工業APP，為工業互聯網平臺而生
負責IT（互聯(lian)網技術）和(he)OT（運營(ying)(ying)技術）的(de)管理(li)者，在工業化(hua)和(he)信息化(hua)融合的(de)幾(ji)十年來(lai)，井水(shui)不犯(fan)河水(shui)：IT看(kan)重業務流程合理(li)，OT看(kan)重業務執行穩定。從具體的(de)面向對象來(lai)看(kan)，OT與IT的(de)區別主(zhu)要是體現(xian)設備的(de)邊(bian)緣(yuan)端(duan)，OT的(de)世界(jie)遵從物理(li)進化(hua)的(de)原理(li)和(he)機(ji)制(zhi)(zhi)，發展比較緩慢：源自控制(zhi)(zhi)，專注(zhu)于運營(ying)(ying)。
然而(er)，工(gong)業(ye)互聯網的(de)(de)(de)發(fa)展，和(he)(he)(he)數(shu)(shu)據(ju)流動變(bian)得空前(qian)容易，激發(fa)了人們對于數(shu)(shu)據(ju)價值(zhi)的(de)(de)(de)想象，從而(er)大(da)大(da)促使了OT和(he)(he)(he)IT融(rong)合的(de)(de)(de)必要性。工(gong)業(ye)互聯網的(de)(de)(de)應用(yong)在(zai)(zai)很多層面(mian)上就是統一IT和(he)(he)(he)OT的(de)(de)(de)視角(jiao)。但IT和(he)(he)(he)OT二者自身的(de)(de)(de)需求、緯度(du)、思(si)維方式太不(bu)一樣，融(rong)合是非常困難的(de)(de)(de)。工(gong)業(ye)互聯網的(de)(de)(de)普及，不(bu)同(tong)于常規的(de)(de)(de)企業(ye)管(guan)理軟件(jian)ERP和(he)(he)(he)執行管(guan)理系統MES應用(yong)，它不(bu)僅(jin)僅(jin)是收集數(shu)(shu)據(ju)豐富性和(he)(he)(he)顆粒度(du)的(de)(de)(de)問題，而(er)更(geng)多是要考慮這些數(shu)(shu)據(ju)背后的(de)(de)(de)價值(zhi)，這只(zhi)能站在(zai)(zai)更(geng)高的(de)(de)(de)戰略崗位上才可以評估(gu)和(he)(he)(he)定(ding)義。
GE在(zai)2018年(nian)(nian)的(de)報告中(zhong)指出(chu)，真正數字轉型的(de)主戰場，恰恰是發生(sheng)在(zai)IT和(he)OT交界的(de)地(di)方。實際上GE更傾向于OT技術的(de)魅力將得到極(ji)大(da)釋放(fang)，“IT正在(zai)失去魔法，OT的(de)指揮棒正在(zai)緩(huan)緩(huan)升(sheng)起(qi)”。而ARC咨詢(xun)團隊在(zai)2016年(nian)(nian)提出(chu)的(de)IT和(he)OT融合(he)成(cheng)熟度(du)模型中(zhong)，描(miao)述了人員、流程、技術和(he)測量之間在(zai)各融合(he)度(du)的(de)關(guan)系，也表明了一點(dian)，需要連接邊(bian)緣和(he)云、需要處理各種OT協議和(he)數據格式(shi)，都是IIoT大(da)顯身(shen)手(shou)的(de)地(di)方。
圖1：設備(bei)連接與(yu)IT應用的(de)融(rong)合
IT要(yao)下沉，OT要(yao)上升，從各(ge)種(zhong)系(xi)統匯流而來的數(shu)據要(yao)分析，這就使得工(gong)(gong)業(ye)互聯網平(ping)臺的崛起成為(wei)可(ke)能，使得面向工(gong)(gong)業(ye)應用的開(kai)(kai)發大大加速。IIoT平(ping)臺，為(wei)工(gong)(gong)業(ye)APP應用的開(kai)(kai)發，提供了一張充滿沃土的溫床(chuang)。
數據重力，推動邊緣的進化
