▌工业物联网需求背景

智能制造可在跨域的多工厂之间的网络通信和应用、工厂的生产管理和办公管理应用、生产线现场的生产过程管理、现场监控和控制等场景下应用。传统制造型企业的基础网络部署模式为以太局域网+Wi-Fi覆盖，但存在带宽不足、灵活部署能力不足、组网灵活性差、抗干扰性差、缺乏统一管理平台、网络覆盖不全面、网络信号不稳定、安全性保障度差、抗干扰性弱、实时通信能力不足等问题，难以适应恶劣的工业现场环境，无法保证整个工业控制系统的性能。

企业在智能制造过程中，除了对OA、ERP、SCM、CRM等有很强的应用需求外，还提出了生产现场管理、过程可视化、客户互动、移动应用、个性化定制、工业云应用、工业大数据挖掘等很多新的应用需求，在产品创新方面，传统制造型企业注重于业务产品延展，如自身产品的性能指标等，整体创新乏力，难以满足互联网经济时代对个性化定制的需求。为推进智能制造，必须深化工业物联网应用，以实现生产设备、智能产品、生产和物流系统、IT系统、生产和服务人员、供应链/合作伙伴及客户之间的互通互联，以及网络协同和工业数据采集、数据分析、数据开放等功能。

▌工业物联网实践模式

工业物联网是我国制造强国建设的基础设施和关键支撑，是制造业与互联网融合发展的关键路径，主要由以制造为主的生产系统智能化变革和以互联网为主的商业系统智能化变革两种模式。在工业物联网中，网络是基础，数据是核心，安全是前提，实现生产控制、运营决策、需求与制造对接等过程的闭环管理。

1   ▏工业物联网发展模式分类

按照工业物联网在制造型企业中切入对象的不同，一般分为生产端、产品端和平台端三种模式。

a）生产端模式：以智能工厂、智慧车间等为代表，生产设备组网运行并接入企业管理信息系统，集成PDM、ERP、MES、CAPP、DNC等生产系统，实时获取各类生产数据和参数，监控设备生产及运行状态，提升生产效率和产品质量。

b）产品端模式：以智慧服务、智能产品等为代表，如对传统产品进行智能化升级，增强功能用途，提高产品附加值，提供增值服务，如提供预防性维修、远程智能诊断等服务，提升产品或服务的智能属性，提高市场竞争力。

c）平台化模式：自主开发建设或利用第三方云平台，通过云平台进行制造资源（加工设备、软硬件、工具工装等）、过程数据等信息管理，提升产品设计、工艺、制造、装配、交付、售后维修等全过程的协同应用能力和资源共享能力。

2   ▏工业物联网应用模式分类

按照应用领域及产品特点，工业物联网主要分为需求对接模式、产业协同模式、智能管控模式和服务延伸模式。

a）需求对接模式：通过工业物联网实现用户需求与企业产品生产过程的完美对接，用户参与前期的策划、设计、工艺、生产等诸多环节，保证将用户的个性化需求与产品定制生产进行紧密结合。

b）产业协同模式：通过工业物联网平台将分布于全球的设计、工艺、采购、制造、装配、维修等产业链资源有效整合起来，通过企业互联与并行组织，降低生产成本，缩短生产周期。

c）智能管控模式：部署工业物联网平台，建立基于云的工业物联网现场环境，集成整合工业现场各类过程数据、计划资源数据、关键设备数据，进行全方位的管控和优化。

d）服务延伸模式：实施产品智能化升级，通过工业互联网实时监控产品运行状态及健康状况，为用户提供远程维护保养、故障诊断等服务型制造策略。

▌工业物联网建设内容

工业物联网建设实施过程中，应了解组织运营环境及构成运营环境的设备、应用程序和过程，着重考虑旧有设备利用、协议通信条件、现场环境、信息安全、员工等因素。

1   ▏准备网络环境

网络包括传统以太网、无线网，也包括工业级现场总线网络、传感网、设备局域网等，将企业内部各类设备、零部件、产品、人员、工作重心等进行整体组网，基础较好的企业可以考虑构建基于企业应用的私有云设施环境，将企业生产过程的控制、运行、管理作为一个整体进行控制与管理，便于车间设备承载、提升车间生产线的网络条件、增强多业务承载能力、满足多业务应用和安全需要。

2   ▏建设工业云平台

工业云平台提供高品质的云资源、IDC数据中心资源、以及混合云和可信云，为企业客户搭建安全、灵活的工业协同平台，提供工业协同服务，包括设计协同、制造协同、装配协同、供应链协同、服务协同等。工业云平台支持各类协议的接入，实现数据建模、采集、处理、挖掘、分析、集成等功能，支持在线开发、程序运行、在线调试、资源共享等应用。

3   ▏数据集成化运行

以工业云平台为中心，通过横向集成和端到端的集成，实现各类工业级数据可在不同企业（及客户）之间进行流转，提升资源共享与协同工作能力。横向集成可以为各企业间的无缝合作提供产品与服务，实现产品设计研发、生产制造、经营管理等在不同的企业间的信息共享和业务协同。端到端的集成通过价值链上不同企业资源的整合，以产品价值链创造集成供应商、制造商、分销商以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务的同时，重构产业链各环节的价值体系。

4   ▏应用场景构建

制造型企业在应用工业物联网时，应建立以特定需求为导向的应用场景（如设备实时监测、生产预测分析、管理决策、精准营销、智能生产等），并在工业云平台上进行模型开发，通过物联网对获取的各类工业级数据传送到云端，在云端由智能处理程序或专家系统进行数据的整理、运算、分析、聚合、挖掘等处理，支持需求问题的智能处理与动态反馈。

▌工业物联网应用建议

1   ▏进行清洗的战略规划与顶层设计

工业物联网架构能力很大程度上依赖于企业清晰的战略目标，能综合利用多种技术转变企业的运营和业务方式，可以考虑重点实施那些将支持其长期目标的具体试点项目，制定清晰的发展路线图，并在试点过程中发现所需要的技术要求以便日后的快速推广和升级，通过分阶段分步骤的策略进行工业物联网建设与应用，不断实现工业数字化的潜在价值。

2   ▏注重数据安全防护

在工业物联网环境下，企业的核心数据、应用系统、关键技术与流程暴露在网络环境下，数据隐私性、性能稳定性、运行可靠性、网络安全性等面临着各种风险和考验，企业应建立网络安全的架构和机制，从安全目标（如泄密事故、生产终端时间的最低值）、安全策略（如物理、网络、主机、数据、人员、应急事件、文件管理的安全策略）、安全管理等方面健全和完善机制，提升防护能力。

3   ▏开展更广阔的产业合作

工业物联网是一个系统性工程，需要将企业与上下游合作伙伴、客户等的共同利益紧密结合在一起，透过一个完整的生态体系来完备架构，允许生态系统中的合作在云平台上开发新的工业应用程序，使用增值应用程序，促成其他企业或帮助本企业以新的方式来使用不一定属于他们的能力，帮助企业制造更多的持续性价值，与合作伙伴及客户形成稳定的产业合作关系。

▌结语

随着人工智能、云计算、大数据等技术的迅猛发展，工业物联网与智能制造在制造型企业转型升级中的作用将更加重要，企业不仅要利用工业物联网进行制造资源及计划管理，而且要利用工业物联网实现智能制造的云控制，不断打造更加协同、共享、创新的产业链、供应链或价值链协同体制，不断提升智能制造生产体系的创新水平。

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