面向自组织生产系统的工业互联网边缘计算体系架构

合集下载

智能制造发展过程三个阶段及特征-深度解析

智能制造发展过程三个阶段及特征-深度解析导读：本文首先总结工业生产对控制技术的要求及工业自动化系统的特点; 然后根据智能制造系统在工业生产过程中的地位和所发挥的作用，着重讨论智能制造系统相关技术在不同时期、不同领域的技术特点和阶段，以生产系统的各个子系统间的数据流向为特征，区分智能制造发展过程的 3 个阶段; 最后以钢铁行业的案例来分析智能制造在生产中的地位，为企业实施智能制造提供参考。

为便于描述起见，本文将应用智能制造技术所实现的系统的集合称为智能制造系统，而传统的工业生产控制系统( 包括工业生产过程中的各级自动化和信息化系统的总和) 称为工业自动化系统。

1 工业自动化系统的特点经过多年发展，钢铁行业工业自动化系统的主体架构一般分为 5 层，如图 1 所示: 检测及执行设备级 L0、基础自动化级 L1、过程自动化级L2、制造执行系统 L3 和企业资源计划 L4，每层根据功能或控制范围又划分为多个系统。

各层系统之间的数据通过接口协议互相传递，业务应用互相关联。

随着计算机和控制器的能力越来越强大，过程自动化级的很多功能“下沉”至基础自动化级来执行，融合形成“过程控制级”; 而管理的扁平化需求，使得制造执行系统和企业资源计划的分工界限变得不那么明显，融合形成“生产管理级”。

