【工业互联网】工业发展的痛点体现在哪里？如何整合边缘计算与云计算的优势来成就工业智能？

来源：天泽智云 授权 产业智能官 转载。

9月15日，2017 NI工业物联网高峰论坛在北京召开。美国国家仪器公司携手美国智能维护系统中心(IMS)、北京天泽智云科技有限公司等一同分享物联网、大数据在工业领域的最新应用、发展趋势以及实践案例。NI展示了一大波新产品，如LabVIEW NXG, 支持TSN功能的最新CompactDAQ、SystemLink、InsightCM等。天泽智云技术研发副总裁金超博士在会上分享了“CPS、云计算、边缘计算在工业智能中的融合探索”的主题演讲，天泽智云嵌入式解决方案经理陈星通过Demo为现场来宾展示了天泽智云WindInsight无忧风场智能运维系统平台。

以下是金超博士的演讲整理，以传统工业如何实现工业智能？工业界中的痛点体现在哪里？如何实现工业无忧？如何整合边缘计算与云计算优势？以及工业智能化案例分享等维度为大家进行解读。

天泽智云-工业智能实践引领者

天泽智云是IMS中心在北京的技术孵化公司。李教授提倡的主控式创新的理念强调，企业专注于产品本身并不足以为企业提供持续增长的动力，而开发以产品为核心的增值服务来解决客户痛点才是企业永续创值的机会。秉承这样的理念，天泽智云对自身的定位是工业智能实践引领者。通过为用户提供从顶层设计的方案咨询，到系统交付与全面实施，以及赋能服务的全栈式端到端解决方案，实现工业智能的落地，帮助用户实现价值转型。我们公司的愿景是让工业无忧。

传统工业如何实现工业智能？工业界中的痛点体现在哪里？

在解答这两个问题之前，我们首先需要思考为什么需要工业智能？可以试想一下互联网如何改变了我们的生活。互联网革新最明显的例子是基于地理位置的服务。比如，早年在一辆车上没有导航设备，我们在一个陌生的城市从A点出发到B点，完全要依靠人的经验，用地图、指南针、问路等等。而如今，我们越来越少地看到地图或指南针，而越来越多地看到智能手机，以及智能手机上面的地图应用程序。要知道，地图应用程序不仅仅是地图而已，在上面我们可以实时地看到发生的事故、交通状况等，其实是用智能算法和分析代替了人的经验，用数字互联的平台代替了现实中的物体，从出行的角度创造了智慧的镜像(digital twin)，提供的是智能互联的无忧出行服务。

反观制造业，其实我们想要看到的所谓工业智能，可能也是类似与互联网革新式的改变。理想的状态是，在机器端有这样一部设备能够提取出反应机器运转健康状态的特征。这些特征既可以在本地经过处理后变为基本的、机器健康信息，也可以被传输到云端，通过不同的软件处理，满足用户多样化、碎片化的功能需求，最终展示在用户的终端显示设备上。该系统要以解决实际的用户痛点为目标，赋予机器自我意识、自我比较以及自我预测的能力，甚至可以通过优化和算法对有些可以补偿的故障和早期异常进行维护，达到自我维护。也就是说，机器制造商所生产的并非机器本身，而是为机器使用者提供一种制造能力，帮助实现无忧生产与运营。

 

如今提到工业智能，很多人都会联想到仿真与自动化。曾经一家以设计可制造性评估仿真软件的初创公司，为用户提供可制造性的服务。在用户提供所设计的产品的规格后，通过对应力等物理指标的仿真考察规格是否合格，设计是否合理。但是，即使他们传达了可以生产的决策建议后，有些用户还会找到他们，质疑为什么仿真成功后，生产的产品还是存在缺陷。很明显，由于在仿真的时候没有考虑到实际生产中会遇到的一些问题，比如环境因素，机器的使用状况等，导致仿真的结果并不能反映实际生产产品的质量。而对于自动化，比如制造机器人，它们关注的是控制的平稳度、精确度以及快速性。时间长了机器人的状态会改变，就要派人重新调试一下，而这被看成了很正常的事情。机器人的状态衰退并没有被追踪、量化，这样有问题发生才被一遍遍的排查，却没有考虑到这是可以避免的问题。这正是“冰山效应”。

