构建工业物联网平台系统：核心要点、有哪些功能?多少钱?
一、核心要点
（一）设备连接与管理
1. 多种协议支持
– 工业环境中存在着各种各样的设备，从传统的PLC（可编程逻辑控制器）到新型的传感器，它们使用不同的通信协议，如Modbus、OPC – UA、MQTT等。构建工业物联网平台的首要核心要点就是能够兼容多种协议，以便实现对各类设备的无缝连接。例如，在一个自动化流水生产线上，可能既有使用Modbus协议的电机控制器，又有通过OPC – UA协议传输数据的监控设备，平台需要准确地与它们通信并获取数据。
2. 设备身份识别与认证
– 为了确保工业物联网系统的安全性和可靠性，每个接入平台的设备都需要有唯一的身份标识，并经过严格的认证过程。这可以防止未经授权的设备接入系统，避免恶意设备对生产数据的窃取或篡改。例如，采用数字证书或者设备密钥的方式对设备进行身份认证，只有合法的设备才能与平台进行数据交互。
3. 设备状态监测与远程管理
– 平台要能够实时监测设备的运行状态，包括设备的开机、关机、故障等状态。并且可以实现对设备的远程管理，如远程重启、参数调整等功能。在大型工业厂房中，如果一台关键设备出现故障，运维人员可以通过平台远程诊断问题，若只是软件参数问题，可以直接远程调整参数，减少设备停机时间，提高生产效率。
（二）数据采集与处理
1. 大规模数据采集
– 工业物联网平台需要采集海量的设备数据，包括设备的运行参数（如温度、压力、转速等）、生产数据（如产量、合格率等）以及环境数据（如湿度、空气质量等）。这些数据可能来自于分布在不同地理位置、不同生产环节的众多设备。例如，在一个大型的钢铁生产企业，从炼铁炉的温度数据到轧钢机的压力数据，都需要被准确采集到平台上。
2. 数据清洗与预处理
– 采集到的数据往往存在噪声、错误值或者不完整的情况。平台需要对数据进行清洗，去除无效数据，补充缺失数据，并对数据进行标准化处理。例如，传感器可能由于受到干扰而产生异常的温度读数，平台要能够识别并修正这些错误数据，以便后续的分析和应用。
3. 数据存储与管理
– 大量的工业数据需要有可靠的存储方式。可以采用分布式文件系统（如Ceph等）或者关系型数据库（如MySQL等）与非关系型数据库（如MongoDB等）相结合的方式。对于实时性要求高的数据，如设备的实时运行参数，可以存储在内存数据库中以便快速查询和分析；而对于历史数据，则可以存储在成本较低的大容量存储介质中，同时要确保数据的安全性和可扩展性。
（三）安全性
1. 网络安全
– 工业物联网平台要构建安全的网络架构，防止网络攻击。这包括采用防火墙、入侵检测系统（IDS）和虚拟专用网络（VPN）等技术。例如，在工业网络与外部网络之间设置防火墙，阻止外部恶意网络流量的入侵，同时通过IDS实时监测网络中的异常活动，及时发现并防范潜在的网络攻击。
2. 数据安全
– 工业数据包含企业的核心机密信息，如生产工艺参数、产品设计图纸等。平台需要对数据进行加密处理，无论是在传输过程中还是在存储过程中。同时，要建立数据访问控制机制，只有授权的人员才能访问特定的数据。例如，采用AES（高级加密标准）对数据进行加密，根据用户的角色和权限分配不同的数据访问级别。
3. 应用安全
– 平台上运行的各种工业应用也要确保安全。要进行应用程序的漏洞扫描和修复，防止恶意软件的入侵。例如，对工业控制软件进行定期的安全审计，及时更新软件补丁，确保软件的安全性和稳定性。
二、功能
（一）生产监控与管理
1. 实时生产数据可视化
– 以直观的图形（如仪表盘、图表等）展示生产线上各个设备的实时运行数据，如设备的运行速度、生产产量等。生产管理人员可以在监控中心一目了然地看到整个生产过程的状态，及时发现生产瓶颈或者异常情况。例如，在汽车制造车间，通过可视化界面可以实时看到每个工位的装配速度和质量检测数据，便于及时调整生产节奏。
