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工业互联网将给中国制造业怎样的未来?

来源:广州热线综合

时间:2018-06-22 09:54
工业互联网将给中国制造业怎样的未来?



近期,工信部、财政部等部委密集出台《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》《工业互联网专项工作组2018年工作计划》《2018年工业转型升级资金工作指南》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策,引发市场广泛关注。

业内普遍认为,随着工业互联网上升为我国“制造强国”的国家战略高度,以及产业支持政策的不断落地,工业互联网将进入快速发展期。

在此,笔者需要指出的是,虽然工业互联网发展将为中国制造业“弯道超车”插上翅膀,但究竟能飞多远,取决于三大工业互联网技术标准的支持。

下面,让我们从什么是工业互联网谈起,来了解它的前世、今生以及未来。

什么是工业互联网?

关于工业互联网的表述有很多,通用的官方定义为——

工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。

从本质来看,工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化等生产组织方式变革。

以下是工业互联网产业联盟给出的参考功能架构图:



从图中可以直观地看到,工业互联网在底层边缘层强调设备的接入。从这个意义上说,工业互联网和工业物联网的定义更加拟合,可以交换使用。

工业互联网与互联网有何异同?

如图 1所示,工业互联网的架构相比互联网架构体系,多了一层涉及到传感器等设备接入的边缘层,即从概念上多了把物理世界映射到电子世界的过程,对比互联网,其本质则是完全线上的电子信息的交互与分享。因此,工业互联网在接入标准、业务模式、网络拓扑、数据特性等方面相比互联网会有所不同。下面逐一做简要分析:

1、标准化程度

就互联网应用来说,HTTP、HTTPS协议已成为统一应用层接入协议,借助底层TCP/IP协议族,用户使用浏览器接入使用互联网,同时利用DNS标识解析服务,可以有效的做到搜索、定位到指定网站,进而完成信息的获取。

移动互联网的发展,使得手机App形成另一种接入入口,但是其本质依然遵循互联网网页应用设计架构MVC原理,行业标准化程度高。

对比互联网,工业互联网标准碎片化较为突出。首先,对比互联网本身就是单纯的IT网络,工业互联网涉及到IT网络和OT网络的融合,自然需要融合多通信协议和标准。其次,工业互联网IP化程度与互联网不可同日而语,多种应用协议并存,如MQTT、CoAP、Modbus、PROFIBUS、私有TCP/UDP等,多数边缘设备无法支持HTTP协议族,这也是边缘设备计算能力差异化的侧面反映。最后,工业互联网在设备、服务寻址方面没有类似DNS这样的统一标识解析服务,解析服务同样标准碎片化,例如Handle、OID、Ecode等分别由不同组织发起。

2、业务模式

互联网行业属于轻资产行业,而工业互联网涉及到设备投入,即涉及固定资产和库存管理,属于重资产。

相比互联网技术平均每隔3年迭代一次的高频率更新换代,工业互联网技术迭代需要同时发生在边端设备和服务器两端,涉及到的不仅是上层应用软件方面的升级,还涉及到固件甚至是硬件方面的升级,在技术换代成本和安全稳定性上是双高门槛,很多企业不得不在技术先进性上妥协。

也正因为技术换代的高成本、高风险,企业在工业互联网技术前期预研和选型上更为慎重,毕竟相比互联网技术,工业互联网(IIOT)的设计周期普遍较长。

3、网络拓扑和系统构成

传统互联网由于采用建立在TCP/IP上的HTTP通信机制,使用B/S或C/S模式,对网络拓扑的敏感性和依赖性较低,其通信转换大多为端口转发,基本不涉及协议转换。

工业互联网基于网关的多协议转换正获得普遍应用,例如GE推出的数据采集转换模块Predix Machine。由于系统上下层通信依赖网关,因此工业互联网对网络拓扑较互联网更敏感。同时,由于众多设备接入,数据成指数级增长,但是传输带宽却是有限的,因此边缘计算节点在工业互联网部署中,相比互联网更具必要性。

4、数据特性

工业互联网与互联网相比,有着完全不同的数据特性。下面,以下表1为例,列举工业互联网与互联网的数据特性对比。



如表 1所示,数据特性的不同直接导致系统架构设计侧重点的不同,这也是为什么互联网架构不能直接应用于IIOT(工业互联网)的原因之一,在此列举以下几个例子:

(1)并发连接。由于IIOT接入并发居多,这意味着工业互联网接入设计需采用异步通信接入。相比Web接入,很多成熟的架构多以同步通信为主。

(2)数据时序性。IIOT接入的数据有着很强的时间顺序,数据产生频率快,测点多,数据量巨大。传统关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储与处理,因此需要使用专门的时序性数据库例如InfluxDB等。

(3)数据关联性。相比互联网,IIOT接入的数据维度和类型多而广。由于是时序数据,对于突发事件而言,数据间隐含着较强关联性。这需要系统架构支持数据融合,以便深度挖掘数据间的关联性,更好的支持上层业务系统决策。

(4)延时容忍度。工业互联网由于涉及OT网络和实时控制,对系统的延时要求较互联网要高得多。因此,系统延时往往需要从边端设备就开始规划和设计,例如软实时操作系统Linux有时不能满足需求,基于硬实时的RTOS可有效降低边端设备数据采集的延时不确定性。

了解了上述工业互联网与互联网的差异,再去思考工业互联网的未来,或许就能更加深刻地去理解其对工业制造业乃至国家发展的重要意义。

工业互联网的未来

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