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1、数据天梯赋能工业互联网平台数据天梯赋能工业互联网平台导语：数据天梯赋能工业互联网平台负责IT互联网技术和OT运营技术的管理者，在工业化和信息化交融的几十年度来，井水不犯河水：IT看重业务流程合理，OT看重业务执行稳定。从详细的面向对象来看，OT与IT的区别主要是表达设备的边缘端，OT的世界遵从物理进化的原理和机制，开展比拟缓慢：源自控制，专注于运营。然而，工业互联网的开展，和数据流动变得空前容易，激发了人们对于数据价值的想象，进而大大促使了OT和IT交融的必要性。工业互联网的应用在很多层面上就是统一IT和OT的视角。但IT和OT二者自身的需求、纬度、思维方式太不一样，交融是非常困难的。工业互联
2、网的普及，不同于常规的企业管理软件ERP和执行管理系统MES应用，它不仅仅是采集数据丰富性和颗粒度的问题，而更多是要考虑这些数据背后的价值，这只能站在更高的战略岗位上才可以评估和定义。GE在2018年度的报告中指出，真正数字转型的主战场，恰恰是发生在IT和OT交界的地方。实际上GE更倾向于OT技术的魅力将得到极大释放，“IT正在失去魔法，OT的指挥棒正在缓缓升起。而ARC咨询团队在2016年度提出的IT和OT交融成熟度模型中，描绘了人员、流程、技术和测量之间在各交融度的关系，也说明了一点，需要连接边缘和云、需要处理各种OT协议和数据格式，都是IIoT大显身手的地方。IT要下沉，OT要上升，从各
3、种系统汇流而来的数据要分析，这就使得工业互联网平台的崛起成为可能，使得面向工业应用的开发大大加速。IIoT平台，为工业APP应用的开发，提供了一张充满沃土的温床。设备的数据，具有一种“沉底的特性。它很少被真正打捞上来使用。因为工业数据最大的特点就是海量，而且无序。在工业开展数百年度历史上，产线的管理者从来不曾正眼看过它们。它被列入考虑对象也就是最近几年度的事情。例如，仅仅单个数控机床设备，每秒产生的数据就可以到达400M。按照一条产线上有10个工位十台设备计算，有五条产线的话，那么一个简单的工厂，数据消费量每秒钟可以到达20G！想想一个人，手机流量也不过是每个月10G左右。二者相差500万倍！
4、工厂的大数据，往往都是垃圾数据山，主要表如今六大病症：数据很脏必须大量的算法清洗，才能有可用数据、频率不同现场触发的频率非常不同、海量、大小不一数据的容量大小不一、种类很多各种异构数据源、跨学科导致的关系复杂数据机制来自“机光电热磁等不同学科领域。如此庞大的数据，大多数是没有用的，只能留在机器端。这就是所谓的“数据重力。它使得大量的数据被丢弃在车间的地板上、设备周围的空气中。数据重力，导致大量数据无法上云端，也就无法完成分析。而这几年度物联网和计算才能的开展，推动了人们对于边缘智能的考虑。太重的数据，可以就地处理。在大数据分析的时代，这个任务交给了边缘计算。工业互联网平台，本身就是一个分布式的
5、计算平台，它很好地解决云和边缘的集成问题。通过连接、设备管理、数据管理和机器学习，为真正翻开数据的分析价值，提供了一个认真的钥匙。这也为面向场景应用的工业APP的开发和部署，提供了极大的方便。工业互联网平台中间的PaaS平台PlatformasaService是最重要的局部。目前最有雄心壮志的选手，都在聚焦这个地方。新型API技术和与环境无关的容器封装技术，使得平台本身的快速部署和应用。有了工业PaaS平台的支撑，面向场景的工业APP应用，也是工业互联网当下最具憧憬的一个领域：千军万马过大江的场面，正在呼之欲出。平民开发师Citizendeveloper也就是非专业软件人士，正在大量涌现，当前
6、很多企业的设备维护都是这一类人员，假如也能使用软件环境，轻松部署，这就需要有大量轻代码的编程、大量拖拽式的应用。2017年度10月，工业互联网巨头美国通用电气公司GE与苹果达成合作，两家公司将共同开发企业级iOS应用，并推出全新的PredixSDK，重点就是物联网。GE将为自己开发iOS应用和商业合作伙伴，并在全公司部署iPhone和iPad。这个面向物联网开发APP应用，背后有一个真实的故事。加州州立大学的计算机系学生在GEPredix的创新大赛中，创造了一款APP，可以利用学校三个不同的能源点太阳能光伏板、热电气联产等的能源消耗数据，通过数据分析得出最正确的供电量。该工程获得了10000美
7、元的奖金。一直在考虑电厂怎样更加有效运行的GE团队，受TITAN的启发非常大，因为他们的一个方向就是更好地解决管道蒸汽损耗。随后，开发团队又在iPhone的应用商店中找到一例照相机辅助应用，可以获得快速、高效和低本钱形成热成像技术。这让他们觉得找到了进步电厂效率的方法。GE的APP研发团队跟亚特兰大电厂的现场经理合作。后者陪着他们一起走访了现场的各种管道，并指出哪些管道接口是可能漏汽进而造成热损耗的。借助于这些领域专家所标定的异常故障图像，再结合机器学习和成像工具，GE开发团队随后开发了一款APP，面向管道的热成像工具TITAN异常报警热成像工具，每年度可以节省50000美元。代价竟是如此之小
