正版现货新书 第三次创新 工业互联网技术与应用 9787521707618 【英】 阿拉斯代尔·吉尔克里斯特

工业互联网革命，被人们普遍认为是继工业革命和互联网革命后的第三次创新。如今，它正在如火如荼地进行。
这本书从工业物联网的商业动机和模式的潜在收益的视角切入，结合实践中的成功案例，重点分析了构建工业物联网网络所需的技术等问题。本书讨论了由工业互联网带来的创新型商业模式；实现工业物联网的支撑技术，以及如何通过各种技术和协议在现实世界中搭建工业物联网网络。作者从工业互联网的一般概念和原理，进一步讨论了工业 4.0的内涵，并且着重探讨了制造业的未来发展。在此基础上，作者分析了国家应如何进行改革，实现再工业化。

他在信息技术、数据通信和移动通信等领域拥有 25 年的从业经验，其间担任过专业技术员、经理和董事。他掌握了深厚的技术知识，并且精通商业实践、策略、管理和合规性，能够从技术的角度对工业物联网进行阐述。他常常会发表有关商业或技术领域的文章，并出版图书。他认为他的专业知识价值在这两个领域能够充分发挥。阿拉斯代尔，现居泰国，是一名自由顾问兼技术作家。

目 录

前言 Ⅶ 

第1章 工业互联网简介001 
美国通用电气公司首创了“工业互联网”这一术语，用来描述工业物联网，而其他企业，如思科，也将工业物联网称为“万物互联”，或者称之为“互联网 4.0”，或者使用其他名称。

第2章 工业互联网应用案例019 
工业互联网蕴藏着巨大潜力，给诸多生产力领域带来了机遇。因此，如此多的应用案例将使行业管理人员开始觉醒并考虑工业物联网的可能性。

第3章 工业互联网的技术和商业创新047 
近年来，改变了信号处理方式的低成本高速电子电路和制造技术的进步，推动了传感技术的
发展。借助这些协同领域内的新发展，传感器设计师和制造商可以采用一套全新的方法，如
自监控和自校准系统智能化，来提高科技产品的性能。

第4章 工业物联网参考架构 093 
工业互联网依赖于M2M 技术结构，工业物联网架构常被视为M2M 的自然演进。制造业是
工业物联网技术的用户，在机器自动化、机器人和M2M 交流与合作方面有着悠久的
历史。

第5章 设计工业互联网系统121 
换能器（传感器和制动器）是所有M2M 或工业物联网架构的基本核心。它们是所有系统的
边缘设备，使我们能够感知和操控我们的环境。

第6章 接入网络技术和协议167 
由于接入网属于相对传统的网络领域，且涉及的主要技术和协议相对成熟且稳定，因此，在
本章中，我们将简略地了解有可能在工业互联网部署中实施的通信技术与相应的协议和应用。

第7章 检查中间件传输协议177 
即使在局域网中或在跨专线/ 局域网的运营商MPLS 网络中，我们也不能认为不存在丢包现
象。因此，TCP/IP 协议依然广泛应用于广域网链路和潜在的有损耗网络中。

第8章 中间件软件模式 185 
发布—订阅模式并不受物理网络结构的影响，这样能有效减少意大利面条式代码和网络连
接，从而使整个系统更易于管理。由于添加新的传感器（设备）十分简单，因此使用消息总
线模型可以轻松实现系统升级。

第9章 软件设计概念 201 

传统的M2M 架构基于面向服务架构（SOA）原则，现在随着工业物联网的问世，SOA 
在传递服务、提供见解和整合系统方面发挥着越来越重要的作用。

第10 章 基于中间件的工业物联网平台 217 
没有任何一种解决方案能够适用于所有情形，因此大多数情况下我们都需要部署几种协议和
技术以满足需要，然后采用某种方式对它们进行集成。这种设计就是异构设计，它能支持少
量或大量不同的协议、技术和软件模式。

第11 章 工业物联网广域接入技术和协议 229 
互联网带来了数据通信的变革。现在，仅需要将单个互联网连接到一个当地服务供应商，互
联网就能找到远程实体并在这些主机之间建立必要的连接。

第12 章 工业互联网的安全保障 253 
安全性是阻碍工业互联网投入应用的重要因素之一。一般来说，工业网络已经能够对大多数
互联网安全威胁免疫，这是因为它们的架构和协议与IT 企业、用户计算机设备的架构和协
议大不相同。
 
