《工业互联网与机电设备融合应用指南》标准征求意见稿

1T/CMEEEAXXXX—2025工业互联网与机电设备融合应用指南本文件明确了工业互联网与机电设备融合应用的的目标与原则、基础条件、重点规范工业互联网与机电设备融合应用过程中的设备改造、数据接入、平台选型、应用部署、安全防护及绩效评估等环节的操作方法。本文件适用于计划开展或已开展工业互联网与机电设备融合应用的企业，为其提供标准化实施路径；同时为工业互联网平台服务商提供与机电设备融合应用相关服务的设计依据。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T23031.1工业互联网平台应用实施指南第1部分：总则GB/T39474工业互联网设备数据字典GB/T40641工业互联网平台安全防护要求3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1工业互联网与机电设备融合应用integrationapplicationofindustrialinternetandmechanicalandelectricalequipment通过对机电设备进行数字化改造，依托工业互联网平台实现设备数据的采集、传输、存储、分析及应用，构建“设备-平台-应用”的协同体系，提升设备运行效率、降低维护成本、拓展设备应用价值的过程。3.2机电设备数字化改造digitaltransformationofmechanicalandelectricalequipment为使机电设备具备数据采集、网络通信能力，通过加装传感器、边缘网关、通信模块等硬件，或升级设备控制系统软件，实现设备运行参数、状态信息可采集、可传输的改造过程。3.3设备上云equipmentcloudconnection机电设备通过边缘节点与工业互联网平台建立连接，实现运行数据上传、云端指令接收及智能化服务调用的过程，包含“数据上云”“能力上云”“应用上云”三个层次。3.4边缘节点edgenode部署于生产现场，具备数据采集、协议转换、边缘计算、本地存储及网络通信能力的硬件设备或软件模块，是连接机电设备与工业互联网平台的核心枢纽。2T/CMEEEAXXXX—20253.5预测性维护predictivemaintenance基于设备运行数据、磨损规律及历史故障记录，通过数据分析或机器学习模型预测设备关键部件剩余寿命，制定个性化维护计划的维护模式。3.6设备综合效率overallequipmenteffectiveness，OEE衡量设备有效运行能力的核心指标，计算方法为“时间利用率×性能利用率×质量合格率”，是评估融合应用效果的关键量化指标之一。3.7平台服务商platformserviceprovider为机电设备提供工业互联网平台及相关服务的主体，需具备设备接入、数据管理、应用开发等核心能力。4缩略语下列缩略语适用于本文件。5G：第五代移动通信技术（5thGenerationMobileCommunicationTechnology）API：应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface）CNC：计算机数字控制（ComputerNumericalControl）ERP：企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning）OEE：设备综合效率（OverallEquipmentEffectiveness）PLC：可编程逻辑控制器（ProgrammableLogicController）SDK：软件开发工具包（SoftwareDevelopmentKit）5融合应用的目标与原则工业互联网与机电设备融合应用的核心目标如下：a)实现设备状态透明化：通过上云实时掌握设备运行状态、参数变化，解决设备离线管理信息滞后问题；b)提升设备运维智能化：基于云端数据分析实现故障预警、预测性维护，降低被动维修成本；c)优化设备资源配置：通过云端数据统计分析设备利用率，为生产调度、设备升级提供数据支撑；d)拓展设备应用价值：基于设备与工业互联网融合应用数据开发定制化应用，实现设备远程控制、产能共享等增值服务。