1、 工業數據采集產業研究報告 工業互聯網產業聯盟 2018 年 9 月 編寫說明 國務院關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見明確將構建網絡、平臺、安全三大功能體系作為其重點任務,并指出要“強化復雜生產過程中設備聯網與數據采集能力，實現企業各層級數據資源的端到端集成” 。其中工業互聯網平臺是工業互聯網體系架構的核心，而工業數據采集則是工業互聯網平臺的基礎。在工業和信息化部信息化和軟件服務業司的指導下，工業互聯網產業聯盟組織編寫了工業數據采集產業研究報告 ，希望加強研究與交流，與業界共同推動工業數據采集的發展。 報告共分為六個部分。第一部分分析了工業數據采集的國家政策支持和重要性。

2、第二部分提出了工業數據采集的內涵與體系架構，并重點分析了工業數據采集的主要特點和重點產品類型。第三部分為工業數據采集產業綜述，重點分析了產業規模、主要問題和產業格局等產業發展現狀。第四部分分析了工業數據采集涉及的主要關鍵技術及發展趨勢。第五部分則重點提出了我國工業數據采集發展的相關建議。第六部分介紹了我國工業數據采集典型產品和應用案例。 報告編寫過程中得到了聯盟成員及眾多相關企業的大力支持。相關企業不僅結合自身產品發展情況，從工業數據采集的需求、產品、關鍵技術與應用案例等方面給予了大量素材支持，更是進行了多次研討，為本報告觀點的形成與落地提供了 有力支撐。報告編寫過程中獲得了眾多專家的指導與幫

3、助，特別感謝工業和信息化部信息化和軟件服務業司領導對本報告的全面支持和指導。在此一并致謝。 當前我們對工業數據采集的研究也還是初步和階段性的，后續我們將根據工業數據采集的發展情況和來自各界的反饋意見，在持續深入研究的基礎上適時修訂和發布新版報告。 指導單位：工業和信息化部信息化和軟件服務業司 組織單位：工業互聯網產業聯盟 主編單位： 中國電信集團公司、中國信息通信研究院 參編單位: 按首字母排序 北京機械工業自動化研究所有限公司、北京和利時智能技術有限公司、北京鼎實科技股份有限公司、華為技術有限公司、霍尼韋爾(中國)有限公司、工控網（北京）信息技術有限公司、上海明匠智能系統有限公司、研華科技、

4、中興通訊股份有限公司。 目 錄 第一章第一章 背景及意義背景及意義 . 1 第二章第二章 工業數據采集概述工業數據采集概述 . 2 (一) 工業數據采集的內涵與范圍 . 2 (二) 工業數據采集體系架構 . 4 (三) 工業數據采集的特點 . 6 (四) 工業數據采集產品類型 . 8 第三章第三章 工業數據采集產業發展現狀工業數據采集產業發展現狀 . 10 (一) 工業數據采集產業綜述 . 10 (二) 工業數據采集產業規模和預測 . 11 (三) 工業數據采集存在的主要問題 . 13 (四) 我國工業數據采集產業格局 . 14 第四章第四章 工業數據采集關鍵技術及趨勢工業數據采集關鍵技術及趨

5、勢 . 15 (一) 工業通信網絡 . 15 (二) 協議轉換技術 . 20 (三) 物體標識及解析 . 22 (四) 邊緣計算 . 24 (五) 工業人工智能 . 26 第五章第五章 我國工業數據采集產業發展建議我國工業數據采集產業發展建議 . 29 (一) 夯實工業數據采集產業基礎 . 29 (二) 加快工業數據采集核心技術研發突破 . 29 (三) 打造共贏的工業數據采集產業體系 . 29 (四) 推廣基于工業數據采集的新模式應用 . 30 (五) 建立工業數據安全相關法律法規 . 30 (六) 推動數據開放和數據主權立法 . 30 第六章第六章 工業數據采集典型產品和案例介紹工業數據采

6、集典型產品和案例介紹 . 31 (一) 中國電信集團有限公司 . 31 (二) 北京機械工業自動化研究所有限公司 . 34 (三) 華為技術有限公司 . 36 (四) 中興通訊股份有限公司 . 39 (五) 上海明匠智能系統有限公司 . 41 (六) 研華科技 . 44 (七) 北京和利時智能技術有限公司 . 47 (八) 霍尼韋爾(中國)有限公司 . 49 (九) 上海寶信軟件股份有限公司 . 52 (十) 深圳華龍訊達信息技術股份有限公司 . 54 (十一)北京寄云科技有限公司 . 56 (十二)煙臺恒遠智能科技有限公司 . 59 (十三) 湖南華辰智通科技有限公司 . 62 附件附件 1

7、：縮略語：縮略語 . 65 附件附件 2：參考文獻：參考文獻 . 67 1 第一第一章章 背景背景及及意義意義 工業數據采集是智能制造和工業互聯網的基礎，是“兩化”融合的先決條件，在國家及各部委發布的政策文件中不斷被提及。在 2015 年國務院發布的中國制造 2025中，提出了“建立國家工業基礎數據庫，加強企業試驗檢測數據和計量數據的采集、管理、應用和積累。 ” 智能制造工程實施指南（2016-2020） 提出，要發展“智能傳感與控制裝備” ，要形成“現場總線和工業以太網融合、工業傳感器網絡、工業無線、工業網關通信協議和接口”標準，要解決智能制造“數據采集、數據集成、數據計算分析”等方面存在的

8、軟件問題，在五類新模式中支持數據采集系統與其他系統協同與集成。 2017 年 11 月國務院發布的關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見明確將構建網絡、平臺、安全三大功能體系作為其重點任務,并強調要“強化復雜生產過程中設備聯網與數據采集能力， 實現企業各層級數據資源的端到端集成” ， 推動各類數據集成應用， 形成基于數據采集、 集成、 分析的“工藝優化、流程優化、設備維護與事故風險預警能力” ，實現“企業生產與運營管理的智能決策和深度優化” 。 作為工業互聯網三大功能體系之一， 工業互聯網平臺是全要素連接的樞紐和工業資源配置的核心， 而工業數據采集則是工業互聯網平臺的基礎， 發

9、展工業數據采集是我國推動工業互聯網平臺全面深度應用的起點，也是制造業轉型升級的必要條件。 2 隨著信息化與工業化的深度融合， 信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，推動了以“智能化生產、個性化定制、網絡化協同和服務化延伸”為代表的新興智能制造模式的發展，其核心是基于海量工業數據的全面感知。 工業數據采集可以實現對生產現場各種工業數據的實時采集和整理， 為企業的 MES、 ERP 等信息系統提供大量工業數據， 通過對積累沉淀的工業大數據的深入挖掘，實現生產過程優化和智能化決策。 第二第二章章 工業工業數據采集數據采集概述概述 ( (一一) ) 工業工業數據采集數據采集的的內涵內涵與與范圍范圍

10、 1.1. 工業工業數據采集的數據采集的定義定義 工業數據采集是利用泛在感知技術對多源設備、異構系統、運營環境、人等要素信息進行實時高效采集和云端匯聚。工業數據采集對應工業互聯網平臺體系架構中的邊緣層， 如下圖紅圈線所示。通過各類通信手段接入不同設備、系統和產品，采集大范圍、深層次的工業數據，以及異構數據的協議轉換與邊緣處理，構建工業互聯網平臺的數據基礎。 3 圖：工業數據采集的定位 工業數據向云端傳輸后的數據匯聚、數據處理和數據分析、數據應用等功能，屬于工業大數據和工業應用范疇，故不在本報告中涉及。 2.2. 工業工業數據采集數據采集的范圍的范圍 工業數據采集廣義范圍既包括工業現場設備的數據

11、采集和工廠外智能產品/裝備的數據采集，也包括對 ERP、MES 等應用系統的數據采集，具體如下： (1) 工業現場設備的數據采集 主要通過現場總線、工業以太網、工業光纖網絡等工業通信網絡實現對工廠內設備的接入和數據采集，可分為三類：對傳感器、變送器、采集器等專用采集設備專用采集設備的數據采集；對 PLC、RTU、嵌入式系統、IPC 等通用控制設備通用控制設備的數據采集；對機器人、數控機床、AGV 等專用智能設備專用智能設備/ /裝備裝備的數據采集。 4 主要基于智能裝備本身或加裝傳感器兩種方式采集生產現場數據，包括設備（如機床、機器人）數據、產品（如原材料、在制品、成品）數據、過程（如工藝、質

12、量等）數據、環境（如溫度、濕度等）數據、作業數據（現場工人操作數據，如單次操作時間）等數據。主要用于工業現場生產過程的可視化和持續優化，實現智能化的決策與控制。 (2) 工廠外智能產品/裝備的數據采集 主要通過工業物聯網（3G/4G、NB-IoT 等）實現對工廠外智能產品/裝備的遠程接入（通過 DTU、數采網關等）和數據采集。主要采集智能產品/裝備運行時關鍵指標數據，包括但不限于如工作電流、電壓、功耗、電池電量、內部資源消耗、通信狀態、通信流量等數據。主要用于實現智能產品/裝備的遠程監控、健康狀態監測和遠程維護等應用。 (3) 對 EPR、MES 等應用系統的數據采集 主要由工業互聯網平臺通過

13、接口和系統集成方式實現對SCADA、DCS、MES、ERP 等應用系統的數據采集，系統集成技術與應用已經有很多成熟的分析和研究，故不在本報告中展開。 本報告中的工業數據采集范圍主要指工工業業現場現場設備設備的的數據數據采集采集和和工廠外智能產品工廠外智能產品/ /裝備裝備的的數據采集數據采集。 (二) 工業工業數據采集數據采集體系體系架構架構 工業數據采集體系架構包括設備接入、協議轉換、邊緣數據 5 處理三層，向下接入設備或智能產品，向上與工業互聯網平臺/工業應用系統對接，如下圖所示： 圖：工業數據采集體系架構 設備設備接入：接入： 通過工業以太網、 工業光纖網絡、 工業總線、 3G/4G、N

14、B-IoT 等各類有線和無線通信技術， 接入各種工業現場設備、 智能產品/裝備，采集工業數據。 協議協議轉換：轉換：一方面運用協議解析與轉換、中間件等技術兼容Modbus、CAN、Profinet 等各類工業通信協議，實現數據格式轉換和統一。另一方面利用 HTTP、MQTT 等方式將采集到的數據傳輸到云端數據應用分析系統或數據匯聚平臺。 邊緣邊緣數據數據處理處理：基于高性能計算、實時操作系統、邊緣分析算法等技術支撐， 在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側進行數據預處理、存儲以及智能分析應用，提升操作響應靈敏度、消除網絡堵塞，并與云端數據分析形成協同。 6 ( (三三) ) 工業工業數據采集數據采集

