工业互联网网络化指标体系
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虽然我国可再生能源发电占比逐年提升,火电、水电、风电、光电等融合发展趋势明显,但仍然存在发展痛点:01设备管理问题由于发电有连续生产需求,设备故障会导致巨大损失,无论是火电、水电、风电还是光伏,都需要提高设备维护水平。
尤其是风电、光伏等,设备地理位置偏僻,分布分散,管理和维护难度大、成本高。
02并网调度问题目前各类电力来源需要协调调度,对发电功率预测提出挑战。
新能源电站电压调节能力有限,易引发次同步谐波等,给系统安全稳定运行带来不利影响;而电站出力不确定性致使电网潮流复杂多变,增加了电网运行控制难度。
安全问题和功率预测问题导致并网吸纳难,弃电率居高不下。
工业互联网平台成为电力行业解决设备远程维护、新能源并网消纳问题的重要途径。
目前,电力设备制造商、大数据服务商与发电企业开展合作,通过平台接入源、网、荷实时数据,利用大数据分析建模,开展体系性的调度、管控服务,一方面支持新能源实现“无人值班、少人值守、区域化检修”模式;另一方面提高新能源并网率与整体用电效率。
电力行业工业互联网应用“精益管理”和“自动化”是过去很长一段时间流程工业乃至整个工业领域提升效益、运营、管理等各方面水平的主要手段,但在物联网、大数据、人工智能逐渐普及的今天,也让更高精度、更高质量产品的生产需求越来越旺盛,这些高端需求需要借助工业互联网去实现和达成。
工业互联网利用工业物联网等先进技术对现有的资产、过程、产品进行转变,实现运营指标提升,走向卓越运营。
卓越运营(Operational Excellence)实际上是一系列关键指标的优化,其应用场景涵盖装配、加工、预测性维护、绩效管理、质量管理以及可持续发展这一系列的制造环节,甚至延展到产业链的上下游。
01华能重庆珞璜电厂比如,华能重庆珞璜电厂基于华能AIdustry工业互联网平台,构建18个设备的热力学模型,通过历史数据基于模型计算出平均工况下最优发电技术煤耗比平均发电煤耗降低了2.2克/千瓦时,可节省7480吨标煤,全年节约598万元左右。
工业互联网技术中的测试及评估体系建立分析随着工业互联网时代的到来,工业智能化生产已经成为了当前工业转型升级的主要方向,工业互联网技术的应用也被广泛关注和追捧。
但是,在实际生产中,工业互联网技术的可靠性和稳定性是生产企业必须要关注的问题。
因此,建立一个科学的工业互联网测试及评估体系,是保证工业互联网技术应用稳定、可靠的关键之一。
一、工业互联网技术的测试1.1 测试方法工业互联网技术的测试方法主要有黑盒测试和白盒测试两种方法。
黑盒测试是从程序的需求和规格说明出发,在不考虑程序内部结构的情况下,利用各种工具模拟用户操作的行为来检查系统功能的测试方法。
而白盒测试则是在掌握程序的内部结构的情况下,通过代码审查、路径覆盖等方法对程序的逻辑判断进行检查的测试方法。
1.2 测试对象工业互联网技术的测试对象应该是从物联网数据采集、边缘计算、云计算、大数据分析等系统各个环节中挑选出的重要组成部分,包括物联网感知设备、终端设备、路由器、交换机、服务器、存储系统、操作系统等多个方面。
1.3 测试内容在工业互联网技术的测试中,需要对系统的可靠性、安全性、性能、稳定性等方面进行测试。
其中,系统的可靠性测试主要包括功能测试、故障测试、可靠性测试、兼容性测试等方面;安全性测试主要包括认证与授权、访问控制、数据加密、网络安全等方面;性能测试主要包括负载测试、并发测试等方面;稳定性测试主要包括容错性测试、恢复能力测试等方面。
二、工业互联网技术的评估体系2.1 评估要求工业互联网技术的评估体系应该参考国家标准和行业标准的要求,建立科学、合理的评估指标和方法,确保评估结果的客观性、准确性和可信度。
2.2 评估对象评估对象应该是在实际生产中应用较为广泛的工业互联网产品和系统,包括物联网数据采集系统、大数据分析系统、生产线自动化分析系统、企业级信息化管理系统等多个方面。
2.3 评价指标诚然,工业互联网技术的不同应用场景,其评价指标也会有所不同。
工业互联网工业大数据应用解决方案第一章工业互联网概述 (2)1.1 工业互联网的定义与特征 (2)1.2 工业互联网的关键技术 (3)第二章工业大数据概述 (4)2.1 工业大数据的定义与价值 (4)2.2 工业大数据的采集与存储 (4)2.2.1 采集 (4)2.2.2 存储 (4)2.3 工业大数据的处理与分析 (4)2.3.1 处理 (4)2.3.2 分析 (4)第三章工业大数据在设备管理与优化中的应用 (5)3.1 设备故障预测与诊断 (5)3.2 设备功能优化与维护 (5)3.3 设备寿命预测与健康管理 (5)第四章工业大数据在智能制造中的应用 (6)4.1 智能工厂设计与优化 (6)4.2 生产过程监控与优化 (6)4.3 个性化定制与生产 (7)第五章工业大数据在供应链管理中的应用 (7)5.1 供应链数据分析与优化 (7)5.2 库存管理与预测 (7)5.3 供应商管理与评价 (8)第六章工业大数据在产品研发与创新中的应用 (8)6.1 产品设计优化 (8)6.2 产品功能分析 (8)6.3 新产品研发与市场预测 (9)第七章工业大数据在能源管理与优化中的应用 (9)7.1 能源消耗监测与优化 (9)7.1.1 引言 (9)7.1.2 能源消耗监测方法 (9)7.1.3 能源消耗优化策略 (10)7.2 能源成本控制 (10)7.2.1 引言 (10)7.2.2 能源成本控制方法 (10)7.2.3 能源成本控制策略 (10)7.3 能源利用效率分析 (10)7.3.1 引言 (10)7.3.2 能源利用效率分析方法 (11)7.3.3 能源利用效率提升策略 (11)第八章工业大数据在质量管理中的应用 (11)8.1 质量数据分析与优化 (11)8.1.1 数据采集与整合 (11)8.1.2 数据处理与分析 (11)8.1.3 质量优化策略 (11)8.2 质量问题诊断与解决 (12)8.2.1 问题诊断 (12)8.2.2 解决方案制定 (12)8.3 质量趋势分析与预警 (12)8.3.1 趋势分析 (12)8.3.2 预警系统构建 (12)第九章工业大数据在安全生产中的应用 (13)9.1 安全生产数据分析与监控 (13)9.1.1 数据采集与预处理 (13)9.1.2 数据分析与监测 (13)9.1.3 安全预警与报警 (13)9.2 预警与预防 (13)9.2.1 预测性维护 (13)9.2.2 原因分析 (13)9.2.3 安全生产培训与教育 (14)9.3 安全生产管理与改进 (14)9.3.1 安全生产决策支持 (14)9.3.2 安全生产绩效评估 (14)9.3.3 安全生产流程优化 (14)第十章工业大数据应用实践与案例分析 (14)10.1 工业大数据应用实践案例 (14)10.2 应用效果评价与总结 (15)10.3 发展趋势与未来展望 (15)第一章工业互联网概述1.1 工业互联网的定义与特征工业互联网作为新一代信息技术与工业深度融合的产物,旨在实现人、机器、资源和数据的全面互联。
制造企业工业互联网平台应用水平与绩效评价体系构建与实践作为新一代信息技术与制造业全方位深度融合的新基础设施、新应用模式与新兴业态,工业互联网已经成为主要工业化国家抢占国际制造业竞争制高点、寻求经济新增长点的共同选择。
党中央、国务院高度重视工业互联网发展,2017年,国务院专门出台了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,中央政治局常委会于2020年3月4日指出,要“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。
建设和推广工业互联网平台是实施工业互联网创新发展战略的核心,对加快制造强国和网络强国建设,推动工业发展方式转变,促进大中小企业融通发展,建设现代化经济体系意义重大[1]。
当前,我国工业互联网平台发展已从概念普及走向实践深耕阶段,国内领先企业基于自身优势,从不同层面和角度搭建了一批工业互联网平台,呈现出推进路径各具特点、应用模式百花齐放的优良态势[2]。
但是,企业上平台、用平台依然面临着机制不规范、路径不清晰、重点不明确等问题,同时缺乏对制造企业应用工业互联网平台的效能效益进行衡量与评价的方法与手段[3]。
目前,对工业互联网平台评价的研究,尚未形成系统化的研究成果,但在平台性能、安全等局部特定领域,产业界和学术界的诸多研究者已经开展了可借鉴的研究和应用,Lee等[4]针对工业互联网系统的性能评价,提出一种灵活的、可伸缩的仿真框架(FS-IIoTSim)并在各种工业应用场景下进行了实验,该框架由场景建模、性能评估和用户界面3部分组成;Vasiljeviĉ等[5]研究了面向工业互联网应用的操作系统的性能评估;Ferrari等[6]对工业互联网平台应用中通信延迟的性能进行了评估;Menon等[7]在研究多种成熟度模型理论的基础上,提出一套针对工业互联网平台评估的成熟度模型设计思路,建议从设计原则、设计过程、应用领域和使用方式等方面考虑模型的设计;美国工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium, IIC)提出一种工业互联网平台安全评估模型[8],帮助平台建设企业评估自身管理、运营等方面安全问题,引导企业正确建立安全机制;中国工业互联网产业联盟发布了《工业互联网成熟度评估白皮书》[9],围绕互联互通、综合集成、数据分析利用3大要素对工业互联网成熟度进行评估,但其评估模型侧重于技术要素的评价,缺乏对于工业互联网平台从建设到应用成效的整体评价分析;周剑等[10]提出了两化融合管理评价指标体系,并牵头起草了国家标准《工业企业信息化和工业化融合评估规范》(GB 23020—2013)[11],为工业化与信息化融合奠定了基础。
工业互联网标准
工业互联网是指利用互联网技术和工业化生产相结合,实现设备、产品、企业
和整个产业链的互联互通。
随着工业互联网的快速发展,标准化工作变得尤为重要。
工业互联网标准的制定对于促进行业发展、提高产品质量、降低生产成本、增强企业竞争力具有重要意义。
