软件集成是工业物联网的关键

专家描述了用于工业物联网的标准软件栈可以集成到现代自动化系统中的方式。

在大型工业系统中，集成是一项越来越大的挑战。过去，工业系统集成主要集中在设备，网络和其他硬件物理层。大多数情况下，软件已配置并包含在特定设备中。

利用工业物联网及其无处不在的网络连接和虚拟化，系统集成挑战现在包括在物理层上运行的软件。

DDS是一种工业物联网连接标准，专门解决工业系统中不断增长的软件集成挑战。例如，DDS用于石油钻井平台自动化平台。这些平台的开发旨在通过集成钻机上的所有子系统并使用软件来驱动钻井过程，从而大大简化钻井过程。

自动化平台需要在控制和流程级别上增加分布式软件。一旦技术人员监控并控制了钻机上的泥浆泵子系统，并与运行其他子系统（如钻头）的其他技术人员协调。使用自动化平台，有一些计算节点运行管理两个子系统的软件应用程序。

这些应用程序需要以安全且可扩展的方式在数十个到数百个软件应用程序之间以高速率共享数据。这就是使用DDS（工业互联网联盟（IIC）建议的核心IIoT连接标准之一）已证明其价值的地方。
OPC UA是工业自动化中用于解决器件集成挑战的另一种IIC核心连接标准。OPC UA简化了需要在制造系统中连接的设备和控制器的配置。它还提供有助于解决应用程序和设备之间语义互 *** 作性的信息模型（如机床的MTConnext）。

未来的过程控制，楼宇自动化，石油钻井平台自动化等工业自动化系统将集成在软件和设备级别。集成DDS和OPC UA以支持这些需求是有意义的。

一种集成方法是基于对象管理组的标准使用OPC UA-DDS网关。DDS扮演核心总线的角色，简化了分布式软件应用程序的集成以及它们之间的数据和服务调用共享。

OPC UA设备和应用程序使用新标准化的OPC UA-DDS网关桥接到DDS数据总线。通过这种方法，可以在软件和设备级别集成具有OPC UA设备和应用程序的软件密集型工业自动化系统。

将来，通过将OPC UA的客户端 、服务器模型和域信息模型与DDS经过验证的发布与技术相结合，可以使用更紧密的集成，将DDS和OPC UA结合在一起。这种方法在DDS和OPC UA之上提供了一个API层，以更好地解决集成挑战。

它将扩展到数千个节点，消除对服务器的依赖，提供灵活的物理层实现并实现细粒度的安全性。

这两种集成方法中哪一种对特定的工业系统有意义取决于用例和整体系统要求。实际上，这两种方法可以根据需要在同一系统中使用。无论如何，将DDS的软件集成强度与OPC UA的设备集成强度相结合是一条充满希望的前进道路。

大力发展工业物联网能够解决国家目前实业信息调度所需要面临的种种问题，对于企业发展，国家经济发展都有着不可忽视的意义。工业物联网的产生意味着将工业圈往生态圈靠拢，因此，虽然成本高、耗时多、物联网仍然在蓬勃发展。

6月29日，由南京市人民政府与未来论坛共同主办，中国国际贸易促进委员会南京市分会、南京经济技术开发区管理委员会、南京市国际商会承办的 “2019未来论坛·南京峰会”正式 开幕，本次峰会的主题为 “同行･共创” 。

在开幕式上，南京市人民政府副市长胡洪，红杉资本中国基金合伙人、未来论坛理事周逵作为主办方代表分别对所有参会嘉宾表达了欢迎与感谢。南京经济技术开发区管委会副主任沈吟龙对人工智能产业新地标“中国(南京)智谷”的打造作出重点介绍。

