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摘要：工業互聯網是新工業革命的關鍵支撐和智能制造的重要基石，已經成為國家戰略。構建企業工業互聯網系統，核心是平臺，如同一個智能體的心臟，工業互聯網平臺是系統建設的核心，用于匯聚數據、處理數據、準備數據，并驅動數據向工廠各處輸送活力。而在平臺建設中，邊緣計算技術應用以及邊緣與云端功能的分擔是一個重要的話題。

關鍵詞：工業互聯網；大數據；邊緣計算服務；云中心

Abstract: The industrial Internet, which has been a national strategy, is the key support of the new industrial revolution and an important cornerstone of smart manufacturing. To construct a platform in the enterprise industrial Internet, the key point is the platform, which is similar to the heart of an agent. The platform isused to gather, process and prepare data, and drive information to any corner of the factory. In the construction of platform, the application of edge computing technology and the sharing of edge and cloud functions are still important topics.

Key words: Industrial internet; Big data; Edge computation service; Cloud center

1　工業互聯網是智能制造的突破口

2015年5月，國務院發布了《中國制造2025》，圍繞先進制造和高端裝備制造，前瞻部署重點突破的戰略領域，描繪了未來三十年建設制造強國的宏偉藍圖和梯次推進的路線圖，是一份總的行動綱領文件；2015年7月，國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見，提出了“充分發揮中國互聯網的規模優勢和應用優勢，推動互聯網由消費領域向生產領域拓展，加速提升產業發展水平，增強各行業創新能力，構筑經濟社會發展新優勢和新動能”；2016年5月，國務院發布了《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》，指出：制造業是國民經濟的主體，是實施“互聯網+”行動的主戰場；2017年11月，國務院《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》正式發布，“工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，日益成為新工業革命的關鍵支撐和深化“互聯網+先進制造業”的重要基石”，明確提出“構建網絡、平臺、安全三大功能體系，增強工業互聯網產業供給能力。”并明確了與《中國制造2025》三步走相適應的一系列發展目標，至此，工業互聯網上升為智能制造國家戰略。

2018年年初，工業互聯網高峰論壇在北京舉行。時任國務院副總理、國家制造強國領導小組組長馬凱出席會議并發表了重要講話，指出：“工業互聯網是新工業革命的關鍵支撐和智能制造的重要基石。工業互聯網通過實現人、機、物的全面互聯，促進制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置。推動制造業創新模式、生產方式、組織形式、商業范式的深刻變革，和全球工業生態體系的重構迭代和全面升級。”

今年兩會報告，工業互聯網被寫入了總理的政府工作報告，明確指出：“實施重大短板裝備專項工程，發展工業互聯網平臺，創建‘中國制造2025’示范區。”

2　工業互聯網是一個復雜的智能體

工業互聯網的概念首先由GE提出。在《工業互聯網——打破智慧與機器的邊界》中，GE以航空發動機全生命周期管理為例，闡述了工業互聯網的內涵，明確了工業互聯網建設中的三個關鍵要素，即：智能機器、高級分析和工作中的人。可以認為，工業互聯網是數據流、硬件、軟件和智能的交互。

為了搶占工業互聯網的制高點，跨國企業巨頭進行了大量的投入，不僅在技術概念的研究、商業模式的設計上占據了話語權，同時利用先發優勢，打造工業互聯網平臺，最具代表性的是：GE的工業互聯網操作系統Predix，Siemens基于云的開放式物聯網操作系統MindSphere。

工業互聯網系統是一個復雜的智能系統，它是OT（Operation Technology）和IT（InformationTechnology）深度融合的產物，“工業互聯網是一個整體，當前時髦的信息技術，都在工業互聯網系統大框架之下。”國家信息化專家咨詢委員會常務副主任周宏仁說到。

企業工業互聯網系統涉及到下列產品制造和企業運營要素：

（1）裝備是工廠運轉的基本單元，感知環境、生成數據、執行指令、精準控制；

（2）互聯互通的網絡，實時、動態、透明的傳遞數據、輸送信息；

（3）用于匯聚數據、處理數據、準備數據的平臺，并驅動數據向工廠各處輸送活力；

（4）工業APPs遍布工廠自下而上的每一個角落，表達控制邏輯、傳遞決策指令；

（5）模型描述是控制和決策的基礎，支撐決策中樞，人工智能技術應用取決于模型。

企業工業互聯網系統是一個由模型、軟件、平臺、網絡和工業裝備組成的復雜的完整的智能系統，而其中數據就像智能體的“血液”一樣，貫通肢體到中樞，是智能體產生活力的源泉。