首先,工业互联网标准有助于提高产品质量。
通过制定统一的标准,可以规范
生产过程中的各个环节,确保产品的质量稳定可靠。
例如,通过统一的数据格式标准,不同厂家生产的设备可以实现互联互通,提高生产效率,减少人为因素对产品质量的影响。
其次,工业互联网标准可以降低生产成本。
标准化可以减少重复建设,避免资
源浪费,提高资源利用率。
同时,通过标准化的生产流程,可以降低生产过程中的管理成本和人力成本,提高生产效率,降低生产成本。
此外,工业互联网标准还可以促进企业间的合作与交流。
统一的标准可以使得
不同企业之间的设备、数据、信息实现互联互通,促进产业链上下游之间的合作与交流,推动整个产业链的协同发展。
另外,工业互联网标准的制定还可以提高企业的竞争力。
企业可以通过遵循标
准化的生产流程,提高产品质量,降低生产成本,提高生产效率,从而增强企业的竞争力。
同时,通过遵循标准化的数据格式,可以实现企业内部信息的互联互通,提高企业的管理效率和决策效率。
总的来说,工业互联网标准的制定对于推动工业互联网的发展具有重要意义。
标准化工作可以提高产品质量,降低生产成本,促进企业间的合作与交流,提高企业的竞争力。
因此,各个行业应当加强标准化工作,推动工业互联网标准的制定与实施,共同推动工业互联网的健康发展。
数字中国的评价指标体系一、引言随着信息技术的快速发展和普及应用,数字化已经成为推动国家经济社会发展的重要引擎。
中国政府高度重视数字化进程,并制定了数字中国战略,旨在加强数字化的基础设施建设、促进数字经济发展、提升数字治理能力和推进数字社会建设。
为了科学评估数字中国建设的进展和成效,建立一个科学全面的评价指标体系变得尤为重要。
本文将探讨数字中国的评价指标体系,以期为数字中国建设提供科学的评估方法和指导。
二、数字中国的发展目标数字中国战略旨在实现数字技术与经济社会发展深度融合。
为了具体实现这一目标,我们需要确立明确的评价指标体系。
数字中国的发展目标可以从以下几个方面来考虑:2.1 数字基础设施建设• 2.1.1 网络覆盖率:衡量网络覆盖范围和质量,包括宽带接入、移动网络覆盖等方面。
• 2.1.2 云计算基础设施:评估云计算中心的规模和部署情况,包括云服务器数量、数据中心数量等。
• 2.1.3 物联网基础设施:考察物联网的发展程度,包括物联网设备数量、传感器部署等。
2.2 数字经济发展• 2.2.1 电子商务规模:衡量电子商务在国内外市场的规模和增长速度。
• 2.2.2 互联网金融发展:评估互联网金融的发展情况和创新成果。
• 2.2.3 制造业数字化水平:考察制造业数字化程度,包括智能制造、工业互联网等方面。
2.3 数字治理能力提升• 2.3.1 数据安全保护:评价数据管理和隐私保护的措施和成效。
• 2.3.2 数字政府建设:考察政府数字化水平和信息化管理能力。
• 2.3.3 公共服务数字化水平:评估公共服务的数字化程度,包括电子政务、电子医疗等方面。
2.4 数字社会建设• 2.4.1 数字人才培养:评估数字人才培养的体系和成果。
• 2.4.2 数字教育普及:考察数字教育在学校和社会的普及情况和效果。
• 2.4.3 信息化医疗服务:评估信息化医疗服务的发展和覆盖程度。
三、数字中国评价指标体系的构建数字中国评价指标体系的构建需要综合考虑上述目标的具体需求和指标方法学的科学性。
三位一体工业互联网网络安全体系建设汇报人:日期:•引言•工业互联网网络安全风险分析•三位一体工业互联网网络安全体系架构•安全防护技术及产品推荐•安全管理体系建设•典型案例分析•结论与展望目录01引言背景介绍工业互联网的快速发展给网络安全带来挑战工业互联网的广泛应用使得网络攻击面扩大,网络攻击者瞄准工业互联网的安全漏洞进行攻击,造成重大损失。
传统网络安全措施无法满足工业互联网安全需求传统的网络安全措施难以应对工业互联网的特殊安全挑战,需要采取更加全面、专业和高效的措施来保障工业互联网的安全。
建设意义保障工业互联网的稳定运行01通过建设三位一体工业互联网网络安全体系,可以有效地防范网络攻击,保障工业互联网的稳定运行,避免生产中断和财产损失。
提升工业互联网的竞争力02完善的网络安全体系可以保护企业的商业机密和知识产权,提升工业互联网的竞争力,吸引更多的企业加入工业互联网产业生态。
推动工业互联网的可持续发展03通过三位一体工业互联网网络安全体系建设,可以推动工业互联网产业的可持续发展,提高国家的经济实力和国际竞争力。
02工业互联网网络安全风险分析工业互联网涉及众多设备和系统,网络攻击者可能利用漏洞和弱点进行攻击,如拒绝服务攻击、恶意软件、网络钓鱼等。
识别网络攻击工业互联网中的员工和第三方合作伙伴可能成为潜在的内部威胁,如未经授权访问敏感数据、内部人员恶意破坏等。
识别内部威胁工业互联网的供应链可能存在风险,如供应商的违规行为、供应链中断等。
识别供应链风险定期对工业互联网的设备和系统进行漏洞扫描,发现潜在的安全风险。
进行漏洞扫描进行威胁情报分析进行风险评估收集和分析来自各种来源的威胁情报,了解网络攻击者的行为模式和威胁趋势。
根据漏洞扫描和威胁情报分析的结果,评估工业互联网面临的安全风险。