但无论是 5 层结构，还是其他类型的结构，总体上都是围绕企业的核心发展目标，实现各系统的功能定位和分工合作。

图 1 工业自动化系统的结构通过总结工业生产对控制技术的要求，工业自动化系统一般需要具有以下特点。

( 1) 确定性。

确定性是指工业自动化系统必须有确定的响应能力，主要包括: 1) 实时性。

工业自动化系统一般都是实时系统，很多情况下延迟对于生产过程信息传送来说是不可接受的。

2) 可预测性。

即在满足一定条件下，系统的输出是可预期的，差异在可控或可接受的范围内。

3)手动优先。

在非正常的情况下，工业自动化系统的部分功能可以被操作人员确定性的手动接管，使得整个系统可以在降低部分性能( 包括便利性) 的手动模式下继续运行。

工业互联网平台的架构和实施方法

工业互联网平台的架构和实施方法工业互联网平台作为工业领域数字化转型的重要工具，正在逐渐被各行各业所认可和应用。

本文将介绍工业互联网平台的架构和实施方法，旨在帮助企业了解并顺利实施该平台。

1. 工业互联网平台的架构工业互联网平台的核心架构通常包括设备感知层、数据采集层、数据传输层、平台应用层和用户接口层。

1.1 设备感知层设备感知层是工业互联网平台的底层基础，用于连接和管理各类传感器和设备。

传感器和设备收集到的数据被上传至数据采集层进行处理和存储。

1.2 数据采集层数据采集层主要负责对设备感知层上传的数据进行采集、清洗和标准化。

在这一层中，可以利用各种技术和协议，如物联网技术、云计算等，实现数据的高效针对性提取和融合。

1.3 数据传输层数据传输层负责将采集到的数据传输至云端或数据中心。

在这一层，企业可以选择使用云平台、边缘计算等方式进行数据的传输和存储，以便后续的数据分析和应用。

1.4 平台应用层平台应用层是工业互联网平台的核心部分，用于处理和分析传输过来的数据，提供各种应用和服务。

这包括数据分析、预测维护、生产优化等功能，帮助企业实现工业智能化和数字化转型。

1.5 用户接口层用户接口层是工业互联网平台的最上层，为企业和用户提供友好的界面和操作方式，使其能够方便地使用平台提供的服务和功能。

这包括Web界面、移动端应用等，以满足不同用户的需求。

2. 工业互联网平台的实施方法在实施工业互联网平台时，需要经历需求分析、架构设计、系统部署、数据集成和优化改进等阶段。

2.1 需求分析需求分析是工业互联网平台实施的第一步，需要明确企业的需求和目标。

企业可以通过与相关部门和人员沟通，收集并整理各类信息和数据，确定需要实现的功能和服务，为后续的架构设计提供依据。

2.2 架构设计架构设计是工业互联网平台实施的核心环节，需要根据需求分析的结果，综合考虑企业自身的条件和技术能力，制定合适的平台架构方案。

在设计过程中，需要选择合适的云平台、边缘计算设备、通信协议等，并考虑扩展性、可靠性和安全性等因素。

工业互联网中边缘计算的实现方法

1 工业互联网是智能制造的突破口2015年5月，国务院发布了《中国制造2025》，围绕先进制造和高端装备制造，前瞻部署重点突破的战略领域，描绘了未来三十年建设制造强国的宏伟蓝图和梯次推进的路线图，是一份总的行动纲领文件；2015年7月，国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见，提出了“充分发挥中国互联网的规模优势和应用优势，推动互联网由消费领域向生产领域拓展，加速提升产业发展水平，增强各行业创新能力，构筑经济社会发展新优势和新动能”；2016年5月，国务院发布了《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，指出：制造业是国民经济的主体，是实施“互联网+”行动的主战场；2017年11月，国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》正式发布，“工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，日益成为新工业革命的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重要基石”，明确提出“构建网络、平台、安全三大功能体系，增强工业互联网产业供给能力。

”并明确了与《中国制造2025》三步走相适应的一系列发展目标，至此，工业互联网上升为智能制造国家战略。

2018年年初，工业互联网高峰论坛在北京举行。

时任国务院副总理、国家制造强国领导小组组长马凯出席会议并发表了重要讲话，指出：“工业互联网是新工业革命的关键支撑和智能制造的重要基石。

工业互联网通过实现人、机、物的全面互联，促进制造资源泛在连接、弹性供给和高效配置。

推动制造业创新模式、生产方式、组织形式、商业范式的深刻变革，和全球工业生态体系的重构迭代和全面升级。

”图1 工业互联网是一个复杂的智能系统今年两会报告，工业互联网被写入了总理的政府工作报告，明确指出：“实施重大短板装备专项工程，发展工业互联网平台，创建‘中国制造2025’示范区。

”2 工业互联网是一个复杂的智能体工业互联网的概念首先由GE提出。

在《工业互联网——打破智慧与机器的边界》中，GE以航空发动机全生命周期管理为例，阐述了工业互联网的内涵，明确了工业互联网建设中的三个关键要素，即：智能机器、高级分析和工作中的人。

