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闖四關 迎接閃亮的工業APP

供稿:工控網 2019/1/17 13:24:48
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筆者從事一家工業互聯網設備連接和APP企業的經營,但同時也有參與到一家實體服裝制造企業的管理,身兼兩職讓我深深感到兩個行業在理念上的巨大差異。作為生產企業,需要的是最簡單時效的產品和解決方案;而工業互聯網,則是擁抱全新的技術革命。如何同時讓新的技術在企業快速落地,如何找到平衡點,一直是其中的難點。

筆者最近走訪了德國、美國和日本的眾多企業,經過中國企業的走訪和公司客戶的溝通,認為工業互聯網實際是在新制造中產生的一種新的經濟,而工業互聯網平臺是這個新經濟的推動者。

一、 中國制造四大短板

工業互聯網的技術結構分層里包含了設備、傳感器、邊緣計算、通訊、IAAS、 PAAS、SAAS等。

圖1:工業互聯網的技術結構

縱觀這些技術,可以從機械加工領域,看看中國的實際情況。

☆ 從數控機床和機器人看設備層

數控機床由機械、數控系統、傳感器等部分構成。其中數控系統為控制機床運動的核心系統,發那科、西門子、三菱遙遙領先,在一些關鍵的生產工序上,國內廠商系統還是達不到相應的精度,所以在航天、航空、兵器、船舶、高鐵、汽車、手機等工業領域核心環節仍然是大廠商的天下。知名廠商已經在品牌知名度、產品穩定性、售后服務體系等方面形成了深深的護城河。特別對一些關鍵技術環節來說,如電機反饋所使用的編碼器、伺服驅動器的IGBT模塊等領域一直未能突破。所以國內的很多數控系統廠商基本都是以突破數控系統算法為主,但是在伺服驅動器和電機控制領域還有很大的差距。甚至國內某知名數控系統廠商用日本三菱電機E系列數控系統產品貼牌銷售,號稱自主研發,每年騙取國家大額補貼,國之痛。

機器人幾個關鍵組成為本體、控制系統和減速機等。其中諧波減速機國內雖然也有一些突破,但是從精度、壽命和穩定性來看,還有很大的差距。控制系統和數控系統也存在著同樣問題,IGBT模塊等核心部件沒能實現突破。

從加工設備層看,中國沒有優勢。

☆ 傳感器和邊緣計算

這里舉一個比較典型的例子:機器人視覺。日本兩年一屆的JIMTOF展覽會在2018年的主題是“未來へつなぐ、技術の大樹”,意思是連接未來的大樹,日本IOT產品化程度極高,產業鏈完備,從傳感器、邊緣計算、PASS平臺到軟件應用,已經在各個環節實現產品化,并且特別在傳感器層擁有完善供應鏈。日本發那科推出了機器人AI智能分揀、電機減速過程AI智能震動抑制、車齒加工伺服學習,以及溫度補償AI控制。日本西鐵城推出了零件加工過程AI學習,提高零件表面光潔度,以及刀具廠商推出刀具高速旋轉過程視覺AI檢測。目前可以看到,邊緣計算和AI已經實現成熟應用。

當然在機器人視覺領域不得不提HALCON, HALCON是德國MVtec公司開發的一套完善的標準的機器視覺算法包,擁有應用廣泛的機器視覺集成開發環境、醫學圖像和圖像分析應用的快速開發。在歐洲以及日本的工業界已經是公認具有最佳效能的Machine Vision軟件。目前ABB機器人相關視覺產品底層基本都用了Halcon的算法。

圖2:德國MVtec公司開發的機器視覺領域

從邊緣計算來看,由于缺少堅實的底層控制軟硬件體系,中國沒有優勢。

☆ 通訊層

通訊從工業環境中大致分為2類:總線通訊和以太網通訊。大致的區別在于通訊速度,前者1ms~10ms,后者100ms以上;而數據大小,前者50KB左右,后者可以到1M以上。

