"

✅dota2游戏竞猜✅( lbwlbw.com )dota2游戏竞猜,品牌游戏公司,顶级原生态APP,多款游戏集于一体,信誉有保障,7*24小时优质服务,欢迎您!

"
當前位置:忽米設備網 > 工業快訊 > 正文

朱敏:工業互聯網平臺白皮書解讀

發布日期:09-04 11:07 分類:工業快訊 閱讀次數:235

摘要  1月17日,工業因特網平臺宣傳代表團的活動繼續進行。中國信息與通信研究所信息化與工業化集成研究所副所長朱敏在工業互聯網平臺上發表了白皮書。在工業和信息技術部信息和軟件司的大力支持下,由中國信息通信 ...

  1月17日,工業因特網平臺宣傳代表團的活動繼續進行。中國信息與通信研究所信息化與工業化集成研究所副所長朱敏在工業互聯網平臺上發表了白皮書。在工業和信息技術部信息和軟件司的大力支持下,由中國信息通信學會、工業互聯網產業聯盟和智能研究所贊助的“工業互聯網平臺宣傳小組”組織了在線和離線宣傳活動。邀請國內知名專家、學者和企業家開展產業互聯網平臺白皮書相關概念和技術開發系統的推廣活動。該運動有97個微信社區參與同步圖形和文字的現場廣播,覆蓋了大約22000名專業人員。

  主講專家:朱敏,中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所副所長、《工業互聯網平臺白皮書》主要撰寫者

  主持人:胡虎,《三體智能革命》主編、媒體專家

  主持人開場白

  大家好。此次宣講活動,是為了貫徹落實國務院《關于深化“互聯網 先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》,宣貫《工業互聯網平臺白皮書》,在工信部信軟司大力支持下,由中國信息通信研究院、工業互聯網產業聯盟、走向智能研究院主辦的。

  上期說到,“工業互聯大潮起,實體經濟春天來”。這回單表,“工業互聯百業興,平臺創新點雄兵?!比ツ?1月,有關單位正式發布了《工業互聯網平臺白皮書》?!栋灼穼τ诠I互聯網平臺的來龍去脈、概念架構、關鍵要素、場景案例等等作了極富說服力的描述。由于概念新、理念新、技術新、案例新,工業界、IT通信界、企業界人士在積極擁抱“工業互聯網平臺”新生事物的同時,迫切希望聽到更加深入、詳細的解讀。

  宣講活動得到我國工業、IT等領域若干重要的行業協會、管理部門、產業聯盟、研究機構、知名企業大力支持。

  作為宣講活動主持人,對剛剛提到的機構、社群表示衷心的感謝。今晚,我們榮幸地請到一位重量級嘉賓——中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所副所長、《工業互聯網平臺白皮書》主要執筆者朱敏,她是信通院兩化融合研究領域主席,專注于智能制造、工業互聯網和CPS的戰略與規劃、技術與產業分析、成熟度評估和應用解決方案研究,對兩化融合管理體系、智能裝備、工業軟件、工業網絡、工業大數據研究亦有積累。她演講的題目是《工業互聯網平臺白皮書宣講》,接下來,有請朱所長先給大家打個招呼,然后進入宣講時間。

  以下為朱敏副所長宣講原文:

  當前,制造業成為全球經濟發展的焦點,傳統產業轉型升級需求迫切。同時,新一代信息技術飛速發展,積極向制造業滲透,驅動產業變革。制造業轉型升級的迫切需求與信息技術向制造領域加速滲透的趨勢相互交織融合,催生了工業互聯網平臺。

  一方面,制造業轉型升級需要新的平臺化使能工具。一是工業數據的爆發式增長需要新的數據管理工具,實現海量數據低成本、高可靠的存儲和管理。二是企業智能化決策需要新的應用創新載體,滿足智能化應用的爆發式增長。三是新型制造模式需要新的業務交互手段,實現不同主體、不同系統間數據和應用的高效集成。

