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工业互联网:技术与实践(第2版)

作者：魏毅寅

出版社：电子工业出版社出版时间：2021-06-01

开本：其他页数： 320

本类榜单：工业技术销量榜

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版权信息
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工业互联网:技术与实践(第2版) 版权信息

ISBN：9787121412974
条形码：9787121412974 ; 978-7-121-41297-4
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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工业互联网:技术与实践(第2版) 本书特色

适读人群：政府有关部门，工业企业、互联网企业管理者及从业者，相关专业研究人员和学生、对工业互联网感兴趣的读者。工业互联网技术从诞生之初，就是一类多学科交叉与综合集成技术，是一个国家基础设施重大系统工程实践的抓手。近几年，随着新一代人工智能、边缘计算、5G、区块链、数字孪生、新一代模型工程等新兴科学技术的快速发展与融合应用，以航天云网INDICS平台为代表的工业互联网平台及技术体系得到了不断完善，呈现出了更为多样的工业系统智能化特征，更大范围、更高效率、更加精准地实现了各种制造资源的优化配置，“企业有组织，资源无边界”的云制造生态正在形成。数据驱动的“智能制造、协同制造、云制造”，已成为制造业数字化转型升级的重要路径。本书的**版是在工业互联网开发实践的起步时期写成的，那时技术还不够成熟，应用的支撑案例相对较少，因此对一些发展问题的看法和技术思路的把握有一定的片面性。出版后，经过大量的实践检验，一些同行专家和很多读者提出了大量宝贵意见。基于此，我们结合近年来国际、国内工业互联网发展应用中涌现出的新技术、新实践和新趋势，从技术与实践两个方面，对本书全篇的安排进行调整，对各章内容进行全面的补充、校核、修订、完善，以期给关注工业互联网新进展的读者提供更加科学、翔实的参考。

工业互联网:技术与实践(第2版) 内容简介

发展工业互联网是一种优选性的产业竞争，是新一轮产业革命的战略。工业互联网的发展速度与我国的供给侧改革和产业转型升级的步骤几乎是一致的，正在有力地促进中国的产业变革进程，为企业带来难以估量的价值潜力。仅仅不到十年的时间，参与工业互联网开发、应用的企业已经推出了大量的成功案例，丰富了工业互联网的核心技术、发展模式、应用领域和产业形态等重要的要素内涵，为工业互联网的进一步发展打下坚实的基础。本书对工业互联网的发展方向、系统架构、关键技术、典型案例等进行深入研究，旨在能够与致力于工业互联网发展的各界人士分享在研究和应用中的体会，提供技术交流和发展模式探讨的渠道。

工业互联网:技术与实践(第2版) 目录

**章 ?? 概述

1.1 工业互联网兴起 //003

1.2 工业互联网概念 //015

1.3 工业互联网现状 //019

参考文献 //028

第二章 ?? 工业互联网总体技术

2.1 工业互联网技术体系 //033

2.2 工业互联网体系架构 //034

2.3 工业互联网标准体系 //036

2.4 工业互联网产业模式 //044

参考文献 //055

第三章 ?? 工业互联网基础技术

3.1 物联网技术 //059

3.2 网络通信技术 //062

3.3 云计算技术 //073

3.4 工业控制技术 //081

3.5 工业大数据技术 //089

3.6 建模仿真技术 //097

3.7 信息安全技术 //104

参考文献 //116

第四章 ?? 工业互联网应用技术

4.1 网络化协同制造技术 //121

4.2 智能制造技术 //130

4.3 云制造技术 //141

参考文献 //145

??

