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浅议工业软件的灵活性

来源: 蝈蝈创新随笔

作者: 郭朝晖

引言。几十年之后人们或许会发现:自动化时代的软件体系满足不了智能化时代的要求,正如自行车不能成为登上月球的工具。两者的关键区别,或许在于灵活应对工业系统本身变化的能力。本文以钢铁、石化等大企业的生产过程智能控制为背景探讨。

新概念、新方法往往是为了解决新问题时衍生出来的。如果不理解新问题,也就不理解新方法。这就好比:先要发明了汽车,红绿灯才有了必要性;红绿灯影响交通效率,才会想到修高速公路;要解决高速公路交叉问题,才会想到建立立交桥。所以,认识新概念、新方法,首先要弄清楚它们产生的背景、用来解决什么问题的。

最近,智能制造的新概念和方法很多。比如工业互联网平台、工业APP、数字孪生、CPS等。导致这些概念成为热点的重要根源之一,是互联网在工业中的深度应用。

我们知道,工业互联网的优势在于促进大尺度实时协同。为了理解这些概念与工业互联网的关系,我们来分析一下“大尺度实时协同”会带来什么样的问题。

“大尺度”背后是相关系统规模大:范围从几米、几百米,拓展到若干公里,从设备拓展到车间、工厂、产业链。而“实时协同”则是子系统之间的耦合度提高。复杂系统规模和耦合性一旦变强,很多问题和困难就会显著增加。

尺度大了以后,系统复杂性增加、系统和子系统之间的关系复杂。我们注意到:CPS、数字孪生技术,都包含了系统解耦的思想,有利于描述和处理系统、子系统之间的复杂关系。

协同性要求,使得子系统之间的联系增加——工业4.0强调所谓的“信息集成”,就是为建立联系建立条件。系统间联系复杂到一定的程度,“顶层设计”的难度就会变大、就难以一蹴而就地设计好智能系统。从而要求企业依照“持续改进”的思路推进智能化。

如果按照“持续改进”的思路推进智能化,就要求软件系统支持。所有的“持续改进”,必须用数字化的手段,把知识沉淀到系统中来。沉淀的知识变成常态以后,知识管理就变得复杂,搞不好会变成“黑瞎子掰棒子,掰一个丢一个”。这一个要求反映到软件管理者那里,就是要求系统的可维护性加强。我个人认为,基于数字孪生的工业互联网平台,就是一个易于支撑持续改进的载体,有利于促进知识的管理。

从控制的角度看,系统的“状态值”变化比较容易管控,系统本身的变化比较难以管控。其中,温度、速度、库存量等参数的变化,可以看成系统状态的变化。而系统构成和特性的变化,如增删、改变子系统,则是系统本身的变化。

我们知道,传统的控制系统一般只针对规模较小的系统,比如一台设备。在设备正常运转的前提下,很多变化都可以归结为状态变化,从而容易实现自动化。与之对应,信息系统则管理车间、工厂甚至更大的系统。这时,系统本身的变化是一种常态。比如,如果系统针对的是一个钢厂。很可能今天增加了一台设备、明天又有一台设备发生故障了。这就是系统结构的改变。所以,信息系统的决策者往往是人类——因为人类在灵活性方便有绝对的优势。

在智能化时代,试图打通管理和控制的鸿沟,甚至把人类管的一些工作交给机器去管。这就要求软件系统有更大的灵活性,以适应管控对象本身的变化。这一定会给工业互联网相关的软件系统提出巨大的挑战。

当人们认识到红绿灯的麻烦,就会想到要建设立高速公路。同样,理解了灵活性要求,大概就能想清楚,如何建立工业互联网平台、工业APP、数字孪生和CPS了。技术方案的竞争,恐怕也要围绕着这个要求展开。

怎么去建设“高速公路”,恐怕也会是“八仙过海、各显神通”。我注意到:有几家技术公司的做法或明或暗地指向了“灵活性”这个核心问题,但手段各有不同。

转载来源:本文转载自蝈蝈创新随笔公众号。

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