工业互联网导论全套课件

第1章

工业互联网概述1.工业互联网简介

工业互联网（IndustrialInternet）是互联网和新一代信息技术在工业领域、全产业链、全价值链中的融合集成应用，是实现工业智能化的综合信息基础设施。

工业互联网的概念是由美国通用电气公司(GE)在2012年提出的，根据GE的定义所谓工业互联网便是实现人、机、物全面互联化的新型网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式。

加快发展工业互联网不仅是各国顺应产业发展大势，抢占产业未来制高点的战略选择，也是我国推动制造业质量变革、效率变革和动力变革，实现高质量发展的客观要求。工业互联网与传统互联网相比有四个明显区别：一是连接对象不同。二是技术要求不同。三是发展模式不同。四是时代机遇不同。工业互联网作为新工业革命的关键体和重要基石，日益成为美国、德国、日本等发达国家和中国、印度等发展中国家实现新增长的共同选择。美国《美国先进制造领导力战略》德国《国家工业战略2030》。英国工业发展战略绿皮书》《工业战略：建设适合未来的英国》态和应用模式。中国《工业互联网发展行动计划（2018—2020年）》工业互联网政策2020年我国工业互联网市场规模达到6712.7亿元，预计至2023年规模超过9000亿元，工业互联网组成与应用工业互联网由网络、平台、安全三个关键部分构成，其中网络是基础、平台是核心、安全是保障。工业互联网组成随着新技术的快速发展和应用，全球工业正在从传统的供给驱动型、资源消耗型、机器主导型、批量规模型向需求引导型、资源集约型、人机互联型、个性定制型转变。由于制造行业的生产流程和产业链都很复杂，工业互联网在制造领域的应用场景很多。工业互联网的应用网络是实现各类工业生产要素泛在深度互联的基础，包括网络互联体系、标识解析体系和应用支撑体系。工业互联网中的典型网络技术包括传统的现场总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络（TSN）、确定性网络（DetNet）、5G等技术。平台经济是数字时代生产力的新组织方式，是经济发展的新动能。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、高效配置的载体。从实践来看，工业互联网平台仍处于初级阶段，尽管平台技术和服务能力已实现单点创新，但要形成系统突破还需探索构建共赢发展的开放合作生态。安全是工业互联网健康发展的保障，工业互联网实现了设备、工厂、人、产品的全方位连接，因此工业互联网安全建设必须从综合安全防护体系的视角对其进行统筹规划。工业互联网的应用场景

随着新技术的快速发展和应用，全球工业正在从传统的供给驱动型、资源消耗型、机器主导型、批量规模型向需求引导型、资源集约型、人机互联型、个性定制型转变。由于制造行业的生产流程和产业链都很复杂，工业互联网在制造领域的应用场景很多。（1）工业互联网平台将加快向细分垂直领域延伸。我国工业互联网已经得到较为广泛的应用和推广，未来在盈利模式多元化创新发展的趋势下，工业互联网也将加速向细分垂直领域延伸，深度解决行业发展的痛点难点。（2）工业互联网与新技术的融合将持续加深。在5G、人工智能、区块链等技术的加速成熟和应用推广下，工业互联网将加快与新技术的融合发展，在数据设备安全、模型构建迭代、新型网络架构等方面不断创新，并涌现出新发展模式、应用场景。（3）工业互联网将成为产业升级的重要途径。工业互联网平台在整合企业数据、产业资源方面具备极大优势，未来在系统平台不断完善及网络架构全面覆盖的趋势下，工业互联网将发挥其技术协同创新、产业资源配置、信息聚合共享的能力，助力区域产业转型升级和高质量发展。发展趋势工业互联网发展趋势工业互联网体系工业互联网包括网络、平台、安全三大体系，分为边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层四大层级。工业互联网产业链边缘层：主要包括设备接入、协议解析和边缘数据处理。IaaS层：包括服务器、存储、网络、虚拟化等基础设施。PaaS层：在通用PaaS服务(设备管理、资源管理、运维管理、故障恢复等)的基础上进行二次开发。SaaS层：针对工业应用的需求，为用户提供设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用服务。工业互联网产业链上游包括主要由传感、网络等基础设备厂商，有传感器、控制器、工业级芯片、智能机床、工业机器人、网络等中游主要为平台类企业，提供开发、运营环境、软件应用和安全等，有工业互联网平台、工业软件、云计算、数据中台、边缘计算服务等。下游则为工业互联网典型应用场景等，主要应用模式和场景可归纳为以下四类：智能产品开发与大规模个性化定制，提供智能增值服务；智能化生产和管理，主攻发展数字工厂、智能工厂；智能化售后服务以及产业链协同。工业互联网2.0架构

在技术应用和产业发展层面，在工业和信息化部指导下，工业互联网产业联盟启动了工业互联网体系架构研究，在总结国内外发展实践的基础上，制定了工业互联网体系架构1.0版和2.0版架构2.0在继承版本1.0核心理念、要素和功能体系的基础上，从业务、功能、实施等三个视图重新定义了工业互联网的参考体系架构工业互联网2.0架构标准

工业互联网体系架构2.0中包含总体标准、基础共性和应用标准。（1）总体标准总体标准主要规范工业互联网重点领域的相关标准，包括：网络与联接标准、标识解析标准、边缘计算标准、平台与数据标准、工业App标准和安全标准等。（2）基础共性标准基础共性标准主要规范工业互联网领域的通用性、指导性标准，包括术语定义、通用需求、架构、测试与评估、管理等标准。（3）应用标准应用标准主要包含工业互联网领域的应用场景和垂直行业应用等。

本章小结

通过本章的学习，可以了解到工业互联网的概念与技术体系；了解工业互联网的业务需求与核心功能；了解各国工业互联网的发展与规划以及我国的工业互联网发展现状；了解工业互联网2.0。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第2章

