工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新工業(yè)革命的關(guān)鍵支撐和智能制造的重要基石，已經(jīng)成為國家戰略。構建企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統，核心是平臺，如同一個(gè)智能體的心臟，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是系統建設的核心，用于匯聚數據、處理數據、準備數據，并驅動(dòng)數據向工廠(chǎng)各處輸送活力。而在平臺建設中，邊緣計算技術(shù)應用以及邊緣與云端功能的分擔是一個(gè)重要的話(huà)題。

1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是智能制造的突破口

2015年5月，國務(wù)院發(fā)布了《中國制造2025》，圍繞先進(jìn)制造和高端裝備制造，前瞻部署重點(diǎn)突破的戰略領(lǐng)域，描繪了未來(lái)三十年建設制造強國的宏偉藍圖和梯次推進(jìn)的路線(xiàn)圖，是一份總的行動(dòng)綱領(lǐng)文件;2015年7月，國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導意見(jiàn)，提出了“充分發(fā)揮中國互聯(lián)網(wǎng)的規模優(yōu)勢和應用優(yōu)勢，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)由消費領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域拓展，加速提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，增強各行業(yè)創(chuàng )新能力，構筑經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展新優(yōu)勢和新動(dòng)能”;2016年5月，國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導意見(jiàn)》，指出：制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體，是實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的主戰場(chǎng);2017年11月，國務(wù)院《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見(jiàn)》正式發(fā)布，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，日益成為新工業(yè)革命的關(guān)鍵支撐和深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”的重要基石”，明確提出“構建網(wǎng)絡(luò )、平臺、安全三大功能體系，增強工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)供給能力?！辈⒚鞔_了與《中國制造2025》三步走相適應的一系列發(fā)展目標，至此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)上升為智能制造國家戰略。

2018年年初，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高峰論壇在北京舉行。時(shí)任國務(wù)院副總理、國家制造強國領(lǐng)導小組組長(cháng)馬凱出席會(huì )議并發(fā)表了重要講話(huà)，指出：“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新工業(yè)革命的關(guān)鍵支撐和智能制造的重要基石。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)實(shí)現人、機、物的全面互聯(lián)，促進(jìn)制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置。推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng )新模式、生產(chǎn)方式、組織形式、商業(yè)范式的深刻變革，和全球工業(yè)生態(tài)體系的重構迭代和全面升級?！?/p>

今年兩會(huì )報告，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)被寫(xiě)入了總理的政府工作報告，明確指出：“實(shí)施重大短板裝備專(zhuān)項工程，發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，創(chuàng )建‘中國制造2025’示范區?！?/p>

2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)復雜的智能體

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念首先由GE提出。在《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——打破智慧與機器的邊界》中，GE以航空發(fā)動(dòng)機全生命周期管理為例，闡述了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內涵，明確了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設中的三個(gè)關(guān)鍵要素，即：智能機器、高級分析和工作中的人?？梢哉J為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是數據流、硬件、軟件和智能的交互。

為了搶占工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的制高點(diǎn)，跨國企業(yè)巨頭進(jìn)行了大量的投入，不僅在技術(shù)概念的研究、商業(yè)模式的設計上占據了話(huà)語(yǔ)權，同時(shí)利用先發(fā)優(yōu)勢，打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，最具代表性的是：GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)操作系統Predix，Siemens基于云的開(kāi)放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統MindSphere。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統是一個(gè)復雜的智能系統，它是OT(Operation Technology)和IT(InformationTechnology)深度融合的產(chǎn)物，“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)整體，當前時(shí)髦的信息技術(shù)，都在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統大框架之下?！眹倚畔⒒瘜?zhuān)家咨詢(xún)委員會(huì )常務(wù)副主任周宏仁說(shuō)到。

企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統涉及到下列產(chǎn)品制造和企業(yè)運營(yíng)要素：

(1)裝備是工廠(chǎng)運轉的基本單元，感知環(huán)境、生成數據、執行指令、精準控制;

(2)互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò )，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、透明的傳遞數據、輸送信息;

(3)用于匯聚數據、處理數據、準備數據的平臺，并驅動(dòng)數據向工廠(chǎng)各處輸送活力;

(4)工業(yè)APPs遍布工廠(chǎng)自下而上的每一個(gè)角落，表達控制邏輯、傳遞決策指令;

