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亚博集团_深度剖析:工业互联网平台大盘点(国际篇)

by admin on 2021年3月10日

本文摘要:据e-works粗略统计,2018年3月,声称能够获得工业互联网平台服务的国内外厂商已经多达150家,相互熟悉需要给出名字的工业互联网平台不超过30家。

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据e-works粗略统计,2018年3月,声称能够获得工业互联网平台服务的国内外厂商已经多达150家,相互熟悉需要给出名字的工业互联网平台不超过30家。满天飞的工业互联网平台可以说是眼花缭乱,让人眼花缭乱。人们很难真正解读不同工业互联网平台之间的本质区别。带着工业互联网的思路,e-works特别策划了名为“工业互联网平台大盘点”的活动,希望通过区分行业内主流工业互联网平台,找出二者的区别,进而引导生产企业有针对性地推进工业互联网平台的选择和实施。

一、工业互联网平台定义e-works数字企业网主编黄培博士指出,工业互联网是指工业网络的网络,而不是工业互联网。他指出,在企业内部,工业互联网应构建工业设备、信息系统、业务流程、产品和服务、人员的网络,构建企业IT网络和工业控制网络的网络,构建从车间到决策层的横向网络;企业之间,工业互联网要在上下游企业(供应商、经销商、客户、合作伙伴)之间建立垂直网络;从产品生命周期的角度来看,工业互联网应该构建一个从设计、生产到服务,再到工厂再利用和再利用的产品网络。

工业和信息化部电子信息司副司长安肖鹏用一个非常简单的公式解释了工业互联网,那就是“数据模型=服务”。傅董事指出,工业互联网平台采集企业机器、业务系统、产品模型等过程数据,并将采集到的关键数据导入到产业化模型中,构建业务功能软件。最后为企业获得工业应用服务,协助企业优化生产流程,获得从R&D到生产、销售、使用的产品全生命周期服务,从而构建生产资源的优化配置。

图1工业互联网平台架构在工业互联网行业联盟获得的白皮书中,工业互联网平台明确划分为四层,即边缘层、IaaS层、工业PaaS层和工业SaaS层。其中,IaaS层主要是为PaaS层获取云基础设施支持,从而构建满足R&D市场工业应用需求的硬件环境。

工业和信息化部电子信息司副司长安肖鹏用三句话概括了工业互联网平台必须支持的应用功能。第一,数据采集是基础。

对应工业互联网的边缘层,其本质是利用绿色传感技术,对多源设备、异构系统、操作环境、人员信息等要素进行高效采集和云采集。第二,工业PaaS是核心。对应于工业互联网的平台层,其本质是在现有成熟的IaaS平台上构建可扩展的操作系统,获得工业应用软件研发的基础平台。

第三,工业APP是关键。对应于工业互联网的应用层,其主要功能是针对具体的工业应用场景,以最佳实践的方式推广工业技术、经验、建模、软件、PCB,让用户通过调用工业APP,构建具体生产资源的优化配置。

二是工业互联网平台应用的支撑能力。通过区分行业专家对工业互联网平台的定义,可以总结出工业互联网平台必须不具备的基本功能:一是可以构建不同来源、不同结构的数据。

拓展万能收藏;二是不具备支持海量工业数据处理的能力;第三,可以通过产业机理和数据科学构建对海量数据的深入分析,可以构建产业科学知识的消解和适应;第四,需要获得开发工具和环境
比如燃气轮机、医疗等领域。由于较高的市场份额和多年的数据积累,GE和西门子可以基于这些数据运行特征充分构建算法和模型,通过工业机理和数据科学构建海量数据的深度分析,构建工业科学知识的消解和适应。同时,有必要获取开发工具和环境,并建立R&D,测试和部署工业应用程序。

但对于目前大多数的工业互联网平台,由于行业影响力和技术支撑能力有限,基本无法进行数据的收集和分析,很难获得基于PaaS平台的研发能力。同时,缺乏强有力的合作伙伴很难构成工业APP在研发中的生态应用,为了充分了解当前工业互联网平台的发展,我们将在前面讨论的四个功能层次的基础上,识别和理解当前主流工业互联网平台的功能。1.国外主流厂商和平台(1)GE ——Predix根据Predix白皮书发布的信息,Predix平台的四大核心功能是联动资产安全监控、工业数据管理、工业数据分析、云技术应用和移动性。