工业互联网体系架构

工业互联网体系架构1.边缘计算层：边缘计算是指将数据的处理和分析推向网络边缘，减少数据的传输延迟和带宽占用。

在工业互联网中，边缘计算层可以将边缘设备（如传感器、PLC、机器人等）与云平台连接，实现实时数据采集、处理和分析。

边缘计算还可以支持设备和系统的自主决策和智能调度，提高生产效率和响应速度。

2. 通信传输层：通信传输层是工业互联网的基础，用于实现设备之间的网络连接和数据传输。

通信传输层包括有线和无线通信技术，如以太网、Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等。

通过通信传输层，边缘设备可以与其他设备、运营商、云平台等进行数据交互和通信。

3.云计算和大数据层：云计算和大数据是工业互联网的核心技术，用于存储、处理和分析海量的数据。

在云计算和大数据层，工业互联网平台提供了数据存储、计算和分析的基础设施和服务，支持企业进行数据挖掘、预测分析、模型优化等工作。

通过云计算和大数据技术，可以实现对生产过程、设备状态、能源消耗、产品质量等信息的实时监控和分析，为企业提供决策支持和优化方案。

4.应用层：应用层是工业互联网的核心功能层，用于实现各类应用场景。

在应用层，工业互联网平台可以提供包括生产计划管理、设备维护管理、供应链管理、质量管理、产品追溯等一系列应用功能。

通过应用层，企业可以实现生产过程的智能化、自动化和协同化，提高生产效率和产品质量。

5.安全和隐私保护层：工业互联网的安全和隐私保护层是保证数据安全和业务运行的重要保障。

在这一层面上，工业互联网平台需要采用多层次、多角度的安全措施，如身份认证、访问控制、数据加密、安全传输等。

安全和隐私保护层还需要考虑法律法规和业界标准的要求，确保企业和用户的数据安全和隐私不受侵犯。

总结起来，工业互联网体系架构包括边缘计算层、通信传输层、云计算和大数据层、应用层和安全和隐私保护层。

这一架构将边缘设备、通信技术、云计算和大数据技术、应用功能和安全保障有机地结合在一起，实现了工业生产、管理和服务的协同和智能化。

工业互联网边缘计算数据管控标准【最新】

工业互联网边缘计算数据管控标准01 引言边缘计算利用日益提升的设备级计算、储存、网络资源，协同完成高可靠、低延迟的实时控制、数据处理、完全防护等任务。

边缘计算在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域有着广泛的应用前景。

随着边缘计算的崛起，现有工业自动化体系结构发生根本的改变，由原来基于ISA-95的结构[1]逐渐向工业云+边缘计算系统的形态转变。

在新的体系下，工业软件从最上层的ERP、PLM、CRM等系统一直到边缘侧的工控软件都将发生模式上的根本转变。

在ISA-95的传统模式下[2]，信息交互往往只在相邻的层级之间进行。

例如ERP系统只与MES系统直接对接，而MES也只与下层的SCADA系统以及上层的ERP系统进行交互。

当最底层新增的传感数据需要与上层系统交互时，需要对数据链路上的每一个系统进行修改，造成系统开发与维护的效率低下。

在系统规模日益庞大、交互功能复杂的情况下，软件开发与测试的时间将成倍增长，逐步超过项目硬件成本支出。

在工业互联网+边缘计算的模式下，工业软件的开发模式将从传统的桌面应用向基于服务化的工业App过渡。

工业软件根据实时性、可靠性与数据量的需求分为云端或者边缘端应用两类。

CAD、CAE、ERP、MES、PLM、CRM等传统工业设计、运营管理类软件由于功能众多、体积庞大、数据复杂、实时性要求低、扩展性要求强，适合以工业云为载体进行服务化升级转型。

以ERP以及MES系统为例，此类系统由大量的软件模块组成，包括销售、需求计划、供应链管理、计划与执行、库存、财务会计、人力资源、仓库管理、采购、品质管理等。

由于工业系统具有很强的行业特性，不同行业、不同生产模式的企业对于此类系统的需求有着极大的差异，很难找到两个企业拥有完全相同的运营方式。

因此，如将每个模块单独封装成为工业App部署在云端，可以针对不同企业满足深度定制的需求，减少用户由于频繁升级造成的不便。

单独部署的模块也可以减少企业在此类软件上的投入，避免造成资源浪费。

工业互联网的架构与技术

工业互联网的架构与技术工业互联网是指将传统的工业生产线与互联网技术相结合，形成全新的生产方式。

该技术的应用将有效地提升生产自动化程度，优化生产流程，改进生产效率，降低人为因素导致的质量问题，实现智能化生产。

本文将从工业互联网的架构与技术等方面进行介绍。

一、工业互联网的基础架构工业互联网的基础架构主要包括设备、传感器、控制器、网络、云平台等组成。

其中，设备指的是工业机床、传送带、本体、传感器等物理设备；传感器负责收集设备的各类信息，如温度、电压、湿度等等；控制器用于设备的实时控制，如程序、速度、位置等参数；网络则是用于设备之间传递信息的数据通信网络；云平台则负责将设备通过网络连接起来，对数据进行分析、处理、存储等功能，实现对设备的远程监控与管理。

二、工业互联网的技术1. 传感器技术传感器技术是工业互联网的基础技术之一，它具有很高的价值，可以收集到工业生产中的各种信息。

在工业制造过程中，可以通过传感器来进行监测、记录、控制物流过程中的物质推进和工具的状态变化。

利用传感器技术，可以在生产过程中保障生产的质量和安全性，提高制造业的效率和竞争力。

2. 物联网技术物联网技术在工业互联网中也极为重要。

物联网技术能够将各种设备、控制器、传感器连接，使其形成强大而智能的网络。

利用物联网技术，可以对各种设备进行实时监控，获取设备的工作状态、机能、故障等信息，这种技术不仅可以让生产过程更加的智能化，也能够实现生产过程更加的在线化。

3. 云计算技术云计算技术也是工业互联网的核心技术之一。

通过云计算技术，可以将生产数据上传到云端，集中处理、存储、加密、分享等等操作。

一旦将生产数据上传到云端，就可以很方便地采用各种算法，对生产数据进行分析、统计和处理，进而优化生产流程，提升生产效率。

同时，工业互联网的云计算技术还可以通过大数据分析，挖掘出生产过程中存在的问题及其根本原因，利用神经网络、机器学习等技术，将生产过程逐步智能化，进一步提升了生产的精益度和效率。