工业互联网网络技术利用各种通信介质计算机网络通信以传输协议为基准分布在不同地理位置中的计算机系统或计算机终端连接起来实现资源共享计算机网络分类局域网是一种在小范围内实施的计算机网络局域网城域网是中等规模的计算机网络,与局域网相比，城域网的组建更复杂，功能更齐全。城域网广域网广域网是一种综合型的计算机网络，广域网组建十分复杂，设备众多，且数据传输率较低，网络传输不稳定网络拓扑(Topology)结构是指用传输介质互连各种设备的物理布局。网络中的计算机等设备要实现互联，需要以一定的结构方式进行连接，这种连接方式就叫作“拓扑结构”，通俗地讲就是这些网络设备如何连接在一起的。星型拓扑结构总线型拓扑结构环型拓扑结构计算机通信相关技术通信方式是指通信双方的信息交互的方式。在设计一个通信系统时，需要考虑使用何种通信方式。一般常见的通信方式有单工通信、半双工通信和全双工通信。通信方式通信是单方向的，如同在单行道上，两台设备只有一台能够发送，另一台则只能接收单工在半双工模式下，每台主机均能发送和接收，但不能同时进行半双工全双工在全双工模式下，双方主机都能同时发送和接收，并且两者能够同步进行，这好像人们平时打电话一样，说话的同时也能够听到对方的声音并行与串行在计算机和终端之间的数据传输通常是靠电缆或信道上的电流或电压变化实现的。如果一组数据的各数据位在多条线上同时被传输，这种传输方式称为并行通信并行通信串行通信是指使用一条数据线，将数据一位一位地依次传输，每一位数据占据一个固定的时间长度。其只需要少数几条线就可以在系统间交换信息，特别适用于计算机与计算机、计算机与外设之间的远距离通信串行通信网络协议网络上的计算机之间要进行通信必须要遵循一定的协议或规则，这些为网络数据交换而制定的规则或约定就被称为协议定义(1)语义。语义是解释控制信息每个部分的意义。它规定了通信双方“讲什么”。通信双方要发出什么控制信息，执行的动作和返回的应答，主要涉及用于协调与差错处理的控制信息。它规定了需要发出何种控制信息，以及完成的动作与做出什么样的响应。(2)语法。语法是用户数据与控制信息的结构与格式，以及数据出现的顺序。它规定了通信双方“如何讲”的问题。规定的协议元素的格式，数据及控制信息的格式，编码和信号电平等。(3)时序。也称为同步，时序是对事件发生顺序的详细说明。主要涉及传输速度匹配和顺序问题。OSI（OpenSystemInterconnect）开放式系统互联，一般都叫OSI参考模型，是ISO（国际标准化）组织在1985年研究的网络互联模型。OSI参考模型定义了开放系统的层次结构、层次之间的相互关系及各层所包含的可能的服务。网络模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP协议TCP/IP协议，即TransmissionControlProtocol/InternetProtocol的简写，中译名为传输控制协议/因特网互联协议，又名网络通信协议，是Internet最基本的协议、Internet国际互联网络的基础，由网络层的IP协议和传输层的TCP协议组成。OSI/RM参考模型TCP/IP模型应用层应用层表示层会话层传输层传输层网络层网际互联层数据链路层网络接口层物理层网络传输介质有线传输介质是指在两个通信设备之间实现的物理连接部分，它能将信号从一方传输到另一方，有线传输介质主要有双绞线、同轴电缆和光纤。双绞线和同轴电缆传输电信号，光纤传输光信号。无线传输介质指我们周围的自由空间。我们利用无线电波在自由空间的传播可以实现多种无线通信。在自由空间传输的电磁波根据频谱可将其分为无线电波、微波、红外线、激光等，信息被加载在电磁波上进行传输。网络数据常见交换设备网卡网卡是网络接口卡的简称(NetworkInterfaceCard，简称NIC)，是计算机局域网中最重要的连接设备之一，计算机通过网卡接入网络集线器集线器的英文称为“Hub”，“Hub”是“中心”的意思，它和双绞线等传输介质一样，属于数据通信系统中的基础设备交换机交换机（Switch）意为“开关”，是一种基于MAC（网卡的硬件地址）识别，交换机可以“学习”MAC地址，并把其存放在内部地址表中工业互联网网络技术当前，工业网络主要在各个工业企业内部。总体来说，工厂内网络呈现“两层三级”的结构结构内部网络技术工厂OT层网络主要是用于把现场的控制器（PLC、DCS、FCS等）、传感器、服务器、监控器等连接起来OT层的网络工厂IT层网络则负责连接信息系统与终端的数据通信。在不断发展的工业自动化世界中，数据在智能、高效和快速的系统和软件应用中愈发重要。对制造业企业而言，其拥有最精确、最大价值的信息源来自OT层的数据。工厂IT层网络现场总线技术

现场总线的概念于1984年正式提出。现场总线的出现不仅简化了系统的结构，还使得整个控制系统的设计、安装、投运、检修维护都大大简化现场总线的种类主要有：基金会现场总线FF、ProfiBus、WorldFIP、ControlNet/DeviveNet以及CAN等

基金会现场总线FF。基金会现场总线FF(FieldbusFoundation)是针对过程自动化而设计的，是通过数字、串行、双向的通信方法来连接现场装置的。

ProfiBus自1984年开始研制现场总线产品，现已成为欧洲首屈一指的开放式现场总线系统，欧洲市场占有率大于40%，广泛应用于加工自动化、楼宇自动化、过程自动化、发电与输配电等领域。WorldFip现场总线组织成立于1987年。目前已有一百多个成员，其中许多是工控领域的世界著名大公司，如Honeywell、西技来克（Cegelec）、阿尔斯通（Alstom）、施耐德（Schneider）等ControlNet的基础技术是在RockwellAutomation企业于1995年10月公布。1997年7月成立了ControlNetInternational组织，Rockwell转让此项技术给该组织CAN(ControllerAreaNetwork)称为控制局域网，属于总线式通信网络。CAN总线规范了任意两个CAN节点之间的兼容性，包括电气特性及数据解释协议，CAN协议分为二层：物理层和数据链路层工业以太网

以太网（ETHERNET）技术世界上应用最广泛、最为常见的网络技术，广泛应用于世界各地的局域网和企业骨干网，由Xerox公司于1973年提出并实现工业以太网顾名思义，就是封装在以太网协议中的特殊工业协议，以确保在需要执行特定操作的时间和位置发送和接收正确信息，达到工业环境使用需求。具体地来说，工业以太网是建立在IEEE802.3系列标准和TCP/IP上的分布式实时控制通信网络，适用于数据量传输量大，传输速度要求较高的场合工业以太网交换机工业以太网协议

Modbus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言。通过此协议，控制器相互之间、控制器经由网络和其他设备之间可以通信德国倍福公司发明的以太网控制自动化技术（EtherCAT），自2003年以来一直在EtherCAT技术集团旗下公司发展壮大。EtherCAT属于开放的工业以太网协议，为自动化的总线项目提供实时通信，目前最高速率可提升至千兆级与EtherCAT不同的是，Profinet（过程现场网络）是由西门子公司在1987年联合十四家机构五个研究所推出的现场总线标准，其目的即是推动一种串列的现场总线，能够满足现场设备接口最基本的连接需求Ethernet/IP是适合工业环境应用的协议体系，最初于2000年推出，是一种主要由罗克韦尔自动化公司提供的应用层工业以太网协议，由开放式设备网络供应商协会(ODVA)提供支持Powerlink由贝加莱B&R公司开发，并由EthernetPowerlink标准化组(EthernetPowerlinkStandardisationGroup，EPSG)支持。

