深度科普，剖析工业互联网五大关键技术典型应用场景
距工业互联网这一概念首次提出已经过去了10年，工业互联网已然成为传统工业数字化转型的关键，也被认为是第四次工业革命的重要支柱，是制造业网络化、数字化、智能化的重要载体。通过人、机、料、法、环的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的连接，推动传统工业体系变革。
当下，工业互联网正在与新一代信息通信技术加速融合，新兴技术正在通过工业互联网这一载体，帮助企业解决在转型升级中所面临的问题。以5G、边缘计算、工业智能、数字孪生、工业区块链为代表的关键技术，在数据设备安全、模型构建迭代、新兴网络架构等方面不断创新，涌现出全新的发展模式与应用场景。
5G技术
工业领域的业务场景具有较高的复杂性，对通信技术提出了更高的要求，5G技术具有海量连接、高可靠、低时延等特点，能够为工业互联网提供实现全面连接的基础。一方面，5G应用于工业互联网是必然趋势，另一方面，工业互联网也是5G技术落地的重要应用场景之一。
在典型应用场景方面，5G+工业互联网能够解决不同工业场景的多样性需求。
工业视觉：通过高清晰度摄像头、工业级相机设备采集相关信息，将图像信息进行处理、分析和理解，从而达到对产品的高精度、高效率、实时性的检测。5G技术为工业视觉输提供大带宽、低时延的图形信息传，保证实时快速的反馈控制。
AGV仓储物流：5G技术能够支持AGV（自动引导运输车）的部署，将AGV与制导控制器进行连接，实现低时延并且能够确保数据的安全性。在实际AGV仓储物流中，网络情况复杂，密集式作业、密集式存储场景下，5G技术与Wi-Fi相比，在并发与时延上都更具优势。
AI视频监控：分为2大类7个细分场景，包含园区办公室监控、仓库监控、园区出入监控、生产线设备异常、操作人员行为、是否佩戴安全帽、车间人员是否按规定路线行走等。对生产线设备及操作人员的异常行为进行识别，对增强产线安全和可靠性有重大意义，同时对数据的隐私性和传输带宽及时延有很高的要求，5G技术为大量的视频数据实时分析提供基础。
云端机器人：云端机器人将智能处理功能部署在云端，通过5G网络将外部获取的信息发送至云端处理，最终获得即时的操作反馈，因此其对网络的时延、带宽、可靠性都有很高的需求。通过5G、机器视觉等技术融合，还可建立起多机器人协作系统，改善机器人的刚性自动化，提高产线的柔性能力。
边缘计算技术
边缘计算是一种相对于云计算而提出的概念，可以理解为一种理数据源更近的云计算，可定义为在数据产生的源头与云计算之间的任意位置处，有边缘设备参与的一种计算形式。
在工业领域，某些控制场景对计算的高效性有严格的要求，将数据传输至云端计算可能无法满足高效实时的需求，同时考虑到在工业现场中存在大量异构的总线连接，设备之间的通信标准不统一，需要将计算资源部署在工业现场附近才能满足需求，即边缘计算技术。
当前，边缘计算将技术与工业互联网融合，已经得到一定的研究，被应用于很多工业场景。
故障诊断与缺陷检测：在所有数据分析场景中，故障诊断与缺陷检测类往往较为重要，而边缘计算能够为其提供更便捷的计算资源，因此这是目前应用最多的一种工业边缘计算场景之一。典型的应用有基于深度学习的轴承故障诊断，刀具磨损监控、产线零件识别与缺陷检测、设备实施监控运维等。边缘计算低时延的特性提高了诊断的响应速度以及及检测效率。
工厂园区安防监控：基于边缘计算的视频流处理也是工业领域中的重要应用，例如对视频数据进行结构化分析，从而完成人员的行为督导、设备状态监测、物料流转监控等任务；实现铁路无人值守、拓展园区安防的形式，对提高设备、物料、人员的安全有着重要的意义。
工业数据挖掘：边缘计算提供了大量的分布式计算节点，可利用其来捕捉异常和故障在传感器以及设备之间的传播，获取故障相关信息，从而进行预测性维护，如造船厂利用雾节点、微云节点与蓝牙、RFID技术，实现了管道的定位识别、质量评估与溯源等功能。
