下载文档原格式
工业互联网的概念、体系架构及关键技术摘要：工业互联网是实现传统产业数字化转型的重要途径，目前已受到业界和业界的高度重视。
产业互联网涉及的领域很广，它的体系结构和关键技术也在不断演变和发展，目前存在着概念范畴模糊、体系结构不完善、关键技术不明确的问题。
本文在对工业互联网与工业物联网，工业4.0/5.0，智能制造之间的联系进行了梳理，阐述了工业互联网的基本概念，对工业互联网的体系结构和所涉及的技术进行了深入的剖析，并对其所面临的挑战进行了展望。
关键词：工业互联网；体系构架；关键技术中国工程院院士傅前矛在2018年两会期间表示，“经过三十年发展以后，我国从制造大国转变为全球制造业大国”。
要建设成为制造业强国就必须实现由数量和规模驱动向质量效益型转变。
他建议未来以信息技术为核心的新一轮技术革命与产业变革推动制造业转型升级和可持续发展；加快建设新型基础设施，提高基础设施服务能力；全面深化改革创新推动制造业高质量发展；加快科技成果转移转化促进形成新产业新动能；营造良好环境支持工业互联网发展壮大等方面提出了更高的要求。
工业互联网将成为我国推进智慧生产、加快信息通信基础设施建设以及推动企业数字化转型、智能制造实施水平提升的重要突破口和关键技术突破点。
一、什么是工业互联网傅前矛表示，“工业互联网”一词是从西方学者提出的，他们认为“工业”这个词，它的英文意思应该是 covery machine,简称 claim,意思是去工厂工作，它不能代表我们国家对制造业的理解。
事实上，它有很多来源，但我们没有研究清楚它的含义。
现在全球都在谈智能制造，其实我们并不是要把它们当成一个新名词来讲。
应该说大家对它并不是很了解。
因此我想我们首先对这件事应该有一个认识上的转变吧。
简单来说它主要涉及到一个网络技术或者说是信息技术和制造业相结合的过程。
我们可以把这个定义理解为是在网络技术上再往前走一步、再前一步发展一步。
二、工业互联网是企业实现智能化转型的“助推器”企业数字化、智能化的基础和关键，是企业管理水平提升的重要抓手一是要实现从低层次向高层次推进，向管理要效益，向价值创造要效率。
汽车制造行业智能制造与工业互联网方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的定义与发展 (2)1.2 智能制造的关键技术 (3)第二章工业互联网基础 (3)2.1 工业互联网的概念与架构 (3)2.2 工业互联网的关键技术 (4)第三章智能制造系统架构 (5)3.1 智能制造系统的组成 (5)3.1.1 智能感知层 (5)3.1.2 数据处理与分析层 (5)3.1.3 控制与执行层 (5)3.1.4 网络与通信层 (6)3.1.5 管理与决策层 (6)3.2 智能制造系统的集成 (6)3.2.1 设备集成 (6)3.2.2 系统集成 (6)3.2.3 信息集成 (6)3.2.4 管理集成 (6)3.2.5 人才集成 (6)第四章设计与研发智能化 (7)4.1 虚拟仿真与数字化设计 (7)4.2 知识工程与专家系统 (7)第五章生产过程智能化 (8)5.1 生产设备的智能化升级 (8)5.2 生产过程的数据采集与监控 (8)第六章质量管理与控制 (9)6.1 质量检测与追溯 (9)6.1.1 检测技术概述 (9)6.1.2 在线检测与离线检测 (9)6.1.3 质量追溯系统 (9)6.2 质量分析与改进 (9)6.2.1 质量数据分析 (9)6.2.2 质量改进方法 (10)6.2.3 质量改进实施 (10)第七章物流与供应链管理 (10)7.1 智能物流系统 (10)7.1.1 物流自动化设备 (11)7.1.2 信息管理系统 (11)7.1.3 供应链协同 (11)7.1.4 优化路径规划 (11)7.2 供应链协同管理 (11)7.2.1 供应商关系管理 (11)7.2.2 需求预测与计划 (11)7.2.3 库存管理 (11)7.2.4 生产协同 (11)7.2.5 客户关系管理 (11)第八章能源管理与优化 (12)8.1 能源消耗监测与优化 (12)8.1.1 能源消耗监测 (12)8.1.2 能源消耗优化 (12)8.2 能源管理策略与实施 (12)8.2.1 能源管理策略 (12)8.2.2 能源管理实施 (13)第九章信息安全与风险防范 (13)9.1 工业控制系统安全 