工业互联网平台＋数字孪生体技术：工业智能APP的新架构
【与350+全国社友，构建工业互联网认知框架】
【导读】2019全球工业智能峰会是世界人工智能大会的重要高端论坛之一，以“AI变革 洞见工业未来”为主题，分为1个开幕式、3个主题论坛、创新应用展和1场行业领军人物深度分享会。其中，有一场专门面向工业互联网开发者的主题论坛，在工业互联网生态构建中，工业APP作为工业智能应用，打通设备连接-数据分析-决策反馈与优化整个过程的「最后一公里」，是平台商/集成商/软件商对于客户价值的集中体现，今天重点介绍一下。
【林诗万博士观点】
在国内，大家都非常熟悉，工业互联网应用场景是非常广的，国内也有很多著名的工业互联网平台，但大家看到有些工业互联网平台着力于使能协同产品设计，有些是使能协同生产，比如说打通供应链上下游的协同，还有工业互联网平台注重去实行大型装备服务能力，满足客户的需求。
工业互联网在这个生产场景里面起到什么样的作用？跟现有的工业软件是什么关系呢？工业互联网并不是要取代现有的软件或者架构，工业互联网追求是“优化”，从数据里面提取价值，从数据得到的洞察反馈到生产中，具体执行还是需要通过现有的工业软件，在执行空间反馈到系统里面去。
生产管理是多层次，不同的角色都是非常复杂的，有一个特点是多变，现在的市场变化是越来越快，这个是我们面临很大的挑战，怎么为这样的复杂系统实现优化，怎么样把工业互联网用在复杂的系统上面是有挑战性的。
今天，主要分享另外一种场景，就是工业互联网平台如何在生产环境里面提升企业的数字化水平，促进企业的数字化转型。
林诗万博士简介：
上海优也信息科技有限公司首席技术官
美国工业互联网同盟-技术工作组及架构任务组联席主席（现任）
美国工业互联网同盟-德国工业4.0平台-联合任务组的联席负责人（现任）
电气和电子工程师协会（IEEE）Digital Representation工作组副主席（现任）
美国国家标准与技术局-CPS公共工作组词汇和参考架构分组联席主席（曾任）
以下是林诗万博士的演讲实录：
大家下午好！今天下午发言的主题是从工业互联网平台和数字孪生体系的视角，探讨新技术如何去帮助制造企业提升在生产和工业环境，进一步推动企业数字化发展，进一步推动企业智能化的发展。
我这次回国首先到了北京，参加了第一届电气和电子工程师协会（IEEE，全称是Institute of Electrical and Electronics Engineers是一个美国的电子技术与信息科学工程师的协会，是目前世界上最大的非营利性专业技术学会，其会员人数超过40万人，遍布160多个国家——编者注）的讨论“如何定义数字孪生体”工作组，讨论到数字孪生体这种理念、技术对于工业软件开发的意义。
当我们谈起工业互联网平台，都不会忘记这样一个技术发展趋势的背景，这个趋势就是：企业数字化转型核心在于如何利用10多年以来高速发展的技术，包括传感技术、通信技术，比如说5G、云计算、大数据、人工智能实现更灵活、敏捷、高效、绿色生产和经营，以新的商业模式更有效应对市场的变化，更好的满足客户的需求，创造更大的价值。
不管是两化融合、智能制造、工业互联网、还是工业智能，虽然各有所侧重，但都可以看到的是——并行驱动数字化发展的技术路径。在这个过程中工业软件起到举轻若重的角色，作为开发者的角色也是非常重要。
工业互联网正在对工业智能应用、智能APP架构以及范式产生重大的影响，也就是为什么我们今天聚焦在这个话题上面，我们可以预见：工业互联网和数字孪生体技术将使能新一代应用或者APP敏捷开发和实施。
在国内，大家都非常熟悉，工业互联网应用场景是非常广的，国内也有很多著名的工业互联网平台，但大家看到有些工业互联网平台着力于怎么使能协同产品设计，有些是怎么使能协同生产，比如说打通供应链上下游的协同，还有工业互联网平台注重怎么实行大型装备服务能力，满足客户的需求。
今天，我主要分享另外一种场景，就是工业互联网平台如何在生产环境里面提升企业的数字化水平，促进企业的数字化转型。在我看来，如果从经典的工业互联网理念来看，比如说在五六年前提出工业互联网的核心要素是怎么去利用现在泛在连接能力，在过去十几年来连接的技术高速发展，用成本比较低的技术，能够广泛的连接，首先人都可以连起来了，下一步连的是设备，连接只是基本的手段，连接的目的对设备和生产过程采集数据。
数据本身有很大的价值，但是它的价值必须通过利用一系列的算法模型对数据进行分析，才能得到分析结果，也就是我们对生产环境、生产设备的状态、行为的洞察。这样的洞察才有价值。
我们还要能够实施它，比如说我可以预测某个锅炉的温度，比如说到了1000度，我应该做出哪些响应？跟业务的需求相关的，最后有一些一系列的工业应用，通过业务逻辑分析出来转换成我们可以执行的行动，也就是最后形成闭环，设备总体的闭环有生产过程、生产线，还有业务的闭环。
