数字化时代,工业互联网能否领跑下一个“智造”赛道?

2008年金融危机后,全球主要工业化国家重新审视制造业对国家竞争力的核心作用,将发展制造业、重塑制造业竞争新优势上升至国家战略,并认识到新一代信息技术与制造业的深度结合是实现再工业化和重塑实体经济综合竞争优势的关键。如德国提出工业4.0计划、美国发展先进制造和工业互联网、日本推进“互联工业”计划、中国也成立了工业互联网产业联盟等。本文将带领大家初探工业互联网。

为什么要发展工业互联网?

为何要发展工业互联网?从工业发展的角度来看:传统的工业网络存在很多问题,如现有的标准以太网无法提供工业所需的确定性;每种现场总线有不同的物理接口、传输机制、对象字典,每种不同的技术背后都有不同的厂商在支持,难以统一;而且即使是采用了以太网来标准各个总线,仍然会在互操作层出现问题,这使得对于IT应用,如大数据分析、订单排产、能源优化等应用遇到了障碍。工业互联网融合了TSN(时间敏感网络)和OPC UA等技术,为未来工业发展实现互联互通提供了可能。

此外制造企业也希望通过机器学习、大数据等互联网技术融合降低成本,提高生产质量和正常运行时间,同时工业设备制造企业需要通过服务型制造增加利润,供需两方这两股驱动力汇聚在一起,就促成了“工业互联网”的快速发展。

从中国的经济状况来看,也需要发展实体经济。前几年网上就有人说干实业不如去买房低风险高回收,于是大家放下手下实业一窝蜂的去买房。2015年房地产已经占领了中国经济的半壁江山,在 GDP 的占比超过 45%。房地产抽走了所有的消费资金,老百姓只剩下生活必需品消费,这就导致各行各业的很多产品卖不出去。中国想要真正强大,必须拥有强大的制造业和实体经济,单单靠房地产和金融泡沫,是不可能撑得起整个中国的。

工业互联网为什么会爆发,原因还不止于这些,但随着全球工业技术水平的提高,相信世界各国都希望来一场工业革命,切换到数字化的赛道,对工业进行解构、重建和洗牌!

什么是工业互联网?

关于工业互联网的表述有很多,例如2016年8月,中国工业互联网产业联盟(AII)推出《工业互联网体系架构(版本1.0)》;当年末,日本推出“工业价值链参考框架IVRA”顶层设计;2017年1月,美国工业互联网联盟(IIC)发布最新工业物联网(互联网)参考架构v1.8版本。通用的官方定义为——

工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。

从宏观上来看,工业互联网有点像“淘宝卖家平台”。淘宝店铺怎么装潢,哪些客户是高风险客户……,这些信息卖家并不能都掌控。于是,淘宝卖家平台提供了各种专业化APP。比如,节日打折季前,通过订购美工APP应用,只需一键,整个店铺就可完成富有节日气氛的装修。如果将淘宝卖家比作千千万万的制造企业,那工业互联网就像为他们提供专业化服务的“淘宝平台”。这个基于公有云的开放平台,可以实现设备的全生命周期健康管理、帮企业优化供应链、开展订单管理、通过优化工艺和生产参数提高效率、为企业定制智能制造解决方案……

从微观上看,工业互联网的本质就是让机器、人和数据连接起来,让数据能够像水一样流动起来。如果数据只停留在单个节点是没有办法流动的。随着传感器和数据采集技术的升级,通信技术的不断进步,数据好像有了生命,可以在各个节点之间流动、共享。最后这些数据流向云端,通过云计算、人工智能等技术产生新的价值。如此一来,工业互联网又像是所有节点组成的一个系统,只是这个系统是有“生命的”,也是IT、CT、OT融合的产物。

OT (Operational Technology)可以理解为操作或运营,比如操作一台设备;运行一条生产线;运营一家工厂。也有人说可以看成是工厂里的设备和环境,包括机器手臂、传感器、控制系统等(因为这些系统也可以操作设备)。OT就像是四肢,负责工厂内各节点数据采集。CT(通信技术)就像神经和血液,负责各节点之间数据交换和共享;而IT(包含云计算、人工智能等技术)就像大脑负责对数据分析计算。IT、CT和OT的融合,共同促进工业互联网的发展。

不管从宏观还是从微观上来看,工业互联网可以用三句话概括:

