工业互联网的构建不仅是技术革新的结果，更是产业结构 调整和经济发展的需要，从传统制造到智能制造、从信息孤岛 到数据互联、从单一服务到全生命周期管理，工业互联网正在 以惊人的速度重塑着全球产业格局和商业模式。

1 “智造”新时代工业互联网构建价值链

工业互联网通过引入智能化的生产系统，实现了传统制造 业在资源配置、生产流程和管理决策上的巨大转变。智造新时 代的工业互联网通过部署传感器、执行器和智能设备，可以实 时监控生产线上的状态，收集和分析生产数据。这种数据驱动 的智能制造模式，支持更加灵活和高效的生产方式，使制造企 业能够快速响应市场变化，减少库存积压，并实现按需生产。 例如，通过对生产设备的实时监控和预测性维护，可以显著降 低机器故障率，减少停机时间，提高整体的设备利用率和生产 线的运转效率，智能排程和优化算法可以在全局层面优化生产 资源的分配，进一步提升生产效率。在智造新时代的工业互联 网环境下，产品质量管理和创新能力得到了显著增强，智能制 造系统能够实施更加精密的品质控制和过程改进。通过分析从产 品设计到生产过程中收集的大量数据，工业互联网可以帮助企业 发现质量缺陷的根本原因，并采取预防措施，集成的数据分析和 机器学习技术使得产品设计过程更加智能，可以预测和模拟产品 性能，加快产品研发周期，降低研发成本。通过对市场需求的实 时感知和分析，企业能够不断创新产品功能和服务，满足消费者 个性化和多样化的需求，提高产品的市场竞争力。

智造时代的工业互联网为资源和能源的高效利用提供了强 有力的技术支持，通过智能化的监测和控制，生产过程中的 能源消耗和资源利用可以被优化，从而减少浪费，降低生产成 本。例如，基于传感器数据的智能算法可以实时调整能源消耗，确保生产过程中各环节的能效最优化。智能系统对生产全 过程的可视化管理，支持循环经济的发展，通过废物回收和再 利用，增强整个产业链的环境可持续性。在宏观层面，这有助 于减少制造业对环境的影响，推动绿色制造和清洁生产，为企 业在环境法规和市场压力中保持竞争优势提供了技术保障。

2 “智造”新时代工业互联网构建难点

2.1 安全规范不完善

在工业互联网中，每天会产生海量的数据，包括机器性 能数据、生产过程数据、员工操作数据等。据统计，2023年全 球工业互联网平台上的数据流量已经达到了每秒数十TB的规 模，这些数据的安全性至关重要，但目前缺乏统一的数据安全 标准和保护机制。例如，对于加密技术，不同的设备和平台可 能采用不同标准，这就给数据传输和存储带来了安全隐患。目 前针对工业控制系统的网络攻击日益增多，根据国际电信联 盟(ITU)的报告，针对工业系统的网络攻击事件在2022年增 加了30%，这些攻击往往利用系统的安全漏洞，造成生产中 断甚至设备损坏。工业互联网要求实时性和高可靠性，但 目前网络安全防护措施并不足以应对复杂多变的威胁，根据 一项针对工业互联网安全的调查，超过60%的企业表示他们 缺乏有效的网络入侵检测和防御系统。随着5G、边缘计算等 新技术的应用，网络架构变得更加复杂，攻击面也随之扩大， 传统的安全防护措施难以满足新环境下的要求。在智造时代， 越来越多的智能设备和机器人被引入生产线，这些设备往往 缺乏统一的安全设计标准。据调查显示，在市场上销售的工 业智能设备中，有超过40%没有经过正规的安全认证，这些设 备一旦被黑客控制或遭遇故障，可能会对整个生产流程造成严 重影响。

2.2 不同厂商设备的兼容性问题

不同厂商生产的工业设备和系统往往具有各自独特的设计 和通信协议。据统计，全球有超过两百种不同的工业通信协 议，而且越来越多的新技术和标准不断涌现。这些设备和系统 在相互连接时常常会遭遇协议不匹配的问题，导致数据交换和 流程集成困难重重。例如，一个简单的生产线可能需要集成 来自五个不同厂商的设备，每一种设备可能使用不同的通讯 协议，如Modbus、Profibus、CANopen或Ethernet/IP等，如果这 些设备不能无缝交互，就会造成数据孤岛，影响生产效率和信 息透明度。制造商实现标准的方式存在差异，会遇到兼容性问 题，比如，一个设备厂商可能对某个开放标准的解读与另一个 厂商存在细微差别，这种差别可能在实际操作中导致数据解析 错误或通讯故障。工业设备的生命周期普遍较长，平均可达十 年，这使得即便出现了新的技术标准，现场的旧设备也不易于 替换升级，增加了整合的复杂性和成本。

