智能制造体系架构分析与工业互联网应用

导读

对德国工业4.0、中国制造2025等国内外智能制造的主要概念与发展趋势进行分析，并对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术、工业智能网络、工业数据采集与数据开放等应用技术。

1、智能制造

1.1智能制造国内外发展趋势

(1)德国工业4.0与美国工业互联网

工业4.0已上升为德国的国家战略。工业4.0的目标是通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统、信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型，将实体物

理世界与虚拟网络世界融合、产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。

美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手推出“工业互联网”概念，GE、思科、IBM、AT&T、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟（IIC）。“工业互联网”希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力，工业互联网旨在通过制定通用标准，打破技术壁垒，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。

2016年3月，工业4.0平台和工业互联网联盟双方代表开始探讨合作事宜。双方就各自推出的参考架构RAMI4.0和IIRA的互补性达成共识，形成了初始映射图，以显示两种模型元素之间的直接关系；制定了未来确保互操作性的一个清晰路线图，其他还包括：在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作，以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。

(2)中国制造2025

我国将工业互联网定位于国家战略高度。2015年国务院和工业和信息化部先后出台了《中国制造2025》、《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见>的行动计划（2015-2018年）》等一系列指导性文件，部署全面推进实施制造强国战略，2016年政府工作报告中进一步提出要深入推进“中国制造+互

联网”。

《中国制造2025》明确提出通过政府引导、整合资源，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升我国制造业的整体竞争力。

1.2智慧工厂概念模型

智慧工厂概念首先由美国ARC顾问集团提出，智慧工厂实现了数字化产品设计、数字化产品制造、数字化管理生产过程和业务流程，以及综合集成优化的过程，可以用工程技术、生产制造、供应链三个维度描述智慧工厂模型。智慧工厂模型如图1所示。

信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）是智慧

工厂的核心，它深度融合了3C（计算、通信和控制）能力，在对物理设施深度感知的基础上，构建安全、可靠、高效、实时的工程系统。通过计算进程和物理进程实时相互反馈循环，实现信息世界和物理世界的完全融合，从而改变人类构建工程物理系统的方式。

1.3智能制造体系框架

智能制造体系由复杂的系统组成，其复杂性一方面来自智能机器的计算机理，另一方面则来自智能制造网络的形态。工业4.0给出的一种智能制造体系框架如图2所示，主要由信息物理系统、物联网、服务互联网、智慧工厂等组成。

物联网和服务网是智慧工厂的信息技术基础，在典型的工厂控制系统和管理系统信息集成的三层架构的基础上，充分利用正在迅速发展的物联网技术和服务网技术。

● 与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的MES（制造执行系统）、PCS（过程控制系统）功能，通过CPS物理信息系统实现，这一层与工业物联网紧紧相连。

● 与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP、SCR、CRM等，和产品设计技术相关的PLM处在最上层，与服务网紧紧相连。

● 从制成品形成和产品生命周期服务的维度，智慧工厂还需要和智慧产品的原材料供应、智慧产品的售后服务这些环节构成实时互联互通的信息交换。

● 而具有智慧的原材料供应和智慧产品的售后服务，具有充分利用服务网和物联网的功能。

2、智能制造应用场景和需求分析

制造行业的生产流程和产业链都很复杂，以下重点分析智能制造技术典型应用场景、智能制造网络通信特点和需求、智能制造信息化应用升级需求等。

2.1智能制造应用场景分析

(1)广域应用场景

主要指跨域的多工厂之间的网络通信和应用，典型应用场景包括多工厂之间的广域网络访问和通信、协同设计、供应链协作、与客户互动、多厂间物流等。

(2)工厂级应用场景

主要指工厂的生产管理和办公管理应用，典型应用场景包括企业OA、ERP、CRM、MES等应用系统，以及移动

办公/管理应用、安全管理应用（视频监控和巡检等）、

节能管理、集群通信、厂区内智能物料配送和运输等。

(3)现场级应用场景

主要指生产线现场的生产过程管理、现场监控和控制等，包括智能工厂生产过程的数据采集及分析，实现生产过程、设备、资源监控的可操作和可视化；要能支持采集不同现场设备数据的要求，支持将生产数据及设备故障信息显示在监控站的屏幕上，实现生产过程的动态监控与管理；实现智能设备、机器人和生产线、用户全流程互联对话，实现人机、机机互联下的高品质、高效、柔性自动化生产等。

