概述
工业物联网是物联网在工业领域的应用,是物联网与传统产业的深度融合。随着中国智能制造、德国工业4.0、美国先进制造伙伴计划等一系列国家战略的提出和实施,工业物联网成为全球工业体系“创新驱动、转型升级”的重要推手。将工业物联网应用于研发设计、生产制造、运营管理及服务运维等全流程各个环节,用工业物联网改造传统产业,实现企业数字化转型、资源高效利用,促进产业结构调整,推动经济发展方式由生产驱动向创新驱动转变,从而构建服务驱动型的新工业生态体系。
近年来,受益于云计算、大数据和人工智能技术的加持,工业物联网进入新阶段,人们逐渐意识到由数据驱动催生的新商业模式所带来的巨大价值,机理模型和数据模型的结合与碰撞为化解复杂系统的不确定性、发掘洞见、企业决策,提供了强有力的数据支撑和新的引擎动能。
工业物联网是运营技术(Operation Technology,OT)与信息技术(Information Technology,IT)融合的具体实现。长期以来,OT与IT之间存在断层现象,相互隔离,各自的岗位有着不同的目标,所掌握的技能也截然不同,两者之间的鸿沟阻碍了企业充分利用已掌握但尚待发掘价值的重要信息。OT与IT的融合并非易事,企业需要有效的人才支撑和组织保障,以推动物联网技术实施。
工业物联网技术发展迫切需要对OT与IT两个大方向均有深刻理解,即拥有全局观和视角的复合型人才,或是同一组织中OT与IT的专业技术人才能够顺畅沟通。由于目前这方面的人才还很稀缺,也急需有针对性的专业图书和课程来培训相应人才,因此笔者产生了写这本书的想法。
《工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践》应运而生。
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读者对象
工业物联网领域的OT开发和产品人员。
工业物联网领域的IT开发和产品人员。
垂直行业解决方案架构师和市场人员。
正在寻求OT与IT融合以推动企业数字化转型的管理决策人员。
咨询顾问和投资人员。
相关专业的高等院校师生。
目录
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推荐语
序
前言
致谢
第1章 工业物联网:未来已来 1
1.1 工业物联网的发展背景 2
1.1.1 智能制造与工业4.0 2
1.1.2 OT与IT融合之路 4
1.1.3 企业数字化转型 7
1.2 工业物联网的内涵与本质 9
1.2.1 工业物联网的支撑体系 9
1.2.2 工业物联网与工业互联网的关系 9
1.2.3 高效率、低成本与高质量 11
1.3 工业物联网产业现状 13
1.3.1 工业物联网赛道角力与布局 13
1.3.2 企业如何找准定位 15
1.4 工业物联网面临的挑战 17
1.4.1 如何衡量价值 18
1.4.2 做看板还是决策建议系统 19
1.4.3 既懂业务又懂技术 20
1.4.4 技术链路过长 21
1.5 本章小结 22
第2章 工业物联网体系架构 23
2.1 从业务视角到体系架构 24
2.1.1 工业物联网感知 26
2.1.2 工业物联网网络连接 27
2.1.3 边缘计算 28
2.1.4 工业物联网平台 28
2.1.5 工业物联网应用 29
2.2 关于工业物联网体系构建的思考 30
2.2.1 架构千篇一律 30
2.2.2 平台是效率最优的吗 31
2.2.3 工业物联网需要什么样的团队 31
2.3 工业物联网技术趋势 32
2.3.1 加速泛在连接 32
2.3.2 工业大数据 33
2.3.3 沉淀用例,能力复用 34
2.4 本章小结 35
第3章 工业物联网感知 36
3.1 工业物联网感知层的内涵 37
3.1.1 工业数据采集的范围 37
3.1.2 工业数据采集的特点 37
3.1.3 工业数据采集的体系结构 39
3.2 传感器:真实物理世界的探针 41
3.3 工业数据采集关键指标 43
3.4 工业通信基础 50
3.4.1 数据传输方式 50
3.4.2 网络拓扑 52
3.5 有线设备接入 54
3.5.1 基于现场总线 54
3.5.2 基于工业以太网 59
3.6 无线设备接入 62
3.6.1 短距离无线设备接入 63
3.6.2 长距离无线设备接入 74
3.7 协议转换 79
3.8 本章小结 80
第4章 工业物联网网络连接 81
4.1 OSI参考模型 82
4.2 网络互联和数据互通 86
4.2.1 网络互联 86
4.2.2 数据互通 89
4.2.3 工业网络设备 92
4.3 有线网络互联 95
4.3.1 工业网络互联 95
4.3.2 时间敏感网络 95
4.3.3 接入层、汇聚层与核心层 98
4.4 无线网络互联 100
4.4.1 无线网络互联延伸 100
4.4.2 5G:下一代蜂窝网络技术 101
