工业互联网联盟与工业4.0平台的合作始末
航空发展研究中心 刘亚威
本文由空天防务观察(AerospaceWatch)授权转载
2016年3月2日,工业4.0平台(Plattform Industrie 4.0)和工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium, IIC)的代表在瑞士苏黎世会面,探讨在双方各自推出的参考架构——RAMI 4.0和IIRA——之间建立某种一致性的可能。会议取得了成功,成果包括:双方就两种模型的天然互补性达成共识;形成了初始映射图,以显示两种模型其元素之间的直接关系;制订了未来确保互操作性的一个清晰路线图。其它潜在议题包括:在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作,以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。
一、两大组织相约瑞士谈论未来
工业互联网是一个很重要的概念,围绕它带来的新技术和新业务机遇将在许多层面搅动工业界,这几乎已经成为了全球的共识。工业互联网联盟与工业4.0平台这两大组织是其中的主角:“工业4.0平台”在制造业中根基雄厚,“工业互联网联盟”则更强调跨领域的集成。可以说,两者并不是完全能够相提并论的,前者是国家计划,现在是德国2014高技术新战略中数字与经济社会主题下的一个计划,旨在实现制造业转型升级,从以服务为导向上为众多德国中小制造企业的未来发展找寻出路;后者是工业界愿景,伴随着国家制造创新网络、智能制造领导力联盟等多元支持,旨在充分利用工业物联网,实现更多领域的互联互通互感互知,通过分布式智能设备利用先进软件分析创造更多数据价值。
在过去一年半中,全球业界都在谈论两者之间的关系如何,尤其是我国,各种神话和传说将工业互联网,尤其是工业4.0吹上了天。2015年年中,这一话题炒作得过热,以至于两个组织中的诸多技术人员感到此话题已经不再基于确凿的技术事实,他们发出了如此感慨:“现在需要的是光而不是热!”之后,随着更多企业在两大组织中活跃起来,理解技术问题、减少市场疑虑就变得越发重要。因为,到底是搞工业互联网,还是做工业4.0?选了一个参考架构做下去是不是就没法再回头搞另一个?这确实是摆在所有企业面前的问题,机遇,也许只有一次。两大组织对此局面肯定不会坐视不管,能不能让企业同时参与两者的建设?没有问题!博世、SAP等企业不都同时在这两个阵营中充当重要角色嘛?
2015年秋,同时身处两大组织的这些企业骨干决定拨开云雾,还原真相。来自两大组织的一些技术人员将工业互联网和工业4.0的方方面面进行了对比,并探讨是否能找到共同点。有意思的是,他们选中了作为中立国的瑞士来召开会议,体现了一种平等与公平的意味。博世、思科、IIC、倍加福、SAP、西门子、史太白研究院和Thingswise公司协商在瑞士苏黎世召开会议,就有关技术方面的问题展开深层次讨论。值得注意的是,参会人员都是纯粹的技术人员。IIC执行董事就说道:“聪明的技术人员可以弥合任何差距并找到解决问题的方式,否则这些问题可能对物联网技术的工业应用构成障碍。”
工业4.0深入制造业各尺度环节,工业互联网掌控跨领域资源与数据
二、技术专家解读两大参考架构的一致性