2.2智能制造网络通信特点和需求

智能制造网络通信必须适应恶劣的工业现场环境，具有较强的抗干扰能力、实时通信等特点，为紧要任务提供最低限度的性能保证服务，确保整个工业控制系统的性能。

制造企业传统基础网络部署模式为以太局域网+Wi-Fi覆盖，存在一些局限性。

● 带宽不足，成为智能制造的瓶颈。随着联网在线设备的骤增、数据采集率的提升、承载业务的多样化，对网络带宽提出了很高的要求。

● 灵活部署能力不足，组网灵活性差，抗干扰性差。

● Wi-Fi网络存在缺乏统一管理平台、网络覆盖不全

面、网络信号不稳定、安全性不能得到保障等不足。智能制造要求将企业的生产过程控制、运行、管理、办公统一控制与管理，办公网络和生产网络既安全逻辑隔离又有机融合互联，对工厂的网络通信提出了新要求。

弹性叠加业务：快速业务多样性，如视频类、上网、专线等。

带宽弹性扩容：多种高带宽接入能力，动态调整。多层次开放：灵活应对接入方式、接入地点、接入终端多变性。

有线、无线一体化的调度通信功能：支持工业控制网络的多种通信接口（如RS232、RS485、CAN总线等）。

具有良好的响应实时性：工业控制网络不仅要求传输速度快，而且要求响应快，即响应实时性要好，一般为ms至0.1s级别。

容错性要求：在网络局部链路出现故障的情况下，能在很短的时间内重新建立新的网络链路。

2.3智能制造信息化应用升级需求

智能制造除了现有的办公管理和生产经营管理的办公

OA、ERP、SCR、CRM等信息化应用需求外，还提出了生产现场管理、过程可视化、客户互动、个性化定制等很多新的信息化应用需求。

生产过程可视化管理需求：支持智能生产管理的精益管理、可视化管理、实时管理、柔性生产等需求。

移动应用需求：支持移动办公和移动管理应用，实现管理人员在生产一线现场办公/管理（使用平板电脑和智能手机等移动终端）。

工业云需求：支持远程协同设计、远程供应链协作、客户互动等应用场景，并能够支持IT系统云化功能。

工业大数据需求：通过采集现有工厂设计、工艺、制造、管理、监测、物流等环节的数据，实现生产的智能管理与决策分析后市场服务需求：制造行业整体上需要拓展后市场服务作为新业务增长点，如产品远程诊断和维护、客户360°交互、向电子商务转型等。

3、智能制造整体解决方案

3.1工业互联网整体架构

基于云计算、物联网、互联网等技术构建工业互联网整体架构，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有机互联，以及网络协同（协同设计、协同制造、供应链协

最新基于工业互联网平台的创新应用案例(框架)

附件2 基于工业互联网平台的创新应用案例（框架） 填写说明：工业互联网平台解决方案服务商需和应用企业一起填报；允许提交多个案例，每个案例均需按框架要求撰写。 一、基本信息

二、工业互联网平台解决方案（4000字，建议平台服务商填写） (一)解决方案概述（1000字以内） 1.解决方案能解决哪些问题 针对的应用场景，能解决的痛点问题 2.解决方案服务范围 首先从哪个行业入手，目前已在哪些行业部署实施 3.解决方案的特征/优势 (1)与传统方案相比有何优势 (2)同类型解决方案服务商还有哪些，与之相比有何优势 (二)解决方案技术实现（2000字以内）

按照通用型解决方案描述，不需要针对特定案例 (三)应用效果（500字以内） 1.理论上可实现的效果 2.在企业实际落地的效果 (四)创新点及推广价值（500字以内） 1.创新点 应用什么新技术；带来什么新价值、新效果；拓展什么新业务； 形成什么新模式、新业态等 2.推广价值 区域、行业、领域等可复制性、规模化应用价值 三、工业互联网平台创新应用案例（建议应用企业填写，5000字） (一)工业互联网平台应用的背景和诉求（1000字内） 工业企业为何选择工业互联网平台应用，是否能解决当前问题。内容包括但不限于： 1.企业面临的挑战 梳理企业发展面临的内外部挑战，分析企业现有竞争力有哪些 不足，总结企业基于工业互联网平台提升或重塑核心竞争力的主要

诉求。 2.工业互联网平台应用思路 一是总体规划。介绍企业基于工业互联网平台开展数字化转型的整体战略、目标和规划等。 二是分步实施。现阶段哪些关键业务环节开展了平台应用。 (二)工业互联网平台创新应用（2500字以内） 1.拟解决的痛点 2.选择服务商的主要考虑因素： （如：服务商是知名品牌、部署成本低、技术领先、安全性高、长期合作伙伴、政府推荐等方面） 3.技术方案 结合应用企业信息化基础、业务特点、设备设施改造、系统集成情况、数据开发利用情况等实际描述。 4.应用成效 (1)在优化已有业务方面，形成的可量化效果 (2)在业务创新方面，形成的新产品、新模式、新价值 (3)其他可量化的经济效益和社会效益 ……

