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WellinCloud工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺--賦能工業(yè)

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           2020320日,工信部發(fā)布的《關(guān)于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的通知》,首次正式提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新型基礎(chǔ)設(shè)施(即新基建。49日,中共中央、國務(wù)院公布的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》里又明確指出了數(shù)據(jù)是一種新型生產(chǎn)要素

20171227日,國務(wù)院發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導(dǎo)意見》提出:“到2020年,培育30萬個面向特定行業(yè)、特定場景的工業(yè)APP,推動30萬家企業(yè)應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺開展研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運營管理等業(yè)務(wù)。到2025年,培育百萬工業(yè)APP,實現(xiàn)百萬家企業(yè)上云。”工業(yè)App是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分,是工業(yè)知識沉淀、轉(zhuǎn)化和應(yīng)用的重要載體。

建設(shè)面向新型生產(chǎn)要素的工業(yè)APP開發(fā)系統(tǒng),突破工業(yè)領(lǐng)域智能生產(chǎn)面臨的關(guān)鍵需求和技術(shù)問題,實現(xiàn)工業(yè)App在生產(chǎn)制造領(lǐng)域的重大進展突破,完成工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)變,是我國從工業(yè)制造邁向智造的關(guān)鍵。

一、工業(yè)領(lǐng)域智能生產(chǎn)面臨的困難

長期的實踐證明,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用落地?zé)o法繞過企業(yè)智能生產(chǎn)面臨的幾大難題:

1、工業(yè)數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性

(1)數(shù)據(jù)來源及構(gòu)成的復(fù)雜性--工業(yè)數(shù)據(jù)來自現(xiàn)場不同的設(shè)備、系統(tǒng),包含各種數(shù)值型、結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、音視頻等幾十種數(shù)據(jù)類型。邊云協(xié)同首先需要解決工業(yè)現(xiàn)場多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)采集、解析的難題。

1 豐富的數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)分類

數(shù)值型數(shù)據(jù)

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

視音頻數(shù)據(jù)

關(guān)系型數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)類型

DiscChar、Short、WordLong、DWord、Float、String、Blob、DoubleInt64...

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結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

2)數(shù)據(jù)處理方法的復(fù)雜性--工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)從時間維度上可以劃分為實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù),這三種時態(tài)的數(shù)據(jù)需要采取差異化處理方式,才能更好滿足工業(yè)生產(chǎn)的具體業(yè)務(wù)要求。

2 時態(tài)數(shù)據(jù)的處理

時態(tài)類型

實時數(shù)據(jù)

歷史數(shù)據(jù)

控制數(shù)據(jù)

處理要求

保障及時性

保障完整性

保障準(zhǔn)確性

3)三種時態(tài)數(shù)據(jù)邊云協(xié)同的傳遞方向--三種時態(tài)的工業(yè)數(shù)據(jù)需要分類分級,在企業(yè)內(nèi)外網(wǎng)之間、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端進行及時、有效的互通、互傳,以滿足工業(yè)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)和企業(yè)間的存儲、計算分析和協(xié)同的業(yè)務(wù)需求。

3 時態(tài)數(shù)據(jù)的處理和傳遞

時態(tài)類型

實時數(shù)據(jù)

歷史數(shù)據(jù)

控制數(shù)據(jù)

傳遞方向

從端到邊到云

從云到邊到端

從云到端

從內(nèi)網(wǎng)到外網(wǎng)

從邊到云

從內(nèi)外到外網(wǎng)

從云到邊

2、工業(yè)模型積累的漫長性

工業(yè)模型是對工業(yè)技術(shù)、知識和經(jīng)驗的積累,需要針對各行業(yè)特定場景的工業(yè)需求進行量身定制,解決重點行業(yè)痛點問題。工業(yè)模型的落地需要經(jīng)歷理論推理、實驗驗證、模擬擇優(yōu)、大數(shù)據(jù)分析四個階段才能真正掌握工業(yè)模型的內(nèi)在機理,整個過程既漫長又異常復(fù)雜。