 

传统工业常常误以为对已产生问题进行自动化检测就是工业智能，却未意识到设备时间长了都会有衰退的问题。对衰退的追踪、量化、与预测性诊断，才是我们工业智能真正需要的。比如飞机机翼的一种失效模式是会出现裂痕，针对这样的问题，大多数人研究的是如何检验裂痕的发生，却很少人研究裂痕的产生跟什么相关，以及造成裂痕产生的根本原因是什么，或者运行的机制等。而根因分析后对产生问题的机理进行建模，在问题出现前避免问题，才是工业智能价值的最大体现。

 

很多人被大数据的观念误导，认为有数据就可以解决一切，其实不是这样的。解决工业场景的问题其实都是需要很强的领域知识支持，因为从机器中测量的数据都有清晰的物理意义，如何去分析需要有一套适应相关场景的框架，并且有相应的专家知识配套配合来解读数据意义，从而解决问题。工业智能的使命最终要回归业务目标、解决行业痛点。所以，只有运用有效的手段，我们的工业才能达到从维护角度，近似零宕机；从产品质量角度，近似零废品率；从能效角度，近似零浪费的无忧状态。

如何实现工业无忧？

实现这三个零的无忧工业是我们的愿景，然而这个愿景如何实现呢？首先，要有一个本地的代理(local agent)，在采集数据的基础上，从分析的角度，承担一定的特征提取以及衰退监测，进行固化的模型处理。现在边缘计算跟这个领域是相关的。之后，在云端，比如在私有云以及服务器上等计算能力更强的平台可以做预测性地分析，以及对等比较等更复杂的运算，甚至是模型优化与在线的自适应模型的自我调整。最后，系统产生的健康信息其实是可以输送到工厂系统，工厂系统可以根据生产计划给设备维护部门下单，实现维护的优化排期排程。

还有一个方面，可以进行控制优化，在本地就解决一些实时的问题。类似的工业场景问题解决多了可以固化下来转换成领域知识。通过什么形式固化呢？答案就是软件的形式。过程中如果出现新的状况，专家可以用他们的领域知识不断扩充工业知识库，扩展系统功能，最终实现近似零停机。那么工业知识库固化下来的知识，对谁的价值更大？其实是产品设计。我们现在做项目过程中不仅仅是跟用户沟通，也要跟供应商一起进行合作。机器洞察信息实现数字镜像后，用户掌握到信息之后可以更好地管理供应商；供应商用这些信息可以拿到产品在使用过程中的第一手资料，来不断改善产品设计，形成一个闭环的产品寿命周期设计的概念，从而达到无忧生产。

要实现这样的无忧生产系统可以参考李杰教授在2014年提出的CPS信息物理系统的5C架构，是一个从数据获取到最终价值交付的完整体系，它能够帮助我们在不同的层级可以更清晰地定义用户的需求，指导我们开发智能化的工业系统。

 

如何整合边缘计算与云计算的优势？

李杰教授在《云上工业智能》这本书里基于煎蛋模型延展出了数据、服务、知识的生态融合图。核心含义是工业的转型要切入到服务，才能体现为用户创造价值。边缘计算和云计算承载了数据三个生态所具有的不同功能。边缘计算部署在终端或者边缘端，除了数据采集，其实是实现嵌入式人工智能的关键，因此边缘端计算的实时性比云端更强。在工业场景中，模型设计完成后应尽量将数据部署在终端。试想，当出现异常状况，边缘端如果仅局限于数据采集，只能将数据传输到云端进行运算后，再传回到边缘端，这就失去了时效性，从而整个过程也就失去了意义。

 

云端承载的是第三方提供的专业性服务，以及更加复杂的运算，比如对模型的优化、算法迭代等相对灵活的部署方式。从边缘端到云端的生态，被称为“知识的生态”。这是具有相关领域知识的人能够发挥最大作用的地方，云端可以承载很多专家的行业知识，以及数据建模技术等服务，从而形成流程、框架以及软件的知识生态，来支撑包括产业链上下游等的服务生态。

 

