工業互聯網“咖”解丨黃振林：工業互聯網舞臺的臺前幕后
作者：黃振林 和利時科技集團有限公司智能數字化工業總經理
賈 峰和利時科技集團有限公司公共事務部總經理、工業互聯網產業聯盟副秘書長
1.工業互聯網發展趨勢
1.1工業互聯網的浪潮來襲
工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物，是實現產業數字化、網絡化、智能化發展的重要基礎設施，通過人、機、物的全面互聯，全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面鏈接，推動形成全新的工業生產制造和服務體系，成為工業經濟轉型升級的關鍵依托、重要途徑、全新生態。
2017年以來，我國工業互聯網的發展總體處于“起步期”，2021-2023年是我國工業互聯網的“快速成長期”；這將成為行業內顯著共識。
2021年是“十四五”規劃開局之年，也是工業互聯網新的三年建設的起步之年，為進一步貫徹落實黨中央、國務院部署，深入推進工業互聯網加快落地實施，工業和信息化部會同相關部門，制定了《工業互聯網創新發展行動計劃（2021-2023年）》，作為未來三年的指導性文件，現正式發布實施。
1.2發展趨勢
到2023年，工業互聯網新型基礎設施建設量質并進，新模式、新業態大范圍推廣，產業綜合實力顯著提升。
新型基礎設施進一步完善。覆蓋各地區、各行業的工業互聯網網絡基礎設施初步建成，在10個重點行業打造30個5G全連接工廠。標識解析體系創新賦能效應凸顯，二級節點達到120個以上。打造3～5個具有國際影響力的綜合型工業互聯網平臺?；窘ǔ蓢夜I互聯網大數據中心體系，建設20個區域級分中心和10個行業級分中心。
融合應用成效進一步彰顯。智能化制造、網絡化協同、個性化定制、服務化延伸、數字化管理等新模式新業態廣泛普及。重點企業生產效率提高20%以上，新模式應用普及率達到30%，制造業數字化、網絡化、智能化發展基礎更加堅實，提質、增效、降本、綠色、安全發展成效不斷提升。
技術創新能力進一步提升。工業互聯網基礎創新能力顯著提升，網絡、標識、平臺、安全等領域一批關鍵技術實現產業化突破，工業芯片、工業軟件、工業控制系統等供給能力明顯增強。基本建立統一、融合、開放的工業互聯網標準體系，關鍵領域標準研制取得突破。
產業發展生態進一步健全。培育發展40個以上主營業務收入超10億元的創新型領軍企業，形成1～2家具有國際影響力的龍頭企業。培育5個國家級工業互聯網產業示范基地，促進產業鏈供應鏈現代化水平提升。
安全保障能力進一步增強。工業互聯網企業網絡安全分類分級管理有效實施，聚焦重點工業領域打造200家貫標示范企業和100個優秀解決方案。培育一批綜合實力強的安全服務龍頭企業，打造一批工業互聯網安全創新示范園區?；窘ǔ筛采w全網、多方聯動、運行高效的工業互聯網安全技術監測服務體系。
1.3玩家角色的分類
工業互聯網在政府推動和產業新態勢急迫需求的雙面帶動下，工業互聯網卷入工業數字化轉型，“新基建”，甚至是數字經濟的潮流中，并成為洪流舞臺上不可或缺的“角兒”。
伴隨工業互聯網和云基礎設施的建設，以及云原生的開發架構和微服務模式的流行，各個工業互聯網玩家正結合自身的產品體系和商業模式，找尋合適自己的角色定位，謀取還未成型固定但暗潮涌動的工業互聯網行業舞臺的一席之地。
1.1.1國內大佬玩家
在工業特定行業積淀了豐富經驗的自動化企業，迎著工業互聯網浪潮，借助工業操作系統，演變成工業互聯網與自動化產業鏈緊密結合的新道路。自動化企業以各自的產品產業鏈的某階段，借助傳感器-數采-監控的思路，形成組態監測。再結合不同的行業場景，比如電力、食品醫藥、交通運輸、工業制造、鋼鐵、水務、礦山等行業，自動化企業逐步轉型為工業互聯網企業。
國內自主可控的工業互聯網建設單位包括：
1、自動化企業：和利時、中控；
