工业物联网思维导图
U597133424
2025-04-27
内涵本质
产业现状
技术趋势
体系架构，网络介绍相关内容讲解
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第1章 工业物联网：未来已来
1.1 工业物联网的发展背景
1.1.1 智能制造与工业4.0
核心定义：智能制造 = 新一代信息通信技术 + 先进制造技术目标：自主感知、学习、分析、决策、通信与协调控制能力
工业4.0：
划分阶段：蒸汽机（1.0）→ 电气化（2.0）→ 信息化（3.0）→ 智能化（4.0）
德国推进措施：
标准化（RAMI 4.0三维模型：功能层、生命周期、信息物理系统）
数字孪生（资产管理壳）
政策框架（《数字化行动议程》《高技术战略2025》）
1.1.2 OT与IT融合之路
OT定义：直接监控物理设备的硬件/软件（PLC、DCS、SCADA等）核心目标：安全、稳定、高可靠性
IT定义：信息管理与处理技术（ERP、PLM、云计算等）核心目标：数据处理速度、系统可靠性
融合挑战：
技术差异：OT（毫秒级实时性） vs IT（秒级响应）
设备异构性：不同供应商协议、数据整合困难
组织与文化冲突：OT保守 vs IT快速迭代
1.1.3 企业数字化转型
三大层次：
信息数字化（模拟→数字信号）
流程数字化（ERP、CRM等提升效率）
业务数字化（新商业模式：如设备租赁+物联网监控）
驱动因素：
市场压力、监管要求、战略竞争力
数据驱动+智能助力（OT/IT融合）
政策支持：
中国国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》
美国IIC《工业数字化转型白皮书》
1.2 工业物联网的内涵与本质
1.2.1 支撑体系
技术要素：传感器、泛在网络、边缘计算、云计算、工业大数据、AI、自动化
价值核心：数据流动（采集→加工→应用）驱动决策闭环
1.2.2 工业物联网 vs 工业互联网
国际视角：工业互联网（IIC）= 工业物联网（IIoT）目标：OT/IT融合，创造转型价值
中国实践：
工业互联网纳入“新基建”
挑战：边界模糊（部分方案“蹭热点”）
1.2.3 核心价值维度
五大维度：降本增效、质量与安全、运营常态化、企业战略、提高收入
落地逻辑：从设备资产管理切入→关联人效→打通数据→形成决策洞察
1.3 工业物联网产业现状
1.3.1 赛道布局
感知层：传感器市场（美/日/德主导，中国追赶）→ 低功耗集成化趋势
网络层：
有线：TSN、工业以太网
无线：5G（uRLLC、mMTC）、LPWAN、Wi-Fi/蓝牙
平台层：
工业巨头（西门子MindSphere、华为、树根互联）
IT巨头（微软Azure、阿里云）
细分领域中小企业（聚焦垂直场景）
1.3.2 企业定位策略
角色划分：
业务方（需求定义）
内部团队（能力评估）
外部方案商（生态合作）
实施原则：
避免“大而全”陷阱
聚焦核心竞争力（硬件+软件+算法）
分阶段落地（自动化→信息化→智能化）
1.4 工业物联网面临的挑战
1.4.1 价值衡量困境
四类收益：
直接收益（降本、增收）
间接收益（管理优化、战略升级）
刚性收益（法规/安全强制要求）
转换收益（辅助整体目标）
1.4.2 看板 vs 决策系统
看板局限：信息呈现 ≠ 价值挖掘
决策建议：需结合诊断（如设备OEE下降原因分析）
1.4.3 人才缺口
核心需求：既懂OT（工业场景）又懂IT（数字化技术）的复合型团队
行业现状：OT厂商学习IT敏捷性，IT企业吸纳工业专家
1.4.4 技术复杂度
实施难点：
多源异构数据采集
无线通信可靠性
平台建设与生态协同
落地路径：分阶段推进（数据互联→应用开发→服务创新）
1.5 本章小结
核心观点：工业物联网是OT/IT融合的长期战略，需聚焦场景价值
未来展望：短期挑战（试点困境）与长期机遇（智能制造愿景）并存
