北京研发工业物联网平台系统：成本与做法
一、工业物联网平台系统概述
工业物联网平台系统是一个复杂而庞大的工程，旨在将工业环境中的设备、传感器、人员等要素通过网络连接起来，实现数据的采集、传输、分析和应用，从而提升工业生产的效率、质量和智能化水平。
（一）功能需求
1. 设备连接与管理
– 要能够兼容多种工业设备的通信协议，如Modbus、OPC – UA等，确保不同厂商、不同型号的设备可以接入平台。这需要开发相应的设备驱动程序或者采用协议转换网关等设备。
– 对设备进行实时监控，包括设备的运行状态（开机、关机、故障等）、运行参数（温度、压力、转速等），并且能够远程控制设备的启动、停止等操作。
2. 数据采集与处理
– 从连接的设备和传感器中采集海量的数据，数据类型包括结构化数据（如设备的运行参数数值）和非结构化数据（如设备的故障报警日志、图像数据等）。
– 对采集到的数据进行清洗、转换等预处理操作，去除噪声数据、纠正错误数据，将数据统一成适合分析的格式。
3. 数据分析与决策支持
– 运用数据分析算法，如机器学习算法（聚类分析用于设备故障分类、回归分析用于预测设备的性能指标等），挖掘数据中的潜在价值。
– 根据数据分析结果为企业的生产管理提供决策支持，例如优化生产计划、提前预测设备故障以安排维修等。
4. 安全与可靠性
– 保证数据在传输和存储过程中的安全性，采用加密技术防止数据泄露，同时建立用户认证和授权体系，确保只有合法用户可以访问平台的相应功能和数据。
– 平台要具备高可靠性，采用冗余设计，确保在部分组件故障的情况下仍能正常运行。
二、成本分析
（一）人力成本
1. 研发团队组建
– 架构师：负责整个工业物联网平台系统的架构设计，需要有丰富的物联网、云计算、软件开发等多方面的经验。在北京这样的一线城市，资深架构师的月薪可能在3 – 5万元左右，项目周期如果为1 – 2年，这部分成本会比较高。
– 软件工程师：包括前端开发工程师、后端开发工程师等。前端开发工程师负责平台的用户界面开发，月薪大概在1.5 – 3万元；后端开发工程师负责平台的业务逻辑处理、数据存储等功能开发，月薪也在1.5 – 3万元左右。根据项目的规模和复杂度，可能需要5 – 10名软件工程师，这部分人力成本在项目开发周期内是一个较大的开支。
– 测试工程师：负责对平台进行功能测试、性能测试等。测试工程师的月薪在1 – 2万元左右，项目中一般需要2 – 3名测试工程师。
– 算法工程师（如果涉及复杂数据分析和机器学习）：算法工程师专注于数据挖掘、机器学习算法的开发和优化。他们的月薪可能在2 – 4万元左右，根据项目对数据分析功能的要求，可能需要1 – 3名算法工程师。
2. 项目管理成本
– 需要配备项目经理来协调项目的进度、资源分配等工作。项目经理的月薪大概在2 – 4万元左右，项目周期内这也是一笔不可忽视的人力成本。
（二）硬件成本
1. 服务器与存储设备
– 如果采用自建服务器的方式，需要购买高性能的服务器，根据平台的规模和预计处理的数据量，初期可能需要投入10 – 50万元购买服务器设备。同时，还需要大容量的存储设备（如磁盘阵列）来存储海量的工业数据，存储设备的成本可能在5 – 20万元左右。
– 如果选择云服务提供商，成本会根据使用的计算资源、存储资源和网络带宽等进行计费。例如，使用阿里云或腾讯云的服务器和存储服务，每个月的费用可能在几千元到数万元不等，具体取决于资源的使用量。
2. 网络设备
– 工业物联网平台需要稳定的网络连接，包括路由器、交换机等网络设备。这些设备的成本可能在2 – 10万元左右，还需要考虑网络带宽的租赁费用，根据带宽需求不同，每年的费用可能在数千元到数万元。
3. 传感器与设备接入网关（如果需要自行研发或适配特殊设备）
– 对于一些特殊的工业设备，可能需要开发定制的传感器或者设备接入网关。传感器的成本根据类型和精度不同差异很大，从几十元到上千元不等；设备接入网关的研发成本可能在5 – 20万元左右，包括硬件开发和软件开发成本。
（三）软件成本
1. 开发工具与软件许可证
– 开发过程中需要使用各种开发工具，如集成开发环境（IDE）、代码管理工具（如Gitlab）等。这些工具可能需要购买商业许可证，成本可能在数千元到数万元不等。
– 如果使用一些商业的数据库管理系统（如Oracle数据库），还需要支付软件许可证费用，根据用户数量和功能需求，费用可能在几十万元不等。不过，也可以选择开源的数据库系统，如MySQL或PostgreSQL，来降低这部分成本。