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系

统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。

智能制造内涵和系统设计架构探究

一、智能制造的内涵 （一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20 世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳 - 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时

国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)

国家智能制造标准体系建设指南 （2015年版） 2015年12月

目录 一、总体要求 (1) (一)指导思想 (1) (二)基本原则 (1) (三)建设目标 (2) 二、建设思路 (4) (一)智能制造系统架构 (4) (二)智能制造标准体系结构图 (11) (三)智能制造标准体系框架 (13) 三、建设内容 (15) (一)基础共性标准 (15) (二)关键技术标准 (18) (三)重点行业标准 (28) 四、组织实施 (30) 附件1：智能制造相关名词术语和缩略语 附件2：已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准

加快推进智能制造，是实施《中国制造2025》的主攻方向，是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措，更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。当前，“智能制造、标准先行”，为解决标准缺失、滞后以及交叉重复等问题，指导当前和未来一段时间内智能制造标准化工作，根据《中国制造2025》的战略部署，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》。 一、总体要求 (一)指导思想 充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导 性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。聚焦智能制造跨行业、跨领域的融合创新领域，建成覆盖５大类基础共性标准、５大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的国家智能制造标 准体系。加强标准的统筹规划与宏观指导，加强标准的实施与监督，加强标准的创新发展与国际化，建立动态完善机制，逐步形成智能制造强有力的基础支撑。

智能制造体系架构分析与工业互联网应用

导读 对德国工业4.0、中国制造2025等国内外智能制造的主要概念与发展趋势进行分析，并对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术、工业智能网络、工业数据采集与数据开放等应用技术。 1、智能制造 1.1智能制造国内外发展趋势 (1)德国工业4.0与美国工业互联网 工业4.0已上升为德国的国家战略。工业4.0的目标是通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统、信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型，将实体物

理世界与虚拟网络世界融合、产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。 美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手推出“工业互联网”概念，GE、思科、IBM、AT&T、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟（IIC）。“工业互联网”希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力，工业互联网旨在通过制定通用标准，打破技术壁垒，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。 2016年3月，工业4.0平台和工业互联网联盟双方代表开始探讨合作事宜。双方就各自推出的参考架构RAMI4.0和IIRA的互补性达成共识，形成了初始映射图，以显示两种模型元素之间的直接关系；制定了未来确保互操作性的一个清晰路线图，其他还包括：在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作，以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。 (2)中国制造2025

我国将工业互联网定位于国家战略高度。2015年国务院和工业和信息化部先后出台了《中国制造2025》、《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见>的行动计划（2015-2018年）》等一系列指导性文件，部署全面推进实施制造强国战略，2016年政府工作报告中进一步提出要深入推进“中国制造+互 联网”。 《中国制造2025》明确提出通过政府引导、整合资源，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升我国制造业的整体竞争力。 1.2智慧工厂概念模型 智慧工厂概念首先由美国ARC顾问集团提出，智慧工厂实现了数字化产品设计、数字化产品制造、数字化管理生产过程和业务流程，以及综合集成优化的过程，可以用工程技术、生产制造、供应链三个维度描述智慧工厂模型。智慧工厂模型如图1所示。

智能化制造背景下的感知系统

智能制造背景下的感知系统 一、智能制造的内涵 （一）概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（Smart Manufacturing）”。 世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（Smart Manufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 ——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,

将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 ——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。 综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。 （二）特征 智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。

工业互联网成熟度评估白皮书

工业互联网成熟度评估 白皮书

目录 一、工业互联网成熟度评估提出的原因 (7) （一）工业互联网应用浪潮来袭 (7) （二）联盟需构建先导性的标准化模型 (7) （三）为企业提供一个便利的自我评价工具 (8) （四）为政产研用搭建一个持续透明的信息窗口 (8) 二、工业互联网成熟度评估模型 (9) （一）评估模型的架构 (9) 1、三大核心要素 (9) 2、两大目标对象 (10) 3、十三个关键能力和能力等级 (11) （二）评估模型的指标体系 (19) 1、具体指标 (19) 2、权重设置 (21) 三、工业互联网成熟度评估模型的应用和试评估 (23) （一）应用方法 (23) 1、指标量化采集 (23) 2、实时结果计算 (23) 3、对应星级评定 (24) （二）试评估结果分析 (25) 1、工业互联网成熟度总体能力水平 (25) 2、工业互联网成熟度单项能力水平 (27) 3、离散型与流程型行业成熟度比较 (28) 四、下一步落地与实践 (30) （一）动态优化评估指标和评估问卷 (30) （二）推进在线评估服务平台建设 (31) （三）提供评估诊断和咨询服务 (32) （四）公开发布成熟度评估报告 (32) 附件1：术语和缩略语 (33) 附件2：国内外相关成熟度评估理论研究 (35) 参考文献 (39)

