工业互联网的顶层设计与参考架构的探索和实践
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工业互联网作为第四次工业革命的先导和基础，正在成为全球制造业革命性变革的重要力量和国际竞争的制高点。今天，工业互联网的顶层设计与参考架构的探索和实践，这些体系架构对我国推动工业互联网的产业发展起到了积极作用。
文 | 蒋昕昊 李铮 李亚宁 王润鹏（中国信息通信研究院）
来源 | 卫星与网络
一、工业互联网的发展背景
现代工业发展已历经“机械化电气化-自动化”三次工业革命，以数控机床、PLC等为代表的控制系统实现了工业自动化，以CAD、ERP等为代表的工业软件加速了工业信息化的普及，当前正进入以数字化、网络化、智能化为核心，数据与知识共同驱动的第四次工业革命，需要在自动化、信息化基础上实现更高级的智能化。
同时，近年来经济社会发展对制造体系不断提出新需求，包括更敏捷响应复杂的市场变化、更充分满足个性多样的产品要求、更广泛实现绿色集约的生产等。但基于当前自动化信息化系统基础上的工业流程与系统的优化是局部的，智能是初级的，工业体系柔性化、敏捷化程度不够，针对快速迭代和复杂多变的新需求响应能力不足。
当前，互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的大规模应用成为工业发展变革的重要机遇，将为制造业智能化转型创造条件，在技术和需求的驱动下，制造业将从自动化信息化的3.0阶段向智能化的4.0阶段迈进：制造能力由基于经验和规则的自动化制造向以数据为驱动的智能化生产转变，生产方式由集中式制造向网络化协同组织转变，商业模式由同质化产品售卖向个性化定制服务转变，企业形态由传统金字塔式向平台化协同生态转变，产业体系由单线条产业链价值链向智能化产业网链转变。
在此背景下，集成新一代网络技术，覆盖全系统、全价值链、全产业链和全生命周期的工业互联网应运而生，通过全面连接工业体系而推动信息技术与工业融合不断加深，驱动工业生产体系、资源组织方式、商业服务模式变革，全面支撑新工业革命不断深化。
工业互联网通过新型传感、通信网络和计算技术，将人、设备、生产和信息化系统及整个工业体系连接起来，汇聚工业设备与产品等各类资产、研发生产与销售服务等全流程全产业链全价值链的数据，利用大数据和人工智能技术，并结合工业知识与经验，实现建模分析和决策反馈，构建数据驱动的智能优化闭环，实现从生产设备、产线、车间工厂、企业上下游到产业链价值链的动态优化，推动从制造到服务体系的智能化变革。
总体上，工业互联网既构成了工业数字化转型的基础设施，也驱动形成了新型应用模式和工业生态，是数字化转型的路径与基石。工业互联网的核心功能主要包含以下几个部分：
工业互联网通过新型网络连接打通全产业链、全价值链。以5G、TSN、工业PON等为代表的有线和无线网络将工业环境下的人、生产设备、软件系统等各环节、各要素连接起来，使数据可以在各环节与要素之间自由流动。从企业层级来看，企业管理层可以通过终端设备快速了解特定设备的运行情况、仓储情况等信息。从产品价值链来看，产品设计人员可以通过平台实时掌握用户使用习惯与产品原料市场价格趋势，实现不同业务部门间的信息互通。
工业互联网通过标识解析体系建立全要素的编码认证与数字映射。在数据通过网络被采集和传输之后，还需建立数据、模型等虚拟资产与设备、产品等实体资产之间的联系，提升资产管理水平。此时需要为实体资产赋予唯一的编码，通过对唯一编码的解析识别，查询实体资产对应的虚拟信息。如为一台压缩机赋予标识编码，作为该压缩机的“身份证”，通过扫描“身份证”即可查询到该压缩机的工艺参数、运行状况、维修档案等信息。
工业互联网通过平台实现数据集成分析、模型构建管理与创新应用。来自设备、软件的海量工业数据在平台汇聚以后，还需要通过云计算、大数据等技术对数据进行分析，挖掘数据背后的规律，再通过工业APP开展各种各样的工业服务，就像我们网购、出行、餐饮过程中会产生购物习惯、用户体验、出行路线等各种数据，互联网平台通过收集这些数据并进行分析，基于各类部署在手机平台上的移动APP提供购物推荐、出行路线规划、餐馆等位预约等服务。