15、的的特點特點 1.1. 連連接性接性 連接是工業數據采集的基礎。 所連接物理對象的多樣性及應用場景的多樣性，需要工業數據采集具備豐富的連接功能，如各種網絡接口、網絡協議、網絡拓撲、網絡部署與配置、網絡管理與維護。 連接需要充分借鑒吸收網絡領域先進研究成果， 如TSN、SDN、NFV、WLAN、NB-IoT、5G 等，同時還要考慮與現有各種工業總線的互聯互通。 2.2. 數據第一入口數據第一入口 工業數據采集作為物理世界到數字世界的橋梁， 是數據的第一入口，擁有大量、實時、完整的數據，可基于數據全生命周期進行管理與價值創造，將更好的支撐預測性維護、資產性能管理等創新應用；同時，作為數據第一入口，

16、工業數據采集也面臨數據實時性、確定性、多樣性等挑戰。 3.3. 數據數據量大量大 隨著工業系統由物理空間向信息空間、 從可見世界向不可見世界延伸，工業數據采集范圍不斷擴大；同時工業企業中生產線處于高速運轉，由工業設備所產生、采集和處理的包括設備狀態參數、工況負載和作業環境等數據量呈爆發式增長，遠大于企業中計算機和人工產生的數據。 隨著智能制造和物聯網技術的發展，產品制造階段少人化、無人化程度越來越高，運維階段產品運行狀態監控度不斷提升，未來人產生的數據規模的比重降低，機器 7 產生的數據將出現指數級的增長。 4.4. 實時性實時性 生產線的高速運轉、 精密生產和運動控制等場景對數據采集的實時性

17、要求不斷提高，重要信息需要實時采集和上傳，以滿足生產過程的實時監控需求。 工業系統不僅要求數據采集速度快， 而且要求數據處理速度快，特別是針對傳感器產生的海量時間序列數據，數據寫入速度達到了百萬數據點/秒-千萬數據點/秒。而且數據采集模塊還要將實時數據通過有線、無線網絡實時傳送至系統集成模塊，實現企業業務決策的實時性， 也就是工業 4.0 所強調的基于 “縱向、橫向、端到端”信息集成的快速反應。 5.5. 融合性融合性 OT 與 IT、CT 的融合是工業數字化轉型的重要基礎。工業數據采集作為“OICT”融合與協同的關鍵承載，需要支持在連接、管理、控制、應用、安全等方面的協同。工業數據采集既需要

18、 OT技術提供在工廠中的對于各種工業流程和機器的控制技術并且能夠保證工業環境中的高可靠性，又需要 IT 技術支持工廠中大量數據分析和促進工業生產數字化和智能化，也需要 CT 能夠提供可靠、快速和低成本的“傳輸”實現工業連接。 6.6. 多種多種工業協議工業協議并存并存 工業軟硬件系統本身具有較強的封閉性和復雜性， 不同設備或系統的數據格式、接口協議都不相同，甚至同一設備同一型號 8 的不同時間出廠的產品所包含的字段數量與名稱也會有所差異，數據無法相互共享。 工業數據采集領域存在 Profibus、 Modbus、CAN、LonWorks、HART、Profinet、EthernetIP、Mod

19、bus/TCP、EtherCAT 等多種工業協議標準，各種協議標準不統一。 綜上所述，工業數據采集需要將互聯網、物聯網、云計算、邊緣計算等技術和工業數據采集深度融合， 一方面通過構建一套能夠兼容、轉換多種協議的技術產品體系和網絡架構，實現工業數據互聯互通互操作； 另一方面通過 TSN 等低時延技術和部署邊緣計算模塊，實現數據的實時采集和在生產現場的輕量級運算、實時分析，緩解數據向云端傳輸、存儲和計算壓力，才能更好的滿足工業互聯網對工業數據采集的要求。 ( (四四) ) 工業數據采集工業數據采集產品產品類型類型 根據上面的工業數據采集內涵和體系架構， 工業數據采集產品主要包括如下幾類： 1.1.

20、 設備設備接入接入 設備接入是建立物理世界和數字世界的聯接的起點， 是數字化信息的源頭。根據接入物理設備的分類不同，設備接入產品可以細分如下幾類： （1）數據采集板卡/模塊 采集現場對象的物理量并轉化為數字量，即其輸入是各種傳感器/變送器的輸出，該類設備將其輸入轉換為數字量，并存儲在設備中，以供其它系統使用。 9 （2）RTU/PLC/DCS/IPC/嵌入式系統等 這些現場的控制系統在承擔其本職功能的同時，可以作為接入設備使用，是工業數據采集系統的信息源頭。 （3）機器人/數控機床/專用智能設備或裝備 這類設備通過專用工業通信協議與工業數據采集系統通信，以實現信息有效流動與集成。 （4）物料標

21、識讀取設備 物料身份標識技術主要是條碼/二維碼和 RFID，對應的讀取設備有條碼/二維碼識別器（掃描槍）和 RFID 讀寫器。 2.2. 協議轉換協議轉換 工業通信網絡接口種類多、協議繁雜、互不兼容，需要通過工業網關來進行各種協議轉換，工業網關主要包括串口轉以太網設備、各種工業現場總線間的協議轉換設備和各種現場總線協議轉換為以太網（TCP/IP）協議的網關等。 3.3. 網絡網絡傳輸傳輸 網絡傳輸設備用于工業現場設備和智能產品/裝備的網絡連接和數據傳輸。針對工業現場設備通常以有線網絡傳輸為主，無線網絡傳輸作為補充；針對工廠外智能產品/裝備通常采用無線網絡傳輸方式。 網絡傳輸設備從功能上可以分為

22、工業交換機、工業路由器、工業中繼器、工業網橋、DTU 等。它們與商用網絡傳輸設備不同之處在于為了適應工業現場的環境要求，在可靠性、實時性等方面技術指標要明顯高于商用設備。 10 4.4. 邊緣邊緣數據處理數據處理 基于高性能計算、實時操作系統、邊緣分析算法等技術支撐，在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側進行數據預處理、存儲以及智能分析應用。邊緣數據處理主要產品包括邊緣計算軟件、配套數據庫及相關模塊等。 5.5. 工業工業數據數據采集采集安全安全 由于工業數據采集系統對實時性和穩定性的高要求使得傳統安全產品往往無法應用于工業數據采集系統中。目前在工業數據采集系統中，主要通過工業防火墻和工業網閘等產品

23、，實現數據加密傳輸，防止數據泄漏、被偵聽或篡改，保障數據采集和傳輸過程中的安全。 第第三章三章 工業工業數據采集數據采集產業產業發展發展現狀現狀 ( (一一) ) 工業數據采集產業綜述工業數據采集產業綜述 1.1. 市場規模潛力巨大市場規模潛力巨大： 中國作為世界第一制造大國，隨著工業互聯網市場的不斷發展和完善，企業對工業數據采集的實時性、可靠性和專業解決方案需求日益增強，中國工業數據采集市場呈現巨大潛力，相關軟硬件和服務提供商迎來了良好的發展機遇。 2.2. 市場各方市場各方積極參與積極參與 從消化政策、推出工業數據采集解決方案，到發布工業互聯網平臺，各市場參與方努力尋求業務轉型，外資企業和

24、本土企業均在積極部署工業數據采集產品體系和解決方案，謀劃市 11 場布局。 3.3. 技術技術產品和產品和解決方案解決方案持續推進持續推進與與完善完善 當前，工業數據采集技術產品和解決方案仍處于發展階段，但已有部分廠商推出了一些多樣化的解決方案， 比如通過構建兼容轉換協議的技術產品體系，實現工業數據互聯互通；或是通過部署邊緣計算模塊， 實現數據在機器設備端的輕量級運算和實時分析。 ( (二二) ) 工業數據工業數據采集采集產業產業規模和預測規模和預測 1.1. 整體市場情況整體市場情況 2017 年，中國工業數據采集產業市場規模達到 570 億元，同比增長 16.3%。預計未來 2-3 年，中

25、國工業數據采集市場將保持穩定增長趨勢。 圖：2015-2020 年中國工業數據采集市場規模 （數據來源：工控網） 2.2. 細分細分產品市場產品市場情況情況 -20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%02004006008001,0002015201620172018F2019F2020F市場規模（億元）市場增速（%） 12 圖：2017 年中國工業數據采集細分產品市場規模 （數據來源：工控網） 備注 1： 傳感器包括光電傳感器、 接近傳感器、 視覺傳感器、位移傳感器、速度傳感器、加速度傳感器等。讀碼設備包括條碼設備、射頻識別等。工業通訊模塊包含工業串口卡、總線卡、串口服務器、工

26、業電源、以太網模塊等。 3.3. 細分行業細分行業市場市場情況情況 050100傳感器讀碼設備RTU數據采集卡工業通訊模塊PLCDCSIPC嵌入式控制器工業交換機路由器中繼器網關網橋網絡及安全配套其他市場規模（億元） 13 圖：2017 年中國工業數據采集細分行業市場規模 （數據來源：工控網） ( (三三) ) 工業工業數據采集數據采集存在的主要問題存在的主要問題 當前工業數據采集面臨的突出問題可以總結為“三不”： 不敢傳（數據安全問題） 、不能傳（協議標準不統一） 、不需傳（本地化和實時性問題） ，無法支撐實時數據采集和實時分析、智能優化和科學決策。 (1) 工業數據采集存在數據安全隱患 工

27、業數據采集會涉及到大量重要工業數據和用戶隱私信息，在傳輸和存儲時都會存在一定的數據安全隱患， 也存在黑客竊取數據、攻擊企業生產系統的風險。急需從技術、管理和法律法規等多方面保障數據安全。 0100200汽車電子制造機床石化食品飲料制藥化工冶金船舶航空航天電力裝備農業機械軌道交通其他市場規模（億元） 14 (2) 工業協議標準不統一且數據開放性不夠 目前在工業數據采集領域，存在 Profibus、Modbus、CAN、LonWorks、HART、Profinet、EthernetIP 等多種工業協議標準，各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，各種協議標準不統一、互不兼容；同時

28、很多設備和系統的數據開放性不夠，缺乏數據開放接口及文檔說明。導致協議適配、協議解析和數據互聯互通困難。 (3) 工業數據采集實時性要求難以保證 生產線的高速運轉， 精密生產和運動控制等場景則對數據采集的實時性要求不斷提高，傳統數據采集技術對于高精度、低時延的工業場景難以保證重要的信息實時采集和上傳， 無法滿足生產過程的實時監控需求。 ( (四四) ) 我我國國工業數據采集產業工業數據采集產業格局格局 當前，工業數據采集發展越來越快，工業互聯網的跑道越來越寬，工業自動化企業、網絡通信企業、信息技術企業身影已紛紛出現。就當前情況而言，工業自動化企業具備先天競爭優勢，起步和前期推廣相對容易，可以在原