  • 数据采集是基础。其本质是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人员信息等要素实施高效采集和云端汇聚。
  • 工业PaaS是核心。其本质是在现有成熟的IaaS平台上构建一个可扩展的操作系统,为工业应用软件开发提供一个基础平台。
  • 工业APP是关键。主要表现为面向特定工业应用场景,激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化和封装,让用户可以通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置。

工业互联网架构

在工业互联网整个体系中,包含三大核心体系:网络体系、平台体系和安全保障体系。平台体系是工业互联网的核心,它将物联网、大数据、人工智能及云计算等理念、架构和技术融入工业生产中。

根据工业互联网的定义,中国工业互联网产业联盟(AII)给出了具体的工业互联网架构图(亦称工业互联网平台)。

工业互联网平台可以分为4 个部分:1)边缘层(可以理解为工厂现场OT部分):通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系,从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2)IaaS 层:将基础的计算网络存储资源虚拟化,实现基础设施资源池化;3)工业PaaS 层:工业操作系统,向下对接海量工业装备、仪器、产品,向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署;4)工业Saas:以行业用户和第三方开发者为主,行业用户如富士康、中联重科等工业垂直领域的产商,第三方开发者主要是基于PaaS层做工业APP的开发工作,通过调用和封装工业PaaS 平台上的开放工具,形成面向行业和场景的应用。

目前,平台企业主要有以下四类:一是装备与自动化企业,从自身核心产品能力出发构建平台,如GE、西门子、ABB、和利时等;二是生产制造企业,将自身数字化转型经验以平台为载体对外提供服务,如三一重工/树根互联、海尔、航天科工等;三是工业软件企业,借助平台的数据汇聚与处理能力提升软件性能,拓展服务边界,如PTC、SAP、Oracle、用友等;四是信息技术企业,发挥IT技术优势将已有平台向制造领域延伸,如IBM、微软、华为、思科等。未来各类平台间的合作将更加紧密,旨为客户提供完整方案。

工业互联网与网红技术

在业界将目光聚集在工业互联网平台培育的同时,网络侧的“互联互通”缺失却不容忽视。《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》中也重点提出,组织实施工业互联网工业企业内网、工业企业外网和标识解析体系的建设升级。本小节将解构工业互联网中的一些“网红”通信技术。

5G:搭建比马达还快的机器连接
5G因为其高速率、低时延、海量连接等特性能够为工业互联网提供网络基础,而被视为实现工业互联网的“助燃剂”。

图来自电子发烧友

要想提高工厂效率,实现工业互联网,就需要完成工业自动化的工业控制,而这需要端到端毫秒级的超低时延和接近100%的高可靠性通信做保障。

而5G为工业互联网业务提供的重要技术支撑主要有以下几个方面:

  • URLLC+(MBB+URLLC)+mMTC:支持工厂内工业控制、信息采集、先进人机交互的应用需求;
  • 5G网络切片:支持多业务场景、多服务质量、多用户及多行业的隔离和保护;
  • 高频+多天线,支持制造工厂内的精准定位和高带宽。


图片来自网站:https://mp.weixin.qq.com/s/OuFhfcbBXF8JGVEGWTo_Vg

目前国内已经利用5G网络在工业领域进行了不少应用场景的尝试。如在汉诺威期间,爱立信在展区内运用5G技术支持的六脚机械蜘蛛。蜘蛛的每只脚可视作一个机械臂,每个机械臂有3个关节,这些关节通过5G通信技术与总控制器无线互联。从控制器发出指令到6个机械臂18个关节再到这些关节向控制器给出反馈信号,全过程大约20毫秒、延迟低于5毫秒,这为机械蜘蛛的“六条腿”协同做高精度动作提供了基础。

边缘计算:海量工业应用的计算基石
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。

边缘计算在推动工业互联网发展上,目前形成了两条较为清晰的技术路线。一是通过ICT基础设施的“下沉”为工业互联网应用提供计算能力,较为典型的实现是边缘云的部署。边缘云技术将传统的集中式数据中心演化成小的数据中心部署在网络边缘侧,为工业用户提供按需的计算能力。2017年底,中国联通和英特尔、腾讯等联合建设成业界首个边缘数据中心测试床,并计划在未来几年建成6000个边缘数据中心。