2023-工业互联网技术体系架构方案-1

工业互联网技术体系架构方案随着互联网的普及和工业生产的数字化转型，工业互联网技术已经成为推动产业升级的重要工具。

在实现工业互联网的过程中，需要建立起一套完整的技术体系架构方案，为实现工业互联网的愿景奠定基础。

第一步：云计算云计算作为工业互联网技术的基础和基石，是将各种数据集中到云端进行处理和管理的重要手段。

在云计算的基础上，可以建立一套系统、完整、高效的数据管理体系，实现多样化的业务需求。

第二步：大数据大数据的意义在于可以通过庞杂的数据分析工具，快速获取产品生命周期、客户需求、市场变化等各种数据信息，从而实现智能化生产、个性化生产的目标。

大数据技术被广泛运用于智能制造、智能优化、智能预测等工业领域。

第三步：物联网物联网技术是将所有设备、机器、传感器等物理设备通过互联网连接起来，彼此之间实现数据共享、信息监控和自主运作。

物联网技术可以帮助工业生产中的物资管理和环境空气监管等方面，同时可以实现高效的智能制造和智能管理。

第四步：人工智能人工智能技术可以在工业设备监管、数据预警、产品检测等方面，实现精确化、自动化的操作模式，提高工业生产的智能水平。

人工智能技术还可以通过机器学习、深度学习等方式，为企业提供多元化的解决方案。

第五步：信息安全信息安全是工业互联网基础技术的重要一环，它涉及到工业信息传输的保密性、完整性、可用性等多个方面。

在实现全面信息化管理的过程中，必须要考虑到信息安全等方面的规划和铺垫。

综上所述，工业互联网技术体系架构方案需要对上述五个方面进行全面规划和设计，使其构成一个完整的技术体系，为工业生产的数字化转型开拓了广阔空间。

通过人工智能、物联网等重要技术的投入，工业生产可以更加高效、智能、安全地进行，最终实现行业的全面升级和发展。

云计算边缘计算架构

云计算边缘计算架构云计算是一种基于互联网的计算模式，能够提供高效、灵活且可扩展的计算资源。

然而，随着物联网技术的迅速发展，传统云计算模式也遇到了一些挑战。

传统云计算的数据中心往往与用户之间存在较远的距离，导致数据传输的时延较大，与实时性要求较高的应用不太适用。

为了解决这一问题，边缘计算应运而生。

边缘计算是一种将计算资源和应用数据放置在物理接近数据源的位置，以提供低时延、高带宽和可靠性的计算能力的技术。

它通过将数据和计算从中心云移到网络边缘，实现了更快的响应时间和更好的用户体验。

边缘计算架构由多个边缘设备、边缘服务器和云端服务器组成，形成一个分布式的计算网络。

一、边缘设备边缘设备是指位于网络结构边缘的智能设备，如智能手机、物联网传感器等。

边缘设备负责收集各种环境传感器数据、用户输入以及其他外部数据，并将这些数据传输到边缘服务器进行处理和分析。

边缘设备通常具有较小的计算和存储能力，但能够进行实时的数据处理和快速决策。

二、边缘服务器边缘服务器是位于边缘设备和云服务器之间的中间节点，负责处理边缘设备传输的数据。

边缘服务器通常具有较强的计算能力和存储能力，能够进行实时数据分析、处理和存储。

边缘服务器还可以根据边缘设备的需求，选择性地将数据传输到云端服务器进行更复杂的计算或长期存储。

三、云端服务器云端服务器是传统云计算中的数据中心，负责存储大量数据和进行复杂的计算。

云端服务器通过与边缘服务器进行通信，将边缘设备收集到的数据进行更细粒度的分析和处理，并提供高级的计算服务和应用程序接口。

云端服务器的优势在于其具备强大的计算和存储能力，适合处理大规模数据和复杂计算任务。

四、边缘计算架构的优势边缘计算架构相比传统的云计算架构具有以下优势：1. 低时延：边缘设备与边缘服务器之间的距离较近，可以实现数据的实时处理和响应，大大减少了传输时延。

2. 高带宽：边缘设备与边缘服务器之间的网络连接往往具有较高的带宽，可以支持大规模数据的传输和处理。

边缘计算参考架构2021-2025

边缘计算参考架构4.0边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。

相比于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。

随着 5G 和工业互联网的快速发展，新兴业务对边缘计算的需求十分迫切。

在众多垂直行业新兴业务中，对边缘计算的需求主要体现在时延、带宽和安全三个方面。

目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网 4 个垂直领域对边缘计算的需求最为明确。

在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。

同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。

一些工厂还在尝试利用虚拟化技术软件实现工业控制器，对产线机械臂进行集中协同控制，这是一种类似于通信领域软件定义网络中实现转控分离的机制，通过软件定义机械的方式实现了机控分离。

在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。

边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析，并提供预测性维护的能力；对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警；利用本地部署的 GPU 服务器，实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。

在直播游戏领域，边缘计算可以为 CDN 提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力，让云桌面，云游戏等新型业务模式成为可能。

特别在 AR/VR 场景中，边缘计算的引入可以大幅降低 AR/VR 终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。