29、有系統客戶上深度耕耘。信息技術企業和網絡通信企業在技術架構的高度上更有比較優勢，戰略構想和規劃能力更為突出。 目前，工業數據采集產業供應側主要有以下三類企業： 一是工業自動化企業，從自身核心產品能力出發，主要為工業數據采集提供接入設備，作為工業數據采集的源頭，例如 15 西門子、研華、霍尼韋爾、安控等； 二是工業網絡服務企業，主要為工業數據采集提供工業網絡協議轉換、傳輸、安全等配套設備和服務，部分企業從原有優勢領域正在積極向制造業領域延伸發展，例如中國電信、中興通訊、華為等； 三是工業數據采集解決方案企業，主要提供工業數據采集解決方案、系統開發、項目實施、系統集成等服務，例如北自所、和利時、明

30、匠智能等。 第第四章四章 工業工業數據數據采集采集關鍵技術關鍵技術及及趨勢趨勢 工業數據采集過程，包含多類工業設備接入、多種工業通信網絡協議解析、多源工業數據格式轉換、實時工業數據存儲與預處理等多個環節，為實現多源設備、異構系統、運營環境、人等要素信息的實時高效采集，需要大量 IT、OT 與 CT 核心關鍵技術支撐。 本報告所列工業數據采集關鍵技術主要源于工業數據采集各相關方共同關切和發展急需的方面。 工業數據采集主要涉及工業通信網絡、協議轉換、物體標識及解析、邊緣計算、工業人工智能等關鍵技術。 ( (一一) ) 工業通信工業通信網絡網絡 工業數據采集常用工業通信網絡技術主要有工業現場總線、工

31、業以太網、工業光纖網絡、TSN、NB-IoT、4G/5G 等，總體上可 16 分為有線和無線通信網絡技術。 有線通信網絡技術主要包括現場總線、工業以太網、工業光纖網絡、TSN 等，現階段工業現場設備數據采集主要采用有線通信網絡技術，以保證信息實時采集和上傳，對生產過程實時監控的需求。 無線通信網絡技術正逐步向工業數據采集領域滲透， 已成為有線網絡的重要補充。 主要包括短距離通信技術 RFID、 Zigbee、WIFI 等，用于車間內的傳感數據讀取、物品及資產管理、AGV 等無線設備的網絡連接；專用工業無線通信技術 WIA-PA/FA、WirelessHART、ISA100.11a 等；以及蜂窩

32、無線通信技術 4G/5G、NB-IoT 等，用于工廠外智能產品、大型遠距離移動設備、手持終端等的網絡連接。 1. 現場現場總線總線： 現場總線主要解決工業現場的智能化儀器儀表、控制器、執行機構等現場設備間的數字通信以及這些現場控制設備和高級控制系統之間的信息傳遞問題， 是連接智能現場設備和自動化系統的全數字、雙向、多站的通信系統?，F場總線目前仍沒有統一標準，很多公司都推出其各自的現場總線技術，但彼此的開放性和互操作性還難以統一，目前應用較多的有 Profibus、CAN、LonWorks、HART、Modbus 等。 現場總線在工業界使用時間較長，技術成熟穩定?，F場總線仍然是目前工業環境應用最

33、為廣泛的工業網絡， 現場總線的簡單 17 性、可靠性高的優點受到許多用戶的喜愛。隨著中國產業升級的進一步深化，現場總線作為智能制造和工業互聯網的基礎，預計從 2018 年開始新增節點數會逐步回升。 2.2. 工業以太網工業以太網： 工業以太網是指在工業環境的自動化控制及過程控制中應用以太網的相關組件及技術。工業以太網采用 TCP/IP 協議，和IEEE 802.3 標準兼容， 但在應用層會加入各自特有的協議。 工業以太網實現了以太網 TCP/IP 協議與工業現場總線的融合，是在標準以太網協議基礎上修改或增加一些特定的功能而形成的。 工業以太網在發展過程中形成了多種協議標準，包括 Profine

34、t、EthernetIP、Modbus/TCP、EtherCAT 等，這些協議背后皆有各自支持廠商，難以形成統一標準。 工業以太網最大的優勢在于： 能夠使企業的信息網絡和控制網絡實現統一；以太網容易實現網絡集成，開發技術廣泛，價格較低，容易獲得眾多廠商的支持。 工業以太網近幾年快速發展， 技術逐漸成熟， 電磁兼容性、 高低溫等工業特性已能夠滿足工業數據采集需求， 在工業數據采集領域得到了廣泛應用，近年來工業以太網的市場占比逐步上升。 3. 工業光纖網絡工業光纖網絡 隨著無源光網絡 （PON） 技術在電信、 電力行業的廣泛應用，工業光纖網絡已成為工業數據采集領域的一種新型組網技術。 工業光纖網絡

35、在工業互聯網體系架構中處于車間級網絡位置， 工業 18 光纖網絡由匯聚設備 OLT、 無源分光器、 PON 接入設備 ONU 組成，可以提供多種工業接口， 實現工業設備數據、 生產數據到企業 IT系統的可靠有效地傳輸。 工業光纖網絡在工業場景下最常用的組網方式是基于 Type D保護方式的手拉手保護鏈型組網和星型組網， 實現全光路保護，提高了車間通信網絡的可靠性， 為制造企業的通信可靠性提供了堅實的保障。 工業光纖網絡具有以下優點：PON 通過無源器件組網，不受電磁干擾和雷電影響；采用自愈環形網絡支持并聯型，切換時間短、抵抗失效能力強；點到多點傳輸架構，終端并行接入，部署靈活；僅需單根光纖線傳

36、輸，最遠覆蓋 30 公里范圍；多業務承載，支持數據、視頻、語音、時間同步等多種業務；高安全性，PON 網絡設置 ONU 安全注冊機制，下行數據傳送天然加密，上行數據傳送時分機制隔離。 4.4. TSNTSN TSN 是 IEEE 提出的一個國際標準， TSN 是為了解決工業領域中的互操作性孕育而生的標準協議， 廠商設備之間可以進行非常好的互聯互通。TSN 是基于以太網標準的確定性實時通信機制，定義了極其準確、極易預測的網絡時間，具備高數據量傳輸與優先權設定功能等優勢。TSN 是其它工業以太網協議的基礎，現有的工業以太網協議未來將會成為 TSN 網絡之上的專屬網絡協議，因此這類協議依舊會存在，但

37、彼此之間不會互相取代。 19 通過為以太網增添諸多功能特性， 有效地解決了工業數據采集數據在以太網傳輸中的時序性、低延時和流量整形問題。同時又保持了 100%向后兼容傳統以太網， TSN 確保了關鍵任務型時間敏感數據在網絡上不會滯留， 有助于跨許多行業打造一個互操作性的生態系統。通過使用標準的以太網組件，TSN 可無縫集成現有棕色地帶應用和標準的 IT 網絡來提高易用性。此外，TSN 繼承了 HTTP 接口和 WEB 服務， 實現了工業數據采集系統所需的遠程監控、可視化和修復功能。 5. NBNB- -I Io oT T NB-IoT 是由 3GPP 定義的基于蜂窩網絡的窄帶物聯網技術,它支持

38、海量連接、 有深度覆蓋能力、 功耗低， 適合于傳感、 計量、監控等工業數據采集應用，可滿足這些應用對廣覆蓋、低功耗、低成本的需求，目前廣泛商用的 2G/3G/4G 及其他無線技術都無法滿足這些挑戰。 NB-IoT 單小區可支持 5 萬用戶，NB-IoT 可以比現有無線技術提供 50100 倍的接入數；NB-IoT 比 LTE 提升 20dB 增益，很好實現廣域覆蓋,就算在地下車庫、地下室、地下管道等信號難以到達的地方也能覆蓋到。 NB-IoT 引入超長 DRX 省電技術和 PSM 省電態模式，可讓設備時時在線， 通過減少不必要的信令和在 PSM 狀態時不接受尋呼信息來達到省電目的，保障電池 5

39、 年以上的使用壽命。 6.6. 5G5G（第五代移動通信網絡）（第五代移動通信網絡） 20 近些年 WiFi、 Zigbee 和 WirelessHART 等無線通信網絡技術已經在制造車間使用，但這些無線技術存在局限性，不能滿足智能制造對于數據采集的靈活、可移動、高帶寬、低時延和高可靠等通信要求。 5G 具有更高的速率、更寬的帶寬，預計 5G 網速將比 4G 提高 10 倍左右，從行業應用看，5G 具有更高的可靠性，更低的時延，支持接入網絡更多、密度更大，可以為關鍵任務型的服務提供保障能力。能滿足工業數據采集的高帶寬、低時延和高可靠性等網絡通信需求，可保證工業信息實時采集和上傳，從而實現對生產

40、過程的實時監控。 從發展態勢看，5G 目前還處于技術標準的研究階段，5G 有望 2020 年正式商用。目前，有線連接在工業數據采集連接數量方面占主導地位。但預測顯示，從 2022 年到 2026 年，5G 物聯網連接的平均年復合增長率將達到 464%。 ( (二二) ) 協議協議轉換轉換技術技術 1.1. 基本內涵基本內涵 目前在工業數據采集領域，多種工業協議標準并存，各種工業協議標準不統一、互不兼容，導致協議解析、數據格式轉換和數據互聯互通困難。 協議轉換技術就是將不同的工業通信協議通過協議解析、 數據轉換和地址空間重映射等技術手段轉換成統一協議， 實現設備 21 數據采集的信息交互以及和信

41、息系統的互聯互通。 可以支持常用的工業協議，通過協議轉換降低了設備組網的難度，實現了訪問的統一性。 2.2. 關鍵技術關鍵技術 OPC 基金會大力推動的 OPC UA 統一架構，是應用程序和現場控制系統連接的標準， 可以通過一個統一接口實現多種工業協議標準的數據交換， OPC UA 是以 SOA、WebService 為核心的跨平臺數據交換技術。 OPC UA 可用作數據傳輸的統一通訊協議，為互聯互通提供了完善的解決方案。通過 OPC UA 提供了一致、完整的地址空間和服務模型， 解決了過去同一系統的信息不能以統一方式被訪問的問題?；?OPC UA 消息的編碼格式可以是 XML 文本格式或二

42、進制格式，也可使用多種傳輸協議進行傳輸，比如：TCP 和通過HTTP 的網絡服務；基于 OPC UA 的標準安全模型，應用程序之間傳遞消息的底層通信技術提供了加密功能和標記技術， 保證了消息的完整性，也防止信息的泄漏；OPC UA 與平臺無關，基于WebService 服務架構 (SOA) 和非常靈活的數據交換系統，保障軟件開發不局限于任何特定系統平臺。 3.3. 發展趨勢發展趨勢： OPC UA 的最大優勢是與平臺無關，在對傳統的 OPC 進行拓展和兼容的同時，還考慮了 OPC UA 的安全性、冗余性等問題，具備極好的開放性。 GE通過將數據采集轉換模塊Predix Machine 22 部