030201根据安全风险评估结果,制定相应的安全策略,如访问控制、数据加密、备份和恢复等。
制定安全策略定期为工业互联网的员工和合作伙伴提供网络安全培训,提高他们的安全意识和技能。
专题报道Special Reports 24机器人技术与应用201941工业互联网的发展背景2012年,美国通用电气公司(General Electric Company,简称GE 公司)提出了产业设备与IT 融合的概念,将工业互联网定义为基于开放、全球化的网络,把设备、人和数据分析连接起来,通过对大数据的利用与分析,升级航空、医疗等领域工业设备的智能化,从而降低能耗、提升效率。
其中,工业互联网的三大要素——人、设备和数据均互联,并且三个过程实时、并行开展,数据分析同步反映设备状态,实时控制设备动作,精确优化运行效率。
为什么提出工业互联网?因为随着技术的进步,传统制造系统愈发凸显出一些问题。
例如:一,感知深度不足,传统仪表自动化系统仅能感知过程变量,信息维度低,难以反映物理过程深层次动态特性;二,互联广度不足,跨领域信息孤岛难以互联互通,无法准确描述领域间复杂关联关系,决策全局性差;三,判断分析的综合预见性不足,对工业运行数据的挖掘深度不够,导致上层决策不准确、盲目。
面对上述不足,全球很多研究人员都在做相关的努力。
下面例举一些实际项目。
在提升感知深度方面,美国提出“智能过程制造(SPM)”计划。
例如,美国有一个制氢工厂,在制氢过程中,传统的方法是检测温度点,但是因为制氢范围很大,一个点的温度无法准确代表一个场景或者整个工厂的情况,所以由传统温度变送器变成视觉感知,通过多路摄像头感知对温度场建模,从检测“温度点”变为感知“温度场”,这样,感知信息具有更高的维度和更大的信息量,为实时、精准优化制氢过程提供可能。
在提升互联广度方面,德国提出“数字工厂”项目,其核心是无缝连接工业生产过程。
在一般的工厂中,整个工作流程包括“产品规划→产品设计→生产规划→试制→量产→使用→服务”等等,其中,工业生产过程涉及“产品设计→生产规划→试制→量产”。
在这个生产过程中,从产品设计到生产规划、再到试制、再到量产,每个环节是脱开的,需要人工参与转换连接,数字工厂的愿景则是将人从其中脱离出来,实现每个环节的数字无缝衔接,从而提升效率,使得个性化定制生产成为可能。
工业互联网成熟度评估模型HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】工业互联网成熟度评估模型本文出自工业互联网产业联盟发布的《工业互联网成熟度评估白皮书》。
本白皮书旨在为企业提供一套评价自身实践的方法论,为企业找到工业互联网实施中的主要问题、改进方向和建设路径。
与此同时,业界各方力量的应用和反馈也将不断促进联盟修正该方法论中存在的问题,为工业互联网发展提供更科学更准确的指导。
一、工业互联网成熟度评估提出的原因(一)工业互联网应用浪潮来袭随着工业互联网概念兴起,美德先导应用不断涌现,目前德国工业 4.0平台已有140多个应用案例,美国 IIC有接近 50 个应用案例,主要聚焦在生产管理优化、物流仓储优化、质量管理优化、产线柔性部署、产品服务价值化等领域。
与此同时,我国产业界也加快了面向各类场景的工业互联网应用探索。
2016 年,工信部相关部门组织实施了 10 个工业互联网试点示范项目,AII 联盟也评选出了首批 12 个工业互联网优秀案例。
然而,目前我国工业互联网应用与发达国家相比还存在总体发展水平较低、行业间企业间基础差异较大、大规模推广难度巨大、缺乏工业互联网评估体系和实施指南等问题。
(二)联盟需构建先导性的标准化模型从国内外已有的主要成熟度模型来看,德国构建了工业4.0 成熟度评级模型,但因两国发展基础不同,建设水平不同,并不能直接用于我国工业互联网成熟度评估。
AII 联盟作为推进我国工业互联网政产学研用协同发展的公共平台,需要率先开展研究,针对我国自身特点,制定一套评估模型和方法,推进工业互联网理论与实践。
(三)为企业提供一个便利的自我评价工具当前产业界对工业互联网的理解不统一,企业对自身工业互联网发展的定位、现状和发展路径不明确,缺乏一致的方法论来评判具体实践。
联盟希望通过工业互联网成熟度评估体系的制定助力企业了解自身建设水平,发现存在的问题,并获取相关的诊断建议。
工业互联网平台应用水平与绩效指标体系1.概述工业互联网平台是指基于互联网技术和工业物联网技术,将工业领域的各类设备、工作流程和资源进行连接和集成,实现设备之间的信息交换、资源共享和智能决策的一种信息化平台。
工业互联网平台应用水平与绩效指标体系是对工业互联网平台的应用程度和绩效进行评估和管理的一种指标体系。
2.应用水平指标(1)接入设备数量:衡量工业互联网平台接入设备的数量,包括各类传感器、工控设备等各类工业设备。
(2)数据采集覆盖率:衡量工业互联网平台对工业设备数据采集的覆盖率,包括数据采集的全面性和准确性。
(3)数据传输效率:衡量工业互联网平台对工业设备数据传输的效率,包括数据传输的速度和稳定性。
(4)数据处理能力:衡量工业互联网平台对工业设备数据的处理能力,包括数据处理的速度和准确性。
