1 ?  融合流程行業(yè)及離散行業(yè)工業(yè)制造經(jīng)驗(yàn)打造的國(guó)產(chǎn)自研平臺(tái)。

平臺(tái)提供豐富的標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)控件包及高級(jí)語言程序自定義開發(fā)后端模塊，同時(shí)提供豐富的可視化數(shù)據(jù)處理功能組件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。開發(fā)人員或業(yè)務(wù)人員能夠通過“拖拉拽”的方式使用平臺(tái)并創(chuàng)建完整的應(yīng)用程序，更快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求和應(yīng)用場(chǎng)景，突破了傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)交付周期長(zhǎng)的特點(diǎn)。

2 ? 可視化低代碼開發(fā)能力，幫助企業(yè)更快響應(yīng)復(fù)雜工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。

平臺(tái)提供豐富的標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)控件包及高級(jí)語言程序自定義開發(fā)后端模塊，同時(shí)提供豐富的可視化數(shù)據(jù)處理功能組件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。開發(fā)人員或業(yè)務(wù)人員能夠通過“拖拉拽”的方式使用平臺(tái)并創(chuàng)建完整的應(yīng)用程序，更快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求和應(yīng)用場(chǎng)景，突破了傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)交付周期長(zhǎng)的特點(diǎn)。

3 ? 云邊協(xié)同架構(gòu)，滿足企業(yè)海量工業(yè)數(shù)據(jù)高效交互的需求。

通過平臺(tái)的物模型模板能夠?qū)υO(shè)備進(jìn)行建模，再根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需要將合適的模型嵌入設(shè)備，在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)或近場(chǎng)進(jìn)行邊緣計(jì)算；同時(shí)，通過在云端的管控，對(duì)設(shè)備進(jìn)行參數(shù)配置及指令下發(fā)。云端和邊緣端的協(xié)同滿足海量工業(yè)數(shù)據(jù)交互的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性需求。

邊緣端與平臺(tái)端通過MQTT協(xié)議完成數(shù)據(jù)上報(bào)，通過JSON完成解析后從消息總線將IT信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的格式進(jìn)行輕量級(jí)大數(shù)據(jù)交互。平臺(tái)基于物模型以直射、映射的方式提供了數(shù)字孿生鏡像能力，并以MQTT協(xié)議+JSON完成了語法層面的互操作性。

4 ? 數(shù)字孿生服務(wù)能力驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)性維護(hù)

邊緣數(shù)據(jù)（如S7）可以通過文件導(dǎo)入的形式，批量進(jìn)行協(xié)議地址與物模型數(shù)據(jù)點(diǎn)位的映射，使平臺(tái)具備提供數(shù)字孿生等信息模型擴(kuò)展服務(wù)的能力。基于平臺(tái)的數(shù)字孿生鏡像能力，能夠根據(jù)大量歷史數(shù)據(jù)沉淀和實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)。

5 ? 基于驗(yàn)證與監(jiān)測(cè)的平臺(tái)安全策略

第三方平臺(tái)需通過平臺(tái)分配的App Key 和App Secret 并根據(jù)平臺(tái)規(guī)則對(duì)請(qǐng)求參數(shù)和時(shí)間戳進(jìn)行簽名，平臺(tái)的Open API模塊接收請(qǐng)求后會(huì)對(duì)簽名進(jìn)行驗(yàn)證，通過后才可調(diào)用服務(wù)；平臺(tái)具備完善的監(jiān)測(cè)體系，以四層安全設(shè)計(jì)和離線安全分析確保數(shù)據(jù)在工廠內(nèi)部完成處理，降低了數(shù)據(jù)安全威脅與網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量對(duì)生產(chǎn)的影響。

某汽車制造工廠產(chǎn)量不斷提升，其車間業(yè)務(wù)系統(tǒng)沉淀的多源異構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)也隨之增多。但工廠前期汽車工業(yè)軟件的應(yīng)用不成體系，并未采用數(shù)字化的方式對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行充分利用，導(dǎo)致各個(gè)工藝環(huán)節(jié)都過度依賴專家經(jīng)驗(yàn)，專家經(jīng)驗(yàn)的有限性和不穩(wěn)定性已經(jīng)成為擾動(dòng)終端產(chǎn)品質(zhì)量的重要影響因子。

廣域銘島基于Geega工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的物模型建模與部署能力，對(duì)機(jī)器人、沖壓機(jī)等工廠設(shè)備信息進(jìn)行采集，再通過MQTT+JSON實(shí)現(xiàn)語法層的描述與互操作性，以規(guī)范化的語義描述為該汽車制造工廠提供了基于工業(yè)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)增值服務(wù)轉(zhuǎn)型路徑。圍繞沖壓、焊裝、涂裝和總裝等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)和信息的互聯(lián)互通，以工業(yè)大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，結(jié)合人工智能技術(shù)以及機(jī)理模型沉淀，將行業(yè)知識(shí)封裝為汽車工業(yè)軟件。以數(shù)據(jù)層面的互聯(lián)互通互操作與信息層面的高效集成實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自主控制、自我決策和自我進(jìn)化,整體提速了該汽車制造工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。