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一文带你读懂工业互联网

 楼主| 发表于 2022-2-28 19:35:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
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作者:小浪底不浪
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147688499
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

从2019年开始,“工业互联网”作为科技领域的热搜词汇,多次在关键场合被政府、企业及科研单位提及。
大数据、智能制造、人工智能等新技术,都与它有着千丝万缕的联系。
工业互联网概念图
那么,工业互联网到底是个啥?它真的有前景吗?
工业互联网的概念工业互联网”的概念,由美国通用电气公司在2012年提出,其初衷是为了制定一系列通用的标准,以打破技术之间的壁垒,激活传统工业过程,促进物理世界和数字世界的融合,实现各设备厂商的信息集成和共享工业互联网概念图
随后,美国成立了工业互联网联盟(IIC),由“制造业龙头”通用电气,联合思科、IBM、英特尔和AT&T四家“IT巨头”共同参与。
工业互联网,从字面上可直观理解为,将工业系统与信息网络高度融合而形成的互联互通网络。
它是传统OT,CT和IT的高度融合:
  • CT:通信技术(Communication Technology)。中国通信行业三巨头:移动、电信、联通、广电;通信制造服务业巨头:华为、诺基亚、爱立信、中兴等。
  • IT:计算机技术(Internet/ Information Technology)。目前的IT领域的巨头主要有:百度、阿里、腾讯、思科、微软、谷歌等。
  • OT:运营/操作技术(Operation Technology)。只要是与生产和管理过程相关的均属此范畴。
其中,IT和CT行业常被人称为ICT (Information and Communications Technology)。
工业互联网与OT, IT
作为一个非常复杂的系统,工业互联网不仅涵盖与工业领域相关的所有实体、工具、数据、方法与流程,也涉及了软硬件数据协议、分布式技术、虚拟化技术、数据化技术、数据建模与分析、组件封装及可视化等多种关键技术与工具
当今工业领域和计算机学科的所有前沿技术,包括边缘计算、智能控制、数字孪生、智能感知、5G传输、大数据处理与决策、人工智能等,都能在工业互联网中找到具体应用工业互联网相关技术
通过将新技术融入产品全生命周期,整合产业链的所有相关资源,以提高各生产要素的在线协同能力
工业互联网将设备、产品、生产线、车间、工厂、供应商和客户紧密地连接起来,能有效实现信息和资源的跨区域、跨行业共享,推动整个制造体系的智能化,驱动业务流程和生产服务模式的创新,为客户提供更优质的产品或服务。
工业供应链工业互联网的架构
工业互联网的基本架构可细分为四层,即边缘层、基础设施层(IaaS)、平台层(PaaS)和应用层(SaaS)
工业互联网架构
边缘层:也叫边缘计算层。作为连接工业互联网和底层物理设备的桥梁,它主要负责对接不同厂商、不同协议设备,开展从物理层到平台层的数据采集与传输、异构设备协议解析与转换,以及多元数据分析与处理,降低网络传输负载和云端计算压力
  • IaaS层:也称基础设施层。主要是一些与硬件服务器、数据存储、5G网络及虚拟化技术相关的基础设施,可以为工业互联网平台的安全、稳定运行提供硬件支撑
2. PaaS层:也称为平台层,相当于一个开放、可扩展的工业操作系统。基于底层通用的资源、流程、数据管理模块,建立与开发工具、大数据和数据模型库相关的微服务组件,将不同行业、不同场景的工具/技术/知识/经验等资源,封装形成微服务架构,供各类开发者快速地定制、开发、测试和部署各类App应用。
3. SaaS层:即软件应用层。一方面基于工业PaaS层的工业操作系统,将传统的工业软件部署到工业互联网平台中,这个过程称为“云化”;另一方面,吸引更多的第三方软件开发企业,入驻到工业互联网平台中,提供一系列与工业互联网服务相关的APP,有效促进工业互联网在实际工业系统中落地。
通过工业互联网,工业软件企业将传统的软件能力转化为平台PaaS及SaaS服务,以更低的成本和灵活的交付优势吸引更多客户。
边缘计算与云计算
随着分布式技术的成熟和集成高性能处理芯片性能的不断提升,很多云端功能如大数据建模、分析与决策等,正在向边缘层延伸,使其具备高性能实时采集、分析与决策能力
以降低网络传输的负载,缓解云端计算的压力,提高云端与边缘侧数据交互的实时性
工业互联网的应用场景
工业互联网平台的关键工作场景可大致概括如下:
1.将多源异构设备通过工业网关、PLC(可编程控制器)等接入工业互联网的边缘计算层;
2.利用传感器、图像等多传感方式对数据进行智能感知和采集;
数据采集3.通过工业网卡、数据总线等将数据传输到边缘层数据
4.利用既定的规则对不同协议的设备数据进行解析和统一转换,保持数据的一致性。
5.利用机器学习等算法对多源数据进行预处理、聚类和分析,剔除冗余数据,完成数据的规整和分类;
大数据分析与处理6.利用5G网络将数据从边缘层传输到工业互联网的云端平台数据库中。
7.云端大数据系统通过大数据建模与分析技术,基于各个基础场景、通用场景和专用场景,建立各实体、数据及过程之间的映射模型,构建可视化知识图谱,形成知识库并进行知识推理。
知识图谱
8.基于PaaS层通用的平台部署与管理模块,在工业大数据模型的支撑下,建立一套软件开发与部署、微服务组件库和模型库,为SaaS层的产品部署和服务创新提供基础。
9.根据具体的使用场景,开发MES、ERP、SCADA、SCM等综合决策应用程序,并部署到工业互联网平台的SaaS层。
10.通过平板、PDA等终端设备中安装应用软件,实现基于产品全生命周期的生产流程优化、排产调度、智能控制及故障诊断。
工业互联网应用难题
目前,工业互联网在应用方面主要存在以下难题
  • 边缘计算层:(1)工业设备种类繁多、数量巨大;(2)通信协议多样、数据格式各异;(3)企业数字化发展水平参差不齐。
2. 大数据分析:数据分析深度不够。(1)以基本数据的分析为主,如寿命、故障、分类、识别等;(2)关于深层次的资源调度、决策优化方面的产品和服务较少;(3)缺乏成熟的数据建模与分析模块,将特征提取算法与建模工具封装成模型,以实现场景建模与分析的可视化。
3. 数字孪生技术:(1)工业机理复杂度各异,虚拟数字平台与物理产线生产过程映射比较粗糙;(2)基于特定场景的虚实协同有待进一步加深;(3)将复杂机理模型融入到数字化建模过程中,提升数字平台对实际模型的仿真精度;
4. 工业服务能力:平台衍生出的产品和服务过于单一,无法满足多元化的行业需求。需开展定制化元数据、既定规则和场景信息建模,为用户提供定制化服务;
5. 资源配置优化和生产过程管控方面的产品比较少,缺乏依托工业互联网平台的现代运作管理体系
6. 产品研发设计、制造、工艺等场景需要工业机理和数据的积累,目前仍处于探索阶段。工业互联网的前景
很多人不禁会产生一个疑问,工业互联网存在这么多问题,它的前景到底在哪里?
工业互联网由于其跨领域、跨行业、多技术集成等特点,是一种新型的基础设施(简称“新基建”)。
工业互联网的优势依赖于“规模效应”,短期内需要大量的资金和设施投入,进行平台的搭建、行业资源的引流和整合,单单依靠企业和个人是很难实现的。
中国工业互联网经济规模预测
国家根据各区域的行业优势,通过相关政策进行必要的投资和引导是现阶段的必经过程。
俗话说:行业发展,标准先行
在此过程中,工业互联网相关规范和标准的制定,可以为需求企业接入工业互联网提供依据,有效实现企业需求的落地,为工业互联网的蓬勃发展奠定基础。
这也是这两年与工业互联网、智能制造相关政策不断提出的原因。
随着美国“工业互联网”、德国“工业4.0”和中国“智能制造”战略的不断深化,工业互联网在企业智能化转型升级过程中,必然会扮演举足轻重的作用。