43、署在現場傳感器、控制器和網關，利用 OPC UA 技術實現工業以太網、工業現場總線等不同協議的轉換。 OPC UA 技術由于具備開放性和穩定性，在國內已經取得了市場的認可和應用， 隨著我國智能制造和工業互聯網的發展， OPC UA 技術應用及其標準規范將在各行各業得到廣泛應用。 ( (三三) ) 物體物體標識及解析標識及解析 1.1. 基本內涵基本內涵 在工業互聯網中，為了實現人與設備、設備與設備的通信以及各類工業互聯網應用，需要利用標識來對人、設備、產品等對象以及各類業務應用進行識別， 并通過標識解析與尋址等技術進行翻譯、映射和轉換，以獲取相應的地址或關聯信息。標識解析既是工業互聯網網絡架構

44、的重要組成部分， 又是支撐工業互聯網互聯互通的神經樞紐。通過賦予每一個產品、設備唯一的“身份證” ，實現全網資源的靈活區分和信息管理。 借助標識解析技術可以低成本、 高效率地實現跨主體供應鏈信息采集與信息關聯，并為不同的用戶組（如供應商、物流商、經銷商或客戶、維護服務商）提供不同的授權解析機制，提供指定信息實時共享增值服務。實現供應商生產節奏管理，提高配套企業庫存周轉率， 降低庫存成本。 同時， 在生產過程中， 借助 RFID等手段， 使用標識技術可以實現物料/零部件數據的無接觸讀取、多數量和多品種讀取等， 可以極大提高物料/零部件的管理效率。 23 2.2. 關鍵技術關鍵技術 物體標識用于在

45、一定范圍內唯一識別工業互聯網中的物理或邏輯實體， 以便網絡或應用基于此物體標識對目標對象進行相關控制和管理，以及相關信息的獲取、處理、傳送與交換。標識解析則是指將某一類型的標識映射到與其相關的其它類型標識或信息的過程。 國際上主流的標識解析體系分為基于 DNS 的解析協議簇和非 DNS 的解析協議簇。 典型的基于 DNS 的解析協議簇包括 OID 的 ORS 解析服務、EPC 的 ONS 解析服務，非 DNS 的解析協議簇包括 Handle 解析服務等。 圖：物體標識解析協議族 具體在工業數據采集中， 需要通過賦予每個工業物體一個唯一的標識，實現該物體在整個生產以及流轉過程中數據采集、數據存儲

46、及數據查詢的身份標識。 數據采集技術與標識技術的結合，可以實現該工業物體相關數據的匯聚與關聯， 從而為工業互聯網的大數據處理、協同及應用打下堅實的基礎。 3. 發展趨勢發展趨勢 目前標識技術在資產管理、物流管理、溯源等部分環節得到 24 應用和推廣，并正在向工業生產環節滲透，如產線可以通過自動讀取在制品標簽標識來匹配相應的處理。 隨著面向產品全生命周期管理及跨企業產品信息交互需求的增加， 將推動企業標識系統與公共標識解析的對接、 閉環的私有標識及解析系統逐步向開環的公共標識及解析系統演進。未來，隨著智能化生產，網絡化協同，服務化延伸等工業互聯網應用的開展，標識技術將更加廣泛地得到應用。 隨著區

47、塊鏈技術與工業互聯網的不斷融合， 區塊鏈與標識技術也發生越來越密切的聯系。將區塊鏈技術應用到標識體系中，通過區塊鏈技術的去中心化及數據不可篡改的特點， 可以提升標識解析的效率，增強標識體系中數據交換的安全性。未來，標識技術與區塊鏈的融合將進一步催生新應用新模式的產生， 為工業互聯網的信息及數據交換及融合提供基礎。 ( (四四) ) 邊緣邊緣計算計算 1.1. 基本內涵基本內涵 邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣網絡、 技術、 存儲等服務， 滿足行業數字化在敏捷連接、 實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵

48、需求。它可以作為連接物理和數字世界的橋梁，使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務。 其中邊緣計算智能網關從工業數據采集的 25 角度來看，該網關可起到數據路由器的作用，同時也承載了聯接計算的需求與業務的執行。 2. 關鍵技術關鍵技術 邊緣計算可實現海量、 異構的聯接， 滿足業務的實時性要求，實現數據的優化，注重應用的智能性，同時保護安全與隱私。邊緣計算在實時性、短周期數據、本地決策等工業數據采集場景方面有不可替代的作用。邊緣計算參考架構如下圖所示： 圖：邊緣計算參考架構 從架構的橫向層次來看，具有如下特點： 智能服務基于模型驅動的統一服務框架，通過開發服務框架和部署運營服務框架實現開發與部

49、署智能協同， 能夠實現軟件開發接口一致和部署運營自動化； 智能業務編排通過業務 Fabric 定義端到端業務流，實現業務敏捷； 聯接計算 CCF(Connectivity and Computing Fabric)實 26 現架構極簡，對業務屏蔽邊緣智能分布式架構的復雜性；實現OICT 基礎設施部署運營自動化和可視化，支撐邊緣計算資源服務與行業業務需求的智能協同； 智能 ECN(Edge Computing Node)兼容多種異構聯接、支持實時處理與響應、提供軟硬一體化安全等。 邊緣計算參考架構在每層提供了模型化的開放接口， 實現了架構的全層次開放；邊緣計算參考架構通過縱向管理服務、數據全生命

50、周期服務、安全服務，實現業務的全流程、全生命周期的智能服務。 對于邊緣計算節點（ECN） ，有如下關鍵使能技術：軟件定義網絡（SDN） 、低時延網絡（TSN） 、異構計算（HC） 、時序數據庫（TSDB）等。 3.3. 發展發展趨勢趨勢 邊緣計算未來將提供四個關鍵能力： 建立物理世界和數字世界的聯接與互動、提供模型驅動的智能分布式架構平臺、提供開發與部署運營的服務框架、支持邊緣與云計算的協同。 邊緣計算已經掀起產業化的熱潮，各類產業組織、標準組織在積極發起和推進邊緣計算的研究、標準、產業化活動。 ( (五五) ) 工業工業人工智能人工智能 1.1. 基本內涵基本內涵 人工智能（Artifici

51、al Intelligence，簡稱 AI） ，是計算機 27 學科的一個重要分支，核心目的是使用機器模擬人的思維過程，進而代替人完成相應的工作。 其作為研究機器智能和智能機器的一門綜合科，涉及心理學、認知科學、思維科學、信息科學、系統科學和生物科學等的綜合型技術學科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設計、專家系統、知識庫、智能機器人等多個領域取得實用的成果。目前沒有關于人工智能的公認定義， 可以將概括為研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能行為的人工系統。 工業領域的人工智能技術從具體應用看可以粗略的分兩類：一類是傳統自動控制相關的業務及技術領域， 指

52、利用設備或裝置，使機器、 設備或生產過程的某個工作狀態或參數自動地按照預定的規律運行；另一類，通過對企業生產及服務過程中積累的歷史數據，采用深度學習等人工智能的模型算法，發現數據的內在規律及新的價值，用于改善設計、生產及服務等工業業務環節。 2.2. 關鍵技術關鍵技術 工業互聯網將為人工智能技術提供廣闊的發展空間， 根本原因就是傳感器產生的數據為人工智能技術提供了各類數據輸入，并提供了無盡想象的應用場景。 從工業數據采集角度人工智能技術的應用可以使各類設備升級為具備“自適應能力”，主動感知環境變化的智能設備，可以根據感知的信息調整自身的運行模式，使其處于最優狀態。包括： 28 （1） 環境的自

53、適應： 能夠根據自身的工作環境 （如溫度、 濕度、電流、電壓）通過可用手段（調節轉速、功率、高電壓保護等）維持自身正常運轉，對環境進行適應與優化。該能力表現為設備在不同環境下的工作能力。 （2）功能的自適應：指工業互聯網各類具備人工智能能力的設備能夠根據被控對象所處的突發狀況、外部環境（如坡道、沖擊、壓力等）通過可控手段實現被控對象正常運轉與使用，并保證安全。 該能力表現為設備在各類環境、 場景中性能的差異性，如性能的高低。 3.3. 發展趨勢發展趨勢 在工業互聯網領域人工智能技術的發展趨勢總結如下： 跨媒體智能， 根據在工業互聯網領域的具體應用所開發的跨媒體人工智能技術，如機器視覺在工業互聯

54、網中的應用。 人機對話的應用，包括復雜聲場學環境下的語音識別、工業互聯網具體生產場景下的語義理解， 集合二者的人機對話及信息搜索系統。 人工智能與邊緣計算的結合。 未來的人工智能應用將向各類場景滲透，其中與網絡的結合是一個重要趨勢，人工智能要求與邊緣計算的具體應用場景、需求的緊密結合。 29 第第五五章章 我我國國工業工業數據采集數據采集產業發展建議產業發展建議 ( (一一) ) 夯實夯實工業數據采集工業數據采集產業基礎產業基礎 設立數據采集發展專項資金或產業基金， 活用各類金融扶持手段， 推動我國數據采集產業發展。 重點發展專用數據采集設備、通用控制設備，推動智能裝備和各類應用系統開發數據接

55、口；發展協議轉換設備和模塊、工業網關和新型網絡系統；發展自主數據存儲系統、數據庫、數據預處理軟件和各類系統軟件。 ( (二二) ) 加快加快工業數據采集工業數據采集核心技術研發突破核心技術研發突破 面向工業數據采集體系的接入層、協議轉換、邊緣數據處理層，重點發展新型工業通信網絡、協議轉換、物體標識及解析、邊緣計算等核心關鍵技術，面向未來發展趨勢，積極融合人工智能等新興技術。 ( (三三) ) 打造打造共贏共贏的的工業數據采集工業數據采集產業體系產業體系 依托行業組織、標準協會，加快制定各層級統一的工業數據采集標準，推動工業數據采集體系各層級設備數據互聯互通，支撐智能制造、 工業互聯網新模式應用

56、。 以龍頭系統集成商為牽引，整合工業數據采集體系各層級資源， 形成工業數據采集整體解決方案和服務，構建先進制造發展基礎。 30 ( (四四) ) 推廣基于推廣基于工業數據采集工業數據采集的的新模式應用新模式應用 面向制造企業，推廣基于工業數據采集的縱向、橫向、端到端集成應用，打造企業內部數據集成、產業鏈上下游數據共享、產品全生命周期數據打通的數據鏈， 形成基于數據集成高效利用的價值鏈。依托工業互聯網產業聯盟，設立工業數據采集供應商推薦名錄，加快推動工業數據采集設備、解決方案供應商與制造企業對接。 ( (五五) ) 建立工業數據安全相關建立工業數據安全相關法律法規法律法規 工業數據采集會涉及企業

