工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是面向制造數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化需求、構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務(wù)體系、支持制造業(yè)資源泛在連接、彈性供給、高效配置的載體。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)分成了四個(gè)層級(jí)。最下面這個(gè)層是數(shù)據(jù)采集層，主要是做生產(chǎn)車間以及生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)采集，然后第二層是IAAS層，IAAS在我們當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下非常成熟，主要指的是一些服務(wù)器的基礎(chǔ)設(shè)施包括存儲(chǔ)包括網(wǎng)絡(luò)，包括虛擬化。然后在IAAS層上面是工業(yè)的PAAS層。
在整個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系下面，工業(yè)PAAS層是核心，而工業(yè)PAAS層又分成了上半部分和下半部分，下半部分是工業(yè)PAAS層的通用部分，包含了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)清洗，而上半部分是工業(yè)PAAS層核心中的核心。我們可以分成兩個(gè)維度來理解，第一個(gè)維度就是在這個(gè)工業(yè)PaaS層要做微服務(wù)，第二個(gè)是模型，要將大量技術(shù)原理，基礎(chǔ)工藝經(jīng)驗(yàn)形成算法和模型?；谖⒎?wù)架構(gòu)的數(shù)字化，微服務(wù)結(jié)構(gòu)其實(shí)目前在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)推的比較多了，對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域來說不是一個(gè)特別核心的技術(shù)，而對(duì)于工業(yè)PAAS層來說最為核心的就是模型和算法。
最上面一層是工業(yè)APP，就是未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展的后面階段，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有成千上萬的APP來解決不同大型企業(yè)不同細(xì)分行業(yè)各種問題，包括可能某條生產(chǎn)線某道工藝一個(gè)APP單獨(dú)會(huì)出現(xiàn)。所以工業(yè)APP未來會(huì)有很多。
我們來看最重要的一個(gè)，就是工業(yè)PAAS層的核心，模型和算法是怎么來的。我們先來看中間部分，就是模型和算法在工業(yè)領(lǐng)域里面分成兩種，第一種是機(jī)理模型，第二種叫數(shù)據(jù)模型。
機(jī)理模型就是上世紀(jì)80、90年代開始針對(duì)原理的數(shù)學(xué)建模，用數(shù)學(xué)公式來進(jìn)行原理的描述，叫機(jī)理模型。這個(gè)變化不大，變化最大的是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型，叫數(shù)據(jù)模型。
為什么數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型會(huì)有這么大的變化呢？是因?yàn)楝F(xiàn)在計(jì)算力不是一個(gè)問題了，海量的數(shù)據(jù)不是一個(gè)問題了，由海量的數(shù)據(jù)和計(jì)算力提升所帶來數(shù)據(jù)模型在工業(yè)領(lǐng)域里面，慢慢開始萌芽，但是這個(gè)事情如果撇開工業(yè)領(lǐng)域不談，比如說在金融領(lǐng)域、消費(fèi)類領(lǐng)域，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型其實(shí)很早之前就有了，但是為什么在工業(yè)領(lǐng)域里面用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，用深度學(xué)習(xí)的算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法來做了一些建模會(huì)看起來很新，而且看很來好像非常牛的技術(shù)。那是因?yàn)榈侥壳盀橹?，真正能夠?qū)⒐I(yè)工藝相關(guān)的東西，能夠跟機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型去結(jié)合，目前還處在一個(gè)起步的階段。
以離散性工業(yè)為例，每個(gè)行業(yè)里不同公司的生產(chǎn)工藝，生產(chǎn)流程各方面或多或少會(huì)有差異，我們不可能像新零售、新金融領(lǐng)域一樣能夠用模型或者算法適配所有的場(chǎng)景，這就是為什么工業(yè)發(fā)展比較慢的一個(gè)原因，因?yàn)樘x散化了，它的可復(fù)制性沒有那么強(qiáng)。這就需要我們?cè)诩夹g(shù)層面能夠更加好的進(jìn)行提煉，更加好的進(jìn)行抽象化，來滿足工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化的需求。這是模型。今天主要講數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型最核心的，我認(rèn)為不是算法，最核心的是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是有哪些維度數(shù)據(jù)構(gòu)成呢？這些數(shù)據(jù)是怎么來的？
第一，從物理設(shè)備上來。比如，加工中心，在加工的過程中有電量、電壓，刀具有轉(zhuǎn)速，刀具在切削的過程當(dāng)中會(huì)遇到一個(gè)阻力，我們叫載荷數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)其實(shí)是非常核心的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)。
