目前，社会对现代工业体系的发展有着迫切的需求。未来，工业互联网作为工业制造与互联网深度融合的新工业生态，具有全要素连接、动态实时结构变化、系统开放、灵活配置、安全可靠等特点。未来，工业互联网的到来将导致社会生产力的剧烈变化。工业互联网已经进入了数字智能的新探索阶段。中共中央、国务院发布的《数字中国建设总体布局规划》掀起了新的高潮。作为国家竞争力的基石，工业系统的数字化智能化必然成为重点。长期以来，人类的生存一直受到物质匮乏的困扰。自工业化以来，人们重新组装了物质、能量和信息，极大地丰富了人类所需的物品。目前，绝大多数产品都能完全满足人类的需求，甚至许多产品只有一家工厂就能生产出满足世界人口需求的总量。人类正面临着进入过剩时代的新挑战——TQCSE，即短交期（T）、高质量（Q）、低成本（C）、优质服务（S）、环境友好（E）。当然，这些指标项也可能相互冲突。对于特定的工业企业，每个指标项都涉及多个设计和制造参数。因此，企业需要对数百个参数进行综合分析、实时计算、平衡优化和迭代，以实现更高的目标，并在激烈的竞争中获胜。灵活性和敏捷性是现代工业系统实现更高目标的途径，也是目前最迫切的需求。信息在物质和能量的组合中起着枢纽作用。与物质和能量相比，信息来自人类对世界的认知。信息的载体最初是人类本身，但计算机的出现给了信息一个新的载体。计算机上可以存储、加工和传递相关物质和能量的知识。牛顿等科学家将物理世界转化为数学世界，使物理世界的知识能够用数学逻辑紧密描绘，为计算机加工、传递和使用知识奠定基础，使物理世界与信息世界深度连接。数字信息技术已成为应对上述挑战的最有力手段。亚当·斯密在《国富论》中透露，经济发展源于交通连接造成的贸易交换。互联网的本质是连接产生交换，交换产生价值。所以，工业互联网的价值点又在哪里？这是我们首先要考虑的问题。目前，美国工业互联网系统和德国工业4.0系统只提供框架文件，没有具体的工业实践指导。智能工厂被普遍认为是工业互联网应用于工业企业的载体。除了各种新概念外，智能工厂还缺乏指导性的理论和方法。目前，工业互联网存在的问题互联网对社会的变化是显而易见的。其价值主要在于发挥信息的枢纽作用，重组各种社会资源，大大优化其运行效率。传统的消费互联网本质上是人与网络的连接，网络的主体是人，而工业互联网的对象是工业元素，如机器和软件（业务流程和模型算法）、产品、原材料、工具、人等，网络主体主要是工业元素。由于网络的主体和规律不同，所依赖的基础理论也会不同。因此，会造成很多差异。第一，在模式层面，工业互联网企业的运营模式与传统互联网企业的运营模式大不相同，传统消费互联网的商业模式无法复制。对于传统的消费互联网来说，用户(流量)是最宝贵的资产和价值点，其运营基本上是为了增加流量来实现业务目的。工业互联网连接工业要素，难以通过流量实现。目前平台厂商众多，传统企业平台热情不高，云企业管理软件（ERP、MES等。)应用范围不大，企业担忧多，平台数据增长缓慢，平台企业基本处于亏损状态。第二，在驱动力层面，传统消费互联网的动力来源依赖于个人用户，而工业互联网主要依赖于平台企业。如果互联网和工业系统的结合只是简单的加起来，那么互联网和工业系统就像油和水之间的关系，层次分明，互联网无法发挥工业要素和资源的配置效率，更不用说真正的工业互联网了，也无法解决工业面临的问题。换句话说，如果用处不大，企业自然没有上云的动力。第三，在接入层面，工业要素需要接入工业互联网平台，包括公共云平台或私有云平台。传统工业系统是在刚性集成生产系统的基础上开发的，以解决商品稀缺问题。它也是封闭的、分割的和僵化的。难以适应平台算法调度下的灵活定制、灵活配置和按需生产。在工业互联网模式下，传统工业信息系统向企业数字化、智能化转变，需要对传统工业系统进行“入网”技术研究。我们借用美国国家标准和技术研究所（NIST）在互联网的支持下，智能制造生态系统的三个维度解释了工业系统的演变(见下图)。在商业维度上，互联网首先渗透并深入；在产品维度上，已经有了面向产品整个生命周期的互联网协同设计理念，但应用案例却很少；在生产维度上，一些互联网应用面向供应链的生产调度和可预测制造。但是，互联网并没有渗透到这三个维度交叉点的“制造金字塔”中。传统的工业系统是面向传统稳定的大规模制造的。