在车联网领域，业务对时延的需求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。

除了上述垂直行业的应用场景之外，边缘计算还存在一种较为特殊的需求-本地专网。

很多企业用户都希望运营商在园区本地可以提供分流能力，将企业自营业务的流量直接分流至企业本地的数据中心进行相应的业务处理。

工业互联网平台架构设计与实现

工业互联网平台架构设计与实现随着物联网技术的发展和应用，工业互联网逐渐成为重要的产业方向。

工业互联网平台作为工业互联网的核心基础设施，具有很高的重要性。

一个好的工业互联网平台可以为企业提供全面的数字化支持，提高生产效率，降低成本，增强竞争力。

本文将重点介绍工业互联网平台的架构设计和实现。

一、工业互联网平台的架构设计（一）平台的整体架构一般情况下，工业互联网平台可以分为前端、中间层和后端三个部分。

前端主要是用户界面或终端设备，中间层主要是数据采集、存储和处理，后端主要是数据分析和应用。

（二）平台的核心功能1. 数据采集：工业互联网平台需要采集各种互联设备和传感器的数据，并将其转化为可用数据格式供分析和决策使用。

2. 数据存储和处理：将采集到的数据存储到开发平台中，并使用大数据分析技术进行数据处理和挖掘，从中发现潜在的价值。

3. 数据分析：通过数据分析，能够为企业提供更好的决策支持，使生产效率不断提高。

4. 应用服务：根据业务需求开发相应的应用程序和服务，帮助企业完成各项业务活动。

（三）平台的安全保障由于工业互联网应用的特殊性，平台的安全性是一个必须重视的因素。

平台的安全保障主要包括数据隐私保护和系统安全性。

对于数据隐私保护方面，平台需要加密，保护用户的隐私数据，以及制定完善的用户隐私保护政策。

对于系统的安全保障，平台需要采用多层次、多角度、多措施的安全防护策略，包括网络安全、系统安全、应用安全等方面。

同时，对于平台的监控、报警、备份和恢复都需要进行规范管理，以保障平台的稳定性和可靠性。

二、平台的实现（一）平台实现的关键技术1. 数据采集技术：要利用各种设备传感器等物联设备进行数据采集，同时要保证数据采集的实时性和准确性。

2. 大数据处理技术：要利用大数据技术进行数据的存储和分析。

3. 数据可视化技术：数据可视化能够帮助决策者和用户更好了解数据，有助于做出更好的决策。

4. 人工智能技术：通过机器学习和深度学习等人工智能技术，能够从大量的数据中进行挖掘，提高决策的准确性。

面向工业应用的边缘计算应用指南-最新国标

目次2规范性引用文件 (1)　1范围 (1)3术语和定义 (1)3.1工业边缘计算industry edge computing ..........................................13.2工业边缘设备industry edge computing device ...................................13.3工业边缘控制器industry edge controller .........................................13.4工业边缘网关industry edge gateway ............................................13.5工业边缘服务器industry edge server ............................................13.6现场设备field equipment . (24)缩略语 (25)工业边缘计算应用导则...............................................................26工业边缘计算设备选型 (3)6.1工业边缘计算设备分类...........................................................36.2通用功能.......................................................................36.3差异化功能 (37)工业边缘控制器使用 (48)工业边缘网关使用 (49)工业边缘服务器使用.................................................................510工业边缘计算应用模式.. (6)附录A（资料性附录）工业边缘计算网络架构指南.........................................7A.1目标...........................................................................7A.2网络架构.. (7)附录B（资料性附录）工业边缘计算应用场景指南.........................................8B.1应用体系架构...................................................................8B.2应用场景1——过程控制优化......................................................8B.3应用场景2——能效优化..........................................................8B.4应用场景3——预测性维护.. (9)面向工业应用的边缘计算应用指南1范围本标准为工业系统集成商、边缘计算设备供应商、网络运营商在进行面向工业应用的“云-边-端”协同的新型边缘计算方案设计、网络建设、边缘计算设备选型时提供普遍性、原则性、方向性的指导和建议。

工业互联网标准体系(2.0)

