基本信息
【插图】
编辑推荐
工业物联网让我着迷的原因之一是层次感，了解了OT和IT中不同层面的技术和应用之后，才能知道工业物联网到底能给业务带来什么价值。推荐大家阅读典钢这本书，他对工业物联网的诠释，是带着对业务的思考和技术的实践在畅想未来。
—— 管 震
微软（中国）首席技术顾问
对于工业物联网的探索必然会带来产业效率提升，然而我们必须站在价值创造与企业运营实际角度去规划工业物联网。本书以批判性思考为发端，直击产业现实问题，相信这将会为我们带来启发，让我们能够更为审慎地看待每个企业或产业的工业物联网发展，从而选择合适的实现。写一本书意味着长期实践与思考，并能成体系，殊为不易。
—— 宋华振
贝加莱（中国）技术传播经理
国家提出“碳达峰、碳中和”目标，在政府侧，对所管辖区域进行精细化的碳管理，其中所依赖的碳排放数据都来源于感知层。在企业侧，从企业生产和经营活动过程中的碳排放核查到企业自身产品的碳足迹管理依赖着各种智能传感器。典钢作为工业物联网领域的资深专家，将过去多年的物联网产品和项目经验提炼为方法论，对于产业互联网从业者，本书可以帮助他们全面掌握工业物联网技术。
—— 周文闻（博士）
阿里云能耗云总经理
本书以各种“工业物”为主体，以物的信息模型数据的“采-传-存-算-训-用”为主线，对工业物联网体系架构进行了系统阐述，并提供了相关应用案例，能有效指导工业物联网相关项目的实施。
—— 朱星海
华为测试与装备部生产测试装备首席架构师
内容简介
书籍
计算机书籍
这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结，得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推进过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。
全书的具体内容分为如下几个方面：
（1）全面认识工业物联网
主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战，以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系，它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。
（2）工业物联网平台架构
重点介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法，从感知层、边缘计算、网络连接、平台再到应用，探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投入问题，同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。
（3）工业物联网关键技术
详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术，包括工业物联网感知、网络连接、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识点外，还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性，以及它所能解决的问题和带来的价值。
（4）工业物联网案例分析
通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷链、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例，帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地，同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。
计算机书籍
这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结，得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推进过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。
全书的具体内容分为如下几个方面：
（1）全面认识工业物联网
主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战，以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系，它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。
