《智能制造技术》课件-项目4：工业互联网与新一代信息技术

智能制造技术郑重说明课件制作不易，请尊重本课件制作者的知识产权，本课件仅限教学使用，不得发布到网上，不能拿来参加教学比赛、申报教学成果等！工业互联网“工业互联网”的概念，由美国通用电气公司在2012年提出，由美国五家行业龙头（AT&T、思科、通用电气、IBM、英特尔）联手组建了工业互联网联盟（IIC）。

本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化、生产组织变革。工业互联网

工业互联网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，是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济延伸拓展的核心载体，是第四次工业革命的重要基石。基础中枢保障工业互联网工业互联网的构成工业互联网网络体系网络互联数据互通标识解析网络体系工业互联网

通过网络将人、机、物料以及企业上下游、智能产品、用户等全要素连接起来，实现端到端数据传输。网络互联工业互联网网络互联

将工厂内的人员、机器装备、办公设备、材料、环境等各种要素接入工厂内网；将工厂外的用户、协作企业、智能产品、智能工厂，以及公共基础支撑的工业互联网平台、安全系统、标识系统等要素接入工厂外网。—多方式接入有线接入无线接入工业互联网网络互联—网络层转发工业实时数据转发传输有实时性要求的控制信息和需要实时处理的采集信息工业非实时数据转发完成具有无时延、同步传输要求的采集信息数据和管理数据的传输网络控制路由表或流表生成、路径选择、路由协议互通、访问控制列表配置、服务质量配置网络管理拓扑管理、接入管理、资源管理工业互联网网络互联—传输层传送

是指由端到端数据传输功能实现设备到系统的数据传输，由管理功能实现传输层的端口管理、端到端连接管理、安全管理等。工业互联网数据互通

数据和信息在各要素、各系统间的无缝传递，使不同的异构系统在数据层面能相互“理解”,从而实现数据互操作与信息集成。应用层通信数据信息传输安全通道的建立、维持、关闭,设备节点的管理信息模型提供完备、统一的数据对象表达、描述和操作模型语义互操作工业数据的发现、采集、查询、存储、交互、请求、响应、发布、订阅等功能。标识解析体系工业互联网实现要素的标记、管理和定位。标识数据采集定义标识数据的采集和处理手段标签管理定义标识的载体形式和编码形式标识注册创建存储、管理、维护标识注册数据标识信息解析对机器和物品进行定位和信息查询标识数据处理对采集后的数据进行处理标识数据建模构建特定领域的标识数据服务模型工业互联网平台功能体系——工业互联网的“操作系统”接入工业设备实现数据的采集与处理提供虚拟化的云基础设施提供面向用户的软件核心工具实现数据的深度分析为SaaS层提供开发环境提供面向用户的应用功能软件形成工业互联网平台的最终价值基础核心关键安全功能体系工业互联网可靠性：设备硬件、软件功能、数据分析结论、人身安全保密性：通信、信息的不外泄可用性：通信、信息、系统的正常运行的概率隐私与数据保护：个人隐私和企业敏感数据的保护完整性：通信、信息、系统的准确性工业互联网实施框架工业设备、产品的运行和维护功能车间或产线的运行维护功能企业平台、网络等关键能力企业平台、网络等关键能力工业互联网网络构建全要素、全系统、全产业链互联互通的新型基础设施标识以设备层和边缘层为基础,以企业层和产业层节点建设为核心的部署架构平台打造制造业数字化、网络化、智能化发展的载体和中枢安全边缘安全防护系统、企业安全防护系统、行业级安全平台、国家安全防护中心等实施框架

工业互联网实施需要四大系统互相打通、深度集成，工业互联网的实施也离不开智能装备、工业软件等基础产业支撑，信息技术与传统制造产业的融合将为工业互联网实施提供核心供给能力。工业互联网工业互联网

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，工业互联网助力智能制造，智能制造促使工业互联网革新。工业软件：消除信息孤岛，实现数据的自由流通。工业网络：实现全生产链、全价值链的互联互通。工业平台：实现端到端的数据采集、处理和分析工业安全：设备、网络、平台、数据等的安全保障工业智能：实现全生产链、全价值链的数据的深度应用，优化生产流程，完善服务体系。工业互联网工业互联网助力智能制造五大技术工业互联网

