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闯四关 迎接闪亮的工业APP

供稿:工控网 2019/1/17 13:24:48
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笔者从事一家工业互联网设备连接和APP企业的经营,但同时也有参与到一家实体服装制造企业的管理,身兼两职让我深深感到两个行业在理念上的巨大差异。作为生产企业,需要的是最简单时效的产品和解决方案;而工业互联网,则是拥抱全新的技术革命。如何同时让新的技术在企业快速落地,如何找到平衡点,一直是其中的难点。

笔者最近走访了德国、美国和日本的众多企业,经过中国企业的走访和公司客户的沟通,认为工业互联网实际是在新制造中产生的一种新的经济,而工业互联网平台是这个新经济的推动者。

一、 中国制造四大短板

工业互联网的技术结构分层里包含了设备、传感器、边缘计算、通讯、IAAS、 PAAS、SAAS等。

图1:工业互联网的技术结构

纵观这些技术,可以从机械加工领域,看看中国的实际情况。

☆ 从数控机床和机器人看设备层

数控机床由机械、数控系统、传感器等部分构成。其中数控系统为控制机床运动的核心系统,发那科、西门子、三菱遥遥领先,在一些关键的生产工序上,国内厂商系统还是达不到相应的精度,所以在航天、航空、兵器、船舶、高铁、汽车、手机等工业领域核心环节仍然是大厂商的天下。知名厂商已经在品牌知名度、产品稳定性、售后服务体系等方面形成了深深的护城河。特别对一些关键技术环节来说,如电机反馈所使用的编码器、伺服驱动器的IGBT模块等领域一直未能突破。所以国内的很多数控系统厂商基本都是以突破数控系统算法为主,但是在伺服驱动器和电机控制领域还有很大的差距。甚至国内某知名数控系统厂商用日本三菱电机E系列数控系统产品贴牌销售,号称自主研发,每年骗取国家大额补贴,国之痛。

机器人几个关键组成为本体、控制系统和减速机等。其中谐波减速机国内虽然也有一些突破,但是从精度、寿命和稳定性来看,还有很大的差距。控制系统和数控系统也存在着同样问题,IGBT模块等核心部件没能实现突破。

从加工设备层看,中国没有优势。

☆ 传感器和边缘计算

这里举一个比较典型的例子:机器人视觉。日本两年一届的JIMTOF展览会在2018年的主题是“未来へつなぐ、技術の大樹”,意思是连接未来的大树,日本IOT产品化程度极高,产业链完备,从传感器、边缘计算、PASS平台到软件应用,已经在各个环节实现产品化,并且特别在传感器层拥有完善供应链。日本发那科推出了机器人AI智能分拣、电机减速过程AI智能震动抑制、车齿加工伺服学习,以及温度补偿AI控制。日本西铁城推出了零件加工过程AI学习,提高零件表面光洁度,以及刀具厂商推出刀具高速旋转过程视觉AI检测。目前可以看到,边缘计算和AI已经实现成熟应用。

当然在机器人视觉领域不得不提HALCON, HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境、医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。目前ABB机器人相关视觉产品底层基本都用了Halcon的算法。

图2:德国MVtec公司开发的机器视觉领域

从边缘计算来看,由于缺少坚实的底层控制软硬件体系,中国没有优势。

☆ 通讯层

通讯从工业环境中大致分为2类:总线通讯和以太网通讯。大致的区别在于通讯速度,前者1ms~10ms,后者100ms以上;而数据大小,前者50KB左右,后者可以到1M以上。

说个众所周知的数据,国内接近90%用于生产产品的加工设备的控制系统,不管是数控系统、PLC,还是运动控制器,基本都是欧美日的产品。所以在此通讯领域,我们几乎没有话语权。如总线通讯,我们所熟知的PROFIBUS、PROFINET、CC-LINK、ETHERCAT、DEVICENET等几乎都是由控制器厂家提出。而以太网通讯,欧洲提出了OPC,美国在机床领域提出了MT-Connnect,所以现在在中国国家通讯标准名录中可以看到OPC。工业互联网很多核心的数据来源于底层,而绝大部分生产企业会购买不同厂家的设备,从而造成了众多控制器系统的品牌和型号问题,使得连接一直都是一个很大的问题。并且不同品牌的厂商在不同的行业和领域,工业控制器厂家已经形成了很强的护城河。