(5)智能分析能力:衡量工业互联网平台对工业设备数据进行智能分析的能力,包括数据挖掘、模型建立和预测分析等。
(6)应用覆盖领域:衡量工业互联网平台应用的领域,包括生产制造、仓储物流、设备维护等。
(7)用户满意度:衡量工业互联网平台使用者对平台应用的满意程度,包括用户界面友好性、功能齐全性和使用便捷性等。
3.绩效指标(1)生产效率提升:衡量工业互联网平台对企业生产效率的提升程度,包括生产周期缩短、生产成本降低和生产质量提高等方面。
(2)资源利用率提升:衡量工业互联网平台对企业资源利用率的提升程度,包括设备利用率提高、能源利用效率提高和人力资源优化等。
(3)决策智能化:衡量工业互联网平台对企业决策智能化的贡献程度,包括决策速度提高、决策准确性提高和决策结果优化等方面。
(4)供应链协同度提升:衡量工业互联网平台对企业供应链协同度的提升程度,包括供应链信息共享和合作模式优化等。
(5)安全风险降低:衡量工业互联网平台对企业安全风险的降低程度,包括网络安全和设备安全等方面。
(6)附加值创造:衡量工业互联网平台对企业附加值的创造能力,包括创新产品开发、定制化生产和服务增值等方面。
工业和信息化部数字化水平测评指标工业和信息化部数字化水平测评指标在当今社会,信息化已渗透到了各个行业和领域,数字化水平的评估也成为了一个重要的指标。
工业和信息化部作为负责指导、协调和管理我国工业和信息化领域的行政部门,其数字化水平测评指标更是备受关注。
本文将从深度和广度上对工信部数字化水平测评指标进行全面评估,并撰写一篇有价值的文章。
1. 工信部数字化水平测评指标的定义工业和信息化部数字化水平测评指标是指工信部为了评估企业数字化水平而制定的一套评估指标体系。
这套指标体系包括了多个方面,如数字化技术应用、信息化管理水平、信息网络基础设施建设等。
通过对这些指标的评估,可以全面了解企业的数字化水平和发展状况。
2. 工信部数字化水平测评指标的构成工信部数字化水平测评指标包括多个方面的内容,其中最主要的包括以下几个方面:2.1. 数字化技术应用:包括企业在生产、管理和营销等方面所采用的数字化技术和工具,如ERP系统、大数据分析、云计算等。
2.2. 信息化管理水平:评估企业信息化管理的完善程度,包括信息化战略规划、信息化投入、信息安全保障等。
2.3. 信息网络基础设施建设:评估企业信息网络的基础设施建设情况,包括网络覆盖范围、网络速度、网络安全等。
3. 工信部数字化水平测评指标的应用工信部数字化水平测评指标的应用范围非常广泛,不仅适用于制造业、金融业等传统行业,也适用于新兴的互联网、人工智能等产业。
通过对企业数字化水平的评估,可以及时了解企业的数字化发展状况,发现问题和不足之处,并提出针对性的改进方案。
这套指标体系也可以为企业提供参考,指导其数字化转型和发展。
4. 个人观点和理解作为一名数字化产业的撰写者和分析师,我对工信部数字化水平测评指标颇有感触。
在我撰写的多篇文章中,也多次提到了数字化水平的发展和评估。
可以说,数字化水平的提升是企业发展的必经之路,而工信部的数字化水平测评指标则为企业提供了一个科学、客观的评估体系。
《工业互联网平台应用水平与绩效评价指标体系》(征求意见稿)一、评价框架工业互联网平台应用水平与绩效的评价从上平台用平台的机制保障、应用基础、应用情况、应用成果、应用效益5个方面展开,分别对应战略与组织、基础条件、平台应用、业务创新和效能效益5项一级指标,在此基础上形成20项二级指标、34项三级指标,见图1和图2。
图1 工业互联网平台应用水平与绩效评价框架(一、二级指标)图2 工业互联网平台应用水平与绩效评价指标体系(一、二、三级指标)(一)战略与组织战略与组织主要评价企业的数字化战略、组织和人员、资金投入等方面是否满足应用工业互联网平台的要求。
重点考察:a)企业围绕应用工业互联网平台的数字化战略制定与执行情况;b)企业围绕推动工业互联网平台应用的组织机构设置以及人员配备情况;c)企业围绕上平台用平台,相关资金投入的适宜性和持续性。
(二)基础条件基础条件主要评价企业应用工业互联网平台应具备的各类基础条件,包括设备基础、异构网络融合、数据基础管理、信息安全等方面。
重点考察:a)企业设备的数字化和联网水平,是否能够为企业开展设备上云提供基础支撑;b)企业网络覆盖情况、异构网络融合水平、标识解析应用情况等,是否满足企业开展工业互联网平台应用的网络需求;c)企业围绕应用工业互联网平台,实现规范化数据管理采取的措施以及覆盖的范围;d)企业围绕应用工业互联网平台,开展的信息安全保障能力建设情况。
(三)平台应用平台应用主要评价企业使用工业互联网平台关键应用和服务的水平,包括设备上云、业务上云、工业APP应用与创新、边云协同、大数据挖掘应用等方面。
重点考察:a)企业设备接入工业互联网平台的规模以及基于平台实施的设备创新管理水平;b)企业基于云端部署系统开展业务的情况;c)企业在工业APP方面的应用水平和创新能力;d)企业现场部署的边缘节点处理能力和边云协同水平;e)企业依托平台实现工业大数据挖掘及应用能力,以及工业知识沉淀与复用情况。
