工业互联网技术基础 课件全套 彭振云 第1-7章 工业互联网概述-工业互联网应用

工业互联网技术基础1一、工业互联网概述二、工业互联网平台三、边缘层与工业大数据采集四、PaaS层与工业大数据治理五、应用层与工业APP开发六、工业互联网安全七、工业互联网应用内容提要2工业互联网产生背景1948年，美国诞生了第一台电子计算机。很快，科学界、军方都认识到，这是一种神奇的机器。它既是强大的运算器，也是分析机，为新型火炮系统、导弹系统在运动轨迹等方面的复杂运算和系统控制提供了强大支撑。1969年，互联网的前身阿帕网诞生了。这个网络把加利福尼亚大学、斯坦福大学、犹他州立大学的计算机主机连接起来，位于各个节点的大型计算机采用分组交换技术，通过专用的通信设备和线路相互连接。最初的阿帕网，只在4个大学设立了节点。一年后阿帕网扩大到15个节点，众多的计算机被快速编织入网，平均每20天就有一台大型计算机登录网络。1973年，阿帕网跨越大西洋，利用卫星技术与英国、挪威实现连接，世界范围的“登录”开始了。计算机的诞生3工业互联网产生背景第一代计算机网络是以单个计算机为中心的远程联机系统。典型应用是由一台计算机和全美范围内2000多个终端组成的飞机定票系统。产生于上世纪50年代中后期，这是第一代计算机网络。第二代计算机网络是以多个主机通过通信线路互联起来，为用户提供服务，兴起于60年代后期，典型代表是ARPAnet。70年代至80年代中第二代网络得到迅猛的发展。第二代网络以通信子网为中心，形成了计算机网络的基本概念：以能够相互共享资源为目的互联起来的具有独立功能的计算机之集合体。第三代计算机网络是具有统一的网络体系结构并遵循国际标准的开放式和标准化的网络。ISO在1984年颁布了OSI／RM模型，也称为OSI七层模型，被公认为新一代计算机网络体系结构的基础。第四代计算机网络从80年代末开始，局域网技术发展成熟，出现了光纤、高速网络、智能网络等技术，整个网络就像一个对用户透明的大的计算机系统，发展为以Internet为代表的互联网。互联网的产生4工业互联网产生背景互联网与工业5工业互联网源自GE航空发动机预测性维护模式。在美国政府及企业的推动下，GE为航空、医疗、生物制药、半导体芯片、材料等先进制造领域演绎了提高制造业效率、资产和运营优化的各种典型范例。其中的基础支撑和动力，正是GE整合AT&T、思科、IBM、英特尔等信息龙头企业资源，联手组建了带有鲜明“跨界融合”特色的工业互联网联盟，随后吸引了全球制造、通信、软件等行业159家骨干企业加入。GE已经推出了24种工业互联网解决方案，包括石油、天然气平台的监控和医疗等。美国国家标准与技术研究院牵头组织产业界制定工业互联网的标准框架。美国GE公司提出工业互联网概念工业互联网产生背景6德国工业4.0工业化始于18世纪末机械制造设备的引进，那时像纺织机这样的机器彻底改变了货物的生产方式。继第一次工业革命后的第二次工业革命大约开始于20世纪之交，在劳动分工的基础上，采用电力驱动产品的大规模生产。20世纪70年代初，第三次工业革命又取代了第二次工业革命，并一直延续到现在。第三次工业革命引入了电子与信息技术（IT），从而使制造过程不断实现自动化，机器不仅接管了相当比例的“体力劳动”，而且还接管了一些“脑力劳动”。德国将机械化、电力化和计算机技术分别定性为工业1.0，2.0，3.0。工业互联网产生背景7工业体系变革第二次工业革命电气化、大规模生产线第一次工业革命机械化，工厂第四次工业革命数字化、网络化、智能化第三次工业革命自动化、计算机辅助生产科技革命和与新工业革命形成历史性交汇大背景和大趋势下，工业互联网成为第四次工业革命的重要基石深度融合新一代信息通信技术现代工业工业互联网促进生产装备高端化促进生产过程高端化促进产品供给高端化加速工业体系的智能化升级、产业链延伸和价值链拓展中国“两化”融合工业互联网产生背景8国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。指导思想：坚持走中国特色新型工业化道路,以促进制造业创新发展为主题,以提质增效为中心,以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主攻方向,以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备的需求为目标,强化工业基础能力,提高综合集成水平,完善多层次多类型人才培养体系,促进产业转型升级,培育有中国特色的制造文化,实现制造业由大变强的历史跨越。《中国制造2025》明确了9项战略任务和重点，其中第二项就是推进信息化与工业化深度融合即两化融合。两化融合是指我国在实现工业化的时候，面临世界主要工业化国家正在加速实现信息化，我们不能先实现工业化再实现信息化，那样的话我们只能老是跟在别人后面走，我们只能在实现工业化的同时实现信息化，实现建设制造强国的目标，这就是两化融合的深刻意义。《中国制造2025》工业互联网产生背景9工业互联网基本概念工业互联网的内涵工业互联网（IndustrialInternet）是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人的网络互连互通为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理及高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式的变革。10我国工业互联网的特点我国的“工业互联网”就是“互联网”+“工业”，其内涵不仅包含利用工业设施物联网和大数据实现生产环节的数字化、网络化和智能化（德国工业4.0描述的智能工厂），还包括利用互联网信息技术与工业融合创新，搭建网络云平台，构筑产业生态圈，实现产品的个性化定制。因此，我国的工业互联网内涵更为丰富，通过重塑生产过程和价值体系，推动制造业的服务化发展。工业互联网基本概念11工业互联网的特征软件定义：软件定义主要体现在采用可编程的软件“诠释”实体的产品，并通过软件系统赋予产品更多的应用功能和使用价值，满足信息时代多样化的需求。数据驱动：工业大数据的及时性、完整性和开发利用水平，以及数据流、物质流和资金流协同集成能力，决定着制造资源的优化配置效率，引领着生产方式和产业模式的变革。平台支撑：伴随新一代信息通信技术和制造业的融合发展，以平台为核心的产业竞争正从消费领域向制造领域拓展。智能主导：智能的本质是以数据在闭环系统的自动流动，实现要素资源配置的优化。智能的核心是以信息流优化物质世界的资源配置效率。四大特征12软件定义工业互联网体系用“软件”为“硬件”赋能，增加其功能和价值，进而实现智能化，同时孕育新的商业模式。软件定义正在向传统行业，特别是工业制造业转变，软件定义加速驱动制造业的数字化。研发生产环节体现在生产知识的软件化，产品的设计、仿真、工艺、制造的技术和经验不断增长，这些生产知识通过软件固化沉淀下来，使工业知识机理和专家经验基于软件的使用更加显性化、复用化和智能化。在运营管理环节，通过生产制造全生命周期的数字化实时地采集和分析数据，支持智能决策软件。软件早已不再是过去的软件，而是设备的软零件、软部件，并最终发展成软装备。它不仅定义产品的结构和功能，而且定义企业生产流程和生产方式。正如西门子所称：“软件是工业的未来，数据是未来的原材料。”工业互联网的特征13数据驱动基于互联互通的综合集成：互联互通包括人与人、人与设备、设备与设备、设备与产品、产品与用户、用户与厂家、用户与用户、厂家与厂家，以及虚拟与现实的互联等，就是把传统资源变成“数字化”资源；海量工业数据的挖掘与运用：工业互联网时代，企业的竞争力已经不再是单纯的设备技术和应用技术，通过传感器收集数据，进而将经过分析后的数据反馈到原有的设备并进行更好的管理，甚至创造新的商业模式，将成为企业新的核心能力。工业互联网的特征14平台支撑作为工业互联网、工业4.0的倡导者和主导者，GE和西门子分别推出Predix和MindSphere工业互联网平台；领军企业围绕“智能机器+云平台+工业APP”功能架构，整合“平台提供商+应用开发者+海量用户”生态资源，抢占工业大数据入口的主导权，培育海量开发者，增强用户黏性；本质都是以开放化平台为核心，向下整合硬件资源，向上承载软件应用，构建基于工业云的制造业生态，引领未来工业发展的方向。工业互联网的特征15智能主导新一代信息通信技术的融合发展正将制造业带入一个感知无所不在、连接无所不在、数据无所不在的新时代；带入一个独立要素不断整合为小智能系统、小智能系统不断融入大智能系统、大智能系统不断演进为超级复杂智能系统的新时代。智能的本质是以数据在闭环系统的自动流动，实现要素资源配置的优化。智能的核心是以信息流优化物质世界的资源配置效率。制造业转型升级的最终目的是从数字化、网络化最终实现智能化。工业互联网的特征16工业互联网带来的变革工业互联网不是一张简单的网，而是一种生态，将带来生产方式、生活方式、管理模式的全面变革工业互联网的作用17第四代计算机网络从上世纪90年代发展成熟，出现了以Internet为代表的互联网。互联网自诞生之日起，始终与工业生产密切相关，经过了从辅助制造到集成制造，最终实现了融合。工业互联网提案——美国GE“工业互联网”，并整合AT&T、思科、IBM、英特尔等信息龙头企业资源，联手组建了带有鲜明“跨界融合”特色的工业互联网联盟。工业互联网包含了网络、平台、数据、安全四大体系，其中：网络体系是基础，平台体系是中枢，数据体系是要素、安全体系是保障。工业互联网的特征包括：软件定义、数据驱动、平台支撑、智能主导等。工业互联网带来的变革包括：智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸四个方面。小结谢谢！工业互联网技术基础20一、工业互联网概述二、工业互联网平台三、边缘层与工业大数据采集四、PaaS层与工业大数据治理五、应用层与工业APP开发六、工业互联网安全七、工业互联网应用21工业互联网平台的体系架构工业互联网平台基本概念工业互联网平台是工业互联网的核心，它面向制造业数字化、网络化、智能化需求，结合云计算、大数据、物联网等技术，构建出基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，形成支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。工业互联网平台体系架构22工业互联网平台的核心功能工业互联网平台基本概念边缘层工业数据接入，包括工业设备数据接入和信息系统数据接入。协议解析与数据预处理，将采集连接的各类多源异构数据进行格式统一和语义解析，并进行数据剔除、压缩、缓存等操作后传输至云端。边缘分析应用，面向高实时应用场景，在边缘侧开展实时分析与反馈控制，并提供边缘应用开发所需的资源调度、运行维护、开发调试等各类功能。23工业互联网平台的核心功能工业互联网平台基本概念PaaS层IT资源管理，通过云计算PaaS等技术对系统资源进行调度和运维管理，并集成边云协同、大数据、人工智能、微服务等各类框架，为上层业务功能实现提供支撑。工业数据与模型管理，面向海量工业数据提供数据治理、数据共享、数据可视化等服务，为上层建模分析提供高质量数据源，以及进行工业模型的分类、标识、检索等集成管理。工业建模分析，融合应用仿真分析、业务流程等工业机理建模方法和统计分析、大数据、人工智能等数据科学建模方法，实现工业数据价值的深度挖掘分析。工业应用创新，集成CAD、CAE、ERP、MES等研发设计、生产管理、运营管理已有成熟工具，采用低代码开发、图形化编程等技术来降低开发门槛，支撑业务人员能够不依赖程序员而独立开展高效灵活的工业应用创新。24工业互联网平台的核心功能工业互联网平台基本概念应用层工业创新应用，针对研发设计、工艺优化、能耗优化、运营管理等智能化需求，构建各类工业APP应用解决方案，帮助企业实现提质降本增效。开发者社区，打造开放的线上社区，提供各类资源工具、技术文档、学习交流等服务，吸引海量第三方开发者入驻平台开展应用创新。应用商店，提供成熟工业APP的上架认证、展示分发、交易计费等服务，支撑实现工业应用价值变现。