3　工業互聯網建設要以數據為中心

3.1　現存系統架構中數據的流動方式

通常，制造企業都擁有多個、不同時期投入、不同IT公司提供的獨立開發的軟件系統，這些軟件都有自己獨特的理念、青睞的供方以及專門的系統。由于系統的建設是一個較長的時間過程，除了技術發展的限制外，為了不影響在線系統運營，最簡單的辦法是：在多個低層級系統之上（或多個系統之外）構筑一個新系統，將所有低層級系統的數據按照既定的需求處理后上傳，以實現數據共享并開發跨系統的應用功能，由此造就了系統層次不斷增多，架構復雜（如圖2所示）。

大量的經驗數據表明：信息系統的開發建設時，需要大量的時間精力（30%-40%）來處理數據交互的問題，包括：通訊規約、電文格式等；為了保持設備日常正常運轉，企業需要花費大量時間和精力去處理、傳達和交換信息，非常低效。

·  數據逐級上傳，以滿足上層管理和決策特定目標需求；

·  數據樣本是根據既定目標進行選擇并處理后進行傳輸的；

·  大量原始數據的微觀屬性價值被過濾而不復存在；

·  同級或周邊系統無法直接分享數據，需要經過上位系統周轉；

·  數據樣本多用于已經在設計之初就明確的單一目的，數據價值未充分發揮；

·  上位系統基于數據的決策以非實時的方式逐級下達并執行。

  通過對系統架構和功能的重構，一個重要的外在特征是系統更加扁平化。

3.2　數據服務業務重要性日益凸顯

在過去若干年信息系統建設中，由于受到技術、管理、認識等多種因素的限制，往往不會刻意去區分兩類業務，在已經建設的系統中，除了流程型業務的設計之外，也有大量的數據應用的業務，彼此緊密地交織在一起，這種方式可以保障在有限數據樣本情況下，滿足特定的計算需求；其不足在于數據樣本選擇是事先確定的而且是固化在程序中，無法靈活方便地進行調整。

這兩類系統的數據源是同源的，但對數據處理所擅長的領域又不同，流程交易類服務主要是實時處理數據，數據服務的系統則是對量大、面廣的數據做批處理，兩者相輔相成、交織并存。但必須看到，支撐兩類業務運行的技術和平臺配置要求有很大的不同，源自對數據樣本獲取和使用的原則和方法不同，同時，在實踐中，還要考慮既要減少對現有業務系統的干擾，又要增強數據的業務應用。

隨著大數據的概念日益被接受，技術日臻成熟，使得打造一個專門從事數據業務的平臺環境具有了技術的基礎，同時也使得在一個專門的大數據平臺上更多的運用數據成為可能，所以，將重要的、業已存在的數據服務型任務剝離到數據平臺上運行不僅可能，而且必要；特別是在企業大數據平臺上，可以方便地獲取數據、靈活地使用算法工具、甚至“天馬行空”式的在數據中耕耘，有助于企業知識的積累，有可能通過大量、多源時空數據發現更多的價值。

4　平臺是工業互聯網的核心

工業互聯網系統中，平臺是“心臟”，是企業運行數據的中心匯聚點，匯聚數據、處理數據、準備數據，并將數據信息輸送到工廠各處，產生活力。必須構建一個能使所有系統實現互聯互通的平臺。在此平臺上，信息的傳遞不再是上下節點的傳遞關系，而是全流程的信息打通，所有信息流和任務流都通過這個中間平臺交互，讓信息傳遞平臺化。平臺上任何一個工作節點都是對等的，從而實現技術架構上的去中心化和系統扁平化，每個系統或設備可以被視作可提供不同復雜程度的服務，實現服務化。

4.1　基于工業互聯的企業數據系統架構

參照美國工業互聯網聯盟（IIA）提出的工業互聯網參考架構（圖2），將系統分為三個層級，分別為：邊緣級、平臺級、企業級。

這個參考架構明確定義了各層級的功能、技術特征，同時較好地闡述了此架構與業務系統（業務域）之間的對應關系。

4.2　企業工業互聯網平臺構成

當我們討論制造裝備時，有兩個不同的考慮視角，從智能制造而言，關注裝備智能化問題；從工業互聯網的角度，則將裝備視為產生數據的邊緣裝置，討論裝備對工業互聯網的影響。
企業工業互聯網建設中首先要解決的一個最重要問題是：數據采集和接入，這是與社會互聯網的最大區別所在，也是GE、Siemens等不將自身的平臺簡單定義為一個云端平臺的重要原因。