（2）工业物联网平台架构
重点介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法，从感知层、边缘计算、网络连接、平台再到应用，探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投入问题，同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。
（3）工业物联网关键技术
详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术，包括工业物联网感知、网络连接、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识点外，还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性，以及它所能解决的问题和带来的价值。
（4）工业物联网案例分析
通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷链、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例，帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地，同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。
作译者
胡典钢
资深工业物联网专家，顺丰物联网平台负责人，兼任顺丰集团职业发展评审委员和ZETA联盟工业物联网高级顾问，负责顺丰物联网平台建设及产品化工作。在物联网、边缘计算、工业大数据领域从业10余年，有丰富的实践经验。
曾任NI公司高级应用工程师，兼任GSDZone社区专栏作者和海南大学校外专家，NI（中国）首位认证双架构师——LabVIEW架构师和TestStand架构师，主导大型工业自动化测试控制和工业物联网项目的开发工作。2016年受邀撰写专著《TestStand工业自动化测试管理》，广受业界好评，多次重印。
资深工业物联网专家，顺丰物联网平台负责人，兼任顺丰集团职业发展评审委员和ZETA联盟工业物联网高级顾问，负责顺丰物联网平台建设及产品化工作。在物联网、边缘计算、工业大数据领域从业10余年，有丰富的实践经验。
曾任NI公司高级应用工程师，兼任GSDZone社区专栏作者和海南大学校外专家，NI（中国）首位认证双架构师——LabVIEW架构师和TestStand架构师，主导大型工业自动化测试控制和工业物联网项目的开发工作。2016年受邀撰写专著《TestStand工业自动化测试管理》，广受业界好评，多次重印。
目录
推荐语
序
前言
致谢
第1章 工业物联网：未来已来 1
1.1 工业物联网的发展背景 2
1.1.1 智能制造与工业4.0 2
1.1.2 OT与IT融合之路 4
1.1.3 企业数字化转型 7
1.2 工业物联网的内涵与本质 9
1.2.1 工业物联网的支撑体系 9
1.2.2 工业物联网与工业互联网的关系 9
1.2.3 高效率、低成本与高质量 11
1.3 工业物联网产业现状 13
1.3.1 工业物联网赛道角力与布局 13
1.3.2 企业如何找准定位 15
1.4 工业物联网面临的挑战 17
1.4.1 如何衡量价值 18
1.4.2 做看板还是决策建议系统 19
1.4.3 既懂业务又懂技术 20
序
前言
致谢
第1章 工业物联网：未来已来 1
1.1 工业物联网的发展背景 2
1.1.1 智能制造与工业4.0 2
1.1.2 OT与IT融合之路 4
1.1.3 企业数字化转型 7
1.2 工业物联网的内涵与本质 9
1.2.1 工业物联网的支撑体系 9
1.2.2 工业物联网与工业互联网的关系 9
1.2.3 高效率、低成本与高质量 11
1.3 工业物联网产业现状 13
1.3.1 工业物联网赛道角力与布局 13
1.3.2 企业如何找准定位 15
1.4 工业物联网面临的挑战 17
1.4.1 如何衡量价值 18
1.4.2 做看板还是决策建议系统 19
1.4.3 既懂业务又懂技术 20
前言
为什么要写这本书
工业物联网是物联网在工业领域的应用，是物联网与传统产业的深度融合。随着中国智能制造、德国工业4.0、美国先进制造伙伴计划等一系列国家战略的提出和实施，工业物联网成为全球工业体系“创新驱动、转型升级”的重要推手。将工业物联网应用于研发设计、生产制造、运营管理及服务运维等全流程各个环节，用工业物联网改造传统产业，实现企业数字化转型、资源高效利用，促进产业结构调整，推动经济发展方式由生产驱动向创新驱动转变，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。
