根据中国《关于深化“云联网+先迚制造业”収展工业云联网的指导意见》，工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造 人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化収展的新关业态和应用模式，是推迚制造强国和网络强国建设的重要基础。
由于工业资源的网络化、智能化是智能制造的本质特彾，可以说，工业云联网的建设与部署是构建 未来智能制造体系的兲键所在。架构上，工业云联网主要由网络、平台（即数据）、安全三大要素构成，其中网络是基础，是在人、产品、机器、车间、企业构建链接以及整合设计、研収、生产、服务等各环节的“血管循环系统”；安全体系是保障，包括设备安全、网络安全、控制安全、应用安全、 数据安全等方面，其目标既包括数据的保密，也包括设备的稳定可靠运行；而最为核心的是平台， 本质上工业云联网是构建基于海量数据采集、汇聚、分析的一个工业服务和运行控制体系。
作为工业云联网的核心，工业云联网平台在传统工业亐平台的软件工具共享、业务系统集成的基础 上，通过物联网、大数据、人工智能等技术，叠加制造能力开放、知识经验复用与开収者集聚的功 能，仍而大幅提升工业知识生产、传播、利用敁率，形成海量开放 APP 应用与工业用户之间相云促 迚、双向迭代的生态体系。
欢迎您分享文章，让更多有需要的人看到。《纽约时报》2012年2月13日撰文称，“移动互联网、大数据、智能制造这三个技术结合在一起，正在彻底颠覆我们的生活”。2015年中国有几个概念非常的热火，第一是大众创业、万众创新，第二是工业40，第三个是“互联网+”。
“互联网+”
“互联网+”这个巨大无比的概念里，包含“互联网+金融”、“互联网+零售”等等，而“互联网+制造”就是工业40。中国政府积极推进工业40工程，明确提出“制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合”。国务院提出的“互联网+”的本质是指产业互联网，与早期提出的两化融合，和现在提出的工业40不谋而合。“互联网+”是两化融合的升级版，将推动中国制造向中国创造转型。
中国发展“互联网+制造”具有三方面显著优势：首先，ICT产业领先，在移动通信领域，华为、中兴已经是全球领先的电信设备供应商，中国移动是TD-LTE标准的重要推动者之一，中国企业在该领域已经建立起自己的知识产权武器库。在应用端，中国移动互联企业也已取得全球领先地位；其次，市场前景广阔，2012年中国制造业增加值占全球制造业增加值的224%，居全球第一位，比排名第二的美国高5个百分点，是排名第三的日本的两倍多，而且中国的制造业中劳动密集型企业仍然占据很大份额，未来提升的空间很大；再次，政策支持，从中央到地方政府，已为制造业转型升级制定多项支持计划。2012年7月，国务院印发《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，将新一代信息技术、高端装备制造、新能源、新材料等七大产业列为国家重点发展的新兴产业，并把物联网、云计算单独列为重大专项工程。“中国制造2025”的出台，更将互联网和制造业的结合作为未来制造业发展的重要方向。
助推“互联网+中国制造”的三个基础分别是：软件一体化、创新生产硬件以及移动互联网。
移动互联网在中国扎根已有十五年的时间，移动互联网过去的所有的资源、资金都已经压在第三产业，所以我们称之为消费互联网。现在移动互联网来到工业、农业。按照马云的说法，互联网成为这个社会的底层基础设施，是水、电、煤和高速公路。那么，随着移动互联网对工业领域、农业领域的颠覆、侵袭，实际上整个移动互联网个人认为它进入深层次的再造，深层次的重新产生效率的一个阶段。这也就是我们中国政府提出“互联网+”的核心要义所在。
实际上在过去的15年当中，我本人不仅见证了自动化到互联网化，还洞察了万物互联所带来的技术变迁。以移动互联网为核心的工业制造业，它影响到整个中国的就业，因为在制造领域里，就业人员达8000万以上，它会影响到军事、国防，影响所有的产品生产、制造、流程、供应链，是对制造业中传统工业生产模式的彻底颠覆，称之为工业革命，是毫不为过的。