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 工业控制系统安全风险 (13)9.1.3 工业控制系统安全防护措施 (14)9.1.4 应对策略 (14)9.2 数据安全与隐私保护 (14)9.2.1 概述 (14)9.2.2 数据安全与隐私保护的重要性 (14)9.2.3 数据安全与隐私保护技术措施 (15)9.2.4 合规性 (15)第十章智能制造与工业互联网的实施策略 (15)10.1 实施步骤与方法 (15)10.2 政策与产业协同发展 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的定义与发展智能制造是依托于信息技术、网络技术、自动化技术和人工智能技术，通过对制造过程进行智能化改造，实现生产效率提高、质量提升、成本降低和环境保护的一种新型制造模式。
智能制造标准体系建设内容一、智能制造标准体系建设内容（一）智能制造标准体系建设基础共性标准基础共性标准主要包括基础、安全、管理、检测评价和可靠性等五个部分。
1、基础标准基础标准主要包括术语定义、参考模型、元数据与数据字典、标识等四个部分。
术语定义标准用于统一智能制造相关概念，为其他各部分标准的制定提供支撑；参考模型标准用于帮助各方认识和理解智能制造标准化的对象、边界、各部分的层级关系和内在联系；元数据和数据字典标准用于规定智能制造产品设计、生产、流通等环节涉及的元数据命名规则、数据格式、数据模型、数据元素和注册要求、数据字典建立方法，为智能制造各环节产生的数据集成、交互共享奠定基础；标识标准用于对智能制造中各类对象进行唯一标识与解析，建设既与制造企业已有的标识编码系统兼容，又能满足设备IP化、智能化等智能制造发展要求的智能制造标识体系。
2、安全标准安全标准主要包括功能安全和信息安全两个部分。
功能安全标准用于保证安全控制系统在危险发生时正确地执行其安全功能，从而避免因设备故障或系统功能失效而导致人身伤害、环境破坏及经济损失，主要包括功能安全要求和功能安全实施和管理等两个部分。
信息安全标准用于保证信息系统不因偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统能连续可靠正常地运行，主要包括软件安全、设备信息安全、网络信息安全、数据安全、信息安全防护等五个部分。
3、管理标准管理标准主要包括信息安全管理体系和管理体系两个部分。
信息安全管理体系标准用于根据各行业智能制造特点和需求，聚焦制造关键环节，制定智能制造信息安全管理标准，主要包括管理标准和安全监管等两个部分。
管理体系标准用于指导相关企业建立创新管理机制，保持可持续竞争优势，通过标准化工作改进过程管理机制，主要包括要求、基础和术语、实施指南、评估规范、审核指南等五个部分。
4、检测评价标准检测评价标准主要包括测试项目、测试方法、测试设备、指标体系、评价方法、实施指南等六个部分。
国务院关于大力推进信息化发展和切实保障信息安全的若干意见大力推进信息化发展和切实保障信息安全，对调整经济结构、转变发展方式、保障和改善民生、维护国家安全具有重大意义。
近年来，各地区、各部门认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，加快推进信息化建设，建立健全信息安全保障体系，有力地促进了经济社会发展。
当前，世界各国信息化快速发展，信息技术的应用促进了全球资源的优化配置和发展模式创新，互联网对政治、经济、社会和文化的影响更加深刻，围绕信息获取、利用和控制的国际竞争日趋激烈，保障信息安全成为各国重要议题。
但是，我国信息化建设和信息安全保障仍存在一些亟待解决的问题，宽带信息基础设施发展水平与发达国家的差距有所拉大，政务信息共享和业务协同水平不高，核心技术受制于人；信息安全工作的战略统筹和综合协调不够，重要信息系统和基础信息网络防护能力不强，移动互联网等技术应用给信息安全带来严峻挑战。
必须进一步增强紧迫感，采取更加有力的政策措施，大力推进信息化发展，切实保障信息安全。
为此，提出以下意见。
一指导思想和主要目标（一）指导思想以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，以促进资源优化配置为着力点，加快建设下一代信息基础设施，推动信息化和工业化深度融合，构建现代信息技术产业体系，全面提高经济社会信息化发展水平。