平台架构分为三层,即边缘连接层、基础设施层和应用服务层。其中,边缘连接层主要负责管理和收集数据,并将数据传输到云端;平台层主要获取基于全球安全的云基础设施,满足日常行业工作阻抗和监管市场需求;应用服务层主要负责管理获取工业微服务和各种服务交互的框架,主要获取创建、测试和运行工业互联网程序的环境和微服务市场。图2 Predix工业互联网平台架构predx平台主要通过名为Predix Machine的功能模块采集工业数据,Predix Machine是一个可以映射到工业控制系统或网络的软件栈,其映射方式主要有三种:1)部署在网关中。

针对反对标准化工业通信协议的设备(如modbus、opc等)。)或者TCP/IP等IT通信协议,Predix机可以通过设备本身所反对的协议与设备进行通信。在这个应用场景中,Predix机器往往部署在网关上,网关起到设备和云之间通信的作用;2)部署在控制器中。Predix机器必须部署在设备的控制单元中,以便有必要巩固机器软件和硬件之间的连接,建立连通性、可扩展性、兼容性、远程访问等。

使得在独立国家运行或在独立网络中运行的工业设备需要连接到云,数据采集和动态分析已经完成;3)部署在传感器节点。在这个应用场景中,传感器部署在生产现场,数据采集已经完成,因此需要将数据上传到云中,其他数据处理操作人员已经在云中完成。以便对收集到的大量工业数据进行处理和分析,进而优化工业生产流程。

Predix平台获得设备服务、数据服务、分析服务等一系列服务。明确构建流程:Predix首先通过设备服务对设备进行建模,然后利用数据服务将采集到的设备运行数据与其他数据源的数据(包括设备模型和ERP数据)进行组合,并根据数据的特点将其存储在不同类型的数据库中。最后,它使用分析服务分析数据,然后输入分析结果。

目前Predix获得两种类型的数据分析:操作员数据分析和历史数据分析。其中,操作员数据分析的本质是动态数据分析,动态分析并调用设备的状态变化;历史数据分析是对海量历史数据进行分析,进而创建预防性设备保障模型。

面对目前不同行业数据的分析市场需求,Predix分析服务获得R&D框架,一个基于微软云代工厂框架的PaaS R&D平台。有了这个R&D平台,企业可以自律研究和开发algori
由于多年在航空、能源、电力、医疗等行业的经验和数据积累,在Predix平台搭建了一些针对飞机发动机、医疗数据和能源数据的算法和模型。

此外,GE及其合作伙伴开发部署了一系列基于Predix平台的工业应用,包括规划与物流、网络产品、智能环境、现场人力管理、工业分析、资产绩效管理、运营优化等。E-works指出Predix平台基本构建了工业互联网平台四大功能的全覆盖区域,属于典型的工业互联网平台。目前,Predix工业互联网平台在技术架构领先、功能服务全面、行业应用覆盖面广、行业影响力大等方面,应该领先于同行,是工业互联网平台的旗舰和标杆。

(2)西门子——MindSphere如果非要你自由选择一个行业让Predix输,我指出不是MindSphere。MindSphere是西门子销售的基于云的开放式物联网操作系统,自2016年4月发布以来,吸引了业界的广泛关注。MindSphere之所以具有强大的行业影响力,在于西门子不仅在构建工业互联网概念,而且在实践中也有比较常见的行业应用,包括一系列数字化工厂和无人工厂,都是以MindSphere平台为核心构建的。

图3 MindSphere基于云的开放式物联网操作系统采集工业设备数据。西门子获得了MindConnect的工具箱,可以让设备奇妙的连上网络。

在这里,你可以找到Nano,一个即插即用的工具,而且设施的网关和软件也让它更容易连接,可以奇妙的建立在MES软件上。当然这种即插即用目前是允许的,要么设备反对西门子S7通讯协议,要么反对新一代通讯协议OPC UA。

