工业互联网平台白皮书（2017）.pdf

工业互联网平台白皮书 （ 2017 ） 工业 互联网 产业 联盟 （ AII ） 2017 年 11 月 编 写说明 工业互联网平台作为工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心，在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。近期，国务院深化“互联网 + 先进制造业”发展工业互联网的指导意见明确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务。在 工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下，工业互联网产业联盟组织编写了 工业互联网平台白皮书，希望加强研究与交流，与业界共同推动工业互联网平台发展。 白皮书主要分为五个部分。第一部分重点提出了工业互联网平台的体系架构与关键要素，明确了工业互联网平台是什么 ， 有哪些功能和作用 。 第二部分提出了工业互联网平台的技术体系，并重点对平台层、边缘层与应用层的主要技术创新趋势进行了探讨。第三部分明确了工业互联网平台的产业体系，提出当前平台布局的四种路径，以及平台与应用生态构建的主要模式。第四部分提出了工业互联网平台的主 要应用场景及案例。第五部分则重点面向平台企业，提出了平台发展的相关建议。 白皮书编写过程中得到了联盟成员及国内外众多平台企业的大力支持。相关企业不仅结合自身平台发展情况，从平台功能与应用案例等方面给予了大量素材支持，更是进行了多次现场调研和探讨，为白皮书观点的形成与落地提供了有力支撑。 白皮书编写过程中获得了众多专家的指导与帮助。特别感谢工信部信息化和软件服务业司谢少锋司长、安筱鹏副司长对白皮 书的全面指导。同时，清华大学访问学者郭朝晖 、走向智能研究院执行院长赵敏、国务院发展研究中心研究员李广乾、 e - w o r k s数字化企业网总编黄培、走向智能研究院执行秘书长苏明灯、工业 4 . 0 研究院副院长王明芬等专家在白皮书成稿过程中也提出了许多建设性意见，在此一并致谢。 工业互联网平台的发展总体还处于起步阶段，当前我们对工业互联网平台的认识也还是初步和阶段性的，后续我们将根据工业互联网平台的发展情况和来自各界的反馈意见，在持续深入研究的基础上适时修订和发布新版报告。 指导单位： 工业和信息化部信息化和软件服务业司 组织单位： 工业互联网产业联盟 编写单位： 中国信息通信研究院、航天云网科技发展有限责任公司、树根互联技术有限公司、 海尔工业智能研究院 、 中国电信集团公司、华为技术有限公司、清华大学、北京和利时智能技术有限公司、用友网络科技股份有限公司、索为系统公司、 东方国信科技股份有限公司、 中国船舶工业系统工程研究院 、 北京工业大数据创新中心、 寄云科技、普奥云信息科技（北京）有限公司、中国移动集团公司、石化盈科信息技术有限责任公司、浪潮集团有限公司、 阿里云计算有限公司 、 3 6 0 企业安全集团、上海宝信软件股份有限公司、 深圳美云智数科技有限公司 、机智云、富士康科技集团、 通用电气数字化集团、 参数技术（上海）软件有限公司、 A B B ( 中国 ) 有限公司、施耐德电气（中国）有限公司、西门子（中国）有限公司 I 把握工业互联网平台发展的战略机遇 工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。党的十九大报告指出，“加快建设制造强国 ，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融 合。” 2 0 1 7 年 10 月 30日，国务院常务会审议通过深化“互联网 + 先进制造业”发展工业互联网的指导意见，促进实体经济振兴，加快转型升级。工业互联网通过构建连接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决策与智能控制，提高制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球产业布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。 作为工业互联网三大要素， 工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心 ，对于 振兴我国 实体经济、推动 制造业向中高端迈进具有重要意义。 工业 互联 网平台 是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发 II 环境，实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率，形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业新生态。