工业互联网导论（上篇共上中下3篇）

第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程本章导读>>《工业互联网基础》目录学习目标02本章导读01学习导图03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程情景描述04制造业是中国经济发展的脊梁，加速企业的数字化转型升级，建立健全工业企业的各要素的全面的互联互通，是目前众多企业面临的核心问题，工业互联网作为工业企业数字化转型升级的重要基础设施，成为企业转型升级的重要抓手。世界各国政府业也在不断调整政策方向，大力支持工业互联网技术的应用和发展。本章主要介绍了工业互联网起源、发展、定义和体系架构等基本知识等，让大家初步认识工业互联网。本章导读了解工业互联网的起源及发展历程；掌握工业互联网的概念及内涵；熟悉工业互联网的体系架构，了解工业互联网的标准体系和技术体系；通过工业互联网的知识体系的学习，建立严谨、认真的学习态度；学习目标学习导图某集团公司主营各种工程机械等产品，作为以工程机械研发和服务为核心业务的大型企业集团，业务规模庞大、分支机构和员工众多、管理体系复杂，随着业务不断地发展，在企业管理和运营体系上遇到了很多挑战，如上下游企业、合作伙伴等之间资源的共享问题、各个产业园区的的设备运维问题、企业产品的售后服务问题、企业信息安全防护问题等。为了破解上述存在的一系列问题，打造一个有效率的、安全的、出色的管理运营服务体系成为该企业数字化转型升级的重点工作。情景描述企业挑战工程机械通过工业互联网的网络互连、数据互通等技术，连接产品的研发设计、生产制造、销售和服务等所有环节；通过工业大数据分析等技术解决了产品研发设计中数据分析难度大、数据分析时间长等问题；通过工业互联网平台等技术解决了“生产制造”向“智能制造”的转变等问题；通过开发的工业APP及工业互联网平台的可视化技术的应用，解决了售后服务中的设备产品管理难、故障无法预见、操作监管难等问题。该公司通过工业互联网的相关技术赋能企业的数字化转型升级。情景描述数字化转型升级该公司应用建立的数据中心的硬件计算资源来为其产品的研发设计提供算力支撑，通过现代化的办公运营体系和完善的资源网络化协同体系，全面实现研发人员在工作中的在线协同、数据互通，确保各项业务有序正常的进行。研发人员每天要处理上TB的实验和应用数据，借助工业互联网平台的大数据工坊实现对研发数据的快速导入、快速清洗、数据标签快速准确划分，结合专家的分析经验和机理模型，通过平台的AI能力转换成算子，结合AI的各种分析方法，极大提高数据的分析效率和准确率。情景描述1.智能研发该公司应用工业互联网平台和物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，实现从“制造”向“智造”的新突破。生产方式的改变，需要采集大量的生产要素和设备的数据，通过工业互联网平台，解决了现场大量设备的接入和数据采集问题，极大地降低了设备的接入和数据采集的成本和难度，同时提高了效率。通过建立的数据中心也保障了与合作伙伴、供应商、客户等上下游企业和单位之间进行协作和数据共享、制造过程中的信息的互联互通和数据安全管理等，确保业务流程安全可靠。情景描述2.智能制造在售后服务中，通过开发的智能服务APP和设备上的采集点的数据信息，能够在工业互联网平台上对设备的整体运行情况进行查看及诊断，保证在最短时间内排查问题，有些情况下工程师不用到现场，就可以远程指导现场人员进行故障排除。情景描述3.智能服务谢谢观看第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.1工业互联网起源与发展>>《工业互联网基础》目录工业互联网的发展历程02工业互联网的起源01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程工业互联网的起源工业互联网这一概念的提出来源于通用电气公司（GeneralElectricCompany，简称GE），2012年11月，该公司发布了《IndustrialInternet:PushingtheBoundariesofMindsandMachines（工业互联网：打破智慧与机器的边界）》白皮书，正式提出了“工业互联网”的概念。工业互联网的起源工业互联网的优势其一是工业革命，伴随着工业革命，出现了无数台机器、设备、机组和工作站其二则是更为强大的网络革命，在其影响之下，计算、信息与通讯系统应运而生并不断发展。伴随着这样的发展，三种元素逐渐融合，形成工业互联网的三大元素：智能机器、高级分析和工作人员，充分体现出工业互联网之精髓。工业互联网的起源该白皮书中也详细的阐述了节省1%在工业生产中的巨大价值。例如，在商用航空领域，每节省1%的燃料意味着将来15年中能节省300亿美元支出。同样，若全球燃气电厂运作相率提升1%，将节省660亿美元能耗支出。工业互联网的起源2014年3月，GE联合AT&T、Cisco、IBM、Intel等五家企业在美国波士顿成立工业互联网联盟(IndustrialInternetConsortiumIIC)，初步形成行业生态。这个联盟的成立是为了推进工业互联网技术的发展、应用和推广，特体别是在技术、标准、产业化等方面制定前瞻性策略。GE研究报告认为，未来工业互联网有望影响46%的全球经济，工业部门将成为工业互联网发展的基础。目录工业互联网的发展历程02工业互联网的起源01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.中国工业互联网工业互联网的发展历程我国工业互联网的发展历程大致经历工业控制系统、传感网、物联网到工业互联网的发展历程。我国工业自动化控制系统的应用，最早是在引进成套设备的基础上，对设备运行进行分析理解后再实现开发和技术应用。国家传感信息中心的成立是我国对传感技术，尤其是微型传感器发展表现出热切关注的重要标志。随后，我国又成立了传感器网络标准工作组，对传感器网络标准开启了正式研究。1.中国工业互联网工业互联网的发展历程随后，我国又成立了传感器网络标准工作组，对传感器网络标准开启了正式研究。随着IBM“智慧地球”概念的提出，我国也提出了“感知中国”的概念，这标志着我国实现了从传感网络到物联网的关注点转换。首颗物联网核心芯片--“唐芯一号”的研制成功，让人们看到了物联网即将引领的未来。目前，物联网在我国的发展已经由技术研究阶段过渡到了实际应用阶段，建立了在广东的南方物联网信息中心、北京的中国物联网产业中心、无锡的物联网产业创新集群，全国首个四川物联网产业智慧县城等。工业互联网的发展历程2015年在我国的政府工作报告中首次提出要实施“中国制造2025战略”。该战略以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，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，以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备的需求为目标，强化工业基础能力，提高综合集成水平，完善多层次多类型人才培养体系，促进产业转型升级，培育有中国特色的制造文化，实现制造业由大变强的历史跨越。2016年中国工业互联网产业联盟正式成立。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》，这是规范和指导我国工业互联网发展的纲领性文件。该文件确定了工业互联网“323行动”，即打造网络、平台、安全三大体系，推进大型企业集成创新和中小企业应用普及两类应用，构筑产业、生态、国际化三大支撑等7项任务。