工業(yè)APP，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺而生
負責IT（互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)）和OT（運營(yíng)技術(shù)）的管理者，在工業(yè)化和信息化融合的幾十年來(lái)，井水不犯河水：IT看重業(yè)務(wù)流程合理，OT看重業(yè)務(wù)執行穩定。從具體的面向對象來(lái)看，OT與IT的區別主要是體現設備的邊緣端，OT的世界遵從物理進(jìn)化的原理和機制，發(fā)展比較緩慢：源自控制，專(zhuān)注于運營(yíng)。
然而，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，和數據流動(dòng)變得空前容易，激發(fā)了人們對于數據價(jià)值的想象，從而大大促使了OT和IT融合的必要性。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用在很多層面上就是統一IT和OT的視角。但IT和OT二者自身的需求、緯度、思維方式太不一樣，融合是非常困難的。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的普及，不同于常規的企業(yè)管理軟件ERP和執行管理系統MES應用，它不僅僅是收集數據豐富性和顆粒度的問(wèn)題，而更多是要考慮這些數據背后的價(jià)值，這只能站在更高的戰略崗位上才可以評估和定義。
GE在2018年的報告中指出，真正數字轉型的主戰場(chǎng)，恰恰是發(fā)生在IT和OT交界的地方。實(shí)際上GE更傾向于OT技術(shù)的魅力將得到極大釋放，“IT正在失去魔法，OT的指揮棒正在緩緩升起”。而ARC咨詢(xún)團隊在2016年提出的IT和OT融合成熟度模型中，描述了人員、流程、技術(shù)和測量之間在各融合度的關(guān)系，也表明了一點(diǎn)，需要連接邊緣和云、需要處理各種OT協(xié)議和數據格式，都是IIoT大顯身手的地方。
圖1：設備連接與IT應用的融合
IT要下沉，OT要上升，從各種系統匯流而來(lái)的數據要分析，這就使得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的崛起成為可能，使得面向工業(yè)應用的開(kāi)發(fā)大大加速。IIoT平臺，為工業(yè)APP應用的開(kāi)發(fā)，提供了一張充滿(mǎn)沃土的溫床。
數據重力，推動(dòng)邊緣的進(jìn)化
設備的數據，具有一種“沉底”的特性。它很少被真正打撈上來(lái)使用。因為工業(yè)數據最大的特點(diǎn)就是海量，而且無(wú)序。在工業(yè)發(fā)展數百年歷史上，產(chǎn)線(xiàn)的管理者從來(lái)不曾正眼看過(guò)它們。它被列入考慮對象也就是最近幾年的事情。
例如，僅僅單個(gè)數控機床設備，每秒產(chǎn)生的數據就可以達到400M。按照一條產(chǎn)線(xiàn)上有10個(gè)工位十臺設備計算，有五條產(chǎn)線(xiàn)的話(huà)，那么一個(gè)簡(jiǎn)單的工廠(chǎng)，數據生產(chǎn)量每秒鐘可以達到20G！想想一個(gè)人，手機流量也不過(guò)是每個(gè)月10G左右。二者相差500萬(wàn)倍！
工廠(chǎng)的大數據，往往都是垃圾數據山，主要表現在六大癥狀：數據很臟（必須大量的算法清洗，才能有可用數據）、頻率不同（現場(chǎng)觸發(fā)的頻率非常不同）、海量、大小不一（數據的容量大小不一）、種類(lèi)很多（各種異構數據源）、跨學(xué)科導致的關(guān)系復雜。
如此龐大的數據，大多數是沒(méi)有用的，只能留在機器端。這就是所謂的“數據重力”。
它使得大量的數據被丟棄在車(chē)間的地板上、設備周?chē)目諝庵小?/p>
數據重力，導致大量數據無(wú)法上云端，也就無(wú)法完成分析。而這幾年物聯(lián)網(wǎng)和計算能力的發(fā)展，推動(dòng)了人們對于邊緣智能的思考。太重的數據，可以就地處理。在大數據分析的時(shí)代，這個(gè)任務(wù)交給了邊緣計算。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，本身就是一個(gè)分布式的計算平臺，它很好地解決云和邊緣的集成問(wèn)題。通過(guò)連接、設備管理、數據管理和機器學(xué)習，為真正打開(kāi)數據的分析價(jià)值，提供了一個(gè)認真的鑰匙。這也為面向場(chǎng)景應用的工業(yè)APP的開(kāi)發(fā)和部署，提供了極大的方便。
工業(yè)APP的春天正在來(lái)臨
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中間的PaaS平臺（Platform as a Service）是最重要的部分。目前最有雄心壯志的選手，都在聚焦這個(gè)地方。新型API技術(shù)和與環(huán)境無(wú)關(guān)的容器封裝技術(shù)，使得平臺本身的快速部署和應用。有了工業(yè)PaaS平臺的支撐，面向場(chǎng)景的工業(yè)APP應用，也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)當下最具憧憬的一個(gè)領(lǐng)域：千軍萬(wàn)馬過(guò)大江的局面，正在呼之欲出。
