基于工业互联网的分析

基于工业互联网的分析

张萌萌1,接长鑫1,何一凡1

沈阳城市建设学院 辽宁 沈阳

摘要：工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物，是当前全球范围内积极研究的人与机器、机器与机器、机器实体与数字虚体全面连接的新一轮技术革命。2012年工业互联网首次出现，工业国家依据自己的基础、优势，推动了工业互联网沿着不同的演进路径迅速发展。为了使人们更好地理解工业互联网，本文主要从工业互联网定义、关键技术、发展背景等方面对工业互联网进行分析。

关键词：工业互联网；定义；发展背景；关键技术；

一、工业互联网定义

工业互联网，即Industrial Internet，这是一个开放的、全球化的工业网络，工业互联网将人、数据和机器实现了连接，将工业、技术和互联网深度融合。工业互联网共有四大体系，包括了网络体系、平台体系、数据体系、安全体系。

网络体系是工业互联网的基础。工业互联网网络体系共分为三部分，分别为网络互联、数据互通和标识解析这三部分。网络互联需要实现要素之间的数据传输。数据互通是把数据进行标准化描述和统一建模，实现了要素之间传输信息的相互理解。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位，主要由标识编码、标识解析系统和标识数据服务三方面组成。

平台体系是中枢。工业互联网平台体系包含了四个层级，分别为边缘层、IaaS、PaaS和SaaS，类似于工业互联网的“操作系统”。其有四个主要作用：一是数据汇聚；二是建模分析；三是知识复用；四是应用创新。

数据体系是要素。工业互联网数据包含了以下三个特性。一是重要性；二是专业性；三是复杂性。

安全体系是保障。工业互联网的安全体系涉及了多方面的网络安全问题，其核心任务就是要通过监测预警、应急响应、检测评估、功能测试等手段确保了工业互联网的健康有序发展。

与消费互联网相比，工业互联网有着许多不同的本质。一是连接对象不同。消费互联网主要连接人，场景相对简单；二是技术要求不同。工业互联网直接涉及工业生产；三是用户属性不同。消费互联网面向大众用户，用户共性需求强，但专业化程度相对较低。

二、工业互联网发展背景

工业互联网的概念是由美国电气通用公司首先提出，打造了全球第一个工业互联网平台Predix，构建了包括智能设备、智能分析和智能决策在内的数字化世界。

近年来，在各国实施国家制造业发展战略和开展骨干企业应用实践两方面的推动下，工业互联网得以迅速发展。由于各国家发展状况不同，工业发展路径也有所不同。

在美国政府及骨干企业的推动下，美国在工业互联网的发展中发挥了主导地位。美国的GE公司截至2020年6月，该组织已经吸引了全球160多家骨干企业和组织加入，覆盖了电信服务、通信设备、工业制造等与工业互联网技术及应用技术密切相关的行业和技术领域，在工业互联网各方面起到了重要的作用。

在德国政府的支持下，由西门子牵头，联合德国信息技术、电信和新媒体协会(BITKOM)、德国机械及制造商协会（VDMA）、德国电气和电子制造商协会(ZVEI）等行业组织设立了“工业4.0平台”，并由德国电气电子和信息技术协会发布了“工业4.0”标准化路线图。“工业4.0”成为推动德国工业数字化转型的核心网络。

21世纪以来，中国致力于“信息化与工业化融合发展”的产业升级战略，工业生产能力和产品质量不断提升，逐步成为全球制造业大国。2015年，中国政府明确，要促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用，加快开展物联网技术研发和应用示范。

2017年11月，国务院发布了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》 作为我国工业互联网发展目标最为具体、综合性最强的纲领性文件， 明确了包括网络基础、平台体系、产业支撑、融合应用等在内的主要任务，以及包括工业互联网基础设施升级改造、工业互联网平台建设及推广在内的重点工程。