57、重要工業數據和隱私信息， 在傳輸和存儲時都會存在一定的數據安全隱患。 應出臺工業數據采集數據安全相關法律法規，建立數據安全等級保護、風險評估等安全制度，保障工業數據采集系統安全可靠運行。 ( (六六) ) 推動數據開放和數據主權立法推動數據開放和數據主權立法 一方面，應出臺數據開放相關法規和行業規范，明確關鍵數采設備應提供的數據開放接口和協議， 保障企業用戶合理數據權益；另一方面，工業數據采集會產生大量有價值數據，應推動數據主權立法， 維護我國制造企業合法數據權益， 以自主數據銀行、數據空間為核心，形成數據鏈上下游利益共享、互利共贏的商業模式。 31 第六第六章章 工業數據工業數據采集采集典型

58、典型產品產品和和案例案例介紹介紹 ( (一一) ) 中國中國電信電信集團有限集團有限公司公司 中國電信順應信息通訊業智能化發展趨勢， 明確了未來十年的轉型 3.0 戰略，著重推進網絡智能化、業務生態化、運營智慧化，引領數字生態，致力于做領先的綜合智能信息服務運營商，助力網絡強國，服務社會民生。2016 年 7 月中國電信聯合中國信息通信研究院正式發布工業連接計劃白皮書 ，提出了工業連接的兩類應用、四大場景、八項連接需求，并制定了具體的目標和實施步驟，幫助制造企業實現網絡化、數字化、協同化和智能化轉型。 1. 工業數據采集產品及解決方案 定制工業網關，全面開源網關操作系統，整合硬件生產價值鏈，降

59、低數采成本，促進邊緣計算。工業數據接口種類多，工業數據協議繁雜， 數據感知和采集服務商規模小且采集成本高的現狀，嚴重阻礙了制造企業數字化轉型的進程。中國電信聯合智能制造領域領先企業和研究院所，研發了統一的工業智能網關，推動了工業數據采集、安全終端與網絡傳輸終端的融合。 升級工業網絡連接，增強云網融合能力。中國電信積極將光纖、 LTE 專網、 NBIoT、 5G 等新一代信息通訊技術引入制造行業，為數字工廠提供高帶寬、 扁平化的工業光纖網絡數據傳輸解決方案；為智能產品提供移動化、安全可靠的網絡傳輸解決方案。 32 構建全程全網工業連接服務網絡， 消除企業數據連接的后顧之憂。本著以制造企業為中心的

60、理念，中國電信還在著力打造，集網絡傳輸、數據采集服務、安全管控為一體的智能連接綜合服務平臺，為制造企業提供 7*24 小時，覆蓋全球的全程全網工業連接保障服務。 初步構建以數據洞察為基礎的工業互聯網平臺。 中國電信自主研發的工業互聯網平臺是以數據洞察為基礎， 構建在安全可信的中國電信天翼云（IaaS 平臺）之上的，可靈活擴展的工業云操作系統（PaaS 平臺） 。 2. 解決方案成功案例 中國電信與濰柴集團合作，成功實施了基于工業光纖網絡的工業網絡互聯網與數據采集項目。首先通過工業光纖網絡技術進行了工業智能網絡的升級改造，在工業智能網絡升級改造的基礎上，進行了智能生產數據采集與分析、基于發動機的

61、數據采集與分析方面進行試點，取得了良好的階段成果。 工業網絡互聯與數據采集項目架構圖 33 本項目采用工業光纖網絡技術，在濰柴 1 號工廠進行智能車間改造試點，在總裝車間、試車車間等 8 個車間部署工業光纖網絡，涵蓋加工、裝配、試車、涂裝四個部分試點整套裝備系統，對 420 余臺智能設備進行網絡聯網，具備設備數據及業務數據的遠程自動采集及遠程交互控制能力，為濰柴智能工業互聯網建設打下堅實的網絡基礎。 濰柴車間內設備種類繁多，各種設備接口及協議不統一，導致數據采集困難。本項目通過工業網關及工業光纖網絡的ONU 設備實現 RS232/485 串口、以太網等多種工業設備接口接入，并通過集成各種主流的

62、工業協議（如：Profibus、Profinet、Modbus、OPC UA 等） ，為濰柴實現了各種先進制造設備的數據采集。 通過本項目的實施，中國電信協助濰柴實現了試點車間內的設備的聯網及數據采集，通過利用生產數據進行預測性維護分析及產品過程質量分析等應用分析，提高產線生產效率10%，降低缺陷產品率 40%，降低設備故障停機時間 50% ，取得了良好的應用效果。 34 ( (二二) ) 北京機械工業自動化研究所有限公司北京機械工業自動化研究所有限公司 北京機械工業自動化研究所有限公司（簡稱“北自所” ）下設 9 個工程研究中心，是國務院國資委所屬的轉制科研院所。60 多年來一直致力于制造業

63、領域自動化、信息化、集成化、智能化技術與設備的創新、研究、開發和應用，是離散制造領域智能制造系統集成的實踐者和引領者。 1. 工業數據采集產品及解決方案 北京機械工業自動化研究所有限公司為企業提供自動化專機/單元、集成化產線/系統、數字化車間、智能工廠等多種智能制造解決方案，為客戶實現高效、精益、柔性、綠色制造，助力企業提質增效、轉型升級。作為首批推薦的智能制造系統解決方案供應商及兩化融合先進單位，將數據采集系統與自主開發的 MES 等系統結合，開發了 OEE(設備綜合效率分析)、SPC(質量分析)、設備生產能耗分析等數據處理模塊。數采軟件結合協議轉換網關能夠連接所有主流的 PLC/DCS、各

64、種工業總線的儀表、開放協議的數控設備以及 RFID、二維碼(條碼)讀寫設備。 35 2. 解決方案成功案例 四川大西洋焊接材料股份有限公司以“智能制造示范工廠”為建設目標，在生產加工、園區物流、工序物流、能源、環境、質量等環節采用智能制造相關技術和產品。通過工業數據采集系統對現場設備、儀表的數據收集和管理，不僅能夠保證生產計劃的正確執行，還能對生產現場各業務單元的績效執行和能耗情況進行評估，最終將考核目標的顆粒度細化到每個崗位和工位。 車間級數據采集系統網絡系統網絡拓撲圖 36 ( (三三) ) 華為華為技術技術有限公司有限公司 華為是全球領先的信息與通信技術(ICT)解決方案供應商，專注于

65、ICT 領域，堅持穩健經營、持續創新、開放合作，在電信運營商、企業、終端和云計算等領域構筑了端到端的解決方案優勢，為運營商客戶、企業客戶和消費者提供有競爭力的 ICT 解決方案、產品和服務，并致力于使能未來信息社會、構建更美好的全聯接世界。目前，華為約有 18 萬名員工，業務遍及全球 170多個國家和地區，服務全世界三分之一以上的人口。 1. 工業數據采集產品及解決方案 針對工業數據采集場景，華為提供 EC-IoT 邊緣計算物聯網解決方案，方案由終端通信模塊、邊緣計算網關（AR 系列）和敏捷控制器共同構成。 終端通信模塊支撐制造現場物聯終端傳感網絡智能互聯，邊緣計算網關就近提供智能服務，敏捷控

66、制器通過開放的 API/eSDK 與不同合作伙伴的制造行業應用系統開放對接，同時應用云管理的架構實現制造行業海量終端的智能聯接和高效管理，助力行業數字化轉型。 37 華為 EC-IoT 產品全家福圖 如今， EC-IOT 解決方案已經在梯聯網，電力物聯網，城市及照明物聯網，智慧能源，智能制造，工程機械，車聯網等領域有了成果的應用，EC-IOT 解決方案將成為行業數字化轉型的重要抓手，使能行業數字化轉型。 2. 解決方案成功案例 目前，全球有超過 1500 萬部電梯在運行，每天乘電梯的人數達十億人次，電梯安全至關重要。通過人力進行電梯的運維，以每部電梯每月 2 次例行檢查計算，工作量很大。因此，

67、希望通 38 過電梯上的傳感器采集電梯運行數據， 從而實現對電梯運行情況的監控。然而，一部電梯里面的傳感器數量可多達 700 個，產生海量數據。將這些數據全部上傳至云端進行分析，是不經濟、不合理的。在此背景下，梯聯網解決方案應運而生。 梯聯網基于邊緣計算，通過在邊緣側安裝智能網關，與電梯主控板或電梯傳感器對接， 實時采集電梯上各類傳感器所獲取的電梯運行數據，并進行數據預處理；預處理后的數據經有線或無線的方式上傳云端，通過云端大數據分析平臺，全面監控電梯各部件的 “健康指標” ； 通過電梯預測性維護， 提高維護效率， 降低維護成本，降低最終客戶 OPEX；通過提供增值服務，支撐電梯制造商向服務商

68、進行轉型，打造新的利潤增長點。 2016 年，華為和全球領先的電梯及自動扶梯供應商迅達集團簽署了合作協議， 梯聯網解決方案將助力迅達全球百萬電梯的統一聯網和管理。 39 ( (四四) ) 中興通訊中興通訊股份股份有限公司有限公司 全球領先的綜合通信解決方案提供商， 中國最大的通信設備上市公司。 主要產品包括： 2G/3G/4G/5G無線基站與核心網、 IMS、固網接入與承載、光網絡、芯片、高端路由器、智能交換機、政企網、 大數據、 云計算、 數據中心、 手機及家庭終端、 智慧城市、ICT 業務，以及航空、鐵路與城市軌道交通信號傳輸設備。 1. 工業數據采集產品及解決方案 中興通訊在對傳統工業交

69、換機系統研究基礎之上， 結合工業互聯智能化發展， 創新出定位工業數據采集和網絡連接的工業無源光網絡解決方案（簡稱工業 PON） 。 PON（Passive Optical Network)為無源光纖網絡，目前已在各大運營商廣泛應用。中興通訊工業 PON 繼承 PON 大寬帶、扁平架構、業務融合等技術優勢，更在安全、可靠、易維、接口、環境適應各方面增強， 全面適配工業制造現場要求， 在安全可靠、網絡性能、業務接入能力等方面超越傳統工業以太網方案，成為工業級網絡連接的優選方案。 工業 PON 網絡架構圖 40 2. 解決方案成功案例 中興和中國電信合作成功實施了徐工道路工業互聯項目， 項目核心目標

