工业互联网的内涵与外延

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2021-07-07 来源: 智造苑
随着传感器、物联网、大数据、人工智能技术的突飞猛进,工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,从概念普及走向行业深耕的几年时间内,日益成为制造企业数字化转型关键支撑,国内市场上也涌现出一批活跃的工业互联网平台。
 
 
「 1. 工业互联网热潮 」
 
 
当前,工业互联网(industrial internet)热潮遍布神州大地。从早期GE提出工业互联网理念,到GE的Predix平台受到热捧,再到西门子宣布推出工业互联网平台Mindsphere,乃至好几家本土制造业巨头都宣布推出工业互联网平台,工业互联网的热度不断提高。从2014年GE在美国发起工业互联网联盟(IIC),到2016年2月我国组建工业互联网产业联盟,再到2020年我国工业互联网领域融资数量和规模屡创新高,工业互联网已成为政府、制造企业、互联网公司、物联网公司、电信运营商、IT和自动化厂商等各方关注的焦点。
 
2012年11月26日,GE公司发表的白皮书《Industrial Internet:Pushing the boundary of Minds and Machines》中指出,“Industrial Internet”是要延展机器与人的边界。该白皮书中描述的工业互联网的核心要素(图1)包括:智能机器、高级分析和工作中的人。实质上,还是强调通过物联网联通机器、产品和人,从而提升企业的设备健康状态和生产绩效,实现预测性维护,最大限度地降低意外宕机,实现能源高效利用等。
 
 
图1 GE公司白皮书指出的工业互联网的关键要素(来源:GE)
 
工业互联网的概念实际上与国外提出的万物互联(internet of everything,将人、流程、数据和事物结合一起,使得网络连接变得更加相关,更有价值)理念有相似之处,相当于是工业企业的万物互联。因此,我国工业互联网应当有其具体的内涵与外延,其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用,而不应过于泛化。服务商也不应把所有云平台都叫做工业互联网平台,以免误导用户。
 
 
「 2. 如何理解工业互联网? 」
 
 
工业互联网是指工业互联的网,而不是工业的互联网。在企业内部,要实现工业设备(生产设备、物流装备、能源计量、质量检验、车辆等)、信息系统、业务流程、企业的产品与服务、人员之间的互联,实现企业IT网络与工控网络的互联,实现从车间到决策层的纵向互联;在企业间,要实现上下游企业(供应商、经销商、客户、合作伙伴)之间的横向互联;从产品生命周期的维度,要实现产品从设计、制造到服役,再到报废回收再利用整个生命周期的互联。这实际上与工业4.0提出的三个集成的内涵是相通的。IT领域的在线词典Techopedia对工业互联网给出的解释是:工业互联网将智能机器或特定类型的设备与嵌入式技术和物联网结合起来。实例是将机器和车辆配备智能技术,包括机器与机器互联(M2M)技术,实现制造装备和其他设备可以相互传输数据。工业互联网也应用于交通项目,例如无人(或自主)驾驶汽车和智能轨道交通系统。
 
 
「 3. 工业互联网平台与工业云平台 」
 
 
工业互联网平台是物联网和工业云平台相融合的产物,工业互联网平台架构的上面三层与工业云平台相似,但是下面增加了边缘层(图2)。工业互联网平台侧重于解决与工业设备、工业产品和工业服务有关的问题,其基础是传感器和物联网。典型的工业互联网应用包括:通过运输云,实现制造企业、第三方物流和客户三方的信息共享,提高车辆往返的载货率,实现对冷链物流的全程监控;通过对设备的准确定位来开展服务电商,例如湖南星邦重工有限公司利用树根互联的根云平台,实现了高空作业车的在线租赁服务;采集工厂的设备、生产、能耗、质量等实时信息,实现对工厂的实时监控;设备制造商可通过物联网采集设备状态,对设备进行远程监控和故障诊断,避免设备非计划性停机,进而实现预测性维护,提供增值服务,并促进备品备件销售。目前,我国工业互联网平台的开发主体既有工业软件企业,又有物联网企业、互联网公司,还有制造企业。
 
 
图 2 工业互联网平台架构(来源:中国信通院2017年发布的工业互联网平台白皮书)
 