2. 云计算服务（如果采用云平台）
– 除了硬件资源的云服务费用，一些云平台还提供特定的物联网服务，如物联网平台中间件、设备管理服务等。这些服务的费用根据使用情况而定，可能每个月需要额外支付几千元到数万元。
（四）运维成本
1. 系统运维人员
– 在平台上线后，需要运维人员来保证平台的正常运行。运维人员的月薪在1 – 2万元左右，根据平台的规模和复杂度，可能需要1 – 3名运维人员。
2. 设备更新与维护
– 随着技术的发展和设备的老化，需要对服务器、网络设备、传感器等进行更新和维护。这部分成本难以准确预估，但每年可能需要预留5 – 10万元的预算。
总体来说，在北京研发一个工业物联网平台系统，如果是一个中等规模的项目，前期研发成本可能在200 – 500万元左右，后期的运维成本每年可能在30 – 100万元左右。
三、研发做法
（一）需求调研与规划
1. 深入工业企业调研
– 与不同行业的工业企业合作，了解他们的生产流程、设备类型、业务需求等。例如，在制造业企业中，重点关注生产线上设备的监控和管理需求；在能源企业中，关注能源设备（如发电机组、变电站设备）的运行优化需求。
– 收集企业对工业物联网平台系统功能、性能、安全等方面的期望，如企业可能要求平台能够实时处理大量设备数据，并且在1 – 2秒内反馈设备的最新状态。
2. 制定平台规划
– 根据调研结果，确定平台的功能模块，如设备连接管理模块、数据采集与处理模块、数据分析与决策支持模块等。
– 规划平台的架构，是采用分层架构（如感知层、网络层、平台层、应用层）还是微服务架构，要考虑平台的可扩展性、灵活性和性能要求。例如，微服务架构可以使平台更容易进行功能扩展和升级，但也增加了系统的复杂度和运维难度。
（二）技术选型
1. 设备连接技术
– 对于设备连接，根据设备支持的通信协议情况选择合适的技术。如果大部分设备支持Modbus协议，可以采用开源的Modbus库进行设备接入开发；如果设备类型复杂且需要多种协议转换，可以考虑使用专业的协议转换网关产品，如Anybus的网关。
2. 数据存储技术
– 根据数据的特点选择数据存储方式。对于结构化的设备运行参数数据，可以选择关系型数据库（如MySQL）进行存储；对于非结构化的日志数据、图像数据等，可以选择NoSQL数据库（如MongoDB）或者对象存储（如阿里云的OSS）。
3. 数据分析技术
– 如果需要进行简单的数据分析，如统计设备的运行时间、故障次数等，可以使用数据库自带的查询和统计功能。如果要进行复杂的机器学习分析，如设备故障预测，可以选择开源的机器学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并且根据业务需求开发相应的算法模型。
4. 平台开发技术
– 对于平台的前端开发，可以选择流行的前端开发框架，如Vue.js或React.js，以实现用户友好的界面交互。后端开发可以采用Java、Python（基于Django或Flask框架）等编程语言，构建稳定的业务逻辑处理和数据接口。
（三）开发与测试
1. 模块化开发
– 将平台按照功能模块进行划分，如设备连接模块、数据采集模块等，每个模块由专门的开发团队或开发人员负责。这样可以提高开发效率，并且便于后期的维护和升级。
– 各个模块之间通过定义好的接口进行交互，例如，数据采集模块采集到的数据通过接口传递给数据处理模块。
2. 测试策略
– 采用多种测试方法，包括单元测试、集成测试、系统测试和性能测试。单元测试由开发人员对每个功能模块进行测试，确保模块的功能正确性；集成测试检查各个模块之间的接口是否正常工作；系统测试从整体上测试平台的功能是否满足需求；性能测试评估平台在不同负载条件下的响应速度、数据处理能力等指标。
（四）部署与运维
1. 部署方案
– 根据企业的需求和基础设施情况选择部署方案。如果企业有自己的数据中心并且希望将平台部署在本地，可以采用传统的本地部署方式，将平台软件安装在企业内部的服务器上。如果企业希望降低运维成本并且对安全性要求不是特别高，可以选择云部署方式，将平台部署在云服务提供商（如阿里云、腾讯云）的云平台上。
2. 运维管理
– 建立运维监控体系，实时监控平台的运行状态，包括服务器的资源使用情况（CPU、内存、磁盘等）、网络流量、设备连接状态等。
– 制定运维流程，如故障处理流程、软件升级流程等。当平台出现故障时，运维人员能够按照流程快速定位问题并解决；在需要进行软件升级时，能够在不影响平台正常运行的情况下完成升级操作。