  另一方面,信息技術發展推動平臺化使能工具走向成熟。一是云計算技術成熟,可以幫助制造企業低成本建設IT基礎設施,形成單行可擴展的存儲計算能力,實現簡單靈活的軟件開發與部署,進而幫助制造業降低成本;二是大數據和物聯網技術成熟,可以為制造企業有效連接設備和產線,收集生產現場成千上萬種不同類型的數據,完成不同來源不同結構工業數據的采集與集成,高效處理分析,實現價值挖掘,進而幫助制造企業提升價值。

  平臺發展經歷了云平臺、大數據平臺、物聯網平臺和工業互聯網平臺四個階段。第一階段形成了以亞馬遜AWS、微軟Azure為代表的云計算平臺;第二階段形成了以SAPHANA和TeradataAster為代表的大數據平臺;第三階段形成了以亞馬遜AWSIoT、微軟AzureIoT、IBMWatsonIoT為代表的物聯網平臺;第四階段,以GEPredix、西門子MindSphere為代表的工業互聯網平臺快速發展,呈現爆發式增長態勢。根據咨詢機構IoTAnalytics的統計,全球工業互聯網平臺數量超過150個,預計2021年工業互聯網平臺市場規模將達到16.44億美元。

  工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求,構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系,支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的載體。

  從本質上看,工業互聯網平臺是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術,實現海量異構數據匯聚與建模分析、工業經驗知識軟件化與模塊化、工業創新應用開發與運行,從而支撐生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置和產業生態培育。

  從能力要求上看,工業互聯網平臺具備泛在連接、云化服務、知識積累、應用創新四大特征。一是需要實現不同來源不同結構數據的廣泛集成,二是需要基于云架構構建海量工業數據處理的環境,三是需要基于工業機理和數據科學實現海量數據的深度分析,并實現工業知識的沉淀和復用,四是能夠提供開發工具及環境,實現工業APP的開發、測試和部署。

  整個工業互聯網平臺呈現出清晰的層級架構,涵蓋邊緣層、IaaS層、平臺層(也叫工業PaaS層)、應用層(也叫工業SaaS層)以及貫穿上述各層級的安全防護。其中,邊緣層、平臺層、應用層是工業互聯網平臺的三大核心層級。

  首先,邊緣層是基礎。在平臺的邊緣層,對海量設備進行連接和管理,并利用協議轉換實現海量工業數據的互聯互通和互操作;同時,通過運用邊緣計算技術,實現錯誤數據剔除、數據緩存等預處理以及邊緣實時分析,降低網絡傳輸負載和云端計算壓力。

  其次,平臺層是核心。在通用PaaS架構上進行二次開發,實現工業PaaS層的構建,為工業用戶提供海量工業數據的管理和分析服務,并能夠積累沉淀不同行業、不同領域內技術、知識、經驗等資源,實現封裝、固化和復用,在開放的開發環境中以工業微服務的形式提供給開發者,用于快速構建定制化工業APP,打造完整、開放的工業操作系統。

  最后,應用層是關鍵。通過自主研發或者是引入第三方開發者的方式,平臺以云化軟件或工業APP形式為用戶提供設計、生產、管理、服務等一系列創新性應用服務,實現價值的挖掘和提升。

  工業互聯網平臺涉及四個方面的七類關鍵技術。一是為平臺提供底層連接、云基礎設施和運行環境的基礎支撐技術,包括數據集成和邊緣處理、IaaS和平臺使能三類具體技術。二是支撐平臺進行海量工業數據管理和分析的數據挖掘技術,包括數據管理、工業數據建模和分析兩類具體技術。三是為平臺提供工業微服務、開發工具和開發環境,驅動平臺進行應用創新的應用開發和微服務技術。四是能夠保障平臺穩定運行,實現工業系統安全的安全保障技術。

  平臺架構,PaaS以其開放靈活特性成為主流選擇。一是基于通用開源PaaS架構二次開發構建平臺,例如GEPredix、西門子MindSphere、航天云網INDICS等均基于CloudFoudry進行平臺建設。