关于 工业 互联网平台 有 四 个定位 ： 第一 ， 工业互联网平台是传统工业云平台的迭代升级。从工业云平 台到工业互联网平台演进包括成本驱动导向、集成应用导向、能力交易导向 、创新引领导向、生态构建导向五个阶段，工业 互联网平台 在传统 工业云平台的软件工具 共享 、业务系统集成基础上，叠加了 制造 能力开放、 知识 经验复用 与开发者集聚 的 功能 ，大幅提升工业知识生产、传播、利用效率，形成海量开放 APP 应用与工业用户之间相互促进、双向迭代的生态体系。 第二 ， 工业 互联网 平台 是 新工业体系的 “ 操作系统 ” 。 工业 互联网 的兴起 与 发展 将 打破 原有封闭 、隔离又 固 化的 工业 系统 ，扁平 、灵活而 高效的组织架构 将 成为新工业 体系的基本 形态 。 工业 互联网 平台 依托高效 的设备集成 模块 、 强大 的数据处理引擎 、 开放的 开发环境 工具 、 组件化的 工业知识 微服务 ， 向下 对接海量 工业装 备 、仪器 、产品， 向上支撑 工业 智能 化应用 的快速 开发 与部署 ， 发挥着类似于微软 W i n d o w s 、谷歌 A n d r o i d 系统和苹果 i O S 系统的 重要作用 ，支撑 构建了基于软件定义的 高度灵活 与智能的 工业体系。 第三 ，工业 互联网 平台 是 资源 集聚 共享 的有效 载体 。工业 互联网平台将 信息 流、 资金流 、 人才 创意、 制造 工具和 III 制造能力 在云端汇聚 ，将 工业 企业、 信息通信 企业、互联网企业、 第三方开发者 等 主体在云端 集聚 ， 将数据科学 、工业科学、 管理 科学、信息科学 、计算机科学 在云端 融合， 推动资源、主体、知识 集聚共享 ，形成 社会化的协同 生产 方式和组织模式 。 第四 ， 工业 互联网 平台是打造制造 企业 竞争 新 优势 的 关键 抓手。 当前， G E 、西门子 等 国际领军企业围绕 “智能 机器 + 云平台 + 工业 A P P ” 功能架构，整合 “ 平台提供商 + 应用开发者 + 海量用户 ” 等 生态资源，抢占工业数据入口主导权、培育海量开发者、提升用户粘性，不断 建立 、巩固和强化 以平台 为载体、 以数据为 驱动的 工业 智能 化新优势，抢占新工业 革命的 制高点 。 说得形象一点， 工业互联网平台是两化融合的“三明治”版 。第一，底层是由信息技术企业主导建设的云基础设施IaaS 层，在这一领域，我国与发达国家处在同一起跑线，阿里、腾讯、华为等云计算基础设施已达到国际先进水平。 第二， 中间层是 由 工业企业主导建设的工业 PaaS 层，其核心是将工业技术、知识、经验、模型等工业原理封装成微服务功能模块，供工业 APP 开发者调用，因此工业 P a a S 的建设 者多为了解行业本身的工业企业，如 GE 、西门子 、 PTC 以及我国的航天科工、三一重工、海尔集团 均是 基于通用 PaaS 进行二次开发， 支持容器 技术、新型 API 技术、 大数据 及机器学习技术，构建了 灵活开放与高 性能分析 的工业 P a a S 产品 。 第 IV 三， 最上层 是 由互联网企业、工业企业、众多开发者等多方主体参与 应用 开发的工业 A P P 层，其核心是面向特定行业、特定场景开发在线监测、运营优化和预测性维护等具体应用服务。 对于工业互联网平台，可以用三句话来概括： 第一句，数据采集是基础。 其本质是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。当前数据采集面临的突出问题是，受制于传感器部署不足、装备智能化水平低，工业现场存在数据采集数量不足、类型较少、精度不高等问题，无法支撑实时分析、智能优化和 科学决策。无论是跨国公司，还是国内平台企业，都把数据采集体系建设和解决方案能力建设作为工业互联网平台建设的基础：一方面通过构建一套能够兼容、转换多种协议的技术产品体系，实现工业数据互联互通互操作，另一方面通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析，缓解数据向 云端 传输、存储和计算压力。 第二句，工业 PaaS 是核心 。 其 本质是在现有成熟的 IaaS（基础设施即服务）平台上构建一个可扩展的操作系统，为工业应用软件开发提供一个基础平台。 工业 P a a S 面临的突出问题是开发工具不足、行业算法和模型库缺失、 模块化组件化能力较弱，现有通用 P a a S 平台尚不能完全满足工业级 V 应用需要。