第五章 ?? 工业互联网与CPS、智能制造的关系

5.1 信息物理系统（CPS） //149

5.2 CPS是工业互联网的重要使能 //154

5.3 智能制造是工业互联网的关键应用 //158

参考文献 //162

第六章 ?? 工业互联网应用解决方案

6.1 面向企业应用的智能云工厂解决方案 //165

6.2 面向园区应用的园区云解决方案 //177

6.3 面向行业应用的行业云解决方案 //184

6.4 面向区域应用的工业云解决方案 //191

参考文献 //198

第七章 ?? 云制造

7.1 应用需求 //202

7.2 云制造的内涵 //204

7.3 云制造系统的体系架构和技术体系 //205

7.4 云制造系统的相关关键技术 //212

7.5 云制造的中国特色 //218

7.6 典型应用 //219

7.7 云制造的发展 //227

参考文献 //228

第八章 ?? 国内外主流工业互联网平台分析

8.1 国内外主流工业互联网平台的趋同性 //232

8.2 国内外主流工业互联网的三类应用模式 //236

参考文献 //264

第九章 ?? 航天云网

9.1 INDICS总体架构 //269

9.2 核心产品 //271

9.3 产品服务体系 //285

9.4 应用情况 //288

第十章 ?? 工业互联网展望

10.1 工业互联网技术体系不断创新 //292

10.2 工业互联网加快推动产业变革 //294

参考文献 //296

致谢 ?? //297

展开全部

工业互联网:技术与实践(第2版) 节选

基于工业互联网的业务模式创新工业互联网相关的产业体系正在形成，既为生产系统智能化发展提供了新思维和新引擎，也推动了商业系统的智能化发展。其创新产业应用模式主要包括制造业领域的智能化生产、协同化制造、个性化定制与服务化延伸等新模式，同时也包括基于工业互联网的产融结合、产教融合等新业态。（1）智能化生产模式。传统制造业因为设备故障、废品返工、用户需求变更、供应商能力变化等生产过程中的不确定因素，以及企业内部经营管理存在的问题，使得生产效率难以有效提高，部门之间、生产各环节之间缺乏有效沟通渠道，资金流、物流和信息流不能顺畅流动。智能化生产通过运用物联网、大数据及云计算等技术，实现了设备、产品、产线、车间、人及信息系统的连接，产品生产制造的各个环节、各生产要素都被纳入智能网络中；通过数据的采集、集成、分析、交互，实现了生产过程的自动化控制、智能化管理和定制化生产。智能化生产需要聚焦设备互联、流程集成、数据实时分析与制造控制等关键环节中产品、技术和服务的创新应用。设备互联即运用传感器、嵌入式终端等设备和信息通信技术，实现生产设备之间、产品与设备之间、物理系统与互联网平台之间的互联。流程集成是指将产品和设备数据、生产过程数据、经营管理数据置入一个智能控制系统中集成，以实现企业内部所有生产环节、运营环节的无缝连接，保证信息流、资金流、物流在各个层次、环节、部门的畅通。通过工业互联网平台可以进行数据实时分析与制造管控，在此环境下的智能化生产主要涉及对生产工艺优化、生产流程再造、智能化生产排程、生产过程自动控制、设备预测性维护、产品生命周期管理、生产环境管控等诸多环节的系统集成。以上创新应用将为工业经济提供新的市场机遇、技术机遇和产业机遇，比如智能设备、智能车间、智能工厂背后是庞大的智能装备市场，包括传感器、自动化设备、机器人等。同时，作为智能装备核心的工业软件——如企业资源管理计划（ERP）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理（PLC）等，也随之迎来新的发展机遇。德国、美国、日本等发达国家都在积极布局智能制造相关产业，抢占高端制造业制高点；我国可以通过在不同行业、不同产业及不同企业间推行“制造+互联网”“互联网+制造”“智能制造”的差异化并行发展模式，实现在工业互联网阶段的变道超车。（2）协同化制造模式。协同化制造模式本质上是分散形态的生产组织创新模式，这是以协同制造技术及产业链各环节资源控制能力为基础，将企业制造系统和能力开放应用结合而产生的创新模式。协同化制造通过将企业内部IT系统、OT系统与互联网连接，打破企业的物理和组织界线限制，使得管理信息和生产数据在不同工厂之间、企业与供应链上下游企业之间及跨供应链间互通共享，从而将串行工作变为并行工程，实现供应链内及跨供应链间的企业产品设计、制造、管理和商务等全产业链协同，实现在互信安全协议约束下的资源再整合、再优化，达到提高制造效率和经营效益的目的。