图表目录 图表 1 工业互联网成熟度评估三大核心要素 (10) 图表 2 工业互联网成熟度评估的关键能力 (11) 图表 3 智能设备联网能力等级 (12) 图表 4 信息网络设施能力等级 (12) 图表 5 生产资源连接能力等级 (13) 图表 6 横向集成能力等级 (13) 图表 7 纵向集成能力等级 (14) 图表 8 端到端集成能力等级（离散） (15) 图表 9 端到端集成能力等级（流程） (15) 图表 10 运营智能决策能力等级 (16) 图表 11 产品生命周期优化能力等级 (16) 图表 12 生产智能管理能力等级 (17) 图表 13 供应链优化能力等级 (17) 图表 14 网络化协同能力等级 (18) 图表 15 能耗与安全管理优化能力等级 (18) 图表 16 服务化延伸能力等级 (19) 图表 17 离散行业工业互联网成熟度评估指标体系 (20) 图表 18 流程行业工业互联网成熟度评估指标体系 (20) 图表 19 权重设置的思路和修正方法 (22) 图表 20 二级指标和三级指标的权重设置 (22) 图表 21 定量指标和定性指标的量化采集及打分原则 (23) 图表 22 单项能力评估分值和星级对应原则 (24) 图表 23 总体能力评估分值和星级对应原则 (25) 图表 24 工业互联网成熟度总体能力试评估结果 (26) 图表 25 工业互联网成熟度总体能力星级分布 (26) 图表 26 工业互联网成熟度单项能力试评估结果 (28) 图表 27 离散型和流程型成熟度总体能力星级分布 (29) 图表 28 离散型和流程型成熟度单项能力星级分布 (30) 图表 29 权重配置动态变化示意 (31) 图表 30 软件能力成熟度模型（CMM）的五个梯度 (35) 图表 31 德国VDMA 工业4.0 成熟度评测模型 (36) 图表 32 美国NIST 企业MBE 能力评估模型 (37) 图表 33 我国CESI 智能制造能力等级矩阵 (38)

《智能制造系统架构映射及示例解析》

国家智能制造系统架构映射及示例解析 图11 智能制造系统架构各维度与智能制造标准体系结构映射 图11通过具体的映射图展示了智能制造系统架构三个维度与智能制造标准体系的映射关系。由于智能制造标准体系结构中A基础共性及C行业应用涉及到整个智能制造系统架构，映射图中对B关键技术进行了分别映射。 B关键技术中包括BA智能装备、BB智能工厂、BC智能服务、BD智能赋能技术、BE工业网络等五大类标准。其中BA智能装备主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，

系统层级维度的设备和单元，以及智能特征维度中的资源要素；BB智能工厂主要对应生命周期维度的设计、生产和物流，系统层级维度的车间和企业，以及智能特征维度的资源要素和系统集成；BC智能服务主要对应生命周期维度的销售和服务，系统层级维度的协同，以及智能特征维度的新兴业态；BD智能赋能技术主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的企业和协同，以及智能特征维度的所有环节；BE工业网络主要对应生命周期维度的全过程，系统层级维度的设备、单元、车间和企业，以及智能特征维度的互联互通和系统集成。 智能制造系统架构通过三个维度展示了智能制造的全貌。为更好的解读和理解系统架构，以计算机辅助设计（CAD）、工业机器人和工业网络为例，诠释智能制造重点领域在系统架构中所处的位置及其相关标准。 1.计算机辅助设计（CAD）

智能特征系统集成互联互通融合共享 图12a CAD 在智能制造系统架构中的位置 CAD 位于智能制造系统架构生命周期维度的设计环节、系统层级的企业层，以及智能特征维度的融合共享，如图12a 所示。已发布的CAD 标准主要包括： ● GB/T 18784-2002 CAD/CAM 数据质量 ● GB/T 18784.2-2005 CAD/CAM 数据质量保证方 法 ● GB/T 24734-2009 技术产品文件 数字化产品定义 数据通则