（1）現場多源異構數據的實時接入與可靠傳輸企業大數據與傳統數據倉庫的區別主要不在于數據量大，而在于數據多源。建設企業數據系統，在數據采
集上要關注數據全樣本的收集，其特征體現在數據的多源、多維度、多結構、多尺度。

根據對鋼鐵制造現場實際系統現狀分析，工業現場數據歸類如圖3所示。

·  大量的多源、多時空尺度、多采樣周期時序數據構成了現場工業數據的主體；

·  眾多非結構化數據，如：工業電視、特殊儀表等；

·  未來，會有大量的來自移動終端的結構化和非結構化的數據接入系統，數據傳輸的協議規范也各不相同，包括：232、485、104、OPC協議，TCP/IP協議，數據庫DB-LINK等。

（2）邊緣計算資源的有效利用

為了對現場多源、異構數據歸一化處理，同時兼顧計算和網絡資源以及數據傳輸的有效性等，形成云端和邊緣計算資源的合理和優化配置，既保留數據的原始屬性，又避免無謂的網絡與存儲和計算資源開銷，需配置數據采集區域服務器資源。

（3）云端數據平臺架構

大數據平臺的核心是面向不同數據類型的分布式存儲，以及在存儲之上搭建的分布式并行計算框架，通過內嵌豐富的算法包，實現對數據的計算和分析。對下，提供面向多元數據源的數據接入方式，使外部系統的數據能方便地接入大數據平臺；對上，提供面向復雜應用系統的多樣化展示方式，滿足更高的數據可視化需求。
大數據平臺服務按微服務架構設計，服務可分拆、可裁剪，可按模塊化方式進行獨立部署，系統可伸縮性，使得業務系統可以根據需求選擇對應的服務進行非全量部署，降低了對硬件資源的要求。對于部分非關鍵性應用，如果無需分布式存儲和處理的要求，甚至單服務器就可以實現系統的部署。

除了與數據存儲、檢索、展示等必備的功能之外，平臺還需要配備必要的數據分析軟件和工具，以便于用戶方便地用于數據的分析。

某些功能既可以在邊緣端實現，也可以在云端實現，取決于具體需求和資源配置情況。重要的是：系統要提供便捷的功能配置工具，使得云端與邊緣端功能分擔的配置可以靈活實現。

（4）云端與邊緣功能配置與協同
如前所述，平臺的功能是匯聚數據、處理數據、準備數據，并將數據信息輸送到工廠各處，產生活力。

有些功能可以配置在云端，也可以部署在邊緣，這主要視具體需求而定，需要在設計中提供一個便捷的技術手段，靈活地加以處理，所以，作為平臺的兩極，邊緣與云端同時存在，構成一個整體，按照具體需求進行最優的功能分擔設計和配置，將成為企業工業互聯網平臺構建的一個非常重要的問題（如圖5所示）。

區域服務器的首要任務是對上述所有數據進行歸一化處理，使之按照預先定義的格式歸一化，并按照標準的TCP/IP網絡協議上傳大數據平臺。

另外，視不同場景和需求，區域服務器還可以承載更多的可以在數據上傳云端之前需要完成的許多必做的技術處理。至于具體在邊緣完成還是在云端進行，一個重要的原則是：能夠在邊緣進行的工作，不要配置在云端。

5　企業數據系統建設實踐

5.1　區域數據服務系統構成

數據采集采取區域匯聚原則

即某制造工序的所有數據均由本區域配置的數據服務器統一匯聚處理，從而可以在區域確保數據的時空一致性、確保數據基礎模型的一致性。

首先按照廠部配置，如果一個廠部范圍由于產線多、數據復雜等因素，單臺服務器無法滿足，可按照相同標準配置第二臺，數據接入可按照產線（工序）來劃分，原則是同一產線的相關數據接入同一臺服務器，以便數據模型的管理。