应用二次开发集成，对已有工业APP进行定制化改造，以适配特定工业应用场景或是满足用户个性化需求。25工业互联网平台的部署实施工业互联网平台基本概念工业互联网平台实施架构26工业互联网平台的部署实施工业互联网平台基本概念1.设备层系统部署目标：为工业互联网平台提供底层的数据基础支撑。主要任务：（1）提供针对性工业数据接入解决方案；（2）提供协议解析和数据预处理服务。部署方式：（1）对存量设备进行叠加改造，通过开放设备已有控制系统或者是额外添加传感器的方式，对工业设备进行数字化改造；（2）采用新型数字化装备。2.边缘层系统部署目标：满足生产现场的实时优化和反馈控制应用需求。主要任务是：（1）面向视觉检测、AGV智能调度等高实时性场景，提供边缘智能分析应用能力；（2）进行边缘云端协同，进一步提升边缘分析应用的深度和效果。部署方式：（1）嵌入式软件，通过开放设备已有控制系统或者是额外添加传感器的方式，对工业设备进行数字化改造；（2）智能网关，将边缘智能分析应用部署和运行在独立的智能网关之中，基于网关提供的硬件资源和操作系统来进行工业数据的深度挖掘分析，这是当前的主流部署方式。27工业互联网平台的部署实施工业互联网平台基本概念3.企业层系统部署目标：打造企业工业互联网平台，并基于平台开展数据智能分析应用，驱动企业智能化发展。主要任务是：（1）聚焦数据管理与建模分析能力开展工业PaaS建设；（2）结合企业业务需求定制开发工业APP。部署方式：（1）服务器部署，适用于功能要求聚焦、资源容量不大的应用需求；（2）私有云部署，既利用了云计算的优点，又可以确保核心数据停留在企业内部，避免敏感信息泄露；（3）混合云部署，用私有云存储管理核心数据，同时享用公有云的海量IT资源。4.产业层系统部署目标：通过构建产业工业互联网平台，广泛汇聚产业资源，支撑开展资源配置优化和创新生态构建。主要任务：（1）提供基础IT资源支撑；（2）提供数据管理和建模分析能力及良好工业应用创新能力；（3）聚焦行业共性问题和资源优化配置提供解决方案；（4）开展创新生态建设，通过构建开发者社区、应用商店或者是提供二次应用开发等方式来吸引外部开发者，形成应用开发和交付的双向循环，打造充满活力和竞争力的生态化发展模式。部署方式：主要采用公有云形式。28IoTHub工业互联网平台简介工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台是由天津宜科自动化股份有限公司设立在德国德雷斯特的研发中心历经多年的研发积累后，于2018年5月17日正式发布的工业互联网平台，2020年入选全国特色专业型工业互联网平台。IoTHub平台为工业设备泛在连接、工业数据采集分析、工业应用创新开发提供高可靠性和高安全性开发运行环境，是一款面向各类物联网智能终端及工业互联网采集应用的配置、监控、可视化和数据存储应用的赋能系统。29①用于整个IoTHub平台的用户角色权限的管理，控制不同平台用户访问IoTHub各模块的权限。②用于创建的实体终端设备（PLC、ROBOT、数控机床等）的镜像或者映射，也可以创建虚拟设备。③将平台采集数据持久化存储在本地或云端④用于连接外部信息化系统、数据库，以及平台数据的二次加工⑤通过简单的视图组件使平台中的数据可视化⑥通过连接其他外部系统可实现数据整合，同时也能够连接关系型或非关系型数据库，将有价值的数据提取后进行保存⑦边缘网关中协议驱动的管理⑧通过对监控设备的参数设定不同的规则，实现不同级别的报警信息①②③④⑤⑥⑦⑧工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台功能30（1）强大的数据集成能力（2）标准化数据（3）数据存储功能（4）低代码云化开发工具（5）规则引擎（6）预测性维护（7）微服务架构工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台特点31（1）强大的数据集成能力（2）标准化数据（3）数据存储功能（4）低代码云化开发工具（5）规则引擎（6）预测性维护（7）微服务架构工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台特点32IoTHub平台的特点（1）强大的数据集成能力（2）标准化数据（3）数据存储功能（4）低代码云化开发工具（5）规则引擎（6）预测性维护（7）微服务架构工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台特点33概览页面