该系统是ISA-95（企业系统与控制系统集成的国际标准，95代表ISA的第95个标准项目）。它是一种金字塔式、递阶式的控制，是一种自上而下的命令和执行。互联网强调速度和弹性，可以适应环境的快速变化，通过快速重组连接元素来反映效率。为了满足现代社会对工业灵活性和敏捷性的迫切需求，有必要处理工业全要素的动态加入和动态退出。为了实现更高的优化目标，互联网的工业应用必须深入到“制造金字塔”中。我们希望通过互联网推动新一轮的工业革命，但实际的工业需求并没有得到满足。在当前的工业系统中，很难实现信息和算法部署下工业元素的灵活组合。表面上看，这是一个应用问题，但归根结底，这是一个缺乏理论的问题。换句话说，原来的大规模生产和封闭的工业体系理论不适用，新理论也没有建立起来。未来工业互联网的深入应用需要满足当前社会对现代工业体系的需求。它不仅要实现互联，还要组装和优化工业要素。其根本点是建立一个灵活、敏捷的生产体系。目前“工业互联网平台” “工业系统”仍然是一个刚性集成的生产互联网系统，具有系统结构固化和工业要素紧密连接的特点。在互联网平台算法调度下，难以实现灵活配置要素、灵活定制订单、按需生产的需要。工业互联网的深入应用需要在信息和算法的支持下，分散原有的“制造金字塔”系统的各个环节，重组和格式化工业要素，并从企业延伸到整个供应链，重新配置整个工业要素。工业互联网平台就像一个无形的管理者，它将继续收集数据，配置工业要素，集反馈、控制、优化于一体。该平台“精打细算”了整个供应链的运行控制过程，优化了产品设计、产品生产、服务流程，实现了灵活、敏捷的制造。这就是未来的工业互联网(见下图)。未来工业互联网满足工业需求的工业互联网的深度应用将导致社会生产力的急剧变化。未来，工业互联网应该是一种新的工业生态。未来，工业互联网和接入的工业系统（以下简称“工业互联网系统”）应能够处理工业要素的动态加入和动态退出，并满足灵活性和敏捷性的需求。未来，工业互联网的松耦合结构需要大量的对象和复杂的系统来连接所有元素的互联。未来，工业互联网还需要松耦合系统结构模型。只有松耦合系统结构才能适应所有元素互联产生的系统复杂性。工业系统本质上是物质、能量和信息的融合体。在工业互联系统中，机械连接用于传递力，能量连接用于提供能源，信息连接用于传递信息。在以数据为中心的联邦松耦合系统架构中，联邦系统就像一个社交网络，采用“Link(纽带)“群”“群成员”“群”QoS（Quality of Service，定义交互网服务质量) G（V，E，W），G是一个可以清晰地描绘动态松耦合系统的向加权网络。发布/订阅模型用于数据交换工业元素，每个工业元素之间的连接由发布/订阅关系定义。节点的动态添加和退出不会影响网络中的其他节点。松耦合计算模型应以概率和不确定性为数学基础（允许小范围误差，保持松动空间），主要采用接近方法（如概率和神经网络），而不仅仅是精确的计算方法。未来工业互联网的可靠性设计方法构建动态实时变结构系统，满足未来工业互联网的要求，解决工业全要素按需互联网和要素数据的可靠性交换问题是工业互联网深度应用需要解决的关键科学问题。工业互联网采用了复杂网络系统的理论，解决了可靠性问题。计算、评估和优化系统网络中数据交换的平衡性和关键点（脆弱性），从而设计出性能更好、更可靠的工业互联网系统。重点如下：一是分析工业互联松耦合系统结构，采用复杂的网络系统理论方法；二是强度（Strength）测量网络中成员的重要性；第三，耦合（Coupling）测量网络中成员和成员之间的依赖；第四，将上述两个概念结合起来，用复合中心表示，也可以称为强度-信息熵中心（SEC，Strength-Entropy Centrality）。与传统的金字塔式集中控制系统不同，松耦合结构是分散的。与传统的金字塔式集中控制系统不同，松耦合结构是分散的。对于工业互联网系统，在数据可靠交互的前提下，需要降低成员的复合集中度。系统可根据需要重新分配发布/订阅关系，动态重新分配系统，确保工业互联系统的稳定运行。未来工业互联网松耦合系统的实现，当未来工业互联网应用深入工业现场时，无论是“智能工厂”、“灯塔工厂”、“未来工厂”还是“黑灯工厂”，其目标都必须是TQCSE需要满足快速变化的市场需求，必须发挥信息的枢纽调度作用，使企业原有的刚性系统灵活敏捷。