工业互联网平台创新模式的发展

2018-04-09 18:26 mikj 次阅读 条评论

一、工业大数据平台

    工业数据的特殊性和复杂性对工业大数据平台提出了特殊的要求。工业数据包括机器数据,传感器数据,环境数据,设计数据,文档数据,记录,多媒体数据,网页数据,业务数据,生产制造过程数据,能量数据等。数据平台必须有效支撑对这些结构差异、时序差异、脏的大数据进行统一管理,高效使用、共享、以及价值转化。在工业互联网时代之前,工业数据的处理的主要关注点是如何实时的处理和利用机器数据,所以实时数据库技术得到了蓬勃的发展,几乎每个工控系统提供商都有自己的实时数据库技术。

    工业互联网时代,实时数据库技术已无法满足工业大数据的需求。开发工业数据湖技术势在必行。如何有效地整合大数据领域已有的技术,如:Hadoop、Spark、Historian、Docker等为工业大数据管理与分析所用是关键,形成工业数据湖技术。工业数据湖技术包括工业数据的储存,提取,归类,查询,发布,共享等。工业数据湖可伸缩,弹性扩展,能够将资源最优化配置,可以有效支撑工业互联网中数据的流动、存储、预处理和业务APP的调用。

二、智能终端技术

    工业行业的异构多样性决定了市场对智能终端的需求是多样化的。随着物联网技术的发展和工业领域对其认知的不断加深,智能终端技术创新有了新的机遇,比如:轻量级操作系统或无操作系统的物联网终端平台可以用来开发低成本的工业智能终端;借助开源软件技术开发下一代低成本高性能的开源工控装置,如开源PLC,开源IPC,开源PAC等;多核工控机的出现为开发下一代高端工业控制器、工业边缘计算平台和工业雾计算平台打下了良好的基础;借助CPU虚拟化技术开发多操作系统的虚拟控制器可以有效支持工业APP在边缘和雾端的部署;智能终端设备支持机器直接上工业云平台等。因此,智能终端必须支持多种通信协议,如:MQTT, HTTP, RESTFUL, DDS,CAN bus,EtherCAT,Modbus,OPC- UA,PROFINET,ZigBee,WIFI 等以满足不同行业的数据连接的要求。

    虚拟化技术的发展能够使一台工业控制器同时支持多种操作系统,如Windows,Debian,Arduino, Ubuntu,Linux Mbed,Yocto, RTOS,Fedora,Android,TI-RTOS,Raspbian等,从而以极其灵活的配置方式支持多种应用开发环境和计算语言。智能终端不仅满足于传统实 时控制的需求,还将建立信息孤岛之间的连接桥梁,将高级应用(边缘计算、人工智能)在机器端就地部署,让机器有了大脑。

三、大数据挖掘分析

    工业大数据犹如流动的能量,如果不控制(挖掘分析),就只能白白散失。有效分析工业数据需要特定的一组分析工具,根据具体的应用场景做相应的组合。常用的工业大数据分析方法有基于统计的,机器学习的,基于机理模型的,基于物理模型的(如多领域物理模型,寿命模型,失效模型等),基于信号处理的 (如傅里叶变换,小波变换,卡阿曼滤波,压缩传感等)。综合而言,将基于物理机理等的模型和基于数据的模型有机结合是最有效的分析体系。这个体系被定义为数字孪生。工业大数据是由物理系统原始提供的,物理系统中的机器是工程师按精确的物理知识设计的,物理知识的积累促进了人类工业文明。数字孪生是人类物理知识的载体。

    大数据挖掘分析以数字孪生为基础进行,让强弱相关的数据都有了统一的组织。基于模型的APP,基于业务单元的APP,让复杂的分析类似搭积木式的构建起来,由此催生出APP池技术,对数以万计的APP进行组织和寿命管理。工业数据的来源多元化,其中有制造数据,质量数据,运维数据,机器数据,业务数据,流程数据以及其它类型的数据。这就需要通过有效的数据可视化工具以直观的方式展现这些数据的内在信息。开源技术如:Tableau, Qlikview, FusionCharts, HighCharts, Datawrapper, Plotly, Sisense 等为工业大数据的可视化提供了强力支撑。

四、人工智能

    人工智能技术在商业领域得到一定程度的应用并取得进展,尤其是在语音识别,翻译,图像处理和自动驾驶等方面。当我们通过工业互联网平台解决了工业数据源的问题后,人工智能在工业领域的应用就水到渠成。工业行业目前的诸多挑战如知识的管理,复杂系统的数字化设计,控制,诊断与维护等都可以借助人工智能技术加以解决,届时,人工智能技术在工业互联网的多个层级都会得到极大的发挥,尤其是促进边缘计算的发展和落地、雾计算和云端的高级应用。

五、工业机器的智能

    机器的智能化是指机器能像人一样思考。我们需要开发这样的机器控制技术,使机器的大脑像人一样通过系统一和系统二的协作进行感知,思考与决策。其中,系统一靠知觉、经验;系统二靠逻辑严密的运算、思考和分析。要实现机器的真正意义上的智能化,需要解决有关当前、过去、未来知识的有效整合。如果机器学会整合过去的经验,利用先验知识,学会能应对当前,能够预测未来,这种机器就是一台智慧机器。实施这种智能机器的设计需要相应的硬件平台和软件平台支持,再加上双系统思维的理论框架指导。基于反馈的现代控制理论可以很好地解决系统一的实施。系统二的实施目前还没有很好的解决方案,需要开拓与创新。


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