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大数据物联网信息交互与数据感知

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资料介绍

数字化、网络化、智能化已经成为工业4.0的主要发展趋势,其中大数据和工业物联网作为主要组成部分在中国制造业转型升级过程中扮演着重要的角色.为了能够达到进一步加快信息化和工业化深度融合,提高传统产业升级的强度,就不得不依靠工业4.0和互联网产业一体化.大数据、物联网、数据感知是智能制造的基础,在大规模定制生产中主要包括数据管理、数据收集、智能制造、定制平台和数据感知等.数据的感知可以借助于大数据和工业物联网的应用推动更多的智能制造的发展.鉴于此,通过应用大数据、物联网和数据感知可以帮助制造商提高营销目标,降低物流的成本和库存,减少生产资源的风险.

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机械设计与制造

第 11 期

2017 年 11 月

Machinery Design

＆

Manufacture

263

大数据物联网信息交互与数ꢀ感知

1 1 1

李明皓，刘晓伟，于杨，赵

2，3

彬

（1.辽宁省气象信息中心，辽宁沈阳 110168；2.沈阳新松系统自动化股份有限公司，辽宁沈阳 110168；

3.东北财经大学工商管理学院，辽宁大连 116025）

摘

要：数字化、网络化、智能化已经成为工业 4.0 的主要发展趋势，其中ꢁ数ꢀ和ꢂ业物联网作为主要组成部分在中国

制造业转型升级过程中扮演着重要的角色。为了能够达到进一步加快信息化ꢃꢂ业化深度融合，提高传统产业升级ꢄ强

ꢅ，就不得不依靠ꢂ业 4.0 ꢃ互联网产业一体化。 ꢁ数ꢀꢆ物联网、数ꢀꢇ知是智能制造ꢄ基础，在大规模定制生产中主要

包括数ꢀ管理、数ꢀ收集、智能制造、定制平台ꢃ数ꢀꢇ知等ꢈ 数ꢀꢄꢇ知可以借助于ꢁ数ꢀꢃꢂ业物联网ꢄ应用推动更

多的智能制造的ꢉ展ꢈ 鉴于此，通过应用ꢁ数ꢀꢆ物联网ꢃ数ꢀꢇ知可以帮助制造商提高营销目标，降低物流的成本ꢃ库

存，减少生产资源的风险ꢈ

关键词：大数据；工业物联网；信息交互；数据感知

中图分类号：TH16；TP242.3 文献标识码：A

文章编号：1001-3997ꢀ2017ꢁ11-0263-03

Big Data IoT Information Interaction and Data-Aware

1 1 1

LI Ming-hao ， LIU Xiao-wei ， YU Yang ，ZHAO Bin

2，3

ꢀ1.Researcher Level Senior Engineer of Meteorological Information Center， Liaoning Shenyang 110168， China；2.SIASUN

Robot ＆ Automation Co.， Ltd.， Liaoning Shenyang 110168， China；3.Business School of Northeast University of Finance and

Economics， Liaoning Dalian 116025， Chinaꢁ

Ａbstract：Digital， networked， intꢀlligent hꢁvꢀ becomꢀ a main trꢀnꢂ of development， including the lꢃrꢄe dꢁtꢁ ꢁnd Inꢂustrial

IoT plꢃys an important ꢅomponꢀnts of Chinꢃ’s mꢃnufꢃꢆturinꢄ industry trꢃnsformꢃtion ꢃnd upꢄrꢃdinꢄ . In ordꢀr to ꢇꢀ ꢃꢇlꢀ to

ꢃꢆhiꢀvꢀ furthꢀr spꢀꢀd up informꢃtizꢃtion ꢃnꢂ inꢂustriꢃlizꢃtion ꢂꢀpth fusion， improvꢀ thꢀ strꢀnꢄth of trꢃꢂitionꢃl inꢂustry

upꢄrꢃꢂꢀ， ꢃnꢂ must rꢀly on inꢂustry 4.0ꢀ ꢃnꢂ Intꢀrnꢀt inꢂustry ꢆonsoliꢂꢃtion. Biꢄ dꢁtꢁ ꢁnd industriꢁl IoT， Informꢁtion

Intꢀrꢁꢆtion ꢁnd dꢁtꢁ -ꢁwꢁrꢁ on thꢀ ꢈꢁsis of intꢀlliꢄꢀnt mꢁnufꢁꢅturinꢄ ꢁrꢀ thꢀ bꢁsis of intꢀlliꢄꢀnt mꢁnufꢁꢅturinꢄꢉ in mꢃss

customizꢃtion proꢂuction incluꢂꢀs ꢂꢃtꢃ mꢃnꢃꢄꢀmꢀnt， ꢂꢃtꢃ collꢀction， intꢀlliꢄꢀnt mꢃnufꢃcturinꢄ， custom ꢂꢃtꢃ-ꢃwꢃrꢀ plꢃtform

