工业物联网
物联网在工业中的应用
物联网在工业中的应用在当今科技飞速发展的时代，物联网（Internet of Things，简称IoT）已经成为推动工业领域变革的重要力量。
物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。
其在工业中的应用，正在重塑着工业生产的方式和效率，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。
物联网在工业中的应用首先体现在生产设备的智能化监控与管理方面。
通过在设备上安装传感器，企业可以实时获取设备的运行状态、温度、压力、振动等关键参数。
这些数据被传输到中央控制系统，进行实时分析和处理。
一旦设备出现异常，系统能够迅速发出警报，并提供故障诊断和维修建议，大大缩短了设备的停机时间，提高了生产效率。
例如，一家汽车制造工厂中的冲压设备，如果压力传感器检测到压力超出正常范围，系统会立即通知维修人员进行检查和调整，避免了可能的设备损坏和生产延误。
在工业生产流程优化方面，物联网也发挥着重要作用。
借助物联网技术，企业可以对整个生产流程进行全面的监控和数据分析。
通过收集各个环节的数据，如原材料供应、加工工序、质量检测等，企业能够发现生产流程中的瓶颈和低效率环节，并进行针对性的改进。
以一家电子制造企业为例，通过在生产线上安装传感器和使用物联网技术，发现某个组装工序的耗时较长，经过进一步分析，发现是零部件供应不及时导致的。
企业随即优化了零部件的配送流程，使整个生产线的效率得到显著提升。
库存管理是工业企业运营中的重要环节，物联网的应用使得库存管理更加精准和高效。
通过在仓库中部署传感器和使用射频识别（RFID）技术，企业可以实时掌握库存的数量、位置和状态。
当库存水平低于设定的阈值时，系统会自动触发补货请求，确保生产的连续性。
同时，准确的库存信息也有助于企业优化采购计划，降低库存成本。
比如一家服装制造企业，通过物联网技术实现了对原材料和成品库存的精确管理，减少了因库存积压造成的资金占用和浪费。
工业物联网智能监测解决方案
工业物联网智能监测解决方案一、方案目标与范围1.1 方案目标我们这个方案的出发点是希望给企业带来一整套可持续的工业物联网（IIoT）智能监测解决方案。
简单来说，就是通过实时监测设备的运行状态、能耗和周围环境的各种参数，来提升生产效率，降低维护成本，提高安全性，同时增强企业的决策能力。
1.2 方案范围这个方案几乎适合所有类型的制造企业，尤其是汽车制造、电子生产、化工和食品加工等行业。
我们会涉及到几个关键领域：- 设备状态监测- 能源管理- 环境监测- 数据分析与可视化二、组织现状与需求分析2.1 现状分析现在很多制造企业在生产过程中遇到了不少麻烦，比如：- 设备故障频繁，常常导致生产停滞- 能耗偏高，让成本失控- 缺乏实时数据，决策时常显得无从下手- 环境监测跟不上，潜藏着安全隐患2.2 需求分析我们通过与用户的深入交流，清楚地了解了他们的需求：- 需要实现设备的实时监测和故障预警- 提升能效，降低能源支出- 收集环境数据，保障员工的安全- 建立一个数据分析平台来优化决策三、实施步骤与操作指南3.1 系统架构设计我们的系统架构可以分为四个层次：1. 感知层：通过传感器来收集设备状态、能耗和环境数据。
2. 网络层：借助无线网络技术（像LoRa、NB-IoT）把数据传输到云平台。
3. 平台层：在云端存储、处理和分析这些数据。
4. 应用层：提供数据可视化、分析报告和预警功能。
3.2 具体实施步骤具体的步骤如下：1. 需求确认：和用户沟通，明确监测指标和数据需求。
2. 设备选型：根据需求选择合适的传感器和通信设备。
3. 系统集成：把传感器接入网络，搭建数据传输通道。
4. 数据平台搭建：构建云平台进行数据处理和存储。
5. 应用开发：开发监测和分析应用，实现数据可视化。
6. 培训与上线：对用户进行系统使用培训，正式上线运行。
3.3 操作指南- 传感器安装：按照设备规格安装传感器，确保数据准确采集。
- 网络配置：设置无线网络参数，确保数据传输稳定。
工业物联网架构设计与部署指南