智能制造的数字化、网络化、智能化程度也会影响到工业互联网服务的产业宽度和深度。智能制造是人工智能与制造技术的融合，是自动化和集成技术纵深发展的结果，工业互联网是工业与互联网结合的产物，整合了工业革命和网络革命的优势。智能制造技术郑重说明课件制作不易，请尊重本课件制作者的知识产权，本课件仅限教学使用，不得发布到网上，不能拿来参加教学比赛、申报教学成果等！

工业物联网——物联网最早是由凯文.艾什顿教授1999年在研究射频识别技术时提出来的，2005年国际电信联盟发布的物联网白皮书中，首次在世界范围内提出了物联网的概念。2009年8月温家宝总理提出“感知中国”，物联网正式列入国家五大新兴战略产业之一。

工业物联网

物联网是通信网和互联网的拓展和延伸，利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。物联网白皮书（2011年）物联网概念

工业物联网

工业物联网以工业控制系统为基础，通过工业资源的网络互联、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。工业物联网本质上是扩展到云的机器对机器（M2M）的支持。智能化的新阶段工业生产传感器控制器移动通信智能分析提高效率，改善质量，降低成本

工业物联网

德国推出的“工业4.0”项目、美国推出的“先进制造伙伴计划”和我国推出的“中国制造2025”计划等，主要目的都是借助工业物联网技术的支撑，实现制造业的智能化改造，提升工业发展水平。

工业物联网工业物联网工厂内部网络工厂IT网络工厂OT网络工厂外部网络连接在制品、传感器、智能机器、工业控制系统、人等主体连接企业上下游、企业与智能产品、企业与用户等主体

工业物联网特征全面感知互联传输智能处理自组织与自维护采用FRID、二维码、传感器网络等手段，随时随地采集和获取产品整个生命周期的信息。通过各种通信网络和互联网融合，实时将设备信息准确无误的传递出去，进行可靠信息交互和共享。通过云计算、模糊识别等智能计算技术，对海量数据和信息进行分析处理，实现智能化的决策和控制。

工业物联网某个节点失效或数据发生异常或变化时，整个系统将会自动根据逻辑关系来做出相应的调整。

工业物联网网络架构进行工业机器信息的感知以及控制指令的下发传输通道，数据随时随地进行传送数据分析、广泛智能化、企业协同生产负责工业系统的本地管理及工业数据对外接口数据信息可以双向交互传递关键技术

工业物联网传感器技术网络互联技术信息处理技术安全技术边缘和云计算

工业物联网对工业传感器和传感装置的要求：传感器技术——是工业物联网应用的基石低功耗：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等。微型化：元器件的微小型化，节约资源与能源；

智能化：自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织;

工业物联网设备兼容技术

传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。

目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modbus协议，已经较好地解决了兼容性问题。网络技术

工业物联网——网络是构成工业物联网的核心之一网络有线网络无线网络

数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网、现场总线控制网络，能提供高速率高带宽的数据传输通道。使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展。

工业物联网信息处理技术

如何有效处理、分析、记录工业生产过程中产生的大量数据，提炼出对工业生产有指导性的建议，是工业物联网的核心所在。

万物互联意味着海量数据需要实时分析和处理，所以边缘计算结合人工智能是一个重要的发展趋势，数据融合和数据挖掘技术的发展使海量信息处理变得更为智能、高效。

信息安全对于企业运营起到关键作用，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

工业物联网安全技术

工业物联网应用制造业供应链管理生产过程工艺优化生产设备监控管理环保监测及能源管理工业安全生产管理制造业供应链管理

工业物联网企业利用物联网技术及时掌握原材料采购、库存、销售等信息；

预测原材料的价格趋向、供求关系；

完善和优化供应链管理体系，提高效率，降低成本。

工业物联网生产过程工艺优化

借助工业物联网对数据进行分析处理，可以实现智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，提高生产力，降低能耗。生产设备监控管理