技术人员开会的流程设置就很简单,首先就两大组织如何工作进行简要交流,之后直接进入开放式讨论。工业4.0平台的同仁详细讲解了“工业4.0参考架构模型”(RAMI 4.0),相关标准以及一个工业4.0组件的样子。该组件就是将工业物品连接到互联网的一个躯壳。他们讲解了制造业中常见的装配层级结构组成,不过据IIC的技术人员表示,这在过程控制或电信业中并未见到过。IIC的同仁概述了“工业互联网参考架构”(IIRA),重点讲了4个视角(业务、使用、功能和实现——采纳自ISO/IEC/IEEE 42010:2011),关键系统特性及其保障(特别是安全性、安保和恢复力),以及几个跨领域的问题(比如连通性、数据管理、工业分析学和互操作性)。可以看到,侧重点上,工业4.0重在面向下一代制造价值链的详细模型;工业互联网中在工业物联网中的跨领域与互操作性。
解读完毕后,会议开始探究技术方面的问题。提出RAMI 4.0的工业4.0深度聚焦制造业;IIRA则跨多个应用领域。会上的讨论以汽车作为一个具体案例,汽车包含许多需要作为一个单机一同工作的组件,目前这些还都是制造业的范畴。但是,当它停在家中给电池充电时,就需要能连到智能电网,这时汽车本身也就到能源跨领域了。而且很明显,这些领域之间必须是可互操作的。同样地,在路上,相连的汽车必须能够与其它汽车、信号灯、公路等进行交互,跨到另一个交通运输领域去。尽管最开始需要专门的制造方法才能将汽车造出来,但是这些领域是需要能够一同工作的。IIC指导委员会成员、实时创新公司CEO对此充满欣喜:“工业4.0在工业制造和工艺方面的坚实基础能够与IIC着重于医疗、运输、电力和智慧城市等新兴的工业物联网应用完美结合。”
我们航空工业中也是这样,工业4.0处理航空产品制造中的大数据,比如航空发动机涡轮叶片加工中的分子动力学,将制造业纵向深入到微观层面,提升产品质量和市场效率;工业互联网处理航空产品运行中的大数据,比如涡轮叶片的运行和结构状态,将制造业与广泛的服务业集成,提升运行质量和服务效率。不过现在,工业互联网也通过工业物联网而向航空制造中渗透,比如空中客车公司正在打造的制造系统物联网,在飞机装配中将测量装置、铆接装置和上紧装置无线连接到中央控制台,通过定位信息自动部署任务程序,通过位置和测量数据分析确保制造质量。而通过工业4.0概念中射频识别与赛博物理系统的交互,空客工厂的生产过程能够实现三维实时可视化,成为名副其实的数字工厂。确实,两者的工作界面至少在制造业领域已经出现了一定程度的融合,也许需要从不同角度进行一定的切分。IIC指导委员会成员、MITRE公司网络安全高级首席工程师也指出:“结合工业互联网联盟和工业4.0平台两者的工作,将大幅提高双方工作的国际价值,并帮助厘清和解决全球工业物联网市场面临的难题和疑虑,比各自单独行动来得更快、更高效。”
这样一来,问题就更深入了一点。这种结合到底如何发生?与会的各位都注意到,两个参考架构模型中的一些名字是相同的(比如业务视角),而其它名字不同的(比如连通性与通信)似乎说的也是同一件事情。双方都意识到研究定义和内容需要花费时间并开展实际工作,这才能确定它们是否一致。或者说,它们绝大部分是相同的,只是在边界上有所区别。此外,还有更多的问题。工业4.0组件背后的那些概念在IIRA中是否应该显性化?工业4.0是否应该将功能视角分解到IIRA中所提出的那种详细程度?显然,这些问题的答案需要双方达成一个更深层次的共识。双方都有很强的意愿来一同工作,减少随意性差别和分裂。通用电气数字部门首席体验官表示:“打破技术孤岛壁垒和提升这些架构的集成工作,将成为推动工业互联网发展的关键。此次合作将有助于建立充满活力且标准统一的工业界社群,以此推动集成,进而解决最棘手的世界性挑战。”
三、在标准化和互操作性上共同影响世界
