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工業互聯網平臺的生存之道

2019-12-26 21:02:15

 無論工業4.0概念,還是工業互聯網、中國制造2025,還是日本的工業價值鏈,無疑是對第四次工業革命理念的詮釋,故而引發全球工業制造業格局變革。

  對技術撬動經濟一致認可,對未來網絡化、數字化、智能化的肯定,所以平臺被賦能,那么,具備什么條件的工業互聯網平臺才能存活?




 什么是互聯標準?

  “缺乏互操作標準”成為阻礙了工業互聯網推進。

  因為沒有數據統一規范與標準,工業互聯網企業只能用大量投入數據讀寫操作和工程量,尤其是數據連接、驅動、接口的調試等方面,人工成本高企,數據價值的經濟效益無法發揮出來。

  隨著IT技術迭代更新,目前,我國有200多個工業互聯網平臺,可提升制造業企業生產效率和優化流程。

  制定規范和標注,有助于工業互聯網平臺間互聯互通。

  可否自己開發工具?

  何為平臺?即具備完整的架構。

  工業互聯網也要有一個平臺。如云,為云的架構,有技術供應商提供,平臺需要具備運行時、開發環境、開發工具三個部分。工業互聯網平臺要替代現有制造業運行架構,需要有實時能力,數據鏈接,現場總線,底層設備等。再有PLC,如今的PLC與以往的大不相同,主要體現在:

  一是機器學習,即算法。

  二是復雜運動控制。

  三是機器人,通常采用嵌入式操作系統+Windows,如今控制器可以實現。

  四是回路調節,也是在于算法。

  總之,工業控制就是個數學問題,包括今天的人工智能也不例外,如何運用,是由經濟性來決定。但,自動化不斷采用IT技術擴展自身,包括以太網的使用、Web技術在控制器中的應用、新的FPGA芯片、MATLAB/Simulink、FMU/FMI都往自動化平臺上集成。

  有多少模型的積累?

  據羿戓信息所了解,數字孿生、人工智能、工業互聯網平臺都是未來工業制造發展過程中必不可缺少的因素,但有幾個問題值得注意:模型。

  基于工業制造業發展,我們缺乏原創性產品設計,因此建模經驗匱乏。難以實現數字孿生,更無法機器學習。

  機器學習模型主要解決“非線性”部分,即觀測器對現有的控制模型觀測中,無法求導的那部分任務進行學習—因此在單個控制系統已經達到局部最優的情況下,工業里一直在尋找更為復雜的動態下的最優。

  以前這個是算力不足,而現在的芯片、存儲、網絡技術使得這件事情變得可行,那么IT的貢獻在于工具和平臺的貢獻,在于測量工具的水平提高了。

  互聯網企業具有強大平臺、研發能力,可在平臺和工具間定位自己角色。但很多工業互聯網平臺聲稱自己屬于“平臺”,其實是“系統集成”角色,如微軟、IBM、華為,在深入工業應用場景中,可能會存在一些問題。

  一是如何分析復雜的參數?必須要懂得工業工藝,否則難以進行學習。

  二是具有模型。

  如何獲得數據?

  數字化的學習必須與實際的模型相結合,擁有自主模型的工業基因的企業反倒是有條件的。

  數字化工具和平臺必須同時具備,否則難以實現數據采集。

  什么樣的工業互聯網平臺難以存活?具備“有標準”、“有工具”、“有模型”的工業互聯網平臺才能真正在未來為制造業賦能、帶來轉型的效率提升,否則,就是風險投資中的“風險”而不是“投資”。反之,難以存活。


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