70、是建立智能制造車間信息高速； 實現車間中各類加工設備和數據采集、MES 等信息系統有機連接；實現加工車間、裝配車間無線設備、物聯設備統一采用全光網絡承載；實現加工高清可視化監控信息高速傳輸通道建設； 從而保障智能制造車間提高設備利用率，減少故障和停機時間，降低使用成本，節省統計生產數據的時間，提高處理問題的效率。為管理者提供更加方便快捷地監管系統， 及時了解掌握車間生產的執行情況及設備的運行情況。 徐工道路工業 PON 系統架構圖 41 ( (五五) ) 上海明匠智能系統有限公司上海明匠智能系統有限公司 明匠智能是國內知名的智能制造系統解決方案供應商， 主要為客戶提供智能裝備、自動化集成與系統

71、集成服務，具有多年非標設備設計制造經驗和豐富的智能工廠、智能產線、智能倉儲物流和 MES 項目的設計和落地實施經驗。研發有立體倉庫、AGV、MES、智能網關等產品，形成了通用機械、汽車零部件、家居、家電、高中低壓輸配電、鑄造鍛造、海工與港口重工和新能源等行業智能制造系統解決方案。 1. 工業數據采集產品及解決方案 明匠智能在長期的智能制造實踐中為了解決制造業工廠設備接口不統一，協議不統一帶來的組網難的問題，研發了專用于工業數據采集應用的牛頓 1.0 工業物聯網操作系統。 基于該操作系統研發有多業務智能網關、 效能分析系統、 4G 遠程管理數采診斷模塊、協轉服務器和防漏掃掃碼系統等嵌入式數據采集

72、產品，其中最典型的產品是多業務智能網關。 多業務智能網關集成有 RS232、 RS485、 RS422、 CAN、 以太網、IO 點和模擬量等多種多路資源，通過這些資源實現對工業現場設備各種總線的接入和數據采集， 該智能網關將采集到的信號進行協議轉換、 數據轉換和地址空間的映射， 統一轉換成 OPC-UA 協議，通過以太網進行傳輸，實現多業務數據采集和傳輸。通過牛頓 1.0 智能網關可以實現生產線單個設備或者一組設備的智能化改造，將車間的生產單元改造成為智能生產單元。智能生產單 42 元可以將生產工藝參數、設備運行狀態、能源信息、環境信息以信息樹的形式將數據傳遞給生產線上的其他單元。 2. 成

73、功案例：長春三友 MES 項目 長春三友汽車部件制造有限公司是一家以生產汽車板材成形和汽車焊接與總成等部件產品的國家重點高新技術企業。 本項目通過建設車間工業物聯網實現了車間生產全基礎數據的采集，匯聚到車間 SCADA 系統為 MES 系統提供數據支撐。車間工業物聯網覆蓋了生產物料信息采集、設備數據采集、生產工藝信息采集、人員信息采集、產品品質信息采集和車間工況信息采集等。 43 設備數據采集是本項目建設的難點， 本項目通過 Modbus TCP、Modbus RTU、MQTT、三菱 MC、歐姆龍 Hostlink、三菱 485BD、西門子 PPI、 西門子 Profinet 和串口自定義協議

74、等十余種協議， 實現了全廠包含：沖壓機、焊接機、送料機和空壓機在內的 52 臺套設備的數據采集，采集的數據包含運行狀態、產量信息、運行效率信息和設備任務信息四類信息。 本項目通過工業物聯網實現設備的信息采集，為 MES 系統提供設備的實時信息，同時為 MES系統提供設備管理和工藝下發的鏈路。 44 ( (六六) ) 研華研華科技科技 1. 工業數據采集產品及解決方案 研華自 1983 年創立以來， 偕同合作伙伴驅動智能城市創新，共建物聯產業典范，于 2017 年起積極推展 WISE-PaaS 物智聯軟件平臺，為系統整合商、制造業、傳統產業、各領域市場提供關鍵核心軟件服務， 將持續攜手合作伙伴推

75、出更多樣化軟件與云服務，以推動實體產業數字轉型，并加速實踐產業智能化的目標。研華致力成為自動化產業、嵌入計算機、物聯網最具關鍵影響力的全球企業，持續專注于智慧工廠、智慧設備自動化、智能運輸系統、 環境和設施管理系統、 電力&能源等工業物聯網應用領域。 2. 成功案例：無線數據采集解決方案提供高效設備監控與遠程管理 客戶需求 位于蘇州的某設備制造商是專門為計算機、 消費性電子與通訊等 3C 產品制造商提供非標自動化設備的廠商，該公司認為機器設備本身提供的功能， 售后的設備保養與故障處理是贏得客戶 45 高度滿意的重要關鍵。 考慮機器設備銷往全球各地，現場布線、設備監控及后續維護成為日后運作的關鍵

76、。促使該公司決定改采無線解決方案，取代先前采用 PLC、有線的數據捕獲設備和工廠內的局域網絡的架構。 并率先導入鎖螺絲機與 ATE 測試機臺這兩款機器新增設備狀態監控和預防保養服務。 系統概述 研華以物聯網無線數據收集模塊 WISE-4050 與無線基地臺（AP）WISE-5121 搭配嵌入式工業計算機 UNO-2184G 所組成的無線數據收集解決方案能大幅縮減導入設備監控管理系統時所需的建置成本與安裝時間。其中，貼附在機器設備旁的 WISE-4050是負責收集設備啟停、故障、運行時間、產量計數等信息；而所有數據則會經由 WISE-5121 采強固設計的工業等級無線微型基站 AP 匯集至客戶工

77、廠內的 UNO-2184G 進行初步運算處理，之后再傳送至設備制造商的控制中心供其遠程監控， 并且為客戶量身打造設備維護與預防保養計劃。 而工廠方面則能運用收集來的設備信息，以電子廣告牌實時顯示機臺的生產狀態，也能將資料匯入企業的 MES/ERP 以協助生產排程與物料需求之規劃。 46 無線數據采集項目系統架構圖 項目實施效果 研華無線數據采集解決方案， 讓設備制造商快速地為客戶建置設備監控與遠程管理之應用， 新的智能設備在短短不到半年時間就已銷售了數十臺， 并讓此設備商的其他設備積極導入研華的無線解決方案。 47 ( (七七) ) 北京和利時智能技術有限公司北京和利時智能技術有限公司 和利時

78、是中國領先的工業自動化與信息化解決方案提供商，業務覆蓋工業自動化、軌道交通自動化和醫療自動化三大領域，主要產品有分布式控制系統、可編程控制器、綜合監控系統、高速鐵路信號系統等。 公司將智能制造與工業互聯網作為主攻方向，構建 HiaCloud/HiaCube/HiaEdge “云-企-端” 三層協同的工業互聯網平臺。 1. 工業數據采集產品及解決方案 智能工廠和數字車間建設過程中， 在數據采集方面往往面臨設備和子系統類型繁多數量龐大、協議復雜開放度不夠的痛點，為此和利時推出工廠數據綜合采集與應用開發平臺 HiaCube，具有對企業范圍內各類多源異構數據的采集、建模、處理和分發等基本功能，以及分析

79、、可視化和應用開發等高級功能。應用HiaCube 可實現對生產設備、工具、產品、部件、人員以及各類監控系統和信息系統的連接，支持對生產過程、設備狀態、安全設施和環境能耗等實時數據的采集處理，以及對工藝文件、關系數據庫、檢驗記錄、空間定位信息和音視頻多媒體數據的采集和集成，同時還可以把采集到的數據按需分發到其它系統及云端。 2. 解決方案成功案例 在海爾智能工廠項目中， 采用基于工業互聯網理念建設全面互聯的數字化、信息化和智能化工廠。摒棄了傳統項目中各子分系統獨立規劃、 分頭設計、 單獨建設， 到頭孤立運行的落后方式， 48 采用系統化、集成化思想進行整體規劃、聯合設計、統一建設，實現全集成運行

80、。 工廠中央集控指揮中心采用和利時 HiaCube 工廠數據綜合采集與應用開發平臺，支持 Profinet、Profibus-DP、Modbus TCP/RTU、SNMP、OPC/OPC UA、RESTful 等各種標準化的通信協議和接口，整個工廠內與生產相關的產線自動化系統、專機設備、配電照明系統和通風系統，與弱電集成相關的網絡通信系統、機房監控系統、廣播語音系統和信息發布系統，以及與安全防護相關的門禁系統、消防系統、視頻監控系統和停車場管理系統，共計三十余類子分系統全部由 HiaCube 平臺進行統一的數據采集、分析處理、功能集成和可視化呈現，執行集中統一監控調度。同時也為 MES、WMS

81、、ERP 等生產運行系統提供 OPC UA 和 RESTful形式的數據和接口。 此外， HiaCube平臺還提供快速開發工具集和二次開發接口，可通過簡單組態或編程實現多個子系統間基于時間、 事件和預置條件的聯動機制，在虛擬工廠模型之上創建各種新型應用。 49 ( (八八) ) 霍尼韋爾霍尼韋爾( (中國中國) )有限公司有限公司 Honeywell Niagara Framework 是物聯網開放式軟件框架平臺，提供了一個完整的設備到企業級應用的統一開放平臺，用于集成、連接和管理任何協議、任何網絡、以及分散在不同區域的智能設備和子系統?；谄脚_化的集成管理和應用開發，有效實現企業與遠程智能設

82、備和系統進行互聯互通互操作， 從而幫助企業打造全透明的智慧工廠設施系統， 為企業帶來各種增值服務。 1. 工業數據采集產品及解決方案 通過開放架構， 將離散的智能設備和子系統有機連接, 實現工廠透明化； 通過分布式實時數據庫平臺，將設備海量實時數據準確完整記錄下來；通過可視化大數據分析工具，為企業決策提供實時可靠的數據決策支撐。 基于 Niagara Framework 的嵌入式網絡控制器 JACE，輕松將不同工業總線， 不同協議的離散智能設備無縫整合到一個統一的實時數據庫平臺上來，同時利用基于 Niagara Framework 的大數據可視化分析框架 Niagara Analytics F

83、ramework，為企業提供全面、及時、有效的大數據分析運算，為企業的生產過程的持續優化提供有力的數據決策支撐。 50 2. 成功案例：福特汽車全球 EMS 系統 福特汽車選擇了開放的 Niagara Framework 作為全球 EMS系統的基礎架構在全球工廠進行安裝和部署， 在本地工廠中對能源相關的水、電、氣等不同設備和系統進行集成和整合，并且基于 福 特 企 業 標 準 的 設 備 模 型 對 數 據 進 行 標 準 化 ， 利 用 NiagaraFramework 特有的模塊化技術和完善的認證培訓體系，全球不同系統集成商，可以根據本地工廠的要求進行項目實施，同時保證了全球數據的統一性，