协同化制造贯穿产品的设计、制造和销售各个环节，主要应用模式包括：协同设计、云制造、供应链协同。协同设计又称众包设计，其充分利用社会创新资源，通过开放网络平台，实现了研发设计由企业内部集中控制向企业外部分散控制的转变。例如，宝马汽车在德国本部开通用户创新实验室，通过为用户提供在线工具，让用户参与到汽车的设计过程中来；乐高玩具公司鼓励用户参与到公司的各项设计任务当中。云制造基于“云计算”理念，在工业设计与制造领域，实现了资源与需求的*合理、*高效的匹配。云制造整合制造活动中所需要的各类制造服务（制造资源和制造能力），提供制造服务云池供用户在线租用，制造服务在线对接交易，制造服务的发布、选比、搜索、使用、评价等服务。供应链协同通过组织层面的协同，明确供应链上各个企业的分工与责任，实现优势互补和资源整合；通过业务流程层面的协同，打破企业界限，通过流程重构更好地满足客户需求；通过信息层面的协同，实现供应链各成员企业运营数据、市场数据的共享，加快对用户需求的响应速度。（3）个性化定制模式。个性化定制是指用户为了实现自己的个性化需求，直接参与生产过程的生产模式。工业互联网通过智能化生产与协同化制造解决了个性化定制与标准化、规模化工业生产之间的矛盾，实现了生产效率的提高和用户需求的满足。个性化定制的生产模式主要包括：大规模个性化定制、模块化定制、远程定制。大规模个性化定制把个性化产品定制生产转化为批量生产，其中会运用自动化控制技术、新材料技术、柔性制造技术等一系列技术，同时需要有智能化的信息管理系统和生产执行系统支持，使用户需求可以在设计、制造的资源组织、生产排程等各个环节得到快速高效的响应。模块化定制将复杂的产品设计和生产进行多模块的简单化分解，再根据个性化需求对分解后的各个模块进行定制集成生产。通过将个性化定制产品中具备相似结构、相近尺寸的部件进行统一，形成有独立功能结构、通用接口的细分模块，再通过对模块进行变量组合便可生产几十种、上百种的个性化产品。有代表性的商业模块化定制如戴尔电脑个性化定制、宜家家具模块化设计模式。远程定制运用互联网进行远程设计、异地下单和分布式制造。例如，在家具制造行业中，商家可先获得客户的定制信息，再通过云计算进行设计和模拟，同时还可对设计结果进行反馈修改，*后客户确认产品设计后，通过计算机将设计方案发送到相应的制造设备。基于互联网和智能设备便能够完成产品的建模、制造、测试和其他各项活动。在面向终端消费者的消费品制造行业中，消费者的个性偏好、使用体验和对产品的评价会直接影响产品的市场生命力。所以，基于工业互联网的消费品个性化定制模式正在深刻影响制造企业与消费者的连接模式和企业的制造模式。如海尔推出的COSMOPlat平台引入用户全流程参与体验技术，以互联工厂为载体开展大规模定制活动，建设开放并联的平台生态系统；通过社群交互将用户的碎片化、个性化需求合并整合成需求方案；用户与设计师通过平台的虚拟仿真工具可以实时交互修正产品设计；基于现场RFID、传感器等，能够实现用户订单实时可视。基于工业互联网平台的“企业—用户—产品”的实时连接，使得大规模定制成为可能，用户需求驱动的产品设计生产可以帮助企业实现产品不断优化迭代，持续提高产品竞争力[33]。（4）服务化延伸模式。传统意义上的服务型制造是企业通过运用传统手段，实现从以产品制造为主，向提供如融资租赁、交钥匙工程、制造外包等“产品+服务”商业模式转型，没有把服务与产品全生命周期的各环节融合起来。在形式上，服务作为产品的一部分几乎是附加在产品上的，在产品体系结构上相对于要素资源几乎是孤立的。而互联网与工业融合的不断深入正催生基于多种技术构建多种业态融合的生态服务系统。这些服务系统运用物联网、大数据等技术，通过打通整个供应链的资金流、物流和信息流，实现包括资金链、供应链与高效物流在内的商业生态营造。有别于传统意义上的服务型制造，基于工业互联网的服务型制造为制造的产品提供在线、实时、远程的智能服务，消除了“产品孤儿”，使制造企业的价值创造不仅仅关注产品生产环节，还可以向产品售后服务延伸，从而实现真正的服务转型。目前服务化延伸模式在工程设备、电子通信类消费品等领域应用广泛。例如，三一重工建立了智能工程机械物联网，利用大数据分析优化决策，为客户提供工程机械远程监控、主动维护、位置信息及精细化作业调度等服务。经过几年的积累，该模式应用范围已逐步由工程机械行业向农业机械、保险、租赁、纺织、新能源、食品加工等多行业延伸[34]。普天新能源集成和整合了充电桩网络、物联网、互联网、大数据等技术，构建了新能源汽车产业生态创新体系，每天将数万辆电动车运行的工况、充电频次、电池耗损等海量数据汇集到互联网平台上，借助大数据分析技术，既服务于企业自身运营，又可为消费者、电动车和电池生产企业、公共管理部门提供决策信息。