及时跟踪生产过程中机器设备的使用情况，进行健康监控；

对故障进行诊断与预测，提高维护效率，降低维护成本。

对生产过程中产生的各种污染源及污染治理环节关键指标进行实时监控。

工业物联网环保监测及能源管理工业安全生产管理危险作业环境中，可以实时监测作业人员、设备机器以及周边环境等方面的安全状态信息。智能制造技术郑重说明课件制作不易，请尊重本课件制作者的知识产权，本课件仅限教学使用，不得发布到网上，不能拿来参加教学比赛、申报教学成果等！工业大数据

萌芽阶段：1997年，美国国家航空航天局首次使用了“大数据”的概念。

发展阶段：2003-2006年，Googeld“三驾马车“（GFS、MapReduce、BigTable）提供了一种组织处理海量数据存储与计算的新思路——Hadoop诞生，推动了大数据的发展，大数据技术生态逐步形成。

应用阶段：2012年开始，商业、医疗、金融、交通等领域涌现出大量大数据应用的成功案例，迎来了全胜时期。工业大数据

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。概念特征工业大数据容量大种类多速度快价值密度低高准确性闭环性大型工业企业的数据集将达到PB级，甚至EB级别。工业数据类型的多样性、来源广泛、结构复杂获得和处理数据的速度，时间响应达到毫秒级强调数据本身的可用性，提升创新能力和生产经营效率、促进个性化定制、服务化转型数据的真实性、完整性和可靠性在数据采集和处理过程中，实现状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态调整和优化。来源工业大数据生产经营相关业务数据来自传统企业信息化范围是工业领域传统的数据资产设备物联数据设备和产品运行状态的数据工业大数据新的、增长最快的来源外部数据企业外部互联网来源数据宏观社会经济数据种类设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务客户、供应商、合作伙伴等经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据工业大数据通过大数据分析工业大数据大数据的核心目的整合产业链和价值链预测需求、预测制造、解决和避免不可见问题的风险利用大数据意义工业大数据问题发生和解决的过程中会产生大量的数据分析和挖掘大数据信息，抽象化建成知识模型利用知识模型去认识、解决和避免问题数据则是一种手段，利用大数据去解决问题和积累知识是是目的。问题数据知识模型工业大数据技术

是指工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法。关键技术采集技术预处理技术存储技术分析技术安全技术本质目标就是从复杂的数据中发现新的模式与知识,挖掘得到有价值的新信息,促进产品创新,提升经营水平和生产运作效率,拓展新型商业模式。工业大数据技术参考架构工业大数据技术参考架构1、数据采集层时序数据采集与治理结构化数据采集与治理非结构化数据采集与治理数据源功能企业生产经营相关的业务数据实时或批量采集的设备物联数据从外部获取的第三方数据工业大数据技术参考架构2、数据存储与管理层

完成数据存储同时构建数据模型、数据质量、数据资产、数据安全和数据共享管理技术体系。大数据存储技术管理功能工业大数据技术参考架构3、数据分析层数据分析基础大数据计算技术并行计算技术流计算技术数据科学计算技术大数据分析服务功能分析模型管理可视化分析编排分析作业管理专用和通用算法库分析服务发布工业大数据技术参考架构4、数据服务层数据访问服务对外提供大数据平台内所有原始数据、加工数据和分析结果数据的服务化访问接口和功能数据分析服务对外提供大数据平台上积累的实时流处理模型、机理模型、统计模型和机器学习模型的服务化接口。工业大数据技术参考架构5、数据应用层数据可视化技术

综合原始数据、加工数据和分析结果数据，利用可视化技术，将数据以直观简洁的方式展示出来，易于用户理解分析，提高决策效率。数据应用开发技术大数据采集是通过传感器体系、网络通信体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，对各种类型的海量数据的识别、跟踪、接入、传输、初步处理和管理等。

面对来源广泛且海量异构的大数据，工业大数据分析往往需要更精细化的数据，因此对数据采集能力有着较高的要求。采集技术工业大数据技术预处理技术预处理方法数据清理数据集成数据归约数据变换在主要的数据处理以前对数据进行的一些处理叫做大数据预处理。

最大限度精简数据量，减少存储成本将所有数据转化统一成标准化、规范化、适合数据挖掘的表达形式过滤掉错误及无用的信息把不同来源、格式、特点性质的数据有机地集中，为企业提供全面的数据共享工业大数据技术