5.2原则工业互联网与机电设备融合应用的实施原则如下：a)需求导向：结合企业业务需求选择设备设备融合应用范围及场景，避免盲目改造和过度投入；b)分步实施：按照“试点先行、逐步推广”的思路，优先选择关键设备、高价值设备开展融合应用试点，积累经验后扩大范围；c)安全可控：落实设备数据分类分级管理要求，强化设备接入、数据传输、云端存储全环节安全T/CMEEEAXXXX—20253d)兼容适配：选择具备良好兼容性的工业互联网平台及接入设备，保障与企业现有系统、设备的互联互通；e)价值优先：以设备融合应用后的实际效益为核心评价标准，重点关注运维成本降低、生产效率提升等可量化指标。6融合应用基础条件6.1设备条件6.1.1.1机电设备应具备基本运行功能，无重大结构性故障，其运行参数、状态信号可通过传感器采集或控制系统导出。6.1.1.2根据设备类型及融合应用需求，完成必要的数字化改造，具体包括：a)加装传感器：针对无自带状态监测功能的设备，加装温度、振动、压力等传感器，采集设备关键运行参数；b)部署边缘设备：配置边缘网关或边缘计算节点，实现设备数据的本地采集、协议转换及预处理；c)升级通信模块：根据现场网络条件，为设备配置以太网、5G、WiFi、LoRa等通信模块，保障数据传输稳定性；d)优化控制系统：对具备可编程控制功能的设备（如PLC、CNC），升级控制系统固件或软件，开放数据接口以便于数据采集。6.2网络条件6.2.1设备部署区域应实现稳定的网络覆盖，根据设备数据传输速率、实时性要求选择适宜的网络类型，生产现场优先采用工业以太网、5G专网等技术；6.2.2网络带宽应满足设备数据传输需求，一般情况下单个设备上云数据传输带宽需求不低于1Mbps；网络延迟应控制在合理范围，实时监控类应用延迟不超过100ms，非实时应用延迟不超过500ms；6.2.3应部署防火墙、入侵检测等网络安全设备，划分设备接入区、办公区等网络分区，避免设备网络与互联网直接连通，保障设备数据传输安全。6.3数据条件6.3.1应明确设备融合应用需采集的数据类型，主要包括设备基本信息、运行参数、状态信息、维护记录等。6.3.2应根据应用需求确定数据采集频率，关键运行参数采集频率不低于1次/s，状态信息采集频率不低于1次/min，设备基本信息按需更新。6.3.3应按照GB/T39474要求规范设备数据格式，明确数据编码、单位、精度等标准，确保数据的一致性和可复用性。6.4平台条件6.4.1工业互联网平台应具备设备接入管理、数据存储分析、应用开发部署、安全防护等核心功能，支持多协议接入、海量数据处理及个性化应用定制。6.4.2工业互联网平台应具备良好的稳定性和可扩展性，支持设备接入数量动态扩展，单平台接入设备数量不低于1000台，数据存储时间不低于1年。6.4.3工业互联网平台应符合GB/T40641等安全标准，具备数据加密、访问控制、安全审计等安全能力，通过相关安全认证。T/CMEEEAXXXX—202547实施流程7.1基本要求拟基于工业互联网平台与机电设备融合构建智能化应用模式的企业宜依据GB/T23031.1的要求并结合融合应用的具体需求和特点，推进工业互联网与机电设备的融合应用实施，遵循“需求分析-方案设计-设备改造-平台接入-应用部署-运维优化”的六步实施流程，确保设备上云有序推进、落地见效。7.2需求分析7.2.1结合企业生产经营实际，确定设备融合应用的具体目标，如降低设备故障率、提升OEE、实现远程运维等，并将目标分解为可量化的指标。7.2.2梳理企业现有机电设备清单，从设备价值、运行状态、改造可行性等维度筛选融合应用设备，优先选择关键生产设备、高维护成本设备、分布式部署设备。7.2.3根据融合应用设备类型及企业需求，明确设备融合应用的核心应用场景，如设备实时监控、故障预测性维护、能耗优化、远程控制等。7.2.4分析设备上云过程中的约束因素，包括资金预算、现场施工条件、技术储备、网络资源等，为后续方案设计提供依据。7.3方案设计7.3.1应构建“设备层-边缘层-平台层-应用层”的设备融合应用架构，明确各层级的功能定位、设备选型及技术标准。7.3.2应针对筛选出的融合应用设备，制定个性化改造方案，明确传感器型号、边缘网关规格、通信模块类型及安装位置，对于老旧设备需评估改造经济性，必要时提出设备更新建议。7.3.3应根据设备分布及数据传输需求，设计网络拓扑结构，选择适宜的网络技术，明确网络设备选型及部署位置。7.3.4应结合融合应用设备数量、应用场景及安全需求，筛选符合要求的工业互联网平台，重点评估平台的接入能力、功能匹配度、安全性能及服务成本。7.3.5宜按照“数据分类分级、风险精准防控”的原则，设计设备上云安全保障方案，包括设备接入安全、数据传输安全、云端存储安全及应用访问安全。7.3.6应制定设备融合应用实施时间表，明确各阶段任务、责任主体及完成节点，合理安排设备改造、平台接入、应用测试等工作的先后顺序。