近年来，受益于云计算、大数据和人工智能技术的加持，工业物联网进入新阶段，人们逐渐意识到由数据驱动催生的新商业模式所带来的巨大价值，机理模型和数据模型的结合与碰撞为化解复杂系统的不确定性、发掘洞见、企业决策，提供了强有力的数据支撑和新的引擎动能。
这种趋势和共识并非一蹴而就的。记得2011年前后，笔者在从事工业自动化测试和控制方面的工作，当时针对大型装备如风力发电机组、轨道交通设施，为保障它们的正常运行，避免故障意外停机导致生产中断所带来的影响和损失，我们会进行状态监测，即通过装备自身的通用控制器或加装的传感器来采集数据，对设备健康状态进行不间断的监控。采集的数据在本地或上传到服务器进行分析，并根据设定的门限阈值预警，整个过程简单地归纳为“采集-分析-可视化-决策”，现在想来这应该就是早期工业物联网的雏形。事实上，无论是流程行业还是离散行业，这些工作一直在进行着，只是当时还没有形成工业物联网的概念。
2012年工业巨头通用电气公司基于其在工业领域，尤其是电力、航空、医疗、能源方面的深厚积累，首次提出工业互联网概念，并于2014年联合多家行业龙头企业成立了工业互联网联盟，旨在加速工业物联网应用，推动数字化转型。2015年我国提出智能制造战略，传统行业各细分领域的头部企业纷纷开始工业物联网项目试点，期望能够及时布局，保持自己在行业的领先优势。同时，工业物联网的应用领域也在不断拓展，工厂之外的智慧楼宇、城市管理、物流运输、智能仓储、公共交通等领域亦产生了大量工业物联网应用场景。
从工业物联网整个技术支撑体系来看，它涉及传感器感知、泛在网络连接、边缘计算、云计算、工业数据建模、大数据分析、人工智能等众多前沿技术领域，并且与工业自动化密切相关，这使得它成为当前工业领域最热门的课题。本质上还是“采集-分析-可视化-决策”，只是每个环节的内容都发生了巨大变化。首先，数据采集的范围显著扩大，从设备扩展到人及一切生产要素，并强调打通信息孤岛，通过接口和系统集成的方式实现业务系统的数据采集，将强物联网属性的数据与其他业务数据联动。其次，数据分析处理的手段更加丰富，处理能力增强，大数据和云计算的普及，加速了数据驱动、数据应用的步伐，以前在单机上做的数据分析与可视化，现在搬到了云上，数据存储能力和算力大幅提升，很多限制已消除。再次，决策依据和手段变多，数据采集维度和分析方法增加，运营技术（OT）与信息技术（IT）融合，使得决策更加准确，同时人工智能（AI）数据模型在特定场景取得的成效也帮助化解了复杂系统的不确定性。
尽管工业物联网备受关注，但是它的发展并非一帆风顺，直到今天依然面临着很多挑战。在企业数字化转型的大背景下，工业物联网作为重要使能手段，其目标主要是帮助企业实现数字化、网络化和智能化，被寄予厚望，人们笃信未来工厂一定会实现整厂智能。在制造业、电力能源等特定领域，工业物联网已证明其巨大价值，同时我们仍应清醒地看到，在很多应用场景下，工业物联网深陷试点困境，无法规模化应用。
陷入试点困境的原因有很多，常见的情况如下。试点的投入成本可见，但工业物联网技术贯穿运营管理的各个环节，效能难以量化，只有通过长期的数据积累和应用才能体现，短期收益不明显，造成商业价值难以估量。工业物联网涉及的技术范畴非常广，对于资源有限和能力欠缺的企业，显得过于复杂并且技术难度大，难以实施。工业物联网在企业内部需要各业务部门密切配合项目决策，对外需要生态圈内合作伙伴相互协作，企业管理层目前只关注到短期降本增效等商业价值，缺乏长远的数字化战略。
工业物联网是技术创新，其更重要的价值在于应用创新，仅靠顶层数字化技术优势只会停留在技术层面，无法打破工业各垂直细分领域的“潜规则”并深入探寻业务场景的本质需求。相比互联网商业场景，物联网工业场景存在巨大差异，专业领域知识（Know-How）仍然在工业本身，工业领域每个垂直行业的工程师都积累了很多宝贵经验。相对于各种炫酷的算法和创新技术，工业更加关心稳定、可靠、成熟的落地案例，获得的收益，持续的高效率和低成本以及高质量。
工业物联网是运营技术（Operation Technology，OT）与信息技术（Information Technology，IT）融合的具体实现。长期以来，OT与IT之间存在断层现象，相互隔离，各自的岗位有着不同的目标，所掌握的技能也截然不同，两者之间的鸿沟阻碍了企业充分利用已掌握但尚待发掘价值的重要信息。OT与IT的融合并非易事，企业需要有效的人才支撑和组织保障，以推动物联网技术实施。