需攻克工業(yè)模型訓(xùn)練和現(xiàn)有工業(yè)人的知識經(jīng)驗融合難題,可有效縮短模型訓(xùn)練周期。工業(yè)模型根據(jù)其所在的行業(yè)應(yīng)用場景,可以分為通用模型、專業(yè)模型和工程模型,其中通用模型可以作為共性技術(shù)重復(fù)使用;行業(yè)模型具有某個細(xì)分行業(yè)的廣泛適用性;工程模型是針對特定產(chǎn)線設(shè)備構(gòu)建的專門服務(wù)特定企業(yè)生產(chǎn)制造的工業(yè)模型。

3、工業(yè)場景需求的多樣性

工業(yè)生產(chǎn)場景的多樣性指的是智能生產(chǎn)環(huán)境下企業(yè)的供應(yīng)鏈協(xié)同,生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備管理、能耗預(yù)測分析、質(zhì)量檢測等業(yè)務(wù)的需求各異,不同業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的工業(yè)數(shù)據(jù)和所使用的工業(yè)模型千差萬別。

1 多樣化的工業(yè)場景

以設(shè)備管理為例,為了達成設(shè)備壽命預(yù)測的業(yè)務(wù)目標(biāo),就需要對設(shè)備的啟停狀態(tài)、加工的產(chǎn)品、加工的時間、刀具振動、標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)、加工音視頻等上百種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行采集,構(gòu)建基于高端設(shè)備的壽命預(yù)測工業(yè)模型,通過長時間的驗證和迭代訓(xùn)練,在邊緣側(cè)部署工業(yè)模型進行驗證,實現(xiàn)對設(shè)備的壽命預(yù)測。

二、亞控積累了獨特的邊云協(xié)同技術(shù)

1、雄厚的邊緣計算技術(shù)積累

2 中國HMI市場報告(來自ARC

自主邊云技術(shù)超越國際巨頭。2018年,亞控科技已經(jīng)成為中國市場占有率排名第一的SCADA\HMI軟件廠商。從1995-2020年,亞控科技監(jiān)控組態(tài)產(chǎn)品部署在30多萬個工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控現(xiàn)場。

據(jù)統(tǒng)計,截至2019年底:

v  全國346有生產(chǎn)許可的鋼廠的能源管理數(shù)據(jù)采集項目有一半以上采用亞控的組態(tài)王;

v  長慶油田石油當(dāng)年總產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量1/8,而長慶油田8個采油廠76個生產(chǎn)作業(yè)區(qū)全部使用亞控的KingSCADA;

v  全國每10家熱力集團公司有6家的調(diào)度中心使用亞控的KingSCADA;

v  南水北調(diào)中線工程,80%的泵站、管理站、調(diào)度中心采用了亞控的KingSCADA

v  20172019年,60%以上的軍方的艦船(包括航空母艦)的損管(損害管制’)”監(jiān)控系統(tǒng),都使用了亞控的組態(tài)王;

邊緣數(shù)據(jù)接入和協(xié)議解析能力全球領(lǐng)先。25年研發(fā)成果,亞控積累了5000多種數(shù)據(jù)采集驅(qū)動和支持的369種主流通訊協(xié)議數(shù)量雙雙排名世界第一,覆蓋國內(nèi)工業(yè)設(shè)備種類90%以上。形成了中國獨有的數(shù)字技術(shù)財富寶庫。

     2018年,硅谷動力評出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及解決方案提供商,TOP108家,Top50中有29家采用亞控的采集產(chǎn)品。目前,亞控已經(jīng)與浪潮、阿里、華為、百度、樹根互聯(lián)、徐工、三一重工等工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺達成戰(zhàn)略合作協(xié)議,為其提供設(shè)備接入服務(wù)。

20189月,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《工業(yè)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)業(yè)研究報告》,其中第六章數(shù)據(jù)采集典型產(chǎn)品和案例介紹部分提及的12家企業(yè)案例,有9家與亞控進行了數(shù)據(jù)采集方面的合作。