設備的(de)(de)數據(ju)，具有(you)一(yi)種“沉底”的(de)(de)特性(xing)。它(ta)很少被真正(zheng)(zheng)打(da)撈上來使用。因(yin)為工(gong)業數據(ju)最(zui)大的(de)(de)特點就是海量，而(er)且無序。在工(gong)業發(fa)展數百年歷史上，產線的(de)(de)管理(li)者從來不曾正(zheng)(zheng)眼看過(guo)它(ta)們。它(ta)被列入考慮對(dui)象也(ye)就是最(zui)近幾年的(de)(de)事情。
例如，僅僅單(dan)個數控機床(chuang)設備，每(mei)秒(miao)產生的數據(ju)就可以達(da)到(dao)400M。按照一條(tiao)產線(xian)上有10個工位十臺設備計算，有五條(tiao)產線(xian)的話(hua)，那(nei)么一個簡單(dan)的工廠，數據(ju)生產量每(mei)秒(miao)鐘可以達(da)到(dao)20G！想想一個人，手機流(liu)量也不過是每(mei)個月10G左右(you)。二(er)者相(xiang)差500萬倍！
工(gong)廠(chang)的(de)(de)(de)大(da)數(shu)據(ju)(ju)，往往都是垃圾數(shu)據(ju)(ju)山，主要表現(xian)(xian)在六大(da)癥狀(zhuang)：數(shu)據(ju)(ju)很臟（必須(xu)大(da)量(liang)的(de)(de)(de)算法(fa)清洗，才能有(you)可用數(shu)據(ju)(ju)）、頻率不(bu)同（現(xian)(xian)場觸發的(de)(de)(de)頻率非常不(bu)同）、海量(liang)、大(da)小不(bu)一（數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)容量(liang)大(da)小不(bu)一）、種類很多(duo)（各種異構數(shu)據(ju)(ju)源）、跨(kua)學科導致的(de)(de)(de)關系(xi)復雜。
如此龐大的數據，大多數是沒有用的，只能留在機器端。這就是所謂的“數據重力”。
它使得(de)大量的(de)(de)數據被丟棄在車間(jian)的(de)(de)地板上(shang)、設備周圍的(de)(de)空氣中。
數(shu)據(ju)(ju)重力，導(dao)致大(da)量數(shu)據(ju)(ju)無(wu)法(fa)上云端，也就無(wu)法(fa)完成分(fen)(fen)析。而這幾年物(wu)聯網(wang)和(he)計算能(neng)力的(de)發展，推動了人(ren)們對(dui)于邊(bian)緣智能(neng)的(de)思考。太(tai)重的(de)數(shu)據(ju)(ju)，可以就地處理。在大(da)數(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)析的(de)時代，這個任務交給了邊(bian)緣計算。
工業(ye)(ye)互聯網平臺，本(ben)身就是一個分布式的計算平臺，它很好地解決(jue)云和(he)邊緣的集成問題。通過連接、設備管理(li)(li)、數(shu)(shu)據(ju)管理(li)(li)和(he)機(ji)器學習，為(wei)真(zhen)正(zheng)打開數(shu)(shu)據(ju)的分析(xi)價值(zhi)，提(ti)供了(le)一個認真(zhen)的鑰匙。這(zhe)也為(wei)面(mian)向場景(jing)應用的工業(ye)(ye)APP的開發和(he)部署，提(ti)供了(le)極(ji)大的方便。
工業APP的春天正在來臨
工(gong)(gong)(gong)業(ye)互聯網平臺中間的(de)PaaS平臺（Platform as a Service）是(shi)最重要的(de)部分。目前最有(you)(you)雄心壯志的(de)選(xuan)手，都在聚焦這個(ge)地方(fang)。新型(xing)API技術和與(yu)環境無關(guan)的(de)容器封裝技術，使得平臺本身的(de)快速部署和應用。有(you)(you)了工(gong)(gong)(gong)業(ye)PaaS平臺的(de)支撐，面(mian)向場(chang)景的(de)工(gong)(gong)(gong)業(ye)APP應用，也(ye)是(shi)工(gong)(gong)(gong)業(ye)互聯網當(dang)下最具憧(chong)憬的(de)一個(ge)領域：千(qian)軍萬馬過大江的(de)局(ju)面(mian)，正在呼之欲出。
