工业物联网平台
DGIOT工业物联网开源平台简介
DGIOT⼯业物联⽹开源平台简介DGIOT ⼯业物联⽹开源平台简介⼀般地，根据各类参与者所提供的服务类型，按照Machina Research的分类⽅法，物联⽹平台可分为：连接管理平台CMP（Connectivity Management Platform）-设备管理平台DMP（Device Management Platform）应⽤使能平台AEP（Application Enablement Platform）业务分析平台BAP（Business Analytics Platform）DGIOT物联⽹平台通过持续整合业界领先的CMP、DMP、AEP、BAP的相关技术成果和架构思想，为⼯业物联⽹⽤户提供快速的⼀站式服务的完整平台，为应⽤开发者提供简单易学的开发者平台。
DGIOT致⼒于提供四类物联⽹解决⽅案：国企研究院：平台代码开源，⽆版权产权困扰，国产⽆“卡脖”之忧。
系统集成商：通⽤设备海量接⼊、定制设备⼆次开发、30分钟⼀键式私有化快速部署，低成本（降90%成本）⼯业设备制造商：海量设备上线运维，不受公有云限制，低成本，短周期⾃建平台，私有化部署，数据安全开源平台开发者：⼀键式开发环境，集成和兼容各种最优开源⼯具，快速承接物联⽹项⽬核⼼特⾊前后端完全开源，⽆收费商业版⽀持私有化⼀键式部署，快速拥有⾃⼰的轻量级物联⽹平台千万级长连接承载，电信级稳定性物模型-规则引擎-数据通道-组态页⾯全流程可视化低代码开发多⾏业⼯业协议兼容DG-IoT秉持全社会分⼯合作的理念，开放合作的态度来快速消化全球急剧增长的⼯业互联需求，通过数据科技共赢⽣态框架，让⼴⼤开发者既可以通过实战快速成长，⼜能消化真实客户的⼯业互联⽹需求，同时还能获得⽐较丰厚的项⽬收⼊。
精准开源，⽣态共赢，DG-IoT⼀站式物联⽹平台是完整解决⽅案，CMP集成EMQ的服务架构；DMP吸收阿⾥的数据建模；AMP采纳Facebook多租户；BMP整合Tdengine的时序数据；边缘侧具有桌⾯版⽹关和边缘⼯具集；协议栈⽀持主流通讯协议和⾏业协议；DG-IoT团队将逐步开源贴近需求的代码和技术⽂档，希望帮助⼴⼤的初级程序员可以独⽴承接⽇益增长的物联⽹项⽬，在实战中快速加⼊物联⽹⼯程师队伍。
工业物联网平台：分享工业物联网平台的基本原理、服务和应用。
工业物联网平台：分享工业物联网平台的基本原理、服务和应用物联网（Internet of Things）是指通过无线通讯技术将各种物理设备互联起来，实现设备之间的信息交换和共享。
物联网技术在许多领域都有广泛的应用，其中包括工业物联网平台（Industrial IoT Platform）。
本文将向您介绍工业物联网平台的基本原理、服务和应用。
什么是工业物联网平台？工业物联网平台是一个基于物联网技术的集成平台，用于监控、管理和控制工业场所中的各种设备和设施。
它可以连接多种类型的设备，如传感器、机器人、工业设备等，并通过云计算和大数据分析技术来处理和分析设备产生的数据。
工业物联网平台的目标是实现自动化、智能化和高效化的工业生产过程。
工业物联网平台的基本原理工业物联网平台的基本原理在于连接、收集、传输、存储和分析数据。
下面是工业物联网平台的基本原理的详细解释：1. 连接工业物联网平台通过无线通信技术将各种传感器、设备和设施连接在一起。
这些设备可以使用不同的通信协议，如Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN等。
连接设备时需要考虑网络安全性和通信稳定性，并确保设备之间的互操作性。
2. 收集工业物联网平台收集设备和传感器产生的数据。
这些数据可以是温度、湿度、压力、流量、电流等各种监测指标。
平台通过连接的设备获取数据，并将其传输到云端进行存储和分析。
3. 传输工业物联网平台使用各种无线通信技术将数据从设备传输到云端。
传输方式可以是无线局域网、蜂窝网络、卫星通信等。
在传输过程中，需确保数据安全性和传输稳定性，以防止数据丢失或被篡改。
4. 存储工业物联网平台将从设备收集到的数据存储在云端或本地服务器中。
存储数据的方式可以是数据库、文件系统等。
