AI 與條碼技術融入工業互聯網平臺的挑戰與應對?

來源：發布時間：2025-07-24

在當今數字化與智能化飛速發展的時代，工業互聯網正帶領著制造業的深刻變革。AI 與條碼技術作為其中的關鍵力量，其融入工業互聯網平臺的進程備受矚目。然而，這一融合之路并非坦途，面臨著諸多平臺化挑戰。

工業互聯網平臺協議的多樣性，給條碼設備的接入帶來了極大困難。不同設備和系統采用的通信協議各不相同，猶如不同國家的人說著不同語言，難以順暢交流。在某大型工廠的生產線上，同時存在來自多個供應商的機床、機器人和傳感器，這些設備各自為政，無法實時共享數據和協同工作。海爾互聯工廠開發的 “協議魔方” 邊緣網關則成功應對了這一挑戰。它如同一位精通 20 多種語言的翻譯官，支持 OPC UA、MQTT、EtherNet/IP 等 20 + 種協議的實時轉換。AI 算法自動學習各協議的條碼數據特征，動態優化轉換規則。在 COSMOPlat 平臺的冰箱產線中，該網關大顯身手，使新條碼設備的接入時間從 72 小時大幅縮短至 4 小時，數據傳輸延遲從 500ms 降至 120ms，設備綜合效率（OEE）提升了 15 個百分點。

條碼數據在工業互聯網平臺上分散分布，導致其價值難以充分挖掘。以三一重工燈塔工廠為例，設備條碼（如傳感器 ID）、工藝條碼（如焊接參數）等 12 類數據雜亂無章。為此，工廠構建了 “條碼數據中臺”，對這些數據進行統一管理。通過 AI 數據血緣分析，能夠追蹤條碼數據的全鏈路來源，就像給每一筆數據都安裝了一個定位器，清晰展現其來龍去脈。中臺的智能標簽系統自動為條碼數據打標簽，如 “高價值”“高波動” 等。這一舉措使 AI 質量分析的模型訓練效率提升 3 倍，某挖掘機結構件的焊接不良率下降 42%。

AI 與條碼技術的應用開發在工業互聯網平臺上面臨著高門檻的制約，這限制了創新的步伐。對于中小企業而言，缺乏專業的技術團隊和大量的資金投入，難以開展智能化改造。徐工信息開發的 “條碼 AI 低代碼平臺” 為這一難題提供了解決方案。它提供條碼識別、數據可視化等 100 + 組件，工程師無需編寫復雜代碼，通過簡單的拖拽式操作，就能開發 AI 條碼應用，如異常條碼自動分揀。在某起重機裝配線，該平臺大顯神通，使 AI 條碼應用的開發周期從 2 個月縮短至 3 天，某工序的人工復檢成本下降 78%，為中小企業的智能化改造降低了技術門檻，讓更多企業能夠踏上智能化轉型的征程。

條碼數據安全在工業互聯網平臺上受到多重威脅。數據泄露可能導致企業中心機密泄露，造成巨大損失。寶武鋼鐵開發的 “零信任條碼安全平臺”，在邊緣層對條碼設備進行持續身份認證，每秒驗證設備指紋，確保設備身份真實可靠；在平臺層對條碼數據進行動態敏感，模糊處理關鍵工藝參數，防止敏感信息泄露；在應用層對 AI 算法進行對抗樣本防御，抵御外部攻擊。該平臺成效明顯，使某鋼鐵廠的條碼數據泄露事件歸零，同時滿足等保 2.0 三級要求，為工業互聯網平臺的安全集成樹立了典范。