工业互联网平台通过架构分为哪几层，在当今互联网时代，工业互联网平台已经成为智能制造的重要组成部分，它通过信息技术手段与制造业深度融合，实现智能化管理、优化流程、降低成本、提高效率，助力制造业转型升级。然而，要想实现工业互联网平台的高效运转，就需要对其架构有充分的了解。本文将会分析工业互联网平台的架构和其分层特点。
首先，从整体上来看，工业互联网平台架构可以分为四个层次，分别是数据采集层、边缘计算层、云计算层和应用层。以下将分别对这四个层次进行详细分析。
一、数据采集层
数据采集层是工业互联网平台的底层，它通过传感器、控制器等硬件设备采集实时数据，并将其传输到上层系统。其中，常见的数据采集手段包括传统的有线通信和新兴的物联网技术。传统通信方式通常使用Modbus、Profibus等协议，而物联网技术则包括NB-IoT、LoRa等通信技术。
在实际应用中，数据采集层的数据量往往庞大，为了避免数据混乱和数据丢失，需要进行有效的数据处理和存储。目前，数据处理技术繁多，包括数据清洗、数据转换、数据存储等，因此在选用技术方案时，需要结合实际业务，选择合适的技术手段。
二、边缘计算层
边缘计算层是工业互联网平台的第二层，也是现阶段互联网技术的热点之一。边缘计算可以在接近数据源的地方对数据进行处理和分析，减少数据传输的延迟和带宽占用，提高数据的实时性和可用性。同时，边缘计算层还可以为上层应用提供更为精准和优质的数据支持。通常，边缘计算层采用的技术手段包括Fog Computing、MEC等。
边缘计算层的核心是运用先进的算法和模型对大数据进行处理和分析，实现智能决策。在工业互联网平台中，如果数据采集层和云计算层中的数据都要传输到上层进行处理和分析，就会大大浪费带宽和降低数据处理效率，所以引入边缘计算层是十分必要的。
三、云计算层
云计算层是工业互联网平台的重点，也是最高层的处理和分析中心。云计算可以通过强大的计算能力，实现大规模数据的处理和分析，并为上层提供智能化的应用支持。一般而言，云计算层除了提供强大的计算能力外，还需要具备高可靠性、高可用性和高安全性等特点，以确保数据的安全和稳定性。
在现代工业中，云计算的应用非常广泛，包括资源调度、质量监测、故障诊断等多种应用场景。目前，国内外的云计算服务商已经提供了丰富的资源和支持，可以实现高效的云计算平台搭建和运营。
四、应用层
应用层是工业互联网平台的最上层，它是将前三层的数据加工处理之后输出的最终产品。应用层目前已经涉及到工业制造、物流、交通、医疗等多个领域。在应用层，通常需要根据不同的业务需求进行定制化的开发和部署，以实现更为精细的管理和控制。
常见的应用场景包括任务调度、生产过程监测、设备状态监测、异常告警等。这些应用场景的实现需要前三层的支持和数据输出，如果前三层没有有效地进行数据处理和分析，应用层的输出结果就会出现偏差或错误。
总之，工业互联网平台是智能制造的基础和重要组成部分，而工业互联网平台的架构是实现智能制造的关键。通过数据采集层、边缘计算层、云计算层和应用层四个层次的协作，可以实现工业互联网平台的高效、智能、安全运转。相关企业应该根据自身实际业务需求和技术水平，尽可能选用最适合的技术手段和方案，打造自己的工业互联网平台。
