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打破数据黑洞数字工厂走向闭环

本文由知识自动化（zhishipai）授权转载

数据断点就是管理漏洞

数据孤岛一直是信息化最大的敌人。它所形成的信息分割，几十年来都是企业信息化之路上的困惑。这些无处不在的断点，就像是一个个肆意吞噬数据的小黑洞。无法保持完整性和流动性的数据碎片，一直折磨着设备自动化、车间信息化的进程，成为不折不扣的效率杀手。

一个真正的数字化工厂，对内部和外部数据、系统和流程正确性的依赖性，会大福增加，这对于企业所有业务流程都至关重要。数据完整性通常被不假思索地视为一个技术问题，然而它的背后，却是一个管理的问题。它可以直接影响着盈利能力，甚至声誉和监管责任等。一个有着精湛经验的轴承小企业，正在努力跻身于国际供应链。然而当德国设备商前来评估工厂的时候，发现质量缺陷无法溯源的时候，对工厂的质管能力就会产生怀疑。

随着工业互联网的发展，这一切即将发生改变。基于无处不在的传感器和泛在网络，加上云端的计算能力，工厂的数字化能力正在有着成熟的技术支撑，甚至跨行业、跨领域地开展云协同都成为可能。然而，对中小型企业而言，这个挑战巨大, 数字化工厂的转型并不容易。

中小企业在数字化转型过程中，率先需要解决的就是数据流中存在着各种断点，而这些断点往往也是导致企业效率“跑冒滴漏”的地方。借助于工业互联网的快速连接和边缘数据的就地加工，通过移动应用端进行可视化呈现和监控，逐步将断点接续，实现全局数据全流程流动，这使得中小企业完全可能在“断点之战”中夺回阵地，一举实现 数字工厂 的闭环。

就近入口上赛道

数字化工厂是企业转型的必经之路。中小企业数字化工厂应用能力的建设并非一蹴而就，这中间有个量体裁衣的探索过程。即使是在工业4.0发源地的德国，由于许多中小企业都是家族经营，而经营思路相对保守，因此转型之路其实并不平坦。为此，工业4.0平台组提供了许多成熟度模型和测试床案例，供中小企业选择。

对不同企业而言，数字转型是一个百面观音。每一个面，都意味着不同的价值信念。这意味着，从小处入手，逐步解决企业的痛点，实现“小场景新价值”。循序渐进，迭代更新。

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图1:百面转型

（来源:英国商业、能源和工业战略部BEIS）

企业并不需要找到一个统一的跑道入口，距离企业最近的赛道入口，往往可能就是最佳选择。

例如，某小型泵站计划进行数字化改造。通常，只有规模较大的泵站才会投资设立中控室,而这对于小规模的泵站有点过于奢侈。然而，企业的需求胃口会不断变大。当它希望能够实现数字化监控时，宜科电子的工业互联网解决方案就提供了一种“轻型化”思路：把边缘控制器部署在传统控制器PLC一侧，通过低代码的软件，编程上云，从而以APP的形式来实现远程监控。在以往，这需要相当的信息化基础设施及应用开发的投资。而现在，在PLC之上的以太网层，通过工业互联网中枢IoT Hub，加上新一代的工业上位机软件，就可以低成本、快速简洁地完成全托管的云服务。

在全新的轻型工业互联网架构下，无论企业使用的PLC供应商是哪家，都可以把PLC连起来，并通过工业APP实现微服务。依靠IoT Hub所带来的轻量化MES系统的功能，将大大减少标准不同带来的部署麻烦。最重要的是，那些以前被扔在“黑暗区”中的数据断点，可以用经济的方式找回来。

数据分析是分水岭

必须要说，数据分析的能力等级，是工业互联网是否可以被广泛应用的分水岭。中国工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书2019 》中指出，“数据分析深度与工业机理复杂度”决定了工业互联网平台的应用优化价值和发展热度。基于平台的“模型+深度数据分析”在设备运维、资产管理、能耗管理、质量管控、工艺调优等场景被期望获得大量应用；而基于平台的“软件上云+简单数据分析”在客户关系管理、供应链管理和部分企业计划资源管理领域获得应用，有效降低中小企业软件使用成本。

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图2：工业互联网平台应用优化价值视图

（来源：工业互联网产业联盟）

在数字工厂的顶层设计中，从智能车间、智能运营，到智能服务，工业云和大数据都发挥着重要作用。数字化工厂与产品设计层有紧密关联,是实现设计方案的物化环节。通过系统集成、数字化工厂还与企业层和设备控制层实时交换数据,形成制造决策、执行和控制等信息流的闭环。