2、ICT企業：華為、阿里、浪潮；
3、軟件企業：用友、石化盈科、東方國信、寶信；
4、制造業企業：富士康、樹根、航天云網、海爾、美的；
自動化企業以和利時為例，擁有工業路由、智能網關、邊緣控制器等系列產品，憑借大量工業制造流程和離散行業的服務經驗，積淀了大量的行業解決方案，發布了工業操作系統，已經由工控企業演變成大佬玩家的工業互聯網企業。
1.1.2國外重量玩家
通過工業互聯網服務實現對全流程，全價值鏈的整體覆蓋。面向流程行業和離散制造業，提供包括數字化產品，數字化項目實施、數據增值服務，從而賦能客戶實現從產品設計-生產物理數字規劃-生產工程-生產制造-物流配送-服務的產品全生命周期端到端的服務。國外重量級玩家很多也是自動化企業出身，典型的比如西門子、博世、羅克韋爾、GE等。
2.和利時工業互聯網的發展
和利時近三十余年始終圍繞工業現場生產制造和企業運營提供技術、產品和服務，累計實施了幾萬個各類工業自動化和信息化項目，具有雄厚扎實的工業基因，在包括流程、離散和運營等不同類型工業領域和門類。
早在2016年，和利時就將工業制造與工業互聯網作為主攻方向實施戰略轉型，打造具有工業基因特色的工業互聯網平臺，不斷加大投資和研發，基于信息物理系統（CPS）理念構建起和利時工業互聯網平臺HolliCube，即“云-邊-端”三層協同的新一代工業智能技術和服務體系。
基于新一代信息技術，構建工業互聯網端邊云一體化的數字化工業解決方案，建設由邊緣實時計算層、工業PaaS層和工業SaaS層構成的工業互聯網平臺，致力于賦能企業數字化和智能化轉型，服務大型央企（典型如華潤集團、中建材、中移動等）進行數字化轉型、區域工業互聯網平臺建設、流程行業和離散行業企業智能工廠打造，是工業互聯網平臺的建設者和賦能者。平臺具備企業生產要素建模、異構數據融合、信息模型和機理模型、業務流程承載、創新應用快速開發能力，以及基于大數據和人工智能的優化運營，實現企業縱向生產制造、橫向產供銷以及端到端產品價值的三大集成。
和利時的優勢在于其對工業數據、工業機理、工業應用工具的深刻理解和行業經驗的長期積累，也積累了大量工業知識，能夠把握制造類企業的數字化轉型需求。近年來，和利時經過大量的案例實踐，已經探索出一套基于工業互聯網的數字化轉型頂層設計、落地實施的完整解決方案，并成功在裝備制造、智慧水務、智慧礦山、家電電子、食品醫藥、水泥等行業助力多家企業達成中國智能制造標桿。
除此之外，和利時還為大量大型企業客戶和地方政府建設行業和區域級的工業互聯網平臺，為中小企業建設基礎信息化，如設備管理、數據采集與分析應用、能源管理，以及基本業務流程管理等，真正幫助工業企業實現“提質增效降本減存”，提升企業的核心競爭力。
2.1 工業互聯網平臺體系架構
和利時積極參與工業互聯網聯盟的各項工作，也參與了《工業互聯網平臺白皮書》的”工業互聯網參考架構”起草，該平臺采用了一個融合邊緣計算和云計算的三層基礎架構。集成平臺架構中既有不同的體系結構，又在信息模型、服務接口和服務編排部署等方面實現有機融合。
邊緣層在靠近物或數據源頭的邊緣側，一方面，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，包括通過各類通信手段接入不同的設備、系統和產品，采集海量數據，以及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；另一方面，邊緣層融合網絡、存儲、計算、應用核心能力，就近提供數據分析和業務自動化處理等邊緣智能服務，滿足車間或廠站級智能生產和智能控制，設備保護、過程控制、運行監控等多種確定性低時延工業應用要求。最終，邊緣層會利用邊緣計算設備實現底層數據的匯聚處理，優化分析和邊緣應用并實現數據向云端平臺的集成。