美国、德国、中国等国先后提出“工业互联网”“工业4.0”“互联网+”等概念和相关战略，无论在具体做法和关注点上有何区别，其整体目标是一致的，都是基于互联网和信息平台将人、 设备、数据进行有效地结合，并且通过工业生产力和信息生产力的融合，创造出具有更高效率的新的生产力，从而促进新工业革命的发展进程。

三、工业互联网关键技术

1. 数据集成与边缘处理技术

设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。

协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。

边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。

2. IaaS技术

基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。在使用IaaS服务时，用户看到的就是一台能够通过网络访问的服务器。在这台服务器上，用户可以根据自己的实际需要安装软件，不需要关心该服务器底层硬件的实现细节（例如资源的类型、分布位置等），也无须控制底层的硬件资源。但是，用户需要负责对操作系统、系统软件和应用软件等进行部署和管理。例如Amazon的EC2服务便是一种典型的IaaS服务。在该服务中，服务提供商按照用户的需求为其提供虚拟服务器；用户可以通过网络访问虚拟服务器，并像使用物理服务器一样在其上安装和部署自己所需的软件。

3. 平台使能技术

资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。例如：瀚云HanClouds AEP工业应用加速器套件面向广大工业互联网领域应用开发者，提供强大的可视化应用开发工具和开发环境。借助加速器套件，用户通过可拖拽式编程、无须编写代码便可创建、生成、发布一个完整的应用，助推工业互联网开发者，快速搭建工业App，极速生成应用。

多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。

4.数据管理技术

数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。

数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。

数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。

5.智能数据采集技术：工业互联网发展需具备低成本、精确、高效且智能的数据采集技术，数据采集技术是智能制造应用的基础。未来包含传感器技术在内的智能数据采集技术将成为工业互联网技术的重点研发方向。企业用户将能够通过智能的方式以低成本采集准确数据并传送后端进行大数据分析，进而帮助其决策。像目前采集到仕科招聘网上有90多万的智能制造等领域的专业人才，而且有3万多相关企业入驻，为其提供30多万的职位。那这些数据就可以有效地为企业和其他迷茫的毕业生指明方向，推动未来的发展。

6.应用开发和微服务技术

多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。

微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。

图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。

7.工业数据建模与分析技术

数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。

机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。

8.安全技术

数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。

平台安全：通过平台入侵实时监测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理， 防止非法访问。

通用平台使能技术、工业数据建模与分析技术、数据集成与边缘处理技术、应用开发和微服务技术正快速发展，对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。在平台层，PaaS技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层，边缘计算技术极大的拓展了平台收集和管理数据的范围和能力。在应用层，微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革，而工业机理与数据科学深度融合则正在引发工业应用的创新浪潮。

四、工业互联网行业应用

工业互联网目前已延伸至40个国民经济大类，涉及原材料、装备、消费品、电子等制造业各大领域，以及采矿、电力、建筑等实体经济重点产业，实现更大范围、更高水平、更深程度发展，形成了千姿百态的融合应用实践。本文主要从钢铁行业、工程机械行业、电力行业、建筑行业、家电行业五个方面进行介绍。

钢铁行业是国民经济支柱产业，制造流程长、工序多，生产分段连续，主要面临生产运营增效难、产能严重过剩、节能绿色低碳压力大、本质安全水平较低等痛点。中国宝武、鞍山钢铁、马钢集团等企业应用工业互联网积极探索生产工艺优化、多工序协同优化、多基地协同、产融结合等典型应用场景，一方面通过数据深度分析带动生产效率、质量和效益提升，另一方面实现多区域、多环节、多业务系统的协同响应与综合决策，通过模式创新实现新价值创造和新动能培育。

工程机械行业作为国民经济的重要行业，为建筑、制造、采矿等行业提供生产必需的机械装备和基础工具，具有产品复杂多样、生产过程离散、供应链复杂的特征，同时也面临着生产效率不高、产品运维能力较弱和行业同质化竞争严重等行业痛点。三一重工、徐工集团和中联重科等工程机械龙头企业积极应用工业互联网加快企业数字化步伐。通过工业互联网进行设备预测性维护、远程可视化管理，不仅降低了设备运维成本，提高了生产资源的动态配置效率，还在此基础上延伸出供应链金融、融资租赁等服务模式，实现“制造+服务”，带来新的增长空间。

