1.3 工业互联网系统三大核心要素

构建一个完整的工业互联网系统需要三大要素，分别是用于数据采集的传感设备、智能化的控制系统及可实现的智慧化决策。

1.3.1 用于数据采集的传感设备

很多专家认为，建设工业互联网是从数据采集开始的。的确，没有数据，就无法分析需求、有效感知、科学决策。这就是人们常说的巧妇难为无米之炊。因此，在建设工业互联网时，数据采集是非常重要的环节。

一般来说，数据采集的准确性、完整性，在很大程度上可以决定需求分析、感知和决策的真实性和可靠性。AI（Artificial Intelligence，人工智能）时代，数据采集可以为工业互联网带来以下3个优势，如图1-2所示。

1．提升自动化，避免人工作业的低效高耗

早前，数据采集的方法有人工录入、电话访问、调查问卷等，但随着AI时代的到来，这些方法已经不再适用。如今，很多制造企业都开始引入iOS系统或安卓系统的数据采集软件，这些软件可以采集某些基础数据，例如，用户偏好、流失比例、消费情况等。此外，在大规模采集数据时，网络爬虫也是一种比较不错的方法。

2．实现数据多样化，改善只采集基本数据的现象

AI时代的数据采集，除了要采集基础的结构化交易数据，还要采集一些具有潜在意义的数据，例如，网状的社交关系数据、文本或音频类型的反馈数据、半结构化的用户行为数据或周期性数据等。

3．扩大数据采集的范围

在工业领域中，常见的数据采集装置是传感器，通常用于自动检测、控制等环节。目前，以传感器为基础的大数据应用还不成熟，但在未来，随着便携传感器和大数据平台的不断增多，数据采集的范围将会扩大，进而帮助制造企业生产出更受用户欢迎的产品。

可见，随着工业互联网的发展，无论是数据采集的方法，还是数据采集的数据类型，抑或是数据采集的广泛性，都会比之前有很大提升。当然，对工业和制造企业来说，这样的提升非常有必要，是实现转型升级的关键。

1.3.2 智能化的控制系统

建设工业互联网是工业4.0与中国制造强国战略的共同的重要目标。在科技发展如此迅速的今天，工业互联已经不再是一个设想，而是切实可行的奋斗目标。随着人工智能、云计算、大数据与网络互联等高新技术在工业领域内的融合与应用，制造业将迎来新一轮变革。

在工业互联网与工业融合成为必然趋势的背景下，工业互联网将需要什么样的运动控制系统，成为了值得研究人员认真思考的问题。

随着制造业的发展，传统的控制方式已经不能满足生产设备自动化、数字化的要求，而且由于控制系统涵盖的范围越来越广泛，因此，集成化、智能化、自动化是当代控制系统发展的必然趋势。

集成化是网络控制系统的发展方向之一。控制系统集成化能进一步提高控制系统的整体性能，实现不同功能硬件的融合。例如，作为上位机的PLC（可编程逻辑控制器）与工控机，以及作为执行机构的驱动器与电机，它们之间过去是并行的关系，而在网络化控制系统中，PLC将会实现与工控机的融合，驱动器也能和电机融合起来实现高度集成，进而充分发挥网络化控制系统的优势。

如果从这个角度看市面上已有的产品，除了优爱宝机器人开发的将工控机与PLC结合起来的微型控制电脑、驱控一体机等在集成化方面做到先行一步的产品外，大部分产品只能说尚处于过渡时期。

智能化是网络化控制系统区别于传统控制系统的一个重要特点，这也是网络化控制系统强于传统控制系统的一个表现。智能化与集成化密不可分，二者会分别在简化控制系统架构和降低应用难度方面给予用户更好的体验。

控制系统自动化的最终环节是电机能自动按照指令运行。与过去的设备相比，自动化设备电机的轴数有了明显的增加。因此，如何完美地控制有大量轴数的电机，并使其做出各种复杂动作是如今的控制系统必须面对的难题，网络化控制系统的重要作用之一就是解决传统控制系统解决不了的硬件、软件，甚至电气的问题。

传统的以太网（Ethernet）、以太网控制自动化技术（EtherCAT）、实时以太网（PROFINET），以及已经获得广泛应用的控制器局域网总线技术（CAN-bus）都是控制系统厂商提高系统附加值的尝试，同时，这些也是网络化控制系统市场需求的重要体现。

总之，为了提升控制系统的性能，工业控制系统向集成化、智能化与自动化方向发展是必然趋势。网络化控制系统的开发并不算一件难事，但是其中的关键问题是如何将控制方案做到稳定、容易上手，这两点的实现是控制系统厂商在市场中取得持续竞争力的关键。

1.3.3 可实现的智慧化决策

智能决策是工业互联网的长远愿景，也是工业互联网发展的主要目标，如果这一美好愿景能够实现，工业互联网将会使整个社会获得如同第一、第二次工业革命所带来的生产力水平的飞速提升。

随着时代的发展，目前的工业制造业已经迈向了数据时代。大数据为当代制造企业创造的价值数不胜数，对大数据、云计算等有正确认识的制造企业将更能掌握时代风向，向着正确的方向发展。

工业互联网将利用大数据、云计算及机器学习、人工智能等帮助制造企业管理者制定正确的决策。工业互联网的强大优势将在智慧决策中得到完美的体现。工业互联网会在其配备的传感设备与控制系统中收集数据信息，促进机器由数据驱动产生学习行为，这样就能使操作人员将部分机器和网络的运行职能移交给更可靠的数字系统。

工业互联网的关键技术是利用大数据实现智慧决策。大数据决策是基于运筹学、统计学和管理学等学科，结合物联网与大数据的挖掘与分析，再加上机器深度学习等多项技术，目的是为制造企业提供实时监控与快速决策。

当工业互联网在传感设备与控制系统中提取到充足且合适的数据时，工业互联网的智能决策就已经开始了。工业互联网的智能决策对复杂的系统，以及机器互联、设备互联、组织互联形成的庞大网络来说十分必要。简而言之，智能决策就是为了应对系统的复杂性而诞生的。

富士康工业互联网副董事长李杰简要地概括了他所理解的工业互联网，他认为工业互联网的本质就是D2D（DATA TO DECISION），也就是利用数据做决策。

当工业互联网的三大核心要素，传感设备、控制系统、组织与网络实现结合时，工业互联网就能充分发挥其全部潜能，并通过提高生产率、降低生产成本的方式实现我国工业制造业的转型升级。