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工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢回顧與展望

時間:2024-05-22  來源:水廠自動化|污水處理中控系統(tǒng)|水利信息化|智慧水務|智慧農(nóng)業(yè)-山東德艾自動化科技有限公司  瀏覽次數(shù): 53 次
文章簡介:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢回顧與展望, 國內(nèi)也涌現(xiàn)了一批面向特定區(qū)域、面向特定行業(yè)的平臺,甚至出現(xiàn)了一些面向具體環(huán)節(jié),比如專門面向研發(fā)設計、大數(shù)據(jù)仿真的平臺,例如橙色云、木星數(shù)字孿生平臺等。 ??1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系
國內(nèi)也涌現(xiàn)了一批面向特定區(qū)域、面向特定行業(yè)的平臺,甚至出現(xiàn)了一些面向具體環(huán)節(jié),比如專門面向研發(fā)設計、大數(shù)據(jù)仿真的平臺,例如橙色云、木星數(shù)字孿生平臺等。
??1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)
??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是面向制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化需求,構(gòu)建基于海量數(shù)據(jù)采集、匯聚、分析的服務體系,支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業(yè)云平臺。
??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構(gòu)(來源:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺白皮書)
??邊緣層解決數(shù)據(jù)采集集成問題。一是需兼容各類協(xié)議,實現(xiàn)設備/軟件的數(shù)據(jù)采集;二是統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、互操作;三是邊緣存儲計算,實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理和實時分析。
??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)laas層是指把IT基礎設施作為一種服務通過網(wǎng)絡對外服務。具體來說,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)laas層是基于虛擬化、分布式存儲、并行計算、負載調(diào)度等技術(shù),實現(xiàn)網(wǎng)絡、計算、存儲等計算機資源的資源池管理,根據(jù)用戶適時調(diào)度資源,確保資源使用的安全與隔離,為客戶提供云基礎設施服務。
??工業(yè)PAAS層是核心,下半部分是工業(yè)PAAS層的通用部分,包含了數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、數(shù)據(jù)服務、數(shù)據(jù)清洗,上半部分是工業(yè)PAAS層核心中的核心。在工業(yè)PaaS層要做微服務和模型,將大量技術(shù)原理,基礎工藝經(jīng)驗形成算法和模型。對于工業(yè)PAAS層來說為核心的就是模型和算法。工業(yè)PaaS層解決工業(yè)數(shù)據(jù)處理和知識積累沉淀問題,形成開發(fā)環(huán)境,實現(xiàn)工業(yè)知識的封裝和復用,工業(yè)大數(shù)據(jù)建模和分析形成智能,促進工業(yè)應用的創(chuàng)新開發(fā)。
??工業(yè)APP解決不同細分行業(yè)、不同大型企業(yè)各種問題。應用層解決工業(yè)實踐和創(chuàng)新問題,通過工業(yè)SaaS和APP等工業(yè)應用部署的方式實現(xiàn)設計、生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)價值提升,借助開發(fā)社區(qū)等工業(yè)應用創(chuàng)新方式塑造良好的創(chuàng)新環(huán)境,推動基于平臺的工業(yè)APP創(chuàng)新。
??總的來說,工業(yè)APP是關(guān)鍵,形成滿足不同行業(yè)、不同場景的應用服務。工業(yè)PaaS是核心,構(gòu)建一個可擴展的操作系統(tǒng),為應用軟件開發(fā)提供一個基礎平臺。IaaS是支撐,使計算、存儲網(wǎng)絡資源池化。數(shù)據(jù)采集是基礎,構(gòu)建精準、實時、高效的數(shù)據(jù)采集體系。
??2 工業(yè)PaaS平臺的核心
??工業(yè)PaaS平臺的核心是在工業(yè)技術(shù)原理、行業(yè)知識、基礎工業(yè)、研發(fā)工具規(guī)則化、模塊化、軟件化基礎上形成的數(shù)字化模型。
??工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì):數(shù)據(jù)+模型=服務
??模型和算法在工業(yè)領(lǐng)域里面分成兩種:一種是機理模型,二種是數(shù)據(jù)模型。機理模型是上世紀80、90年代開始針對原理的數(shù)學建模,用數(shù)學公式來進行原理的描述。數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型,在工業(yè)領(lǐng)域用機器學習的算法,用深度學習的算法,用神經(jīng)網(wǎng)絡的算法,由海量的數(shù)據(jù)和計算力提升所帶來數(shù)據(jù)模型。
??數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型核心的不是算法而是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)從物理設備上來,包括設備運行數(shù)據(jù),從生產(chǎn)流程中來,以及其它來源。有了模型,有了大量的數(shù)據(jù)進行運算,可以很好去提升良品率,降低庫存水平等等。有了模型之后可以利用現(xiàn)場大量的傳感器數(shù)據(jù)來進行實時的分析和科學的決策,通過自動去精準執(zhí)行或者是通過人工干預介入來進行精準的執(zhí)行,終能夠使得企業(yè)做到提質(zhì)、降本、增效。
??3 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺發(fā)展展望
??為提供更適用于工業(yè)場景需求的數(shù)據(jù)分析和應用開發(fā)服務,平臺不斷深化對機理模型和數(shù)據(jù)模型的積累,不斷提升分析結(jié)果的準確度。同時,平臺積極探索業(yè)務模型的沉淀,支撐形成貼合業(yè)務需求的綜合性工業(yè)應用。數(shù)據(jù)建模與分析工具向組件化和圖形化發(fā)展,大幅降低數(shù)據(jù)科學應用門檻。