3 驅(qū)動服務(wù)數(shù)量對比

2019年,亞控以《面向異構(gòu)協(xié)議兼容的亞控WellinCloud工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺測試床建設(shè)項目》申報的工信部組織的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展工程,創(chuàng)新性提出了解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺異構(gòu)協(xié)議兼容能力的建設(shè)方案,得到了專家的高度認(rèn)可,最終以第一名中標(biāo)。

2、獨創(chuàng)的邊云一體化建模技術(shù)方案

一物一名通云邊是將面向不同行業(yè)的物理實體,組態(tài)構(gòu)建為與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無關(guān)的數(shù)字映射體。該數(shù)字映射體將物理實體的多種數(shù)據(jù)和模型進行打包,并在邊云實現(xiàn)自由同步。用戶無論在何時、何地只需通過物理實體的唯一名稱(ID),就可以對這些數(shù)據(jù)和模型進行檢索、調(diào)用,而不需要關(guān)心這個映射體存儲在邊緣側(cè)還是云端,更不需要關(guān)注它們被存儲在哪個數(shù)據(jù)庫的哪個表里。用戶只需要簡單的培訓(xùn)就可以使用這一先進的邊云協(xié)同技術(shù)。該技術(shù)系國內(nèi)首創(chuàng)。

4 “一物一名通云邊

工業(yè)模型云端一體化配置化。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺自2014年發(fā)展至今,一直使用高級語言編程開發(fā)工業(yè)模型,開發(fā)周期長,維護難,質(zhì)量差。2019年,亞控成功把配置化(組態(tài))技術(shù)應(yīng)用到了云邊協(xié)同的工業(yè)模型開發(fā),工業(yè)人只需要通過可視化拖、拉、拽配置的方式就能自主完成開發(fā),從此擺脫對IT人的依賴。目前,公司為聯(lián)通全要素連接平臺開發(fā)了包含機加、電子等十個行業(yè)人、機、料、法、環(huán)全要素300余個工業(yè)模型;為川能智網(wǎng)能源管理平臺面向設(shè)備級、系統(tǒng)級、管理級開發(fā)了200余個工業(yè)模型,實現(xiàn)對十余種能源介質(zhì)的用能計劃、實時監(jiān)測、報警分析、能耗預(yù)測。該技術(shù)系國內(nèi)首創(chuàng)。

3、創(chuàng)新性的模型訓(xùn)練技術(shù)

針對不同的工業(yè)場景需求,提供亞控科技獨創(chuàng)的開環(huán)”“閉環(huán)模型訓(xùn)練技術(shù):

5 “閉環(huán)邊云協(xié)同訓(xùn)練模式

閉環(huán)邊云協(xié)同的訓(xùn)練模式是工業(yè)模型在云上構(gòu)建和訓(xùn)練,部署到邊緣驗證,最終在云上聚合。與傳統(tǒng)的以云中心為核心的訓(xùn)練驗證方式不同,邊緣驗證不需要收集工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù),只是收集最新的模型訓(xùn)練更新,從而避免用戶信息泄露。

6 “開環(huán)邊云協(xié)同訓(xùn)練模式

開環(huán)邊云協(xié)同的訓(xùn)練模式是工業(yè)模型在云上構(gòu)建和初步訓(xùn)練,部署到邊緣驗證和深度訓(xùn)練,最終在邊緣聚合。這種方式可以充分利用和繼承閉環(huán)邊云協(xié)同訓(xùn)練結(jié)果,在邊緣側(cè)繼續(xù)進行深度訓(xùn)練,滿足用戶個性化應(yīng)用需求。

三、生產(chǎn)制造類工業(yè)App開發(fā)的難點

2014GE推出全球首款工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以來,國內(nèi)也涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,以索為云網(wǎng)為代表的在研發(fā)設(shè)計領(lǐng)域、以三一根云為代表的在管理運營領(lǐng)域,都開發(fā)了數(shù)千個工業(yè)APP,為工業(yè)企業(yè)賦能,在研發(fā)和運維方面實現(xiàn)了業(yè)務(wù)模式的應(yīng)用創(chuàng)新。

