工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，其设计涉及多学科交叉的理论与实践，需依托大量权威参考文献构建系统化知识体系，以下从技术架构、数据管理、安全防护、应用场景及标准化五个维度，梳理工业互联网设计领域的核心参考文献，并结合表格归纳关键文献信息,最后以FAQs形式解答常见问题。
工业互联网设计核心参考文献
技术架构与体系设计
工业互联网的技术架构是设计的基础框架，需兼顾设备层、网络层、平台层与应用层的协同，美国工业互联网联盟（IIC）发布的《工业互联网参考架构》（Industrial Internet Reference Architecture, IIRA）是国际公认的纲领性文献，该文献于2025年首次发布，2025年更新至第三版，明确了“业务视角、使用视角、功能视角、实现视角”的四维架构模型，并详细阐述了各层级的核心组件（如边缘计算、工业大数据平台）及交互机制，国内方面，中国信息通信研究院牵头编制的《工业互联网平台白皮书》（2025-2025年系列）系统梳理了平台架构设计方法，提出“边缘层、IaaS层、PaaS层、SaaS层”的四层架构，强调工业机理模型与数字孪生的融合应用，为平台设计提供了本土化实践指导。
李杰等著的《工业互联网：数据、模型与应用》（机械工业出版社，2025）从数据驱动视角重构架构设计，提出“数据-模型-应用”三位一体的轻量化架构，特别适合中小制造企业的数字化转型需求，书中通过大量案例解析了边缘节点与云端协同的计算任务分配策略。
工业数据管理与处理
工业互联网的核心价值在于数据驱动决策，因此数据管理架构的设计直接关系到系统效能，IEEE发布的《Industrial Internet Data Management Framework》（IEEE Std 2418.1-2025）标准，规定了工业数据的采集、存储、共享及生命周期管理规范，明确了时间序列数据、关系型数据、非结构化数据的差异化处理流程，在数据治理方面，DAMA国际的《DAMA数据管理知识体系指南》（2nd Edition，2025）虽非工业专属，但其“数据架构、数据建模、数据质量”等十大知识领域为工业数据设计提供了方法论基础，尤其适用于多源异构数据的融合场景。
国内学者周济院士在《智能制造中的大数据技术》（中国机械工程，2025）中提出“工业数据湖-数据仓库-知识图谱”三级存储架构，解决了生产现场海量低价值密度数据与高价值决策数据的存储矛盾，该设计已在航空航天、汽车制造等领域得到验证。
安全防护体系设计
工业互联网的安全设计需兼顾“IT安全”与“OT安全”的双重属性，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《Cybersecurity Framework for Industrial Control Systems》（NIST.SP.800-82r2，2025）提出了“识别-防护-检测-响应-恢复”的五阶段安全设计流程，特别强调了工业协议（如Modbus、Profinet）的安全加固与访问控制策略，欧盟Horizon 2025计划的“Safeguarding Industrial Internet”（SESAMO）项目成果《Security Architecture for Industrial Internet Platforms》（Springer，2025）则从平台视角设计了“零信任架构+区块链审计”的安全框架，有效抵御了中间人攻击和数据篡改风险。
国内，《工业互联网安全防护指南》（工信部网安〔2025〕238号）明确了企业安全设计的“责任体系、技术防护、应急管理”三大核心任务，纵深防御”设计原则（如物理隔离、逻辑隔离、数据加密）成为国内企业安全架构设计的基准。
典型应用场景设计
工业互联网的设计需与具体应用场景深度结合，以实现技术价值最大化，在离散制造领域，波音公司发布的《Industrial Internet Application in Aircraft Manufacturing》（Journal of Manufacturing Systems，2025）详细阐述了基于数字孪生的装配线协同设计，通过实时数据反馈将生产效率提升18%；在流程工业方面，中国石化《基于工业互联网的炼化企业智能优化设计》（石油炼制与化工，2025）设计了“机理模型+机器学习”的闭环优化系统，实现了能耗降低12%。
跨行业应用中，麦肯锡《Industrial Internet of Things: Unlocking the $4.6 Trillion Opportunity》（2025）分析了消费电子、医疗设备等8个场景的设计共性，提出“场景化模块设计”方法论，即通过可复用的功能模块（如预测性维护模块、远程运维模块）降低设计成本。
标准化与互操作性设计
标准化是工业互联网设计落地的前提，直接影响系统的可扩展性与互操作性，国际标准化组织（ISO/IEC）发布的《Industrial Internet of Things (IIoT) and Reference Architecture》（ISO/IEC 30141，2025）定义了全球统一的IIoT术语体系与互操作性框架，解决了不同厂商设备、平台间的“数据孤岛”问题，国内，《工业互联网标准体系建设指南》（2025版）明确了“基础共性、关键技术、应用推广”三类标准的设计要求，工业互联网标识解析体系设计规范”（GB/T 41432-2025）为跨企业数据交互提供了技术依据。
表：工业互联网设计领域核心文献概览
| 文献名称 | 作者/机构 | 年份 | 核心贡献 |
|----------|-----------|------|----------|
| 《工业互联网参考架构》（IIRA） | 工业互联网联盟（IIC） | 2025 | 四维架构模型，国际通用设计框架 |
| 《工业互联网平台白皮书》 | 中国信息通信研究院 | 2025 | 四层平台架构，本土化实践指南 |
| 《Industrial Internet Data Management Framework》 | IEEE | 2025 | 工业数据全生命周期管理标准 |
| 《Cybersecurity Framework for Industrial Control Systems》 | NIST | 2025 | OT安全设计五阶段流程 |
| 《工业互联网安全防护指南》 | 工信部 | 2025 | 国内企业安全设计基准 |
相关问答FAQs
Q1：工业互联网架构设计中，边缘计算与云计算如何协同？
A：边缘计算与云计算的协同需遵循“边缘侧重实时处理，云端侧重全局优化”的原则，在架构设计时，边缘层部署轻量化计算节点（如工业网关），负责采集设备数据并执行低延迟任务（如实时故障诊断、运动控制），仅将处理后的摘要数据或异常数据上传至云端；云端则通过大数据分析、机器学习等算法进行全局优化（如生产计划调整、供应链协同），并将优化结果下发至边缘节点执行，在汽车制造中，边缘节点实时监测焊接机器人温度数据，若超过阈值则立即停机，同时将数据上传云端，云端通过历史数据分析优化焊接参数，再将新参数下发至边缘节点，实现“局部实时响应+全局智能优化”的协同。
Q2：中小制造企业设计工业互联网系统时，如何控制成本？
A：中小制造企业可通过“模块化设计+轻量化部署+分阶段实施”控制成本，采用模块化架构，将系统拆分为“设备接入模块、数据存储模块、基础应用模块”等标准化组件，优先采购成熟的开源组件（如Elasticsearch用于数据存储、Prometheus用于监控），降低定制化开发成本；选择轻量化部署方案，如利用公有云IaaS资源替代自建数据中心，减少硬件投入；分阶段实施，优先解决痛点问题（如设备故障率高），先部署预测性维护模块，待产生效益后再扩展至质量追溯、能耗优化等场景，某中小零部件企业通过开源OPC UA协议实现设备接入，基于阿里云IoT平台构建数据中台，首期仅投入50万元即实现设备利用率提升15%,后续通过模块扩展逐步降低综合成本。