看世界工业的演进史会发现，工业革命是经济史上的“奇点”，它推动了一系列的政治、军事、经济和社会变革。工业革命在放大人类力量的过程中形成了一些重要特点，第一次工业革命以蒸汽机与大机械结合为代表，生产效率大幅提高，生产引领消费，延续时间86年；第二次工业革命以内燃机与电气结合为代表，物动人不动，生产线将产品随时送到工作台，工人站定岗位，每人完成单一任务，以“一对多”规模生产，延续时间99年；第三次工业革命以自动化与网络化结合为代表，人动物也动，灵活生产“一对一”产品，到现在已经44年，大概还会延续10到20年。
第四次工业革命以2013年德国汉诺威为起始，基于信息物理融合系统的智能制造诞生。此次新一轮全球工业革命实际上是工业和互联网融合。
美国提出了工业互联网标准，希望关注设备互联、数据分析、以及数据基础上对业务的洞察，他们对传统工业互联网互联互通，其关注点在大数据和云计算。德国提出工业40，拥有强大的机械制造技术，嵌入式以及控制设备的先进设备和能力，德国很关注生产过程智能化和虚拟化的深刻改变。
可以看到，美国工业互联网和德国工业40，实施路径和逻辑相反，但是目标一致。美国是以GE、IBM这些公司为支持，侧重于从软件出发打通硬件；德国是以西门子、库卡、SAP这些公司为主导，希望可以从硬件打通到软件。无论从软到硬，还是从硬到软，两者的目标是一致的，就是实现智能制造，实现移动互联网和工业的融合。
德国政府所定义的德国工业40，由一个信息，一个网络，四大主题、三项集成、八项计划组成的框架结构。德国推出工业40，目的在于重新引导全球制造业潮流、引导第四次工业革命。谁主导了这场工业革命，谁可以制订标准，就可以成为这个革命的王者，可以挽救欧盟的衰落，也可以使德国重新成为世界的霸主。
工业40带来的三大红利领域
第一类，智能工厂。也分为两小类：一是传统的工厂转型成智能工厂；二是一出生就是智能工厂的。
第二类，技术解决方案公司。为制造业提供智能工厂、顶层设计、转型路径图、软硬件一体化设施的“工业40”解决方案公司，总集成商。在“工业40”解决方案里，包括软件、硬件。软件有工业物联网、工业网络安全、工业大数据、云计算平台、MES系统、虚拟现实，人工智能，支持工作的自动化等。硬件有机器人（包括高端的零部件）、传感器、RFID、3D打印，机器视觉，智能物流，也是AGV，PLC，数据采集器，工业交换机等。
实际上中国有400万传统的制造业企业，在未来10年，甚至20年的时间，他们都会逐渐地分步骤地转型成“工业40”工厂。那么，这里就面临一个巨大的市场。
第三类，为中国的制造业转型成“工业40”过程当中的九大技术供应商，包括工业物联网，工业网络安全，工业大数据，云计算平台等等。
工业40的两大目标：智能制造&智能工厂
第一个目标是智能制造，第二个是智能工厂。过去智能制造商有几种说法：第一数字化制造，第二智慧制造，这些表述都不准确。工信部和中国工程院把中国版的工业40的核心目标定义为智能制造，这个词表述非常准确。由智能制造再延伸到具体的工厂而言，就是智能工厂。
智能制造是工业40的核心，作为广义概念，智能制造包含五个方面，实现这五个方面的智能化之后，才可以实现大的智能制造的概念。
智能制造是一个巨系统，工业40就意味着超复杂的巨系统正在形成，车间里面的机器如同智能手机，通过更新 *** 作系统实现功能升级，通过工业APP实现各种功能，通过API不断拓展制造生态系统。
所有的机器、产品、零部件、人员、原材料、所有的研发工具、测试验证平台、虚拟产品和工厂，所有的产品管理、生产管理、运营管理流程，所有的研发、生产、管理、销售员工，各级供应商以及成千上万的客户，都将是这一个系统的重要组成部分，一个基于云端、管道、端到端的信息复杂的体系正在形成。在这里面，车间的机器就像智能手机一样，整个 *** 作会形成一个巨大无比的巨系统。
在智能工厂，德国人希望实现两个概念目标。第一个是机器生产机器，或者说自己生产自己。第二个就是无人工厂，或者是黑灯工厂，或百分百全智能工厂，人与智能机器并存。智能工厂是现代工厂发展的新阶段，是在数字化基础上，利用物联网技术和设备监控技术，来加强信息和服务。
智能工厂有三大特征：第一个特征是信息基础设施高度互联，包括生产设备、机器人、 *** 作人员、物料和成品；第二是制造过程数据具备实时性，生产数据具有平稳的节拍和到达流，数据的存储与处理也具有实时性；第三是可以利用存储的数据从事数据挖掘分析，有自学习功能，还可以改善不优化制造工艺过程。
