数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础,没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析,各类新模式就是无源之水,数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用,分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别,每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍,只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节,“人机料法环”各要素,ERP、MES、PLC等各系统,维度和复杂度远超消费互联网,面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。云计算为工业互联网提供强大算力支持,加速创新步伐。北京IOT工业互联网技术
企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设,用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统,主要包含信息(IT)网络和控制(OT)网络。当前,内网技术发展呈现三个特征: IT和OT正走向融合,工业现场总线向工业以太网演进,工业无线技术加速发展。数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模,实现要素之间传输信息的相互理解,数据互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。广州小微企业工业互联网服务商数据分析揭示生产瓶颈,工业互联网助力精确改善。
从主要技术角度看,工业互联网是系统集成技术,从主要技术的角度来看,工业互联网的本质在于对工业大数据的深度利用。这一过程涉及数据从生成到较终转化为决策信息的全周期,包括数据的采集、传输、分析、融合、管理以及决策支持等关键环节。为了实现这些环节,需要整合多种技术和软硬件资源,执行从感知识别到智能算法,再到系统集成和平台应用的一系列任务。工业互联网技术可以被理解为一种系统集成技术,它专注于获取、处理和应用工业过程中的数据,以实现数据价值的较大化。这种技术的应用不只优化了数据处理流程,还为企业的运营提供了深刻的洞察力和决策支持,推动了工业向智能化和自动化的转型。
业界流传着一句话,对于工业互联网来说,网络体系是基础,平台体系是主要,安全体系是保障。其中,网络体系和安全体系的意义都很容易理解,但为什么平台体系是主要?对此,工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏回答说,工业互联网平台可以说是工业互联网的“操作系统”,因为工业互联网平台连接的人、机、物的数量将远远大于各种单个操作系统所连接的数量,其带来的价值也将远远超过这些操作系统。“工业互联网平台也是制造业新生态竞争的主要。”工业互联网助力产品质量追溯,提升消费者信任。
国家节点是我国工业互联网标识解析体系的关键枢纽,国际根节点是各类国际解析体系跨境解析的关键节点,二级节点是面向特定行业或者多个行业提供标识解析公共服务的节点,递归节点是通过缓存等技术手段提升整体服务性能、加快解析速率的公共服务节点。标识解析应用按照载体类型可分为静态标识应用和主动标识应用。静态标识应用以一维码、二维码、射频识别码(RFID)、近场通信标识(NFC)等作为载体,需要借助扫码枪、手机APP等读写终端触发标识解析过程。5G技术赋能工业互联网,支持大规模设备连接与高速数据传输。北京IOT工业互联网技术
工业互联网促进医疗设备智能化,提升医疗服务水平。北京IOT工业互联网技术
IaaS是基础。IaaS平台通过将基础的计算、网络、存储资源虚拟化,支撑海量工业数据的存储和计算,例如Predix、MindSphere的IaaS平台均采用亚马逊AWS和微软Azure。部分制造企业出于企业知识产权、商业机密保护、业务系统安全等方面的考虑,采用自建云方式,例如supET以自家的阿里云为基础,INDICS也有自己的航天云。从全球范围来看,IaaS基础设施层成熟度较高、技术创新迭代迅速,IaaS技术应用已呈现良好的发展态势,并形成繁荣的开发者社区和生态。北京IOT工业互联网技术