e-works粗略統(tǒng)計，截止2018年3月，聲稱能提供工業(yè)互聯網平臺服務的國內外廠商已經超過150家，耳熟能詳且能直接說出名字的工業(yè)互聯網平臺不下30家。漫天飛舞的工業(yè)互聯網平臺可謂是亂花漸欲迷人眼，讓人看的眼花繚亂，很難讓人真正理解不同工業(yè)互聯網平臺之間的本質區(qū)別。帶著對工業(yè)互聯網的思考，e-works特別策劃了題為“工業(yè)互聯網平臺大盤點”的活動，希望能通過對業(yè)界主流工業(yè)互聯網平臺的梳理來理清它們之間的區(qū)別，進而引導制造企業(yè)有針對性的推進工業(yè)互聯網平臺的選型與實施。

一、工業(yè)互聯網平臺定義

e-works數字化企業(yè)網總編黃培博士認為，工業(yè)互聯網是指工業(yè)互聯的網，而不是工業(yè)的互聯網。他認為，在企業(yè)內部工業(yè)互聯網要實現工業(yè)設備、信息系統(tǒng)、業(yè)務流程、產品與服務、人員之間的互聯，實現企業(yè)IT網絡與工控網絡的互聯，實現從車間到決策層的縱向互聯；在企業(yè)與企業(yè)之間，工業(yè)互聯網要實現上下游企業(yè)（供應商、經銷商、客戶、合作伙伴）之間的橫向互聯；從產品生命周期的維度來看，工業(yè)互聯網要實現產品從設計、制造到服役，再到報廢回收再利用整個生命周期的互聯。

工業(yè)與信息化部電子信息司副司長安筱鵬則將工業(yè)互聯網用一個簡單的公式進行表述，即“數據+模型=服務”。安司長認為，工業(yè)互聯網平臺通過對企業(yè)的機器、業(yè)務系統(tǒng)、產品模型等過程數據進行廣泛的采集，將采集到的關鍵數據導入到工業(yè)化模型以實現業(yè)務功能的軟件化，最終為企業(yè)提供工業(yè)級應用服務，幫助企業(yè)優(yōu)化生產流程，為產品從研發(fā)到生產、銷售和使用等全生命周期提供服務，從而實現制造資源的優(yōu)化配置。

圖1工業(yè)互聯網平臺架構

在工業(yè)互聯網產業(yè)聯盟提供的白皮書中將工業(yè)互聯網平臺從架構上具體劃分為四個層次，即邊緣層、IaaS層、工業(yè)PaaS層和工業(yè)SaaS層。其中，IaaS層主要是為PaaS層提供云基礎設施支撐，以構建滿足工業(yè)應用開發(fā)需求的硬件環(huán)境。工業(yè)與信息化部電子信息司副司長安筱鵬曾用三句話概括了工業(yè)互聯網平臺需要支撐的應用功能。

第一，數據采集是基礎。對應工業(yè)互聯網的邊緣層，其本質是利用泛在感知技術對多源設備、異構系統(tǒng)、運營環(huán)境、人員信息等要素進行實施高效采集和云端匯聚。

第二，工業(yè)PaaS是核心。對應工業(yè)互聯網的平臺層，其本質是在現有成熟的IaaS平臺上構建一個可擴展的操作系統(tǒng)，為工業(yè)應用軟件開發(fā)提供一個基礎平臺。

第三，工業(yè)APP是關鍵。對應工業(yè)互聯網的應用層，其主要功能是為面向特定工業(yè)應用場景，激發(fā)全社會資源推動工業(yè)技術、經驗、只是和最佳實踐的模型化、軟件化、在封裝，讓用戶可以通過對工業(yè)APP的調用實現對特定制造資源的優(yōu)化配置。

