智慧工业 | PLC设备远程监控系统解决方案

PLC作为目前信息采集、控制的主要技术手段，势必将在物联网的建设中起到关键性作用，这就是PLC行业的机遇。然而传统的PLC虽然能够接入物联网，但实施步骤复杂，成本高昂；物联网的信息交换和通信也是复杂的工程，通常PLC实施人员并不具备这些知识。

因此，PLC的推广及应用也是一个巨大的困难。计讯物联推出PLC设备远程监控系统提供高效稳定的数据传输，及时、准确地进行数据监控分析，助您跨入工业互联网的云时代。

工业设备“上云”的现状、问题与路径研究

当前，互联网创新发展与新一轮工业**形成历史**汇，工业互联网日益成为新工业**的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重要基石。2017年11月，发布关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见，提出构建网络、平台、安全三大功能体系。工业互联网平台作为面向制造业数字化、网络化、智能化需求，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，是工业互联网创新发展的关键，可推动制造体系从封闭走向开放，正在加速构建制造业新生态[1,2]。

工业设备上云是指通过加快设备数字化、网络化改造升级，将其接入各类工业互联网平台，基于平台开展设备数据的采集、汇聚、分析，实现设备状态监测、预测预警、性能优化和能力交易。通过推动设备上云，可降低能耗、提升设备能效和安全水平、促进制造能力在线交易和服务模式创新，可有效带动工业互联网平台规模化应用。

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数据安全管理技术

安全态势感知与监测预警技术。安全态势感知技术对平台系统和数据流转过程的安全势态进行探测、分析和可视化，从时间和空间维度态势，通过对安全威胁情报和各类安全态势信息进行大数据分析，帮助管理人员实时掌握数据安全现状，实现对整个大数据系统的精细化运维和管理。监测预警技术为数据源、大数据平台和大数据流转提供、全视域的威胁甄别与预警能力，通过主动行为发出安全防护信息，如威胁监测识别、危险入侵预警、威胁信号推送等。

安全元数据管理和数据监管技术。安全元数据管理技术为数据资产圈定安全属性，包括增加数据标签、安全级别等，实现数据资产的结缘分析与来源追溯等，保障数据的安全性。数据监管技术主要解决数据被合法使用、正确流转和共享交换中的问题，包括数据权属、使用行为、数据流向、风险系数等，实现对数据资源全生命周期的可管、可控。

安全策略管理模块。根据监测预警反馈的威胁信息，形成全局动态协同安全防护。而根据数据安全防护动态变化形成的数据安全防护策略将传递给安全组件管理模块，再由该模块将策略转换为实时配置，达成协同防护联动。

起重机械PLC远程监控系统实现的功能：

一）起重设备管理

1、起重机设备信息管理

1) 设备基本信息管理(设备名称，规格，产地，生产厂家)

2) 设备地理位置信息的保存(当前地址，归属行政区域，经纬度)

3) 设备归属机构、人员信息维护

4) 多条件组合查询

5) 设备信息的导出(excel/pdf/cvs…)

6) 配置连接参数并通过采集单元接入平台

2、设备状态管理

1) 设备在线情况

2) 设备在线时长

3) 近一次连接建立后的数据收发情况统计

3、设备维修管理

1) 设备维修记录

2) 设备维修组合查询、导出

4、设备远程编程

1) 远程对设备PLC进行程序上传下载

2) 远程设备PLC程序调试

二）实现对起重机设备进行远程监控

1、配置管理

1) 传感模块管理

a. 传感模块构建采集单元与各类起重设备之间交互的通道

b. 对起重设备的通讯协议解析、数据规整的封装

c. 划分一类设备监控通讯交互类型

d. 扩展性强，支持无需重启应用的在线发布

e. 可定制多种PLC传感协议

2) 监控参数管理

a. 监控参数归属于某一个传感模块，定义传感模块可用的参数（模拟量、开关量、信号量）

b. 针对传感模块新增、编辑、删除参数

c. 设备归属于某个传感模块，则拥有相应的参数

d. 参数阀值设置，设置参数的越限范围，定义多级别多类型告警

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工业物联网企业解决方案

业物联网平台是物联网技术的快速增长部分，包括用于边缘设备管理，物联网数据分析，现代传感器技术和连接解决方案的功能集合，这些功能通过远程监控，预测性维护和的设备数据来增强工业设备和工业运营分析，更多信息尽在振工链。

从更大范围来看，工业物联网平台是工业4.0（也称为智能工厂）的关键推动力，它结合了现代云计算，IIoT和AI来创建智能的，自我优化的工业设备和生产设施。

从实用的业务角度考虑工业物联网（IIoT）时，实施IIoT的制造公司将为客户带来更高的价值并提高内部运营的成本效益。例如，具有智能功能的设备可地减少现场服务工作并降低总拥有成本（TCO）通过允许远程性能监视，问题调查和故障排除。此外，在启用IoT的工厂中，生产线的各个但相互依赖的组件几乎实时地了解彼此的活动，整个制造过程变得更加高效，并且更易于监视和管理。

此外，IIoT 通过支持数以万计的设备的自定义和简化的软件升级的开放架构，提高了灵活性。工业物联网的所有这些优点鼓励了设备制造商开箱即用地生产包括智能功能在内的新设备模型，更多信息尽在振工链。

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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。