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                        力控科技

                        管控一體化解決之道

                        工業大數據應用及管理系統


                        1 互聯網+下的智慧工廠

                              智慧工廠是以制造、設計、管理為中心的智能制造,從原材料、能源供應、產品銷售的角度用工程技術、生產制造、供應鏈這三個維度來描述智慧工廠的全部活動。大型智慧工業企業和智慧城市園區都需要完成從數字化到智慧層的跨越,智能工廠的核心是將工廠的大量的人、信息和機器通過ICT(Information Communication Technology)技術完成互連,將全部生產要素聯成統一的工業互聯網,而智慧城市則需要通過IOT(Internet Of Things)把數字城市與物理城市無縫連接起來,來完成智慧市政、能源、水務、環保等系統的建設。加快了智能工廠與智慧城市建設的速度。

                              德國工業4.0戰略的核心就是通過CPS(信息物理系統)網絡實現物理世界與虛擬世界的融合,從而構建一個高度靈活的個性化和數字化的智能制造模式,從根本上改變現有的生產思維模式。工業軟件是CPS物理信息系統的核心,是智能制造體系中的物聯網與服務網的基礎。

                              工業互聯網主要包括和產品設計、技術相關的PLM、與生產計劃、物流、能源和經營相關的ERP、SCR、CRM等。工業物聯網主要包括與制造生產設備和生產線控制、調度、排產等相關的PCS、MES等,在成品制造過程、原材料供應、售后服務等產業鏈之間通過CPS形成實時互聯互通的信息交換。

                              工業軟件通過多維角度的信息模型來圍繞產品設計、技術支持、生產制造以及原材料供應、銷售和市場相關的所有環節的活動。物聯網和管理網是智慧工廠的信息技術基礎。

                              制造業是一個工業化國家的重要基礎。在2008~2009年的世界經濟危機之后,許多國家重新認識了制造業的重要性,并且制定了一系列的政策來夯實本國的制造業基礎。例如,美國政府推出了“先進制造業伙伴計劃”,希望重奪制造業全球領導地位;德國政府也啟動了“工業4.0”國家戰略,以鞏固自身的制造業競爭力。最近,中國政府也頒布了一項意義重大的國家戰略——《中國制造2025》,旨在為中國制造業進一步夯實基礎、推進變革。

                              以上所有國家戰略的背后都有一個共同點,那就是對加快發展CPS和工業大數據相關技術的重視,并以此作為未來制造業發展的新驅力。這些新驅力將給工業轉型帶來深刻影響,人們因此將制造業的這一次變革稱為“第四次工業革命”。

                        2   工業云的建設

                        2.1  工業云的意義


                              在工業領域、無論是系統監控還是整體優化都需要大量現場數據支持,很多之后甚至需要積累的龐大數據做支撐,這決定了如果要實現監控與優化控制,必然要依賴于大型數據中心,考慮到數據的安全性的私密性,云無疑是最好的承載平臺。

                              為了解決行業通用性問題的優化,也需要將行業中各個企業工廠的數據進行匯總,這顯然也不是傳統的企業數據中心可實現的。

                              基于云的優化解決方案可以無縫集成推廣至其他企業,大大提高了整個工業體系的優化進度,同時相對于一個一個企業的實施方法大大降低了成本。

                              工業云平臺采集的是工業企業最基本的原始數據,為國家監管統計部門提供了第一手數據,對于國家層面對于整個工業系統的把控能力有了基本數據層面的支持。

                        2.2    共享經濟

                              流程行業的工業體系在國民經濟中占有重要地位,其共同點特征是它們都由一系列單元操作設備通過一定形式組合成復雜系統。隨著信息技術的發展,例如云計算、工業大數據、物聯網、工業互聯網、云制造等技術的日臻成熟以及相關工業標準的發布與執行,過程工業生產方式在技術層面已經開始逐漸從兩化融合到后信息化工業革命的轉變。同時也為仿真系統平臺的開發應用提供了全新的設計思路和實現方法。

                              通過工業云平臺的建設,可以充分利用現有云計算中心資源,帶動工業云平臺軟件以及工業云服務企業的發展,工業云的建設主要圍繞工業大數據的智能應用,從而帶動工業物聯網產業發展和突破工業人工智能關鍵技術。通過深入挖掘工業大數據價值,來推動工業智能設備產業升級、工業生產安全監管等重點領域的工業大數據應用,構建整體大數據智能應用生態。帶動企業基于工業大數據的第三方數據分析發掘服務、技術外包服務和知識流程外包服務的開展,形成產業集群來帶動新一代工業互聯網產業的發展。

