工业互联网云平台的软件或者工具构架

2018-06-20 18:02 mikj 次阅读 条评论

     经过一年多国内工业互联网的铺天盖地的广告,推广,技术的轰炸,现在很多的人都知道,工业pass平台是工业智能时代的新操作系统,它不仅承载了工业机理模型,工业微服务和工业app的知识服务和工具,更涵盖了工业行业发展的生态未来。

     工业知识积累和工业软件迁移到一个全新的工业互联网平台是一件伟大又艰巨的事情。工业软件的范畴很大,例如MES,DNC,SCADA等属于工业生产和工业控制的常用软件,除此之外还有传统的IT软件包含如数据库,office工具等也会在工业系统中使用。传统的IT软件在工业互联网操作系统里虽是必不可少的,但更多还是以常规应用工具出现,所以对工业软件定位应该带有工业知识积累和工业场景应用两个标签。

     工业软件分类,第一业务管理类软件,例如生产管理的MES,仓库管理的WMS,产品管理的PLM等。第二研发设计类软件,例如CAD,CAE,CAPP,设计仿真工具等。第三自动化软件,例如SCADA,MDC,DCS,PLC OPEN,运动控制软件,机器视觉软件,工业通讯软件,工业安全软件等。第四检测分析软件,例如SPC,BI类。

     从技术角度来看,工业机理模型,工业微服务和工业app是从小到大的递进关系。工业机理模式代表工业知识的积累,例如一段先进生产工艺 ; 工业微服务更多是以方便调用的API方式呈现 ;工业app则形象理解为具体的工业应用工具。然而现有的工业软件产品大多还是整体框架庞大的应用系统,迁移到工业互联网平台,无论是以微服务方式还是以工具应用的app方式体现,就需要考虑怎么解构?拆多小?标准如何界定?这个很难,在云服务架构出来之前。

     软件产品一但架构庞大比较好的做法就是模块化,之所以模块化一方面是为了应对软件产品功能的不断扩充时可相对独立且容易维护,另一方面是为了业务需求,作为独立产品好市场化销售。所以思路是在可复用的前提下能形成独立工具或独立应用最好,如果不能则考虑变为服务,而相对复杂且不易通用的知识可思考模型化。三者之间也是一个难度递进的过程,越难的知识和越复杂的业务形成应用,工业对于跨行业跨领域应用一直在树立标准化,软件知识的标准化说白了就是看你的产品和服务在平台的通用性,有了用户使用的频率和流量才有机会成为标准。

     从应用角度来看,业务越贴近于工业现场操作的软件越难迁移。然而工业互联网平台的目标并非是将所有的工业软件和工业应用搬到云上,平台本身只是技术手段,是方便工业的人与物,市场与企业,产品与服务,企业与企业连接的平台。所以从业务角度研发类,管理类,分析类要比自动化软件的应用迁移要更适合于企业。例如MES偏重于生产过程管理,如果云上的平台不稳定很有可能影响生产。SCADA和DCS控制系统对自动化的稳定和实时性要求比较高,一旦软件出现问题也会对生产造成损失。即便不侧重生产现场选择一些业务管理和业务分析的软件也要考虑周全,例如有些企业并非愿意将自己所有的数据都搬到云上,例如ERP所管的财务和QMS管理的产品质量涉及企业的隐私。但是随着信息安全保障技术的提升和广大用户对信息透明的接受,甚至有很多用户在得到制造厂家的真实信息反馈后会提升购买忠诚度,这就变相的要求制造业提升管理,工艺和品质。而随着工业网络和时间敏感网络技术的发展很多年后,自动化系统通过云端与现场设备交互的实时安全保障也不再成为难题。所以不管哪类软件系统的服务厂商,重点应该思考的是你的市场定位,行业定位以及你的产品定位。

     当前政府的百万企业上云,培养百万APP计划让工业互联发展的异常火热,但平台化产品还处于初级阶段。工业互联网云平台企业期望通过砸钱模仿互联网公司在短期内通向成功的必不可行,工业互联网还是姓工,工业知识和工具不是靠改变人的行为习惯可以颠覆来的,是不断实践沉淀而来的。敢于试错 快速迭代需要勇气,放低姿态 开放合作需要格局,认清市场 脚踏实地才能成就工业互联网未来。


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