坚持积极利用、科学发展、依法管理、确保安全，加强统筹协调和顶层设计，健全信息安全保障体系，切实增强信息安全保障能力，维护国家信息安全，促进经济平稳较快发展和社会和谐稳定。
（二）主要目标重点领域信息化水平明显提高。
信息化和工业化融合不断深入，农业农村信息化有力支撑现代农业发展，文化、教育、医疗卫生、社会保障等重点领域信息化水平明显提高；电子政务和电子商务快速发展，到“十二五”末，国家电子政务网络基本建成，信息共享和业务协同框架基本建立；全国电子商务交易额超过18万亿元，网络零售额占社会消费品零售总额的比重超过9%。
工业互联网及其关键技术研究摘要：随着第四次工业革命的开启，工业互联网正被越来越多的关注。
针对工业互联网的提出和近年来发展情况进行分析描述，总结了工业互联网的基础架构，详细分析了工业互联网的关键技术，包括物联网、云计算、工业大数据分析，并对工业物联网未来发展进行了展望。
关键词：工业互联网；物联网；云计算；工业大数据分析1前言2012年以来，美国政府将重塑先进制造业核心竞争力提升为国家战略。
在此背景下美国通用电气公司(General Electric Company，GE)提出了“工业互联网”的概念。
工业互联网其核心在于“工业”和“互联网”。
“工业”是基本对象，通过工业互联网实现互联互通与共享协同的工业全生命周期活动中所涉及的各类人、机、物、信息、数据资源与工业能力；“互联网”是关键手段，是综合利用物联网、信息通信、云计算、大数据等互联网相关技术，推动各类工业资源与能力的开放接入，进而支撑由此而衍生的新型制造模式与产业生态[1]。
从构成要素角度看，工业互联网是机器、数据和人的融合。
从核心技术角度看，贯彻工业互联网始终的是大数据。
从产业应用角度看，工业互联网构建了庞大复杂的网络制造生态系统，为企业提供了全面的感知、移动的应用、云端的资源和大数据分析，实现各类制造要素和资源的信息交互和数据集成，释放数据价值。
2工业互联网发展现状GE公司联合四家IT巨头组建了工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium，IIC)，将这一概念大力推广开来。
IIC成立于2014年3月，由GE联合AT＆T、思科、IBM和英特尔发起。
IIC致力于构建涵盖工业界、信息与通信技术(Information and Communications Technology，ICT)界和其他相关方的产业生态，推动传感、连接、大数据分析等在工业领域的深度应用，协同其他机构尤其是标准组织解决标准规范等问题。
在国家工业制造战略框架下，由美国国家标准与技术研究院(NIST)牵头，产业界参与，共同制定以数据共通为核心的标准，构建包括机器、产品、系统与人在内的工业互联体系，实现美国先进制造战略。
智能制造面临的重大科学问题和关键技术石镇山;刘越芳【摘要】近年来，我国在智能制造技术研究与应用方面取得了重要的进展与突破，部分制造企业积极采用智能制造技术提升产品的智能化水平，智能化生产线、智能化车间、智能化工厂不断涌现。
在深入研究智能制造的作用地位、发展趋势和技术体系基础上，面向2030，从需求和问题出发，按照建成自主可控的智能制造技术体系的总目标，梳理提出8个方面的重大科学问题和待突破的关键技术，为推动智能制造发展，尤其是加强顶层设计提供参考。
【期刊名称】《电器与能效管理技术》【年(卷),期】2017(000)024【总页数】5页(P1-4)【关键词】智能制造技术体系科学问题关键技术【作者】石镇山;刘越芳【作者单位】[1]机械工业仪器仪表综合技术经济研究所,北京100055;;[2]科学技术部信息中心,北京100038;【正文语种】中文【中图分类】F4240 引言当前,以信息技术为核心的新一轮科技革命和产业变革正与我国加速转变经济发展方式形成历史性交汇,新的国际分工格局正在重塑。
数字化制造、工业机器人、人工智能、3D打印制造等技术的重大突破和广泛应用正在重构制造业技术体系。
基于信息物理系统(Cyber-Physics System,CPS)的智能工厂正在引领制造方式向智能化方向发展。
云制造、网络众包、异地协同设计、大规模个性化定制、精准供应链、电子商务等网络制造模式正在重塑产业价值链体系。
信息通信技术的飞速发展和广泛应用,正在孕育着制造技术体系、制造模式、产业形态和价值链的巨大变革,智能制造已成为大势所趋。