当前，工业 P a a S 建设的总体思路是，通过对通用PaaS 平台的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用 和 灵活调用的微服务，降低应用程序开发门槛和开发成本，提高开发、测试、部署效率，为海量开发者汇聚、开放社区建设提供支撑和保障。工业 P a a S 是当前领 军企业布局的重点，是平台核心能力的集中体现，也是当前生态竞争的焦点。 第三句，工业 APP 是关键 。 主要 表现为面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（即工业 A P P ），用户通过对工业 A P P 的调用实现对特定制造资源的优化配置。 工业 APP面临的突出问题是，传统的生产管理软件云化步伐缓慢，专业的工业 APP 应用较少，应用开发者数量有限，商业模式尚未形成。 工业 APP 发展的总体思路是，一方面，传统的 C A x 、ERP 、 MES 等研发设计工具和 运营 管理软件加快云化改造 ，基于工业 P a a S 实现了云端部署 、集成 与应用，满足企业分布式管理和远程协作的需要；另一方面，围绕多行业、多领域 、多场景的云应用需求，大量开发者通过对 工业 P a a S 层微服务的调用、组合、封装和二次开发，开发形成 面向 特定行业特定场景的 工业 APP 。 从 全球工业互联网平台 发展 的总体情况来看， 技术体系 VI 初步形成 ，产业生态 逐渐 成熟，应用场景 日趋 丰富 。 在 技术体系方面 ， 数据 集成和边缘处理 技术 、 I a a S 技术、 平台 通用使能 技术 、工业数据建模和分析 技术 、工业大数据 计算技术 、应用开发和微服务 技术 、平台安全技术 共同 构成了工业互联网平台的 技术 体系 ，边缘 数据 集成 处理、 通用 平台二次开发、工业 机理 与 大 数据 融合 、微服务 组件 调用 是当前 工业互联网平台构建 的 主要方式。 在 产业生态 方面 ， 五大 支撑、四大 主体 、两类用户共同构成了工业互联 网 平台的 产业体系 ， 工业企业 、 信息 技术企业、 垂直 领域企业、软件企业、互联网企业结合自身优势从不同路径开展平台产业布局 ，基于 平台提供 开发环境 、工业知识积累 、微服务组件、大数据分析引擎，成为跨界企业与第三方开发者 共同构建平台 产业 生态 的关键 支撑。 在 应用场景方面 ， 工业 现场的生产过程优化、企业管理的运营决策优化、企业 间 协同的 资源 配置优化、产品全生命周期的管理服务优化 是 工业互联网 平台 的四大典型应用 ，平台的 应用领域正从单个 设备 、单个工艺、单个企业向全要 素 、全产业链、全生命周期 领域拓展 ， 带动 传统产业实现 智能化转变 。 当前，全球领先 企业工业互联网 平台 正处于 规模化扩张的关键期， 而我国工业互联网建设仍处于起步阶段，发展基础和能力薄弱，跨行业、跨领域的综合性平台尚未形成，面向 特定行业特定领域的 企业 级平台 影响力 不强， 亟需加强统 VII 筹协调，充分发挥政府、企业、研究机构等各方合力，把握全球 工业互联网 平台市场 格局、技术标准未定的 战略 窗口期，抢占基于工业互联网平台的制造业生态发展主动权和话语权，打造新型工业体系，加快形成培育经济增长新动能。下一步，要从“供给侧”和“需求侧”两端发力，坚持“建平台”与“用平台”双轮驱动，培育一批跨行业、 跨领域 的 综合 能力平台和 解决企业 数字化 、网络化、智能化发展需求的企业级平台 ，开展 工业互联网 平台技术 验证与 测试评估 ， 组织实施百万 工业 企业上云和百万工业 A P P 培育工程。要坚持“ 补短板 ” 与 “ 建生态 ” 相互协调，实施工业技术软件化工程，促进软件技术与工业技术深度融 合，构建工业互联网的产业支撑体系。要坚持“保安全”与“促发展”相 互促进，加快形成发展工业互联网的安全保障体系。 工业互联网平台是推动制造业与互联网融合发展的重要抓手，基于工业互联网平台的制造业生态正成为产业竞争的“风口”， 发展的机遇稍纵即逝， 需要 在技术研发、标准研制和产业应用等方面尽早部署。为此，我司指导 中国信息通信研究院，联合国内相关单位，编撰形成了工业互联网平台白皮书（ 2 0 1 7 ）。本白皮书在编写过程中集众人之智、采众家之长， 是对新形势下工业互联网平台技术演进 、 产业 发展 和应用模式的阶段性提炼和总结 。下一步，要围绕 工业互联网平台培育 、测试验证、 能力评估及标准体系建设 等方面， V I I I 统筹开展工作。希望能够通过白皮书为相关人员提供参考，通过社会各界共同努力，为我国 工业互联网平台 的发展贡献一份力量 ，共同推动我国工业互联网平台产业进步、应用繁荣。 是为序。 安筱鹏 2017 年 11 月 18 日 IX 目 录 一、工业互联网平台的内涵 . 1 （一）工业互联网平台发展背景 . 