最后，总结一下，工业互联网平台或者工业互联网技术的核心有三大要素：数据、模型和应用，这三个方面都是作为开发者的基本要素。当我们把设备连起来，业务逻辑都实施了，接下来AI或者智能化的能力就变成核心了，比如说算法模型将决定了这个企业、产品、生产效率的高低，算法模型的优劣将是未来企业竞争力强弱的分水岭。
到这里有一个问题，大家回想一下在过去二十年、三十年，在生产环境里面，这就是我们今天关注的工业互联网应用场景，生产环境里面已经建立了大量的工业应用，从地底层的数字化控制到上层的DCM、PCM、ERP，也建立了一系列的工业应用，而且这些应用已经形成了一个比较体制化的工业应用的架构，也是大家所熟悉的架构。
工业互联网在这个生产场景里面起到什么样的作用？跟现有的工业软件是什么关系呢？首先工业互联网并不是要取代现有的软件或者架构，工业互联网追求是“优化”，从数据里面提取价值，从数据得到的洞察反馈到市场里面，具体执行还是需要通过我们现有的工业软件，现有的执行空间反馈到系统里面去。
另外，工业互联网平台可以帮助我们打穿现有的架构造成的数据孤岛的问题，打通不同的数据可以实现全局的优化。
第三个工业互联网平台现在可以把新一代技术，比如说云计算、大数据、机器学习、人工智能技术应用在工业环境里面，这样也为现有工业软件架构提供更新换代的机会。
我们把刚才的三要素应用回生产现场，我们连接的不仅仅是设备，也不仅仅是产品，包括了物料、工艺等等，还有业务系统的参数，把数据连起来，我们可以建立各种各样的算法模型，算法模型有很多类，比如说描述现在状态的，回答这个事到底是什么事，原因是什么。最后更多是预测性的，将要发生什么事，它的过程、行为将会是什么样的。最后这还不够，我们已经能够预知某些事件的出现，能够得到怎么应对这个事件，所以策略也是一个种类。
分析的结果结合场景分析，优化生产过程，现在工业互联网的应用，还有智能或者AI的应用还是初期，工业讲究稳定，讲究可靠性，讲究安全，所以现在很多的反馈只是人在回路的闭环，我们算出来结果，我们得到策略的可以作为辅助性策略推送给我们现场的操作人员去执行。这个过程通过一段时间，我们可以不断地记录推送的策略，还有预测事件的准确性。如果我们有这些数据之后，一年两年之后对数据进行分析，我们会发现策略能够满足工业稳定性、安全性的要求，我们是有机会把这种策略应用到控制系统当中其，初期只是在很少的场景当中可以实现。
工业互联网的应用也不仅仅是常听到的，设备预测和维护，从其他的场景，工艺、质量、能效的优化，优也公司做了很多工业智能应用，就在工业能效方面，为企业客户能够节省能耗，这个体量是非常大的，特别是流程工业。
最后，工业互联网技术是把云计算、大数据、机器学习的技术放在生产环境里面去了，提供了一种新的方法，在我们以前存在大脑中的工业知识、工业经验，通过新的技术载体呈现到系统上面去，并在这个基础上不断地提升。
我们回到刚刚讲的技术，怎么应用到工业场景里面去？这个是有挑战的，工业生产环境是非常复杂的，有很多台设备协同生产，有很多的原料，也有很多的半成品、产品，在生产线上面越来越多生产多种产品。在生产环境里面有物质流和能量流各种各样的介质，也有各种各样生产过程当中所需要的过程流，比如产品的状况，信息不断地流动，最后生产是为了创造价值的，各种流相互交互也是相当复杂的。
最后，生产管理是多层次，不同的角色都是非常复杂的，有一个特点是多变，现在的市场变化是越来越快，这个是我们面临很大的挑战，怎么为这样的复杂系统实现优化，怎么样把工业互联网用在复杂的系统上面是有挑战性的。
过去我们的套路是借鉴传统的五层，工业软件的架构分层去构建软件，过去二十年来为我们提升工业的数字化水平起了很重要的作用，目前我们也面临一些挑战。比如说我们讲优化，讲究贯穿整个产线，贯穿不同工序端到端的优化，这种优化不仅看质量，还要看工艺。多种因素的综合优化，就要求我们必须打破这种工业应用的架构，传统上比如说今天建立一个新的工业应用，我们传统是做设计，实施的结果买一系列的服务器，布单独的数据库，在上面建一些业务逻辑。
在这种情况下，我们一方面建了越来越烟囱式的应用，也不能打传不同应用之间的壁垒，这种对我来讲要满足下一步智能化的发展是大瓶颈。另外一个，我们数据驱动的应用其实是智能应用，什么是智能化？智能化是单体对所在环境变化所做出某种响应，智能化的生产必须能够智能化的响应生产环境的变化，这种变化是全局的变化。所以智能化应用都离不开数据驱动，数据驱动刚才讲到分析是核心，分析的难度也越来越大，分析的范围、时空，现有的架构也给我们带来很大的挑战。