关键是建立相应的数据库并随时管理和调用其中数据，需要开发新型数据库技术，以解决海量图文数据的存储及应用问题。

主要包括对多源异构数据和多模态数据存储与管理。比如，用于存储、管理和处理时序数据的时序数据库

存储与管理技术工业大数据技术分析技术可视化分析是数据分析工具最基本的功能数据挖掘提取隐含的、事先不知的、潜在的有用信息和知识预测性分析根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断语义引擎分析语义中隐含的消息，并主动地提取信息。工业大数据技术工业大数据应用

大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。

随着消费需求的个性化，要求传统制造业：消费需求产生的数据非标准化产品生产数据智能设备处理和挖掘收集、处理和分析互联网分析、判断、决策、调整、控制工业大数据的应用是智能制造企业发展的大方向。工业大数据

开展智能生产

高品质个性化产品工业大数据物联网感知的数据生产数据私有云工业大数据智能工厂中的大数据，是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合的产物。智能制造技术郑重说明课件制作不易，请尊重本课件制作者的知识产权，本课件仅限教学使用，不得发布到网上，不能拿来参加教学比赛、申报教学成果等！信息物理系统

信息物理系统是物联网的升级和发展，所有的网络节点、计算、通信模块和人都是系统中的一份子。

德国对于工业4.0的定义是“以信息物理系统为基础的智能化生产”。其核心理论就是通过信息物理系统实现人、设备与产品的实时联通、相互识别和有效交流，从而构建一个高度灵活的个性化和数字化的智造体系。信息物理系统信息物理系统定义

CPS通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。信息物理系统是支撑信息化和工业化深度融合的一套综合技术体系。借助CPS，可以实现智能制造系统中的各子系统之间的连接和沟通。白皮书定义：信息物理系统是一个综合计算、通信和控制技术（3C技术）的智能化系统。PhysicalComputationCommunicationControlCyberInformation3C技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。信息物理系统定义从本质上说，信息物理系统是一个具有控制属性的网络。（1）消除物理世界和虚拟世界的差异，业务可以广泛协同，数据可以随需传递，资源可以整合共享。（2）打破企业内、企业间和全产业链的，人、机器、物料、产品之间的连接壁垒，释放整个工业体系潜能。（3）打破工业与商业之间的壁垒，实现以客户为中心、个性化量产以及工业服务化等模式。通过CPS，可以信息物理系统定义

信息物理系统是以人、机、物的融合为目标的计算技术，因此，信息物理系统又称为“人-机-物”融合系统。

在微观上，信息物理系统可以利用嵌入式计算机与网络对物理世界活动进行实时和高效的监测、协调与控制。

在宏观上，信息物理系统是由运行在不同时间和空间范围的、分布式的子系统组成的动态混合系统。信息物理系统定义CPS结构体系通过语义逻辑计算，实现用户、感知和控制系统之间的逻辑耦合通过网络传输计算，连接CPS在不同空间与时间的子系统体现的是感知与控制计算，是CPS与物理世界的接口决策层网络层物理层CPS

传感器作为信息物理系统中的末端设备，也可视为CPS中的一个重要的组成部分。从物理空间到信息空间的信息流动，必须通过传感器将物理量转换成模拟量，再通过数字转换器变成数字量，被信息空间接受。CPS结构体系基本组件CPS结构体系CPS传感器决策控制单元执行器监测、感知外界信号、物理条件接收控制指令、控制受控对象根据用户定义语义规则生成控制逻辑决策控制单元执行器被控对象传感器用户规则输入控制指令控制量感知信息输出信息物理系统反馈环CPS结构体系

CPS是运行在不同时间和空间范围的闭环系统，且感知、决策和控制执行子系统大多不在同一位置。必须依存于拥有强大计算资源和数据库的网络基础设施，从而实现本地或者远程监测，并影响物理环境。CPS结构体系CPS特征1）全局虚拟性、局部物理性

可以跨越整个虚拟网络，对局部物理世界进行安全、可靠、实时地观察和控制。2）深度嵌入性

嵌入式传感器与执行器使计算成为物理世界的一部分。3）事件驱动性

物理环境和对象状态的变化构成“CPS事件”：触发事件→感知→决策→控制→事件的闭环过程，最终改变物理对象状态。4）以数据为中心CPS各个层级的组件与子系统都围绕数据融合向上层提供服务，用户最终得到全面、精确的事件信息。5）时间关键性