数据存储需要考虑数据容量、数据安全性和数据访问性能等因素。
5. 分析工业物联网平台使用大数据分析技术对存储的数据进行分析。
通过分析数据，平台可以提取有价值的信息和知识，以帮助企业做出决策和优化工业生产过程。
面向智能制造的工业物联网平台架构设计
面向智能制造的工业物联网平台架构设计随着信息技术的不断发展，工业物联网平台已经成为许多企业在智能制造领域中的核心竞争力。
面向智能制造的工业物联网平台是以互联网和大数据为基础，利用传感器、控制器和网络通信技术等现代化技术手段实现生产车间、设备和产品信息的实时感知、收集、传输、分析、应用和管理的一种系统。
本文将围绕着面向智能制造的工业物联网平台架构设计展开。
一、架构设计的背景和意义机器人、云计算、大数据、虚拟仿真等技术被广泛应用于工业制造领域，工业物联网平台作为一个通用的平台，可以满足这些技术的要求和需求，实现生产的智能化和数字化，提高生产效率和质量，降低生产成本，提升企业核心竞争力。
同时，工业物联网平台对于形成新的商业模式、提高人们的生活质量、推进交通、环保、医疗等领域的智能化和计算化也提供了必要的技术支持。
二、架构设计的基本原则和特点（1）开放性原则。
工业物联网平台的基础是互联网，因此平台必须对各种硬件设备、软件系统、云服务等具有良好的兼容性和适应性。
（2）安全性原则。
工业物联网平台之中都是企业和个人的敏感数据信息，安全问题是平台设计和建设的重要问题。
（3）集成性原则。
工业物联网平台提供了集成化服务，同时在服务中实现多领域的数据交互和互动，因此平台必须具有良好的集成性和互操作性。
（4）智能化原则。
工业物联网平台具有感知、通信、控制、安全、展示等多种功能，在不断优化和进化之中实现智能化运营。
三、架构设计的技术组成和实现方案（1）设备和传感器层。
该层是整个平台的物理层，包括各种设备和传感器的集成和管理。
（2）网关层。
该层是连接物理层和网络层的重要枢纽，对于接收和传输数据信息具有重要的作用。
（3）网络层。
该层是平台支撑的核心，与互联网紧密联系，是数据传输和交互的基石。
（4）云层。
该层是为整个平台提供支撑的关键性的层，负责存储、处理和分析数据，实现数据可视化和智能化的运营。
四、工业物联网平台的应用和发展前景随着智能制造和工业4.0的不断推进，以及各种新技术和应用的不断涌现，工业物联网平台已经成为企业智能化和数字化的重要工具。
制造业中的工业物联网平台的使用方法
制造业中的工业物联网平台的使用方法工业物联网平台是指在制造业中运用物联网技术和数据分析技术来提升生产效率、降低成本、优化生产流程和提高产品质量的平台。
随着科技的发展和智能制造的推进，工业物联网平台已经成为制造业的重要工具。
下面将详细介绍工业物联网平台的使用方法。
一、数据采集和传输在工业物联网平台中，首先需要进行数据采集和传输。
通过各种传感器和设备可以实时采集生产线上的各种数据，比如温度、压力、湿度、振动等。
这些数据会被传输到云端存储或者本地服务器中，以便后续的分析和处理。
二、数据分析和处理收集到的数据需要进行分析和处理，以提供有用的信息和洞察。
在工业物联网平台中，可以使用各种数据分析工具和算法来处理数据，比如机器学习、神经网络、数据挖掘等。
通过数据分析，可以预测设备故障、优化生产计划、提高设备利用率等。
三、远程监控和控制工业物联网平台可以实现对生产设备的远程监控和控制。
通过手机或电脑上的应用程序，可以实时查看设备状态、监控生产流程、调整设备参数等。
这种远程监控和控制的方式可以帮助企业管理者随时随地监控生产情况，及时做出决策。
四、设备维护和管理工业物联网平台还可以帮助企业实现设备的智能维护和管理。
通过对设备运行状态和数据进行监测和分析，可以实现故障预测、预防性维护、设备健康评估等功能。
这样可以降低设备故障率、延长设备寿命，提高生产效率和质量。
五、生产调度和优化工业物联网平台可以帮助企业对生产流程进行调度和优化。
通过对生产数据的分析和预测，可以实现生产计划的优化、生产调度的合理安排、生产效率的提高等目标。
这样可以降低生产成本、提高生产效率，增强企业竞争力。
六、质量控制和追溯工业物联网平台可以实现对产品质量的控制和追溯。
