企业推进智能制造过程中面临的OT安全挑战

制造企业推进数字化与智能化转型，通过将SCADA等工业控制系统（ICS）、智能传感器、工业物联网平台（IIOT）以及互连的系统和数据分析添加到生产制造过程中，实现海量工业设备的泛在连接、企业业务系统的云端迁移以及网络化协同制造等，在带来数据共享和效率提升的同时，实际上也将原本封闭的OT系统置于更加开放与不确定的环境之中。

特别是在大部分制造企业中，其IT与OT设备及系统常常分属于不同的部门来管理，职责分工的不同，往往造成在安全防护上无法实现有效协同；加之OT设备及系统在设计之初更倾向于确保其实际的功能，在安全防护方面反而考虑很少；此外，为了避免对企业生产造成影响，OT设备及系统必须保证高可用性，往往不允许频繁的调试，即使发生了设备故障或者安全事故，上海设备预警解决方案，也要求在极短的时间内恢复，这也给OT设备及系统的安全防护带来了困难，上海设备预警解决方案。以上种种因素的叠加，使得企业在加速推进智能制造的过程中，其OT设备及系统面临的安全风险也愈演愈烈，上海设备预警解决方案。 工业设备远程监控系统，安弘智能设备欢迎您来电咨询！上海设备预警解决方案

应用于轮胎制造业中的远程监控及故障预警诊断系统 随着我国汽车产业的高速增长，为车轮制造业带来了配套商机。车轮企业如何抓住这份商机？是企业决策者应该考虑的问题。加强企业精细化管理、提升技术水平、降**造成本、增强企业竞争力等等都是车轮企业发展思路的几个方面。华辰智通科技集团针对车轮制造行业的不足，自主研发了一套HDRS设备远程综合管理及故障预警诊断系统。该系统不仅能实现对所有自动化机械设备的实时在线监测，提高产品质量，同时还能实现设备生产商及企业对设备的远程综合管理及远程故障预警诊断，提高企业对设备及工厂生产流程的管理能力，降低设备的售后维护成本。

HDRS设备远程综合管理及故障预警诊断系统主要由如下几部分组成：HDRS设备云远程平台、HDRS远程安全通讯网关及HDRS远程通讯密钥。

HDRS远程安全通讯网关通过与机械的控制器（如PLC等）连接，结合3G、4G、5G、WIFI、以太网及GPRS等通信方式并通过华辰智通专有的安全通道实现与服务器连接，实现设备的远程监控及管理控制，并通过HDRS平台强大的数据分析能力，分析来自控制器的各种数据，结合客户自己设定的预警值实现对设备的故障预警及诊断功能。

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高耗能设备上云现状

炼铁高炉、工业锅炉等高耗能工业设备广泛应用于我国工业生产。其中，高炉是炼铁的主反应器，具有巨型、密闭、高温、高压、24小时连续生产的“黑箱”特性，而且其内部存在着气、固、液、粉的多相流复杂的物理化学反应。受制于行业整体智能化水平不高、相关云平台尚未普及，以及不同炼铁厂设备、原燃料条件差异大等现状，当前高炉炼铁普遍存在“唯经验论”操作，各炼铁厂技术经济指标参差不齐、安全事故屡有发生[5]。据测算，2017年，我国炼铁高炉近1000座、年消耗标准煤约3.4亿吨，炼铁高炉总体上云率约20%。炼铁高度亟需接入各类云平台，对生产过程进行实时监控、故障诊断、远程维护，以提升安全水平，实现降本增效、节能减排。

工业锅炉作为重要的热能动力设备，广泛应用于工业生产、市政供热或者发电。我国是生产和使用工业锅炉多的国家，存在地理分布广、管理分散、工艺设计改进缺乏协同、日常运营质量良莠不齐、产业创新乏力等问题[6]。据测算，2017年，我国在役燃煤锅炉47万余台、年消耗标准煤近4亿吨，工业锅炉上云还处于起步阶段，总体上云数量估计不超过2000台。