工业物联网架构设计与部署指南工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）是将物理设备、传感器和其他技术连接到互联网上，实现设备之间的数据共享和远程监控的概念。
随着技术的不断发展，工业物联网在制造业、能源、交通、医疗等领域都得到了广泛应用。
本文将介绍工业物联网的架构设计和部署指南，帮助企业快速搭建自己的工业物联网系统。
一、架构设计1. 设备接入层：设备接入层是工业物联网的基础，通过各种传感器、PLC、机器人等设备将实时数据收集到系统中。
在设计设备接入层时，需要考虑设备数量、设备类型、通信技术等因素。
可以使用支持各种通信协议的网关设备，将不同类型的设备连接到云平台。
2. 通信传输层：通信传输层负责将设备接入层收集到的数据传输到云平台。
传输方式可以选择有线或无线通信，根据实际情况选择合适的通信技术，如以太网、Wi-Fi、蓝牙、LoRa等。
同时需要考虑数据的传输安全性和稳定性，确保数据不被窃取或篡改。
3. 云平台层：云平台层是工业物联网系统的核心部分，负责存储、处理和分析从设备接入层传输过来的数据。
在设计云平台时，需要考虑数据的实时性、可扩展性、安全性和性能。
云平台可以使用开源的物联网平台，如Eclipse IoT、Azure IoT等，也可以使用私有云平台搭建自己的工业物联网系统。
4. 应用层：应用层是工业物联网系统的最上层，提供各种应用和服务，如远程监控、数据分析、设备管理、预测维护等。
在设计应用层时，需要根据企业的实际需求选择合适的应用和服务，并考虑用户界面的友好性和易用性。
二、部署指南1. 确定需求：在部署工业物联网系统之前，首先需要明确企业的需求和目标。
根据不同的行业和应用场景，确定需要监控的设备、采集的数据类型、数据分析的需求等。
2. 设备选型：根据需求确定合适的设备，包括传感器、PLC、网关等。
在选择设备时，需要考虑设备的稳定性、通信协议的兼容性、供应商的可靠性等因素。
《工业物联网》课件
如MQTT、CoAP等，用于实现设备间的可靠通信，确保数据传输的稳定性和 安全性。
边缘计算
在设备端进行数据处理和分析，减轻数据中心的压力，提高数据处理速度。
应用层技术
大数据分析
对海量数据进行处理、分析和挖掘，为工业物联网应用提供 决策支持。
人工智能技术
应用于工业物联网中，实现智能预测、智能决策等功能，提 升工业生产的智能化水平。
《工业物联网》PPT 课件
• 工业物联网概述 • 工业物联网的技术架构 • 工业物联网的安全与隐私保护 • 工业物联网的未来发展趋势与挑战
目录
Part
01
工业物联网概述
定义与概念
定义
工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）是指将物联网技术应用于工业领域 ，实现设备、传感器、控制系统等之间的互联互通，提升工业生产效率和智能化水平。
智能运维
通过设备监测和预测性维护，降 低运维成本和提高设备可靠性。
Part
02
工业物联网的技术架构
感知层技术
传感器技术
用于实时收集设备状态、环境参数等 数据，是实现工业物联网数据采集的 关键。
RFID技术
通过无线电信号自动识别目标对象， 获取相关数据，在工业物联网中用于 物品跟踪和物料管理。
网络层技术
初步应用
随着移某些行业得到初 步应用。
工业物联网的应用场景
智能制造
通过设备连接和数据采集，实现 生产过程的智能化和自动化。
智能决策
基于大数据分析和人工智能技术 ，实现生产决策的智能化。
智能物流
利用物联网技术实现物流信息的 实时采集和跟踪，提高物流效率 。
工业物联网与物联网区别
体系建设
工业物联网安全防护体系需要从物理层 、网络层、平台层和应用层等多个层面 进行构建，确保各层之间的安全互通。
VS
关键技术
工业物联网安全防护体系的关键技术包括 身份认证、访问控制、数据加密、安全审 计等，这些技术共同保障系统的安全稳定 运行。
隐私保护问题解决方案
隐私泄露风险
在工业物联网中，由于设备之间的互联互通 ，隐私泄露的风险也随之增加，如个人身份 信息、位置信息等可能被恶意获取。
产效率和成本控制。
技术要求不同
物联网技术更注重设备间的互联 互通和智能化控制，而工业物联 网技术则更注重设备的可靠性和 稳定性，以及数据处理和分析能
力。
04
产业发展
CHAPTER
物联网产业发展现状及趋势
发展现状