Powerlink协议对第三、四层的TCP(UDP)/IP栈进行了扩展标识解析体系

工业互联网标识是指能够唯一识别机器、产品、算法、工序等制造业物理资源和虚拟资源的身份符号。工业互联网标识解析是指能够根据标识编码查询目标对象网络位置或者相关信息的系统装置。概述工业互联网标识解析体系主要由标识编码和标识解析两部分构成，标识编码指为人、机、物等实体对象和算法、工艺等虚拟对象赋予全球唯一的身份标识，类似于互联网中的名字服务解析体系主流的标识解析体系Handle系统是一套由国际DONA基金会组织运行和管理的全球分布式管理系统对象标识符（ObjectIdentifier，OID）是由ISO/IEC、ITU共同提出的标识机制，用于对任何类型的对象、概念或事物进行全球统一命名，一旦命名，该名称终生有效GS1（GlobalStandard1）是由国际物品编码协会建立的一种标识体系。GS1由三大体系构成，包括编码体系、载体体系、数据交换体系，可以对物品供应链全生命周期的各类数据信息进行标识我国工业互联网标识解析体系工业互联网标识解析系统的整体架构采用分层、分级模式构建，面向各行业、各类工业企业提供标识解析公共服务工业互联网背景下标识解析体系发展趋势工业互联网标识解析本质是将工业互联网标识翻译为物体或相关信息服务器地址，并在此基础上增加查询物品属性数据的过程，从而支撑工业互联网数字化、网络化、智能化发展。传统互联网中的域名标识编码主要是以“面向人为主”，方便人来识读主机、电脑、网站等；而工业互联网标识编码，则扩展到“面向人、机、物”的三元世界，方便计算机自动读取机器、产品、原材料等物品及其所关联的各种数据本章小结通过本章的学习，可以了解到计算机网络的概念；了解计算机网络的协议与常见通信设备；了解工业互联网中的内部网络技术；了解工业互联网标识解析体系。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第3章

工业互联网平台制造业转型升级的迫切需求与信息技术向制造领域加速渗透的趋势相互交织融合，催生了工业互联网平台工业互联网平台工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，形成人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的互联互通如今，工业互联网平台逐渐成为了全球制造业竞争的新焦点，各个国家均将工业互联网平台作为战略布局的重要方向，逐步构建自主掌控的平台布局能力平台下连设备，上接应用，承载海量数据的汇聚，支撑建模分析和应用开发，定义了工业互联网的中枢功能层级，在驱动工业全要素、全产业链、全价值链深度互联，推动资源优化配置，促进生产制造体系和服务体系重塑中发挥着核心作用工业互联网平台架构强人工智能弱人工智能超人工智能从价值视角看，工业互联网平台的本质是通过工业全要素、全价值链和全产业链的连接，实现对企业乃至制造业的重构。从技术视角看，产业维是关注重点。从5G、数据中心、人工智能到工业互联网，这些概念不是割裂的，而是环环相扣的工业互联网平台架构工业互联网平台包括了数据采集（边缘层）、IaaS层、平台层（工业PaaS）以及应用层（工业SaaS），可快速实现企业产品、生产设备与系统的快速互联互通，通过数据分析、机器学习，协助提升客户部署全面灵活的业务处理能力，帮助企业实现数字化、网络化、智能化发展。平台层是核心平台层的核心是数字化模型。数字化模型一种是机理模型，亦称白箱模型。根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立起来的精确数学模型。其优点是参数具有非常明确的物理意义，模型参数易于调整，所得的模型具有很强的适应性。机理模型本质上是各种经验知识和方法的固化，它更多是从业务逻辑原理出发，强调的是因果关系。工业互联网平台特点工业互联网平台采取云化、敏捷开发等方式，降低了工业企业投入信息化、数字化的成本。工业互联网平台解决方案改变了工业知识传递途径，基于平台上汇聚的工业机理模型和微服务组件，工程师能够以更低的成本、更高的效率、更具拓展性地开发工业APP，解决企业创新发展中对于单一人才的依赖带来的制约。（1）工业互联网平台是传统工业云平台的升级阶段（2）工业互联网平台是新工业体系的“操作系统”（3）工业互联网平台产品应用广泛工业互联网平台功能工业互联网应具备分布式IT资源调度与管理，工业资源的泛在连接与优化配置，工业大数据管理与挖掘以及微服务供给、管理与迭代优化等四大方面的核心功能工业互联网平台的发展现状与应用场景

工业互联网平台作为制造业数字化、网络化和智能化发展的基础，也引发了全球的极大关注平台通过全面连接设备、软件、人员等各类生产要素实现与互联网的对接；基于海量的工业数据分析，形成智能化的生产与运营决策；通过平台数据和功能的对外开放，支持开发者开展工业APP创新；实现各类制造资源的优化配置，重构生产组织模式和制造方式。企业通过工业互联网平台，再基于平台提供开发工具、模型、API接口，使得第三方开发者基于平台进行应用开发，从而形成新生态工业互联网平台核心技术

工业互联网平台是工业互联网在智能制造中应用的具体形式工业互联网平台的基础是数据采集工业互联网平台的核心是平台的功能实现工业互联网平台的关键是应用边缘计算边缘计算是一种基础技术架构，它是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。工业互联网毫秒级实时响应需求，边缘计算成为重要解决方案。同时，边缘计算也为网络设备、底层数据采集与系统集成带来新增长机遇。随着工业互联网的不断发展，数以百万计的传感器设备产生的海量数据将给通信技术带来无线压力，因此在靠近数据源头的网络边缘侧或设备侧就近提供边缘智能服务，通过物联网网关连接设备，在就近的或者内部部署服务器上实时收集处理的有价值的数据，之后再上传到云端。工业机理模型

工业机理是基于设备和产品的仿真和原理化的分析，也是世界物理世界存在的基础，比如压力、磁场、热力学等等方向的仿真技术。工业互联网平台的一个重要功能是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析，并实现工业知识的沉淀和复用。工业机理模型是工业互联网平台的重要构成要素，其汇集了工业领域生产过程中的原理、定理、定律等专业知识，结合了实际工业生产经验，形成机理并构建成模型，嵌入到工业互联网平台中。值得注意的是：在建立模型时，模型要求从输入参数到输出参数是有一定联系的，这一联系通常是通过经过实验或仿真的模型参数来建立的。为了更好地验证建模的精确性，这些模型参数往往会再经过许多实验来进行优化，以期使得模型能够更准确地模拟真实情况。智能决策技术

智能决策是组织或个人综合利用多种智能技术和工具，基于既定目标，对相关数据进行建模、分析并得到决策的过程。工业互联网平台需要实时高效处理不断产生的工业数据，从中挖掘出对工业生产有价值的决策方案。在具体实现中，工业互联网平台大数据分析，不仅需要利用常用的大数据分析技术，还需要研究数据清洗、数据融合，并且要将各学科、各领域、不同背景知识抽象、固化，形成规则，与大数据分析技术结合，以提供更准确的分析结果。工业App开发技术

工业互联网平台需要根据用户需求和实际生产需要，定制化App推送消息，因此，需要工业互联网平台开发面向新模式场景、个性化需求的App。工业App的构建是工业互联网平台协作模式转换的核心，通过对工业知识的提炼与抽象，将数据模型、提炼与抽象的知识结果通过形式化封装与固化形成App。工业互联网平台实例

