马礼：工业物联网及其关键技术

马礼：工业物联网及其关键技术

                        

• 　　一、工业物联网概述

   

  　　工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性和信息互通互联性等特点。

   

  　　（一）工业互联网

   

  　　经常见到的另一个相关概念是工业互联网，该概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。工业互联网实际指的是工业互联的网，而不能理解成工业的互联网。

   

  　　在企业内部，要实现工业设备（生产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等）、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、人员之间的互联，实现企业IT网络与工控网络的互联，实现从车间到决策层的纵向互联。

   

  　　在企业间，要实现上下游企业（供应商、经销商、客户、合作伙伴）之间的横向互联。

   

  　　从产品生命周期的维度来看，要实现产品从设计、制造到服役，再到报废回收再利用整个生命周期的互联。这实际上与工业4.0(Industry 4.0)提出的三个集成的内涵是相通的。

   

  　　工业互联网未来更多的是关注设计、研发、制造、营销和服务等方面，通过充分的融合，来提高整个工业系统和运行效率，工业互联网最重要的是实现企业信息的数字化。

   

  　　（二）工业物联网

   

  　　工业物联网到目前为止还没有统一的定义，在中国电子技术标准化研究院的《工业物联网白皮书（2017）》中尝试定义为：工业物联网是通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。

   

  　　事实上，工业物联网是网络技术发展过程中与工业制造相结合的产物，也有文献定义为“机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作”。工业物联网表现出6大典型特征：智能感知、泛在连通、精准控制、数字建模、实时分析、迭代优化。

   

  　　在工业4.0或者“工业互联网”的大背景下，工业物联网成为(IIoT)数字化转型中心舞台的一部分。数据是相关产品中的关键资产和生产资料，且在全球连接的产品(在整个生命周期中)的应用分析中是必不可少的功能。

   

  　　工业物联网是物联网中最大的和最重要的组成部分，虽然从支出的角度来看现在消费者应用是物联网最大的应用领域，而工业物联网的应用主要是从2018年开始的，尽管如此，工业物联网在整个物联网的应用远景中仍然在变得更加重要和先进。

   

  　　（三）工业互联网与工业物联网的关系

   

  　　工业物联网指的是物联网在工业中的应用。工业互联网涵盖了工业物联网，但进一步延伸到企业的信息系统、业务流程和人员。

   

  　　工业互联网的概念实际上与国外提出的万物互联（Internetof Everything，将人、流程、数据和事物结合在一起，使得网络连接变得更加相关、更有价值）理念有相似之处，相当于是工业企业的万物互联。

   

  　　其实，工业互联网、工业物联网都是在互联网发展到一定阶段，随着技术进步和产业需求，产生的解决工业领域中相关问题的网络。工业物联网是工业互联网的子集，内涵更注重“物”之间的连接与通信，而工业互联网不仅包括工业过程中的“物联”，还包括工业过程中的信息系统、业务流程和人等要素。

   

  　　二、工业物联网及其典型特征

   

  　　（一）工业互联网的现实应用场景

   

  　　我国工业互联网产业联盟的白皮书中，认为工业互联网平台当下主要的应用场景为四个：（1）面向工业现场的生产过程优化；（2）面向企业运营的管理决策优化；（3）面向社会化生产的资源优化配置与协同；（4）面向产品生命周期的管理与服务优化。

   

  　　物联网数字产业真正颠覆的是农业、城市基础设施、医疗保健，将持续拓展到以下行业：水务行业解决方案、石油和天然气行业赋能、运输智能跟踪、医疗行业业务模式优化、采矿行业监控工作流程、酒店物联网服务和产品体验增值。

   

  　　目前我国的制造业正在推动和转型，而工业互联网和工业物联网都很重要，但实际上还有很长的路要走，在安全性问题、技术基础、实际需求等方面都要进行探讨和优化。

   

  　　（二）工业物联网关键典型技术

   

  　　通过各种类型的传感器实现物与物、物与人、人与人之间按需的信息获取、传递、储存、认知、分析和使用。

   

  　　工业物联网的关键技术主要包含全面感知、信息传递、智能处理、信息反馈等几个方面。全面感知是指通过利用现代化的信息收集、采集技术手段，随时随地对物体进行信息采集和获取；信息传递是指通过各种通信网络、互联网随时随地进行可靠的信息交互和共享；智能处理是指对收集到的海量数据和信息进行分析处理，提升对工业生产环境和市场的洞察力，实现智能化的决策和控制；信息反馈是指将处理完的信息，以程序指令的形式传达给各生产环节，以优化生产结构和完成生产计划。

