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                        登錄注冊 CHEN

                        力控科技

                        管控一體化解決之道

                        工業互聯網解決方案

                        1 工業互聯網發展背景及趨勢


                        1.1 工業互聯網發展背景

                        近年來,國家不斷推行精益制造、智能制造、柔性制造、敏捷制造、制造全球化 等先進制造理念,力爭逐步由制造大國向制造強國轉變,由中國制造向中國創造過渡。采用現代信息技術,充分利用計算機網絡及通訊技術,支持企業的產品開發、生產、銷售、服務等各個環節,實現信息采集、加工和管理的網絡化、集成化和實時化,最終實現企業全面數字化管理,是當今世界的一個大趨勢。


                        1.2 工業互聯網平臺體系架構

                        工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求,構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系,支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的載體。工業互聯網網絡實現人、機器、車間、企業等主體以及設計、研發、生產、管理、服務等產業鏈各環節全要素的泛在互聯。

                        工業互聯網平臺包括邊緣、平臺(工業PaaS)、應用三大核心層級。可以認為,工業互聯網平臺是工業云平臺的延伸發展,其本質是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術,構建更精準、實時、高效的數據采集體系,建設包括存儲、集成、訪問、分析、管理功能的使能平臺,實現工業技術、經驗、知識模型化、軟件化、復用化,以工業APP的形式為制造企業各類創新應用,最終形成資源富集、多方參與、合作共贏、協同演進的制造業生態。

                         

                        1-1 工業互聯網平臺功能架構圖


                        整個工業互聯網平臺呈現出清晰的層級架構,涵蓋邊緣層、IaaS層、平臺層(也叫工業PaaS)、應用層(也叫工業SaaS)以及貫穿上述各層級的安全防護。 其中,邊緣層、平臺層、應用層是工業互聯網平臺的三大核心層級。

                        首先,邊緣層是基礎。在平臺的邊緣層,對海量設備進行連接和管理,并利用協議轉換實現海量工業數據的互聯互通和互操作;同時,通過運用邊緣計算技術, 實現錯誤數據剔除、數據緩存等預處理以及邊緣實時分析,降低網絡傳輸負載和云端計算壓力。

                        其次,平臺層是核心。在通用PaaS架構上進行二次開發,實現工業 PaaS層的構建,為工業用戶提供海量工業數據的管理和分析服務,并能夠積累沉淀不同行業、不同領域內技術、知識、經驗等資源,實現封裝、固化和復用,在開放的開發環境中以工業微服務的形式提供給開發者,用于快速構建定制化工業APP, 打造完整、開放的工業操作系統。

                        最后,應用層是關鍵。通過自主研發或者是引入第三方開發者的方式,平臺以云化軟件或工業 APP 形式為用戶提供設計、生產、管理、服務等一系列創新性應用服務, 實現價值的挖掘和提升。

                        1.3 工業互聯網平臺技術體系

                         

                        1-2 工業互聯網平臺關鍵技術體系圖


                        工業互聯網平臺涉及四個方面的七類關鍵技術。一是為平臺提供底層連接、云基礎設施和運行環境的基礎支撐技術,包括數據集成和邊緣處理、IaaS和平臺使能三類具體技術。二是支撐平臺進行海量工業數據管理和分析的數據挖掘技術,包括數據管理、工業數據建模和分析兩類具體技術。三是為平臺提供工業微服務、開發工具和開發環境, 驅動平臺進行應用創新應用開發以及微服務技術。 四是能夠保障平臺穩定運行,實現工業系統安全的安全保障技術。

                        1、數據集成與邊緣處理技術

                        設備接入:基于工業以太網、工業總線等工業通信協議,以太網、光纖等通用協議,3G/4GNB-IOT等無線協議將工業現場設備接入到平臺邊緣層。

                        協議轉換:一方面運用協議解析、中間件等技術兼容 ModBusOPCCANProfibus等各類工業通信協議和軟件通信接口,實現數據格式轉換和統一。另一方面利用HTTPMQTT等方式從邊緣側將采集到的數據傳輸到云端,實現數據的遠程接入。

                        邊緣數據處理:基于高性能計算芯片、實時操作系統、邊緣分析算法等技術支撐,在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側進行數據預處理、存儲以及智能分析應用,提升操作響應靈敏度、消除網絡堵塞,并與云端分析形成協同。

                        2IaaS技術

                        基于虛擬化、分布式存儲、并行計算、負載調度等技術,實現網絡、計算、存儲等計算機資源的池化管理,根據需求進行彈性分配,并確保資源使用的安全與隔離,為用戶提供完善的云基礎設施服務。

