工业互联网体系架构.doc

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1、WORD 资料可编辑工业互联网体系架构专业整理分享WORD 资料可编辑明 编 写 说近年来 ，随 着以互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新 一 代信息技术与传统产业的加速融合 ， 全球新 一 轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起 ， 一 系列新的 生产方式、组织 方式和商业模部署成本 。为此， 在工业和信息化部指导下， 工业互联网产业联盟（以下简称 All ) 启动了工业互联网体系架构研究 ， 在总结国内外发展实践的基础上， 撰写了工业互联网体系架构报告 ( 1.0 版）， 提出了工业互联网的内涵、目标、体系架构、关键要素和发展方 。向报告旨在推动业界对工业互联网达成广泛共识， 以体

2、系架构为牵引，为联盟各项工作以及我国工业互联网的技术创新、标准制定、试验验证、应用实践 等提供参考和引导， 共同推动工业互联网的健康快速发展。工业互联网是 一 个长期发展和演进的过程 ， 毫无疑问 ， 目前我们对工业互联网的认识 还是初步和阶段性的 。联盟将根据国内外工业互联网的发展情况以及产业界的反馈意见 ， 在持续深入研究的基础上适时修订和发布报告新版 。Ol。专业整理分享WORD 资料可编辑（一）工业互联网的内涵工业互联网的内涵用千界定工业互联网的范畴和特征，明确工业互联网总体目标，是研究工业互联网的基础和出发点，我们认为，工业互联网是互联网和新代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的

3、产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。工业互联网可以重点从“网络”、 “数据”和“安全”三个方面来理解。其中，网络是基础，即通过物联网、互联网等技术实现工业全系统的互联互通，促进工业数据的充分流动和无缝集成；数据是核心，即通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用，形成基于数据的系统性智能，实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新，推动工业智能化发展；安全是保障，即通过构建

4、涵盖工业全系统的安全防护体系，保障工业智能化的实现。工业互联网的发展体现了多个产业生态系统的融合，是构建工业生态系统、实现工业智能化发展的必由之路。工业互联网与制造业的融合将带来四方面的智能化提升。一是智能化生产，即实现从单个机器到产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化，显著提升全流程生产效率、提高质量、降低成本。二是网络化协同，即形成众包众创、协同设计、协同制造、垂直电商等系列新模式， 大幅降低新产品开发制造成本、缩短产品上市周期。三是个性化定制，即苤千互联网获取用户个性化需求，通过灵活柔性组织设计、制造资源和生产流程，实现低成本大规模定制。四是服务化转型，即通过对产品运行的实时监测，提

5、供远程维护、故障预测、性能优化等一系列服务，并反馈优化产品设计，实现企业服务化转型。工业互联网驱动的制造业变革将是个长期过程，构建新的工业生产模式、资源组织方式也并非跋而就，将由局部到整体、由浅入深，最终实现信息通信技术在工业全要素、全领域、全产业链、全价值链的深度融合与集成应用。（二）工业互联网和智能制造的关系作为当前新轮产业变革的核心驱动和战略焦点，智能制造是基千物联网、互联网、大数据、云计算等新代信息技术，贯穿千设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能

6、化为核心，以端到端数据流为基础、以全面深度互专业整理分享WORD 资料可编辑联为支撑四大特征。智能制造与工业互联网有着紧密的联系，智能制造的实现主要依托两方面基础能力，是工业制造技术，包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；二 是工业互联网，包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业大数据平台等综合信息技术要素， 是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。因此我们认为，工业互联网是智能制造的关键基础，为其变革提供了必须的共性基础设施和能力，同时也可以用千支撑其他产业的智能化发展。专业整理分享WORD 资料

7、可编辑（一）工业互联网业务需求工业互联网的 业务需求可从工业和互联网两个视角分析 ，如图 1 所示。从工业视角看，工业互联网主要表现为从生产系统到商业系统的智能化，由内及外，生产系统自身通过采用信息通信技术，实现机器之间、机器与系统、企业上下游之间实时连接与智能交互，并带动商业活动优化。其业务需求包括面向工业体系各个层级的优化，如泛在感知、实时监测、精准控制、数据集成、运营优化、供应链协同、需求匹配、服务增值等业务需求。从互联网视角看，工业互联网主要表现为商业系统变革牵引生产系统的智能化，由外及内，从营销、服务、设计环节的互联网新模式新业态带动生产组织和制造模式的智能化变革。其业务 需求包括基

