1.产品简介

中服云工业物联网平台企业版面向中大规模企业，提供海量设备的数据采集，数据建模分析，主要包含8大能力：数据采集与控制、基础物联组件集、快速开发工具集、数据集管理、数据处理与分析、平台配置管理、手机端小程序、二次开发接口。是集开发、运行支撑、快速组装应用、数据调试仿真于一体的数据自动获取、数据建模分析、数据展示平台。是设备数字化与业务系统深度融合纽带，是数智化转型必不可少的基础设施。是业界领先的工业物联网平台。

功能架构：

1.1. 平台能力简介

1. 基础设施：一个工厂、一个园区，有大量的设备、装置、生产环境，要实现全面的智能感知、自适应处理、故障诊断、自动化工厂，实现OT和IT的无缝融合，协同配合。避免按应用系统建设需要重复采集数据，就需要有统一数据采集、数据存储、统一数据访问接口，实现数据的统一获取，为上层应用提供数据支持。这样物联网平台就成为数据获取的基础设施，成为数字化、智能化的基础支撑。

2. 运行支撑：工业物联网平台承载了海量数据采集、实时数据库、各类算法模型、应用组件、运行监控、各类计算规则、对外集成API的稳定、高并发、长时间、持续不断的运行支撑，并为上述要素提供了复杂的关系无缝衔接。

3. 快速开发：工业物联网平台提供了基于平台快速开发应用的几何建模、数据建模、算法开发、数据采集、模拟仿真、数据展示、故障流程处理等多种低代码开发工具。同时，也提供个性化配置、面向第三方开发者开放API。作为开发平台帮助其快速开发各类应用。

4. 互联互通：工业物联网连接生产运营环境、生产设备、数字化产品、生产工艺控制、生产控制系统，通过数据采集与控制，实现与OT对象的实时无缝对接与集成，为上层IT业务应用提供客观实时数据，并执行上层IT应用的指令与反馈，实现 OT 与 IT 的互联互通。

5. 数据管理标准化：实现数据接口、数据采集、数据存储、数据服务和控制交互的标准化。

6. 数据采集：采用工业物联网平台中积累的各类采集协议，通过前端采集设备，实现设备状态、设备故障、生产工艺、检验数据、环境数据、位置数据、视频数据、运行参数等数据采集，实现实时数据集中，单一统一来源。

7. 数据图表展现：通过数据动态展示工具，快速实现对设备运行状态、异常报警、工艺数据、环境变化等实时信息进行监控，并分析计算设备 OEE、产能利用率等报表，进行展示呈现。

8. 孪生可视化：通过可视化组态设计工具，拖拽式模型开发，支持2D/3D 场景建模，实现实时/历史数据和模型的绑定，从而实现逻辑空间和物理空间的实时同步互动，以数字孪生集成的方式直观监控设备、产线、车间、工厂、园区的生产运行状态以及生产环境的变化，远程集中可切换的实现实际场景的操控、监控、互动、漫游、仿真模拟等应用。

9. 数据存储：提供海量、分布式数据存储系统，支持关系数据、时序数据、文档数据、地理空间数据、设计图纸数据、视频数据、图片数据、元数据、数据目录等各类数据及其关系的存储与管理。对外提供统一访问接口API。提供各类数据的浏览与查询以及权限访问控制。

10. 数据治理：运用数据处理工具，实现实时数据流、历史数据的数据预处理、计算、打标。建立多种数据分析函数、常用计算公式、多维分析模型。实现数据的处理及标准化。

11. 物联组件：工业物联网平台提供常用的物联应用组件，如：报警、诊断、定位、状态、统计、报表、预测、劣化、评估、参数浏览、地图、分布等监控组件。

12. 低代码开发工具：平台现具有：2D/3D组态工具、大数据展示工具、时序数据报表组件、模拟仿真工具、工作流建模工具、产线自动化调度建模工具、数据流处理工具。

13. 运维监控：提供平台自动化运维能力，实现平台的全生命周期运维数据服务。具备平台运行操作日志记录、故障告警、提醒、运维派单、结果处理记录；实时监控大屏、运行统计分析等功能，为平台管理员及时准确发现处理平台健康运行保驾护航。

