工业物联网平台
DGIOT工业物联网开源平台简介
DGIOT⼯业物联⽹开源平台简介DGIOT ⼯业物联⽹开源平台简介⼀般地，根据各类参与者所提供的服务类型，按照Machina Research的分类⽅法，物联⽹平台可分为：连接管理平台CMP（Connectivity Management Platform）-设备管理平台DMP（Device Management Platform）应⽤使能平台AEP（Application Enablement Platform）业务分析平台BAP（Business Analytics Platform）DGIOT物联⽹平台通过持续整合业界领先的CMP、DMP、AEP、BAP的相关技术成果和架构思想，为⼯业物联⽹⽤户提供快速的⼀站式服务的完整平台，为应⽤开发者提供简单易学的开发者平台。
DGIOT致⼒于提供四类物联⽹解决⽅案：国企研究院：平台代码开源，⽆版权产权困扰，国产⽆“卡脖”之忧。
系统集成商：通⽤设备海量接⼊、定制设备⼆次开发、30分钟⼀键式私有化快速部署，低成本（降90%成本）⼯业设备制造商：海量设备上线运维，不受公有云限制，低成本，短周期⾃建平台，私有化部署，数据安全开源平台开发者：⼀键式开发环境，集成和兼容各种最优开源⼯具，快速承接物联⽹项⽬核⼼特⾊前后端完全开源，⽆收费商业版⽀持私有化⼀键式部署，快速拥有⾃⼰的轻量级物联⽹平台千万级长连接承载，电信级稳定性物模型-规则引擎-数据通道-组态页⾯全流程可视化低代码开发多⾏业⼯业协议兼容DG-IoT秉持全社会分⼯合作的理念，开放合作的态度来快速消化全球急剧增长的⼯业互联需求，通过数据科技共赢⽣态框架，让⼴⼤开发者既可以通过实战快速成长，⼜能消化真实客户的⼯业互联⽹需求，同时还能获得⽐较丰厚的项⽬收⼊。
精准开源，⽣态共赢，DG-IoT⼀站式物联⽹平台是完整解决⽅案，CMP集成EMQ的服务架构；DMP吸收阿⾥的数据建模；AMP采纳Facebook多租户；BMP整合Tdengine的时序数据；边缘侧具有桌⾯版⽹关和边缘⼯具集；协议栈⽀持主流通讯协议和⾏业协议；DG-IoT团队将逐步开源贴近需求的代码和技术⽂档，希望帮助⼴⼤的初级程序员可以独⽴承接⽇益增长的物联⽹项⽬，在实战中快速加⼊物联⽹⼯程师队伍。
工业物联网平台：分享工业物联网平台的基本原理、服务和应用。
工业物联网平台：分享工业物联网平台的基本原理、服务和应用物联网（Internet of Things）是指通过无线通讯技术将各种物理设备互联起来，实现设备之间的信息交换和共享。
物联网技术在许多领域都有广泛的应用，其中包括工业物联网平台（Industrial IoT Platform）。
本文将向您介绍工业物联网平台的基本原理、服务和应用。
什么是工业物联网平台？工业物联网平台是一个基于物联网技术的集成平台，用于监控、管理和控制工业场所中的各种设备和设施。
它可以连接多种类型的设备，如传感器、机器人、工业设备等，并通过云计算和大数据分析技术来处理和分析设备产生的数据。
工业物联网平台的目标是实现自动化、智能化和高效化的工业生产过程。
工业物联网平台的基本原理工业物联网平台的基本原理在于连接、收集、传输、存储和分析数据。
下面是工业物联网平台的基本原理的详细解释：1. 连接工业物联网平台通过无线通信技术将各种传感器、设备和设施连接在一起。
这些设备可以使用不同的通信协议，如Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN等。
连接设备时需要考虑网络安全性和通信稳定性，并确保设备之间的互操作性。
2. 收集工业物联网平台收集设备和传感器产生的数据。
这些数据可以是温度、湿度、压力、流量、电流等各种监测指标。
平台通过连接的设备获取数据，并将其传输到云端进行存储和分析。
3. 传输工业物联网平台使用各种无线通信技术将数据从设备传输到云端。
传输方式可以是无线局域网、蜂窝网络、卫星通信等。
在传输过程中，需确保数据安全性和传输稳定性，以防止数据丢失或被篡改。
4. 存储工业物联网平台将从设备收集到的数据存储在云端或本地服务器中。
存储数据的方式可以是数据库、文件系统等。
数据存储需要考虑数据容量、数据安全性和数据访问性能等因素。
5. 分析工业物联网平台使用大数据分析技术对存储的数据进行分析。
通过分析数据，平台可以提取有价值的信息和知识，以帮助企业做出决策和优化工业生产过程。
面向智能制造的工业物联网平台架构设计
面向智能制造的工业物联网平台架构设计随着信息技术的不断发展，工业物联网平台已经成为许多企业在智能制造领域中的核心竞争力。
面向智能制造的工业物联网平台是以互联网和大数据为基础，利用传感器、控制器和网络通信技术等现代化技术手段实现生产车间、设备和产品信息的实时感知、收集、传输、分析、应用和管理的一种系统。
本文将围绕着面向智能制造的工业物联网平台架构设计展开。