                        3、平臺使能技術

                        資源調度:通過實時監控云端應用的業務量動態變化,結合相應的調度算法為應用程序分配相應的底層資源,從而使云端應用可以自動適應業務量的變化。

                        多租戶管理:通過虛擬化、數據庫隔離、容器等技術實現不同租戶應用和服務的隔離,保護其隱私與安全。

                        4、數據管理技術

                        數據處理框架:借助HadoopSparkStorm等分布式處理架構,滿足海量數據的批處理和流處理計算需求。

                        數據預處理:運用數據冗余剔除、異常檢測、歸一化等方法對原始數據進行清洗,為后續存儲、管理與分析提供高質量數據來源。

                        數據存儲與管理:通過分布式文件系統、NoSQL數據庫、關系數據庫、時序數據庫等不同的數據管理引擎實現海量工業數據的分區選擇、存儲、編目與索引等。

                        5、應用開發和微服務技術

                        多語言與工具支持:支持Java,RubyPHP等多種語言編譯環境,并提供Eclipse integrationJBoss Developer StudiogitJenkins等各類開發工具,構建高效便捷的集成開發環境。

                        微服務架構:提供涵蓋服務注冊、發現、通信、調用的管理機制和運行環境,支撐基于微型服務單元集成的松耦合應用開發和部署。

                        圖形化編程:通過類似Labview的圖形化編程工具,簡化開發流程,支持用戶采用拖拽方式進行應用創建、測試、擴展等。

                        6、工業數據建模與分析技術

                        數據分析算法:運用數學統計、機器學習及最新的人工智能算法實現面向歷史數據、實時數據、時序數據的聚類、關聯和預測分析。

                        機理建模:利用機械、電子、物理、化學等領域專業知識,結合工業生產實踐經驗,基于已知工業機理構建各類模型,實現分析應用。

                        7、安全技術

                        數據接入安全:通過工業防火墻技術、工業網閘技術、加密隧道傳輸技術,防止數據泄漏、被偵聽或篡改,保障數據在源頭和傳輸過程中安全。

                        平臺安全:通過平臺入侵實時檢測、網絡安全防御系統、惡意代碼防護、網站威脅防護、網頁防篡改等技術實現工業互聯網平臺的代碼安全、應用安全、數據安全、網站安全。

                        訪問安全:通過建立統一的訪問機制,限制用戶的訪問權限和所能使用的計算資源和網絡資源實現對云平臺重要資源的訪問控制和管理, 防止非法訪問。

                        在上述七大類技術中,通用平臺使能技術、工業數據建模與分析技術、數據集成與邊緣處理技術、應用開發和微服務技術正快速發展,對工業互聯網平臺的構建和發展產生深遠影響。在平臺層,PaaS技術、新型集成技術和容器技術正加速改變信息系統的構建和組織方式。在邊緣層,邊緣計算技術極大的拓展了平臺收集和管理數據的范圍和能力。在應用層,微服務等新型開發框架驅動工業軟件開發方式不斷變革,而工業機理與數據科學深度融合則正在引發工業應用的創新浪潮。

                        2 工業現場需求及應用分析

                        對于一個典型的工業現場,根據行業特點以及各系統采用的廠家不同導致出現非常復雜的問題需要解決。工業協議特別是現場總線采用廠家私有協議,導致系統之間互通困難、工業協議棧脆弱、對網絡要求高等問題層出不窮。從一個完全設備孤島的工業現場,到實現設備聯網、以及演進到工業互聯網架構需要去解決多協議設備、多系統互聯帶來的互操作問題。

                        2.1 工業現場面臨的問題

                        在設計工業物聯網系統時需要考慮以上因素帶來的影響:

                        工業現場協議帶來的問題和機遇

                         

                        2-1 HMS發布的2018年度工業以太網市場報告


                            工業現場總線和工業以太網其基本特點為由廠家主導、協議私有。工業現場總線主要有PROFIBUSModbus-RTUCC-LinkCANopenDeviceNetFF等總線為主。工業以太網主要由EtherNet/IPPROFINETEthercatModbus-TCPPOWERLINK為主。隨著無線技術的發展,工業WIFILoraNB-IOTGPRSLTE5G等技術的大量應用,為工業現場設備的互聯方式提供了更好的選擇,在不方便布線或者無法布線的現場,無線技術大大方便了設備和系統之間的連接,其不依賴于有形的物理線路,為設備和系統的互聯提供了可能。

                            多年來工業以太網一直比傳統的現場總線增長迅速,而現如今已經超越現場總線。憑借22%的增速,工業以太網現占據全球市場的52%,而去年是46%EtherNet/IP現已經成為最大的網絡,占據全球市場的15%。以太網全球領跑者還有PROFINETEtherCATModbus-TCPEthernet POWERLINK

                        工業現場協議多樣化,并無誰占據明顯的主導地位。但是趨勢卻是在加速以太網化,很長一段時間以來,我們一直都能看見現場總線向工業以太網過渡的趨勢。向工業以太網的過渡,是由于對于高性能的需求、對于工廠安裝設施和IT/IoT系統集成的需求、以及對于工業物聯網的需求所驅動的。在現實需求的驅動下,工業現場新安裝節點數量,以太網實際上已經超越了現場總線。

