什么是工業互聯網，一百個人有一百種解讀。每個人心中都有一個哈姆雷特，每個人心中都有一個工業互聯網，每個組織機構都給出了一個自己理解的工業互聯網的定義或內涵。

一.工業互聯網：“聯接-管控-優化-效益”

美國GE公司給出的工業互聯網定義是：“通過全球的工業系統與先進計算、分析、低成本感知能力與互聯網帶來的新聯接水平相互融合而持續發生?！?/p>

日本的“互聯工業”是一個與工業互聯網高度近似的工業轉型升級活動。它的內涵是通過實現物、機器設備、企業、人、數據、乃至生產和消費的相互聯接，由聯接而創造新價值，產生新技術、新產品和新服務模式。

中國工業互聯網產業聯盟給的定義是：工業互聯網的本質是以機器、原材料、控制系統、信息系統、產品以及人之間的網絡互聯為基礎，通過對工業數據的全面深度感知、實時傳輸交換、快速計算處理和高級建模分析，實現智能控制、運營優化和生產組織方式變革。

工信部工業互聯網研究院認為：工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物，是實現產業數字化、網絡化、智能化發展的重要基礎設施，通過人、機、物的全面互聯，全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面鏈接，推動形成全新的工業生產制造和服務體系，成為工業經濟轉型升級的關鍵依托、重要途徑、全新生態。

其它形式的定義和闡述還有許多，不再一一贅述。盡管各方見解未必完全相同，但是無論如何，其中的共識是：聯接機器設備，聯接工業系統，聯接各種工業要素（工業“端”），是工業互聯網的基本內涵之一。

對于工業互聯網，筆者也“工業互聯網如何促進制造業高質量發展”一文中，給出了自己的見解：今天的工業互聯網，是以工業以太網為主體并不斷將因特網技術融入的工業網絡。毫無疑問，工業互聯網首先是聯接工業要素的，是聯接工廠里的機器設備和工業系統的。筆者在該文中提出了通過廣泛聯接機器設備和工業系統而滿足“聯接-管控-優化-效益”的五個基本邏輯：

因為跨越時空聯接了工業設備，所以可以實時管控大范圍分布的多種機器設備和企業供應鏈，甚至將管控延伸到客戶手中的智能產品；

因為全面準確地做好數據采集、處理和追溯，所以可以將準確可靠的數據用于產品模型、業務模型和市場預測，支持企業各類計算和決策；

因為數據自動流動“不落地”，所以可以讓正確的數據，在正確時間，以正確版本，給到正確的人和機器，把事情一次做對，一次做優；

因為軟件已經形成了閉環控制，所以可以讓機器自治，人離開系統回路，機器可以在無人介入的情況下做同樣的事情，甚至做得更好；

因為可以在較大范圍內優化配置制造資源，所以可以讓規模化的超大型企業實現精細化、集約化管理，實現復雜系統級別的整體優化。

（上述觀點參見筆者“工業互聯網如何促進制造業高質量發展”文章）

因此，工業互聯網產生效益的起點就是聯接工業設備和工業系統，產生效益的終點，是把賽博系統中生成的控制指令送入機器設備的控制器，精準地控制設備運行。因此，工業互聯網的首要任務就是實現各種機器設備和工業系統的互聯互通！如果有人閃爍其詞，繞來繞去，從云到霧，說了一大堆高大上的“先進術語”，介紹了一大堆聯接電腦、手機（和背后的人）、經典的制造業信息化軟件的方案，就是不談如何聯接各種機器設備和工業系統，那他就一定是在回避最重要的問題，一定是無法提供真正的工業互聯網解決方案的。

工業互聯網的歷史淵源，大概要從上個世紀開始的設備物聯網說起。

二.設備物聯網的五個發展階段

1969年，美國數字化設備公司研制出世界上第一臺可編程邏輯控制器（PDP-14）；1971年，日本研制出第一臺可編程邏輯控制器（DCS-8），由此而拉開了德國人界定的“第三次工業革命”的序幕。