为此,《中国制造2025》把发展智能制造作为主攻方向,党中央、国务院决定将“智能制造和机器人”列入“科技创新2030—重大工程”。
1 做强制造业对国民经济发展具有重要意义制造业是中国经济发展的主要贡献力量。
中国制造业的增加值约占全国GDP的40%,占整个工业生产的4/5强,占出口总额的90%。
智能制造与工业互联网技术架构分析摘要：当前世界，随着网络信息技术逐渐向制造业渗透，全球主要工业大国都纷纷推动制造业转型升级，加深互联网与制造业深度融合。
工业互联网已经成为美德等工业大国高端制造业改革的必由之路。
振兴实体经济已成为新时期重要使命，在这样背景下，我国颁布了《中国制造2025》战略等大力支持工业互联网发展，推动我国制造业高质量发展。
关键词：智能制造;工业互联网;技术架构;引言在我国工业制造领域发展过程中，只有更好地利用“互联网+智能制造”技术体系，充分发挥“互联网+智能制造”技术在传感器应用设计、微控制器编程以及控制网络中的应用，并实现其有机结合，通过对互联网和个性制造等技术进行深入研究与具体分析，在“互联网+智能制造”技术架构中才能够更好地实现工业制造技术要求。
1工业互联网发展态势虽然与国外相比，我国在工业互联网的平台功能、商业化程度、生态体系完整度等方面的建设还存在一定差距。
但据中科院和德国可持续发展研究所的合作调查表明，绝大多数中国工业互联网参与者都意识到数字化和互联性对于企业具有重要的影响；近年来积极布局，通过开展平台建设、专项申报、试点示范等一系列工作，华为、三一重工、潍柴、吉利等一批行业骨干企业已顺利进行工业数字化的转型。
我国工业数字化实践已初见成效。
目前多个行业领先企业依托自身制造能力和规模优势，或是率先推出工业互联网平台服务，并逐步实现由企业内应用向企业外服务的拓展；或是基于自身在自动化系统、工业软件与制造装备等领域的积累，进一步向平台延伸，尝试构建新时期的工业智能化解决方案。
我国工业互联网在互联工厂应用方面、产品全生命周期信息感知的远程服务应用方面和企业间互联的网络协同制造应用方面都有着良好的实践经验。
总体而言，我国工业数字化转型已经在多个领域顺利开展，工业数字化转型呈现出全局变革的趋势，工业互联网日益呈现生态化发展特征，各领域企业合作水平和深度不断增强。
我国工业互联网正步入落地应用关键窗口期，各地也纷纷响应颁布相关政策，着力推进工业互联网产业落地实施，全面推动制造业高质量发展。
工业智能与工业互联网共性关键技术摘要：德国工业4.0、美国先进制造业国家战略计划、日本科技工业联盟、英国工业2050战略及“中国制造2025”表明，各国均将制造业向智能化转型作为国家战略目标。
通过信息化实现生产全自动化、个性化、柔性及系统优化，提高生产资源利用率，降低生产成本，实现分布式、柔性、定制化的生产制造模式。
作为“中国制造2025”中五大工程之一，智能制造工程将关键工序智能化、生产过程智能优化控制、关键岗位机器人替代等作为重点攻关项目，这也是中国智能制造战略卡脖子的核心技术之一。
工业互联网是实现工业智能的基础支撑，在产品设计、生产、制造、管理等环节进行高效、精准决策、实时动态优化、敏捷灵活响应。
所谓工业互联网，并非互联网技术和工业制造领域的简单融合，而是在技术、内涵层面进行深度外延。
工业互联网技术既是实现工业智能化转型的关键基础设施，也是云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业经济深度融合的应用模式，更是一种新业态，将重塑企业形态、供应链和产业链。
工业智能和工业互联网技术将推动传统制造业进行新兴裂变和升级演化，推进核心硬件、基础软件、机理分析与算法等基础技术融合发展，逐步构建工业智能和工业互联网技术产业体系。
关键词：工业智能；工业互联网；工业4.0；中国制造2025；人工智能引言随着电子化、信息化和自动化技术的进一步发展，工业生产过程逐步实现了由人力为主向机械机器为主的转变，各类高精尖智能设备的应用使智能制造成为了当前工业社会的发展主流方向，企业纷纷投身于智能制造技术的研发与尝试，并在生产效率、质量、经济收益等方面逐步获得回报。
然而在实际生产的过程中，新技术的应用仍在一些因素的限制下阻碍了其进一步发展。
其中，工业智能制造中的网络安全问题便是最为突出的一项。
1分析“5G+工业互联网”时代下高端装备智能制造所面临的挑战在现代社会快速发展的背景下，我国进入了“5G+工业互联网”时代。