7.4设备改造7.4.1应开展设备改造前的现场勘查，确认设备安装空间、电源接口、网络点位等条件，准备改造所需的硬件设备、工具及技术文档。7.4.2应按照改造方案为设备加装传感器、边缘网关、通信模块等硬件，完成硬件接线、固定及通电调试，确保硬件设备工作正常。7.4.3应对设备控制系统进行软件升级，开放数据接口，配置边缘节点的协议转换规则、数据采集频率及传输参数，实现设备数据的有效采集。7.4.4应对改造后的设备进行试运行，验证数据采集的完整性、准确性及稳定性，针对存在的问题及时调整改造方案。7.5平台接入T/CMEEEAXXXX—202557.5.1应在选定的工业互联网平台上注册企业账户，建立设备管理台账，配置不同角色的访问权限，实现权限分级管控。7.5.2应通过平台提供的接入工具（SDK、API等），完成边缘节点与平台的对接，配置设备接入参数（设备ID、密钥、通信协议等），实现设备在平台的注册上线。7.5.3应启动设备数据传输功能，在平台端监控数据接收情况，调试数据传输频率、缓存策略及重传机制，确保数据传输稳定可靠，无丢失、无延迟。7.5.4应对已接入平台的设备进行全流程验证，检查设备状态、数据完整性、报警响应等功能，针对数据传输异常、设备离线等问题进行优化调整。7.6应用部署7.6.1应基于平台提供的标准化应用模块，配置设备实时监控、数据统计分析、报警通知等基础应用，自定义监控仪表盘、数据报表及报警规则。7.6.2针对企业特定需求，基于平台的开发工具（低代码平台、API接口等）开发个性化应用，如设备故障预测模型、能耗优化算法、远程运维流程等。7.6.3将设备上云应用与企业现有管理系统（ERP、MES等）进行集成，实现数据互通共享；对部署的应用进行功能测试、性能测试及安全测试，确保应用满足实际需求。7.6.4开展设备上云应用操作培训，确保相关人员掌握平台操作、应用使用及常见问题处理方法；培训完成后启动应用正式上线运行。7.7运维优化7.7.1应建立设备上云运维台账，定期检查设备运行状态、边缘节点工作情况及平台应用性能，及时处理设备离线、数据异常等问题。7.7.2定期对平台接收的设备数据进行质量分析，评估数据完整性、准确性及及时性，针对数据质量问题优化数据采集方案或设备改造措施。7.7.3按照预设的量化指标，定期评估设备上云应用效果，对比上云前后的设备运行效率、维护成本等数据，分析应用价值。7.7.4根据运维数据及应用效果评估结果，持续优化设备改造方案、平台配置及应用功能，拓展设备上云的应用场景，提升设备上云的综合效益。8应用服务与实施要点8.1基本要求基于工业互联网平台的设备上云应用服务围绕“监测-诊断-维护-优化”全流程展开，企业可根据实际需求选择适宜的服务模块，规范实施流程，提升应用效果。8.2设备实时监控服务8.2.1应能实现设备运行状态、关键参数的实时采集与可视化展示，支持设备位置定位、运行轨迹追踪及异常情况实时报警。8.2.2应能调用工业互联网平台的边缘节点通信服务、协议转换服务、数据建模服务、数据存储服务、人机交互服务及报警通知服务。8.2.3实施要点：a)明确监控指标：结合设备类型及运行特性，确定需实时监控的关键指标，如加工设备的转速、温度、进给量，输送设备的运行速度、负载等；T/CMEEEAXXXX—20256b)设计可视化界面：基于平台工具自定义监控仪表盘，按设备类型、生产车间等维度分类展示数据，支持数据钻取查询，实现从汇总数据到单台设备数据的层级查看；c)配置报警规则：针对监控指标设置阈值范围，明确报警级别（一般、重要、紧急）及通知方式（短信、邮件、平台推送），确保异常情况及时触达相关人员；d)数据存储策略：采用“边缘缓存+云端存储”的模式，边缘节点缓存实时数据（缓存时间不低于24h），云端存储历史数据及报警数据（存储时间不低于1年）。8.3设备故障诊断与预警服务8.3.1应能基于设备运行数据及历史故障记录，通过规则引擎、机器学习等技术实现故障的实时诊断、原因分析及提前预警，为设备维护提供精准指引。8.3.2应能调用工业互联网平台的边缘分析及应用部署服务、边云协同服务、数据分析服务、模型管理服务、工业机理模型服务及知识图谱服务。8.3.3实施要点：a)构建故障数据库：收集设备历史故障记录，包括故障现象、发生时间、处理方法、原因分析等信息，建立标准化的故障数据库；b)开发诊断模型：结合设备工作原理及故障数据，构建故障诊断规则模型，对复杂设备可基于机器学习算法开发预测模型，通过历史数据训练优化模型精度；c)部署分析模块：将故障诊断模型部署至边缘节点及云端，边缘节点实现实时故障检测与初步诊断，云端实现故障深度分析及模型迭代优化；d)生成诊断报告：设备发生故障或出现异常预警时，平台自动生成诊断报告，明确故障位置、可能原因、推荐处理方案及所需备品备件信息，支持报告导出及分享。