第13 章 工业4.0概述 275 
工业4.0 诞生于德国。之后，这一概念便在欧盟的工业化国家中得以广泛应用，并传播
至中国、印度和其他亚洲国家。工业4.0 指的是第四次工业革命，而前三次工业革命分
别实现了机械化、电气化和信息化。

第14 章 智能工厂 303 
从概念上讲，工业4.0 的核心是智能工厂，它是构成商业模式的中心实体，所有的事情都围
绕它展开。如果着眼于工业4.0 理论上的运作模式，我们就会发现实现智能工厂的所有要素
都已具备。

第15 章 通向工业4.0的路线图 323 
那些采用工业互联网、抓住了工业4.0 巨大机遇的公司，将不得不在其业务的所有领域进行
一些根本性变革。采用工业物联网或实施工业4.0 战略的首要前提是将业务转变为在数字世界中无缝运行。

索引343 
致谢357 

工业互联网革命，被人们普遍认为是继工业革命和互联网革命后的第三次创新。如今，它正在如火如荼地进行。
这本书从工业物联网的商业动机和模式的潜在收益的视角切入，结合实践中的成功案例，重点分析了构建工业物联网网络所需的技术等问题。本书讨论了由工业互联网带来的创新型商业模式；实现工业物联网的支撑技术，以及如何通过各种技术和协议在现实世界中搭建工业物联网网络。作者从工业互联网的一般概念和原理，进一步讨论了工业 4.0的内涵，并且着重探讨了制造业的未来发展。在此基础上，作者分析了国家应如何进行改革，实现再工业化。

他在信息技术、数据通信和移动通信等领域拥有 25 年的从业经验，其间担任过专业技术员、经理和董事。他掌握了深厚的技术知识，并且精通商业实践、策略、管理和合规性，能够从技术的角度对工业物联网进行阐述。他常常会发表有关商业或技术领域的文章，并出版图书。他认为他的专业知识价值在这两个领域能够充分发挥。阿拉斯代尔，现居泰国，是一名自由顾问兼技术作家。

第1章 工业互联网简介

美国通用电气公司首创了“工业互联网”这一术语，用来描述工业物联网，而其他企业，如思科，也将工业物联网称为“万物互联”， 或者称之为“互联网 4.0”，或者使用其他名称。1①然而，不管怎样称呼，重要的一点是必须将物联网垂直策略（如图1-1 所示），如消费者、商业和工业互联网等类型，与更广泛的物联网横向概念区分开，这是因为它们的目标受众、技术要求和策略截然不同。例如，智能家居、利用健身追踪器的个人连接、集成娱乐设备以及车内人员监控设备，在消费者市场享有极高的知名度。同样，商业市场具有很高的市场价值，其提供的服务包括金融和投资产品（如银行业务、保险、金融服务和电子商务），并侧重于消费者的历史记录、绩效和价值。企业物联网是一个包括小型、中型和大型企业的垂直板块，而本书主要关注的是其中的垂直板块——工业物联网，它包括大量的专业领域，如能源生产、制造业、农业、医疗、零售、交通运输、物流、航空工业、太空旅行等等。

为避免混淆，我们将效仿通用电气公司，采用“工业物联网（IIoT）” 这个名称作为本书的通用术语。如果讨论的是概念和战略上不同的示例，我们会明确指出它的名称，如工业4.0。

图1-1 物联网横向和垂直分布很多工业领军企业预测，在工业互联网的推动下，在未来10 年中，经济增长率和生产力将达到前所未有的高度。企业领导者、政府官员、学者和技术供应商正热切地携手合作，试图挖掘和实现这一巨大潜能。

从金融的角度来看，根据一份市场研究报告，2020 年全球工业物联网产值将达到1 510.1 亿美元，2015—2020年的复合年均增长率将达到8.03%。事实上，企业认为利用互联网的巨大潜能还可以实现工业增长。其中一个例子就是，制造商和政府希望借此机遇实行再工业化，并将之前已迁移到海外的工业和制造业吸引“回巢”。通过鼓励再工业化，政府希望提升制造业价值，以拉动GDP 增长。
工业互联网的发展潜力不容忽视，在过去15 年，通过将互联网交易运用于零售、媒体和金融等服务行业，企业对消费者的电子商务业务（B2C ）取得了迅猛增长。网络巨头（如亚马逊、奈飞、易贝和贝宝）在市场中居于统治地位，B2C的成功不言而喻。在未来10年，互联网有望为工业领域带来同样的增长和成功，它将覆盖制造业、农业、能源、航空工业、交通运输和物流等领域。它的重要性是不可否认的，因为工业产值贡献了全球GDP的2/3，但同时风险也很大。
然而，工业互联网仍然处于初级阶段。尽管15年过去了，互联网已得到广泛应用，但工业领域的巨头一直在犹豫是否将其应用于工业领域。他们之所以犹豫，是因为不确定工业互联网将对工业、价值链、商业模式、劳动力以及终的产能和产品产生怎样的影响。