2018年工信部发布《工业互联网发展行动计划（2018­2020年）》，该行动计划以供给侧结构性改革为主线，以全面支撑制造强国和网络强国建设为目标，从网络、标识解析、平台、安全等方面突破核心技术，促进行业应用，形成有力支撑先进制造业发展的工业互联网体系，细化了工业互联网起步阶段的发展目标和重点任务。。2020年中共中央政治局会议强调，推动生物医药、医疗设备、5G网络、工业互联网等加快发展。发展历程2021年十三届全国人大四次会议通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（以下简称“‘十四五’规划目标纲要”）中三次提及工业互联网，并要求积极稳妥发展工业互联网，推进“工业互联网+智能制造”产业生态建设。2021年工业和信息化部围绕网络集成创新、平台集成创新、安全集成创新、园区集成创新4大类17个具体方向，启动了新一批的工业互联网试点示范项目遴选，并先后全国范围内征集和遴选平台创新应用和工业APP优秀解决方案，加强典型经验总结和优秀案例推广，全面支撑制造业数字化转型和产业链现代化建设。各地结合产业特色积极布局差异化发展路径，截至2021年底，多个省（区、市）和部分地方政府先后将发展工业互联网写入本地“十四五”规划。2020年国务院总理李克强代表国务院向十三届全国人大五次会议作政府工作报告，“工业互联网”连续5年写入政府工作报告，提出今年要加快发展工业互联网。工业互联网的发展历程部门政策时间政策名称国务院2017.11《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》工信部2018.04《工业互联网APP培育工程实施方案(2018­2020年)》工信部2018.05《工业互联网发展行动计划(2018­2020年)》工信部2018.07《工业互联网平台建设及推广指南》《工业互联网平台评价方法》工信部2018.12《工业互联网网络建设及推广指南》工信部2019.07《加强工业互联网安全工作的指导意见》工信部2019.11《“5G+工业互联网”512工程推进方案》工信部2019.12《工业互联网企业网络安全分类分级指南(试行)(征求意见稿)》工信部2020.03《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》表1.1 全国人大、国务院、各部委关于工业互联网相关政策2.美国工业互联网工业互联网的发展历程美国⼀直在航空航天、计算芯⽚制造等先进制造业领域领导全球，软件⼯业和互联⽹产业也是遥遥领先。然⽽，美国现在却⾯临着许多领域的⼯业萎缩问题。那就是美国“产业的空⼼化”，也就是“⼈才的空⼼化”。美国很多⼤型企业按照“研发在国内，制造在国外”的思路布局全球化产业，虽然利润丰厚，但也带来了⼀个⽆法逃避的问题：各领域的⼈才衰落。在制造业领域，对于⼯程师的培养，即使是⽣产⼀些低端产品，也需要组建专业团队，并安排“⼈”进驻到制造车间中，从⽣产实践中掌握技术和经验。2.美国工业互联网工业互联网的发展历程社会整体的技术发展和服务业的繁荣，都需要⼀个整体健硕的⼯业⽣态作为坚实的基础。美国在产业结构上存在不平衡的状况，中低端产品需要依赖国外⽣产，从⽽导致了产业发展受到掣肘。所以，美国希望重新获得⼯业领域全盘的掌控⼒。2012年，美国政府颁布了“先进制造业国家战略计划”，2014年颁布了“制造业创新中心网络发展计划”，美工工业互联网关注设备的互联、数据的分析和基于数据的业务洞察和模式创新，其发展路径：以信息物理系统（cyberphysicalsystem，CPS）和物联网技术为核心，发挥互联网等信息技术优势，加强协同制造，以数据驱动制造业数字化转型，提升体系性服务能力，破解制造业空心化困境。3.德国工业互联网工业互联网的发展历程德国的“工业4.0”可以认为是德国的工业互联网，在2011年4⽉汉诺威⼯业博览会上，“⼯业4.0”第⼀次出现，2013年4⽉德国正式推出了“⼯业4.0”，并组建了⼀个由政府、企业、⼤学以及研究机构共同参与的项⽬团队，举国上下共同推动⼯业4.0的相关⼯作，明确了⼯业制造智能化与数字化的发展道路。3.德国工业互联网工业互联网的发展历程项⽬团队中的合作企业包括西门⼦、博世、⼤众汽车、戴姆勒、汉莎航空等等，⽽研究机构就是神秘⽽⼜著名的“弗劳恩霍夫研究所”。弗劳恩霍夫研究所作为主导研究机构，参与了德国⼯业4.0战略（2013年）的起草，并落实到其下属的多项⽣产领域的研究中。3.德国工业互联网工业互联网的发展历程德国的优势在于强⼤的⼯业技术实⼒。⼯业4.0是以⽣产车间为核⼼的信息化⾰命，德国⼯业4.0主要关注的是复杂⽣产场景中的⼯业⾃动化、软/硬件的融合和内部信息系统的智能化。更关注⼯⼚内部的制造环节，是在“智能工厂”以网络协同的“智能生产”模式制造“智能产品”，侧重工厂智能化和生产流程的智能化，推动虚拟和物理世界深度融合。图1-1工业4.0参考架构模型谢谢观看第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.2工业互联网定义>>《工业互联网基础》目录工业互联网的内涵02工业互联网的定义01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程工业互联网的定义通用公司在2012年提出工业互联网概念的时候认为：“工业互联网是将人、数据和机器连接起来的”，可以实现“数据流”的定向流动，数据流将到达云端，借助云计算、大数据等信息技术升级产品，产生价值。因此，工业互联网不仅仅是一个“网”，更是一个生态，连接和整合工业生产过程的所有要素。工业互联网的定义目前工业互联网还没有一个被广泛接受的统一的定义，一般认为：工业互联网（IndustrialInternet）是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。工业互联网工业互联网的定义工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑企业形态、供应链和产业链。工业互联网的基本架构工业互联网的定义当前，工业互联网融合应用向国民经济重点行业广泛拓展，形成平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理六大新模式，赋能、赋智、赋值作用不断显现，有力的促进了实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。中国工业互联网生态图谱目录工业互联网的内涵02工业互联网的定义01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程工业互联网的内涵工业互联网是关键基础设施，工业互联网的本质和核心是连接各种设备、产品、生产线、工厂、供应商和客户等，它可以帮助制造业延长产业链，形成跨设备、跨系统、跨工厂和跨区域互连，以提高效率和促进整个生产的智能化服务体系。有利于促进制造业的发展，实现制造业与服务业的跨越式发展，实现产业经济资源的各种要素的高效共享。制造业生产工业互联网的内涵通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈，推动形成全新的生产制造和服务体系，优化资源要素配置效率；工业互联网是新兴业态与应用模式，由新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成，在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大；工业互联网是全新工业生态，是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体，带动共享经济、平台经济、大数据分析等以更快速度、在更大范围、更深层次拓展，加速实体经济数字化转型进程。