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一、工业互联网平台的作用

工业互联网平台用于对设备和系统数据进行高效集成，以实现资源和业务智能化管理、生成方式和服务的创新、探索新的互联网模式和业态。

它的出现是为了解决工业数据爆炸式增长和算力不匹配的问题。

二、工业互联网平台技术架构

 

1. 集成&边缘计算

边缘计算在设备端或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储及智能分析。这种方式提升了响应灵敏度、降低了网络拥塞程度，可以实现和云端分析的协同。简单来说，就是让数据计算的时间点前移，移到设备侧。

常见的数据采集协议有 OPC、 OPC-UA、 Modbus等。据统计，50% 以上平台支持多种数据采集协议，64%平台使用通用协议OPC-UA。

边缘计算在工业场景下的作用

当越来越多的传感器出现在工业场景，生产制造设备的智能化程度不断提高，我们能用边缘计算解决的问题也越来越多。例如，进行监控设备状态（PHM技术）、异常检测、选择性预警、部件寿命跟踪等等。

边缘计算方式也不仅仅局限于数据的简单计算，可以加入GDBT、随机森林、深度学习等通用算法进行数据处理。

当然，不同行业中有不同的业务运行机制，通用算法只能解决简单的问题，一旦涉及到更垂直的问题它便束手无策。因此，我们在构建边缘架构算法时，应该加入 行业机理&经验模型 。

2. IaaS

IaaS 提供云基础设施服务，实现网络、计算、存储等资源的池化管理。许多场景需要数据跨系统传递，数据上云往往是性价比之选。

3. 平台使能技术

有了数据计算思路和存储思路，怎么把业务逻辑和数据逻辑串起来，实现统一管理？

通过工业互联网平台，用户能够实现资源调度，例如用算法实时分析从云端获取的应用业务量，分配相应的底层资源。同时，用户能通过虚拟化、数据库隔离和Docker等技术实现多租户管理，建立好数据安全防线。

4. 数据治理技术

数据方面，往更底层看，如何让企业数据更安全、规范、可维护、可拓展？

目前大多企业使用Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，进行数据预处理，实现存储与数据治理。在数据安全方面，还有一个常见的概念叫做隔离。

数据安全——网络隔离

网络隔离可分为两种类型。一种是逻辑隔离，例如常见的局域网隔离（企业内网）。另一种是物理隔离，使用物理设备隔离数据传输。

物理隔离常见的方式是使用隔离网闸，用隔离交换硬件把内外网系统给分隔开来。隔离网闸又分为两种类型，一是双向网闸，二是单向网闸。这两种网闸的核心区别在于数据传输方向与安全机制。单向网闸仅允许数据从低安全域向高安全域单向流动，双向网闸则在严格管控下支持两个方向的可控数据摆渡。

单向网闸介绍

1. 数据泵技术（Data Pump）：基于通信协议控制单向数据传输机制，通过‌限制反向通道仅传输控制信息‌来实现数据的单向流动。即反向只允许控制信息通过，例如收到确认、差错控制。
2. 数据二极管技术（Data Diode）：对比数据泵，直接取消了反向通道，发送方盲发。优势是避免由于协议漏洞而反向传数据的情况发生，劣势则是发送方不知道接收方是否受到，接收方也不知道接受的信息是否正确。如何解决这一问题？   

5. 应用开发与微服务技术

工业互联网平台一般支持PHP、C、PYTHON、JAVA、RUBY等开发语言，且支持微服务架构，支持图形化编程技术。

6. 工业数据建模&分析技术

这是指数据分析/预测，行业机理建模。

7. 安全技术

数据接入安全：工业防火墙

平台安全：代码/应用/数据/网站安全

访问安全：统一访问机制，防止非法访问

8. 新兴技术

AI / 区块链 / 数字孪生等等

三、国外主流工业互联网平台

1. 美国

• GE Predix：云平台，连接人/机/数据。
• PTC Thingworx：物联网平台，内含定义模板，全生命周期管理是其特色。

2. 德国

• Simens Mindsphere：云平台（物联网操作系统）。设备数据——>开放协议——>数据接入网关——>MindSphere。
• SAP Hana：基于内存计算的实时数据计算平台，可集成自有（SAP）/ 第三方系统数据，便于统一数据源。
• SAP Leonardo（2017）：新增了技术模块，例如机器学习。

3. 瑞士

• ABB Ability：Ability Edge + Cloud， Edge使用内置数据模型预处理并上传云端，Cloud则对数据进行综合管理、分析，形成智能决策和应用。