目前，我国已初步建立以通用技术平台为基础底座，以跨行业、跨领域的综合型平台、行业和区域特色型平台、技术领域专业型平台为核心，企业级平台建设蓬勃发展的多层次平台体系。海尔COSMOPlat工业互联网平台COSMOPlat重心在于通过对业务资源和信息化资源的整合，为上层应用提供服务，因此，COSMOPlat更像是一款云制造平台航天云网INDICS平台INDICS云平台定位工业级操作系统，为全球企业和个人开发者提供工业应用运行环境，提供IaaS基础设施，PaaS应用运行环境，SaaS应用的快速开发和部署，工业设备的快速接入，以及配套的工业大数据服务汉云工业互联网平台汉云工业互联网平台是由国内工程机械头部企业徐工集团旗下徐工信息于2014年孵化打造的工业互联网平台2018年12月，徐工信息对Xrea平台进行了品牌升级，更名为汉云工业互联网平台，致力于以连接万物、赋能万物为核心竞争力，做深、做厚、做强汉云工业互联网平台，为传统产业赋能、助力传统产业转型升级与高质量发展。华为FusionPlant工业互联网平台FusionPlant工业互联网平台是华为基于30年ICT技术积累和制造经验打造的开放式平台华为云工业互联网平台FusionPlant包含工业智能体、联接管理平台、工业应用平台三大部分，可为工业企业提供工业全量数据接入，实现业务在云上敏捷开发，边缘可信运行，助力企业搭建增量的智能决策系统，赋能行业合作伙伴用友精智工业互联网平台精智工业互联网平台是用友云在工业企业的全面应用，是面向工业企业的智能云平台。该平台由基础技术支撑平台、容器云平台、工业物联网平台、应用开发平台、移动平台、云集成平台、服务治理平台以及DevOps平台为支撑2021年8月，用友发布精智工业互联网平台3.0，全面升级物联网、边缘计算、工业大数据、数字孪生、人工智能五大技术引擎用友精智工业互联网平台可用于智能制造中的智能工厂、智慧管理、产业互联以及智能决策中根云工业互联网平台根云平台由成功赋能三一以及多家企业数字化转型的“树根互联”所打造，是国内首个自主可控的工业互联网操作系统树根互联为整个工业价值链贡献价值，赋予全行业生态体系灵活、敏捷的工业能力。同时，技术创新方面，树根互联在连接性、易用性、IT/OT融合计算、数据可视化、落地性与安全性等方面具备优势。依托长期沉淀的平台能力，根云平台让整个产业链更具韧性本章小结通过本章的学习，可以了解工业互联网平台的定义与意义；了解工业互联网平台的技术架构；了解工业互联网平台的发展现状与应用场景；了解工业互联网平台核心技术；了解常见的工业互联网平台。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第4章

工业APP工业软件赋能大脑支撑工业软件是智能制造的大脑，数据的价值正是在工业软件分析处理的过程中得以体现工业软件建立了数字自动流动规则体系，并以此建立模型对制造的各个环节进行赋能不同于过去围绕设备、工艺等展开的制造业发展脉络，在工业4.0时代，工业软件将成为支撑数字化转型升级的核心要素工业APP

工业互联网APP，简称工业APP，是基于工业互联网，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果工业软件是工业创新知识长期积累、沉淀并在应用中迭代进化的软件化产物，根植于工业、但脱胎于工业，直接代表着一个国家工业化和信息化融合的能力和水平工业APP的特点工业APP一般具有知识化、轻量化、灵巧化、定制化、独立化、可复用等特点。不同的工业APP可以通过一定的逻辑与交互进行组合复用，解决更复杂的问题，从而既能够化解传统工业软件因为架构庞大而给带来的实施门槛和部署困难等问题，又能很好地提高工业企业研发、制造、生产、服务与管理水平以及工业产品使用价值近年来，全球数以千万计的APP催生了万亿级的移动互联网服务市场，成为繁荣移动互联网应用生态的关键载体。以生态为核心的产业竞争正从消费领域向制造业拓展相对于传统工业软件，工业APP具有轻量化、定制化、专用化、灵活和复用、与原宿主解耦等特点。用户复用工业APP可被快速赋能，机器复用工业APP可快速优化，工业企业复用工业APP可实现对制造资源的优化配置，从而创造和保持竞争优势。工业APP的体系框架工业APP体系框架是一个三维体系，包含了工业维、技术维和软件维三个维度。三个维度彼此呼应，和谐地构成和体现了“工业·技术·软件（化）”的工作主旨任何工业APP都可以按照工业APP体系框架来分解和组合，同时可具有多个维度的属性，例如螺栓机加工艺仿真APP的应用，既属于基础APP，同时也属于生产APP，还属于应用改进环节。工业App的意义工业App是以“工业互联网平台+App”为核心的工业互联网生态体系的重要组成，是工业互联网应用体系的主要内容和工业互联网价值实现的最终出口。工业APP的发展趋势据目前工业APP发展基础、发展主体和发展模式来看，国内外工业APP发展将呈现出平台+应用开发者+海量用户的发展趋势工业APP的开发与实现

工业APP的开发参考工业APP是面向特定应用场景的应用软件，目前工业APP开发应当注重需求导向，设计合理的商业模式，进行充分的可行性分析；建立能力完整的团队，包含需求、业务、软硬件设计、试验验证等各方面人才，优化资源整合货物供销工业APP流程图，在开发该APP时需严格按照该流程来设计和实现工业APP关键技术1）工业APP建模技术复杂的工业技术内部包含大量更为具体的工业技术或科学知识，这些技术方法常常可以通过技术流程有序组成完整的工业技术2）工业技术封装技术技术方法是工业技术的构成要素，是被技术流程串接的基本单元为了充分利用其他已有工业软件，特别是成熟、广泛应用通用工业软件，可以将面向特定领域的工业技术细分到可以采用其他工业软件（或其中一部分，例如解算器）为止。此时，可以采用软件化方法将细分后的方法和相关工业软件进行封装，从而形成新的工业APP。3）工业APP数据管理各种工业技术的输入和输出都包含大量的技术数据，所以工业APP开发平台需要对技术数据进行统一管理，并可以被流程模板和方法模块调用4）技术对象集成工业技术的运行具有大量的使用环境，包括其他的工业软件、工业硬件以及相关具有数据交互的其他对象。在技术方法封装过程中，需要与这些对象开展集成。技术对象集成一般采用适配器的方式完成工业APP开发平台工业APP作为软件的一种，其开发也需要各种软件开发工具实现。工业APP开发平台主要包括工业APP建模环境、工业APP模板库、技术对象资源库和工业APP测试环境。工业APP的应用

由于工业领域本身的复杂性，工业APP的应用也随着领域复杂性和企业特性与应用环境的变化，呈现出多种多样的使用形态与应用方式。工业低代码/无代码开发

低代码/无代码开发是一种可视化软件开发方法，通过最少的编码更快地交付应用程序。简单来说，通过可视化进行应用程序开发的方法，让不同经验水平的人员，都可以通过可视化的用户界面，自定义配置各种管理应用模型低代码/无代码平台可以通过拖拉方式快速搭建出个性化系统，可以配置流程引擎，可以搭建BI数据大屏，相比于传统的软件开发模式，低代码/无代码可以更低成本、更快周期帮助企业快速实现数字化管理。优秀的低代码平台具备以下优点1）开发工具齐全2）开发过程可视化3）集成服务完善4）可靠的商业机制工业低代码/无代码开发平台应用本章小结

