阿里云与瀚码技术联合发布智能工厂联合解决方案-
本地海量数据需存储在本地：在制造企业中，制造设备通过时序数据库采集的数据通常量级在 EB 级，而这些海量数据因为需要和本地的应用程序或者设备进行低时延交互而必须存放在本地，如何为本地海量的数据提供低时延的算力，成为当前制造业客户的一大挑战。 -
业务连续性的挑战：对于制造企业来讲，稳定的生产关乎行业的高质量发展，而稳定的计算和存储服务，通常是制造业数字化、智能化的关键，直接影响到了企业生产业务的连续性。在传统 IT 设施中，随着数据量的逐步增加，需要扩容存储容量时，需要停机扩容，给生产任务的连续性带来了极大挑战。
业务连续性：阿里云云盒作为阿里云向客户企业本地的延伸，其强劲的计算实例和高可靠的存储服务和阿里云公共云产品能力一致，阿里云会将其作为公共云的一部分来管理和运维。计算实例通过云的热迁移、热升级等技术能力，保证了计算服务的连续性；同时，随着企业数据量的不断增加，其存储容量可以热扩容，不影响业务连续性。近场低时延算力：通过瀚码技术提供的 IoTPaaS 平台收集的 EB 级数据，通过时序数据库进行分析，这些算力要求需要更接近数据和工业设备的强劲的低时延算力，云盒将阿里云的强劲算力部署到企业本地数据中心，为制造业设备数据采集的 EB 级数据提供毫秒级的低时延边缘算力。可持续迭代：阿里云盒和瀚码技术一刀云的结合，从硬件、云平台到工业 PaaS 平台一站式地为企业提供开箱即用的工业制造领域的工具箱，由阿里云云盒提供标准的 IaaS 服务，瀚码一刀云提供面向工业制造领域的“定制化” 高效配置的所需的 SaaS 应用。关键是，这些软硬件的特性是可以持续升级迭代，且统一运维管理，不需要协调多家供应商来进行升级，就可以将系统性能发挥到最优。AI 赋能制造：当前，瀚码技术也会与云盒持续开展深度合作，通过阿里云云盒提供的强劲的本地算力，结合企业私域数据，瀚码技术可以通过扩展、沉淀更多领域的工业模型帮助制造企业构建自主可控的私有大模型，更好地实现数字化升级。目前，瀚码技术的工业 PaaS 平台已经沉淀了接近 700 个工业模型。 -
软硬件的迭代升级难：传统的 IT 架构中，需要购买硬件、数据库、容器、工业 PaaS 平台等多家服务商提供的软硬件服务，工业领域随着数据量的增加和业务逻辑的逐步复杂，软硬件性能逐步成为制约企业创新发展，可持续、统一升级的软件特性和性能优化迭代，成为企业可持续发展的关键。
-
智能化：随着工业自动化程度越来越高，车间的工人越来越少，自动化设备事实上已经成为最主要的生产要素，如何通过持续迭代的企业私域数据持续赋能智能制造，成为制造业的面向未来的挑战。
业务连续性：阿里云云盒作为阿里云向客户企业本地的延伸，其强劲的计算实例和高可靠的存储服务和阿里云公共云产品能力一致，阿里云会将其作为公共云的一部分来管理和运维。计算实例通过云的热迁移、热升级等技术能力，保证了计算服务的连续性；同时，随着企业数据量的不断增加，其存储容量可以热扩容，不影响业务连续性。
近场低时延算力：通过瀚码技术提供的 IoTPaaS 平台收集的 EB 级数据，通过时序数据库进行分析，这些算力要求需要更接近数据和工业设备的强劲的低时延算力，云盒将阿里云的强劲算力部署到企业本地数据中心，为制造业设备数据采集的 EB 级数据提供毫秒级的低时延边缘算力。
可持续迭代：阿里云盒和瀚码技术一刀云的结合，从硬件、云平台到工业 PaaS 平台一站式地为企业提供开箱即用的工业制造领域的工具箱，由阿里云云盒提供标准的 IaaS 服务，瀚码一刀云提供面向工业制造领域的“定制化” 高效配置的所需的 SaaS 应用。关键是，这些软硬件的特性是可以持续升级迭代，且统一运维管理，不需要协调多家供应商来进行升级，就可以将系统性能发挥到最优。
AI 赋能制造：当前，瀚码技术也会与云盒持续开展深度合作，通过阿里云云盒提供的强劲的本地算力，结合企业私域数据，瀚码技术可以通过扩展、沉淀更多领域的工业模型帮助制造企业构建自主可控的私有大模型，更好地实现数字化升级。目前，瀚码技术的工业 PaaS 平台已经沉淀了接近 700 个工业模型。
未来，阿里云将与瀚码技术从更多层面开展持续的、长期的、深度的合作，以阿里云云盒为技术底座，深度融合瀚码技术的一刀云工业 PaaS 平台及 SaaS 应用，助力制造企业全方位提升信息化、数字化水平，提供持续创新的智能工厂建设路径。
文章信息来源：瀚码技术
– END –
开发者大赛
报告下载
大佬观点