                        在規劃工業物聯網以實現設備集成和互聯的情況下,應該進行一次詳盡的分析,以便確定企業基礎架構中哪些傳統元素不可或缺,哪些元素可以隨著時間逐步淘汰。工業物聯網平臺解決方案的效率將取決于新一代技術如何與舊技術進行銜接,其需要具備足夠的靈活性和前瞻性,使其在面對技術的演進、設備系統更替情況下,能夠敏捷、簡便的系統和設備互聯,而不需要大規模的重構。物聯網平臺必須具備足夠的可預見性,必須具備面向未來的可用性、可擴展性和可靠性。

                        系統之間交互性、靈活性、可視性較差

                         

                        2-2 傳統工業現場系統連接示意圖


                        工業現場根據功能不同,存在數控系統、AGVRFIDSCADADCS等應用和控制系統,系統接口和形式各異。各系統之間時互相不可見、互操作性差、信息的利用率低,影響信息的傳遞效率和準確性。

                        工業現場傳統設備之間的連接以層級架構,設備之間直連為主。不管是采用工業以太網還是現場總線、無線技術等,往往采用的時終端設備直接到上位機的連接,各系統之間并無擁有可擴展性設計。這樣導致的系統間數據難以共享,成為企業信息化融合最大的瓶頸。工業互聯網要實現這些網絡間的互通協作,異質異構網絡的融合是首先要考慮的問題。

                        工業網絡基礎改造

                         

                        2-3 工業現場設備直連示意圖


                        長久以來,現場總線設備在工業現場的大量使用造成了大量的設備直連結構出現。網絡系統割裂、能力單一,只實現某一功能,設備均集中連接與一點(常見如上位機),甚至連一個合理的網絡架構都沒有,頭疼醫頭、腳疼醫腳。企業OTIT網絡之間完全沒有打通,大量的生產數據沉淀、消失在工業控制網絡;

                        隨著向工業以太網的過渡,對于高性能的需求、對于工廠安裝設施和IT/IoT系統集成的需求、以及對于工業物聯網的需求,而出現了工業網絡的變革。工業網絡已經在以極快的速度從現場總線向工業以太網轉變。

                        工業網絡的建設必須保證物聯網平臺的靈活性和網絡無關性,物聯網平臺為工業互聯網基礎,這并不意味著所有設備和系統一開始都處于理想的狀態,也不意味著所有流程一開始就會得以簡化。物聯網技術就像仍在形成當中的太陽系,有很多調整等待著每個采用這一技術的行業去實施。新要求和新機會可能會在數月或數年之后出現。這就要求網絡網絡必須具備前瞻性,隨著系統、設備的增加、更替,以及流程工藝的改進升級,其無需做過多的更改,網絡必須具備系統無關性。而且網絡必須成為現場整體架構的骨架,奠定未來工廠升級、改造、邁向工業互聯網時代的架構基礎,建立適合工業互聯網平臺核心數據自由流通的管道。

                        邊緣計算給工業現場帶來安全和實時數據處理

                        1.基于邊緣的多協議轉換強化平臺數據接入能力

                        大部分平臺均提出了協議轉換和云端協同技術方案,實現設備、傳感器、PLC、控制系統、管理軟件等不同來源的海量數據在云端的集成與匯聚。基于網關的多協議轉換正獲得普遍應用,例如GE 通過將數據采集轉換模塊Predix Machine部署在現場傳感器、控制器和網關,利用OPC UA技術實現工業以太網、工業總線等不同協議的轉換。西門子通過在設備端部署數據采集模塊MindConnect Nano,實現通用協議兼容和私有協議轉換。

                        2.邊緣數據處理和緩存技術有效提升平臺承載能力

                        工業生產過程中高頻數據采集,往往會對網絡傳輸、平臺存儲與計算處理等方面帶來性能和成本上的巨大壓力,在邊緣層進行數據的預處理和緩存,正成為主要平臺企業的共同做法。一是在邊緣層進行數據預處理,剔除冗余數據,減輕平臺負載壓力。二是利用邊緣緩存保留工業現場全量數據,并通過緩存設備直接導入數據中心,降低網絡使用成本。

                        3.邊緣分析技術顯著增強平臺實時分析能力

                        為了更好滿足工業用戶的實時性、可靠性要求,越來越多的平臺運營企業開始將計算能力下放到更為靠近物或數據源頭的網絡邊緣側。一是邊緣層直接運行實時分析算法,例如微軟20175月更新Azure IoT Edge服務,新增了機器學習、認知服務、流數據分析等功能,支持在嵌入式邊緣設備上運行復雜分析和人工智能算法,微軟與金屬切削刀具企業Sandvik Coromant合作, 基于Azure IoT Edge在邊緣實現了流數據分析和機器學習算法, 使故障處理時延從云端處理的2秒縮短到邊緣處理的0.1秒。二是邊緣與平臺協同,實現模型不斷成長和優化。

