基于AI與工業互聯網推進工業智能化升級

摘要：當前，我國制造業正經歷一場由數字化轉型驅動的智能化升級變革，其核心在于加速融合人工智能、工業互聯網及5G技術。未來，這些技術將深度融入制造業的各個層面，精準匹配并引領社會需求的多元化發展。基于此，本文闡述了AI與工業互聯網技術的研究背景，分析了基于AI與工業互聯網推進工業智能化升級的策略，提出了基于AI與工業互聯網推進工業智能化升級平臺設計，明確了總體思路、系統架構、通信架構等，以供參考。

關鍵詞：AI；人工智能；工業互聯網；智能化升級

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.02.053

中圖分類號：F 424；TN 92；TP 18" " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）02-0-03

Promote Industrial Intelligence Upgrading Based on AI and Industrial Internet

MOU Wenqing

（Shandong Jierui Digital Technology Co.， Ltd.， Yantai 264003， China）

Abstract： China's manufacturing industry is undergoing an intelligent upgrading transformation driven by digital transformation. Its core is to accelerate the integration of artificial intelligence， industrial Internet and 5G technology. In the future， these technologies will be deeply integrated into various aspects of the manufacturing industry， accurately matching and leading the diversified development of social needs. Based on this， the paper expounds the research background of AI and industrial Internet technology， analyzes the strategy of promoting industrial intelligence upgrading based on AI and industrial Internet， puts forward the design of industrial intelligence upgrading platform based on AI and industrial Internet， and clarifies the overall idea， system architecture， communication architecture， etc. for reference.

Keywords： AI; artificial intelligence; industrial internet; intelligent upgrade

近年來，工業人工智能技術的快速發展與工業互聯網體系的不斷完善，共同為智能制造的深化注入了新的活力。我國工業互聯網市場已跨越萬億元門檻，作為科技革命與產業變革的重要推手，人工智能與工業互聯網的深度融合，正為制造業各領域開辟數字化轉型的新路徑，釋放強大發展動能，進一步鞏固并強化了中國制造業在全球的領先地位。

1" "工業互聯網

工業互聯網作為信息技術與制造業深度融合的典范，正構建起智能制造發展的堅實支撐平臺。其概念起源可追溯到2012年11月，由美國通用電氣公司首次提出。美國的工業互聯網愿景超越了單純的人、機、物、系統連接層面，聚焦于工業大數據的深度利用與分析，挖掘數據中的潛在價值，為企業運營管理與生產流程優化開辟新的增長點。2021年初，美國工業互聯網聯盟（IIC）與智能制造領先機構（CESMII）建立戰略伙伴關系，深化了雙方在智能制造推進上的協同作用。工業4.0戰略是德國推動制造業智能化轉型的核心戰略，通過信息技術與通信技術的深度融合，實現機器與工業流程的高度智能化連接。該戰略不僅維護了德國裝備制造業的全球領先地位，還致力于將ICT技術深度融合至其傳統高科技戰略中，使德國成為全球智能制造技術的領軍者。同時，德國還積極為信息物理系統（CPS）相關技術和產品培育新興市場。2021年4月，德國工業4.0戰略與CESMII聯手，共同展望并塑造未來制造業的發展藍圖[1]。在我國，工業互聯網被視為信息技術與制造業深度融合的重要里程碑，是驅動制造業向數字化、網絡化、智能化轉型的關鍵基礎設施。它在推動制造業轉型升級過程中，發揮著不可或缺的作用，為新工業革命的浪潮注入了強勁動力。

2" "基于AI與工業互聯網推進工業智能化升級策略

2.1 智慧能源綜合管理

在“雙碳”目標的戰略引領下，工業領域作為能源消耗的主體（占據社會總能耗的比例為65%），其綠色化轉型成為亟待解決的重大課題。智能化能源管理系統通過深度融合AI與工業互聯網技術，廣泛收集并分析各類能源設備運行數據，精準定位企業運營中的高能耗與高排放環節，進而提出科學合理的能源管理優化方案。該系統不僅具備可再生能源發電功率的預測能力，還以安全高效為導向，制定多能源協同調度策略，確保能源供應的穩定與靈活，促進了能效與產品質量的雙重提升，同時大幅度降低了碳排放與運營成本，為綠色生產與經濟效益的同步增長提供了堅實支撐。以某國家級高新區為例，其多樣化的能源體系在AI+工業互聯網智能能源管理系統的助力下，實現了能源供給的精準預測與負荷的智能調配，有效減輕了高峰時段的供電負擔，并挖掘出巨大的節能潛力，年節電量顯著，達到6 425萬千瓦時，同時通過峰谷電價優化策略，實現了年收益超過1 571萬元的顯著成效[2]。