1 （二）工业互联网平台体系架构 . 3 （三）工业互联网平台核心作用 . 5 二、工业互联网平台技术体系 . 7 （一）工业互联网平台七大核心技术交织融合 . 7 （二）平台架构， P a a S 以其开放灵活特性成为主流选择 . 11 （三）应用创新，工业机理与数据科学走向融合 . 13 （四）功能下沉，边缘与云端协同成为平台重要发展方向 . 15 （五）开发框架，微服务等新型架构大幅降低开发难度与创新成本 . . 17 三、工业互联网平台产业生态 . 19 （一）四类平台企业、五大支撑主体、两类平台用户共同构筑平台产业体系 . . 19 （二）企业从自身优势出发加快平台布局，形成四种路径 . 21 （三 ）开放合作与封闭自建并举，多种方式开展平台构建 . 25 （四）应用创新生态打造已成为平台发展关键 . 26 四、工业互联网平台应用场景 . 29 X （一）平台应用由单点智能向全局智能、由状态监测向复杂分析演进 . . 29 （二）工业互联网平台当前总体应用于四大场景 . 32 五、工业互联网平台发展建议 . 38 （一）充分利用现有成熟技术，快速构建平台 . 38 （二）强化工业知识积累与分析能力，增强平台核心竞争力 38 （三）注重开放创新，打造平台应用生态 . 38 （四）聚焦优势领域，实现平台差异化发展 . 39 （五）构建标准体系，促进互联互通 . 39 （六）确保安全可靠，推动 可信发展 . 40 XI 工业互联网平台介绍及案例目录 航天云网 - I N D I C S 平台 . 43 树根互联 - 根云平台 . . 45 海尔 - C O S M O P l a t 平台 . . 47 中国电信 - C P S 平台 . . 49 华为 - O c e a n C o n n e c t I o T 平台 . 51 和利时 - H i a C l o u d 平台 . 53 用友 - 精智丨用友工业互联网平台 . 55 索为 - S Y S W A R E 平台 . . 57 东方国信 - B I O P 平台 . . 59 中船工业 - 船舶工业智能运营平台 . 61 寄云 - N e u S e e r 平台 . . 63 普奥云 - P r o u d T h i n k 平台 . 65 中国移动 - O n e N E T 平台 . 67 石化盈科 - P r o M A C E 平台 . 69 浪潮 - 浪潮工业互联网平台 . 71 阿里巴巴 - 阿里云 ET 工业大脑平台 . 73 宝信 - 宝信工业互联网平台 . 75 XII 智能云科 - i S E S O L 平台 . 77 美云智数 - M e i C l o u d 平台 . 79 机智云 - G i z w i t s I O T E n t e r p r i s e 平台 . 81 富士康 - B E A C O N 平台 . . 83 GE - P r e d i x 平台 . . 85 PTC - T h i n g W o r x 平台 . . 87 ABB - A B B A b i l i t y 平台 . 89 施耐德 - E c o S t r u x u r e 平台 . 91 西门子 - M i n d S p h e r e 平台 . 93 1 一、工业互联网 平台的 内涵 （一）工业互联网平台发展背景 1. 制造业变革与数字经济发展 实现 历史性交汇 金融危机后， 全球新一轮产业变革蓬勃兴起， 制造业重新成为全球经济 发展 的焦点 。 世界主要发达国家采取了一系列重大举措推动制造业转型升级， 德国依托雄厚的自动化基础，推进工业4 . 0 。 美国 在实施先进制造战略的同时，大力发展工业互联网。法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出制造业振兴计划。各国新型制造战略的 核心都是 通过构建新型生产方式与 发展模式，推动传统制造业转型升级， 重塑 制造强国新优势。 与此同时， 数字经济浪潮席卷全球，驱动传统 产业 加速 变革。 特别是以 互联网 为代表的信息通信技术 的发展极大地改变 了 人们的生活 方式，构筑了新的产业体系， 并通过技术和模式 创新 不断 渗透 影响 实体经济 领域 ，为传统产业变革带来巨大机遇 。 伴随制造业变革 与数字经济浪潮交汇 融合， 云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、 工业知识 的集成创新不断加剧，工业互联网平台应运而生。 2. 