8、于互联网平台实现的精准营销、个性定制、智能服务、众包众创、协同设计、协同制造、 柔性制造等。图 1 工业互联网业务视图（二）工业互联网体系架构工业互联网的核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能，网络、数据、安全是工业和互联网两个视角的共性基础和支撑。其中， “网络”是工业系统互联和工业数据传输交换的支撑基础，包括网络互联体系、标识解析体系和应用支撑体系，表现为通过泛在互联的网络基础设施、健全适用的标识解析体系、集中通用的应用支撑体系，实现信息数据在生产系统各单元之间、生产系统与商业系统各主体之间的无缝传递，从而构建新型的机器通信、设备有线与无线连接方式，支撑形成实时感知、协同交 互的生产模式。

9、“数据”是工业智能化的核心驱动，包括数据采集交换、集成处理、建模分析、决策优化和专业整理分享WORD 资料可编辑反馈控制等功能模块，表现为通过海量数据的采集交换、异构数据的集成处理、机器数据的边缘计算、经验模型的固化迭代、基千云的大数据计算分析，实现对生产现场状况、协作企业信息、市场用户需求的精确计算和复杂分析，从而形成企业运营的管理决策以及机器运转的控制指令，驱动从机器设备、运营管理到商业活动的智能和优化。“安全是网络与数据在工业中应用的安全保障，包括设备安全、网络安全、控制安全、数据安全、应用安全和综合安全管理，表现为通过涵盖整个工业系统的安全管理体系，避免网络设施和系统软件受到内部和外部

10、攻击，降低企业数据被未经授权访问的风险，确保数据传输与存储的安全性 ，实现对工业生产系统和商业系统的全方位保护。工业互联网体系架构如圈 2 所示。图 2 工业互联网体系架构基千工业互联网的网络、数据与安全，工业互联网将构建面向工业智能化发展的三大优化闭环。一是面向机器设备运行优化的闭环，核心是基千对机器操作数据、生产环境数据的实时感知和边缘计算，实现机器设备的动态优化调整，构建智能机器和柔性产线；二是面向生产运营优化的闭环，核心是基于信息系统数据、制造执行系统数据、控制系统数据的集成处理和大数据建模分析，实现生产运营管理的动态优化调整，形成各种场景下的智能生产模式；三是面向企业协同、用户交互与

11、产品服务优化的闭环，核心是基于供应链数据、用户需求数据、产品服务数据的综合集成与分析，实现企业资源组织和商业活动的创新，形成网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式。专业整理分享WORD 资料可编辑（一）工业互联网网络体系框架随着智能制造的发展，工厂内部数字化、网络化、智能化及其与外部数据交换需求逐步增加，工业互联网呈现以三类企业主体、七类互联主体、八种互联类型 为特点 的互联体系 ，如图 3 所示。图 3 工业 互联网 互联示 意三类企业主体包括工业制造企业、工业服务企业（围绕设计、制造、供应、服务等环节提供服务的各类企业）和互联网企业，这三类企业的角色在不断渗透、相互转换。七类互联主体包

12、括在制品、智能机器、工厂控制系统、工厂云平台（及管理软件）、智能产品、工业互联网应用，工业互联网将互联主体从机传统的自动化控制进一步扩展为产品全生命周期的各个环节。八种互联类型包括了七类互联主体之间复杂多样的互联关系，成为连接设计能力、生产能力、商业能力以及用户服务的复杂网络系统。以上互联需求的发展 ， 促使工厂网络发生新的变革 ， 形成工业互联网整体网络架构 ，如图 4所示。图 4 工业 互联网 整 体网络体系目标框架专业整理分享WORD 资料可编辑与现有互联网包含互联体系、 DNS 体系、应用服务体系三个体系相类似 ， 工业互联网也包含三个重要体系。一是网络互联体 系， 即以工厂网络 IP

13、 化改造为基础的 工业网络体系。包括工厂内部网络和工厂外部网络“两大网络”。工厂内部网络用千连接在制品、智能机器、工业控制 系统、人等主体 ， 包含工厂 IT 网络和工厂 OT ( 工业生产与控制）网络。工厂外部网络用于连接企业上下游、企业与智能产品、企业与用户等主体。二是地址与标识体系，即由网络地址资源、 标识、解析系统构成的关键基础资源体系。工业互联网标识，类似千互联网域名，用千识别产品、 设备、原材料等物体。工业互联网标识解析系统，用千实现对上述物体的解析，即通过将工业互 联网标识翻译为该物体的地址或其对应信息服务器的地址，从而找到该物体或其相关信息。三是 应用支撑体系，即工业互联网业务