一、架构设计的背景和意义机器人、云计算、大数据、虚拟仿真等技术被广泛应用于工业制造领域，工业物联网平台作为一个通用的平台，可以满足这些技术的要求和需求，实现生产的智能化和数字化，提高生产效率和质量，降低生产成本，提升企业核心竞争力。
同时，工业物联网平台对于形成新的商业模式、提高人们的生活质量、推进交通、环保、医疗等领域的智能化和计算化也提供了必要的技术支持。
二、架构设计的基本原则和特点（1）开放性原则。
工业物联网平台的基础是互联网，因此平台必须对各种硬件设备、软件系统、云服务等具有良好的兼容性和适应性。
（2）安全性原则。
工业物联网平台之中都是企业和个人的敏感数据信息，安全问题是平台设计和建设的重要问题。
（3）集成性原则。
工业物联网平台提供了集成化服务，同时在服务中实现多领域的数据交互和互动，因此平台必须具有良好的集成性和互操作性。
（4）智能化原则。
工业物联网平台具有感知、通信、控制、安全、展示等多种功能，在不断优化和进化之中实现智能化运营。
三、架构设计的技术组成和实现方案（1）设备和传感器层。
该层是整个平台的物理层，包括各种设备和传感器的集成和管理。
（2）网关层。
该层是连接物理层和网络层的重要枢纽，对于接收和传输数据信息具有重要的作用。
（3）网络层。
该层是平台支撑的核心，与互联网紧密联系，是数据传输和交互的基石。
（4）云层。
该层是为整个平台提供支撑的关键性的层，负责存储、处理和分析数据，实现数据可视化和智能化的运营。
四、工业物联网平台的应用和发展前景随着智能制造和工业4.0的不断推进，以及各种新技术和应用的不断涌现，工业物联网平台已经成为企业智能化和数字化的重要工具。
制造业中的工业物联网平台的使用方法
制造业中的工业物联网平台的使用方法工业物联网平台是指在制造业中运用物联网技术和数据分析技术来提升生产效率、降低成本、优化生产流程和提高产品质量的平台。
随着科技的发展和智能制造的推进，工业物联网平台已经成为制造业的重要工具。
下面将详细介绍工业物联网平台的使用方法。
一、数据采集和传输在工业物联网平台中，首先需要进行数据采集和传输。
通过各种传感器和设备可以实时采集生产线上的各种数据，比如温度、压力、湿度、振动等。
这些数据会被传输到云端存储或者本地服务器中，以便后续的分析和处理。
二、数据分析和处理收集到的数据需要进行分析和处理，以提供有用的信息和洞察。
在工业物联网平台中，可以使用各种数据分析工具和算法来处理数据，比如机器学习、神经网络、数据挖掘等。
通过数据分析，可以预测设备故障、优化生产计划、提高设备利用率等。
三、远程监控和控制工业物联网平台可以实现对生产设备的远程监控和控制。
通过手机或电脑上的应用程序，可以实时查看设备状态、监控生产流程、调整设备参数等。
这种远程监控和控制的方式可以帮助企业管理者随时随地监控生产情况，及时做出决策。
四、设备维护和管理工业物联网平台还可以帮助企业实现设备的智能维护和管理。
通过对设备运行状态和数据进行监测和分析，可以实现故障预测、预防性维护、设备健康评估等功能。
这样可以降低设备故障率、延长设备寿命，提高生产效率和质量。
五、生产调度和优化工业物联网平台可以帮助企业对生产流程进行调度和优化。
通过对生产数据的分析和预测，可以实现生产计划的优化、生产调度的合理安排、生产效率的提高等目标。
这样可以降低生产成本、提高生产效率，增强企业竞争力。
六、质量控制和追溯工业物联网平台可以实现对产品质量的控制和追溯。
通过在生产过程中对产品数据进行采集和记录，可以实现产品质量的监控、产品追溯和质量分析等功能。
这可以帮助企业提高产品质量、增强品牌形象，满足客户需求。
七、安全监控和防护在工业物联网平台中，安全监控和防护是非常重要的一环。
面向工业物联网的数据融合与分析平台建设
面向工业物联网的数据融合与分析平台建设随着工业物联网技术的迅猛发展和广泛应用，数据的规模和复杂性不断增加，如何高效地融合和分析这些庞大的数据对于工业企业来说是一个巨大的挑战。
因此，建设一个面向工业物联网的数据融合与分析平台变得尤为重要。
本文将围绕这一任务，探讨如何构建一个既能够融合多源数据，又能够实现高效分析的平台。
一、数据融合数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集，以满足各种分析和决策需求。
在工业物联网环境下，数据来自各种传感器、设备和系统，可能具有不同的数据格式、时间间隔和精度。
因此，一个有效的数据融合平台应具备以下几个特点：1.数据采集与清洗：平台应支持多种数据采集形式，包括实时数据采集和批量数据采集。
此外，对于采集到的原始数据进行清洗和预处理也是非常关键的，例如去除异常值、补充缺失值等。
2.数据集成与转换：平台应支持多源数据的集成和转换，以适应不同数据源之间的差异。
这包括数据格式转换、数据域映射、数据标准化等操作，从而实现数据的无缝融合。