显示平台中各功能模块的数量，以及各模块的激活或运行状态信息。ThingModule（设备管理模块）UserManagement（用户管理）LicenseModule（授权模块）AgentModule（协议驱动模块）AlarmingModule（报警模块）ScriptsModule（脚本模块）工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面34设备管理页面

负责配置及管理现场通讯设备、系统或产品，也可通过属性参数直接监控数据信息。点击列表上方的“+”新建Thing（注意：每个Thing的名称必须是唯一的），创建成功后其名称将显示在左侧的Thing菜单中。单击菜单中Thing的名称则打开其属性。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面35协议驱动页面

用于管理协议解析所需的驱动应用程序。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面36报警中心页面

通过对平台中相关数据设定监视条件，可在现场发生异常情况时及时发出报警提示。左侧菜单显示报警监控功能的三个选项：Alarms用于创建或编辑报警信息在History中能够查看历史报警信息Templates用来定义报警响应模板，该模板可重复使用在报警参数设置中。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面37脚本页面

给数据提供云端算法建模的编程环境左侧为Script列表，点击列表上方的“+”可新建脚本，单击列表中的脚本名称则打开相应的编辑界面。右侧显示脚本汇总信息，列举处于各类型的脚本数量。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面38管理中心页面

用于新建或管理平台上的用户User（用户管理）：针对用户账号基本信息的管理，支持新建、编辑、查询或删除用户，以及密码设置的功能。Group（组管理）：以组为单位的相关人员信息的管理，支持新建、编辑或删除组信息。Role（角色管理）：针对用户角色相关信息的管理，支持新建、编辑或删除用户角色，并可为角色分配权限。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面39协议驱动控制器页面提供边缘网关的基本信息，新建和控制边缘网关中的驱动应用程序。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面40APP开发工具页面

支持用户根据实际的业务需求进行工业APP的开发与发布。点击IoTHub平台的“”即可进入APP开发工具初始界面，允许用户使用无代码开发方法创建工业APP，定义工业应用的UI和应用逻辑。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台界面持续部署和测试多云服务平台支持环境标准化和版本控制41基于Docker容器机制采用Golang语言开发的IoT平台在整个开发和发布的生命周期中，不同环境之间总会有细微的差别，而Docker

可以通过确保从开发到生产的环境一致性来解决这个问题Docker

容器可以在例如AmazonEC2实例、GoogleComputeEngine实例，Rackspace

服务器或VirtualBox

中运行，只需要主机所运行的操作系统支持DockerDocker

容器标准化您的使用环境，确保不同开发者和发布周期之间的环境一致性。容器就像GIT仓库一样工作，您可以提交对某个Docker镜像的修改和并进行版本控制工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台技术特点扩展-Docker

应用程序和所分配的资源在容器间相互隔离安全性42基于Docker容器机制采用Golang语言开发的IoT平台从架构的角度来看，每个容器都只能使用自己被分配的资源，包括任务处理和网络堆栈，意味着在默认情况下它们不能访问其他容器的sockets或接口作为提高安全性的手段，Docker

在容器中将主机的敏感挂载点（例如/proc和/sys）挂载为只读，并使用了一套写入时复制的文件系统来确保容器间不能读取彼此的数据DockerHub上所有的Docker

镜像都有数字签名，以确保用户使用的镜像是完整、未被第三方修改的Docker确保每个容器都有自己的资源，并与其他容器相互隔离。Docker还确保每个应用程序只使用分配给它们的资源（CPU，内存和磁盘空间）工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台技术特点扩展-Docker

中大型公司的不二选择开发效率执行性能43基于Docker容器机制采用Golang语言开发的IoT平台Docker、YouTube、阿里云、京东、华为、小米、蚂蚁金服完全使用Go语言进行业务重构；百度腾讯新业务方向采用GoGO语言使用起来简单、代码描述效率高、编码规范统一、上手快环境标准化和版本控制缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题；通过协程可以方便的实现API的并行处理，达到处理效率的最大化。依赖Golang的高性能HTTPServer，提升系统吞吐能力，由PHP的数百级别提升到数千里甚至过万级别工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台技术特点扩展-Golang

强大的标准库稳定性部署方便，二进制文件、Copy部署44IoTHub平台技术特点扩展-Golang基于Docker容器机制采用Golang语言开发的IoT平台Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期（开发、测试、部署、维护等）工具，具有很强的稳定性Go里面的标准库基本上非常稳定，包括互联网应用、系统编程、网络编程等相关的库文件。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台技术特点扩展-Golang

