工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)以太網(wǎng)為主體的網(wǎng)絡(luò)，主要聯(lián)接設(shè)備、物料、人、信息系統(tǒng)等各種工業(yè)要素，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的感知、傳輸、分析與科學(xué)決策，以提升生產(chǎn)效率與設(shè)備運(yùn)行質(zhì)量，形成新興業(yè)態(tài)和應(yīng)用模式，來推動(dòng)中國工業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司-云計(jì)算及IDC服務(wù)提供商，涵蓋公有云、IDC機(jī)房租用、大邑服務(wù)器托管、等保安全、私有云建設(shè)等企業(yè)級互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù)，歡迎聯(lián)系：18982081108

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供的工業(yè)價(jià)值，可以從三個(gè)方面體現(xiàn)：

工業(yè)要素的聯(lián)接有五大難點(diǎn)：

一是設(shè)備本身不“生產(chǎn)”數(shù)據(jù)——某些早期的物理式機(jī)器設(shè)備，或者在最初設(shè)計(jì)時(shí)認(rèn)為不需要添加數(shù)字化模塊的設(shè)備，大到工業(yè)鍋爐、港機(jī)等，小到工業(yè)縫紉機(jī)、電熨斗等，這些設(shè)備中既沒有傳感器，也沒有計(jì)算內(nèi)核。如果加裝這些器件，機(jī)器空內(nèi)部狹小無法安裝，機(jī)器外部安裝會(huì)影響操作運(yùn)行等。

二是數(shù)字模塊不開放——某些工業(yè)設(shè)備本身有數(shù)字化模塊，但是這個(gè)模塊不開放，數(shù)據(jù)只是封閉、隱藏在設(shè)備內(nèi)部使用，沒有任何可以讀取內(nèi)部數(shù)據(jù)的物理接口。暴力拆解有可能損壞設(shè)備。

三是數(shù)字模塊被做手腳——某些工業(yè)設(shè)備本身有數(shù)字化模塊，也有可以讀取內(nèi)部數(shù)據(jù)的接口，但是被原設(shè)備廠商做了手腳（如多臺(tái)設(shè)備設(shè)置成同一個(gè)網(wǎng)址），事實(shí)上封死了多臺(tái)設(shè)備同時(shí)聯(lián)網(wǎng)的可能性。

四是數(shù)字模塊被加密——某些工業(yè)設(shè)備有可以讀取內(nèi)部數(shù)據(jù)的接口，但是數(shù)據(jù)被加密處理，如果沒有解密程序模塊，根本無法識(shí)別數(shù)據(jù)的格式。

五是不同的總線和協(xié)議——?dú)v史原因造成中國的工業(yè)設(shè)備是“萬國牌”，各種總線和協(xié)議的“存量”設(shè)備比比皆是。所有的存量設(shè)備全部聯(lián)接起來需要5000多種驅(qū)動(dòng)協(xié)議。

聯(lián)網(wǎng)后數(shù)據(jù)采集會(huì)遇到三大痛點(diǎn)：

一是數(shù)據(jù)采集問題——因?yàn)椴荒苡绊懝I(yè)現(xiàn)場的生產(chǎn)進(jìn)度，通常在工作現(xiàn)場經(jīng)常遇到調(diào)研進(jìn)展慢、開發(fā)難度大、驗(yàn)證維護(hù)周期長等實(shí)際問題，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)采集項(xiàng)目的開發(fā)與實(shí)施進(jìn)度，特別是在驗(yàn)證與維護(hù)方面還存在很多的隱性成本，在意想不到的地方還會(huì)冒出問題。

二是軟硬件適配問題——傳統(tǒng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換單元只能解決串口數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，且采集頻率較低。主要應(yīng)用于供水、供熱等低頻數(shù)據(jù)采集場景，可以接受1-2秒延時(shí)的場景。工業(yè)網(wǎng)關(guān)可以解決串口、以太網(wǎng)鏈路的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，但所支持協(xié)議有限，且很難形成完整的解決方案。傳統(tǒng)SCADA軟件支持的驅(qū)動(dòng)多，可以對外轉(zhuǎn)發(fā)，有完整的解決方案，但上位機(jī)（直接發(fā)出操控命令的計(jì)算機(jī)）部署成本比較高。

三是怎么用好數(shù)據(jù)——面對既有數(shù)據(jù)，如何實(shí)現(xiàn)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的共享、分發(fā)、分析與協(xié)同，如何挖掘海量實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)的價(jià)值，如何從遠(yuǎn)程監(jiān)視、遠(yuǎn)程配置參數(shù)，提升到在較大范圍內(nèi)協(xié)調(diào)配置資源、改進(jìn)制造工藝、優(yōu)化排產(chǎn)計(jì)劃、完善質(zhì)量追溯體系等，并由此而為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

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