                        構建數據自由流通的管道

                        工業現場多協議、多系統、網絡繁雜所帶來的數據的整體性問題,決定了需要在打造堅實的工業生產環境基礎上,實施工業互聯網。

                        數據為工業互聯網核心,在打造工業互聯網的支撐基礎工業物聯網時,最為重要的事情為構建數據自由流通的管道。傳統工業現場的設備和系統組織結構,為數據流動帶來了巨大挑戰:

                        ü 數據難以加以利用,產生價值;

                        ü 數據的數量、流動速度和種類給數據分析帶來挑戰;

                        ü 統一的數據系統,各系統數據共享;

                        ü ITOT數據交互平臺構建,提高生產效率。

                        基于對多協議設備和系統所造成的異質異構數據的集成、扁平化系統結構、以及高度靈活性和網絡無關性的工業網絡皆以構建數據自由流通的管道為建設目標。

                        工業互聯網平臺本質上是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等先進信息技術,實現海量工業數據匯聚與建模分析、工業經驗知識軟件化與模塊化、工業創新應用開發與運行。工業互聯網平臺不是工業軟件平臺或者云服務平臺的簡單升級版。工業互聯網平臺能夠深入到企業內部,實現設計、生產、管理和服務等不同環節的數據采集、集成、分析和應用,形成各類智能化應用服務,并能夠借助工業微服務、圖形化開發環境等方式進行工業經驗知識積累、沉淀和復用,從而實現在服務水平、商業模式和生態構建等方面的跨越式提升。

                        IT技術及新型API技術為多源異構系統提供快速集成

                        借助MQTTREST API等一系列Web API 技術,大部分工業互聯網平臺中的設備、軟件和服務通過JSONXML 等統一格式實現不同業務系統的信息交互和調度管理,為企業內外協同、云端協同、能力開放、知識共享奠定基礎。新型API技術為多源異構系統的快速集成提供有效支撐,實現邊緣設備與云端的集成、傳統工業軟件與云端的集成、平臺內部不同軟件和功能的集成。很多企業以MQTTREST API等為核心手段實現設備、應用程序、后端系統的全要素集成。

                         

                        2-4 傳統協議與新型IT技術的融合示意圖


                        基于API技術的能力開放是平臺發展的重點方向。通過開放API,支持用戶靈活調用平臺的相關服務來開發個性化應用。基于REST API技術可以提供資產管理和位置控制的微服務,基于大數據技術提供數據統計分析API。基于REST API技術為工業應用提供連接、認知分析、實時分析、信息管理和風險管理等功能。

                        通過新型IT技術,結合邊緣計算技術,將工業系統需求的特殊協議、實時性要求,在邊緣節點應對,對現場數據進行預處理、剔除冗余數據,并輸出關鍵數據到其它系統,比如生產系統、數據庫等。在各生產系統之間,通過打造企業信息系統,利用IT的數據組織方式實現數據的直接交互,實現各系統之間高效的數據交互,提高數據傳遞的效率和準確性。

                        2.2 物聯網平臺建設面對的階段

                        綜合來看,工業物聯網的設計需要面對的幾個階段:

                        1、未互聯:未互聯的現場因無法有效地連接人員、流程和事物而受到諸多限制。如果在未互聯的情況下考慮實現設備連接,可能首先要問,如果我們能夠連接人員、流程和事物,并且能夠在其發生變化時無縫安全地查看、共享并激活信息,那么我們會有什么好處?

                        所以找準時機,然后確定您需要什么功能來設計、交付和維護新產品。接下來,進行互聯。

                        需要考慮的事項: 基礎啟用、網絡連接、安全性、中間設備服務、云服務、應用程序開發和其他設備管理功能是啟動互聯產品計劃時必須解決的需求。

                        需求: 嵌入式軟件、網絡通信、設備協議、物質供應、實時數據處理、高級Web服務、安全性、數據管理。

                        2、互聯:一旦實現設備和系統互聯后,企業就可以開始獲得實現增長和可持續服務的新途徑。互聯產品服務通常會產生穩定數據流,則可以掌握和監控整體狀態、資源情況、生產效率、服務質量等,從而為企業帶來更高的利潤。

                        需要考慮的事項:鼓勵開發具備高度靈活性的物聯網解決方案,并允許應用程序利用而不是阻礙制造設備的增加。

                        需求:通過將產品連接到網絡(工業網絡、無線網、公網等),并將數據傳回企業服務器或系統進行處理。

                        3、服務:企業生產現場中的每一件產品都需要一定級別的服務和支持,這些都需要通過特定工具或者平臺、來診斷和解決維修問題來實現。

                        需要考慮的事項: 最有效的解決方案能夠提供一個安全和可擴展的平臺來處理和存儲機器數據,并能夠提供應用程序來實現遠程服務。

                        需求:一個支持應用程序開發的物聯網平臺,該平臺需要包括一套工具來監視資產、實現遠程訪問以及遠程管理流程/內容。該解決方案需要能夠處理托管、安全性和可擴展性等問題。它還需要具有靈活的應用程序編程接口(API)。

