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

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           2020年3月20日，工信部發(fā)布的《關(guān)于推動(dòng)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)是新型基礎設施（即“新基建”）。4月9日，中共中央、國務(wù)院公布的《關(guān)于構建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機制的意見(jiàn)》里又明確指出了數據是一種新型生產(chǎn)要素。

2017年12月27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(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見(jiàn)》提出：“到2020年，培育30萬(wàn)個(gè)面向特定行業(yè)、特定場(chǎng)景的工業(yè)APP，推動(dòng)30萬(wàn)家企業(yè)應用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺開(kāi)展研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、運營(yíng)管理等業(yè)務(wù)。到2025年，培育百萬(wàn)工業(yè)APP，實(shí)現百萬(wàn)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、轉化和應用的重要載體。

建設面向新型生產(chǎn)要素的工業(yè)APP開(kāi)發(fā)系統，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(wèn)題，實(shí)現工業(yè)App在生產(chǎn)制造領(lǐng)域的重大進(jìn)展突破，完成工業(yè)生產(chǎn)從“經(jīng)驗驅動(dòng)”向“數據驅動(dòng)”的轉變，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(cháng)期的實(shí)踐證明，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在生產(chǎn)制造環(huán)節的應用落地無(wú)法繞過(guò)企業(yè)智能生產(chǎn)面臨的幾大難題：

1、工業(yè)數據處理的復雜性

（1）數據來(lái)源及構成的復雜性--工業(yè)數據來(lái)自現場(chǎng)不同的設備、系統，包含各種數值型、結構化、非結構化、音視頻等幾十種數據類(lèi)型。邊云協(xié)同首先需要解決工業(yè)現場(chǎng)多源、異構數據采集、解析的難題。

表1 豐富的數據類(lèi)型

（2）數據處理方法的復雜性--工業(yè)現場(chǎng)數據從時(shí)間維度上可以劃分為實(shí)時(shí)數據、歷史數據、控制數據，這三種時(shí)態(tài)的數據需要采取差異化處理方式，才能更好滿(mǎn)足工業(yè)生產(chǎn)的具體業(yè)務(wù)要求。

表2 時(shí)態(tài)數據的處理

（3）三種時(shí)態(tài)數據邊云協(xié)同的傳遞方向--三種時(shí)態(tài)的工業(yè)數據需要分類(lèi)分級，在企業(yè)內外網(wǎng)之間、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端進(jìn)行及時(shí)、有效的互通、互傳，以滿(mǎn)足工業(yè)數據在企業(yè)內和企業(yè)間的存儲、計算分析和協(xié)同的業(yè)務(wù)需求。

表3 時(shí)態(tài)數據的處理和傳遞

2、工業(yè)模型積累的漫長(cháng)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(chǎng)景的工業(yè)需求進(jìn)行量身定制，解決重點(diǎn)行業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題。工業(yè)模型的落地需要經(jīng)歷理論推理、實(shí)驗驗證、模擬擇優(yōu)、大數據分析四個(gè)階段才能真正掌握工業(yè)模型的內在機理，整個(gè)過(guò)程既漫長(cháng)又異常復雜。

需攻克工業(yè)模型訓練和現有工業(yè)人的知識經(jīng)驗融合難題，可有效縮短模型訓練周期。工業(yè)模型根據其所在的行業(yè)應用場(chǎng)景，可以分為通用模型、專(zhuān)業(yè)模型和工程模型，其中通用模型可以作為共性技術(shù)重復使用；行業(yè)模型具有某個(gè)細分行業(yè)的廣泛適用性；工程模型是針對特定產(chǎn)線(xiàn)設備構建的專(zhuān)門(mén)服務(wù)特定企業(yè)生產(chǎn)制造的工業(yè)模型。

3、工業(yè)場(chǎng)景需求的多樣性

工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景的多樣性指的是智能生產(chǎn)環(huán)境下企業(yè)的供應鏈協(xié)同，生產(chǎn)調度、設備管理、能耗預測分析、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)數據和所使用的工業(yè)模型千差萬(wàn)別。