第2章 工业物联网体系架构
2.1 从业务视角到体系架构
2.1.1 工业物联网感知
数据采集范围：
工业现场数据（有线为主，无线为辅）
工厂外智能产品/移动装备（无线为主）
传统信息系统（ERP、MES等）
核心特征：
多协议并存、时间戳信息、强实时性
传感器技术：温湿度、压力、位移等传感器集成化（小型化、低功耗）
挑战：
存量工厂改造困难（接口异构、数据质量低）
数据采集标准化难度大（硬件/软件/系统整合）
2.1.2 工业物联网网络连接
网络互联：
有线技术：工业以太网、TSN（时间敏感网络）
无线技术：5G（uRLLC、mMTC）、LPWAN（低功耗广域网）
数据互通：
语义统一（OPC UA标准）
跨层级互通（设备→控制→IT系统）
OT与IT网络融合难点：
物理层兼容性（工业以太网 vs 标准以太网）
数据解析规则不一致
2.1.3 边缘计算
核心价值：
实时性处理（减少云端延迟）
网络可靠性（本地化决策）
安全性（敏感数据本地存储）
技术实现：
工业网关、工控机、服务器
边云协同（云端训练→边缘推理）
工业场景结合：
DCS、SCADA、MES系统自带边缘基因
AIoT（轻量级边缘智能）
2.1.4 工业物联网平台
功能模块：
感知层接入：设备管理、协议解析（MQTT/HTTP）
大数据系统：数据清洗、存储（时序数据库）、分析（实时/离线计算）
工业数据建模：机理模型（专家经验） + 数据模型（机器学习）
工业APP模板：OEE、预测性维护等场景快速开发
低代码开发：加速应用部署
核心目标：
数据自动流动（打破信息孤岛）
能力复用（行业Know-How沉淀）
2.1.5 工业物联网应用
典型场景：
工厂车间数字化
设备智能维护（预测性诊断）
医药冷链监控
价值闭环：
聚焦业务本质（降本增效、质量安全）
平台支撑快速部署
2.2 关于体系构建的思考
2.2.1 架构千篇一律？
现象：
方法论趋同（感知→网络→平台→应用）
厂商侧重不同（硬件商强调传感器，平台商强调用例）
本质问题：
未抓住业务痛点（场景理解不足）
需深入调研与沟通（避免表面相似）
2.2.2 平台是效率最优的吗？
策略选择：
试点项目：PoC快速验证（无需完整平台）
改造项目：业务优先 → 逐步对接平台
标准制定：顶层规划 + 分步实施
平衡点：
条件允许时遵循架构
条件受限时灵活调整
2.2.3 团队能力需求
职能划分：
硬件公司：嵌入式工程师、通信专家
SaaS服务商：行业专家、算法工程师
平台建设：大数据工程师、低代码开发者
核心能力：
OT与IT融合（复合型人才）
行业Know-How积累
2.3 工业物联网技术趋势
2.3.1 加速泛在连接
技术方向：
有线：TSN兼容以太网/IP
无线：5G、LPWAN（低功耗广域网）
传感器：小型化、集成化（自校准/诊断）
目标：
消除信息孤岛（OT/IT融合）
支持海量物联（移动场景）
2.3.2 工业大数据
数据分析变革：
全量分析替代抽样
因果关系（机理模型） + 相关关系（AI模型）
AI应用场景：
视觉质检、预测维护
渐进式优化（非颠覆式）
2.3.3 沉淀用例，能力复用
平台核心：
用例沉淀（设备管理、能源优化等）
行业Know-How模板化（工业APP）
云原生趋势：
容器化（Kubernetes+Docker）
微服务架构 + DevOps
弹性伸缩（混合云部署）
2.4 本章小结
体系架构本质：
以业务价值为导向（非技术堆砌）
分阶段落地（数据采集→应用闭环）
未来方向：
边云协同 + 边缘智能
标准化与生态合作
3.1 工业物联网感知层内涵
3.1.1 工业数据采集范围
广义范围：
工厂内：现场设备、环境、人员数据
工厂外：智慧楼宇、物流运输、公共交通等
信息系统：ERP、MES、APS等
传输介质：
有线网络
无线网络
3.1.2 工业数据采集特点
核心组件：
设备接入
协议转换