圖2：工業互(hu)聯網平臺架構(gou)（source：白(bai)皮書）
平民開發師（Citizen developer）也就(jiu)是(shi)非專業軟(ruan)件人(ren)士(shi)，正在大量(liang)涌現，當前很多企業的設備維護(hu)都是(shi)這(zhe)一(yi)類人(ren)員，如(ru)果也能使(shi)用(yong)軟(ruan)件環境(jing)，輕(qing)松(song)部(bu)署，這(zhe)就(jiu)需要有大量(liang)輕(qing)代碼(ma)的編程、大量(liang)拖拽式的應用(yong)。
2017年10月，工業(ye)(ye)互聯(lian)網巨頭美國通用(yong)電氣公(gong)(gong)司GE與蘋果達成(cheng)合(he)作，兩家公(gong)(gong)司將共同開發企(qi)業(ye)(ye)級 iOS 應用(yong)，并(bing)推出全新的(de)Predix SDK，重點就(jiu)是物聯(lian)網。GE 將為自己開發 iOS 應用(yong)以及(ji)商業(ye)(ye)合(he)作伙(huo)伴，并(bing)在全公(gong)(gong)司部(bu)署 iPhone 和 iPad。
這個面向物聯網(wang)開(kai)發APP應用(yong)，背后(hou)有一(yi)個真(zhen)實的故(gu)事。
加州(zhou)州(zhou)立大學(xue)的(de)計算(suan)機系學(xue)生在GE Predix的(de)創新大賽中(zhong)，發明了(le)一款APP，可以利用學(xue)校三個(ge)不同的(de)能(neng)源(yuan)點(dian)（太(tai)陽能(neng)光伏板、熱電(dian)氣(qi)聯(lian)產等）的(de)能(neng)源(yuan)消耗(hao)數據(ju)，通過數據(ju)分析得出最佳的(de)供電(dian)量。該項目獲得了(le)10000美(mei)元的(de)獎(jiang)金。
圖3：GE創新(xin)APP競(jing)賽(sai)的(de)優勝者團隊
一(yi)直在(zai)思考電(dian)廠(chang)如何(he)更(geng)加有(you)效(xiao)運行(xing)的(de)GE團(tuan)(tuan)隊(dui)，受TITAN的(de)啟發(fa)(fa)非常(chang)大，因為(wei)他(ta)(ta)們的(de)一(yi)個方向就(jiu)是更(geng)好(hao)地解決管道蒸汽損耗。隨后(hou)，開發(fa)(fa)團(tuan)(tuan)隊(dui)又在(zai)iPhone的(de)應用商店中找到一(yi)例(li)照相機輔(fu)助應用，可以獲得(de)快速、高效(xiao)和低成本形成熱(re)成像技術(shu)。這讓(rang)他(ta)(ta)們覺得(de)找到了提高電(dian)廠(chang)效(xiao)率的(de)方法。
GE的APP研發團(tuan)隊(dui)跟亞特蘭大電廠的現場經(jing)理合作。后者陪著他們一起(qi)走訪了現場的各種管(guan)道，并指出哪些(xie)管(guan)道接口是(shi)可能漏汽從(cong)而造成熱損耗的。
借助于這些領域專(zhuan)家所標定的異常(chang)故障圖像(xiang)，再結合機器學習(xi)和(he)成(cheng)像(xiang)工具(ju)(ju)，GE開發(fa)團隊隨后(hou)開發(fa)了一款APP，面(mian)向管道的熱成(cheng)像(xiang)工具(ju)(ju)TITAN（異常(chang)報警熱成(cheng)像(xiang)工具(ju)(ju)），每(mei)年可以節省50000美元。