(5)模型描述是控制和決策的基礎，支撐決策中樞，人工智能技術(shù)應用取決于模型。

企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統是一個(gè)由模型、軟件、平臺、網(wǎng)絡(luò )和工業(yè)裝備組成的復雜的完整的智能系統，而其中數據就像智能體的“血液”一樣，貫通肢體到中樞，是智能體產(chǎn)生活力的源泉。

3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設要以數據為中心

3.1 現存系統架構中數據的流動(dòng)方式

通常，制造企業(yè)都擁有多個(gè)、不同時(shí)期投入、不同IT公司提供的獨立開(kāi)發(fā)的軟件系統，這些軟件都有自己獨特的理念、青睞的供方以及專(zhuān)門(mén)的系統。由于系統的建設是一個(gè)較長(cháng)的時(shí)間過(guò)程，除了技術(shù)發(fā)展的限制外，為了不影響在線(xiàn)系統運營(yíng)，最簡(jiǎn)單的辦法是：在多個(gè)低層級系統之上(或多個(gè)系統之外)構筑一個(gè)新系統，將所有低層級系統的數據按照既定的需求處理后上傳，以實(shí)現數據共享并開(kāi)發(fā)跨系統的應用功能，由此造就了系統層次不斷增多，架構復雜(如圖2所示)。

大量的經(jīng)驗數據表明：信息系統的開(kāi)發(fā)建設時(shí)，需要大量的時(shí)間精力(30%-40%)來(lái)處理數據交互的問(wèn)題，包括：通訊規約、電文格式等;為了保持設備日常正常運轉，企業(yè)需要花費大量時(shí)間和精力去處理、傳達和交換信息，非常低效。

· 數據逐級上傳，以滿(mǎn)足上層管理和決策特定目標需求;

· 數據樣本是根據既定目標進(jìn)行選擇并處理后進(jìn)行傳輸的;

· 大量原始數據的微觀(guān)屬性?xún)r(jià)值被過(guò)濾而不復存在;

· 同級或周邊系統無(wú)法直接分享數據，需要經(jīng)過(guò)上位系統周轉;

· 數據樣本多用于已經(jīng)在設計之初就明確的單一目的，數據價(jià)值未充分發(fā)揮;

· 上位系統基于數據的決策以非實(shí)時(shí)的方式逐級下達并執行。

通過(guò)對系統架構和功能的重構，一個(gè)重要的外在特征是系統更加扁平化。

3.2 數據服務(wù)業(yè)務(wù)重要性日益凸顯

在過(guò)去若干年信息系統建設中，由于受到技術(shù)、管理、認識等多種因素的限制，往往不會(huì )刻意去區分兩類(lèi)業(yè)務(wù)，在已經(jīng)建設的系統中，除了流程型業(yè)務(wù)的設計之外，也有大量的數據應用的業(yè)務(wù)，彼此緊密地交織在一起，這種方式可以保障在有限數據樣本情況下，滿(mǎn)足特定的計算需求;其不足在于數據樣本選擇是事先確定的而且是固化在程序中，無(wú)法靈活方便地進(jìn)行調整。

這兩類(lèi)系統的數據源是同源的，但對數據處理所擅長(cháng)的領(lǐng)域又不同，流程交易類(lèi)服務(wù)主要是實(shí)時(shí)處理數據，數據服務(wù)的系統則是對量大、面廣的數據做批處理，兩者相輔相成、交織并存。但必須看到，支撐兩類(lèi)業(yè)務(wù)運行的技術(shù)和平臺配置要求有很大的不同，源自對數據樣本獲取和使用的原則和方法不同，同時(shí)，在實(shí)踐中，還要考慮既要減少對現有業(yè)務(wù)系統的干擾，又要增強數據的業(yè)務(wù)應用。

隨著(zhù)大數據的概念日益被接受，技術(shù)日臻成熟，使得打造一個(gè)專(zhuān)門(mén)從事數據業(yè)務(wù)的平臺環(huán)境具有了技術(shù)的基礎，同時(shí)也使得在一個(gè)專(zhuān)門(mén)的大數據平臺上更多的運用數據成為可能，所以，將重要的、業(yè)已存在的數據服務(wù)型任務(wù)剝離到數據平臺上運行不僅可能，而且必要;特別是在企業(yè)大數據平臺上，可以方便地獲取數據、靈活地使用算法工具、甚至“天馬行空”式的在數據中耕耘，有助于企業(yè)知識的積累，有可能通過(guò)大量、多源時(shí)空數據發(fā)現更多的價(jià)值。

