在《論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造》（中篇），我們引入了智能制造三鏈模型。下篇將對(duì)三鏈模型進(jìn)行具體應(yīng)用。在建立了業(yè)務(wù)管理的價(jià)值鏈和創(chuàng)新管理的知識(shí)產(chǎn)權(quán)鏈的這些流程后，我們可以對(duì)整個(gè)制造過程進(jìn)行有效的計(jì)劃、決策和執(zhí)行，大幅度地提高了生產(chǎn)的效率和績(jī)效。在這個(gè)基礎(chǔ)上，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)的效率和績(jī)效優(yōu)化。

圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析在制造環(huán)境的應(yīng)用

利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，收集覆蓋裝備操作情況、運(yùn)行狀態(tài)、工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)，反映關(guān)于產(chǎn)品和設(shè)備實(shí)況的數(shù)據(jù)，并通分析，可以進(jìn)一步對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化。這些優(yōu)化包括對(duì)制造設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障檢測(cè)和診斷、預(yù)測(cè)性維護(hù)、整體設(shè)備效率、質(zhì)量檢測(cè)、能耗管理、人員安全監(jiān)管等等。

對(duì)這些生產(chǎn)過程和設(shè)備數(shù)據(jù)的分析，也將超越目前在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，如MES，SCADA或DCS系統(tǒng)中的，普遍基于閾值監(jiān)測(cè)等基本分析方法，越來越多地基于機(jī)理模型，和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和AI等高級(jí)數(shù)據(jù)模型分析方法，提供更準(zhǔn)確更及時(shí)的分析結(jié)果。這些分析的結(jié)果，不僅直接用于支持上述的優(yōu)化功能，如預(yù)測(cè)性維護(hù)等，而且可以反饋回到制造管理系統(tǒng)，如MES，ERP等，使其根據(jù)設(shè)備的現(xiàn)狀，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行必要的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

的確，通過數(shù)據(jù)分析對(duì)這些裝備運(yùn)維的優(yōu)化，對(duì)裝備實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)績(jī)效管理，增加其正常運(yùn)行時(shí)間和可靠性，降低維護(hù)成本和能耗，提高運(yùn)營(yíng)績(jī)效，也正是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在制造業(yè)之外的主要應(yīng)用。

在此同時(shí)，利用數(shù)字標(biāo)簽、傳感器和無線通訊技術(shù)，我們可以在物流的各個(gè)環(huán)節(jié)追蹤貨物的地理位置以及如溫度、濕度，震動(dòng)等環(huán)境參數(shù)，以監(jiān)管貨物的運(yùn)輸質(zhì)量和交付時(shí)間，并把任何異常情況報(bào)告給ERP業(yè)務(wù)管理鏈，使其及時(shí)為此調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃。 

圖2 批量性工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘分析：

宏觀性的優(yōu)化

值得注意的是，很多這樣的數(shù)據(jù)分析有很強(qiáng)的時(shí)延要求，需要采納流式數(shù)據(jù)分析的模式。在另一方面，制造的各個(gè)流程和環(huán)節(jié)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著關(guān)于生產(chǎn)流程有價(jià)值的信息。對(duì)這些數(shù)據(jù)作時(shí)間縱向性，長(zhǎng)周期、跨環(huán)節(jié)、跨流程，跨域的大數(shù)據(jù)挖掘分析，是對(duì)進(jìn)一步宏觀性地優(yōu)化生產(chǎn)過程的一個(gè)重要手段。這些批量性的大數(shù)據(jù)分析可以幫助識(shí)別和消除生產(chǎn)流程中效率和績(jī)效瓶頸、確定不良率與工藝參數(shù)和操作工序等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，生產(chǎn)計(jì)劃與排程目標(biāo)和實(shí)際的差異的因素分析，客戶對(duì)產(chǎn)品反饋分析，產(chǎn)品維護(hù)狀況分析等等。