控制决策过程的优化：以深度学习为代表的复杂优化方法在工业控制领域也有着较多应用，边缘计算可以为这些应用提供基础的计算设施。例如针对随机顺序的混沌生产场景，利用边缘智能构建多个智能体系统，通过不同智能体之间的行为交互提高自主决策能力，进而提高自适应性与鲁棒性。另有基于5G和边缘计算的智能汽车柔性制造解决方案，提高了制造中感知、分析、决策和执行过程的效率。
工业数据安全与隐私保护：随着工业互联网与更多技术的融合，大量设备数据需要与云端进行交互，存在用户隐私数据泄露的问题。边缘计算在云端与设备端之间提供了多级的计算资源，为工业应用的安全和隐私的保护提供了更灵活的方法，如利用边缘节点对采集数据进行加密压缩、多点聚合，或直接将云端计算下放到边缘端来执行，减少不必要的数据上传等。
工业智能
随着工业互联网的快速崛起，其海量的数据、内嵌的高效算法和对算例的强大支撑能力，打破了在工业领域人工智能应用广度和深度受限的情况。人工智能应用与工业互联网平台的设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景。
工业互联网平台推动工业知识算法化，而算法是人工智能应用的关键。一方面工业互联网平台丰富了算法理论来源，另一方面工业互联网平台降低了算法开发成本，推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。
在设备层，工业智能构建新型人机关系，一是设备自主化运行，例如复杂工料分拣、设备自运行等。二是人机智能化交互，例如动作识别、语音用户交界面等。三是生产协同化运作，比如协作机器人、仿生工位等。
在边缘层，边缘智能提升边缘侧实时分析处理能力。一是智能传感网络，通过建设智能网关动态实现OT与IT间复杂协议的转换，强化对异常场景的应对能力。二是噪声数据处理，通过智能传感器采集多维数据，利用基于人工智能的软件识别减小确定性的系统误差，提高数据精度。三是边缘即时反馈，通过分布式边缘计算节点进行数据交换，及时比对云端广播特征值，实现本地快速响应和操作优化。
在平台层，大数据分析构建“数据+认知”算法库，工业互联网平台基于PaaS架构，打造由数据储存、数据共享、数据分析和工业模型等组成的整体数据服务链，把基于数据科学和认知科学的两类工业知识经验沉淀在可移植、可复用的人工智能算法库中。例如基于深度学习的工业图像分析，以毫秒级的速度识别缺陷；或是通过构建供应链知识图谱，汇集气象、媒体、交通和物流等信息资源，提高供应链风险管理效率。
在应用层，人工智能提升工业App数据挖掘深度。一是预测性维护，利用及机器学习方法拟合设备运行负载非线性关系，提升预测准确率。二是生产工艺优化，依托深度学习绕过机理障碍，挖掘数据隐藏特征间的抽象关系建立模型，找出最优参数组合。三是辅助研发设计，通过应用智慧图谱、深度学习等技术构建设计方案库，对设计方案提供实时的评估反馈。四是企业战略决策，利用人工智能提取非结构化数据构建知识图谱和专家系统，为企业提供战略方案选择。
数字孪生技术
数字孪生技术以物理实体的基本状态为基础，应用IT技术动态实时地描述、分析、预测其行为，实现物理空间和虚拟空间交互映射，对在工业互联网中产生的数据进行整合、分析与决策，达到生产过程的全流程优化。
数字孪生技术通过算法模型对数据进行分析、认知，具有数据驱动、模型支撑、软件定义、精准映射及智能决策等优点。目前数字孪生技术已经在一些工业场景中得到了应用。
设备运行管理：一是设备监测，基于物理设备状态、功能和历史数据，在数字世界进行物理设备的完整复制，实现设备部件运行情况的实时监测。二是设备诊断，通过对设备运行数据的采集，结合故障诊断模型智能分析，可预测设备故障问题趋势。三是设备运维，通过分析数字孪生体性能参数，预判生产设备及零部件劣化点、劣化时间及劣化趋势，分析结果为设备提供提前维护服务，降低非计划停机风险。