2. 生产计划与调度
– 根据订单需求和设备状态，制定合理的生产计划，并进行生产调度。平台可以自动分配任务到各个设备和生产线，优化生产流程。例如，当有新的汽车订单时，平台根据不同车型的生产工艺要求和设备的空闲状态，合理安排冲压、焊接、涂装和总装等工序的生产顺序和时间。
3. 质量控制
– 采集生产过程中的质量相关数据，如产品的尺寸精度、原材料的质量参数等，通过数据分析实现质量预警和质量追溯。如果产品的某项质量指标出现异常波动，平台可以及时发出警报，并且可以追溯到是哪个生产环节、哪台设备或者哪种原材料导致的问题。
（二）设备维护与预测性维护
1. 设备故障预警
– 通过对设备运行数据的实时分析，建立设备故障模型。当设备的运行参数接近故障临界值时，平台提前发出预警信号。例如，对于一台高速运转的风机，当振动幅度或者温度等参数出现异常变化时，平台提前通知运维人员，以便他们能够在设备真正发生故障之前采取措施。
2. 预测性维护建议
– 基于大数据分析和机器学习算法，平台可以预测设备的剩余使用寿命，并且提供维护建议。比如，根据历史数据和当前设备的磨损情况，预测某台机床的刀具还能使用多长时间，建议在合适的时间进行刀具更换，避免因刀具磨损导致的产品质量下降和设备损坏。
3. 维护任务管理
– 对于设备的维护任务，平台可以进行任务分配、跟踪和记录。从维护工单的创建、派发到维修人员的维修过程记录，以及最后的维修结果反馈，都可以在平台上实现信息化管理，提高设备维护的效率和质量。
（三）能源管理
1. 能源数据采集与分析
– 采集工业生产中的各种能源消耗数据，如电力、燃气、水等。分析能源消耗的分布情况和趋势，找出能源浪费的环节。例如，在一个化工企业，通过采集各个生产车间的电力消耗数据，分析出哪些设备或者生产流程存在高能耗的情况。
2. 能源优化策略制定
– 根据能源分析结果，制定能源优化策略。可以通过调整设备的运行参数、优化生产流程等方式来降低能源消耗。比如，在工厂的照明系统中，根据不同时间段的生产需求和人员活动情况，自动调整照明亮度，实现能源的节约。
三、成本
1. 硬件成本
– 构建工业物联网平台系统需要一定的硬件设备支持。首先是服务器设备，如果是小型企业的工业物联网平台，可能采用几台普通的服务器，成本在数万元左右；而对于大型企业，可能需要高性能的服务器集群，成本可能达到数十万元甚至更高。此外，还需要网络设备，如路由器、交换机等，根据网络规模和性能要求，成本在几千元到数万元不等。如果涉及到边缘计算设备，如边缘网关等，每个设备的成本可能在几千元，根据需要部署的数量，这也是一笔不小的开支。
2. 软件成本
– 工业物联网平台的软件成本包括平台软件的购买或者开发费用。如果购买商业的工业物联网平台软件，价格差异较大。一些基础功能的平台软件可能几万元就能买到，但功能强大、可定制性强、安全性高的平台软件可能需要几十万元甚至上百万元。如果企业选择自主开发平台软件，开发成本取决于开发团队的规模、开发周期等因素。一个中等规模的开发团队开发一年的成本可能在几十万元到上百万元。此外，还需要考虑数据库软件、数据分析软件等相关软件的成本，这些软件的授权费用根据不同的产品和企业规模也有较大差异。
3. 集成与运维成本
– 在构建工业物联网平台过程中，设备的集成是一个重要环节。需要将各种不同的设备接入平台，这可能需要专业的系统集成商来完成，集成费用根据设备的复杂程度和数量而定，可能在几万元到几十万元之间。运维成本包括平台的日常维护、设备的监控和维修等。运维人员的工资、设备的维修备件等都是运维成本的组成部分。对于一个持续运行的工业物联网平台，每年的运维成本可能在几万元到十几万元左右。
构建工业物联网平台系统需要综合考虑核心要点、功能需求和成本等多方面的因素。企业要根据自身的规模、生产需求和预算来规划和构建适合自己的工业物联网平台。