代價竟是(shi)如此之小。創新團(tuan)(tuan)隊的(de)(de)大學生們只獲(huo)得了(le)10000美元的(de)(de)獎金(jin)。而GE的(de)(de)開發(fa)團(tuan)(tuan)隊僅(jin)僅(jin)用了(le)6個就(jiu)開發(fa)出這樣一個效果神(shen)奇的(de)(de)工(gong)業APP。
這就是(shi)數字組(zu)合(he)創新的魅力(li)，就像是(shi)高中畢業(ye)生的舞(wu)會，空氣中彌漫著(zhu)隨時可以撮合(he)的火(huo)花(hua)。
而(er)要(yao)滿足(zu)數字化(hua)的全新(xin)組合，所有(you)的要(yao)素盡量服務化(hua)。這樣得以釋放的數據就可(ke)(ke)以輕松成為場景應用(yong)的基本素材。借(jie)助于(yu)一個松耦合、多方可(ke)(ke)以調(diao)用(yong)的資源，工業APP把各種數據重新(xin)組合，經(jing)過信息化(hua)、知識化(hua)的處理，封(feng)裝成可(ke)(ke)以執行或者調(diao)用(yong)的模(mo)塊。
云化風正盛
上云的(de)應(ying)用(yong)，場景(jing)意圖往(wang)往(wang)很明顯，需求變化也很快。為(wei)(wei)(wei)了適(shi)應(ying)這種(zhong)(zhong)快速變化，就要微(wei)服務(wu)化，這就是最近幾(ji)年微(wei)服務(wu)非常流(liu)(liu)行的(de)原因。微(wei)服務(wu)可以為(wei)(wei)(wei)各類APP開發者提供滿(man)足場景(jing)應(ying)用(yong)的(de)資(zi)源池調用(yong)，因此它(ta)正在成(cheng)為(wei)(wei)(wei)全(quan)新的(de)潮(chao)流(liu)(liu)。一心要往(wang)云方向轉型的(de)金蝶，據說(shuo)已經有了幾(ji)百種(zhong)(zhong)微(wei)服務(wu)。
在(zai)今年德國漢諾威博(bo)覽會(hui)上，某(mou)傳(chuan)感(gan)器(qi)制造(zao)(zao)商推(tui)出了可(ke)編程(cheng)的(de)(de)(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)，同(tong)時建(jian)立了一套軟(ruan)件體(ti)系，可(ke)以(yi)幫(bang)助現場(chang)(chang)工作人員建(jian)立面向傳(chuan)感(gan)器(qi)應用的(de)(de)(de)APP Space。這大大改變了傳(chuan)統上對傳(chuan)感(gan)器(qi)只有(you)開(kai)關信(xin)號的(de)(de)(de)認(ren)知。軟(ruan)件定義硬件，已(yi)經武裝到(dao)設備最末(mo)端的(de)(de)(de)牙(ya)齒上了。而該制造(zao)(zao)商同(tong)時推(tui)出了APP Space的(de)(de)(de)編程(cheng)社區(qu)，旨在(zai)推(tui)動那(nei)些(xie)在(zai)現場(chang)(chang)的(de)(de)(de)人員，也(ye)成為(wei)APP的(de)(de)(de)開(kai)發者(zhe)，實(shi)現各種靈活的(de)(de)(de)功能，具(ju)有(you)非(fei)常(chang)大的(de)(de)(de)吸引力。
工業(ye)互(hu)聯網(wang)(wang)平(ping)臺走向平(ping)民(min)化(hua)，非IT專業(ye)人(ren)(ren)士也可以輕松上手工業(ye)APP應用(yong)。這是一個巨大的(de)進(jin)步，一種開放式的(de)知(zhi)識洪(hong)流，在工業(ye)互(hu)聯網(wang)(wang)平(ping)臺上轟鳴，并重新匯成(cheng)令人(ren)(ren)興奮的(de)場景應用(yong)。
數據云梯，推動OT與IT數據融合