通过本章的学习，可以了解到工业App的定义与体系框架；了解工业App的分类与意义；了解工业App的特点；了解工业App的发展趋势；了解工业App技术；了解工业App开发过程。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第5章

智能制造与工业互联网当前，以新一代信息通信技术与制造业融合发展为主要特征的产业变革在全球范围内孕育兴起，智能制造已成为制造业发展的主要方向。智能制造智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网术语与定义》，智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统。推动智能制造，能够有效缩短产品研制周期、提高生产效率和产品质量、降低运营成本和资源能源消耗，并促进基于互联网的众创、众包、众筹等新业态、新模式的孕育发展。

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网术语与定义》，智能制造应当包含智能制造技术和智能制造系统。如目前炙手可热的3D打印、石墨烯、虚拟现实等都属于这一范畴。

智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，还有搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。

智能制造是继自动化制造之后更进一步的制造业形态，其核心是数字化，网络化，智能化。智能制造顾名思义就是为传统的制造赋予智能，这里的智能是指“人工智能”。发展层次层次技术融合系统智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造技术是信息通信技术的发展带动的，是信息通信技术在工业的广泛、深入应用。德国的工业4.0和美国的工业互联网都属于智能制造的范畴。智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次智能制造是一个大的系统工程，要从产品、生产、模式、基础四个方向来协调推进工业互联网与智能制造智能制造是新一代信息技术与制造全生命周期的赋能结果，通过工业互联网、工业大数据、人工智能等技术的赋能，使得制造业智能化生产。智能制造工业互联网是智能制造现阶段的关键载体，是互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在制造业融合应用的产物。工业互联网工业互联网的应用场景

随着新技术的快速发展和应用，全球工业正在从传统的供给驱动型、资源消耗型、机器主导型、批量规模型向需求引导型、资源集约型、人机互联型、个性定制型转变。由于制造行业的生产流程和产业链都很复杂，工业互联网在制造领域的应用场景很多。

工业互联网与智能制造应用实例

柔性生产制造随着智能制造的发展以及进入深水区，柔性制造作为工业4.0智能制造皇冠上的明珠，其重要性和困难性引起了学术界和工业界的重视。柔性生产建立在柔性制造的基础上，以市场为导向，按需生产，能够增强企业的灵活性和应变能力柔性制造是指一种应对大规模定制需求而产生的新型生产模式。所谓“柔性”，是指制造系统（企业）对系统内部及外部环境的一种适应能力，也是指制造系统能够适应产品变化的能力。图显示了自动化生产线（生产单元）的柔性制造能力。产线柔性生产是通过利用各种设备本身的兼容性，以及根据产品更换工装的方式，对多种类产品进行柔性制造的生产模式。柔性制造是一种智能型的生产方法，它将高科技“嵌进”到制造配置与制造产品中，实现硬配置的“软”提拔，并进步制造产品的性能和质量，因而不但能进步劳动生产率，还能提拔产品的附加价值。工业机器人工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。工业机器人与工业互联网的发展相辅相成，通过工业互联网打造全流程闭环数据传输分析系统，提升自动化和人工智能效率。工业机器人是一种通过重复编程和自动控制，能够完成制造过程中某些操作任务的多功能、多自由度的机电一体化自动机械装备和系统本章小结通过本章的学习，可以了解到智能制造的定义与意义；了解智能制造的发展现状与发展趋势；了解智能制造与工业互联网的区别与联系；了解智能制造与工业互联网的融合；了解工业互联网与智能制造的应用实例。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第6章

物联网与工业物联网

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段物联网物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网（Internetofthings，IoT）是物物相连的互联网，是基于互联网之上，使不可交流的物体与物体之间能进行交流通信物联网是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网特点传输感知处理利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息通过互联网，将物体的信息实时准确地传递出去物联网本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制

物联网结构物联网体系结构主要由四个层次组成：感知层、网络层、处理层和应用层。各个层次所用的公共技术包括编码技术、标识技术、解析技术、安全技术和中间件技术。值得注意的是：某些物联网体系也可由感知层、网络层和应用层三层架构组成。例如，在智能电网中的远程电力抄表应用了物理网的三层结构：安置于用户家中的读表器就是感知层中的传感器，这些传感器在收集到用户用电的信息后，通过网络发送并汇总到发电厂的处理器上。物联网体系结构中的主要硬件终端，如在感知层中常见的硬件终端是通讯模组，在网络层中常见的硬件终端是通信基站，而在应用层中常见的硬件终端是物联网管理平台。物联网相关技术