5
6 工业互联网安全
工业互联网安全标准化工作应紧密围绕工业互联网各安全防护对象，从防护对象、防护措施和防护管理三个维度来开展。目前在工业互联网安全方面，联盟依托产业发展现状，在联盟标准的制定与实施层面持续开展工作，目前已发布《工业互联网安全总体要求》和《工业互联网平台安全防护要求》两项联盟标准，并依据上述标准开展试点应用与培训宣贯工作，促进产业对于工业互联网安全防护意识与防护水平不断提升。
编写说明
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，日益成为新工业革命的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重要基石，对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性影响。“工业互联网、标准先行”，标准化工作是实现工业互联网的重要技术基础。
为指导当前和未来一段时间工业互联网标准化工作，解决标准缺失、滞后、交叉重复等问题，落实国务院“关于深化’互联网+先进制造业’发展工业互联网的指导意见”，由工业和信息化部指导，在紧密结合《工业互联网标准体系框架（版本 1.0）》、全面总结工业互联网标准化需求基础上，工业互联网产业联盟（以下简称“联盟”）组织撰写《工业互联网标准体系（版本 2.0）》，修订了工业互联网标准体系框架及重点标准化方向，梳理了已有工业互联网标准及未来要制定的联盟标准，形成统一、综合、开放的工业互联网标准体系。
4
平台接口模型》等平台架构类标准；在数据采集方面，联盟已发布或正在制定制造资源/能力集成接入要求、工业设备接入技术要求等标准；在应用开发环境和工业微服务方面，已发布或正在制定《工业互联网平台应用接口管理要求》、《工业互联网平台微服务框架》等标准；在工业互联网平台测试与评估方面，发布或正在制定《工业互联网平台可信服务评估评测要求》、《工业互联网平台测试验证》等标准。

工业互联网边缘计算数据管控标准【最新】

边缘计算在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域有着广泛的应用前景。

随着边缘计算的崛起，现有工业自动化体系结构发生根本的改变，由原来基于ISA-95的结构[1]逐渐向工业云+边缘计算系统的形态转变。

在新的体系下，工业软件从最上层的ERP、PLM、CRM等系统一直到边缘侧的工控软件都将发生模式上的根本转变。

在ISA-95的传统模式下[2]，信息交互往往只在相邻的层级之间进行。

例如ERP系统只与MES系统直接对接，而MES也只与下层的SCADA系统以及上层的ERP系统进行交互。

当最底层新增的传感数据需要与上层系统交互时，需要对数据链路上的每一个系统进行修改，造成系统开发与维护的效率低下。

在系统规模日益庞大、交互功能复杂的情况下，软件开发与测试的时间将成倍增长，逐步超过项目硬件成本支出。

在工业互联网+边缘计算的模式下，工业软件的开发模式将从传统的桌面应用向基于服务化的工业App过渡。

工业软件根据实时性、可靠性与数据量的需求分为云端或者边缘端应用两类。

因此，如将每个模块单独封装成为工业App部署在云端，可以针对不同企业满足深度定制的需求，减少用户由于频繁升级造成的不便。

单独部署的模块也可以减少企业在此类软件上的投入，避免造成资源浪费。

2023-工业互联网平台技术架构方案-1

工业互联网平台技术架构方案随着信息化技术的快速发展，工业互联网成为了当前工业领域的热门话题。

而在工业互联网中，工业互联网平台则是构建整个工业互联网生态体系的重要组成部分。

为此，本文将从技术架构方案出发，分步骤阐述工业互联网平台技术架构方案。

第一步，数据采集工业互联网平台技术架构方案的第一个步骤就是数据采集。

在工业互联网中，数据来源非常多样化，涉及到各种主题和类型的数据，包括传感器数据、生产流程数据、设备维护数据、供应链数据等等。

因此，工业互联网平台需要从这些数据源中实时地采集数据，并将其进行有效组织和管理。

常见的数据采集方式包括自动化处理、自定义培训、直接连接设备、智能传感器等。

第二步，数据存储数据存储是工业互联网平台技术架构方案中不可或缺的一步。

在数据采集过程中，平台需要收集大量的数据，这些数据需要进行存储和处理，以保证数据的高效性和可靠性。

数据存储可以采用云存储技术，将数据存储在云端，以便于数据的实时共享和分析。

第三步，数据分析数据分析是工业互联网平台技术架构的重要一环。

通过数据分析，工厂可以实现对自身生产过程的精细化管控和优化设计。

工业互联网平台可以通过大数据分析、数据挖掘等技术手段，对采集的数据进行深入挖掘，从中发现生产过程中的瓶颈和短板，进而优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