  二是以API為代表的新型集成技術為系統集成和平臺能力開放提供有效支撐,例如Ayla、IntelIoT等平臺基于API協議對設備、應用和系統進行全面集成,GEPredix基于API協議對外提供資產管理、數據驗證、數據分析服務。三是利用容器技術支撐平臺和應用靈活部署,例如PTCThingWorx平臺能夠基于容器方式支持在不同IaaS上的部署,GEPredix平臺中訓練形成的智能模型能夠基于容器直接部署在PredixMachine上。

  應用創新,工業機理與數據科學走向融合。當前,工業數據分析呈現兩類路徑:一是從工業機理出發,進行建模分析,例如GE憑借其航空發動機領域的專業知識和經驗來提供飛行數據分析服務;二是從數據角度出發,通過關聯性分析,找到規律,例如阿里云的大數據技術幫助協鑫光伏進行質量數據關聯分析,實現了良品率的提升。

  上述兩種路徑的融合能夠取得更加明顯的效果,是未來工業數據分析的趨勢,例如東方國信將熱力學模型與數據分析融合,構建數字孿生高爐以提升運行效率,延長運行壽命。通過各種分析模型在平臺上的沉淀,平臺將匯聚起大量的工業知識,實現知識傳承、迭代與復用,例如索為在航空、電子等行業構建了上百個工業知識庫。

  功能下沉,邊緣與云端協同成為平臺重要發展方向。一是強化協議轉換能力,例如GEPredixMachine利用OPCUA技術實現不同工業網絡協議的轉換。二是強化邊緣計算能力,例如SAPLeonardo利用邊緣網關剔除冗余數據,AzureIoT在邊緣側運行分析算法,實現實時反饋控制。三是強化邊緣與云端協同能力,例如ThingWorx平臺將云端模型導入邊緣設備進行實時分析,并根據反饋數據進一步優化云端模型,實現雙向迭代。

  開發框架,微服務等新型架構大幅降低開發難度與創新成本。工業互聯網平臺通過應用新型軟件開發架構提升工業應用開發效率,降低開發門檻。一方面GEPredix等平臺集成微服務架構,支持多種開發工具和編程語言,通過將工業知識進行模塊化封裝和復用,加快應用部署速度。另一方面ThingWorx等平臺支持圖形拖拽開發方式,將應用開發時間從幾個月縮短到幾周。

  工業互聯網平臺重構了工業軟件創新、部署和集成方式。在傳統IT開發模式中,企業按照業務流程開發獨立的軟件系統,功能和數據分散在不同的軟件中,難以協同與集成。在工業互聯網開發模式中,平臺解構傳統工業需求,將其拆分為更具體和細化的功能組件,構建微服務池。開發者根據特定用戶需求,調用和組合微服務組件,并固化為APP。APP之間基于平臺實現快速交互集成,形成按需定制,全面集成的新型開發方式。

  四類平臺企業、五大支撐主體、兩類應用主體共同構筑工業互聯網平臺產業體系。首先,數據采集與集成、網絡與邊緣計算、云計算、數據管理、數據分析五類專業技術型企業以“被集成”的方式為平臺構建提供技術支撐;其次,裝備與自動化、ICT、軟件、制造四大領域領先企業依托自身優勢,加快平臺布局;最后,垂直領域用戶和第三方開發者兩類應用主體基于平臺進行創新探索,為平臺不斷注入新的價值與活力。

  第一類路徑是裝備和自動化企業憑借工業設備與經驗積累打造工業互聯網平臺。這些企業具有大量生產設備與工業系統,以及多年沉淀形成的豐富的工業知識、經驗和模型。平臺化布局會推動底層設備數據的采集與集成以及工業知識的封裝與復用,以此為基礎形成創新型的服務模式。