IT由(you)管(guan)理(li)業(ye)務數(shu)據、支撐管(guan)理(li)流程(cheng)的技(ji)術、系(xi)統(tong)和應(ying)(ying)用(yong)程(cheng)序組成，通(tong)常報告(gao)給CIO，這些管(guan)理(li)的應(ying)(ying)用(yong)程(cheng)序包括ERP、MES、EAM、WMS等(deng)。而OT由(you)管(guan)理(li)生(sheng)產資產、保持順暢(chang)運(yun)營的技(ji)術、系(xi)統(tong)和應(ying)(ying)用(yong)程(cheng)序組成，通(tong)常報告(gao)給COO，管(guan)理(li)的應(ying)(ying)用(yong)程(cheng)序包括PLC、PCD、SCADA、SIS、數(shu)據歷史和網關系(xi)統(tong)等(deng)。
這些(xie)數(shu)據(ju)要(yao)實(shi)現(xian)融合(he)，意味著要(yao)克服數(shu)據(ju)重力，完成從地板(ban)到天花板(ban)的遷移。
這些數據有三條通道可以直達天花板：帶通訊能力的傳感器、網關和PLC。對于褐色工廠（brown field），很難采用PLC/IPC，因為對PLC重新編程會有很多困難；這個時候，一般采用網關集成的方式。而對于綠色工廠（green field），也就是通過使用當下各種接口的PLC/IPC，包括支持OPC UA協議的，都可以有很多自由的選擇；對于一些褐色工廠，傳感器也是適合的。但是這一點不能規模化，這種多帶有通訊能力的傳感器，成本還是會太高。
圖4：數據云梯
數據(ju)(ju)要完成從設備(bei)級(ji)的(de)地板，升(sheng)到企業級(ji)的(de)天花板。需要闖過三(san)關，第(di)一(yi)關是(shi)設備(bei)連接(jie)；第(di)二關是(shi)數據(ju)(ju)重力(li)識別，對相關數據(ju)(ju)進行(xing)分析(xi)；第(di)三(san)關是(shi)建立面向個人的(de)APP應用。
對于工業(ye)互聯網平臺而(er)言，最(zui)需(xu)要的(de)(de)就是搭建這樣(yang)一個“數據(ju)云梯”，來完(wan)成數據(ju)上上下下的(de)(de)運(yun)載(zai)，從而(er)豐富工業(ye)互聯網平臺的(de)(de)應(ying)用。
針對這種局面，宜(yi)科(ke)電子采用了(le)一(yi)種IoT Hub的(de)(de)(de)(de)(de)思路，通過(guo)三(san)駕馬車實現從(cong)邊(bian)緣(yuan)到云端(duan)的(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)攬子數(shu)(shu)(shu)(shu)據解決方(fang)(fang)案。一(yi)是(shi)(shi)面向(xiang)連(lian)接的(de)(de)(de)(de)(de)大胃王的(de)(de)(de)(de)(de)IoT Hub邊(bian)緣(yuan)端(duan)，完成(cheng)(cheng)(cheng)各(ge)種設備的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據采集(ji)，尤其是(shi)(shi)對PLC的(de)(de)(de)(de)(de)采集(ji)；二是(shi)(shi)在邊(bian)緣(yuan)層構建ThingsWise大數(shu)(shu)(shu)(shu)據分(fen)析軟件，實現對數(shu)(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)(de)實時分(fen)析；這兩者完成(cheng)(cheng)(cheng)了(le)對數(shu)(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)(de)邊(bian)緣(yuan)分(fen)析和計算(suan)。最后，通過(guo)工(gong)業APP快(kuai)速生成(cheng)(cheng)(cheng)工(gong)具(ju)WorkBench的(de)(de)(de)(de)(de)應用端(duan)，可(ke)以使得“平民程序(xu)員”（citizen developer）用最少代碼(ma)的(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)式，通過(guo)視圖和拽(zhuai)曳，就可(ke)以快(kuai)速生成(cheng)(cheng)(cheng)APP，并(bing)且可(ke)以適配各(ge)種移動(dong)操作系統。