14、应用交互和支撑能力，包含工业云平台和工厂云平台，及其提 供的各种资源的服务化表述、应用协议。（二）工业互联网网络互联体系1、工厂内部网络( 1 ) 现状分析工厂内 部网络是在工厂内 部用千生产要素以 及 IT 系统之间互联的网络。总体来看 ， 工厂内部网络呈现“两层三级”的结构 ，如图 5 所示。”两层”是指“工厂 OT 网络”和“工厂 IT 网络 ; 三级”是根据目前工厂管理层级的划分，网络也被分为“现场级”、 “车间级”、 “工厂级企业级”三个层次，每层之间的网络配置和管理策略相互独立。专业整理分享WORD 资料可编辑图 5 工厂网络连接现状专业整理分享WORD 资料可编辑其中 ，工厂 O

15、T 网络主要用千连接生产现场的控制器（如 PLC、DCS、FCS) 、传感器、伺服器、监控设备等部件。工厂 OT 网络的主要实现技术分 为现场总 线和工业以太网两大类。工厂 IT 网络主要由 IP 网络构成 ， 并通过网关设备实现与互联网和工厂 OT 网络的互联和安全隔离。( 2 ) 存在的问题目前工厂内部网络“两层三级”这种技术体系和网络结构相互隔离的状况使 IT 系统与生产现场之间的通信存在较多障碍。是工业控制网络与工厂信息网络的技术标准各异，难以融合互通。二是工业生产全流程存在大量”信息死角”，亟需实现网络全覆盖。三是工厂网络静态配置、刚性组织的方式难以满足未来用户定制、柔性生产的需要。

16、( 3 ) 发展趋势为适应智能制造发展 ， 工厂内部网络呈现扁平化、 IP 化、无线化及灵活组网的发展趋势。工厂内网络扁平化。是随 着智能机器发展和智能分析的 集中 ，工厂 OT 系统将逐渐打破车间级、现场级分层次组网模式，智能机器之间将逐渐实现直接的横向互联。二是整个工厂管理控制系统扁平化 ，包括 IT 系统和 OT 系统部分功能融合 （如 HMI) , 或通过工业云平台方式实现，实时控制功能下沉到智能机器 ，促使 IT 与 OT 网络逐步融合 为同一张全互 联网络。工厂内网络以 太网 / IP 化趋势。随着工业网络技术的发展演进 ， 现场总线正在逐步被工业以太网替代。未来，工业内有线连接将

17、被具有以太网物理接口的网络主导，同时基千通用标准的工业以太网逐步取代各种私有的工业以太网，并实现控制数据与信息数据同口传输。随着以太网的广泛使 用 ， 工业网络的 IP 化趋势将更 为凸 显，IP 技术将由 IP 网络向 OT 网络延伸 ， 实现信息 网络的 IP 到底 ，从而使得 IT 与OT节点（机器）直接可达。而为解决大量支持 IP 的装备接入问题 ，1Pv6 技术将在工厂内 广泛应用。工厂内无线网络成为有线网络的重要补充。无线技术逐步向工业领域渗透，呈现从信息采集到生产控制，从局部方案到全网方案的发展趋势。目前无线技术主要用千信息的采集、非实时控制和 工厂内 部信息 化等，Wi-Fi

18、、Zigb ee 、2G/ 3G/ LTE、面向 工业过程自 动化的 无线网络 WIA-PA 、Wirele ssHA RT 及 ISA l 00.1 l a 等技术已 在工厂内 获得部分使 用。对千低功耗、 广覆盖、大连接等工业信息采集和控制场景 ，NB-lo T 将会成为较好 的技术选择。同时无线技术正逐步向工业实时控制领域渗透 ， 成为现有工业有线控制网络有力的 补充或替代 ，如 5G 已明确将工业控制作为其低 时延、高可靠的重要应用场景 ，3GPP也已开展相关的研究工作 ， 对应用场景、需求、关键技术等进行全面的梳理 ，此外 IEC 正在制定工厂自动化无线网络 WIA-FA 技术标准。