工业云平台指的是工业领域的云平台,包括了IaaS(基础设施服务化)、PaaS(平台服务化)、SaaS(软件服务化)三个层面,工业云平台的目的是将工业软件演化为一种云服务(SaaS),并为客户提供可以对软件功能进行配置或二次开发的平台(PaaS),将数据和信息系统存储到云端,从而使工业企业应用信息系统更加便捷、更有利于管理(例如,实现服务器和桌面虚拟化)。因此,工业云平台本质上属于IT平台,而工业互联网平台是基于IT与OT的融合。典型的工业云应用包括:构建仿真云平台,支持高性能计算,实现计算资源的有效利用和可伸缩;基于SaaS的三维零件库,提高产品研发效率;基于云的CRM应用服务,对营销业务和人员进行有效管理,实现移动应用;基于云的协同办公平台;工业产品电商、采购寻源等。
 
总体而言,工业互联网平台是工业云平台的扩展与延伸,不仅能够支持工业云平台的所有功能,而且要支撑工业物联网应用,实现IT与OT融合。在IaaS和边缘(设备端)层,工业互联网平台需要实现从设备的控制系统、传感器、可穿戴设备、摄像头和仪表进行数据采集、传输和存储;在PaaS层,工业互联网平台需要能够支撑更加复杂的算法,例如利用深度学习技术进行图像分析,利用SPC方法分析质量数据,利用仿真技术对设备的数字化模型(Digital Twin)进行性能仿真,利用GIS数据对车辆进行定位,从而对物流运输过程进行追溯等;在SaaS层,则应当提供丰富的APP,将原来工业软件固化的功能拆分成很多功能相对独立的插件,可以在PaaS平台即插即用。因此,工业互联网平台比工业云平台要复杂得多。
 
对制造企业而言,需要进行工业互联网平台的选型,在平台应用满足企业业务需求的工业APP,在此基础上开发一定的满足企业个性化需求的APP。对于行业领军企业,可以运营工业互联网平台,在实现企业内部互联和企业间互联的基础上,支撑企业的智能制造,并实现跨企业的协同制造和面向行业的产业链协作。
 
 
「 4. 工业互联网与工业大数据的关系 」
 
 
工业互联网平台需要管理海量和异构的,结构化、半结构化和非结构化的数据,包括来自各种设备、已服役的产品、信息系统和社交媒体的数据。对于工业企业而言,这些数据就是工业大数据,需要用专业的平台来存储、分析、展现这些数据,通过数据驱动,实现对产品、制造工艺和设备进行监控、控制和优化等功能,这样的平台就是工业大数据平台。应该说,工业大数据平台是工业互联网平台的一个子集。
 
 
「 5. 工业互联网的典型应用 」
 
 
工业互联网的应用范围很广,应用的行业也很多,例如离散制造、流程制造、物流行业、采掘业、工程建设与施工、公共事业等,涉及数字孪生、工业大数据分析、人工智能应用、边缘计算和5G等新兴技术。
 
工业互联网的典型应用可以分为以下四大类:
 
第一类是管控工程机械、车辆、农用机械、隧道施工设备、矿井掘进设备、船舶、飞行器等移动设备。具体应用包括设备定位、远程监控、故障预警、开机率大数据分析、设备履历管理、备品备件管理和服务生命周期管理等;
 
第二类是管控无人值守的固定设备,例如石油钻采设备,风电、光伏等发电设备以及公共事业(水、电、气制造与传输等)的关键设备,推进远程监控、运行优化、故障预警和资产管理等;
 
第三类是在物流运输过程中,对物流车辆的位置、状态(例如冷链物流需要保持低温)进行监控,对运输路径进行优化等;
 
第四类则是管控在制造企业车间中部署的关键生产设备、检测设备、物流设备和试验设备,对生产绩效、能耗、质量、设备、刀具、温湿度和物料配送等关键指标进行监控,从而实现工艺优化、节能降耗、提升产能、提高设备OEE、防范安全事故、避免非计划性停机等。
 