正好工业互联网的技术，还有数字孪生技术为我们应对这个挑战提供了机遇，这里简单讲讲围绕数字孪生体这个概念，在座比较熟悉，有些可能第一次听稍微介绍一下。我这里放了一些数据，为什么现在对数字孪生体这个技术特别感兴趣呢？这个是Google搜寻的结果，搜寻的次数和搜寻所反馈的结果表明过去两年有10倍增长，在过去两年内都把数字孪生体重要程度推到了顶峰。
数字孪生体是什么东西？我们要对实体进行优化，对它进行计算，也要对它本身充分了解，在数字空间能够充分的描述他们的属性和行为。所以数字孪生体是实体空间里面对象在数字空间的一个双胞胎，实体状态变化了在数字空间同时能够得到反映。数字空间里面状态变化了对它产生数据，数据采集上来进行运算，运算的结果做出优化的决策，会把这些决策通过指令下达到设计上面。
以前所做的仿真，这些都可以说是数字孪生体的一个方面。我们很多都是开发者，对编程很熟悉，对我来讲数字孪生体并不是很复杂的东西，数字孪生体其实是一种新的方式怎么去映射物理世界复杂环境，帮助开发者开发出智能的应用。
面向对象的编程有自己的数据，每一个类有它的数据。我们这里说数字孪生体应该包括对象的全生命周期的数据。同时，我们不仅仅知道历史数据，我们更关心的是能够了解到过去行为的历史，现在的状态，将来的行为，要做预测，这样我们就需要一系列不同的算法模型，算法模型很多是基于机理模型的，现在也越来越多基于数字模型。
大家听到数字孪生体是一个漂亮的三维仿真图，那个只是一方面，还不是主要的方面，帮助我们能够直接在数字空间里面去体验物理世界，这是一种手段，并不是唯一的，也不是最重要的。最后这些计算出来的结果必须能够服务于应用，服务于应用开发者，最上层必须要有服务的界面。
刚才已经说过CPS，我们现在越来越多的物理器件也有数字化的能力，可以采集数据，可以建成数字孪生体，一个设备有很多组建组成，在数字空间我们也可以通过组件的数字孪生体搭建装备级的数字孪生体，装备级数字孪生体搭建产线级的数字孪生体，最后可以搭建成数字工厂。
在这种情况下，我们要开发工业智能应用就简单多了，我们不要关心具体设备是什么样的，哪里采数据，这对我们开发者来讲工作量大大降低，我们说了IT与OT的融合，通过这种技术降低复杂度。
最后讲讲最右边的，如果是建立数字孪生体技术建立得好的话，不管多大的数字孪生体，多小的数字孪生体，内部的结构都是一样。
理论上容易讲，但实际上能实现吗？下面以优也工业数据操作系统（Thingwise iDOS）为例，给大家做一个简单的介绍，优也是怎么实现这种理念的。
首先，我们把最新的IT技术移植到工厂，把大数据、机器学习的技术组合起来构建一个平台，部署在生产环境里面。最小的部署要求大概是一台服务器就行。当然，我们可以部署在各种各样的公有云上去，比如阿里云。
第二，智能应用都是基于数据驱动的，把这样通用能力抽象出来，作为平台功能一次性解决。在现实中，没有必要每一个工业应用都要独立采数据，没有必要每一个工艺都要采一次。在一个生产环境里面，把数据部署到平台上去，把所有设备数据采集上来统一管理，就避免了数据孤岛问题。
智能应用做很多算法的分析，模型分析能力没有必要每一个应用搞自己的运行环境，优也工业互联网平台把它作为通用功能提供给模型开发者使用，统一管理、统一部署、统一更新的手段。最上面是场景应用业务逻辑，各个业务逻辑不一样，很难一个应用解决所有问题，我们可以借用手机，不必要建立很复杂的应用。
这种大的应用建起来复杂，更新复杂，维度复杂，生产环境讲究稳定，我改一个小模块会影响到整个应用的风险，我们可以借用手机APP的模式，可以建越来越小的APP，每一个APP针对具体的问题解决问题。这些功能用API开放给其他APP借用，这样更容易满足工业环境里面灵活多变的需求。
在这种情况下，这种平台能够帮助我们工业企业持续地提升他们数字化的水平，中间这一层对下就是承接着数据和分析。数字孪生体本身就包含了它的物理对象的数据，跟物理对象相关的算法模型。我这里把下面跟上面业务逻辑都抽象出来，这样数字孪生体就能够自动地体系化管理这些模型和数据，对上面来讲所看到的就是数字空间里面一个一个数字孪生体的队形。
这样来看，最底层数据平台是数据逻辑，在模型这层解决自然规则，反映的是自然规律。数字孪生体是系统逻辑，最后是业务逻辑。
面向对象范式先建立原型，根据现场比如说一台锅炉建立一个模型，通过建立一个类，现场再去具体实例化，通过数字孪生体建立算法模型，把这些不同的能力耦合起来。在优也工业互联网平台之上建立了一系列可视化工具，不仅能够开发一系列的，而且能够统一管理多个层次的工业APP应用。
（本文编辑：刘成军，工业互联网研习社发起人，造奇智能新媒体主编）
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