基礎設施層上疊加工業模型、數據管理、大數據處理、工業數據分析、工業微服務等創新功能，構建可擴展的開放式云操作系統。工業PaaS層主要有以下三個功能：一是提供工業數據管理能力，將數據科學與工業機理結合，幫助制造企業構建工業數據分析能力，實現數據價值挖掘；二是將大量的工業技術原理、行業知識、基礎工藝、模型工具等規則化、軟件化、模型化，封裝成為微服務組件，供開發者重復使用；三是提供資源管理、服務編排、鏡像部署、工程管理、配置管理等平臺運維管理服務；四是構建應用開發環境，借助微服務組件和工業建模和應用開發工具，幫助用戶快速構建定制化的工業APP。
工業SaaS層針對特定的工業場景，通過調用邊緣層和平臺層的微服務，推動工業技術、經驗、知識和最佳實踐的模型化、軟件化和再封裝，從而形成滿足不同行業、不同場景的工業APP，形成工業互聯網平臺的最終使用價值。一方面，應用層可以提供設計、生產、管理、服務等一系列創新性業務應用；另一方面，應用層可以構建良好的工業APP創新環境，使開發者基于平臺數據及工業PaaS層和邊緣層提供的微服務功能實現快速應用創新。
2.2工業軟件是工業互聯網的外顯
工業APP開發者從經驗或數據中抽取出知識，通過工業互聯網云平臺的軟件開發工具將知識轉化為APP軟件。平臺具備工業APP開發、測試、部署和發布應用的能力，提供工程管理、資源管理、服務管理、數據管理、數字孿生建模、HMI前端設計、機理算法編排等簡單易用的開發工具，可支撐通過拖、拉、拽的方式快速開發工業APP。
邊緣層提供完整的APP應用運行環境，既可以與第三方云平臺實現云邊協同運行和統一管控，也可以脫離云平臺獨立運行維護，滿足工業現場的分期分段施工要求。
面向不同的行業和領域（醫藥、制造、化工等），和利時的工業互聯網平臺，已經面對不同的場景搭建了面向生產、物料管理、設備管理等多個工業應用。
2.3工業模型是工業互聯網的內核
工業模型是工業互聯網平臺的核心，為平臺上應用的成功運行提供支持。和利時的工業互聯網平臺提供設備模型、機理模型、數據模型等，采用“數、用”分離實現數據的價值。
建好的模型被封裝成微服務運行在工業互聯網平臺上，比如來自生產現場的實時數據驅動模型的運行，模型的輸出結果主要下達到現場生產控制系統中執行調控操作。
平臺提供快速建模工具，工業云的模型通過可視化的建模工具進行設置，基本功能包括：模型庫管理、模型編輯、對象編輯、訂閱管理等功能。如下圖：
以圖形化的顯示如下圖：
比如立式泵的工業模型如上圖所示，包括了可視化三維建模和物理信息的機理模型。
機理模型微服務采用輕量級的Docker容器封裝，實現與操作系統內核資源的隔離和標準化包裝，提高服務的可移植性，支持開發測試和部署運維的一體化（Devops），滿足持續集成和持續交付要求。機理模型微服務對外提供HTTP Rest API接口，主要包括模型運行控制、模型參數設置、數據讀寫、事件接口等。
應用案例如下：
1、智慧電廠：和利時公司以工業互聯網平臺
HolliCube為主，采用大數據以及沉淀多年的電廠功能模型包，協助客戶建設一個智能電廠智慧管理平臺、實現領導駕駛艙及智能決策、競價上網、性能分析和運行優化、設備預測性維護、機組級優化控制五大應用。
2、智慧水務：和利時工業互聯網平臺通過構建各類水廠、工藝、設備設施的資產模型和優化模型，支撐行業專家、管理人員快速進行水務行業應用開發。通過智慧水務平臺建設，該水務集團實現統一信息化平臺，實時掌握各個水廠生產運營數據、控制各水廠成本差異。同時，平臺對集團旗下各水廠進行實時監控，可以根據進水水質及水量自動調整工況，智能控制設備啟停。
3、智慧礦山：通過工業互聯網平臺的煤礦設備模型、煤礦工藝模型、煤礦安全模型、煤礦算法庫等實現煤礦大數據分析決策、自主學習和動態預測；最終決策結果通過工業互聯網平臺下達到煤礦各種資源、設備，進行協同控制。
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