網組合，即IIC，由此推廣開來，加入其的除通用電氣制造業巨頭外，還有IBM、思科、英特爾、AT&T等企業。工業互聯網已經成為我國的重點規劃之一，從產業升級、技術創新、經濟推動等方面給予了幫扶和支持，我國的工業互聯網在整個制造業的發展過程中起到了關鍵的作用，未來的工業互聯網發展前景是可觀的，為促進工業互聯網更好更快的發展，還必須借助全球資源，堅持“走出去，引進來”的發展模式，實現工業互聯網的高質量發展。
電子信息行業屬于知識、技術密集型產業，產品細分種類多、生產周期短、迭代速度快，對市場敏捷化響應等要求較高。電子、華為、中興等通過”5G+工業互聯網”開展設備可視化管理、產品良率提升、庫存管理優化、全流程調度優化和多工廠協同等典型應用探索，一方面通過機器視覺、大數據分析等新技術提升質量管理、設備故障診斷、產品庫存管理等環節效率，另一方面通過建設互聯工廠實現企業級決策優化和需求敏捷響應。家電行業具有技術更新速度快、產品研發周期短、產品同質化程度高等特點，當前主要面臨個性化需求滿足困難、生產精度效率要求高、訂單交付周期長、質量管控力度不足、庫存周轉壓力大等痛點。格力、海爾、美的、TCL等輕工家電企業依托工業互聯網開展規模化定制、產品設計優化、質量管理、生產監控分析及設備管理等應用探索，提升用戶交互體驗、品質一次合格率與生產效率，節省設備運維成本，滿足客戶個性化需求。 云計算、人工智能、大數據、新互聯網等的新信息通信技術在HarmonyXR的貫徹下與新制造技術融合。
工業互聯網與大數據應用得到了高度重視，不僅出臺了相關扶持政策，還構建了比較完善的工業平臺基礎，為我國工業互聯網的發展奠定了基礎。在這樣有利的環境下，工業互聯網作為指引作用，不斷融合新的網絡技術，協同工業互聯網新應用，持續為企業提供個性化、技術化的數字化解決方案，帶頭為經濟發展提速增效。工業互聯網已成為發達推進“再工業化”戰略、搶占新一輪科技和產業變革制高點的必爭之地，更是我國深入推進供給側結構性變革，助力我國工業面向數字化、網絡化、智能化變革新舊動能轉換，實現換道超車、制造企業轉型升級的重要機遇。在工業互聯網應用場景上，工業互聯網平臺正從單個設備、單個工藝、單個企業，積極地朝全要素、全產業鏈、全生命周期領域穩步拓展，不斷推動傳統產業實現智能化轉變。 基于工業互聯網實現設備互聯和全流程智能化已成為HarmonyXR發展的重要方向之一。四川哪里有工業互聯網技術
HarmonyXR以提升企業數字化服務能力為目標，持續助力5G賦能制造向“智造”升級，打造智能化工業。內蒙古智慧工業互聯網效果
多維應用場景加快人工智能與工業互聯網平臺融合，平臺層中，大數據分析構建“數據+認知”算法庫。工業互聯網平臺基于PaaS架構，打造由數據存儲、數據共享、數據分析和工業模型等組成的整體數據服務鏈，把基于數據科學和認知科學的兩類工業知識經驗沉淀在可移植、可復用的人工智能算法庫中。在數據科學領域，企業構建以機器學習、深度學習的數據算法體系，綜合利用大數據分析、機器學習和智能算法，通過推理解決已知的工業問題。例如，美國康耐視公司開發了基于深度學習的工業圖像分析軟件能以毫秒為單位識別缺陷，解決傳統方法無法解決的復雜缺陷檢測、位置等問題，使檢測效率提升30%以上。在認知科學領域，企業從業務邏輯原理出發，通過搭建以知識圖譜、解決機理未知或模糊的工業問題，如企業智能決策管理等。實際上，西門子、IBM、華為等公司通過構建供應鏈知識圖譜，匯集氣象、媒體、交通和物流等信息資源，提高了供應鏈的管理效率。 內蒙古智慧工業互聯網效果