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时间:2018-12-06
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1、工业APP的春天来了,为工业互联网平台而生 工业APP,为工业互联网平台而生 负责IT(互联网技术)和OT(运营技术)的管理者,在工业化和信息化融合的几十年来,井水不犯河水:IT看重业务流程合理,OT看重业务执行稳定。从具体的面向对象来看,OT与IT的区别主要是体现设备的边缘端,OT的世界遵从物理进化的原理和机制,发展比较缓慢:源自控制,专注于运营。 然而,工业互联网的发展,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,从而大大促使了OT和IT融合的必要性。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
2、样,融合是非常困难的。工业互联网的普及,不同于常规的企业管理软件ERP和执行管理系统MES应用,它不仅仅是收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年提出的IT和OT融合成熟度模型中,描述了人员、流程、技术和测量之间在各融合度的关系,也表明了一点,需要连接边缘和云、需要处理各种OT协议和数据格式,都
3、是IIoT大显身手的地方。 图1:设备连接与IT应用的融合 IT要下沉,OT要上升,从各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。 数据重力,推动边缘的进化 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。在工业发展数百年历史上,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达到400M。按照一条产线上有10个
4、工位十台设备计算,有五条产线的话,那么一个简单的工厂,数据生产量每秒钟可以达到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! 工厂的大数据,往往都是垃圾数据山,主要表现在六大症状: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
5、,导致大量数据无法上云端,也就无法完成分析。而这几年物联网和计算能力的发展,推动了人们对于边缘智能的思考。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,为真正打开数据的分析价值,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APP的春天正在来临 工业互联网平台中间的PaaS平台(PlatformasaService)是最重要的部分。目前最有雄心壮志的选手,都在聚焦这个地方。新型AP
6、I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:千军万马过大江的局面,正在呼之欲出。 图2:工业互联网平台架构(source:白皮书) 平民开发师(CiTIzendeveloper)也就是非专业软件人士,正在大量涌现,当前很多企业的设备维护都是这一类人员,如果也能使用软件环境,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Pred
7、ixSDK,重点就是物联网。GE将为自己开发iOS应用以及商业合作伙伴,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,发明了一款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佳的供电量。该项目获得了10000美元的奖金。 图3:GE创新APP竞赛的优胜者团队 一直在思考电厂如何更加有效运行的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
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