船舶行业工业互联网应用报告

船舶行业工业互联网 应用报告

目录 1工业互联网发展情况 (2) 2船舶行业工业互联网实践 (98) 2.1行业基本情况及生产特点 (98) 2.2行业对工业互联网实施的业务需求 (98) 2.3细化应用场景一：大型离散制造智慧物联应用 (100) 2.4细化应用场景二：船舶工业供应链上下游协同应用 (103) 3 结语 (113) 3.1 发现 (114) 3.2 建议 (115) 3.3 展望 (115)

1工业互联网发展情况 1.1工业互联网体系架构 工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，见图 1 所示。 图 1 工业互联网体系架构 其中，网络体系是工业互联网的基础，将连接对象延 伸到工业全系统、全产业链、全价值链，可实现人、物品、机器、车间、企业等全要素，以及设计、研发、生产、管理、

服务等各环节的泛在深度互联，包括网络联接、标识解析、边缘计算等关键技 术。 平台体系是工业互联网的核心，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，其中平台技术是核心，承载 在平台之上的工业APP 技术是关键。 安全体系是工业互联网的保障，通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，增强设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力，识别 和抵御安全威胁，化解各种安全风险，构建工业智能化发展的安全可信环境，保障工业智能化的实现。 新模式新业态是我国工业互联网的特色应用。我国工业企业、信息通信企业、互联网企业积极开展工业互联网应用探索和模式创新，形成了智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等诸多新模式新业态。 1.2工业互联网重点领域标准化发展情况 网络与联接 在传统工业网络领域，虽然我国自主研发的工厂自动化用以太网（EPA）、面向工业过程自动化的无线网络（WIA-PA）等技术已成为国际标准，但在工业互联网整 体产业和技术方

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势

智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 智能制造系统解决方案和智能工厂发展趋势 当前，我国大多数企业、行业智能制造系统都还处于局部应用阶段，只有少数大企业单项业务信息技术覆盖面较高，关键业务环节应用系统之间实现了一定的协同和集成。从制造企业生产力水平来看，大量企业处于工业2.0要补课，有些企业处于工业3.0待普及，有个别企业处于工业4.0要示范。 智能制造系统解决方案发展趋势 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。

从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分（SFC、MES、ERP、PLM）的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 我国智能工厂发展趋势分析 当前，智能制造热度高企，石化、钢铁、机械装备制造、汽车制造、航空航天、飞机制造等行业纷纷开始探索建设智能工厂。《中国制造2025》明确提出要推进制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。预计未来3-5年，全国将涌现出一批智能工厂。 智能工厂的内涵及建设重点 智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从最小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此