物联网技术已广泛应用于智能家居、 智慧城市、智慧农业等多个领域，形 成了较为完善的产业链和生态系统。
可持续发展路径探讨
节能减排
01
工业物联网技术将有助于实现更精细化的能源管理和节能减排
，降低工业生产对环境的影响。
循环经济
02
通过工业物联网技术实现资源的高效利用和循环利用，推动循
环经济的发展。
政策支持
03
政府将加大对工业物联网产业的支持力度，推动相关政策的制
定和实施，为工业物联网的可持续发展提供有力保障。
技术创新
随着物联网和工业物联网技术的不断创新，将出现更多具 有高性能、低功耗、安全可靠等特点的新型传感器和控制 器，为工业生产提供更强大的支持。
标准化建设
物联网和工业物联网的标准化建设将进一步加快，推动不 同厂商、不同设备之间的互联互通，提高整个生态系统的 效率。
新兴技术应用前景预测
工业物联网安全
工业物联网安全工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）是指将传感器、设备、机器等与互联网和云计算相结合，实现对工业物理系统进行监测、控制、优化和自动化的网络化系统。
随着工业物联网的发展，其在工业领域发挥的作用越来越重要。
但与此同时，由于工业物联网的特殊性，其安全性问题也日益凸显。
本文将从不同角度探讨工业物联网安全的挑战和解决方案。
一、威胁与挑战1.1 数据安全威胁工业物联网中，大量的传感器和设备产生大量的数据，这些数据对于工业生产、管理和决策具有重要价值。
然而，这也使得数据面临来自内外的安全威胁，如恶意入侵、数据泄露和篡改等。
1.2 设备与系统安全威胁工业物联网中的设备和系统也面临着各种安全威胁，包括恶意软件、网络攻击和物理攻击等。
攻击者可能通过远程入侵网络设备，对生产系统进行瘫痪或者篡改控制指令，进而造成工业生产事故。
二、工业物联网安全解决方案针对工业物联网安全的挑战，可以从以下几个方面进行解决：2.1 强化网络安全防护在工业物联网中，网络是数据传输和通信的关键环节。
因此，强化网络安全防护是保障工业物联网安全的重要手段。
可以通过采用安全的网络协议、加密传输数据以及建立防火墙等方式，保障网络的可靠性和安全性。
2.2 设备和系统安全保障对于工业物联网中的设备和系统，需要采取一系列安全保障措施，包括但不限于设备认证、访问控制、漏洞修复和安全更新等。
此外，还可以采用加密技术，保护设备和系统的敏感信息，并加强物理安全措施，避免物理攻击。
2.3 加强数据安全管理为了保护工业物联网中的数据安全，可以采取多层次的数据加密、访问控制和备份机制等措施。
此外，还可以建立完善的数据管理制度和安全审计机制，及时发现和处理数据安全问题。
2.4 增强人员安全意识工业物联网安全不仅仅是技术问题，也涉及到人员的安全意识和行为。
因此，需要加强对工业物联网安全培训，提高员工对于安全事务的认识和对潜在安全威胁的警觉性。
工业物联网和智能制造
工业物联网和智能制造工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）是指将物联网技术应用于工业制造领域，将传感器、设备、网络、云计算、人工智能等技术相互连接，实现数据的采集、传输、存储和分析，为制造业提供智能化的解决方案。
通过IIoT技术，企业可以实现智能制造、工厂自动化、生产线数字化、供应链优化等目标，提高生产效率和产品质量，降低成本和风险。
智能制造（Smart Manufacturing）是指利用新一代信息技术，包括物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，实现生产过程的数字化、智能化、柔性化和可持续化。
智能制造通过建立数字化的生产线和工厂，实现生产过程的实时监控、调度和优化，使生产过程更加高效、精准和可靠。
智能制造可以提高企业生产能力、产品质量和市场竞争力，同时也能够减少能源消耗、环境污染和人员伤害等风险。
工业物联网和智能制造是当前工业领域发展的热点和趋势，下面将详细展开这两个概念。
一、工业物联网工业物联网是指将物联网技术应用于工业制造领域，通过传感器、设备、网络、云计算、人工智能等技术的相互连接，实现生产过程的数字化、智能化、网络化和可持续化。