标准的重要性不言而喻,工业互联网联盟与工业4.0平台都在努力将自己的参考架构变为国际性的标准,那么接下来的问题就是权衡或妥协。两大组织聚集了世界制造业的广泛力量,其参考架构模型具备互操作性意味着它们必须去影响全球的标准。但是,这绝对不是简单的共同申报、各做各的——双方如果将相同的需求做进同一标准化组织中,那这个工作将不会有什么效率;双方如果将完全不同的需求做进那些组织,则又会适得其反,没有意义。因此,会议的结论是,大家应该面向标准化组织共同制订要求。到此为止,工业互联网联盟与工业4.0平台的技术人员基本达成了合作的共识,而这将深度影响世界工业物联网技术和产品的发展。博世公司董事表示:“这对于工业界采用工业物联网而言是一项巨大成就,因为它将极大简化技术选择过程,并显著提升互操作性。
双方还意识到,两大架构的合并将是不实际的,而且不受各自的利益相干方欢迎。工业互联网的每个领域都有自身的特定需求:工业4.0聚焦于制造业,连接人-机床-物料,出产品扩市场;IIC关心跨领域的集成,连接人-设备网络,重运行扩服务。从根本上讲,这两个途径是互补的,是可以彼此增强的。因此,大家在会上一致同意将向双方各自的董事会建议,扩大合作。双方将启动一个定期的技术交流,确认两边的映射关系、差别和相互增强之处,探讨通用的试验测试,为了实现来自不同领域的系统具备互操作性所带来的效益而一同工作。SAP执行委员会成员强调了由IIC和工业4.0平台发起的试验台计划之间保持一致的重要性:“这将有助于小公司和大企业在试验用例和推出标准方面更顺利地开展国际合作。”
这是工业互联网联盟与工业4.0平台的第一次会议,以技术人员为主的会议,只讨论技术,追求技术层面的共同利益。因此,大家能够了解彼此的观点,会议取得了成功,形成了不少成果:双方就两种模型的天然互补性达成共识;形成了初始映射图,以显示两种模型其元素之间的直接关系;制订了未来确保互操作性的一个清晰路线图。其它潜在议题包括:在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作,以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。可以说,这是一次新工业革命下的历史性会议,也为相关国家和企业更深度地融入这个工业互联网生态圈铺平了道路。德国联邦经济事务与能源部国务秘书对这两项计划的合作表示欢迎,认为它将成为企业间国际合作的重要里程碑。“IIC和工业4.0平台的力量结合将有助于为国际化商业打造一个数字式经济奠定一个互惠互利的基础。”
四、面对这样的合作,谁应该着急?
第一个就应该是西门子。西门子与GE同为百年老企业、多元工业集团,代表了德国和美国制造业的雄厚实力与创新典范。两者很多业务领域有所重合,在能源电力、航空、交通运输、医疗等领域都有各自拿得出手的产品,两者也几乎同时退出了家电市场,追求更有发展前景的工业领域。但是,对比两者不遗余力推广的工业4.0和工业互联网,可以看到,西门子的胃口和眼界似乎还是太小。在过去十几年间,两家公司都成功转型为软性制造企业。在工业4.0计划可见的诸多验证项目中,西门子最得力的支持可能并不是大家所认为的嵌入式系统——这虽然是赛博物理系统的基础,同时也是未来服务互联网的基础——而是其产品全寿命周期管理解决方案,也就是说软硬件结合的因素不大。反观GE,把自己生产的大型设备全都纳入到工业互联网的生态系统之内,软硬融合,为我、为大家所用。西门子必须要着急一下了,对手的理念太可怕了,虽然身在工业互联网联盟,但我认为西门子在其中基本上只能被动接受GE所倡导的——在制造业网络中成为一个节点。所以说,西门子首席技术官、工业4.0平台技术总监对于会议达成的成果这么表态:“与其他计划合作至关重要,尤其是对于德国的外向型经济而言更是如此。我们对与他方广泛开展合作以便为形成全球性标准创造条件有着极大的兴趣。与IIC以及与其他联盟合作是我们朝着正确方向迈出的重要一步。”那么,其他计划、其他联盟是什么呢?