在随后的大会主旨演讲环节上，浙江大学求是特聘教授、浙江大学医学院附属第一医院双聘教授、浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任 孔德兴 ，元禾华创投委会主席、未来论坛理事 陈大同 ，英国帝国理工学院教授、中国人工智能产业创新联盟专业委员会主任委员及鲲云 科技 联合创始人及首席科学家、英国计算机学会（BCS）会士、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会（IEEE）会士 陆永青 ，地平线创始人兼CEO、未来论坛青年理事 余凯 ，为与会者带来了海内外最前沿的科研信息及成果转化经验。

在上午的论坛上，行业优秀的企业家、科学家与投资人围绕 工业物联网 、 中国芯片 两大热点 科技 领域主题进行了演讲和创新对话。

智能制造是振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口。我国近年来相继推出一系列智能制造的战略规划，通过工业物联网实现数字化、网络化，能够提升企业的生产效率和产品附加值，缓解生产成本。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 在“工业互联网技术及其在热电生产智能化中的应用”的主题演讲里带来了在工业互联网时代，关于热电产业化的观点。他认为我国工业主要有两大问题：

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛

工业互联网平台出现能够解决上述问题，它对离散制造业来讲重点在于智能化的管理，对流程制造业重点在于工艺的控制。其在工业企业运用中主要有三个场景， 第一是在生产中运用，第二是对企业的数据进行管理和决策优化，第三是实现全产业链的资源优化配置与协同 。夏建涛以热能生产行业为例，分享了工业互联网在产业里如何使用及使用的效果。同时他还提到“海量数据+智能算法+超级算力”会产生超越人智力的智能化系统，将深刻改变人类 社会 。

会后，亿欧新制造频道与夏建涛进行了交流，他表示目前的工业互联网最终是要落实到具体的应用场景，企业采购任何一个设备或是系统，他需要计算投入产出比，需要能够切实地解决现有的问题，“一个工业互联网平台，或者一种技术能否说服客户，取决于你是否能为客户提供切实可计算的价值。”

玄羽 科技 董事长李鸿峰 在主题演讲“AI赋能3C制造”分享了在3C行业的智能制造。玄羽 科技 选择3C制造作为智能制造的一个切入点，是因为看到了3C制造在今天已经面临着 三大困境 ：

玄羽 科技 董事长李鸿峰

当一个产业面临这些困境的时候，就必须考虑通过技术创新和成本优化进行转型升级，这就催生了他们对智能化制造的需求。3C制造行业的特点一是 高度 离散 ，二是 迭代非常快 ，这样的行业优势在于：通过 科技 手段能带来效率提升的价值空间很大。劣势在于：由于其太离散，改造的过程十分困难。在这一背景下，玄羽 科技 最开始选择的路径是以头部企业为主，它的特点是产线基础比较好，理念比较强，可以带动整个行业。

他表示 智能制造 并非是自动化，而是智能化 。在今天的技术上，智能制造一定是算法和算力的结合，通过数据和算法的方式，切入到智能制造，并且带来巨大的价值。

慧联无限首席科学家胡昱 在主题演讲“让产业动能更强劲——数字化产业园区20”中主要分享了工业物联网的工作场景之一“数字化产业园区”的具体应用。

慧联无限首席科学家胡昱

“数字化产业园区”的价值在于利用LPWAN技术帮助园区内管理者提高管理水平和对园区入驻企业提升服务质量，他详细介绍了智慧园区解决方案的架构、平台的概述以及在实际案例中利用数字化运营的方法，并分别概述了解决了来自园区不同角色的痛点问题，希望最终打造一个构建结合园区的开发商、运营商，地方政府还有行业协会综合的融合平台。

工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。协合新能源集团执行董事兼CTO、未来论坛青创联盟成员尚笠尚笠作为对话环节的主持人与各位企业领袖、科学家针对发展工业物联网，难度究竟在哪里？即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革？从工业自动化向工业智能化升级，产业和企业如何把握新机遇等问题展开了讨论。

