工業互聯網平臺的架構設計

孫小東，王勁松，李 強，徐 珂，楊 博，謝 皓

(中冶賽迪重慶信息技術有限公司，重慶 401122)

數字中國是新時代我國信息化發展的新戰略，是滿足人民群眾日益增長的美好生活需要的新舉措，也是驅動引領經濟高質量發展的新動力。工業作為國家經濟支柱，其數字化轉型已成為發展數字中國的必然條件，更是建設數字中國的關鍵內容。

21世紀以來，我國經過了信息技術高速發展的20年，數字經濟當前正在從消費、社交領域向著工業領域延伸[1]。一方面，在企業內部，物聯網、大數據、知識圖譜、機器視覺、AR/VR等新技術不斷應用于制造領域，幫助制造業構筑出一個數字化的生產空間，不僅能夠探索基于數據的工業機理知識模型，還能降低工業產品研發成本，提升工業服務質量。另一方面，互聯網技術改變了產業鏈上的企業關系，企業與企業之間的聯系變得更加緊密，跨行業、跨組織的合作不斷增多，未來企業將在競爭中合作、在合作中競爭。

工業企業在數字化轉型的過程中，產生的海量數據經過采集、清洗、關聯、加工、建模等處理程序后，統一匯聚到工業云平臺上，能夠幫助企業優化研發設計、制造過程、產品運營、資源管理、售后服務等各個生產環節[2]。而在當前，企業都已經充分認識到了物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術的價值，但是如何才能更快、更好、更有效地挖掘這些數據背后的價值，工業行業的各個企業仍在不斷地探索和前進。

1 工業互聯網概述

1.1 工業互聯網的本質

工業互聯網通過實現人與工業設備、信息軟件、業務系統、產品服務等的全面互聯，包括從作業區、車間到經營層、決策層的縱向互聯，以及產業上下游企業之間的橫向互聯，建立起生產全流程、價值全產業鏈的新一代工業生產和服務體系，應用范圍覆蓋產品從原材料采購、流程制造、產品生產到投入市場，再到報廢回收的全生命周期。

1.2 工業互聯網的目標

工業互聯網的目標是促進我國制造型企業的資源優化配置，加快傳統工業的轉型升級和持續發展，成為促進高質量發展的重要驅動，最終實現工業鏈條的全數字化[3]。

一是工業互聯網是基于云(包括私有、公有、混合等)的制造業數字化、網絡化、智能化，為工業企業提供了跨工序、跨系統、跨廠區、跨省市甚至跨國界的數據共享與互聯，使企業可以在全局層面對研發、生產、經營、服務等制造活動進行優化，為企業的技術創新和管理創新提供基礎條件，如圖1所示。同時，企業依靠工業互聯網平臺，可在更大范圍內打破物理和組織邊界的能力，便于打通企業內部、產業鏈上下游的數據孤島，實現有形資產和無形資源有效協同，形成真正意義的無邊界組織，實現價值發現和創造從傳統鏈條向價值網絡進行拓展。

圖1 工業互聯網功能規劃

二是工業互聯網是工業制造業轉型升級的最關鍵路徑[4]。工業互聯網是新一代互聯網與傳統工業高度融合的產物，是一套涵蓋可視化、數字化、智能化、網絡化等技術的綜合應用體系。工業互聯網的本質是通過建立實時、高速、全面的數據采集互聯體系，實現制造業的資源優化配置，提高生產全流程的運行效率，推動工業實體經濟的質量提升和效率提升。一方面，工業互聯網利用大數據技術深度挖掘傳統工業的發展潛力，通過引入新技術、新管理、新模式，為工業插上互聯網的翅膀、注入信息化的基因，加快傳統工業轉型升級的步伐。另一方面，工業互聯網加速先進制造業發展步伐，催生了遠距離操作、無人化維檢、個性化定制、網絡化協同、智能化服務、數字化管控等新型生產模式，可大大加速制造業的智能化轉型進程。

