• 工业互联网(物联网)平台的介绍

    2018-09-21 17:06:47 24

    发展背景

    金融危机以来,全球主要工业化国家重新审视制造业在国民经济中的重要作用,纷纷推出一系列新型制造业发展战略,力图构建全球制造业竞争新有事。在这些国家的战略中,无一例外将制造业智能化作为核心发展方向,并积极通过新一代信息技术与制造技术的深度融合,引发生产方式、商业模式乃至产业形态的变革。如德国工业4.0战略提出,要加快信息物理系统与制造系统的融合,通过横向集成、端到端集成与纵向集成,实现整个制造系统的数据互联互通,从而驱动制造过程与产品的智能化。美国先进制造伙伴计划也提出,要重点发展可视化、信息化和数字化制造,通过数据总线、异构系统集成、平台与大数据等技术,大幅缩短产品研制周期,并提高快速响应市场变化的能力。同样,中国制造2025明确提出以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向,通过工业互联网在制造业的集成应用,推进制造过程智能化,发展智能制造装备和产品,并形成制造业与互联网融合的新模式和新业态。

    总体来看,尽管各国制造业基础和特色各有不同,但借助信息通信技术提升制造业智能化水平的愿景与战略方向基本一致。伴随着制造业变革与数字经济浪潮交汇融合,云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧,工业互联网平台应运而生。

    体系架构

        工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台,包括边缘、平台、应用三大核心层级。可以认为,工业互联网平台是工业云平台的延伸发展,其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新型技术,构建更精准、实时、高效的数据采集体系,建设包括存储、集成、访问、分析和管理功能的使能平台,实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化,以工业APP的形式为制造企业各类创新应用,最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。

    数据中心建设|运维服务|软件开发

    第一层是边缘,通过大范围、深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础。通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品,采集海量数据;二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成;三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理,并实现数据向云端平台的集成。

    第二层是平台,基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能,构建可扩展的开放式云才做系统。提供工业数据管理能力,将数据科学与工业机理结合,帮助制造企业构建工业数据分析能力,实现数据价值挖掘;二是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库,供开发者调用;三是构建应用开发环境,借助微服务组件和工业应用开发工具,帮助用户快速构建定制化的工业APP

    第三层是应用,形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP,形成工业互联网平台的最终价值。提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。二是构建了良好的工业APP创新环境,使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。

    泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新是辨识工业互联网平台的四大特征。

       

     

     

    核心作用

    工业互联网平台能够有效集成海量工业设备与系统数据,实现业务与资源的智能管理,促进知识和经验的积累和传承,驱动应用和服务的开放创新。可以认为,工业互联网平台是新型制造系统的数字化神经中枢,在制造企业转型中发挥核心支撑作用。

    当前看来,工业互联网平台已成为企业智能化转型重要抓手。一是帮助企业实现智能化生产和管理。通过对生产现场人机料法环各类数据的全面采集和深度分析,能够实现导致生产瓶颈与产品缺陷的深层次原因,不断提高生产效率及产品质量。基于现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析,能够实现更精准的供应链管理和财务管理,降低企业运营成本。二是帮助企业实现生产方式和商业模式创新。企业通过平台可以实现对产品售后使用环节的数据打通,提供设备健康管理、产品增值服务等新型业务模式,实现从卖产品到卖服务的转变,实现价值提升。基于平台还可以与用户进行更加充分的交互,了解用户个性化需求,并有效组织生产资源,依靠个性化产品实现更高利润水平。此外,不同企业还可以基于平台开展信息交互,实现跨企业、跨区域、跨行业的资源和能力集聚,打造更高效的协同设计、协同制造,协同服务体系。

     

    通过对工业互联网技术的深入分析和研究,我公司决定对数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、数据管理技术和安全技术进行深入研究,以求形成一套安全可靠的底层数据采集、传输系统,能够为下一步的数据建模、分析和应用开发提供先期准备。

     

     

     


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