14. 运营可视：支持根据具体场景要求，开发配置数据运营、态势感知、协同指挥、决策分析等运营可视功能，支持多级平台协同联动，构建上下贯通的物联设备资源统筹管理体系。

物联网平台&物联网小系统的比较：

序号

指标

工业物联网平台

物联网小系统

1

支撑能力

海量设备、海量测点

少量设备、少量测点

2

数据库

专业数据库，分布式海量存储

一般用普通关系数据库

3

数据类型

多种丰富

传感器时序数据

4

数据存储效率

大吞吐量、缓存、速度快

一般数据存取速度

5

采集协议

内置大量设备协议

根据需要个性化开发某一方面的

6

数采频率

高频率，毫米级

低频

7

低代码开发工具

丰富

基本没有

8

配置性、兼容性

灵活可配置，适应多个场景

基本固定

9

二次开发

支持丰富的二次开发、部署、测试

无，个性化修改

10

多层架构

灵活支持

模糊、具体场景化开发

11

应用场景

规模大、场景不固定、后期要扩展

小量设备，简单应用，不用考虑后期扩展性

12

抽象性

抽象各类通用功能

一般和应用紧耦合

13

数据分析建模

丰富

14

应用范围

适合车间级、工厂级、集团级、园区级。。。

适合设备级

15

分析控制

适合多设备、装置数据综合分析、多模态分析；联动控制

适合少量、单一设备、场景数据分析，控制

部署架构图：

【1】兼容三层、二层架构，二层架构平滑扩展到三层

【2】当边缘端失效时，不影响云端运行，无单点失效

【3】设备端具有自封闭处理能力，当网络断开时

1.2. 产品价值

【1】是设备数字化、智能化的基础设施

【2】是数据自动获取的重要来源，是数据中台的基础

【3】是工业大脑，是集中采集数据、数据存储、数据处理、数据分析、自动控制的中枢

【4】是实时感知、实时诊断、实时反馈、实时决策的基础支撑

【5】是车间及、工厂级、园区级、数字城市集中海量统一采集数据统一引擎，是各类数据综合分析、综合决策的必要设施，避免信息孤岛

【6】是工业互联网的核心

1.3. 产品特色

【1】微服务组件化系统松耦合结构

【2】强大的数据计算和分析能力

【3】丰富的数据画像展示能力

【4】多租户支持能力

【5】应用快速组装能力

【6】快速开发能力

2.产品概述

2.1. 数据采集与控制

【1】支持标准协议和私有协议的数据采集，涵盖：机床、照明、电梯、消防、电力、动力设备、机械、车辆等移动设备、摄像头、RFid、扫描枪、环境等几百种协议

【2】支持百万设备数量、上亿测点的数据并行采集、多租户、断点续传等

【4】支持自有网关、第三方网关、及网关远程管理的数据采集

【5】支持各种数据类型、PB级分布式数据存储

【6】支持流数据多种数据过滤、合并、计算规则、流程的可视化设置

【7】支持以下各类场景的数据采集

2.1.1. 硬件网关

支持和自有多种型号的网关：NB、2G、4G、5G、wifi、有线；提供windows、linux网关、linux国产化网关、DTU、RTU。支持边缘计算、数据缓存，支持网关和中服云云端互联互通。