2.2 設備預防性維護

AI與工業互聯網技術的融合，為設備預測性維護帶來了創新性的解決方案。該方案依托設備運行歷史數據，構建精細化的分析模型，深入剖析傳感器數據間的復雜關聯，構建了能夠迅速響應復雜工況的智能預警體系。該系統一旦檢測到數據異常，即刻觸發預警機制，為維修團隊預留充足時間以采取預防性措施，有效規避了非計劃停機風險，并通過提供精準的維修指導，進一步優化了維護流程。某石油公司的實踐成果充分驗證了AI+工業互聯網在預測性維護中的卓越表現，通過實時監測與分析設備狀態，實現了對設備故障的提前預警與精準干預，顯著降低了人工與維修成本，年節省成本分別高達600萬元與4 000萬元，為生產安全與效率的提升提供了有力保障[3]。

2.3 智能計劃排產

AI與工業互聯網的深度集成，為生產計劃優化注入了新動力。該系統借助工業互聯網實時采集的生產線數據，運用先進的智能分析技術，精確評估各生產環節的效率，并綜合考慮多維約束條件，快速生成并持續優化排產方案，有效降低人力成本，增強生產流程的可控性與靈活性。此外，AI+工業互聯網模式還實現了外部市場動態與內部生產狀況的深度融合分析，提升企業對市場變化的快速響應能力，確保生產運營的穩定性與經濟性。同時，通過排產計劃與倉儲管理數據的實時共享機制，加速物資周轉，優化庫存結構，進一步降低庫存成本。

2.4 工藝質檢

在高質量產品要求日益嚴格的行業（如3C、汽車、消費品等）中，消費者對產品外觀的嚴苛標準促使企業不斷探索更高效、更精準的質檢解決方案。AI視覺技術被深度融入工藝質檢領域，通過構建集成軟硬件的智能質檢體系，實現了產品外觀缺陷的自動化識別與檢測。

以化纖行業為例，傳統質檢方式依賴于質檢員手持強光手電筒進行人工檢測，不僅勞動強度大且易對視力造成損害，同時檢測結果的穩定性與準確性也難以保證。百度智能云開物平臺針對該行業痛點，提供了基于AI的質檢一體機解決方案，實現了對20千克產品僅需2.5秒的全面檢測，極大地提升了質檢效率與準確性，確保了產品質量的穩定與統一。此外，該方案還推動了質檢崗位向數據標注、AI模型優化等更高技能要求的角色轉變，優化了企業的人才結構。百度智能云在AOI質檢領域的持續領先，已成功在多個行業（如手機、汽車、鋼鐵等）樹立標桿案例，贏得了市場的廣泛贊譽[4]。

3" "基于AI與工業互聯網推進工業智能化升級平臺設計

3.1 總體思路

在AI與工業互聯網融合驅動工業智能化升級的背景下，本平臺的總體設計理念聚焦于三大核心策略：一是通過計算與存儲資源的橫向彈性擴展策略，將強大的計算能力下沉至邊緣層，以加速局部決策過程并優化執行效率。二是聚焦于增強底層設備的互操作性與協議兼容性，構建通用的數據接入框架，作為多樣化工業設備的接入門戶與協議轉換樞紐，利用標準化的數據采集技術，確保設備接入的便捷性與數據采集的即時性。三是設計并構建一套高效且安全的數據管理體系，利用流式數據處理技術實現精細化數據清洗，有效整合多源異構、冗余及沖突的數據資源，形成統一、標準化的數據集，為上層智能化應用提供堅實的數據支撐[5]。

3.2 平臺架構

本系統架構體系由技術支撐層、數據采集層、數據服務層及數據應用層四大關鍵層級構成。在技術支撐層，平臺集成了Docker容器化部署方案、SpringCloud微服務架構、RabbitMQ高效消息隊列系統、MySQL關系型數據庫管理系統及Redis高性能非關系型數據庫等先進技術框架與組件，共同構建起平臺穩定運行的技術基礎。數據采集層聚焦于設備接入的智能化管理，包括協議解析、實時數據采集及指令反饋等功能，采用模塊化、低耦合、高度可擴展的架構設計，以靈活應對大規模異構設備的接入需求，確保數據采集過程的高效與精準。數據服務層則側重于對采集數據的深度加工，涵蓋數據存儲、數據壓縮、數據加密等多維度服務，滿足不同業務場景下的數據處理需求，并保障數據的安全性與完整性。同時，通過高效的數據轉發機制，確保處理后的數據能夠順暢地流向上層應用。在數據應用層，平臺采用“數據驅動+算法賦能”的策略，依托數據服務層提供的高質量數據資源，構建豐富的工業機理模型庫，實現包括實時監測、預測性維護、質量監控在內的多項智能化應用功能，從而全面推動工業生產的智能化轉型與升級[6]。