工业互联网通过综合型的安全防护保障工业体系可靠运行。随着工业系统数字化水平越来越高，IT与OT融合程度越来越深，产生的数据越来越多，工业生产也会面临更多的安全问题，建立工业互联网安全保障体系显得尤为重要，需要形成包含设备安全、控制安全、网络安全、应用安全和数据安全等在内的威胁防护、监测感知和处置恢复能力，全方位解决开放创新带来的安全隐患。
可以看出，工业互联网体系庞大、涉及领域广泛、技术融合程度高，如果没有较为统一的认识和顶层设计，各界对工业互联网理解的差异将导致技术选择与标准化路线分化，这会大大增加互操作难度与部署成本。为推动产业界形成认识层面的共识，同时也为工业互联网实践提供依据，有必要对工业互联网进行顶层设计。
为此，在政策层面，国家先后推出了多个相关战略政策文件，形成了以《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》为顶层设计，以《工业互联网创新发展行动计划（2021—2023年）》为路线图，网络、平台、安全等领域实施指南为落地指引的政策体系，强调加快构筑工业互联网等制造新基础和新生态。
在技术应用和产业发展层面，在工业和信息化部指导下，工业互联网产业联盟（以下简称AII）启动了工业互联网体系架构研究，在总结国内外发展实践的基础上，制定了工业互联网体系架构1.0版和2.0版，结合丰富多样化的企业实践和各类新技术的融合应用对工业互联网提出的新需求，形成了指引各领域系统布局与各行业实施部署的建设与应用架构指南，开启工业互联网建设发展的新阶段。
二、工业互联网的参考架构
在工业互联网体系架构1.0的指导下，工业互联网逐渐由理念走向推广应用，产业界在这一过程中形成了大量探索实践，新技术的融合集成显现了巨大的生命力和创造力，同时，这也对工业互联网的体系架构提出了新的需求。如何定义一个更加通用化的架构体系以指引各个领域的系统性布局，如何打通数字化转型、业务体系、商业变革和工业互联网技术架构的关系以更好指导企业的发展实践，如何充分考虑技术发展演进和落地实施部署需求以更好定义工业互联网的层次架构、功能划分和接口关系，从而为产业界提供科学、清晰和可操作的指南。
基于此，工业互联网产业联盟在工业和信息化部的指导下，凝聚产业界共识，研究制定了《工业互联网体系架构（版本2.0）》，在继承版本1.0核心理念、要素和功能体系的基础上，从业务、功能、实施等三个视图重新定义了工业互联网的参考体系架构，并逐一进行了展开，形成了为政府、企业、科研机构、投资者等利益相关方提供引导和参考的方法论，作为当前阶段的顶层设计认识共同推动工业互联网的创新发展。
工业互联网体系架构2.0主要包含业务视图、功能架构、实施框架三个板块。业务视图指明企业应用工业互联网实现数字化转型的目标、方向、业务场景和响应的数字化能力。功能框架明确企业支撑业务实现所需的核心功能、基本原理和关键要素。实施框架明确描述各项功能在企业落地实施的层级结构、软硬件系统和部署方式。
工业互联网业务视图如图1所示，包括产业层、商业层、应用层、能力层四个层次，其中产业层主要定位于产业整体数字化转型的宏观视角，商业层、应用层和能力层则定位于企业数字化转型的微观视角。四个层次自上而下来看，实质是产业数字化转型大趋势下，企业如何把握发展机遇，实现自身业务的数字化发展并构建起关键数字化能力；自下而上来看，实际也反映了企业不断构建和强化的数字化能力将持续驱动其业务乃至整个企业的转型发展，并最终带来整个产业的数字化转型。
图1工业互联网业务视图
“产业层”主要阐释了工业互联网在促进产业发展方面的主要目标、实现路径与支撑基础。从发展目标看，工业互联网通过将自身的创新活力深刻融入各行业、各领域，最终将有力推进工业数字化转型与经济高质量发展。为实现这一目标，构建全要素、全产业链、全价值链全面连接的新基础是关键，这也是工业数字化、网络化、智能化发展的核心。