一、工业互联网发展情况(一)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。
(二)工业互联网重点领域标准化发展情况1 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面基础仍较为薄弱,急需制定相应标准。
目前,联盟已发布或在开展《工厂内网工业EPON系统技术要求》、《工业互联网标杆网络工厂外网技术要求》标准制定,随着工业互联网的发展,需要在时间敏感网络(TSN)、软件定义网络(SDN)、第五代移动通信技术(5G)、支持互联网协议第六版(IPv6) 、确定性网络(DetNet)、低功耗无线网络、工业无源光纤网络(PON)、工业无线等重点领域加快技术标准及产业布局。
《工业互联网平台应用水平与绩效评价指标体系》(征求意见稿)一、评价框架工业互联网平台应用水平与绩效的评价从上平台用平台的机制保障、应用基础、应用情况、应用成果、应用效益5个方面展开,分别对应战略与组织、基础条件、平台应用、业务创新和效能效益5项一级指标,在此基础上形成20项二级指标、34项三级指标,见图1和图2。
图1 工业互联网平台应用水平与绩效评价框架(一、二级指标)图2 工业互联网平台应用水平与绩效评价指标体系(一、二、三级指标)(一)战略与组织战略与组织主要评价企业的数字化战略、组织和人员、资金投入等方面是否满足应用工业互联网平台的要求。
重点考察:a)企业围绕应用工业互联网平台的数字化战略制定与执行情况;b)企业围绕推动工业互联网平台应用的组织机构设置以及人员配备情况;c)企业围绕上平台用平台,相关资金投入的适宜性和持续性。
(二)基础条件基础条件主要评价企业应用工业互联网平台应具备的各类基础条件,包括设备基础、异构网络融合、数据基础管理、信息安全等方面。
重点考察:a)企业设备的数字化和联网水平,是否能够为企业开展设备上云提供基础支撑;b)企业网络覆盖情况、异构网络融合水平、标识解析应用情况等,是否满足企业开展工业互联网平台应用的网络需求;c)企业围绕应用工业互联网平台,实现规范化数据管理采取的措施以及覆盖的范围;d)企业围绕应用工业互联网平台,开展的信息安全保障能力建设情况。
(三)平台应用平台应用主要评价企业使用工业互联网平台关键应用和服务的水平,包括设备上云、业务上云、工业APP应用与创新、边云协同、大数据挖掘应用等方面。
重点考察:a)企业设备接入工业互联网平台的规模以及基于平台实施的设备创新管理水平;b)企业基于云端部署系统开展业务的情况;c)企业在工业APP方面的应用水平和创新能力;d)企业现场部署的边缘节点处理能力和边云协同水平;e)企业依托平台实现工业大数据挖掘及应用能力,以及工业知识沉淀与复用情况。
工业互联网网络化指标体系随着信息技术的飞速发展和工业智能化的推进,工业互联网正在成为引领产业变革和创新的重要驱动力。
为了评估一个国家或地区工业互联网的发展程度,需要建立一个科学有效的网络化指标体系。
该指标体系应该能够全面反映工业互联网的网络化水平和程度,并能够评估相关政策和措施的实施效果。
本文将从以下几个方面来建立工业互联网网络化指标体系。
首先,工业互联网网络基础设施是工业互联网发展的基础。
这包括网络带宽和覆盖率,物联网设备的数量和分布,数据中心和云计算资源等。
衡量工业互联网网络化的指标可以包括网络带宽的速度和稳定性,物联网设备的连接率和传输能力,数据中心和云计算资源的利用率等。
其次,工业互联网网络安全是保障工业互联网健康发展的重要保障。
网络化指标体系中应包括网络安全的防护水平、防护措施的完备性、网络攻击和数据泄露的风险等。
此外,还需要评估工业互联网相关法律法规和政策的健全性和有效性。
第三,工业互联网数据资源的共享与开放对于促进工业互联网的发展至关重要。
评估网络化指标的时候,需要考虑数据资源共享的程度和机制的完善性。
这包括数据开放的透明度和公平性、数据共享的便利性和安全性等。
此外,还应考虑相关开放标准和协议的应用情况和普及程度。
第四,工业互联网人才的培养和应用是工业互联网网络化的重要支撑。
在网络化指标体系中,应评估相关人才的数量和能力。
这包括工业互联网领域的技术专家和工程师的数量和培养水平,相关技术和知识的应用能力等。
最后,工业互联网环境和生态系统的健康发展对促进工业互联网网络化具有重要意义。
在网络化指标体系中,需要考虑相关环境和生态系统的绿色化程度和健康度。
这包括工业互联网的能源效率、资源利用和环境保护等方面的指标。
总结起来,一个完善的工业互联网网络化指标体系应包括工业互联网网络基础设施、网络安全、数据资源共享与开放、人才培养和应用、环境和生态系统等多个方面。
通过对这些方面的全面评估,可以为决策者提供一个科学的工业互联网发展参考,进而推动工业互联网的网络化进程。
工业互联网网络化指标体系2019年10月前言“工业互联网”概念自提出以来,在全球范围内迅速得到认可,并成为工业企业特别是制造企业进行新一代科技变革和业务创新的重要利器。
过去两三年里互联网迎来了更加强劲的发展动能和更广阔的发展空间。