到目前為止,國內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上可用的生產(chǎn)制造類工業(yè)APP還很少,政府有號召,企業(yè)有需求,為什么生產(chǎn)制造類工業(yè)APP積累依然這么慢?因為現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺開發(fā)生產(chǎn)制造類工業(yè)APP都面臨三大難點:

1、復(fù)合型開發(fā)人才奇缺

工業(yè)APP的本質(zhì)是工業(yè)機理模型和工業(yè)技術(shù)的軟件化,工業(yè)know-how是核心。中國擁有世界上最齊全的工業(yè)門類,所涉及的工業(yè)知識非常豐富,這些工業(yè)知識在工業(yè)人腦子里,而信息技術(shù)掌握在IT人手中,據(jù)CSDN網(wǎng)站統(tǒng)計,中國IT人有600萬,在工業(yè)領(lǐng)域的預(yù)計50萬,工業(yè)人有4500萬,既有工業(yè)知識又掌握信息技術(shù)的復(fù)合型人才非常稀少。

2、工業(yè)APP通用性差、優(yōu)化迭代困難

現(xiàn)有的工業(yè)APP大多面向單個客戶定制開發(fā),客戶需求情況有變化或新增一個客戶又需要根據(jù)新需求再定制開發(fā)新的工業(yè)APP,這樣的工業(yè)APP使用率很低,標(biāo)準(zhǔn)化、通用化的可能性極小,優(yōu)化迭代和復(fù)用都很困難。

解決問題的思路是把工業(yè)APP分解成若干可以復(fù)用的基礎(chǔ)共性類APP,根據(jù)客戶需求組裝,只需要定制不具有共性的部分,這樣就解決了通用性差、迭代困難的問題,然而“打散容易、重構(gòu)難”,原因在于工業(yè)APP接口沒有標(biāo)準(zhǔn)化,工業(yè)APP的接口很容易發(fā)生變化,很難找到所有工業(yè)APP的共性把接口固化下來。

3、工業(yè)APP支撐系統(tǒng)集成困難

生產(chǎn)制造按經(jīng)典的普度模型分五層:

7 生產(chǎn)制造系統(tǒng)普度模型

L0-現(xiàn)場設(shè)備,L1-自動控制,L2-車間監(jiān)控,L3-制造執(zhí)行,L4-業(yè)務(wù)管理。理想情況下,五層系統(tǒng)之間聯(lián)動,從上而下形成PDCAPlan,Do,Check,Action的閉環(huán),成為一個有機整體,數(shù)據(jù)自動流動,實現(xiàn)“看不見的自動化”,讓生產(chǎn)制造從固化、僵硬變得離散、輕靈。模型在實際應(yīng)用過程中,幾乎在每一層都遇到阻礙數(shù)據(jù)自動流動的問題,原因在于:

L0級存在問題 – 設(shè)備繁雜

設(shè)備“萬國牌”——目前中國工業(yè)設(shè)備保有量世界第一、設(shè)備種類數(shù)量世界第一、設(shè)備使用跨度時間長,存量大;同時中國也是工業(yè)設(shè)備增長最為迅猛的國家,增量大。加之現(xiàn)場設(shè)備大都是相對封閉的系統(tǒng),接口缺失,這就給工業(yè)設(shè)備接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來了非常巨大的挑戰(zhàn)。

L1級存在問題 – 協(xié)議多樣

“最后一米”不通——工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連通設(shè)備的“最后一米”就是采集設(shè)備中的數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備的數(shù)字化通過安裝各種工業(yè)控制器和采集器完成,數(shù)據(jù)采集通過和這些控制器或采集器以多達300余種通訊協(xié)議實現(xiàn)。由于設(shè)備種類繁多,數(shù)據(jù)鏈路、接口不一,協(xié)議多樣,順暢、穩(wěn)定地采集數(shù)據(jù)比較困難。

