工业互联网的认识与思考

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1、关于工业互联网的认识与思考,东北大学 2016.10.24,内容,工业互联网的由来 工业互联网参考架构和层次结构 工业互联网关键技术 挑战与对策,工业互联网的由来,世界现代化与科技革命的关系 1821世纪，世界的现代化过程 两个阶段 第一次现代化是从农业经济和农业社会向工业经济和工业社会的转变 第二次现代化是从工业经济和工业社会向知识经济和知识社会的转变 六次浪潮 机械化、电气化、自动化、信息化、仿生化和体验化 1820世纪的科技重点是认识自然、改造自然和满足人类基本需求，21世纪的科技重点是认识人类自己、改变自身以及适应宇宙环境和宇航时代的需要,工业互联网的由来,工业革命 第一次工业革命是1

2、8世纪晚期制造业的“机械化”所催生的“工厂制”，彻底荡涤了家庭作坊式的生产组织方式 第二次工业革命是20世纪早期制造业的“自动化”所创造的“福特制”，流水生产线使得“大规模生产”成为制造业的主导生产组织方式，产品的同质化程度和产量实现 “双高” 人类正在迎接的第三次工业革命是制造业的“数字化”，以此为基础的“大规模定制”可能成为未来的主流生产 方式，发达国家都在推行“再工业化”,工业互联网的由来,工业革命 第一次工业革命是机械取代人力 第二次工业革命是大批量取代单件流 第三次工业革命是自动取代手动 第四次工业革命将由自动化升级为智能化,工业互联网的由来,德国工业4.0 德国政府在2013年4月

3、的汉诺威工业博览会上正式推出，目的是为了提高德国工业的竞争力，在 新一轮工业革命中占据先机 建设一个网络：信息物理系统网络 研究两大主题：智能制造+智能工厂 实现三项集成 企业内部所有生产、运营环节信息的纵向集成 企业之间通过价值链以及网络实现资源的横向集成 围绕产品全生命周期的价值链的端到端集成,工业互联网的由来,德国工业4.0 从互联开始 所有的设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户实现万物互联 (Internet of Everything，IoE) 推动生产方式大变身 物联网和务联网渗透到工业的各个环节，大规模定制、服务型制造、创新驱动成为主流,工业互联网的由来,德国工业4.0 工厂里

4、并非空无一人 人的体力劳动减少，工作内容集中于创新与决策领域 机器和人的分工更新人行使创新与决策的权力，牢牢把握对机器的指挥权，机器则主要负责自我调节和完善 灰领取代蓝领 传统蓝领的工作不再重要，员工的职责将从简单的操作、执行层面转为更加复杂而重要的控制和规划等层面。除了编程，灰领还要能解读复杂数据，与管理人员组成团队，协同工作 经理和工人的界线趋于模糊,工业互联网的由来,工业互联网 美国通用电气公司倡导，强调通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，来重构全球工业 智能和互联 产品、机器、资源和人有机结合,工业互联网的由来,机器间互相通信，机器设备更加智能，人类世界、数字世

5、界与机器世界融合并存， 复杂的物理机械、网络传感器以及软件系统集成，从而提高生产与经营效率,工业互联网 通用电气算过一笔账，1原则 假设将燃气发电厂的效率提高1，就可以为全球节省660亿美元的燃油 高能耗行业消耗了大约50%的工业能源，通过流程集成、生命周期优化以及电机等设备的高效利用和维护，工业互联网可能将其能耗降低15%到20% 通用电气预测，2030年工业互联网将为全球带来15万亿美元的GDP,工业互联网的由来,中国制造2025 我们已经有了载人航天、歼20/歼31战机、航空母舰，却不能生产让老百姓满意的马桶盖 我们用着进口的装备，雇请外国技术专家和管理者，按照国外的标准生产产品，贴上跨