工业互联网应用范围和深度不断扩展,企业不断加快工业互联网的探索和实践,使之逐渐发展为重要的基础设施、关键的生产要素、持续的价值源泉。
作为政府主管部门推进我国工业互联网建设的重要窗口,工业互联网产业联盟(AII)积极开展工业互联网网络相关架构和应用情况研究,引导和推动工业互联网网络连接的技术创新和落地。
为了进一步促进工业互联网基础设施的健康快速发展,科学评估工业企业的网络现状,量化工业企业的工业互联网建设水平,工业互联网产业联盟(AII)于2019年初启动了工业互联网网络化评测指标体系的制定工作,经过半年多的努力,初步形成《工业互联网网络化指标体系》(征集意见稿)。
本体系遵循《工业互联网体系架构(版本2.0)》的主体思想,制定了一套相对完整细致的评估模型和细则,旨在建立一个可采集、可监控、可评价、可提升的工业互联网网络化指标体系。
本指标体系旨在为企业提供一套评价自身网络建设成果的标准参考依据,为企业找到工业互联网实施中的改进方向和建设路径;为联盟各项工作及我国工业互联网的应用实践提供参考和借鉴;为科研机构和政府主管部门提供有效的数据支撑和决策依据。
与此同时,为工业互联网发展提供更科学更准确的指导。
工业互联网是一个长期发展和演进的过程,毫无疑问,我们目前对工业互联网的应用认知还是初步阶段,本指标体系(征集意见稿)会在不断持续深入研究的基础上,在各工业企业的试用过程中继续完善和修订更新。
目录一、背景 (1)(一)工业互联网网络化的概念与内涵 (1)(二)工业互联网网络化评估的重要性 (2)(三)工业互联网网络化评估的必要性 (2)二、评估模型 (3)(一)评估模型的架构 (3)(二)业务体系网络化模型 (5)(三)架构体系网络化模型 (7)(四)管理体系网络化模型 (10)三、网络化指标分析 (12)(一)业务体系网络化指标细则 (12)(二)架构体系网络化指标细则 (14)(三)管理体系网络化指标细则 (15)四、工业互联网网络化指标汇总 (16)工业互联网网络化汇总指标和评分标准细则 (16)图表目录图1 工业互联网网络化架构模型 (4)图 2 业务体系网络化指标模型 (6)图 3 业务体系网络化指标细化模型 (7)图 4 架构体系网络化指标模型 (8)图 5 架构体系网络化指标细化模型 (10)图 6 管理体系网络化指标模型 (11)图7 管理体系网络化指标细化模型 (12)一、背景(一)工业互联网网络化的概念与内涵工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。
工业互联网网络化是将原来散落的工作状态和落后的单机技术,通过联网等技术改良,成为具有高能效传输、高资源共享、高技术支持的新的技术和设备的状态。
从工业视角看,工业互联网网络化主要表现为从生产系统到商业系统的端到端网络化,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、机器与系统之间、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,工业互联网网络化主要表现为商业系统变革牵引生产系统的端到端网络化,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。
其业务需求包括基于互联网平台实现的精准营销、个性定制、智能服务、协同设计、协同制造、柔性制造等。
(二)工业互联网网络化评估的重要性随着工业互联网概念兴起,美德先导应用不断涌现,目前德国工业4.0平台已有140多个应用案例,美国IIC有接近50个应用案例,主要聚焦在生产管理优化、物流仓储优化、质量管理优化、制造柔性化、产品服务价值化等领域。
与此同时,我国产业界也加快了面向各类场景的工业互联网应用探索,致力于打通生产各工序与供应各环节,使市场与消费者和使用者实现更好的对接互动。
但我国工业互联网网络化水平与发达国家相比还存在着总体发展水平低、行业和企业间的基础差异大、大规模推广难等突出问题。
加快构建工业智能生态体系、实现工业产业上下游协作、推动工业互联网网络化进程成为必由之路。
建立完善可用的工业互联网网络化指标体系是开展网络化改造、提升网络化水平、加速网络化进程的重要参考。
(三)工业互联网网络化评估的必要性当前工业企业对自身工业互联网网络化建设的定位、现状和发展路径不明确,缺乏一致的方法论来评判具体网络化水平。
联盟希望通过工业企业网络指标体系的制定助力企业了解自身建设水平,发现存在的问题,并获取相关的诊断建议。
该指标体系并不是为了创造一套复杂的理论,而是希望以提供网络化指标评估的方式为企业提供一个便利的自我评价工具。
工业互联网网络化指标体系的制定不是一蹴而就的,是持续发展、反复迭代的过程,需要借助产业界各类主体的意见和建议深化模型,结合企业对模型的应用结果和反馈,不断补充更符合不同阶段实际情况的评估细则,不断修正完善评估指标、权重等。
这个过程不仅能助力政府部门了解我国工业企业互联网网络化程度,也能帮助工业企业和解决方案服务商建立起透明的信息窗口,促进政产研用结合。
