工業互聯網平台實現協同製造

專欄作家 王喜文 信息化雜誌

隨著新一代信息技術與製造業的深度融合，許多國家、許多企業都意識到協同製造聯網，是代表互聯網+製造融合創新大方向的頂級生態系統。也就是說，無論是美國工業互聯網還是德國工業4.0，其最具代表性的跨國平台正在展露，正在凝聚大量生產資源和大量工業大數據。

美國：重在服務以及衍生新價值

GE推出的Predix雲平台是一個的工業操作系統，其中有很多模塊可以由各個企業根據其行業背景，構建適用於自己的解決方案。Predix主要是三層架構，是面向工業領域的第一個基於工業大數據的雲平台，底部是提供基礎設施服務的IaaS層，中間是平台PaaS層，最上端軟體及服務層SaaS。Predix利用這三層雲計算架構，將各種工業設備或機器以及供應商等相互聯結，提供資產性能管理（APM）和運營優化服務，每天監控和分析來自數萬億設備資產上的千萬個感測器所發回的5000萬條大數據，幫助客戶優化資源配置和業務流程，減少風險和實現100%無故障運行。

隨著越來越多的機器和設備加入工業互聯網，可以實現跨越整個機組和網路的機器儀錶的協同效應，形成智能數據，帶來巨大的潛在價值。

優化網路：在一個網路系統內實現互聯的各種設備或機器，可以通過互聯網相互協作，提高網路整體的運營效率。例如，在醫療領域，將醫生和護士等醫療數據互聯，數據可以無縫地傳輸給醫療機構和病人，等待的時間將會更短，能夠更迅速地幫助病人使用正確的醫療設備，從而使得醫療設備利用率更高，醫療服務質量更好。智能數據的巨大價值也可體現於交通網路中的路徑優化。許多車輛實現互聯之後，就會知道自己的位置和目的地，同時能夠了解到網路系統內其他車輛的位置和目的地，允許優化路由來尋找到最有效的人工智慧解決方案。

優化運維：通過智能數據可以實現最優化、低成本，並有利於整個設備或機器的運行維護。例如，將機器、組件和各個環節聯網之後，將實現一個可監測的設備狀態，可以在正確的時間將最優數量的零部件交付到準確的位置，將減少零部件庫存需求和維護成本，提升設備或機器的穩定性。

恢復系統：通過建立廣泛的大數據信息，幫助網路系統在發生毀滅性打擊之後更加快速、有效的進行恢復。例如，當地震或其他自然災害發生時，可以用智能儀錶、感測器和其他智能設備和系統組成的網路來進行快速檢測，隔離發生故障的設備或機器，不至於發生串聯而導致更大規模的故障發生。

自主學習：每台設備或機器的操作經驗可以聚合為一個大數據，使得整個設備或機器能夠自主學習。這種自主學習的方式是不可能在單個機器上來實現的。例如，從許多飛機上收集的數據加上位置和飛行的歷史數據，才可以提供有關各種環境下飛機性能的信息。當越來越多的機器連接在一個系統中，產生無數智能數據的結果將是網路系統的不斷擴大並能自主學習，而且越來越智能化。

一旦智能設備採集到大量的智能數據，就可以通過智能系統，挖掘出具備商業經營價值的智能決策。設備與數據相互結合，網路協同且實時更新，將對諸多行業帶來較大裨益。

據GE公司的預測，航班延誤每年給航空公司帶來的損失超過400億美元。其中10%的延誤是由於對飛機的維護欠缺所造成的。同時，全球航空業每年燃油費用高達1700億美元（營業收入約為5600億美元），而根據國際航空運輸協會（IATA）的調查，這些油耗中有18%~22%屬於資源浪費。GE的工業互聯網通過對飛機航運輸局和零部件系統數據的監測與統計，分析維修保養上的問題，每年可減少1000次延誤情況。同時，選擇適當的時機，進行維修保養，也可以降低設備投資成本。通過航運數據，挖掘減少燃油能耗的實現路徑，從而對飛行調度的優化，可減少2%的能耗使用，每年節約2000萬美元成本，減少大量二氧化碳排放。

醫療佔全球GDP的10%，是一個相當大的行業。據GE公司的預測，醫療領域由於低效率，每年會造成7310億美元的浪費，尤其是臨床醫療佔到59%，高達4290億美元的浪費。醫療從業人員與醫療器械之間的信息不對稱是主要原因。例如：護士換藥、磁共振成像情況、醫生診斷等過程都沒能實時共享。將醫療從業人員、醫療器械進行聯網，對診斷、手術、藥方等信息進行共享，開展網路協同式的診療。GE的工業互聯網通過綜合管理每個病床，每個診斷的工作流、患者流，搬運和醫療器械，改進醫療從業人員、業務流程和器械通信情況，可減少15%~30%的醫療器械成本，提升醫療從業人員的工作效率，節約的時間可多為15%~20%的患者提供服務。

GE將這個平台開放給所有工業合作夥伴，期望未來形成一個巨大的、完善的生態系統，由各個企業積極開發具有行業輻射效果的應用軟體（APP），並在此平台上發布共享、互相借鑒、互惠互利。

德國：既抓服務又抓生產

作為德國工業4.0的領軍企業，西門子2015年年底宣布將設立一個跨行業的軟體平台Sinalytics，為數字化服務提供技術基礎。Sinalytics與Predix極為類似。據資料顯示，這一平台將整合遠程維護、數據分析及網路安全等一系列現有技術和新技術，還能夠對機器感應器產生的大量數據進行整合和分析，並利用這些大數據為客戶提供全新的服務。比如，可以通過這些大數據提升對燃氣輪機、風力發電機、火車、醫療成像系統的監控。據說，已經約有30萬台設備已連接至Sinalytics平台。