边缘计算
硬件载体分类：
通用控制器（PLC、MCU）
专用数据采集模块（传感器信号转换）
智能产品/终端（无线远程接入）
实时性：
数据采集与处理实时性要求
高采样率场景（如振动信号）需本地边缘计算
3.2 传感器：物理世界的探针
类型与原理：
温湿度传感器（热电效应）
加速度/压力传感器（压电效应）
光电传感器（光电效应）
信号调理：
放大、滤波、线性化（如热电偶冷端补偿）
3.3 工业数据采集关键指标
分辨率：ADC位数（如12位 vs. 16位）
量程：输入信号范围（如±10V）
采样率：奈奎斯特定律（fs > 2fmax）
绝对精度：系统级误差范围
校准：
硬校准（写入EEPROM）
软校准（算法补偿）
3.4 工业通信基础
3.4.1 数据传输方式
并行传输：高速、短距离（如CPU与内存）
串行传输：
同步（时钟信号对齐，如SPI）
异步（起始/停止位，如UART）
传输方向：
单工、半双工、全双工
3.4.2 网络拓扑
常见类型：
星形拓扑（中心节点依赖）
总线拓扑（共享介质，如CAN）
环形拓扑（闭合链路，高延迟）
树形拓扑（分层扩展，如以太网）
3.5 有线设备接入
3.5.1 现场总线
代表协议：Modbus、PROFIBUS
Modbus关键特性：
RTU/ASCII模式
主从架构（地址0~247）
功能码（读线圈、写寄存器等）
3.5.2 工业以太网
分类：
完全兼容标准以太网（Modbus/TCP）
专用实时协议（PROFINET IRT）
优势：
高带宽、低成本、易扩展
3.6 无线设备接入
3.6.1 短距离通信
Wi-Fi：
频段：2.4GHz/5GHz
挑战：信道干扰、AP切换
BLE：
广播模式（无连接）
低功耗（μA级平均电流）
RFID：
类型：无源/有源标签
频段：LF、HF、UHF
3.6.2 长距离通信
蜂窝网络：
代际演进：2G→5G
核心组件：基站、核心网、承载网
挑战：功耗高、信号稳定性
3.7 协议转换
核心功能：
多协议解析（如Modbus→MQTT）
数据格式标准化
实现载体：
工业网关（支持数百种协议）
边云协同（数据预处理）
3.8 本章小结
感知层是工业物联网数据源泉。
设备接入需综合考虑实时性、抗干扰性、成本。
协议转换是解决多源异构系统的关键。
第4章 工业物联网网络连接
1. OSI参考模型
物理层：比特流传输，物理介质（双绞线、光纤、无线信道）
数据链路层：帧封装、MAC地址、差错检测（以太网、Wi-Fi）
网络层：IP地址、路由（IP协议、路由器）
传输层：端口号、TCP/UDP（可靠传输 vs 高效传输）
会话层：建立/管理/终止会话（TCP连接管理）
表示层：数据格式转换、加密/解密
应用层：HTTP、MQTT、FTP等协议
2. 网络互联
2.1 工厂内网络结构（两层三级）
OT网络：实时控制（现场总线、工业以太网）
IT网络：企业管理系统（ERP、MES）
三级划分：
现场级：传感器、执行器（Modbus、PROFINET）
车间级：控制器间通信（工业以太网、TCP/IP）
工厂级：IT与OT融合（网关、防火墙）
2.2 工厂外网络
技术类型：
专线网络（高安全性、高成本）
蜂窝网络（4G/5G、NB-IoT）
互联网（VPN、云平台）
3. 数据互通
协议接口层面：TCP、HTTP、MQTT（格式约定）
语义层面：统一数据模型（OPC UA、行规Profile）
挑战：
横向互通（设备间协议差异）
纵向互通（OT与IT语义解析）
4. 有线网络互联
技术：
现场总线（Modbus、PROFIBUS）
工业以太网（EtherCAT、PROFINET）
时间敏感网络（TSN）：
实时与非实时数据共存
IEEE 802.1标准（时钟同步、流量整形）
5. 无线网络互联
5.1 短距离通信
Wi-Fi（AP、AC）
蓝牙（BLE协议栈、网关集成）
RFID（读写器与标签）