工业物联网技术发展迫切需要对OT与IT两个大方向均有深刻理解，即拥有全局观和视角的复合型人才，或是同一组织中OT与IT的专业技术人才能够顺畅沟通。由于目前这方面的人才还很稀缺，也急需有针对性的专业图书和课程来培训相应人才，因此笔者产生了写这本书的想法。笔者在撰写过程中也非常重视这一点，没有停留在简单的技术堆叠和教科书式的内容讲解上，在系统化介绍工业物联网的同时，针对每一个具体环节，力图准确阐述实际场景落地过程中所遇到的问题和解决思路。
读者对象
工业物联网领域的OT开发和产品人员。
工业物联网领域的IT开发和产品人员。
垂直行业解决方案架构师和市场人员。
正在寻求OT与IT融合以推动企业数字化转型的管理决策人员。
咨询顾问和投资人员。
相关专业的高等院校师生。
本书特色
本书从平台架构、关键技术与应用实践3个维度系统阐述工业物联网。笔者拥有工业物联网及相关领域十余年从业经验，并且比较幸运地在其发展早期，通过一些项目的场景落地和快速迭代，对工业物联网有了一个循序渐进的认识过程，并形成了自己的见解。笔者在负责工业物联网整体应用方案架构设计和产品功能梳理定义的过程中，经历了工业物联网从规划到实施落地的各个阶段，因此得以对组织能力和技术体系架构进行系统思考。
工业物联网是物联网在工业领域的应用，是物联网与传统产业的深度融合。随着中国智能制造、德国工业4.0、美国先进制造伙伴计划等一系列国家战略的提出和实施，工业物联网成为全球工业体系“创新驱动、转型升级”的重要推手。将工业物联网应用于研发设计、生产制造、运营管理及服务运维等全流程各个环节，用工业物联网改造传统产业，实现企业数字化转型、资源高效利用，促进产业结构调整，推动经济发展方式由生产驱动向创新驱动转变，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。
近年来，受益于云计算、大数据和人工智能技术的加持，工业物联网进入新阶段，人们逐渐意识到由数据驱动催生的新商业模式所带来的巨大价值，机理模型和数据模型的结合与碰撞为化解复杂系统的不确定性、发掘洞见、企业决策，提供了强有力的数据支撑和新的引擎动能。
这种趋势和共识并非一蹴而就的。记得2011年前后，笔者在从事工业自动化测试和控制方面的工作，当时针对大型装备如风力发电机组、轨道交通设施，为保障它们的正常运行，避免故障意外停机导致生产中断所带来的影响和损失，我们会进行状态监测，即通过装备自身的通用控制器或加装的传感器来采集数据，对设备健康状态进行不间断的监控。采集的数据在本地或上传到服务器进行分析，并根据设定的门限阈值预警，整个过程简单地归纳为“采集-分析-可视化-决策”，现在想来这应该就是早期工业物联网的雏形。事实上，无论是流程行业还是离散行业，这些工作一直在进行着，只是当时还没有形成工业物联网的概念。
2012年工业巨头通用电气公司基于其在工业领域，尤其是电力、航空、医疗、能源方面的深厚积累，首次提出工业互联网概念，并于2014年联合多家行业龙头企业成立了工业互联网联盟，旨在加速工业物联网应用，推动数字化转型。2015年我国提出智能制造战略，传统行业各细分领域的头部企业纷纷开始工业物联网项目试点，期望能够及时布局，保持自己在行业的领先优势。同时，工业物联网的应用领域也在不断拓展，工厂之外的智慧楼宇、城市管理、物流运输、智能仓储、公共交通等领域亦产生了大量工业物联网应用场景。
从工业物联网整个技术支撑体系来看，它涉及传感器感知、泛在网络连接、边缘计算、云计算、工业数据建模、大数据分析、人工智能等众多前沿技术领域，并且与工业自动化密切相关，这使得它成为当前工业领域最热门的课题。本质上还是“采集-分析-可视化-决策”，只是每个环节的内容都发生了巨大变化。首先，数据采集的范围显著扩大，从设备扩展到人及一切生产要素，并强调打通信息孤岛，通过接口和系统集成的方式实现业务系统的数据采集，将强物联网属性的数据与其他业务数据联动。其次，数据分析处理的手段更加丰富，处理能力增强，大数据和云计算的普及，加速了数据驱动、数据应用的步伐，以前在单机上做的数据分析与可视化，现在搬到了云上，数据存储能力和算力大幅提升，很多限制已消除。再次，决策依据和手段变多，数据采集维度和分析方法增加，运营技术（OT）与信息技术（IT）融合，使得决策更加准确，同时人工智能（AI）数据模型在特定场景取得的成效也帮助化解了复杂系统的不确定性。
尽管工业物联网备受关注，但是它的发展并非一帆风顺，直到今天依然面临着很多挑战。在企业数字化转型的大背景下，工业物联网作为重要使能手段，其目标主要是帮助企业实现数字化、网络化和智能化，被寄予厚望，人们笃信未来工厂一定会实现整厂智能。在制造业、电力能源等特定领域，工业物联网已证明其巨大价值，同时我们仍应清醒地看到，在很多应用场景下，工业物联网深陷试点困境，无法规模化应用。
