工业互联的未来发展趋势

工业互联不是某种单一技术，而是一个服务于工业制造企业，提升工业制造企业的运营效益的基于万物互联的完整生态系统。它既是工业标准化，数字化、网络化、智能化转型的基础设施，同时也是互联网、AR，VR，数据、人工智能等尖端技术的深度融合的应用模式，同时也是一种新业态、新产业，将重塑工业制造企业的运行模式，维护模式，供应链和产业链。

工业互联在OT和IT技术的积极探索，技术创新以及落地场景的实践和价值论证下不断发展壮大。时至今日，已经形成数据采集，安全传输，分析平台以及增值服务四大业务方向，在提升工厂的生产效率，设备可靠性，安全生产，环保合规以及减少能源消耗，降低排放等维度起着至关重要的作用。

在今后很长一段时间，工业互联的业务还会不断增长，同时随着技术的进步，会呈现下列发展趋势：

2. 数据集成需求促进数据采集标准的逐步统一。

工业互联通过自主感知数据采集、学习、分析和决策闭环，必须将工厂内甚至外各种相关数据采集过来，这既包括工厂内生产、设备、能源、人员、环境等各要素的数据采集、以及厂内智能装备及智能产品的数据采集，也包括各种系统接口集成数据。对于这些不同的场景，应用采集数据所采用的各类底层协议，海量不同的通讯设备和传感器，数据维护难度可想而知。

实现统一的途径有两个，一个是逐步完善单一协议下的应用生态，逐步减少工厂里数据采集所采用的协议数量。另一个就是建立OT层的数据中台，实现面向IT的统一数据标准。

2. 用于工业互联的终端的体积小型化，功能智能化和功耗最低化。

随着技术的发展以及工业互联应用的差异化需求，互联网终端不断采用小型化，低功耗和高度集成的芯片，具备了初步数据处理，自诊断，自校正和自补偿等功能，采集的数据不断丰富，功能不断强大，同时功耗降低，在移动场景下的应用也成为可能。同时边缘计算与传感器集成成为可能。

例如：以前需要专家进行振动频谱分析的振动传感器就集成了边缘计算功能，除了常规的三轴健康值，PeakVue冲击波值，速度，加速度外，还可以直接向上位系统输出初步分析结果，如齿轮故障，轴承故障，润滑不足等原先需要专家通过频谱分析才能得出结论的动设备故障。相信会有越来越多的传感器集成边缘计算功能。

3. 分析平台采用机理模型和数据模型结合

对于工厂中的不同场景，应用对象，建模范围，使用人员等不同情况下，采用机理模型和数据模型相结合的方式能够快速实现工业互联平台分析平台的部署可应用，并可取得事半功倍的效果。其原因在于工厂中海量的设备是按照机理模型设计的，多年的使用经验也积累了直达根源的丰富的FMEA模型。对于一些简单的已知设备，完全没有必要进行数据分析。

在厂里，机理模型的分析应用是大多数，这样可以快速便捷地定位根本原因，而在少数复杂情况下采用数据模型分析，可以弥补机理模型的不足，更好地分析不同工况下同类设备运行地特殊性，对辅助采取个性化决策起到重要作用。