通过在生产过程中对产品数据进行采集和记录，可以实现产品质量的监控、产品追溯和质量分析等功能。
这可以帮助企业提高产品质量、增强品牌形象，满足客户需求。
七、安全监控和防护在工业物联网平台中，安全监控和防护是非常重要的一环。
面向工业物联网的数据融合与分析平台建设
面向工业物联网的数据融合与分析平台建设随着工业物联网技术的迅猛发展和广泛应用，数据的规模和复杂性不断增加，如何高效地融合和分析这些庞大的数据对于工业企业来说是一个巨大的挑战。
因此，建设一个面向工业物联网的数据融合与分析平台变得尤为重要。
本文将围绕这一任务，探讨如何构建一个既能够融合多源数据，又能够实现高效分析的平台。
一、数据融合数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集，以满足各种分析和决策需求。
在工业物联网环境下，数据来自各种传感器、设备和系统，可能具有不同的数据格式、时间间隔和精度。
因此，一个有效的数据融合平台应具备以下几个特点：1.数据采集与清洗：平台应支持多种数据采集形式，包括实时数据采集和批量数据采集。
此外，对于采集到的原始数据进行清洗和预处理也是非常关键的，例如去除异常值、补充缺失值等。
2.数据集成与转换：平台应支持多源数据的集成和转换，以适应不同数据源之间的差异。
这包括数据格式转换、数据域映射、数据标准化等操作，从而实现数据的无缝融合。
3.数据存储与管理：平台应提供可扩展的数据存储和管理功能，支持多种存储介质和存储结构。
同时，应该考虑数据的备份和冗余，以确保数据的安全性和可靠性。
二、数据分析数据分析是指对融合后的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识。
工业物联网的数据分析面临着大数据、实时性、异构性等挑战，因此需要一个强大的分析平台来支持下面的工作：1.数据可视化：平台应提供丰富的数据可视化工具，以直观地展示数据的统计分析结果和模型预测结果。
这有助于用户快速理解和发现数据中隐藏的规律和趋势。
2.数据挖掘：平台应支持各种数据挖掘算法的应用，包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
通过挖掘数据中的潜在模式和知识，可以为企业提供更好的决策支持。
3.实时分析：平台应支持实时数据分析，以满足工业物联网场景中的实时性要求。
通过实时分析，可以及时监测设备和系统的状态，及时发现并解决潜在的故障和问题。
面向物联网的工业互联网平台架构设计与实现
面向物联网的工业互联网平台架构设计与实现现代工业互联网的兴起使得物联网技术在工业领域的应用变得日益广泛。
为了满足物联网在工业环境中的需求，工业互联网平台的架构设计和实现成为了一个关键的任务。
本文将介绍面向物联网的工业互联网平台的架构设计和实现的相关内容。
首先，在面向物联网的工业互联网平台的架构设计中，需要考虑的关键因素之一是数据的采集与传输。
工业互联网平台需要通过各种传感器和设备采集工业环境中的数据，并将这些数据进行可靠有效的传输。
为了实现这一目标，可以使用现代通信和网络技术，如无线传感网络和物联网通信协议。
此外，还可以采用大数据技术来对采集到的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。
其次，在工业互联网平台的架构设计中，需要考虑的另一个关键因素是安全性。
由于工业环境中存在着大量的敏感数据和关键设备，因此保证数据和系统的安全性至关重要。
在平台的设计中，需要采用安全的网络通信协议和加密算法，以确保数据传输的机密性和完整性。
此外，还应该采用访问控制和身份验证等安全机制，以保护系统免受未经授权的访问。
另外，工业互联网平台的架构设计还应考虑可扩展性和可靠性。
工业环境中通常存在大规模的设备和大量的数据，因此平台需要具备较高的处理能力和存储能力。
为了实现这一目标，可以采用云计算和分布式存储技术，将数据和计算任务分布到多个节点上进行处理。
此外，还需要实现冗余和容错机制，以确保平台的高可用性和容错性，当系统出现故障时能够快速恢复。
此外，工业互联网平台的架构设计还应考虑与其他系统的集成。