其中第一类中工程机械制造和施工行业的工业互联网应用成熟度较高,这与工程机械行业销售方式转向租赁为主有密切关系,设备的所有者必须管控出租的移动设备,确保设备使用者按时付费,正常使用设备,做好远程维护。在这种需求驱动下,从GPS定位到远程锁机,再到故障诊断、备品备件管理、二手机销售、设备资源调度及开机率大数据分析等,产生了很多务实应用,树根互联、徐工信息、天远科技、中科云谷等发源于工程机械行业的工业互联网平台和服务企业应运而生。第二类、第三类应用也产生了成熟案例,难度更大的是第四类,尤其是针对离散制造企业。
 
目前,我国离散制造企业的车间设备数据采集和车间联网率很低,设备厂商众多,数据接口形式多种多样,工控协议繁多,因此,需要通过设备制造企业、工业数据采集厂商、工业自动化厂商、设备维修维护企业与工业互联网平台厂商多方协作,建立工业互联网应用的生态系统,才能取得实效。在此过程中,车间数据的采集、存储、展现、建模、权限管控、加密解密、分发、分析、优化与反馈是核心。制造企业对车间数据出厂上云非常敏感,可以采用在企业内部或私有云部署工业互联网平台,在工业互联网平台上构建各类APP,例如各种型号机床维护APP、OEE分析APP、能效管理APP、质量分析APP的方式,来开展各种工业互联网应用,最终实现多方协作,多方受益。
 
关于工业互联网应用,制造企业需要思考以下7个关键问题:
 
1)应用工业互联网的业务目标和预期价值
 
工业物联网应用广泛,通过对物联网采集的数据进行分析,可以帮助企业分析各类设备或产品的状态,实现对异常状态的预警或报警,从而实现预测性维护,避免非计划停机;还有助于帮助企业改进产品性能、帮助企业降低能耗、保障安全等。通过对运输车辆的数据采集,可以掌握车辆运行的位置,以及运输货品的状态,实现制造商、第三方物流和货主的信息交互,实现运输资源的充分应用。还可以用于对污染物的监控,以及对无人值守的设备、对石油管道的远程监控和故障诊断等。在消费品行业,也有很多基于物联网的智能应用,例如智能家居。通过对各种设备的状态监控,还可以实现设备租赁和服务电商。企业在应用工业物联网之前,首先应当结合行业特点,明确自己的业务目标和预期价值。不同应用的难度差异很大,企业需要有清晰的认知。
 
2)采集哪些有价值的数据,如何采集、传输、存储与分析?
 
物联网应用的基础源于各种智能终端、传感器和智能仪表,加上GPS定位和网络传输的功能模块(WIFI、4G或ZigBee等)。低功耗的NB-IoT技术,为物联网的普及应用带来了巨大价值。当前,各类设备数据采集的接口方式差异很大,有些设备需要外接传感器。所以现在市场上也出现不少可以采集和传输数据的盒子,有些盒子具有一定的存储和数据处理能力。因此,企业要实现工业互联网应用,需要明确究竟要采集哪些有价值的数据?采集频率有多高?如何部署传感器?是要传输所有状态数据,还是只传输超出阈值的数据?海量数据如何存储?是基于私有云还是公有云?物联网数据的数据分析算法和数学模型是什么?数据如何分析与展现?数据异常的预警和处置方式?如何实现物联网数据与企业业务流程的集成? 
 
3)中小企业和大型企业进行工业互联网应用的显著差异
 
中小型制造企业进行工业互联网应用,可以直接选择基于公有云的工业互联网平台,相对比较容易。例如,树根互联就帮助生产高空作业车的龙头企业星邦重工实现了设备的定位,支持企业的设备租赁业务。对于大型制造企业,则需要更加慎重地制定工业互联网的应用策略,考虑是否需要自己开发及运营工业互联网平台。如果选择自主开发或自主运营,就需要考虑与电信运营商、云平台进行合作。
 
4)自主开发工业互联网应用还是利用工业互联网开发平台来开发物联网应用
 
就像ERP应用可以选择自主开发和应用商品化的系统一样,物联网平台建设的路径也有不同的选择。可以选择物联网的云服务,用物联网开发平台来构建物联网应用,或者直接从底层开发物联网应用。相对而言,应用ThingWorx等物联网开发平台来开发物联网应用,对于多数企业而言,是一个经济有效的方式。图3是著名研究机构Gartner发表的2019年工业物联网平台排名情况。
  
 
图3 Gartner 2020工业物联网平台分析(来源:Gartner)
 
5)如何实现工业互联网数据的共享、分发、分析与协同?
 