由于生產(chǎn)過程復(fù)雜，數(shù)據(jù)收集對(duì)象種類多（包括物料、產(chǎn)品、工具、設(shè)備、物料分揀傳送系，人員、環(huán)境和安全傳感器等），數(shù)量大，采樣時(shí)間密度大、并需要作多參數(shù)同步關(guān)聯(lián)性分析。因此，為了對(duì)生產(chǎn)過程作全面覆蓋性的數(shù)據(jù)收集和分析服務(wù)，同時(shí)滿足不同時(shí)效、可靠性、分析方法、計(jì)算強(qiáng)度和儲(chǔ)存量的要求，需要有綜合性的數(shù)據(jù)收集和分析平臺(tái)。為了最佳地平衡這些需求，這個(gè)平臺(tái)的功能的部署應(yīng)是分布性的，把低時(shí)延可靠性高的流式數(shù)據(jù)分析部署在靠近生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的邊緣端，也就是把分析功能部署在靠近數(shù)據(jù)源，靠近決策點(diǎn)；而把計(jì)算強(qiáng)度高和儲(chǔ)存量大，但對(duì)時(shí)延和可靠性要求不太嚴(yán)格的批量分析部署在計(jì)算資源豐富的數(shù)據(jù)中心或云端。這樣的一個(gè)分析平臺(tái)還應(yīng)能提供一個(gè)開放性的分析應(yīng)用（APP）框架，使能特別是第三方數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員簡(jiǎn)易快速地開發(fā)新的分析應(yīng)用和增強(qiáng)現(xiàn)有分析應(yīng)用的效能，以提高生產(chǎn)過程的應(yīng)變能力。

圖3 工業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)：分布式功能部署

（部署于邊緣的流式數(shù)據(jù)分析提供更安全、可靠和低時(shí)延的實(shí)時(shí)分析）

控制層包括了生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品的所有CPS單元及各級(jí)系統(tǒng)，以及其所在的物理環(huán)境，不僅是控制的對(duì)象，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集的主要對(duì)象。信息層作為系統(tǒng)化地實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)和信息的互流互用而新設(shè)的架構(gòu)層，提供框架性的數(shù)據(jù)分析解決方案，對(duì)控制層和其它制造流程各個(gè)環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)，實(shí)施系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理和支持各種形式數(shù)據(jù)分析，包括實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)分析和不定期的批量型大數(shù)據(jù)挖掘分析，為屬于決策層的各種工業(yè)軟件，包括基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的各種優(yōu)化性的應(yīng)用，以及業(yè)務(wù)的決策提供可執(zhí)行（actionable）的信息。同時(shí)，信息層還為數(shù)字主線的實(shí)現(xiàn)和數(shù)字孿生的構(gòu)建提供支持。為了在不同功能層之間實(shí)現(xiàn)互操作性，我們必須為這些功能層之間制定新的交互界面標(biāo)準(zhǔn)。

圖4 新的工業(yè)軟件架構(gòu)：

控制、信息與決策功能分層并行交互

我們上面提到的工業(yè)數(shù)據(jù)分析的報(bào)告 ，也提供了很好的描述了信息技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化這兩個(gè)一開始完全分割的領(lǐng)域，在不同的時(shí)間段里相互靠近，最后融合在一起的過程。在過去的十多年里，被廣泛接納的ISA95垂直分層的五層自動(dòng)化金字塔一直用于定義制造業(yè)的軟件架構(gòu)。在這個(gè)架構(gòu)中，ERP系統(tǒng)處于頂層，MES系統(tǒng)緊接其下，SCADA系統(tǒng)處于中層，PLC和DCS系統(tǒng)置之其下，而實(shí)際的輸入/輸出信號(hào)在底部。這個(gè)報(bào)告并提出，IoT架構(gòu)和相應(yīng)的分析能力可能會(huì)改變這個(gè)架構(gòu)圖像。