智能工厂的发展趋势是从柔性化到敏捷化到智能化再到信息化。
工业40的五个特点
互联
互联工业40的核心是连接，当然今天移动互联网的整个世界核心在连接，就像百度一样，在连接人和信息，就像腾讯一样，连接人和人。工业40要把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地联系在一起。
数据
当传感器无处不在，智能设备无处不在，智能终端无处不在，连接无处不在，必然的结果就是数据无处不在。这些数据包括产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营数据、管理数据、销售数据、消费者数据等等。
马云说过，阿里巴巴本质上是一家数据公司，雷军也讲过，小米本质是一家数据公司，从IT到DT，未来整个社会变成大数据的社会。
从工业30到工业40，我提出一个自己的观点，实际上从模具到数据，30的工业是以模具为核心，40的工业是以数据为基础，所有的工厂都会变成数据工厂。
集成
集成是工业40的关键词，也是中国推动两化融合的关键词，工业40将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络。
通过这个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器、以及服务于服务之间，能够形成一个互联，从而实现横向、纵向和端到端的高度集成。
创新
工业40的实施过程是制造业创新发展的过程，制造技术、产品、模式、业态、组织等方面的创新，将会层出不穷，从技术创新到产品创新，到模式创新，再到液态创新，最后到组织创新。
转型
对于中国的传统制造业而言，转型实际上是从传统的工厂，从20、30的工厂转型到40的工厂，整个生产形态上，从大规模生产，转向个性化定制。阿里巴巴在三年前就提出，整个制造业的生产流程，从B2B、B2C，转成C2B。他们很敏锐地看到了这样的一个方向，整个生产的过程更加柔性化、个性化、定制化。这是工业40一个非常重要的特征。
工业40是从生产型制造转型成服务型制造。未来生产和服务的界限会更加模糊，按照德国工业40整个框架来说，未来的工厂有可能从集中式生产转成分布式生产。3D打印会快速使用，未来工厂的概念，可能是一个全新的概念，不是我们今天所看到的，有几百人、几千人和设备。未来的工厂可能在客户的客厅，通过3D打印来完成，有可能每一个客户的客厅都是一个生产的车间。
举一个例子，过去生产一台电饭煲，可能在中国的广东生产，然后运到非洲送给客户。但是在未来，工业40时代，这个广东的电饭煲公司只需要电脑设计图纸，传到非洲客户的电脑，客户就可以通过客厅的3D打印机把这台电饭煲打印出来，就意味着客厅已经成为生产车间，所以未来工厂的概念是需要刷新我们的想象的。
工业40是从过去要素驱动向未来的创新驱动。过去是基于人口红利，是基于整个生产的大规模化、定制化，基于汇率低估，破坏环境所导致的要素驱动。未来工业40时代，整个生产制造业向40工厂转型、向创新驱动，科技的含量会变的越来越多，工厂人数在急剧减少，过去蓝领工人会转向黑领工人，是由电脑 *** 作人员在 *** 作整个机器，车间里面会大量使用低成本自动化装备，启用工业机器人，生产过程当中机器可以实现德国40所定义的自己生产自己，机器生产机器。
中国制造2025
由中国政府在2015年初提出，将信息技术与制造技术深度融合的数字化、智能化制造作为今后发展主线，以未来十年为发展周期，目标是驱动制造业转型升级，推动中国由制造业大国向制造业强国转型。
从本质上看，工业互联网是数据流、硬件、软件和智能的交互，由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生智能信息供决策者进行实时判断处理。从工作流程上来看，工业互联网通过三个步骤实现其效能：工业数据的获取、工业数据的分析、调度执行，分别对应于物联网、云计算和大数据、专网通信，这是工业互联网的关键元素。
在我国当前阶段，工业互联网具体表现为将互联网作为当前信息化的核心，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，推动两化融合深度发展。我们认为，工业互联网是2015年政府工作报告中提出的互联网+行动计划的关键部分，即互联网+工业。而中国制造2025也为后续产业升级指明了方向。在人类的发展史上，经历了两次技术的飞跃，分别是工业革命、计算机与互联网革命，我们认为，第三次技术的飞跃将是工业互联网革命。