客户端-服务器（Client-Server）

无状态（Stateless）可缓存（Cachable）45基于Docker容器机制采用Golang语言开发的IoT平台提供服务的服务器和使用服务的客户端分离解耦；提高客户端的便捷性（操作简单），简化服务器提高可伸缩性（高性能、低成本），允许客户端服务端分组优化，彼此不受影响来自客户的每一个请求必须包含服务器处理该请求所需的所有信息(请求信息唯一性）服务器必须让客户端知道请求是否可以被缓存？如果可以，客户端可以重用之前的请求信息发送请求；减少交互连接数，减少连接过程的网络时延工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台技术特点扩展-RESTfulAPI

分层系统（LayeredSystem）统一接口（UniformInterface）支持按需代码（Code-On-Demand)46基于Docker容器机制采用Golang语言开发的IoT平台客户和服务器之间通信的方法必须是统一化的。（例如：GET,POST,PUT,DELETE），提高交互的可见性，鼓励单独优化改善组件允许服务器和客户端之间的中间层（代理，网关等）代替服务器对客户端的请求进行回应，而客户端不需要关心与它交互的组件之外的事情服务器可以提供一些代码或者脚本并在客户的运行环境中执行工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台技术特点扩展-RESTfulAPI

47工业自动化：在工业生产环境中，IoTHub平台可以连接各种传感器、设备和控制系统，实现设备之间的数据互通。通过实时数据分析和处理，可以监控设备运行状态，预测故障，优化生产流程，提高生产效率。智慧能源：在新能源领域，如光伏、风电等，IoTHub平台可以连接编码器、变频器、逆变器等设备，实时监控能源发电和输配过程中的关键参数，优化调度和控制策略，提高能源利用率。智能物流：在物流行业，如仓储、运输等环节，IoTHub平台可以连接各种物流设备，如仓储管理系统WMS、AGV无人搬运车等。通过实时数据处理和分析，物流企业可以优化仓储管理、提高运输效率、降低运营成本。农业现代化：在农业领域，IoTHub平台可以连接土壤温湿度传感器、光照传感器、CO浓度传感器等设备。通过对农田数据的实时监控和分析，农民可以科学种植、精准施肥、智能灌溉，提高农业产量和产值。工业互联网平台实例–宜科IoTHubIoTHub平台应用场景48EdgeBox设备报警应用IoTHubCloud(云端版本)为工业APP应用程序提供数据接入点只有部分数据存储在云端，其他数据都存储在边缘网关/服务器中云端与边缘网关TLS连接，保证了数据的安全性云端接收边缘网关发送的数据，生成报警信息云端PushNotifications(设备会自动完成注册，不需要人工干预)ELCOEdgeBox（边缘网关）通过工业总线(Profinet等)与现场终端连接一个边缘网关可以控制一到多个PLC边缘网关通过以太网连接到IoTHubCloud边缘网关可以从IoTHubCloud接收控制命令边缘网关提供生产信息到IoTHubCloud工业互联网平台实例–宜科IoTHub案例分享49案例分享工业互联网平台实例–宜科IoTHub50美国、欧洲和亚太是发展的重要区域工业互联网平台发展现状美国工业互联网平台的发展具有显著的集团优势，一方面有众多巨头企业（如GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等）积极布局了工业互联网平台，另一方面各类初创企业不断带动平台技术的创新，预计未来一段时间里，美国工业互联网平台还将继续保持主导地位。欧洲工业互联网平台是美国的主要竞争对手，主要依托工业巨头企业西门子、ABB、博世、施耐德、SAP等在基础制造业的优势，持续加大工业互联网平台的投入，促进欧洲平台领域迅速发展。亚太区域工业互联网平台的发展增速最快，未来很可能成为工业互联网平台的最大市场。日本的三菱、日立、NEC、东芝、发那科等企业，始终不断地在开展平台的研发与应用探索，而中国大陆的工业化需求也不断促进工业互联网平台的飞速发展。51国外工业互联网平台实例工业互联网平台发展现状西门子MindSphere52国外工业互联网平台实例工业互联网平台发展现状GEPredix运行成效机器与设备健康管理；预见性维护策略；制造自动化与效率；物流管理优化；机器与工厂操作员智能化。运行过程PredixMachine（Predix机器）负责从现场设备处收集数据，并将其推送到PredixCloud（Predix云）的软件层，同时还可以运行本地应用程序进行边缘处理与分析。53国内工业互联网平台实例工业互联网平台发展现状航天云网INDICS–工业操作系统主要服务设备接入数据接入设备管理数据存储数据分析数据建模物流管理优化54国内工业互联网平台实例工业互联网平台发展现状用友精智–工业大脑55国内工业互联网平台实例工业互联网平台发展现状海尔卡奥斯COSMOPlat谢谢！工业互联网技术基础58一、工业互联网概述二、工业互联网平台三、边缘层与工业大数据采集四、PaaS层与工业大数据治理五、应用层与工业APP开发六、工业互联网安全七、工业互联网应用59学习内容边缘层与工业大数据采集1．边缘层的关键设备和技术2．工业大数据采集的主要方式现场设备层为工业互联网平台提供底层的数据支撑，但是当面对工业现场种类繁多的设备、网络及通讯协议时，工业互联网平台该如何进行网络部署和数据采集配置呢？60边缘层为海量现场设备提供连接和管理功能，是工业互联网平台的主要数据来源。常见现场设备有工业机器人、数控机床、PLC、人机界面终端等，海量的工业设备可能采用多种不同的接口连接网络，并选择多种不同的协议进行通信。边缘层要对现场设备进行大范围、深层次的数据采集，并通过协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作，为此首先需要部署边缘设备，主要包括边缘网关、PLC等。边缘层的关键设备和技术概述61什么是边缘网关？1.1边缘网关：是部署在网络边缘侧的网关模块，它面向的对象是工业应用装置及设备，负责工业控制设备、物联网设备和云端应用的连接，支持工业现场的多种通信协议和通信方式，是工业控制系统的核心组件，其基本功能相当于翻译器，可实现一个网络环境与另一个网络环境的连接通信。边缘层的关键设备和技术62边缘网关的价值边缘网关在网络架构中的价值：（1）数据采集与整合：边缘网关可以连接多个工业设备和传感器，负责采集设备产生的数据。（2）通信协议转换与互联互通：边缘网关可以实现不同设备之间的通信协议转换，使得不同类型的设备能够互联互通。（3）远程监控与管理：边缘网关可以实现对工业设备的远程监控和管理。边缘网关的应用可以提高工业系统的数据处理能力、通信能力和管理能力，促进工业互联网的发展和应用。边缘层的关键设备和技术63宜科边缘网关产品介绍宜科公司推出了一款面向工业互联网、物联网领域的具备4G/5G及边缘计算能力的网关产品——EDGE-BOX，能够满足现场设备远程数据采集、远程编程、报警管理等的需要。该系列产品目前推出了EDGE-A5和EDGE-A7两种型号。边缘网关模块的机身采用全金属外壳设计，布局紧凑，具备丰富的接口。支持挂耳安装或导轨安装，具有IP20防护等级,这种设计保证了产品在工业现场的稳定性和耐用性。EDGE-A5EDGE-A7边缘层的关键设备和技术64EDGE-A54GLite系列边缘网关适用于初阶工业物联网和工业互联网解决方案，专注于边缘层设备的数据采集、报警上报、远程监控和远程调试等应用。它能够连接工业设备配套的主流PLC、HMI，以及具有串口、网口通讯的仪器仪表等设备。通过IoTHub平台或标准化功能平台及服务，助力用户实现数据监控、数据处理、设备运维、远程调试等服务。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍65产品功能采用全志A40i双核处理器，主频1GHz，支持1G内存和8GFlash，具有强大的边缘计算、控制和处理能力；支持4G全网通数据传输，满足工业现场多数使用场景；具有千兆、百兆以太网口，支持1个WAN口，1个LAN口，实现工业路由器功能；支持最大64GB外部TF卡存储，增大现场数据存储量；支持1路RS485，1路RS232；支持加装第三方软件和驱动，实现边缘层设备接入方案本地部署管理；具有丰富的本地配置工具，可以方便查看、配置和控制边缘网关和所接入的周边设备；支持Python，便于边缘计算功能开发与扩展。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍66网络连接接口边缘网关拥有高速的网络连接，可与多种设备和系统无缝集成，满足工业现场多数使用场景：具有千兆、百兆以太网口，1个