   

  　　概括来讲，实际上工业物联网关键技术也具有物联网感、联、知、控这四点特征。

   

  　　（三）工业物联网的典型特征

   

  　　《工业物联网白皮书（2017）》对工业物联网的典型特征进行了描述，我与大家一起分享一下。

   

  　　1.智能感知

   

  　　智能感知是工业物联网的基础。面对工业生产、物流、销售等产业链环节产生的海量数据，工业物联网是利用传感器、射频识别等感知手段获取工业全生命周期内的不同维度的信息数据，具体包括：人员、机器、原料、工艺流程和环境等工业资源状态信息。

   

  　　感知层面有三个信息来源渠道。

   

  　　（1）传统系统。传统信息系统采集的信息往往具有较高的价值，一方面原因是传统信息系统采集的往往是结构化数据，易于统计和分析，另一方面原因是传统信息系统采集的数据往往是比较重要的数据，对后续的数据分析有重要的参考价值。传统信息系统包含的内容比较广泛，比如常见的ERP系统。对于企业来说，传统信息系统的建设应该是信息化建设的第一步。

   

  　　（2）Web平台。信息来源的另一个重要渠道是各种Web平台，随着Web应用的普及，尤其是Web2.0的普及应用之后，整个Web系统产生了大量的数据，这些数据也是大数据系统的重要数据来源之一。Web系统的数据具备几个典型的特点，比如数量大、结构多样性、真假难辨等等，这就需要通过数据分析来进一步体现其价值了。

   

  　　（3）物联网系统。与传统信息系统和Web系统不同，物联网的数据大部分都是非结构化数据和半结构化数据，要想对其进行分析需要采用特定的处理方式，比较常见的处理方式包括批处理和流处理。批处理比较常见的平台包括Hadoop和Spark，而流处理通常采用Spark Streaming、Storm等。

   

  　　2.泛在连接

   

  　　泛在连接是工业物联网的前提。工业资源通过有线或无线的方式彼此连接或互联网相连，形成便捷、高效的工业物联网信息通道，实现工业资源数据的互联互通，拓展了机器与人、机器与环境之间连接的广度与深度。

   

  　　物联网信息传递依托有线、无线等介质进行数据传输。当前移动互联技术更多被用来实现工业物联网信息传输过程。

   

  　　传输介质包括有线、无线两种类型。在这里，我们不谈有线传输。就无线类型而言，采用的无线协议有LoRa、NB-IoT、eMTC、WirelessHART、WIA-PA、ISA100等。

   

  　　这些协议分为两大类。（1）低功耗短距离通信技术，如IEEE 802.15.4，节点间传输距离短：小于100m；多跳路由协议：CTP、RPL、LLN；（2）低功耗广域网（LPWAN），代表性技术NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox等具有前景，但未必可以取代已有的技术。针对室外大范围部署，LPWAN是一个很好的解决方案。NB-IoT是基于LTE的改进版本，具有技术成熟、可以复用已有基站的好处。LoRa需要部署LoRa基站，但也适用于智慧园区等场景中，而且LoRa技术开放程度更高，更容易二次开发。

   

  　　3.数字建模

   

  　　数字建模是工业物联网的方法。数字建模将工业资源映射到数字空间中，在虚拟的世界里模拟工业生产流程，借助数字空间强大的信息处理能力，实现对工业生产过程全要素的抽象建模，为工业物联网实体产业链运行提供有效决策。

   

  　　4.实时分析

   

  　　实时分析是工业物联网的手段。针对所感知的工业资源数据，通过技术分析手段，在数字空间中进行实时处理，获取工业资源状态在虚拟空间和现实空间的内在联系，将抽象的数据进一步直观化和可视化，完成对外部物理实体的实时响应。

   

  　　5.精准控制

   

  　　精准控制是工业物联网的目的。通过工业资源的状态感知、信息互联、数字建模和实时分析等过程，基于虚拟空间形成的决策，转换成工业资源实体可以理解的控制命令，进行实际操作，实现工业资源精准的信息交互和无间隙协作。

   

  　　6.迭代优化

   

  　　迭代优化是工业物联网的效果。工业物联网体系能够不断地自我学习与提升，通过将工业资源数据处理、分析和存储，形成有效的、可继承的知识库、模型库和资源库。面向工业资源制造原料、制造过程、制造工艺和制造环境，进行不断迭代优化，达到最优目标。

   

  　　7.物联网安全

   