工业互联网与制造业工业互联网的内涵智能化生产，即实现从单个机器到产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化，显著提升全流程生产效率、提高质量、降低成本。网络化协同，即形成众包众创、协同设计、协同制造、垂直电商等一系列新模式大幅降低新产品开发制造成本、缩短产品上市周期。工业互联网与制造业的融合带来的智能化提升智能化生产与垂直电商平台工业互联网的内涵个性化定制，即基于互联网获取用户个性化需求，通过灵活柔性组织设计、制造资源和生产流程，实现低成本大规模定制。服务化转型，即通过对产品运行的实时监测，提供远程维护、故障预测、性能优化等一系列服务，并反馈优化产品设计，实现企业服务化转型。工业互联网与制造业的融合带来的智能化提升海尔互联工厂与实时监测平台谢谢观看第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.3工业互联网体系架构>>《工业互联网基础》目录美国工业互联网参考架构02中国工业互联网参考架构01德国工业4.0参考架构03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程中国工业互联网参考架构我国为推进工业互联网发展，中国工业互联网产业联盟于2016年8月发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》（以下简称“体系架构1.0”）。体系架构1.0提出工业互联网网络、数据、安全三大体系。基于三大体系，工业互联网重点构建三大优化闭环，即面向机器设备运行优化的闭环，面向生产运营决策优化的闭环，以及面向企业协同、用户交互与产品服务优化的全产业链、全价值链的闭环，并进一步形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等四大应用模式。如图1.1所示。图1.1 工业互联网体系架构1.0中国工业互联网参考架构工业互联网体系架构2.0是在1.0版本基础上的完善和升级，包括业务视图、功能架构、实施框架三大板块，该架构设计思路是以商业目标和业务需求为牵引，进而明确系统功能定义与实施部署方式，自上向下层层细化和深入。如图1.2所示。图1.2 工业互联网体系架构2.0中国工业互联网参考架构业务视图明确了企业应用工业互联网实现数字化转型的目标、方向、业务场景及相应的数字化能力。业务视图主要用于指导企业在商业层面明确工业互联网的定位和作用，提出的业务需求和数字化能力需求对于功能架构设计是重要指引。图1.3 工业互联网体系架构—业务视图1.业务视图中国工业互联网参考架构功能架构明确企业支撑业务实现所需的核心功能、基本原理和关键要素。功能架构主要用于指导企业构建工业互联网的支撑能力与核心功能，并为工业互联网实施框架的制定提供参考。图1.4 工业互联网体系架构—功能架构（来源关于互联网产业联盟）

2.功能架构中国工业互联网参考架构实施框架描述各项功能在企业落地实施的层级结构、软硬件系统和部署方式。实施框架主要为企业提供工业互联网具体落地的统筹规划与建设方案，进一步可用于指导技术选型与系统搭建。图1.5 工业互联网体系架构—实施框架（来源关于互联网产业联盟）3.实施框架目录美国工业互联网参考架构02中国工业互联网参考架构01德国工业4.0参考架构03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程美国工业互联网参考架构美国工业互联网联盟（IndustrialInternetConsortium,IIC）于2019年6月19日发布了最新版本为v1.9版的工业互联网参考架构（IndustrialInternetReferenceArchitecture，IIRA），为指导企业开发部署工业互联网解决方案的指导框架。美国工业互联网参考架构注重跨行业的通用性和互操作性，提供一套方法论和模型，以业务价值推动系统的设计，把数据分析作为核心，驱动工业互联网系统从设备到业务信息系统的端到端的全面优化。美国工业互联网参考架构包括商业视角、使用视角、功能视角和实现视角4个层级。如图1.6所示。图1.6 美国工业互联网参考架构美国工业互联网参考架构从商业视角来看，在企业中建立工业互联网系统之后，利益相关者的企业愿景、价值观和企业目标被更多聚焦。它进一步明确了工业互联网系统如何通过映射基本的系统功能去达到既定目标。图1.7 一个愿景和价值驱动模型（来源于AI城市智库）1.商业视角美国工业互联网参考架构使用视角指出系统预期使用的一些问题，它主要涉及的目标包含最终实现系统功能的人或用户。这些问题通常牵涉到系统工程师、产品经理和其他利益相关者，包括参与到工业互联网系统规范制定和代表最终使用用户的人。图1.8 角色，参与方，活动与任务（来源于AI城市智库）2.使用视角美国工业互联网参考架构功能视角聚焦工业互联网系统里的功能元件，包括他们的相互关系、结构、相互之间接口与交互，以及与外部环境的相互作用，来支撑整个系统的使用活动。该视角确定了商业、运营、信息、应用和控制五大功能领域，对系统组件建筑师、开发商和集成商有强大的吸引力。图1.9 功能域，跨部门和系统特性（来源于AI城市智库）3.功能视角美国工业互联网参考架构实现视角主要关注功能部件之间通信方案与生命周期所需要的技术问题。这些功能部件通过活动来实现协调并支持系统能力。此视角所关注的问题与系统组件工程师、开发商、集成商和系统运营商有密切联系。图1.10 工业互联网参考架构4.实现视角目录美国工业互联网参考架构02中国工业互联网参考架构01德国工业4.0参考架构03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程德国工业4.0参考架构2015年4月，德国电工电子与信息技术标准化委员会发布了“工业4.0参考架构”（ReferenceArchitectureModelIndustry4.0，RAMI4.0），并对工业4.0进行了多角度描述。工业4.0参考架构模型，深度聚焦于制造过程和价值链的生命周期，为其建立了一个比较完整的三维模型。这个模型对在制造环境里不同环节单元的功能的分析、它们之间的互操作性的需求的辨认，以及对相应的标准制定和采用，都十分有价值。图1.11德国工业4.0参考架构德国工业4.0参考架构工业4.0参考架构模型以一个三维模型展示了工业4.0涉及的所有关键要素。如图1.11所示，RAMI4.0模型的第一个维度(垂直轴)是信息物理系统的核心功能，借用了信息和通信技术常用的分层概念。各层实现相对独立的功能，同时下层为上层提供接口，上层使用下层的服务。从下到上各层代表的主要功能为：图1.11德国工业4.0参考架构德国工业4.0参考架构资产层是机器、设备、零部件及人等生产环节的每个单元；集成层是传感器和控制实体等；通信层是专业的网络架构等；信息层是对数据的处理与分析过程；功能层是企业运营管理的集成化平台；商业层是各类商业模式、业务流程、任务下发等，体现了制造企业的各类业务活动。如图1.12所示。图1.12工业4.0模型功能层级划分及作用1.工业4.0模型功能层级划分及作用德国工业4.0参考架构第二个维度(左侧水平轴)描述的是全生命周期及其相关价值链。即以产品全生命周期视角出发，描述了以零部件、机器和工厂为典型代表的工业要素从虚拟原型到实物的全过程。具体体现为三个方面：一是基于IEC62890标准，将其划分为模拟原型和实物制造两个阶段。二是突出零部件、机器和工厂等各类工业生产部分都要有虚拟和现实两个过程，体现了全要素“数字孪生”特征。三是在价值链构建过程中，工业生产要素之间依托数字系统紧密联系，实现工业生产环节的末端链接。我们以机器设备为例，虚拟阶段就是一个数字模型的建立包含了建模与仿真。在实物阶段主要就是实现最终的末端制造。图1.13产品生命周期2.