具体来说，工业物联网主要有以下几个特点：1.实时监测和控制：通过传感器等设备实时采集生产过程中的数据，可以对生产过程进行实时监测和控制，及时发现并解决问题。
2.数据分析和预测：通过云计算、大数据和人工智能等技术，对采集到的数据进行分析和预测，为企业提供决策支持和优化建议。
3.自动化和智能化：通过机器学习和自动化控制等技术，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。
4.联网和互联：通过网络技术，将生产线、工厂、企业和供应链等各个环节相互连接，实现生产过程的联网和互联。
5.安全和可靠：通过网络安全技术和数据备份等措施，确保工业物联网系统的安全和可靠性。
二、智能制造智能制造是利用新一代信息技术，实现生产过程的数字化、智能化、柔性化和可持续化。
工业物联网的技术特点和应用案例
工业物联网的技术特点和应用案例随着工业化进程的加速，物联网技术的应用已经不再局限于智能家居场景。
工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）的兴起，为制造业、矿业、能源等行业带来了前所未有的机遇和挑战。
那么，什么是工业物联网？它有哪些技术特点？又有哪些应用案例呢？一、什么是工业物联网？工业物联网是指将传感器、智能设备、无线通讯、数据存储与处理等技术应用于工业生产过程中的一种智能化、网络化、数字化的新型业务模式。
简单来说，它是将物联网技术与工业制造业深度结合的产物，通过数据采集与分析，提高生产效率、降低成本、改善产品质量。
二、工业物联网的技术特点1.传感器技术：工业物联网的基础是传感器技术，数据的采集需要通过传感器实现。
传感器可以将温度、湿度、压力、流量等数据转换成电信号，通过传输设备将数据上报到云平台。
传感器的种类繁多，不同的场景需要不同的传感器，例如，温度传感器、压力传感器、液位传感器等。
2.云计算技术：在工业物联网中，云计算扮演着重要的角色。
传感器采集的数据需要通过互联网传输到云平台，在云平台中进行存储、分析和处理。
云平台需要具备高可用性、高安全性和高性能，以确保数据的可靠性和业务的连续性。
3.大数据技术：由于工业物联网能够采集海量的数据，因此需要借助大数据技术来进行数据分析和挖掘。
大数据技术可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律和价值，为企业提供数据驱动的决策支持。
4.人工智能技术：人工智能技术是工业物联网的重要组成部分，它可以通过机器学习、深度学习等方式对数据进行处理和分析，从而实现预测性维护、自动化生产、智能检测等业务场景。
5.物联网安全技术：工业物联网所涉及的设备、传感器、云平台等都需要保证信息的安全性和可靠性，物联网安全技术包括数据加密、身份认证、权限控制等方面，以确保数据的安全和隐私。
三、工业物联网的应用案例1.制造业：工业物联网可以实现制造业的数字化转型，把传统的生产方式转变为智能化的生产方式。
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安全
应用安全
总 体 架 构
应用支撑
网络：本质是实现数据智能的
网络基础，包括网络互联、标识
解析、应用支撑三大体系。
数据安全
控制安全
标识解析 数据集成处理
安全：本质是工业/产业互联网
各个领域和环节的安全保障，包
设备安全 网络互联 产业数据 采集交换 生产 反馈控制 网络安全
括设备安全、控制安全、网络安
全、应用安全等。
功 通信 能 集成 资产
3
11
工业互联网联盟（IIC）-总体情况
IIC工作范畴 • 2014年4月成立 • IIC由GE、IBM、Intel、 • IIoT应用案例分析，参考架构和关键技术方向总体 AT&T、思科五家单位发起 设计，提炼标准需求，推动安全框架设计，搭建 测试床，提供系统解决展示平台和设计支撑，加 • IIC由对象管理组织(Object 速全球产业发展； Management • IIC定位为产业推广组织 Group,OMG)管理 IIC组织架构
智 能 制 造 数 据 智 能 全 面 互 联
智能化生产
预测性运维
虚拟仿真
网络化协同
资产优化 智能管理 设计协作 供应协作 制造协作
个性化定制 服务化延伸
C2B定制 智能服务 ……