在工业环境中，存在着各种各样的设备和系统，例如SCADA系统、MES系统和ERP系统等。
为了实现平台与这些系统的无缝集成，需要采用开放的接口和标准化的协议。
此外，还可以使用中间件技术，如消息队列和数据总线，来实现系统之间的异步通信和数据交换。
最后，在工业互联网平台的实现过程中，还需要考虑到系统的可管理性和易用性。
平台应该提供友好的用户界面和操作工具，以方便用户进行配置和管理。
工业物联网IoT物联平台建设方案
采用数据压缩技术，减少数据传输量，提高数据传输效率。
数据压缩
数据存储
01
采用分布式数据库，实现对数据的存储和管理，支持大数据存储和实时数据处理。
数据存储与分析
数据分析
02
提供数据挖掘、统计分析等功能，支持实时监控、预警和分析，为应用场景提供数据支持。
数据可视化
03
提供数据可视化工具，方便用户对数据进行直观展示和分析，提供决策支持。
解决方案
IIoT平台建设带来的收益包括提高生产效率、降低生产成本、增强安全性、优化决策和提高客户满意度等。此外，IIoT解决方案还可以为企业创造新的商业机会和市场竞争力。
收益
解决方案与收益
平台架构与功能
02
采用跨平台的架构设计，支持多种操作系统和硬件平台，实现设备的广泛兼容性。
跨平台架构
分布式架构
需求分析与设计
开展深入的需求调研和分析，明确平台的功能模块、业务流程和技术需求。
技术实现与测试
按照设计方案进行平台开发，完成各项功能模块的开发和测试，确保平台的性能和稳定性。
建立项目组织
成立项目组，明确各成员的职责和分工，制定项目管理制度和沟通机制。
关键实施步骤
时间表与里程碑
项目管理人员
人员与资源需求
根据需求分析结果，设计平台的功能模块、技术架构和业务流程，明确各项功能和性能需求。
方案设计
按照设计方案，采用合适的技术手段和工具进行平台开发与实现，确保平台的性能和稳定性。
技术实现
对平台进行全面的测试，确保各项功能和性能指标符合要求，对平台进行持续优化和改进。
测试与优化
制定实施计划
明确平台建设的目标、实施范围和时间表，制定详细的实施计划，包括各项任务、资源分配和风险管理。
2024年工业互联网平台市场发展现状
2024年工业互联网平台市场发展现状前言工业互联网平台是指通过物联网技术，将工业生产设备和信息系统连接起来，实现工业生产过程中的信息流、数据流和物流的高效协同。
随着物联网技术的快速发展，工业互联网平台市场也呈现出快速增长的趋势。
本文将就工业互联网平台的市场发展现状进行分析和探讨。
1. 工业互联网平台市场的规模工业互联网平台市场的规模不断扩大。
根据市场调研机构的数据显示，2019年我国工业互联网平台市场规模达到了X万亿元，同比增长了X%。
预计未来几年，随着物联网技术的不断成熟和应用场景的拓展，工业互联网平台市场的规模将会继续扩大。
2. 工业互联网平台市场的主要应用领域工业互联网平台市场的应用领域广泛。
目前，工业互联网平台主要应用于制造业、能源行业、交通运输行业、农业等领域。
在制造业领域，工业互联网平台可以对生产过程进行实时监控和调整，提高生产效率和质量。
在能源行业领域，工业互联网平台可以实现能源设备的远程监控和管理，降低能源消耗和排放。
在交通运输行业领域，工业互联网平台可以实现车辆的远程监控和调度，提高运输效率和安全性。
在农业领域，工业互联网平台可以实现农业设备的智能化管理和农作物的远程监测，提高农业生产效益。
3. 工业互联网平台市场的主要企业工业互联网平台市场的竞争激烈。
目前，在国内市场上主要有阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头，以及华为、中兴、海尔、格力等传统企业涉足工业互联网平台市场。
这些企业在技术实力、资本实力和市场份额等方面存在差异，各有所长。
同时，国外的工业互联网平台企业如GE、西门子、ABB等也加大了对中国市场的投资和布局。
预计未来几年，工业互联网平台市场将会出现一场激烈的竞争。
4. 工业互联网平台市场的发展趋势工业互联网平台市场的发展趋势主要体现在以下几个方面：•技术创新驱动：随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的不断成熟和应用，工业互联网平台将会迎来更多技术创新和应用场景的拓展。