                        4、分析: IT作用的重點轉向分析數據并開發面向用戶的工具和應用程序,以促進數據分析、提供見解并改進業務功能。

                        需要考慮的事項:具有內置分析和儀表板構建工具的企業級物聯網平臺將幫助企業在物聯網數據中找到可操作的洞察力。

                        需求:來自連接產品的數據需要以易于報告和分析的方式進行組織和存儲。

                        5、集成:物聯網的真正金礦是從互聯產品中獲取數據并與企業系統(CRMERPPLM或數據倉庫)集成。這樣可以優化關鍵業務流程,如閉環產品生命周期管理并從根本上將其組織物聯網化

                        需要考慮的事項:物聯網平臺通過將來自互聯資產的物聯網數據傳送到CRM/ERP/PLM系統以優化業務流程,從而形成了一個與業務系統集成的框架。

                        需求:首先,物聯網數據必須可以與其他系統集成。其次,物聯網數據必須通過將來自互聯產品的信息與來自補充來源和系統的信息相結合從而提供附加價值,以使人員和流程能夠協作并實現更多價值。

                        6、創新:產品或設備驅動業務的最終目標。 也就是說,通過物聯網集成帶來的數據,通過工業大數據平臺、工業智能系統實現知識庫、預測庫、優化庫建設,反饋工業生產。使工業系統和企業提供人工智能和工業大數據平臺來徹底顛覆傳統工業生產模式,提高生產效率、創建新型的生產方式。

                        需要考慮的事項:專門構建的工業大數據平臺和工業智能平臺,使創新者和開發人員能夠實現生產經驗積累、改進生產工藝、提高生產效率,從而改變用戶創建、提供和服務產品的方式。

                        需求:需要物聯網平臺集成現場全部系統,打通系統之間的信息孤島。并且物聯網平臺和互聯網平臺需要有明確、通用的數據接口和數據回路,對于數據的智能分析才能產生真正的價值。

                        設計工業物聯網平臺,需要以數據為核心,具備靈活性、可靠性、易擴展性,以應對物聯網不同階段之間的低成本升級和改造。

                        工業物聯網平臺建設成為工業互聯網平臺實施最重要的基礎,一個具備前瞻性的工業物聯網平臺極為重要。特別是面對中國工業現狀,可能工業2.0條件都不具備的情況下,在邁向工業4.0的過程中,物聯網平臺的規劃和實施,是重中之重的事情。


                        3 力控工業互聯網解決方案

                        北京力控元通科技(簡稱力控科技)是制造業+互聯網融合的行業解決方案及相關工業軟件產品提供商及服務商。主營業務是以工業軟件領域的HMI/SCADA自動化軟件、企業級實時歷史數據庫、工業能源管理信息平臺、企業MES管理平臺、工業物聯網平臺、移動智能監控平臺、智能優化及工控信息安全等產品構建的工業軟件平臺為核心,為客戶提供從自動化到信息化的工業軟硬件平臺服務及行業解決方案,各行業解決方案滿足了各行業的數字化車間、智能工廠、集團管控等多層次管控的需求。目前主要應用在智能制造、油氣生產、公用事業、大型工業能源管控中心等行業領域,各行業的解決方案完全基于互聯網+工業模式進行升級和布局,服務于生產過程智能化、運維和服務智能化、產品智能化,未來可形成跨界融合的工業互聯網生態,將新一代信息技術與制造業形成深度融合,為中國智能制造2025服務。

                        3.1 工業物聯網建設需求

                        工業物聯網為實現工業互聯網、工業4.0的基礎。當前我國工業互聯網由政府引領轉向應用需求為主導,企業開始應用工業物聯網解決自身所面臨的實際問題,比如通過傳感器、儀器儀表實時監控生產設備、原材料、在制品及工作人員的狀態,為實現制造過程的智能執行,提高生產效率和產品質量;通過RFID等識別技術建設智能倉儲,并與生產過程進行聯接,提高制造原料的高效配置;耐用性的設備產品通過感知手段獲取數據實現預測性預警、遠程維護等服務,提高設備產品的附加值。工業物聯網在工業制造領域各環節的深入應用,有助于改善產能過剩、成本壓力增加等諸多因素。

                        智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式,工業物聯網的部署實施為智能制造、工業互聯網的實施提供基石。智能制造、工業互聯網將結合工業物聯網,合理調配供應鏈資源以提升生產和服務效率,實現制造業的智能化管理模式創新。