松耦合结构的实现需要解决以下两个问题：一是工业互联网平台和工业系统的适应，包括科学、技术和工程问题；二是整个工业互联系统连接与结构关系的复杂性。基于未来工业互联网松耦合结构理论的工业互联网数据链，其中联邦系统，如工业元素的“社交网络”，具有以下特点：第一，定义“Link“群”“群成员”QoS以及互联网等概念；第二，用数据发布/订阅关系定义工业要素的连接关系；第三，建立具有向联接矩阵、全局数据空间、适应包装行业要素、设置各联邦成员的QOS属性的加权。工业互联网数据链支持工业元素松耦合配置的“网络”。联邦成员可以灵活建立群组、数据发布/订阅、QOS管理、灵活配置和数据交换过程监控，实现以数据为中心的工业互联网元素的即时交换，可以达到毫秒级，满足工业网站的需求。工业互联数据链应用将参与互联的应用系统（即服务）和设备从强连接、紧耦合转变为弱连接和松耦合，实现松耦合数据交换和元素互联。工业互联网数据链应用将参与互联的应用系统（即服务）和设备从强连接、紧耦合转变为弱连接和松耦合，实现松耦合数据交换和元素互联。在工业互联网应用的推广中，平台和现场需要并重，资源调度算法、数据链平台、综合管理等共同问题需要在平台侧解决；在现场，我们需要做好数据采集和交换、工业现场的独特问题等工作。工业互联网应用只有平台与现场功能匹配合理，才能取得良好的效果。智能工厂作为智能制造概念综合应用的具体体现，是工业互联网深度应用的落点，也是未来的工厂模式。集算法、软件、设备于一体的CPS，是智能工厂的核心（Cyber Physical Systems）。虽然现阶段理想的智能工厂难以充分展示，但可以进行总体规划，逐步实施：第一步是计算工厂设施，使工厂物理世界的特点和规律数据在信息世界中进行计算和存储；第二步是连接机器、软件、产品、原材料、工具、人等元素；第三步是实现数字双胞胎，可能是物理空间的“黑灯工厂”，但在虚拟空间中可以实现数据可见性、可操作性和企业操作透明度；第四步是构建企业大脑，包括各业务领域的预测性制造（营销、财务、能耗管理、规划调度等）；第五步，进入高级阶段，建立适应市场变化的自适应性制造厂，优化工业要素组装、社会生产和服务流程。这里列举了两个典型案例进行说明。这里有两个典型的案例要解释。首先，为了应对激烈的市场竞争，一家大型民营厨房电器设备公司开展了工厂大脑、数字神经系统和“黑灯工厂”、数字双胞胎系统的建设已经达到了智能工厂的中间阶段，大大优化了企业各方面的指标。其中，运营成本降低45.9%，产品开发周期缩短42.6%，能源利用率提高12.3%，企业收入增长5.6倍，经济利润增长11.4倍。第二，为了解决装配线经常更换模型、效率低下的问题，军工院建立了数字双组装生产线场景，即从元素连接到数据交换，再到双机器人路径协调规划，实现虚拟和真实的联动模拟，大大提高了车间的运行效率。随着未来工业互联网的深入应用，对未来工业互联网的展望，企业各方面指标将继续优化：优化生产资源大跨度配置（远程设计协调、制造协调、资源共享）；优化产品全生命周期管理(远程运维、预测性维护、回收利用)；优化供应链管理、业务决策、销售策略、财务管理等(业务流程)；优化工艺、人员配置、生产工艺、在线质量、材料供应、能耗配置、环境效率(制造工艺)。在研究方面，未来工业互联网需要进一步研究的方向包括：深入研究未来工业互联网松耦合系统架构理论、动态实时变结构系统评价方法、虚拟空间系统行为和全要素状态对齐技术研究、未来工业互联网系统平台研究。在研究方面，未来工业互联网需要进一步研究的方向包括：对未来工业互联网松耦合系统架构理论的深入研究；动态实时变结构系统评价方法；对虚拟空间系统行为和全要素状态的技术研究；对未来工业互联网系统的平台研究。免责声明：鲁邦通只是为了传播更多的信息，所有出现在本网站上的信息仅供参考。按照目前互联网开放的原则，我们将在不通知作者的情况下转载文章；如果原文明确规定“禁止转载”，我们将不会转载。如果我们转载的文章不符合作者的版权声明，或者作者不想让我们转载你的文章，请通知我们：support@cserver.com.cn
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