6、国公司的标签，直接运到国外。随着土地、劳动力、资源、环境等要素成本的迅速 提高，这种发展方式已经走到尽头 中国制造面临两面夹击 发达国家的技术优势 发展中国家的成本优势,工业互联网的由来,中国制造2025 一条主线 体现信息技术与制造技术深度融合的数字化、网络化、 智能化制造 四个转变,工业互联网的由来,由要素驱动向创新驱动转变 由低成本竞争优势向质量效益 竞争优势转变 由资源消耗大、污染物排放多的粗放制造向绿色制造转变 由生产型制造向服务型制造转变,从世界科技和产业发展的历程看，每次工业革命都是由科技革命引发并推动的 信息科技在推动全球新一轮科技革命的同时，也正在推动新一轮工业革命 发达国家

7、都在积极布局新兴战略产业，争抢新一轮工业革命的制高点 当前工业生产系统越来越复杂，集成度越来越高，网络连接越来越广，互联网与工业融合已经成为必然,工业互联网的由来,我们的思考 通用电气主要是从工业发展战略和生产方式革命的角度出发提出的工业互联网，称之为广义的工业互联网 我们从互联网研发与应用的角度思考，工业互联网是互联网从信息消费领域走向工业生产领域的必然产物，是指满足工业领域需求的互联网，称之为狭义的工业互联网,工业互联网的由来,工业互联网参考架构和层次结构,工业互联网参考架构,工业互联网通过传输网络实现工业管理网络、控制网络、传感网络与互联网络等的融合，将工业基础设施、工业信息化系统、数据

8、分析决策系统和行业工作者等融为一个整体系统,工业互联网层次结构,感知层从工业物联网中获取网络状态信息和生产相关信息，提供给上层供分析决策，同时执行来自上层的命令，实现对工业生产和网络的管控 网络层从感知层获取状态信息，根据用户需求进行路由决策，实现信息流的实时高效可靠传输，通过学习和推理机制，进行网络性能优化,工业互联网层次结构,工业云通过虚拟化技术实现对工业环境中计算资源和存储资源等的动态管理和调配，提供平台、知识和数据等服务，实现生产、管理以及价值链相关业务的动态调度、匹配和组合 决策层依据下层提供的信息和上层用户的需求进行智能决策，实现满足工业生产需求的自动控制,工业互联网层次结构,服务

9、层 供应链管理（Supply Chain Management，SCM） 客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM） 产品数据管理（Product Data Management，PDM） 企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP） 制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES） 分布式控制系统（Distributed Control System，DCS） 支持用户对工业互联网的访问,工业互联网层次结构,用户层包括设计、管理和操作人员、供应商和客户等 安全机制贯穿工业互联

10、网的所有层面，采用信息物理一体化安全技术，面向网络整体进行全方位安全风险监测，完成全域实时动态安全态势感知，实现设备、区域、边界、交换等的联动防卫,工业互联网层次结构,工业互联网关键技术,工业无线网络 工业以太网 工业主干网 工业数据感知与融合 工业数据存储与管理 工业数据解析 工业互联网安全,工业互联网关键技术,工业互联网关键技术,工业无线网络 工业无线网络位于工业互联网底层，主要用于获取并传输工业生产与管理相关的数据，是知识产生、传播、获取、分析的基础 目前工业无线网络技术大多是对无线传感器网络技术在工业领域的拓展和演进 工业物联网（Industrial Internet of Thing

11、s, IIoT）,工业互联网关键技术,工业以太网 将以太网技术应用到工业网络中 由于传统以太网的通信机制无法保证实时性，因此针对其应用于工业领域的不足，需要工业以太网提供相应的补偿机制 工业以太网可以提供灵活的响应式系统，满足工业领域对实时性的需求，可用于控制数据和生产数据的传输，支持设备级的互联、协作和集成,工业互联网关键技术,工业主干网 保证低延迟、稳定连接和高速传输等是工业互联网应用对主干网的关键需求 需要实现支持企业纵向、横向和端到端集成的，以服务为基础的，实时、可靠、低延时和低功耗的数据传输,工业互联网关键技术,工业主干网 网络需要依据实时获取的状态信息，自适应地执行路由和调度策略，

