导读

工业互联网是互联网技术与实体经济融合的基础。在过去二十多年间，互联网技术经历了快速发展期，在消费领域极大地推动了商业的发展，甚至改变了人们的消费习惯。然而，这些技术进步在工业领域的应用还处于探索阶段，尚未像在消费领域那样发挥巨大作用。经过这几年的探索，工业领域对信息技术的需求已经非常迫切，再加上制造行业大形势的发展，智能制造已经迫在眉睫。

本文从工业互联网的概念角度来看互联网技术如何赋能工业生产，介绍了工业互联网的一些典型赋能方式，并重点解释用工业互联网操作系统来重构企业信息系统的思路和做法。最后简单介绍指令集iSysCore工业智能操作系统作为工业互联网操作系统的一个典型案例。

 

 

 

从工业发展来看工业互联网

 

 

2011年德国率先提出工业4.0，这是相对于前几次工业革命来提的：工业1.0是水力和蒸汽推动工业机械化的革命，工业2.0是通过电力实现工业流水线的革命，工业3.0是通过信息化来实现工业自动化的革命，工业4.0则是指利用物联网和大数据技术，来实现工业智能化。图1反映了这四次工业革命的关键特征。

 

 

图1 四次工业革命

 

至于工业4.0是否能成为真正意义上的工业革命，目前尚没有定论。前三次工业革命都是在往大批量、规模化生产的方向上引导，而当前的生产需求已经不完全是规模化生产了，甚至在规模化发展的前提下存在产能过剩的局面，市场演变为对高品质、个性化定制的需求。在这样的形势下，精细化和智能化将是工业生产的主要目标。

除了制造工艺的不断改进，互联网技术是工业4.0最关键的武器，利用新兴的云计算、大数据、物联网等技术，使生产企业在信息化基础上，拓展到更大范围的数字空间，从而更加合理高效地安排生产任务、管理生产设备，以适应小批量多品种的定制化生产需求。进一步结合消费领域的数据，可以真正做到按需生产，降低库存和物流成本。

因此，企业的信息化一方面要深入到更加精细的生产环节，能够调控生产过程中的细节需求，另一方面，信息化要延伸到企业外部，包括生产合作伙伴、上下游供应商、物流服务商，等等。这样才能在更大范围进行资源优化，对生产进行预测和管控。

 

工业互联网正是实现这种信息化扩展的核心。工业互联网并非独立的工业网络，而是将互联网延伸到工业领域，连接生产过程中的各个要素：底层是生产设备，上层是生产企业的各种应用（包括产品设计、物料管理、订单管理等等），中间的数据和任务流保证生产过程高效、有序地进行。互联网技术在消费领域中取得的很多成果，都可以在工业互联网的场景中再次得到应用，譬如，物联网技术应用于工业场景可以采集到精准的生产数据、将人工智能算法应用于工业数据可以自动识别不良产品或者优化任务安排等。随着企业信息化的深入，工业互联网有机会发挥关键作用，推动工业智能化进程。

 

 

工业互联网的模式探索

 

 

与传统的企业信息化相比，有两方面的重要技术进步在工业领域预期可以发挥重要的作用：

 

 

一、物联网技术

 

物联网技术发展了十多年，已经积累了大量的传感技术，包括射频识别、红外感应、定位、激光扫描等等，以及各种连接技术，可以将传感设备与互联网便捷地连接起来。

这些技术一方面可以用于监测生产过程、材料消耗，采集实时数据，进行更友好的人机交互，监控生产设备的操作使用情况，诊断设备故障等；另一方面，从工业安全生产和环保检测角度，传感器也可以发挥重要作用。利用传感器可以感知环境中的危险因素、监控污染源及污染治理的效果等。

 

 

二、大数据技术

 

与大数据相关的基础技术包括数据存储、数据传输、数据检索与数据展示等，可以根据数据量的不同规模进行合理地部署；与大数据相关的各种算法也取得了长足的发展，尤其是人工智能算法的进步已经使机器在很多场合下超过了人类的工作效率与精度。

伴随大数据发展的核心助力是云计算技术的进步。经过十多年的发展，国内的云计算厂商立足于市场，技术趋向成熟，已经能够满足各种规模的企业对于算力的需求。在云计算的应用方面，可以充分满足政府和企业对于信息化基础设施的需求，打破了国内政府和大型企业的信息化由国外技术公司垄断的局面。