二是通过对工业现场设备的升级改造,打造具有计算能力、可为第三方服务应用提供开放接口的边缘设备,较为典型的实现是工业边缘网关。亚马逊公司发布“AWS Greengrass”边缘侧软件,将AWS云服务的各项功能无缝扩展至工业设备;航天云网公司推出一款连接其自身INDICS工业互联网平台的工业物联网网关“Smart IoT”产品,提供采集、转换、处理和传输不同厂商品牌工业设备数据、工厂OT组网和通信协议转化等功能。

TSN +OPC UA:智能工厂的“中央枢纽”
TSN是Time Sensitive Networking(时间敏感性网络)的缩写,是一个IEEE的工作组的项目,其核心技术包括网络带宽预留、精确时钟同步与流量整形,保证了网络低时延、高可靠性的需求等。作为底层的通用架构,TSN实现异构性网络的实时性数据交换,支持实时控制和时钟同步。未来可应用在机器人工业、深海石油钻井以及银行业等等。

OPC全称是OLE for Process Control,它基于微软Windows系统提供的COM/DCOM技术,用于软件之间数据交换的规范。OPC UA解决的是在水平集成与垂直的信息集成两个维度的“语义互操作”问题,首先在水平方向采用统一的标准定义“语义信息”,然后与IT系统进行语义的统一,使得在水平和垂直两个方向均实现统一的语义信息互操作。

目前国内外有大量的组织、企业在推动TSN 和OPCUA发展。大量厂商正在对其进行测试与互操作测试。例如2018年底,西门子正式宣布支持OPC-UA和TSN的组合,TSN与西门子的工业以太网协议Profinet在数据链路层进行集成,并发布了第一批TSN技术相关产品,包括具有TSN功能的网络组件、通信处理器、软件和网络管理系统。

华为联合多家合作伙伴呈现了基于边缘计算的OPC UA 和TSN测试床。2019年3月,三菱电机宣布推出第一批支持CC-Link TSN的100多款产品,包括MR-J5新一代伺服驱动系统。

除了上述5G、边缘计算、TSN和OPC UA以外,还有很多技术都可以应用在工业互联网上。例如我们将人工智能引入工业制造,帮助我们管理工厂,管理整个制造生产流程,甚至包括采购、物流和销售流程;通过大数据技术,可以对生产制造物流等所有流程的数据进行存储和分析,挖掘其中的数据价值;云计算可以为企业与企业之间,工厂与供应链之间,工厂与经销商之间,提供接口,进行指定数据的共享。

工业互联网发展的状态

如果说消费互联网是已经硕果累累的革命,那么工业互联网就是正在发生的革命,它必将为中国制造业的转型升级注入巨大的推动力。但历史的经验告诉我们:当一件事情有越多的人热炒时,我们越是要多一点思考;一件事情越是重大与重要,我们越要慎重。

工业互联网带来福利让人们喜不自胜,但发展工业互联网还面临着很多挑战。下面小编将从客户接受度、数据安全和工业互联网平台几个方面来谈。

中小企业冷眼旁观

对于工业互联网的接受度,如同工业互联网服务商的人士表示:尽管企业积极性很强,但除了作为示范试点的大型企业,绝大多数中小企业还在学习和观望中,对于工业互联网,整体上没有进入决策和购买阶段。但这些中小企业才是推动实体经济转型的主力军。

中小企业对工业互联网买单的意愿不强,其中一个表现就是,很多企业对于如何运用工业互联网产生商业价值,没有清晰的概念,也就没法对数字化应用达成共识。“不知道该做什么,因为不清楚自己的企业哪里需要数字化改造,以及该从哪里接入相关设备”是很多中小企业的心声。

其次中小企业预算有限,很少主动提要上工业互联网,他们更关心要解决的问题。例如,如何将绝缘子的品控做好,如何提高线缆的通过率,但他们并不知道怎么实现,这要求服务商针对不同的工业场景,为企业提供个性化服务。可如果要针对某个具体的工业需求,由高校、服务商、制造业三方共同研究,制定解决方案,这又需要企业要承担先期成本。企业在没有看到实际效益前,他们更倾向于保守实践。

