树根研习社｜数字新基建，工业互联网平台助推企业构筑数字化转型新基座

1.工业互联网平台是什么

1.1 工业互联网平台的定义

工业互联网平台是一个连接设备与服务、数据与人的跨行业、跨领域的全新工业平台。工业互联网平台利用了互联网、物联网、大数据、AI等技术，集成各类工业设备，不断采集和分析数据，以实现设备状态实时监控、生产过程优化、产品质量提升，甚至预测设备故障和自主维护，从而推动生产效率提升、服务质量提高和业务模式创新。它是工业4.0和智能制造的关键支撑技术，对于推动工业的数字化、网络化和智能化发展具有重要作用。

1.2 物联网及物联网平台组成

1）物联网（IoT）技术的构成通常包括以下几个部分：

传感器：这些是物联网系统的重要组成部分，负责收集环境或设备的数据，如温度、湿度、位置等。
连接设备：这些设备主要是用于将收集的数据传输到网络中，包括各种无线连接设备，如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、LoRa等。
网络：物联网设备需要通过网络（无线或有线）连接到云端或其他设备。这个网络可以是互联网，也可以是私有网络。
云平台：云平台负责存储和处理设备传输的数据，为数据分析和决策提供基础。此外，云平台还负责设备的远程管理和控制。
数据处理和分析：通过各种数据处理和分析工具，将收集的大量数据转化为有价值的信息，为决策提供依据。
应用层：应用层是物联网系统的最上层，提供具体的应用服务，如智能家居控制、远程健康监测、工业自动化等。
安全机制：鉴于物联网的安全挑战，物联网系统需要具备相应的安全机制，包括设备认证、数据加密、隐私保护等。

这些部分共同构成了一个完整的物联网系统，使得不同设备能够通过网络进行互联互通，实现数据的收集、传输、处理和应用。

2）物联网平台是一个支持和管理物联网设备和应用的服务系统。它提供了从设备连接、数据收集和存储，到数据处理分析和可视化，再到设备管理和应用开发等一系列功能。物联网平台的主要组成部分通常包括：

设备管理：提供设备的注册、激活、监控和远程配置等功能，以便用户可以方便地管理他们的设备。
数据管理：提供数据的收集、存储和查询等功能，以便用户可以处理来自设备的数据。
数据处理和分析：提供数据的实时处理、历史分析、事件触发等功能，以便用户可以从数据中获取有价值的信息。
应用开发：提供API和SDK等开发工具，以便用户可以开发自己的物联网应用。
安全管理：提供设备认证、数据加密、权限控制等功能，以保证物联网系统的安全。

通过物联网平台，用户可以更加方便地部署和管理他们的物联网系统，开发和运行物联网应用，从而实现设备的智能化和自动化。

1.3 工业互联网和通用物联网的区别

工业互联网（IIoT）是物联网技术的一个重要应用领域，主要用于监控和控制工业设备和过程，相对于通用的物联网技术，它具有以下几个不同的特性：

更高的可靠性和稳定性：在工业环境中，设备的故障或网络的中断可能会导致生产停滞，甚至引发安全事故。因此，IIoT系统需要具有更高的可靠性和稳定性。
实时性：许多工业过程需要实时的监控和控制，因此IIoT系统需要能够处理实时数据，并及时做出响应。
大数据处理能力：工业设备可能会产生大量的数据，IIoT系统需要具有处理和分析这些数据的能力，以便进行故障预测、优化生产过程等。
更强的安全性：工业系统通常涉及到重要的设备和信息，因此IIoT系统需要具有强大的安全防护能力，防止数据泄露或被恶意攻击。
互操作性：工业环境中可能包含各种不同厂商、不同类型的设备，IIoT系统需要具有良好的互操作性，能够与这些设备进行有效的通信和协作。
长寿命：相比于消费级的IoT设备，工业设备通常需要有更长的使用寿命，这就要求IIoT设备和系统也需要有更长的寿命，以降低维护和更换的成本。

