工业互联网平台的本质是工业云平台,它基于应用需求,搭建对工业数据采集、存储、分析和应用的模块体系,实现工业互联网辅助的生产功能。其主要由基础设施层(IaaS)、平台层(PaaS)、应用层(SaaS)三层组成,再加上端层、边缘层,共同组成工业互联网平台的基本架构。SaaS层,应用层(SaaS)是工业互联网平台的关键,它是对外服务的关口,与用户直接对接,体现了工业数据较终的应用价值。SaaS层基于PaaS层平台上丰富的工业微服务功能模块,以高效、便捷、多端适配等方式实现传统信息系统的云改造,为平台用户提供各类工业APP等数字化解决方案,发展大数据分析等综合应用,实现资源集中化、服务精确化、知识复用化。工业互联网通过大数据分析,为企业决策提供有力支持。安徽IOT工业互联网
作为跨行业通用基础设施,工业互联网的第三个关键特征是其作为跨行业通用基础设施的能力。它被设计为一种新型的工业“操作系统”,能够支撑不同行业和领域的数字化应用,特别是那些以信息物理融合为特征的应用。对于企业而言,数据本身在未与具体应用场景结合时,并不直接创造价值。真正重要的是基于这些海量数据的工业应用创新和深度业务协同,这构成了企业较为重视的工业互联网价值所在。例如,海尔的COSMOPlat应用解决方案不只超越了其传统的家电制造和服务领域,更扩展到了建陶、房车、农业等15个不同的行业生态中,助力这些行业的企业用户实现转型升级。江苏工业互联网智能化服务商供应链金融结合工业互联网,拓宽企业融资渠道。
数据体系是要素。工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础,没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析,各类新模式就是无源之水,数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用,分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。制造业千行百业、千差万别,每个模型、算法背后都需要长期积累和专业队伍,只有深耕细作才能发挥数据价值。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节,“人机料法环”各要素,ERP、MES、PLC等各系统,维度和复杂度远超消费互联网,面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。
其中,数据传输典型技术包括嵌入式过程控制统一架构(OPC UA)、消息队列遥测传输(MQTT)、数据分发服务(DDS)等;数据语义语法主要指信息模型,典型技术包括语义字典、自动化标记语言(automation ML)、仪表标记语言(Instrument ML)等。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位,由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成,通过为物料、机器、产品等物理资源和工序、软件、模型、数据等虚拟资源分配标识编码,实现物理实体和虚拟对象的逻辑定位和信息查询,支撑跨企业、跨地区、跨行业的数据共享共用。工业互联网促进跨界融合,打造全新产业生态。
PaaS层,平台层(PaaS)是整个工业互联网平台的主要,它由云计算技术构建,不只能接收存储数据,还能提供强大的计算环境,对工业数据进行云处理或云控制。它的根本是在IaaS平台上构建了一个扩展性强的支持系统,也为工业应用或软件的开发提供了良好的基础平台。PaaS层能以平台优势,利用数据库、算法分析等技术,实现数据进一步处理与计算、数据存储、应用或微服务开发等功能,以叠加、扩展的方式提供工业应用开发、部署的基础环境,形成完整度高、定制性好、移植复用程度高的工业操作系统。PaaS层还能根据业务进行资源调度,也能保障数据接入、平台运营、接口访问的安全机制,保障业务正常开展。工业互联网助力企业实现生产过程的全方面质量控制。云南工业互联网
工业互联网助力企业实现精细化管理,提高运营效率。安徽IOT工业互联网
IaaS是基础。IaaS平台通过将基础的计算、网络、存储资源虚拟化,支撑海量工业数据的存储和计算,例如Predix、MindSphere的IaaS平台均采用亚马逊AWS和微软Azure。部分制造企业出于企业知识产权、商业机密保护、业务系统安全等方面的考虑,采用自建云方式,例如supET以自家的阿里云为基础,INDICS也有自己的航天云。从全球范围来看,IaaS基础设施层成熟度较高、技术创新迭代迅速,IaaS技术应用已呈现良好的发展态势,并形成繁荣的开发者社区和生态。安徽IOT工业互联网
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