工业互联网：企业数字化转型的支撑平台

（1）连接设备

通过连接工业企业现场的各类设备，实时采集各类设备数据，完成数据清洗、标准化转换和存储，并提供数据服务方便ERP、MES等业务系统调用，实现设备与企业经营管理的互联，之后通过实时的数据分析，将洞察转换成好的决策，并得以准确执行，以闭环反馈实现整个生产过程和业务流程的智能优化。

工业互联网的本质是五个连接：连接设备、连接产品、连接用户、连接供应商、连接开发者。

（2）连接产品

产品和制造的服务化成为大势所趋，企业对产品的关注***从“卖产品”向“卖服务”转移。借助工业互联网强大的连接能力，企业能够在销售过程完成后持续对产品进行连接，收集消费者在产品使用中产生的各类数据，通过数据分析产生洞察。

（3）连接用户

数字时代，以企业为中心的产销格局向以用户为中心的格局转变，通过连接用户，实现了用户在交互、定制、设计、采购、生产、物流、服务等环节的全流程参与，在整个过程中，用户既是消费者，也是设计者、生产者，把“产销合一”做到了实处，C2M、个性定制、全渠道多接触点、用户参与创新等新制造模式不断涌现。

（4）连接供应商

工业互联网充分利用网络信息技术，打破时间、空间的约束，将串行工作模式转变为并行工作的协同制造模式，实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等的协同合作，它们相互交换商品和信息，共同执行业务流程，达到资源充分利用的目的。

（5）连接开发者

工业互联网需要将工业领域大量的技术原理、行业知识、基础工艺、业务流程以经验进行规则化、软件化、模块化，能够调用、复用、传播，因此，工业互联网的长远发展必须做到能够连接海量开发者，利用开源、微服务等技术，各行业的工程师和个人开发者可以针对工业知识进行建模，开发工业App供平台使用者使用，形成开源开放的生态。

工业互联网平台功能架构

（1）边缘层是基础

边缘层通过对海量设备的连接和深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换、边缘处理、云端协同，构建工业互联网平台的数据基础。在工业领域，由于协议和规约不同，不同厂商设备之间的连接存在原生壁垒，成为制约工业互联网发展的重要原因之一，因此，强化协议转换能力成为平台的重要发展方向。例如GE PredixMachine利用OPC UA技术实现不同工业网络协议的转换。其次，强化边缘与云端协同能力是另一个重要发展方向。例如ThingWorx平台将云端模型导入边缘设备进行实时分析，并根据反馈数据进一步优化云端模型，实现双向迭代。

（2）平台层是核心

平台层基于通用PaaS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，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业App。

（3）应用层是关键

应用层提供从设计、生产、管理到服务的全流程创新性业务应用，构建良好的工业App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。形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业App，实现工业互联网平台的价值。

工业物联网的巨大潜力

近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习方面的创新融合在一起，为行业带来了巨大的机会。硬件创新意味着传感器成本更低，功能更强大，并且电池寿命更长。连接性创新意味着将数据从这些传感器发送到云的成本更低，更容易。大数据分析和机器学习创新意味着，一旦收集了传感器数据，就有可能获得对制造过程的强大洞察力。这些创新可以使生产率大幅提高，并大幅降低成本。

体现工业物联网潜力的一个例子是预测性维护。在制造过程中损坏的机器可能意味着数百万美元的生产力损失，工厂只能停止生产来解决该问题。

过去的解决方案是定期安排维护，但这存在一些问题。如果机器在维护前出现故障怎么办？如上所述，这将导致生产率的巨大损失。

预测性维护意味着使用更多的传感器来收集机器上的数据，然后使用数据分析和机器学习来确定机器何时需要维护。维修得太晚会导致机器损坏，太早维修会导致资源分配错误。

预测性维护只是一个示例，这已经在现实中应用。随着工业物联网的采用和发展加速，变化将是深刻的。我们可以实现一种自治经济，在这种经济中，供应完全可以满足需求，从而完全优化生产过程并实现零浪费。

工业物联网：RFID应用的热点

工业领域是供应链问题的温床。主要的物流效率低下通常可追溯到制造商对其敏感货物的位置及其状况缺乏足够了解。RFID和工业物联网共同提供了对此类重要数据的实时访问，并消除了许多此类问题的根本原因。通过与产品、仓库货架和车辆相连的RFID标签网络，工业物联网软件能够跟踪敏感商品的状况。工业物联网云平台为RFID和传感器技术生成的所有数据提供存储和分析功能，然后，工业物联网平台通过分析算法对它们进行运行以可视化结果。根据平台的参数，这些结果可以通过仪表板、报表、实时产品位置图等来表示。此外，工业物联网解决方案通常使用网络或移动应用程序来简化与用户的通信，例如，如果仓库中的温度接近临界阈值，这些应用程序将立即提醒员工注意该问题。