中国制造2025!对于这次会议和这些成果,我国媒体的反响不是很热烈,当然竟然有叫好的,业界的反应比工业4.0平台的德国专家来华演个讲的热度要低得多。但是,如果西门子都已经发现自己向跨领域集成的发展方向被GE盖住了,那么我们国内,单打独斗的大中小企业们是不是应该更加重视这件事情?而且,这又是胜于3G、4G、5G国际标准竞争的事件。我们在其它领域和层面上已经有很多血淋淋的教训了,比如反倾销抗诉和铁矿石谈判,这次不能再窝里斗了。好消息是,工业和信息化部、国家标准化管理委员会已于2015年12月30日联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》,从生命周期、系统层级、智能功能等3个维度建立了智能制造标准体系参考模型,并由此提出了智能制造标准体系框架。这个模型和框架在建立之初就已经参考过工业4.0和工业互联网的相关成果,未来将推动相关标准上升至国际标准,同时,文件也强调要努力建设一个兼容性好、开放性强的标准体系。现在,前辈们坐在一起谈合作了,那么我们也该到了厘清本质、加快行动的阶段,通力合作,拿出有分量的成果参与国际顶级标准层面的竞争。中国科技自动化联盟提出的“智慧工厂1.0”整体模型架构就是国内业界组织的一次良好实践和超前行动。
跳出标准说技术,工业互联网联盟和工业4.0平台两大组织向国际标准化组织申报顶级标准的基础,在于扎扎实实的研究和过硬的自主技术。示范是很重要的,但示范只是技术的集成应用,比其更重要的是这些技术本身。工业4.0概念真正意义上的示范项目也就那么几个,几乎都是德国科技企业真刀真枪上阵,拿出自己最好的解决方案。我国在智能制造领域已经进入了全民示范的时代,那么有多少是真正用了我们自己的技术呢?端到端方案、传感器与执行器、机器人系统、ERP、MES、PLM等,如果统统都是国外的,就像我国的手机、计算机、数控机床、光纤激光器、3D打印设备走的这个套路一样。那么,“中国制造2025”会不会再一次成为空中楼阁?这里,也要呼吁政府提出一套面向大型制造企业的本土激励政策,多给国内中小企业的优秀解决方案和成熟技术提供机会,使之能够与国外同台竞技,培养一批像兰光创新一样的本土创新型生态系统软硬件服务商,防止生命周期、系统层级、智能功能这3个维度从技术上被欧美通吃,甚至使我们的智能制造系统沦为单纯的数据源,就像德国金库一样,成为别人增值工具。
回到国防科技工业上来,我们肯定也要跟上世界军工制造转型步伐。中航工业已经率先发布了《中国航空工业集团公司智能制造架构(V1.0)》,指导各厂所构建自身的智能制造系统体系架构。建设智慧型军工院所、智能车间和工厂,必须要厘清工业4.0和工业互联网的本质,根据自己的现实基础,设定有限的阶段目标,不能根据传说和神话搞不切实际的东西;必须要标准先行,从顶层架构设计做起,至少每个行业都要根据国家标准体系建设指南形成统一的参考架构模型,然后再设计各家成员单位的体系架构和发展路径,不能再各说各话分头行动;必须考虑行业模型之间的互操作性,这是本次会议给我们的一个启示,国家出台标准体系建设指南也一定是这个意思。否则,各个机床之间、各个车间之间、各个厂所之间、各个成员单位之间、各个军工集团之间即便互联了也不能互通,就像巴别塔的故事一样,这一定会影响国防科技工业的智能制造的系统完整性、实施水平和运行效率。此外,作为国有企业,国防科技工业对于培育我国本土智能制造生态系统也有义不容辞的责任,只有抓住这一轮发展机遇,在工厂中的各类器件、设备、软件、系统等层面构建工业基础能力,才能有助于根本上解决我国国防科技工业受制于人的局面。
延伸阅读:
工业4.0和工业互联网的异同
[导读]工业4.0是由德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等联合发起的,并由德国政府纳入《高技术战略2020》,成为国家十大未来项目之一。工业互联网则是由美国通用电气公司发起的……
以智能化为灵魂的“工业4.0”,缔造了一个制造业美好未来的梦想,在全球成功引发了一场工业革命和产业升级的巨变。
一、工业4.0与工业互联网的相同点
1、从推动力量上看,二者都体现了由大企业主导的产学研密切配合。