3.数据存储与管理：平台应提供可扩展的数据存储和管理功能，支持多种存储介质和存储结构。
同时，应该考虑数据的备份和冗余，以确保数据的安全性和可靠性。
二、数据分析数据分析是指对融合后的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
工业物联网的数据分析面临着大数据、实时性、异构性等挑战，因此需要一个强大的分析平台来支持下面的工作：1.数据可视化：平台应提供丰富的数据可视化工具，以直观地展示数据的统计分析结果和模型预测结果。
这有助于用户快速理解和发现数据中隐藏的规律和趋势。
2.数据挖掘：平台应支持各种数据挖掘算法的应用，包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
通过挖掘数据中的潜在模式和知识，可以为企业提供更好的决策支持。
3.实时分析：平台应支持实时数据分析，以满足工业物联网场景中的实时性要求。
通过实时分析，可以及时监测设备和系统的状态，及时发现并解决潜在的故障和问题。
面向物联网的工业互联网平台架构设计与实现
面向物联网的工业互联网平台架构设计与实现现代工业互联网的兴起使得物联网技术在工业领域的应用变得日益广泛。
为了满足物联网在工业环境中的需求，工业互联网平台的架构设计和实现成为了一个关键的任务。
本文将介绍面向物联网的工业互联网平台的架构设计和实现的相关内容。
首先，在面向物联网的工业互联网平台的架构设计中，需要考虑的关键因素之一是数据的采集与传输。
工业互联网平台需要通过各种传感器和设备采集工业环境中的数据，并将这些数据进行可靠有效的传输。
为了实现这一目标，可以使用现代通信和网络技术，如无线传感网络和物联网通信协议。
此外，还可以采用大数据技术来对采集到的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。
其次，在工业互联网平台的架构设计中，需要考虑的另一个关键因素是安全性。
由于工业环境中存在着大量的敏感数据和关键设备，因此保证数据和系统的安全性至关重要。
在平台的设计中，需要采用安全的网络通信协议和加密算法，以确保数据传输的机密性和完整性。
此外，还应该采用访问控制和身份验证等安全机制，以保护系统免受未经授权的访问。
另外，工业互联网平台的架构设计还应考虑可扩展性和可靠性。
工业环境中通常存在大规模的设备和大量的数据，因此平台需要具备较高的处理能力和存储能力。
为了实现这一目标，可以采用云计算和分布式存储技术，将数据和计算任务分布到多个节点上进行处理。
此外，还需要实现冗余和容错机制，以确保平台的高可用性和容错性，当系统出现故障时能够快速恢复。
此外，工业互联网平台的架构设计还应考虑与其他系统的集成。
在工业环境中，存在着各种各样的设备和系统，例如SCADA系统、MES系统和ERP系统等。
为了实现平台与这些系统的无缝集成，需要采用开放的接口和标准化的协议。
此外，还可以使用中间件技术，如消息队列和数据总线，来实现系统之间的异步通信和数据交换。
最后，在工业互联网平台的实现过程中，还需要考虑到系统的可管理性和易用性。
平台应该提供友好的用户界面和操作工具，以方便用户进行配置和管理。
工业物联网IoT物联平台建设方案
采用数据压缩技术，减少数据传输量，提高数据传输效率。
数据压缩
数据存储
01
采用分布式数据库，实现对数据的存储和管理，支持大数据存储和实时数据处理。
数据存储与分析
数据分析
02
提供数据挖掘、统计分析等功能，支持实时监控、预警和分析，为应用场景提供数据支持。
数据可视化
03
提供数据可视化工具，方便用户对数据进行直观展示和分析，提供决策支持。
解决方案
IIoT平台建设带来的收益包括提高生产效率、降低生产成本、增强安全性、优化决策和提高客户满意度等。此外，IIoT解决方案还可以为企业创造新的商业机会和市场竞争力。
收益
解决方案与收益
平台架构与功能
02
采用跨平台的架构设计，支持多种操作系统和硬件平台，实现设备的广泛兼容性。
跨平台架构
分布式架构
需求分析与设计
开展深入的需求调研和分析，明确平台的功能模块、业务流程和技术需求。
技术实现与测试
按照设计方案进行平台开发，完成各项功能模块的开发和测试，确保平台的性能和稳定性。
建立项目组织
成立项目组，明确各成员的职责和分工，制定项目管理制度和沟通机制。
关键实施步骤
时间表与里程碑
项目管理人员
人员与资源需求
根据需求分析结果，设计平台的功能模块、技术架构和业务流程，明确各项功能和性能需求。
方案设计
按照设计方案，采用合适的技术手段和工具进行平台开发与实现，确保平台的性能和稳定性。
技术实现
对平台进行全面的测试，确保各项功能和性能指标符合要求，对平台进行持续优化和改进。
测试与优化
制定实施计划
明确平台建设的目标、实施范围和时间表，制定详细的实施计划，包括各项任务、资源分配和风险管理。
2024年工业互联网平台市场发展现状
