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安筱鹏解读:深化对工业互联网平台的认识
撰写时间:2018-03-06
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近期,党中央、国务院围绕工业互联网发展,做出一系列重要战略部署。十九大报告提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。十九届中央政治局第二次集体学习时,习近平总书记强调,要“继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章”“深入实施工业互联网创新发展战略”。2017年11月27日,国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》(以下简称《指导意见》)。《指导意见》提出要打造网络、平台、安全三大体系,概括的来讲,网络是基础,平台是核心,安全是保障。同时推进两大应用,即提升大型企业工业互联网创新和应用水平、加快中小企业工业互联网应用普及。构筑三大支撑,即产业支撑、生态体系和对外开放。这是对工业互联网平台一个基本的认识和定位。

当前,工业互联网平台发展总体还处于起步阶段,技术体系、应用场景、商业模式、产业生态仍处于快速迭代、持续探索中,需要结合国际国内发展形势和应用实践,持续开展调查研究、总结经验、提炼规律、深化认识,打造我国多层次、系统性工业互联网平台体系。对于工业互联网平台的战略要义,可以概括为三句话:工业互联网平台是领军企业竞争的新赛道,全球产业布局的新方向,制造大国竞争的新焦点。同时,从全球工业互联网发展的阶段来看,有三个判断:当前正处于格局未定的关键期、规模化扩张的窗口期、抢占主导权的机遇期。机遇非常难得,同时窗口期也非常短,所以需要紧紧抓住这个契机,加快发展工业互联网平台。进一步理解工业互联网平台有两个角度:一是工业互联网平台是什么?二是如何认识它的地位和作用?

一、工业互联网平台是什么?

(一)工业互联网平台的架构

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体。在信软司的指导下,相关单位组织编写了《工业互联网平台白皮书》,其中给出了工业互联网平台的体系架构。从构成来看,工业互联网平台包含三大要素:数据采集(边缘层)、工业PaaS(平台层)和工业APP(应用层)。这个架构非常复杂,但可以概括成四句话:第一句数据采集(边缘层)是基础。就是要构建一个精准、实时、高效的数据采集体系,把数据采集上来,通过协议转换和边缘计算,一部分在边缘侧进行处理并直接返回到机器设备,一部分传到云端进行综合利用分析,进一步优化形成决策。第二句工业PaaS(平台层)是核心。就是要构建一个可扩展的操作系统,为工业APP应用开发提供一个基础平台。第三句工业APP(应用层)是关键。就是要形成满足不同行业、不同场景的应用服务,并以工业APP的形式呈现出来。第四句IaaS是支撑。它是通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化,向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

(二)工业PaaS平台的核心

对于工业互联网而言,工业互联网平台是核心,而对于工业互联网平台而言,工业PaaS(平台层)是核心。从架构来看,工业PaaS中包含很多内容,跟很多专家们交流,如果说把工业PaaS(平台层)打开,其中最核心的一个要素组件是什么?我们把这个要素概括为是基于微服务架构的数字化模型。这个数字化模型是将大量工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化,并封装为可重复使用的组件。围绕数字化模型有五个基本问题。


一是数字化模型是什么?
数字化模型可以分为两种,一种是机理模型,包括基础理论模型(如飞机、汽车、高铁等制造过程涉及到的流体力学、热力学、空气动力学方程等模型);流程逻辑模型(如ERP、供应链管理等业务流程中蕴含的逻辑关系)、部件模型(如飞机、汽车、工程机械等涉及到的零部件三维模型)、工艺模型(如集成电路、钢铁、石化等生产过程中涉及到的多种工艺、配方、参数模型)、故障模型(如设备故障关联、故障诊断模型等)、仿真模型(如风洞、温度场模型等)。机理模型本质上是各种经验知识和方法的固化,它更多是从业务逻辑原理出发,强调的是因果关系。随着大数据技术发展,一些大数据分析模型也被广泛使用,包括基本的数据分析模型(如对数据做回归、聚类、分类、降维等基本处理的算法模型)、机器学习模型(如利用神经网络等模型对数据进行进一步辨识、预测等)以及智能控制结构模型,大数据分析模型更多的是从数据本身出发,不过分考虑机理原理,更加强调相关关系。