全生命周期及其相关价值链德国工业4.0参考架构第三个维度(右侧水平轴)是在IEC62264企业系统层级架构的标准基础之上（该标准是基于普度大学的ISA-95模型，界定了企业控制系统、管理系统等各层级的集成化标准）和批量控制标准IEC61512基础之上，补充了产品或工件的内容，并由个体工厂拓展至“互联世界”，从而体现工业4.0针对产品服务和企业协同的要求。图1.14智能制造系统架构与工业互联网在智能制造系统架构中的位置3.层次结构谢谢观看第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.4标准体系>>《工业互联网基础》目录基础共性标准02工业互联网标准体系01总体标准03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程应用标准04工业互联网标准体系根据国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》和《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》的工作部署，充分发挥标准在推进工业互联网产业健康有序发展中的支撑和引领作用，针对工业互联网标准跨行业、跨专业、跨领域的特点，立足行业需求，兼顾国际体系，工业互联网产业联盟在工业和信息化部的指导下，结合《工业互联网标准体系框架（版本1.0）》、全面总结工业互联网标准化需求基础上，组织撰写《工业互联网标准体系（版本2.0）》，修订了工业互联网标准体系框架及重点标准化方向，形成了统一、综合、开放的工业互联网标准体系。工业互联网标准体系框架包括基础共性、总体、应用三大类标准。如图1.2所示。图1.1 工业互联网工业互联网标准体系图1.2工业互联网标准体系框架目录基础共性标准02工业互联网标准体系01总体标准03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程应用标准04基础共性标准基础共性标准主要规范工业互联网的通用性、指导性标准目录基础共性标准02工业互联网标准体系01总体标准03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程应用标准04总体标准目录基础共性标准02工业互联网标准体系01总体标准03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程应用标准04应用标准谢谢观看第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.5技术体系>>《工业互联网基础》目录制造技术02工业互联网技术体系01信息技术03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程融合性技术04工业互联网技术体系工业互联网技术体系是支撑功能架构实现、实施架构落地的整体技术结构，其超出了单一学科和工程的范围，需要将独立技术联系起来构建成相互关联、各有侧重的新技术体系，在此基础上考虑功能实现或系统建设所需重点技术集合。同时，以人工智能、5G为代表的新技术加速融入工业互联网，不断拓展工业互联网的能力内涵和作用边界。图1.1工业互联网技术体系工业互联网技术体系工业互联网的技术体系由制造技术、信息技术以及两大技术交织形成的融合性技术组成。如图1.1所示，制造技术和信息技术的突破是工业互联网发展的基础，例如增材制造、现代金属、复合材料等新材料和加工技术不断拓展制造能力边界，云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术快速提升人类获取、处理、分析数据的能力。制造技术和信息技术的融合强化了工业互联网的赋能作用，催生工业软件、工业大数据、工业人工智能等融合性技术，使机器、工艺和系统的实时建模和仿真，产品和工艺技术隐性知识的挖掘和提炼等创新应用成为可能。图1.1工业互联网技术体系目录制造技术02工业互联网技术体系01信息技术03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程融合性技术04制造技术制造技术支撑构建了工业互联网的物理系统图1.2工业互联网技术体系—-制造技术制造技术制造技术的作用（工业互联网技术视角）一是构建了专业领域技术和知识基础，指明了数据分析和知识积累的方向，成为设计网络、平台、安全等工业互联网功能的出发点二是构建了工业数字化应用优化闭环的起点和终点，工业数据源头绝大部分都产生于制造物理系统，数据分析结果的最终执行也均作用于制造物理系统，使其贯穿设备、边缘、企业、产业等各层工业互联网系统的实施落地。制造技术支撑构建了工业互联网的物理系统目录制造技术02工业互联网技术体系01信息技术03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程融合性技术04信息技术新一代信息通信技术一部分直接作用于工业领域，构成了工业互联网的通信、计算、安全基础设施，另一部分基于工业需求进行二次开发，成为融合性技术发展的基石。目录制造技术02工业互联网技术体系01信息技术03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程融合性技术04融合性技术融合性技术驱动了工业互联网物理系统与数字空间全面互联与深度协同。制造技术和信息技术都需要根据工业互联网中的新场景、新需求进行不同程度的调整，才能构建出完整可用的技术体系。工业数据处理分析技术在满足海量工业数据存储、管理、治理需求的同时，基于工业人工智能技术形成更深度的数据洞察，与工业知识整合共同构建数字孪生体系，支撑分析预测和决策反馈。工业软件技术基于流程优化、仿真验证等核心技术将工业知识进一步显性化，支撑工厂/产线虚拟建模与仿真、多品种变批量任务动态排产等先进应用，工业交互和应用技术，基于VR/AR改变制造系统交互使用方式，通过云端协同和低代码开发技术改变工业软件的开发和集成模式。谢谢观看第一章工业互联网概述《工业互联网基础》/工业互联网系列课程1.6工业互联网与智能制造的关系>>《工业互联网基础》目录工业互联网与智能制造的关系02智能制造的定义01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程智能制造的定义智能制造是基于物联网、互联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征。智能制造包含智能制造技术(intelligentmanufacturingtechnology，IMT)和智能制造系统(intelligentmanufacturingsystem，IMS)。图1.1智慧工厂智能制造的定义智能制造技术是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等智能活动,并将这些智能活动与智能机器有机地融合起来,将其贯穿应用于整个制造企业的各个子系统(如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等)，以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。图1.2智能制造十大关键技术智能制造的定义智能制造系统是指基于IMT，利用计算机综合应用人工智能技术(如人工神经网络、遗传算法等)、智能制造机器、代理(agent)技术、材料技术、现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、并行工程、生命科学和系统工程理论与方法，在国际标准化和互换性的基础上，使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化，并使制造系统形成由网络集成的、高度自动化的一种制造系统。