圖1 多樣化的工業(yè)場(chǎng)景

以設備管理為例，為了達成設備壽命預測的業(yè)務(wù)目標，就需要對設備的啟停狀態(tài)、加工的產(chǎn)品、加工的時(shí)間、刀具振動(dòng)、標準作業(yè)、加工音視頻等上百種結構化和非結構化數據進(jìn)行采集，構建基于高端設備的壽命預測工業(yè)模型，通過(guò)長(cháng)時(shí)間的驗證和迭代訓練，在邊緣側部署工業(yè)模型進(jìn)行驗證，實(shí)現對設備的壽命預測。

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

圖2 中國HMI市場(chǎng)報告（來(lái)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(chǎng)占有率排名第一的SCADA\HMI軟件廠(chǎng)商。從1995年-2020年，亞控科技監控組態(tài)產(chǎn)品部署在30多萬(wàn)個(gè)工業(yè)生產(chǎn)監控現場(chǎng)。

據統計，截至2019年底：

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

v  長(cháng)慶油田石油當年總產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量1/8，而長(cháng)慶油田8個(gè)采油廠(chǎng)76個(gè)生產(chǎn)作業(yè)區全部使用亞控的KingSCADA；

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

v  南水北調中線(xiàn)工程，80%的泵站、管理站、調度中心采用了亞控的KingSCADA；

v  從2017到2019年，60%以上的軍方的艦船（包括航空母艦）的“損管(即‘損害管制’)”監控系統，都使用了亞控的組態(tài)王；

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

     2018年，硅谷動(dòng)力評出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及解決方案提供商，TOP10有8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(shù)根互聯(lián)、徐工、三一重工等工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺達成戰略合作協(xié)議，為其提供設備接入服務(wù)。

2018年9月，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《工業(yè)數據采集產(chǎn)業(yè)研究報告》，其中第六章數據采集典型產(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(jìn)行了數據采集方面的合作。

圖3 驅動(dòng)服務(wù)數量對比

2019年，亞控以《面向異構協(xié)議兼容的亞控WellinCloud工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺測試床建設項目》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)平臺異構協(xié)議兼容能力的建設方案，得到了專(zhuān)家的高度認可，最終以第一名中標。

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(shí)體，組態(tài)構建為與數據結構無(wú)關(guān)的數字映射體。該數字映射體將物理實(shí)體的多種數據和模型進(jìn)行打包，并在邊云實(shí)現自由同步。用戶(hù)無(wú)論在何時(shí)、何地只需通過(guò)物理實(shí)體的唯一名稱(chēng)（ID），就可以對這些數據和模型進(jìn)行檢索、調用，而不需要關(guān)心這個(gè)映射體存儲在邊緣側還是云端，更不需要關(guān)注它們被存儲在哪個(gè)數據庫的哪個(gè)表里。用戶(hù)只需要簡(jiǎn)單的培訓就可以使用這一先進(jìn)的邊云協(xié)同技術(shù)。該技術(shù)系國內首創(chuàng )。

圖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(yǔ)言編程開(kāi)發(fā)工業(yè)模型，開(kāi)發(fā)周期長(cháng)，維護難，質(zhì)量差。2019年，亞控成功把配置化（組態(tài)）技術(shù)應用到了云邊協(xié)同的工業(yè)模型開(kāi)發(fā)，工業(yè)人只需要通過(guò)可視化“拖、拉、拽”配置的方式就能自主完成開(kāi)發(fā)，從此擺脫對IT人的依賴(lài)。目前，公司為聯(lián)通全要素連接平臺開(kāi)發(fā)了包含機加、電子等十個(gè)行業(yè)人、機、料、法、環(huán)全要素300余個(gè)工業(yè)模型；為川能智網(wǎng)能源管理平臺面向設備級、系統級、管理級開(kāi)發(fā)了200余個(gè)工業(yè)模型，實(shí)現對十余種能源介質(zhì)的用能計劃、實(shí)時(shí)監測、報警分析、能耗預測。該技術(shù)系國內首創(chuàng )。