智能家居的安全问题分析

智能家居的安全问题分析Last revision on 21 December 2020

智能家居的安全问题分析 摘要：智能家居的出现给用户带来便利，大大改善了人类的生活；但智能家居的背后也隐藏着不少的安全问题，如敏感数据被盗导致个人隐私泄漏、智能家居被非法入侵等情况。如知名的厂商贝尔金由于产品中签名漏洞等问题导致旗下多款产品被黑客入侵，典型的如儿童监视器便被黑客入侵成为了窃听器。 云计算、大数据、移动计算等技术的发展，使得人类生活的每个方面都发生了变革，向智慧化迈进。智能家居成为行业的热点，家电物联网也开始推进；大数据为智能家居的核心，智能家居带给我们一个又一个创建，吸引了大众的目光。然而智能家居的背后却存在着安全隐患，例如智能家居收集了大量的私人数据，这些会不会造成隐私泄露大数据时代谁来确保智能家居背后的数据安全我们将对大数据时代的智能家居的安全问题进行探讨，并提出一些建议方案。 早于1995年，比尔·盖茨在出版的《未来之路》一书中就用了相当多的篇幅形容了他的豪宅——也就是今天的智能家居。有些技术如利用气象情况感知器获得天气情况并协调室内的温度和通风、来宾佩戴小电子针协调所有的照明、音乐、温湿度以配合客人的需要任意调节、远程命令一些家电在主人回家前开启等，在当时看来相当的前卫和不可思议，但现在都一一变成了现实(并且费用大为降低已适合于商用)，智能家居已蓬勃发展，成为人们关注的热点。 智能家居规模有大有小，用户可以选择向公司以订阅服务模式搭建，或利用中控器搭建控制平台，也可以从单一的产品开始着手搭建，甚至可以使用随身智能移动设备来搭建。安防监控、物业管理、讯息服务、医疗保健监护、家居远程管控是智能家居的主要功能。智能家居是一个复杂的系统，它使用计算机技术、微电子技术、通信技术将家庭智能化的所有功能集成起来，通过外部扩展模块实现与家电的互联。智能家居通常是将多个智能家居子系统集成起来，并且综合使用多种技术，向客户提供的一个整体的解决方案；总的来看，智能家居的结构比较复杂，后期维护有一定的隐忧。 智能家居的出现给用户带来便利，大大改善了人类的生活；但智能家居的背后也隐藏着不少的安全问题，如敏感数据被盗导致个人隐私泄漏、智能家居被非法入侵等情况。如知名的厂商贝尔金由于产品中签名漏洞等问题导致旗下多款产品被黑客入侵，典型的如儿童监视器便被黑客入侵成为了窃听器。另外传统网络本身的安全问题也会对智能家居造成一定的威胁。 影响智能家居安全的两大群体是智能家居制造商和用户。他们或能显着的提升智能家居的安全水平，或能将智能家居拖入危险的沼泽中。智能家居制造商的对安全方面可能的威胁主要有4个：厂商自设协议、采用的技术，几乎是封闭体系，很难互联互通；大多厂商们对安全知识的了解非常匮乏；厂商通常并不特别关注数据安全问题；硬件厂商在软件和升级方面做的一般都比较差。用户这边对安全的忽视也是相当大的，对于一个新兴的信息化服务工具，用户在安全方面的关注相对少，即使是有网络安全背景的用户也会忽略如重新设置安全密码这样基本的简单安全防范措施，这样即使厂商提供了强大的安全保护产品，黑客依旧可以轻松入侵用户的智能家居。 智能家居中的安全问题可以分为三类：破坏产品功能、毁坏家居、影响人类生活。破坏产品功能指的是黑客入侵攻击使得产品原有的功能失效，如警报系统失效无法再监控警示等；毁坏家居指的是黑客掌握控制权后命令产品不断运行以达到大大超过额定工作强度而导致该产品被毁坏；影响人类生活指的是用户的隐私数据被盗用后造成的一系列生活困扰(越来越多的黑客热衷于通过盗取信息牟取违法利益，从而让智能家居设备成了诱人的攻击目标)，以及黑客入侵后对用户的一系列恶作剧(如在用户休息时突然操控音响和灯光等设备)。另外智能家居本身也会对网络造成一定的安全威胁，如现已发

智能家居控制系统工作原理-结构图资料讲解

智能家居控制系统(smarthome control systems,简称SCS)，这名字听起来是不是很复杂？那现在我就带大家去详细了解智能家居控制系统的原理，看一看它的结构图，了解它到底是怎样为我们服务的。 智能家居控制系统简介 是以住宅为平台，家居电器及家电设备为主要控制对象，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施进行高效集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的控制管理系统，提升家居智能、安全、便利、舒适，并实现环保节能的综合智能家居网络控制系统平台。智能家居控制系统是智能家居核心，是智能家居控制功能实现的基础。 智能家居控制系统的工作原理 命令发射零碎

命令发射零碎的作用，重要是经过各类传感设备接纳各类传感信号，并触发控制命令或许经过人的自觉遥控、手动触发对应的发射类智能设备来收回控制命令，例如：温湿度传感器搜集室内的温湿度变化数据，按照需求设定温湿度变化的触发要求，当温度或湿度到达预设的触发要求时，就联动收回控制命令;当温度高时，空调开端制冷，当温度低时，空调开端制热。若装置了亮度传感器，则当室内光照亮度充足时，预设的灯光主动封闭，当室内光照亮度不够时，预设灯光主动打开。若安防人体感应器，当设防时，监测到有人在活动时，马上触发电话报警，当非设防形态时，感应到人，主动开启预设的灯光，当监测到无人时，主动封闭灯光。以上这少许场景的完成，都是经过各类传感器来主动感应触发完成智能控制，当然也能够间接人为手动触发控制命令，例如：经过各类智能遥控器、墙上智能面板、家庭局域网内的不约束一台电脑间接触发控制命令，若人不在室内，还能够经过电话或INTERNET长途控制来控制室内的全部设备。 命令执行零碎

智能制造概念详解及架构探究讲课稿

摘要: 智能制造概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 一、智能制造的内涵 (一)概念 关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造(Smart Manufacturing)”。 20世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特(Paul Kenneth Wright )、伯恩(David Alan Bourne)正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》(Smart Manufacturing)，就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。

麦格劳- 希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。 20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术(IMT)与智能制造系统(IMS)开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。 21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造(Smart Manufacturing)。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统(CPS)。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。

