从数据采集、数据分析到数字孪生，数据应用的三大层次

在全球加码工业产业智能制造的背景下，随着5G、大数据、AI人工智能等高精尖技术的不断进步，各国的工业互联网得到了较快发展数据采集。平台是工业互联网的核心之所在，一个多层次系统化平台体系对于工业企业而言，重要性不言而喻。

工业互联网平台发展可被分为三大层次：数据分析与优化、网联化、数字孪生数据采集。目前工业互联网平台综合对场景价值挖掘深度和工业机理复杂度两个维度可以被分为三大层次。

第一层次：基于模型+深度数据分析的“大数据应用”数据采集。在数据实时采集、处理及汇集的基础之上，工业互联网平台在设备运维、成本管理和流程优化等应用场景中发挥了极大效用。

第二层次：联接上下游，实现全产业链协同数据采集。平台整合产业链中各参与方信息，凭借大数据相关技术，实现资源配置优化、购销需求对接、资金精准调配等功能。

第三层次：跨专业协同研发，1:1仿真数据采集。凭借工业互联网平台“小范围、微服务”的技术特性，实现跨专业协同的产品研发，加快技术迭代。同时，针对机理复杂度高的关键工序，进行1:1仿真，提升研发效率，降低实验成本。

随着云计算、大数据、AI人工智能等技术的蓬勃发展，推动传统制造业开始了新一轮变革，工业互联网的诞生，标志着全球进入工业4.0时代数据采集。在结合数字高新技术之后，工业互联网相对传统模式在技术架构和数据价值上均有大幅提升，目前工业互联网平台主要应用于设备管理领域，其次是生产过程管理，以及资源优化配置方面应用。

工业互联网平台解决方案实现了流程驱动的业务系统转变为数据驱动的平台应用新范式，为工业企业提供基于数据的新技术、新方法、新服务和新价值数据采集。

汉博德MES系统依托制造执行系统国际领先的技术架构模式，从总体架构、技术架构、集成架构三个层面进行设计，涵盖基础数据管理、生产管理、生产资源管理、质量管理、仓库管理、设备管理、看板管理等功能模块，帮助企业实现对物料、设备、人员、流程指令等生产要素的高效管理数据采集。