可編程邏輯控制器的英文簡寫為PLC（ProgrammableLogicController），是在第二次工業革命中廣泛使用的繼電器基礎上，融合了計算機技術而發展起來的一種數字運算操作的控制裝置。其內部具有一定數量的可編程存儲器，可在這些存儲器上存儲執行邏輯運算、順序控制、定時、計數和算術運算等操作指令，通過模擬或數字信號的輸入輸出來控制各種類型的機械設備或生產過程。

蘭光創新公司朱鐸先董事長與筆者在合著《機智》書中提到，DNC一般通稱為機床聯網。狹義的DNC概念是指用一臺計算機實現多臺機床的程序傳輸，廣義的DNC包含了程序網絡傳輸、程序編輯仿真、程序管理、設備監控與數據采集、大數據分析與報表展現等內容，是對數控設備進行網絡化管理的一套綜合系統，是機械加工類車間不可缺少的信息化管理系統。

MDC(ManufacturingDataCollection)，直譯是制造數據采集，由于當前市面上大部分MDC解決方案都是以機床為采集對象，所以很多人稱之為機床監控系統。MDC通過先進的軟硬件采集技術對數控設備進行實時、自動、客觀、準確的數據采集,實現生產過程的透明化管理，并為MES系統提供生產數據的自動反饋。MDC既可以單獨構成應用系統，也可以與DNC其他模塊配合使用，可認為它是廣義DNC系統的一部分。

設備聯網與數據采集系統一般叫DNC/MDC系統，或者叫設備物聯網系統。當然，設備物聯網與DNC/MDC還是有所區別的，設備物聯網的應用廣度與深度都要較DNC/MDC更廣、更深，可以認為設備物聯網是DNC/MDC新的發展階段。

現在，DNC/MDC已經從單純的數控機床聯網管理，進化成為各類數字化設備聯網管理的系統，將數控機床、機器人、檢測設備、熱處理設備等數字化設備進行聯網與數據采集，是CPS（賽博物理系統）在車間的具體應用。

圖1闡述了設備物聯網發展的五個階段。

圖1設備物聯網的五個發展階段

（上述圖文來自“《機智：從數字化車間走向智能制造》”）

從這段簡要回顧可知，設備物聯網從1969年就開始了自己的發展，同期，因特網的鼻祖“阿帕網”也開始了自己的發展?？梢哉J為設備物聯網與因特網同屬于互聯網大家族，共同構成了互聯網應用的大家族。也正是設備物聯網與因特網在時間上并行發展，技術上相互借鑒，形成了基于TCP/IP（傳輸控制協議/因特網互聯協議）的工業以太網。

在應用上，工業以太網和設備物聯網形成了工業互聯網，因特網形成了消費/社交互聯網。關于二者之間的區別與聯系，昱辰泰克公司尹金國總經理這樣比喻：“從技術發展的角度來看，我認為工業互聯網和消費互聯網沒有誰早誰晚，誰控制誰的問題，而是從同一片土壤中生長出來的兩朵不同的鮮花，這兩朵鮮花都很美，都各自有不同的芬芳，但是卻是兩個不同的物種，只是發展到最后，兩朵鮮花在枝肥葉茂的時候相互交織在了一起，交織的空間就是用戶和市場?！?/p>

既然工業以太網和設備物聯網是用于聯接機器設備和工業系統的，那么如何聯接機器設備，就成為了讓工業互聯網落地的基礎中的基礎，關鍵中的關鍵。在聯接機器設備的過程中，存在著大量的難點和痛點，是繞不過去、必須攀登的“珠穆朗瑪峰”。

三.機器設備和工業系統聯網的難點

無論制造發展到什么模式/范式，機器設備發展到何種先進程度，設備的聯接和數據采集都是生產中最實際、最高頻的需求，也是工業互聯網“成網”的先決條件。如果連機器設備都聯接不上，數據都無法正確地采集出來，無法做有效的數據分析，那些口頭高喊工業互聯網、實際上沒有真正干過機器設備聯網的人，基本上就哪涼快就去哪里歇著吧！

機器設備和工業系統聯網，所需聯接的工業要素很多，涉及范圍較大。通常，工廠、市政、油氣、電力、礦山、物流、汽車、大型設備、樓宇等工業系統，都會涉及到，都在采集數據的范疇之內。