二是数字化模型从哪来?这些数字化模型一部分来源于物理设备,包括飞机、汽车、高铁制造过程的零件模板,设备故障诊断、性能优化和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法;一部分来源于业务流程逻辑,包括ERP、供应链管理、客户关系管理、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架;此外还来源于研发工具,包括CAD、CAE、MBD等设计、仿真工具中的三维数字化模型、仿真环境模型等;以及生产工艺中的工艺配方、工艺流程、工艺参数等模型。

三是数字化模型怎么开发?用什么工具开发?所有的这些技术、知识、经验、方法、工艺都将通过不同的编程语言、编程方式固化形成一个个数字化模型。这些模型一部分是由具备一定开发能力的编程人员,通过代码化、参数化的编程方式直接将数字化模型以源代码的形式表示出来,但对模型背后所蕴含的知识、经验了解相对较少;另一部分是由具有深厚工业知识沉淀但不具备直接编程能力的行业专家,将长期积累的知识、经验、方法通过“拖拉拽”等形象、低门槛的图形化编程方式,简易、便捷、高效的固化成一个个数字化模型。

四是数字化模型什么样?采用什么技术架构?当把这些技术、知识、经验、方法等固化成一个个数字化模型沉淀在工业PaaS平台上时,主要以两种方式存在:一种是整体式架构,即把一个复杂大型的软件系统直接迁移至平台上;另一种是微服务架构,传统的软件架构不断碎片化成一个个功能单元,并以微服务架构形式呈现在工业PaaS平台上,构成一个微服务池。目前两种架构并存于平台之上,但随着时间的推移,整体式架构会不断地向微服务架构迁移。当工业PaaS平台上拥有大量蕴含着工业技术、知识、经验和方法的微服务架构模型时,应用层的工业APP可以快速、灵活的调用多种碎片化的微服务,实现工业APP快速开发部署和应用。

五是数字化模型有什么价值?一旦所有的数据都汇聚到工业PaaS平台之上,所有的工业技术、知识、经验和方法也都以数字化模型的形式沉淀在PaaS平台上,当把海量数据加入到数字化模型中,进行反复迭代、学习、分析、计算之后,可以解决物理世界四个基本问题:首先是描述物理世界发生了什么;其次是诊断为什么会发生;第三是预测下一步会发生什么;第四是决策该怎么办,决策完成之后就可以驱动物理世界执行。概括起来讲,就是状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。

(三)工业互联网平台的本质

如果用一句话将工业互联网平台的本质抽象出来,那就是:数据+模型=服务。对两化融合、智能制造而言,“数据+模型=服务”也是信息技术与制造技术融合创造价值的内在逻辑。


在与很多企业交流的过程中,人们都会问,从两化融合、智能制造到工业互联网平台,什么变了?什么没变?概括起来,就是两个没变、六个变了:

两个没变,一是要解决的核心问题没变,二是解决问题的逻辑没变。

要解决的核心问题没变:无论是两化融合、智能制造,还是工业互联网平台,都在考虑如何提高制造业产品质量、生产效率、服务水平、降低成本,这些问题是十年前、二十年前、三十年前就存在的老问题。制造企业面临这些问题可以转化为如何提高资源配置效率问题,制造业竞争的本质是资源配置效率的竞争,两化融合、智能制造、工业互联网平台的出发点和落脚点都是考虑如何优化制造资源的配置效率。

解决问题的逻辑没变:无论是两化融合、智能制造,还是工业互联网平台,都在考虑如何通过“数据+模型”优化资源配置效率,提供更为优质的服务。就是如何采集更多的数据,实现物理世界隐性数据的显性化,实现数据的及时性、完整性、准确性,并通过各种模型软件去分析处理,实现数据—信息—知识—决策的迭代,最终要把正确的数据、以正确的方式、在正确的时间传递给正确的人和机器,以优化制造资源配置效率。