工业互联网平台赋能工业企业高质量发展机制研究——以某企业为例

杨民志

(南京市江宁区企业服务中心，江苏 南京 211100)

0 引言

近年来，新一代信息技术发展迅猛，物联网、5G等各类新技术迭代速度加快，一批以高新技术为特征的企业不断成长，为经济发展注入新的活力。新一代信息技术不断拓展至各类应用场景。其中，工业生产更是直接受益者，传统的生产方式不断向智能制造转变。数字化、网络化、智能化水平不断提升。工业互联网作为新一代信息技术和工业制造融合的产物，在新一代工业革命的浪潮中突围而出，成为企业转型发展的关键支撑。工业互联网平台凭借其广泛的连接能力、强大的数据分析与处理能力、全面的平台化服务能力、快速开发及构建良好用户体验的应用能力等，可帮助企业快速方便地实现数字化提升，并且逐步构建全面的工业互联网发展体系。

1 江宁区工业互联网发展基本情况

江宁区是南京市发展工业经济的重要板块，规模以上工业企业超过1 700家，构建了“5+4+1”现代产业体系，涉及智能电网、高端装备制造等多个产业门类，企业数量众多，产业基础雄厚，为发展工业互联网奠定了良好的基础。江宁区现已建成省级工业互联网示范平台8个，省级工业互联网标杆工厂6家，省级示范智能工厂5家，省级示范智能车间40家。2022年上半年，江宁区作为南京市唯一地区，推进制造业智能化改造和数字化转型相关工作受到省政府办督查激励。

2 工业互联网平台技术方案

江宁区聚集了大量工业企业，工业互联网在工业生产中的重要性逐步显现，现以江宁区某企业工业互联网平台为例，分析其技术方案。该平台采用模型驱动的开发模式，可根据不同行业、不同需求、不用应用场景建立行业机理模型、业务模型、设备模型及数据分析算法，通过组件、容器、事件等方式快速配置满足不同企业需要的软件系统。

平台内置了MESPDMWMSAPS数据可视化BI数据分析等丰富的工业软件及工业App，覆盖研发设计、销售、制造、服务等各个环节，各系统间的数据无缝集成，形成产销研一体化管理体系。平台架构如图1所示。

图1 平台架构

2.1 平台基础能力

该工业互联网平台利用大数据云计算技术，通过工业App对生产设计、企业经营管理及用户交互中各种数据进行充分挖掘，为企业研发、生产、营销、交易、服务等活动提供服务，从而大幅缩短产品设计周期、提高产品性能、提升生产效率、降低运营成本，为企业转型发展赋能。

平台支持关系型和非关系型等多种类数据库，如SQL Server，Oracle，MySQL，MongoDB，Influxdb等，充分运用Redis缓存技术，数据库分片、分表分库技术，数据库读写分离技术等解决数据存储和应用问题；平台使用的主要开发工具有IntelliJ Idea，VSCode，HBuilderX,开发语言主要有Java，C++，JavaScript，TypeScript；平台中采用了Drools规则引擎，集成了大量的Opta Planner优化算法、遗传算法、启发式算法、退火模拟算法、禁忌搜索算法等；平台利用Java平台多解释器(JVM)和Java生成的中间码，实现同一套代码在不同平台如Windows，Linux，Unix等下的重复应用；平台提供了众多的工业应用标准行业包如PDM、MES、APS、WMS、MDC、仿真等，每个行业包由众多的工业微服务组成，同时利用HBuilderX强大功能，可快速生成客户需要的各类工业App，提供与IaaS高度兼容的管理组件。

平台提供以下数据的管控措施：

(1)数据监测。数据实时展示，可满足对采集点数据实时、历史监测业务。

(2)数据存储安全策略。不同安全级别的数据存储策略，基于私有数据库存储和基于数据安全级别的数据存储。

(3)网络资源管控。包括自动关闭闲置的资源，根据负载来调节CPU的频率以降低功耗并提供关于数据中心整体功耗的统计图与机房温度的分布图等来提升能源的管理，并相应地减少浪费。

数据库架构如图2所示。

图2 数据库架构

2.2 平台管理能力

2.2.1 平台具有无感知的底层资源的应用自动化运维能力

通过模板化、可视化的应用编排，通过Docker和KUBERNETES等容器技术，帮助客户快速自动化部署；提供应用拓扑、监控、告警、日志、调用链等能力，保证客户业务不中断、滚动升级，帮助客户实现自动化运维。

2.2.2 资源调度分配能力

本研究提供了应用所依赖的从硬件到软件的完整的开发运行环境和资源管理机制，针对系统在资源监控和资源调度方面存在的问题进行数学建模与分析，使用基于负载预测的资源调度机制作为其解决方案，实现平台资源的灵活配置、提高资源利用率，并对云控制器、资源监控器、负载分析器等系统组件进行优化和改进。