传感器技术目前，传感器在科学技术领域、工农业生产以及日常生活中发挥着越来越重要的作用。作为物联网的关键，传感器成为整个产业链的优势环节，也代表了企业的核心竞争力。传感器，是由一种敏感元件和转换元件组成的检测装置，能感受到被测量，并能将检测和感受到的信息按照一定规律转换为电信号（电压、电流、频率或者是相位等）的形式输出，最终为物联网应用的数据分析、人工智能提供数据来源。传感器一般由敏感元件、转换元件、信号调理电路三部分组成，有时还需外加辅助电源电路提供转换能量。传感器的分类（1）距离传感器（2）光传感器。（3）温度传感器。（4）烟雾传感器。（5）压力传感器。（6）接近传感器。（7）加速度传感器。（8）磁传感器。（9）心律传感器。传感器的应用场景（1）智能手机。（2）智能机器人（3）虚拟现实（4）智能家居（5）智慧工业工业互联网时代，传感器是网络互联数据产生的根源，是工业互联网的“神经末梢”，为工业互联网全生态构建提供最基础的数据支撑。识别技术条码技术生物识别RFID条码技术是信息数据自动识别、输入的重要方法和手段，由于计算机的普及，现已广泛地应用于自动化管理的各个领域生物识别技术就是利用人体固有的生理特征（如人脸、虹膜、静脉等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）通过计算机和高科技手段如光学、声学、生物传感器和生物测定原理的紧密结合来进行个人识别。RFID（RadioFrequencyIdentification），又称射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触定位技术条码技术生物识别物联网可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可以通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。卫星定位即是通过接收卫星提供的经纬度坐标信号来进行定位，卫星定位系统主要有：美国全球定位系(GPS)、俄罗斯格洛纳斯(GLONASS)、欧洲伽利略(GALILEO)系统、中国北斗卫星导航（北斗）系统室外定位卫星定位基站定位基站定位一般应用于手机用户，手机基站定位服务又叫作移动位置服务（LBS，LocationBasedService），它是通过电信移动运营商的网络（如GSM网）获取移动终端用户的位置信息目前应用于室外定位的主流技术主要有卫星定位和基站定位两种。定位技术条码技术生物识别物联网可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可以通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。目前Wi-Fi是相对成熟且应用较多的技术，由于Wi-Fi已普及，因此不需要再铺设专门的设备用于定位。Wi-Fi定位技术具有便于扩展、可自动更新数据、成本低的优势，因此最先实现了规模化室内定位室内定位即通过技术手段获知人们在室内所处的实时位置或者行动轨迹，基于这些信息能够实现多种应用Wi-Fi超声波超声波定位目前大多数采用反射式测距法。系统由一个主测距器和若干个电子标签组成，主测距器可放置于移动机器人本体上，各个电子标签放置于室内空间的固定位置定位技术条码技术生物识别物联网可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可以通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。红外线是一种波长在无线电波和可见光波之间的电磁波。红外定位主要有两种具体实现方法，一种是将定位对象附上一个会发射红外线的电子标签，通过室内安放的多个红外传感器测量信号源的距离或角度，从而计算出对象所在的位置。这种方法在空旷的室内容易实现较高精度，可实现对红外辐射源的被动定位室内定位室内定位即通过技术手段获知人们在室内所处的实时位置或者行动轨迹，基于这些信息能够实现多种应用红外定位蓝牙定位蓝牙定位基于RSSI(ReceivedSignalStrengthIndication，信号场强指示)定位原理，实现过程如下：由传输数据包中加入接收信号强度机制，由Beacon（建立在低功耗蓝牙协议基础上的一种广播协议）每隔一定的时间广播一个数据包到周围，作为独立的蓝牙主机（设备），比如手机等在执行扫描动作时，会间隔地接收到Beacon广播出来的数据包并反馈，当设备进入范围内时，估算系统中各蓝牙设备之间的距离工业物联网工业物联网（简称IIoT，IndustrialInternetofThings），指的是物联网在工业的应用。具体来说，工业物联网是物联网和互联网服务的交叉网络系统，同时也是自动化与信息化深度融合的突破口。工业物联网是通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。其实，工业互联网、工业物联网都是在互联网发展到一定阶段，随着技术进步和产业需求，产生的解决工业领域中相关问题的网络。工业物联网是工业互联网的子集，内涵更注重“物”之间的连接与通信，而工业互联网不仅包括工业过程中的“物联”，还包括工业过程中的信息系统、业务流程和人等要素。工业物联网与智慧城市智慧城市是数字化的智能场景，也是物联网应用的重要场景，其中工业物联网作为重要的组成部分，影响着智慧城市的发展。智慧城市是结合物联网、云计算、大数据和空间地理等智能技术打造的新型城市，使得城市管理、交通运输、医疗和公众安全等基础设备管理更加高效智能，从而区域内的市民、企业、政府都能获得实在的便利和好处。工业物联网与智慧工厂智慧工厂代表了高度互联和智能化的数字时代，工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现。智慧工厂首当其冲面临要解决的问题就是智能的感知控制，通过随时随地的进行工业数据的采集来获取关键的工业数据第二个需要解决的问题是设备与数据的全面互联互通，如何将采集到的数据实时准确的传递出去，并保证信号传输的安全可靠以及兼容不同设备是非常重要的技术挑战。有了数据获取和数据传输，智慧工厂的智能化核心体现来自于对数据的深度应用。利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现对海量数据的充分挖掘和利用。本章小结通过本章的学习，可以了解到物联网的结构与特点；了解物联网的关键技术；了解工业物联网架构与特征；了解工业物联网的应用。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第7章5G与工业互联网5G技术

5G是第五代移动通信技术（5thGenerationWirelessSystems）的简称，是最新一代蜂窝移动通信技术。5G最大的应用之一是大规模设备通信，例如自动驾驶汽车、元宇宙硬件、游戏虚拟现实(VR)和智能工厂。与4G相比，5G网络是高度集成的，是一种范式的转换，5G网络的新范式包括具有海量带宽的极高载波频率、顶级基站、高密度设备，以及前所未有的天线数量5G的目标场景为增强移动宽带（eMBB）、超高可靠、超低时延通信（uRLLC）、大规模物联网（mMTC），其中包括移动互联网、工业互联网和汽车互联网以及其他具体场景。（1）eMBB。以人为中心的应用场景，集中表现为超高的传输数据速率，广覆盖下的移动性保证等，可以最直观改善移动网速。（2）uRLLC。超高可靠超低时延通信，在此场景下，连接时延要达到1ms级别，而且要支持高速移动（500KM/H）情况下的高可靠性（99.999%）连接。（3）mMTC。5G强大的连接能力可以快速促进各垂直行业（智慧城市、智能家居、环境监测等）的深度融合。5G与工业互联网

5G的出现极大地推动了工业互联网的发展。在工业互联网领域，5G将构建全新生态。UPF（UserPlaneFunction）是5G核心网系统架构的重要组成部分，主要负责5G核心网用户面数据包的路由和转发相关功能。UPF在5G面向低时延、大带宽的边缘计算和网络切片技术上发挥着举足轻重的作用。MEC（MobileEdgeComputing）则表示边缘计算技术，它是支撑运营商进行5G网络转型的关键技术，以满足高清视频、VR/AR、工业互联网、车联网等业务发展需求。5G关键技术

大规模MIMO技术多输入多输出技术（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量网络切片技术网络切片技术就是把运营商的物理网络切分成多个虚拟网络，每个网络适应不同的服务需求，这可以通过时延、带宽、安全性、可靠性来划分不同的网络，以适应不同的场景软件定义网络（SDN）软件定义网络（SDN），是一种将网络基础设施层（也成为数据面）与控制层（也称为控制面）分离的网络设计方案SmallCellsSmallCells，就是小基站（小小区），相较于传统宏基站，SmallCells的发射功率更低，覆盖范围更小，通常覆盖10米到几百米的范围，通常SmallCells根据覆盖范围的大小依次分为微蜂窝、Picocell和家庭Femtocell。设备到设备通信设备到设备通信（D2D）是一种基于蜂窝系统的近距离数据直接传输技术。设备到设备通信会话的数据直接在终端之间进行传输，不需要通过基站转发，而相关的控制信令，如会话的建立、维持、无线资源分配以及计费、鉴权、识别、移动性管理等仍由蜂窝网络负责网络功能虚拟化（NFV）NFV，就是通过IT虚拟化技术将网络功能软件化，并运行于通用硬件设备之上，以替代传统专用网络硬件设备。NFV将网络功能以虚拟机的形式运行于通用硬件设备或白盒之上，以实现配置灵活性、可扩展性和移动性，并以此希望降低网络CAPEX和OPEX。云无线接入网（C-RAN）云无线接入网（C-RAN），将无线接入的网络功能软件化为虚拟化功能，并部署于标准的云环境中。C-RAN概念由集中式RAN（无线接入网）发展而来，目标是为了提升设计灵活性和计算可扩展性，提升能效和减少集成成本毫米波（mmWave）毫米波（mmWave），指RF（射频）频率在30GHz和300GHz之间，波长为1-10毫米的无线电波。5G与2/3/4G最大的区别之一是引入了毫米波。毫米波有极高的带宽，可利用总带宽高达135GHz，是传统微波波段带宽和的5倍工业互联网与5G