的確，這些工業(yè)軟件為制造業(yè)向信息化提升，優(yōu)化制造過程的作用，不可估量。這些工業(yè)軟件系列大多共享一些特征，比如它們大都整合了很多的功能模塊，提供非常豐富的功能，規(guī)?？梢院荦嫶螅?，作為一個(gè)廠商提供的專有應(yīng)用，本身整合和內(nèi)部?jī)?yōu)化的程度比較高，部署和維護(hù)過程比較直接，由廠商或廠商認(rèn)可的整合商完成并提供支持。但是，由于缺乏通用的標(biāo)準(zhǔn)，這些工業(yè)軟件系列（如ERP與MES）之間的可操作性很低。同時(shí)，作為可以說是大而全的專用應(yīng)用，開放性不高，第三方的開發(fā)團(tuán)隊(duì)難以在其基礎(chǔ)上創(chuàng)新開發(fā)出更切合客戶需求的應(yīng)用。

面對(duì)這樣一些挑戰(zhàn)，如果我們回顧一下近十年來IT應(yīng)用的發(fā)展，或許會(huì)得到一些有價(jià)值的借鑒。以前不少的IT應(yīng)用也是一個(gè)大而全的封閉型的軟件，第三方也很難在其基礎(chǔ)上創(chuàng)新。 

圖5 IT和自動(dòng)化的發(fā)展路線

在過去十年的時(shí)間里面，不少企業(yè)認(rèn)識(shí)到這些問題，包括不容易創(chuàng)新，也不容易靈活快速迭代發(fā)展，最終難以為客戶提供最大價(jià)值等等。現(xiàn)在越來越多的IT應(yīng)用已將其核心功能作為API暴露出來，讓第三方通過API的調(diào)用，整合創(chuàng)意出更新的，更加適應(yīng)客戶需求的，小的專門性的應(yīng)用。像在智能手機(jī)里一樣，沒有一個(gè)APP（應(yīng)用）是大而全的，每個(gè)APP都是為了提供一個(gè)很特殊的功能或?yàn)榱私鉀Q一個(gè)很特殊的問題而創(chuàng)立的，而且APP內(nèi)部所提供的功能多不是由APP本身完全提供，更多的是通過調(diào)用多種其它的服務(wù)，優(yōu)化整合后而實(shí)現(xiàn)的。

圖6 未來的工業(yè)軟件架構(gòu)：

工業(yè)功能服務(wù)和應(yīng)用網(wǎng)格

在制造業(yè)的環(huán)境里，我們是否也可以朝這個(gè)方向走？

比如說把我們現(xiàn)有的垂直分層的結(jié)構(gòu)壓扁，把大而全的應(yīng)用中的細(xì)分基本功能以API把它暴露出來。在這本基礎(chǔ)上，這些系列工業(yè)軟件供應(yīng)商可以組合出多種高層次的應(yīng)用。第三方的應(yīng)用開發(fā)商也可以把這些基本功能，隨意地組合，在其之上，創(chuàng)意出新的，小而精的細(xì)分業(yè)務(wù)的APP的模塊，這些模塊易于演變，也可以把其基本功能再次以API把它暴露出來，利于其它第三方的創(chuàng)新。這些各種基本功能服務(wù)和上層的專門應(yīng)用一起構(gòu)成了一個(gè)具有活力的工業(yè)軟件服務(wù)和應(yīng)用網(wǎng)格。在這樣一個(gè)工業(yè)軟件的生態(tài)下，不管是傳統(tǒng)的工業(yè)軟件供應(yīng)商，還是新生的第三方的應(yīng)用開發(fā)商，都比較容易開發(fā)出更加切合客戶需求的應(yīng)用，而且能敏捷地演變，以應(yīng)對(duì)客戶的生產(chǎn)環(huán)境和需求的快速變化。我們是否能朝這個(gè)方向發(fā)展，或能以多快的速度發(fā)展，受到很多因素的制約。然而，這是一個(gè)值得嘗試和努力的方向。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，都可以作為智能制造的優(yōu)化手段，實(shí)現(xiàn)及時(shí)快捷地獲取可執(zhí)行的信息，對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行全透明度的管理，從而優(yōu)化系統(tǒng)績(jī)效動(dòng)態(tài)，靈活響應(yīng)新的需求。同時(shí)在確保人員安全，實(shí)現(xiàn)保障可持續(xù)性發(fā)展。