陷入试点困境的原因有很多，常见的情况如下。试点的投入成本可见，但工业物联网技术贯穿运营管理的各个环节，效能难以量化，只有通过长期的数据积累和应用才能体现，短期收益不明显，造成商业价值难以估量。工业物联网涉及的技术范畴非常广，对于资源有限和能力欠缺的企业，显得过于复杂并且技术难度大，难以实施。工业物联网在企业内部需要各业务部门密切配合项目决策，对外需要生态圈内合作伙伴相互协作，企业管理层目前只关注到短期降本增效等商业价值，缺乏长远的数字化战略。
工业物联网是技术创新，其更重要的价值在于应用创新，仅靠顶层数字化技术优势只会停留在技术层面，无法打破工业各垂直细分领域的“潜规则”并深入探寻业务场景的本质需求。相比互联网商业场景，物联网工业场景存在巨大差异，专业领域知识（Know-How）仍然在工业本身，工业领域每个垂直行业的工程师都积累了很多宝贵经验。相对于各种炫酷的算法和创新技术，工业更加关心稳定、可靠、成熟的落地案例，获得的收益，持续的高效率和低成本以及高质量。
工业物联网是运营技术（Operation Technology，OT）与信息技术（Information Technology，IT）融合的具体实现。长期以来，OT与IT之间存在断层现象，相互隔离，各自的岗位有着不同的目标，所掌握的技能也截然不同，两者之间的鸿沟阻碍了企业充分利用已掌握但尚待发掘价值的重要信息。OT与IT的融合并非易事，企业需要有效的人才支撑和组织保障，以推动物联网技术实施。
工业物联网技术发展迫切需要对OT与IT两个大方向均有深刻理解，即拥有全局观和视角的复合型人才，或是同一组织中OT与IT的专业技术人才能够顺畅沟通。由于目前这方面的人才还很稀缺，也急需有针对性的专业图书和课程来培训相应人才，因此笔者产生了写这本书的想法。笔者在撰写过程中也非常重视这一点，没有停留在简单的技术堆叠和教科书式的内容讲解上，在系统化介绍工业物联网的同时，针对每一个具体环节，力图准确阐述实际场景落地过程中所遇到的问题和解决思路。
读者对象
工业物联网领域的OT开发和产品人员。
工业物联网领域的IT开发和产品人员。
垂直行业解决方案架构师和市场人员。
正在寻求OT与IT融合以推动企业数字化转型的管理决策人员。
咨询顾问和投资人员。
相关专业的高等院校师生。
本书特色
本书从平台架构、关键技术与应用实践3个维度系统阐述工业物联网。笔者拥有工业物联网及相关领域十余年从业经验，并且比较幸运地在其发展早期，通过一些项目的场景落地和快速迭代，对工业物联网有了一个循序渐进的认识过程，并形成了自己的见解。笔者在负责工业物联网整体应用方案架构设计和产品功能梳理定义的过程中，经历了工业物联网从规划到实施落地的各个阶段，因此得以对组织能力和技术体系架构进行系统思考。
媒体评论
工业物联网让我着迷的原因之一是层次感，了解了OT和IT中不同层面的技术和应用之后，才能知道工业物联网到底能给业务带来什么价值。推荐大家阅读典钢这本书，他对工业物联网的诠释，是带着对业务的思考和技术的实践在畅想未来。
——管震 微软（中国）首席技术顾问
作者结合自己的工作实践，从技术到平台，从数据采集到边缘计算乃至决策支持，通过理论结合实践，对工业物联网给出了系统性的解读，非常值得工业物联网从业者和企业管理者参考。
——晋文静博士 天泽智云首席数据科学家
作者基于工业物联网及相关领域十余年的丰富经验，从平台架构、关键技术、应用实践三个维度系统性地阐述了工业物联网，并结合业务场景对实际落地过程中可能遇到的问题进行了深入分析，提出了很多独到的见解与问题解决思路。这无疑是一本能够帮助读者朋友们深刻理解工业物联网的好书。
——康宁 研华工业云平台产品总监
本书依托作者多年的行业实践，从端管边云出发系统阐述工业物联网的生产要素，更难得的是站在工业用户的视角，对网络连接通信技术进行了深入分析，从有线到无线，从宽带到窄带，相信这将帮助读者更好地进行技术选型。
——李卓群博士 纵行科技首席执行官/ZETA联盟技术创始人
——管震 微软（中国）首席技术顾问
作者结合自己的工作实践，从技术到平台，从数据采集到边缘计算乃至决策支持，通过理论结合实践，对工业物联网给出了系统性的解读，非常值得工业物联网从业者和企业管理者参考。
——晋文静博士 天泽智云首席数据科学家
作者基于工业物联网及相关领域十余年的丰富经验，从平台架构、关键技术、应用实践三个维度系统性地阐述了工业物联网，并结合业务场景对实际落地过程中可能遇到的问题进行了深入分析，提出了很多独到的见解与问题解决思路。这无疑是一本能够帮助读者朋友们深刻理解工业物联网的好书。
——康宁 研华工业云平台产品总监
本书依托作者多年的行业实践，从端管边云出发系统阐述工业物联网的生产要素，更难得的是站在工业用户的视角，对网络连接通信技术进行了深入分析，从有线到无线，从宽带到窄带，相信这将帮助读者更好地进行技术选型。
——李卓群博士 纵行科技首席执行官/ZETA联盟技术创始人