3 “智造”新时代工业互联网构建要点

3.1 工业互联网平台架构设计

工业互联网平台架构设计采用分层模型，通常包含感知 层、网络层、平台层、应用层和业务层。感知层负责从各类 工业设备和传感器中收集数据，这些设备的数量可能高达数 百万个，覆盖了从简单的温度传感器到复杂的机器人和CNC机 床。网络层则负责数据的传输，它必须能够处理每秒数百兆甚 至数吉特的数据流量，同时保证数据在工厂内部及其与云端之 间传输的安全和稳定。平台层是工业互联网的核心，它处理和 分析数据，支持设备管理、数据存储、大数据分析、机器学习 等功能。应用层为用户提供各种定制化的工业应用，以实现数 据的有效利用，比如生产优化、预测性维护等。业务层则将工 业互联网平台的能力转化为具体的商业价值。在设计这样的架 构时，要确保系统的可伸缩性和灵活性，可以采用微服务架构 作为平台层的设计基础，这样的架构允许平台以容器化服务的 形式独立部署和扩展，每个服务都可以单独更新和扩展，不会 影响到其他服务。例如，若某个数据分析服务需要更多资源以 处理增长的数据量，该服务可以独立地扩展到更多的服务器或 者容器上，而不需要重新配置整个平台。

在微服务架构中，可 以引入Kubernetes等容器编排工具来管理服务的部署和扩展。 比如，在一个有100个微服务的工业互联网平台上，可以通过 Kubernetes自动进行服务的健康检查、负载均衡和故障恢复。 通过引入服务网格技术，比如Istio，可以更好地管理服务间的 通信和安全策略，提高系统的整体性能和安全性。网络架构的 设计则需要考虑到数据传输的实时性和可靠性，采用边缘计算技术，将数据处理任务尽可能地下沉到网络边缘，即靠近数据 源的位置。例如，在一个包含1000台工业机器的工厂中，通 过在工厂内部部署边缘计算节点，可以将数据处理延迟从数百 毫秒降低到数毫秒级别，极大提高了数据处理的实时性。工业 互联网平台的架构设计还需要考虑到用户体验和业务连续性， 通过构建高度自动化和智能化的运维系统，可以实现对平台状 态的实时监控，快速响应系统故障。例如，对于一个拥有上千 个客户端接入点的平台，自动化运维可以将问题诊断时间从几 小时缩短至几分钟。

3.2 数据采集与处理

数据采集的初始阶段，工业设备上安装的传感器是数据采 集的主要来源，在一个标准的工业4.0生产环境中，如自动化组 装线，可能会有数百个传感器部署在各个关键节点，实时监控 如温度、压力、速度及产品质量等多种参数。这些传感器每分 钟可以生成大量数据，举例来说，一个传感器一分钟能生成约 1MB-2MB的数据，在一条拥有300个传感器的生产线上，每分 钟生成的数据量大约为300MB-600MB。这种海量的数据流需 要高效地收集和传输系统支持。考虑到数据传输量的规模，采用高速的工业以太网或是最新的5G通信技术来确保数据传输的 低延迟和高可靠性是必须的。例如，使用5G技术，数据的传输 延迟可以降至1毫秒以下，且支持每平方公里上百万个连接点， 非常适合大规模工业应用。数据到达处理中心后，需要进行数 据处理和存储，利用像Hadoop和Spark这样的大数据处理框架， 可以有效地处理每天产生的数TB至PB级的数据。数据在处理 前需要进行格式化和清洗，以去除错误和冗余，确保后续分析 的准确性。例如，通过设置数据清洗规则，可以自动识别并纠 正来自传感器的异常数据点，比如温度传感器突然报告超过常 规范围的读数。

数据的分析与应用是最后一环，机器学习和人工智能技术 得到广泛应用，通过构建的预测模型和优化算法，不仅可以 提高生产效率，还可以实现预测性维护，降低设备故障率。例 如，使用基于时间序列的数据分析模型，可以预测某台设备可 能在未来48小时内发生的故障，从而提前进行维修，这种策略 被证实可以减少30%的维修成本并提升20%的设备运行效率。