 

 

 图2 物联网、大数据、云计算与互联网

 

随着工业信息化的推进，工业领域对于先进的计算技术有了强烈的需求，其中物联网和大数据在工业领域有广泛的用武之地。事实上，最近几年，当这些技术在消费领域大放光彩的同时，在工业领域也有各种应用。比较典型的是，一些大型制造企业或者互联网公司搭建了各种工业互联网平台，将互联网技术延伸到工业领域。以下是国内外市场上一些主要的工业平台：

 

GE Predix，这是GE公司的智能机器设备服务与运营平台，本质上是一个工业PaaS平台。因为它主要提供数据的服务，所以也可以说Predix是一个工业数据平台。Predix在设备连接的基础上，提供了开放的资产模型用于资产建模、各种数据工具用于捕获、处理和管理数据、各种分析工具用于改进设备运行和建立预测模型。Predix还推出了Predix Edge来提供边缘计算能力，可以在边缘侧进行数据收集、分析和事件响应。Predix提供了云和端结合的安全方案，包括数据隔离和端到端信任机制等。Predix采用微服务软件架构，致力于打造一个开放的应用生态。

（https://www.ge.com/cn/b2b/digital/predix）

 

MindSphere，这是西门子推出的基于云的物联网开放平台。MindSphere提供数据采集技术，支持西门子和第三方设备接入。MindSphere在连接设备的基础上，通过它的PaaS平台，以微服务的形式支持各种工业应用程序（MindApp）。MindSphere的云服务可以部署在Amazon的AWS、Microsoft的Azure以及Alibaba的公有云上，为各个地区的工业企业数字化转型提供技术平台。

（https://new.siemens.com/global/en/products/software/mindsphere.html）

 

根云，其官网信息显示，根云已经连接了56万台以上高价值设备。根云提供了一系列端侧产品来连接设备，以及计算平台用于存储和分析设备数据。根云采用微服务架构，为企业赋能生产过程。将企业的专业经验用微服务的形式沉淀下来，赋能整个行业。（http://www.rootcloud.com/）

 

COSMOPlat，海尔的工业互联网平台。这是实现了从大规模生产转型为大规模定制生产的实践。海尔独创的互联工厂模式，打通了从需求到交付的全流程，包括交互、设计、采购、物流、服务、金融等多个模块。并且海尔也把COSMOPlat做成一个开放平台，将海尔在家电制造上的模式和经验复制到建陶、家居、农业、服装等行业。

（https://cosmoplat.com/）

 

航天云网，是中国航天科工集团旗下的工业互联网平台，其官网信息显示，航天云网已经连接了93万多设备。航天云网的INDICS云平台支持设备通过虚拟网关或者通过SMART IOT边缘智能网关接入，兼容多种工业标准通信协议，支持有线与无线通信方式。在接入设备的基础上，INDICS云平台可实现资产管理、能效分析、设备地图等功能，帮助客户降低成本，提高设备工作效率。INDICS是一个开放的云平台，允许开发云端应用，满足各行各业对于工业大数据应用的需求。

（http://www.casicloud.com/）

 

酷特智能，是青岛红领集团旗下定制制造的互联网平台，也是一个C2M（Customer to Manufactory）平台。消费者通过这一平台，可以自主选择产品的款式、工艺、原材料，在线支付后生成订单。平台再进一步将订单分解成生产任务，进入生产系统。从定制到生产，再到物流和售后服务，都由平台统一协调。整个流程由数据来驱动，包括在订单的生产过程中，平台通过读取制造设备的状态和参数进行智能调度。 

（http://www.kutesmart.com）

 

阿里云工业互联网平台，其核心在于设备连接和数据智能。设备或者直连阿里云平台，或者通过边缘计算环境连接到云平台。通过设备连接形成工业大数据以后，再基于工业智能算法和工业知识模型，对数据进行分析，提供有价值的反馈，以及支撑SaaS层行业应用。阿里云工业互联网平台为开发者提供了各种设备连接和数据分析工具，目前已经积累了一些应用案例，涉及光伏、橡胶、化工、电力等行业。

（https://linkindustry.aliyun.com/doc）

 