2 0 1 6 年 4 月 ， 西 門 子 對 外 正 式 推 出「MindSphere—西門子工業雲平台」，當時西門子宣稱該工業雲平台將為工業企業提供「數字化服務——譬如預防性維護、能源數據管理以及工廠資源優化，特別是，機械設備製造商及工廠建造者可以通過該平台監測其設備機群，以便在全球範圍內有效提供服務，縮短設備停工時間，同時，MindSphere還為西門子的工廠數字化服務提供包括數控機床以及驅動鏈的預防性維護服務」。

據資料顯示，MindSphere是一個數據聯結平台，通過收集、整合和分析來自用戶端、供應商、信息化系統和自動化系統的相關數據，匯總形成數據企業的唯一數據中心，由此創建完整的、容易應用的產品性能大數據結果。同時，基於雲計算的計算能力和數據處理能力，相關結果將能夠即時反饋到企業的信息系統和自動化系統，從而提高企業對業務相關流程的響應——實現智能製造。

實現「互聯網+」協同製造

2015年7月,國務院發布的《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》中，「互聯網+」協同製造是重點行動之一，旨在推動互聯網與製造業融合，提升製造業數字化、網路化、智能化水平，加強產業鏈協作，發展基於互聯網的協同製造新模式。在重點領域推進智能製造、大規模個性化定製、網路化協同製造和服務型製造，打造一批網路化協同製造公共服務平台，加快形成製造業網路化產業生態體系。

實際上，早在2000年，國際著名的諮詢機構ARC針對生產製造模式新的發展，詳細地分析了自動化、製造業以及信息化技術發展現狀，從科技發展趨勢對生產製造可能產生影響的角度，作出過全面的調查研究，並提出了用工程、生產製造、供應鏈三個維度描述的數字工廠模型。

其中，從生產流程管理、企業業務管理一直到研究開發產品生命周期的管理而形成的「協同製造模式」（Collaborative Manufacturing Model，CMM）。CMM協同製造模式為製造行業的變革提出了一個理論依據和行之有效的方法。它利用信息技術和網路技術，通過將研發流程，企業管理流程與生產產業鏈流程有機地結合起來，形成一個協同製造流程，從而使得製造管理、產品設計、產品服務生命周期和供應鏈管理、客戶關係管理有機地融合在一個完整的企業與市場的閉環系統之中，使企業的價值鏈從單一的製造環節向上游設計與研發環節延伸，企業的管理鏈也從上游向下游生產製造控制環節拓展，形成一個集成了工程、生產製造、供應鏈和企業管理的網路協同製造系統。

當前，網路化的信息空間和現實化的物理空間可共同組成協同空間，信息空間對未來製造業的發展和競爭力將產生至關重要的影響，未來製造業將進入虛實交互的協同時代。

未來的智能製造形態將是將製造商、零部件供應商、銷售商乃至消費者搬到線上，構成生產資源、人力物力、研發創新的網路協同結構，主要目的是實現市場與研發的協同、研發與生產的協同、管理與通信的協同，從而形成一個完整的製造網路——協聯網（Internet of Collaborative Manufacturing），由多個製造企業或參與者組成，它們相互交換商品和信息，共同執行業務流程。企業、價值鏈和產品生命周期這三個維度貫穿於各個價值鏈中的製造參與者之間。

「互聯網+」協同製造將成為未來智能製造的核心，協聯網平台具體應滿足三個「CM」要素。具體而言，在前端，顧客對工廠（C2M）將提供自己的標準化模塊供消費者組合，或是吸引消費者參與到設計、生產的環節中來；在內部，通過并行製造（CM）提升生產組織能力，以柔性化的智能製造去服務於海量消費者的個性化定製需求；在後端，通過雲製造（CM）積極調整供應鏈，使之具備更強的資源整合能力，做到低成本、高效率和短工期。

以往，製造業企業一定要通過原料、設備、生產、運輸、銷售五大環節組織生產製造。而這五個環節是相對固定的，且不可或缺的。并行製造時代，這五個環節可以相對獨立，變成五個可以動態配置的模塊。每個模塊都有自己相應的軟體系統，自己的物聯網感知系統，根據消費者需求，五個模塊可以自行高效整合，滿足生產製造的工藝需求。除了大幅縮短工期之外，還能大幅降低成本。

傳統觀點認為，只有等到所有產品設計圖紙全部完成以後才能進行工藝設計工作，所有工藝設計圖完成後才能進行生產技術準備和採購，生產技術準備和採購完成後才能進行生產。而并行製造則將各有關流程細化後進行并行交叉，儘早開始各項工作。

通過分散價值網路上的并行製造，產品設計與工藝過程設計、生產技術準備、採購、生產等種種活動并行交叉進行。充分利用信息化和自動化的手段，在產品開發、生產、銷售、物流、服務的過程中，藉助軟體和網路的監測、交流溝通，根據最新情況，靈活、實時地調整生產工藝，而不再是完全遵照幾個月或者幾年前的計劃。從而，有效實現靈活性的大幅提升。

未來，除了研發設計之外，製造業的各個工藝流程都將并行化、透明化、扁平化，實現真正意義上的智能製造。并行化的智能製造過程將通過利用網路世界無限的數據和信息資源，突破物理世界資源有限的約束。這樣一來，可以一邊設計研發、一邊採購原材料零部件、一邊組織生產製造、一邊開展市場營銷，從而降低了運營成本、提升了生產效率、縮短了產品生產周期，也減少了能源使用。