这些特性使得IIoT成为了推动工业4.0和智能制造的重要技术。

2.工业互联网平台的发展趋势与挑战

2.1 工业互联网平台发展趋势

1）工业互联网平台的发展历程主要经历了以下阶段：

初创期：在20世纪90年代早期，随着网络技术和计算机技术的发展，以及ERP、PLM等信息管理系统的应用，工业互联网平台的初期构想开始形成。
探索期：进入21世纪后，随着物联网、云计算等技术的快速发展，各国及一些大型工业企业开始探索建设工业互联网平台，以推动制造业的数字化转型。例如，2011年德国提出了“工业4.0”的概念，工业互联网平台也被纳入工业4.0的重要组成部分。
发展期：近年来，随着大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，工业互联网平台进入了快速发展阶段。全球宽带网络覆盖面的扩大，移动互联网和物联网技术的日趋成熟，使得工业设备和系统能够更高效地相互连接，进行数据实时采集和快速处理。例如，美国GE公司推出了Predix工业互联网平台，中国则在2017年发布了“新一代人工智能发展规划”，均把工业互联网平台的建设作为重要内容。
成熟期：目前，随着5G、边缘计算等技术的应用，工业互联网平台进入了更为成熟的阶段，平台的智能化、个性化和安全性等方面得到了进一步提升，更多的一体化解决方案正在服务于制造业，从而推动全球制造业的深度发展和创新。

2）IoT技术的发展驱动力主要包含三大方面：

业务驱动：新业务需求的导入是任何一个系统发展的原动力。伴随着智能化的快速发展，下一代物联网在时效性、精确性方面达到了崭新的需求高度，对网络的基本功能要求如时延、带宽、功率、能耗等都提出全新挑战；此外，对于网络资源的管理、运维，也需要满足灵活可控、可预测的全新维度。这些的实现前提，除了网络能力的增强以外，最重要的一点就是业务和网络的互相感知，网络对业务需求深度理解，业务对网络质量实时掌控，最终实现业网融合、网随业动。
技术驱动：技术的变革是物联网得以快速发展的保障。下一代物联网是一个与人工智能、大数据、智能传感等技术不断深入融合的非决定性、开放的网络，其中自组织的或智能的实体和虚拟物品能够和环境交互并基于各自的目的自主运行。物联网技术的探索性变革和创新，不断演进与发展，才能最终推动物联网业务的实现。物联网关键技术主要涉及三层：感知层实现泛在感知，即利用传感器等随时随地获取物体的信息；网络层实现可靠传递，通过融合各种网络，将物体的信息实时准确地传递出去；应用层实现智能处理，利用各种智能计算技术，对物体实施智能化的控制。
数据驱动：数据是物联网快速发展的基石。大量的物联网设备，在 AI 作用的加持下产生海量数据。数据的高效传输对物联网的交互及计算能力提出巨大挑战，需要根据数据的共享需求实现合理的传输、计算资源分配，需要网元智能化，路由的灵活化控制，以及存储、计算资源的合理分配。同时，数据的共享将带来一定的业务价值增长，优化业务发展，给网络带来更多的收益，网络也将会更加优化，形成良性循环。

3）随着新技术不断涌现，工业互联网将进一步拓展更多可能性：

工业现场人员数量极大减少，未来工业机器人、AGV等将普及，工业操作系统和智能分析能力将得到极大提升，工厂的生产效率将显著提高，人员非必要将不会进入生产作业区域，全部的信息由远端集中处理。
工业现场总线将消失，高速通讯网络的部署如5G等将使得工业物联网的实现更加可行，实时数据双向传输将更加稳定，打破本地控制和远程控制的分界线，为实现自动化、智能制造提供了便利条件，全部工业现场传感器、执行器、控制器、电机、机器人、摄像头实现无线连接。
工业控制系统将被颠覆，以物联网的方式将工厂的设备统一起来，可以实现大规模的远程控制和监测，包括工业控制程序的远程大规模更新和调整，这将是对当前工业控制系统构成的大维度颠覆，所有的控制系统，如PLC控制器、CNC数控将云化管理，本地将仅保留基本的感知、执行和通讯能力硬件。
工业数据将成为关键生产资料，人工智能将进一步和工业物联网结合，增强工业物联网的应用价值，企业可以在云端存储和分析海量数据，更好的实时分析和优化生产系统，对工艺参数、配方成分等进行预测优化和记录归档，数据可以在企业、研究机构、政府、高校之间分享和流动，数据将真正的成为生产要素，获得资产属性，数据可以进行交易、兑换、拍卖等资产处置。

