第一层级：边缘感知层的设备互联
工业互联网的底层架构始于边缘感知层，这是物理世界与数字世界的交汇点。该层通过工业传感器、RFID（射频识别）设备、智能仪表等终端，实时采集设备运行参数、环境数据和生产状态。典型的部署场景包括机床振动监测、产线能耗计量、仓储温湿度感知等。如何实现海量设备数据的实时处理？边缘计算节点的部署成为关键，通过在设备端部署嵌入式系统，可完成数据清洗、特征提取等预处理操作，有效降低云端传输压力。
第二层级：网络传输层的协议转换
工业现场存在OPC UA、Modbus、Profinet等多种通信协议并存的现状，网络传输层承担着协议转换与数据路由的核心职能。工业网关作为该层的关键设备，需要支持至少20种工业协议转换能力，同时具备TSN（时间敏感网络）技术确保实时数据传输。5G技术的应用显著提升了移动设备接入能力，在AGV（自动导引车）调度、AR远程维护等场景中，网络延迟已可控制在10ms以内。值得注意的是，工业PaaS平台的数据中台功能往往在此层级开始介入，建立统一的数据格式标准。
第三层级：平台层的数字建模
工业互联网平台层是构建数字孪生的核心载体，其包含设备管理、数据建模、算法服务三大模块。基于采集的实时数据，平台通过机理模型与机器学习相结合的方式，构建旋转设备故障预测、工艺参数优化等数字模型。以某汽车焊装车间为例，平台层通过整合焊接电流、压力、时间等200余个参数，建立了焊接质量预测模型，将缺陷检出率提升至99.7%。数据中台在此层级完成多源数据的融合治理，为上层应用提供标准化数据服务。
第四层级：应用层的场景落地
应用层直接面向具体业务场景，可分为设备运维、生产优化、供应链协同三大方向。在设备预测性维护场景中，结合振动频谱分析和深度学习算法，某风电企业实现了叶片裂纹的提前14天预警。生产排程优化模块通过接入ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）数据，使某电子制造企业的设备综合效率（OEE）提升18%。值得注意的是，工业互联网应用正在向产业链延伸，通过区块链技术实现上下游企业的质量溯源协同。
第五层级：安全体系的纵深防御
安全防护作为贯穿所有层级的垂直体系，采用"端-管-云"三位一体防护策略。在边缘层部署工业防火墙，识别并阻断异常流量；网络层应用流量加密与身份认证技术；平台层建立数据分级授权机制，关键工艺参数实施国密算法加密。某化工企业实践表明，完整的安全体系可将网络攻击检测时间从72小时缩短至15分钟，同时满足等保2.0三级认证要求。工业互联网安全不仅是技术问题，更需建立覆盖组织、流程、技术的管理体系。
工业互联网的五层架构构成了完整的价值创造闭环，从设备数据采集到智能决策应用，每个层级都承载着特定功能且相互协同。随着5G+工业互联网融合应用的深化，边缘智能、数字主线等新技术正在重构层级间的交互模式。企业构建工业互联网体系时，需根据行业特性选择适合的技术路径，在确保数据安全的前提下，逐步实现从单点应用到全局优化的数字化转型。