此外，一份针对工商企业领导人的调查显示，2015年1月，87%的人声称他们对该商业模式或技术还没有清晰的认识。不出所料，工业互联网通常是公司高层探讨的内容，所以他们往往会抛开支撑工业互联网技术的复杂性来讨论工业互联网，认为它无关紧要。例如，在工业企业中，他们使用生成数据的传感器和设备来控制运营已有数十年之久，运用机器对机器（M2M）通信与协作也有至少10年，因此工业物联网的核心技术并不是新奇的事物。
工业领域同样可以高效收集、分析和存储可用来获取历史、预测和规范信息的海量数据。因此工业企业的领导者常问的问题是：“为什么将我的M2M架构连接到互联网，会为我带来更大价值？”什么是工业互联网？
要解释为什么企业要采用工业互联网，我们首先需要考虑工业物联网到底是什么。工业互联网提供了一种能够让人们更好地查看和分析公司运营和资产的方式，它集成了机器传感器、中间件、软件、后端云计算和存储系统。因此，它提供了一个彻底改变企业经营过程的方法，此方法借助的是高级分析以及通过访问大型数据集获得的结果反馈，通过提高运营效率和加速提升产能来实现企业收益，同时降低计划之外的停工期，优化效率，从而提高利润。
尽管在当今的工业环境中，现有M2M技术和方法可能看起来与工业物联网类似，但其运营规模截然不同。例如，借助工业物联网系统中的大数据，巨大的数据流能够通过云托管的高级分析技术，以导线的传输速度进行分析。此外，海量数据可能存储于分布式云存储系统，用于未来的批量分析。这些大批量分析工作可以从数据中收集信息和统计数据（由于采样池比较小或者算法比较落后，这在以前几乎是无法实现的）。然后，工艺工程师可以将这些分析结果用于运营优化以及提供给管理人员，供他们将其转换为知识，从而提升产能和效率并降低运营成本。
1%的力量另外，关于工业互联网，有个很有趣的观点：1%的力量。它与大多数行业中的降低运营成本/提升效率有关，即要求工业互联网仅通过节约1%的成本来创造巨大收益。例如，在航空行业中，每年节约1%的燃料将节约300亿美元。同样，在发电站中，将投入燃气发电机的燃料减少1%，运营成本将节省660亿美元。此外，在油气行业，每年花费在设备上的支出减少1%，将会带来900亿美元的回报。这一理论同样适用于农业、交通运输和医疗保健等行业。因此，我们可以看到，在大多数行业中，对于部署工业互联网投入的资金
和运营成本来说，只要提升1%就能带来显著的投资回报率。启动工业物联网战略需要哪些技术和多少资本支出呢？
工业物联网的关键技术
工业物联网汇聚了若干关键技术，以产生一个比自身总和更大的系统。例如，的传感器不仅能通过一个组件生成更多数据，而且能生成不同类型的数据，技术的发展不仅仅体现在数据的精确度（如该温度为37.354摄氏度）上。另外，传感器能够自我感知，甚至可以预测自身剩余的使用寿命。因此，传感器生成的数据不仅精确，而且具备预测性。同样，借助控制器，机器传感器能够自我感知、自我预测和自我比较。例如，它们可以将当前的配置、环境设置与预配置的数据和阈值进行比较，为自诊断做好准备。
近几年，传感器技术的成本大幅降低，尺寸也大幅减小，这使得机器、工艺甚至人员的仪器化，在财务和技术上均成为可能。
正如我们看到的那样，大数据和高级分析技术是工业物联网的另一个重要驱动和使能技术，因为这些技术可以提供历史性的、预测性的和常规的分析，让人们洞察机器或程序中的实际运作情况。