1.1.1. 数采协议

【1】具有支持智能楼宇设备、机床、能源表计、电力、水质、交通等行业设备的接入

【2】支持DCS、SCADA、PLC、数控系统、数据库、API接口、传感器、摄像头等不同种类接口的接入

【3】目前支持几百种国内外协议，支持自定义协议开发接入

【4】提供协议管理功能

1.1.2. 远程维护

【1】网关数据采集远程启停

【2】网关远程配置下发、配置上载

【3】网关远程OTA升级

【4】网关协议解析组件远程下载

【5】PLC、机床程序代码远程下发

1.1.3. 数据传输

【1】支持mqtt协议数据上传，下发

【2】支持数据加密安全传输

【3】支持多协议同时采集

【4】支持低频和高频数据采集

【5】支持各协议采集时单独设置采集频率

【6】支持网络中断后数据边缘端缓存，网络恢复后数据断点续传

【7】支持协议解析后传输和透传

【8】支持云端数据解析

1.1.4. 边缘计算

【1】能够设置、选择算式表达式进行测点数据的计算

【2】能够通过计算产生衍生参数

【3】能够用流处理工具灵活定义数据流的多次连续处理后传输

【4】能够在边缘端可视化编写设备、工艺数据采集、控制流程规则，实现边缘端控制

【5】在网络不通的情况下，能在网关缓存实时数据，在网络通了之后，实现断点续传

1.1.5. 数据模拟

【1】支持边缘网关侧进行设备级实时数据模拟，内置多个函数

【2】支持平台侧进行数万台设备级别的场景级实时、历史数据模拟

1.1.6. 远程控制

【1】支持小程序向设备端下发指令

【2】支持通过接口向设备端下发指令

【3】支持通过组态界面向设备端下发指令

【4】支持事件、报警，联动向设备端指令下发

【5】支持编排指令组，按逻辑规则向设备端下发指令

【6】支持配置规则链根据实时数据变化驱动业务向设备端下发指令

1.1.7. 数采视图

实时监控数采状态：在线、离线、真实还是模拟、离线提醒。

1.1.8. 数据通道管理

提供云端平台级和租户级的数据通道的管理。

1.1.9. 视频采集

【1】中服云视频网关采集

【2】摄像头设备管理

【3】视频存储管理

【4】支持海康、大华、天地伟业、360等主流摄像头视频采集

【5】支持从第三方视频服务器采集和支持onvif、RTSP协议

【6】支持从视频服务器采集、也支持从摄像头采集视频数据

【7】支持h264、h265数据格式

【8】支持GB28181协议

2.2. 基础物联组件集

基础物联组件部分包括大量的基础物联组件，主要涵盖报警、设备监控、故障诊断、劣化分析、趋势预测、故障处理等环节的组件。分别如下：

1.1.1. 设备报警管理

l 提供报警规则配置、报警管理、报警数量、报警提醒等功能

l 报警规则配置：包括阈值配置、增速配置、自定义表达式配置、设备绑定、报警风暴配置等

l 报警管理：报警列表动态滚动显示、报警确认、报警处理

l 报警提醒：手机端、PC端消息提醒，点击查看详情，可处理

l 报警数量：功能点上显示最新未处理的报警数量

1.1.2. 设备数据监控

使用数据的方式，用不同的组件以不同的方式和视角展示设备状态、运行情况、性能、位置、故障、上线等。

【1】设备地图：显示设备在地图上分布位置，及其详细信息。

【2】设备连接状态：用图标的方式显示每台设备的在线连接状态，可详细查看每台设备的历史连接状态、历史报警、时序数据。

【3】设备运行状态：用图标的方式显示每台设备的真实运行状态，可详细查看每台设备的历史来状态、历史报警、时序数据。

【4】设备实时数据：用图标的方式查看每台设备的元数据，关键实时数据。

【5】设备历史数据：用图标的方式查看每台设备的元数据，历史数据、历史报警、历史诊断等。

【6】数据监测：是一个可配置关键数据监测工具，根据用户的需要，用户自己可以选择要监测的设备、测点，以不同的方式监测关注点的动态实时数据和历史数据。

【7】图表监测：是一个可配置关键图表监测工具，根据用户的需要，用户自己可以选择要监测的设备、测点，以不同的显示方式监测关注点的动态实时数据和历史数据。

1.1.3. 设备视频监控

【1】用视频的方式，直观的显示设备的外部状态、运行情况、性能、位置、故障、上线等。包括摄像头管理，云视频实时监控，历史视频点播。实现单屏、四屏直播，按时间等条件查询历史视频。