  　　物联网安全是工业物联网的保障。事实上，信息系统的安全问题原本就十分突出。让现状更加恶化的是物联网IoT（Internet of Things）的出现。IoT安全问题随着其使用规模的扩大而凸显，但本质上没有发生变化：产品成本与安全性之间的矛盾。很多人认为IoT代表着无限的未来，但是事实上目前接入互联网的IoT设备几乎都非常不理想，甚至会引入新的安全问题。这些设备不足够可靠的操作和安全模型是有可能影响到其他设备的，它们需要管理和检查。但是在现实使用的过程中，人们往往会疏忽这一点。物联网的设备也是建立在很多人开发的软件层之上的，并且这些设备往往十分廉价。低廉的价格使得IoT设备很难保证安全。比如，如果对一个家用网络摄像头分析其安全模型，人们很可能会发现它完全不安全，使得监控内容有可能暴露在互联网上。程序员很难不犯错误，软件几乎不可能完美无缺，它们将继续存在漏洞。消费者需要关注这些IoT设备的安全性。但是目前的IoT市场，安全仍然在向廉价妥协。如何解决这个问题仍然困扰着人们。

   

  　　（四）工业物联网发展阶段

   

  　　第一个阶段，智能的感知控制。工业物联网感知控制阶段主要实现物联网泛在化的末端智能感知，由多样化采集和控制模块组成，包括各种类型传感器、RFID以及中短距离的传感器与无线传感器网络等，实现工业物联网的数据采集和设备控制的智能化。

   

  　　第二个阶段，全面的互联互通。工业物联网借助各类传感器、RFID等实现数据采集，通过工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网和OPC UA等互联互通技术，将信息化共性技术与行业特征有效整合，实现无线通信网络、工业以太网、移动通信网络等异构网络的安全、高效融合，充分发挥网络基础设施的应用价值，实现服务模式创新及流程优化。

   

  　　第三个阶段，深度的数据应用。利用数据挖掘、数据仓库、分布式存储等技术手段，基于云计算平台技术，进行数据建模、分析和优化，实现多源异构数据的深度开发应用。通过对数据进行集成化收集和处理，不断对数据进行整理，解决数据提取、集成及数据性能优化问题。从数据仓库中提取隐藏的预测性信息，挖掘出数据间潜在的关系，快速而准确地找出有价值的信息，有效提高系统的决策支持能力。

   

  　　第四个阶段，创新的服务模式。工业物联网服务模式的创新主要集中在定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面，广泛应用于智能工厂、智能交通、工业流程再造、环境监测、远程维护、设备租赁等物联网应用示范领域，全方位构建工业物联网创新的服务模式生态，提升产业价值，优化服务资源。

   

  　　三、工业物联网应用实例

   

  　　（1）iSESOL工业互联网平台

   

  　　iSESOL工业互联网平台，是由智能云科信息科技有限公司打造的、工信部工业互联网产业联盟首批通过可信服务认证的工业互联网平台。以“中国制造2025”战略与“互联网+”理念为指导，以制造装备互联为基础，基于“工业互联+云服务+智能终端”创新模式，打造智能制造新生态，让制造更简单。由以下几个模块组成。

   

  　　iSESOL BIZ智造在线，通过线上线下产能资源协同，面向机械加工领域企业提供订单交易与多维度增值服务。通过询盘报价、商机与交易管理、订单智能筛选匹配等各项线上服务功能，实现供需双方的商务接洽、商机评估、智能优选、打样试制、远程下单、支付存管、生产追溯等交易全流程服务模式。

   

  　　iSESOL MALL（mall.isesol.com），隶属于iSESOL工业互联网平台，是专业的B2B自营MRO工业品采购平台，基于装备互联形成的工业互联网大数据助力制造企业工业消耗品在线采购，完善供应链配套服务。

   

  　　iSESOL WIS，由智能云科信息科技有限公司研发，是面向中小型企业的工厂数字化制造运营系统。为企业提供生产运行、维护运行、质量运行和库存运行等通用云化管理模块。通过使用iSESOL WIS，制造企业可以获得制造执行过程透明、有序与优化等能力。

   

  　　iSESOL BOX，由智能云科信息科技有限公司自主研发，是服务于iSESOL工业互联网的工业平台级智能硬件，致力于协助中小型制造企业的端网升级、装备智能化等一系列登云入网应用。

   

  　　iSESOL供应链金融业务，是基于iSESOL工业互联网的大数据增信，通过广域物联、信息透明来管理上下游中小企业的物流和资金流，并把单个企业的不可控风险转为供应链企业整体的可控风险，将风险控制在最低的融资服务。