                        2.3   整合產業鏈

                              以互聯網為代表的新一代信息通信技術正在加速向工業的研發設計、生產、供應鏈、銷售、服務等全價值鏈環節滲透,形成新模式、新業態,重塑產業組織與制造模式,重構企業與用戶關系。

                              化工、石化、煉油等過程工業是國民經濟的支柱產業,過程設備、裝置和工廠是典型復雜大系統,具有大通量、多變量、非線性、強耦合等特點。過程模型是過程知識的集中體現,工藝和控制的設備和流程動態仿真是仿真培訓系統的靈魂,基于云計算模型的模擬和仿真是提升產業鏈優化設計和改變服務模式的根本方法。

                              以互聯網+模式在工業云基礎上構建的工業大數據平臺可以完成對企業生產制造和業務管理流程的智能優化。能夠整合全部生產線數據,對生產動態模型建設、多目標控制流程進行優化,并可對物料品質、能耗、設備異常和零件生命周期進程進行監控預警,賦予設備和系統“自我意識”,進而實現低成本、高效率的并行生產。在業務流程管理方面,工業大數據將企業業務執行與數據高度融合,可打通用戶、市場、企業、政府間的隔離狀態,讓數據驅動實時決策和高效運營,實現企業柔性化、透明化管理。為帶動周邊地區經濟與穩定以及國際間經濟合作共贏提供強有力支撐。

                        2.4    智能互聯

                              目前,歐美等發達國家的工業企業正在大力發展智能互聯產品。相比傳統工業產品,智能互聯產品內置傳感器、處理器和軟件,并與互聯網相聯,同時產品數據和應用程序在云端存儲并運行。產品具備了智能互聯特性后,不僅性能更強、可靠性更佳、利用率更高,而且能提供跨界乃至超越傳統產品的新功能。智能互聯產品的涌現,將重塑現有的價值鏈,進而引發生產效率的大規模提升,激發更多創新,實現更大的生產率提升和經濟發展。

                              在工業智能互聯產品的體系中,工業云是產品互聯信息的后端處理平臺,負責完成以下核心功能:

                              產品數據庫:大數據儲存庫,可以實現對產品實時及歷史數據的存儲、標準化處理和管理。

                              應用平臺:執行和開發應用程序的環境,通過數據接入、虛擬化和運行時間工具,用戶可以實現智能互聯應用軟件的快速開發。

                              規劃/數據分析引擎:產品運行中嵌入的包含規則、商業邏輯和大數據分析能力的算法,讓企業發掘新的產品能力。

                              智能產品應用:用來管理產品的監測、控制、優化和自動等功能。

                        3   工業大數據平臺

                        3.1    發展背景

                              國家制造強國建設戰略咨詢委員會于2015年10月發布了《中國制造2025》重點領域技術路線圖,明確了需要重點突破的十大技術領域,其中在“新一代信息技術產業/操作系統與工業軟件”部分中指出要重點發展“云端”+“終端”工業大數據平臺產品,具體說明為:面向終端與云端數據的交換融合與智能協同,研制設備端的嵌入式數據管理平臺與實時數據智能處理系統,開發云端具有海量處理能力的工業數據采集、存儲、查詢、分析、挖掘與應用的工業數據處理軟件棧。構建覆蓋產品全生命周期和制造全業務活動的工業大數據平臺,支持企業內部與外部、結構化與非結構化、同步與異步、動態與靜態、設備與業務、實時與歷史數據的整合集成與統一訪問,實現“數據驅動”。

                        3.2    工業大數據平臺

                              工業大數據平臺是基于產業鏈中的企業之間的信息集成,是智能制造的一個核心,智能制造將無處不在的傳感器,嵌入式終端系統,智能控制系統,通信設施通過集成平臺形成一個智能網絡,使人與人,人與機器,機器和機器以及服務和服務之間能夠互聯,從而實現橫向,縱向和端到端的高度集成。