19、工厂内网络灵活化组网。未来基千智能机器柔性生产将实现生产域根据需求进行灵活重构，智能机器可在不同生产域间迁移和转换，并在生产域内实现即插即用。这需要工厂网络的灵活组网， 实现网络层资源可编排能力 ， 软件定义网络 (SDN) 是其中实现方式之。专业整理分享WORD 资料可编辑( 4 ) 目 标架构图 6 工厂内部网络目标架构工业互联网场景下工厂内部网络方案将包括五个主要环节 ，如图 6 所示 ， 是工厂 IT 网络。为适应互联网的发 展趋势 ， 同时也 为了工厂内庞大数量的 生产、监控终端接入 ，IT 网络应该基千1Pv 6 或支持 1Pv4/ 1Pv 6 双栈。二是工厂 OT 网络。工业以

20、太网将逐步替代现场总线 ，实现 e 网到底 ,同时在以 太网向 下延伸基础上实现智能机器、 传感器、执行器等的 I P 化或 1Pv 6 化。 三是直达智能机器和在制品的 连接。智能机器、传感器、在制品等生产现场设备、物品将实现到 IT 网络的直达连接以实现对生产现场的实时数据采集等功能。四是泛在的无线连接。生产现场的智能机器、在制品、传感器、运送设备等将通过各类无线技术实现连接，根据设备能耗、传送距离等可采用Zig b e e 等短距离通信技术或 Wi-Fi 、 LTE增强、 NB-loT 、 5G 等无线技术。五是基于 SON 的IT/OT 组网方案。 IT 网络和 OT网络采用 SON技

21、术 ， 实现控制平面与转发平面的分离 ，通过 SON 控制器与制造控制系统 （如 MES 等）协同进行网络资源调度 ， 支撑柔性制造和生产自组织。2、工厂外部网络( 1 ) 现状分析工厂外部网络主要是指以支撑工业全生命周期各项活动为目的，用千连接企业上下游之间、企业与智能产品、企业与用户之间的网络。目前，大量工业企业已经与公众互联网之间实现互联，但互联网为工业生产带来的价值仍比较有限。从互联形式上来看，工厂的生产流程和企业管理流 程仍封闭在工厂内部，从公众互联网的角度来看，工厂内部仍是个“黑盒”。从应用形式上看， 工厂与互联网的结合主要是在产品销售和供应链管理等环节，互联网在工业生产全生命周期

22、中的资源优化配置作用仍未充分体现。( 2 ) 存在的问题目前以 1Pv 4 公众互联网为主体的工厂外部网络承载未来工业互联网应用存在四个方面主要问 题，专业整理分享WORD 资料可编辑是网络性能难以满足。公众互联网没有服务质量的保证，难以满足工业生产与互联网融合专业整理分享WORD 资料可编辑后对网络提出的低时延、高可靠、服务质量保证的需求。二是网络承载能力难以满足。目前的公众互联网业务承载和隔离能 力较弱 ，在 VPN专网上能够承载的 VPN 数量也有限 ， 难以满足大量工业企业专线互连的要求。三是网络安全威胁。工业互联网应用对网络安全的要求进步提升， 目前互联网的 安全能力有待提高。四是网

23、络地址空间有限。目前以 1Pv 4 为基础的公众互联网自身面临地址枯竭的局面，难以承载工业互联网数以百亿终端接入的要求。( 3 ) 发展趋势随着网络和信息技术、服务模式的发展，原来局限在工厂内的工业生产过程逐步扩展到外部网络 ， 工业生产信息 系统与互联网正在走向深度协同与融合 ，包括 IT 系统与互联网的融合、 OT 系统与互联网的协同、企业专网与互联网的融合、产品服务与互联网的融合。企业 IT 系统与互联网融合从网络层面来看是工厂内部 IT 网络向外网的 延伸。企业将其 IT 系统（如 ERP、CRM等）托管在互联网的云服务平台中 ， 或利用 Sa a s 服务商提供的企业 IT 软件服务

24、。OT 系统与互联网协同从网络层面看是部分 OT 系统网络向外网的延伸。在一些人力较难达到 ，且又需要实现生 产过程调整和维护的 场景下 ， 需要通过可靠的互联网连接 ， 实现远程的 OT 系统控制。目前互联网的质量对千时延、抖动、可靠性有极高要求的实时控制还无法承载。企业专网与互联网融合是将在公众网络中为企业生成独立的网络平面，并可对带宽、服务质量等进行灵活快速定制。这类业务场景需要提供独立的网络资源控制能力，开放的网络可编程能力，以及定制化的网络资源（如带宽、服务质量等）。目前的互联网尚不支持此类业务场景，需要网络虚拟化及软件定义网络技术的进一步发展与部署。产品服务与互联网融合将通过智能工