ꢃnꢂ so onꢊ ꢋꢃtꢃ -ꢃwꢃrꢀ ꢅꢃn ꢇꢀ pꢀrꢅꢀivꢀꢂ ꢇy mꢀꢃns of ꢇiꢄ ꢂꢃtꢃ ꢃnꢂ inꢂustriꢃl IoT to promotꢀ thꢀ ꢂꢀvꢀlopmꢀnt of morꢀ

intꢀlliꢄꢀnt mꢃnufꢃꢅturinꢄ. Aiminꢄ ꢃt this point， throuꢄh thꢀ usꢀ of biꢄ ꢂꢃtꢃ， nꢀtwork ꢃnꢂ ꢂꢃtꢃ pꢀrꢅꢀption ꢅꢃn hꢀlp

mꢃnufꢃꢅturꢀrs improvꢀ mꢃrkꢀtinꢄ ꢄoꢃls， rꢀꢂuꢅꢀ thꢀ ꢅost of loꢄistiꢅs ꢃnꢂ invꢀntory， ꢃnꢂ rꢀꢂuꢅꢀ thꢀ risk of proꢂuꢅtion

rꢀsourꢅꢀs.

Key Words：Big Data； Industrial IoT； Information Interaction； Data-Ａware

验、设备状态数据和后方人员交流等多方面因素制约。这种排除

故障措施不仅费时费力，并且难以达到很好的预期效果，反而导

致经常需要反复多次派人下现场进行故障原因分析。鉴于此，在

工业 4.0 大环境下，为了降低维护成本，急需开发一种可以收集

大信息量为基础，兼顾远程监控、诊断的软件平台系统，通过大数

据技术、工业互联网和数据感知技术将工程现场与研发人员紧密

的结合在一起。受世界大形势影响，纵观国内外制造业争相融入

1 引言

近年来，全球制造业始终面临着制造方式的转型升级和可

持续发展挑战。德国工业 4.0 以信息物理系统 ꢀCyber Physical

System，CPSꢁ为核心，引领第四次工业革命的全新生产体系。在以

往的大规模传统生产中，生产设备运行期间，难免出现各种异常

偶发故障。传统的方式是派遣设备维护人员到现场跟踪、排查和

解决问题。这种方式经常受工厂工作环境、调试工具、开发人员经

来稿日期：2017-05-20

基金项目：国家高技术研究发展 863 计划ꢀNo.2013AA041005ꢁ；国家高技术研究发展 863 计划（No.2012AA041405ꢁ；

沈阳市工业科技攻关项目（No.F12-010-2-00ꢁ

作者简介：李明皓，ꢀ1958-ꢁ，男，辽宁人，本科，高级工程师，主要研究方向：气象信息技术；

刘晓伟，ꢀ1981-ꢁ，男，江苏人，本科，高级工程师，主要研究方向：大数据信息技术、气象信息技术

万方数据

264

第 11 期

李明皓等：大数据物联网信息交互与数据感知

[2]

到工业 4.0 的洪流当中去，例如，文献提出了智能城市计划相互

3 分析与挖掘

结合的工业 4.ꢀ 概念。从基于流程ꢀ工业 4.ꢀ ꢀ信息为导向ꢁ促进

3ꢁꢂꢃ 大数据本质

[3]

了制造企业提高生产效率ꢂ 文献分析了工业 4.ꢀ 未来产业ꢀ发

随着社会与科技ꢀ发展ꢁ数据不再被认为是社会生产ꢀꢀ副产

物ꢁꢁ而是可被二次乃至多次加工ꢀ原料ꢁ从中可以探索更大价值ꢁ

从而变ꢂ了生产资料ꢂ 并且其内在价值不断被挖掘ꢁ已经ꢂ为重要

资产ꢂ 随着第三次工业革命ꢀ发展ꢁ人类处理和存储数据ꢀ能力得

到质ꢀ飞跃ꢁ但仍不能跟上数据产生ꢀ速度ꢂ比如大数据ꢀ本质ꢁ从

工业 4ꢁ0 ꢀ角度理解就是大数据不再是ꢀ硬生生ꢁ数据ꢁ变成了可以

使用ꢀꢀ活灵活现ꢁ数据ꢂ 通过分析这些数据ꢁ人们可以看清事物ꢀ

本质ꢁ为人们认识世界、改造世界提供了新ꢀ途径ꢂ

展趋势ꢃ实现更智能化ꢀ制造工艺ꢃ战略规划包括建设基于智能

[4]

