2019年開始，“工業互聯網”作為科技領域的熱搜詞匯，多次在關鍵場合被一些企業單位提及。

大數據、智能制造、人工智能等新技術，都與它有著緊密的聯系。

工業互聯網的概念

“工業互聯網”的概念，初衷是為了制定一系列通用的標準，以打破技術之間的壁壘，激活傳統工業過程，促進物理世界和數字世界的融合，實現各設備廠商的信息集成和共享。

工業互聯網，從字面上可直觀理解為，將工業系統與信息網絡高度融合而形成的互聯互通網絡。它是傳統OT，CT和IT的高度融合。

作為一個非常復雜的系統，工業互聯網不僅涵蓋與工業領域相關的所有實體、工具、數據、方法與流程，也涉及了軟硬件數據協議、分布式技術、虛擬化技術、數據化技術、數據建模與分析、組件封裝及可視化等多種關鍵技術與工具。

當今工業領域和計算機學科的所有前沿技術，包括邊緣計算、智能控制、數字孿生、智能感知、5G傳輸、大數據處理與決策、人工智能等，都能在工業互聯網中找到具體應用。

通過將新技術融入產品全生命周期，整合產業鏈的所有相關資源，以提高各生產要素的在線協同能力。

工業互聯網將設備、產品、生產線、車間、工廠、供應商和客戶緊密地連接起來，能有效實現信息和資源的跨區域、跨行業共享，推動整個制造體系的智能化，驅動業務流程和生產服務模式的創新，為客戶提供更優質的產品或服務。

工業互聯網的應用場景

工業互聯網平臺的關鍵工作場景可大致概括如下：

1.將多源異構設備通過工業網關、PLC（可編程控制器）等接入工業互聯網的邊緣計算層；

2.利用傳感器、圖像等多傳感方式對數據進行智能感知和采集；

3.通過工業網卡、數據總線等將數據傳輸到邊緣層數據庫；

4.利用既定的規則對不同協議的設備數據進行解析和統一轉換，保持數據的一致性。

5.利用機器學習等算法對多源數據進行預處理、聚類和分析，剔除冗余數據,完成數據的規整和分類；

6.利用5G網絡將數據從邊緣層傳輸到工業互聯網的云端平臺數據庫中。

7.云端大數據系統通過大數據建模與分析技術，基于各個基礎場景、通用場景和專用場景，建立各實體、數據及過程之間的映射模型，構建可視化知識圖譜，形成知識庫并進行知識推理。

8.基于PaaS層通用的平臺部署與管理模塊，在工業大數據模型的支撐下，建立一套軟件開發與部署、微服務組件庫和模型庫，為SaaS層的產品部署和服務創新提供基礎。

9.根據具體的使用場景，開發MES、ERP、SCADA、SCM等綜合決策應用程序，并部署到工業互聯網平臺的SaaS層。

10.通過平板、PDA等終端設備中安裝應用軟件，實現基于產品全生命周期的生產流程優化、排產調度、智能控制及故障診斷。