8、。创新团队的大学生们只获得了10000美元的奖金。而GE的开发团队仅仅用了6个就开发出这样一个效果神奇的工业APP。这就是数字组合创新的魅力，就像是高中毕业生的舞会，空气中弥漫着随时可以撮合的火花。而要知足数字化的全新组合，所有的要素尽量效劳化。这样得以释放的数据就可以轻松成为场景应用的根本素材。借助于一个松耦合、多方可以调用的资源，工业APP把各种数据重新组合，经过信息化、知识化的处理，封装成可以执行或调用的模块。上云的应用，场景意图往往很明显，需求变化也很快。为了适应这种快速变化，就要微效劳化，这就是最近几年度微效劳非常流行的原因。微效劳可以为各类APP开发者提供知足场景应用的资源池调用，
9、因此它正在成为全新的潮流。一心要往云方向转型的金蝶，据讲已经有了几百种微效劳。在今年度德国汉诺威博览会上，某传感器制造商推出了可编程的传感器，同时建立了一套软件体系，可以帮助现场工作人员建立面向传感器应用的APPSpace。这大大改变了传统上对传感器只有开关信号的认知。软件定义硬件，已经武装到设备最末端的牙齿上了。而该制造商同时推出了APPSpace的编程社区，旨在推动那些在现场的人员，也成为APP的开发者，实现各种灵敏的功能，具有非常大的吸引力。工业互联网平台走向平民化，非IT专业人士可以以轻松上手工业APP应用。这是一个宏大的进步，一种开放式的知识洪流，在工业互联网平台上轰鸣，并重新汇成令
10、人兴奋的场景应用。IT由管理业务数据、支撑管理流程的技术、系统和应用程序组成，通常报告给CIO，这些管理的应用程序包括ERP、MES、EAM、WMS等。而OT由管理消费资产、保持顺畅运营的技术、系统和应用程序组成，通常报告给COO，管理的应用程序包括PLC、PCD、SCADA、SIS、数据历史和网关系统等。这些数据要实现交融，意味着要克制数据重力，完成从地板到天花板的迁移。这些数据有三条通道可以直达天花板：带通讯才能的传感器、网关和PLC。对于褐色工厂brownfield，很难采用PLC/IPC，因为对PLC重新编程会有很多困难；这个时候，一般采用网关集成的方式。而对于绿色工厂greenfie
11、ld，也就是通过使用当下各种接口的PLC/IPC，包括支持OPCUA协议的，都可以有很多自由的选择；对于一些褐色工厂，传感器也是合适的。但是这一点不能规模化，这种多带有通讯才能的传感器，本钱还是会太高。数据要完成从设备级的地板，升到企业级的天花板。需要闯过三关，第一关是设备连接；第二关是数据重力识别，对相关数据进展分析；第三关是建立面向个人的APP应用。对于工业互联网平台而言，最需要的就是搭建这样一个“数据天梯，来完成数据上上下下的运载，进而丰富工业互联网平台的应用。针对这种场面，宜科电子采用了一种IoTHub的思路，通过三驾马车实现从边缘到云端的一揽子数据解决方案。一是面向连接的大胃王的Io
12、THub边缘端，完成各种设备的数据收集，尤其是对PLC的收集；二是在边缘层构建ThingsWise大数据分析软件，实现对数据的实时分析；这两者完成了对数据的边缘分析和计算。最后，通过工业APP快速生成工具WorkBench的应用端，可以使得“平民程序员citizendeveloper用最少代码的方式，通过视图和拽曳，就可以快速生成APP，并且可以适配各种挪动操作系统。这就实现了设备连接、边缘分析和APP应用的“三位一体的使能平台，进而使得工业互联网平台可以面向场景应用来处理各种设备和数据。例如在博世的一个纯蒸汽发生器的场景中，大型设备往往需要多个本地的HMI，而且局部工序需要人工操作如转换、物
13、料再存储等。而在IoTHub的三位一体解决方案中，通过OPCUA收集经过变量的实时数据，并通过WiFi传输，然后在挪动端分析各种KPI信息。这使得机器故障可和时得到反应，同时节省了固定的HMI，也不需要屡次切换。在5月份天津的第二届世界智能大会上，宜科电子总经理张鑫发表了以（）赋能工业互联网平台使能云制造）为主题的演讲，提到：“宜科的理念是搭建一个数据天梯，将边缘层的数据送至云端，在Paas层利用工业互联网平台对数据进展分析处理；在Saas层通过提供工业APP等创新工具，将数据应用展示出来。这样的赋能平台，核心IoTHub就像是一个“数据云梯，使数据才能真正成为一种战略上的资源优势。一个好的工业互联网应用，需要行业领域专家提出需求和描绘，这是企业必需要独立解决的在很大程度上，这也是一个企业Know-how的关键因素。在此根底之上，可以通过外包团队或全职程序员完成资产建模。而剩余的设备连接、数据分析、到工业APP的生成，都是数据天梯可以大展身手的地方。工业互联网平台大大加速了IT、OT的交融经过。数据开场从设备中挣脱数据重力，像珠子一样，四处滚落。而借助工业互联网平台上的数据天梯，一局部经过边缘计算和分析就地处理，一局部那么上升到IT层，都是业务决策的一局部。在机器和人的注视中，上上下下的数据创始着一个技术上分工合作的数字时代。