设备运营企业、设备制造企业、零部件企业、维修企业如何实现物联网数据的共享、分发、分析与协同是工业物联网应用最复杂,也最重要的问题。例如,中车集团如果要建立一个物联网平台来实现对旗下企业制造的高铁、动车、地铁车辆进行监控,进行故障预警和预测性维护,则需要与铁路总公司、各地的地铁公司共享物联网数据,而各个整车制造企业、零部件制造企业,应根据其制造的产品和零部件,共享相应的物联网数据,以便进行数据分析,研究自身产品出现的问题,改进产品和制造工艺。维修企业如果对某列车辆进行了维修,或者更换了备品备件,则也需要在云平台上留下维修记录。如果某列地铁的车门出现故障,则信息应该传递到地铁公司,对应的站台门就不能打开。在保证信息安全、合理的数据访问权限,以及能够保证制造商的知识产权前提下,进行物联网数据的共享,是物联网实现深化应用,并取得实效的关键。同样道理,航空公司与飞机制造商也应当实现物联网数据的共享。
 
6)工业互联网平台功能和部署方式的差异化与选型
 
很多工业互联网平台都强调自身的开放性,甚至实现开源,以便支持各种类型的应用。一个完整的物联网平台,前端应该能够集成各种类型的传感器,后端应当具有海量数据的存储和大数据分析能力,实现与应用系统的集成,支持各种行业应用。例如,GE公司就基于Predix平台开发了卓越制造的套件(图4),集成了在制品管理、质量管理、生产管理、路线优化等应用功能。因此,企业要进行物联网平台的选型,应当深入理解埃森哲提出的物联网应用成熟度模型(图5),对各类物联网平台的开放性、集成能力、数据分析、行业应用功能进行深入比较。从部署方式来看,有些物联网平台的交付方式是公有云服务,有些物联网平台可以在企业内部部署,或者通过私有云方式部署。这也是企业进行物联网平台选型必须考虑的问题。
 
 
图 4 GE公司基于Predix构建的卓越工厂套件
 
 
图 5 埃森哲提出的物联网应用成熟度模型(来源:埃森哲)
 
7)物联网数据的安全与隐私保护问题
 
物联网应用产生的海量数据的分级存储、备份,以及数据安全、加密,是企业进行物联网应用需要考虑的一个重要问题。有些设备的用户,例如军工企业,出于数据安全和隐私保护的考虑,不愿意设备制造商去获取设备的状态数据。几年前,伊朗核设施的离心机的工控网络被植入的工业病毒入侵而最终瘫痪;而近年已经出现视频监控数据被盗取的事件。这说明,数据安全是工业物联网应用的前提。如果数据安全得不到保障,企业级的物联网深层次应用就难以实现。
 
综上所述,制造企业对于工业物联网应用,应当采取积极而又谨慎的态度,开展整体和系统的规划,再由浅入深,逐步开展工业级的物联网应用。虽然目前工业互联网热潮涌动,但是目前我国的工业互联网应用还处于初级的阶段,各界对工业互联网的认识与理解还不太统一。市场上已有的工业互联网平台实际上只能支持某些单点应用或特定功能,还缺乏真正基于多租户的工业互联网平台。各种平台之间要实现集成,涉及到诸多的标准和安全问题。按照目前“百花齐放”的发展态势,势必形成很多“云孤岛”。
 
另外,要实现不同工业互联网平台上的APP之间的互操作还面临很多难题。制造企业推进工业互联网应用,还需要认真梳理自己的需求,分析投资收益,不要盲目冒进。实现工业互联网应用,对用户企业,对于工业互联网平台开发商、运营商、APP开发者,对整个产业链而言,都还任重道远。 
 

引自:《智能制造实践指南》(作者:黄培,许之颖,张荷芳) 

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