图1.3智能制造系统集成目录工业互联网与智能制造的关系02智能制造的定义01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程工业互联网与智能制造的关系工业互联网是智能制造的关键基础，为其变革提供了必须的共性基础设施和能力，同时也可以用于支撑其他产业的智能化发展。谢谢观看第二章工业互联网网络互联《工业互联网基础》/工业互联网系列课程本章导读>>《工业互联网基础》目录学习目标02本章导读01学习导图03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程情景描述04某制造工厂在全国各省都设有分厂。那么，在数量众多的分厂中，通过什么方式才能实现总部和分部的数据通信呢？随着网络的发展，网络设备间互连的需求越来越强烈。各制造工厂通过工厂外网、工厂内网进行网络互连，通过通信技术进行数据传输。在工厂生产过程中，随着设备的运转会产生海量数据，也会通过工业边缘计算进行数据的智能采集分析，实现工厂的设备管理、生产管理和智能决策。本章我们就针对工业互联网网络互联，学习的相关基础理论以及工业边缘计算技术。本章导读了解工业互联网网络的内部、外部网络组建；掌握工业设备互联感知技术；掌握网络互联通信技术；了解网络互联工业边缘计算。形成严谨、认真的工作态度；培养树立高尚的职业道德，精益求精的工作态度。学习目标学习导图某汽车制造股份有限公司（以下简称“某汽车公司”）是全球知名的SUV、皮卡、轿车制造商，也是是汽车行业的领先品牌，在某汽车公司取得瞩目成绩的背后，企业内部信息化管理起到了非常重要的支撑作用。IT战略是某汽车公司发展战略的重要组成部分。秉承主动、务实、专业、创新的团队文化，通过统一化、集中化、平台化的实施平台，为某汽车公司快速发展提供了坚实的系统保障。情景描述1.公司简介汽车制造作为一家先进汽车制造商，生产制造设备运转效率直接影响企业成本和利润。该公司目前以传统设备运维模式，即被动运维和周期性运维为主，依靠既定周期实施维保、故障经验预防来保证设备的运行，过程存在维护周期不合理、网络通信不畅、资源调配不精准、知识经验分散难利用等问题。在工厂设备网络互联中存在以下业务痛点：情景描述2.业务痛点汽车制造目前虽已部署若干软件系统，但生产设备、生产资料、信息化系统彼此间无法建立连接，碎片化严重。缺少统一的大数据集成、存储平台，数据的信息化管理水平低，存在数据孤岛。（1）网络连接不通畅，信息系统数据不连通情景描述2.业务痛点（2）是存量的控制系统协议存在很多安全漏洞在网络系统中，可能涉及到路由器、交换机等设备之间的通信规则，用于数据转发和网络管理。这些协议往往非常复杂，包含众多的参数、命令和交互逻辑。一个控制系统可能涉及多个不同的协议协同工作，它们之间相互关联、相互影响。任何一个协议中的安全漏洞都可能影响整个系统的安全性。例如，一个工业自动化系统可能同时使用了Modbus协议（用于工业设备通信）和TCP/IP协议（用于网络连接），如果Modbus协议存在安全漏洞，攻击者可能通过这个漏洞利用TCP/IP网络连接进入整个系统，进而影响工业生产的正常运行。情景描述2.业务痛点（3）设备数据分析能力不足现有系统信息查询维度单一，不能支持以设备为对象的信息关联（一机一档）。报表分析维度和形式单一，不能采用多形态图表、支持多维数据分析。数据处理算法简单，无法根据设备运行的实时、历史数据进行在线、远程分析判断，从而迅速反馈指导业务。（4）业务之间存在断层数据与业务关联性低，如备件的库存信息与保养、维修业务损耗数据未关联，设备保养维修策略库与实时任务未关联，未能有效支持业务展开。同时业务与数据未能形成有效闭环，不能很好地满足工厂精益生产、高效管理的需求。因此如何有效利用工业互联网技术助力某汽车公司实现设备网络连接通畅，协议传输速度快，快速处理设备数据采集，提升设备稳定性，是亟需解决的问题。某工业互联网科技公司针对以上问题，给出了解决方案。方案中涉及工厂内网络互联，包含公司内部、外部外网，工业设备互联感知技术，网络互联通信技术，网络互联通信协议，工业边缘计算数据采集等。通过以上技术将工厂设备互联互通，实时采集数据，通过边缘计算进行通信数据的智能分析，实现工厂的设备管理、生产管理和智能决策。本章内容也将围绕方案相关技术进行讲解。情景描述2.业务痛点谢谢观看第二章工业互联网网络互联《工业互联网基础》/工业互联网系列课程2.1工业互联网网络概述>>《工业互联网基础》目录工业网络分类02工业互联网网络内涵和定义01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程在工业设备互联及互联网体系架构中，如图2.1工业互联网网络架构，接入网络是基础，网络为人、机、物全面互联提供了基础设施，促进各种工业数据的相互流通和无缝集成。工业互联网网络连接，涉及了工厂内外的多要素、多主体间的不同技术领域，影响范围大，可选技术多。工业领域内已广泛存在各种网络连接技术，这些技术分别针对工业领域的特定场景进行设计，并在特定场景下发挥了巨大作用和性能优势，但在数据操作和无缝集成方面，往往不能满足工业互联网日益发展的需求。工业互联网网络连接的总体目标，是促进系统间的互联互通，从孤立的系统/网络中解锁数据，使得数据为行业内及跨行业的应用发挥更大价值。工业互联网网络内涵和定义图2.1工业互联网网络架构工业互联网网络内涵和定义工业互联网内涵工业互联网基于现有互联网，以便满足安全、实时、可靠性等要求，包括工厂内网、工厂外网和标识解析。工业互联网还是新业态和新模式，类似互联网和移动互联网，围绕工业生产经营，会产生很多应用创新，包括智能化生产、网络化协同等等工业互联网网络是构建工业环境下人、机、物全面互联的关键基础设施，通过工业互联网网络可以实现工业研发、设计、生产、销售、管理、服务等产业全要素的泛在互联，促进各类工业数据的开放流动和深度融合，推动各类工业资源的优化集成和高效配置，加速制造业数字化、网络化、智能化发展，支撑工业互联网下的各种新兴业态和应用模式，有力推动工业转型升级和提质增效。工业互联网网络内涵和定义目录工业网络分类02工业互联网网络内涵和定义01《工业互联网基础》/工业互联网系列课程工业网络分类工业互联网是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。根据业务需求和数据流向，工业互联网网络又可进一步划分为工厂内网和工厂外网，如图2.2工业互联网应用场景。图2.2 工业互联网应用场景工业网络分类图2.3 工业网络分类工业网络分类1.工厂内网工业网络分类1.工厂内网生产网远程控制对于网络时延、网络带宽存在一定的要求。例如视频远程控制类业务要求时延一般不大于20ms，同时应能根据具体远程控制视频清晰度，提供相应的网络带宽保障；现场产线控制，主要包括对产线PLC、产线I/O、设备运动控制，其网络流量一般具备周期性特征，根据不同的控制对象，其网络时延和丢包等关键指标参数存在差异化的需求。工业网络分类1.工厂内网办公网企业办公网络是企业工厂内网中面向人与人、人与机器之间连接层级的网络，其典型的架构如图2.3。在企业工厂内网中，位于办公网络的操作维护人员，存在与企业生产管理系统和企业/园区安防监控系统的互联互通需求。通过有线/无线的连接方式，接入到企业生产管理系统中，实现生产数据的处理，以及生产任务的配置和下发；同时，通过有线/无线的连接方式，按需及时接入企业/园区安防监控系统，进行紧急事件的处理和监控历史记录的调用和分析等工作。图2.3 企业工厂内网办公网络的典型架构工业网络分类1.工厂内网办公网工业网络分类1.工厂内网安防网工业企业的安防网络主要包括企业范围内的视频监控、道闸门禁以及其他基于物联网的传感系统。