84、IT 部門可以精確的構建這個巨大的數據倉庫和系統。 信息采集系統需要采集來自于 1 平方公里內的涂裝、焊裝、 51 沖壓、總裝等廠房的數據，這些廠房彼此分布距離較遠，能源管理系統需要將各車間、站點的能源數據采集匯總到中央服務器，且很多數據是對實時性要求很強的故障保護信號或計量信號。 為了提高系統的可靠性與專用性， 采集系統采用了專用雙光纖環網結構，將基于 Tridium JACE 的邊緣信息處理單元部署至劃定的區域或系統本地現場；基于 Tridium JACE 的邊緣信息處理單元利用 modbus-RTU、 modbus-TCP 等協議， 把各個區域/系統的水表、電表、氣表、室內外溫濕度、室內

85、外空氣質量、光照度等儀表和傳感器的數據分別采集并處理，同時也對空調、照明、空壓機等設備進行監測及控制； 所有的邊緣信息處理單元通過信息層網絡互聯并統一地各自向上層信息網絡提供需要的基于模型的信息。 在這個項目建設中， Niagara Framework 發揮了特有的優勢： 支持 25%能源消減目標，可以持續消減 5%的運行成本 提供了統一、靈活、開放的系統集成平臺 提供標準一致的信息 改進設備和系統的壽命 支持能源改造項目和系統調試的評測 可以很好的與維護系統進行整合 為數據提供可視化工具，持續改進企業管理水平 52 ( (九九) ) 上海上海寶信軟件寶信軟件股份有限公司股份有限公司 寶信軟件

86、工業數據采集產品經過多年的開發和不斷的完善，在各類工廠已經有大量的應用案例。它可實現目前市面上見到的 1000 多種協議的數據連接，可為大中型工廠的實現各層級各類數據采集，匯聚，清洗，整合以及存儲，為企業實現生產控制和企業管理奠定了基礎。 寶鋼股份 1580 熱軋智能化車間為工信部 2015 年智能制造示范項目，建立了涵蓋制造全過程智能化應用，提升了產線制造穩定性和靈活性、節能降耗綠色生產、降低制造成本，項目目標將 1580 產線建成具有國際先進水平的軋鋼智能化車間。 數據采集涉及的子系統很多，包含產線上所有電氣控制系統、行車、各類能源介質、各種類型的重點設備狀態監測；生產過程控制系統、MES

87、、數據倉庫和設備管理系統。采集的數據可分為兩大類： 1、 現場 PLC，DCS，智能裝備等高密度數據采集方案 現場各類設備大約有 10000 點，分別位于 PLC、DCS、智能裝備、電表等，分布于各種網絡，且通信協議都不相同的設備中。對于數據采集頻率要求也不盡相同，最高頻率要求 2 毫秒，為此配置寶信公司數據采集軟件 ICV 數據采集軟件、ICG特殊通信網關、以及 XCOM 軟件進行 TCP/IP 的通信數據采集。采集數據存儲于寶信實時數據庫 iHDB 中，然后進行后續濾波、統計和匹配材料或設備信息，最后壓縮送到大數據平臺。 2、 關系型數據采集 53 在應用端部署一個數據引擎 ETL，主動抽

88、取應用數據匯聚至大數據庫，采用該種方式在應用上更加靈活多變。 本項目的實施，大大提升了客戶工作效率，實現了全層次、全流程的數據透明可視，為鋼鐵數字化工廠奠定了堅實的基礎?？蓪崿F熱軋生產管理、質量提升、成本和能源精細化管控，設備預維護等，打造鋼鐵智能制造試點示范，在鋼鐵等流程工業上是首次嘗試，水平達到業界領先。 先進性表現如下： 具有業界領先的多種協議、多維度工業數據采集與融合技術 可實現智能車間全程信息集中監控 實現熱軋管理信息與過程信息的融合，實現互聯互通 數據匯聚到大數據平臺，可實現數據挖掘、仿真、優化提升管理和控制水平 54 ( (十十) ) 深圳深圳華龍訊達信息技術華龍訊達信息技術股份

89、股份有限公司有限公司 深圳華龍訊達信息技術股份有限公司， 勇于探索 OT 與 IT 的融合應用， 潛心鉆研數字雙胞胎技術實現制造車間物理世界與信息世界的交互融合，使公司成長為設備智能控制技術的先行者、工業 VR 技術的開拓者、 智能工廠管理與服務融合技術的實踐者。 1. 工業數據采集產品及解決方案 基于源程序的數據采集：從設備自動化控制層采集數據，實現海量數據的采集， 保證了數據采集的真實性、 實時性和全面性。采集數據點全面、 準確、 穩定， 無線網絡傳輸安全、 快速、 可靠。 兼容性和協議轉換：數據采集系統可兼容 80%以上主流通訊協議設備的數據采集， 支持多個系統制造商的不同現場總線協議，

90、可以將不同的數字化機器進行聯網，實現機器的互聯互通，可以徹底改變以前機器信息化孤島的局面， 是制造業企業實現數字化、智能化的必備利器。 智能工業網關：通過即插即用的數據采集網關，以安全的方式從工業現場設備實時獲取數據，并把數據安全傳送到云端。 數據實時交互:部署邊緣計算模塊，實現數據在生產現場的輕量級運算和實時分析， 緩解數據向云端傳輸、 存儲和計算壓力，保證數據云端的實時交互和協同高效合作。 3D 可視化呈現方式：依托華龍 Ceres 智能設備的便捷組網功能以及數據采集、數據分析/推送、企業應用數據的互聯，把在線生產過程與企業信息化管理體系相結合，建立起作業工人、 55 與生產設備、與企業管

91、理系統三位一體的基于 3D 可視化的 HMI人機交互管理平臺，通過信息化、可視化等技術實現互聯互通和物理實體世界與數字虛擬世界的深度融合。 2. 解決方案成功案例 華龍訊達根據煙草行業特點， 為曲靖卷煙廠設計的數據采集系統平臺采用了 5 層模式，分別為設備層、數據采集層、數據交互層、數據存儲層、數據運用層，具有數據清洗、數據分類、數據編碼、數據轉換、數據交互、數據存儲、數據展示等模塊，系統架構見下圖。 數據采集系統平臺為各類設備提供統一接口， 實現不同設備之間的互聯互通。 運用此采集方式從自動化控制層實時采集生產數據、原輔料消耗數據、產品質量統計數據、廢品剔除數據、設備停機故障數據、機器性能數

92、據、設備 I/O 狀態數據、工藝參數數據等，為企業其他系統提供全面、及時、準確的生產數據，為曲靖智能工廠建設提供數據基礎。 56 ( (十一十一) ) 北京北京寄云寄云科技科技有限有限公司公司 寄云科技為企業提供從傳感器數據采集、 實時數據存儲和轉換、設備遠程監控和告警，到工業大數據的深度處理和分析等多維度的服務，及故障診斷、故障分析和預測、可靠性分析、產線優化乃至產能提升等全方位的解決方案。 1. 工業數據采集產品及解決方案 寄云 NeuSeer 工業互聯網平臺支持匯聚來自設備的海量傳感器數據，來自 IT 系統的運營數據，或者第三方的數據，利用大數據、高級分析、機器學習和邊緣計算等技術，通過

93、預測性分析，改進運營效率、 提高產能和服務。 2. 解決方案成功案例：彩虹智能工廠工業大數據工程 彩虹集團（邵陽）特種玻璃有限公司咸陽分公司生產的蓋板用保護玻璃為高鋁硅超薄玻璃， 在屏保護用玻璃行業屬高端產品，具有很高的質量要求，廢品率很高。產線面臨傳統 PLC、DCS 數據采集與存儲方式獨立、 數據格式封閉、 數據保存周期短等問題，無法做到對設備的全生命周期管理優化。 玻璃基板制造兼有流程制造及離散制造特點， 需要智能裝備 57 與信息系統深度嵌入，完成 IT 與 OT 數據物理鏈路的建設，完成對企業生產數據及設備數據進行全方位的監控并有效的分析和呈現。 寄云科技提供的工業設備遠程監控和運維

94、解決方案包含軟硬件一體化的工業物聯網網關和工業物聯網平臺， 實現了遠程數據采集、遠程監控、統一配置和統一的設備管理，并支持對設備的遠程編程。 針對現有智能裝備的數據數據利用工業網關接口對控制的 PLC 端口數據的提取。針對 DCS 的信息孤島問題，利用OPC 的方式進行數據的接入。 玻璃蓋板生產產線分為熱端和冷端兩部分。 熱端采用 DCS 控制系統，完成原料預加工、配料、熔制、成型、熱處理等工藝。冷端采用三菱 Q 系列 PLC 控制生產設備， 完成切割、 質檢、 分類、裝箱等工藝處理。 工業數據采集也分為兩部分。 熱端的 DCS 系統數據已通過控制網絡匯總到 DCS 服務器上，DCS 服務器提

95、供 OPC 接口，工業網關通過 OPC 協議采集數據并上報云端。 冷端的 PLC 數據原本存儲在各個 PLC 中，通過 CCIE 協議組網，將環網中的 PLC 數據搜集到 Master PLC 中，工業網關通過三菱專有的 MELSEC 協議將數據采集并上報云端。 其數據采集系統架構圖如下圖所示： 58 熱端關鍵參數：各原料的重量（包括：石英砂、純堿、石灰石、長石等） 、設定爐溫、實際爐溫、設定爐壓、實際爐壓、玻璃液位等； 冷端關鍵參數：理論橫切數、實際橫切數、掰板機器人掰板數、上板機器人接收數、傳送帶接收板數、縱切機接收數、稱重結果、下板接收數、貼膜接收數、A 品包裝數、B 品包裝數等數據。

96、通過本項目的成功實施，企業實現單條產線運營成本降低20%，產能提升 20%，生產節拍提升 20%，不良率降低 10%。平臺長遠規劃為實現彩虹集團生產數據多地互聯互通互動， 集團級的數據資源共享，模型資源共享，應用資源共享，開發環境共享，平臺集中管控。 59 ( (十二十二) ) 煙臺煙臺恒遠智能科技恒遠智能科技有限有限公司公司 煙臺恒遠智能科技有限公司成立于 2016 年 1 月，專注于機械加工行業數據采集與應用的整體解決方案， 依托行業領先的設備聯網、 數據采集、 數據分析能力， 助力中小型企業互聯網轉型，實現工廠全面的數字化管理。 1. 工業數據采集產品及解決方案 采用工業級全向無線 AP

97、， 高密負載均衡， 所有終端自動被接入到附近最優 AP，保證系統穩定運行。工業 PON 網絡在物理層采用了 PON 技術，在鏈路層使用以太網協議，利用 PON 的拓撲結構實現了以太網的接入，并構建了雙冗余容錯環網，確保生產網絡出現連接中斷的情況時，立即啟用另外一條通路，使網絡通信的可靠性大大提高。 通過 EverMonitor 采集設備加工參數、設備狀態、故障分析與預警等實時數據， 實時監測材料車間的冶煉設備、 熱處理設備、機加工設備監控爐溫曲線、轉軸與進刀速度等工藝參數，實現預警功能。 60 EverMonitor 是基于 Arm-Linux 平臺開發的一款智能設備，集數據采集、數據分析、數