25、业产品的信息采集和联网能力为工业企业提供新的产品服务模式。工业企业基千这些平台可以为用户提供产品监测、预测性维护等延伸服务，从而延长了工业生产的价值链。这类业务的基础是对海量产品的数据采集与监测，需要通过无线等技术实现工业产品的泛在接入。工厂与公众网络的互联需求不断增强和扩展，新型互联的出现对现有公众网络不断提出新的需求，一是支持百亿终端接入，联网的工业装备及产品数量将达到百亿级水平。二是支持百级业务平面 ， 考虑工业现场 OT、IT 各类应用以 及未来业务发展 ， 不同质量要求的业务平面应达到数百级别。三是支持百万用户隔离 ， 全国规模以 上工业企业数量在 50 到 60 万家左右 ， 每个

26、企业按照3 到 5 个 VPN需求计 ， 网络的承载能 力需达到百万级 VPN水平。四是提供全程服务质量保证 ， 满足不同工业互联网应用端到端的网络质量可靠性要求。五是提供网络编排能力，网络应通过开放接口支持工业和其他行业用户对网络功能和协议进行自定义。六是提供内嵌安全能力，实现内生安全与网络可溯源以便保障关键应用安全。工业与外部网络的进步融合，将推动个性化定制、远程监控、智能产品服务等全新的制造和服务模式。为此，工厂外部网络需要具备更高速率、更高质量、更低时延、安全可靠、灵活组网等能力 ， 这些需求在目前的互联网上还无法满足 ， 需采用 5G、软件定义网络 (SDN) 、网络功能专业整理分享

27、WORD 资料可编辑虚拟化 (N FV) 等一系列新的网络技术研究和部署来支撑工业互联网发展。专业整理分享WORD 资料可编辑( 4 ) 目 标架构图 7 工厂外部网络目标架构工业互联网场景下工厂外部网络方案将包括四个主要环节 ，如图 7 所示 ，是基千 1Pv 6 的公众互联网。工业互联网的终端数量将达到数百亿量级 ，1Pv 6 在公众互联网中的部署势在必行 ，同时还需要考虑 1Pv 4 到 1Pv6 的 过渡网络方案。二是基千 SON的工业互联网专网或 VPN。对一 些网络质量要求较高 ， 或比较 关键的 业务 ， 需要用专网或 VPN的方式来承载。专网中需要利用SON、NFV 等技术实现

28、业务、 流量的隔离 ， 并实现网络的开放可编程。三是 泛在无线接入。利用NB-loT 、 LTE 增强、 5G 等技术 ， 实现对各类为满足各类海量的 智能产品的无线接入。四是支持工业云平台的接入和数据采集。工厂外部网络支持企业信息化系统、生产控制系统，以及各类 智能产品向工业云平台的数据传送和服务质量保证。（三）工业互联网地址与标识解析体系1、标识及标识解析体系( 1 ) 现状分析如同域名系统 (DNS) 在互联网中的作用一样 ， 标识解析体系是工业互联网的关键神经系统。工业互联网中的标识，就类似于互联网中的域名，是识别和管理物品、信息、机器的关键基础资源。工业互联网中的标识解析系统，就类似

29、互联网中的域名解析系统，是整个网络实现互联互通的关 键基础设施。目前国内外存在多种标识编码及标识解析方案。标识编码方面尚未统，中小型企业内部大量使用自定义的私有标识，而涉及流通环节的供应链管理、产品溯源等应用模式正在逐步尝试跨企业的公有标识。标识解析方面总体可分成两大发展路径。以是否基千 DNS 区分 ， 标识解析体系发展存在两条路径 （改良路径和变革路径 ）。 改良路径仍基千互联网 DNS系统 ， 对现有互联网DNS系统进行适当改进来实现标识解析 ， 其中以美国 GS1 / EPCglob al 组织针对 EPC编码专业整理分享WORD 资料可编辑提出的 O NS 解析系统相对成熟。国际 上