第四步，物联网平台物联网平台作为工业互联网平台的重要组成部分，负责将实际设备和网络进行连接，实现数据的实时传输和互联互通。

具体而言，物联网平台可以实现远程设备管理、批量调度等功能，从而提高设备的运行效率和管理效率。

第五步，安全性保障安全性保障是工业互联网平台技术架构方案中必不可少的一环。

工业互联网中，涉及到大量的关键信息和敏感数据，如生产流程、产品配方、设备运维等等。

因此，安全性保障是工业互联网平台的重要职责。

平台需要采用安全措施，保障敏感数据的安全性和可靠性。

综上所述，工业互联网平台技术架构方案是由多个步骤组成的，需要从数据采集、数据存储、数据分析、物联网平台到安全性保障等多个方面出发，确保整个工业互联网平台的高效、安全和可靠性。

工业物联网核心技术(边缘计算网关)第2章边缘计算基本架构与关键技术

2.1.1 移动边缘计算
下图从底层网络层、移动边缘主机层和移动边缘系统层3 个方面描述了MEC 架构。可以看出该架构是一个完整的生态系统结构，包括所涉及的实体和功能。
2.1.1 移动边缘计算
下图详细地展示了MEC 框架，主要从移动边缘主机层和移动边缘系统层两个方面进行描述。
2.1.1 移动边缘计算
工业物联网核心技术（边缘计算网关）
第2章边缘计算基本架构与关键技术
2.1 边缘计算基本架构
学习要点
2.2 边缘计算关键技术
2.1.1 移动缘计算
移动边缘计算（MEC）是位于云和移动设备之间的计算层。作为一种新兴的生态系统，MEC 旨在融合通信和IT 服务，在无线接入网的边缘提供云计算平台。MEC 在边缘提供存储和计算资源，从而减少了移动终端和用户的延迟，更有效地利用了移动回程及核心网络。MEC 支持模块化、开放的解决方案，提供可编程的生态系统，改变用户体验，同时允许应用提供者和第三方获得客户更多的信息。
2.1.3 雾计算
雾计算（Fog Computing）一词最早出现于计算机网络安全领域。思科公司将其生动地定义为一种更接近“地面”的云计算：雾计算是云计算的一种扩展，在物联网终端设备与传统的云计算中心之间为用户提供计算、存储以及网络服务。雾计算基于分布式协作的框架。通过利用智能网关和路由设备等基础设施的计算、存储和网络资源，雾计算可以在最接近终端的位置提供服务。雾计算把云端的计算功能延伸到网络边际，化解可能出现的网络堵塞，以提高服务效率。
业务的灵活部署和实施。
03 存储
数字世界需要实时跟踪物理世界的动态变化，并按时间序列存储完整的历史数据。时序数据库（Time Series Data Base，TSDB）用于存储时序数据并以时间（点或区间）建立索引。

面向工业物联网的边缘计算架构设计与优化

面向工业物联网的边缘计算架构设计与优化在工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）的发展中，边缘计算架构设计和优化变得越来越重要。

