知识分享 | 工业互联网是什么？

“工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司（GE）于2012年提出的，随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是，在现实世界中，机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起，带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

“工业互联网”有三个核心要素

1、安装了各种传感器的智能设备，能够收集生产过程中产生的数据。

为工业机床提供数字仪器是工业互联网革命的第一步，分布广泛的仪器是工业互联网兴起的一个必要条件。理解智能设备产生的大量数据是工业互联网实施的关键之一，工业互联网可以想象成是数据流、软件流、硬件流和信息流及其交互。数据从智能设备和网络获取，使用大数据工具与分析工具存储、分析和可视化，得到“智能信息”用于决策。

2、智能系统，包括大型工控系统以及工业软件。

智能系统包括许多传统的网络化系统，同时也包括在机队和网络间广泛部署且内置软件的机械装置的组合，随着加入工业互联网的机床和设备增加，机械装置在机队和网络间的协同效应就可以实现。智能系统有四种不同的形式：

网络优化形式

智能系统中的互连机床可以协同运行，实现网络级的运行效率。智能系统还适合在运输网络中进行路线优化，互连的运载器（如车辆）会知晓它们自己的位置和目的地，而且系统中的其它运载器也会得到提醒，从而实现进行路线优化，找到最高效的系统级解决方案。

维修优化形式

智能系统可以促进机队中进行最优的低成本机器维修。跨机器、组件和单个零件的总视图提供这些设备状态的可视信息，以便在正确时间、正确地点运送最适当的零件，这就降低了零件库存要求和维修成本，提升了机器可靠性水平。智能系统维修优化可以与网络学习和主动分析相结合，让工程人员实施预先维修程序。

系统恢复形式

智能系统建立系统范围的智能信息库，可以在遭受冲击后快速和高效地辅助系统恢复。比如，在发生自然灾害时，智能仪表、传感器以及其它智能设备与系统可用于快速探测并隔离最大的问题。地理信息和运行信息可以结合起来支持功能恢复工作。

学习形式

网络学习效果是智能系统中机器互连的另一个好处。每台机器的运行经验可以集合到单个信息系统中，加速各台机器的学习。比如，从飞机上收集的带有位置和飞行历史的数据可以提供在各种环境下飞机性能的大量信息。数据挖掘结论可以用于让整个系统变得更智能，从而推动知识积累和结论实施的持续进行。

3、智能决策，大数据以及云计算，运用各种算法以及机器学习、人工智能等帮助管理者决策。

工业互联网的威力将在智能决策中实现。做出智能决策时，足够的信息从智能设备和系统中收集并促进以数据驱动的学习，使得部分机器和网络级运行职能从操作人员那里转移到可靠的数字系统。智能决策是工业互联网的长期愿景，它是工业互联网的元素按设备、按系统组合的过程中所收集知识的顶点。

工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够的大数据时，智能决策其实就已经发生了。工业互联网中，智能决策对于应对系统越来越复杂且机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说，十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候，工业互联网的全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

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