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关 键 词：长春工业互联网平台
行 业：IT 软件 远程控制软件
发布时间：2023-06-05
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龙兴物联是一家专注于工业物联网和大数据台的技术研发型公司，主营业务为云台定制开发、网关定制开发（含网关）、采集终端定制开发。
公司拥有的大数据、软件架构、嵌入式、硬件组成的研发团队，面向工业领域、智能制造、自动化、电力、石化、新能源、、特种行业领域提供高标准系统级工业物联网解决方案及数据分析服务。
我们的研发团队沉稳而不失朝气，有经验也有。核心研发人员均有10多年项目开发履历，项目经验丰富。公司后续会与多所高校进行合作，保证公司人才供应。
云平台PaaS架构
龙兴物联云平台PaaS层具备设备管理、存储计算、应用开发、应用运维、平台调度、安全防护、管理、用户管理等多样化服务模型。龙兴物联云平台PaaS平台层具备平台即服务、平台及服务、平台级服务技术特点，为设备接入层到SaaS层提供综合。
云平台微服务层架构
龙兴物联云平台为了应对不同工业场景、不同客户需求，在框架设计时，为了获取更好的兼容性，规划设计了工业互联网平台微服务层，将场景服务做了更好的离散隔离，为以后在各行各业扩张服务提供了便利的支持。
云平台大数据处理平台架构
龙兴物联云平台针对数据存储、计算这块做了立设计，为了适应数以亿计的物联网接入需求，针对性设计了大数据处理平台，来应对高实时性、高并发性的数据需求，以及对大量数据的运算、分析需求，大数据处理平台使龙兴物联云平台在数据集中处理、并发处理、海量分析、海量计算等各个功能更加便捷。
云平台SaaS架构
龙兴物联云平台针对各行各业的微服务平台做了的SaaS扩展架构方案。龙兴物联云平台SaaS平台提供研发、采购、生产、营销、管理和服务等为一体的业务场景，具备各类软件应用及工业APP的搜索、认证、交易、运行、维护等管理能力，支持多租户权限管理、用户需求响应、交易支付等多类用户管理功能, 建有开发者社区，能够集聚各类开发者，并提供应用开发、测试、部署和发布的各类服务和管理功能。
工业互联网平台的核心技术
工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。
在上述类技术中，通用平台使能技术、工业数据建模与分析技术、数据集成与边缘处理技术、应用开发和微服务技术正快速发展，对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。在平台层，PaaS技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层，边缘计算技术极大的拓展了平台收集和管理数据的范围和能力。在应用层，微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革，而工业机理与数据科学深度融合则正在引发工业应用的创新浪潮。
跨行业跨领域云平台能力要求
在工业互联网平台基础共性能力、特定行业能力、特定区域能力、特定领域能力基础上，跨行业跨领域平台要求包括如下五个方面。
（一）平台跨行业能力
平台覆盖不少于一定数量特定行业：
每个行业连接不少于一定数量行业设备（离散行业）或不少于一定数量行业工艺流程数据采集点（流程行业）。
每个行业部署不少于一定数量行业机理模型、微服务组件，以及不少于一定数量行业工业APP。
每个行业覆盖不少于一定数量企业用户或不少于一定比例行业企业。
（二）平台跨领域能力
平台覆盖不少于一定数量特定领域：
每个领域之间能够实现不同环节、不同主体的数据打通、集成与共享。
每个领域具有不少于一定数量面向该领域（关键环节）的工业机理模型、微服务组件或工业APP。
（三）平台跨区域能力
平台覆盖不少于一定数量特定区域：
平台在全国（华北、华东、华南、华中、西北、东北）主要区域注册不低于一定数量运营实体，负责平台在当地区域的运营推广。每个区域具有不少于一定数量特定区域企业用户或为不低于一定比例的特定区域企业提供服务。