“商业层”主要明确了企业应用工业互联网构建数字化转型竞争力的愿景理念、战略方向和具体目标。从总体来看，企业数字化转型的愿景是依托工业互联网构建数字化转型的竞争优势。为实现这一愿景，企业应聚焦提升价值、创新模式、降低成本三大战略方向。三大方向还可进一步细分为商业模式、市场需求、产品质量、生产效率、运营管理、资产调配、交付速度等若干战术目标。
“应用层”主要明确了工业互联网赋能企业业务的重点领域和具体场景。总体来看，产品链、价值链、资产链是工业企业最为关注的三个核心业务链条（包括这三者所交汇的生产环节），工业互联网赋能于三大链条的创新优化变革，推动企业业务层面数字化发展。通过打通产品全生命周期数据，实现产品设计、流程规划、生产过程的整体优化与深度协同。通过打通计划、供应、生产、销售、服务等业务环节并进行数据深度分析优化，实现全价值链的效率提升与重点业务价值挖掘。通过将孤立设备资产整合为互联的资产体系，实现资产链的全面维护保障与质量服务。
“能力层”描述了企业通过工业互联网实现业务发展目标所需构建的核心数字化能力。按照上述工业互联网发展愿景、推进方向与业务需求，企业在数字化转型过程中需构建泛在感知、智能决策、敏捷响应、全局协同、动态优化五类工业互联网核心能力，以支撑企业在不同场景下的具体应用实践。
工业互联网功能架构如图2所示，包含网络、平台、安全三大功能体系以及数据功能体系和一个由自上而下信息流和一个自下而上决策流构成的工业数字化应用优化闭环。
图2工业互联网功能架构
工业互联网以数据为核心，在网络、平台、安全三大功能体系支撑下，形成贯穿“感知控制-数据接入数字模型-决策优化”四大功能层级的数据优化闭环，并实现基于数据驱动的物理空间与数字空间全面互联与深度协同，以及在此过程中的智能分析与决策优化。数据优化闭环由自下而上的信息流和自上而下的决策流共同组成，在信息流与决策流的双向作用下，优化闭环连接物理空间与数字空间，以数据分析决策为核心，支撑形成了面向不同工业场景的智能应用与解决方案。
网络体系主要由网络互联、数据互通、标识解析三大部分组成。网络互联是指通过有线或无线网络技术建立工业互联网网络，实现人机料法环以及产业上下游、智能产品、用户等全要素的连接，为信息数据的流转建立基础。数据互通是指实现各要素、各系统间数据与信息的无缝传递。标识解析是指为物品赋予特定标识编码，通过对该标识编码进行解析，将虚拟世界中关于该物品的数据与物理世界中的该物品联系起来。
平台体系主要由边缘层、PaaS层、应用层三部分组成。边缘层提供海量工业数据的接入、协议解析与数据预处理、数据边缘分析应用等功能。PaaS层提供资源管理、工业数据与模型管理、工业建模分析和工业应用创新等功能。应用层提供工业创新应用、开发者社区、应用商店、应用二次开发集成等功能。
安全体系主要由可靠性、保密性、完整性、可用性以及隐私和数据保护五部分组成，聚焦信息安全、功能安全、物理安全三方面，面向全环节打造完整的安全防护，确保设备正常、控制可靠、应用稳定、网络稳健、数据保密。
工业互联网实施框架是整个体系架构中的具体操作方案，解决“在哪做”、“做什么”、“怎么做”的问题，主要围绕网络、标识、平台、安全四大系统展开，实施框架如图3所示。
图3工业互联网实施框架
当前阶段工业互联网的实施以传统制造体系的层级划分为基础，适度考虑未来基于产业的协同组织，按“设备、边缘、企业、产业”四个层级开展系统建设，指导企业整体部署。设备层对应工业设备、产品的运行和维护功能，关注设备底层的监控优化、故障诊断等应用；边缘层对应车间或产线的运行维护功能，关注工艺配置、物料调度、能效管理、质量管控等应用；企业层对应企业平台、网络等关键能力，关注订单计划、绩效优化等应用；产业层对应跨企业平台、网络和安全系统，关注供应链协同、资源配置等应用。