筆者通過走訪企業發現，要想把各種工業要素有效地聯接起來，會遇到各種各樣的問題，有多個難點需要攻克：

難點1：設備本身不“生產”數據某些早期的物理式機器設備，或者在最初設計時認為不需要添加數字化模塊的設備，如大到工業鍋爐、港機等，小到縫紉機、電熨斗等，這些設備中既沒有傳感器，也沒有計算內核（芯片）等。如果想加裝傳感器、芯片等數字化模塊，則會有很多不可預知的難點。

難點2：數字模塊不開放某些工業設備本身有數字化模塊，但是這個模塊不開放，數據只是封閉、隱藏在設備內部使用，沒有任何可以讀取內部數據的物理接口。暴力拆解有可能損壞設備。

難點3：數字模塊被做手腳某些工業設備本身有數字化模塊，也有可以讀取內部數據的接口，但是被原設備廠商做了手腳（如多臺設備設置成同一個網址），事實上封死了多臺設備同時聯網的可能性，造成無法有效讀取設備數據。

難點4：數字模塊被加密某些工業設備本身有數字化模塊，也有可以讀取內部數據的接口，但是數據被加密處理，如果沒有解密模塊，根本無法識別數據的格式。例如，某企業購買了600臺先進的橫織機，每臺機器90多萬人民幣，但是花費巨資買了這些設備并不能保證正常使用，每年還要繳納600萬元（1萬/臺）人民幣的“通信服務費”數據解密模塊的使用費！

難點5：不同的總線和協議即使沒有上述難點，不同的總線和協議仍然是設備聯網的攔路虎。眾所周知，自改革開放以來，因為歷史原因，中國的工業設備是“萬國牌”，各種存量設備比比皆是，形成了與歐、美、日截然不同的基本國情（他們的設備種類集中在一兩種總線和幾種常見協議上）。

國際上曾經形成了工業以太網技術的四大陣營，主要用于離散制造控制系統的是：Modbus-IDA工業以太網；Ethernet/IP工業以太網；PROFInet工業以太網。主要用于流程制造控制系統的是：FoundationFieldbusHSE工業以太網。

但是，不同國家的不同公司，基于自身利益的考慮，并不愿意完全遵從某種工業以太網協議，而是從有利于自己產品的立場出發，對現有協議進行某種改進，形成其各自的現場總線技術。截止目前為止，在工控領域到底有多少種現場總線，誰也無法說得非常準確。一種說法是，目前全球工業界大約存在四十余種現場總線，還有人說是七十多種，但是根據北京亞控科技公司鄭炳權總經理的介紹，以他二十多年的設備聯網經驗來看，全球的“萬國牌”存量設備在中國都見到過，現場總線的各種變種已經接近二百個，所遇到的不同設備驅動協議超過了5000種。

盡管各國的主流廠商也一直呼吁統一現場總線和設備驅動協議，例如德國的工業設備集成提出了OPCUA協議，而北美和日本提出了MTConnect協議，統一之路早已經開始走，但是在各方利益的牽扯下，這條“統一”的道路注定很漫長。因此，面對中國國情，手頭不掌握幾千個設備驅動協議的“金剛鉆”，還真攬不了機器設備聯網的“瓷器活”。

四.聯網后數據采集和分析的痛點

設備聯網之后，還只是萬里長征剛剛走出前幾步。隨后就要大量采集數據，為工廠監控中心（SCADA/HMI）、能源管理系統（EMS）、制造執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）等數字化業務系統提供原始數據支撐。

工業數據的采集、管理、轉發與共享，一直是制造業的難題。在現實操作中，面對機床、特種設備、機器人、子系統、特殊模塊、控制器、儀表、板卡及電力、樓宇等，很多工業現場都有數據接口種類多、協議難以統一、缺乏有通用性的架構設計等問題。因此，通常在聯網和數據采集時會遇到三大痛點：

痛點1：數據采集問題因為不能影響工業現場的生產進度，通?，F場經常遇到調研進展慢、開發難度大，驗證維護周期長，嚴重影響了數據采集項目的開發與實施進度，特別是在驗證與維護方面還存在很多的隱性成本，在意想不到的地方還會冒出問題。工業現場設備聯網需涉及的問題如圖2所示。