联通研究院与上海联通开展5G工业无人机保护区巡检应用，将基站侧部署边缘云与云端无人机业务平台有效协同，满足了无人机实时操控和高清视频实时回传的需求。（5）产融结合模式。产融结合模式是金融行业基于工业互联网的创新服务模式，也是工业互联网产业生态构建的新路径。传统的金融服务依赖于对用户的报表分析和尽职调查来完成对企业的评估，难以实现用户批量开发和实时评价，而且普遍存在发放资金后风险控制手段不足、管理成本高等问题，极大地制约了金融机构对实体经济的支持力度。工业互联网平台服务商的介入，不但可以为行业、区域内企业提供设备接入与资产管理、智能制造、资源与能力供需对接、产业链协同等服务，也能为产融结合提供丰富的场景和工具，支持金融机构业务拓展、风险控制、服务创新和定价决策。目前产融结合模式主要包括基于工业互联网的“数据+银行”“数据+保险”“数据+租赁”等，同时模式的开发还有巨大的创新空间。 “数据+银行”模式的主要应用场景包括基于工业互联网的银行贷前用户评估和贷后风险监控。通过设备接入和应用服务可降低银行获取用户真实信息的难度，增加企业经营状况和竞争能力评价维度。银行基于工业互联网平台产生实时数据，经过模型计算，可以批量筛选新用户，并通过存量用户的设备数据实时了解企业的运营状态，对触发预警阈值的企业及时跟踪，实现贷款风险和监控成本的双降低。如天正公司的I-Martrix平台已经接入超过13000家中小微企业，通过对平台采集的生产设备数据与工业信用数据的交叉分析，为企业生产能力画像，增加金融机构对中小企业的信用评估维度，从而优选出目标客户，实现精准放贷。目前该平台已为超过1200家中小微企业提供了近13亿元的放贷额[35]。 “数据+保险”模式主要应用于保险公司精准定价支持。通过工业互联网平台采集的装备状态、客户行为特征，评估投保项目风险和客户风险偏好，从而做出基于数据的精准定价决策。 “数据+租赁”模式主要应用于租赁公司的设备资产管理，通过将租赁设备接入工业互联网平台实现对资产的数字化管理，实时掌握装备的运行状态、维修情况、位移情况，必要时开启远程锁机，从而有效防范资产风险。如树根互联与玖隆保险、三湘银行共同开发的基于工业互联网大数据的保险产品，使得产品定价更合理、保障更贴切。徐工以汉云平台的大量设备管理技术为基础，探索经营租赁模式，融资租赁率超过80%[36]。（6）产教融合模式。产教融合模式是数字经济时代教育培训模式的创新。工业互联网产业发展及基于工业互联网的产业模式创新都需要大量具有工业互联网相关领域理论知识和实操经验的技术人才，而传统的院校教育很难满足转型升级企业对具有相关知识的人才培养需求。工业互联网通过提供平台云端应用系统、机器人技术与图像处理技术教具、对接生产现场的模拟训练或真实训练的实践环境等，实现了培训手段与工具的创新，并结合为不同培训对象定制化开发的课程体系和资格证书，满足了产业优化升级对技术、技能人才质量提升的客观需求和技术、技能人才对继续教育、终身学习的主观要求。如航天云网结合自身在工业互联网行业的积累，与政府、业内知名企业携手共建了“培训（教育）产业基地+展示中心+体验中心”融合的国家级创新载体；结合各地产业发展重点，建设了工业互联网+智能制造人才培养培训基地；协同打造各地工业互联网示范基地，协助当地政府有力推动工业企业、工业互联网人才技能培养和上云服务。目前基于工业互联网的体验中心、实训基地已经成为工业互联网、智能制造领域人才培养的重要载体，产教融合模式的推广可以为数字经济深入发展提供充足的人才储备。

工业互联网:技术与实践(第2版) 作者简介

魏毅寅博士，研究员，中国工程院院士，国际宇航科学院院士，第十二届全国政协委员。现任中国航天科工集团有限公司党组成员、副总经理。国防科技工业技术委员会领域组组长，复杂系统控制与智能协同技术重点实验室学术委员会主任，惯性技术国防科技重点实验室学术委员会委员，中国“工业互联网产业联盟”副理事长。长期从事控制科学与工程技术研发和复杂大系统工程研制工作，拥有深厚的理论基础和丰富的工程实践，曾荣获多项国家及省部级科技奖励。柴旭东博士，研究员，博士生导师。现任中国航天科工集团航天云网公司总经理、党委副书记，工业和信息化部电子科学技术委员会委员，中国自动化学会制造技术委员会副主任委员，中国“工业互联网产业联盟”技术标准组组长。长期从事复杂系统建模仿真、多学科虚拟样机工程、智能制造、智慧云制造等领域技术与产品研发及产业化工作。曾荣获多项省部级科技奖励。

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