优化工业制造流程：在产品研发设计阶段，利用数字孪生技术可在不试制物理实体的情况下，验证产品在真实环境中的性能，提高了设计准确性，缩短了研发周期，降低了研发成本；在产品生产制造阶段，通过数字孪生建立生产环境的高写实模拟版本，构建虚拟生产线，实现设备诊断、生产过程仿真、数字化产线、关键指标监控和过程能力评估，找出最优生产计划和方案，降低成本提高效率。
推动产业协同发展：一是推动网络化协同制造发展，基于数字孪生技术模拟供应链业务及流程，动态实时采集数据、智能分享、上下游联动，以数据驱动实现供应链各环节优化决策和控制支持。二是促进个性化定制，建立从需求、产品研发到生产销售的全生命周期数字孪生体，整合模型实现个性换产品的准确设计、快速生产、精准营销，降低定制成本实现敏捷柔性的业务模式。三是创新服务化延伸，数字孪生技术可利用从物理实体获取的数据创新应用，催生基于数据驱动的运营、资讯、互联网金融等新的商业模式。
保障工业互联网安全：一是实现工业网络数字孪生体和攻击验证方法，结合数字孪生技术对网络安全性进行反复测试、验证，建立起全局性的安全防御体系。二是实现工业互联网安全势态智能感知，基于数字孪生技术对物理实体的实时连接、监控与控制。三是实现工业互联网主动防御，通过数字孪生技术对工业互联网网络安全攻击进行高仿真模拟，构建具有高交互能力攻击欺骗网络的主动防御能力。
工业区块链
工业互联网平台在部署过程中，大量工业数据需要上传云端，由此引发企业对自身数据隐私与数据安全的担忧，成为工业互联网推广普及过程中的阻碍。区块链技术是一种分布式网络护具管理技术，通过加密算法、访问控制、隐私保护、入侵检测等技术，实现工业企业内部各个环节的数据共享、网络加密及访问权限控制等功能，并且可以利用区块链分布式的特点促进产业链的协同发展。
区块链凭借其隐私保护、可信协作等技术优势，为工业互联网在供应链金融、可信存证等多场景的应用优化提供了解决思路，助力工业互联网高效协同和创新管理。当前区块链赋能工业互联网应用价值初显，已实现五大应用场景落地。
全生命周期管理：例如汽车零部件企业通过将生产原材料、生产过程、成品信息、物流运输等全流程数据“上链”存证，追溯流程由物联网设备和程序控制，降低人为因素在数据传输中的影响，实现产品的全生命周期管理。
资产运营管理：如企业利用“区块链+物联网”技术，完成现实世界中不同时间点的产品价值在区块链上的映射，形成了动态化的、可追溯的产品区块链数字知产，打造资产可信监管平台。
产品质量追溯：例如钢铁企业利用区块链技术结合工业互联网标识解析，将每块钢材的生产制造质量检测全过程在区块链上可信存证，实现生产环节无人工干预的生产质量可信追溯，对内透明化管理，对外连接上下游。
赋能供应链金融：例如商业银行将核心企业应付账款转化为数字资产上传至区块链，同时供应商可以将数字资产转移给其上游供应商或者转让给银行进行融资，实现信用价值的穿透式流转，有效解决核心企业上游供应商融资难的问题。
可信存证：例如电力企业将数字化工作票、安全资信、违规行为、安全工器具、事故追溯5类安全监管业务数据“上链”应用，形成“设备凡检修必有人名”的数字化工作票，实现从“事后取证”向“同步存证”的转变，提升现场作业感知与监督能力。
从以上工业互联网关键技术的应用可以看出，目前工业互联网与新一代信息通信技术的融合，为我国垂直行业数字化转型提供了较好的支撑作用，但目前这种融合仍处于探索阶段，需加快网络、数据等新兴基础设施的建设，赋能更多行业领域，未来工业互联网将会迈上一个新台阶，对经济发展、社会管理等带来更多积极的影响。
（来源于树根互联）
责任编辑：Zeshuai
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