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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。坚持为客户提供的物联网技术、产品及服务，推动产业发展，公司协**业合作伙伴， 以开放、合作、共享的理念，广泛开展生态合作，助力于客户的数字化建设，力争成为服务数字化世界的物联网企业，推动物联网在各行业的广泛应用。
工业互联网平台核心作用
工业互联网平台是企业数字化转型重要抓手。面对制造企业数字化、智能化发展进程中的各种主要困难，工业互联网平台通过提升设备与系统的数据集成能力，业务与资源的智能管理能力，知识和经验的积累和传承能力，应用和服务的开放创新能力，加速企业数字化转型。一是帮助企业实现智能化生产和管理。通过对生产现场“人机料法环”各类数据的全面采集和深度分析，能够发现导致生产瓶颈与产品缺陷的深层次原因，不断提高生产效率及产品质量。基于现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，能够实现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。二是帮助企业实现生产方式和商业模式创新。企业通过平台可以实现对产品售后使用环节的数据打通，提供设备、产品增值服务等新型业务模式，实现从卖产品到卖服务的转变，实现价值提升。基于平台还可以与用户进行更加充分的交互，了解用户个性化需求，并有效组织生产资源，依靠个性化产品实现更*水平。另外，不同企业还可以基于平台开展信息交互，实现跨企业、跨区域、跨行业的资源和能力集聚，打造更的协同设计、协同制造，协同服务体系。
工业互联网平台催生新型产业体系。如同移动互联网平台创造了应用开发、应用分发、线上线下等一系列新的产业环节和价值，当前工业互联网平台在应用创新、产融结合等方面已显现出类似端倪，未来也有望发展成为一个全新的产业体系，促进形成大众创业、万众创新的多层次发展环境，真正实现“互联网+制造业”。

工业互联网平台核心技术详解
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入：基于工业以太网、工业总线等通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。
协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用 HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。
边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。
3.平台使能技术
资源调度：通过实时云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。
多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。
4.数据管理技术
数据处理框架：借助 Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。
数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。
数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。
5.应用开发和微服务技术
多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和  Jenkins等各类开发工具，构建便捷的集成开发环境。
微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的松耦合应用开发和部署。
图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。
6.工业数据建模和分析技术
数据分析算法：运用数学统计、机器学习及的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。
机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。
7.安全技术
数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，**数据在源头和传输过程中安全。
平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

云平台基础共性能力要求介绍
工业互联网平台基础共性能力主要包括平台资源管理、应用服务等工业操作系统能力，以及平台基础技术、投入产出效益等一共四个方面。
（一）平台资源管理能力
1.工业设备管理。兼容多种工业通信协议，可实现生产装备、装置和工业产品的数据采集。部署各类终端边缘计算模块，可实现工业设备数据实时处理。适配主流工业控制系统，可实现参数配置、功能设定、维护管理等设备的管理操作。
2.软件应用管理。可基于云计算服务架构，提供研发、采购、生产、营销、管理和服务等工业软件，提供工业软件集成适配接口。可基于平台即服务架构，提供面向各类工业场景的机理模型、微服务组件和工业APP。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。
3.用户与开发者管理。具备多租户权限管理、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。
4.管理。具备海量工业的存储与管理功能，部署多类结构化、非结构化数据管理系统，提供工业数据的存储、编目、索引、去重、合并及质量评估等管理功能。
（二）平台应用服务能力
1.存储计算服务。具备云计算运行环境，部署主流数据库系统，能够为用户提供可灵活调度的计算、存储和网络服务，满足海量工业数据的高并发处理需求，且积累存储一定规模的工业数据。
2.应用开发服务。提供多类开发语言、开发框架和开发工具，提供通用建模分析算法，能够支撑数据模型及软件应用的快速开发，满足多行业多场景开发需求。
3.平台间调用服务。支持工业数据在不同IaaS平台间的自由迁移。支持工业软件、机理模型、微服务、工业APP在不同PaaS平台间的部署、调用、订阅功能。
4.安全防护服务。部署安全防护功能模块或组件，建立安全防护机制，确保平台数据、应用安全。
5.新技术应用服务。具备新技术应用探索能力，开展人工智能、区块链、VR/AR/MR等新技术应用。
（三）平台基础技术能力
1.平台架构设计。具有完整的云计算架构，能够基于公有云、私有云或混合云提供服务。
2.平台关键技术。具有设备协议兼容、边缘计算、异构数据融合、工业大数据分析、工业应用软件开发与部署等关键技术能力。
（四）平台投入产出能力
1.平台研发投入。具备对平台的可持续投入能力，财务状况、研发投入合理。
2.平台产出效益。能够依托各类服务及解决方案，为平台企业创造良好经济效益
3.平台应用效果。具有良好的应用效果，能够基于平台应用带动制造企业提质增效。
4.平台质量审计。具有明确的运行安全和质量审计机制和能力，以降低由平台运营的潜在风险引起的损失等。

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、意法半导体等芯片成员合作，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。
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