采煤机远程监测与故障诊断系统

基于3G、4G、Internet等通讯原理开发的HICLOUD云平台的工作面采煤机远程监控与故障诊断系统。该系统可对采煤机电机电流、扭矩、牵引速度、牵引方向和故障等内部参数以及采机位置和摇臂倾角等外部参数进行监测和传输,并可实现在紧急情况下远程紧急停车。阐述了采煤机在线远程监控与故障诊断系统的原理与实现方法。该系统在实际应用中取得了良好的效果。  引言：   采煤机是综采工作面落煤和装煤的主要设备,它的正常运转决定着综采工作面的生产效率。虽然采煤机控制系统具有监测和故障诊断功能,但由于工作环境恶劣,采煤机零部件多,结构复杂,致使操作司机不能及时掌控采煤机的各项运行参数,可能使采煤机带病工作,甚至出现故障。另外,采煤机的工作参数如采高和采机位置等信息是建立自动化综采工作面的基本依据。建立采煤机运行状态的实时远程监测,有助于保障采煤机的安全运行以及综合调度工作面生产,提高煤矿生产的自动化、信息化管理水平,并将为实现自动化无人工作面奠定基础。 采煤机系统参数监测原理 电牵引采煤机的监测参数分为内部参数和外部参数。内部参数指采煤机运行的内部系统参数;外部参数指需要加装相应的外部传感器而获得的采机运行宏观参数。 工业设备在线监测设备，安弘智能欢迎您来电咨询！

工业大数据安全风险与技术应对

工业大数据伴随工业互联网的应用拓展呈几何级数增加。同时，海量工业数据的采集和传送已突破时空限制，向企业数据中心汇集。这期间工业大数据的采集与应用，隐藏着巨大的安全风险，随时可能对工业生产造成灾难性影响。如何应对安全风险，在政策加持的同时，必须靠技术解决。

2018年，克莱斯勒、福特、特斯拉等全球100家车企的47000多个机密文件遭外泄。泄露的数据包括产品设计原理图、装配线原理图、工厂平面图、采购合同等敏感信息。这一事件被称为“重大车祸”。

而在我国，34%的联网工业设备存在高危漏洞，这些设备的厂商、型号、参数等信息长期被恶意嗅探，2019年有数据统计的嗅探事件曾超过1亿起。

2020年以来，工业大数据的技术环境与政策环境有了大幅度的改善，但工业大数据在汇聚、共享、深度应用和数据治理上的安全问题依然严峻。

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数据安全共享区块链技术

区块链技术。区块链技术的去中心化特点，可以使得多个分布式计算节点共同参与和记录，并相互验证有效性，达到确保数据既不被篡改，又可追溯；分布式节点的共识机制类似具有共同信仰的多个秘密联络点，在单一节点遭受攻击时，避免影响区块链系统的整体运行，有效降低数据集中管理的风险。

跨网跨域数据交换技术。在工业互联网应用普及的情况下，数据的跨网跨域交换已成为常态。那么，数据的交换内容、交换行为、交换过程，必须可管、可视、可控。该技术通过信息加密、可信计算、身份认证、签名和摘要、内容识别等一系列安全技术，保障海量数据的跨网跨域交换安全。

监控审计技术。此技术主要是对数据安全共享中的异常事件、违规行为和业务异动等进行评估，并进行事后安全检查。主要依据安全事件日志，进行关联分析、数字取证、事件追溯、异常监控、数据结缘等，同时通过全天候实时监控确保数据共享安全。

共享审查技术。主要针对在数据共享发布后，数据有偿共享、无偿共享、分时共享、分区共享、定向共享、主动分发等不同状态，实施的数据安全保护策略。具体包括合规性、安全性、敏感消息的审查等，应对未来不同数据共享模式下的数据安全挑战。 上海设备预警解决方案

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