2 工業互聯網平臺架構

從系統架構的角度，工業互聯網平臺可從下到上劃分為四個層次，即邊緣接入層、基礎設施層、工業平臺層和工業應用層，如圖2所示。

2.1 邊緣接入層

邊緣接入層以數據采集與接入為基礎和根本，其本質是利用泛在網絡和感知技術對工業設備、信息系統、運營平臺、崗位管理等要素進行實施高速收集和中心匯聚。主要的數據接入與邊緣計算技術包括:

圖2 工業互聯網架構分層圖

1)設備和系統接入

現場控制系統由儀器儀表、PLC、DCS以及SCADA組成，邊緣接入層通過光纖、以太網等鏈路，將現場設備相關數據以有線或無線(包括5G)的方式遠程傳輸至工業互聯網平臺。

信息系統主要包括與實績、質量、物料、物流、排程等生產和經營相關的系統，如L2、MES、ERP、SCR、CRM等，以及與產品設計、技術相關的PLM等系統，都可以通過以太網上傳至工業互聯網平臺。

視頻系統包括生產、安保等監控攝像，可配置統一對外發布服務器上傳至工業互聯網平臺，其他系統或非結構化數據可通過錄入、導入等方式進行解決。

2)傳輸協議

開發工業物聯網中間件，兼容 OPC/OPC UA、ModBus、Socket、RS485、RS232、ProfiBus、ControlNet等各類工業通信協議，實現數據采集時的格式轉換和統一。同時，利用HTTP、MQTT、LoRa、NB-IoT等方式從企業的邊緣端將數據上傳到云端，實現數據的遠程自動接入。

3)邊緣計算

基于高性能計算芯片、實時高速處理方法等技術支撐，在工業設備、信息系統、智能終端等數據源頭的網絡一側進行數據的先處理和預處理，通過緩存以及簡單的智能分析應用，提升平臺整體的響應效率，與平臺端形成“邊緣<->中心”式的協同。

2.2 基礎設施層

基礎設施層即傳統的IaaS硬件層，其核心為虛擬化技術，同時，利用分布式存儲、并發式計算、高負載調度等新技術，實現計算機資源的動態管理，可根據客戶需求進行定制化的彈性分配與擴展，并確保系統資源利用的安全與隔離，為客戶提供可靠、穩定的云設施服務。

服務器虛擬化的目的是改善計算機資源的使用效率，如將單臺物理服務器虛擬成多臺虛擬服務器，供多個客戶同時使用，同時，針對虛擬服務器進行隔離以保證其安全性。服務器虛擬化依賴CPU虛擬化、Cache虛擬化和I/O虛擬化等資源虛擬化技術。但是服務器虛擬化只是IaaS的一種交付方式，物理硬件資源的交付也是IaaS的重要內容，但是，平臺可對物理硬件資源池和虛擬化資源池進行可視化的管理和配置是前提條件。

2.3 工業平臺層

工業平臺層即PaaS層，屬于工業互聯網的核心層，其根本在于IaaS平臺上構建一個可擴展的應用支持系統，為工業應用和服務軟件的開發提供一個良好的基礎平臺。

1)數據預處理

應用數據去重、上下限過濾、動態歸一化、異常檢測等方法對原始數據進行清洗預處理，為后續的數據關聯、建模、存儲、分析、可視化等應用提供高質量的數據來源。

2)數據處理與計算

集成Hadoop/Spark生態平臺，借助流計算、圖計算、實時計算、交互分析等分布式計算處理框架，滿足工業場景下海量傳感器數據的批處理、流處理等分析計算、應用挖掘需求。

集成技術視覺技術，利用圖像分類、對象識別、目標跟蹤、實例分割等方法，從單個或一系列圖像和視頻中提取、分析和理解有價值的數據和信息。

引入區塊鏈方法，利用其“不可篡改”“共識機制”“可追溯性”"等核心特點，支撐核心企業“自金融”模式的產業鏈運作需求。

3)數據存儲

基于內存數據庫、關系數據庫、時序數據庫、數據倉庫等不同的存儲機制，以及GFS、HDFS等分布式文件系統，共同適配海量數據存儲和大規模并發處理的需求，解決事務在分布式環境下執行的高速實時矛盾，同時實現大量設備傳感器數據的分區查詢、存儲等功能。