工业领域相对消费领域或商业领域要复杂很多，每一个细分领域都有深刻的行业特征，需要长期积累各种专业经验(know-how)才能形成竞争优势。在引入信息技术来赋能生产时，除了通用的流程管理以外，如何理解和传承这些专业经验是关键所在：要么用技术手段替代这些专业经验，回到问题的根本来寻找解决方案；要么用新的技术来强化这些专业经验，进一步提升企业竞争力。譬如，服装行业更加侧重于生产和流通的及时性；而对于一些产能过剩的行业，更迫切的是连接供应链上下游的信息系统。

 

工业互联网是信息技术发展和工业需求融合的必然产物，既有来自于工业体内部的实践，也有来自于互联网企业的平台赋能。中国政府在2017、2018年陆续颁布了相应的指导意见和行动计划，旨在推动和规范工业互联网的发展，真正实现智能制造。图3显示了几股核心的力量在推动着工业互联网前进。

 

 

 图3 推动工业互联网的核心力量

 

 

工业互联网操作系统

 

 

工业互联网的核心是利用信息技术来赋能工业制造。在制造过程中涉及到的信息技术是全方位的，不仅限于物联网和大数据技术。信息化仍然是智能化制造的基础，对于一家制造企业，信息化涉及到企业的多个方面，包括但不限于以下列表：

 

ERP(Enterprise Resource Planning, 企业资源计划)  ERP的核心思想是，将企业的资源，包括人、财、物，利用软件技术进行整合并统一管理。在企业中主要的管理分为几部分：生产控制（计划、制造）、物流管理（分销、采购库存）、财务管理（会计核算、财务）以及人力资源管理。ERP将各个模块的信息系统整合起来，形成一个整体，从而消除了模块之间的数据割裂和技术不兼容性；而对于这些模块的信息系统来说，既有独立性，又有关联性。一些大的软件公司在ERP市场占主导地位，国内厂商有用友和金蝶，海外厂商有SAP、Oracle、Infor和Microsoft等。随着软硬件技术的发展，ERP软件也在向云计算方向发展，采用虚拟化技术来提供数据存储和处理平台。

 

MES(Manufacturing Execution System，制造执行系统)  MES是指制造过程中使用的信息系统，它跟踪和记录下从原材料到成品之间的转换过程。MES可以帮助生产决策者了解当前的生产状况，减少企业内部没有附加值的活动，提高交付成品的能力。MES中的生产数据必须是实时的，以便具有指导意义。

不同类型的生产企业所需要的MES系统千差万别，与生产过程的融入也不尽相同。相对应地，市场上提供MES系统的厂商也大大小小非常多。

 

WMS(Warehouse Management System, 仓库管理系统)  WMS是指仓库管理的信息系统，侧重于对企业的“物”进行管理，包括收货、存货、货位管理、订单处理、分拣和配送等功能。仓库管理很适合用物联网相关技术来提升管理效率，降低对人力的需求（甚至采用机器人技术做到无人仓库）。

WMS是企业供应链中一个重要的环节，除了货物和仓库的管理功能，也会跟其他信息系统有联动，比如涉及到订单信息打通、跟质检部门的联动、库存计划等。

 

SCM(Supply Chain Management, 供应链管理)  SCM负责从供应商到最终客户之间的全流程管理，它管理企业的上下游供应链关系，涉及信息流、资金流和物流。供应链是企业商业模式的一个重要部分，也是企业生存的基础。SCM通常是ERP实施中的一部分，与其他信息系统通过技术接口进行联动。

对于分散的大型制造企业或者连锁企业，供应链管理既涉及内部不同部门或生产单元的调度，也涉及跟外部上下游企业的连接。在不同范围内进行供应链管理，其价值和效果也不尽相同。

 

CRM(Customer Relationship Management, 客户关系管理)  CRM管理一个企业的客户信息，并且在跟踪和维护客户信息的基础上，深入分析和建模，以便为客户提供定制化的合作方案，以及快速响应客户的需求。CRM不局限于在企业商务活动中获得的客户信息，也可以利用技术手段获取更广泛的信息（譬如社交媒体）；在企业内部，CRM也需要触达到各个与客户打交道的系统，包括呼叫中心、邮件、营销等。

 

PLM(Product Lifecycle Management, 产品生命周期管理)  PLM围绕着产品的全生命周期进行管理，从产品规划，到设计、生产、上市，在市场上经过试用，到成熟期，一直到产品生命周期结束，需要与各个部门、各个信息系统（包括SCM、ERP、MES等）联动起来。PLM的核心在于要充分使用这些系统中跟产品相关的数据。