当然,Nano应该只是现有产品的过渡手段,对于西门子新的自动化设备来说,这个工具根本就不需要成为数字设备的一部分。MindSphere平台主要结合网关硬件产品Nano,向下连接MindSphere的云,向上与西门子众多具有以太网通信能力的硬件产品和其他反对标准化协议的品牌产品进行通信,完成数据采集和传输。如果设备的通信协议相似,用户可以基于Nano中的开源软件开发自己的通信和数据采集程序。

以下是对MindSphere如何构建与设备的通信和数据传输的清晰解释。主要途径可以总结为:1) MindConnect Nanoconnect Nano本质上是一个嵌入式的工业计算机,通过预部署与MindSphere进行通信。

硬件上相对的模块主要有USB、PCIe插槽、串口和以太网端口。相对应的通信协议还包括西门子S7系列的以太网通信协议和OPC UA。Nano需要通过安全的网络连接将加密数据传输到MindSphere,以确保数据安全。

Nano不能与MindSphere结合使用。从Nano的产品说明可以看出,它扮演着类似于位于云平台和现场设备之间的工业网关的角色,既完成了数据采集(包括通信创建),又完成了向云的加密数据传输。而Nano这种工业网关,是不能用在MindSphere系统的。

2)MindConnect IOT 2040仍然定位为工控设备和物联网之间的连接器,因为该产品坚持了SIMATIC系列产品的工艺设计,保证了在工业现场危险环境下的可靠性。这就需要填补Arduino等开源物联网硬件在工业强度等级上的严重不足,相当于为性能强大的物联网硬件穿上了安全服。3)MindConnect软件可能是从Nano获得的免费开源软件。

通过这个开源软件,用户可以自己开发必要的通信协议,连接设备创建和收集数据。比如有些设备不反对OPC UA工业通信标准和西门子S7系列以太网通信协议。在这种情况下,企业可以使用MindConnect软件来开发自律的通信协议。

4)SIMATIC系列等西门子产品西门子自动化产品有很多通信模块,比如以太网通信模块,甚至有些CPU模块有以太网通信功能。因此,MindSphere可以通过Nano与西门子产品建立通信和数据采集。

对于数据分析,MindSphere白皮书相对简单,只解释了MindSphere集成了自己开发的Sinalytics分析平台。这个平台很像Predix平台,集成了远程保障、数据分析、网络安全等一系列现有的和新的技术,还需要对机器传感器产生的大量数据进行保密的集成、传输和分析。但西门子获得的数据指出,Sinalytics分析平台主要是为了提高燃气轮机、风力发电机、火车、建筑、医疗光学系统的监测能力。

然而,经过2017年的发展,西门子已经从根本上优化了MindSphere平台对R&D能力的数据分析和应用。西门子与IBM合作,将华生分析带入MindSphere,获得了很多针对MindSphere的分析工具,包括预测分析、规范分析、理解分析等。在2017年汉诺威工业博览会上,西门子展示了大约50种工业应用,包括降低安全风险和提高网络设备和工厂可用性等功能。

此外,西门子正在与元讯、埃森哲、Evosoft、思爱普和微软以及亚马逊云服务(AWS)和Bluvision等新合作伙伴合作,加强工业APP产业生态建设。MindSphere平台向上获取数据采集API,即反对开放通信标准OPC UA,也反对西门子与第三方设备的数据连接;下载R&D应用编程接口,方便合作伙伴和用户开发应用程序。MindSphere平台在R&D的应用也是基于Cloud Foundry框架的,即建立了原有的大数据预处理、存储和分析的技术框架,也整合了西门子在几个领域积累的分析模型和算法,也获得了开放的模块,方便用户映射满足个性化市场需求的分析算法模型。

E-works指出,MindSphere平台是目前最适合生产企业工业自动化应用的工业互联网平台。西门子本身就是生产企业,生产一些关键的工业自动化设备。

因此,通过控制工业设备的技术和生态,不仅可以准确满足生产企业的市场需求,还可以构建满足生产企业市场需求的工业互联网平台。这就要求MindSphere平台必须是当前生产企业的优先对象和应用的选择。

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