3.3 通信架構

在推進基于AI與工業互聯網的工業智能化升級進程中，本平臺的通信架構設計聚焦于提升內部數據流通效率與容器管理指令交互的靈活性。具體而言，數據生產者負責將多樣化的數據封裝成消息單元，并推送至消息中間件（即消息處理中心），該中心不僅承擔消息的存儲與確認任務，還負責處理消息的重試邏輯，確保數據的可靠傳遞。與此同時，數據消費者依據自身需求訂閱特定的消息主題，從消息中間件中主動拉取數據并進行后續處理，這一機制顯著增強了數據處理的實時響應能力與平臺的水平擴展性。

3.4 關鍵技術

3.4.1 總體技術路線

在AI與工業互聯網雙重驅動下，本平臺立足于Linux操作系統，精心構建了以微服務架構、流式數據處理技術以及容器化技術為核心的綜合性技術框架。首先，微服務架構的引入，憑借其高度的模塊化解耦特性，使平臺成為一個靈活多變的接入平臺，使得各種工業設備及其通信協議能夠無縫集成，每個微服務專注于單一協議的處理，既保障了平臺的擴展潛力，又提升了維護的便捷性。其次，為了應對工業數據的高速生成與實時性需求，平臺集成了流式數據處理引擎，該引擎能夠即時捕捉并分析數據流中的關鍵信息，為工業機理模型的優化與決策提供即時且準確的數據基礎。最后，容器化技術的應用，則為工業機理模型的部署、調度與管理提供了高效、靈活的資源管理工具，加速了平臺響應速度，確保了運行效率。

3.4.2 基于微服務架構的工業協議適配技術

首先，針對工業設備協議的多樣性，平臺采取了微服務化的協議解析策略。每個微服務專注于一類或幾類工業協議的深入解析，實現了協議的獨立處理與高效轉換。這種微服務化的設計不僅增強了平臺的可擴展性，允許根據需求動態增減協議解析模塊，還降低了因協議變更帶來的平臺維護復雜度。各微服務間松耦合運行，確保了平臺的高可用性與穩定性。

其次，為實現數據的自動化、高效采集，平臺內置了智能調度機制。該機制通過定時任務觸發，利用Feign客戶端遠程調用相應的協議解析微服務，根據預設的設備信息（IP、端口等）向工業設備發送采集指令。協議解析微服務接收設備響應后，執行精確的消息解析，提取關鍵數據，并即時將其推送至消息隊列系統，以供后續處理。

最后，數據處理中心作為數據流轉的樞紐，持續監聽消息隊列中的新數據。一旦數據到達，處理中心立即啟動預設的數據處理流程，包括數據清洗、轉換與存儲等步驟，最終將處理后的數據保存至時序數據庫，以支持后續的智能化分析與應用。流式計算的過程如圖1所示。

4" "結束語

綜上所述，在未來的工業智能化升級過程中，應繼續深化工業人工智能技術的研發與應用，特別是針對復雜工業場景下的智能感知、決策與優化技術。同時，應加快工業互聯網平臺的建設與優化，促進產業鏈上下游企業的緊密合作與數據共享，構建更加開放、協同的工業生態系統。此外，還需關注生產過程中的安全性與可靠性問題，確保智能化升級過程中的系統穩定與數據安全。

參考文獻

[1] 沈橋慶，劉棟，沈銘婕，等.5G工業互聯網技術在紡紗智能化設備的運用與生產實踐[J].山東紡織科技，2024，65（2）：26-29.

[2] 翟萬江.鑄就工業互聯網“根”技術實現工業智能化關鍵跨越——北京東土科技股份有限公司[J].中國科技產業，2024（3）：52-54.

[3] 邱銳.工業互聯網助力傳統行業數字化、智能化升級[J].高科技與產業化，2023，29（10）：22-23.

[4] 薛益.工業互聯網“新動能”逐漸成為產業智能化發展的“主引擎”[J].現代工業經濟和信息化，2023，13（8）：94-96.

[5] 何宴如.基于工業互聯網的智能化鉆探系統構建與應用[J].礦業裝備，2023（6）：198-200.

[6] 方怡凝，張小麗，于平，等.淺述工業互聯網平臺賦能鋼鐵行業實現智能化發展[J].新型工業化，2023，13（4）：69-76.

作者簡介：牟文青（1976-），女，漢族，山東煙臺人，工程師，研究生，研究方向為工業互聯網、數字孿生等。