                        工業制造領域的轉型升級為工業物聯網的部署帶來重要的發展契機根據工業物聯網的發展脈絡來看,工業物聯網是物聯網在工業領域中的應用,但是不僅僅等同于工業+物聯網如此簡單。工業控制系統為工業物聯網的互聯互通奠定基礎,其次工業軟件系統為工業物聯網的應用開發帶來支撐,另外惡劣的工業環境為工業物聯網的網絡技術帶來挑戰。

                        工業物聯網是通過工業資源的網絡互聯、數據互通和系統互操作,實現制造原料的靈活配置、制造過程的按需執行、制造工藝的合理優化和制造環境的快速適應,達到資源的高效利用,從而構建服務驅動型的新工業生態體系。工業物聯網表現出六大典型特征:智能感知、泛在連通、精準控制、數字建模、實時分析和迭代優化。

                         

                        3-1 工業物聯網本質


                        智能感知是工業物聯網的基礎。面對工業生產、物流、銷售等產業鏈環節產生的海量數據,工業物聯網利用傳感器、射頻識別等感知手段獲取工業全生命周期內的不同維度的信息數據,具體包括:人員、機器、原料、工藝流程和環境等工業資源狀態信息。

                        泛在連通是工業物聯網的前提。工業資源通過有線或無線的方式彼此連接或與互聯網相連,形成便捷、高效的工業物聯網信息通道,實現工業資源數據的互聯互通,拓展了機器與機器、機器與人、機器與環境之間連接的廣度和深度。

                        工業物聯網通過實現對于機器、人、儀器儀表、環境等設備,以及設備及其組成系統所生成的數據,工廠各ITOT系統,通過智能感知、泛在連通,實現這三大要素的集成,為工業互聯網的數字建模、實時分析、精準控制、迭代優化提供技術支撐。打造實現工業現場異質異構數據接入、接入設備智能感知、輕松實現系統之間數據共享的工業物聯網平臺,使之成為工業互聯網的基礎。

                        工業物聯網的實施需要以強大的工業網絡為基礎。傳統的工業網絡網絡系統割裂、能力單一。沒有統一的網絡架構,各系統之間無法感知對方的存在,特別是OTIT系統之間,大量的生產數據沉淀、消失在工業控制網絡,導致了企業信息網絡難以延伸到生產系統。

                        在工業物聯網大背景下,數據是其核心。傳統工業網絡無法實現數據的自由、高效流通,嚴重制約工業互聯網的實現。利用新型的工業以太網、無線技術、物聯網等技術,同時兼容現場總線技術的IP化趨勢,打造能IP化、無線化、扁平化、靈活接入和擴展的工業網絡。

                        在工業安全方面,工業控制現場面臨著嚴峻的現實。以前的工業控制系統整個組網比較簡單,工業上的應用也非常少,各種現場各種組線基本都是私有協議,不通用,自成一套。導致工業現場主要考慮的是系統的連通,功能的實現,并沒有考慮安全問題,這是國內工控系統的通病。工控安全問題會成為一個普遍性的社會問題。攻擊行為會明顯增多,目的性會更強,即所謂的APT攻擊。比如,竊取企業的生產工藝,設備產量數據等商業機密或國防機密。攻擊手段會更加復雜,方式多樣化。現在的攻擊主要還是運用上位機組的軟件,去更改系統中的代碼。隨著PLCDCS的智能化程度提高,攻擊者真得能夠把病毒放在控制器里面去。工業設備和系統組成的網絡,或說物聯網技術令生產生活越來越便捷,反過來看就越容易被攻擊。而且后果已經不只是經濟損失了,更加可能帶來公共安全問題。

                        針對嚴峻的安全形勢,首先要解決的是工控系統協議的安全問題,在做工控系統的協議實現時,之前幾乎沒有關注到安全性,存在很多的漏洞,因此需要從整體方案的角度去解決這些漏洞。然后是對流量和網絡傳輸數據的行為審計,因為工控系統中之前沒有這樣的設備。所以無論發生問題或沒有發生問題,都無從知曉系統的安全狀況。要想全方位的了解網絡安全現狀,流量和行為審計之類的技術產品應用是必需的。工業安全防護類主流的技術有兩塊,第一塊是應用白名單,主要用于主機防護。工控網絡相對來講還是一個專業性較強的網絡,它應用的領域是固定的,它的行為是可以預期的,用白名單的方式進行防護,效果非常明顯,效率也很高。第二塊是針對網絡的防護,針對工業協議的深度解析,通過了解傳輸行為或命令字,來定義哪些操作是合法的,這里采用的也是白名單的方式,操作如果不合法,直接予以攔截,甚至可以做到操作值域的防護。打造工業互聯網工業安全體系,為設備、控制、企業APP、數據、工廠內外網提供整體解決方案,為智能制造保駕護航具有重大意義。

                         

