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        概述:中國的工業互聯網平臺發展

        發布時間:2019-02-18 來源:中國工業和信息化 類型:自動化要聞 人瀏覽
        關鍵字:

        工業互聯網 實時感知 數據收集

        導  讀:

        工業互聯網的實質是人、機、物互聯,是依靠對制造業不同環節植入不同傳感器,進而不斷進行實時感知和數據收集,然后借助于數據陸續對工業環節進行準確化、有效地控制,最終實現效率提高的目的。

          
          “工業互聯網”由GE(美國通用電氣公司)研發部門在2012年提出,GE前CEO伊梅爾特堅信它是工業的未來。然而,誰又能說1968年Dick Morley的一場宿醉不是扇動現代工業互聯網革命的蝴蝶翅膀?就是50年前宿醉的那一天,他起草了《備忘錄》,直接導致了PLC(可編程邏輯控制器)的發明。此后,M2M(機器間通信)、以太網標準化、萬維網(WWW)、用于PLC的TCP/IP協議發展起來,到凱文·阿什頓提出物聯網概念,以太網在工業環境中已經無所不在了。而伴隨著IT標準進入工業自動化領域,工業互聯網的未來漸露雛形。


        工業互聯網,實時感知,數據收集


          工業互聯網的實質是人、機、物互聯,是依靠對制造業不同環節植入不同傳感器,進而不斷進行實時感知和數據收集,然后借助于數據陸續對工業環節進行準確化、有效地控制,最終實現效率提高的目的。時至今日,工業互聯網的基礎已經逐步落實,包括工業連接、高級分析、基于條件的監控、預測維護、機器學習和增強現實等,世界上許多國家和企業都在大力投資工業互聯網。毫無疑問,在改革開放、全球一體化的大環境中,中國的工業生產環境也發生了巨大變化,工業互聯網平臺發展迅猛,前景可期。

          工業互聯網云平臺類型

          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的載體。目前我國市場上有以下幾類工業云平臺:

          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云平臺打通需求、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上下游,進而優化資源配置,例如航天云網INDICS和樹根互聯等平臺,通過匯聚需求與供給雙方而實現供需對接、資源共享的功能。

          三是管理軟件企業,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SAP HANA平臺。

          四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,如索為系統的SYSWARE平臺。

          工業互聯網平臺產業演進

          與工業互聯網相比,工業物聯網平臺重點在硬件網絡,即物與物之間的互聯。物聯網與組織平臺、信息管理以及軟件應用等相結合,成為工業互聯網平臺的重要組成部分。工業互聯網平臺發展經歷了以下幾個時期:

          工業互聯網萌芽期(2010年以前):2009年,阿里公司率先開展云平臺的研究,并逐步與制造、交通、能源等眾多領域的領軍企業合作,成為一些工業企業搭建云平臺的重要推手。

          發展初期(2010年—2014年):2010年,騰訊開放平臺接入首批應用,騰訊云正式對外提供云服務。2011年,華為公司依托其資本和云計算研發實力,發布華為云平臺,面向互聯網增值服務運營商、大中小型企業、政府、科研院所等廣大企事業用戶提供包括云主機、云托管、云存儲等基礎云服務、超算、內容分發與加速、視頻托管與發布、企業IT、應用托管等服務和解決方案。

          快速發展期(2015年—至今):2015年以后,國內企業積極開展布局,航天云網、三一重工、海爾、富士康等企業依托自身制造能力和規模優勢,推出工業平臺服務,并逐步實現由企業內應用向企業外服務的拓展;和利時、用友、沈陽機床、徐工集團等企業則基于自身在自動化系統、工業軟件與制造裝備領域的積累,進一步向平臺延伸,嘗試構建新時期的工業智能化解決方案。當然,客觀地說,目前中國工業互聯網云平臺產業的發展仍處于初級階段。

          工業互聯網云平臺結構

          工業互聯網包括工業軟件、工業通信、工業云平臺、工業互聯網基礎設施、工業安全等,這里工業云平臺主要包括數據采集層、IaaS層、PaaS層、SaaS層,其中:


        工業互聯網,實時感知,數據收集


          數據采集層包括協議解析、數據集成、邊緣數據處理等。數據采集層是基礎,負責精準、實時、高效地數據采集??紤]數據的安全性與協議的復雜性,要構建一個精準、實時、高效的數據采集體系,把數據采集上來,通過協議轉換和邊緣計算,一部分在邊緣側進行處理并直接返回到機器設備,一部分傳到云端進行綜合利用分析,進一步優化形成決策。

          IaaS層是支撐,對所有計算基礎設施的利用,包括處理CPU、內存、存儲、網絡和其它基本的計算資源,用戶能夠部署和運行任意軟件,包括操作系統和應用程序。IaaS服務提供商為企業提供硬件設施的基礎服務。云端的服務器與存儲設備集中在IaaS服務提供商的大型機房內統一管理,節約了企業服務器的占地資源與維護成本。

          PaaS層是核心,構建一個擴展的操作系統,為應用軟件開發提供一個基礎平臺。系統軟件開發測試需要在本地配置開發環境和服務器等設備,而PaaS平臺提供了軟件開發的基礎架構,軟件開發者可以在這個基礎架構