這就實(shi)現了設備(bei)連接、邊緣分析(xi)和(he)APP應用的“三位一體”的使(shi)能平臺(tai)，從而使(shi)得工業(ye)互(hu)聯網(wang)平臺(tai)可(ke)以面向場景應用來處理(li)各種設備(bei)和(he)數據。
例如在(zai)博(bo)世(shi)的(de)一個純蒸汽(qi)發生器的(de)場景(jing)中，大型設備往往需要(yao)多(duo)個本地的(de)HMI，而且部分工序需要(yao)人工操作（如轉(zhuan)換、物(wu)料再(zai)存儲等(deng)）。
圖5：為(wei)博世(shi)提供IoT Hub解(jie)決方(fang)案(an)
而在IoT Hub的三(san)位(wei)一(yi)體(ti)解決方案中，通過OPC UA采(cai)集過程變(bian)量的實時(shi)數據，并(bing)通過WiFi傳輸，然后在移動端分析各(ge)種KPI信息。這使得(de)(de)機器故障可以及時(shi)得(de)(de)到反饋，同時(shi)節省了固定的HMI，也不需要多次切換。
在5月份天(tian)津(jin)的(de)第(di)二(er)屆世界(jie)智能(neng)大會上，宜(yi)科電子總(zong)經理(li)張(zhang)鑫發表了(le)以《賦能(neng)工(gong)業互(hu)(hu)聯網平(ping)(ping)臺 使能(neng)云制造》為主題(ti)的(de)演講，提(ti)到：“宜(yi)科的(de)理(li)念是搭建一(yi)個‘數(shu)(shu)據云梯’，將(jiang)邊緣層(ceng)的(de)數(shu)(shu)據送至云端，在Paas層(ceng)利用工(gong)業互(hu)(hu)聯網平(ping)(ping)臺對數(shu)(shu)據進行(xing)分析處(chu)理(li)；在Saas層(ceng)通過提(ti)供(gong)工(gong)業APP等創新工(gong)具(ju)，將(jiang)數(shu)(shu)據應(ying)用展示出來。” 這樣(yang)的(de)賦能(neng)平(ping)(ping)臺，核心IoT Hub就像是一(yi)個“數(shu)(shu)據云梯”，使數(shu)(shu)據能(neng)力真(zhen)正成為一(yi)種戰略(lve)上的(de)資源優勢。
一個(ge)好的(de)工業(ye)(ye)互聯網應用，需要行(xing)業(ye)(ye)領(ling)域(yu)專(zhuan)家提出(chu)需求和描述，這(zhe)是(shi)企業(ye)(ye)必須要獨立解(jie)決(jue)的(de)——在(zai)很大程(cheng)度(du)上(shang)，這(zhe)也(ye)是(shi)一個(ge)企業(ye)(ye)Know-how的(de)關鍵因素。在(zai)此基礎之上(shang)，可以通(tong)過(guo)外包(bao)團隊或(huo)者全職(zhi)程(cheng)序(xu)員(yuan)完成資產建模。而剩余的(de)設備連接、數據分析(xi)、到工業(ye)(ye)APP的(de)生成，都是(shi)數據云梯可以大展(zhan)身(shen)手的(de)地方(fang)。
小記
工業互(hu)聯(lian)網平(ping)臺大大加速(su)了(le)IT、OT的融合過程。數據開始(shi)從設備(bei)中掙脫數據重力，像珠子一(yi)樣，四(si)處(chu)滾落。而借(jie)助工業互(hu)聯(lian)網平(ping)臺上(shang)的數據云梯，一(yi)部(bu)分經過邊緣(yuan)計算和分析(xi)就地處(chu)理，一(yi)部(bu)分則上(shang)升(sheng)到(dao)IT層，都是業務決策的一(yi)部(bu)分。
在機器和人的注視中，上上下下的數據開創著一個技術上分工合作的數字時代。