30、主要的标识 解析体系在中国都授权设 立了分支机构 ，如电子标准化院组建的 0 1D注册中心 ， 物品编码中心负责国内的 EPC 编码分配。同时我国相 关单 位也在基于 DN S 系统积极探索其 它改良 方案 ， 如中科院计算机网络信息中心的物联网异构标识解析NIOT 方案 ， 中国信息 通信研究院 CID 编码体系。国内单 位通过在我国 家顶级域 .C N 下注册二级域名，形成境内标识解析系统。同时为改变域名解析系统长期受制于美国的局面，国内互联网企业 （天地互连公司） 开展了根节点拓展实验 “雪人计划” 。变革路径采用区别于 DN S 的标识解析技术 ，目 前主要是 数字对象名称管理机构 (

31、DO NA 基金会）提出的 Ha nd le 方案 ， 未来还可能出现新的技术方案。 Ha n d le 方案采用平行根技术 ， 实现各国共同管理和维护根区文件 ， 现已在 ITU、 美、德及我国设置了 4 个根服务器 ， 既可以独立于 DNS 又能够与现有 DN S 兼容。电子所负责运营中国根。目前各方案在国内均已启动并形成定规模布局，且不同方案之间已具备互通能力，可以互相兼容、互通和共存。( 2 ) 存在的问题为支撑工业互联网发展，标识解析体系面临一些新的需求和挑战，现有标识解析体系尚难以完全满足这些需求。一是功能方面，由于工业互联网中的主体对象来源复杂、标识形式多样、难以统，需要支持异构

32、兼容性和有效扩展性。二是性能方面，工业互联网的标识数据将大大超过现有的互联网标识数据，需要工业互联网标识解析系统具有高效性和可靠性，针对工厂内柔性制造等特定场景还需要保障较低的解析时延。三是安全方面，由千工业互联网标识解析系统中存储了更多涉及到国计民生敏感数据，所以需要提供隐私保护、真实认证、抗攻击能力，攻击溯源能力。四是管控方面，标识是工业互联网重要的基础资源，可以反映和统计分析工业运行状态，需要更加公正平等的治理体系。目前主要标识解析系统是否能够满足工业互联网在功能、性能、安全、管控等方面的需求还需要检验。( 3 ) 发展趋势闭环的私有标识及解析系统正在逐步向开环的公共标识及解析系统演进。

33、目前标识技术在资产管理、物流管理等部分环节得到应用和推广，并正在向生产环节渗透，如产线可以通过自动读取在制品标签标识来匹配相应的处理。随着面向产品全生命周期管理及跨企业产品信息交互需求的增加，将推动企业标识系统与公共标识解析的对接。标识对象也将随着自动化标识技术的应用逐步扩展，初期可能侧重产品标识，逐步覆盖原材料、软件系统等各种管理对象和要素。多种标识解析体系在定时期内共存。基千改良路径的方案和基千变革路径的方案在国内外均已启动并形成一定规模布局。从目前看，已有的标识类应用现状难以打破，短期内难以实现标识解析体系的统一。且目前多种方案已具备互通能力，可以相互兼容、互通和共存。公平对等是标识 解

34、析的 重要发 展方向。传统 互联网的 治理格局长期不变 ， DNS 域名系统的最高管理权掌握在少数国家手中，这种集中化的单边管理机制既容易受到黑客攻击，又存在控制专业整理分享WORD 资料可编辑权争议问题。目前 ，国内 外 已 经提出并开始布局多种新型标识解析体系方案 ， 如 O NS 在 2.0 版本已经支持并 连根， Ha ndle 采用平行根设 计， 其共同特征是倾向千分布式的多边管理机制 ， 更加强调公平、对等。2、工业互联网地址工业互联网发 展需要大量的 IP 地 址。 工业互联网需 要支撑海量智能机器、智能 产品的接入 ，而目前已趋千枯竭的 1Pv 4 地 址难以满 足未 来 工

35、业互联网 发展的 海量地 址空间需 求。 因此 1Pv6 是工业互 联网络发 展的 必然选择。 1P v6 在解决工 业 互联网地 址需 求的 同时 ，也 能为工 厂内 网各设备提供全球唯一地址，为更好的进行数据交互和信息整合提供了条件。1P v6 在工 业互 联网 应 用的技术 和 管理将 成为研 究热点 。1P v6 虽 然已经研究了多年 ，但工业应用有其特殊性，尤其是工厂内网在安全性、可靠性、网络性能等方面都有较高的要求，因此 1Pv6与工业互联网结 合的技术需 要 进步深 入研 究。 同时 ，工业生 产 关系国 计民 生，提前开展1Pv6 地 址在工 业互联 网中分配和管理的 研究 ，