二、工業(yè)互聯網平臺應用支撐能力

通過梳理業(yè)界專家對工業(yè)互聯網平臺的定義，我們可以總結出工業(yè)互聯網平臺需要具備的基本功能：

第一，能實現將不同來源和不同結構的數據進行廣泛采集；

第二，具備支撐海量工業(yè)數據處理的能力；

第三，能通過工業(yè)機理和數據科學實現海量數據的深度分析，并能實現對工業(yè)知識的沉淀和復用；

第四，能夠提供開發(fā)工具及環(huán)境，實現工業(yè)APP的開發(fā)、測試和部署。

從當前工業(yè)互聯網發(fā)展水平看，能完全滿足以上四個層級功能的國內工業(yè)互聯網平臺還比較少，但針對某些行業(yè)應用，領先的廠商基本能做到四個層級功能的全覆蓋。比如在燃氣輪機、醫(yī)療等領域，由于較高的市場占有率和多年的數據積累使得GE、西門子能充分構建基于這些數據運行特點的算法和模型，通過工業(yè)機理和數據科學實現海量數據的深度分析，并能實現對工業(yè)知識的沉淀和復用。同時還能夠提供開發(fā)工具及環(huán)境，實現工業(yè)APP的開發(fā)、測試和部署。但對于當前大多數工業(yè)互聯網平臺而言，由于行業(yè)影響力和技術支撐能力有限，基本上只能做到數據采集和分析，很難提供基于PaaS平臺的應用開發(fā)能力。同時缺乏強力的合作伙伴也很難形成工業(yè)APP應用開發(fā)生態(tài)。

為了全面的了解當前工業(yè)互聯網平臺的發(fā)展情況，我們將以前面談到的四個層次功能為基礎，采用對標的方法對當前主流的工業(yè)互聯網平臺進行功能梳理和解讀。

1．國外主流廠商及平臺

(1)GE——Predix

按照Predix白皮書公布的信息，Predix平臺的四大核心功能是鏈接資產的安全監(jiān)控、工業(yè)數據管理、工業(yè)數據分析，云技術應用和移動性。平臺架構共分為三層，分別為邊緣連接層、基礎設施層和應用服務層。其中，邊緣連接層主要負責收集數據并將數據傳輸到云端；平臺層主要提供基于全球范圍的安全的云基礎架構，滿足日常的工業(yè)工作負載和監(jiān)督的需求；應用服務層主要負責提供工業(yè)微服務和各種服務交互的框架，主要提供創(chuàng)建、測試、運行工業(yè)互聯網程序的環(huán)境和微服務市場。

圖2Predix工業(yè)互聯網平臺架構

Predix平臺主要通過一個名為Predix機器的功能模塊采集工業(yè)數據，這是一個能嵌入到工業(yè)控制系統(tǒng)或網絡中的軟件棧，其嵌入方式主要由三種：

1)部署在網關。對于支持通用工業(yè)通訊協議（如modbus，opc等）或TCP/IP等IT通訊協議的設備，Predix機器可以通過設備自身所支持的協議直接與設備進行通訊，在這種應用場景中，Predix機器往往部署在網關上，而網關起到設備與云之間的通訊連接作用；

2)部署在控制器。Predix機器直接部署在設備的控制單元中，這樣做能夠削弱機器軟件與硬件之間的聯系，實現連接、可升級性、兼容性、遠程訪問等，使獨立運行或在單獨網絡中運行的工業(yè)設備能夠直接連接到云端，完成數據采集與實時分析；

3)部署在傳感器節(jié)點。在這一應用場景中，傳感器部署在生產現場，完成數據采集，直接將數據上傳至云端，在云端完成其他的數據處理操作。

為了實現對大量采集來的工業(yè)數據進行處理和分析，進而優(yōu)化工業(yè)生產過程。Predix平臺提供包括設備服務、數據服務、分析服務在內的一系列服務。具體實現過程：