5.2 蜂窝网络
4G Cat-1：中速率、低成本（替代2G/3G）
5G技术：
场景：eMBB（增强移动宽带）、uRLLC（低时延高可靠）、mMTC（海量连接）
架构：CU/DU分离、网络切片（SDN/NFV）
NB-IoT：
低功耗广域网（LPWAN）
部署方式：独立/保护带/带内部署
5.3 其他LPWAN技术
LoRa：非蜂窝、长距离、低功耗
ZETA：Advanced M-FSK调制、高灵敏度
6. 工业网络设备
交换机：数据链路层转发（MAC地址）
路由器：网络层跨子网通信（IP地址）
网关：协议转换（Modbus转TCP/IP）
工业特性：抗干扰、宽温设计、冗余电源
7. 5G关键技术
毫米波：高频段大带宽
MIMO与OFDM：空间复用与频谱效率
网络切片：逻辑网络按需定制
边缘计算（MEC）：降低时延
8. OPC UA
核心目标：横向（M2M）与纵向（OT-IT）互通
技术框架：
传输协议：UA TCP、HTTP/SOAP
安全机制：证书加密、WS-Secure
信息模型：
基础模型（节点、引用）
行业模型（VDMA、PLCopen）
厂商扩展模型
优势：平台无关、语义统一
9. 挑战与趋势
有线网络：TSN设备成本高
无线网络：5G场景落地、NB-IoT覆盖优化
数据互通：行业模型标准化进程
第5章 边缘计算
5.1 边缘计算基础
定义
靠近数据源头的网络边缘侧分布式开放平台（ECC定义）
提供云服务和IT环境服务（OpenStack定义）
核心特点
实时性（如微秒级数据处理）
网络可靠性（应对断网、带宽优化）
数据安全性（分布式管理、本地脱敏）
提出背景
解决云计算集中处理的延迟、带宽压力
工业场景数据“保鲜期短”（如刀具监测、轧机控制）
角色载体
工业网关（协议转换、边缘智能）
工控机（高可靠性、恶劣环境适用）
服务器（现场机房部署、边云协同）
5.2 边缘计算生态
市场竞争格局
硬件厂商：工业网关、工控机（研华、西门子）
云计算服务商：边云协同（AWS Greengrass、Azure IoT Edge）
电信运营商：5G MEC（多接入边缘计算）
边云协同
云端：非实时大数据分析、全局调度
边缘：实时处理、特征信息反馈
典型案例：GE Predix Machine、AWS Greengrass
5.3 AIoT与边缘智能
硬件架构
SoC（系统级芯片）：集成传感器、微处理器、通信单元
嵌入式处理器（ARM Cortex系列）
AI芯片类型：GPU（训练）、FPGA（灵活）、ASIC（高效推理）
轻量级边缘智能
优势：低延迟、本地决策（如自动驾驶）
实现路径：云端训练模型→边缘部署推理
5.4 预测性维护
价值
降低维护成本20%~50%
提升设备可用性10%~20%
实施流程
数据采集（振动、温度、电流等）
特征提取与降维（时域/频域分析）
模型训练（健康基准/故障诊断/寿命预测）
模型验证（测试数据集）
模型部署（边缘端推理）
挑战
数据不足（存量设备改造难）
行业Know-How缺失（依赖专家经验）
ROI不明确（适用场景有限）
5.5 工业自动化系统演进
DCS（分布式控制系统）
层级结构：现场控制级、操作监控级、信息管理级
网络架构：控制网（C-net）、监控网（S-net）、管理网（M-net）
SCADA（数据采集与监视控制）
功能：图形化监控、远程控制
架构演进：C/S→B/S（浏览器端适配）
5.6 边缘节点续航陷阱
场景挑战
医药冷链监测（低温环境、高频数据上报）
资产管理（无源标签续航、低温容量衰减）
功耗估算
公式：续航时长=电池容量/平均功耗
关键模块：处理器、射频收发、外设接口
电池类型
一次电池：锂亚电池（宽温）、锂锰电池
二次电池：锂离子（高能量密度）、镍氢（安全）
可靠性测试
强制项：过充/短路/跌落/针刺
认证标准：GB 31241、IEC 62133、UN 38.3
5.7 本章小结