36、将有利千提 高主管部门的 互联网监 管水平。（四）工业互联网应用支撑体系( 1 ) 现状分析工业互联网应用支撑体系包括三个层面，是实现工业互联网应用、系统与设备之间数据集成的应用使能技术，二是工业互联网应用服务平台，三是服务化封装与集成。工业互联网应用、系统与设备集成的应用使能技术是支撑工业企业内部或工业企业与互联网数据分析平台之间实现数据 集成和互操作的基础协议。与互联网中的 HTM L等协议类似 ， 工业互联网中的应用使能技术的主要作用是在异构系统（不同的操作系统、不同的硬件架构等）之间 实现数据层面的相互“理解” ， 实现信息集成与互操作。 OPC 是目 前 应用较广泛的工厂内 应用使能

37、技术，其定义了套通用的数据描述和语法表达方法（信息模型），每个系统可以将各自的 数据信息以OPC 的 格式进行组织 ，从 而可以被其他系统所获取和集成。工业互联网应用服务平台目前主要体现为可集成部署各类工业云服务能力和资源的平台， 以实现在线设计研发、协同开发等工业云计算服务。这类服务主要面向中小工业企业。是通过在线的集成设计云服务可以为工业企业提供设计资源和工具服务。二是开展基千云平台的多方协作、设计众包等新型开发方式，实现制造资源高效整合。目前也逐步出现些工业云服务平台， 通过利用应用使能技术，实现对生产现场数据的有效采集与分析，并将结果应用千企业管理与决 策。目前工业企业服务化集成主要集

38、中在工厂运营层信息系统中，大型企业通过企业服务总线(ES B) 将 ERP、 C RM、M ES等信息系统通过 SO A 化的 形式进行资源组织 ，为企 业运营提供基础管理支撑。在此基础上 ， 向工厂车间下沉的 MES 或者 SC ADA 系统基本停留在业务 逻辑预专业整理分享WORD 资料可编辑置开发、数据库 为中心的交互模式 ， 而底层设备、物料等生 产资源仍无法实现 SO A 化的服务资源调度。( 2 ) 存在的问题目前工业互联网应用支撑体系仍在发展的初期，存在三个主要问题：是工业云平台的标准化和规范化问题。目前面向工业云平台缺乏标准与规范，企业可能会针对云服务商业务绑定、数据迁移、数据

39、安全等问题有所顾虑。二是应用使能技术通用性问题。目前 OPC 在工厂内部获得了较广泛的应用 ， 在一定程度上解决了设备与系统信息 交互与集成问题 ，但是 OPC仅规范了读写格式，对于设备与系统缺乏结构化、模型化的规范化表示，因此对上层应用系统来说仍然是独立的 10/变量或功能 ，系统 集成和业务逻辑复杂。三是服务化有待发展与探索。目前企业级各个信息系统已可以实现基千 SO A 的集成 ， 但生产控制层面主要还是基千定制协议和定制逻辑 ，难以快速进行服务组合与设计。此外如何实现生产企业内部业务及数据的互联网服务化，还需探索。( 3 ) 发展趋势云计算逐步引 入到工厂内 部和工厂外部。一是以 la

40、 aS 模式 为 基础开展工厂私有云和公共云建设。云计算为工业企业 IT 建设提供了更加高效率、低成本、可扩展的 方式 ，通过 la aS 可以在不对现有企业 IT 架构进行较大改变的 情况下 ， 实现系统到云端的平滑迁移。些大企业可以自建私有云平台，或采用混合云模式充分利用公共云的能力，而中小企业则更多利用公共云服务，提升其 IT 建设能 力。二是以 Pa aS 平台构建工业应用新模式。 Pa aS 平台既有后端强大计算、存储能力的 支撑 ， 同时前端又可以以 简单易用的 REST接口实现应用的 快速 构建 ， 可以满足工业企业对预测维护等创新应用的 快速 开发、部署需 求。对千传统 Pa

41、aS 平台来说 ， 面对工业互联网应用 需求，需要实现对设计、生产、供应等各个环节的数据采集能力，并在云端构建面向工业各领域 的特有分析模型和通用应用支撑能 力。三是以 Sa a s 平台向企业直接提供 IT 应用服务。目前已经有厂商针对企业管理、协同研发等领域提供 Sa a s 服务 ，随 着工业互联网的发展 ， 面向工业领域的 Sa a s 服务将逐步丰富 ， 形成覆盖研发设计、协同制造、企业管理、产品服务等全流程的 应用产品。中小企业利用 Sa a s 服务可以快速构建覆盖全生命周期的多样化应用。应用使能技术工厂内外呈现不同趋势。一是工厂内不同系统间的数据集成协议。工厂内部以OPC-UA