虽然目前已经出现类似于OPC UA这样比较通用化的协议,但是很多厂家的支持度仍然不是很高,由于成本、商业目的、开发变更等众多难度,很多控制器厂商不太愿意变更自身的通讯协议,所以连接作为工业互联网平台的基础,数据的来源,一定需要在边缘层形成具有容器编排、驱动插件化的平台型管理工具,能够很好的兼容目前分化的场景和设备。在这点上美国的Kepware作为PLC流程行业的数据采集先驱,通过兼容不同的通讯协议,从而形成了一个即插即用式的通讯平台,给IOT提供了非常便利的工具。2016年PTC为了更好地提高Thingworks工作能力,收购了Kepware和AXEDA,从而大大强化了设备端的连接能力。

从连接来看,可能更没有什么优势。

☆ 工业互联网的核心PAAS平台

作为工业互联网平台的开山鼻祖,GE的Predix和西门子的MindSphere,都是基于Cloud Foundry开源架构进行的开发,美国作为软件发源地,对基础架构的研发和创新能力令人惊叹。目前国内很多工业互联网平台都是基于美国Cloud Foundry或者kubernetes+Docker类似开源架构基础上做的开发而形成的平台。

工业互联网的核心PaaS技术,从基础的架构层面而言,基本国内没有太多话语权,大都是使用美国的底层架构技术,估计很多人心凉了大半,所以笔者个人认为,PAAS平台的售卖和服务形式应该是多样化的,但是在国内,大多数平台厂商往往希望应用厂商像苹果商店一样,让APP厂商上架应用和服务,最终将自己的平台撑大,获得众多数据,最终形成商业模式和变现。首先,工业是分化的。其次,基于第三方的架构之上的平台,如何解决安全问题?目前笔者认为,行业平台也许是可以看见的线路,但是大而全的大平台级谈何容易。另外加上企业数据保密问题,让工业互联网看起来扑朔迷离。

二、传统软件用不起来

笔者参与过很多生产制造企业的信息化过程,涉及ERP、PLM、PDM、CAPP、SCM、MES、CPS、SCADA等各种管理软件。首先,软件企业偏向传统工业软件,如MES软件,国内有成百上千的MES软件公司,其实,生存状态很不好,不好的原因就是项目化太严重。从全球最大的机床展会德国EMO来看,有非常多的MES厂商,在各个行业都能形成一套标准化的MES系统。但是为什么德国MES厂商的生产状况比较好?德国制造企业的自动化基础程度极高,所以在MES系统进行实施的时候,有更良好的硬件基础,加上德国的制造企业对软件的认同度高,工人素质也要高很多,所以MES成功实施的概率非常高,整体软件生存状态很健康。

而国内的工人整体教育水平不高、收入低、流动量巨大,管理者对于企业的管理逻辑不是很清楚,很多是在迫于形势或认为通过购买软件能够解决管理的问题的情况下,上了项目。这也就造成了整体MES成功实施的率极低,尤其在离散行业,从而导致用户对软件的信心急剧下降,软件的售价也明显下降,加上由于MES管理需求变化大、业务逻辑抽象难、软件代码复用率低,造成项目二次开发的工作量巨大、成本上升,最终MES企业盈利能力也急剧下降,甚至一直在崩溃的边缘徘徊。

同样,就生产企业而言,其实很多企业上了大量管理软件,可实际到最后,很多功能并没有很好,或者没有全部用起来,他们只用到其中一部分的功能。并且在上线众多软件模块后,反而形成了数据孤岛,让软件集成变成巨大的障碍和问题,有的时候集成几套软件的成本甚至比重新购买还要高,虽然ESB企业服务总线形式的打通也解决了一些问题,但是终究是杯水车薪。

三、 灵活部署的工业APP是希望

终于看见了希望!为什么?因为中国有全球最完善、最丰富的生产制造应用场景!而中国软件厂商有快速的开发和响应能力!

