基础层的工业物联网设备
工业互联网的物理基础是工业物联网（IIoT）设备网络，包含智能传感器、工业控制器、工业机器人等终端设备。这些设备通过嵌入式系统实现数据采集与指令执行，构成了工业现场的数字感知层。以数控机床为例，其内置的振动传感器可实时采集加工参数，温度传感器监控设备运行状态，这些数据经过边缘计算（Edge Computing）初步处理后，通过工业网关传输至上层系统。值得注意的是，设备互联协议标准化程度直接影响系统集成效率，常见协议包括OPC UA、Modbus等。
网络通信技术体系
工业互联网的网络架构呈现分层特征，现场总线网络负责设备级通信，工业以太网支撑车间级数据传输，5G专网则实现广域连接。时间敏感网络（TSN）技术有效解决了传统网络时延抖动问题，在精密制造场景中可确保控制指令的毫秒级传输。特别需要指出的是，网络切片技术让5G能够同时满足不同业务需求，比如将带宽资源动态分配给AGV（自动导引车）导航与质量检测影像传输。
边缘计算与雾计算节点
面对海量工业数据的实时处理需求，边缘计算节点成为工业互联网的关键基础设施。在风电设备监测场景中，边缘服务器可对振动频谱进行本地分析，仅将异常数据上传云端，这种"计算下沉"模式节省了70%的带宽资源。而雾计算（Fog Computing）的分布式架构，则支持多个边缘节点的协同作业，在汽车焊装线上，多个焊接机器人的数据可在雾节点进行联合质量分析。
工业数字孪生系统
数字孪生（Digital Twin）技术构建了物理设备在虚拟空间的精确映射，成为工业互联网的智能中枢。以航空发动机为例，其数字孪生体整合了设计参数、运行数据和维修记录，通过机器学习算法预测剩余使用寿命。更有价值的是，数字孪生支持"虚拟调试"，工程师可在仿真环境中验证新工艺方案，将设备调试周期从3个月缩短至1周。
工业大数据分析平台
工业互联网平台通过数据中台整合多源异构数据，形成企业级数据资产。基于Hadoop架构的分布式存储系统可处理PB级数据，结合Spark流式计算引擎实现实时分析。在质量管控领域，特征工程可从百万条生产记录中提取关键工艺参数，XGBoost算法构建的预测模型能提前48小时预警质量偏差。这种数据驱动决策模式正在重塑传统制造企业的运营方式。
安全防护体系构建
工业互联网安全架构需覆盖设备、网络、数据各层面。零信任（Zero Trust）安全模型要求对所有接入设备进行持续认证，工业防火墙可识别Modbus/TCP协议中的异常指令。在数据安全方面，同态加密技术允许在密文状态下进行质量分析，既保护企业核心工艺参数，又不影响正常业务开展。值得关注的是，区块链技术正被用于建立设备身份链，确保生产数据不可篡改。
工业互联网技术体系深度融合了OT（运营技术）与IT（信息技术），其核心构成从物理设备延伸到云端平台。随着数字孪生、5G专网等技术的成熟应用，工业互联网正在重塑制造业的价值创造模式。企业构建工业互联网架构时，需重点考量设备互联互通性、数据实时处理能力及系统安全可靠性三大维度，方能实现真正的智能制造转型。