【2】内置浏览器视频播放器，播放兼容多种视频格式。

【3】支持视频事件的手动剪辑、规则自动剪辑存储。

【4】支持视频监测、视频识别、目标监测、视频报警、视频点播等功能。

【5】支持不同场景的视频算法训练、视频算法管理，和视频算法与摄像头视频的绑定识别。

1.1. 设备故障诊断

设备故障诊断可利用相关模型进行故障分析，设备发生故障现象或者报警时，采用指定的数学模型进行诊断，确定设备出了什么故障、故障的部位、严重程度，以及什么原因造成的。功能主要包括：

【1】算法模型的管理：算法模型管理，可以不断的新增算法

【2】诊断方案配置：给不同的设备、报警、故障，选择不同算法模型，配置诊断方案

【3】诊断方式：分为手工诊断、自动诊断

【4】故障档案：发布出来的故障历史管理，供查看

1.1.1. 设备劣化分析

设备劣化是设备在使用过程中，由于零部件磨损、疲劳或环境造成的变形、腐蚀、老化等原因，使原有性能逐渐降低的现象。由于设备劣化，可表现在设备表面腐蚀、运动过程中的噪音增大、振动加剧、温度升高、功率下降等，有些参数可以通过传感器测得。通过获取长时间的数据，对数据的变化进行分析，就能得到设备的劣化程度。中服云物联网开发平台4.0版本给出了6种劣化分析模型：

【1】均值趋势法

【2】离散系数法

【3】震荡频率法

【4】多变量状态估计法

【5】空间距离分析法

【6】多变量相关学习法

其中，第6种方法，是需要通过深度学习训练得到，可以衍生出很多模型。其主要功能有：

【1】模型管理：劣化模型的管理，可以新增模型

【2】劣化分析配置：对不同的设备，选择不同的某些测点，选择合适的模型，进行配置

【3】劣化分析：包括：手工分析和自动周期性分析

【4】分析结果管理：结果查询、浏览

1.1.2. 设备数据趋势预测

根据某个测点过去一段时间的历史数据，预测未来一段时间的数据趋势，如果有问题，就发出报警提醒。

1.1.3. 快速故障工单

根据报警、故障情况，发起工单处理流程，驱动故障或报警的处理和记录。

1.1.4. 综合分析

主要包括四个内嵌功能组件，还可以通过工具进行配置更多的个性化综合分析大屏。

【1】设备健康概览

【2】设备健康中心

【3】设备档案总览

【4】设备大屏

1.2. 快速开发工具集

中服云物联网平台4.0版本包括六大快速开发工具，具体如下：

1.2.1. 2D/3D组态工具

可视化2D、3D组态页面设计，设备数据动画、灯光、文字、图表绑定等，在线编辑在线部署在线使用。包括3000多个不同行业组件。具有动态数据显示和直接控制能力。主要包括以下能力和特点：