产品良率 智能控制
B2B定制
基于数据自决策自执行 数据采集
跨设备跨系统跨企业数据共享 数据连接与传输
基于数据的建模与智能分析 数据计算与处理
17
ISO：工业自动化系统集成标准为主
ISO下属第184 技术委员会（即TC184），主要从事工业自动化系统和集成技术标准 化工作，目前工作主要集中于工业自动化领域
从工业互联网视角出发，
ISO TC184
• •
SG2/WG10 服务机器人的模块 化软硬件标准(正在编制) SG4/WG8&13&22&2 在产品数 据表达和交换、零件库结构和制 造管理数据等标准 SC5/WG5&6&7&9 在开放系统 集成框架，应用服务接口、诊断 与应用维护、运行管理等标准
CPPS功能图层
商业 功能 信息 CPPS
2
CPPS功能视角：“资产层-集成 层-通信层-信息层-功能层-商业 层”，是智能生产能力的解构。 价值链视角：基于IEC62890， 描述零部件、机器、工厂等单元 从原型到实物的价值生成全过程 工业系统视角：基于IEC62264 和61512，将工业层级分为“现 场设备-控制设备-工段-车间-企 业”为基础，并拓展到“产品” 和“世界”，构建完整工业系统 。 工业4.0的关键是将CPPS功能( 维度1)映射到全生命周期价值链 (维度2)和工业系统(维度3)中， 实现三大集成。
美国是利用基础科学、工业、信息技术、互 联网等领域的综合优势，构建全球性的生态 体系组织，从大数据应用等“软服务”切入 ，带动工业全流程、全环节竞争力的整体提 升。
德国重点是基于制造装备、工业自动化、工 业软件等方面的领先地位，通过全工业体系 的协同（研究机构、协会、大学等），强化 “硬制造”优势，同时拓展“软服务”能力 。
IEC：工业网络及工控安全标准化为主
已有主要标准示意图
网络与系统 安全 IEC62443 设备行规 IEC61784-1 IEC61784-2 功能安全行规 IEC61784-3 网络信息安全 IEC61784-4 工业控制系统 通信网络安装 IEC61918 安装规范 IEC61784-5 高可用性 IEC62439 无线共存 IEC62657
美国工业互联网参考架构-功能视角
工业互联网系统功能架构
数据信息流 决策任务流
1. 工业互联网系统功能包括五个方面，分别 是控制、运营、信息、应用和商业。
− 控制域是实现信息世界与物理世界交互的关键。 − 信息域具备数据汇集、分析、分发功能，是其它 模块优化的核心驱动。
CPS架构中能够更好体现
2. 数据信息流与决策任务流
1、发布工业4.0的参考架构模型
2、2015.11，发布工业4.0标 准化路标 V2.0
• • • • •
标准化需求 参考模型 应用案例 基础 非功能性特征
• • • • •
研发和工程 通讯 增材制造 工业4.0中的人 标准化的过程
中德加强标准合作，中德智能制造/工业4.0标准工作组于12月17日召开启 动会，确定后续将加强机器人、智能制造安全保障、预防性维护、无线通 10 信以及国际标准化合作
控制模块、运营模块、应用模块、商业模块的原 始数据均会汇集到信息模块进行集中处理分析， 形成相关优化信息反馈给各个模块； 决策和任务由上至下传递，现有工业系统层级能 够满足由上至下的决策控制。
3. 实时闭环与深层优化闭环
依托边缘计算分析，形成的实时控制闭环
物理实体
边缘实时优化 全系统深度优化
主要内容
1. 工业互联网内涵 2. 全球工业互联网标准进展
3. 工业互联网标准体系
4. 工业互联网产业发展 5. 我国工业互联网重点
2
工业互联网内涵
工业互联网是互联网和新一 代信息技术与全球工业系统全 方位深度融合集成所形成的产 业和应用生态，是工业智能化 发展的关键综合信息基础设施 。
智能化 生产 个性化 定制 服务化 延伸 网络化 协同…
德国工业4.0参考模型
2015年4月，《德国工业4.0实施战略》提出参考模型RAMI 4.0，其本质是从工业角度出发， 结合已有工业标准，将以“CPPS（信息物理生产系统）”为核心的智能生产功能，映射到全 生命周期价值链和全层级工业系统中，以简单直观的方式呈现数据驱动的工业智能化图景。
1
工业4.0参考模型
• 应用案例
目前IIC已通过的应用案例共22 个，累计应用案例35个