工业4.0是由德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等联合发起的,并由德国政府纳入《高技术战略2020》,成为国家十大未来项目之一。工业互联网则是由美国通用电气公司发起的,并由AT&T、思科、通用电气、IBM和英特尔成立工业互联网联盟进行推广的。由于两大战略都是由企业提出的,企业具有内在动力去宣传、推广和实施,市场亲和度较高。因此,在推行过程中都得到了产业界的认可与欢迎。这反映出企业对创新活动的热情,以及对产业未来方向的深刻把握,也启示我们在工业发展战略制定过程中,应注重引导和支持企业开展产学研合作,激发企业的创新创业热情,充分调动企业及各方面的积极性,共同推进产业和技术的进步。
2、从发展目标上看,打造智能化的产业体系实现生产效率提升是两大战略的核心。
数字化、网络化和智能化已经成为制造业发展的重要特征,是制造业企业未来发展的主要方向。工业互联网和工业4.0战略都不约而同地提出,利用信息化、智能化技术改造当前的生产制造与服务模式,提高企业的生产效率,提升产品和服务的市场竞争力。其中,工业4.0战略提出,要把信息互联技术与传统工业制造相结合,打造“智能工厂”与“智能生产”,以提高资源利用率。工业互联网战略则提出,要将工业与互联网在设计、研发、制造、营销、服务等各个阶段进行充分融合,以提高整个系统运行效率。
3、从实现方法上看,依托互联网、物联网与大数据实现集成与互联是两大战略的基础。
集成与互联是实现智能化制造的核心,两大战略都是以物联网和互联网为基础,进行实时数据的收集、传输、处理和反馈。其中,工业4.0提出,通过信息网络与工业生产系统的充分融合,打造数字工厂,实现价值链上企业间的横向集成,网络化制造系统的纵向集成,以及端对端的工程数字化集成,来改变当前的工业生产与服务模式。工业互联网提出,要将带有内置感应器的机器和复杂的软件与其他机器、人连接起来,从中提取数据并进行深入分析,挖掘生产或服务系统在性能提高、质量提升等方面的潜力,实现系统资源效率提升与优化。
二、工业4.0与工业互联网的不同之处
从产业链环节上看,工业4.0战略偏重生产制造的“硬”环节,工业互联网战略偏重分析服务的“软”环节。工业4.0立足于“智能工厂”与“智能生产”两大主题,偏重于生产与制造过程,旨在推进生产或服务模式由集中式控制向分散式增强型控制转变,实现高度灵活的个性化和数字化生产或服务。工业互联网则旨在形成开放且全球化的工业网络,实现通信、控制和计算的集合,在智能制造产业体系中偏重于设计、服务环节,注重物联网、互联网、大数据等对生产设备管理与服务性能的改善。
从发展重点上看,工业4.0强调生产过程的智能化,工业互联网强调生产设备的智能化。工业4.0倡导的是以CPS为核心,将产品与生产设备之间、工厂与工厂之间的横向集成,实现生产系统的有机整合,进而实现生产过程的智能化与效率提升。工业互联网立足于全行业的信息资源,提高设备安全性与可靠性、降低能耗、物耗与维护费用等,同时,可以减少生产过程中的人力劳动需求,提高生产过程的柔性与智能化水平。
三、几点启示
1、立足基础,完善我国制造业智能化进程的顶层设计。
工业互联网与工业4.0分别由美国和德国提出,是有着深刻的历史渊源与产业背景的。美国信息技术世界领先,推行工业互联网有先天优势;德国制造闻名全球,发展工业4.0条件得天独厚。相比之下,我国虽拥有世界最完整的供应链条和工业体系,传感器、控制系统等智能化的核心技术与设备仍受制于人,短时间内难以复制、推广、实现两大战略的发展目标。因此,我国在推进制造业智能化过程中,应立足产业发展基础,科学规划发展方向与实施路径。一方面要布局前沿,把握产业与技术变革的历史机遇;另一方面要强化产业基础能力培养,避免高端产业的空心化与低端化发展。
2、优化环境,推进制造业智能化的配套体系建设。
在推进制造业智能化过程中,由富于冒险精神、敢于先行先试的企业进行探索和尝试,政府应组织实施一揽子支持计划,鼓励企业进行模式探索和业务创新。逐步加强宽带基础设施建设,提高通讯网络的稳定性和可靠性,满足未来智能制造模式对大数据和网络的服务需求。推进标准化体系建设,鼓励企业参与标准的制定,推进中国标准的国际化进程。同时要逐步完善相关法律体系,为企业营造良好公平的竞争氛围。
3、强化安全,加快信息安全防护体系建设。