L2級存在問題 – 各自為戰(zhàn)

國內(nèi)外有數(shù)十家監(jiān)控軟件廠家,國外以西門子、霍尼韋爾、羅克韋爾、橫河為代表,國內(nèi)以亞控、力控、中控、和利時為代表,各廠家產(chǎn)品接入的設(shè)備實時、歷史數(shù)據(jù)有各自的存儲格式,互相之間不能統(tǒng)一,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺只能分別和每一款產(chǎn)品通過OPC(OLE for Process Control)的方式進行整合。

L3級存在問題 – 煙囪林立

工廠制造執(zhí)行有“空間離散”、“時間異步”的特點,異構(gòu)系統(tǒng)集成過程中,存在大量的“信息孤島”、“煙囪林立”的情況,相互之間在功能上不能關(guān)聯(lián)互助,信息難以共享互換,信息與業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用相互脫節(jié)。

L4級存在問題 – 難以集成

業(yè)務(wù)管理層各系統(tǒng)相互構(gòu)成協(xié)同關(guān)系。只有集成在一起,才能提高產(chǎn)品附加值,縮短開發(fā)周期,加快投入市場速度,從根本上提高制造業(yè)的競爭力。

各系統(tǒng)間的集成工作已經(jīng)開展40年,至今未能很好解決,主要難點在于:各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)接口不一致,需要通過接口程序、中間庫表等方式做轉(zhuǎn)換傳遞;各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時,需要通過全量、數(shù)據(jù)比較方式實現(xiàn),繁瑣低效;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)種類繁多,包括物料、BOM(Bill of Material)、工藝數(shù)據(jù)、工序庫等,集成工作量大;各系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)、功能有重疊,集成時難以妥善處理。

四、亞控發(fā)明了獨特的云原生技術(shù)

1、國內(nèi)首款工業(yè)APP全配置(組態(tài))產(chǎn)品

2019年,亞控發(fā)布了KingAppPlatform(亞控產(chǎn)品),開發(fā)者只需要通過可視化“拖、拉、拽”配置的方式就能完成工業(yè)APP的配置(組態(tài))開發(fā)。

8 傳統(tǒng)開發(fā)方式VS云原生技術(shù)

2、與工互平臺全面合作

20198月,工信部發(fā)布的“2019 年跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺清單公示”文件公示了十家“雙跨”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺, 其中海爾、航天云網(wǎng)、浪潮云、華為、阿里等8家和亞控達成了戰(zhàn)略合作協(xié)議。

3、工業(yè)APP積累提速

KingAppPlatform雖推出不到一年時間,但已吸引了一批合作伙伴和開發(fā)者,并在機加、電子、建筑等多個行業(yè)積累了進度、質(zhì)量、設(shè)備、物料、能源、安全、人員績效等方面500余個工業(yè)APP。

五、亞控WellinCloud工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

9 WellinCloud工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺賦能工業(yè)

亞控科技2019年推出的WellinCloud工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,分?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集邊緣層-工業(yè)PaaS平臺層-工業(yè)APP應(yīng)用層三層架構(gòu),采用了獨創(chuàng)的數(shù)據(jù)采集和解析技術(shù)、邊云協(xié)同技術(shù)、云原生技術(shù)和App隔離技術(shù),通過共享公司25年積累下的5000余種工業(yè)設(shè)備驅(qū)動解決工業(yè)數(shù)據(jù)接入問題,提供讓4000萬工程師很容易掌握的工業(yè)App開發(fā)平臺和方法,幫助懂工業(yè)、懂制造,懂車間生產(chǎn)場景的工業(yè)人熟練、流暢、配置化地開發(fā)工業(yè)APP,徹底解決工業(yè)App“打散容易重構(gòu)難”、工業(yè)企業(yè)制造模型創(chuàng)新等一系列技術(shù)和業(yè)務(wù)難題,實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在制造領(lǐng)域的應(yīng)用落地,賦能企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。