  總體來看,目前呈現三種發展模式:一是打造工業PaaS平臺,提供開放服務,聚焦生態構建,例如GE推出的Predix平臺,基于PaaS和微服務架構,著力打造應用開發者生態。二是通過構建工業PaaS平臺,驅動自身服務創新與能力提升,例如西門子借助MindSphere平臺,打通集成其裝備和自動化系統數據,通過數據建模分析,形成新的應用服務能力。三是將現有解決方案借助通用PaaS平臺進行云化部署,形成SaaS平臺,如ABB的Ability平臺基于微軟Azure云,將自身的解決方案進行云化遷移。

  第二類路徑是領先制造企業將數字化轉型成功經驗轉化為基于平臺的服務能力。包含兩類典型的發展模式:一是利用平臺對接企業與用戶,形成個性化定制服務能力,例如海爾COSMOPlat平臺打通需求、設計、生產等環節,實現個性化定制應用模式。二是借助平臺打通產業鏈各環節,進而優化資源配置,例如航天云網INDICS平臺匯聚產業資源,進而形成供需對接、資源共享等應用創新。

  第三類路徑是軟件企業圍繞業務升級需求,借助工業互聯網平臺實現能力拓展。這類企業通過構建平臺來獲取生產現場數據和遠程設備運行數據,進而將這些數據與軟件結合,提供更精準的決策支持以及更豐富的軟件功能。

  由于軟件企業類型不同,目前形成兩種典型發展模式:一是管理軟件企業,依托平臺實現從企業管理層到生產層的縱向數據集成,進而提升軟件的智能精準分析能力,典型案例如SAPHANA平臺。二是設計軟件企業借助平臺強化基于全生命周期的數據集成能力,形成基于數字孿生的創新應用,進而縮短研發周期,加快產品迭代升級,如PTCThingWorx平臺。

  第四類路徑是ICT企業發揮技術優勢,將已有平臺向制造領域延伸。這類企業在已有通用平臺基礎上,不斷豐富面向工業場景的應用服務能力,同時加強與制造企業合作,強化制造領域服務能力。

  該類路徑發展模式大體分為三種:一是面向工業場景,提供大數據分析能力,例如IBMWaston為ABBAbility提供大數據處理能力。二是面向工業場景,提供云計算能力,例如微軟Azure、亞馬遜AWS為GE、ABB等企業的平臺提供云計算基礎設施。三是面向工業場景,提供設備連接能力,例如華為OceanConnect平臺借助網關設備、軟件、管理系統,實現各類底層數據采集和集成。

  多種方式構建平臺能力。具體構建形式包括三類:一是以開源通用IT技術搭建平臺基礎架構成為主流。GE、IBM、西門子等采用開源PaaS架構構建使能框架,IBM、和利時、日立等采用Hadoop、Spark等開源數據工具支撐數據服務,GE、寄云等采用多種開源的開發工具快速構建平臺開發環境。

  二是平臺廠商將自身工業知識積累進行封裝,打造平臺核心競爭力。例如GE將其在航空發動機等領域積累的設備知識封裝為相關微服務,形成封閉的“黑盒”供開發者調用,成為平臺的核心資產。

  三是平臺企業普遍采用并購、合作方式獲取數據采集、平臺部署、數據分析等關鍵能力,豐富平臺功能。例如PTC先后并購Kepware和Axeda,強化ThingWorx平臺的數據采集能力;ABB與IBM合作,將人工智能系統Watson融入到平臺中,提升數據分析能力。

  當前,工業互聯網平臺在工業系統應用中呈現兩大特點:一是應用覆蓋范圍不斷擴大,從單一設備、單個場景的應用逐步向完整生產系統和管理流程過渡,最后將向產業資源協同組織的全局互聯演進。二是數據分析程度不斷加深,從以可視化為主的描述性分析,到基于規則的診斷性分析、基于挖掘建模的預測性分析和基于深度學習的指導性分析。