工业互联网与工业4.0都是以网络为基础进行数据传递与生产控制,对互联网的可靠性及信息安全提出了更高的要求。目前,我国在信息安全体系建设方面仍存在核心产品与技术依赖进口、制度化的防范机制缺失、网络安全管理人才匮乏等问题。未来,要加强互联网及信息安全关键产品设备的研发,实现关键产品的自主可控。同时,要加快在网络防护、入侵检测等领域信息安全关键技术研发,推进安全防护中介机构建设,培养网络安全人才队伍,全面提高工业网络的安全防护能力。
(来源:中国测控网)
GE工业互联网概念图
近年来,为了重塑美国制造业的全球竞争优势,美国启动了制造业振兴战略,加快发展技术密集型先进制造业,实现再工业化。作为先进制造业的重要组成部分,智能制造得到了美国政府、企业各层面的高度重视。美国政府启动了一系列计划和项目针对基于模型的企业、赛博物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的发展进行系统支持。
作为世界最大的多元工业集团,为了在开创和全面推进高技术战略智能化工业的时代进程中发挥主导力量,美国通用电气公司(下称GE公司)依托庞大的产业链、产品体系和技术实力,提出了自己的“工业互联网”概念,与美国政府的战略举措相呼应。在GE公司的未来构想中,工业互联网将通过智能机床、先进分析方法以及人的连接,深度融合数字世界与机器世界,深刻改变全球工业。GE将工业革命与互联网革命统一为“第三波”创新与变革,虽然一家公司不可能完全代表美国智能制造的发展方向,但其明确的“智能化”理念依然是新一轮工业与互联网变革中的鲜明主题。
2011年,GE在硅谷建立了全球软件研发中心,启动了工业互联网的开发,包括平台、应用以及数据分析。2012年11月,GE发布《工业互联网—冲破思维与机器的边界》报告,将工业互联网称之为200年来的“第三波”创新与变革。2013年,GE宣布将在未来3年投入15亿美元开发工业互联网,并于同年发布《工业互联网@工作》报告,对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。2014年3月,GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末,GE发布了《2015工业互联网观察报告》,强调了大数据分析在工业互联网中的作用,并且针对赛博安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。
一、工业互联网的概念浅析
GE公司认为,“工业互联网”是两大革命中先进技术、产品与平台的结合,即工业革命中的机器、设施与网络和互联网革命中的计算、信息与通信。“工业互联网”是数字世界与机器世界的深度融合,其实质也是工业和信息化的融合。与工业4.0的基本理念相似,它同样倡导将人、数据和机器连接起来,形成开放而全球化的工业网络,其内涵已经超越制造过程以及制造业本身,跨越产品生命周期的整个价值链,涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。
“智能”是工业互联网的关键词,GE正在飞机发动机上诠释“智能”的概念。飞机发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据,这些数据传输到地面,经过智能软件系统分析,可以精确地检测发动机运行状况,甚至预测故障,提示进行预先维修等,以提升飞行安全性以及发动机使用寿命。图1展示了这种“智能”的概念。
二、工业互联网的核心元素
工业互联网具备的三个核心元素是智能机器、先进分析方法以及工作中的人(或者称作“高知劳动力”)。GE认为尽管对工业互联网的讨论聚焦在机器和数据上,但工作中的人也同等重要,事实上,只有改变人们工作的方式,工业互联网才能实现上述价值。由于互联网从根本上降低了人们接触信息以及与其他人交互的难度,因此工业互联网将转变人们在工作场所利用信息和进行协同的方式。
Ø 智能机器
利用先进传感器、控制器和软件程序连接世界大量机器(机床)、设施、机队(车船)和网络。
Ø 先进分析方法
在材料科学、电子工程以及其它关键学科中利用基于物理的分析方法、主动算法、自动化和深域技术,理解机床和大系统如何运行。
Ø 工作中的人
随时连接在工业设施、办公室、医院或移动中工作的人们,支持更加智能的设计、操作、维修以及更高质量的服务与安全性。
对于工作中的人—高知劳动力来说,使其达到新的生产率和决策水平有一系列使能技术,包括:云计算、移动性、智能机器、存在与位置感知、协同和社交软件、虚拟现实与数据可视化以及可穿戴设备和机器人。这些技术在工业互联网中的越来越多地组合使用。