   

  　　iSESOL装备服务平台，作为iSESOL工业大数据的核心数据来源之一，为机床设备终端用户（工厂主）提供设备故障报修和追溯服务，为设备售后服务提供商（企业租户）提供服务工程师的派工、设备的远程系统故障诊断等核心服务流程，提升企业整体装备服务管理水平，降低企业服务和运营成本。

   

  　　iSESOL生产力租赁云服务平台，通过平台与租赁各利益方进行设备数字化信息传递，实现基于物联网的智能装备分享经济，改变传统租赁标准，真正做到租赁交易全过程信息透明化、风险可控、实时结算的新型价值分享经济模式。

   

  　　（2）金融领域创新——基于工业物联网的新保险模式

   

  　　基于使用的保险（UBI）是物联网保险的主要商业模式，本项目以树根互联技术有限公司的工业物联网平台为基础，实现以下数据服务：数据采集接入、数据存储、数据管理、数据清洗、数据挖掘分析、数据服务与数据产品。

   

  　　根据工业物联网平台的大数据能力，建立保险大数据解决方案，实现对海量数据（互联网/车联网）的存储、快速信息提取（包括对非结构化数据的信息提取）及大数据分析，生成设备的综合状态评估，以及设备主及企业的运营状况及信用风险等模型，为保险业务提供更加精准的服务。

   

  　　这里我们总结一下。工业物联网实际上是从感知数据出发，把感知数据通过泛在连通，用这些感知到的数据进行数字化建模；数字化建模之后进行实时分析，最后实现精准控制；在精准控制的过程中，要反复地进行迭代优化，最后形成一个完整的工业物联网系统。整个工业物联网的周期，从感知到连通，到数字化建模，到实时分析，到精准控制，到迭代优化，再把安全加进来，就形成了工业物联网的关键的闭环环节。以上是我们介绍的工业物联网的概况、主要技术、典型特征以及实际应用。

   

  　　四、工业物联网研究

   

  　　物联网和大数据迅速发展。制造业是国家综合实力的象征，是全球化竞争中赖以生存的资本和保障。据IDC预测，2019年，IoT行业中，边缘基础设施将成为市场主流，多用于单个部门的业务板块中。2020年，数字孪生、IoT平台、资产管理和物联网安全将成为市场主流，其中数字孪生、IoT平台多应用于多部门协作的业务板块当中，资产管理和安全将用于全公司战略层面考虑。2021年前后，5G、物联网数据分析、物联网支出管理、区块链、物联网服务将成为市场主流，其中5G、物联网支出管理适用于单个部门的业务板块，物联网服务、物联网数据分析适用于多个部门协作的业务板块，区块链则用于整个公司的战略层面。

   

  　　在工业物联网领域，现在平台现状如下。2016年，西门子推出Mindsphere平台。2017年2月，发源于三一重工的树根互联在中国工业互联网峰会上正式发布根云平台。2017年3月，GE宣布与中国电信达成协议，将实现Predix工业互联网平台在中国的落地。2017年4月海尔发布了COSMO PLAT工业互联网平台。航天云网受到各界广泛关注，各类物联网平台也十分活跃，如机智云、艾拉网络等。BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）也在拓展物联网云服务。中国移动早在2014年就推出开放的物联网平台OneNET。PTC的ThingWorx已成为业界广泛关注的物联网应用开发平台。2017年3月，SAP在中国发布了Leonardo物联网套件。中国工业互联网的热潮，由此可见一斑！

   

  　　从研究层面来讲，工业物联网有这些难点。第一，工业物联网的节点接入，包括智能感知、互连、精准控制等都是由大公司牵头来做的。所以，不同的公司推出各自的产品，造成接入标准不统一，难以互联互通。第二，海量资源寻址访问难度大、监管要求高。对于工业物联网来说，我们要管理的节点非常多。现在IPv4的地址已经耗尽，为了给更多的节点以标志，我们使用IPv6。如果把工业物联网中的每一个节点都用IPv6来编制的话，数量是非常大的，监管要求高。第三，能效问题。我们在物联网智能采集的节点上，往往使用能耗相对比较低，但变量存储、计算能力也相对比较低，能效要求严苛，需要更高的安全需求。这些特点使我们在工业物联网的研究中，要有一些新的研究领域来解决这些问题。比如说,在智能电网、智能交通、工业自动化、石油化工等领域，每一个领域都会有自己不同的设备和不同的固件。这些设备之间不能互通，各个行业之间不能互通。如果从监管的角度来讲，就需要进一步研究怎么来做到统一。

   