科技 创新对话——工业物联网:“智造”升级

慧联无限首席科学家胡昱 认为工业物联网在中国会不断往前走，但是在这个过程中，有一些定数会被打破，包括我们的工业。他认为工业物联网的IT和OT的融合还需从组织架构和战略两方面来进行。另外，从工业物联网技术创新角度看，他认为传感器创新非常重要。

清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师李丹 认为，现在工业物联网从概念到落地，已经在是在缓慢增长的阶段，后面会越来越好。这是因为技术上是成熟的，产业的需求也在。另外，他认为IT和OT的结合，本身就会催生出新的技术创新的机会。

玄羽 科技 董事长李鸿峰 认为工业物联网要有一个循序渐进的客观规律。工业物联网IT和OT的融合，就是两化的融合。这种融合依托的是“彼此理解”的融合，信息化的人一定要了解工业上的东西，工业人一定了解信息化的东西，在实际的项目上进行打磨、成长，这样才能在将来真正意义上增加两化人才。他认为工业物联网创新，数据是基础，没有数据就没有依托了，数据从量变到质变，就会衍生出应用的创新。

毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚 认为工业物联网的应用现在不仅仅是一个概念的问题。怎么把概念落为实处？一是要从需求导向；二是战略驱动；三是企业本身的能力建设；四是必须要场景切入；五是生态系统协同的能力。从工业互联网行业发展来讲，要有标准：一是工业互联网接口开放的标准；二是融合后的IT架构的标准。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 认为工业物联网只有正向、增强性的循环，这个产业才能真正落地。工业物联网要IT、OT深度在一起，认为云+端的创新，对工业物联网技术创新非常重要。

启明创投合伙人叶冠泰 认为，促进工业互联网的发展，非常必要的一点是IT和OT的紧密结合，但更为重要的关键点是缩短打通整个行业的利益链条。

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工业互联网的前世今生：初探工业互联网

目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

包括工业互联网在内，一切产品和服务要想取得好的发展，要么可以降低成本，要么能提升效率，要么能带来极致用户体验!我们不妨从这三个角度看看哪里是工业物联网的瓶颈:
首先是成本，从部分to c 的产品来看，比如智能手表，可以记录步数，可以测量心率不用我们跑去专门买特定的设备，不用我们跑去找专门的厂商，所以客观上起到了降本的作用，但是在to b产品中，这个作用还感受不太明显，因为这时候研发/采购这样的物联网设备本身就是一项超级大的成本支出，但是因为之前没有应用过，他能否带来效益/带来多大的效益都是未知数，我认为这是制约物联网进一步铺开的重大阻碍之一;
其次是效率，同成本分析类似，to c的产品应用相对简单，通过说明书甚至在没有说明书的指导下我们也能轻易的上手，但是to b 产品不同，他们非常的庞大和复杂，需要经过专业和长时间的培训才能掌握，有时候甚至需要招聘专门的特定人才，从这个角度而言，他上车的效率其实并不高;而到了使用环节。因为实际业务运行过程中会面临各种条件的变化和挑战，这极其考验工业互联网产品的算法的柔性适应和匹配能力，像很多大型制造业引入了mes系统，做的好确实效益不错，但是也有搞的一团糟的情况;
最后说用户体验。我觉得现在只能说一般，to c的产品其实 *** 作上手非常容易，但是他的 *** 作界面非常的简单和狭小，注定了没法进行更为复杂深度的 *** 作控制;而to b的大型产品中，又因为他产品功能和涉及技术里面的复杂性，让他变得不那么容易 *** 作，或者说这里面其实设计了自动化技术已经很少需要人为的去 *** 作。
严格来说to c产品并不属于工业领域，但是不妨碍我们一同来类比讨论，通过上访论述，我的观点是工业物联网的瓶颈在于成本太高，需要前期带着不确定性效果的情况下就要投入巨资!这无论从心里层面还是实际层面都会对企业造成很大的阻力。