制造业 智能化 对平台工具提出新需求 当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段，其核心是 基于海量工业数据的 全面感知 ， 通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现智能化的决策与控制指令，形成 智能 2 化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式 。这一背景下，传统数字化工具已经无法满足需求。 一是 工业数据的爆发式增长需要 新的数据管理工具 。 随着 工业系统由物理空间向信息空间、从可见世界向 不可见世界 延伸，工业数据采集范围不断扩大，数据的类型和规模都 呈指数级增长 ， 需要一个全新数据管理工具，实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。二是企业 智能化决策 需要新的应用创新载体 。 数据 的丰富为制造企业开展更加 精细化和精准化管理 创造了前提，但 工业 场景高度复杂，行业知识千差万别，传统由少数大型企业驱动的应用创新模式难以满足不同企业的差异化需求，迫切需要一个开放的应用创新载体，通过工业数据、工业知识与平台功能的开放调用，降低应用创新门槛，实现智能化应用的 爆发式增长。三是 新型制造模式需要新的业务交互手段 。 为快速响应市场变化，制造企业间在设计、生产等领域的并行组织与资源协同日益 频繁， 要求 企业 设计、 生产 和 管理 系统都要 更好支持 与其他企业的 业务交互， 这就需要一个新的交互工具，实现不同主体、不同系统间的高效集成 。 海量数据管理、工业应用创新与深度业务协同，是 工业互联网 平台 快速发展的主要驱动力量。 3. 信息技术 加速渗透并 深刻影响制造业发展 模式 新型 信息技术重塑制造业数字化基础 。 云计算为制造企业带来更 灵活 、更经济、更可靠的数据存储和软件运行环境，物联网帮助制造企业有效收集设备 、产线和生产现场 成千上万种不同类 3 型的数据， 人工智能强化了制造企业的数据洞察能力，实现智能化的管理和控制，这些都是推动制造企业数字化转型的新基础 。开放 互联网理念变革传统制造模式 。 通过网络化平台组织生产经营活动，制造企业能够实现资源快速整合利用，低成本快速响应市场需求， 催生个性化定制、网络化协同等新模式新业态。 平台经济 不断创新商业模式。 信息 技术与制造技术的融合 带动信息经济、知识经济、分享经济等新经济模式加速向工业领域渗透， 培育增长新动能 。 互联网技术、理念和商业模式成为构建工业互联网平台的重要方式 。 （二）工业互联网平台体系架构 工业互联网平台是面向制造 业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的 工业云平台 ，包括 边缘 、 平台（工业 P a a S ）、应用 三大 核心 层级 。 可以认为， 工业互联网平台是工业云平台的延伸发展 ，其 本质 是 在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的 数据采集体系 ，建设包括存储、集成、访问、分析、管理 功能 的 使能 平台 ，实现 工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化 ，以 工业 A P P 的形式为制造企业 各类 创新应用，最终 形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。 4 图 1 ：工业互联网平台功能架构图 第一层是边缘 ， 通过 大范围 、 深层次 的 数据采集 ， 以及 异构数据的 协议转换 与 边缘 处理 ， 构建 工业互联网平台 的数据 基础 。一是 通过各类通信手段 接入 不同 设备、 系统和 产品 ，采集 海量 数据；二是 依托 协议转换 技术 实现多源异构数据的 归一化 和边缘 集成 ；三 是利用边缘计算设备实现 底层数据的汇聚处理，并实现数据 向 云端平台的集成 。 第二层是 平台 ， 基于 通用 P a a S 叠加 大数 据处理 、 工业数据分析、工业微服务 等 创新 功能 ， 构建可扩展的开放式 云操作系统 。一 是提供 工业数据 管理 能力 ， 将 数据科学与工业机理结合， 帮助制造企业 构建工业数据分析能力，实现 数据 价值挖掘； 二 是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的 工业微服务组件库 ，供开发者调用 ； 三是构建 应用开发环境， 借助微服务组件和边缘层云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化）I a a S 层工业安全防护应用开发（开发工具、微服务框架）工业微服务组件库（工业知识组件、算法组件、原理模型组件）工业大数据系统 （工业数据清洗、管理、分析、可视化等）通用 P a a S 平台资源部署和管理设备管理 资源管理 运维管理 故障恢复工业数据建模和分析（机理建模、机器学习、可视化）设备接入 协议解析 边缘数据处理消费者 供应链 协作企业 开发者应用创新设备状态分析供应链分析能耗分析优化 业务运行设计AP P生产A P P管理AP P服务AP P应用层（工业 S a a S ）平台层（工业 P a a S ） 5 工业应用开发工具， 帮助用户快速构建定制化的 工业 A P P 。 