工业互联网包含网络、平台、数据、安全,它既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施,也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式,同时也是一种新业态、新产业,将重塑企业形态、供应链和产业链。
网络体系是工业互联网基础
工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网络互联实现要素之间的数据传输,包括企业外网、企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络(TSN)、确定性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设,用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统,主要包含信息(IT)网络和控制(OT)网络。数据互通是通过对数据进行标准化描述和统一建模,实现要素之间传输信息的相互理解,数据互通涉及数据传输、数据语义语法等不同层面。标识解析体系实现要素的标记、管理和定位,由标识编码、标识解析系统和标识数据服务组成。我国标识解析体系包括五大国家顶级节点、国际根节点、二级节点、企业节点和递归节点。
平台体系是工业互联网中枢
工业互联网平台体系包括边缘层、IaaS、PaaS和SaaS四个层级,相当于工业互联网的“操作系统”,有四个主要作用。一是数据汇聚。网络层面采集的多源、异构、海量数据,传输至工业互联网平台,为深度分析和应用提供基础。二是建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具,结合数字孪生、工业智能等技术,对海量数据进行挖掘分析,实现数据驱动的科学决策和智能应用。三是知识复用。将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库,加速共性能力沉淀和普及。四是应用创新。面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景,提供各类工业APP、云化软件,帮助企业提质增效。
数据体系是工业互联网要素
工业互联网数据有三个特性。一是重要性。数据是实现数字化、网络化、智能化的基础,没有数据的采集、流通、汇聚、计算、分析,各类新模式就是无源之水,数字化转型也就成为无本之木。二是专业性。工业互联网数据的价值在于分析利用,分析利用的途径必须依赖行业知识和工业机理。三是复杂性。工业互联网运用的数据来源于“研产供销服”各环节,“人机料法环”各要素,ERP、MES、PLC等系统,维度和复杂度远超消费互联网,面临采集困难、格式各异、分析复杂等挑战。
安全体系是工业互联网保障
工业互联网安全体系涉及设备、控制、网络、平台、工业APP、数据等多方面网络安全问题,其核心任务就是通过监测预警、应急响应、检测评估、功能测试等手段确保工业互联网健康有序发展。与传统互联网安全相比,工业互联网安全具有三大特点。一是涉及范围广。工业互联网打破了传统工业相对封闭可信的环境,网络攻击可直达生产一线。二是造成影响大。工业互联网涵盖制造业、能源等实体经济领域,安全事件影响严重。三是企业防护基础弱。目前我国广大工业企业安全意识、防护能力仍然薄弱,整体安全保障能力有待进一步提升。
与消费互联网相比,工业互联网有着诸多本质不同,如连接对象不同、技术要求不同、用户属性不同等。工业互联网面向千行百业,必须与各行业各领域技术、知识、经验、痛点紧密结合,这不仅意味着工业互联网的多元性、专业性、复杂性更为突出,也决定了发展工业互联网非一日之功、难一蹴而就,需要持续发力、久久为功。
来源:人民邮电报
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