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工业互联网与工业4.0的关系,工业管理系统5C架构、功能维度

发布时间: 2020-01-09 文章分类: 产业互联网
阅读量: 0
供应链协同管理系统
供应链协同管理系统
供应链协同管理系统基于大型分布式架构、大数据分析与云计算技术,帮助B2B企业为供应链上下游企业提供信息服务、交易服务、物流服务、金融服务、售后维保服务、营销服务等一站式深度价值服务,实现数据互通、全链融合,综合提升平台运营效率与平台收益

工业互联网系统与工业4.0的区别点是什么?这两个说法本质上没有区别,通常都用来强调企业信息化系统的一体化,智慧化、自动机械化。工业互联网和工业4.0总结了过去几十年的企业信息化成就,而且提出未来10年后的企业信息化可追逐的更高层次目标。现在主流的工业互联网系统和工业4.0模式助企业实现了网络化、全三维数字化平台、关联设计等等,我国大多数企业如果想要在近几年内实现工业4.0提出的各种设想和功能目标,就必须在工业4.0或者工业互联网这个大方向的引导之下,抓紧企业数字化建设的“补课”。工业系统开发平台【数商云】近几年在为传统工业制造业企业转型工业互联网模式提供各式各样的解决方案,积累了行业内无人所及的丰富经验,为了让更多人对工业互联网系统有更深的了解,总结本文关于工业互联网系统5C架构以及工业4.0系统功能的四个维度。

一、工业品互联网系统的基本概念、思路

早在2000年8月,就有美国学者提出了工业互联网的概念,基本思路是把复杂的物理设备和网络,包括传感器和软件等,构造成一个工业系统化的整体,将大数据、机器学习、M2M等全部整合在一起,利用所得的数据和信息,控制和调整设备,以得到最优化的结果。最终目的是构造企业级的一体化的工业系统。工业互联网系统是一个综合性的企业信息化总体解决方案,包含一整套内置的核心技术,一定会成为一个综合性的技术大类。工业4.0和工业互联网这两个提法,我个人比较倾向于工业互联网,因为它把未来企业界的网络,以及全球网络化的发展,描述得比较清楚。

二、工业系统开发5C架构

5层中的第一个字母都是一个“C”。最底层是智慧的连接层(Connection),即一个工业制造业企业所需要的数据都必须能够无障碍地获取。

第二层是转换层(Conversion),即将数据转化为信息,对获得的工业系统数据进行数据挖掘和分析,得出对决策有用的信息。

第三层是计算网络层(Cyber),是企业信息中心的枢纽,在这一层,将取自第二层的信息与原来设定的期望值进行对比,发现制造业企业运行中的问题或机会。

第四层是认知层(Cognition),由第三层获得的信息,以及监控资产和设备状况,以可视化的方式,向决策者提供关于制造业企业目前存在问题的认知,并使决策者能够做出相应的决策。

第五层是配置层(Configuration),目的是通过网络空间,把决策信息送到物理空间,送到相应的子系统中,完成对相应的设备或工业系统管理做出调整的实际操作。

工业管理系统5C的架构,实际上是一个企业级的反馈控制系统,一个包括人、(计算)机、物在内的反馈控制系统。工业管理系统的控制对象,无论是人、或机、或物,其现况信息都是通过C1(第一层)来获取的。获取后,送到反馈器,即C2(第二层),进行数据挖掘和分析,所得出的整个企业状况的实际值和期望值在C3(第三层)进行比较,比较后得出决策信息C4(第四层),指示在什么地方需要做出怎样的调整或改变,然后是由控制器C5(第五层)发出指令,实施对人、机、物的控制。反馈控制是自动控制理论核心的思想之一,只有反馈控制才能达到理想的控制效果。在人、机、物一体化的大系统情况下,反馈系统的一体化和优化设计,确实有很多重大的理论和创新问题。

了解工业互联网系统非常重要,尤其要抓住它的本质和内涵,对中国企业信息化的发展意义非凡。工业互联网系统不仅涉及信息技术的各个方面,而且也涉及很多相关的科学技术领域,世界上没有一个企业能够承担工业互联网的全部研发任务。为此,美国几个IT巨头牵头组织了工业互联网联盟。2015年6月,美国工业互联网联盟发布了一个工业互联网系统的参考架构,对工业互联网的构成要素,各要素之间的相互关系等,都进行了比较系统的探讨和研究,为工业互联网的系统架构、解决方案架构和应用架构提供了一个开发指南,具有重要指导意义。

工业互联网提出了分析系统功能的四个维度,包括业务的维度、用户的维度、系统功能的维度、系统实现的维度,对每一个维度都做了详细的需求分析,研究了必须要考虑的基本问题。

工业互联网平台的参考架构将工业互联网系统分成内外三层:外缘层、平台层和企业层。工业制造业企业需要的所有数据,通过外缘层进入企业的数据平台,在平台层进行数据的转换和分析,在完成一系列操作运算后,产生决策所需的数据,并送入企业层;企业层接收这些数据之后,根据决策系统设定的规则决定企业下一步怎么做,并将决策产生的控制信息流返回到平台层,平台层对控制流进行分析后,再送到外缘层,包括企业外部的相关企业。整个过程中,核心的部分是数据的分析和处理,包括终端数据的获取、先进的数据处理、决策的执行模块、系统输出的产生等等,各种模型的构建和数据的分析计算,是数据处理系统的核心。

工业互联网系统涉及很多核心技术。

第一层涉及物联网技术及应用;

第二层用的是业务智能和大数据技术;

第三层是云计算技术;

第四层离不开计算科学技术;

第五层则是工业系统网络化的自动控制技术;

不难看出,工业互联网系统所需要的技术支撑,实际上把当前信息技术发展的热点几乎都概括其中。目前,我国大数据、云计算、物联网等都炒得很热,但是,如果这些热门技术不围绕一个主题,朝着一个共同方向努力的话,是形不成竞争优势的。

2016年3月2日,工业互联网和工业4.0这两个技术平台,在瑞士苏黎世做了对接。双方达成协议,必须实现工业4.0参考架构模型和工业互联网系统架构模型的兼容性和互操作性,这是二者得以共享全球市场的一个重要步骤。中国也已推出自己的工业互联网架构模型,但总体来看,我们的步子还是慢了一些。如果我们的步子能够更快一些,工业互联网系统的竞争有可能形成三足鼎立的局势。

特别是,其中涉及很多标准和规范问题,如果我们不参与前期标准的制定,就会非常被动。中国必须尽快建立团队,推出自己的工业互联网系统“参考架构(IIRA)”,并与“工业4.0平台”和“工业互联网联盟”展开协调行动,以避免被边缘化。

 

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作者:云朵匠 | 数商云(微信ID:shushangyun_com)

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