面向工业物联网的边缘计算架构设计和优化旨在解决数据处理和存储的挑战，并提高系统的性能和效率。

本文将介绍IIoT的背景和挑战，探讨面向工业物联网的边缘计算架构设计和优化的关键考虑因素，并讨论一些常用的架构设计和优化方法。

工业物联网被认为是下一代工业发展的重要驱动力。

它将传感器、设备、网络和云计算相结合，通过实时数据采集、分析和交互，实现智能化的工业生产和管理。

然而，随着IIoT 中物联网设备和传感器数量的不断增加，传输大量实时数据给云端进行处理和存储面临诸多挑战。

首先，大量数据传输会导致网络拥堵和延迟，影响数据的实时性和响应性。

尤其对于需要实时反馈的工业应用，延迟问题可能会导致灾难性后果。

其次，传输大量数据还会消耗大量的带宽和能耗。

将所有数据传输到云端进行处理可能会严重浪费资源。

此外，云计算的安全性和可靠性也是一个重要问题。

大规模的云计算系统容易成为黑客攻击的目标，并且当网络中断时，云端的服务将受到影响。

为了克服这些挑战，面向工业物联网的边缘计算架构设计和优化成为一个重要的研究领域。

边缘计算是指将计算和数据存储离散地移动到接近数据源头的地方，以减少数据传输和延迟。

在面向工业物联网的边缘计算架构设计和优化中，有几个关键的考虑因素需要被考虑。

首先是边缘设备的选择和部署。

边缘设备应具备足够的计算和存储能力，以处理本地的数据采集和分析任务。

此外，边缘设备还应具备可靠的通信能力，能够与其他设备和云端进行数据交互。

在部署过程中，需要考虑设备之间的距离和布局，以最大限度地减少传输延迟和网络拥堵。

第二个考虑因素是边缘和云的协同工作。

边缘计算和云计算应相互协作，以提高系统的性能和效率。

可以通过将一部分数据处理任务卸载到边缘设备上，减少云计算的负载并降低网络传输开销。

云计算中的边缘计算与工业互联网

云计算中的边缘计算与工业互联网云计算和边缘计算是当今数字经济中的两大热门技术。

而在工业领域，尤其是工业互联网的发展中，边缘计算正日益成为重要的一环。

本文将探讨云计算中的边缘计算与工业互联网的关系以及其在工业领域中的应用。

一、云计算和边缘计算概述云计算是一种基于网络的计算模式，通过将计算和存储任务转移到数据中心的服务器上来实现资源的共享和可扩展性。

它提供了高效、灵活、可靠的计算资源，并可按需使用。

云计算的核心概念包括虚拟化、弹性资源分配和按需付费。

边缘计算是一种将计算和存储任务从云端向网络边缘靠近的计算模式。

它的目的是减少数据传输延迟和带宽需求，提高数据处理的实时性和可靠性。

边缘计算强调将计算资源放置在靠近数据源的边缘设备上，例如物联网设备、工业传感器等。

二、边缘计算在工业互联网中的作用工业互联网是将工业设备、传感器和其他工业系统连接到互联网，实现数据交换和远程控制的概念。

边缘计算在工业互联网中发挥着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 数据处理和实时性：工业互联网中的设备和传感器产生大量的数据，边缘计算将数据处理任务从云端转移到边缘设备上，可以实现实时性和低延迟的数据处理。

这对于需要即时响应和高速数据分析的工业应用尤为重要。

2. 网络带宽和稳定性：将大量的数据传输到云端需要消耗大量的带宽，并且在网络中可能存在不稳定的因素。

而边缘计算通过在边缘设备上进行数据处理和存储，可以减少对云端的数据传输，降低网络负载，提高整个系统的稳定性。

3. 故障容错和本地决策：在工业环境中，有些任务需要迅速决策和响应，而云计算的延迟可能无法满足实时性要求。

边缘计算将决策任务放置在边缘设备上，可以在无需云端干预的情况下进行本地决策和故障容错，提高系统的鲁棒性。

4. 数据隐私和安全性：工业互联网中的数据可能包含商业机密和个人隐私信息，将数据保存在云端可能会引发安全性问题。

边缘计算可以将数据在本地设备上进行加密和处理，减少了数据在网络传输过程中的风险，提高了数据的隐私保护和安全性。

工业互联网平台标准体系框架(版本1.0)

三、工业互联网平台标准体系框架
（一）工业互联网平台标准体系框架
结合《工业互联网平台白皮书（2017）》给出的工业互联网平台功能架构，工业互联网平台标准体系包括总体标准、平台共性支撑标准、应用服务标准三大类标准，如图 1 所示。
—2—
图 1 工业互联网平台标准体系
（二）工业互联网平台重点标准化领域和方向
二、工业互联网平台标准体系建设的思路及原则
（一）总体思路
抓住新一轮科技革命和产业变革契机，紧密结合我国工业互联网平台发展及标准化需求，按照“统筹规划、需求牵引、持续迭代、兼容并蓄”的原则，建立统一、综合、开放的工业互联网平台标准体系，明确工业互联网平台重点标准化领域和方向，协同推进国际标准制定，为我国工业互联网平台有序、快速发展提供支撑和保障。
目录
一、工业互联网平台产业发展情况.....................................................................................1
二、工业互联网平台标准体系建设的思路及原则 .........................................................1 （一）总体思路..................................................................................................... 1 （二）基本原则..................................................................................................... 1

面向自组织生产系统的工业互联网边缘计算体系架构

智能制造发展过程三个阶段及特征-深度解析

工业互联网平台的架构和实施方法

工业互联网中边缘计算的实现方法

工业互联网体系架构

工业互联网边缘计算数据管控标准【最新】

工业互联网的架构与技术

2023-工业互联网技术体系架构方案-1

云计算边缘计算架构

边缘计算参考架构2021-2025

工业互联网平台架构设计与实现

面向工业应用的边缘计算 应用指南-最新国标

工业互联网标准体系(2.0)

工业互联网边缘计算数据管控标准【最新】

2023-工业互联网平台技术架构方案-1

工业物联网核心技术(边缘计算网关)第2章 边缘计算基本架构与关键技术

面向工业物联网的边缘计算架构设计与优化

云计算中的边缘计算与工业互联网

工业互联网平台标准体系框架(版本1.0)

面向工业应用的边缘计算应用指南-最新国标

工业物联网核心技术(边缘计算网关)第2章边缘计算基本架构与关键技术