4)算法分析包

算法分析是大數據的核心技術，工業互聯網平臺應集成神經網絡、回歸預測、動態聚類、多目標分類、主因子分析、時間序列、廣義線性規劃等多種大數據算法，選擇合理的算法庫和算法引擎，兼容集中式計算與分布式計算，同時支撐數據密集型和計算密集型的算法任務。

5)應用開發

支持Java、Python、JavaScript、C/C++、Scala等多種語言編譯環境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和Jenkins等多種開發工具，建立高效、便捷的集成開發環境。

提供覆蓋微服務的注冊、發現、通信、編排、調用的管理機制和運行環境，支撐"松耦合"應用服務設計、開發、測試、集成和部署。

通過可視化編程工具，簡化系統的開發流程，支持用戶采用拖拽方式進行應用構建、測試、調試、擴展、升級等。

6)資源調度

通過實時監控應用服務的業務變化和底資源層的消耗情況，結合相應的調度工具和調度算法，為應用程序和單元提供合理的資源占用。

7)安全保障

數據接入安全:通過硬件防火墻技術、工業網關技術、工業級隔離計算、數據通信加密隧道技術，防止數據外泄或篡改、應用被攻擊或被偵聽，保障數據在源頭、傳輸、應用等全過程的安全可靠。

平臺安全:通過平臺UPS不間斷電源、虛機自動遷移、入侵實時檢測、網絡安全防御系統、惡意代碼防護、網站威脅防護、網頁防篡改等技術實現工業互聯網平臺的用電安全、系統安全、代碼安全、應用安全、數據安全、網站安全。

訪問安全:通過建立統一的接口訪問機制，限制用戶的應用訪問權限和相應的計算資源、網絡資源，實現對云平臺的訪問控制和安全識別， 防止非法用戶訪問。

2.4 工業應用層

開發大數據平臺不是目的，發掘數據背后的價值才是關鍵，也是一個產品、項目成敗的關鍵。所以，工業應用層的目的是對企業制造的各個活動環節進行高度抽象，其主要功能是為面向特定工業應用場景，利用冶煉、化工、能源、機械、電子等領域專業知識，結合工藝理論和生產實踐，將制造技術、經驗、知識和最佳實踐進行模塊化、再封裝。同時，運用數理統計、深度學習、視覺分析、語義識別及人工智能算法等，最終推動社會資源構建基礎的、共性的工業信息化應用模塊。

因此，工業應用層可將新一代信息技術與領域知識、算法分析形成深度融合，用戶通過對工業應用層接口的云端調用，可實現工業APP的定制化的快速開發、測試與部署，支持企業面向歷史數據、實時數據、時序數據的分析與挖掘，從而服務于采購透明化、庫存合理化、操控智能化、運維智能化、管理精細化、產品模塊化、銷售上線化等具體應用群，實現科學調配供應鏈資源，重構產業組織與制造模式，重塑企業與用戶關系，形成跨領域融合的工業生態，提升企業和產業鏈的運行效率和服務質量，實現制造業的智能化生產模式。

3 結 語

工業互聯網平臺作為工業智能制造發展的基礎載體，能夠實現海量數據的匯聚、建模和分析，將工業經驗知識化、軟件化與模塊化，開發基于技術創新和管理創新的智能生產應用服務，從而支撐生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置、產業生態培育等目標。

在新一代互聯網技術的發展和新一代工業革命的交匯時期，我國應基于工業互聯網平臺的四層架構，加快"萬物互聯"的工業大數據體系建設，推動工業實體經濟從大到強的徹底轉型，落實高質量發展的宏偉目標。