信息通信技術支撐下的工業互聯網平臺建設與應用

一、引言

作為新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態，工業互聯網通過對人、機、物、系統的全面連接，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系，為工業數字化、網絡化、智能化轉型升級提供了實現路徑。工業互聯網平臺作為支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的中樞，正在成為制造業轉型升級和高質量發展的重要支撐。

工業互聯網平臺以新一代信息技術為基礎，通過整合工業資源，打通數據壁壘，實現制造資源的優化配置和智能決策，推動制造業由生產型向服務型轉變。工業互聯網平臺突破了傳統工廠和企業的邊界限制，將整個產業鏈的價值鏈條貫穿起來，實現了制造業跨界融合和協同創新。當前，我國制造業面臨加快轉型升級的緊迫任務，亟須推動新一代信息技術與實體經濟的深度融合。工業互聯網平臺建設成為智能制造發展的重中之重，已成為各地區、各行業的熱點領域。

二、工業互聯網平臺理論基礎

信息技術的發展，特別是云計算、大數據、物聯網和人工智能等技術，為工業互聯網平臺的建設提供了強大的技術支撐。云計算技術使得工業數據的存儲、計算和處理更加高效和靈活，能夠滿足大規模工業數據的實時處理需求。大數據技術通過對海量工業數據的采集、存儲、分析和挖掘，能夠發現數據中的潛在價值，為工業生產提供科學決策支持。物聯網技術通過傳感器和網絡將各種工業設備和系統連接起來，實現設備之間的互聯互通和數據共享，形成一個智能化的工業生態系統。人工智能技術通過機器學習、深度學習等算法，對工業數據進行智能分析和預測，實現生產過程的優化和智能化管理。

信息技術與工業系統的融合，使得工業互聯網平臺充分發揮數據匯聚建模分析、知識復用、應用創新等方面功能，能夠實現對工業生產全過程的數字化、網絡化和智能化管理，從而提高生產效率、降低成本、提升產品質量。工業互聯網平臺涉及生產管理、供應鏈管理、設備管理、質量管理等多個方面的系統集成與優化。系統理論強調整體性、動態性和復雜性，要求在建設工業互聯網平臺時，必須從系統的角度出發，綜合考慮各個環節的相互作用和協調發展。首先，工業互聯網平臺需要建立統一的數據標準和接口規范，實現不同設備和系統之間的數據互通和集成。其次，平臺需要建立完善的網絡安全防護體系，保障工業數據和系統的安全。工業系統的開放性和互聯性增加了網絡安全風險，必須通過多層次、多維度的安全防護措施，確保工業互聯網平臺的安全運行。工業互聯網平臺還需要建立智能決策支持系統，通過對工業數據的智能分析和建模，提供科學的生產調度和優化方案，實現生產過程的智能化和自動化管理。

三、信息通信技術支撐下的工業互聯網平臺建設實踐

信息通信技術（ICT）的發展為工業互聯網平臺的建設提供了強大的技術支撐，通過大數據、云計算、物聯網和5G等技術的應用，工業互聯網平臺實現了全流程、全環節的數字化和網絡化管理。一個典型的案例是德國的“工業4.0”戰略，該戰略通過信息通信技術的深度應用，推動了制造業的數字化轉型。西門子公司作為“工業4.0”的先鋒，推出了基于信息通信技術的“MindSphere”工業互聯網平臺。MindSphere利用物聯網技術，將各種工業設備和傳感器連接到一起，實時采集和傳輸生產數據，通過云計算技術，這些數據被高效地存儲、處理和分析，生成有價值的生產和運營信息。大數據技術則對這些數據進行深入挖掘，發現潛在的生產問題和優化空間，為企業提供數據驅動的決策支持。信息通信技術的應用使得MindSphere實現了生產過程的透明化、智能化和精細化管理，大幅提升了生產效率和產品質量。

在信息通信技術的支持下，工業互聯網平臺在實際應用中取得了顯著成效。例如，海爾集團通過全球首家引入用戶全流程參與體驗的“COSMOPlat”工業互聯網平臺，實現了從傳統制造向智能制造的轉型。COSMOPlat平臺基于5G等信息通信技術，通過物聯網將海爾的設備、生產線和供應鏈緊密連接在一起，形成一個高度集成的智能制造生態系統，設備與設備之間的高速通信和實時數據傳輸，極大地提高了生產的靈活性和響應速度。云計算和大數據技術的應用，使得海量生產數據能夠被實時處理和分析，提供精準的生產調度和質量控制方案，幫助企業由傳統的大規模制造轉型為以用戶為中心的大規模個性化定制。COSMOPlat在應用過程中也引入了人工智能技術，實現了對生產過程的智能監控和預測性維護，有效降低了設備故障率和維護成本。通過信息通信技術的全面應用，海爾的生產效率提高了30%以上，產品不良率降低了20%以上，運營成本降低了25%以上，作為大規模個性化定制的核心指標的“不入庫率”達到了80%，顯著提升了企業的市場競爭力和經濟效益。

四、信息通信技術支撐下的工業互聯網平臺建設的優化方向

目前，工業互聯網平臺面臨的主要挑戰之一是數據孤島問題，不同設備、系統和廠商之間的數據格式和通信協議不統一，導致數據無法高效共享和利用。因此，建立統一的數據標準和接口規范，推動數據互聯互通，是優化工業互聯網平臺建設的首要任務。例如，國際電工委員會（IEC）和國際標準化組織（ISO）致力于制定工業互聯網相關標準，通過統一的數據模型和通信協議，確保不同設備和系統之間的無縫連接和數據互通。在實踐中，德國的“工業4.0”戰略提出了“工業4.0組件”的概念，通過標準化的接口和數據格式，實現設備、生產線和信息系統的互聯互通。此外，中國的“國家智能制造標準體系建設指南”也強調了標準化建設，推動工業互聯網平臺的互聯互通和兼容性。強化數據標準化建設可以助力企業打破數據孤島，提升數據共享和利用效率，顯著優化工業互聯網平臺的整體性能和應用效果。

在信息通信技術支撐下的工業互聯網平臺建設中，推動邊緣計算與人工智能的深度融合，是進一步優化平臺性能和智能化水平的重要方向。邊緣計算可以將計算資源和數據處理能力下沉到網絡邊緣，實現低延時、高帶寬的數據處理，滿足工業現場實時性和高效性的需求。

五、結束語

信息通信技術與工業系統的深度融合正在加速提高制造業高端化、智能化、綠色化發展水平。工業互聯網平臺作為融合新一代信息技術的產物，正在成為推動制造業高質量發展的重要支撐。5G、物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息通信技術為工業互聯網平臺建設提供了堅實技術基礎，工業互聯網平臺依托這些技術，實現了工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的連接，形成新的生產方式和商業模式，是制造業數字化轉型的關鍵抓手。

同時，推進工業互聯網平臺發展仍面臨諸多挑戰，如核心技術有待突破，數據資源整合難度大，安全風險防范壓力增大等。研究人員未來仍需加大核心技術攻關力度，加強平臺建設頂層設計，完善法規標準體系，促進平臺互聯互通，營造良好發展環境，推動信息通信技術與工業系統的加速融合，助力制造業高質量發展。

作者單位：中國工業互聯網研究院