說個眾所周知的數據,國內接近90%用于生產產品的加工設備的控制系統,不管是數控系統、PLC,還是運動控制器,基本都是歐美日的產品。所以在此通訊領域,我們幾乎沒有話語權。如總線通訊,我們所熟知的PROFIBUS、PROFINET、CC-LINK、ETHERCAT、DEVICENET等幾乎都是由控制器廠家提出。而以太網通訊,歐洲提出了OPC,美國在機床領域提出了MT-Connnect,所以現在在中國國家通訊標準名錄中可以看到OPC。工業互聯網很多核心的數據來源于底層,而絕大部分生產企業會購買不同廠家的設備,從而造成了眾多控制器系統的品牌和型號問題,使得連接一直都是一個很大的問題。并且不同品牌的廠商在不同的行業和領域,工業控制器廠家已經形成了很強的護城河。

雖然目前已經出現類似于OPC UA這樣比較通用化的協議,但是很多廠家的支持度仍然不是很高,由于成本、商業目的、開發變更等眾多難度,很多控制器廠商不太愿意變更自身的通訊協議,所以連接作為工業互聯網平臺的基礎,數據的來源,一定需要在邊緣層形成具有容器編排、驅動插件化的平臺型管理工具,能夠很好的兼容目前分化的場景和設備。在這點上美國的Kepware作為PLC流程行業的數據采集先驅,通過兼容不同的通訊協議,從而形成了一個即插即用式的通訊平臺,給IOT提供了非常便利的工具。2016年PTC為了更好地提高Thingworks工作能力,收購了Kepware和AXEDA,從而大大強化了設備端的連接能力。

從連接來看,可能更沒有什么優勢。

☆ 工業互聯網的核心PAAS平臺

作為工業互聯網平臺的開山鼻祖,GE的Predix和西門子的MindSphere,都是基于Cloud Foundry開源架構進行的開發,美國作為軟件發源地,對基礎架構的研發和創新能力令人驚嘆。目前國內很多工業互聯網平臺都是基于美國Cloud Foundry或者kubernetes+Docker類似開源架構基礎上做的開發而形成的平臺。

工業互聯網的核心PaaS技術,從基礎的架構層面而言,基本國內沒有太多話語權,大都是使用美國的底層架構技術,估計很多人心涼了大半,所以筆者個人認為,PAAS平臺的售賣和服務形式應該是多樣化的,但是在國內,大多數平臺廠商往往希望應用廠商像蘋果商店一樣,讓APP廠商上架應用和服務,最終將自己的平臺撐大,獲得眾多數據,最終形成商業模式和變現。首先,工業是分化的。其次,基于第三方的架構之上的平臺,如何解決安全問題?目前筆者認為,行業平臺也許是可以看見的線路,但是大而全的大平臺級談何容易。另外加上企業數據保密問題,讓工業互聯網看起來撲朔迷離。

二、傳統軟件用不起來

筆者參與過很多生產制造企業的信息化過程,涉及ERP、PLM、PDM、CAPP、SCM、MES、CPS、SCADA等各種管理軟件。首先,軟件企業偏向傳統工業軟件,如MES軟件,國內有成百上千的MES軟件公司,其實,生存狀態很不好,不好的原因就是項目化太嚴重。從全球最大的機床展會德國EMO來看,有非常多的MES廠商,在各個行業都能形成一套標準化的MES系統。但是為什么德國MES廠商的生產狀況比較好?德國制造企業的自動化基礎程度極高,所以在MES系統進行實施的時候,有更良好的硬件基礎,加上德國的制造企業對軟件的認同度高,工人素質也要高很多,所以MES成功實施的概率非常高,整體軟件生存狀態很健康。

而國內的工人整體教育水平不高、收入低、流動量巨大,管理者對于企業的管理邏輯不是很清楚,很多是在迫于形勢或認為通過購買軟件能夠解決管理的問題的情況下,上了項目。這也就造成了整體MES成功實施的率極低,尤其在離散行業,從而導致用戶對軟件的信心急劇下降,軟件的售價也明顯下降,加上由于MES管理需求變化大、業務邏輯抽象難、軟件代碼復用率低,造成項目二次開發的工作量巨大、成本上升,最終MES企業盈利能力也急劇下降,甚至一直在崩潰的邊緣徘徊。

同樣,就生產企業而言,其實很多企業上了大量管理軟件,可實際到最后,很多功能并沒有很好,或者沒有全部用起來,他們只用到其中一部分的功能。并且在上線眾多軟件模塊后,反而形成了數據孤島,讓軟件集成變成巨大的障礙和問題,有的時候集成幾套軟件的成本甚至比重新購買還要高,雖然ESB企業服務總線形式的打通也解決了一些問題,但是終究是杯水車薪。

三、 靈活部署的工業APP是希望

終于看見了希望!為什么?因為中國有全球最完善、最豐富的生產制造應用場景!而中國軟件廠商有快速的開發和響應能力!