2.2.3 提供标准化的编程框架和服务能力

通过开放性的设计，能够支持多种不同的编程语言、技术框架和服务，从而为应用开发人员提供了广泛的选择，可大大提升开发人员的效率，不断基于标准化、自动化和数据化，为PaaS平台中承载的核心应用提供更加可靠的不间断连续服务[1]。

数据的存储与处理是作为基础软件的重要应用单元，是信息基础设施建设的重要组成部分，也是信息系统的灵魂和关键所在。平台可提供关系型数据库、非关系型数据库、实时数据库等多种类型数据的存储方式。同时，在数据处理上采用计算与存储分离、冷热数据分离、分布式存储等方式，实现数据的负载均衡，提高数据存储及运行的高效性。目前，平台通过专业的压力测试可对20 000并发数实现无感化运行。

3 市场应用

该企业工业互联网平台具有广泛的行业适用性，部署快捷，可为工业企业实现数字化转型提供技术支撑。某工业企业为提高生产管理水平，提升产品的可靠性，缩短生产周期，提出了利用该工业互联网平台，实施信息化改造。结合企业现场情况和实际需求，形成了以下实施方案。

3.1 实施方案

(1)重新部署实施企业原ERP软件。

(2)ERP所实现的功能：供应链管理、财务票据管理、成本管理、物流条码管理、供应商协同管理等。

(3)重新部署MES3.0，并为保证信息一体化，并将ERP、MES统一实施及二开。

(4)实现现有设备的数字化改造，加装各类传感器，实现如温度、湿度、电量、能耗等数据采集，并采用工业总线方式对数据进行采集。

(5)统一各信息化系统数据源并划分相关模块功能及定义相关数据接口。

(6)实现生产资源的数字化，包括人员、设备、物料、工装、载具等，并通过条码、RFID、视觉识别等技术，实现生产过程的可识别性。

(7)通过MES系统实现生产执行情况的记录与反馈，包括车间计划与调度、工艺执行与管理、生产过程质量管理、生产物流管理、车间设备管理等功能。

(8)实现软件与智能检测装备的双向通信与集成。

3.2 实现效果

项目实施前，产品的设计、客户下单、生产、质量管控、售后服务的各个环节的产品数据和信息处于孤立状态。项目实施后，充分发挥了工业互联网平台的作用。上述各个环节均在平台中操作，实现了数据共享，并可实时查询，以无隙、互通的方式提升信息的综合利用率。

该企业信息化改造项目基于信息一体化平台(集成软件平台)的基础上，全面采用智能制造装备，通过ERP、MES、质保系统、CAA、虚拟仿真、智能检测台、信息安全系统构成的信息一体化平台，与智能制造装备的协同应用，建设高度互联互动的管理及制造系统，实现智能车间的整体规划目标，实现了以下效果。

3.2.1 实现自动排产、精准预测交期

项目实施前，在客户合同形成之后，需由市场部人员与生产部门反复沟通，确认库存物料、生产排程，这种模式不仅费时、费力，而且容易出错。项目实施后，客户订单由ERP系统通过自动分析库存物料情况后，将生产指令下达给MES系统，MES系统自动把生产计划下达给生产设备及物流系统，实现了自动、优化、动态的排产，大幅提高率生产效能，同时做到了交期的精准预测。

3.2.2 节约大量人力成本

项目实施前，检测台须多人进行干预作业，项目实施后，通过信息化管控及智能检测平台等智能装备的应用，大大减少了操作人员且可满足生产可靠性、安全性的要求，节约了大量的人力资源，同时实现了产量倍增。

3.2.3 大幅减少库存、释放库存资金

在公司制造模式实施前，库存情况不清楚，不停采购，严重影响了公司资金周转率。项目完成后顺利实现了柔性制造，由此无需再有大量库存品。

3.2.4 有效提升产品合格率、进一步确保产品质量

由于采用大量智能检测检验装备，并实施了全方位的信息化的质量管控，这使得产品从投料开始、到产品的检查、测试均形成了全过程的数据链，有利于分析并及时解决质量问题。在以上综合方案实施之后，产品质量得到了保证。

3.2.5 实现能源有效管控

项目实施前，能源的管控处于人工管控状态，不能有效地、科学地管理和利用能源，从而造成能源浪费。项目实施后，采用的传感及检测技术，对生产、办公等能源消耗进行了实时采集和动态调整，有效地降低了能耗。

4 应用场景

平台是工业互联网的中枢，也是资源高效配置的核心[2]。工业互联网平台围绕生产运营中各要素进行数字化建模，可实现信息化系统间以及信息化与智能装备间的数据集成与共享，构建端到端的业务流程体系。通过生产过程中，对各设备进行数据采集并以数据驱动的方式建立车间级的数字孪生系统，形成企业的数据资产，并通过BI数据分析系统对数据资产进行汇聚、处理、加工。根据不同业务部门对数据资产进行多维度、多角度的分析，挖掘数据的价值，为企业决策提供支撑。工业互联网平台可以在以下场景为企业发展进行赋能。

