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1 工业互联网和工业 大数据标准思考 魏凯 中国信息通信研究院技术不标准研究所 数据中心联盟大数据发展促进委员会 工业互联网产业联盟工业大数据特设组

2 提纲 一 工业互联网研究进展 二 工业互联网与工业大数据 三 工业大数据标准推进思路

3 工业互联网 : 两个 IT 的融合, 第二次 IT 革命 Information Technologies Industrial Technologies + 摩尔定律, 云 大 移 物 智 2030 年工业互联网在全球将达到 15 万亿美元的经济价值 (GE 预测 )

4 工业互联网推动全球工业变革 目标 质量 效率 效益 创新 绿色 特征 外在 : 个性化定制 智能化生产 网络化协同 服务化延伸 内在 : 信息深度自感知 智慧优化自决策 精准控制自执行 战略方向 技术基础 智能制造 工业互联网 (/ 工业物联网 / 工业 CPS) + 智能化装备 + 新材料 + 新工艺 + 战略计划 德国工业 4.0 美国先进制造 / 工业互联网 中国制造 2025/ 互联网 +/ 两化深度融合

5 工业互联网内涵 : 既是基础设施, 也是应用和产业生态 工厂外网络 / 全球互联网络 工厂内网络 IT 网络 OT 网络 智能化生产个性化定制 云计算 服务化延伸网络化协同 云计算 / 边缘计算 端到端数据流动 工业互联网是互联网和新一代信息技术与全球工业系统全方位深度融合集成所形成的产业和应用生态, 是工业智能化发展的关键综合信息基础设施 工业互联网是网络, 实现机器 物品 控制系统 信息系统 人之间的泛在联接 工业互联网是平台, 通过工业云和工业大数据实现海量工业数据的集成 处理与分析 工业互联网是新模式新业态, 实现智能化生产 网络化协同 个性化定制和服务化延伸

6 工业互联网的网络层 : 水平整合, 形成 细腰 互联网协议 Energy & Utilities 工业互联网的愿景 Healthcare Manufactur ing Applications, Analytics and others Transportat ion Distributed Data Management & Interoperability 实现互联互通 Connectivity Framework Connectivity Transport Connectivit y Core Standards Connectivity Core Standards: {TCP,UDP}/IP

7 工业互联网网络协议栈 分布式数据管理不互操作 (DDMI) 框架 Framework DDS OPC- UA Web Servic es 传输 Transport DDS- RTPS UDP, TCP CoAP UDP OPC-UA Binary TCP, UDP MQTT TCP HTTP 网络 Network IP 链路 Link 物理 Physical TSN /Ether net (802.1, 802.3) Wirele ss PAN ( ) Wirele ss LAN ( Wi- Fi) Wireles s 2G/3G/ LTE (3GPP) Wirele ss Wide Area ( )

8 基于全面互联而形成数据驱动的智能化变革 虚拟仿真预测性运维 智能化生产 智能控制 智能管理良率诊断 设计协作 网络化协同 供应协作 制造协作 个性化定制服务化延伸 B2C 定制 B2B 定制 智能服务 能数据智 基于数据自执行 跨设备 跨系统 跨企业数据共享 基于大数据建模与智能分析 数据采集数据连接与传输数据存储与计算 网络互联 端管云 智能机器机器人产品 厂内厂外互联 IT/OT 互联 工厂内云工厂外云 工业基础 先进材料 先进工艺 行业经验 / 知识 / 技能 其它技术基础

9 我们理解的工业互联网总体架构 三大智能化闭环 : 智能生产控制 智能运营决策优化 消费需求与生产制造精确对接 总体架构 产业视角 智能化生产企业内 网络 应用支撑 标识解析 网络互联 用户 ( 消费者 / 企业用户 ) 网络化协同企业 - 企业 产业数据采集交换 应用 数据 数据集成处理 物理系统 个性化定制企业 - 用户 车间 / 工厂 / 企业运营决策优化 产业建模 仿真与分析 生产反馈控制 互联网视角 服务化延伸企业 - 产品 安全 应用安全 数据安全 控制安全 设备安全 网络安全 数据 : 本质是数据智能在工业中的全周期应用, 包括 采集交换 - 集成处理 - 建模分析 - 决策不控制, 形成优化闭环, 驱劢工业智能化 网络 : 本质是实现数据智能的网络基础, 包括网络互联 标识解析 应用支撑三大体系 安全 : 本质是工业 / 产业互联网各个领域和环节的安全保障, 包括设备安全 控制安全 网络安全 应用安全等

10 与美国在工业互联网研究方面的合作 工业互联网联盟成员涵盖 251 家,10 类主体 我国 11 个单位 : 信通院 华为 联通 电信 海尔 沈自所 东土科技 北京威派格 电子四院 GE 中国 北京普奥云 构建参考架构, 统筹引领创新 产业化与应用 搭建测试床, 推动技术测试 已通过 14 个测试床项目 GE 主导的高速工业网络 Bosch 主导的智能工具跟踪追溯等 建立案例库, 推广应用经验 汇集 29 个业界最佳实践 GE 的 先进制造和现场服务 ENT 的 数据管理 等 形成标准化议案, 推动建立标准 IIC 针对标准空白向标准化组织提案 发布了针对 ISO-WG10 物联网参考架构标准 的修改议案, 提出 22 条修改建议

11 提纲 一 工业互联网研究进展 二 工业互联网与工业大数据 三 工业大数据标准推进思路

12 工业互联网, 不只是连接, 更重要的是数据 持续改进的闭环 智能应用 个性化定制 协同化组织 智能化生产 服务化制造 融合分析 工业数据平台采集交换 集成处理 建模分析 决策控制 多源数据 传感器数据机器运行数据工厂管理数据企业经营数据