企业工厂内网安防网络的典型架构如下图2.4所示：图2.4企业工厂内网安防网络的典型架构工业网络分类1.工厂内网安防网工业网络分类1.工厂内网企业数据中心企业内数据中心，其主要承载企业生产和日常办公所产生的各类生产相关数据，以及企业正常运行所必须的各类管理和信息系统，企业内数据中心与工厂内网其他要素之间的关系如图2.5，如制造执行系统（MES）、供应链管理系统（SCM）、产品数据管理系统（PDM）、企业资源计划系统（ERP）、客户关系管理系统（CRM）系统等。同时，企业内数据中心，也可作为企业日常产生的各类其他数据的存储和处理中心，例如企业内部视频监控、人员出入门禁数据等。图2.5企业内数据中心与工厂内网其他要素之间的关系工业网络分类1.工厂内网企业内数据中心作为工厂内网各类数据和服务的承载中心，承担了企业内部边缘数据的汇聚、存储、处理的主要工作，是工厂内网信息化、智能化的核心节点，也是上联工厂外网，实现跨域数据互通的关键节点。面向工厂内网，企业内数据中心汇聚工厂内各类有线（工业PON、以太网等）及无线网络（5G、Wi-Fi等）承载的生产、办公、安防等子网的数据，并进行数据的处理和存储。图2.6企业内数据中心组网架构以及和工业云的互联工业网络分类1.工厂内网面向外部连接，企业内数据中心通过各类专线（按照企业规模，可包含PON专线、OTN专线、企业入云专线等），以及SD-WAN等新兴外网技术，实现与云数据中心的互联互通，进行工业数据的传输和异地备份等业务，企业内数据中心组网架构以及和工业云的互联如图2.6。图2.6企业内数据中心组网架构以及和工业云的互联工业网络分类1.工厂内网从以上场景和需求来看，工厂内网中设备连接类型越来越多，设备连接量越来越大，逐步呈现出全连接的趋势。因此，网络部署上朝着融合方案发展，最典型的是有线无线融合的方案，如：工业PON/工业以太网+5G+工业Wi-Fi。随着越来越多的工业设备连接，工厂需要具有对设备、对网络和对业务的整体管控方案，随着管控系统的不断成熟和发展，将朝着全连接和自服务能力的方向发展，以满足工厂灵活调配网络适应业务的需求，以及智能化故障预测诊断及远程运维的需求。图2.8Hualuo_矿用4G+WiFi无线通信系统设计方案V2.8工业网络分类2.工厂外网工厂外网指以支撑工业全生命周期各项活动为目的，满足工厂数据、工业应用、工厂业务需要出工厂与云平台或者其他网络互联需求，用于连接企业上下游合作伙伴、企业多分支机构、企业与云应用/云业务、企业与智能产品、企业与用户之间的网络。例如企业用于开展电子商务业务的公众互联网，租用基础电信企业线路用于异地园区互联的专线等都属于工厂外网范畴。面向工业互联网高质量业务需求，构建多种形式的专网及实现网间互联，打造工业互联网高质量网络平面是工厂外网的重要发展趋势。工业互联网外部网络如图2.9图2.9工业互联网外部网络工业网络分类2.工厂外网工业网络分类2.工厂外网工业网络分类2.工厂外网随着企业在云端部署信息系统成为一种趋势，传统的工业互联网架构和能力已经逐渐无法满足企业“多系统，多场景，多业务”的上云要求。在这种场景下，云和网不再各自独立，开始进行深度协同，云网融合的概念应运而生。针对云网融合业务需求，可采取入云专线为工业企业提供云数据中心和企业虚拟私有云之间高速、低时延、安全可靠的专属连接通道，实现工业企业本地的数据中心、办公网络、总部和分支机构和云数据中心相连接。企业入云专线应具有固路由配置、无缝资源扩展、用户独占、高安全性能等特性，满足工业企业高等级网络连接需求，云网融合典型网络架构如图2.8。图2.8云网融合典型网络架构企业云网融合业务工业网络分类2.工厂外网工业互联网的发展就是通过开放的网络将企业工厂的设备、生产线、供应商、产品和客户等紧密地连接和融合起来，高效的共享和复用各种要素资源，从整体上提升工业生产的自动化、智能化水平，达到降本增效、延长产业链，推动转型发展的目的。从以上场景和需求来看，工厂外网短期看还是聚焦在企业专线上，但随着业务的发展和新技术的赋能，虚拟切片网络会在一定程度上替代原本的企业专线，还会存在根据业务需求来划分不同性能和保障能力的专网予以匹配。因此，工厂外网的部署上应更加关注云网融合发展，逐步实现网随云动、云随网生。工业网络分类3.工业园区网工业园区网络作为工业网络的一种典型部署形态，从承载的业务角度看，工业园区网络主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。所用的网络技术、组网方式、发展趋势等方面与工厂内网和工厂外网有重叠之处。图2.11工业园区强系统架构工业网络分类3.工业园区网由于工业园区内部存在生产网、办公网、安防网等多个子网，其网元类型、网元数量、网络能力、网络接口、承载的业务等关键指标存在较大差异，因此需要引入各类所需的网络连接技术方案，实现对于园区内部所有网元和业务的统一融合承载。同时，在工业园区网络的设计和部署过程中，需要考虑整体网络的可扩展演进能力，业界已经采用开放式或基于业务的架构以及标准化的网络连接技术，尽量避免私有化的技术实现，以适应快速发展的工业业务对于网络基础架构的能力要求，同时保护现有网络建设投资，控制园区网络系统完整生命周期的总体成本。图2.11工业互联网园区网络建设工业网络分类3.工业园区网针对新建的工业园区网络场景，需要对网络架构进行统的规划，结合网络安全和网络管控的要求，可采用“一网到底”和“云网融合”的网络架构。针对已有工业园区网络改造场景,可采用新型网络替代/补充的方式，除了考虑网络安全和网络管控的要求以外，还需解决现存网络架构和网络性能不满足企业新业务发展的痛点问题，在改造过程中考虑老设备的利旧及与多类型工业协议数据互通等问题，最终实现工业设备能互联和工业数据能互通的目标。图2.11云网融合具体应用场景谢谢观看第二章工业互联网网络互联《工业互联网基础》/工业互联网系列课程2.2工业设备感知技术>>《工业互联网基础》目录标识解析02工业设备互联01工业视觉03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程传感设备04大型的工厂设备互联过程中涉及数亿、数十亿个传感设备（如传感器、多媒体采集设备、遥感设施等）在不断地感知动态变化的物理世界，网络互联、数据互通、标识解析的三大网络功能组成被充分继承，并通过各类移动通讯设备、计算机与互联网连接和整合，共同构成了人类未来的信息网络，最终将形成人、机、物三元融合的信息世界，工厂工业设备互联如图2.1。工业设备互联图2.1工业设备互联如图2.1所示，人、机、物依靠网络进行互联，但伴随着物联网设备增多，数据规模的爆炸式增长，数据的获取方式、表现形态、相互关系、存取速度和语义演化也会发生一系列根本变化，给目前的海量信息处理技术带来前所未有的挑战。为解决上述问题及使工厂管理者得到更精准的数据以，实现工厂间的数据共享，产生了工业互联标识解析、工业视觉、传感设备、边缘云计算等相关技术。研究以上技术已经成为工业互联网技术发展的必然趋势，本节将对设备感知技术进行讲解。工业设备互联图2.1工业设备互联目录标识解析02工业设备互联01工业视觉03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程传感设备04标识解析工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分，是支撑工业互联网互联互通的神经枢纽。通过为机器、产品等物理资源和算法、工艺等虚拟资源赋予唯一“身份证”并进行快速定位和信息查询，实现跨企业、跨行业、跨地域的信息资源集成共享，是全球供应链系统和企业生产系统精准对接、产品全生命周期管理和智能化服务的前提基础。目前，标识解析已应用于能源、船舶、医疗、食品等多个行业，在与制造业和信息通信等多领域技术的融合集成显现了巨大的生命力和创造力，为进一步创造新的工业互联网发展动能奠定了基础。