PLM也涉及到各种软件工具，譬如专业设计软件或者产品仿真软件，它们可以提供PLM所需要的数据。另外，产品存在差异性，即使同一企业的产品也可能有很大差异，因此可定制性是实施PLM的一个挑战。

 

BPM(Business Process Management, 业务流程管理)  BPM是指企业的业务流程进行规范化管理和运营，其目标是优化业务流程，提升绩效。业务流程是一个企业成功的基础，反映了企业的战略、与合作伙伴的协同、员工的工作方式，甚至影响企业的产品和品牌。从信息系统角度，BPM能显著地提升企业的自动化程度。

在移动互联网时代，移动能力可以让BPM更加高效，使业务流程打破时间和空间的限制。

 

以上这些信息系统是一个现代制造企业运行的基础，有的决定了一个企业的运营和管理模式，有的决定了员工的工作方式，有的影响到企业的生产过程。这些信息系统相互有关联，甚至有包含关系，比如ERP可以涵盖企业的很多个信息系统。尽管大多数信息系统在设计时已经考虑到了这种关联性，从而提供一些开放的接口来跟其他系统进行通信，但同时也会造成实施上的困难，尤其当这些系统来自不同厂商时，实施过程中的协调难度会大大增加。

在制造企业的信息化过程中，还存在以下两个问题：

 

各个信息系统的数据不通。每个系统都有自己的数据库，都需要企业的一些基本信息，通过开放的接口来打通不同系统可以解决一部分功能性的互通需求，但根本性的数据不通并没有缓解。图4概括了前面列出的各个信息系统所涉及到的主要模块，其中有很多重复和交叉的模块，但它们在各个信息系统中又不完全相同，这导致了这些信息系统在实施上的困难。
   随着信息技术的发展，有一些技术手段可以缓解这一困难，其中最为主流的是ESB(Enterprise Service Bus, 企业服务总线)。如图4所示，ESB采用总线的形式来管理和简化企业信息系统的拓扑结构，相当于一种“粘合剂”。ESB提供了服务管理、消息传输、事件管理与响应等与业务逻辑无关的中间功能。通过ESB，各个信息系统之间的依赖可以从技术上进行解耦，从而缓解相互之间变化带来的影响。

 

 图4 通过ESB打通各个信息系统

 

数据的及时性和准确性。信息化程度较高的企业，运营和生产的决策极大地依赖于信息系统中的数据，因而数据的准确性变得非常重要。企业信息系统都强调信息流，那就要保证信息流的及时和通畅。
   一方面，要减少中间的手工环节，包括生产过程中的手工录入数据，以及管理环节的数据输入，这可以通过物联网技术和各种智能设备来替代手工采集数据的做法；另一方面，信息系统之间及时进行数据同步，利用变更通知或共享数据的方式来快速响应由数据变化而引起的流程处理。

 

以上分析的信息系统问题，正是工业互联网要发挥价值的方面。首先，大而全或大而不全的信息系统，在企业里实施需要很长的周期，影响面大，难度也大。若能分步实施或者迭代实施，可以化解“大”而带来的负担。移动互联网和云计算在消费领域中的很多技术和实践可以在企业场景中继续发扬，譬如虚拟化、微服务、容器、前端技术等，在企业信息系统中也大有用武之地。互联网公司率先推行的业务中台或数据中台模式，可以让企业信息系统做到轻量化地迭代发展。其次，物联网技术可以渗透到工业生产的各个方面，更加高效、实时地采集数据，用智能技术保证生产计划的正常进行，提高生产的自动化程度和可预测性。

 

工业互联网操作系统是实现这一技术赋能的重要基础设施。企业的信息化架构不再是N个独立的信息系统，而是一个操作系统加上N个工业应用，分别如图5(a)和(b)所示。

 

 

 图5 企业信息化架构

 

在这两种模式下，ESB只是提供了不同信息系统协同的底层技术基础，而工业互联网操作系统把企业信息系统公用的技术沉淀到统一的系统里，让各个应用变得很轻，从而便于迭代和实施。能称之为操作系统，必定可以被各种不同类型的企业所接受，这就要求工业互联网操作系统必须高度抽象，能适应各种类型企业的需求，也能满足企业各种信息系统的底层技术需求。这意味着，在图5(b)的架构中，工业互联网操作系统是企业信息系统经过抽象的公共技术底层基础，而上层的应用可以随着不同企业而有所不同。