98、據處理、過程控制為一體。內部集成了多種采集協議，兼容 ModBus、OPC、 CAN、 Profibus 等各類工業通信協議和軟件通信接口，實現數據格式轉換和統一。 2. 解決方案成功案例 五維項目針對特種合金材料的研發、檢測、制造設備，如熱處理、冶煉、檢測儀器、數控車床等進行設備聯網與數據采集，將加工設備的溫度曲線、濕度范圍、材料密度、壓力、轉速、檢測參數等進行嚴格的實時控制與預警， 并結合特定的應用場景進行數據的分析與應用。 61 五維項目通過對加工過程中的爐溫、氣壓、濃度等核心參數的采集、監控和預警，產品的一次通過率有了大幅提升。通過數據積累和挖掘，得出不同環境參數對產品質量和性能的影響

99、，為產品的性能改進提供了數據支持。 通過對設備運行參數的采集， 結合設備故障信息建立分析模型，為設備的預防性維修提供有效建議，設備的綜合使用效率得到明顯提升，進一步提高生產效率，降低成本。 62 (十三十三) 湖南湖南華辰華辰智智通通科技科技有限有限公司公司 湖南華辰智通科技有限公司成立于 2009 年，是一家專注于解決工業設備聯網、工業設備遠程維護與管理，為客戶提供“工業物聯網”應用整體解決方案的高新技術企業。公司主要面向工業領域客戶提供工業數據采集智能終端產品和行業專用物聯網平臺軟件，解決設備廣泛聯網監控運維和數據分析應用的難題。 1. 工業數據采集產品及解決方案 核心產品有 HINET

100、智能網關和 ZT-IoT 工業云平臺： HINET智能網關主要為解決工業設備聯網以及設備通訊接口和協議不開放、不統一的難題，方便企業不同地點、不同型號、不同批次的設備統一聯網接入以及數據采集和共享。 ZT-IOT 為設備提供標準化的實時狀態監控、故障告警等基礎信息化功能模塊，同時提供開放式的軟件接口，支持與企業CRMPDMOA 等信息化系統數據橫向互聯。 2. 解決方案成功案例：中國中車變流器遠程監控系統 (1)客戶需求 中國中車變流器在一些如鋼鐵廠、水泥廠、煤礦等高能耗企業使用普遍，但設備的售后維護成了一個很大問題，需要耗費公司大量人力物力。同時由于設備過于分散，每臺設備都是一個信息孤島，

101、設備運行數據得不到統一匯總， 很多有價值的數據流失，給后期的設備升級換代、 大數據應用以及運算模型建立帶來了很大的困難。 因此企業急需一套基于工業物聯網技術的設備遠程運 63 維及數據采集統計分析的系統解決方案。 (2)解決方案 華辰智通在詳細評估了客戶需求和痛點后， 提供了設備遠程運維整體解決方案。 方便中車各類設備的遠程接入和工業數據采集，提供統一的參數、命令配置、多類用戶界面展示、多種告警即時通知機制、設備監控、設備代維、設備關聯能耗管理集成等可定制的平臺服務；提供安全方案，解決設備安全接入和防止非法訪問設備的問題；建立新型的設備運維體系，最大程度上降低設備運維成本，提高設備的使用率。系

102、統架如下圖： 變流器遠程數據監控系統包括軟硬件兩大部分， 硬件部分主要為數據采集器，采用 HINET 智能網關，通過 RS485 接口對交流器（高壓變頻器及無功補償系統）實時運行數據、故障狀態、錄波文件等數據的采集，采集的數據經過編碼壓縮能過 4G 網絡向服務器傳輸。同時采集器也可接受來自服務器的指令。 云服務器端包括通訊系統和 WEB 系統兩大部分軟件， 通訊系統負責處理來自于變流器的數據，WEB 系統可以為用戶開放展未 64 的窗口，使用戶無論在任何地方，只能可以正常連接互聯網，都可以方便直觀的查看現象任何一臺設備的運行情況。 本系統的主要管理對象為變流器設備， 包括主要設備和其重要的運行

103、數據、 實時采集的數據和報警信號， 主要采集數據包括：三相輸入電壓、電流；三相輸出電壓、電流；運行頻率；調制電壓；電機轉速。采集接口協議采用 Modbus 協議。 (3)項目價值 以前在變流器設備的現場使用過程中， 由于企業沒有對現場設備進行數據收集和運行情況監控， 導致企業無法獲得設備的運行參數及其它相關情況， 當設備出了故障時或需要數據進行設備的升級指導時企業需要委派相關人員去使用現場了解設備的運行情況等，其運營成本和維護檢修成本都極高，花費的周期也很長。同時如果設備一旦出現故障，企業安排人員到現場的及時性較差，至使故障停機時間變長，其給最終用戶所造成的直接經濟損失也會較大?，F在使用變流器

104、遠程監控系統后，能夠做到設備運行情況實時遠程監測，故障提前告警，故障信息實時查詢，故障遠程診斷，極大的降低企業的運營成本，設備維護成本。同時還可實現企業大數據的原始積累， 為后續產品升級改進提供強有力的數據支持。 65 附件附件 1 1：縮略語：縮略語 序序號號 縮略語縮略語 中文中文 英文英文 1. 5G 第五代移動通信技術 the 5th generation of communication technology 2. CAN 控制器局域網絡 Controller Area Network 3. CC-Link 控制與通信鏈路系統 Control&Communication Link 4

105、. DCS 分布式控制系統 Distributed Control System 5. DNS 域名系統 Domain Name System 6. DONA 數字對象名稱管理機構 Digital Object Numbering Authority 7. EPC 電子產品代碼 Electronic Product Code 8. EtherCAT 以太網控制自動化技術 EtherNet Control Automation Technology 9. EtherNetIP 一種建立在標準 UDP/IP與 TCP/IP 協議之上的工業應用層協議 EtherNet IP 10. FDT 現場設備

106、工具 Field Device Tool 11. DTM 設備類型管理器 Device Type Manager 12. Handle 標碼 Handle 13. HMI 人機界面接口 Human Machine Interface 14. HART 可尋址遠程傳感器高速 通道 Highway Addressable Remote Transducer 15. LonWorks 一種工業自動化領域中底層數據通信網絡 LonWorks 16. IaaS 基礎設施即服務 Infrastructure as a Service 17. Modbus 一種工業現場總線通訊協議 Modbus 18. M

107、QTT 消息隊列遙測傳輸 Message Queuing Telemetry Transport 19. NB-IoT 基于蜂窩的窄帶物聯網 Narrow Band Internet of Things 20. OID 對象標識符 Object Identifier 21. OMG 對象管理組織 Object Management Group 22. ONS 對象名稱服務 Object Name Service 66 23. OPC 用于過程控制的 OLE OLE for Process Control 24. OPC UA OPC 統一架構 OPC Unified Architecture

108、25. ORS 對象標識解析系統 Object Identifier Resolution System 26. PaaS 平臺即服務 Platform as a Service 27. PLC 可編程控制器 Programmable Logic Controller 28. Profibus 過程現場總線 Process Field Bus 29. Profinet 由 Profibus 國際組織推出的基于工業以太網技術的自動化總線標準 Profinet 30. RFID 射頻識別 Radio Frequency Identification 31. SaaS 軟件即服務 Software

109、as a Service 32. SCADA 數據采集與監控系統 Supervisory Control And Data Acquisition 33. SDN 軟件定義網絡 Software Defined Network 34. SOA 面向服務的體系結構 Service-Oriented Architecture 35. TSN 時間敏感網絡 Time Sensitive Network 36. WIA-FA 面向工廠自動化的無線網絡 Wireless Network for Industrial Automation Factory Automation 37. WIA-PA 面向工

110、業過程自動化的無線網絡 Wireless Networks for Industrial Automation Process Automation 67 附件附件 2：參考：參考文獻文獻 1 工業和信息化部，信息化和工業化深度融合專項行動計劃（2013-2018 年） ，2013.9 2 國務院，中國制造 2025，2015.5 3 工業和信息化部、 國家標準化管理委員會， 國家智能制造標準體系建設指南，2015.12 4 國務院，關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見，2016.5 5 工業和信息化部、財政部， 智能制造工程實施指南（2016-2020） ，2016.8 6 國務院， 關

111、于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見， 2017.11 7 中國工信出版集團、 電子工業出版社， 國家智能制造標準體系建設指南 （2015年版）解讀，2016.6 8 中國工信出版集團、電子工業出版社，智能制造標準化案例集，2016.6 9 電子工業出版社，智能制造探索與實踐 46 項試點示范項目匯編，2016.3 10 工業互聯網產業聯盟，工業互聯網體系架構（版本 1.0） ，2016.9 11工業互聯網產業聯盟，工業互聯網平臺白皮書（2017） ，2017.11 12工業互聯網產業聯盟，工業互聯網工業大數據技術與應用白皮書，2017.7 13工業互聯網產業聯盟，工業互聯網標

112、識解析產品追溯白皮書，2017.2 14邊緣計算產業聯盟、工業互聯網產業聯盟，邊緣計算參考架構 2.0，2017.11 15中國電信、中國信息通信研究院， 工業連接計劃白皮書 ，2016.7 16美國國家標準與技術研究院（NIST） ， Current Standards Landscape for Smart Manufacturing Systems （當前智能制造系統標準前景） ，2016.1 17李潔、張東、常潔、楊震，面向智能制造的工業連接現狀及關鍵技術分析，電信科學，2017.11 18楊震、 張東、 李潔、 張建雄， 工業互聯網中的標識解析技術， 電信科學， 2017.11 19

113、楊震、楊寧、徐敏捷，面向物聯網應用的人工智能相關技術研究，電信技術, 2016,8(5) 20戴汝為，社會智能科學的形成和發展，上海理工大學學報, 2011,33(1) 21鄒蕾、張先鋒，人工智能及其發展應用，信息網絡安全, 2012(2) 22趙云山、劉煥煥，大數據技術在電力行業的應用研究，電信科學, 2014, 30(1) 68 23吳軍，大數據和機器智能對未來社會的影響，電信科學,2015,31(2) 24杜娟、王峰，互聯網的內涵、服務體系及對制造業的作用路徑，電信科學, 2016,32(1) 25楊思維，升級版德國“工業 4.0 平臺”經驗對我國制造業的影響，電信科學, 2016,32(1) 26工控網，中國 IPC 市場研究報告，2017.5 27工控網，中國工業交換機研究報告，2017.5 28工控網，工業控制系統信息安全藍皮書，2017.7