为了帮助企业发现网络化建设中存在的问题和不足,助力政府和产业界了解网络化建设和应用的水平,工业互联网产业联盟(AII)开展了关于工业互联网网络化指标体系的研究,从实际生产制造环节出发、从企业网络建设思路出发、从运营成本出发并基于我国制造业的产业现状,经过半年多的努力,形成了《工业互联网网络化指标体系》(征求意见稿)。
二、评估模型(一)评估模型的架构在工业互联网体系架构中,网络是基础,数据是核心,安全是保障,工业企业的网络建设和网络应用是工业互联网发展的关键基础因素。
基于《工业互联网体系架构(版本2.0)》,工业互联网将构建面向工业智能化的全流程、全体系、全管理的优化闭环,即面向网络化生产全流程的闭环、面向网络化架构全体系的闭环、面向网络化运维全管理的闭环。
三大闭环环环相扣、协同发展、相互贯穿。
体系针对上述三大闭环,将工业互联网网络化指标评估体系分为业务流程指标体系、网络架构指标体系、网络管理指标体系,通过三维立体式模型进行网络化指标的全面分析(如图1所示)。
图 1 工业互联网网络化架构模型基于三维模型,既可以从任意一个维度单独查看企业自身的工业互联网网络化现状进行单点改进,也可以从全方位评估自身工业互联网网络化水平,指导企业从业务、架构、管理三个维度综合评价自己的网络化程度。
由点到面、由面到场,企业通过对网络化三个维度的建设发展,将全面成为更加先进的网络化制造企业。
(二)业务体系网络化模型作为新一轮产业变革的核心驱动和战略焦点,智能制造技术贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等制造活动的各个环节。
生产系统自身通过采用信息通信技术,实现机器之间、机器与系统之间、企业上下游之间实时连接与智能交互,网络化的柔性制造能力也带动销售和服务等商业活动包括精准营销、个性定制、智能服务等全流程的网络化提升。
从生产具体流程出发,参照设计、生产、销售、物流、服务五大流程环节,提取了工业互联网网络化建设的业务体系网络化指标模型(如图2所示)。
图 2 业务体系网络化指标模型按照模型针对各环节进行了网络化需求分解分析,其中包含设计环节的联网和协作、生产环节的互联互通、销售环节的数据分析和深度挖掘、服务环节的客户化转型等,并使用栅格进行整理汇总。
为了做到指标简单易行,重点突出,业务可评估,我们重新将栅格记录的所有生产网络化需求进行整合,合并重复需求,对非网络互联需求进行剔除,最终确认了20个可衡量的网络化指标,形成了业务体系网络化指标细化模型(如图3所示)。
图 3 业务体系网络化指标细化模型(三)架构体系网络化模型网络是工业系统互联支撑的基础。
网络互联的实施主要是解决工业互联网各种设备、系统之间互联互通的问题,涉及现场级、车间级、企业级、产业级之间的互联,以及企业信息系统、产品、用户与云平台之间不同互联,不但针对现有工业系统既包含现有设备与系统的网络化改造,还包含新型网络连接的建设。
按照工业企业网络架构,将架构体系的网络化考核分为现场级、车间级、企业级和产业级四个方面,如图4所示:图 4 架构体系网络化指标模型在现场级和车间级,主要实现底层设备横向互联以及与上层系统纵向互通的连接。
一是对控制器与机床、产线等装备装置的通信方式进行改造,如以工业以太网代替现场总线。
二是现有工业装备或装置,如机床、产线等增加网络接口,三是对现有工业装置或装备附加传感器、执行器等外部的信息交互设备。
四是为了采集生产现场信息或执行反馈控制,部署新的监测设备、扫描设备等。
五是对在制品通过内嵌通信模块或附加标签等方式,增加与工业系统的信息交互功能。
六是部署边缘计算节点,汇聚生产现场数据及来自工业控制系统,如PLC、历史数据库的数据,并进行数据的边缘处理。
具体采用的联网方式需要结合通信需求、布线情况、电源供应等,并充分结合IP化、无线化等趋势,如针对在制品,可以采用短距离通信和标识技术,如蓝牙、二维码、RFID等通信方式;针对生产装备或装置,可以直接利用现有的联网方式,也可以考虑利用工业以太网、工业无线等增加联网接口;针对监测设备,如果实时性要求不高,可以采用有线宽带通信、无线宽带、LTE增强、NB-IoT、5G等技术。
在工厂企业级或工厂外部,应注重引入云平台和大数据技术,并通过云平台实现与生产设备或装置、工业控制系统、工业信息系统、工业互联网应用之间的信息交互,以及与协作企业信息系统、智能产品、用户之间的信息交互,以便为制造企业提供不同地域、不同功能的各类系统的横向互联,以及与上层应用、跨企业/跨行业各类主体之间的互联,为价值链协作提供支持。
具体联网方式也依赖于互联场景,如针对工厂/工业云平台与生产设备或装置、工业控制系统、工业信息系统之间的互联,可以直接利用现有的互联网或企业级信息网络;针对工厂/工业云平台与协作企业信息系统,可能需要考虑建立安全、可靠的VPN专线来实现信息交互;针对工厂/工业云平台与产品,可以采用NB-IoT、LTE增强以及未来的5G等广域移动通信网络及各种有线通信。
综上,从网络架构体系的分层出发,我们把工业互联网网络化程度从现场级、车间级、企业级、产业级这四个方面进行考核然后对每一个级别进行需求分析,并使用栅格进行整理汇总。