CPS的应用对时间性有着严格的要求，信息获取和提交的实时性会影响用户的判断与决策精度。CPS特征7）异构性CPS包含了许多功能与结构各异的子系统，CPS也被称为混合系统或者系统的系统。8）高可信赖性

必须保证CPS的鲁棒性、可靠性、高效性、可扩展性和适应性。CPS特征6）安全关键性防范：恶意攻击，用户隐私暴露9）高度自主性

组件与子系统可以支持CPS完成自感知、自决策和自控制。10）领域相关性

在特殊的工程应用领域，CPS还着眼于这些系统的容错、安全、集中控制和社会等方面的影响。CPS特征CPS的关键技术关键技术感知和自动控制工业软件工业网络工业云和智能服务平台“一硬”“一软”“一网”“一平台”“新四基”（1）智能感知技术1、感知和自动控制

传感器技术是智能感知技术的核心，通过传感器能够探测、感知外界的信号、物理条件或化学组成，并将探知的信息传递给其它装置。CPS的关键技术1、感知和自动控制（2）虚实融合控制技术嵌入控制虚体控制集控控制目标控制物理实体信息虚体多实体、信息虚体集成生产目标CPS的关键技术2、工业软件工业软件嵌入式软件技术MBD技术CAX/MES/ERP软件技术CAX生产执行系统企业资源管理计划采用三维模型来完整地表达产品的结构信息、几何形状信息、三维尺寸标注和制造工艺信息把软件嵌入在工业装备或工业产品之中，控制、监测、管理各种设备和系统的运行CAD、CAM、CAE、CAPPCPS的关键技术3、工业网络

工业网络技术可以帮助信息在现场设备层到企业层之间的顺畅流动。

在接入技术上，主要通过有线网络、无线网络和工厂网络。

从网络类型来分，既有专用协议局域网，也有公共互联网。物联网工业互联网CPS的关键技术4、工业云和智能服务平台

工业云和智能服务平台通过边缘计算技术、雾计算技术、大数据分析技术等进行数据的加工处理，形成对外提供数据服务的能力，并在数据服务基础上提供个性化和专业化智能服务。大数据技术云计算技术CPS的关键技术CPS的应用CPS的应用产品及工艺设计生产线设计CPS的应用CPS的应用运维与服务健康管理CPS的应用智能维护远程诊断CPS的应用协同优化CPS的应用CPS的应用共享服务

通过构建工业数据分析与信息服务平台，将某一智能装备的信息与知识进行共享，正在运行的该智能装备可以其它智能装备进行分析运算，并依此进行活动优化。

CPS的应用

信息物理系统的涵盖范围小到智能家庭网络、大到工业控制系统乃至智能交通系统等国家级甚至世界级的应用。

信息物理系统不仅会催生出新的工业，甚至会重塑现有产业布局。下一代工业将建立在信息物理系统之上。CPS既昭示着无限前景，也带来了极大的挑战。智能制造技术郑重说明课件制作不易，请尊重本课件制作者的知识产权，本课件仅限教学使用，不得发布到网上，不能拿来参加教学比赛、申报教学成果等！2006年，亚马逊公司开创了“基础设施即服务”的商业模式，将计算资源像水电一样提供给公众使用，开启了云计算时代。2007年，Saleforce发布了F，2008年，Google推出了AppEngine，开启了服务即平台模式。2010-2015年，云计算得到飞速发展，在全球范围内形成了千亿美元规模的市场。

2015年至今，云计算应用向传统行业拓展，云原生技术出现。云计算

云计算是一种通过网络将可伸缩、弹性的共享物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理的模式。

采用按资源使用量付费的模式，提供可用、便捷的网络访问服务，以动态按需和可度量的方式提供给多个客户，为用户提供更方便的体验和更低廉的成本。云计算云计算的概念云计算

云计算的核心思想是：通过不断提高“云”的处理能力来减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的I/O设备，并能按需享受“云”的强大处理能力。提供资源的网络被称为“云”。通俗地讲：“云计算”是指由几十万甚至上百万台廉价的服务器所组成的网络，在远程位置为用户提供所需要的计算机服务。“云计算”将大规模的计算机阵列连接成一个向全球用户提供计算机服务的社会化机构。“云计算”可以让任何人、在任何地点、任何时间、使用任何设备进行计算、使用应用软件、存储资料。云计算“云计算”是信息时代的社会化服务-人们使用计算机的需求成为一种社会化商品流通；-就像煤气、水电一样费用低廉、使用方便。云计算云服务计算的特点：云计算超大规模按需自助服务资源池化可靠性高服务可计量快速弹性云计算的模式公有云私有云混合云社区云云计算云计算公有云