工业互联网平台建设的关键技术研究随着信息技术的迅猛发展，工业互联网已经成为推动制造业转型升级、提升生产效率和品质的重要手段。
而工业互联网平台作为实现工业互联网的核心，扮演着连接工业设备与智能信息系统的重要角色。
工业互联网平台建设是推动制造业转型升级的关键项目，涉及多个关键技术的研究和应用。
首先，工业互联网平台的建设离不开物联网技术的支持。
物联网技术是工业互联网的基础，通过传感器、设备互联和数据采集，实现设备与设备、设备与人之间的无缝连接和信息交互。
在工业互联网平台建设中，需要研究物联网的网络体系架构、传感器技术、通信协议、数据采集和传输技术等关键技术，以实现工业设备的信息监测、故障预警和远程控制。
其次，工业互联网平台需要具备大数据处理和分析能力。
对于制造业来说，数据是宝贵的资产，而大数据的处理和分析能力决定了工业互联网平台的智能化程度和应用效果。
在工业互联网平台建设中，需要研究和应用大数据的采集、存储、处理和分析技术，以实现对海量数据的实时监测、分析和预测。
同时，还需要研究和应用数据挖掘和机器学习等技术，挖掘数据中的隐藏信息，为制造业提供更准确的决策支持。
另外，工业互联网平台还需要具备安全和隐私保护的能力。
工业互联网平台连接了大量的设备和系统，面临着来自外部网络的安全威胁和内部信息泄露的风险。
因此，需要研究和应用安全防护的技术，包括网络安全、系统安全、数据安全等，以确保工业互联网平台的安全和稳定运行。
同时，还需要考虑隐私保护的问题，制定用户数据隐私保护的规范和技术手段，保护用户的个人信息不被滥用。
此外，工业互联网平台还需要支持边缘计算和人工智能技术的应用。
边缘计算是指在网络边缘设备上进行数据计算和处理，能够降低传输延迟和网络负载，提高工业互联网平台的响应速度和稳定性。
而人工智能技术则能够对工业设备和生产过程进行智能化管理和优化，提高生产效率和品质。
在工业互联网平台建设中，需要研究和应用边缘计算和人工智能技术，实现对工业设备的实时监测、故障诊断和智能优化。
制造业信息化服务平台的体系架构研究杨秋影;张入通;尹作重;闫晶娅【摘要】针对制造业向信息化和服务化发展的需求，主要研究并分析业信息化服务平台的体系架构，通过对其功能模型、组织模型、过程模型、资源模型和信息模型的描述，从而加快传统制造业的转型和发展，加强人们对制造业信息化服务平台的了解，促进平台的应用和推广。
【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2014(000)017【总页数】3页(P149-151)【关键词】制造业信息化;体系架构;服务化【作者】杨秋影;张入通;尹作重;闫晶娅【作者单位】北京机械工业自动化研究所，北京 100120;北京机械工业自动化研究所，北京 100120;北京机械工业自动化研究所，北京 100120;北京机械工业自动化研究所，北京 100120【正文语种】中文【中图分类】TP290 引言经济的快速增长，社会需求的多样化，信息技术的高速发展，使得制造业从原有的企业模式向信息化和服务化发展，因此制造服务业应运而生。
制造业信息化服务是以“制造即服务”为理念，以制造全过程为对象，以制造过程的“软性化”（指在价值构成中服务等软件的比重较之设备等硬件的比重不断增加）为目标，利用网络化技术实现服务，从而给制造业带来更多的发展和提升，也满足顾客更加多样化和个性化的需求。
一种以服务为特色、节能低耗和基于知识的网络化、敏捷化制造新模式和技术手段的新的云制造模式正在蓬勃发展，它能够带来制造的敏捷化、服务化、绿色化和智能化。
制造业信息化服务平台就是建立在物联网和云制造技术基础上的制造业服务化的应用和研发平台。
自在十六大上提到的“信息化带动工业化”到十七大提出的“工业化和信息化两化融合”，我国制造业信息化也逐渐发展起来，从而带动了制造业信息化服务平台的建设和应用。
我国在制造业信息化方面的研究与应用已经取得了很好的成绩，从而加快了各种中小企业信息化服务平台的建设，制造业信息化服务平台首先在装备制造、汽车等方面的生产得到了大范围的发展和应用，主要有工业机器人、计算机辅助制造、网络协同制造、快速成型、制造执行系统等行业，具有华南精密制造研究院的工业机器人服务平台，西北快速成型技术工程中心的快速成形服务平台，北京机械工业自动化研究所的MES服务平台。