                        3-2 工業物聯網平臺建設模型

                        工業物聯網平臺通過大范圍、深層次的數據采集,以及異構數據的協議轉換與邊緣處理,構建工業互聯網平臺的數據基礎。一是通過各類通信手段接入不同設備、系統和產品,采集海量數據;二是依托協議轉換技術實現多源異構數據的歸一化和邊緣集成;三是利用邊緣計算設備實現底層數據的匯聚處理,并實現數據向云端平臺的集成。邊緣計算技術極大的拓展了平臺收集和管理數據的范圍和能力。在應用層,微服務等新型開發框架驅動工業軟件開發方式不斷變革,而工業機理與數據科學深度融合則正在引發工業應用的創新浪潮。

                        3.2 傳統工業現場系統結構兼容工業互聯網

                         

                        3-3 傳統工業系統架構圖

                        傳統工業現場各系統之間采用金字塔結構,從下往上分別為:現場級、車間級、企業級,將復雜的工業網絡和應用程序分解為多重功能級別,很少看到跨越多個階層的直接通訊各系統之間往往未互聯或者互聯成都不夠。數據傳輸按照從底層的現場級-車間級-企業級逐級往上傳。

                        現場級:由設備、儀器儀表、PLCDCS以及SCADA組成了現場級的控制系統,器連接特點采用了一對一的I\O式連接,信息集成度不高控制器獲取的信息量有限,大量的數據如設備參數、故障及故障記錄等數據很難得到。系統不開放、可集成性差。

                        車間級:數據采集與監控系統,通過數控車床、智能儀器儀表、現場總線儀表以及工業以太網、對象的連接與嵌入過程控制服務器(OPC)、監控與數據采集系統(SCADA)服務器等,收集數據到實時數據庫、關系數據庫,通過操作員站實現設備管理、生產管理、調度管理。車間級的企業網通信技術,相關技術一直在演進。現場總線的出現,精簡了系統的結構,簡化了控制系統的設計、安裝、投運、檢修維護,但世界范圍內至今沒有一個統一標準,交互兼容性差。

                        企業級:企業級的應用層面,需要MESERP系統生產管理、計劃監控、設備狀態及資源狀況的可視化,已經屬于IT系統的層面。不同的行業、甚至同行業的不同企業之間,根據其自身需要所部署的應用系統差異較大。

                        對于傳統的金字塔結構,企業信息化基礎薄弱,各系統間信息交互困難。在此基礎上實現工業互聯網,往往采用從各層級將數據直接采集到工業云平臺,比如PLC產生的控制器數據、終端儀器儀表的狀態數據(比如實時狀態、故障信息等數據)、環境數據、生產系統、企業數據庫等直接通過數據網關或者接口直接傳給云平臺,以實現云平臺與企業數據的共享。

                        此種結構雖然解決了企業數據傳到工業互聯網云平臺,但是效率極低。現場沒有基于自身情況做數據整合和處理,交互出去的數據每系統皆獨立、分散提交,企業自身要基于此數據集做分析來改善生產效率、減少故障率等難度極大,而且所有系統均與工業互聯網云平臺交互,隱患極大,則因為安全因素等的考量,可能存在某些系統不會將系統數據交給云平臺的可能,導致用來作為分析的數據不完全,無法發揮大數據、智能分析的全部能力。

                        為構建真正符合工業互聯網的工業物聯網平臺,必須從構建企業信息化基礎開始,實現設備、數據、系統的全集成;實現智能感知、智能發現的接入平臺,構建IP化、無線化、扁平化的工業基礎網絡。

                        3.3 力控工業互聯網解決方案的層級結構

                         

                        邁向工業互聯網的工業物聯網統一架構平臺需要完成從設備集成、數據采集、數據存儲、數據傳輸及數據應用、數據安全、網絡安全、系統集成等所有環節自頂向下進行數據模型和業務模型的抽象,力控科技的ForceCon產品家族是以分布式實時數據庫為核心搭建力控家族工業控制消息總線,并支持集成面向服務(SOA)系統架構的信息服務總線。消息總線和服務總線提供可靠通用的信息交互機制和廣域服務機制,實現整個系統間的安全高效的數據通信和應用集成。貫穿整個企業信息化業務,可以自由構建不同規模的應用,實現從底層工業現場控制(小型場站系統、嵌入式HMI)、到生產調度指揮管理(SCADA)及上層信息化管理(MESERP)的融合,也可以完全擁抱虛擬化云計算所帶來的可擴展性,創建混合解決方案將數據推向云端的并保證其完整性,促進企業信息化融合。

                        1、 FIOT工業物聯網互聯接入平臺

                        FIOT工業物聯網接入平臺,基于OPC UA協議,支持MQTT、工業現場總線協議等,能靈活方便實現工業現場采用不同協議系統和設備、不同控制系統、生產信息系統之間的接入和集成,同時配合接入網關、邊緣計算設備實現設備和集成。

                        2、 邊緣計算

                            基于高性能計算芯片、實時操作系統、邊緣分析算法等技術支撐,在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側進行數據預處理、存儲以及智能分析應用,提升操作響應靈敏度、消除網絡堵塞。