工业互联网发展提速，工业互联网是5G重要应用领域之一。工信部印发的《工业互联网专项工作组2020年工作计划》指出，要从多方面提升工业互联网的基础能力5G与工业互联网融合，打造云边端一体化工业大脑。图显示了由5G技术实现的数字化工厂。其中5GSA是指专属于5G独立组网的流量，5GMEC是指5G多接入边缘计算。值得注意的是：5G与行业融合的价值和作用已经被越来越多的行业所认可，但受限于数字化基础条件、产业发展节奏及行业变革周期等客观发展规律，5G与行业融合不会一蹴而就。本章小结通过本章的学习，可以了解到5G的应用场景；了解5G的特点；了解5G的核心技术；了解5G支持的工业业务场景；了解5G与工业互联网的应用；了解5G与工业互联网融合的挑战。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第8章

云计算与工业互联网云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。在云计算这种模式下，用户不需要具备互联网专业知识也能够轻松使用，降低了互联网计算服务的准入门槛，使得用户及企业可以将更多的精力与资金投入到其擅长的领域中，在一定程度上可以为各行各业的创新发展提供了更有利的土壤。云计算模式可以多人共享资源池，提高互联网资源的利用率；减少了用户获取服务的成本，提高了计算服务的灵活度，既可以按照需要自助变更服务，也可以使用多种终端设备访问，硬件束缚少。云计算传输感知处理云计算可以为各类数字技术发展提供强有力的数据存储、运算及应用服务，是数字经济时代不可忽略的基础设施，也是释放数字价值，驱动数字创新的重要动力云计算自19世纪60年代被提出以来，到现在已经历了十余年的发展。人们在日常生活中，也经常能看到云服务的存在云计算的优势传输感知处理云计算推动新的商业模式云计算拥有强大的平台云计算降低了交换成本计算提高了敏捷性、速度和创新云基础设施实现了云计算的自动化、生产效率和专业化云计算服务层次云计算有以下几个层次的服务：基础设施级服务（IaaS），平台级服务（PaaS）和软件级服务（SaaS）IaaS

IaaS是InfrastructureasaService（基础设施即服务）的简称。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务，这类服务称为基础设施即服务公有云公有云通常指第三方提供商用户能够使用的云，一般可将虚拟化和云化软件部署在云计算供应商的数据中心中，用户无需硬件投入，只需要账号登录使用私有云私有云是一个公司或个人使用的特定云环境，是为一个用户单独使用而构建的，核心属性是专有资源，因此在数据安全性以及服务质量上自己可以有效地管控。混合云混合云是公有云和私有云两种服务方式的结合，它融合了公有云与私有云的优劣势。PaaSPaaS是Platform-as-a-Service（平台即服务）的简称，是把服务器平台作为一种服务提供的商业模式。云平台服务或平台即服务（PaaS）为某些软件提供云组件，这些组件主要用于应用程序。SaaSSaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。云计算关键技术

所谓虚拟化，是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。容器技术容器(Container)是用来隔离虚拟环境的基础设施。容器技术是一种全新意义上的虚拟化技术，按分类或者实现方式来说，其属于操作系统虚拟化的范畴，由操作系统提供虚拟化的支持。通常来讲容器是一个允许人们在资源隔离的过程中，运行应用程序和其依赖项的、轻量的、操作系统级别的虚拟化技术。在容器中运行应用程序所需的所有必要组件都打包为单个镜像，这个镜像是可以重复使用的。当镜像运行时，它是运行在独立的环境中，并不会和其他的应用共享主机操作系统的内存、CPU或磁盘，从而保证了容器内的进程不会影响到容器外的任何进程。更准确地来说，所有在容器中的应用程序其实完全运行在了宿主操作系统中，与其他真实运行在其中的应用程序在指令运行层面是完全没有任何区别的。分布式计算技术分布式计算是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。Hadoop就是出现比较早的一个分布式计算框架，它由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。编程模式云计算项目中分布式并行编程模式将被广泛采用。分布式并行编程模式创立的初衷是更高效地利用软、硬件资源，让用户更快速、更简单地使用应用或服务。MapReduce是当前云计算主流并行编程模式之一。MapReduce模式将任务自动分成多个子任务，通过Map和Reduce两步实现任务在大规模计算节点中的高度与分配。分布式资源管理云计算采用了分布式存储技术存储数据，那么自然要引入分布式资源管理技术。在多节点的并发执行环境中，各个节点的状态需要同步，并且在单个节点出现故障时，系统需要有效的机制保证其他节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术，它是保证系统状态的关键。云计算与工业互联网的融合与应用

工业云工业云通常指基于云计算架构的工业云平台和基于工业云平台提供的工业云服务，涉及产品研发设计、实验和仿真、工艺设计、加工制造、运营管理及企业决策等诸多环节。工业云的本质是，实现工业领域全面互联，分析数据和资源流通，利用前端的数字化互联网技术，形成工业智能化变革，使工业物联网具有新的业态和运行模式。工业云的运用不只是提升整个产业链的效率，更为重要的是提升整个产品生产的质量，从而大大提升整个工业生产的总体效益。数据中心数据中心（DataCenter）是处理和存储海量数据的地方，是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心的工作是建立在成功执行数据中心操作的基础上的。数据中心的运营包括日常维护数据中心的系统和流程。采用云计算的虚拟化技术是数据中心建设和改造中经常要用到的计算技术，其应用范围也变得越来越广泛。云计算与工业互联网

云计算等相关领域与工业互联网产业发展相辅相成，是工业互联网应用效率化落地的能力基础。云计算是通过网络将硬件、软件、平台等系列资源统一起来，实现数据的计算、存储、处理、共享，是新型IT基础设施的交付和使用模式。（1）云计算革新工业产品形态（2）云计算改变工业生产模式（3）云计算重塑企业管理思维当前，以云计算为代表的新一代信息技术在制造业的应用已经由最初的理念普及、试点示范迈向深入应用、全面推广新阶段。云计算正成为中国制造业转型升级的关键路径之一。本章小结通过本章的学习，可以了解到云计算模式与云计算特征；了解云计算的服务层次；了解云计算的部署类型；了解云计算关键技术；了解云计算的应用。同时，养成严谨的专业精神、职业精神和工匠精神，学会利用所学知识进行知识与技能的拓展与创新。第9章

大数据与工业大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合大数据人类利用数据的历史非常悠久，最早可以追溯到数字发明时期，不同文明均掌握了利用数字记录和管理生产生活的能力数据作为一种经济资源和生产要素，是人工智能等新兴技术发展的动力，没有海量的数据积累和应用场景，人工智能很难冲破瓶颈快速发展在制度、技术和经济发展的交织作用下，数据完成了从数字到资产的转变，在这个过程中数据的规模、价值和影响不断扩大大数据传输挖掘应用相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据大数据处理技术在具体的应用方面，可以为国家支柱企业的数据分析和处理提供技术和平台支持，为企业进行数据分析、处理、挖掘，提取出重要的信息和知识大数据技术

