工业互联网助力制造业从自动化向智能化升级

2020-11-12张桂花

自动化仪表 2020年9期

姚杰，张桂花

(重庆川仪软件有限公司，重庆 401121)

0 引言

工业是国民经济相关产业不断发展的前提条件和物质基础，决定着国家整体科技和经济水平[1]。工业自动化技术主要解决了制造领域中生产效率与一致性问题，是20世纪现代制造领域当之无愧的重要技术之一[2]。工业互联网利用各种采集和控制传感器，以及泛在连接、移动通信、智能分析等技术融入工业生产和管理各个环节，达到提升制造效率、降低成本和消耗的目的，最终实现制造智能化[3]。目前，我国工业互联网还处于初级阶段，即从工业设备上提取运行数据并进行多维度的数据分析，根据分析结果辅助管理者进行决策，对设备可靠性、系统运行效率、工艺质量进行优化。

1 中国制造业背景

工业不断为国民经济各部门提供先进技术装备、能源和原材料、各种消费品，它同时也是国家积累资金的主要来源和加强国防建设的重要条件。因此，工业是社会经济的主轴。工业发展大致经历了三个革命性阶段。从20世纪四五十年代以来，人类进入了物理学的黄金时代，各种原子能、电子计算机、航天技术、生物学和遗传工程等领域突飞猛进，引发了一场基于信息技术、新材料技术、生物技术、空间技术等诸多领域工业革命。这就是第三次工业革命[4]。三次工业革命将人类带入工业自动化时代[5]。随着我国自动化技术的发展，无论高速和大批量的流程制造，还是柔性和定制的离散制造，都无一例外地依靠自动化技术。发展至今，我国制造业取得了巨大的成就。国家统计局统计数据显示，2019年，我国制造业增加值为20.2 万亿元，持续占国内生产总值(gross donestic product,GDP)的30%左右，是名副其实的国民经济支柱产业[6]。中国制造业增加值及占GDP比重如图1所示。

图1 中国制造业增加值及占GDP比重示意图Fig.1 China’s manufacturing value added share of GDP

近年来，我国的工业自动化产业得到了较大发展，出现了一大批具有国际竞争力的企业。虽然我国的工业自动化产业取得了长足进步，但与国际先进水平相比，我国企业从规模体量、核心技术、生产模式上来看，都存在较大差距，也不同程度地存在资源浪费和效率不高等问题。全球制造业发展到今天也有了很大的变化，由工业经济时代进入到数字经济时代。伴随着这一发展趋势，工业企业要实现智能化转型，就必须发展工业互联网。发展工业互联网可以为工业企业带来实实在在的好处。①节能降本。数字化转型后，企业不再是盲人摸象，通过数据掌握生产各个环节，可以避免很多浪费，优化生产方式，助力企业降低成本。②提高生产效率。工业互联网提供了珍贵的生产大数据，在实时监控、数据可视化等助力下，可以多方面提升产线的信息化和智能化水平，生产效率能得到大幅提升。③助力企业从生产到服务的转型。借助大数据分析和个性化定制方案，低端服务模式的企业可以完成转型升级，或者是从服务单一企业转变成产业链平台的运营商，提升制造企业附加值。

作为“新基建”的核心领域之一，工业互联网被称作数字“新基建”的领头羊，由此可见，工业互联网对制造业的重要性[7]。掌握第四次工业革命，就必须发展好工业互联网。《中国制造2025》强调，“在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互，工业机器人、智能物流管理、增材制造等技术和装备在生产过程中的应用，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制[8]”。因此，如何实现生产设备的数字化、网络化、自动化及智能化，是实现本次智能制造革命的关键环节。德国工业4.0的核心是信息物理系统(cyber physical system，CPS)。 CPS包括智能机器、生产设备和控制系统的独立运作和协同交互，推动生产对象直接或借助互联网通过机器对机器 (machine to machine，M2M)通信自主实现信息交换、运转和互相操控[9]。

2 智能制造应用

智能制造是将贯穿于设计、生产、管理和服务等制造、运维管理活动的各个环节，与先进信息、通信技术等深度融合的新型生产方式[10]。智能制造的推进离不开使能技术的支撑，主要涉及通信技术(communication technology，CT)、信息技术(information technology，IT)、运维技术(operation technology，OT)的融合发展。智能制造核心内容与典型应用场景又可分为智能研发、智能装备、智能产线、智能车间、智能工厂、智能管理、智能服务和智能决策等。