                        3、工業數據集成平臺pSpacex

                            pSpacex實現歷史數據、結構化數據、非結構化數據集成。pSpacex采用跨平臺解決方案,涵蓋單用戶的客戶機/服務器系統直到支持冗余服務器、數據容災中心和遠程Web客戶機解決方案的多用戶系統。pSpacex是跨公司垂直集成交換信息的基礎,它采用了工廠智能,可以實現更大程度的生產過程的透明性。

                        pSpacex支持OPC UA,可以通過數據建模形成工廠模型數據封裝,可以通過一個模塊的調用即可實現相關數據的調用。

                        pSpacex實現工業現場數據集成前提下,可以方便為工業大數據平臺提供數據接口。

                        4、企業應用開發工具

                        FSmartWorx基于H5構建,內置企業應用開發工具,與工業數據庫系統相結合,靈活方便的開發企業APP

                        FSmartWorx實現將原有便捷的可視化開發方式轉換成一款基于Html5Node.js的力控WebServer,該WebServer可為用戶提供在移動互聯、跨平臺瀏覽領域的解決方案

                          5、企業信息門戶FInforWorx

                        力控智能生產信息門戶集成平臺FInforWorx平臺完全是模塊化設計,提供基礎的工廠數據建模和各類豐富的分析組件,該平臺可分為采集層、數據層、web 服務層、web 前端等,從而為企業智能制造的動態生產管理提供數據分析、診斷、展示的門戶平臺。

                        力控FInforWorx平臺與力控FORCECON產品家族其它成員共同來提供智能制造整體方案,FInforWorx平臺包含構架門戶系統的基本的管理功能,包括用戶管理、資源角色管理、數據角色管理、資源管理、組織機構、菜單管理、模塊管理、元數據管理等管理功能。支持將第三方信息系統集成到平臺中從而形成完整的工廠智能解決方案。

                        3.4 與工業大數據與工業智能的互聯

                         

                        當前,我國正處于從制造大國向制造強國邁進的關鍵時期,工業大數據作為工業互聯網平臺的核心組成部分,是中國工業轉型升級的必然選擇。大數據與人工智能對于傳統行業轉型升級、服務于整個社會的引領作用,已經成為了政府及業界的廣泛共識。

                        通過以工業物聯網平臺為基礎實現工業現場設備、數據、系統集成為前提,其與工業大數據和工業智能組成的工業互聯網平臺將能夠對智能制造提供全價值鏈的賦能型產品,包括工業物聯網平臺實現數據采集、工業大數據平臺實現數據匯聚和業務使能,工業智能平臺實現業務預測優化等,并支撐面向業務閉環的工業App開發。將有助于傳統企業實現轉型升級、跨越式邁入工業4.0、工業互聯網時代。

                        3.5 工業互聯網改造方式的實施路徑

                         

                        工業互聯網建設不是一蹴而就的事情,考慮到中國工業生產企業信息化水平較低,整體處于“2.0補課、3.0普及、4.0示范的局面,工業互聯網應該在建設企業信息化基礎設施,構建工業物聯網基本平臺基礎上,逐步實現工業互聯網建設。

                        1、通信方式改造

                        統一規劃工業網絡設施,具備IP化、無線化、扁平化的網絡特性,擁有靈活性和可擴展性;

                        2、現有設備增加網絡接口

                        存量設備和系統在有條件下增加網絡接口,便于生產網絡朝網絡化方向發展,新增系統盡量采用工業以太網等方式構建。

                        3、現有設備加裝傳感器等

                        實現設備的自身數據的傳輸,傳統工廠很多設備不具備數據收集功能,無法知道其自身狀態。構建工業物聯網的基礎就是治啞,通過加裝傳感器,物聯網系統可以實現設備狀態參數的收集、故障信息等數據的收集,建立設備數據庫,可以利用這些數據,做預測性分析,以提高生產效率、減少系統時間。

                        4、部署新的監測設備等

                        掌控生產環境的人、物、環境資料的狀況,加強安全和現場情況的掌控。

                        5、在制品網絡化

                            實時掌握在制品進度、庫存量等信息。

                        6、邊緣計算節點

                        邊緣計算和處理軟件,運行在工業物聯網網關硬件平臺上。負責進行邊緣數據采集預處理,并且將預處理后的數據發往邊緣計算服務器或云端接入網關。

                        7、引入云平臺、大數據

                        工業大數據平臺實現數據匯聚和業務使能,工業智能平臺實現業務預測優化等,并支撐面向業務閉環的工業App開發。將有助于傳統企業實現轉型升級、跨越式邁入工業4.0、工業互聯網時代。

                        8、產品智能化

                        工業互聯網實施的終極階段成果,通過逐步的建設企業信息化基礎設施平臺,打造工業物聯網系統,結合工業大數據平臺、工業智能平臺,最終實現產品的智能化生產。



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