2024年工业互联网平台市场发展现状前言工业互联网平台是指通过物联网技术，将工业生产设备和信息系统连接起来，实现工业生产过程中的信息流、数据流和物流的高效协同。
随着物联网技术的快速发展，工业互联网平台市场也呈现出快速增长的趋势。
本文将就工业互联网平台的市场发展现状进行分析和探讨。
1. 工业互联网平台市场的规模工业互联网平台市场的规模不断扩大。
根据市场调研机构的数据显示，2019年我国工业互联网平台市场规模达到了X万亿元，同比增长了X%。
预计未来几年，随着物联网技术的不断成熟和应用场景的拓展，工业互联网平台市场的规模将会继续扩大。
2. 工业互联网平台市场的主要应用领域工业互联网平台市场的应用领域广泛。
目前，工业互联网平台主要应用于制造业、能源行业、交通运输行业、农业等领域。
在制造业领域，工业互联网平台可以对生产过程进行实时监控和调整，提高生产效率和质量。
在能源行业领域，工业互联网平台可以实现能源设备的远程监控和管理，降低能源消耗和排放。
在交通运输行业领域，工业互联网平台可以实现车辆的远程监控和调度，提高运输效率和安全性。
在农业领域，工业互联网平台可以实现农业设备的智能化管理和农作物的远程监测，提高农业生产效益。
3. 工业互联网平台市场的主要企业工业互联网平台市场的竞争激烈。
目前，在国内市场上主要有阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头，以及华为、中兴、海尔、格力等传统企业涉足工业互联网平台市场。
这些企业在技术实力、资本实力和市场份额等方面存在差异，各有所长。
同时，国外的工业互联网平台企业如GE、西门子、ABB等也加大了对中国市场的投资和布局。
预计未来几年，工业互联网平台市场将会出现一场激烈的竞争。
4. 工业互联网平台市场的发展趋势工业互联网平台市场的发展趋势主要体现在以下几个方面：•技术创新驱动：随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的不断成熟和应用，工业互联网平台将会迎来更多技术创新和应用场景的拓展。
工业物联网平台技术研究及应用
工业物联网平台技术研究及应用一、引言工业物联网是工业化与信息化融合的产物，是未来工业生产的关键技术之一。
目前全球范围内，工业物联网正在逐步成为推动工业领域数字化和智能化转型升级的重要工具和手段。
而工业物联网平台则是工业物联网应用的基础和重要环节。
二、工业物联网平台技术研究综述1. 概念工业物联网平台技术是指将传统的工业管理系统与物联网技术相结合，集中化监测、控制和管理工业设施和生产数据的技术平台。
2. 架构工业物联网平台技术架构包括感知层、网络层、服务层和应用层。
感知层主要完成数据采集，包括物联网传感器和设备的部署与配置，数据采集与处理；网络层主要实现数据传输和通信协议；服务层提供各种服务，如实时数据处理、存储、虚拟化、数据库等；应用层则提供多样化的应用程序，包括智能制造、智能供应链、智能物流等。
3. 技术要素工业物联网平台技术要素包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术和区块链技术等。
（1）物联网技术物联网技术主要包括感知层的传感器、标签等设备、网络层的传输协议、应用层的数据处理和服务程序等。
（2）云计算技术云计算技术是指在互联网上通过网络使用计算资源的一种方式。
工业物联网平台利用云计算技术可以实现高效的数据处理和存储，提高数据可靠性和安全性。
（3）大数据技术大数据技术可以帮助工业物联网平台更精准地分析和处理海量数据，为工业制造提供精细化、个性化的服务，进一步提升工业生产的效率和质量。
（4）人工智能技术工业物联网平台运用人工智能技术可以将大量的数据通过算法进行处理，实现从数据中提取有价值的信息，帮助企业进行精细化管理，提高生产效率。
（5）区块链技术区块链技术可以实现数据的点对点传输，保证数据的不可篡改性和安全性，为工业物联网平台安全可信的数据交换提供技术支持。
三、工业物联网平台技术应用案例1. 工业生产智能化工业物联网平台技术可以实时监测工业生产环节，收集各类数据，包括设备状态数据、生产数据等，从而实现生产的自动化和智能化。
工业物联网IoT平台建设方案
健康及故障预警 - 示例
健康及故障预警 - 示例
健康及故障预警 - 示例
进入寿命分析页面
针对故障提供两种任务处理方式，权重根据数学模型计算出本次推荐比例 专家知识 故障原因 标准工艺 关联测点
健康及故障预警 - 示例故障预警处理任务详细页面，可以诊断该停机引起的原因，重新选择报警关联，对部件寿命进行分析并形成任务
智能微网管控中心 - 能源互联网平台
车联网平台
智能校车管控中心物流货运等车队管理运钞车监控平台安保派遣车队管理环保垃圾车队管理
数控机床互联中心 - 数字化工厂
谢谢你的观看
特点：可视化拖拽和配置
Part 2
物联网 IoT 产品