Predix先通過設備服務為設備建模，再利用數據服務將采集的設備運行數據與來自其他的數據源的數據（包括設備模型、ERP數據）相結合，并根據數據的特點存儲到不同類型的數據庫中，最后采用分析服務對數據進行分析，進而輸出分析結果。目前，Predix提供兩種類型的數據分析：操作數據分析和歷史數據分析。其中，操作數據分析實質是實時數據分析，對設備的狀態(tài)變化進行實時分析與響應；歷史數據分析是對海量歷史數據進行分析，進而建立設備預防性維護模型。

面對當前不同行業(yè)數據的分析需求，Predix分析服務提供開發(fā)框架，一個基于微軟CloudFoundry框架的PaaS開發(fā)平臺，利用這個開發(fā)平臺，企業(yè)可以根據需求自主開發(fā)算法和模型，在通過配置、抽象以及擴展模型用于管理分析算法的執(zhí)行。由于多年在航空、能源、電力、醫(yī)療等行業(yè)的經驗和數據積累，Predix平臺內部集成了一些針對飛機發(fā)動機引擎、醫(yī)療數據、能源數據的算法和模型。除此之外，GE及合作伙伴還基于Predix平臺開發(fā)部署了一系列工業(yè)APP應用，包括計劃和物流、互聯產品、智能環(huán)境、現場人力管理、工業(yè)分析、資產績效管理、運營優(yōu)化等。

e-works認為，Predix平臺基本實現了對工業(yè)互聯網平臺四大功能的全覆蓋，屬于比較典型的工業(yè)互聯網平臺。就目前而言，Predix工業(yè)互聯網平臺無論是在技術架構的領先性、功能服務的全面性、行業(yè)應用的覆蓋度，以及業(yè)界的影響力等方面都要領先與同行，屬工業(yè)互聯網平臺中的旗艦和標桿。

(2)西門子——MindSphere

如果需要為Predix選擇一個行業(yè)對手，我認為非MindSphere莫屬。MindSphere是西門子推出的基于云的開放式物聯網操作系統(tǒng)，自2016年4月發(fā)布以來受到了行業(yè)的廣泛關注。MindSphere之所以有著強大的行業(yè)影響力就在于西門子不但在構建工業(yè)互聯網理念，而且有著比較廣泛的行業(yè)應用實踐，包括一系列數字化工廠和無人工廠都是以MindSphere平臺為核心構建。

圖3MindSphere基于云的開放式物聯網操作系統(tǒng)

對工業(yè)設備的數據采集，西門子提供了一個MindConnect的工具盒子，可以讓設備輕松連接入網。在這里可以找到Nano這種即插即用的工具，而配套的網關、軟件也都使得連接變得容易，并且可以輕松集成到MES軟件上。當然，這個即插即用目前是有限制條件的，要么設備支持西門子S7的通訊協議，要么支持OPCUA這個新一代通訊協議。當然Nano應該只是一個面向既有產品的過渡手段，而對于西門子新自動化設備而言，這種工具干脆就會直接成為數字化設備的一部分。

MindSphere平臺主要依托Nano這一網關型硬件產品，向上與MindSphere的云端進行連接，向下與西門子的眾多具有以太網通訊能力的硬件產品、以及支持通用協議的其他品牌產品進行通訊，完成數據采集與傳輸。如果設備的通訊協議比較特殊，用戶可以基于Nano中的開源軟件自行開發(fā)設備通訊與數據采集程序。

下面我們具體介紹MindSphere是如何實現與設備之間的通訊與數據傳輸，主要的方式可歸結為四種：

1)MindConnectNano

MindConnectNano實質上是一款嵌入式工控機，通過預先進行配置的方式與MindSphere進行連接通訊。在硬件上支持的接口主要包括USB、PCIe插槽、串口以及以太網口。支持的通訊協議包括西門子S7系列的以太網通訊協議以及OPCUA。Nano能夠通過安全的網絡連接向MindSphere傳輸加密數據，保證數據安全。Nano只能與MindSphere共同使用。