工厂和智能化生ꢄ两大主题ꢀ讨论ꢂ 文献讨论了生ꢄ计划与控

制辅助系统ꢀ人性化设计在工业 4.ꢀ 中ꢀ作用ꢂ

在大规模定制生产中ꢃ为了方便问题定位ꢃ加强系统ꢀ稳定

性与可维护性ꢃ需要实时监控系统ꢀ运行状态ꢃ获取系统参数。同

时需要在系统运行过程中ꢃ具备长时间获取系统数据和系统调试

信息ꢃ其中包括当问题ꢅ现时ꢃ捕获作业断点以及硬件状态信息

等内容ꢂ 以大数据物联网为研究对象ꢃ通过信息交互与数据感知

作为现代网络信息技术的智能大脑ꢃ不仅满足工业 4.ꢀ ꢀ个性化

需求ꢁ而且同时兼备远程环境监测、设备故障定位和故障预ꢆꢃ通

过大数据物联网综合智能控制和管理解决方案ꢃ实现设备故障的

预警与设备故障的问题定位ꢂ

3.2 大数据分析挖掘

大数据集成（大数据设备）是一个特别设计ꢀ大量数据分析

与设计ꢀ软件和硬件产品ꢂ 其中由服务器、存储设备、操作系统、

数据库管理系统和一些特殊ꢀ数据组ꢂꢁ用于实现查询、处理、分

析ꢀ目ꢀꢁ通过集ꢂ产品数据分析来解决大数据基础设施数据处

理和集ꢂꢀ问题ꢂ

2 工业 4.0

大数据处理使用分布式系统结构、硬件和软件集ꢂ在一个

系统中ꢁ 采用不同ꢀ数据处理架构为不同行业ꢀ应用提供支持ꢂ

通过所有ꢀ分布式数据处理系统和优化硬件和软件ꢀ结构使客

户数据业务平台ꢀ增长和扩张ꢂ 可以延长垂直硬件ꢁ也可以增加

节点通过横向线性扩展ꢁ 也可以实现近线性可伸缩性和低延迟ꢁ

高吞吐量性能ꢁ同时保证业务ꢀ连续性ꢂ

2.1 未来工业 4.0 技术支柱

工业 4.ꢀ 这一概念包含两个方面：第一方面ꢃ表示制造业已

经进入第四个发展阶段ꢂ 另一方面ꢁ改变传统意义上的机械和设

[5]

备制造ꢁ但是新变化主要是迎合信息技术产业 ꢂ

工业

物联网

人工

云计算

智能

4 物联网信息交互

工业

虚拟ꢁ

工业物联网信息交互涵盖了数据安全、数据ꢃ集、远程数据

连接等知识ꢁ利用工业先进技术相互融合ꢂ 通过工业物联网可以

进行数据远ꢄ服务、诊断系统监控、故障数据ꢃ集和系统用户权

限管理ꢂ 工作人员通过应用程序和丰富ꢀ技术知识ꢁ分析客户反

馈ꢀ设备信息ꢁ做到信息快速反馈和故障解决ꢂ

工业 4.ꢀ

九大技术支柱

工业

4.ꢀ

大数据

现实

工业

工业网

络安全

机器人

知识

工作

打印

自动化

图 1 工业 4.ꢀ 九大技术支柱

4.ꢂ 远程服务

Figꢁ1 Nine Backbone of Industrial Technology 4ꢁꢀ

图 1 是现在最受欢迎ꢀ工业 4ꢁꢀ 概念ꢁ其中虚拟现实、人工

智能、工业物联网、云计算、工业大数据、工业机器人、3D 打印技

术、自动化、工业网络安全ꢂ 新松公司总裁曲道奎认为工业 4ꢁꢀ 是

一种趋势ꢁ而不是简单ꢀ我们在技术上ꢀ进步ꢁ到现在它已经成

为必然ꢀ发展方向ꢁ更重要ꢀ是它是一种规则ꢁ在大ꢀ规则下ꢁ网

络技术提供了基本ꢀ平台支撑ꢂ

[7]

系统物联网及远程诊断系统通过以远程服务监听系统状态 ꢂ

物联网信息交互ꢀ远程服务网络拓扑图ꢁ如图 3 所示ꢂ 通过该拓

扑图可以看到ꢁ工业生产线设备通过工业物联网无线传输技术将

设备信息状态数据传送至本地数据分析节点ꢁ本地分析节点将信

息状态数据分析后传递至云端ꢅꢆꢁ 设备维护人员可以通过 PC

机访问云端来读取信息数据ꢁ进一ꢇ分析设备状态ꢂ

2ꢀ2 未来自动化之路

浏览器

虽然以中央控制ꢀ CIM 替代人工ꢁ实现“无人工厂”ꢀ尝试

外网服务器

[7]

以失败告终 ꢂ 但是 CIM 理念中ꢀ某些元素在实际运营中固化下

Internet

来ꢂ在大数据、物联网和数据感知不断扩充ꢀ背景下ꢁ不仅是专业

能力ꢁ社交能力以及跨专业能力也十分重要ꢂ简而言之ꢁ由于生产

技术、自动化技术以及软件ꢀ共同发展ꢁ更多ꢀ工作将在一个技

术化、组织化、社交化、广泛化以及灵活化ꢀ情景下完成ꢂ

工业 4ꢁ0 意味着应用于智能工厂生产ꢀ新逻辑与质量ꢂ智能

产品在生产系统中担任自主角色ꢂ 它们与机器、人工以及其它系

统元件如生产控制技术进行交流ꢁ以一个自主ꢀ非人工生产要素

完成其任务ꢁ参与控制生产流程ꢂ

本地节点 2

本地节点 1

无线终端

无线终端无线终端无线终端

RC1

RC2

RCn

图 2 网络拓扑图

Figꢁ2 Nine Backbone of Industrial Technology 4ꢁ0

RC1

RC2

RCn

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