 

据此，工业互联网操作系统必须秉承以下设计原则：

t 硬件接入层必须考虑到企业信息系统的硬件需求，包括数据中心的部署环境以及各种物联网设备的接入。良好的硬件接入设计，可以使操作系统具备广泛的适用性。

t 数据是企业的核心资产，有关数据的设计，必须面向整个企业，原则上上层的工业应用只是数据提供者和数据消费者。比如，企业基础数据模块需要统一设计来满足各个工业应用的需求。

t 操作系统是一个技术概念，非业务概念，所以，操作系统的抽象是技术性的，比如，像WMS、MES或PLM都会用到流程的概念，那么可以抽象一套流程框架，比如一个流程引擎加上一些流程定制工具，用于满足各个工业应用对于流程的需求。

t 业务的抽象有两种可能的做法。一是提取出公共的核心技术，比如多个应用需要支持事务，那可以在操作系统层面提供事务的能力；二是形成公共组件库，让上层应用可以链接这些组件，或者转化为操作系统的系统服务，供各个应用来调用。比如权限管理是很多工业应用需要用到的功能，那么可以把权限管理做成系统服务。

t 安全性是工业互联网操作系统必备的能力，涉及网络安全、系统安全、数据安全和无线安全等多个方面。

t 稳定性是工业互联网操作系统相比消费领域更高要求的一个点。容错和容灾是工业场景中需要额外加强的。

 

图6可以看作是工业互联网操作系统的一个参考架构。其实，此架构本质上是一个物联网操作系统，但是为生产企业场景丰富了更多的内容：在硬件层引入了智能生产设备的接入；数据层加入了一个重要的数据内容，即企业基础数据；服务层积累起大量的企业服务，譬如前面提到的权限管理、供应链管理、采购服务、库存管理等等。轻量的工业应用可以形成一个应用市场，为不同类型企业提供各种信息化和智能化服务。

 

 

 图6 工业互联网操作系统参考架构

 

注意，在采用了工业互联网操作系统架构以后，原来ERP的职能是否是一个单独的工业应用，还是很多个工业应用，或者，整个工业互联网操作系统加上很多个工业应用就是新一代的ERP。笔者倾向于ERP被分解成多个轻量的工业应用，能做到分步骤实施，并且与更多其他工业应用共享同一个基础系统。

 

总结一下，采用工业互联网操作系统的意义在于：

 

t 设备实时提供数据的能力与工业应用结合起来，为企业决策提供第一手生产数据。

t 企业基础数据打通，每个应用都是这些数据的提供者和消费者。

t 企业的信息服务共性部分由操作系统来提供，个性部分由工业应用来实现，这样可以做到工业应用轻量化，t t 为企业信息服务的实施和迭代提供便利。

 

 

  最后我们也简单对照一下业界正在或者即将使用的另外两种架构：

 

t 工业互联网云平台。正如本文前面提到的，云平台是近几年业界广为采用的架构，并且也取得了一定的效用，特别是在行业领域中设备的运维方面云平台有潜力做得更深入。相比较之下，工业互联网操作系统更加侧重于企业信息化与智能化的基础性诉求，来解决当前信息化实施难度大以及生产设备与生产决策脱节的问题。工业互联网操作系统的优势是，部署可控、迭代周期短、抽象程度高从而适应性好、系统稳定性可由企业自主保障等。

 

t 建立企业的业务中台/数据中台模式。有些大型制造企业随着信息化的深入，已经意识到企业需要建立自己的中台，来支撑业务的迭代发展和创新，并解决信息系统烟囱式发展的后遗症。目前在消费领域有一些中台建设的成功案例，工业领域尚在试验阶段。工业互联网操作系统可以为中台建设提供基础架构支撑，因为两者本质上有相通的地方，都是为了让上层的业务支撑部分变得更轻，而基础部分更加扎实和强大。因此，这些企业在中台建设时可以参考工业互联网操作系统的架构，甚至直接采用工业互联网操作系统来构建业务中台或数据中台。不过，要注意的一点是，操作系统是技术导向的，而业务中台是业务导向的，因此，在使用操作系统来构建业务中台时，需要在操作系统服务层构建一个中台业务层（通过扩展企业服务部分）。