區域數據服務器的配置原則

盡可能采用相同的標準配置所有區域的數據服務器，包括硬件、軟件和功能，從而降低個性化開發的成本，便于擴展和維護。

區域數據服務器軟件配置

數據采集采用寶信iCV軟件實現，iCV具備先進可靠、具備眾多功能和對系統接口，能夠提供一體、可靈活配置、實施簡便的開發環境；

高速數據存儲使用實時數據庫iHyperDB實現，通過配置建立好連接方式及存儲參數后，所有選定的實時數據會自動傳輸至實時數據庫中并作為原始數據存儲，關系型數據采用開放式關系型數據庫如MYSQL等進行數據存儲；

數據處理、匹配、管理采用iBatchCube軟件，可以將基礎自動化原始數據根據業務規則形成與生產相關的批次數據。

配置ETL引擎，以便從關系數據庫表中抓取數據，如過程計算機等系統。

5.2　數據服務功能構成

利用區域數據服務器的邊緣計算能力和軟件工具，對匯聚于服務器節點的所有現場數據進行分類預處理（如圖6所示）。

數據匯聚

將區域內各種采集數據（包括：工業設備狀態的常規物理量數據、環境與工況情景數據、漫游在此區域無線覆蓋范圍接入的數據等），均通過適當的接入方式匯聚到此服務器節點，接入方式可以是直接接入，或通過網關轉接等。

協議轉換

現場數據采集和傳輸的方式多種多樣，并通過不同的網絡協議接入，服務器必須具有接入各種接口協議的適配能力，并將不同數據格式、數據速率等轉換成統一的網絡協議，向上傳送。

減量解析

數據從各種不同的專業系統匯聚而來，其數據的類型各不相同、數據的顆粒度也不盡相同、數據的原始結構也各有差異，所以要在數據傳送到大數據平臺前對數據進行處理，如：采集的數據進行噪音處理、異點剔除等；必要時，按照對數據質量的不同標準，選擇適當的壓縮方法，對數據進行壓縮處理，減低網絡資源需求。

數據緩存

具有足夠的存儲現場數據資源空間，以保證在與大數據平臺進行數據交互不暢時，可以緩存數據能力，緩存時段可定義。

OPC服務

提供標準的OPC服務，在需要時，便于與其他同級服務器間進行數據交互。

時序匹配（數據關聯）

主要是通過建立數據之間的關聯關系，確保數據的時空一致性。

·  時序關系：保證數據時間順序的正確關系，尤其是事件數據；

·  批次處理：根據業務規則，將原始數據形成與生產相關的批次數據，是后續數據應用的基礎；

·  動態判定：可以基于本區域數據完成一些簡單的異常判定、自動向系統輸出日志或報警，該報警可作為標準業務流程的觸發源。

與時空一致性關聯相對應的是涉及業務內涵和邏輯的數據建模，經處理的數據從不同的專業和業務核心概念來對數據進行多維度的建模，依據數據后續的業務用途進行關聯性整合，這類建模工作一般會在云端基于全樣本數據進行，如：設備狀態信息要對應到相應的材料歸并，生產實績信息要和產品信息相關聯等。

結構解析

對于某些非結構化數據，在需要時，可以進行簡單的（初級的）結構化處理，以降低數據傳輸對網絡資源和云端存儲資源的需求。

數據傳送

寫入大數據平臺有如下幾種方式：

·  通過實時數據庫配置方式，定周期地把tag點數據傳遞到大數據平臺，也可選擇壓縮后傳遞；

·  對于數據庫，可采用大數據平臺的ETL工具，定周期地把數據抽取到大數據平臺；

·  本地編程，寫遠端的大數據OTS和PDS；

·  通過TCP/IP編程方式把數據傳遞到大數據平臺。

6　小結

工業互聯網建設已經上升到國家戰略。企業工業互聯網將有效地賦能智慧制造。

企業工業互聯網系統涉及到各種各樣的技術，但數據是一切設計的著眼點，而平臺則構成工業互聯網的核心。

對于工業系統，構建平臺要兼顧云端和邊緣計算資源的有效利用，而邊緣計算環境的配置和功能設計，對于數據效率至關重要。

參考文獻：

[1] The Industrial Internet of Things Volume G1: Reference Architecture[Z].

[2] peter C. Evans. Marco Annunziata.工業互聯網——打破智慧與機器的邊界[M]. 2015.

摘自《自動化博覽》2018年5月刊