全球最大的风机制造商 - 金风科技
⚫ 为风电运营商提供远程区域集中监控及管理
平台
⚫ 为风机主机厂商提供远程智能运维心中⚫ 为运营商和设备厂商建设远程大数据中心，
故障诊断及预警中心
联合动力全球监控中心
监控及大数据
监控及大数据
协同 即时互动流程数据协同 多系统集成
工业物联网 IoT 平台
平台应用前期
智慧工厂 / 智能制造智能设备系统互联 数字化工厂 C2M 互联网 + 订单应用集成 B2M 工厂互联系统 ……
工业大数据智慧城市智慧农业指挥中心…
远程智能监控中心 智能运维平台 能源互联网管控中心增加工业智能化水平、提升工业服务价值提升设备（运营）运维服务提升设备生产效率
监控及大数据
监控及大数据
南车风电大数据中心
装甲车辆实时监控系统
⚫ 演习实时战况显示
⚫ 装备状态数据实时显示，秒级刷新⚫ 设备数据超限预警⚫ 多系统实时报警显示
某装备全资可视化管理系统
工业物联网平台数据采集的使用方法
工业物联网平台数据采集的使用方法随着工业物联网的迅猛发展，数据采集成为了信息化时代中非常重要的一环。
工业物联网平台的数据采集，为企业提供了实时、准确、全面的数据，可帮助企业进行生产过程的优化、设备状态的监测和维护，进而提高生产效率和质量。
本文将介绍工业物联网平台数据采集的使用方法，以帮助企业在这一领域取得更好的成果。
首先，进行设备的接入和连接。
工业物联网平台可以连接的设备很多，如传感器、PLC、SCADA系统等。
在进行数据采集之前，我们需要将这些设备接入到物联网平台。
首先，需确认设备是否支持物联网协议，若不支持，可以通过转接口转换为物联网协议。
然后，按照平台提供的接入文档，配置设备的网络信息和连接参数，确保设备能够正常与平台进行通信。
接下来，进行数据点的配置和采集。
数据点是工业物联网平台的核心，它是用来存储和展示设备数据的最小单元。
在进行数据点的配置之前，我们需要明确需要采集的数据信息。
根据实际需求，可以采集设备的温度、湿度、压力等传感器数据，也可以采集设备的状态、生产数量等运行数据。
在平台上创建对应的数据点，并进行合适的配置，如定义数据的数据类型、数据单位、数据范围等。
然后，将数据点与具体的设备进行绑定，确保能够正确采集设备的数据。
接着，进行数据的实时采集和存储。
一旦设备接入和数据点配置完成，工业物联网平台就能够实时采集设备的数据。
平台根据设定的采集频率，定时从设备中获取数据，并将其存储到数据库中。
在进行数据采集时，需要注意以下几个方面：首先，要确保采集的数据准确无误，可通过检验数据的完整性、采样频率和数据精度等来保证；其次，要保证数据的实时性，及时更新采集到的数据，以便提供及时的生产、设备状态等信息；最后，要对采集的数据进行存储和备份，以防数据丢失。
最后，进行数据的展示和分析。
通过工业物联网平台，企业可以将采集到的数据进行展示和分析，以便更好地了解和优化生产过程。
平台提供了丰富的数据展示组件，如图表、曲线、仪表盘等，可根据实际需求进行定制。
工业物联网IoT平台建设综合解决方案
优化生产流程
基于大数据分析和人工智能技术，为企业提供更准确、及时的决策支持，降低经营风险。
提升企业决策水平
iot平台建设有助于企业开拓新的业务领域，加快产品创新速度，满足消费者日益增长的需求。
增强企业创新能力
对企业数字化转型的促进
THANKS
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支持对能源使用情况的实时监测和数据分析，实现能源的优化使用和降低成本，帮助企业达到节能减排的目标。
支持对供应链的各个环节进行实时跟踪和监控，实现供应商评估、库存管理和物流跟踪等功能，提高供应链的透明度和可控性。
支持设备的远程故障诊断和维修，实现远程监控、远程操作和远程升级等功能，提高设备的可维护性和使用效率。
应用场景与功能模块
生产管理
供应链管理
远程运维与管理
能源管理
04
安全与保障方案
01
02
总结词
多层加密、访问控制、数据备份和恢复、合规性
加密技术
采用多层次加密，包括数据加密、通信协议加密和网络安全加密，以保障数据在传输和存储过程中的安全。
访问控制策略
制定细化的访问控制策略，包括身份认证、权限管理和审计跟踪等，以限制和监控用户对数据的访问和操作。
用户培训与推广
第9-12个月，组织用户培训，推广平台使用，确保用户熟练使用平台。
技术方案设计
第3-4个月，根据需求分析结果，设计平台架构和功组织与任务分配
技术合作伙伴
合作伙伴与资源整合
业务合作伙伴
政府合作伙伴
用户合作伙伴
06
预期效果与收益
通过提高自动化水平和优化资源配置，降低生产成本，提高企业盈利能力。
平台建设方案
设备连接与数据采集
工业现场设备物联网及数据采集解决方案
工业现场设备物联网及数据采集解决方案工业现场设备物联网及数据采集解决方案是指通过物联网技术，将工业现场的设备与互联网相连接，实现设备之间的信息共享和数据采集。
