智能制造的核心技术之工业互联网平台.pdf

工业互联网及其层次结构

工业互联网（industrialinternet）概念最初由通用公司提出，它集成了

大数据技术和各类分析工具，并通过无线网络将工业设备连接起来。工业互

联网将能快速适应不同任务的人工智能模型应用于分布式系统，通过云计算

优化控制过程，实现更高程度的自动化，其核心含义与德国提出的“工业4.0”、

中国提出的“中国制造2025”相同，即借助飞速发展的信息技术，在更高的层

次将生产所涉及到的离散信息联结起来，利用大数据分析技术，优化生产过

程，提高智能制造水平。

工业革命以来，机器生产取代人力，大规模工厂化生产取代个体工场手

工生产。传统手工生产时，人通过视觉、听觉、触觉等方式感知生产要素信

息，在大脑中对信息进行整合、分析，以生产需求为驱动，对生产要素进行

配置，从而满足生产要求。进入机器大生产时代以来，生产分工越来越细致，

一种产品往往是多家工厂共同协作生产而来。生产设备的大幅度增加，导致

生产涉及到大量的生产要素。同时，生产设备朝着精密化、智能化的方向发

展，描述单一设备的状态需要大量的信息，因此，传统的通过人的知觉感知

全部生产要素是十分困难的。此外，生产要素之间通常是跨越空间和时间的，

人们感知到的信息通常具有局限性和延迟性，基于感知到的信息制定的决策，

通常不是全局最优的策略。

随着智能传感器的广泛应用，人们可以实时感知离散的生产要素信息。

而物联网时代，能将这类信息在云平台上进行整合、分析，来优化制造过程，
实现智能化生产，工业互联网平台也就应运而生。工业互联网通过智能传感

器，实时感知生产要素信息，并通过无线网络传输到工业互联网平台，工业

互联网平台对信息进行分析、优化，然后对生产要素进行最优化配置，从而

实现智能制造。

工业互联网层次结构可以分为4层，如图1所示。主要包含边缘层、平

台层、应用层以及IaaS层。其中，边缘层解决数据采集的问题，其通过大范

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；工业PaaS层解决工业数据处理和知识积累沉淀问题，

依赖大数据分析技术，提供最优策略，形成开发环境，与之前不同的是会有

云化的软件的应用；应用层解决工业实践和创新的问题，主要面向特定工业

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APP），用户通过对工业APP的调用实现对特定制

造资源的优化配置；IaaS层通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，

向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

图1工业互联网层次结构

工业互联网平台

及其基础、核心与关键

工业互联网平台是工业互联网在智能制造中应用的具体形式。通过工业

互联网平台，不仅能将原材料、产品、智能加工设备、生产线、工厂、工人、

供应商和用户紧密联系起来，而且能利用跨部门、跨层级、跨地域的互联信

息，以更高的层次给出最优的资源配置方案和加工过程，提升制造过程的智

能化程度。

◉工业互联网平台的基础是数据采集，一方面，随着加工过程和生产线精益

化、智能化水平的提高，必须从多角度、多维度、多层级来感知生产要素信
息，因此，需要广泛部署智能传感器，来对生产要素进行实时感知。另一方

面，人脑可以实时高效地处理相关联的多源异构数据，并迅速生成生产要素

的属性信息，工业互联网平台也需要进行高效的海量、高维、多源异构数据

融合，形成单一生产要素的准确描述，并进一步实现跨部门、跨层级、跨地

域生产要素之间的关联和互通。

◉工业互联网平台的核心是平台。传统的工业生产中，通常是人基于感知到

的信息，通过数学原理、物理约束、历史经验等总结、推理，最终形成一系

列的决策规则和方法，用来指导生产过程。而进入物联网时代以来，极大的

扩展了生产要素分布的层次和广度，生产要素之间的联系纷繁复杂，难以用

简单的数学或者物理模型进行描述，而对于新模式的生产场景和个性化的生

产需求，难以显性、直接地从历史经验中总结出决策规则，因此，工业互联

网平台的核心是利用大数据、人工智能等方法，从海量高维、互联互通的工

业数据中，挖掘出隐藏的决策规则，从而指导生产。工业互联网平台在通用

PaaS架构上进行二次开发，实现工业PaaS层的构建，为工业用户提供海量

工业数据的管理和分析服务，并能够积累沉淀不同行业。不同领域内技术、

知识、经验等资源，实现封装、固化和复用，在开放的开发环境中以工业微

服务的形式提供给开发者，快速构建定制化工业APP，打造完整、开放的工

业操作系统。

◉工业互联网平台的关键是应用。工业互联网平台是以需求驱动的、面向用

户的平台。一