由于软件在智能制造中的突出地位,GE很早就开始重视软件的作用,跳出制造业的思维模式,致力于软件投入,构建自身的数据分析能力。“工业互联网”的这三个核心元素恰恰反映了这一点,因为它关注的更多的是“软”的部分,即机器中的传感与控制网络、分析与计算方法、以及人在新的智能环境下的智力因素。转型软性制造为GE全面参与智能制造硬件基础设施和软件基础结构建设打下基础。
三、工业互联网的革命特征
GE公司认为:工业互联网是200年来继工业革命和互联网革命之后的第三波创新与变革。第一波工业革命中,机器和工厂占据主角;第二波互联网革命中,计算能力和分布式信息网络占据主角;第三波工业互联网革命中,基于机器的分析方法所体现的智能占据主角,以智能设备、智能系统、智能决策这三大数字元素为显著特征。
(1)智能设备
为工业机床提供数字仪器是工业互联网革命的第一步,分布广泛的仪器是工业互联网兴起的一个必要条件。为了让机器(如机床)更加智能,必须降低部署成本、提升计算能力、开发先进分析方法。
理解智能设备产生的大量数据是工业互联网实施的关键之一,工业互联网可以想象成是数据流、软件流、硬件流和信息流及其交互。数据从智能设备和网络获取,使用大数据工具与分析工具存储、分析和可视化,得到“智能信息”用于决策。智能信息还可以在机床、网络、个人或集体之间共享,方便进行智能协同并做出更好的决策。智能信息还可以反馈回原始机床,其中包括加强机床、机队和大型系统运行或维修的扩展数据,这个信息反馈回路可以使机床“学习”经验,通过机上控制系统表现得更佳智能。
每个仪器设备都将产生大量数据,通过工业互联网传输到远程机床和用户分析或存储。工业互联网实施中的重要一环就是确定什么数据留在设备中,留在本地的数据规模是确保工业互联网安全的关键之一,创新技术可以允许敏感数据保留在机床上。这些数据流将慢慢成为运行和绩效历史,让操作员更好地理解工厂中关键机床的运行信息和条件。分析工具将这些信息与类似机床的运行历史进行比较,可以可靠地估算机床的故障情况。运行数据、主动分析方法以这种方式组合起来,避免计划外停工,降低维修成本。
(2)智能系统
智能系统包括许多传统的网络化系统,同时也包括在机队和网络间广泛部署且内置软件的机械装置的组合,随着加入工业互联网的机床和设备增加,机械装置在机队和网络间的协同效应就可以实现。智能系统有几种不同的形式:
Ø 网络优化形式
智能系统中的互连机床可以协同运行,实现网络级的运行效率。智能系统还适合在运输网络中进行路线优化,互连的运载器(如车辆)会知晓它们自己的位置和目的地,而且系统中的其它运载器也会得到提醒,从而实现进行路线优化,找到最高效的系统级解决方案。
Ø 维修优化形式
智能系统可以促进机队中进行最优的低成本机器维修。跨机器、组件和单个零件的总视图提供这些设备状态的可视信息,以便在正确时间、正确地点运送最适当的零件,这就降低了零件库存要求和维修成本,提升了机器可靠性水平。智能系统维修优化可以与网络学习和主动分析相结合,让工程人员实施预先维修程序。
Ø 系统恢复形式
智能系统建立系统范围的智能信息库,可以在遭受冲击后快速和高效地辅助系统恢复。比如,在发生自然灾害时,智能仪表、传感器以及其它智能设备与系统可用于快速探测并隔离最大的问题。地理信息和运行信息可以结合起来支持功能恢复工作。
Ø 学习形式
网络学习效果是智能系统中机器互连的另一个好处。每台机器的运行经验可以集合到单个信息系统中,加速各台机器的学习。比如,从飞机上收集的带有位置和飞行历史的数据可以提供在各种环境下飞机性能的大量信息。数据挖掘结论可以用于让整个系统变得更智能,从而推动知识积累和结论实施的持续进行。
(3)智能决策
工业互联网的威力将在智能决策中实现。做出智能决策时,足够的信息从智能设备和系统中收集并促进以数据驱动的学习,使得部分机器和网络级运行职能从操作人员那里转移到可靠的数字系统。智能决策是工业互联网的长期愿景,它是工业互联网的元素按设备、按系统组合的过程中所收集知识的顶点。
上述三个数字元素有递进的意味,将其相互串起来的是智能信息。智能设备产生并交互智能信息,智能系统通过智能信息实现系统间智能设备的协同,具备知识学习功能的智能决策处理智能信息并实现整个智能系统的全方位优化。
四、工业互联网的现实意义
