新一代信息技术与应用展（工业互联网展）聚焦量子信息、5G、物联网、数字孪生、人工智能、增材制造等前沿技术趋势，以“5G+工业互联网”、“工业软件”及“数字化供应链”领域为发展重点，加速新一代信息技术与制造业产业链融合，推动行业企业与合作伙伴共赢，通过展览展示、高峰论坛、对接、媒体访谈、线上线下直播互动等形式，探索数字化、智能化、网络化方案赋能数字工业可持续发展的国际化的展会生态。
工业互联网是什么？工业物联网（工业互联网）合适用于扩展过程控制和自动化系统的功能，同时让其能够按设计运行。
在过去几年中，物联网（IoT）发展迅速，连接了数十亿设备和数百万人，收集和共享了大量数据。
它使用互联网将日常的物理对象连接在一起。
当然，这些物理对象必须嵌入传感器、处理能力、软件和其它技术，使它们能够通过互联网相互连接和通信。
当物联网用于工业和生产制造业应用时，它被称为工业物联网。
像物联网一样，工业互联网 连接设备和人，收集和共享大量数据。
它还使智能和自主机器能够相互通信，并与更别的系统通信，如制造执行系统（MES）或企业资源规划（ERP）。
工业互联网 几乎已成为智能制造和工业 4.0 的同义词。
虽然智能制造包含的内容远不止工业互联网，但 工业互联网 已经成为几乎所有智能制造应用的基础技术。
与一些观点相反，工业互联网 根本不是要取代传统的过程控制和自动化系统。
过程控制和自动化将始终需要对制造过程进行实时、闭环、规范的控制——而这些并不是 工业互联网 的设计初衷。
工业互联网 适合用于扩展过程控制和自动化系统的功能。
它提供了这些系统不经常提供的额外功能，同时仍让它们按设计完成工作。
该理念是让过程控制和自动化系统与 工业互联网 各司其职，做它们自己擅长的事情。
工业互联网 从如下5 个方面**了自动化和控制系统的功能。
1生产监控，具有实时情境信息过程控制和自动化系统总是包括实时生产监控，但它通常是本地的，集中在特定的设备、特定装置的运行和特定生产线上。
有了 工业互联网，就可以从过程控制和自动化系统收集和共享大量数据，从而可以实时获得更广泛的生产运营状况视图。
例如，可以将生产计划与实际生产进行比较。
可以根据生产的批次跟踪订单。
可以监控机器和生产线的速度，并将其与产品时间表联系起来。
可以跟踪浪费和返工，并将其与订单和批次联系起来。
可以实时收集质量结果并与批次匹配。
也可以根据批次和订单查看产品库存。
可以根据时间表、订单和批次监控质量、成本和交付的制造关键性能指标（KPI）。
所有这些都可以在不妨碍过程控制和自动化系统的情况下完成。
2资产性能跟踪，更全面的制造状况视图过程控制和自动化还包括实时资产性能跟踪，但它同样通常是本地的，并专注于特定资产、工作中心、装置运行和生产线上。
现在，随着 工业互联网 使用来自过程控制和自动化系统、MES 和 ERP 的数据，有可能将资产性能**到更高的水平。
资产、工作中心、装置运营和生产线的绩效，可以使用许多关键绩效指标来衡量。
一些常见的 KPI 包括可用性、性能、质量、整体设备效率（OEE）、平均修复时间（MTTR）和平均无故障时间（MTBF）。
它们还可以与整个制造运营中的订单、操作和批次相关联。
这些 KPI还可以映射到维护和清洁活动，甚至个人和机组人员。
这使我们能够针对对性能影响更大的因素，对资产性能进行更广泛的分析。
它还可以更深入地探究资产表现不足的根本原因。
它依赖于来自自动化和控制系统的数据，并将其与其它来源的数据相结合，以提供有关资产及其性能的更可靠的视角。
3设备维护，更深入的分析过程控制和自动化系统通常不直接涉及设备维护。
然而，它们通常收集大量的设备数据，企业资产管理（EAM）系统或计算机化维护管理系统（CMMS）在基于状态的维护方案中使用这些数据。
工业互联网 不直接涉及设备维护，而是依靠上述管理系统来完成它们的工作。
工业互联网 的扩展功能可更好地将这些系统连接在一起，并提供对资产维护更大的可见性。
可以使用 工业互联网 实现基于状态的维护（CBM）报警。
维护活动可以与生产计划挂钩，并与特定订单、操作、批次和质量结果挂钩。
通过分析维修前后的多个批次，可以对单个批次的影响进行更深入的分析。
也可以根据更多的参数和 KPI 指标来对故障成本进行分析。
还可以更详细地分析预防性维护、推迟甚至取消维护，对关键 KPI（如成本、按时交付和客户满意度）的实际影响。
自动化系统中的分析部分通常是关于压力、温度、**和速度等关键制造参数的各种图表。
有了 工业互联网，分析就不再仅仅是一些关键数据的几个图表或图形，而是包括描述性、诊断性、预测性和规定性数据，并使用来自非常广泛来源的数据。
这就允许这些分析根据客户、库存、订单、时间表、维护、成本、劳动力和其它据来映射制造数据。
它提供了一个更好的运营绩效整体视图，允许对实际上市时间、成本变化、材料变化、质量趋势、客户满意度趋势、供应商质量和供应链绩效等进行分析。
4物品标识 ：RFID、条形码集成条形码和射频识别（RFID）是生产制造运营中常见的两种识别技术。
过程控制和自动化系统经常使用条形码和 RFID 阅读器作为其自动化活动的一部分，但这些活动的范围往往有限。
工业互联网 扩展了条形码和 RFID 的使用，并将其与过程控制和自动化系统集成在一起。
这允许条形码和 RFID 应用于生产制造运营的多个环节，例如管理原材料和包装材料库存、整个工厂的在制品库存和产成品库存。
它还允许条形码和 RFID 技术在整个生产制造运营中获得更普遍的应用，支持过程中每个步骤所用材料的可追溯性。
通过 工业互联网 条形码和 RFID 技术能够收集和共享产品、材料、在制品、位置和移动数据，同时支持对这些材料进行实时管理。
5持续改进 ：产品和过程数据聚合所有生产制造运营都有一个持续改进的流程。
精益制造和六西格玛是两种常见的改进过程。
过程控制和自动化系统通过向其提供有关生产制造活动的数据，来支持这些持续改进过程。
工业互联网 通过将产品数据和过程数据（包括来自过程控制和自动化系统、MES 和 ERP 系统的数据，以及可能来自许多其它系统的数据）聚合到正确的人手中，将其**到一个新的水平。
这正是作为持续改进过程的一部分所需要的，以识别问题，分析问题的根本原因，实施所需的改进，然后确认这些改进的有效性。
是对生产制造过程的补充过程控制和自动化系统将继续存在，它们不会消失，并且需要它们来提供制造过程的实时闭环监管控制。
工业互联网是对这些过程的补充，而不是取代它们的手段。
工业互联网 扩展了过程控制和自动化系统，为其提供了额外功能，以新的方式使用其数据，并与许多其它来源的数据相结合。
它提供了过程控制和自动化系统之外的一些功能，同时仍然允许这些系统做它们擅长的事情。
过程控制和自动化系统以及 工业互联网 的协同工作，其效果要优于各部分独自工作的总和。
工业互联网 是一个倍增器，与过程控制和自动化系统一起，提供了超出任何一方各自所能提供的能力。