标识解析标识解析技术和应用的快速发展，使标准化工作面临更新、更高的要求。然而，目前标识解析体系仍存在面向工业互联网场景的标准供给不足、产业发展与标准制定步伐不匹配等问题，需建立健全工业互联网标识解析标准体系，着力补齐标识解析发展中的标准化短板，加强跨行业、跨领域的标准化统筹协调。图2.2标识解析典型应用场景标识解析1.工业互联网标识解析应用价值智能化生产标识解析体系结合工业大数据建模与分析、人工智能、区块链等新技术，通过分析和挖掘产品追溯数据，可以形成系统性的智能，实现产品使用信息与产品制造信息共享，促进智能化生产，使工厂内的设计、制造、库存、采购等数据一体化。图2.3 区块链溯源标识解析1.工业互联网标识解析应用价值网络化协同通过工厂内网络与工厂外网络的充分结合，企业内私有标识系统与公共标识解析系统的互联互通，促进工业产品数据的充分流动与信息共享，实现企业间网络化协同，有效提升供应链竞争能力。图2.4 智慧供应链协同云平台标识解析1.工业互联网标识解析应用价值服务化延伸标识解析体系使物联网感知系统、定位系统、工业信息系统全面结合，实现工业产品数据的全方位感知、采集、关联和处理，形成防伪溯源、产品追踪、产品售后服务等丰富的应用形式，实现产品的全生命周期管理。图2.5 生命码RFID追溯系统标识解析1.工业互联网标识解析应用价值规模化定制标识解析体系的规模化定制应用场景非常广泛，建筑家装、服装纺织、医疗卫生、电子信息等各行业领域都有或多或少的使用案例，体系发展成熟后可拓展形成各个领域满足个性化需求、又低成本生产的大规模定制方案，为各行各业提供更多更高价值的服务。图2.6 服装RFID软硬一体集成解决方案标识解析2.体系架构工业互联网标识解析体系的核心包括由标识编码、标识载体、标识解析系统、标识数据服务4个部分，如图2.7所示。标识编码能够唯一识别机器、产品等物理资源和算法、工序、标识数据等虚拟资源的身份符号，类似于“身份证”。标识载体能够承载标识编码的标签或存储装置，包括主动标识载体和被动标识载体两类[2]

。图2.7 标识解析业务流程图标识解析2.体系架构标识解析系统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，对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询，是实现全球供应链系统和企业生产系统的精准对接、产品全生命周期管理和智能化服务的前提和基础。标识数据服务能够借助标识编码资源和标识解析系统开展工业标识数据管理和跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的数据共享共用。图2.8 工业互联网标识标识解析2.体系架构标识解析涉及互联网和制造业领域的各个环节和各个主体，对标识解析认识和理解的差异，有可能导致技术选择、制定标准路线等方面的分化，为此，建立了工业互联网标识解析体系架构，作为指导各级标识服务节点部署、产业生态构建的重要理论依据。工业互联网标识解析体系架构如图2.9，包括业务视图、功能视图、实施视图、安全视图四个部分，业务视图明确了面向不同角色提供联网对象唯一标识、数据管理和信息共享服务的业务过程，功能视图给出了解析体系支撑标识服务需提供的功能，实施视图给出了企业端、公共平台端和应用端应当部署的标识软硬件设施及其相互关系，安全视图主要考虑标识服务过程的身份安全、数据安全和行为安全。图2.9 工业互联网标识解析体系架构标识解析3.编码规范标识编码作为标识解析体系的核心基础资源，应建立符合我国工业互联网发展的规范化标识编码规则及管理体系。当前，处于多标识体系并存的发展阶段，主流的公有标识编码方案可归纳为统一的逻辑结构，即最多包括前缀字段、后缀字段，以及可选的安全字段等三个部分。将各类编码纳入到工业互联网标识解析体系中，建立兼容并存的标识编码规范，可基于标识解析各级节点提供各类标识的解析寻址服务。工业互联网标识编码规则一般为两部分，标识前缀用于唯一标识企业主体，标识后缀用于唯一识别标识对象，如图2.10所示：图2.10 工业互联网标识编码结构标识解析3.编码规范工业互联网标识编码规则用于规范不同行业对象的标识分类、编码规则、编码结构，指导二级节点、企业节点建立自身的对象标识编码体系。当前，根据“急用先行”原则，已面向能源、航空、船舶、药品等十几个领域研制行业编码标准，后续，将统筹考虑国民经济分类，建立全面覆盖制造业门类的编码体系。图2.11 中船集团工业互联网标识解析在船舶全生命周期管理中的创新应用标识解析4.节点设施我国的工业互联网标识解析体系架构采用分层、分级的部署模式，由根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点、递归节点要素组成，对应的部署方式如下图2.12所示：图2.12 工业互联网标识解析部署架构标识解析4.节点设施国际根节点：是指一种标识体系管理的最高层级服务节点，提供面向全球范围公共的根层级的标识服务，并不限于特定国家或地区。国家顶级节点：是指一个国家或地区内部最顶级的标识服务节点，能够面向全国范围提供顶级标识解析服务，以及标识备案、标识认证等管理能力。图2.13 国家工业互联网标识解析体系部署架构标识解析4.节点设施二级节点:是面向特定行业或者多个行业提供标识服务的公共节点。二级节点既要向上与国家顶级节点对接，又要向下为工业企业分配标识编码及提供标识注册、标识解析、标识数据服务等，同时满足安全性、稳定性和扩展性等方面的要求。企业节点：是指一个企业内部的标识服务节点，能够面向特定企业提供标识注册、标识解析服务、标识数据服务等，既可以独立部署，也可以作为企业信息系统的组成要素。图2.14 医疗器械行业标识解析二级节点平台架构标识解析4.节点设施递归节点：是指标识解析体系的关键性入口设施，能够通过缓存等技术手段提升整体服务性能。此外，标识解析服务的查询触发，可以是来自企业信息系统、工业互联网平台、工业互联网APP等多种不同形式。目前，国家顶级节点部署于北京、上海、广州、武汉、重庆5个城市，节点之间数据互为备份，提供标识就近解析服务，以保障标识解析效率。二级节点和企业节点主要分布在我国东部、中部等工业发展程度相对较高的省市，截至2024年4月底，348个二级节点上线运行，工业互联网标识服务企业超过42万家，覆盖了47个重点行业，注册总量突破了4907亿。图2.15 国家工业互联网标识解析体系部署架构标识解析5.标识解析应用场景传统供应链解决方案强调发挥个体效率优势，并未达到统筹协同需求的高度，而且单向、线性的数据流动方式难以实现覆盖全局、全链的按需协同。在工业互联网标识解析体系中，借助分布式数据架构的handle技术能实现跨主体供应链信息采集与信息关联，并为不同的用户组（整机制造商、物流商、经销商或客户、维护服务商）提供不同的授权解析机制，提供指定信息实时共享增值服务。例如市场服务人员可通过扫描整机二维码，获取授权并解析出该整机产品及全部相关核心零部件的信息，并可根据零部件批次信息解析出同批次零部件装配在哪些整机产品上，从而实现敏捷的质量追溯管理，如图2.16所示。图2.16 产品溯源产品信息追溯标识解析5.标识解析应用场景质量溯源管理还可以在医疗行业、食品质量方面大展身手，比如老百姓比较关心的疫苗安全性溯源问题、食品流通环节质量管理问题等，通过多元渠道实现“源头可溯、去向可查”，提升企业产品的全过程质量管理能力和品牌价值，保护消费者的权益。图2.17 SMT质量追溯系统产品信息追溯标识解析5.标识解析应用场景基于标识解析体系，可轻松获得核心零部件在供应商本地、在途运输、待配（第三方仓储地点）不同地点的物流数据，通过数据的解析集成生成可视化库存报表。“管理+技术”双管齐下，合理管控供应商生产节奏，提高零部件库存周转率，降低库存成本，实现共赢。