4.4.3 4G Cat-1与低功耗广域网 106
4.4.4 物联卡的流行与挑战 111
4.4.5 无线信号穿透性和绕射性 113
4.5 数据互通:OPC UA 116
4.5.1 应用层协议还是技术标准体系 116
4.5.2 信息模型 119
4.6 本章小结 123
第5章 边缘计算 124
5.1 边缘计算:新瓶装旧酒? 125
5.1.1 为什么提出边缘计算 126
5.1.2 谁在担任边缘计算的角色 127
5.1.3 边缘计算领域有哪几类公司 129
5.2 边缘计算和边云协同 130
5.3 AIoT:带边缘处理能力的节点 131
5.3.1 SoC嵌入式硬件架构解析 132
5.3.2 轻量级边缘智能 135
5.4 预测性维护 138
5.4.1 预测性维护的兴起 138
5.4.2 如何实施预测性维护 141
5.4.3 预测性维护的挑战 144
5.5 追溯:工业自动化 146
5.5.1 分布式控制系统 146
5.5.2 数据采集与监视控制系统 149
5.6 边缘节点续航陷阱 151
5.6.1 被忽视的续航陷阱 151
5.6.2 边缘节点功耗估算 154
5.6.3 电池续航能力评估 155
5.6.4 一次电池和二次电池 159
5.6.5 电池可靠性测试与认证 161
5.7 本章小结 163
第6章 云计算 164
6.1 写在工业物联网平台之前 165
6.2 云计算为何兴起 166
6.3 云计算知识图谱 169
6.4 云计算服务模式 171
6.4.1 基础设施即服务 171
6.4.2 平台即服务 172
6.4.3 软件即服务 174
6.5 云计算部署模式 174
6.6 上云的挑战:错误预期 177
6.7 虚拟化技术 179
6.8 服务化 182
6.8.1 远程过程调用 183
6.8.2 面向服务架构 184
6.8.3 微服务 186
6.8.4 RESTful风格 187
6.9 Docker容器技术 190
6.10 Kubernetes资源管理 193
6.11 C/S与B/S架构 196
6.12 本章小结 197
第7章 工业物联网平台 198
7.1 工业物联网平台应包含什么 199
7.1.1 通用PaaS服务 199
7.1.2 工业PaaS服务 200
7.1.3 工业物联网平台应用分布 201
7.2 设备接入 202
7.2.1 设备注册 202
7.2.2 规则引擎 206
7.2.3 接入并发能力 207
7.3 设备管理 208
7.3.1 物模型 209
7.3.2 远程升级 209
7.3.3 物影子 213
7.4 物联网协议 216
7.4.1 长连接和短连接 216
7.4.2 MQTT协议 218
7.4.3 HTTP 222
7.5 边云协同 224
7.5.1 边缘节点集中管理 224
7.5.2 跨层级设备接入和管理 229
7.6 大数据系统 232
7.6.1 数据存储 232
7.6.2 数据分析 236
7.6.3 数据可视化 237
7.7 工业数据建模 239
7.7.1 信息模型和机理模型 239
7.7.2 精益生产和持续改善 242
7.8 平台赋能开发者:低代码化 243
7.9 平台核心:数据的自动流动 248
7.9.1 打破信息孤岛 248
7.9.2 挖掘数据应用价值 249
7.10 本章小结 250
第8章 工业物联网应用 251
8.1 应用:回归业务本质 252
8.2 关于工业APP 253
8.3 应用案例概览 253
8.3.1 应用案例业务价值汇总 254
8.3.2 如何看待和衡量投资回报率 254
8.4 当代工厂车间数字化应用 255
8.4.1 从信息化整体规划到数字化转型 255
8.4.2 应用实践 257
8.5 轨道交通装备远程监控和故障诊断 260
8.5.1 背景介绍 260
8.5.2 目标价值 261
8.5.3 技术方案 261
8.5.4 延伸:一站式数字化设备运维服务 266
8.5.5 延伸:传感器无线网络,直面布线难题 268
8.6 医药冷链:法律法规下的不断链 270
8.6.1 背景介绍 270
8.6.2 目标价值 270
8.6.3 技术方案 270
8.6.4 延伸:室内外定位技术 273
8.7 电梯物联网:安全与广告跨界 275
8.7.1 背景介绍 275
8.7.2 目标价值 276
8.7.3 技术方案 277
8.7.4 延伸:规模化部署的障碍 282
8.8 声源定位:让城市更安静 282
8.8.1 背景介绍 282
8.8.2 目标价值 283
8.8.3 技术方案 283
8.8.4 延伸:科技如何改善民生 286
8.9 本章小结 287
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