第三层是应用 ， 形成满足不同 行业 、 不同 场景 的工业 S a a S 和工业 A P P ， 形成 工业互联网平台 的 最终价值 。 一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。二是构建了良好的工业 A P P 创新环境， 使 开发者 基于平台数据及微服务功能 实现应用创新。 除此之外，工业互联网平台还包括 I a a S 基础 设施，以及涵盖整个工业系统的安全管理体系，这些构成了工业互联网平台的基础 支撑和重要保障。 泛在 连接、云化服务、 知识积累、应用创新 是 辨识 工业互联网平台的 四大特征 。 一是 泛在连接 ， 具备对设备、 软件、 人员等各类生产要素 数据的 全面 采集 能力 。 二是 云化服务 ， 实现 基于云计算 架构的 海量数据存储 、 管理和计算 。 三是 知识积累 ， 能够提供基于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累和复用。 四是 应用创新 ， 能够 调用平台功能及资源，提供开放的工业 A P P 开发环境 ，实现工业 A P P 创新应用。 （三）工业互联网平台核心作用 工业互联网平台 能够有效集成海量工业 设备与系统数据 ，实现 业务与资源的智能管理 ，促进 知识和经验的积累和传承 ，驱动应用和服务 的 开放创新 。可以认为， 工业互联网平台是新型制造系统的数字化神经中枢， 在 制造企业 转型中发挥核心支撑作用 。 当前来看， 工业互联网平台 已成为 企业 智能化 转型重要抓手 。 6 一是 帮助企业 实现智能化生产和管理。 通过对生产现场“人机料法环”各类数据的全面采集和深度分析，能够 发现导致生产瓶颈与 产品缺陷 的深层次原因，不断提高生产效率及产品质量。基于现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，能够实现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。 二是 帮助企业实现生产方式和商业模式创新。 企业通过 平台 可以实现对产品售后使用环节的数据打通，提供设备健康管理、产品增值服务等新型业务模式，实现从卖产品到卖服务的转变，实现价值提升。基于平台还可以与用户进行更加充分的交互，了解用户个性化需求，并有效组织生产资源，依靠个性化产品实现更高利润水平。此外，不同 企业 还 可以基于平台 开展 信息 交互 ， 实现 跨企业、跨区域、跨行业的 资源和能力集聚，打造更高效的 协同设计、 协同制造，协同服务体系。 未来 ， 工业互联网平台 可能 催生新 的 产业体系 。 如同移动 互联网平台创造了应用开发、应用分发、线上线下等一系列新的产业环节和价值，当前工业互联网平台在应用创新、产融结合等方面已显现出类似端倪，未来也有望发展成为一个全新的产业体系，促进形成 大众 创业、万众创新的多层次发展环境，真正实现“ 互联网 + 先进制造业” 。 7 二、工业互联网平台 技术体系 （一）工业互联网平台七 大核心技术交织融合 工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据 建模分 析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七 大类 关键技术，分别为 数据集成和边缘处理技术、 I a a S 技术、 平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。 图 2 ：工业互联网平台关键技术体系图 1. 数据 集成与边缘处理技术 设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议， 3G / 4 G 、 NB - IOT 等无线协议将工业现场 8 设备接入到平台边缘层。 协议 转换： 一方面 运用 协议解析、中间件等 技术兼容 M o d B u s 、OPC 、 C A N 、 P r o f i b u s 等各类 工业通信协议和软件 通信 接口 ， 实现数据格式转换 和 统一 。 另一方面 利用 H T T P 、 M Q T T 等方式从 边缘侧 将 采集到的数据传输到云端，实现 数据 的远程接入。 