4）中国制造业需要怎样的工业互联网平台

从2017年国务院发布《关于深化“互联网 + 先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，及后续一系列配套支持政策出台，掀起的第一波工业互联网浪潮，到2021年1月，工信部发布《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》，将从“建平台、用平台、筑生态”三方面共同推进，加快工业互联网平台体系化升级，持续提升平台应用服务水平。在懵懂探索和真实的市场验证后，中国工业互联网已经结束“野蛮发展期”，开始进入成长发展阶段。

而制造企业也在这波浪潮中开始真正的数字化转型思考，从“我要上云”到“我为什么上云”，从“为数据上云”到“为业务落地价值上云”，制造企业选择工业互联网正在从补贴导向为主，转变为需求导向为主的市场行为，他们现在需要的是能够迅速快速解决实际问题的解决方案提供商和合作伙伴，而不仅仅只是一个工业互联网平台：

连接依然是工业互联网的基础和核心，包括各种需要监控的设备、产品甚至工业软件，在“万物互联”的基础上，实现过程追溯、设备状态的远程监控、故障预警等，继而往上形成智能工厂和智能服务等整体解决方案；

IT和OT数据的融合仍然是工业互联网挖掘和创造价值的不变定式，单纯的物联呈现并不能给企业带来经营价值，只有把设备物联的数据和生产、物流、库存know－how结合到一起，才能看到设备的参数调整会如何影响营收和毛利，真正帮助企业赚到钱或省掉钱；

软件正在重塑物理世界和社会经济的基础设施，基于工业互联网平台和微服务先进架构的工业APP，才能最终与客户找到契合点，更好、更快地满足企业对以物联为基础的业务管控需求，看到显性的落地价值；

多种部署方式让企业能根据现实做出选择，在综合考虑成本、效果、安全和能耗等多种因素，让不同体量的制造企业从本地部署、专属云、公有云等方案中明确，或者多种方案相结合，并提供对应的平台运维服务或工具，是市场需求导向给出的答案。

2.2 工业互联网技术发展面临的挑战

技术标准不一：当前IoT设备、传感器、通信模块与平台之间还没有形成统一、开放的标准。这给IoT系统的互联互通带来困难，也制约了组件和解决方案的兼容性。
数据处理能力：IoT设备产生的数据量巨大，如何有效地存储、处理和分析这些数据是一大挑战。此外，因为数据往往分布在不同的设备和平台上，数据的整合也是一项难题。
关联技术受限：关键技术如低功耗传感技术、5G深室内覆盖还不够成熟，也制约了IoT扩展应用。边缘计算和AI算法也有优化空间。
投资回报期较长：构建感知层、网络层、平台层需要大量投入，但产生收益和回报的周期较长，一定程度上抑制了企业的部署积极性。
商业模式的创新：虽然IoT技术有巨大的商业潜力，但如何找到合适的商业模式，实现盈利，仍然是一个问题。例如，如何定价IoT服务，如何通过数据赋能实现商业价值等。
安全和隐私问题：随着IoT设备的广泛使用，数据安全和隐私保护成为了一大难题。黑客可能利用IoT设备的安全漏洞进行攻击，窃取用户的个人信息，甚至控制IoT设备进行恶意行为。
法规和政策问题：由于IoT涉及到数据安全、隐私保护等敏感问题，因此需要相关的法规和政策进行规范。然而，目前许多国家和地区的IoT相关法规还不完善，这对IoT的发展构成了阻碍。