WAN

口，1个

LAN口；具有标准的串口通讯功能，包括1路RS485和1路RS232；支持4G/5G全网通数据传输，以及多种宽带网络连接服务。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍67其他接口长按复位按键5秒钟左右，可将设备自动恢复默认配置并重启。电源接口为边缘网关供电，产品标配DC10～30V电源接口，需要选择合格的电源供电，以确保设备的稳定工作。调试接口为TTL接口，用于专业工程师调试使用，不对用户开放，如有特殊需要，请联系eiot@。边缘网关拥有最大64GB外部TF卡存储功能，方便扩展现场数据存储空间。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍68产品指示灯指示灯是网关状态的重要指示器，通过它们，我们可以轻松了解网关的运行状态。POWER是电源指示灯，代表网关的电源状态，正常通电后会被点亮。RS232是RS-232数据指示灯，代表网关的数据传输状态，在接口收发数据时会闪烁。RS485是RS-485数据指示灯，在接口收发数据时会闪烁。SIGNAL是状态指示灯，可联网时灯会亮STATUS是网络信号强度指示灯，共有2个信号灯，1个灯亮代表信号一般，2个灯亮代表信号很好。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍69边缘网关配置工具配置工具支持Windows操作系统，方便用户在设备上轻松安装，实现设备与云平台的无缝连接。该工具提供了一系列应用层软件的配置选项，包括设备管理、网络设置、系统时间设定等模块。用户可以根据需求选择并配置合适的应用层软件，以满足各种业务场景的需求。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍70查看设备状态用户可以查看设备基本信息，包括主机名、型号、序列号、软件版本、时间、网口MAC、CPU状态、内存、存储等信息。其中主机名可以根据用户需要修改。边缘网关配置工具边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍71配置网络网关提供丰富的连接接口，支持以太网、WIFI以及移动网络等多种连接方式，具备强大的数据处理和传输能力。以太网络有2个网卡：1个LAN

口，静态IP，DHCP

服务默认启动，可以关闭。1个LAN/WAN口，可以开启、禁用此网口，支持静态IP

模式、自动获取模式（DHCP

获取IP）、桥接模式（与LAN口相同IP）

边缘网关配置工具边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍72配置网络无线网络有2种模式：STA

模式用于设备通过WIFI方式进行联网或者访问网络内的其它设备。AP

模式为设备作为WIFI热点，供其它子设备进行连接访问公网或网内互通

边缘网关配置工具边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍73配置网络移动网络是设备通过联通、移动、电信SIM

卡或物联网卡进行联网的功能。移动网络又分为4G

网络和5G网络，其中SA

锁网功能为5G

专网功能使用，是设备使用5G专属频段访问公网，其它情况不要开启，以免影响正常功能。

边缘网关配置工具边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍74网络切换设备可以对联网状态进行检测，对联网模式设置优先级，包括以太网、移动网络、WIFI，客户可根据需要设定。。

边缘网关配置工具边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍75网络诊断检测设备与诊断地址是否能正常通信或正常访问公网。

边缘网关配置工具边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍76请参考教材3.3.1完成以下任务：搭建网络，通过工业智能网关配置工具，完成EDGE-A5（Lite版）的配置。该配置过程包括以下几个关键步骤：(1)建立网络连接；(2)使用工业智能网关配置工具，设置边缘网关模块的参数；(3)通过网络诊断功能，测试边缘网关模块与上游设备之间的通信。

边缘层的关键设备和技术任务说明77EDGE-A7系列边缘网关是宜科公司面向工业互联网、物联网领域推出的全新具备4G/5G及边缘计算能力的网关产品。该产品结合不同的版本，可以支持主流的4G/5G无线网络和多种宽带网络连接服务，确保目标设备完成网络接入、协议解析、数据互联互通等工业互联网应用。产品具备较强的数据处理及应用扩展能力，具备边缘计算能力扩展、数据传输安全性和无线网络管理及覆盖服务等特性，满足典型的工业互联网边缘层现场机器设备联网及数据汇聚需求，助力“边缘云端”协同创新应用落地。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍78产品尺寸与安装设备支持挂耳安装或导轨安装，安装便捷。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍79产品功能采用Cortex-A7双核处理器，具有多种规格内存和Flash硬件，最大支持2G内存和16GFlash，具有强大的边缘计算、控制和处理能力；支持最大128GB外部TF卡存储，增大现场数据存储量；支持内置4G/5GDTU功能；支持5G高速数据传输，满足工业现场多数使用场景，也可选4G全网通；支持双SIM备份和VRRP技术，使网络连接更稳定；可选蓝牙和北斗/GPS定位功能；具有多个千兆以太网口，最大支持1个WAN/LAN口，2个LAN口，实现工业路由器功能；支持2路RS-485，1路RS-232；边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍80产品功能支持4路数字量I/O输入，1路数字量I/O输出，1路继电器输出；最大支持2路模拟量输入；最大支持1路CAN；支持Modubs、ModbusTCP、OPCUA等多种工业协议；支持Docker方便客户灵活加装第三方软件和驱动，包括S7、ModbusTCP、OPCUA多种Agent，或宜科IoTHub云平台，实现边缘层设备接入方案本地部署管理；支持VPN功能，支持TLS无线数据传输加密技术，支持SNMP协议；具有丰富的本地Web配置管理页面，可以方便查看、配置和控制边缘网关和所接入的周边设备；支持Python，便于功能开发与扩展。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍81硬件接口边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍82产品指示灯指示灯描述状态说明PWR电源指示灯正常通电后点亮SIM1SIM卡1指示灯使用SIM卡1联网时点亮SIM2SIM卡2指示灯使用SIM卡2联网时点亮RS232RS-232数据指示灯RS-232接口收发数据时闪烁SYS系统工作指示灯系统正常运行时闪烁CANCAN数据指示灯CAN总线收发数据时闪烁RS485-1RS-485-1数据指示灯RS-485-1接口收发数据时闪烁RS485-2RS-485-2数据指示灯RS-485-2接口收发数据时闪烁WLANWLAN数据指示灯WLAN收发数据时闪烁BLE蓝牙指示灯•蓝牙正常连接时点亮