2016年大家的焦点都放在工业40，智能制造，中国已跻身世界制造大国，供给侧改革，两化融合是目前工业遇到的最大瓶颈。但毫无疑问，在工业化的进程中，必然要经历经济发展、资源利用和环境保护之间的失衡，德国从90年代起的一系列节能政策和节能技术的不断发展，已经形成较为成熟和健康的工业40发展模式。
对以工业为核心生产力的中国来说，能源消耗、污染排放的严重后果近几年已不断凸显，单位产品能耗高于世界先进水平，单位产值造成的污染更是远超发达国家。节能减排作为长期目标，必须要做到可持续改善，从根源上提升制造水平。在过去的2015-2016年，工业物联网正在飞速发展，从小型制造企业到国际制造巨头，都依靠工业物联网逐渐蜕变，这不仅仅是“制造业+互联网”的体现，是人们开始掌控生产制造，不再只关注产出，一步步从关注“数量”过渡到关注“质量”。
中国的能源现状导致煤炭成为工业黑金，在能源消费结构中占比巨大。煤改油、煤改电也非常考验国内的制造工艺，更多的企业开始关注节能技术，通过互联网的手段进行科学管理，优化能源配置，迈开工业节能的第一步。
节能减排边际难度高，企业何去何从
过去的几年里，国内响应节能减排的企业大多是从“减排”下手，一方面不影响自己的生产进度控制成本，一方面可以自由的周旋于政府监督部门之间。节能减排如果不能让企业看到转化成果，只是一味的减产降排，那么最终也只能是一场“闹剧”。随着新方案的发布，工业节能的大风向已走向明朗，会有更多的政策和投资助推节能技术及节能产品的落地。
相较于世界其他国家，国内物联网技术起步较早，发展速度快，目前已经是国际物联网标准研究组的重要一员。物联网技术相比于传统的节能减排技术，具有泛在感知、数据采集精准灵活、可实时监控、预警模型、数据分析等优势。工业物联网的出现为企业变革带来了非常有利的机遇，从传统能源消耗的“减排”中脱身而出，利用虚拟网络技术完成产业整合、制造升级。不仅可以帮助企业实现效益和节能的双重改善，而且是未来市场竞争的有利先机条件。
工业物联网如何助推工业节能
对于信息和数据的运用是企业进步价值的最好体现：
1节能减排工作中对资源的循环利用提出了很高的要求，制造企业可以通过传感设备获取生产环节的所有详细信息，包括排放物的污染指数、去向、处理结果等。平台管理和配置流程合理分配资源投入，通过反馈的数据进行调整，通过与节能技术的结合科学的管理制造生产的全过程。
2精细化管理生产消耗及产出，通过工业物网系统我们可以实时监控所有设备的工作数据，包括电流、电压、功耗、状态。通过数据差异识别主要能耗设备，针对性的进行节能改造，对比改造前后的数据评估节能改造效果。
3高效能源管理：16年智物联帮很多企业实现了合同能源管理，在顺应企业向“互联网+”管理模式转变，工业物联网无疑成为了企业的最佳选择。通过“数字化管理平台”不仅可以综合管理生产中各个环节的协同，提高生产效率;而且准确掌握生产资源数据、市场使用数据、租赁数据等等，使能源管理成为有机的整体，提升企业受益。
4工业物联网与节能减排的有机结合将是未来十年的巨大机会，我们期待在“中国制造2025”目标指引下，通过物联网应用帮助中国工业实现真正的节能提效。
工业物联网任重而道远
就制造业而言，16年我们服务的很多企业问题都聚焦在工厂生产，设备使用效率低，工艺和制造成本之间矛盾巨大。随着工业化和信息化的深度融合，我们可以借助工业物联网平台，收集和分析生产能耗信息、识别问题、合理调度管理和改善生产效能低下环节，实现对生产的科学管理。
在这个过程中，我们还需要不断的探索新的应用，解决工业生产中的实际问题，让企业从节能改造中整体受益。
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