智能制造系统解决方案

智能制造系统解决方案 据行业专业人士分析，今后国内智能制造系统解决方案将面临三大发展趋势。 第一大趋势：智能制造是一项系统性工程，系统解决方案领域的合作将更加活跃。 智能制造发展具有复杂性、系统性，涉及设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命周期，涉及执行设备层、控制层、管理层、企业层、云服务层、网络层等企业系统架构，需要实现横向集成、纵向集成和端到端集成。限于资金投入不足、技术研发周期较长以及工艺壁垒等因素，单个系统解决方案商很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。 第二大趋势：智能制造系统架构将进一步完善，工业软件领域的集成与发展将成为重点。 从企业系统架构来看，国内目前还没有出现能够打通整个架构体系的智能制造解决方案商，但随着技术水平的不断进步，系统解决方案提供商将不断完善架构体系。智能制造系统解决方案主要依托于软硬件产品及系统，实现制造要素和资源的相互识别、实时交互、信息集成。从硬件层面来看，基于成本大幅降低的现实需要，硬件中通用性强的部分将日趋模块化、标准化发展。从软件层面来看，工业软件存在于智能制造的每个角落，智能制造解决方案将更加倚重于与硬件层关系密切的软件部分(SFC、MES、ERP、PLM)的集成与发展，其中MES是软件层中最核心部分。 第三大趋势：凭借技术积累和对行业的深刻理解，领先制造企业逐渐将行业系统解决方案作为新增长点。

近年来，领先制造企业积累了行业内相当程度的专业化知识、技术、能力，同时凭借其自身对行业工艺的深入理解，自用智能制造系统解决方案日趋成熟。面对智能制造巨大的市场空间，这些领先制造企业趋向于将自用解决方案提供给具有共性需求的同行业其他用户，寻求新的业务增长点。当前，已有深圳雷柏科技、陕鼓集团、企业将自身较为成熟的解决方案作为独立业务对外提供，也有徐工集团、大型制造企业，将内部信息技术部门转型为外部专业化的智能制造系统解决方案提供商。

工业互联网产业联盟通过《工业互联网体系架构》

工业互联网产业联盟通过《工业互联网体系架构》 来源：人民邮电报 8月12日，工业互联网产业联盟（以下简称“联盟”）工作组第二次全会在北京成功召开。会议由联盟秘书长余晓晖主持，工业和信息化部信息通信管理局、联盟理事长单位、副理事长单位、理事单位、成员单位、相关单位代表及业界专家等90家单位的223名代表出席了会议。会议审议了联盟总体组（含知识产权、边缘计算及工业大数据三个特设组）、需求组、技术与标准组、安全组、试验平台组、产业发展组以及国际合作组上半年工作总结、下半年工作计划及重点任务，新成立了频率工作组，通过了部分工作成果，审议了各工作组的输出文件，并就投融资机制议题进行了讨论。 通过《工业互联网体系架构（版本1.0）》 本次会议通过了《工业互联网体系架构（版本1.0）》。工业互联网体系架构是工业互联网的顶层设计，是对工业互联网重大需求、核心功能、关键要素的明晰和界定。该报告在总结分析国内外发展实践的基础上，明确了工业互联网的内涵，给出了工业互联网体系架构，提出网络、数据和安全是体系架构的三大核心，给出了实施建议。工业互联网体系架构是工业互联网产业联盟通过的第一份

报告，也是我国首个对工业互联网全面系统阐述的文件。该报告的发布，有利于推动业界对工业互联网形成共识，牵引工业互联网技术研发、标准化、应用部署和工业互联网生态建设，促进产业协同推进工业互联网发展。 正式成立频谱工作组 频谱是工业互联网的重要资源之一，为了满足工业互联网高速率、密集接入、高可靠性等需求，促进无线技术在工业互联网领域的应用，解决工业领域频谱使用存在的问题，保障工业互联网的健康发展，本次会议正式成立了频谱工作组，国家无线电监测中心任组长单位。频谱工作组将针对工业互联网开展频率使用评估、频率需求论证、候选频段和传播特性研究以及系统间电磁兼容性测试等工作，促进工业领域用频的全球协调一致，为国家频率规划提供参考和建议，服务“中国制造2025”战略实施。 通过工业互联网第一批验证示范平台立项结果 工业互联网验证示范平台征集定位于探索最佳实践，形成可复制的创新解决方案，输出通用的、标准的试验平台集，以事实标准推动中国标准制定。 本次会议通过了第一批共8个验证示范平台立项，包括生产质量管理、工业网络互联与数据采集、城镇智慧供水、云制造服务、AiBed养老监护、机床云制造平台安全互联、三一智能服务和工业互联网网络架构等平台，后续将进一步建立和完善验证示范平台项目跟踪与反馈机制，保证项目进度与质量。 为了给不同企业在工业互联网领域的差异化投融资需求匹配提供平台，借助资金纽带加速工业互联网联盟生态建设，本次会议对构建工业互联网产业联盟投融资平台的设想进行了探讨，建议在如下五个方面开展相关工作，包括在线提供投融资信息、协助联盟成员争取政府资金支持、组织投融资供需对接会、提供投融资相关咨询服务以及推动开展项目“众筹”等。 本次会议还对包括工业互联网标准体系框架（草案）、工业大数据白皮书（草案）、联盟工作机制等工作组输出文件进行了讨论。 工业和信息化部信息通信管理局业务资源处副处长林啸出席本次会议并进 行了总结发言。林啸对联盟自2月1日成立以来所开展的工作和取得的成绩表示