•收发数据时闪烁GNSSGPS指示灯GPS正常定位时点亮ERR系统故障指示灯系统运行发生故障时点亮4G/5G网络信号强度指示灯共有4个信号灯

•1个灯亮：信号较差

•2个灯亮：信号强度一般

•3个灯亮：信号较好

•4个灯全亮：信号很好边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍83宜科公司边缘网关支持的应用场景智慧工业：装配、包装、食品、制药等各类自动化生产线及配套主机、辅机等工业设备配套的自动化控制器（PLC等）、工业机器人、数控机床、风机、空调系统、空压机等采集监控；智慧能源：石油、天然气、电力、光伏、风电等各类能源生产及输配送行业的设备采集监控；智慧城市：各类供热、供水、供天然气、供电等公共事业采集监控；智慧农业：各类水泵、风机、遮阳、喷淋等设备采集监控。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关产品介绍84应用案例：设备远程监控/运维/增值服务——重工机械

边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关应用案例85应用案例：设备远程监控/VPN——供热集成管理

客户需求客户作为供热设备集成商，需要通过监控现场设备数据，为智能运维平台提供数据基础。客户为甲方提供的设备需要远程调试编程解决方案通过边缘网关让设备上云，通过IoTHub对设备进行统一监控，通过开放的API接口为智能运维平台提供必要数据。通过建立安全的VPN通道，为客户建立远程编程的条件。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关应用案例86应用案例：设备远程监控/运维/VPN——污水泵站客户需求泵站无人值守：一般情况下，泵站不会安排特定人员在泵站值守设备报警：客户希望现场设备出现异常时，可以及时推送报警信息，并且完成自动停机或者报警异常记录，支持远程修改程序数据开放性：客户希望泵站数据可以共享给污水处理厂，调度中心云端部署：客户希望利用云端方式部署以节省成本解决方案通过边缘网关让设备上云，通过IoTHub对设备进行远程监控，帮助设备运维人员全面监控设备实时状态，从间断式的定期巡检到24小时全面实时监控，出现故障主动报警并推送给调度中心，第一时间发现故障进行维修派工。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关应用案例87应用案例：设备远程监控/VPN——供热集成管理

客户需求提升泵、鼓风机、变压器等设备状态监控现场控制器PLC程序远程上传下载水处理车间视频监控设备故障报警设备故障派送工单解决方案通过边缘网关让设备上云，通过IoTHub对设备进行统一监控，提供对外接口接入第三方大数据分析工具，实现设备故障预测预警，24小时实时监控设备运行状态，接驳车间视频监控，远程掌控车间现场状况，统一调度，快速准确的执行故障排除方案。边缘层的关键设备和技术宜科边缘网关应用案例88可编程逻辑控制器1.2可编程逻辑控制器：是具有微处理器的数字运算控制器，专门针对工业环境下的自动控制应用而设计，其控制对象主要是工业现场的各类机电设备或生产过程。边缘层的关键设备和技术89PLC的硬件组成

CPU：是PLC的控制中枢，负责采集输入信号，运行用户逻辑程序，刷新输出信号。存储器：用于存放系统程序、用户程序和工作数据，通常分为系统存储器和用户存储器两种类型。通信接口：用于与外部设备通信，常见的通信接口有串行通信接口（如RS-232、RS-485）、以太网接口等。输入/输出单元：是连接现场设备和CPU的桥梁，输入单元负责将现场传感器的信号转换为数字信号，输出单元则将CPU的指令转换为驱动执行器或控制设备的信号。模块式PLC的组成

整体式PLC的组成

边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器90简单来说，如果把整个工业自动控制现场比作一个人的话，PLC就相当于人的大脑，生产设备相当于人的躯体，PLC跟生产设备的结合就相当于人的大脑跟躯体的结合，PLC中运行的程序相当于人所掌握的知识与规则。边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器911970-1980年PLC技术逐渐成熟，各大厂商纷纷进入市场，产品种类和功能逐渐丰富。1980-1990年随着技术的发展，不仅仅是体积缩小和性能提高，PLC还开始引入微处理器和高级算法，使得其更加智能化。2000年至今PLC的功能不断丰富，引入了高级控制策略和智能化功能，不仅用于基本的逻辑控制，还能够处理更复杂的任务1990-2000年PLC开始支持网络通信，实现了与其他设备的互联互通,标志着PLC系统开始融入更广泛的信息技术和工业网络，提高了控制系统的整体效能1969年世界上第一台PLC设备由美国数字设备公司研制成功。PLC的发展历程

诞生阶段成熟阶段微型化和智能化阶段网络化阶段高级应用阶段边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器92功能性强PLC的数据存储区容量巨大，可存储大量输入/输出、中间变量信号，同时多达几百条的控制指令可实现各种逻辑问题的处理。维修方便PLC各模块上均有运行和故障指示装置，用户通过指示信息可快速了解运行情况，并方便查找故障。模块化的设计更方便用户通过更换模块的方法使系统快速恢复运行。可靠性高PLC各模块均采用屏蔽措施，抗干扰能力强，同时还具备良好的自诊断功能，一旦出现异常情况，CPU将立即采取有效措施。编程简单PLC通常采用梯形图为编程语言，梯形图形象直观，简单易学，使用者不需要具备计算机的专门知识也可快速学会，并用来进行编程。01020304PLC的特点边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器93PLC连接的信号类型数字量是离散的物理量，由“0”和“1”组成，经过编码后即成为有规律的信号。例如可以将电机的启动状态认为是“1”，停止状态是“0”，或指示灯点亮状态为“1”，熄灭状态为“0”。模拟量与数字量相对应，是一些连续变化的物理量，如压力、速度、流量、温度、湿度等。PLC的模拟量模块采集现场传感器信号（4~20mA的电流信号或1~5V、0~10V的电压信号）后，将其量化转换为对应的数值（如0~100℃的温度值）。边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器94如今PLC作为工业界不可或缺的重要设备，被广泛应用于各类工业控制领域，实现钢铁、石化、机械制造、汽车装配、电力系统等领域的自动控制，有效促进了工业生产效率的提高。边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器95PLC制造商