这种解决方案可以提高工业生产的效率和质量，降低运维成本，增强设备的可靠性和安全性。
下面是一个关于工业现场设备物联网及数据采集解决方案的详细介绍。
一、设备物联网平台设备物联网平台是实现设备与互联网连接的关键环节，它提供了设备连接、数据采集、数据存储和分析等功能。
在工业现场，设备物联网平台可以通过传感器、控制器和网关等设备与工业生产设备实现连接，实时监视设备工作状态，采集设备运行数据。
设备物联网平台需要具备以下特点：1.可扩展性：支持连接大量设备同时工作，以适应工业现场的需求。
2.可靠性：要求平台在长时间运行中保持稳定，不出现故障。
3.高效性：能够实时采集设备数据，并对数据进行快速处理和分析。
4.安全性：确保设备与平台之间的通信安全，防止数据泄露和攻击。
二、传感器网络在工业现场，传感器网络起到关键的作用，它可以实时感知设备的状态，采集设备所需的数据。
传感器网络通常包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位置传感器等。
传感器网络的特点：1.低功耗：传感器网络通常需要长时间工作，因此需要具备低功耗的特点，以保证其能够长时间稳定运行。
2.高精度：传感器需要具备高精度的测量能力，以确保数据的准确性。
3.通信能力：传感器需要能够与物联网平台进行通信，将采集到的数据传输到平台。
传感器网络的工作原理：1.数据采集：传感器通过感知设备的状态，并将其转化为电信号。
2.数据处理：传感器将采集到的数据进行处理，转化为数字信号。
3.数据传输：传感器通过物联网技术，将采集到的数据传输到物联网平台。
4.数据存储：物联网平台将采集到的数据存储起来，以备后续分析使用。
三、数据采集与分析数据采集和分析是工业现场设备物联网解决方案中重要的组成部分。
通过数据采集和分析，可以实时监控设备状况，预测设备故障，优化生产过程。
工业物联网中的设备监测与管理平台设计
工业物联网中的设备监测与管理平台设计随着工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）的迅速发展，设备监测与管理平台变得越来越重要。
设备监测与管理平台是工业物联网系统中的关键节点，它能够实时收集和处理各种设备数据，为企业提供准确、自动化的设备监控和管理功能。
本文将探讨工业物联网中设备监测与管理平台的设计要点。
设备监测与管理平台的设计首先需要考虑数据传输和通信的可靠性。
工业物联网中的设备通常分布在不同的地理位置，数据传输和通信环境可能存在不稳定因素。
因此，设计平台时应采用可靠的通信协议和机制，以确保设备监测数据能够及时、准确地传输到平台。
此外，平台还应具备高可用性和容错性，即使在网络故障或设备故障的情况下，仍能保证数据的传输与存储。
其次，设备监测与管理平台的设计还需要考虑数据存储和分析的能力。
平台应该具备强大的数据存储和处理能力，能够处理大量的设备数据，并对数据进行实时分析和预测。
通过分析设备数据，企业可以及时发现设备故障和异常情况，并采取相应的措施，提高设备的可靠性和性能。
此外，平台还应提供数据可视化和报表功能，方便用户对设备状态和性能进行监控和分析。
在设备监测与管理平台的设计中，安全性是一项极为重要的考虑因素。
工业物联网中的设备通常涉及关键信息和敏感数据，如果安全性无法得到保证，将对企业造成严重损失。
因此，平台应采用安全可靠的认证和加密机制，保护设备数据的安全性和机密性。
同时，平台还应具备权限管理和访问控制功能，确保只有授权用户才能访问和操作设备监测数据。
此外，在设备监测与管理平台的设计中，可扩展性也是一项关键考虑因素。
企业的设备数量和种类可能随着时间的推移而增加或变化，因此平台应具备良好的可扩展性，能够适应不同规模和类型的设备。
平台设计时应采用模块化的架构和标准化的接口，方便新增设备的集成和扩展。
同时，平台还应支持多种接入方式和设备通信协议，以满足不同设备的需求。
工业物联网平台的部署方法
工业物联网平台的部署方法工业物联网（IIoT）是指将传统的工业系统与物联网技术相结合，通过数据收集、实时监控和远程控制来实现自动化和智能化的生产过程。
工业物联网平台是支持这种集成的基础设施，它能够连接和管理大量的传感器、设备和系统，提供数据分析和决策支持。
在部署工业物联网平台之前，首先需要进行详细的规划和准备工作。
以下是一个常见的部署方法，供参考使用：1.确定需求和目标：确定工业物联网平台的具体需求和目标，包括需要监控的设备和系统、数据收集和分析的要求以及期望实现的自动化和优化目标。
这样可以为后续的部署提供指导。
2.选择合适的硬件设备：根据需求和目标，选择适合的硬件设备，包括传感器、通信设备和网关。
这些设备应该能够实现数据的采集、传输和处理，并且具备良好的稳定性和可靠性。
3.建立物联网通信网络：为工业物联网平台建立一个可靠的通信网络，以实现设备和系统之间的连接和数据传输。