工业互联网的实施重点明确工业互联网核心功能在制造系统各层级的功能分布、系统设计与部署方式，通过“网络、标识、平台、安全”四大实施系统的建设，指导企业实现工业互联网的应用部署。其中，网络系统关注全要素、全系统、全产业链互联互通新型基础设施的构建；标识系统关注标识资源、解析系统等关键基础的构建；平台系统关注边缘系统、企业平台和产业平台交互协同的实现；安全系统关注安全管控、态势感知、防护能力等建设。
工业互联网技术体系是支撑功能架构实现、实施架构落地的整体技术结构，其超出了单一学科和工程的范围，需要将独立技术联系起来构建成相互关联、各有侧重的新技术体系，在此基础上考虑功能实现或系统建设所需重点技术集合。同时，以人工智能、5G为代表的新技术加速融入工业互联网，不断拓展工业互联网的能力内涵和作用边界。
工业互联网的核心是通过更大范围、更深层次的连接实现对工业系统的全面感知，并通过对获取的海量工业数据建模分析，形成智能化决策，其技术体系由制造技术、信息技术以及两大技术交织形成的融合性技术组成。制造技术和信息技术的突破是工业互联网发展的基础，例如增材制造、现代金属、复合材料等新材料和加工技术不断拓展制造能力边界，云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术快速提升人类获取、处理、分析数据的能力。
制造技术和信息技术的融合强化了工业互联网的赋能作用，催生工业软件、工业大数据、工业人工智能等融合性技术，使机器、工艺和系统的实时建模和仿真，产品和工艺技术隐性知识的挖掘和提炼等创新应用成为可能。（参见图4）
图4工业互联网技术体系
三、工业互联网体系架构在垂直行业的落地应用
工业互联网体系架构2.0作为一套数字化转型的系统方法论，对垂直行业工业互联网应用推广和实施落地具有较好的引领指导作用。各垂直行业企业在开展工业互联网建设应用过程中，可遵循“业务目标-功能要素-实施方式-技术支撑”的主线，结合自身数字化基础、转型升级需求和行业整体发展阶段，探索重点应用场景的实施部署架构，打造行业共性建设路径，形成该行业工业互联网应用指南和数字化转型方法论。以石化行业智能工厂为例，说明工业互联网建设的实施部署与应用成效。
我国石化行业信息化、自动化水平基础相对较好，但随着全球石化行业竞争加剧，我国石化企业转型升级迫在眉睫，以工业互联网为基础的石化行业智能工厂建设成为行业高质量发展的重要选择，中石化、中石油、中海油等行业龙头企业纷纷进行布局。
在产业层面，石化行业通过工业互联网连接人、机、物全要素，油气开采、集输、炼化、销售全产业链和全价值链，通过数据驱动石化行业技术创新，有效提高生产运营效率，显著优化产业资源配置，实现石化行业全要素生产率的全面提升。
在企业和商业层面，石化企业的目标是基于工业互联网实现全企业信息、物质、能源、资金的感知、分析与协同优化，形成智能化决策，一方面提高企业技术水平与生产管理水平，降低安全风险，实现绿色生产，另一方面提升市场预测能力，降低市场风险对企业的影响。
在应用层面，石化企业主要关注三方面内容，一是生产管控一体化，即通过对生产数据与经营数据的深入分析实现生产与经营的协同，使企业可以快速基于市场信息调整生产计划。二是产业链价值链一体化，即通过打通产供销各端数据，实现基于价格预测的采购与销售优化和基于原油品质的生产决策优化。三是资产全生命周期一体化，即基于设备运行数据分析，实现大型压缩机等高价值设备的预测性维护，优化工厂全生命周期管理。
在能力层面，石化企业需基于工业互联网建设泛在感知、智能决策、敏捷响应、全局协同、动态优化五大能力，其中泛在感知、智能决策、全局协同是优先需要建设的能力。（参见图5）
图5 石化行业工业互联网业务视角
某大型石化集团打造以平台为核心载体，以网络和安全为支撑体系，形成全链条一体化协同能力。在网络方面，以现有工业总线和工业以太网为基础，推进5G、工业TSN等新型网络的建设部署，强化信息采集与信息传输能力。在平台方面，打造工业互联网平台，集成ERP、MES等信息化系统，面向工艺与能耗优化、设备运行管理等领域，通过大数据建模分析提供优化服务。在集团层面开展不同炼厂、产业链不同环节的资源调度。在安全方面，形成“云网端”一体化信息安全防护技术体系。（参见图6、图7）