边缘计算是工业物联网实时性需求的必然选择
边云协同是未来趋势（云端全局调度+边缘本地决策）
AIoT与预测性维护是典型应用场景
续航能力需结合业务场景精准评估
第6章 云计算
1. 云计算基础
定义：通过虚拟化提供IaaS/PaaS/SaaS服务
特征：
网络接入、弹性、资源池化、按需自服务、可计量服务
驱动力：
技术成熟（虚拟化/SDN/超大规模数据中心）
商业模式创新（订阅制/规模化效应）
2. 服务模式
IaaS（基础设施即服务）：
提供计算/存储/网络资源
示例：AWS EC2、阿里云ECS
PaaS（平台即服务）：
提供开发环境与组件（数据库/中间件）
示例：Cloud Foundry、实时计算平台
SaaS（软件即服务）：
提供完整应用（CRM/ERP）
示例：Salesforce、Office 365
3. 部署模式
公有云：
多租户共享资源（AWS/Azure/阿里云）
私有云：
企业自建/托管（OpenStack/VMware）
混合云：
公有云+私有云（灵活性与安全性平衡）
4. 虚拟化技术
类型：
Type-I（裸金属虚拟化，如Xen）
Type-II（宿主OS虚拟化，如VMware）
容器虚拟化（Docker/LXC）
效果：
硬件无关性、资源弹性、快速部署
5. 服务化架构
SOA（面向服务架构）：
松耦合服务集合（基于SOAP/WSDL）
微服务：
细粒度拆分、独立部署（RESTful API）
RESTful风格：
无状态交互、资源URI化、HTTP方法标准化
6. 容器技术
Docker核心：
镜像（Image）、仓库（Repository）、容器（Container）
流程：Build → Ship → Run
优势：
环境一致性、跨平台、轻量级
7. Kubernetes
架构：
Master（API Server/Scheduler/etcd）
Node（kubelet/kube-proxy/Pod）
功能：
容器编排、资源调度、自愈机制
8. C/S与B/S架构
C/S：
客户端逻辑强、响应快（如ERP/MES）
B/S：
浏览器为客户端、跨平台（如SaaS应用）
对比：
B/S更易维护，C/S安全性更高
9. 上云挑战
错误预期：
成本并非必然降低
安全需主动设计
非所有应用适合迁移
应对策略：
渐进式迁移、混合云部署、组织适配
10. 工业物联网结合
价值：
OT与IT融合（如5G网络切片）
弹性资源支持高并发（12306案例）
技术趋势：
软件定义（SDN/虚拟化）
容器化+微服务加速应用迭代
第7章 工业物联网平台
一、平台概述
作用与价值
沉淀企业数字化能力
抽象相似业务逻辑，形成可扩展架构
支撑应用快速开发与上线
战略制高点（物联网企业布局核心）
挑战与原则
价值变现依赖具体应用
避免功能堆砌，以目标价值为导向
尊重产业规律和行业特征
二、核心功能模块
1. 设备接入（IoT Hub）
功能流程
创建产品 → 添加设备 → 开发设备 → 上线调试
产品模型（物模型）定义
设备注册方式
单个注册、批量注册、自动注册
三元组认证（ProductKey, DeviceName, DeviceSecret）
规则引擎
异步消息模式（发布/订阅）
基于SQL筛选数据，转发至数据库/Kafka等
接入并发能力
水平扩展架构（DNS负载均衡）
2. 设备管理
物模型（设备抽象）
属性（Property）、命令（Command）、事件（Event）
JSON结构描述（示例：智慧路灯）
远程升级（OTA）
流程：任务创建 → 下发 → 设备响应 → 结果上报
支持重试策略与电量检测
物影子（设备状态缓存）
在线/离线状态同步
（期望值）与（上报值）分区管理
3. 物联网协议
协议选型因素
消息模式（同步/异步）
设备资源限制
连接方式（长连接/短连接）
MQTT协议
发布/订阅模式，轻量级设计
QoS等级（0/1/2）