这可以通过有线或无线网络来实现，如以太网、Wi-Fi、蓝牙或LoRaWAN等。
网络的选择应该考虑到距离、可靠性、带宽和安全性等因素。
4.选择合适的数据平台：选择适合的数据平台来收集、存储和分析传感器和设备生成的数据。
这些平台应该能够处理大量实时数据，并且具备数据安全和隐私保护的能力。
常见的选择包括云平台、边缘计算平台和混合平台。
5.安装和配置设备：根据平台的需求和规格，安装和配置传感器、设备和网关。
确保它们能够正确地收集、传输和处理数据，并且能够与数据平台进行通信。
在安装和配置过程中，应该注意设备的位置和环境条件，以确保其正常运行。
6.开发和部署应用程序：根据具体的需求和目标，开发和部署适合的应用程序，以实现数据分析、实时监控和远程控制等功能。
这些应用程序可以在云端、边缘端或设备端运行，取决于实际情况和需求。
7.进行测试和优化：在正式投入使用之前，进行系统测试和性能优化。
验证工业物联网平台的功能和性能是否满足需求和目标，并根据测试结果进行相应的调整和优化，以提高系统的稳定性和可靠性。
工业园区智慧水务物联网平台建设方案
工业园区智慧水务物联网平台建设方案随着科技的发展和物联网技术的成熟，智慧水务物联网平台的建设在工业园区中获得了广泛的应用。
本文将探讨工业园区智慧水务物联网平台的建设方案，并且提出了一些建议。
一、平台建设目标二、技术架构1.传感器网络：通过在园区内部和外部建设传感器网络，实时监测水资源的流量、质量、温度等信息，并将数据传输到云端服务器进行处理和分析。
2.云计算平台：搭建一个基于云计算的平台，用于大数据的存储、处理和分析。
平台应具备分布式计算能力、弹性扩展性和高可用性。
3.数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘，提供对水资源使用情况的实时监测和预测，以及异常情况的预警和处理措施。
4.智能化控制系统：通过将传感器与执行器相结合，实现对水资源的智能化控制和调度。
可以根据实时数据动态调整供水量、降低能耗和浪费。
三、主要功能1.水资源监测：通过传感器网络实时监测并上传水资源的数据，包括水质、水量和水温等信息。
2.水资源分析：通过云计算平台对上传的数据进行处理和分析，提供水资源的实时监测、统计和趋势分析。
3.异常预警：通过数据分析和挖掘技术，实时监测水资源的异常情况并及时预警，如水质超标、水量异常等，并提供相关的处理建议。
4.智能化控制：根据实时数据和预测结果，智能化地控制供水系统的运行，实现对水资源的合理分配和调度。
5.水资源管理：建立水资源管理平台，实现对水资源的全面管理和监管，包括水费管理、用户管理和违规行为监测等。
四、建设步骤1.系统规划：根据工业园区的实际情况和需求，制定智慧水务物联网平台的建设规划和目标，并确定技术架构和功能需求。
2.设备采购和部署：根据规划和需求，采购传感器、执行器等设备，并在园区内进行合理的部署和布局。
3.网络建设：建设传感器网络和云计算平台，保证数据的实时传输和处理。
4.软件开发：开发相应的软件，包括数据分析和挖掘、异常预警和智能化控制系统等。
5.测试和优化：对整个系统进行测试和优化，确保系统的稳定性和可靠性。
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。
工业物联网平台的可扩展性与升级能力探究
工业物联网平台的可扩展性与升级能力探究工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）是指通过将传感器、设备和其他物理对象连接到互联网，实现工业系统中设备之间的互联和数据共享的技术。
随着工业界对数据采集与处理的需求逐渐增加，工业物联网平台的可扩展性与升级能力成为了必须考虑的重要问题。
一、工业物联网平台的可扩展性可扩展性是指系统在面对需求变化时，能够通过添加新功能模块或硬件设备来满足扩大规模或功能需求的能力。
对于工业物联网平台来说，可扩展性是实现持续发展的基础，它能够帮助企业适应不断变化的市场环境和业务需求。
为了实现工业物联网平台的可扩展性，首先需要建立一个灵活的架构。
这个架构应该具备模块化设计，使得在需要添加新功能时，只需添加新的模块而不必对整个系统进行重构。
其次，平台应支持开放式的接口和协议，以便与其他系统无缝集成和交互。
最后，平台应该具备弹性和可伸缩性，能够在需要时快速调整和扩展资源。
二、工业物联网平台的升级能力升级能力是指系统在面对新技术和需求时，能够对硬件和软件进行升级或更新的能力。
工业物联网平台的升级能力对于提高系统的性能和安全性至关重要。
通过及时的升级，可以使平台更加稳定、高效，并适应新的业务需求。
要实现工业物联网平台的升级能力，首先需要建立一个完善的版本管理系统。
通过版本管理系统，可以对平台的各个组件进行分类、记录和控制，确保升级过程的可控性和追踪性。