又称为公共云，公有云的核心属性是共享资源服务。可以通过互联网接入使用，面向一般大众、行业组织、学术机构、政府机构等。如GoogleAPPEngine、IBMDevelopCloud、微软的WindowsAzure。灵活性可扩展性高性能低成本安全问题成本不可测云计算私有云

指仅仅在一个企业或组织范围内部所使用的“云”。私有云的核心属性是专有资源，一般由该企业或第三方机构，或者双方共同运营与管理。

如，支持SAP服务的中化云计算和快播私有云。安全性法规遵从定制化总体成本管理复杂灵活性、扩展性和实用性有限云计算混合云

是将私有云和公有云结合为一体的云环境。既拥有公有云的功能，又可以满足客户对私有云的安全和控制需求。一般由多个内外部的提供商负责管理与运营。

内部的各种云之间既保持相互独立，又可以进行数据和应用的相互交换。公有云强大的计算能力私有云的安全性服务更灵活公有云私有云混合云云计算社区云

社区云是面向于具有共同需求的两个或多个组织内部的“云”，隶属于公有云概念范畴以内。一般由参与组织或第三方组织负责运营与管理。区域型和行业性有限的特色应用资源的高效共享社区内成员的高度参与性云计算云计算的体系架构1、核心服务层

云计算用户角度Saas软件即服务以软件程序提供服务Paas平台即服务以应用服务器平台或开发环境提供服务Iaas基础设施即服务在基础设施层面提供服务云计算1）IaaS（基础设施即服务）网络设备计算设备存储设备向用户提供计算能力存储能力网络能力云计算

核心：通过虚拟化技术，将各种各样的计算、存储和网络设备统一虚拟化为虚拟资源池中的计算、存储和网络资源。

数据中心管理者将用户订购的资源打包提供给用户。IaaS的用户主要是系统管理员。1）IaaS（基础设施即服务）云计算基本功能1）IaaS（基础设施即服务）1)资源抽象：调度和管理物理资源。2)资源监控：能够保证基础设施高效率地运行。3)负载管理：使部署在基础设施上的应用更好地应对突发情况。4)数据管理：保证数据的完整性、可靠性和可管理性。5)资源部署：实现整个资源从创建到使用的流程自动化。6)安全管理：保证基础设施和其提供的资源能被合法地访问和使用。7)计费管理：使用户能更灵活地使用资源。云计算2）PaaS（平台即服务）

通过互联网为用户提供一整套开发、运行和运营应用软件的支撑平台。用户可以在开发平台上编写应用程序，PaaS的用户主要是开发人员。一台运行GoogleAPPEngine的服务器能够支撑成千上万的应用。4)精细的管理和监控：判断应用的运行状态，计量资源消耗量。云计算2）PaaS（平台即服务）基本功能1)友好的开发环境：用户能在本地方便地进行应用的开发和测试。2)丰富的服务：将各种各样的服务提供给上层的应用。3)自动的资源调度：能自动调整资源来应对突发流量。云计算3）SaaS（软件即服务）

通过互联网提供软件的模式，用户只需要支付一定的租赁费用，就可以通过互联网享受相应的服务。SaaS主要面对的是普通用户。1)随时随地访问：只要接上网络，用户就能访问SaaS产品。2)支持公开协议：方便用户使用。3)安全保障：用户数据处于绝对安全的境地。4)多住户机制：能支撑庞大的用户规模，满足用户的定制需求。云计算3）SaaS（软件即服务）基本功能

