11月5日，在2022云栖大会IoT智能峰会上，阿里云IoT发布自主创新的工业物联数智平台，促进工业IT与OT数据更好融合，助力快速构建数据驱动的未来工厂。

据介绍，阿里云工业物联数智平台由架构+系统+生态三层体系构成，并围绕工业物联、工业数采、工业组态、工业算法和算法容器等方面进行一系列的专利布局。

架构层即阿里云创新自研的通用性AIIM（Architecture of Integrated Intelligent Manufacturing，IT/OT融合智能制造架构）架构，通过开放的托管式框架兼容业内主流OT工控协议和IT异构数据源”，以高性能时序数据库、实时计算引擎、算法引擎等云边能力，实现从数据采集、数据处理到数据应用的完整闭环；在数据和行业know-how之上，沉淀丰富的工业资产模型，通过图形化和工具化配置，实现IT和OT数据融合分析，关键业务指标计算，搭配高性能工业组态软件快速搭建生产过程监视画面和指标大屏页面，助力企业快速高效完成数字化建设和精细化运营。

在系统层，阿里云工业物联数智平台提供标准化的基础产品和工具包，方便快速系统集成和交付运维。面向单个设备、单条产线、多工厂多基地三个场景，提供设备级物联运维、产线级生产监控、多工厂多基地的制造协同平台等标准产品服务，同时提供云边协同的机器人管理能力、工控安全能力、能源管理能力、AI质检能力等，让用户按需选择灵活集成到自有系统中。针对工厂不同品类、不同规范的设备协议，阿里云工业物联数智平台灵活扩展外设接口，灵活接入各类工控协议，通过自研IT数据融合工具，抓取各个业务系统数据源，做到能采尽采、融合汇聚，承载工厂运行的数字底座任务。

在生态层，IoT的工业组态作为工业低代码应用工具平台，利用插件技术可以让设备厂商、集成商等生态伙伴一起，快速构建低成本生产工业数字化应用，如工艺流程、安灯、能源能耗、生产进度、设备控制与运维等等。采用Canvas和WebGL做为渲染引擎、WASM作为渲染加速器，相比传统方案性能提升10倍。

“在深度服务了上千家企业后，我们发现，无论是拥有数百万设备数据点的超大型制造企业，还是处于新老系统交替的中小制造企业，他们都渴望利用数据实现智能制造，而过程中的痛点也惊人相似。”阿里云智能副总裁、IoT事业部总经理王晓冬说。

王晓冬表示，未来的工厂一定是由数据驱动的现代化工厂，IT（业务系统、办公网）和OT（生产系统、生产网）的高效融合是数据驱动的前提和关键，而IT和OT系统技术栈相差大，复合人才缺失导致融合困难。工厂车间不仅产生高频的时序型OT生产数据，还有多种异构IT业务系统数据，如何在一个工具平台中简单、易用、高效的聚合分析这些异构数据源是难点。为此，阿里云工业物联网数智平台将异构设备高效物联，毫秒级实时高频采集和存储，搭配实时计算引擎，计算各类生产监控指标，内置各种常用计算公式和可视化数据分析引擎，让企业专注于数据价值挖掘和应用开发，快速构建数据驱动的未来工厂。

在一汽全新建设的新能源汽车制造基地繁荣工厂，阿里云IoT和机械九院联手打造了汽车制造的标杆，完成了五大车间数百万数据点的实时采集、加工、存储、告警和控制，满足1分钟生产1辆车的需要。在OT和IT数据的融合应用上，阿里云交付了一车一档的管理系统，通过漆膜厚度预测、焊点质量预测、空调以及烘干炉等能耗优化智能应用，为每一辆汽车构建全流程数据档案，包括使用的钢板型号批次、油漆类型、电泳工艺参数等数据， 提升汽车质量管理和维修服务效率。此外，阿里云采用轻量级的实时计算引擎，部署在车间侧，实时采集产线数据，连接到IT等业务系统，按照不同工艺段时间窗口分时计算，得出各工艺段精细化的物料、能源消耗等产品档案数据，同时持续计算单位时间的能源消耗，叠加工艺段和订单数据，一辆汽车下线后就能够知道全程的能源消耗，为后续工艺能耗优化提供了数据支撑。

王晓冬表示，阿里云工业物联数智平台创新的AIIM技术架构将互联网模式、云计算技术与工业场景实际需求相结合，可以快速基于平台构建适合工厂级、集团级、行业级解决方案，例如设备预测性运维、产线物联生产管控、工厂节能减碳、数字孪生工厂、智慧仓储物流、供应链协同制造等，接下来阿里云IoT将逐步开放相关接口，加速未来工厂的快速推广和落地。

 

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