工业互联网平台大大加速了IT、OT的融合过程.doc

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1、工业互联网平台大大加速了IT、OT的融合过程工业互联网平台大大加速了IT、OT的融合过程  工业app,为工业互联网平台而生负责IT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

2、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,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,它不仅仅是收集的数据丰富性和颗粒度的问题,而且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

3、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。这都使得面向工业应用的开发,将大大加速。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。因为机器现场的工业数据,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

4、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。按照一个产线上有10个工位十台设备计算,有五个产线的话,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(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

5、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

6、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:千军万马过大江的局面,正在呼之欲出。    图2工业互联网平台架构  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

7、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PredixSDK,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,背后是有一个真实的故事。加州州立大学的计算机系大学生在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,利

8、用数据分析,可以得出最佳的供电量。该项目获得了10000美元的奖金。    图3GE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,受到TITAN的启发非常大,因为他们的一个方向就是更好解决管道蒸汽损耗。随后,开发团队又在i

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