包括服务质量保证和安全管理等。2、服务管理层云计算服务水平协议：双方对服务质量的需求一致数据安全性：安全与隐私保护技术

不同供应商提供的接口标准不同，用户数据在不同服务商之间不能迁移。

云计算互操作论坛：开发统一的云计算接口，以实现“全球环境下,不同企业之间可利用云计算服务无缝协同工作”的目标。云计算3、用户访问接口层命令行Web服务Web门户为终端设备提供应用程序开发接口用户可以随时随地通过浏览器访问数据和程序云计算的关键技术云计算虚拟化技术云存储技术云数据管理技术云计算的自动化与编排技术云计算的安全技术云计算1、虚拟化技术

虚拟化技术可以对各种资源进行虚拟化和管理，实现服务器、存储、网络和桌面的虚拟化。

虚拟化是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟化为多台逻辑计算机，在一台计算机上实现多台逻辑计算机的同时运行，且每台逻辑计算机可运行不同的操作系统，应用程序都可以在相互独立的内存空间内运行而互不影响。云计算1）在面向用户的服务形态方面：用户可以对存储资源池进行任意的访问和管理，并按使用付费。2）在云存储服务构建方面：将存储资源集中起来，通过专门软件管理，用户可以动态使用存储资源。2、云存储技术云计算3、云数据管理技术

云数据管理技术的需求包括事务的支持、系统的弹性等。

非关系型数据库：

伸缩性高、可用性高、可支持海量数据等，广泛地应用于云计算环境中。云计算4、自动化与编排技术（1）自动化

是指通过计算机程序和脚本来自动执行各种任务和操作的过程。（2）编排

是指将多个任务按照一定的顺序和依赖关系组织起来，并通过自动化的方式进行管理和执行的过程。减少人工管理的工作量和错误快速响应业务需求的变化提供更高的安全性和可靠性云计算5、安全技术数据加密技术防火墙技术

入侵检测技术身份认证和访问控制技术云计算的应用云计算智能研发领域智能营销智能物流智能服务智能制造技术主讲教师：陈红梅郑重说明课件制作不易，请尊重本课件制作者的知识产权，本课件仅限教学使用，不得发布到网上，不能拿来参加教学比赛、申报教学成果等！智能制造信息系统智能制造信息系统概述

信息化时代背景下,智能制造的发展速度不断加快,在这一过程中信息所发挥的作用越来越突出,强化智能制造信息系统设计能力成为工作重点。智能制造信息系统智能制造信息系统定义智能制造信息系统(Smart

Manufacturing

Information

System,SMIS)是由人、计算机和其他外围设备等组成的对制造信息进行收集、传递、分析、存储、加工、维护和使用的管理系统。SMIS,可以实现用户、制造企业与制造过程的信息交互,使制造企业在计划、开发、设计、生产、物流直至经营管理的全过程中,做到各种生产装备和生产线生产作业的协调和集成,进而提高生产效率,减少资源浪费。智能制造信息系统SMIS可视为若干不同功能的子系统相融合形成的一个复杂系统,包括ERP系统、MES、MRP系统、MRPⅡ系统、DRP系统、SCM系统,以及与辅助设计系统交换数据的接口。从功能的角度来看智能制造信息系统定义

智能制造信息系统SMIS的发展历程智能制造信息系统智能制造信息系统的组成SMIS最基本的功能之一就是收集制造活动中各种有用的数据,并利用起支撑作用的软硬件对数据进行传输、分析、存储和管理,从而实现资源利用最大化。(1)制造数据(2)硬件环境(3)软件基础组成

智能制造信息系统智能制造信息系统的组成(1)制造数据在SMIS中,支撑制造活动的各种指令、数据、图形、文件等被称为制造数据,它们以二进制数据的形式在SMIS的网络中进行传递,是SMIS运行的重要驱动源,也是连接SMIS中各子系统的纽带。

智能制造信息系统1)市场客户信息:如市场需求信息、市场供应信息、客户信息等。2)产品数据:如产品图纸、物料清单数据、零件几何特征编码等。3)生产控制数据:如生产计划、调度命令、控制指令等。4)质量信息:如质量检验报告、质量统计数据等。5)工艺信息:如工艺文件、数控程序、加工过程状态等。6)生产状况数据:如设备数据、物料数据、人员信息数据等。7)经营管理信息数据:如预测信息数据。智能制造信息系统的组成(1)制造数据从宏观上看,制造信息数据主要包括:还包括决策信息数据、财务信息数据和企业状况信息数据等。智能制造信息系统可看作是对制造过程中各种信息数据资源进行采集、传输和加工的过程,最终形成的产品是信息数据的物质表现,即信息数据的物化。制造过程的实质智能制造信息系统的组成(1)制造数据