3.3 安全与隐私保护

在工业环境中，传感器和数据采集设备通常是首个遭受 攻击的目标，加强这些设备的物理安全和网络安全变得至关 重要。例如，所有的传感器和采集设备应默认启用加密传输 协议，如TLS/SSL，以确保数据在传输过程中的加密保护。设备应实施定期的安全更新和补丁管理，以防止安全漏洞被利 用，根据统计，采用定期更新策略的设备，其遭受攻击的可能性可降低40%。除了传输加密之外，需建立强健的网络安全防线，包括使用防火墙、入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统 (IPS)来监控和管理数据流动。例如，高级的防火墙技术能 够对工业控制系统中的通信进行深度包检测(DPI)，实时检测 并阻断异常的网络活动和数据包，引入DPI技术后，异常流量检测的准确性可以提高到90%以上。在数据存储和处理阶段， 可以采用多层次的数据访问控制和加密存储机制，例如，对敏 感数据采用AES-256加密标准，可以确保即使数据在未授权访 问的情况下也能得到强有力的保护。通过实施基于角色的访问 控制(RBAC)，可以确保只有授权用户才能访问特定的数据或 系统资源，大幅降低内部威胁的风险，采用RBAC后，内部数 据泄露的事件减少了30%。

除了上述技术措施外，建立一个全面的安全监测和响应 系统，对整个工业互联网系统进行24/7的监控，并在检测到 潜在威胁时能迅速响应。通过部署安全信息和事件管理系统(SIEM)，可以实时收集和分析安全日志信息，快速识别并应对 安全事件和隐患，使用SIEM系统的企业发现并应对安全事件的 时间可以减少50%。

3.4 通信协议的选择与优化

在传统工业控制系统中，Modbus、Profibus等协议因其简 单可靠而被广泛采用，在“智造”新时代，这些协议由于缺 乏足够的数据传输速率和安全机制，逐渐无法满足现代工业 互联网的需求。基于以太网的工业协议如EtherCAT、Profinet、 Ethernet/IP等因其高速率和良好的实时性而受到重视。以 EtherCAT为例，其传输速率可达100Mbit/s，而且由于采用了在 以太网上的“在通过”(on-the-fly)处理方式，可以实现亚微 秒级的通信周期时间。通信协议优化包括对通信协议栈的精 简、对数据包大小和传输频率的调整，以及对传输路径的优 化。例如，通过精简协议栈可以减少因处理过多协议层而产生 的延迟，一项研究表明，通过协议栈优化可以将数据处理时间 缩短20%以上。根据网络负载和数据重要性调整数据包大小 和传输频率，可以有效平衡网络带宽利用与实时性之间的矛 盾。在某些关键应用中，通过对传输路径进行优化，比如采用 SDN(软件定义网络)技术动态管理数据流，可以进一步降低 延迟，并提高数据传输的稳定性。

在优化通信协议时，还需要考虑到工业环境中可能存在的各种干扰和不稳定因素。例如，在无线通信中，由于受到物理 环境影响较大，如何保证信号的稳定传输就显得尤为重要。采 用频率跳变、多径传输等技术可以有效抵抗干扰，提高通信的 鲁棒性，这些技术能够使数据传输中断的概率降低50%以上。 随着物联网技术的发展，对于通信协议的要求会更加多样化。 例如，支持IPv6的协议将因其提供更大地址空间而越来越受到 青睐;随着边缘计算技术的兴起，在通信协议中引入对边缘节 点处理能力的支持也成为重要发展趋势。

4 结语

“智造”新时代，工业互联网将继续推动产业转型升级， 提升企业的核心竞争力，智能化生产将更加高效精准，数据互 联将打破信息壁垒，全生命周期管理将实现资源最优配置。这 些发展趋势必将带来更加智能、绿色、可持续的制造模式，为 实现经济高质量发展奠定坚实基础。未来，工业互联网将更加 智能化、自动化，生产过程将更加灵活高效。智能制造、智能 供应链、智能物流等将更加紧密地融合，构建起全新的工业生 态系统，随着数字化技术的深入应用，工业互联网将在节能减 排、资源高效利用等方面发挥更大的作用，推动可持续发展的 目标不断实现。

作者：中车青岛四方机车车辆股份有限公司 门士尧