工业互联网与智能制造根据不同的市场主体,工业互联网的应用前景体现在以下几个方面:1. 制造企业,如海尔、三一重工等制造业龙头企业,依托自己在资源、设备和工业经验方面的优势,建立了面向制造业解决方案的工业互联网平台,以整合行业资源,深化供应链上下游企业的合作。2. 工业服务企业,如东方国信等,可结合自己在数据建模和分析方面的能力,为客户提供个性化的业务咨询服务。
3. ICT企业,如华为、腾讯、阿里等企业,他们拥有自己的互联网“云平台”,可以与工业生产企业合作,针对不同的工业场景,打造更多的定制化产品解决方案。
4. 软件开发企业,基于工业互联网的微服务架构,进行软件的开发、测试和部署,有效降低应用程序开发的门槛和成本
5. 需求客户,通过工业互联网平台迅速对接需求,找到合适的合作伙伴,实现需求的精准落地
2019年,中国在工业互联网建设方面已取得了显著的成果。
然而,我国工业知识和经验沉淀不足,工业企业对工业互联网平台认知不足,工业互联网并没有得到广泛应用。
工业互联网的发展需要时间,企业须客观地看待工业互联网,结合自身的实际情况,有针对性地开展数字化改造升级,借助区域产业的集聚优势,慢慢适应工业互联网的发展。切勿“强行入网”
企业智能化改造
未来,随着工业互联网平台的进一步推广,将会有更多不同行业、不同领域的市场主体,参与到工业互联网的建设和发展中,催生出一系列新产品、新服务、新模式和新技术的创新。
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