  可以看到,根據機理及數據的不同要求,平臺的應用逐漸呈現差異化發展路徑。其中設備、產品應用相對簡單,機理較為明確,已可實現較復雜的智能應用,正步入決策性分析階段;企業生產與運營管理系統復雜度較高,深度分析面臨一定挑戰,當前從局部改進向系統性提升邁進;產業資源的協同目前還沒有成熟的分析優化體系,主要依托平臺實現資源的匯聚和供需對接,當前從信息交互向資源優化配置演進。

  依托廣泛的連接和深入的分析能力,工業互聯網平臺匯聚了從設備到用戶、從設計到制造的海量企業內外部資源,提供了數據驅動的智能化應用誕生土壤。

  總體來看,當前工業互聯網平臺初步形成四大應用場景:一是聚焦在設備、產線、車間等工業現場,通過對實時生產數據的分析與反饋來對整個生產過程進行優化;二是向上延伸到企業運營層面,利用平臺來打通設計、管理、供應鏈等各環節數據,并基于大數據挖掘分析實現管理決策優化;三是在整個產業層面,將供需信息、制造資源、創新資源匯聚到平臺中,通過基于數據分析的重新組織,實現資源優化配置與協同;四是從產品全生命周期流程入手,在平臺中進行產品設計、生產、服務等數據的集成管理和優化應用。

  2017年11月,國務院發布《深化“互聯網 先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》,明確提出我國將從“供給側”和“需求側”兩端發力,在平臺培育、平臺試驗驗證、百萬工業企業上云和百萬工業APP培育四個方面重點開展工作,加快形成工業互聯網平臺應用體系。

  一是加快工業互聯網平臺培育。鼓勵骨干企業發揮核心作用,圍繞數據采集、平臺管理、建模分析以及平臺間互聯互通等關鍵技術能力,搭建10個左右跨行業、跨領域平臺,建成一批能夠支撐企業數字化、網絡化、智能化轉型的企業級平臺。

  二是開展工業互聯網平臺試驗驗證。支持產業聯盟、企業與科研機構合作共建測試驗證平臺,開展技術驗證與測試評估服務,規范平臺發展秩序,推動平臺功能不斷完善,加快平臺落地應用。

  三是推動百萬企業上云。鼓勵工業互聯網平臺在產業聚集區落地,推動地方政府通過財稅支持、政府購買服務等方式鼓勵中小企業業務系統向云端遷移,實現“建平臺”與“用平臺”雙向迭代、互促共進。

  四是培育百萬工業APP。支持軟件企業、工業企業、科研院所等開展合作,在重點行業領域逐步培育一百萬左右面向特定應用場景的工業APP,壯大工業互聯網平臺產業。

  最后,我們結合現有的平臺研究成果和相關工作體會,嘗試給出關于工業互聯網平臺發展的一些觀點,僅供大家交流討論:

  1.中國工業互聯網平臺總體還處于發展初期,各類平臺不斷涌現,平臺的業務能力需不斷加強,商業模式仍需探索。

  2.工業互聯網平臺構建可充分借助已有的IT技術,關鍵是如何結合工業應用場景找到適用技術,開展技術與業務融合的創新。

  3.工業互聯網平臺改變了工業軟件的創新方式,通過將服務能力、行業知識封裝為微服務供開發者調用,大幅降低工業應用創新門檻,豐富個性化應用,也促進了工業專有知識的迭代、復用和傳承。

  4.工業應用是平臺價值的最終體現,要堅持“建平臺”和“用平臺”結合,以應用拉動平臺建設。

  5.生態打造是平臺發展關鍵。平臺企業可以通過自主創新、行業合作伙伴創新和打造開發者社區創新業務,構建應用生態。

  6.工業互聯網平臺將是安全威脅的“高發領域”,需要高度關注。


朱敏:工業互聯網平臺白皮書解讀

文章系作者授權發布原創作品,僅代表作者個人觀點,不代表忽米網立場,轉載請注明來源。

微信關注忽米網

為您提供最新、最全面的工業互聯網資訊。

實時更新全國各地更新最快的工業設備信息。

文章評論(0)