舉個(gè)例子，載荷數(shù)據(jù)意味著加工中心在切削金屬的過程當(dāng)中所遇到的阻力，用這個(gè)數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)在線的工藝預(yù)測(cè)。因?yàn)樗谇邢魍粋€(gè)產(chǎn)品的過程當(dāng)中，同一個(gè)產(chǎn)品不同的工件選擇上應(yīng)該遵循同樣的曲線，但是實(shí)際上由于不同的工件不同的壓鑄機(jī)這邊出來的一些工件有一些材料上的變化，批次上些變化以及模具上的變化，實(shí)際在切削過程中載荷曲線是不一致的。那么針對(duì)載荷數(shù)據(jù)我們有實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，有歷史的數(shù)據(jù)，我們有集群的數(shù)據(jù)。我可能加工中心有100臺(tái)，我這100臺(tái)都在做這個(gè)產(chǎn)品，那我第一臺(tái)有加工產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，第一臺(tái)也有，第二臺(tái)也好，第三臺(tái)也有，第一百臺(tái)也有，就有了集群的數(shù)據(jù)，利用這幾個(gè)維度的數(shù)據(jù)該可以做在線的工藝預(yù)測(cè)。
第二，流程邏輯，這個(gè)比較好理解。生產(chǎn)工藝也很好理解。這些生產(chǎn)工藝都由設(shè)備那邊去執(zhí)行，設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)和實(shí)際的生產(chǎn)工藝這邊會(huì)有一些偏差，這是很重要的一個(gè)數(shù)據(jù)。
最難理解的是研發(fā)工具。我舉一個(gè)例子，我有一個(gè)做汽車零部件的客戶，他的年產(chǎn)值50個(gè)億，他們做的是熱交換系統(tǒng)，比如說給大的汽車品牌提供散熱器。可以想象，在做產(chǎn)品設(shè)計(jì)的過程當(dāng)中，會(huì)有大量的仿真，這些仿真數(shù)據(jù)有沒有很好的進(jìn)行關(guān)聯(lián)性的分析，能不能讓這些數(shù)據(jù)更好的來進(jìn)行產(chǎn)品迭代，來提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率。這個(gè)數(shù)據(jù)量不會(huì)比生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)量少，所以研發(fā)工具所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也非常有價(jià)值。
這些物理設(shè)備、流程邏輯、研發(fā)工具、生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型很重要的數(shù)據(jù)來源。有了模型，有了大量的數(shù)據(jù)我們進(jìn)行運(yùn)算，那可以很好去提升良品率，降低庫(kù)存水平等等。有了模型之后我們可以利用現(xiàn)場(chǎng)大量的傳感器數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析和科學(xué)的決策，通過自動(dòng)去精準(zhǔn)執(zhí)行或者是通過人工干預(yù)介入來進(jìn)行精準(zhǔn)的執(zhí)行，最終能夠使得我們的企業(yè)做到降本、增效和提質(zhì)。
剛剛其實(shí)有講到其實(shí)整個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)最重要的一個(gè)層其實(shí)是PAAS層，在PAAS層里面最重要的就是模型，這就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展到最后階段，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有成千上萬面向不同行業(yè)，不同細(xì)分領(lǐng)域的APP。可能這個(gè)APP是針對(duì)生產(chǎn)過程管理，可能這個(gè)APP是針對(duì)企業(yè)調(diào)度管理，可能這個(gè)APP小到只管理一臺(tái)設(shè)備，只管理一道工序，這樣的APP會(huì)有很多很多，最終發(fā)展到最后一個(gè)階段，這些APP可能是一個(gè)模塊，可能是多個(gè)模塊的組合，通過微服務(wù)化進(jìn)行數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。
思普云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
GIS地圖顯示
GIS（即Geographic Information System）思普云可實(shí)時(shí)獲取硬件定位信息在云端系統(tǒng)快速形成地圖顯示設(shè)備在線位置情況。
設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
智能網(wǎng)關(guān)通過本身自帶的PLC協(xié)議解析以及數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳功能將客戶所需的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)及各項(xiàng)參數(shù)傳輸至思普云。
云組態(tài)
通過畫面的各種圖元與點(diǎn)位圖，可直觀的觀察到工業(yè)的現(xiàn)場(chǎng)情況，以對(duì)其實(shí)時(shí)監(jiān)控。并記錄的實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)和歷史工況數(shù)據(jù)。
云端系統(tǒng)遠(yuǎn)程控制
依托思普云標(biāo)準(zhǔn)成熟的數(shù)據(jù)處理能力通過云端即可實(shí)現(xiàn)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控、云端服務(wù)以及工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
多終端手機(jī)app
針對(duì)多樣化管理手段，我們開發(fā)不同終端APP以及適應(yīng)手機(jī)端界面管理員可隨時(shí)登陸后臺(tái)并對(duì)設(shè)備經(jīng)遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制。