电力行业，电力行业利用5G＋工业互联网已经形成了新型控制监测网络，发电侧设备故障可以提前预测预警，这就给了我们时间，尽早维修，节能增效，以前输变线路还是依靠巡检人员人工巡检，耗时长，耗人多，环境非常恶劣，现在工业互联网实现无人机巡检，准确率高达99%以上效率也提升了百倍以上，工业互联网让发电、输电、变电、配电、用电。五个环节向清洁、低碳、高效、安全、智能转型，其他常见的行业还有原材料、装备、消费品等制造业，采矿、建筑等实体经济重点产业。可以说工业互联网已经形成了千姿百态的融合应用实践，向更大范围、更高水平、更深程度地去发展。

建筑行业具有项目建设周期长、资金投入大、项目关联方管理复杂、人员流动性强等特点，未来将走向以工业互联网、BIM等技术综合应用支撑下的工业化、智能化、绿色化。中建科工、广联达、三一筑工、北京建谊等企业利用工业互联网，探索数字化协同设计与集成交付、虚实融合的施工协同管理、装配式建筑智能制造等应用，实现建设项目全过程的虚拟执行和优化调整，大幅提升设计效率、施工质量、成本进度控制和安全施工水平。另一方面，面向建筑本身能耗优化、安全应急和访问控制等需求，部分领先建筑企业通过工业互联网开展能耗管理、资产监测运维、虚拟演练等应用探索，实现智能化安全化运行。

家电行业具有技术更新速度快、产品研发周期短、产品同质化程度高等特点，当前主要面临个性化需求满足困难、生产精度效率要求高、订单交付周期长、质量管控力度不足、库存周转压力等核心需求痛点。格力、海尔、美的、TCL等轻工家电企业依托工业互联网开展规模化定制、产品设计优化、质量管理、生产监控分析及设备管理等应用探索，提升用户交互体验、品质一次合格率与生产效率，节省设备运维成本，满足客户个性化需求。

五、工业互联网发展趋势

任何一个新行业的兴起，前期都会重点关注技术本身，也就是关注技术的功能，当行业发展到一定阶、技术逐渐成熟时，技术本身的功能就会逐渐弱化，更多的是对技术应用的关注。

工业互联网技术体系经过这几年的发展已经越来越成体系，架构包括：平台、网络、数据、安全和应用，技术广泛应用于智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定，包括商业模式、应用场景等等。

随着人工智能、网络、信息等技术的飞速发展，工业互联网技术日趋完善，人们的关注点由原来技术本身的发展转移到技术的应用，更多的落地到多角度、多领域的融合应用中，满足工业生产多样化的需求。有一个好的工业互联网平台能够提高企业内部的各项管理水平，提高企业外部的对外沟通、交流合作、产品品牌形象等，帮助企业增强市场竞争力，提高企业利润，同时创造更多的社会价值。

工业互联网作为国家战略，国家、行业、企业和协会各个层次、各个领域都会在直接或间接的宣传工业互联网的价值，越来越多的工业企业用户已经意识到工业互联网的无限价值，认识到工业互联网技术的应用符合社会、经济、历史的发展趋势，并且已不是遥不可及，而是触手可得。

现阶段，工业互联网的主要战场是强调企业应用，局限于企业价值链上的数字化、网络化和信息化，甚至局限于企业内部，当然这是基础和核心。然而，真正的工业互联网，是构建区域级工业互联网平台和行业级工业互联网平台，实现真正的互联互通，整体赋能产业。

总结

本文从工业互联网的定义、发展背景、关键技术和行业应用出发，分析了工业互联网的发展趋势。工业互联网是一项新技术，也是一项新挑战，是赋予工业的新活力。努力做好本企业的数字化、网络化、信息化转型，构建整个价值链上的互联互通，最终实现行业产业互联网升级，向着“互联网+”的目标迈进。

参考文献

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