目前全球有两百多家PLC制造商，国内比较知名的厂商有汇川、台达、信捷、和利时等，国际上有德国西门子（Siemens）公司、美国Rockwell公司、法国施耐德（Schneider）公司、日本三菱公司、欧姆龙公司等。边缘层的关键设备和技术可编程逻辑控制器961.3工业现场总线协议：总线技术是一种非常常见的IT技术，如在计算机系统中，总线是计算机各功能部件（如CPU、硬盘、内存、音响系统、键盘、鼠标等）之间的信息传输线，用于实现整个计算机系统内各部件之间的信息传输、交换、共享和逻辑控制等功能。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议971.3工业现场总线协议：现场总线（Fieldbus）是运用在现场的总线技术。与计算机总线相比，现场总线的应用环境（如温度、湿度、干扰等）更加复杂，主要解决工业现场的智能仪器仪表、控制器、执行机构等现场设备间的数字通信，以及这些现场控制设备与高级控制系统之间的数据传输问题。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议98现场总线协议现场总线协议指的是通信双方在现场总线网络中交换信息时所建立的规则、标准或约定的集合。现场总线协议是一种开放式的协议，它采用的是公开化、标准化、规范化的通信协议，因此只要符合现场总线协议，即使是来自不同厂商的现场总线设备，也可以通过现场总线网络连成系统，实现综合自动控制。目前市面上有大约四十种现场总线，如DeviceNet、Profibus、EtherCAT、Profinet、P-Net、FIP、Hart等。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议99现场总线协议（1）Profibus是1987年由包括德国西门子在内的十多家公司及五个研究机构共同制订的现场总线标准，通常应用在PLC与现场设备的数据通信和控制中，包括ProfibusDP和ProfibusPA两种总线形式，工业现场较常用的是ProfibusDP，其物理接口一般采用RS-485形式。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议100现场总线协议（2）Hart协议由罗斯蒙特公司于1985年推出。它在模拟量4~20mA信号上叠加了一个频率信号，实现模拟信号和数字信号双向通讯而不互相干扰，使用的网络为Hart网络。（3）Profinet是由西门子公司和Profibus国际组织提出的基于工业以太网技术的新一代自动化总线标准，使用的物理接口是标准的RJ-45以太网接口，支持以太网的星形、树型、总线型等多种拓扑结构。Profinet具有更快的传输速度和更高的灵活性，可以很方便地构建控制器和现场设备间的通信网络，正逐步成为工业应用的首选通信协议。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议101现场总线协议——ModbusModbus具有ASCII、RTU、TCP三种报文传输协议，支持RS-232、RS-422、RS-485和以太网接口连接方式。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议102现场总线协议——ModbusModbus通信协议采用Master/Slave的方式进行通信，Master设备负责发起通信请求，而Slave设备则负责响应Master设备的请求并返回数据。ModbusTCP协议由施耐德公司于1996年推出，它将以Modbus为应用协议的数据表示方法运用在了TCP/IP网络上，使用的连接端口是502，与传统的串口通讯方式相比，ModbusTCP不再需要数据校验。边缘层的关键设备和技术工业现场总线协议103工业生产设备的数据采集是通过各种感知技术实现的，通常以传感器为主要工具，有时会结合RFID、扫码枪、人机交互界面、智能终端等手段。采集到的生产设备数据（如温度、湿度、液位等）经边缘网关模块上传到工业互联网平台，它们是工业互联网平台的数据基础。工业大数据采集的主要方式概述104传感器是工业现场常用的物理环境测量工具，涵盖了声音、温度、湿度、距离、振动、电流等多种类型，并可将环境变量转化为可读的数字信号，是物理世界信息化数字采集的重要途径。2.1传感器工业大数据采集的主要方式传感器105（1）有线传感器有线传感网络是通过网线实现传感器信息的收集，在便于部署的现场环境中，这种方式具有更好的抗干扰能力。料库拣选系统结构现场传感器分为有线传感器和无线传感器。工业大数据采集的主要方式传感器106传感器（2）无线传感器无线传感网络利用无线网络进行信息传输，这种部署方式灵活简单，且价格便宜，因此在现场的应用越来越普遍。工业大数据采集的主要方式107RFID（RadioFrequencyIdentification，射频识别）是一种非接触式的自动识别技术，其原理为RFID读写器与标签通过射频方式进行非接触双向通信，达到识别目的并交换数据。2.2RFIDRFID工业大数据采集的主要方式108当安装有RFID标签的物体进入RFID读写头的工作区域时，读写头采用超高频射频技术与读写标签进行双向数据交换，将数据采集到网关控制器中，再经PLC控制器完成逻辑运算和处理，实现物体的识别与跟踪，同时该数据信息将通过标准的工业总线协议传输至数据采集系统（IoTHub）。RFID工作原理工业大数据采集的主要方式109条码是指通过一组规则排列的条、空及其对应字符组成的标记，来表达一组信息的图形标识符，是一种图形化的信息代码。条形码可以标出物品的生产厂家、生产日期、商品名称、类别等众多信息，具有简单、可靠、灵活、实用的特点，应用先进的条码技术对工业现场需要采集的数据进行全面标识，可实现对生产过程中产生的大量的实时数据的自动化快速收集，确保了基层数据统计时第一手数据资料的完全真实和可靠性。2.3条码技术工业大数据采集的主要方式110(1)利用人机交互的形式直接读取的数据；(2)通过摄像头采集的图片或录像数据；(3)从各类业务应用信息系统中获取的数据，如库存系统数据、销售系统数据等。2.4其他采集方式工业大数据采集的主要方式111采集流程的主要环节包括：3.工业大数据采集实例1配置边缘网关234安装协议驱动控制器添加、配置并连接现场设备添加并配置变量工业大数据采集实例采集流程的主要环节112请参考教材3.3.2完成以下任务：跟随实训指导，在边缘网关上安装和启动协议驱动控制器，并通过IoTHub平台确认协议驱动控制器处于正常运行状态。这将为后续的设备集成和调试工作打下基础。工业大数据采集实例任务说明113请参考教材3.3.3完成以下任务：通过IoTHub平台，完成对S7-1200PLC中电容传感器（数字量信号）和电机转速（模拟量信号）的实时数据采集，并将这些实时数据保存到MySQL数据库中。工业大数据采集实例任务说明114请参考教材3.3.4完成以下任务：通过IoTHub平台，完成对松下FP-XHC60ETPLC中数据的实时采集。工业大数据采集实例任务说明谢谢！工业互联网技术基础117一、工业互联网概述二、工业互联网平台三、边缘层与工业大数据采集四、PaaS层与工业大数据治理五、应用层与工业APP开发六、工业互联网安全七、工业互联网应用118PaaS相关概念了解工业互联网PaaS层PaaS

PaaS（Platform-as-a-Service）是一种“平台即服务”的云计算模型。通用PaaS

通用PaaS主要是服务于互联网上的各种应用程序，核心是管理互联网用户数据。工业PaaS

工业PaaS是通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能后构建出的可扩展的开放式云操作系统119工业PaaS示例了解工业互联网PaaS层PaaS层的主要功能，包括IT资源管理、工业数据与模型管理、工业建模分析和工业应用创新等。案例：以用友精智工业互联网平台的PaaS层–用友精智工业大脑。120工业PaaS示例了解工业互联网PaaS层IT资源管理