4 平臺是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統中，平臺是“心臟”，是企業(yè)運行數據的中心匯聚點(diǎn)，匯聚數據、處理數據、準備數據，并將數據信息輸送到工廠(chǎng)各處，產(chǎn)生活力。必須構建一個(gè)能使所有系統實(shí)現互聯(lián)互通的平臺。在此平臺上，信息的傳遞不再是上下節點(diǎn)的傳遞關(guān)系，而是全流程的信息打通，所有信息流和任務(wù)流都通過(guò)這個(gè)中間平臺交互，讓信息傳遞平臺化。平臺上任何一個(gè)工作節點(diǎn)都是對等的，從而實(shí)現技術(shù)架構上的去中心化和系統扁平化，每個(gè)系統或設備可以被視作可提供不同復雜程度的服務(wù)，實(shí)現服務(wù)化。

4.1 基于工業(yè)互聯(lián)的企業(yè)數據系統架構

參照美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIA)提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(圖2)，將系統分為三個(gè)層級，分別為：邊緣級、平臺級、企業(yè)級。

這個(gè)參考架構明確定義了各層級的功能、技術(shù)特征，同時(shí)較好地闡述了此架構與業(yè)務(wù)系統(業(yè)務(wù)域)之間的對應關(guān)系。

4.2 企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構成

當我們討論制造裝備時(shí)，有兩個(gè)不同的考慮視角，從智能制造而言，關(guān)注裝備智能化問(wèn)題;從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的角度，則將裝備視為產(chǎn)生數據的邊緣裝置，討論裝備對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響。

企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設中首先要解決的一個(gè)最重要問(wèn)題是：數據采集和接入，這是與社會(huì )互聯(lián)網(wǎng)的最大區別所在，也是GE、Siemens等不將自身的平臺簡(jiǎn)單定義為一個(gè)云端平臺的重要原因。

(1)現場(chǎng)多源異構數據的實(shí)時(shí)接入與可靠傳輸企業(yè)大數據與傳統數據倉庫的區別主要不在于數據量大，而在于數據多源。建設企業(yè)數據系統，在數據采集上要關(guān)注數據全樣本的收集，其特征體現在數據的多源、多維度、多結構、多尺度。

根據對鋼鐵制造現場(chǎng)實(shí)際系統現狀分析，工業(yè)現場(chǎng)數據歸類(lèi)如圖3所示。

· 大量的多源、多時(shí)空尺度、多采樣周期時(shí)序數據構成了現場(chǎng)工業(yè)數據的主體;

· 眾多非結構化數據，如：工業(yè)電視、特殊儀表等;

· 未來(lái)，會(huì )有大量的來(lái)自移動(dòng)終端的結構化和非結構化的數據接入系統，數據傳輸的協(xié)議規范也各不相同，包括：232、485、104、OPC協(xié)議，TCP/IP協(xié)議，數據庫DB-LINK等。

(2)邊緣計算資源的有效利用

為了對現場(chǎng)多源、異構數據歸一化處理，同時(shí)兼顧計算和網(wǎng)絡(luò )資源以及數據傳輸的有效性等，形成云端和邊緣計算資源的合理和優(yōu)化配置，既保留數據的原始屬性，又避免無(wú)謂的網(wǎng)絡(luò )與存儲和計算資源開(kāi)銷(xiāo)，需配置數據采集區域服務(wù)器資源。

(3)云端數據平臺架構

大數據平臺的核心是面向不同數據類(lèi)型的分布式存儲，以及在存儲之上搭建的分布式并行計算框架，通過(guò)內嵌豐富的算法包，實(shí)現對數據的計算和分析。對下，提供面向多元數據源的數據接入方式，使外部系統的數據能方便地接入大數據平臺;對上，提供面向復雜應用系統的多樣化展示方式，滿(mǎn)足更高的數據可視化需求。