其次，升级过程应该具备一定的容错性，以防止由于升级失败而导致系统无法正常运行。
此外，平台的硬件和软件设计应符合开放性原则，以便在新技术出现时能够及时进行平台的升级。
三、工业物联网平台的挑战与解决方案在实际应用过程中，工业物联网平台的可扩展性与升级能力可能会面临一些挑战。
例如，平台的复杂性可能导致系统管理和维护的困难；平台的安全性可能会受到恶意攻击的威胁；平台的容错性可能会受到硬件设备故障的制约。
针对这些挑战，可以采取一些解决方案。
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行业赋能案例：为智慧工地行业保障安全生产管理
基于根云平台 提供建筑工地塔吊、电梯等大型机械设备工作数据采集，安全监控管理平台； 工地大型设备的使用是工地安全生产管理的重要内容，防止大型设备倒台、坠落、误操作等造成的群死群伤是最核心课题。对于设备操作人员的监控、监 督和管理也是非常必要的工作； 通过建筑工地塔吊、电梯等设备的实时物联数据接入，实时地监控和或获取设备操作及状态信。对于工地安全管理者，实时了解安全运行状态、设备开工 率和操作园工作状态，支撑工地安全生产有很大的帮助。
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行业赋能案例：为电子行业换代升级智能模式
适应玻璃行业大规模、高质量、更新快的特点，支撑蓝思由传统模式向智能化制造模式升级
结合根云的软硬件物联技术，实现车间生产设备的接入，并构建全三维模型的虚拟数字化双胞胎工厂，实现上层应用对底层设备100%透明可视，产品质量 与加工参数100%的可追溯。 基于采集的设备工况、保养记录和制造计划，根据玻璃行业工艺&质量的分析模型进行大数据深化应用，实现设备综合健康评估，设备保养计划优化，设备 生产连续性提升，核心工艺良率提升，减少因设备故障停机导致的产量&质量损失。
建立广泛生态合作
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行业赋能案例：为注塑机行业升级设备管理和运营
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全生命周期的设备档案管理，让注塑机设备制造厂家对于设备历史了如指掌，维护数据随时可查可控
设备智能运行监控 根据注塑机设备状况监控需求，实现注塑机组故障实时监控、远程诊断、维护派单等功能。
设备智能售后服务 以设备的业务流程为基础，考虑注塑机设备行业模式，并结合设备智能运行监控，做到智能售后管理。
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运行管理反应时间缩短80%
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数字内容
售后时间缩短30% 成本降低50%
性能与残值
行业赋能案例：为数控机床行业降本增效
携手行业巨头，打造CNC行业云，实现机床加工效率与质量动态可监控，打造车间精细化生产新标杆。 提升设备健康 度 20% 以上；设备管理效率提升30%以上， 产品质量合格率提升5%以上；维修 期缩短30%，维护成本降低30%以上； 操作人员管理规范率提到95%以上
树根互联是三一集团孵化的中国成立最早、连接工业装备最多、服务行业最广 泛的工业互联网赋能平台公司。创始团队融合了深厚的工业基因和互联网技术。
北京
苏州 上海
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过去
10年积累 15亿元投入
现在
现在
未来
将来
40万台高价值设备互联 赋能40+行业
持续创新 构建千万台级 机器互联新世界
根云：自主工业互联网国家级平台
2016/2017年主持国家级项目3个，参与国家级项目5个
参与国家工业互联网体系架构、应用场景、业务需求、平台通用要求、应用接口管理 要求等标准制定；参与国家工业互联网体系架构、平台、垂直行业实施白皮书编写。 发改委，工信部，IDC等重大奖项10余个，其它重要奖项几十余个 工信部首批工业互联网可信平台认证(2018年2月) 受到李克强总理、马凯副总理，国务院副总理胡春华，苗圩部长，马兴瑞省长，陈肇 雄副部长等领导的视察和点名表扬
现实：生产设备物联
耗材管理
虚拟：数字双胞胎
大数据：工艺质量提升
能耗分析
设备利用率
性能与残值
行业赋能案例：为光伏发电优化集中运营管理
电站运行状态动态监控、实时报警、智能化数据分析及电站故障诊断，以打通光伏电站全业务数据链条、提升数据资产管理能力。聚焦数据采集、 存储、分析、管理、运营及展示，构建光伏电站集中化运营、管理、分析和决策管理体系，实现光伏电站可持续化运营，提高电站资产的整体经济 效益和市场竞争力。 通过建立电站集中化运营、管理、分析和决策体系，实现光伏电站可持续化运营