工业互联网的核心是什么

新军事革命以工业技术为核心！工业0以互联网技术为核心！新军事革命以互联网技术为核心，实际上是不太准确的说法！互联网技术，只是工业技术的增幅，还无法包打天下！不然，大爷拿个键盘上战场就行了，还要枪支弹药干什么！

工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式（软件）、安全性、和信息互通互联性等特点。国内的工业互联网也是一样的，许多公司在做的工业互联网平台，主要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、高效配置的载体。工业互联网平台是在云计算平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、新型工业软件开发与运行，从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置、产业生态培育。埃森哲联合 Frontier Economics 预估了工业0和工业物联网对中国12个产业的累计 GDP 影响。在中国当前政策利好的环境下，未来15年，仅在制造业，工业物联网就可创造1960亿美元的累计 GDP 增长。同样在新基建的推动下制造业企业有了更多值得期待的地方，配合技术发展 hightopo 给出了提高制造的信息化能力的案例供参考：3D挖掘机3D水泥工厂工艺流程转油站物联网几乎可以把任何物体转化为有关该物体的信息源。它创造了一种区别产品和服务的新方式以及能够自主管理的全新价值源 —— 信息及洞察力。物联网使制造企业的竞争领域不局限于产品功能及服务，而且扩展到通过使用这些产品或服务所创造的信息和数据。在清晰的战略指引下，数据分析可以帮助企业将物联网产生的信息转化为有意义的洞见，帮助决策者更清楚地了解他们的客户、产品和市场，继而协助企业开发新产品、服务和商业模式。如上面展示的案例，以产品和服务的形式创造价值造就了“价值链”的概念，即企业将输入转化为输出的一系列活动以及活动的顺序。Hightopo 是基于 HTML5 标准技术的 Web 前端 2D 和 3D 图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。参考资料：                         官网——Web组态                         百度百科——图扑软件

今年人大代表，海尔总裁周云杰对于工业互联网是这么说的：“工业互联网是把互联网、物联网思维灌注其中，重塑工业各要素。它不同于消费互联网，工业互联网在于全流程、全要素。全流程是从产品设计，研发，到生产制造、销售、服务、用户全程参与；全要素指产品要素、人的要素、设备连接件的要素，特别是对于安全的要求，工业互联网和消费互联网完全不在一个层级上。工业数据在排列组合后产生的商业价值，可能远远高于消费互联网。”其实说白了是个需求导向问题，过去是生产主导，后来演变为消费主导，后来供应和需求直接就合二为一了，而他和智能制造最大的区别就是用户参与到这个过程中了，一方面因为参与而得到了更想要的产品，一方面互联网会记得此类需求以摸索流行风向，或可能改进的空间。这个平台强调“增值分享，体验迭代”，海尔的这个逻辑很可能就是未来工业发展的方向。

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/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场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ModBus、OPC、CAN、Profibus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HTTP、MQTT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。IaaS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。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。数据管理技术数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，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、NoSQL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。应用开发和微服务技术多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins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Labview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。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，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。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。

近年来它是最火热的专业之一，未来发展很好。工业互联网的核心是数据驱动的智能分析与决策优化。工业互联网从发展之初，就将数据作为核心要素，将数据驱动的优化闭环作为实现工业互联网赋能价值的关键。在工业互联网体系架构 0 中，明确提出工业互联网核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能，即通过数据采集交换、集成处理、建模分析、优化决策与反馈控制等实现机器设备、运营管理到商业活动的智能与优化。工业互联网架构 0 则进一步强调数据闭环的作用，明确了工业互联网基于感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次，以及由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环实现核心功能。                                    工业智能是实现工业互联网数据优化闭环的关键。在全面感知、泛在连接、深度集成和高效处理的基础上，工业智能基于计算与算法，将以人为主的决策和反馈转变为基于机器或系统自主建模、决策、反馈的模式，为工业互联网实现精准决策和动态优化提供更大的可能性。工业智能实现了从数据到信息、知识、决策的转化，挖掘数据潜藏的意义，摆脱传统认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据，最大化发挥利用工业数据隐含价值，成为工业互联网发挥使能作用的重要支撑。

工业化联网这个名词和概念都是GE提出来的，关于“工业互联网”的实质是什么？通用电气（GE）给过解释：就是从机器上捕获数据，并将有价值的思想反馈给客户。GE制造的产品上嵌入了大量传感器，用于收集实时数据，GE可以对数据实行建模，并转化成为高价值的输出结果，帮助客户优化资产和运营的效率。国内的工业互联网也是一样的，许多公司在做的工业互联网平台，主要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、高效配置的载体。工业互联网平台是在云计算平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、新型工业软件开发与运行，从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置、产业生态培育。朗坤苏畅工业互联网平台架构示例工业互联网服务的应用，对于工业企业来说，可以更高效、精准地维护设备，增加设备寿命，降低维护成本，让现场技术人员提升工作效率，减少安全隐患，避免设备非计划停机；对于设备生产企业来说，平台能够实现设备全生命周期维护的服务，收集而来的数据可以反哺于生产经营，优化生产工艺。