                               隨著智能工廠的迅速發展,基于傳統模型的實時數據庫已經無法滿足橫向集成對工業產業鏈規模、拓展性、容錯性的要求。傳統的實時數據庫事務處理缺少對智能工廠相關需求的針對性研究,沒有充分考慮分布式事務處理面臨的事務分解、事務合并、數據一致性等問題,建設一個支持工業云體系的具有高容量、高伸縮性、高容錯性的分布式實時數據庫對工業大數據的建設可提供基礎支撐。

                              工業互聯網領域的大數據平臺可以將以GFS、HDFS,、Cassandr為代表的分布式存儲系統進行有效整合來進行建設,可以充分利用現有數據中心的資源。解決數據存儲處理規模的海量性與事務在分布式環境下執行的實時性之間的矛盾。

                              基于海量工業大數據的數據挖掘可以用樹、圖、層次聚類之類直觀的結構,清楚的描述變量之間的復雜依賴關系,工業大數據平臺的建設可以幫助在生物特征鑒別(人臉,語音,指紋,虹膜)、機器視覺、目標跟蹤這些領域,直接代替人進行決策來得到結果,并分析決策原因和過程。提升模式識別、機器學習和深度等人工智能算法在云計算時代的創新與提高。

                        3.3 大數據的技術體系

                              大數據來源于互聯網、企業系統和物聯網等信息系統,經過大數據處理系統的分析挖掘,產生新的知識用以支撐決策或業務的自動智能化運轉。從數據在信息系統中的生命周期看,大數據從數據源經過分析挖掘到最終獲得價值一般需要經過5個主要環節,包括數據準備、數據存儲與管理、計算處理、數據分析和知識展現。過程中需要保證工業數據的完整性。

                        3.4   構建工業大數據平臺

                              構建工業大數據平臺是以工業系統的數據收集、特征分析為基礎,對設備、裝備的質量和生產效率以及產業鏈進行更有效的優化管理,并為未來的制造系統搭建無憂的環境。而工業云平臺作為支撐工業大數據平臺的基礎平臺,是能夠完成對來自設備端的海量工業數據實現采集、存儲、查詢、分析、挖掘與應用的重要支撐。

                              智能制造下的綜合集成需要適應各種工廠多種不同的數據模型、信息模型、業務模型的定義與連接,典型的工業IT及其集成技術包括工業物聯網、工業云計算、工業互聯網技術、物理信息融合系統、機器與機器之間的通信(M2M)、基于統一架構(OPCUA)的控制軟總線、適應自動化體系中的人工智能,基于SOA體系的模塊化軟件開發平臺等。

                              力控科技的分布式實時數據庫基于信息模型的中間件、通過開放接口和異構對象模型實現垂直集成應用的無縫集成,完成從物聯感知到海量工業大數據平臺的管理。

                              力控科技的分布式實時數據庫系統作為工業信息化基礎數據平臺,對點數規模、數據分布、可靠性、擴展性的要求不斷提高。分布式實時數據庫以其海量數據存儲、規模動態擴展、系統可用性可靠性高等特點得到了廣泛的運用與發展。

                        3.5    大數據的系統集成

                              擁有大數據不是目的,發掘其價值才是關鍵。由企業信息化數據、裝備物聯網數據和外部互聯網數據匯聚而成的工業大數據,蘊藏著巨大價值。但工業大數據的原始數據(生數據)質量決定分析結果的質量。同時工業大數據其來源更加廣泛,并且裝備物聯網數據(半結構化數據)和外部互聯網數據(非結構化數據)都要與企業信息系統(結構化數據)進行集成,基于產業鏈的橫向集成更加重要。

                        3.6    數據挖掘與分析

                              大數據分析平臺的發展需要在兩個方面取得突破,一是對體量龐大的結構化和半結構化數據進行高效率的深度分析,挖掘隱性知識,如從自然語言構成的文本網頁中理解和識別語義、情感、意圖等;二是對非結構化數據進行分析,將海量復雜多源的語音、圖像和視頻數據轉化為機器可識別的、具有明確語義的信息,進而從中提取有用的知識。

                              大數據分析一是對體量龐大的結構化和半結構化數據進行高效率的深度分析,挖掘隱性知識,如從自然語言構成的文本網頁中理解和識別語義、情感、意圖等;二是對非結構化數據進行分析,將海量復雜多源的語音、圖像和視頻數據轉化為機器可識別的、具有明確語義的信息,進而從中提取有用的知識。



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