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工业互联网体系架构设计方案

2022-10-27 17:52:24   0  举报

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AI智能生成

工业互联网体系架构设计方案

工业互联网

工业互联网体系

作者其他创作

大纲/内容

网络

网络互联

功能要求

即通过有线、无线方式，将工业互联网体系相关的人机物料法环以及企业上下游、智能产品、用户等全要素连接，支撑业务发展的多要求数据转发，实现端到端数据传输。

高频带、广连接、低时延

现存问题

低时延、高可靠、广连接、高灵活的要求还很难达到。（依靠5G、NB-IOT、RFID等技术解决）

数据互通

功能要求

实现数据和信息在各要素间、各系统间的无缝传递，使得异构系统在数据层面能相互“理解”，从而实现数据互操作与信息集成。

应用层通信、信息模型和语义互操作

现存问题

目前国际上现存的现场总线通信协议数量高达 40 余种，不同厂商、不同系统、不同设备的数据接口、互操作规程等各不相同，形成了一个个烟囱型的数据体系。这些自成体系、互不兼容的数据体系有着独立的一套应用层通信协议、数据模型和语义互操作规范，导致 MES、ERP、SCADA 等应用系统需要投入非常大的人力、物力来实现生产数据的采集。（即集成难）

从不同设备、系统采集的异构数据无法兼容，难以实现数据的统一处理分析；（即兼容难）

跨厂商、跨系统的互操作仅能实现简单功能，无法实现高效、实时、全面的数据互通和互操作。（即全面互操作难）

标识解析

功能要求

当前，制造业企业多采用企业自定义的私有标识体系，标识编码规则和标识数据模型均不统一，“信息孤岛”问题严重，当标识信息在跨系统、跨企业、跨业务流动时，由于标识体系冲突，造成企业间无法有效进行有效的信息共享和数据交互，产业链上下游无法实现资源的高效协同。（即标识解析是解决企业上下游、产业链协同的必不可少的技术。）

标识解析技术在工业中应用广泛，但目前仍然停留在资产管理、物流管理、产品追溯等信息获取的浅应用上，并未渗透到工业生产制造环节，深层次的创新应用还有待发展。

标识解析提供标识数据采集、标签管理、标识注册、标识解析、数据处理和标识数据建模功能。

现存问题

标识应用链条较为单一

解析性能和安全保障能力不足

平台

通用意义上的平台功能模块

可视化

可视化形式：大屏显示、web端显示、手机端显示

SaaS

需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。具体应用如：设备管理（PHM）、能源管理、人员管理、生产管理（排产、自动化生产）

PaaS