工业互联网平台发展与技术进展

"工业互联网平台白皮书 (2019讨论稿) - 工业互联网产业联盟（AII）" 工业互联网平台是当前信息技术与工业深度融合的产物，它通过集成各种技术，如边缘计算、数据分析和物联网，助力企业实现数字化转型。在标题提到的书籍中，"feedback control of dynamic systems"可能涉及到的是工业互联网平台中的控制理论和动态系统管理，而实际描述中主要探讨的是工业互联网平台在边缘计算和数据分析方面的应用。 1. 边缘计算与数据接入： - 研华 WISE-PaaS 和 EdgeX Foundry 的结合展示了如何通过开源框架实现多协议数据采集，这种灵活性使得数据能从多种类型的网关设备接入平台。 - 博世 IoT 使用模块化的 OSGi 架构，允许在网关设备上灵活配置多种工业协议，提高了数据接入的便捷性和适应性。 - 未来趋势显示，数据接入方案可能会直接集成到新设备中，如 ThingWorx 和 COSMOPlat 通过 SDK 实现与各类工业设备的双向实时数据交换，这预示着工业互联网平台与硬件的深度整合。 2. 边缘数据分析： - 边缘计算不仅限于简单的数据收集，更在向复杂分析扩展，以满足实时性和减少网络负担的需求。 - 平台如 PTC ThingWorx、博世 IoT、施耐德 EcoStruxure 和 IBM Watson IoT 集成了规则引擎，能在边缘进行即时的决策，如识别质量问题或安全风险。 - AWS IoT 1-Click 利用 Lambda 程序提高工作效率，显示边缘分析的智能化程度在不断提升。 3. 工业互联网平台的技术进展： - 边缘计算的功能逐渐从单纯的数据接入转向数据处理和分析，强化了数据的价值。 - 模型的管理和集成成为平台赋能的关键，帮助平台更好地服务于工业生产过程。 - 数据管理与分析工具的商业化发展，简化了定制开发流程，提高了分析效率。 - 平台架构的演变，旨在实现资源的灵活调度、功能的复用和敏捷开发。 4. 产业生态与商业模式： - 平台的发展促进了各类型企业，包括传统制造商、解决方案提供商和初创公司的积极参与和布局。 - 商业模式的多样性表明平台可以作为通用服务提供者，也可以深入特定行业提供专业解决方案。 综上，工业互联网平台正逐步成为制造业数字化转型的重要驱动力，其技术进步和产业生态的构建将深刻影响未来的工业格局。随着边缘计算能力的增强和数据分析技术的进步，平台将更深入地融入工业生产流程，为企业带来更大的效益和创新空间。