工业化控制层包括智能产品/智能生产设备/智能测试设备、数据采集、设备维修、设备维护保养、预测性维护、机器人自动巡检点检、远程监测与控制等。

智能产品/智能生产设备/智能测试设备：集先进制造技术、信息技术和智能技术为一体，具有感知、分析、决策功能的监测、控制与驱动设备及产品。

◉ 数据采集：指通过在线的传感器或软件技术对被测对象进行自动采集数字或模拟信号，并传送到DCS、PLC、DNC、SCADA、仪表等系统进行分析、处理。全部的数据采集系统包含了传感器、信号调理、模\数转换、通讯接口，以及信号处理设备、信号处理软件等。

◉ 设备维修：指为保持、恢复以及提升设备技术状态进行的技术活动。其中包括保持设备良好技术状态的维护、设备劣化或发生故障后恢复其功能而进行的修理，以及提升设备技术状态进行的计划性或紧急性的技术活动。

◉ 设备维护保养：是设备维修与保养的结合。为防止设备性能劣化或降低设备失效的概率，按事先规定的计划或相应技术条件的规定进行的技术管理措施。包括事后维护、预防维护、生产维护、预测维护等。

◉ 设备预测性维护：基于生产过程、设备运行数据及运行日志文件数据的分析，对设备状态进行有效性评估，并通过预测可能的失效模式，动态、及时地发现设备潜在故障，并形成具有针对性的预警及维护方案。

◉ 机器人自动巡检点检：制定对设备进行定点、定位的周期性或临时性的检查方案，通过自行走机器人、无人机等方式，按照预设的路线，以传感器、仪器仪表、视觉、红外线等接触式或非接触式的检测技术，对设备运行状态及环境进行数据、影像采集，并可做出预判。同时需采用无线传输技术，将以上信息及时传送给管理中心。在特殊工况下比较适用，但是在正常的环境下可以用远程监控来替代。

◉ 远程监测与控制：通过有线或无线网络的方式，通过计算机系统对远程的设备进行运行状态的数据采集与视频监控，并可通过网络实现远程对设备的启停、运转速度等运行状态的控制。智能产品/智能生产设备/智能测试设备在开发阶段就需在设备内部建立运行状态的数据采集系统，并具有可连接到专网、宽带、4G、5G等的通讯接口。

工业物联网是工业系统与互联网，以及高级计算、分析、传感技术的高度融合，也是工业生产加工过程与物联网技术的高度融合。它将制造业生产、监控、企业管理、供应链以及客户反馈等信息系统融为一体，通过数据中心对不同渠道的数据进行智能处理，从而提高生产效率、产品质量和用户满意度。

工业物联网具有全面感知、互联传输、智能处理及自组织和自维护的特点。即利用RFID、传感器、二维码等技术即时获取产品从生产、销售、市场等各个阶段的信息数据，通过专用网络和互联网相连的方式实现设备和网络的数据交互，利用云计算、模糊识别、神经网络等智能计算对数据进行分析并处理。同时，一个功能完善的工业物联网系统通过全方位互相连通，实现了自组织和自维护功能。

智能产品/智能生产设备/智能测试设备如何与工业物联网接轨？

（1）实现远程控制

为用户提供高效的服务。实现随时随地获取设备位置、工况、报警、故障、服务等信息，即便远在千里之外，设备出现了故障，各种故障信息数据也可及时传输至厂家系统控制室，再由专家将解决方案回传，最终完成问题的解决。实现设备操作的简单化、无人化、智能化，实现基于多设备类型的协同精细化生产管理水平，提升设备的质量和效率，并且节能降噪，保障效益的最大化。

（2）大数据的应用

智能产品/智能生产设备/智能测试设备融入物联网可以采集到庞大的数据量，这其实是一个金矿，如果利用得好，企业可以挖到非常可观的财富。比如能够实现全国甚至全球各地库存互联互通，实现泛供应链数字化管理，实时提供设备和备件、配件、易损品、易耗品库存和物流情况，向市场营销、售后服务、生产管理、电子商务等提供数字支持。并提供库存在线查询及周转率和成本统计分析，提供物流端到端监控及安全管理和物流成本核算等。

（3）完善售后服务

传统的后市场服务模式可以称为“被动式”服务，客户有需求，才会有专门的服务人员上门服务。随着物联网的发展，这样的服务模式越来越不能满足客户的需求，服务的方式需要由被动变为主动，即在客户尚未意识到自己需要服务时，企业就已经预知到客户需要相应的服务从而主动联系或者提醒客户，这样的场景化服务模式无疑会极大地提高客户的满意度和服务质量。可以通过物联网采集设备状态，对设备进行远程监控和故障诊断，避免设备非计划性停机，进而实现预测性维护，提供增值服务，并促进备品备件销售。

（4）服务转型

搭载物联网的东风，可以更大程度地实现智能产品/智能生产设备/智能测试设备的信息化和智能化，有助于完善信息化推进机制，推动信息技术深度应用，加快设备制造业向服务型制造的转型。

综上所述，工业物联网云平台除了通过对现场海量的设备以及他们产生的数据进行采集、进而联网，实现整个架构的纵向信息化、数字化整合，还有横向的业务、数据整合。方方面面的数据最终构成了万物互联的智能工厂。