（四）平台开放运营能力
1、平台具备立运营能力。具有立法人实体或完整组织架构的集团立部门，人员规模不少于一定规模。
2、平台具备开放运营能力。建立产学研用长期合作机制，建有开发者社区，且第三方开发者占平台开发者总数比例不低于一定比例。
（五）平台安全可靠能力
1、工控系统安全可靠。在平台中建立工控系统安全防护机制，主动防护漏洞危害与病毒风险。
2、关键零部件安全可靠。在平台边缘计算或人工智能应用中，具备关键零部件的安全可靠能力。
3、软件应用安全可靠。平台创新开发一定数量工业机理模型、微服务组件或工业APP。
边缘和云端协同成为平台重要发展方向
1.基于边缘的多协议转换强化平台数据接入能力
大部分平台均提出了协议转换和云端协同技术方案，实现设备、传感器、PLC、控制系统、管理软件等不同来源的海量数据在云端的集成与汇聚。基于网关的多协议转换正获得普遍应用，GE通过将数据采集转换模块Predix Machine部署在现场传感器、控制器和网关，利用OPC UA技术实现工业以太网、工业总线等不同协议的转换。Oracle IoT Cloud Service面向设备远程管理业务，通过“软件网关”实现对行业通信协议的支持。西门子通过在设备端部署数据采集模块 MindConnect Nano，实现通用协议兼容和私有协议转换。基于操作系统和芯片的原生集成正成为重要创新方向。如Intel推出Wind River Edge Management System嵌入式管理系统，实现设备与Intel IoT Platform的直接互联。Ayla IoT Platform与博通、高通、意法半导体等芯片巨头合作，将平台接口内嵌在芯片中，直接从芯片层面支持边缘与云端的互联。
2.边缘数据处理和缓存技术有效提升平台承载能力
工业生产过程中高频数据采集，往往会对网络传输、平台存储与计算处理等方面带来性能和成本上的巨大压力，在边缘层进行数据的预处理和缓存，正成为主要平台企业的共同做法。一是在边缘层进行数据预处理，去除冗余数据，减轻平台负载压力。例如，SAP Leonardo Edge Platform与Dell边缘网关集成，实现边缘数据的实时预处理。华为推出 EC-IoT解决方案基于敏捷网关能够大幅缩短业务上线时间，降低运营成本50%以上。二是利用边缘缓存保留工业现场全量数据，并通过缓存设备直接导入数据中心，降低网络使用成本。例如亚马逊推出的AWS SnowballEdge、微软Azure数据盒、以及谷歌的Transfer Appliance，以100TB级别的容量支持现场数据临时存储，通过实体运输将数据上传到数据中心，简化数据传输过程并尽可能减少设置与集成工作。在风电场的实际应用中，Snowball Edge主要解决无网络偏远地区的数据存储上云问题。在制造企业的实际应用中，Snowball Edge主要替代上位机或私有云保存现场数据。
3.边缘分析技术显著增强平台实时分析能力
为了更好满足工业用户的实时性、可靠性要求，越来越多的平台运营企业开始将计算能力下放到更为靠近物或数据源头的网络边缘侧。一是边缘层直接运行实时分析算法，例如微软更新Azure IoT Edge服务，新增了机器学习、认知服务、流数据分析等功能，支持在嵌入式边缘设备上运行复杂分析和人工智能算法，微软与金属切削企业Sandvik Coromant合作，基于Azure IoT Edge在边缘实现了流数据分析和机器学习算法，使故障处理时延从云端处理的2秒缩短到边缘处理的0.1秒。二是边缘与平台协同，实现模型不断迭代和优化。例如，PTC在ThingWorx平台中集成能够实时发现边缘设备异常的ThingWatcher模块，并与云端分析交互共享，实现模型迭代生长。
龙兴物联坚持以客户为中心，7×热线支持及技术咨询服务，包括热线电话、远程协助等方式，解答用户日常使用及运维中的问题，提供方便快捷的技术支撑服务。
龙兴物联将加快全国布局，在全国重点城市构建研发中心和营销中心，以便更快给客户提供本地化运维支持服务。龙兴物联是一个开放的团队，始终坚持求真、务实、创新，保持合作共赢的心态，我们将不断邀请的人员加队，共同为客户提供的服务。我们提倡积极健康的工作模式和生活模式，尊重多样文化。