3、創(chuàng )新性的模型訓練技術(shù)

針對不同的工業(yè)場(chǎng)景需求，提供亞控科技獨創(chuàng )的“開(kāi)環(huán)”“閉環(huán)”模型訓練技術(shù)：

圖5 “閉環(huán)”邊云協(xié)同訓練模式

“閉環(huán)”邊云協(xié)同的訓練模式是工業(yè)模型在云上構建和訓練，部署到邊緣驗證，最終在云上聚合。與傳統的以云中心為核心的訓練驗證方式不同，邊緣驗證不需要收集工業(yè)現場(chǎng)的數據，只是收集最新的模型訓練更新，從而避免用戶(hù)信息泄露。

圖6 “開(kāi)環(huán)”邊云協(xié)同訓練模式

“開(kāi)環(huán)”邊云協(xié)同的訓練模式是工業(yè)模型在云上構建和初步訓練，部署到邊緣驗證和深度訓練，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)同訓練結果，在邊緣側繼續進(jìn)行深度訓練，滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化應用需求。

三、生產(chǎn)制造類(lèi)工業(yè)App開(kāi)發(fā)的難點(diǎn)

自2014年GE推出全球首款工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以來(lái)，國內也涌現出許多優(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)設計領(lǐng)域、以三一根云為代表的在管理運營(yíng)領(lǐng)域，都開(kāi)發(fā)了數千個(gè)工業(yè)APP，為工業(yè)企業(yè)賦能，在研發(fā)和運維方面實(shí)現了業(yè)務(wù)模式的應用創(chuàng )新。

到目前為止，國內工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上可用的生產(chǎn)制造類(lèi)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(lèi)工業(yè)APP積累依然這么慢？因為現有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺開(kāi)發(fā)生產(chǎn)制造類(lèi)工業(yè)APP都面臨三大難點(diǎn)：

1、復合型開(kāi)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(mén)類(lèi)，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CSDN網(wǎng)站統計，中國IT人有600萬(wàn)，在工業(yè)領(lǐng)域的預計50萬(wàn)，工業(yè)人有4500萬(wàn)，既有工業(yè)知識又掌握信息技術(shù)的復合型人才非常稀少。

2、工業(yè)APP通用性差、優(yōu)化迭代困難

現有的工業(yè)APP大多面向單個(gè)客戶(hù)定制開(kāi)發(fā)，客戶(hù)需求情況有變化或新增一個(gè)客戶(hù)又需要根據新需求再定制開(kāi)發(fā)新的工業(yè)APP，這樣的工業(yè)APP使用率很低，標準化、通用化的可能性極小，優(yōu)化迭代和復用都很困難。

解決問(wèn)題的思路是把工業(yè)APP分解成若干可以復用的基礎共性類(lèi)APP，根據客戶(hù)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(wèn)題，然而“打散容易、重構難”，原因在于工業(yè)APP接口沒(méi)有標準化，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(lái)。

3、工業(yè)APP支撐系統集成困難

生產(chǎn)制造按經(jīng)典的普度模型分五層：

圖 7 生產(chǎn)制造系統普度模型

L0-現場(chǎng)設備，L1-自動(dòng)控制，L2-車(chē)間監控，L3-制造執行，L4-業(yè)務(wù)管理。理想情況下，五層系統之間聯(lián)動(dòng)，從上而下形成PDCA（Plan,Do,Check,Action）的閉環(huán)，成為一個(gè)有機整體，數據自動(dòng)流動(dòng)，實(shí)現“看不見(jiàn)的自動(dòng)化”，讓生產(chǎn)制造從固化、僵硬變得離散、輕靈。模型在實(shí)際應用過(guò)程中，幾乎在每一層都遇到阻礙數據自動(dòng)流動(dòng)的問(wèn)題，原因在于：