边缘 数据处理： 基于高性能计算 芯片、实时操作系统、 边缘分析算法等技术支撑， 在 靠近 设备 或数据源头 的 网络边缘侧 进行数据预处理、存储 以及智能分析 应用 ，提升操作 响应 灵敏 度 、消除 网络 堵塞， 并与云端分析形成 协同 。 2 . I a a S 技术 基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。 3 . 平台使能 技术 资源 调度： 通过 实时监控 云端应用 的业务量动态 变化 ， 结合相应的调度算法为 应用程序 分配 相应 的底层资源，从而使 云端 应用可以自动适应业务量的变化 。 多租户 管理： 通过虚拟 化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其 隐私与安全。 4 . 数据管理 技术 数据 处理 框架 ： 借助 H a d o o p 、 S p a r k 、 S t o r m 等分布式处理 9 架构， 满足 海量数据 的 批处理和流处理计算需求。 数据预处理 ： 运用数据冗余 剔除、 异常检测、 归一化等方法对 原始数据进行清洗， 为后续 存储 、 管理与分析提供 高质量 数据来源 。 数据存储 与管理： 通过 分布式文件系统、 N o S Q L 数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现 海量 工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。 5 . 应用 开发 和 微服务技术 多 语言 与 工具支持：支持 J a v a , R u b y 和 P H P 等多种语言编译环境， 并提供 E c l i p s e i n t e g r a t i o n ， J B o s s D e v e l o p e r S t u d i o 、g i t 和 J e n k i n s 等各类 开发工具，构建 高效 便捷的集成 开发 环境 。 微服务架构 ： 提供 涵盖服务注册、发现 、通信、 调用的 管理机制和运行环境， 支撑基于微型 服务单元 集成 的 “ 松耦合 ” 应用开发 和 部署 。 图形化编程：通过 类似 L a b v i e w 的 图形化编程 工具，简化 开发流程， 支持 用户采用拖拽方式进 行 应用 创建 、测试 、 扩展等 。 6 . 工业数据 建模与分析技术 数据分析 算法： 运用 数学统计、机器学习及最新的人工智能算法 实现面向历史数据、 实时数据 、时序 数据的聚类、关联和预测分析 。 机理 建模： 利用机械 、电子、 物理 、化学 等领域 专业知识， 10 结合 工业 生产 实践 经验， 基于 已知工业机理构建 各类 模型， 实现分析 应用。 7 . 安全技术 数据 接入安全 ：通过 工业防火 墙 技术、工业网闸技术 、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改， 保障数据 在 源头和 传输 过程中 安全。 平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。 访问 安全： 通过建立 统一的 访问 机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源 实现对云平台重要资源的访问控制和管理 , 防止非法访问 。 在上述七 大类技术中，通用平台使能技术、工业数据建模与分析技术、数据集成与边缘处理技术、应用开发和微服务技术正快速发展，对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。 在平台层， P a a S 技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层，边缘 计算 技术极大的拓展了平台收集和管理数据 的 范围和能力。在应用层，微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革， 而 工业机理与数据科学深度融合 则正在引发工业应用的创新浪潮 。 11 （二）平台架构， P a a S 以其开放灵活特性成为主流选择 1 . 基于通用 P a a S 的二次开发 成为工业 P aaS 主要 构建 方式 P a a S 能够为上层工业 A P P 开发屏蔽设备连接、软件 集成 与部署、计算资源 调度 的复杂性，大部分 领先平台都依托 通用 P a a S向用户提供服务 。例如 G E P r e d i x 基于对 C l o u d F o u n d r y 的 二次 开发支持 S p r