工业互联网术语和定义版本1.0_38页_1mb

报告摘要

工业互联网术语和定义总结

核心内容概述

本报告由工业互联网产业联盟（AII）编制，旨在统一业界对工业互联网相关术语和定义的理解，规范术语使用。报告涵盖工业互联网的网络架构、安全体系、边缘计算、标识解析、工业软件、数据管理、智能制造等多个领域，为工业互联网的发展提供了系统性的术语参考。

主要观点

网络体系：
- 工业互联网融合了IT网络与OT网络，实现信息系统与工业控制系统的连接。
- 工业通信协议（如Modbus、OPC UA、现场总线等）是工业设备之间实现互操作性的基础。
- 时间敏感网络（TSN）和确定性网络（DetNet）为工业实时通信提供保障。
边缘计算与云协同：
- 边缘计算在靠近数据源处实现实时数据处理，降低网络传输压力，提升响应速度。
- 边缘网关、边缘控制器、边缘虚拟功能等是边缘计算的重要组成部分。
- 边云协同是工业互联网的重要特征，涵盖资源、应用、数据和智能的协同。
安全体系：
- 安全策略、安全措施和安全服务是工业互联网安全的重要组成部分。
- 安全可控强调对工业互联网业务、用户信息和国家安全的保障。
- 安全事件态势分析用于识别和分类工业安全威胁，实现对网络行为的监控与管理。
标识解析体系：
- 工业互联网标识解析体系类似于互联网的DNS，实现对工业对象的唯一标识和解析。
- 标识解析体系包括国际根节点、国家顶级节点、二级节点和企业节点，形成多层级解析网络。
工业软件与应用：
- 工业APP是工业互联网的重要应用载体，分为场景模板、工程模型、基础共性、企业专用、运营管理、生产制造、运营维护等类别。
- 工业软件是工业领域专用的系统，涵盖PLM、PDM、MES、ERP等，支持工业流程的全生命周期管理。
数据与大数据：
- 数据管理是工业互联网的基础，涉及数据采集、存储、处理、分析和治理。
- 工业大数据建模与分析是实现智能制造和优化生产流程的关键手段，涵盖预测性维护、能源管理、设备优化等应用场景。
智能制造与工业智能：
- 智能制造融合新一代信息技术与先进制造技术，实现自感知、自学习、自决策等能力。
- 工业智能是工业领域中应用人工智能技术，提升生产效率与智能化水平的实践。
新兴技术与趋势：
- 区块链、人工智能、深度学习、边缘智能等技术在工业互联网中发挥重要作用。
- 众包众创、业务编织等新型协作模式推动工业互联网生态的构建与优化。

关键信息汇总

网络相关

IT网络：连接信息系统与终端。
OT网络：连接生产现场设备与系统。
工业通信协议：如Modbus、OPC UA、现场总线等，保障设备间互操作。
时间敏感网络（TSN）：支持实时数据传输，降低时延和抖动。

安全相关

安全策略、安全措施、安全服务：构建工业互联网安全体系。
安全可控：保障工业互联网业务运行安全，防止信息抵赖。
安全事件态势：通过分析网络行为和协议数据，识别安全威胁。

边缘计算

边缘计算：实现数据的本地处理，提升响应速度。
边缘节点、边缘控制器、边缘网关：支持边缘侧的数据处理与控制。
边云协同：实现边缘与中心云的资源、应用、数据、智能协同。

标识解析

标识解析体系：实现工业对象的唯一标识与解析。
标识编码：用于唯一识别物理和虚拟资源。
标识解析节点：包括国际根节点、国家顶级节点、二级节点和企业节点，形成多层级解析结构。

工业APP分类

场景模板工业APP：支持企业内外业务协同。
工程模型工业APP：基于产品开发阶段的模型封装。
基础共性工业APP：适用于多个行业的通用知识。
企业专用工业APP：仅适用于企业内部的工业知识软件化。
运营维护工业APP：用于设备运维和故障诊断。

数据管理

数据采集与监控系统（SCADA）：用于工业现场数据采集与控制。
时间序列数据库：专为处理时间相关数据设计。
数据脱敏、数据治理、数据资产：保障数据隐私与价值挖掘。

工业软件

产品全生命周期管理（PLM）：涵盖产品设计、生产、运维等全过程。
工业微服务：支持工业APP的模块化开发和复用。
工业大数据平台：提供工业数据的存储、分析和管理能力。

其他技术

区块链：实现数据一致性、防篡改与防抵赖。
人工智能与深度学习：提升数据分析和决策能力。
云制造与云制造产业集群：实现制造资源的共享与协同。

总结

本报告系统梳理了工业互联网领域的关键术语与定义，涵盖网络架构、安全体系、边缘计算、标识解析、工业软件、数据管理及智能制造等方向。这些术语为工业互联网的标准化、规范化发展提供了基础支撑，有助于推动技术融合与行业协同，提升工业智能化水平。随着工业互联网的持续演进，未来将不断出现新的术语与定义，AII联盟将持续进行跟踪与更新。

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