工业革命：18世纪蒸汽机的发明，开创了以机器代替手工劳动的工业革命时代。工业革命在推进的过程中，分别出现了蒸汽机、内燃机，然后是电报电话和电力。
计算机与互联网革命：1947年，第一款点接触晶体管在贝尔实验室研制成功，标志着计算机与互联网革命的到来。1986年，思科推出第一款多协议路由器产品，市场需求强烈，有力的推动万维网的发展。1981年8月只有不到300台电脑可以连接到互联网，而今天连接互联网的设备则以数十亿计，信息传输的速度和数量大幅增长。然而，目前互联网在工业领域的渗透率还比较低。
工业互联网革命：经过工业革命的发展，大型机器在工业生产中得到了广泛的应用，促进了社会进步和经济大发展。但是机器的性能还没有完全发挥，系统性的效率低下问题比较严重。于是，在过去的十年中，部分企业开始逐步将互联网技术应用到工业生产，发展开放的工业计算机和通信系统。工业互联网将有助于工业系统各层面更好的运转，通过优化检查、维护和修理过程，资产的可靠性和运行的效率得以提高。
在2018年底，曾经构思了系列文章从自动化理论看工业互联网，原计划写三部分内容：介绍自动化理论在日常生活中的应用（以第五项修炼介绍）、自动化理论在供应链管理中的应用、自动化理论在物联网中的应用。
但于2019年初加入SAP后，一直忙于学习SAP丰富的知识，这系列的文章就中断了，但一直还是想写一写我是如何利用自动化理论学物联网的。
自动化理论中，最重要的就是闭环控制，大部分内容讨论的是通过闭环控制，实现自动控制系统的稳定性。看一下闭环控制原理：
在这个图中，被控对象是控制目标。而控制器、执行器和传感器都是为了实现被控对象能够达到控制目标。因而自动化原理中最核心的是 控制器 、 执行器 和 传感器 。
在拿一张物联网的架构图，我学习物联网的时候，最早用的是IBM的一张原理图：
这张图中，物联网的架构中，包括感知与识别， 控制与管理，模型与分析。
其中感知与识别对应着 传感器 ，控制与管理对应着 执行器 ，模型与分析对应着 控制器 。
物联网的架构完全可以对应上控制原理的基本架构。
物联网的架构与自动控制原理有很多相似之处，但物联网相对于自动化设备要复杂：
1、早期自动化应用于设备处传感器、控制器、执行器都是控制单一设备，不需要识别被控设备。但是物联网系统管理的设备多，对设备管理时，需要识别设备，因而物联网需要有识别功能，可以是通过ID识别，也可以通过IP识别。
2、早期自动化都是本地执行有了DCS之后，才有集中管理，分散控制的，所以控制器相对简单。但是物联网需要将信息集中处理，大大增加了复杂度：需要网络支持，需要人工智能技术来实现控制功能，考虑多个设备之间的联动关系。所以物联网相对于自动化原理，复杂性大部分体现在控制器上。现在集中讨论的大数据、智能分析、人工智能、机器学习，通讯协议、通讯网络，所有的目标都是为了实现控制器的功能。
3、物联网在控制器人工智能、大数据分析等应用还不完善，可以直接控制设备非常少，现在物联网的执行器，还是通过事件触发，交由人来处理。因而物联网通过事件驱动的模式会比较普遍：如果未发生异常，不需要人来处理，发生异常会抛事件来让人处理。随着智能技术的发展控制器完善，执行器将越来越多的自动处理。
以上分享的自动化原理，都是早期控制单个设备的原理。自动化应用也在不断完善。比如发展出DCS系统：集散控制系统。其原理是集中管理，分散控制。
设备的控制，还是通过控制回路实现；但对控制设备的管理则集中到中控室，控制回路中的传感器信息上传到中控室，集中监控；对设备控制参数，也可以通过中控室来控制。
可以简单理解为： DCS系统是一个企业内使用的物联网简单系统 。如果将DCS管理的设备实现跨企业的集中管理，同时利用数据实现智能化，就是物联网系统。
在2013年参观陕鼓集团时，他们演示的旋转控制设备远程监控系统，是非常典型的物联网应用，陕鼓的这套系统，就是借鉴了DCS原理实现的。
本文是从自动控制原理看工业互联网系列的第六篇。
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