4.1 生产过程场景

在工业生产方面，工业互联网平台针对生产车间的工业设备，进行实时数据采集，并对采集到的物料数据、工艺数据、质量数据等进行分析，将分析结果再次反馈给生产过程，从而选择最佳生产方案，实现工业生产的全链条优化[3]。

4.2 资源配置场景

在生产资源配置方面，企业的订单数据、物料数据、库存数据可通过工业互联网平台进行汇聚，并优化出合适的资源配置方案，提供给设计端、生产端、仓库端。在协同设计、协同采购、协同生产等生产资源配置与协同场景方面，实现最大价值。

4.3 产品生命周期管理场景

在产品生命周期管理方面，工业互联网平台采集工业产品的设计、采购、生产、营销、物流、运行和维修等全生命周期数据，通过对这些数据进行实时监控和集成分析，追踪产品动态并不断优化产品质量，为产品信息追溯、产品全程运输和产品优化设计等产品生命周期管理场景提供保障。

5 面临挑战

5.1 平台基础性能力不足

单个工厂内往往存在大量的异构设备，标准协议各不相同。面对复杂的设备连接情况，平台间“数据孤岛”、算法库与模型库缺乏等问题仍然存在，还未能实现系统、数据、算法模型及应用的集成与统一管理。另外，平台基础工业软件能力不足，仅有少数平台具备简单的建模工具，绝大多数平台未将建模集成至平台。

5.2 跨界能力偏弱

跨行业跨领域的工业互联网平台对企业的行业知识、工具和模型的供给能力要求很高，需要企业具备一整套的技术解决方案，全面进行设备连接、数据采集和分析、平台维护等。目前来看，大部分工厂还集中在企业级的工业互联网平台研发建设阶段，跨行业跨领域的工业互联网平台还有待大量的行业知识沉淀和核心技术攻关。

5.3 数据价值利用不足

构建基于海量工业大数据分析体系是工业互联网区别于传统数字化、网络化、智能化解决方案的最重要特征。在企业研发、生产、配送、库存等环节，工业互联网平台可以采集到大量数据，但是面对大量数据，缺乏有效的数据分析，还没有太多的场景利用，数据价值未能得到充分体现。未能从整体上形成场景化应用解决方案，工业互联网平台应用水平较低。

6 相关建议

6.1 建设技术中台

基于云原生微服务技术，提供主流微服务框架和完整的服务治理能力，提供IaaS基础资源的多云适配和接入，屏蔽底层基础资源位置等差异，实现基础资源跨域共享与调度。按照弹性伸缩轻松应对业务变化，支持按照多种弹性伸缩策略(如时间策略、资源和业务指标策略)，自动判断、快速触发云应用/服务的弹性伸缩，以便轻松平滑地应对各种业务变化。建设一站式运维平台，融入AIOps理念，提升运维管理效率，保证业务的稳定性。

本研究通过无侵入接入技术和“管、诊、治”的服务体系，帮助用户以微服务的方式快速构建稳定、可靠、弹性的分布式应用，彻底解决系统、数据、算法模型及应用的集成与统一管理等问题。

6.2 引入“低代码”平台

本研究将低代码平台贯彻到数据生产加工利用的主要过程，通过向导式配置化数据采集、可视化指标标签配置生成、自动化智能化数据挖掘建模，模板化可视化数据分析。本研究让更多需求人员、业务人员能简单、快速、便捷地构建工业企业级生产应用，提升端到端的效率，创建更大的价值。通过“低代码”，平台完成智能数据精炼、数据资产沉淀和数据服务共享，助力客户加速数据利用，提升数据价值，为工业企业数字化转型注智赋能。

6.3 构建数据工厂

数据工厂围绕企业数据生产加工利用的全过程，以用户为中心提供从数据标准设计，数据集成汇聚，数据开发治理，数据资产管理，价值数据应用，数据运维管理的智能化、便捷化全栈数据服务能力，依托“数据工厂”帮助工业企业业务数据资源汇聚，实现数据统一管理、数据资产沉淀共享，避免重复开发，提升用数效率，发挥数据价值，赋能生产经营。分角色打造覆盖规划设计、采集汇聚、开发治理、资产沉淀、分析利用、运维管理的数据治理智能化全流程的一站式数据工厂，通过流程指引、智能加强、分工协作，完成智能数据精炼、数据资产沉淀和数据价值利用。

7 结语

新一代信息技术的应用不断加快工业互联网发展，平台建设是工业互联网的关键核心，加大工业互联网平台推广应用力度，将大幅提升企业信息化水平，进一步降低企业数字化转型的门槛，对企业在协同生产、产品溯源等多方面起到帮助作用。平台发展对工业互联网的支撑作用日益明显，将带来工业经济发展新的变革，形成智能化发展的新业态和新模式，是深化“互联网+先进制造业”的重要基石，也是推进地区发展的有力基础。