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能耗分析
远程运维
设备利用率
性能与残值
行业赋能案例：为智慧工地行业保障安全生产管理
基于根云平台 提供建筑工地塔吊、电梯等大型机械设备工作数据采集，安全监控管理平台； 工地大型设备的使用是工地安全生产管理的重要内容，防止大型设备倒台、坠落、误操作等造成的群死群伤是最核心课题。对于设备操作人员的监控、监 督和管理也是非常必要的工作； 通过建筑工地塔吊、电梯等设备的实时物联数据接入，实时地监控和或获取设备操作及状态信。对于工地安全管理者，实时了解安全运行状态、设备开工 率和操作园工作状态，支撑工地安全生产有很大的帮助。
远程运维
性能与残值
耗材管理
能耗分析
远程运维
设备利用率
性能与残值
行业赋能案例：为电子行业换代升级智能模式
适应玻璃行业大规模、高质量、更新快的特点，支撑蓝思由传统模式向智能化制造模式升级
结合根云的软硬件物联技术，实现车间生产设备的接入，并构建全三维模型的虚拟数字化双胞胎工厂，实现上层应用对底层设备100%透明可视，产品质量 与加工参数100%的可追溯。 基于采集的设备工况、保养记录和制造计划，根据玻璃行业工艺&质量的分析模型进行大数据深化应用，实现设备综合健康评估，设备保养计划优化，设备 生产连续性提升，核心工艺良率提升，减少因设备故障停机导致的产量&质量损失。
建立广泛生态合作
连接
计算
应用
创新
行业赋能案例：为注塑机行业升级设备管理和运营
设备智能管理
全生命周期的设备档案管理，让注塑机设备制造厂家对于设备历史了如指掌，维护数据随时可查可控
设备智能运行监控 根据注塑机设备状况监控需求，实现注塑机组故障实时监控、远程诊断、维护派单等功能。
设备智能售后服务 以设备的业务流程为基础，考虑注塑机设备行业模式，并结合设备智能运行监控，做到智能售后管理。
设备管理成本降低50%
能耗分析
运行管理反应时间缩短80%
远程运维
数字内容
售后时间缩短30% 成本降低50%
性能与残值
行业赋能案例：为数控机床行业降本增效
携手行业巨头，打造CNC行业云，实现机床加工效率与质量动态可监控，打造车间精细化生产新标杆。 提升设备健康 度 20% 以上；设备管理效率提升30%以上， 产品质量合格率提升5%以上；维修 期缩短30%，维护成本降低30%以上； 操作人员管理规范率提到95%以上
树根互联是三一集团孵化的中国成立最早、连接工业装备最多、服务行业最广 泛的工业互联网赋能平台公司。创始团队融合了深厚的工业基因和互联网技术。
北京
苏州 上海
广州
广州
过去
10年积累 15亿元投入
现在
现在
未来
将来
40万台高价值设备互联 赋能40+行业
持续创新 构建千万台级 机器互联新世界
根云：自主工业互联网国家级平台
2016/2017年主持国家级项目3个，参与国家级项目5个
参与国家工业互联网体系架构、应用场景、业务需求、平台通用要求、应用接口管理 要求等标准制定；参与国家工业互联网体系架构、平台、垂直行业实施白皮书编写。 发改委，工信部，IDC等重大奖项10余个，其它重要奖项几十余个 工信部首批工业互联网可信平台认证(2018年2月) 受到李克强总理、马凯副总理，国务院副总理胡春华，苗圩部长，马兴瑞省长，陈肇 雄副部长等领导的视察和点名表扬
现实：生产设备物联
耗材管理
虚拟：数字双胞胎
大数据：工艺质量提升
能耗分析
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性能与残值
行业赋能案例：为光伏发电优化集中运营管理
电站运行状态动态监控、实时报警、智能化数据分析及电站故障诊断，以打通光伏电站全业务数据链条、提升数据资产管理能力。聚焦数据采集、 存储、分析、管理、运营及展示，构建光伏电站集中化运营、管理、分析和决策管理体系，实现光伏电站可持续化运营，提高电站资产的整体经济 效益和市场竞争力。 通过建立电站集中化运营、管理、分析和决策体系，实现光伏电站可持续化运营