Topic规则（属性、命令、事件主题）
HTTP协议
同步请求-响应模式
RESTful风格，适合非实时场景
4. 边云协同
边缘节点管理
纳管流程：注册 → 应用部署 → 自治能力
数据清洗规则（过滤、去重、聚合）
跨层级设备接入
协议转换（Modbus → MQTT）
透传模式（Wi-Fi/OPC UA）
边缘计算框架
KubeEdge（云原生扩展）
K3s（轻量化Kubernetes）
5. 大数据系统
数据存储
关系型数据库（MySQL）
NoSQL（MongoDB、Redis）
时序数据库（InfluxDB）
数据分析
实时计算（Flink/Spark流处理）
离线分析（Hive/MapReduce）
数据可视化
拖曳式开发（图表类型：柱状图、热力图等）
数据源打通（IoT Hub直连）
6. 工业数据建模
信息模型
设备能力抽象（物模型）
语义互操作性（OPC UA分级）
机理模型
基于物理/化学规律的数学模型
参数调优与验证（示例：旋转机械阶次分析）
数字孪生
虚实同步映射（CPS联动）
分析推理 → 物理干预
7. 低代码化开发
核心价值
降低开发门槛，聚焦业务逻辑
快速响应需求变化
应用场景
数据分析（Flink任务配置）
可视化报表（拖曳式设计）
边缘规则配置（向导式界面）
典型案例
LabVIEW（图形化数据采集）
Mendix（企业级应用开发）
三、平台核心：数据的自动流动
打破信息孤岛
消除烟囱式系统
数据底盘建设（云原生架构）
数据价值挖掘
因果关系（机理模型驱动）
相关关系（大数据+AI分析）
全量数据分析 → 预测性决策
四、本章小结
平台功能覆盖设备到应用全链路
核心目标：业务问题解决 + 能力沉淀
未来方向：数据流动优化 + 行业Know-How融合
第8章工业物联网应用
案例概览
1. 当代工厂车间数字化应用
业务价值维度：降本增效、质量与安全、运营常态化需求、企业战略
核心实践：
设备利用率优化（OEE指标）
员工生产力量化（计件模式）
统一编码体系
数据驱动诊断建议
2. 轨道交通装备远程监控与预测性维护
业务价值维度：质量与安全、降本增效、运营常态化需求
技术方案：
PHM系统（故障预测与健康管理）
多源信号采集与边缘计算
数据驱动的分析模型
应用效果：故障识别率超90%，运维成本降低
3. 医药冷链不断链
业务价值维度：质量与安全、运营常态化需求
技术方案：
温湿度实时监测（传感器+无线通信）
冷库与运输全程可视化
延伸：室内外定位技术（UWB、BLE）
4. 电梯物联网：安全与广告跨界
业务价值维度：质量与安全、提高收入
技术方案：
电力载波通信（PLC）
多传感器融合（图像、音频、加速度计）
AI算法（行为监测、隐患预警）
应用效果：故障率下降40%，广告流量变现
5. 声源定位：城市噪声治理
业务价值维度：运营常态化需求、质量与安全
技术方案：
声呐定位（麦克风阵列）
声纹识别与视频抓拍
应用效果：违法鸣笛取证效率提升，城市噪声显著降低
核心方法论
工业APP
定义：工业技术/知识的程序化封装与复用
特点：
依托平台开发（低代码化工具）
解决特定业务场景问题
前端+后端松耦合架构
价值评估（ROI）
投入：硬件/软件研发、部署运维
收益：
直接收益（降本、增收）
间接收益（风险控制、战略能力）
数据驱动挑战
跨部门/层级数据整合
实时性与历史数据对比
架构重构与系统打通
延伸思考
技术向善：噪声治理、孤寡老人远程监护
规模化障碍：政府推动（电梯）、商业模式创新（设备运维外包）
定位技术：室外（GPS/BDS） vs 室内（UWB/BLE）
未来趋势：空间数据价值挖掘、多传感器融合
本章小结
工业物联网需回归业务本质，聚焦具体问题
成功案例依赖技术+组织+战略协同
长期价值需平衡直接收益与生态建设
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