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工業互聯網與工業4.0的關系,工業管理系統5C架構、功能維度

2020-01-09 998
分類: 常見問題

工業互聯網系統與工業4.0的區別點是什么?這兩個說法本質上沒有區別,通常都用來強調企業信息化系統的一體化,智慧化、自動機械化。工業互聯網和工業4.0總結了過去幾十年的企業信息化成就,而且提出未來10年后的企業信息化可追逐的更高層次目標。

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工業互聯網系統與工業4.0的區別點是什么?這兩個說法本質上沒有區別,通常都用來強調企業信息化系統的一體化,智慧化、自動機械化。工業互聯網和工業4.0總結了過去幾十年的企業信息化成就,而且提出未來10年后的企業信息化可追逐的更高層次目標。現在主流的工業互聯網系統和工業4.0模式助企業實現了網絡化、全三維數字化平臺、關聯設計等等,我國大多數企業如果想要在近幾年內實現工業4.0提出的各種設想和功能目標,就必須在工業4.0或者工業互聯網這個大方向的引導之下,抓緊企業數字化建設的“補課”。工業系統開發平臺【數商云】近幾年在為傳統工業制造業企業轉型工業互聯網模式提供各式各樣的解決方案,積累了行業內無人所及的豐富經驗,為了讓更多人對工業互聯網系統有更深的了解,總結本文關于工業互聯網系統5C架構以及工業4.0系統功能的四個維度。

一、工業品互聯網系統的基本概念、思路

早在2000年8月,就有美國學者提出了工業互聯網的概念,基本思路是把復雜的物理設備和網絡,包括傳感器和軟件等,構造成一個工業系統化的整體,將大數據、機器學習、M2M等全部整合在一起,利用所得的數據和信息,控制和調整設備,以得到最優化的結果。最終目的是構造企業級的一體化的工業系統。工業互聯網系統是一個綜合性的企業信息化總體解決方案,包含一整套內置的核心技術,一定會成為一個綜合性的技術大類。工業4.0和工業互聯網這兩個提法,我個人比較傾向于工業互聯網,因為它把未來企業界的網絡,以及全球網絡化的發展,描述得比較清楚。

二、工業系統開發5C架構

5層中的第一個字母都是一個“C”。最底層是智慧的連接層(Connection),即一個工業制造業企業所需要的數據都必須能夠無障礙地獲取。

第二層是轉換層(Conversion),即將數據轉化為信息,對獲得的工業系統數據進行數據挖掘和分析,得出對決策有用的信息。

第三層是計算網絡層(Cyber),是企業信息中心的樞紐,在這一層,將取自第二層的信息與原來設定的期望值進行對比,發現制造業企業運行中的問題或機會。

第四層是認知層(Cognition),由第三層獲得的信息,以及監控資產和設備狀況,以可視化的方式,向決策者提供關于制造業企業目前存在問題的認知,并使決策者能夠做出相應的決策。

第五層是配置層(Configuration),目的是通過網絡空間,把決策信息送到物理空間,送到相應的子系統中,完成對相應的設備或工業系統管理做出調整的實際操作。

圖1

工業管理系統5C的架構,實際上是一個企業級的反饋控制系統,一個包括人、(計算)機、物在內的反饋控制系統。工業管理系統的控制對象,無論是人、或機、或物,其現況信息都是通過C1(第一層)來獲取的。獲取后,送到反饋器,即C2(第二層),進行數據挖掘和分析,所得出的整個企業狀況的實際值和期望值在C3(第三層)進行比較,比較后得出決策信息C4(第四層),指示在什么地方需要做出怎樣的調整或改變,然后是由控制器C5(第五層)發出指令,實施對人、機、物的控制。反饋控制是自動控制理論核心的思想之一,只有反饋控制才能達到理想的控制效果。在人、機、物一體化的大系統情況下,反饋系統的一體化和優化設計,確實有很多重大的理論和創新問題。

了解工業互聯網系統非常重要,尤其要抓住它的本質和內涵,對中國企業信息化的發展意義非凡。工業互聯網系統不僅涉及信息技術的各個方面,而且也涉及很多相關的科學技術領域,世界上沒有一個企業能夠承擔工業互聯網的全部研發任務。為此,美國幾個IT巨頭牽頭組織了工業互聯網聯盟。2015年6月,美國工業互聯網聯盟發布了一個工業互聯網系統的參考架構,對工業互聯網的構成要素,各要素之間的相互關系等,都進行了比較系統的探討和研究,為工業互聯網的系統架構、解決方案架構和應用架構提供了一個開發指南,具有重要指導意義。

工業互聯網提出了分析系統功能的四個維度,包括業務的維度、用戶的維度、系統功能的維度、系統實現的維度,對每一個維度都做了詳細的需求分析,研究了必須要考慮的基本問題。

工業互聯網平臺的參考架構將工業互聯網系統分成內外三層:外緣層、平臺層和企業層。工業制造業企業需要的所有數據,通過外緣層進入企業的數據平臺,在平臺層進行數據的轉換和分析,在完成一系列操作運算后,產生決策所需的數據,并送入企業層;企業層接收這些數據之后,根據決策系統設定的規則決定企業下一步怎么做,并將決策產生的控制信息流返回到平臺層,平臺層對控制流進行分析后,再送到外緣層,包括企業外部的相關企業。整個過程中,核心的部分是數據的分析和處理,包括終端數據的獲取、先進的數據處理、決策的執行模塊、系統輸出的產生等等,各種模型的構建和數據的分析計算,是數據處理系統的核心。

工業互聯網系統涉及很多核心技術。

第一層涉及物聯網技術及應用;

第二層用的是業務智能和大數據技術;

第三層是云計算技術;

第四層離不開計算科學技術;

第五層則是工業系統網絡化的自動控制技術;

不難看出,工業互聯網系統所需要的技術支撐,實際上把當前信息技術發展的熱點幾乎都概括其中。目前,我國大數據、云計算、物聯網等都炒得很熱,但是,如果這些熱門技術不圍繞一個主題,朝著一個共同方向努力的話,是形不成競爭優勢的。

2016年3月2日,工業互聯網和工業4.0這兩個技術平臺,在瑞士蘇黎世做了對接。雙方達成協議,必須實現工業4.0參考架構模型和工業互聯網系統架構模型的兼容性和互操作性,這是二者得以共享全球市場的一個重要步驟。中國也已推出自己的工業互聯網架構模型,但總體來看,我們的步子還是慢了一些。如果我們的步子能夠更快一些,工業互聯網系統的競爭有可能形成三足鼎立的局勢。

特別是,其中涉及很多標準和規范問題,如果我們不參與前期標準的制定,就會非常被動。中國必須盡快建立團隊,推出自己的工業互聯網系統“參考架構(IIRA)”,并與“工業4.0平臺”和“工業互聯網聯盟”展開協調行動,以避免被邊緣化。

 

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作者:云朵匠 | 數商云(微信ID:shushangyun_com)

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