从技术架构层面看，工业互联网包含设备层、网络层、平台层、软件层、应用层以及整体的工业安全体系。与传统互联网相比，多了一个设备层。
工业物联网是工业互联网中的「基建」，它连接了设备层和网络层，为平台层、软件层和应用层奠定了坚实的基础。设备层又包含边缘层，总体上，工业物联网涵盖了云计算、网络、边缘计算和终端，自下而上打通工业互联网中的关键数据流。
工业物联网从架构上分为感知层、通信层、平台层和应用层。首先，“物联网生态系统”概念出现的大背景是过去10 年物联网技术链上各个关联技术已经突飞猛进到开始产生规模化生态效应的程度了。比如：
1传感器等硬件过去10年平均单位价格降低一半以上，让更多企业买得起；
2传感器体积变得更小同时性能更优越，其部件可缩小到毫米甚至纳米级，一个只有指尖大小的低能耗并具有通讯功能的传感器随处可见，其适用范围更广；
3移动设备、通信技术实施成本在过去10 年里大幅度降低，使它随时为各行各业带来增值成为可能；
4大数据、边缘计算、云服务等支撑技术越发成熟并开始被大范围采纳。
5这些技术的共同发展促使物联网市场开始规模化。
与此同时，工业30 时代造成的全球气候变暖已累积到不得不换一种思维重塑商业的地步，工业正在从原来的“摇篮到坟墓”的生产消费模式到“摇篮到摇篮”的循环经济模式慢慢转变，而物联网技术的发展刚好横空出世给出了效果可以量化的实施方案，并且把可持续商业变革中已经实施的包括可再生能源等措施整合进来进行全生命周期的管理。
其次，物联网正在产生大量有价值的数据，这些数据成了加快发展物联网生态系统的原动力。来自不同物件不同地域的大数据传上云端并通过各种智能分析手段转化为商业智慧，为决策者提供依据，从而推动整个商业系统的进化和转型。工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。
所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。一、对设备进行接入评估，确定设备数据是否可以被采集
一般来说，目前大多数工厂都已经实现了自动化能力，设备通过PLC、CNC等仪表仪器进行数据展示获取，因此对于这部分设备来说，想要实现联网，可以用工业网关进行接入。
以Ruff物联网智能网关为例，Ruff网关与车间设备PLC连接，并将数据进行协议转化和处理后发送到云端，其中涉及到的主要连接协议包括Modbus-RTU等传输协议，而自动化数据采集方式则包括通讯串口、以太网、RS-485等。
当网关进行顺利的连接之后，网关的一端进行设备PLC数据的采集，采集到本地之后，网关会进行初步的数据筛选和处理，将由价值的数据再从另一端口上传到云端或者客户指定的服务器上，从而实现设备数据的采集和传输。
同时，也会遇到另外一种情况，就是工厂的设备完全没有自动化的能力，纯粹属于一台物理机器，如果想要实现联网，则需要借助传感器来实现，用传感器来采集设备的各维度数据，再通过网关进行采集和传输。
二、设备数据联网，实现生产过程实时监控
当设备数据通过工业网关采集上传到云端或者服务器之后，下一步骤就是针对这批设备数据进行分析处理。
以设备宝为例，采集上来的数据可以立马获取工厂生产监控情况及设备异常告警信息，包括实时查看生产线的运行状况及产量信息，实现对工厂生产状况的实时监控。此外，工厂管理者也可以通过手机端远程查看生产状况，保证工厂的实时运行情况都被监控和管理。
除了生产信息获取，设备的异常监控也可以通过设备联网实现。联网之后，通过物联网技术手段，可以将设备的各项标准参数数据进行监控，超过标准范围的异常数据将被预警，管理者通过手机端获取异常预警通知，从而避免意外故障带来的生产损失。
目前，大多数工厂都选了IoT云平台来存储及处理设备数据，例如百度云针对物联网领域推出的天工物联网平台，就是一站式全托管的物联网云平台，实现设备数据的处理计算、存储以及可视化的展示与分析等。
而如果客户针对设备数据具有高度安全性保密性要求，也可以采取私有化部署的方式，进行数据的存储与管理。
三、终端化设备数据展示，实现工厂管理数字化
设备数据从PLC到网关，再从网关到云端，最后云端经过处理分析之后，再把数据展示到终端设备上，比如手机端、PC端、LED大屏等等。
当数据通过云平台的分析处理之后，我们通常可以获取工厂生产统计信息、生产效率信息以及工段或车间数据对比等工厂生产信息。
以生产统计为例，工厂管理者可以通过手机端的APP获取到生产效率统计信息，包括设备生产线的开机率、停机时长、停机次数等实时统计，从而判断工厂生产效率水平及影响生产效率的原因。
其次可以获取工厂产量统计信息，包括生产产量、良品率以及各个班组、产品规格等实时精确统计，保证生产计划的实时交付及工人考核的精确性。
目前，终端数据展示主要以手机端和PC端两种形式为主，在一些工厂的车间及生产线上，也会有生产看板大屏，工厂管理者既可以通过手机端进行实时查看工厂各项数据，也可以通过现场生产看板进行当前生产数据查看。说起智能工厂，人们总是将其与无人化工厂相联系，其实智能工厂并不一定是“黑灯工厂”，或者说，智能工厂也不应该仅仅是“黑灯工厂”。对于现在大部分存量工厂而言，如何变成智能工厂，其实就是要弄清楚对于存量工厂而言，其痛点是什么；或者说，什么方式可以帮助其智能化转型，并为其所用。在 科技 进化到一定阶段之前，存量工厂如何智能化？
那么，在探讨存量工厂智能化转型之前，我们首先要知道几个概念：物联网是什么？工业互联网又是什么？
简单来说，工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。
工业物联网是物联网（IoT）在工业场景的应用，可以打通工业“人机物法环测”六大要素。
产业互联网使产业链上下游互联互通。
工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能，构成针对工业的综合性技术。
对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。
阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中，ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况，完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传，并进行数据分析与管理。
总体来说，ALSI大连IoT解决方案有五大特点：
1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线，还是通用设备，都可以采用。
2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备，都可以统一入网进行全自动数据采集。
3接口完全开放，可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS，都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据，也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统，实现现场管理的智能化转型。
4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE，是世界知名的传感器研发生产企业，品质卓越，技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点；“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器，完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。
5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例，其成本仅为PLC的1/3，加装数采设备时不用停产，而且数采设备可以随时更换，或用于其它设备或产线，自由、方便、灵活。
对于存量工厂而言，一味地追求智能工厂建设不科学，而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情，在一定的 历史 时期，我们要考虑智能工厂的目的是什么，或者说，对于存量工厂来说，什么才是“智能工厂”，那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案，才是其智能化的切入点。
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