例如工厂某设备有个螺丝即将磨损，该信息被自动发送至云端，经过大数据计算，在设备还没出现故障前，需要更换的螺丝具体位置、型号都可查询位置，并按维修计划提前发送至工厂。可提前预防，无需人为排查，完全无感知地降低停机误工的风险，它甚至可以自动计算出用哪类螺丝整体成本最低。所有此类，不一而足。图2.18 智能物流系统零部件物流可视化标识解析5.标识解析应用场景每件商品的溯源码都含有地区销售信息，系统会定位消费者扫码的位置，若商品被大量窜货，扫码地址与销售地区地址验证不符，此过程可断定商品是否被窜货。标识解析体系可帮助品牌商掌握商品全程流向，有效监管并精准打击恶性窜货事件，从而提升厂家利润、维护价格体系、保护品牌形象。同时，根据不同地区货物的扫码时间，大体可以掌握货物物流、销售的时间节奏。图2.18 防窜货系统防窜货目录标识解析02工业设备互联01工业视觉03《工业互联网基础》/工业互联网系列课程传感设备04工业视觉工业视觉系统是用于自动检验、工件加工和装配自动化以及生产过程的控制和监视的图像识别机器。工业视觉系统的图像识别过程是按任务需要从原始图像数据中提取有关信息、高度概括地描述图像内容，以便对图像的某些内容加以解释和判断。工业视觉系统可看作是针对任务作了简化的初级机器视觉系统。几乎所有的工业生产领域都需要应用机器视觉代替人的视觉,特别是那些对速度、精度或可靠性要求高的视觉任务更需要采用工业视觉系统。图2.19 机器人三维视觉引导系统工业视觉1.工业视觉特性机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，其功能不仅局限于通过计算机摄取图像接收信息，也包括对信息的处理和判断，实现人眼视觉的延伸。作为机器视觉的一大分支，工业视觉更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用，即“眼睛对着机器”，具有自动化和非接触性的特点。与人眼相比，工业视觉在精确程度、客观程度、可重复性、成本以及效率上都有明显的优势，概括如下：图2.20 机器视觉工业视觉1.工业视觉特性精度于人眼的一些局限性，机器视觉在准确度上具有明显的优势。即使人眼可以通过放大镜或显微镜检查产品，机器视觉仍然会更准确，一些先进的机器视觉系统，其测量精度可达到1um，这是肉眼无法比拟的。重复性机器可以批量操作完成检查工作而不会感到疲倦。相比之下，人眼每一次检测，都会有细微的差别，哪怕是一模一样的产品。机器视觉检测应用软件可以更快地检测产品。尤其是检测生产线等高速运动物体时，可以提高生产效率。图2.21 双翌VisionBeaver全自动高精密G&F贴合机视觉对位系统工业视觉1.工业视觉特性客观性人眼检测还有一个难以解决的难题，就是主观性容易受到情绪的影响。测试结果也会随着测试人员的心情而产生变化，而机器不会有这类问题的存在。也因为这样深刻而可靠的有点，视觉检测被广泛应用在规模化生产当中。成本由于机器比人类更具效率，一个自动检测机器可以同时承担数人的工作。而且机器不用休息，也不会生病，可以连续工作，因此能快速提高生产效率。通过机器视觉自动化检测，可以减少对人工检测的依赖，降低人工成本以及由于人为因素造成的误差。图2.22 视觉检测工业视觉2.工业视觉的系统构成一个完整的工业机器视觉系统是由众多功能模块共同组成，一般由光学系统（光源、镜头、工业相机）、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，工作视觉系统构成如图2.14：图2.23 工业视觉系统构成工业视觉2.工业视觉的系统构成光源是机器视觉系统的重要组成部分，它作为辅助成像设备，为机器视觉系统的图像获取提供足够的光线，光源的设计和选取往往直接决定机器视觉系统设计的成败。光学传感器（如CCD摄像机）负责将外部场景转换为电信号。图像采集设备（如图像采集卡)可以将来自光学传感器的信号转换成一定格式的图像数据流，传送给图像处理设备。图2.24 CCD摄像机（左）图像采集卡（右）工业视觉2.工业视觉的系统构成图像处理设备（如PC或其他嵌入式硬件设备）上运行有机器视觉软件，可以对图像数据进行分析、处理并发送控制指令。控制指令经由数字I/O卡发送给控制单元（如PLC)后，由控制单元综合辅助传感器传回的信息，控制执行机构做出相应的动作。图2.24 PC（左）PLC（右）工业视觉3.工业视觉的工作原理工业视觉的目的是给机器或自动生产线添加一套视觉系统，用工业视觉系统代替人眼来做测量和判断。通过工业视觉产品（即工业相机）将待检测目标转换成图像信号，传送给图像处理分析系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场设备的动作。在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。图2.25 食品行业机器视觉系统工业视觉3.工业视觉的工作原理当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现，位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号，PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD工业相机的采集位置，然后准确地向图像采集卡发送触发信号，采集开检测的此信号后会立即要求CCD工业相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机，然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理，得出被检测对象是否符合预设要求的结论，根据“合格”或“不合格”信号，执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列连续处理，如下图2.26所示。图2.26 机器视觉检测系统工作原理工业视觉工业视觉3.工业视觉的工作原理图2.16是工程应用上的典型的机器视觉检测系统。在流水线上，零件经过输送带到达触发器时，机器视觉摄像单元立即打开照明，拍摄零件图像；随即图像数据被传送到处理器，处理器根据像素分部和亮度、颜色等信息，进行运算来抽取目标的特征：面积、长度、数量、位置等；再根据预设的判据来输出结果；尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/五等；通过现场总线与PLC通信，指挥执行机构（诸如气泵），弹出不合格产品。图2.27 工程应用上的典型的机器视觉检测系统工业视觉4.工业视觉的用途工业视觉可用于实现对产品表面信息进行检测、非接触式测量产品外观尺寸、判断物体位置坐标以及识别判断物体的颜色、形状等特征。从应用工艺来看，工业视觉既可以和机器人配合，实现分拣、装配、印刷等工艺，也可以进行高性能和精密组件的检测和测量，后者对精密程度要求更高，但也恰恰是人眼难以实现的，需求也更大，其工业视觉用途如图2.17。图2.28 工业视觉的用途工业视觉4.工业视觉的用途随着制造工艺的不断提高，工业产品尤其是大型构件的外形设计日趋复杂。同时，由于大型构件的体积和重量限制，不便于经常移动，给传统的测量方式带来了巨大的困扰。机器视觉测量技术是一种基于光学成像、数字图像处理、计算机图形学的无接触的测量方式，拥有严密的理论基础，测量范围更广，而且相对于传统测量方式而言，拥有更高的测量精度和效率。图2.29 基于机器视觉的尺寸测量系统尺寸测量工业视觉4.工业视觉的用途传统制造业中的焊接、搬运、装配等固定流程在工业机器人的操作过程中，零件的初始状态与机器人的相对位置并不是固定的。这导致工件的实际摆放位置和理想加工位置存在差距，机器人难以按照原定的程序进行加工。随着机器视觉技术以及更灵活的机器手臂的出现，这个问题得到了很好的解决，为智能制造的迅速发展提供了动力。图