天泽智云和NI是紧密的合作伙伴，在实现工程化解决方案时，先将工业AI的算法引擎部署在云端；再通过InsightCM或者其他的NI的边缘计算系统进行对接，承载开发的算法所产生的结果，帮助用户产生对系统的认知；最后底层通过CompactRIO执行机器学习模型，以及对运算结果进行数据的交流，将运算结果通过InsightCM和Web Server进行发布。同时这一套系统流程也可以针对不同场景的应用需求，通过形成定制化的软件服务进行发布。

 

工业智能化案例分享

 

轨道交通行业的智能化 – 从预防性维护转变为预测性维护

在IMS时候我们跟阿尔斯通的高铁部门进行合作，参与开发的技术被整合到了在2013-2014年发布的高铁健康维护系统Health Hub。所开发的技术可以从轨道上判断这台车的关键设施是好的还是不好的，或者轴承的衰退情况。针对轨道的基础设施，如道岔机、铁轨的健康状态，我们也做了一个分析系统，能够在载客状态下，实时判断铁轨是否有问题。

 

国内高铁行业的领头企业跟天泽智云合作，目的也是希望实现这样一套智能的高铁维护系统。目前这个阶段是针对组件级，包括几个非常关键的部件，比如刹车系统、牵引系统、以及跟运行安全性相关的系统的预测性维护。比如轴承，我们通过国外的供应商购买轴承，本身昂贵的成本，再加上定期的预防性维护，造成了极大的浪费。究其原因，是企业对高铁运行安全的忧虑。通过PHM系统量化轴承的衰退状况，以及精准地管理轴承维护维修的排程计划，可以实现高铁装备的预测性运维及资源运营决策优化。

 

传统制造业的智能化 – 从依靠人的经验更换锯带转变为基于自动识别工况的精准更换

很多人关心如何能让传统的制造行业也能实现智能化，是不是做数据处理，做一些可视化的东西就能实现智能化？或者有一些具有物理意义的数据提取出来，用专家领域知识去看这些东西就能实现智能化？

举一个带锯机床制造商的案例。带锯机床的用户不要求其加工精度有多高，也不要求加工的复杂性，但对加工速度与切割平面的平整度有较高要求。痛点是什么呢？锯带是个耗材，总会断裂，而且更换成本比机床还贵，所以大量的运维成本都是在后续的售后服务上。想控制这个成本，就需要更换的准时性，当锯带用到刚好疲劳到不能再切时进行更换，整个的效率才能实现最大化。

之前都是依靠人的经验，通过听噪音变大了，就进行更换。然而人的经验不同，判断标准无法统一化。换得过早会造成浪费，换得过晚就产生非预期断带的情况，锯带卡在工件里面，还要把未加工好的工件裁掉，这对工件也是浪费。如果发生绷带断刀的状况还会发生安全风险。

 

为了实现更加智能准时地更换锯带，首先要通过大量的调研找到哪些是影响刀具状况的因素，之后根据客户的需求和期望的业务目标进行数据采集，以及试验传感器的部署。在具体实践中，从控制器与传感器采集数据建立锯带衰退预测系统。根据锯带的振动、声学等特性，以及机器运转的工况，将采集的数据进行特征提取，进而形成特征矩阵。由于加工的工件材料变化，以及加工过程的工况复杂性，我们用自适应预诊方法来建立锯带的衰退预测模型。用户可以在电脑端与移动客户端实时监测锯带的衰退与机器关键组件的健康情况，从而在锯带刚好要断裂之前，准时更换。

每种类型锯带的衰退档案都被存储在用户的私有云中，可以通过系统实时掌握锯带衰退的状况。日积月累，通过对比不同种类锯带的衰退模型，用户也更加清楚地知道每种锯带在切割不同形状、不同材料工件时的性能，在采购锯带时还能够更经济地管理供应商，获得更低的成本；锯带制造商也可以通过锯带衰退曲线，建立洞察，改进锯带的性能，减少实验成本，同时提高耐用性。

 

这个案例在2014年芝加哥的国际制造技术展会(IMTS)上展出，受到了广泛关注。接下来一年中，带锯机床生产商推出了自己的智能化产品，在北美带锯机床行业的排名从第八名升至第一名。

 

最后，所谓的工业智能、工业大数据等新兴热词只有回归到解决用户痛点上，才能更好地创造价值。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：

新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”。

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