工业互联网的应用场景和前景

2019年开始，“工业互联网”作为科技领域的热搜词汇，多次在关键场合被一些企业单位提及。

大数据、智能制造、人工智能等新技术，都与它有着紧密的联系。

工业互联网的概念

“工业互联网”的概念，初衷是为了制定一系列通用的标准，以打破技术之间的壁垒，激活传统工业过程，促进物理世界和数字世界的融合，实现各设备厂商的信息集成和共享。

工业互联网，从字面上可直观理解为，将工业系统与信息网络高度融合而形成的互联互通网络。它是传统OT，CT和IT的高度融合。

作为一个非常复杂的系统，工业互联网不仅涵盖与工业领域相关的所有实体、工具、数据、方法与流程，也涉及了软硬件数据协议、分布式技术、虚拟化技术、数据化技术、数据建模与分析、组件封装及可视化等多种关键技术与工具。

当今工业领域和计算机学科的所有前沿技术，包括边缘计算、智能控制、数字孪生、智能感知、5G传输、大数据处理与决策、人工智能等，都能在工业互联网中找到具体应用。

通过将新技术融入产品全生命周期，整合产业链的所有相关资源，以提高各生产要素的在线协同能力。

工业互联网将设备、产品、生产线、车间、工厂、供应商和客户紧密地连接起来，能有效实现信息和资源的跨区域、跨行业共享，推动整个制造体系的智能化，驱动业务流程和生产服务模式的创新，为客户提供更优质的产品或服务。

工业互联网的应用场景

工业互联网平台的关键工作场景可大致概括如下：

1.将多源异构设备通过工业网关、PLC（可编程控制器）等接入工业互联网的边缘计算层；

2.利用传感器、图像等多传感方式对数据进行智能感知和采集；

3.通过工业网卡、数据总线等将数据传输到边缘层数据库；

4.利用既定的规则对不同协议的设备数据进行解析和统一转换，保持数据的一致性。

5.利用机器学习等算法对多源数据进行预处理、聚类和分析，剔除冗余数据,完成数据的规整和分类；

6.利用5G网络将数据从边缘层传输到工业互联网的云端平台数据库中。

7.云端大数据系统通过大数据建模与分析技术，基于各个基础场景、通用场景和专用场景，建立各实体、数据及过程之间的映射模型，构建可视化知识图谱，形成知识库并进行知识推理。

8.基于PaaS层通用的平台部署与管理模块，在工业大数据模型的支撑下，建立一套软件开发与部署、微服务组件库和模型库，为SaaS层的产品部署和服务创新提供基础。

9.根据具体的使用场景，开发MES、ERP、SCADA、SCM等综合决策应用程序，并部署到工业互联网平台的SaaS层。

10.通过平板、PDA等终端设备中安装应用软件，实现基于产品全生命周期的生产流程优化、排产调度、智能控制及故障诊断。

工业互联网的前景

工业互联网由于其跨领域、跨行业、多技术集成等特点，是一种新型的基础设施（简称“新基建”）。

工业互联网的优势依赖于“规模效应”，短期内需要大量的资金和设施投入，进行平台的搭建、行业资源的引流和整合，单单依靠企业和个人是很难实现的。国家根据各区域的行业优势，通过相关政策进行必要的投资和引导是现阶段的必经过程。

俗话说：行业发展，标准先行。在此过程中，工业互联网相关规范和标准的制定，可以为需求企业接入工业互联网提供依据，有效实现企业需求的落地，为工业互联网的蓬勃发展奠定基础。

这也是这两年与工业互联网、智能制造相关政策不断提出的原因。

随着美国“工业互联网”、德国“工业4.0”和中国“智能制造”战略的不断深化，工业互联网在企业智能化转型升级过程中，必然会扮演举足轻重的作用。

根据不同的市场主体，工业互联网的应用前景体现在以下几个方面：

1. 制造企业，如海尔、三一重工等制造业龙头企业，依托自己在资源、设备和工业经验方面的优势，建立了面向制造业解决方案的工业互联网平台，以整合行业资源，深化供应链上下游企业的合作。

2. 工业服务企业，如东方国信等，可结合自己在数据建模和分析方面的能力，为客户提供个性化的业务咨询服务。

3. ICT企业，如华为、腾讯、阿里等企业，他们拥有自己的互联网“云平台”，可以与工业生产企业合作，针对不同的工业场景，打造更多的定制化产品解决方案。

4. 软件开发企业，基于工业互联网的微服务架构，进行软件的开发、测试和部署，有效降低应用程序开发的门槛和成本。

5. 需求客户，通过工业互联网平台迅速对接需求，找到合适的合作伙伴，实现需求的精准落地。

2019年，中国在工业互联网建设方面已取得了显著的成果。

工业互联网的发展需要时间，企业须客观地看待工业互联网，结合自身的实际情况，有针对性地开展数字化改造升级，借助区域产业的集聚优势，慢慢适应工业互联网的发展。

未来，随着工业互联网平台的进一步推广，将会有更多不同行业、不同领域的市场主体，参与到工业互联网的建设和发展中，催生出一系列新产品、新服务、新模式和新技术的创新。

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