42、为代表 的数据集成协议将得到更加广泛的 应用 ， 成为连接生产 设备和 IT 系统的“数据总线 ，以 解决由千制造控制系统、 IT 系统类型众多、厂商各异 ， 数据格式、模型不同 ， 无法被 其他系统所”理解”和处理的问题。二是工业设备、产品到云平台之间的数据集成协议。工业设备、产品到云平台之间的数据集成协议则会形成以开放标准为主的协议集，为实现对产品制造、使用、 维护等过程中数据的充分分析与利用，发挥生产、产品数据的最大价值，需要将来自生产现场和 智能产品的异构数据通过网关或消息中间件的转换形成统一模型的数据信息发送到云端，实现集 中分析处理。目 前实现从生产现场到云端的 应用数据集成协议

43、类型很 多，如 O ASIS 的 MQTT和AMQP,IETF 的 CoAP 和 XMPP等。专业整理分享WORD 资料可编辑服务化封装与集成成为解决异构应用、系统与设备协同的重要手段。随着工业互联网的发展，各种智能设备、控制系统、信息系统、智能产品等将在工厂内部及整个互联网中实现互联与协作，通过对这些设备与系统的功能进行服务化封装，如通过服务化将生产设备由传统的数据源变为可重组的服务单元，从而可以简化各类业务与应用系统开发，并正在成为重要的发展方向。其中， 基千语义的服务化封装，可以有效解决异构设备与系统的抽象与可认知间题，而受到产业的积极 推进。4 ) 目 标架构图 8 工业互联网应用支撑

44、体系工业互联网场景下应用支撑体系方案将包括四个主要环节 ，如图 8 所示 ， 一是工厂云平台。在大型企业内部建设专有云平台 ， 实现企业工厂内的 IT 系统 集中化建设 ， 并通过标准化的数据集成，对内开展数据分析和运营优化。还可以考虑混合云模式，将部分数据能力及信息系统移植到公共云平台上，便千实现基千互联网的信息共享与服务协作。二是公共工业云服务平台。面向中小工业企业开展设计协同、供应链协同、制造协同、服务协同等新型工业互联网应用模式，及提供 Sa a s 类服务。三是面向行业或大型企业的专用工业云服务平台。面向大型企业或特定行业 ，提供以工业数据分析为基础的 专用云计算服务。四是工厂内各生

45、产设备、控制系统和 IT 系统间的数据集成协议 ，以 及生产设备、 IT 系统到工厂外云平台间的数据集成和传送协议。专业整理分享WORD 资料可编辑（一）工业大数据内涵特征工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基千网络互联和大数据技术，贯穿千工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。现场设备数据是来源千工业生产线设备、机器、产品等方面的数据，多由传感器、设备仪器仪表、工业控制系统进行采集产生，

46、包括设备的运行数据、生产环境数据等。生产管理数据是指传统信息管理系统中产生的数据 ，如 SCM、 C RM、 ERP、MES等。外部数据是指来源千工厂外部的数据 ，主要包括来自互联网的市场、环境、客户、政府、供应链等外部环境的信息和数据。工业大数据具有五大特征。是数据体量巨大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入 ， 大型工业企业的数据集将达到 PB 级甚至 EB 级别。 二是数据分布 广泛 ， 分布于机器设备、 工业产品、管理系统、互联网等各个环节。三是结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据， 也有非结构化数据。四是数据处理速度需求多样，生产现场级要求实现实时时间分析达到毫秒级， 管

47、理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。五是对数据分析的置信度要求较高，相关关系 分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，追踪挖掘因 果关系。（二）工业互联网大数据功能架构工业互联网数据架构，从功能视角看，主要由数据采集与交换、数据预处理与存储、数据建模、数据分析和数据驱动下的决策与控制应用四个层次五大部分组成 ， 如图 9 所示。图 9 工业互联网数据体系参考架构专业整理分享WORD 资料可编辑数据采集与交换层主要实现工业各环节数据的采集与交换，数据源既包含来自传感器、SC ADA、 M ES、 ERP 等内部系统的 数据 ， 也包含来自企业外部的数据 ， 主要包含对象 感知、实时采集与批量采集、数据核查、数据路由等功能。数据预处理与存储层的关键目标