工业互联网平台介绍及应用案例

工业互联网平台介绍及应用案例

编写说明 工业互联网平台作为工业全要素链接的枢纽与工业资源配置的核心，在工业互联网体系架构中具有至关重要的地位。近期，国 务院《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明 确将构建网络、平台、安全三大功能体系作为其重点任务。在工业和 信息化部信息化和软件服务业司的指导下，《工业互联网平台白皮书》希望加强研究与交流，与业界共同推动工业互联网平台发展。 白皮书主要分为五个部分。第一部分重点提出了工业互联网 平台的体系架构与关键要素，明确了工业互联网平台是什么，有哪 些功能和作用。第二部分提出了工业互联网平台的技术体系，并重点对平台层、边缘层与应用层的主要技术创新趋势进行了探讨。第 三部分明确了工业互联网平台的产业体系，提出当前平台布局的四 种路径，以及平台与应用生态构建的主要模式。第四部分提出了工 业互联网平台的主要应用场景及案例。第五部分则重点面向平台企业，提出了平台发展的相关建议。

目录 一、把握工业互联网平台发展的战略机遇 (4) 二、典型工业互联网平台介绍及案例 (12) （一）航天云网-INDICS 平台 (12) （二）树根互联-根云平台 (15) （三）华为-OceanConnect IoT 平台 (21) （四）用友-精智丨用友工业互联网平台 (25) （五）中船工业-船舶工业智能运营平台 (31) （六）浪潮-浪潮工业互联网平台 (41) （七）宝信-宝信工业互联网平台 (45) （八）机智云-Gizwits IOT Enterprise 平台 (51) （九）GE-Predix平台 (55) （十）PTC-ThingWorx平台 (57) （十一）ABB-ABB Ability 平台 (59)

电力行业工业互联网应用报告

电力行业工业互联网 应用报告

目录 1工业互联网发展情况 (2) 2电力行业工业互联网实践 (108) 2.1行业基本情况及生产特点 (108) 2.2行业对工业互联网实施的业务需求 (110) 2.3细化应用场景一：火电机组运行特性分析 (112) 2.4细化应用场景二：炉管在线寿命评估与状态监测 (115) 2.5细化应用场景三：发电设备运行优化调度 (117) 2.6细化应用场景四：齿轮箱故障预警 (120) 3 结语 (123) 3.1 发现 (124) 3.2 建议 (125) 3.3 展望 (125)

1工业互联网发展情况 1.1工业互联网体系架构 工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式，见图 1 所示。 图 1 工业互联网体系架构 其中，网络体系是工业互联网的基础，将连接对象延 伸到工业全系统、全产业链、全价值链，可实现人、物品、机器、车间、企业等全要素，以及设计、研发、生产、管理、

服务等各环节的泛在深度互联，包括网络联接、标识解析、边缘计算等关键技 术。 平台体系是工业互联网的核心，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，其中平台技术是核心，承载 在平台之上的工业APP 技术是关键。 安全体系是工业互联网的保障，通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，增强设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力，识别 和抵御安全威胁，化解各种安全风险，构建工业智能化发展的安全可信环境，保障工业智能化的实现。 新模式新业态是我国工业互联网的特色应用。我国工业企业、信息通信企业、互联网企业积极开展工业互联网应用探索和模式创新，形成了智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等诸多新模式新业态。 1.2工业互联网重点领域标准化发展情况 网络与联接 在传统工业网络领域，虽然我国自主研发的工厂自动化用以太网（EPA）、面向工业过程自动化的无线网络（WIA-PA）等技术已成为国际标准，但在工业互联网整 体产业和技术方