圖2：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構（source：白皮書(shū)）
平民開(kāi)發(fā)師（Citizen developer）也就是非專(zhuān)業(yè)軟件人士，正在大量涌現，當前很多企業(yè)的設備維護都是這一類(lèi)人員，如果也能使用軟件環(huán)境，輕松部署，這就需要有大量輕代碼的編程、大量拖拽式的應用。
2017年10月，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭美國通用電氣公司GE與蘋(píng)果達成合作，兩家公司將共同開(kāi)發(fā)企業(yè)級 iOS 應用，并推出全新的Predix SDK，重點(diǎn)就是物聯(lián)網(wǎng)。GE 將為自己開(kāi)發(fā) iOS 應用以及商業(yè)合作伙伴，并在全公司部署 iPhone 和 iPad。
這個(gè)面向物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)APP應用，背后有一個(gè)真實(shí)的故事。
加州州立大學(xué)的計算機系學(xué)生在GE Predix的創(chuàng )新大賽中，發(fā)明了一款APP，可以利用學(xué)校三個(gè)不同的能源點(diǎn)（太陽(yáng)能光伏板、熱電氣聯(lián)產(chǎn)等）的能源消耗數據，通過(guò)數據分析得出最佳的供電量。該項目獲得了10000美元的獎金。
圖3：GE創(chuàng )新APP競賽的優(yōu)勝者團隊
一直在思考電廠(chǎng)如何更加有效運行的GE團隊，受TITAN的啟發(fā)非常大，因為他們的一個(gè)方向就是更好地解決管道蒸汽損耗。隨后，開(kāi)發(fā)團隊又在iPhone的應用商店中找到一例照相機輔助應用，可以獲得快速、高效和低成本形成熱成像技術(shù)。這讓他們覺(jué)得找到了提高電廠(chǎng)效率的方法。
GE的APP研發(fā)團隊跟亞特蘭大電廠(chǎng)的現場(chǎng)經(jīng)理合作。后者陪著(zhù)他們一起走訪(fǎng)了現場(chǎng)的各種管道，并指出哪些管道接口是可能漏汽從而造成熱損耗的。
借助于這些領(lǐng)域專(zhuān)家所標定的異常故障圖像，再結合機器學(xué)習和成像工具，GE開(kāi)發(fā)團隊隨后開(kāi)發(fā)了一款APP，面向管道的熱成像工具TITAN（異常報警熱成像工具），每年可以節省50000美元。
代價(jià)竟是如此之小。創(chuàng )新團隊的大學(xué)生們只獲得了10000美元的獎金。而GE的開(kāi)發(fā)團隊僅僅用了6個(gè)就開(kāi)發(fā)出這樣一個(gè)效果神奇的工業(yè)APP。
這就是數字組合創(chuàng )新的魅力，就像是高中畢業(yè)生的舞會(huì )，空氣中彌漫著(zhù)隨時(shí)可以撮合的火花。
而要滿(mǎn)足數字化的全新組合，所有的要素盡量服務(wù)化。這樣得以釋放的數據就可以輕松成為場(chǎng)景應用的基本素材。借助于一個(gè)松耦合、多方可以調用的資源，工業(yè)APP把各種數據重新組合，經(jīng)過(guò)信息化、知識化的處理，封裝成可以執行或者調用的模塊。
云化風(fēng)正盛
上云的應用，場(chǎng)景意圖往往很明顯，需求變化也很快。為了適應這種快速變化，就要微服務(wù)化，這就是最近幾年微服務(wù)非常流行的原因。微服務(wù)可以為各類(lèi)APP開(kāi)發(fā)者提供滿(mǎn)足場(chǎng)景應用的資源池調用，因此它正在成為全新的潮流。一心要往云方向轉型的金蝶，據說(shuō)已經(jīng)有了幾百種微服務(wù)。
在今年德國漢諾威博覽會(huì )上，某傳感器制造商推出了可編程的傳感器，同時(shí)建立了一套軟件體系，可以幫助現場(chǎng)工作人員建立面向傳感器應用的APP Space。這大大改變了傳統上對傳感器只有開(kāi)關(guān)信號的認知。軟件定義硬件，已經(jīng)武裝到設備最末端的牙齒上了。而該制造商同時(shí)推出了APP Space的編程社區，旨在推動(dòng)那些在現場(chǎng)的人員，也成為APP的開(kāi)發(fā)者，實(shí)現各種靈活的功能，具有非常大的吸引力。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺走向平民化，非IT專(zhuān)業(yè)人士也可以輕松上手工業(yè)APP應用。這是一個(gè)巨大的進(jìn)步，一種開(kāi)放式的知識洪流，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上轟鳴，并重新匯成令人興奮的場(chǎng)景應用。
數據云梯，推動(dòng)OT與IT數據融合