大數據平臺服務(wù)按微服務(wù)架構設計，服務(wù)可分拆、可裁剪，可按模塊化方式進(jìn)行獨立部署，系統可伸縮性，使得業(yè)務(wù)系統可以根據需求選擇對應的服務(wù)進(jìn)行非全量部署，降低了對硬件資源的要求。對于部分非關(guān)鍵性應用，如果無(wú)需分布式存儲和處理的要求，甚至單服務(wù)器就可以實(shí)現系統的部署。

除了與數據存儲、檢索、展示等必備的功能之外，平臺還需要配備必要的數據分析軟件和工具，以便于用戶(hù)方便地用于數據的分析。

某些功能既可以在邊緣端實(shí)現，也可以在云端實(shí)現，取決于具體需求和資源配置情況。重要的是：系統要提供便捷的功能配置工具，使得云端與邊緣端功能分擔的配置可以靈活實(shí)現。

(4)云端與邊緣功能配置與協(xié)同

如前所述，平臺的功能是匯聚數據、處理數據、準備數據，并將數據信息輸送到工廠(chǎng)各處，產(chǎn)生活力。

有些功能可以配置在云端，也可以部署在邊緣，這主要視具體需求而定，需要在設計中提供一個(gè)便捷的技術(shù)手段，靈活地加以處理，所以，作為平臺的兩極，邊緣與云端同時(shí)存在，構成一個(gè)整體，按照具體需求進(jìn)行最優(yōu)的功能分擔設計和配置，將成為企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構建的一個(gè)非常重要的問(wèn)題(如圖5所示)。

區域服務(wù)器的首要任務(wù)是對上述所有數據進(jìn)行歸一化處理，使之按照預先定義的格式歸一化，并按照標準的TCP/IP網(wǎng)絡(luò )協(xié)議上傳大數據平臺。

另外，視不同場(chǎng)景和需求，區域服務(wù)器還可以承載更多的可以在數據上傳云端之前需要完成的許多必做的技術(shù)處理。至于具體在邊緣完成還是在云端進(jìn)行，一個(gè)重要的原則是：能夠在邊緣進(jìn)行的工作，不要配置在云端。

5 企業(yè)數據系統建設實(shí)踐

5.1 區域數據服務(wù)系統構成

數據采集采取區域匯聚原則

即某制造工序的所有數據均由本區域配置的數據服務(wù)器統一匯聚處理，從而可以在區域確保數據的時(shí)空一致性、確保數據基礎模型的一致性。

首先按照廠(chǎng)部配置，如果一個(gè)廠(chǎng)部范圍由于產(chǎn)線(xiàn)多、數據復雜等因素，單臺服務(wù)器無(wú)法滿(mǎn)足，可按照相同標準配置第二臺，數據接入可按照產(chǎn)線(xiàn)(工序)來(lái)劃分，原則是同一產(chǎn)線(xiàn)的相關(guān)數據接入同一臺服務(wù)器，以便數據模型的管理。

區域數據服務(wù)器的配置原則

盡可能采用相同的標準配置所有區域的數據服務(wù)器，包括硬件、軟件和功能，從而降低個(gè)性化開(kāi)發(fā)的成本，便于擴展和維護。

區域數據服務(wù)器軟件配置

數據采集采用寶信iCV軟件實(shí)現，iCV具備先進(jìn)可靠、具備眾多功能和對系統接口，能夠提供一體、可靈活配置、實(shí)施簡(jiǎn)便的開(kāi)發(fā)環(huán)境;

高速數據存儲使用實(shí)時(shí)數據庫iHyperDB實(shí)現，通過(guò)配置建立好連接方式及存儲參數后，所有選定的實(shí)時(shí)數據會(huì )自動(dòng)傳輸至實(shí)時(shí)數據庫中并作為原始數據存儲，關(guān)系型數據采用開(kāi)放式關(guān)系型數據庫如MYSQL等進(jìn)行數據存儲;

數據處理、匹配、管理采用iBatchCube軟件，可以將基礎自動(dòng)化原始數據根據業(yè)務(wù)規則形成與生產(chǎn)相關(guān)的批次數據。

配置ETL引擎，以便從關(guān)系數據庫表中抓取數據，如過(guò)程計算機等系統。

5.2 數據服務(wù)功能構成

利用區域數據服務(wù)器的邊緣計算能力和軟件工具，對匯聚于服務(wù)器節點(diǎn)的所有現場(chǎng)數據進(jìn)行分類(lèi)預處理(如圖6所示)。