数据采集区别于小数据采集，大数据采集不再仅仅使用问卷调查、信息系统的数据库取得结构化数据，大数据的来源有很多，主要包括使用网络爬虫获取的网页文本数据、使用日志收集器收集的日志数据、从关系型数据库中获得的数据和由传感器收集到的时空数据数据存储如今大数据的火热，带来的第一道障碍就是关于大数据存储的问题。大数据因为规模大、类型多样、新增速度快，所以在存储和计算上，都需要技术支持目前常见的大数据存储方式主要有分布式存储、NoSQL数据库和云数据库三种。数据清洗在大数据时代，数据清洗通常是指把“脏数据”彻底洗掉，所谓“脏数据”是指不完整、不规范、不准确的数据，只有通过数据清洗才能从根本上提高数据质量。在数据清洗定义中包含两个重要的概念：原始数据和干净数据。（1）原始数据是来自数据源的数据，一般作为数据清洗的输入数据。由于原始数据的来源纷杂，因此不适合直接进行分析。值得注意的是：对于未清洗的数据集，无论尝试什么类型的算法，都无法获得准确的结果。（2）干净数据也称目标数据，即为符合数据仓库或上层应用逻辑规格的数据，也是数据清洗过程的结果数据。数据计算面向大数据处理的数据查询、统计、分析、挖掘等需求，促生了大数据计算的不同计算模式，整体上人们把大数据计算分为离线批处理计算、实时交互计算和流计算三种。数据分析与挖掘大数据分析是通常是指对规模巨大的数据进行分析，其目的是提取海量数据中的有价值的内容，找出内在的规律，从而帮助人们做出最正确的决策。数据可视化由于对海量的数据做出有意义的理解非常困难，而许多大数据集中又包含了有价值的数据，因此数据可视化已成为决策者的重要方法数据治理数据治理是指从使用零散数据变为使用统一数据、从具有很少或没有组织流程到企业范围内的综合数据管控、从数据混乱状况到数据井井有条的一个过程。数据治理能够有效帮助企业利用数据建立全面的评估体系，实现业务增长；通过数据优化产品，提升运营效率，真正实现数据系统赋能业务系统，提升以客户为中心的数字化体验能力，实现生意的增长。国家标准GB/T34960的数据治理框架。该数据治理框架比较符合我国企业和政府的组织现状，更加全面地和精炼地描述了数据治理的工作内容，包含顶层设计、数据治理环境、数据治理域和数据治理过程。

Hadoop架构Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）和MapReduce（GoogleMapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop3.0是Hadoop的最新版本，该版本在功能和性能方面，对Hadoop内核进行了多项重大改进我国的大数据政策

我国高度重视大数据在推进经济社会发展中的地位和作用。2014年，大数据首次写入政府工作报告2015年国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》2021年，我国工业和信息化部发布了《“十四五”大数据产业发展规划》工业大数据

工业大数据即难以通过传统的分析工具进行有效分析的工业数据的集合，具备明显的大数据的容量大、数据类型多、数据价值高、数据更新快的特性工业大数据推动互联网由以服务个人用户消费为主向服务生产性应用为主，由此导致产业模式、制造模式和商业模式的重塑使用大数据技术对工业生产进行优化工业大数据关键技术工业大数据采集不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中最实际最高频的需求，也是工业4.0的先决条件工业大数据的现场数据采集。该方式属于物联网终端传感器系统的一种，通过装在机器上的无线模块，采集指定机器PLC工作信息，上传到主机，主机处理数据后上传到云服务器。用户可在手机、平板、电脑上查看机器工作信息，并可以有限度地设置机器工作参数。工业大数据存储与管理各种工业场景中存在大量多源异构数据，例如结构化与非结构化数据。每一类型数据都需要高效的存储管理方法与异构的存储引擎，但现有大数据技术难以满足全部要求。在物联网数据分析中，需要大量关联传感器部署信息等静态数据，而此类操作通常需要将时间序列数据与结构化数据进行跨库连接，因而先进的数据管理技术需要针对多模态工业大数据进行统一协同管理。工业大数据预处理在工业数据分析之前，需要采用一定的数据预处理技术，如消除数据中的噪声、纠正数据的不一致、删除异常值等，来提高模型鲁棒性。异常值也叫作离群值，通常是指采集数据时可能因为技术或物理原因，数据取值超过数据值域范围。处理离群值，首先要识别离群值。目前对于异常值的检测可以通过分析统计数据的散度情况，即数据变异指标，来对数据的总体特征有更进一步的了解数据缺失处理现实世界的数据大多都是不完整的，工业大数据更是如此缺失数据在机器学习应用中是比较棘手的问题。首先，不能简单地忽略数据集中缺失的数据值，而是必须以合理的理由处理这类数据工业大数据分析工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段，结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。工业建模数据建模的本质，是根据一部分能够获得的数据获得另一部分不统一直接获得的数据。对于复杂的工业建模过程，充分利用知识领域是成功的前提。不过需要注意的是：在工业领域，由于应用场景的不同以及数据采集条件的不断变化，模型的误差可能会变得很大，而这些变化会对人们的建模过程产生深刻的影响。工业大数据的参考模型CRISP-DMCRISP-DM模型是欧盟起草的跨行业数据挖掘标准流程(Cross-IndustryStandardProcessforDataMining)的简称。这个标准以数据为中心，将相关工作分成业务理解、数据理解、数据准备、建模、验证与评估、实施与运行等六个基本的步骤工业大数据建模应用由于工业生产过程中本身受到各种机理约束条件的限制，利用历史过程数据定义问题边界往往达不到工业的生产要求因此，人们往往需要采用数据驱动+模型驱动+场景部署的多轮驱动方式，实现数据和机理的深度融合，去解决实际的工业问题。工业大数据分析的常见算法1）聚类分析聚类分析是指对一批没有标出类别的样本(可以看作是数据框其中的一行数据)，按照样本之间的相似程度进行分类，将相似的归为一类，不相似的归为另一类的过程。在工业生产中，聚类算法往往应用于工艺优化，比如对车间生产历史数据的聚类分析，得到工艺参数与产品质量、能耗水平的影响关系，从而提升制造水平。2）降维算法在互联网大数据场景下，人们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，人们通常会面对高维这个障碍。数据降维，一方面可以解决“维数灾难”，缓解“信息丰富、知识贫乏”现状，降低复杂度；另一方面可以更好地认识和理解数据。3）SVM支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种支持线性分类和非线性分类的二元分类算法。在工业生产中，可以通过训练和操作支持向量机，分析产品内部缺陷检测的性能。4）决策树算法决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一，它是一种逼近离散值函数的方法，对噪声数据有很好的健壮性且能够学习析取表达式一个典型的决策树实例如图所示。决策树算法可以应用在很多领域内，如根据地理位置预测产品的需求量、根据疾病分类患者、根据起因分类设备故障、根据拖欠支付的可能性分类贷款申请。对于这些问题，核心任务都是要把样例分类到各可能的离散值对应的类别中，因此这些问题经常被称为分类问题。5）关联规则算法关联规则算法常用来描述数据之间的相关关系的描述型模式，挖掘关联规则的算法和聚类算法类似，属于无监督学习的方法。