從Nano的產品介紹中可以看出，它扮演的角色類似于位于云平臺和現場設備之間的工業(yè)網關，既完成數據采集（包括建立通訊），又完成數據向云端的加密傳輸。而且Nano這一工業(yè)網關只能用于MindSphere體系中。

2)MindConnectIOT2040

這款產品的定位還是作為工控設備與物聯網的連接器，因為這款產品本身秉承了SIMATIC系列產品的工藝設計，保證了在工業(yè)現場惡劣環(huán)境下的可靠性，這一點能夠彌補Arduino等物聯網開源硬件在工業(yè)強度等級上的不足，相當于給性能強大的物聯網硬件穿上一身安全服。

3)MindConnectSoftware

從功能上推斷可能就是Nano中提供的免費開源軟件。通過這個開源的軟件用戶可以自行開發(fā)所需要的通訊協議，與設備建立連接，采集數據。比如有些設備并不支持OPCUA工業(yè)通信標準，也不支持西門子S7系列的以太網通訊協議，在這種情況下，企業(yè)就可以利用MindConnectSoftware進行自主的通訊協議開發(fā)。

4)SIMATIC系列及其他西門子產品

西門子的自動化產品中有很多通訊模塊，比如以太網通訊模塊，甚至有些CPU模塊中就帶有以太網通訊的功能，因此，MindSphere可以通過Nano直接與西門子的這類產品進行集成，實現通訊與數據采集。

對于數據的分析，MindSphere白皮書介紹比較簡單，只是在介紹了MindSphere融合了自己開發(fā)的Sinalytics分析平臺。這個平臺與Predix平臺非常類似，整合了遠程維護、數據分析及網絡安全等一系列現有技術和新技術，還能夠對機器感應器產生的大量數據進行整合、保密傳輸和分析。不過西門子提供的資料表明，Sinalytics分析平臺主要是提升對燃氣輪機、風力發(fā)電機、列車、樓宇和醫(yī)療成像系統(tǒng)的監(jiān)控能力。

但經過2017年的發(fā)展，西門子已經對MindSphere平臺的數據分析和應用開發(fā)能力做了重大優(yōu)化。西門子通過與IBM進行合作，將WatsonAnalytics融入到MindSphere中，為MindSphere提供了多個分析工具，包括預測分析、規(guī)范分析和認知分析。在2017年漢諾威工業(yè)博覽會上，西門子展示約50種工業(yè)APP，包括了降低安全風險，提升互聯設備和工廠的可用性等功能。除此之外，西門子正在與源訊、埃森哲、Evosoft、SAP和微軟，以及亞馬遜云服務（AWS）和Bluvision等新的合作伙伴進行合作，強化工業(yè)APP產業(yè)生態(tài)的構建。

MindSphere平臺向下提供數據采集API，即支持開放式通訊標準OPCUA，也支持西門子和第三方設備的數據連接；向上提供開發(fā)API，方便合作伙伴和用戶開發(fā)應用程序。MindSphere平臺應用開發(fā)也是基于CloudFoundry框架構建，即搭建完整的大數據預處理、存儲及分析的技術框架，也融合了西門子以前在若干個領域積累的分析模型與算法，也提供開放的接口，便于用戶嵌入滿足個性化需求的分析算法模型。

e-works認為，MindSphere平臺是目前最貼近制造企業(yè)工業(yè)自動化應用需求的工業(yè)互聯網平臺。西門子本身就是一家制造企業(yè)，生產制造一些關鍵的工業(yè)自動化設備。因此，既能準確的把握制造企業(yè)的應用需求，也能通過對工業(yè)設備的技術和生態(tài)掌控構建滿足制造企業(yè)需求的工業(yè)互聯網平臺。這決定了MindSphere平臺必然是當前制造企業(yè)的優(yōu)先關注對象和應用實施的首選。