圖2工業現場設備聯網中的數據采集問題

痛點2：軟硬件適配問題傳統DTU（DataTransferUnit）只能解決串口數據的轉發，且采集頻率較低。主要應用于供水、供熱等低頻數據采集場景，可以接受1-2s延時的場景。工業網關可以解決串口、以太網鏈路的數據轉發，但所支持協議有限，且很難形成完整的解決方案。傳統SCADA軟件支持的驅動多，可以對外轉發，有完整的解決方案，但上位機部署成本比較高。因此，工業現場設備聯網中還存在大量軟硬件適配問題，如圖3所示。

圖3工業現場設備聯網中的軟硬件適配問題

痛點3：怎么用好數據面對既有數據，如何實現設備物聯網數據的共享、分發、分析與協同？如何挖掘海量實時/歷史數據的價值？如何從遠程監視、遠程配置參數，提升到在較大范圍內協調配置資源、改進制造工藝、優化排產計劃、完善質量追溯體系等，并由此而為企業創造價值？

以上三個痛點問題都嚴重制約著數據采集和處理的速度與質量。

五.讓工業互聯網輕松“成網”

為了克服以上痛點和難點，為了更好地聯接各種機器設備，顯然應該有一款被稱作“工業數據平臺”的軟件，去實現以下幾個為企業著想、為企業謀利、讓工業互聯網“成網”的目標：

⑴部署靈活性：平臺獨立可擴，多站點靈活分布；

⑵數據完整性：多種冗余機制，完備的數據存儲；

⑶項目延展性：項目升級改造，規模隨意伸縮擴；

⑷接口統一性：接口豐富多樣，數據源標準規范。

這樣的工業數據平臺軟件，既有深度，能夠扎根于現場設備、生產工藝，又有寬度，能夠兼容各個子系統，提供整體的解決方案，還要有高度，能夠基于采集的數據進行設備行為的洞察與預測。最關鍵的是，讓企業的設備聯網不再成為攔路虎，有了輕松易用的解決方案。

筆者在近期調研中發現，這樣的工業數據平臺已經被研制了出來，用在了工業互聯網的機器設備實踐之中。該工業數據采集平臺具有以下特點：

廣泛的設備支持

支持1500余個廠家、5000余種設備驅動協議；

支持PLC、DCS、智能模塊、智能儀表、板卡、變頻器等設備；

支持COM、TCP、UDP、GPRS、編程口、USB等多種鏈路；

支持OPC、Modbus、Bacnet、Lonworks、IEC101、IEC104、DNP等標準協議；

支持采集第三方系統數據；

支持定制開發非標設備數據采集。

多種冗余機制，快速切換：雙IOServer、雙設備、雙網冗余；

跨地域、跨網絡的數據采集和傳輸；

可支持每秒采集5萬點變量，且可長期穩定運行；

同一臺電腦可同時運行多個工程；

可作為OPCUA客戶端，采集第三方數據。

筆者認為：支持1500余個廠家、5000余種設備驅動協議（基本上國內“萬國牌”存量設備都可以聯接），支持所有標準協議和非標協議，長期穩定運行等，這些都很好地契合了工業界的聯網需求，為工業互聯網的落地掃清了技術上的障礙。

六.小結

工業互聯網的“第一性原理”，就是要廣泛地聯接各種機器設備和工業系統，由此而實現“聯接-管控-優化-效益”的基本邏輯：由聯接而實現數據采集，由數據采集而實現設備監測和行為洞察，由此而有憑有據、精細化地進行制造資源的優化配置。

聯接機器設備需要對工業要素有深入的理解和深厚的技術沉淀，需要攻克各種設備聯接上的難點。熟知眾多的現場總線和掌握數千的設備驅動協議是聯接機器設備的關鍵。手頭不掌握幾千個設備驅動協議的“金剛鉆”，還真攬不了機器設備聯網的“瓷器活”。

聯接機器設備后，建立穩定的數據采集過程和有效的數據分析洞察，是工業互聯網實施的要點。

工業互聯網理念再好，也需要通過聯接各種工業設備來實操落地。

工業互聯網口號再亮，也需要通過大范圍優化工業資源來創造價值。

工業互聯網，生而聯接工業要素。任何不能有效聯接機器設備和工業系統的“工業互聯網”，都是“假工業互聯網”或“偽工業互聯網”。

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