2.1 海量网络地址管理

在制造业行业中，要实现从自动化向智能化方向转变，就必须先解决设备之间数据相互共享的问题，实现数据之间的互通，解决数据孤岛的问题，这是实现智能制造的前提条件。解决设备数据传递问题，首先需要给每个设备分配一个IP地址。IP地址是设备实现联网的依据，是互联网发展中不可缺少的资源[11]。设备IP地址就相当于人的身份识别标志。如果一个设备不能够分配一个IP地址，则该设备就无法联网，那么工业互联网就失去了基础。

制造业现场工艺复杂、设备种类繁多。据2019年国家统计局数据显示，规模以上工业企业有378 440家。如京东的无人仓，“亚洲一号”在货物存储、挑选、包装、运输和分拣等环节都使用了大规模的自动化设备。现在京东已经投入使用的“亚洲一号”已经有16座，且层级不同的无人仓的数量已经有50个。仓内使用了10多种自动化设备，如分拣自引导小车(automatic guided car,AGV)搬运车、AGV叉车、天狼、机械臂、交叉带分拣机、地狼等设备[12]。但是随着信息技术的发展，不仅是工控机、移动设备、嵌入式终端，如现场仪器仪表、传感器、网关、机械臂、穿戴设备，甚至是流水线上的零配件也都需要IP地址。但是在以往使用的IPv4体系中，IP地址的数量是有限的，40多亿个IP地址已经无法满足现有设备实现万物互联。因此，为了解决海量IP地址需求的问题，推出了IPv6，也就是第6版网络IP协议。IPv6地址结构经过了多次修改，最后形成了现在的地址结构版本[13]。其地址采用8个16位数表示，理论上可以分配约3.4×1038个IP地址。与IPv4相比,IPv6最大的特点就是地址数量非常多，并且IPv6的地址比IPv4长，能够为设备提供更详细的信息；同时，地址结构更加安全。因此，IPv6可以为无数的工业品提供各种编码，让万物互联能够更早到来。

2.2 网络切片和低延时技术

进入5G时代，面临的是分属不同工业领域的大量设备接入，它们对于网络的移动性、安全性、时延性、可靠性甚至计费方式都有不同的特点和需求，因此，网络服务必须功能多样和灵活方便。5G网络切片技术通过将物理网络切割成多个虚拟的端到端网络，每个虚拟网络之间，包括网络内的设备、接入、传输和核心网都是逻辑独立的，任何一个虚拟网络发生故障都不会影响其他虚拟网络的技术[14]。为每个制造企业分配一个这样的虚拟网络，并按需提供个性化的服务和性能，就可以满足企业在网络方面的差异化需求。

5G网络切片技术可以应用到三类场景：移动宽带、海量物联网和任务关键性物联网。5G网络应用场景如表1所示。

表1 5G网络应用场景Tab.1 5G network application scenarios

网络功能虚拟化(network function virtualization，NFV)是实现网络切片的先决条件，也就是将网络中专用设备的软硬件功能转移到虚拟主机(virtual machines，VMs)。虚拟主机是基于行业标准的商用服务器，成本低且安装简便。经过虚拟化的网络，其无线接入网部分称为边缘云，核心网部分称为核心云。将工业自动化中对时延要求很高的业务，从原本的核心网和相关服务器先划转到任务关键性网络，再结合自动化现场的计算控制设备组成虚拟自有网络，俗称“边缘云”。在这部分网络中，5G可提供极低时延、高可靠、海量连接的网络，使得现场各种采集、控制设备可通过无线网络实现闭环控制，满足端到端的最小时延。

2.3 区块链的安全技术

伴随我国城市化进程加快，工业化程度不断提高，水务行业将迎来新的扩张。我国现有自来水厂4 000多家，污水处理厂3 500多座，水务企业众多。但水务行业集中度低，最大的供水企业市场占有率未超过5%，最大的污水处理企业市场占有率也未超过10%。水务行业互联但不互通，数据孤岛现象明显，统一监管系统缺失，不能全时段保证水务指数的合规性和合法性。从本质上讲，区块链是一个共享数据库，基于“数据安全”的特征[15]，在需要可靠合作的领域具有广阔的应用前景。

区块链技术可以将全水务的运行数据上链，构建可证可溯的电子证据存证[16]，并促进水务涉及的机构间信息横向流动和多方协作。区块链技术还可以支持给定流域内水权的点对点交易，给予用户足够的，或者是愿意与该地区其他用户共享超额资源的权利，让水务相关方都可以对生态圈进行数字输入，而无需全天候依赖中心化的结果。同一流域中的用户根据最新的天气信息、产品价格、市场趋势和长期气候变化趋势就可决定用水策略[17]。个人消费者、工业用户、水务公司和政府管理部门都可以使用这些信息来决定水资源的使用策略。与此同时，通过区块链分布式账本技术实现机构间的数据互通，加强各供应商与水务公司的互动，从而抓住生态圈的核心群体。