IT由管理業(yè)務(wù)數據、支撐管理流程的技術(shù)、系統和應用程序組成，通常報告給CIO，這些管理的應用程序包括ERP、MES、EAM、WMS等。而OT由管理生產(chǎn)資產(chǎn)、保持順暢運營(yíng)的技術(shù)、系統和應用程序組成，通常報告給COO，管理的應用程序包括PLC、PCD、SCADA、SIS、數據歷史和網(wǎng)關(guān)系統等。
這些數據要實(shí)現融合，意味著(zhù)要克服數據重力，完成從地板到天花板的遷移。
這些數據有三條通道可以直達天花板：帶通訊能力的傳感器、網(wǎng)關(guān)和PLC。對于褐色工廠(chǎng)（brown field），很難采用PLC/IPC，因為對PLC重新編程會(huì )有很多困難；這個(gè)時(shí)候，一般采用網(wǎng)關(guān)集成的方式。而對于綠色工廠(chǎng)（green field），也就是通過(guò)使用當下各種接口的PLC/IPC，包括支持OPC UA協(xié)議的，都可以有很多自由的選擇；對于一些褐色工廠(chǎng)，傳感器也是適合的。但是這一點(diǎn)不能規?；?，這種多帶有通訊能力的傳感器，成本還是會(huì )太高。
圖4：數據云梯
數據要完成從設備級的地板，升到企業(yè)級的天花板。需要闖過(guò)三關(guān)，第一關(guān)是設備連接；第二關(guān)是數據重力識別，對相關(guān)數據進(jìn)行分析；第三關(guān)是建立面向個(gè)人的APP應用。
對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺而言，最需要的就是搭建這樣一個(gè)“數據云梯”，來(lái)完成數據上上下下的運載，從而豐富工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的應用。
針對這種局面，宜科電子采用了一種IoT Hub的思路，通過(guò)三駕馬車(chē)實(shí)現從邊緣到云端的一攬子數據解決方案。一是面向連接的大胃王的IoT Hub邊緣端，完成各種設備的數據采集，尤其是對PLC的采集；二是在邊緣層構建ThingsWise大數據分析軟件，實(shí)現對數據的實(shí)時(shí)分析；這兩者完成了對數據的邊緣分析和計算。最后，通過(guò)工業(yè)APP快速生成工具WorkBench的應用端，可以使得“平民程序員”（citizen developer）用最少代碼的方式，通過(guò)視圖和拽曳，就可以快速生成APP，并且可以適配各種移動(dòng)操作系統。
這就實(shí)現了設備連接、邊緣分析和APP應用的“三位一體”的使能平臺，從而使得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以面向場(chǎng)景應用來(lái)處理各種設備和數據。
例如在博世的一個(gè)純蒸汽發(fā)生器的場(chǎng)景中，大型設備往往需要多個(gè)本地的HMI，而且部分工序需要人工操作（如轉換、物料再存儲等）。
圖5：為博世提供IoT Hub解決方案
而在IoT Hub的三位一體解決方案中，通過(guò)OPC UA采集過(guò)程變量的實(shí)時(shí)數據，并通過(guò)WiFi傳輸，然后在移動(dòng)端分析各種KPI信息。這使得機器故障可以及時(shí)得到反饋，同時(shí)節省了固定的HMI，也不需要多次切換。
在5月份天津的第二屆世界智能大會(huì )上，宜科電子總經(jīng)理張?chǎng)伟l(fā)表了以《賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺 使能云制造》為主題的演講，提到：“宜科的理念是搭建一個(gè)‘數據云梯’，將邊緣層的數據送至云端，在Paas層利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對數據進(jìn)行分析處理；在Saas層通過(guò)提供工業(yè)APP等創(chuàng )新工具，將數據應用展示出來(lái)?！?這樣的賦能平臺，核心IoT Hub就像是一個(gè)“數據云梯”，使數據能力真正成為一種戰略上的資源優(yōu)勢。
一個(gè)好的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用，需要行業(yè)領(lǐng)域專(zhuān)家提出需求和描述，這是企業(yè)必須要獨立解決的——在很大程度上，這也是一個(gè)企業(yè)Know-how的關(guān)鍵因素。在此基礎之上，可以通過(guò)外包團隊或者全職程序員完成資產(chǎn)建模。而剩余的設備連接、數據分析、到工業(yè)APP的生成，都是數據云梯可以大展身手的地方。
小記
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺大大加速了IT、OT的融合過(guò)程。數據開(kāi)始從設備中掙脫數據重力，像珠子一樣，四處滾落。而借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上的數據云梯，一部分經(jīng)過(guò)邊緣計算和分析就地處理，一部分則上升到IT層，都是業(yè)務(wù)決策的一部分。
在機器和人的注視中，上上下下的數據開(kāi)創(chuàng )著(zhù)一個(gè)技術(shù)上分工合作的數字時(shí)代。