图6 石化行业工业互联网功能架构
图7 石化行业工业互联网平台架构
某石化集团智能工厂建设与工业互联网实施思想保持一致，指导集团实现智能化、协同化生产管理应用部署。在实践中，主要以集团工业互联网平台和企业智能制造平台为核心，划分为集团CLOUD层和现场SITE层，后者包括以油田和炼厂等代表的企业执行层、以检化验和诊断等能力为代表的边缘实施层、以感知和控制为代表的SCADA层。该体系旨在实现上下游单位协同、厂内上下工序协同，在集团层探索产业链资源组织，在企业层关注具体研究、生产、运营等任务的执行管理，在边缘层满足数据分析和诊断要求，在SCADA层实现网络全局覆盖和复杂设备接入。（参见图8）
图8 某石化集团智能工厂实施框架
石化行业整体工业互联网应用探索取得了初步成果，一是生产管控一体化程度提高，如九江石化自2014年以来通过全流程优化，增效5亿元。二是产业链价值链一体化进展显著，如中石化化工板块通过动态监测企业、产品链以及装置盈利情况，结合市场趋势，增产高附加值产品，2017年优化停产39套装置，增产35万吨乙烯，增效6.6亿元。三是资产全生命周期一体化实践增强，如茂名石化通过动设备健康分析模型对压缩机组进行监测分析，避免因设备故障引起的停工损失约1365万元。
四、工业互联网架构的未来发展与演进
工业互联网体系架构2.0在当前阶段具有一定引领性和超前性，但由于当前技术的限制，在应用实施方面还存在诸多问题。具体来说，在网络方面存在各层级网络的功能割裂难互通，数据体系互不兼容，标识编码规则和标识数据模型不统一等问题。在平台方面存在数据集成管理难度大，数据挖掘应用不充分，应用创新不灵活等问题。在安全方面存在隐私和数据保护力度不够，安全防护能力待提升，安全可靠性不充分等问题。未来，随着新技术的演进和产业实际需求的变化，工业互联网架构将持续发展与演进。
一是网络架构趋向扁平化，IT与OT网络加速融合。数字化新业务对高实时控制信息与非实时过程数据传输产生了更高要求，有线与无线网络走向融合互补，共同构建全流程、无死角的全场景网络覆盖。二是网络协议更加开放。新型网络技术将打破传统工业网络技术壁垒，实现各层网络协议解耦，传统工业控制闭环中的数据将逐渐开放出来供上层应用使用。三是边缘侧智能化程度逐步提高。为适应生产现场与产品侧高实时性的场景需求，未来计算能力将逐渐下沉，通过在网络侧、边缘设备嵌入人工智能算法等手段，有效缓解网络负载，提升边缘侧可处理任务的复杂程度。
一是平台智能化水平大幅提升。基于平台的数据智能成为整个制造业智能化的核心驱动，大数据、人工智能技术持续拓展数据分析应用的深度和广度，强化生产过程中的智能分析决策能力。二是平台支撑协同化能力持续深化。通用组件、共性能力加速沉淀，产业链价值链各方接入平台范围大大扩展，实现全产业链、多领域、跨边界的协同协作。三是平台开放性灵活性不断增强。传统本地部署的工业软件向平台迁移与云化原生拓展，业务模型解耦与功能订阅等模式创新加速应用的灵活组织与工业知识的沉淀复用，助力企业更敏捷的适应市场变化，不断提升企业创新探索效率。
一是工业互联网安全核心技术突破加速。人工智能、大数据、区块链、量子计算等发展助力安全核心技术加速突破，助力实现安全预警与决策的高度智能和自动化。二是新型技术融合应用深化带动安全防护理念变革。传统的事件响应式向持续智能响应式转变进程加速，未来对特定应用场景下的专用安全产品与安全平台应用提出了更高要求。三是工业互联网数据安全加快发展。有效提供数据全生命周期的分级安全防护成为工业互联网深度应用发展的必要前提，工业互联网数据安全管理体系构建、跨境数据安全监测与保护手段健全成为安全体系发展的重要方向之一。
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