笔者看到一个巨大的机会和机遇,工业互联网的PAAS平台技术,能够很好地解耦企业应用软件数据流通和高可复用性的问题。平台一定会向行业化、专业化的方向发展,不同的PASS平台,会占领各自的特定行业,提供多样化的行业属性的工具和数据接口。而在特定行业的不同的APP应用厂商,能够基于一个共同架构的PAAS平台来开发应用软件,软件互联互通变得如此简单。

而在此基础上,APP采用的微服务技术又解决了代码复用这个问题,传统软件厂商需要通过大量的项目和时间,来抽象不同场景的业务逻辑到软件中,而微服务会让软件的开发像搭积木一样,变得简单、易编辑,极大减少软件二次开发的工作量,提高软件代码复用率,极大降低项目实施成本。

可以通过轻量化、经济化的信息化工具和手段,形成新制造的升级。而在这里,很多国外软件厂商长期行成的通过业务抽象的管理软件会像大象一样难以转身,此时是国内软件换道超车的很大机遇。

通过平台厂商和APP应用厂商的协同发展,平台数据的流通,以及微服务的存在,所有的数据来源变得一致,协同起来如此简单,并且APP化的软件可以轻量化部署,将会在行业内极大丰富软件的解决方案,降低企业信息化部署的成本,同时也会形成在行业内的独角兽APP软件厂商。而制造厂家更是可以通过轻量化、经济化的信息化工具和手段,形成新制造的升级。

所以PAAS平台实际是工业互联网技术的核心所在,如果将这种核心变成免费开发和部署的工具,那么中国的制造业管理软件将蓬勃发展,并会成为中国工业软件快速发展的超级工具化产品。

尽管在国内数得上名的工业互联网平台多如牛毛,但是却不见知名的APP企业。例如,某知名装备集团的内部企业都不太愿意用企业旗下工业互联网公司的相关产品,为什么?旗下的平台公司虽然开发了平台,但是APP用了第三方公司的产品,APP体验很差,导致用户不愿意使用,这里充分说明了平台和用户是平行的关系,连接、APP应用和用户才是交叉的,所以平台是工具,价值在两端:连接和应用。

工业互联网众多的新技术给我们提供了解决工业现场问题的新思路,是解耦传统制造企业信息化难题的新工具!但是确实需要平台厂商提供更加优化的商业模式,为APP厂商提供更加轻量化和易用的软件部署平台,这样APP企业可以用来做APP开发和部署,为从公有云到私有云,甚至直接线下部署,提供完整的解决方案。

四、工业互联网实质是一种新经济

解决工业现场问题(包括研发、生产、服务和管理)是工业互联网的价值基础。许多用户都是中大型企业,这些企业是购买工业软件的主力军,这意味着应用商店的模式方向,未必完全可取。

然而面向中小企业则不同。如果有工业互联网企业充当先锋,为广大的APP开发厂商提供经济又好用的平台化工具,当这个PAAS厂商成为行业标准时,那么这个行业的APP或者解决方案厂商之间,一定能够形成一个互联互通的模式,这里一定会培养出众多新工业软件厂商和某一两个行业级PAAS厂商经济体。

而PAAS厂商公有云方向也有很多用武之地 ,很多中小型企业希望通过工业互联网平台模式,来大大缩减信息化的成本。那么SAAS厂商可以在平台上累计成千上万的用户,成为新的经济体。

工业现场有很多丰富的场景问题急需要解决,平台PAAS通过组合化手段和方案,为APP厂商提供更多解决方案思路,最终帮助企业通过工业互联网工具化的手段,实现智能制造。相信工业互联网所创作的价值一定会成为一个新的经济体。

声明:本文为作者观点,不代表《知识自动化》立场。

审核编辑(王妍)
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