13
美国IIC的工业互联网总体架构
2015年6月，IIC提出工业互联网参考架构（1.7版本），重点面向“工业互联网系统 ”开发，以ISO/IEC/IEEE 42010（软件系统“架构描述”）标准作为系统架构设计 方法论，提出了包含四个视角的参考架构。
8
工作互联网涉及的主要标准化组织
工业标准化组织 工业标准化协会和联盟
ISA 美国 仪器 协会 HAR T通 信基 金会 FDI( 现场 设备 集成) OP C基 金 会
工业标准 化组织
（工业过程测量、 控制和自动化）
IEC TC65
（自动化系统 和集成）
ISO TC184
IIC
国标委
国标委
TC124（
—工业互联网是网络，实现机 器、物品、控制系统、信息系 统、人之间的泛在联接 —工业互联网是平台，通过工 业云和工业大数据实现海量工 业数据的集成、处理与分析 —工业互联网是新模式新业态 ，实现智能化生产、网络化协 同、个性化定制和服务化延伸
工厂外网络/ 全球互联网络
云计算
工厂内 网络
IT网络 OT网络
云计算/ 边缘计算
端 到 端 数 据 流 动
3
工业互联网的范畴
行业应用
智能制造
个性化定制 供应链协作 协同制造 …… 工业云平台 制造管理平台（实时监测、系统控制） 工业网络
智能装备
智能网连汽车 … 智能家居
工业互联网
传感终端 生产设备本体
泛在感知终端
+
先进材料
3D打印
元器件
工艺与整机 …
4
核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能
端
智能装备 机器人 智能产品 ……
管
工厂/企业外互联 工厂/企业内互联 信息/生产系统互联 ……
云
工厂/企业内专有云 外部专有云/公有云 ……
工业/产业基础
先进材料
先进工艺
行业经验/知识/技能
其它基础…
5
我们理解的工业互联网总体架构
三大智能化闭环：智能生产控制、智能运营决策优化、消费需求与生产制造精确对接
IIC指导委员会
IIC工作人员
技术工作组
安全工作组
测试床工作 组
商业生命周 期战略及解 决方案组
市场组
12
工业互联网联盟（IIC）--主要进展
• 成果发布
2015.7 2015.6 2016Q1 2016Q2 2016Q2 2016Q2 2016Q2 2016.6 工业互联网术语 工业互联网参考架构1.0 工业互联网网络连接参考架构技术 工业互联网参考架构2.0 动态组合和协同技术报告 产业分析框架文档 商业战略白皮书 分布式数据管理和互操作参考架构
工业过程测量 和控制）
TC159（
自动化系统与 集成）
美国 NIST
德国 工业4.0
。。。
中国工业标准化组织
其他国家工业标准化组织
பைடு நூலகம்
ICT标准 化组织
ISO/IEC JTC1、W3C、ITU-T、TMF、IEEE、IETF等 9
德国工业4.0标准化
工业4.0平台成立五个工作组对关键问题展开研究 • WG1：参考架构，标准与规范 • WG2：研究与创新 • WG3：互联系统安全 • WG4：法律框架 • WG5：用工以及工作岗位等
物理设备控制 分技术委员会
（SC1）
机器人与机器 人装备 分技术委员会
（SC2）
工业数据 分技术委员会
（SC4）
体系结构、通
信和集成框架 分技术委员会
（SC5）
•
ISO的工业互 联网标准化 基础
• • •
1、传统工业数据标准 2、开放系统集成标准 3、智能机器人软件标准
18
小结
• 美德等都非常重视标准化工作，也非常重视发挥产业力量 德国标准化学会（DIN）和德国电气电工信息技术委员会（DKE） 工业4.0协调组、德国工业4.0理事会 美国产业驱动成立工业互联网联盟IIC • 主要标准化方向涉及 总体标准（需求、参考架构、业务用例、安全等） 智能装备/产品标准。IEC/TC65、ISO/TC184等推动工业用传感器 、测量仪表、服务机器人等标准，云管端模式发展，装备标准需统 筹考虑工业软件（包括嵌入式终端操作系统等）标准 网络互联标准。传统工业现场总线和工业以太网标准并存，未来面 向无线化、IP化的网络互联技术和产品标准将成为重点 数据标准：数据描述、数据集成协议（语法、语义）、数据平台等 相关标准 安全标准。安全体系以及设备、网络、数据、服务等安全相关标准