12、按需高效实时分配网络资源，为业务动态建立合适的传输路径，保障全网范围内数据的高性能端到端传输 需要研究面向实时性保障的自适应路由技术、基于网络行为认知的路由策略控制技术、基于认知决策的传输调度策略以及基于动态速率调节的高效绿色传输策略等,工业互联网关键技术,工业数据感知与融合 工业数据感知与融合技术为工业互联网应用提供信息来源，主要涉及传感器技术、自动识别技术和数据聚集技术等，是实现工业互联网应用的基础 智能机器需要进行数据采集、通信和协同信息处理 智能机器通常装备传感器和RFID标签，可以监控机器的操作，感知机器温度、压力和震动等状态信息以及工业环境信息，并对感知结果做出反馈，以实现智能控制

13、,工业互联网关键技术,工业数据感知与融合 工业互联网应用通常并不需要使用机器设备感知的所有原始数据，同时将所有采集到的数据都传输到控制中心不仅会给网络带来沉重的负担，而且通常也不必要，因此需要研究高效的数据聚集与融合等网内数据处理技术,工业互联网关键技术,工业数据存储与管理 数据是企业生产与经营的宝贵资产，需要进行本地与远程的分布式存储，基于虚拟化技术，构建工业云，依据约定的服务等级协议向应用提供服务 工业云资源分配既要满足业务需求，又要有利于最大化云资源利用率 工业环境中海量的数据在类型、结构、语义、组织、粒度和可访问性等方面高度异构，需要提供能够反映结构、层次和多样性等的数据表示方法，开发

14、支持跨数据集互操作的集成技术,工业互联网关键技术,工业数据存储与管理 由于原始数据集存在大量冗余，需要开发不损毁数据价值的冗余缩减和数据压缩技术，以降低 实时产生的工业大数据对存储和传输的压力 由于数据价值与数据新鲜度密切相关，因此需要开发数据生存周期管理技术并且提供相应的管理工具,工业互联网关键技术,工业数据解析 数据解析是实现工业互联网智能化的支撑技术，需要高效实时地分析和处理工业生产过程产生的海量数据、特别是其中的半结构乃至非结构化数据，以便对生产过程做出 及时的反馈和必要的调控,需要开发高效的分布与集中相结合的数据解析技术，以便在应用可接受的时限内给出正确的反馈和处理，促进企业从 工业

15、大数据中获取最大收益,工业互联网关键技术,工业数据解析 人工智能和机器学习等是工业数据解析的重要技术基础，需要将行业特定的领域知识和专家经验等与数据分析和处理技术相结合，充分利用历史数据、即时数据和经验知识等，正确地解析工业数据，科学地做出预测与决策,工业互联网关键技术,工业互联网安全 在工业互联网中，智能的人机物互联，企业的生产经营数据以及个人信息等都可以被自动收集，导致针对工业互联网各种实体的攻击途径与方法会明显增多 同现有互联网相比，工业互联网安全和隐私保护面临的形势更加严峻，出现的网络与安全事件不仅可能导致信息毁坏、声誉败坏和经济损失等恶果，而且可能导致机毁人亡等恶性事故甚至灾难,工业

16、互联网安全 需要在现有基础上，开发适合工业互联网需要的安全保护技术 安全可信的采集技术 安全可信的数据清洗技术 安全可信的传输技术 安全可信的存储技术 安全可信的访问控制技术 安全可信的处理技术（包括数据加工、更新、删减等） 安全可信的隐私保护技术 安全可信的信任和声誉管理技术,工业互联网关键技术,工业互联网安全 需要在现有基础上，开发适合工业互联网需要的安全保护技术 安全可信的入侵检测技术 安全可信的被攻转移与反制技术 安全可信的容侵与灾备技术 安全可信的风险评估与安全等级设定技术 安全可信的人机物保护与监控技术 更为重要的是，要立足经济和社会发展的全局，从法律、道德、文化与技术等一体化角度出发，建立起工业互联网的安全 防护体系，才能适应互联网从消费走向生产的安全需要,工业互联网关键技术,挑战与对策,挑战与对策,网络的超大规模 体现在网络用户和终端设备数量、网络应用领域与范围、网络流量与数据以及网络基础设施的超大规模等诸多方面，网络运行、控制与管理复杂性急剧提高，网络的可伸缩性面临巨大挑战 工业生产迈向人机物互联与万物互通的时代，必然导致异构网络和异构终端大量接入互联网，设备类型与数量不断增长，用户规模迅速扩大，迫切要求高效灵活的网络运行、控制与管理,