林诗万:工业互联网与工业4.0架构对接与应用

近日,在2018工业互联网峰会的工业互联网发展对话上,工业互联网联盟(IIC)架构任务组联合主席、美国Thingswise公司CEO 林诗万做了题为“工业互联网与工业4.0:架构对接与对接”的演讲,以下为演讲实录以及经演讲者授权的PPT图片,供大家学习交流。

工业互联网联盟(IIC)架构任务组联合主席、美国Thingswise公司CEO 林诗万

尊敬的刘多院长,尊敬的余秘书长,尊敬的各位领导、嘉宾,大家下午好!今天很荣幸有机会到工业互联网峰会与大家交流,为此我要感谢大会对我的邀请,无论是从规模上,还是影响力上来看,工业互联网峰会在全球应该是第一流的。我今天的题目主要是谈一谈工业互联网与工业4.0架构对接的新发展,我也想谈谈工业互联网在制造业应用的看法。

  首先,谈一下工业互联网架构的对接,自从工业互联网理念在2012年左右提出之后,各地有不同机构纷纷建立,这些机构也根据不同的应用场景,思考提出了相应的工业互联网的参考架构,比如美国工业互联网联盟IIC,在2015年6月就发布的第一版工业互联网参考架构,其后德国工业4.0平台也发布了工业4.0倡导架构模型,美国有美国标准局主导的信息物理系统工作组,也发布了信息物理系统架构。紧接着我们的工业互联网产业联盟在2016年8月也发布了工业互联网体系架构。

  这些不同的架构从不同的角度和应用场景出发,以不同的聚焦点来探讨分析工业互联网架构的需求和解决方案,这对工业互联网发展非常重要,也非常有价值。有这么多的参考架构,对行业实践者来讲有时候也会引起混乱。尤其是美国IIC跟德国工业4.0平台分别发布了他们参考模型和参考框架以后,市场上评论说这两个参考模型架构或许具有竞争性,对于一些大企业既要参与跨行业的工业互联网的实施,同时,也希望推动在制造业工业4.0的发展,他们在内部也产生一些混乱。因此,在一些大企业促进下,美国工业互联网联盟和德国工业4.0平台,2015年11月在瑞士召开了一次保密的研讨会,如果谈不妥不会公开出来,以免在市场上造成更大的负面影响。讨论的结果,双方发现两个参考平台之间具有有很强的互补性。

  结果是这两个机构相继批准双方合作,接着在2016年6月芝加哥,接着9月在海德堡,召开了另外两次研讨会。这两个机构相继设立了一些任务组,在某些方面探讨双方合作机会,今天我给大家介绍一下,第二个联合工作组对这两个架构对接的最新研究成果。

  这两个成果花了9个月的时间,双方专家分析两个架构的异同,经过两个机构的独立批准,去年12月份发布了双方合作的第一个成果,今天我给大家非常简要的揭晓一下这个白皮书的内容。首先这个白皮书对整个技术框架做了一个对比,找出在哪些方面他们是接近的,容易对应起来的,在哪些方面他们有很强的互补性,比如对功能,另外工业4.0提出一个十分重要的体系,首先把两个体系的技术细分领域做了一个比较,找出差异或者相似之处,由于两个参考架构由两个不同语言写出来,用同样的词语描述了不同的概念,有些地方,也用不同的词描述了同样的概念,这个白皮书也做了一些澄清。

  这里仅仅是举一个例子,比如在他们架构里面,能够很强对应的,我们也做了深度的分析,找出对应的属性,比如把工业4.0这个参考架构里面的一些功能的架构层次,跟IIC参考架构做了一些分析,找出他们之间的共同点。

  同时,在这个分析过程当中我们也发现一些特殊的需求,比如大型装备,基于工业4.0参考架构的工厂生产出来的,部署以后,在工厂的运营,又是采用IIC的参考架构实施,两套系统如何支持互操作,是我们需要解决的问题。解决的方法可能是利用工业4.0组建这个体系,以统一标准的功能定义资产的标识,实现数据跟信息互流,这个是其中谈到的一个需求。

  最后做一个总结,两个参考架构具有高度的互补性,其实也不奇怪,两个背景都是基于同样的技术发展趋势,数字化在工业领域里面的应用,概念、方法和模型有很强的对应性。差异性是源于对问题思考的角度不同,还有应用范围深度的不同,他们相辅相成,会对制造业和其它领域的数字化会有加强作用。他们的差异性,很强调数据的分析功能与价值,工业4.0提出的非常有价值的工业4.0组建模型的标准化,两个方式有非常强的互补性,这个也是下一步两个机构继续探讨合作的领域。

  刚才谈到基于两个体系的互操性,非常重要,也是下一步进行合作的一个方面。IIC在机构对接上面,不仅仅限于工业4.0,比如下周IIC的一个会议,我作为架构组联合主席之一,邀请了工业互联网产业联盟的总体组主席李女士到IIC的架构组,为我们介绍工业互联网产业联盟的体系架构,作为我们下一步合作的第一步。

  下面简单谈一谈我个人对工业互联网、制造业的看法,抛砖引玉,工业互联网技术是推动制造业信息化、数字化的一个重要手段,但是在制造业环境里面,经济化、数字化不是从零开始的,不少企业在流程环节已经实现了不同程度的数字化,在不同生产环节里面已经使用了一定的工业软件优化他们的生产流程,这个是作为我们实现智能制造的一个基础。

作为第二步,是怎么样把不同的工业软件整合起来,因为没有流程自动化是很难实现流程智能化,比如通过数字主线,打通产品链各个环节,通过这种机制来建立数字孪生体,不同阶段采集数据,设计规格、质量数字,甚至使用过程中的数字,是工业互联网重要的一个概念,价值是非常显然的,是重要的一个价值所在。

  回到工业互联网在企业里面,显然工业互联网重要的概念是怎么去连接设备,通过连接对设备采集数据,通过分析,把分析的结果对设备运营的洞察,反馈回运营里面去,实现优化。产生的效率有不同方面,比如更精准的质量分析、流程优化等等,在工厂环境里面也是同样适用的,对工厂生产流程直接反馈的数据分析有两个特点,第一个是及时响应,要求很高。

第二个是我们也需要对生产流程里面各个环节纵向性的分析,不同时间、不同周期产出的比较,或者是对相同类似的产业,不同工厂里面效益的比较,通过批量性的大数据分析,效益也是很显然的。为了满足这种需求,在制造业环境里面实现工业互联网能力,我们分析不仅仅都是在边缘,我们必须从边缘到云端,在边缘部署更多的分析,以满足不同分析对技术上的要求。

  综合起来看,在工厂环境里面,最底层是我们的设备、生产环境,已经部署很多工业软件,对工业互联网来说,它要解决的问题是如何实现设备的连接,解决设备如何采集数据,怎么分析,进而优化工业流程、制造流程。显然我们不可能让每一个工业软件都去做连接,都去做分析。

最佳的方法就是建立一个统一的信息层,夹在现有的层级之间,实现数据全生命周期的应用,反馈回工业软件来协调和控制我们的生产流程。这个是对工业互联网在制造业环境应用的一些想法,由于时间的关系到此为止,PPT还有若干页,大家有兴趣可以去了解,谢谢。

来源: 走向智能论坛

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2018-02-06

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