筆者看到一個巨大的機會和機遇,工業互聯網的PAAS平臺技術,能夠很好地解耦企業應用軟件數據流通和高可復用性的問題。平臺一定會向行業化、專業化的方向發展,不同的PASS平臺,會占領各自的特定行業,提供多樣化的行業屬性的工具和數據接口。而在特定行業的不同的APP應用廠商,能夠基于一個共同架構的PAAS平臺來開發應用軟件,軟件互聯互通變得如此簡單。

而在此基礎上,APP采用的微服務技術又解決了代碼復用這個問題,傳統軟件廠商需要通過大量的項目和時間,來抽象不同場景的業務邏輯到軟件中,而微服務會讓軟件的開發像搭積木一樣,變得簡單、易編輯,極大減少軟件二次開發的工作量,提高軟件代碼復用率,極大降低項目實施成本。

可以通過輕量化、經濟化的信息化工具和手段,形成新制造的升級。而在這里,很多國外軟件廠商長期行成的通過業務抽象的管理軟件會像大象一樣難以轉身,此時是國內軟件換道超車的很大機遇。

通過平臺廠商和APP應用廠商的協同發展,平臺數據的流通,以及微服務的存在,所有的數據來源變得一致,協同起來如此簡單,并且APP化的軟件可以輕量化部署,將會在行業內極大豐富軟件的解決方案,降低企業信息化部署的成本,同時也會形成在行業內的獨角獸APP軟件廠商。而制造廠家更是可以通過輕量化、經濟化的信息化工具和手段,形成新制造的升級。

所以PAAS平臺實際是工業互聯網技術的核心所在,如果將這種核心變成免費開發和部署的工具,那么中國的制造業管理軟件將蓬勃發展,并會成為中國工業軟件快速發展的超級工具化產品。

盡管在國內數得上名的工業互聯網平臺多如牛毛,但是卻不見知名的APP企業。例如,某知名裝備集團的內部企業都不太愿意用企業旗下工業互聯網公司的相關產品,為什么?旗下的平臺公司雖然開發了平臺,但是APP用了第三方公司的產品,APP體驗很差,導致用戶不愿意使用,這里充分說明了平臺和用戶是平行的關系,連接、APP應用和用戶才是交叉的,所以平臺是工具,價值在兩端:連接和應用。

工業互聯網眾多的新技術給我們提供了解決工業現場問題的新思路,是解耦傳統制造企業信息化難題的新工具!但是確實需要平臺廠商提供更加優化的商業模式,為APP廠商提供更加輕量化和易用的軟件部署平臺,這樣APP企業可以用來做APP開發和部署,為從公有云到私有云,甚至直接線下部署,提供完整的解決方案。

四、工業互聯網實質是一種新經濟

解決工業現場問題(包括研發、生產、服務和管理)是工業互聯網的價值基礎。許多用戶都是中大型企業,這些企業是購買工業軟件的主力軍,這意味著應用商店的模式方向,未必完全可取。

然而面向中小企業則不同。如果有工業互聯網企業充當先鋒,為廣大的APP開發廠商提供經濟又好用的平臺化工具,當這個PAAS廠商成為行業標準時,那么這個行業的APP或者解決方案廠商之間,一定能夠形成一個互聯互通的模式,這里一定會培養出眾多新工業軟件廠商和某一兩個行業級PAAS廠商經濟體。

而PAAS廠商公有云方向也有很多用武之地 ,很多中小型企業希望通過工業互聯網平臺模式,來大大縮減信息化的成本。那么SAAS廠商可以在平臺上累計成千上萬的用戶,成為新的經濟體。

工業現場有很多豐富的場景問題急需要解決,平臺PAAS通過組合化手段和方案,為APP廠商提供更多解決方案思路,最終幫助企業通過工業互聯網工具化的手段,實現智能制造。相信工業互聯網所創作的價值一定會成為一個新的經濟體。

聲明:本文為作者觀點,不代表《知識自動化》立場。

審核編輯(王妍)
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