L0級存在問(wèn)題 – 設備繁雜

設備“萬(wàn)國牌”——目前中國工業(yè)設備保有量世界第一、設備種類(lèi)數量世界第一、設備使用跨度時(shí)間長(cháng)，存量大；同時(shí)中國也是工業(yè)設備增長(cháng)最為迅猛的國家，增量大。加之現場(chǎng)設備大都是相對封閉的系統，接口缺失，這就給工業(yè)設備接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了非常巨大的挑戰。

L1級存在問(wèn)題 – 協(xié)議多樣

“最后一米”不通——工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)連通設備的“最后一米”就是采集設備中的數據。工業(yè)設備的數字化通過(guò)安裝各種工業(yè)控制器和采集器完成，數據采集通過(guò)和這些控制器或采集器以多達300余種通訊協(xié)議實(shí)現。由于設備種類(lèi)繁多，數據鏈路、接口不一，協(xié)議多樣，順暢、穩定地采集數據比較困難。

L2級存在問(wèn)題 – 各自為戰

國內外有數十家監控軟件廠(chǎng)家，國外以西門(mén)子、霍尼韋爾、羅克韋爾、橫河為代表，國內以亞控、力控、中控、和利時(shí)為代表，各廠(chǎng)家產(chǎn)品接入的設備實(shí)時(shí)、歷史數據有各自的存儲格式，互相之間不能統一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺只能分別和每一款產(chǎn)品通過(guò)OPC(OLE for Process Control)的方式進(jìn)行整合。

L3級存在問(wèn)題 – 煙囪林立

工廠(chǎng)制造執行有“空間離散”、“時(shí)間異步”的特點(diǎn)，異構系統集成過(guò)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)流程和應用相互脫節。

L4級存在問(wèn)題 – 難以集成

業(yè)務(wù)管理層各系統相互構成協(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(kāi)發(fā)周期，加快投入市場(chǎng)速度，從根本上提高制造業(yè)的競爭力。

各系統間的集成工作已經(jīng)開(kāi)展40年，至今未能很好解決，主要難點(diǎn)在于：各系統間的數據接口不一致，需要通過(guò)接口程序、中間庫表等方式做轉換傳遞；各系統的數據發(fā)生變化時(shí)，需要通過(guò)全量、數據比較方式實(shí)現，繁瑣低效；業(yè)務(wù)數據種類(lèi)繁多，包括物料、BOM(Bill of Material)、工藝數據、工序庫等，集成工作量大；各系統之間數據、功能有重疊，集成時(shí)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(kāi)發(fā)者只需要通過(guò)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(kāi)發(fā)。

圖 8 傳統開(kāi)發(fā)方式VS云原生技術(shù)

2、與工互平臺全面合作

2019年8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家和亞控達成了戰略合作協(xié)議。

3、工業(yè)APP積累提速

KingAppPlatform雖推出不到一年時(shí)間，但已吸引了一批合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，并在機加、電子、建筑等多個(gè)行業(yè)積累了進(jìn)度、質(zhì)量、設備、物料、能源、安全、人員績(jì)效等方面500余個(gè)工業(yè)APP。

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

圖 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，分數據數據采集邊緣層-工業(yè)PaaS平臺層-工業(yè)APP應用層三層架構，采用了獨創(chuàng )的數據采集和解析技術(shù)、邊云協(xié)同技術(shù)、云原生技術(shù)和App隔離技術(shù)，通過(guò)共享公司25年積累下的5000余種工業(yè)設備驅動(dòng)解決工業(yè)數據接入問(wèn)題，提供讓4000萬(wàn)工程師很容易掌握的工業(yè)App開(kāi)發(fā)平臺和方法，幫助懂工業(yè)、懂制造，懂車(chē)間生產(chǎn)場(chǎng)景的工業(yè)人熟練、流暢、配置化地開(kāi)發(fā)工業(yè)APP，徹底解決工業(yè)App“打散容易重構難”、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(shí)現工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在制造領(lǐng)域的應用落地，賦能企業(yè)實(shí)現數字化轉型升級。