区块链技术结合物联网、大数据和智能分析，将在水务管理的自动化、智能化方面产生更广泛的影响。区块链技术的应用，不仅是简单优化现有人工管理模式，而是对业务流程进行优化和重组。这一过程也是制造企业改革、实现现代化管理的过程，其最终结果必将使城市水资源管理系统更智能、安全和高效[18]。

2.4 云计算在制造业的应用

云计算是分布式计算的一种，具有分布式和大规模、虚拟化、高可用性和扩展性、按需服务、安全可靠等特点[19]。基于这些特点，越来越多的制造企业开始将云计算应用到生产过程和业务流程。云计算在提升制造业的系统高效、资源共享以及部署灵活等方面的应用优势是显而易见的[20]。工业互联网利用边缘云实现云边协同示意图如图2所示。

图2 工业互联网利用边缘云实现云边协同示意图Fig.2 Chart of industrial internet uses edge cloud to achieve cloud-side collaboration

解决上述制造业问题的方案就是“云计算”。诸如三一重工与腾讯云相结合，利用云计算和大数据，把分布全球的30万台设备接入平台，实时采集近1万个运行参数[21]，实现远程管理庞大设备群的运行状况。这样不仅提升了故障维修率，还减轻了备件的库存压力，通过生产制造过程的智能化，助力商业模式转变。其次，利用物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，结合企业内部产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统，推动生产方式向个性化和柔性化转变，满足制造业的定制化趋势，并加速智能制造升级。再次，随着国内云计算服务商在全球化云计算基础设施的布局，中国企业可以使用云服务来支撑全球的业务发展，助力制造业的海外战略。

3 展望

新一轮工业革命不仅是IT与OT的融合，更是通过CT的加入，实现了工业互联网在数据和实体的全面联接，有效带动服务与数据创新，使中国制造业从自动化迈向智能化成为可能。

3.1 虚实结合和互联互通

工业互联网的核心架构是以数据创新、服务创新为轴心，以满足客户需求为依据。而在传统价值链中扮演中间媒介角色的代理商、零售商等，将可能因为去中间化效应而消失，届时制造业者必须懂得善用IT、OT和CT等技术，依赖IT、OT与CT三者的融合，直接为最终用户提供服务。IT是包括供应链管理、客户关系管理、产品全生命周期管理、企业资源规划、电子商务以及办公自动化等系统。OT泛指与工厂营运相关的技术，主要涵盖三类：①单体自动化；②整合自动化和操作流程；③整合工厂自动化与信息化，如控制系统、制造执行系统、监视与集中控制等工厂信息系统。CT是包含各种不同载体和距离的通信相关技术，如WiFi、Bluetooth、4G/5G以及工业总线通信技术等。

要将生产制造端的实体世界，与利用工业互联网技术搭建的虚拟世界相结合，就意味着制造企业必须跳出意识藩篱，将工厂现有设备连接到云端，把各种现场数据通过网络上传到云端数据中心进行大数据分析，提高生产效率，提升营运效能。同时，借助物联网网关等中介解决设备与设备，或设备与工控网络之间无法互联互通的现状，否则就无法实现智能制造。

3.2 结合数据分析方法与工业机理知识

智能制造是融合了IT、OT和CT的先进制造，其定义包含数字化、自动化、网络化、智能化四个递进的内涵。首先是自动化。然而自动化要想进入智能制造的范围，就必须建立在数字化的基础上，从产品设计、工艺到过程控制和检测，并延伸到过程的管理，通过数字化控制达到智能制造的目标。因此，智能制造的基础是数字化。完成数字化基础上的自动化后，需要通过网络化来提升设计制造管理的效率,实现设备与设备，以及设备与人的集成。最后，通过网络采集的数据，对整个制造进行智能辅助决策，实现智能化制造过程。

智能制造的核心是制造，基础是数字化，目标是人工智能，但灵魂和难点却是工艺，其表现形式则是专业软件+装备。因为所有先进制造技术都只是手段，都只是服务于制造工艺的。工艺就是行业知识。没有良好的行业知识，任何大数据和人工智能都是纸上谈兵。只重视表象而忽视了灵魂，绝对无法实现真正的智能制造。深度挖掘复杂工业数据，对中国工业极其重要，数据分析方法与工业机理知识的结合，仍是一个巨大的挑战。