从创造价值的角度来看,工业互联网的价值可以从三方面体现:第一,提高能源的使用效率;第二,提高工业系统与设备的维修和修护效率;第三,优化并简化运营,提高运营效率。比如对于航空业来说,到2027年,工业互联网就能够助其实现节省300亿美元燃油成本的目标。
GE公司还为工业互联网描绘了美好的经济前景,据其2012年的预测,如果工业互联网能够使生产率每年提高1%-1.5%,那么未来20年,它将使美国人的平均收入比当前提高25%-40%;如果世界其它地区能确保实现美国生产率增长的一半,那么工业互联网在此期间会为全球GDP增加10万亿-15万亿美元。
回到智能制造上来说,“工业互联网”的意义在于提出了三大智能制造的数字元素:智能设备、智能系统、智能决策,并描绘了三者集成的未来。通过这些元素的集成,工业互联网将把“大数据”与基于机器的分析方法结合在一起。管理和分析高频实时数据的强大能力让系统对运行状态的洞悉上升到新台阶,基于机器的分析方法给分析过程带来新的维度,让先进分析与“大数据”工具集相结合,使工业互联网能够同时利用历史数据与实时数据。在数字的智能设备、系统和决策与物理的机器、设施、机队和网络完全结合之后,工业互联网将发挥最大威力,释放全部潜能。届时,生产率提高、成本降低和废物排放的减少所带来的效益将带动整个工业经济发展,所谓美国版“工业4.0”也将从这一点上助力美国实现智能制造的美好愿景。
(来源:空天防务观察,公众号:AerospaceWatch,作者:航空工业发展研究中心 刘亚威)
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:
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?
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?
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:
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。
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。
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。
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。
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:
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;
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;
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:
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;
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;
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;
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;
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。
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。
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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”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。
官方网站:AI-CPS.NET
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