【1】内置机床、装置、汽车、飞机、动力设备、园区设施、智能楼宇设备、水务、水利、电力、公路、地球等3000多个图形组件

【2】路线漫游

【3】数据显示动态/静态图表

【4】可视化控制

【5】摄像头视频

【6】仿真模拟

【7】交互式互动

【8】数字地球

【9】数据回放

【10】报警、诊断语音、画面提醒

【11】虚实景融合

1.2.2. 大数据展示工具

包括可视化页面设计、设备相关数据大屏、看板展示、在线编辑、在线部署、在线使用，内含20多个组件和多个模板。

1.2.3. 报表工具

面向时序数据，配置周期性统计分析报表，系统会自动触发按时周期性统计分析时序数据，形成报表存储，供使用时浏览、查询、下载，报表样式类excel。

1.2.4. 数据模拟工具

当没有真实配置实际设备数采时，用此工具模拟测点产生时序数据，模拟真实数据，主要包括：

【1】模拟方案配置、单设备、场景模拟

【2】提供直线、正弦曲线、方波、抛物线、随机数、正态分布、excel导入数据生产方法

【3】提供模拟真实数据的生成工具

【4】提供历史数据模拟、实时模拟两种

【5】提供客户端程序分布式模拟

【6】具备几十万设备并发数据模拟能力。可配合平台完成上层应用系统的开发、测试、演示、验证工作

1.2.5. 工作流建模工具

用页面设计器可视化定义各类流程，包括多种活动环节，转移。支持流程仿真、仓库、分析统计等功能。

1.2.6. 数据流工具

对输入数据进行连续的过滤、变换、聚合、转换、计算等处理，输出新的结果；处理流程可图形化自定义存储，触发；可定义多条流程；可用于实时数据流处理和历史数据的批量处理；高并发支持，高负载承载；支持多种数据格式的输入输出。

1.3. 数据集管理

1.3.1. 多种数据类型管理

支持时序数据、关系数据、图片数据、文档数据、视频数据等不同数据类型的存储、上传、下载管理；支持分布式海量存储；支持部分数据类型的转换。

1.3.2. 数据视图

能够在线查看大部分数据。

1.3.3. 数据监控

对数据的存储空间、大小、访问进行监控。

1.4. 数据处理与分析

1.4.1. 实时数据流处理

采用流处理工具配置实时数据处理流程，生成数据集管理中的数据文件。

1.4.2. 历史数据流处理

采用流处理工具配置数据处理流程，对数据集中的数据进行连续处理，生成数据集中的新数据。

1.4.3. 数据空值处理

对数据文件中含有的空值批量替换成指定的值。

1.4.4. 数据类型异常处理

对数据文件中含有异常类型的数据进行批量替换。

1.4.5. 值异常处理

对数据文件中满足指定条件的数据进行批量替换。

1.4.6. 值替换处理

对数据文件中某些数据进行批量替换成指定的数据。

1.4.7. 归一化处理

把数据集变换为[0，1]区间的数据集：X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)]。

1.4.8. 标准化处理

把数据集变换为均值为0，方差为1的数据集：X' = [X - mean(X)] / δ。

1.4.9. 中心化处理

把数据集变换为均值为0的数据集：X' = X - mean(X)。

1.4.10. 数据标注

为数据集快速打标签，标出每个样本的结果，主要用于机器监督学习。

1.4.11. 数据过滤

过滤掉设定条件的数据。

1.4.12. 数据图形降噪

用图形交互的方式去掉异常数据。

1.4.13. 中心化处理历史数据流处理排序法降噪

对数据排序后，再用交互的方式去掉异常数据。

1.4.14. 历史数据流处理深度学习、K均值聚类

平台包括：训练数据集、算法管理、模型训练、模型仓库几个部分。

训练数据集：训练数据集来源于数据集管理中的数据。

算法管理：V4.0版本现在包括：深度学习、k-means。

模型训练：选定算法，选定数据，训练模型。

模型仓库：对训练、测试好的模型在此处统一管理和发布。

1.4.15. 数据预测

采用arima算法，进行未来短时间内的数据预测，提供在线预测和接口调用两种方式。

1.4.16. 数据频谱分析

用曲线图的方法显示时域、频域分析数据以及有关计算，协助分析人员分析设备故障。

1.1. 平台配置管理

1.4.17. 物联基础配置

1.4.18. 系统管理

对平台级的系统性配置管理，主要包括：

【1】织机构管理

【2】权限管理

【3】功能点管理

【4】数据字典管理

【5】系统框架布局设置

【6】日志管理

1.2. 手机端小程序

（1）手机端框架

主要包括多系统列表管理、框架布局、快捷菜单、全部菜单、消息等全局性功能。

（2）手机端功能

物联功能：设备地图、报警提醒、运行监控、流程待办处理等功能。

1.3. 开放API

【1】实时数据API

【2】历史数据API

【3】设备模型元数据API

【4】消息API

【5】各类组件类

【6】各类工具API

【7】各类工具类

【8】平台框架等通用API及类