  　　我们比较一下现在工业物联网已经形成的传统标准有这三个

   

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  　　对三个协议进行比较后，我们从工业物联网的角度来看，存在这样几个问题：一是寻址体系结构效率较低且不利于监管；二是节点访问如何提高能效和适应性；三是怎样处理访问便捷性与安全性的矛盾；四是怎样解决多种协议标准共存以及互联互通的问题。

   

  　　针对这四个问题，我们进行了一些研究，解决思路如下。对于寻址访问，运用海量小文件存储思想，构建“扁平化”的寻址体系，提高访问效率与监管便捷性。对于能效，采用多重寿命标准，评价其普适性、可靠性与网络能耗的多目标优化之间的关系，利用凸优化变换与快速迭代算法来解决能效方面的问题。在安全方面，构建更加严格的多级访问权限控制，引入严格的身份认证与加密机制。在多种协议的互通中，引入协议转换网关，嵌入身份语义的编址与地址分配机制，参与提交CCSA标准协议草案。最后，我们形成一个验证的工业物联网系统，拥有“真实节点+路由器+高性能寻址服务器”，通过高精度功率监测统计能耗，通过“安全分析+大规模性能测试”进行验证。

   

  　　我们从四个方面进行研究：一是工业物联网统一资源寻址定位技术；二是嵌入身份语义的工业物联网编址及分配；三是工业物联网的资源便捷和安全访问；四是基于工业物联网的高效资源访问。

   

  　　研究内容一：工业物联网统一资源定位技术架构。我们现在借鉴分布式存储系统的思想，构建扁平化的体系结构，减少寻址过程的跳转次数，最终实现统一的定位。

   

  　　研究内容二：嵌入身份语义的编址及分配方法。我们通过嵌入身份语义的编址形式，对每一个物联网节点按照IPv6的地址格式进行编码；在编码过程中，兼顾传统的信息采集节点短地址的特征，加上我们把它接入工业物联网IPv6的地址形式对外，把身份语义嵌入每一个编码地址中。在嵌入身份语义的编址和分配方法中，我们遵循这样的原则：（1）局域网内用16位短地址通信避免带宽浪费；（2）身份标识分级，可支持资源寻址聚类，有效降低寻址复杂度；（3）具有可压缩特征，适用于带宽资源受限的有损网络和组播业务；（4）地址分配由网关自动完成，人工配置工作量较低。基于这样的原则，我们把身份语义切入每一个节点的配置地址中，通过每一个节点的地址访问，就可以识别出这个节点是在什么样的生产线上，是哪一类传感器，再进一步我们可以定位到是哪一个工厂。

   

  　　研究内容三：工业物联网高能效资源访问方法。工业的无线传输有一个重要的不足，那就是每一个节点的能量是有限的。它不像有线节点那样每个节点都有专门的供电方法。有些节点附近我们不方便连接有线电源，供电往往靠单个节点上自带的电池，很受电池寿命的影响。所以，基于密度控制的数据传输，由于数据收发节点的能量最先耗尽，就会造成这个节点的“死亡”，导致全网生命周期缩短。因此，方法之一就是要尽量避免能量空洞。第二种方法是通过路由算法来提高每一个节点的寿命，适度地通过休眠算法，通过簇头能量均衡调度，实现了剩余能量的流量分配。所以，基本上我们采用传统的方法就是以上两种：一是怎样避免能量空洞；二是怎么进行节能路由及其调度。但是，不同的应用场景也许对于能量空洞的避免和节能路由的使用是不一样的，我们在研究过程中引入了一种算法提高它的资源访问效率，通过一个约束条件，看你是更关心生命周期长还是更关心第一个节点死亡时间短，不同的需求有不同的方法来调整，使得整个高效资源访问更好地进行。

   

  　　研究内容四：工业物联网的资源访问安全。主要研究统一资源细粒度安全访问方法，为政府、企业、客户等各类用户提供定制化的资源分级服务。比如说，用户使用寻址服务的时候，通过注册用户服务器来管理我们的合法用户。在资源访问节点这一部分，通过资源服务器管理这些节点，每一个节点的数据实际上要通过我们的安全网关再进入到资源服务器中，在安全网关和资源服务器之间增加安全连接，通过这两级保障使得服务器中的数据相对来说更加安全。也就是说，用户使用寻址服务进行资源访问的时候，第一是采集数据是安全的，第二是在采集安全数据基础上传输链路是安全的，第三是访问的人是经过注册和认证的是安全的。这样的话，我们尽力保障访问安全。

   

  　　最终，我们形成一个多协议融合网关的原型。