此外诸如“个人知识结构有限,不熟悉工业互联网技术、产品和提供商”;“无法精准评估投入产出效益”,也是中小企业冷眼旁观的原因。

工业互联网安全令人担忧

带有金色光环的“德师傅”,在国人眼里简直就是神一样的存在。但如此领先的“德师傅”,在工业4.0的大道上也并非走得一帆风顺。工业安全的短板,时刻在困扰着德国业界。

根据钛媒体(北京)报道,最近德国资讯科技、电信与新媒体协会Bitkom公布的一项安全研究报告显示,过去两年,德国有大量制造业曾遭受过恶意攻击,带来了约430亿欧元(合500亿美元)的工业损失。其中,有47%的损失源自网络攻击行动。

工业互联网安全挑战主要来自以下几个方面,

  • 网络方面主要来自网络数据传递过程的常见网络威胁(如拒绝服务、中间人攻击等),网络传输链路上的硬件和软件安全(如软件漏洞配置不合理等),无线网络技术使用带来的网络防护边界模糊等。
  • 应用层安全挑战,指支撑工业互联网业务运行的应用软件及平台的安全,如:WEB、企业资源计划(ERP)、产品数据管理(PDM0)、客户关系管理(CRM)以及正越来越多企业使用的云平台及服务等。应用软件将持续面临病毒、木马、漏洞等传统安全挑战;云平台及服务也面临着虚拟化中常见的违规接入、内部入侵、多租户风险、跳板入侵、内部外联、社工攻击等内外部安全挑战。
  • 人员管理的挑战,随着工业与IT的融合,企业内部人员,如工程师、管理人员、现场操作员、企业高层管理人员等,其有意识或无意识的行为,可能破坏工业系统传播恶意软件、忽略工作异常等。Bitkom在报告中提到,在所有的攻击行动中,有高达63%是来自于现任员工或是前员工。这一数字非常惊人,也就是说还没轮到外部攻击,工业互联网就从内部开始瓦解了。

网络安全固然令人担忧,但也有人提出未来云计算将和边缘计算可能是治疗数据安全的良药。即在机器设备上装一个边缘计算的控制器,机器上的数据可先在边缘侧进行预运算、预处理,处理完之后再上传至云端。

边缘计算一方面可以使应用程序在现场运行,传输路径更短,能实时处理数据;另一方面也增加了设备企业的自主性,企业可以把自身核心的工业数据和看家的“know-how”放在现场,从而确保信息安全。

缺乏完整、统一的工业互联网平台

要发展工业互联网,自然离不开工业互联网平台。正如上文所说它是工业互联网的核心。但目前工业互联网平台种类繁多,鱼龙混杂。据e-works 统计,截止2018 年3 月,声称能提供工业互联网平台服务的国内外厂商已经超过150 家。

能够提供强大的工业平台公司,可以是工业制造能力很强的公司,也可以是信息技术能力很强的公司。通用电气和德国的西门子虽然有工业平台Predix和MindSphere,但也仅适用于主要运用在设备资产的管理与运营方面,缺乏云服务的数据计算及存储能力。而且工业种类繁多,光是我国工业大类就有39个,中类191个,小类更是不计其数,这两种平台都无法满足工业互联网个性化的特点。

其次即使西门子这类公司做出了非常漂亮的平台,他们的竞争对手也未必敢用,对于大公司而言工业数据是工厂的生命线,他们愿意将自己的“命”交给对手?

谷歌、亚马逊、阿里等互联网公司拥有雄厚的软件研发实力,但对工业制造过程没有深厚的技术沉淀,所以也很难做出适合的平台。其他的小公司也在自己专业的领域也是做的风声水起,因此现在工业互联网平台处于全面混战的一个状态。

结语

工业互联网前景很美好,但是要走的路也很长。我国工业门类庞杂,工业软件技术也没有“德师傅”“富师傅”先进,庆幸的是,这条路上我们不是一个人在走,近年来政府密集出台了一系列工业互联网支持政策,广东、江苏、浙江、山东、湖南等近20个省市出台了推动企业上云的政策文件。中国的工业互联网将呈现出‘多点开花’的局面,中小企业也会迎来工业互联网的春天。

参考
1.http://news.51sole.com/article/19185.html
2.https://mp.weixin.qq.com/s/rUb7iatjAyNoRtmtf679Vw
3.http://news.51sole.com/article/19185.html
4.http://www.nadzxx.com/tool/view.php?aid=5034
5.http://www.sohu.com/a/296809206_118622


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SDNLAB君 发表于19-07-09
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