IT资源管理功能包含两部分：云基础设施管理、IoT平台管理工业数据与模型管理

即数据处理平台，依据数据来源对数据归类，管理数据处理过程。数据建模分析功能

依据工业机理、统计结果、机器学习的方法，将工业场景中问题的解决方法封装成数据算法库工业创新应用

把算法库中的模型组合包装成完整的智能应用模块121工业大数据简介了解工业互联网PaaS层1.什么是工业大数据？

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。2.工业大数据有哪些特征？

（1）工业大数据具有4V特征，即规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Value）。

（2）此外工业大数据还具有以下特征：时序性、实时性、高纬度、高通量、高噪声、高准确性、多尺度等。122机器学习基本概念工业大数据与机器学习机器学习就是通过算法使得机器能从历史数据中学习规律，然后对新的样本能做出智能识别或预测。在机器学习中有一些基本概念：模型：是指从数据中学习得到的结果。学习：是指从数据中学习得到模型的过程，也称为训练。训练集和验证集：在学习模型参数时会准备一批数据，称为数据集。通常按照7:3的比例划分为两部分，分别称为训练集和验证集。在训练集上调整模型参数，在验证集上评估模型效果。测试集：不同于训练集和验证集是以往的数据，测试集可以认为是模型学习好投入使用时遇到的新数据。特征：特征是区分事物的关键属性。特征选择：从原始特征集合中剔除不相关或不重要的特征，保留有用特征。降维：减少特征的数量。泛化能力：模型适用于新的数据样本的能力，也就是在测试集上的表现好坏。123机器学习方法工业大数据与机器学习常见的机器学习方法有：线性模型、决策树、集成学习、聚类分析、时间序列分析、关联规则分析等。（1）线性模型以一元简单线性回归为例，给定一个自变量

x，以及一个因变量y，用历史数据样本，拟合得到一条直线。这条直线能够使得所有样本数据点与拟合直线之间的距离最短，即误差最小。线性模型还可以用于分类。以具有2种属性的二分类为例，可以在平面内寻找到一条直线，使得两种不同类别的数据距离这条直线尽可能地远。如果有一个新的样本为（1,3），由于那么-4*1+3*3+12>0，所以样本属于A类124机器学习方法工业大数据与机器学习（2）决策树

决策树是一种树形结构，在每个内部节点处对一种属性做出判断，每个叶节点表示预测结果，对模型训练就是寻找判断条件的过程。示例：假如我们想预测一台设备的故障风险。如果采用决策树做故障风险值预测如图4-4。当一台设备运行超过2年，曾有3次红灯报警，启动时间为2分钟，则该设备故障预测分值为1。125机器学习方法工业大数据与机器学习（3）集成学习

集成学习是指将多个学习模型组合，以获得更好的预测效果和更强的泛化能力。如构建多个分类器，各自独立学习和做出预测，再用某种策略组合这些模型来完成学习任务。示例：以构建两棵决策树来预测设备的故障风险，两棵决策树从不同角度对风险值进行预测。若一台设备运行超过2年，且曾有过2次红灯报警，启动时间4分钟，则在Tree1中预测的分值为3，在Tree2预测的分值为1。该设备的预测分值综合两个预测结果，则这台设备的风险值为4。126机器学习方法工业大数据与机器学习（4）聚类分析

聚类是一种无监督学习方法，将未知类别的数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，使得同一个簇中的对象有较大的相似性，而不同簇间的对象有较大的相异性。示例：有一些多边形，以顶点的个数作为特征，那么这些多边形可以划分为3类，分别称之为类别A、类别B和类别C。对于图中左侧未知类别的多边形，从顶点特征上更接近于C类，故将其划分为类别C。127机器学习方法工业大数据与机器学习（4）聚类分析

聚类是一种无监督学习方法，将未知类别的数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，使得同一个簇中的对象有较大的相似性，而不同簇间的对象有较大的相异性。示例：K-Means算法128机器学习方法工业大数据与机器学习（5）时间序列分析变量随时间变化，按等时间间隔所取得的观测值序列，称时间序列。时间序列分析法主要用过去的数值预测未来。

案例：预测股票变化趋势时，我们发现过去3天的某支股票价格10元、20元、30元，那我们可以认为每天上涨10元，预测明天的股票价格是40元，这就是一种简单的时间序列预测。（6）关联规则分析

所谓关联规则，就是一种反映属性与其他属性之间的相关性的知识。如果两项属性之间存在着某种关联，那么其中一项属性的状态就可以通过另一项属性的值来进行判断或预测。

案例：超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖，原因是经过数据分析发现，这两种产品同时出现在购物篮的频率超过尿布与其他组合。深入挖掘原因发现父亲购买尿不湿居多，如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒，将有很大的概率购买，这会提高啤酒的销售量。129注塑成型项目简介工业大数据治理项目实例选取制造业中注塑成型工艺的案例学习在工业PaaS层中依据机理信息和工业数据进行知识提取和模型搭建的过程，案例数据来源于第四届工业大数据创新竞赛的注塑成型虚拟量测赛题。注塑机的工作原理与打针用的注射器相似（左图），它是借助螺杆（或柱塞）的推力，将已塑化好的熔融状态（即粘流态）的塑料注射入闭合好的模腔内，经固化定型后取得制品的工艺过程。注塑成型系统在生产过程中，会因为环境、设备等各种因素打破稳定产生异常，生产过程数据发生大的波动，最终异常将体现在产品外观上（右图）。130虚拟量测任务流程工业大数据治理项目实例

虚拟量测任务是利用注塑成型工艺过程的状态信息来预测工件尺寸的，在机器学习领域这本质上属于回归问题，解决此类问题的流程如图：131数据集介绍工业大数据治理项目实例

在注塑成型生产过程中，每一个模次产品的生成对应一组数据，其中成型机状态数据、传感器高频数据为特征，产品尺寸为标签。成型机状态数据来自成型机机台，均为表征成型过程中的一些状态数据，每一行对应一个模次，数据维度为86维。传感器高频数据来自模温机及模具传感器采集的数据，文件夹内每一个模次对应一个csv文件，单个模次时长为40~43s，采样频率根据阶段有20Hz和50Hz两种，含有24个传感器采集的数据。而产品尺寸信息是直接测量或间接测量到的每个模次产品的3维尺寸。132用工具查看数据工业大数据治理项目实例

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Pandas的主要数据结构是Series(opensnewwindow)（一维数据）与DataFrame(opensnewwindow)（二维数据）。(1)安装Python3.6+的编程环境，如果还没有安装pandas，首先安装pandas包。pipinstallpandas-i/simple(2)安装Python3.6+的编程环境，如果还没有安装pandas，首先安装pandas包。133用工具查看数据工业大数据治理项目实例(3)查看数据134数据预处理方法工业大数据预处理

利用数据清洗对数据集中的异常值进行处理，并对训练集和测试集做相同的标准化处理。在数据处理过程中，充分使用传感器高频信息，提取统计特征用于分析建模。绘制KDE分布图，剔除影响泛化性能的特征，为数据分析做准备。1.数据清洗

通常使用历史数据来建立预测