8.4设备预测性维护服务8.4.1应能基于设备运行数据、磨损规律及维护记录，预测设备关键部件的剩余寿命，制定个性化维护计划，实现从事后维修向预测维护的转变。8.4.2应能调用工业互联网平台的数据分析服务、模型管理服务、工业机理模型服务、人工智能服务、知识图谱服务及工单管理服务。8.4.3实施要点：a)确定维护对象：聚焦设备关键易损部件，明确各部件的维护周期、磨损标准及更换阈值；b)构建预测模型：基于设备运行数据及部件磨损机理，构建剩余寿命预测模型，结合实际维护数据持续优化模型精度；c)生成维护计划：平台根据预测模型结果及生产计划，自动生成维护计划，明确维护时间、维护内容、所需人员及备品备件，支持维护计划与企业MES系统对接；d)跟踪维护效果：记录维护实施情况及效果，对比维护前后设备运行参数及故障发生率，评估预测性维护的实际效益，优化维护策略。8.5设备远程控制与运维服务8.5.1应能通过平台实现对设备的远程启停、参数调整、程序更新等控制操作，开展远程故障排查、维护指导及性能优化，降低现场运维成本。8.5.2应能调用工业互联网平台的边缘控制服务、指令下发服务、远程操作服务、视频监控服务、数据加密服务及操作审计服务。8.5.3实施要点：T/CMEEEAXXXX—2025a)明确控制权限：建立严格的远程控制权限管理机制，按“操作人-审核人”两级权限设置，明确不同角色的操作范围，禁止越权操作；b)制定操作流程：规范远程控制操作流程，操作前需确认设备运行状态及现场安全情况，操作过程中实时监控设备响应，操作后记录操作日志；c)强化安全防护：远程控制指令需采用加密传输，平台具备操作日志审计功能，可追溯所有远程操作记录；d)远程运维支撑：通过平台实现运维人员与现场人员的实时互动，支持视频通话、文件传输、操作指引等功能，提升远程运维效率。8.6设备能耗优化服务8.6.1应能采集设备能耗数据，分析能耗变化规律及影响因素，提供能耗优化建议及策略，降低设备能源消耗。8.6.2应能调用工业互联网平台的能耗数据采集服务、数据分析服务、工业机理模型服务、优化决策服务及报表统计服务。8.6.3实施要点：a)完善能耗采集：为设备加装能耗计量仪表，实现设备总能耗、分项能耗（电、水、气）的实时采集，采集频率不低于1次/15min；b)能耗分析建模：基于能耗数据及设备运行参数，分析能耗与生产负荷、运行时间、工艺参数的关联性，构建能耗分析模型；c)优化策略制定：平台基于能耗分析结果，提供个性化优化建议，如调整设备运行参数、优化生产排班、淘汰高能耗设备等；d)能耗考核管理：生成设备能耗统计报表，按设备类型、车间、班组等维度进行能耗考核，将能耗指标纳入绩效考核体系。9安全要求9.1基本要求融合应用安全贯穿“设备-边缘-平台-应用”全链路，需建立技术防护、管理规范及人员培训的三位一体安全保障体系，防范安全风险。9.2设备接入安全9.2.1宜采用设备ID、密钥、数字证书等方式对设备进行身份认证，禁止未授权设备接入平台，支持设备接入权限的动态管理。9.2.2为接入设备设置最小权限，仅开放必要的数据采集及控制接口，禁止设备越权访问平台资源。9.2.3定期更新设备及边缘节点的固件版本，修复安全漏洞，固件更新需采用加密传输及校验机制，防止恶意篡改。9.3数据传输安全9.3.1设备与边缘节点、边缘节点与平台之间的数据传输采用SSL/TLS等加密协议，确保数据传输过程中不被窃取、篡改；9.3.2对涉及企业核心机密的设备数据进行脱敏处理后再上传至云端，脱敏规则需符合企业数据安全管理要求；T/CMEEEAXXXX—202589.3.3在边缘节点及平台端部署数据传输监控模块，实时监测数据传输状态，发现异常传输行为及时报警并阻断。9.4云端存储安全9.4.1按照数据重要性对设备数据进行分级（核心数据、重要数据、一般数据），核心数据采用加密存储，重要数据采用异地备份，备份频率不低于1次/天。9.4.2建立云端数据访问权限管理机制，按最小权限原则分配访问权限，支持权限的申请、审批、变更及回收全流程管理。9.4.3平台具备云端数据操作审计功能，记录数据的查询、修改、删除等操作日志，审计日志保存时间不低于6个月，支持异常操作追溯。9.5应用安全9.5.1设备融合应用开发需遵循安全开发生命周期（SDL）规范，开展代码安全审计及