數據匯聚

將區域內各種采集數據(包括：工業(yè)設備狀態(tài)的常規物理量數據、環(huán)境與工況情景數據、漫游在此區域無(wú)線(xiàn)覆蓋范圍接入的數據等)，均通過(guò)適當的接入方式匯聚到此服務(wù)器節點(diǎn)，接入方式可以是直接接入，或通過(guò)網(wǎng)關(guān)轉接等。

協(xié)議轉換

現場(chǎng)數據采集和傳輸的方式多種多樣，并通過(guò)不同的網(wǎng)絡(luò )協(xié)議接入，服務(wù)器必須具有接入各種接口協(xié)議的適配能力，并將不同數據格式、數據速率等轉換成統一的網(wǎng)絡(luò )協(xié)議，向上傳送。

減量解析

數據從各種不同的專(zhuān)業(yè)系統匯聚而來(lái)，其數據的類(lèi)型各不相同、數據的顆粒度也不盡相同、數據的原始結構也各有差異，所以要在數據傳送到大數據平臺前對數據進(jìn)行處理，如：采集的數據進(jìn)行噪音處理、異點(diǎn)剔除等;必要時(shí)，按照對數據質(zhì)量的不同標準，選擇適當的壓縮方法，對數據進(jìn)行壓縮處理，減低網(wǎng)絡(luò )資源需求。

數據緩存

具有足夠的存儲現場(chǎng)數據資源空間，以保證在與大數據平臺進(jìn)行數據交互不暢時(shí)，可以緩存數據能力，緩存時(shí)段可定義。

OPC服務(wù)

提供標準的OPC服務(wù)，在需要時(shí)，便于與其他同級服務(wù)器間進(jìn)行數據交互。

時(shí)序匹配(數據關(guān)聯(lián))

主要是通過(guò)建立數據之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確保數據的時(shí)空一致性。

· 時(shí)序關(guān)系：保證數據時(shí)間順序的正確關(guān)系，尤其是事件數據;

· 批次處理：根據業(yè)務(wù)規則，將原始數據形成與生產(chǎn)相關(guān)的批次數據，是后續數據應用的基礎;

· 動(dòng)態(tài)判定：可以基于本區域數據完成一些簡(jiǎn)單的異常判定、自動(dòng)向系統輸出日志或報警，該報警可作為標準業(yè)務(wù)流程的觸發(fā)源。

與時(shí)空一致性關(guān)聯(lián)相對應的是涉及業(yè)務(wù)內涵和邏輯的數據建模，經(jīng)處理的數據從不同的專(zhuān)業(yè)和業(yè)務(wù)核心概念來(lái)對數據進(jìn)行多維度的建模，依據數據后續的業(yè)務(wù)用途進(jìn)行關(guān)聯(lián)性整合，這類(lèi)建模工作一般會(huì )在云端基于全樣本數據進(jìn)行，如：設備狀態(tài)信息要對應到相應的材料歸并，生產(chǎn)實(shí)績(jì)信息要和產(chǎn)品信息相關(guān)聯(lián)等。

結構解析

對于某些非結構化數據，在需要時(shí)，可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的(初級的)結構化處理，以降低數據傳輸對網(wǎng)絡(luò )資源和云端存儲資源的需求。

數據傳送

寫(xiě)入大數據平臺有如下幾種方式：

· 通過(guò)實(shí)時(shí)數據庫配置方式，定周期地把tag點(diǎn)數據傳遞到大數據平臺，也可選擇壓縮后傳遞;

· 對于數據庫，可采用大數據平臺的ETL工具，定周期地把數據抽取到大數據平臺;

· 本地編程，寫(xiě)遠端的大數據OTS和PDS;

· 通過(guò)TCP/IP編程方式把數據傳遞到大數據平臺。

6 小結

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設已經(jīng)上升到國家戰略。企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將有效地賦能智慧制造。

企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統涉及到各種各樣的技術(shù)，但數據是一切設計的著(zhù)眼點(diǎn)，而平臺則構成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心。

對于工業(yè)系統，構建平臺要兼顧云端和邊緣計算資源的有效利用，而邊緣計算環(huán)境的配置和功能設計，對于數據效率至關(guān)重要。

摘自《茶葉姑娘》