13 工业大数据 : 建立物理世界的数据镜像和数据智能 大数据在制造业中的应用场景 实时工厂性 实时计划排产 实时供应链 产品质量和 决策与控制应用 ( 支撑工业互联网各个环节应用 ) 智能化生产 虚拟仿真 资产优化 仿真测试 协同化组织 设计协作 协同制造 个性化定制 柔性制造 供需匘配 进行分析预测 ) 运营分管理分析析 服务化制造 智能服务 远程维修 数据建模与分析 ( 在数字空间对工业系统 流程分析 市场分析 需求模式分析 实时资产管理 设施和能源 数据集成与处理 ( 实现工业系统与数据对象关联, 打通数 产品 工艺 产线字与物理世界供应 ) 管理 营销 数据库 数据库 数据库 链数据库 数据库 数据库 没有应用 4 其他 2 来源 :SCM 和 MESA: 影响制造业的革命性技术,2015 年 2 月 %, n=166 设备数据 数据采集与交换 ( 实现工业各环节数据的交换与互操作 ) 产品数据 流程数据 管理数据 物理系统 ( 数据来源 ) 外部数据

14 工业数据应用现状与总体趋势 数据集成高级分析形成闭环 企业级 CA D SC M ER P ME S CR M 营销 PL M 没有将跨环节数据 OT 数据集成没有形成基于数据的策略生成机制没有形成自劢下发策略的闭环 车间级 HMI: 人工监看应用服务器 : 设定控制策略 HMI 应用服务器 数据网关历叱数据库 工作站 历叱数据库 : 存储生产线实时数据工作站 : 工程师手劢调整参数 现场级 HMI: 人工监看 PLC: 预先设定的策略控制 H M I PLC H M I PLC 局部非实时数据采集静态的控制策略依赖人工调整没有形成自劢闭环 执行器 传感器 执行器 传感器

15 提纲 一 工业互联网研究进展 二 工业互联网与工业大数据 三 工业大数据标准推进思路

16 工业互联网标准体系框架

17 工业互联网重点标准化领域和方向 总体性标准 主要规范工业互联网的总体 性 通用性 指导性标准 包 括术语定义 通用需求 体系 架构 测试不评估 管理 导 则 网络增强演进等标准 基础共性标准 包括网络互联标准 标 识解析标准 平台不支撑 标准 工业互联网数据标 准 安全标准 应用标准 包括支持智能化生产标准 个性化定制标准 网络化协同标准 服务化转型标准 应用标准应在总体标准和基础共性标准基础上, 制定通用性应用标准和针对丌同行业 丌同应用场景标准 工业互联网标准体系

18 工业大数据标准体系的思考 1. 工业互联网数据交换标准 2. 工业互联网数据分析标准 3. 工业互联网数据管理标准 主要规范设备 产品等终端节点及各种工业系统 ( 包括工业控制系统 工业 IT 系统 工业互联网平台 工业互联网应用 ) 之间, 以及丌同工业系统之间数据交换体系架构 互操作 性能等标准 主要规范工业互联网数据分析的流程及方法, 为工业互联网数据分析及其实施提供指导, 包括一般数据分析流程及典型场景下数据分析可以使用的工具等标准 主要规范工业互联网数据的存储结构 数据字典 元数据 数据质量要求 数据生命周期管理要求等, 包括基于云平台的工业互联网数据管理标准及传统架构下的工业互联网数据管理标准 4. 工业互联网数据建模标准 主要规范物理实体 ( 在制品 设备 产线 产品等 ) 在网络空间中的映像及相互关系, 包括静态属性数据描述, 运行状态等劢态数据描述, 以及物理实体之间相互作用及激励关系的规则描述等 5. 工业互联网大数据服务标准 主要规范工业互联网平台运用大数据能力对外提供的服务, 包括大数据存储服务 大数据分析服务 大数据可视化服务 数据建模及数据开放等标准 6. 工业互联网大数据评估评测标准 主要规范工业大数据中的数据库 数据管理平台 数据分析平台等产品的性能 功能和安全性指标, 以及相关的评测方法, 为指导技术研发和系统建设提供依据

19 数据大数据平台 - 架构与需求 Streaming Data Sources 工业大数据平台 Apps Analytics DB IOT Data Sources Fog Nodes CEP Streamin g Analytics HDFS Gatew ay Streaming Data Sources No SQL

20 大数据平台的功能需求 基础能力 - 功能指标 运维管理可用性功能兼容性安全多租户扩展性 自劢化部署资源监控作业监控集群操作故障管理日志管理配置管理权限管理用户管理无宕机升级 Namenode 主节点失效恢复 Namenode 备节点失效恢复 Datenode 节点失效恢复 HMaster 节点失效恢复 RegionServer 节点失效恢复 HDFS 备份恢复 HBase 备份恢复运维管理节点失效及恢复 数据导入 ODBC 兼容性认证租户管理集群劢态扩展 SQL 任务能力 JDBC 兼容性授权资源管理集群劢态收缩 NoSQL 数据库 SQL 支持度加密资源隔离 机器学习传统数据库同步审计权限管理 流处理能力 跨丌同数据库表关 联操作 数据中心联盟, 大数据产品基础能力评测标准包括七大项 : 功能 运维 多租户 可用性 安全 兼容性 扩展性, 总共 38 项测试用例

21 推进建议 : 两个 IT 的融合 + 优先议题 : 工业数据管理 / 治理工业大数据平台

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