智能制造信息系统SMIS的硬件环境包含服务器、控制系统、生产现场设备及工业网络设备等硬件。(2)硬件环境智能制造信息系统的组成硬件环境是构建SMIS的基础,为SMIS的运行提供必要的支持。智能制造信息系统1)服务器:运行SMIS软件的载体。2)控制系统:包括可编程控制器、集散控制系统等。3)生产现场设备:包括传感器、RFID设备、工业机器人、数控机床等。4)工业网络设备:包括现场总线、工业以太网和工业无线等各方式的通信设备。(2)硬件环境智能制造信息系统的组成

智能制造信息系统各硬件在SMIS中发挥的作用(2)硬件环境智能制造信息系统的组成

智能制造信息系统除了必要的硬件支持,SMIS的正常运行还需要完善的计算机网络和稳定可靠的数据库软件。(3)软件基础智能制造信息系统的组成

智能制造信息系统计算机网络是指将地理位置不同且具有独立功能的多台计算机及其外部设备通过通信线路连接起来,在网络操作系统、网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下实现资源共享和信息传递。(3)软件基础智能制造信息系统的组成1)计算机网络智能制造信息系统(3)软件基础智能制造信息系统的组成1)计算机网络计算机网络最重要的三个功能是数据通信、资源共享和分布处理。在SMIS中,计算机网络主要用作系统网络、生产网络和现场工业网络。

智能制造信息系统(3)软件基础智能制造信息系统的组成1)计算机网络系统网络:用来执行企业的计划、组织、人员管理、指导与领导等工作,实

现企业管理信息化,提高工作效率。生产网络:用来执行制订生产计划、管理生产资源、调控生产过程、设计

工艺工程、保证生产质量等工厂级任务。现场工业网络:用来执行监控车间生产、控制设备、管理车间信息等任务。智能制造信息系统数据库按照一定的模型对数据进行组织、描述和存储,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并支持用户共享。(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库数据库是指长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。在数据库中,数据存储的主要载体是表,也可以是相关数据组,有一对一、一对多、多对多三种表关系。

智能制造信息系统层次数据库网状数据库关系数据库面向对象数据库(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库按数据存储的逻辑结构分

智能制造信息系统优点:方便进行快速数据查询和数据管理。缺点:数据存储存在冗余，用户必须十分熟悉数据库结构。(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库①

层次数据库:数据组织形式：一对多、父结点对子结点的方式。

智能制造信息系统(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库数据组织形式：连接指令或指针。数据间为多对多的关系。用于矢量数据描述。优点：快速访问数据、可以从任何表开始访问其他表数据、便于开发更复杂的查询方式来检索数据。缺点：不便于用户修改数据库结构。用户必须掌握数据库结构②

网状数据库:

智能制造信息系统(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库优点：快速访问数据、易修改数据库结构、逻辑表示数据、无需知道存储方式、易设计复杂查询、保证数据完整性、准确性高、支持SQL。③

关系数据库:关系数据库中表的关联是通过引用完整性来定义的,主要通过主码和外码(主键或外键)约束条件来实现。缺点：用户必须熟悉表之间的关联关系并掌握SQL。智能制造信息系统(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库结构：对象和字面量。对象是一种具有标识的数据结构,可以通过标识明确对象之间的相互关系。字面量是对象的值,它没有标识符。④

面向对象数据库:允许用对象的概念来定义与关系数据库的交互。优点：程序员需掌握面向对象概念，对象可继承属性，自动化处理应用软件工作。缺点：不支持传统编程，需理解面向对象，无统一标准，稳定性不确定。智能制造信息系统(3)软件基础智能制造信息系统的组成2)数据库SMIS一般使用关系数据库来组织、描述和存储数据,这样的数据也称为SQL数据,这部分数据的价值密度很高。

智能制造信息系统SMIS按功能结构可分五层：智能制造信息系统的功能架构智能制造信息系统智能制造信息系统的功能架构企业为识别用户需求而建设的各类平台,包括面向用户的