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图3:数字化工厂顶层设计

这是一个相对完整的数字化工厂的体系。数字化转型的时候，需要了解这样的全貌。但更为重要的是，中小企业需要从这里的整体架构中，“挑”选出最有价值的突破口。这意味着，对中小企业而言，轻型化的云应用，将是“拔起步、迈开腿”的一种经济型的选择。在基于物联、上云、可视化、应用小场景的率先突破，解决生产过程管控、企业运营管理和资源优化，初步获得数字化实践。

GE在2018年的报告中指出，数字转型的一个重要战场，就是发生在IT和OT交界的地方。而IoT的大力发展，使得现场OT技术的魅力将得到极大释放，“IT正在失去魔法，OT的指挥棒正在缓缓升起”。

中小企业需要的是一种更为简洁的指挥棒。而只有对机器有着更深理解的，才能管理各种OT协议和数据格式，更好地实现边云协同（边缘与云端的分工）。

图4：数据云梯，连接OT与IT

工业现场的数据由于海量、异构多样性等特点，需要搭建一个轻型的“数据云梯”，快速对设备数据进行整合、分析、重组，找到最相关的应用。IoT Hub正是一种快速搭接的思路。一方面，它能够面向下端的设备层，进行快速连接；另一方面，它能够面向顶层的场景应用，实现低代码的快速编程，实现工业APP的快速开发。

当数据在PaaS层经由数据分析系统进行有序化处理后，将工业App结合客户的需求，定制化打造SaaS微服务应用，实现以数据为依据的生产过程监控、调试维护配置、报警响应及处理、报表实时更新及显示生成等功能。

有了这种快速“双向连接”的能力，数据可视化和分析将变得容易驾驭。而工厂的数据断点，将会产生一种全新的解决思路。

人在闭环的半自动

数字化工厂对于中小企业是不是奢侈品？如果从全自动化、数据自行闭环的角度而言，这将是一个无法承受的成本负担。工业互联网必须证明自己，可以提供一种经济性和灵活性兼备的解决方案，才能实现快速推广与部署。在实施的时候，既可以自上而下，也就是从企业信息化延伸到底层设备的数据采集；也可以自下而上，针对那些传统的实现工业自动化的企业，从PLC或者是数据采集延伸到数字化平台，把数据信息上传，再形成应用。

最重要的是，在数据断裂的位置，如何补位？

在一个产值3个亿的汽车零部件生产企业中，由于汽车零部件对质量的要求非常高，负责人每天在厂房巡视三遍，就是为了及时发现各种质量问题。厂房走一圈差不多1万步，而能否发现问题都依赖于这位负责人的经验！

1天3万步的丈量，这就是企业的现状，也是中小企业的痛点问题的典型。传统的制造企业生产过程执行系统MES软件往往是定制化的，客户属性、行业属性强，价格也高。对于一些传统企业和中小企业来说，负担过重。再加上许多工厂自动化程度较低，在许多关键位置连PLC也没有，数据很难流动。

简单的设备连接、轻型化的MES模块和工业APP的应用，为企业的数字化带来全新的思路。简化部署，循序渐进发展，是一种提高数字化水平的方式。只要在关键部位的局部断点连接，实现可视化，数据就变得有价值。通过安装简单的工业互联网装置，在关键的生产流程上通过现场近端的人使用移动终端，快速输入数据，就可以做成一个半自动的闭环。对这个汽车零部件生产企业而言，这种易于上手的工业App应用，就可以轻松建立一个半自动的质量追溯体系，数据上云可视化，就地解决人员天天巡视的问题。

人就像是一个连接电的导体，两端断裂的数据盲点，将会点亮。这种半自动化的“断点接入”的手段，将可以快速解决全局数据流动的问题。

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图5：IOT HUB工业数字化平台

IoT Hub正在建立这样一种“连接断点、人在闭环”的数字化工厂解决思路。借助于灵活的软件架构，在边缘控制器里边快速部署IoT Hub软件，跟各种PLC控制系统对接；人与移动终端的亲密接触，代替了昂贵的自动化数据采集点。

即使在已经安装了MES的企业中，工业APP和MES的使用也是。MES可以看成是主动脉，而通过APP则可以更好地打通微循环，提高了数据的使用效率。例如，在某著名的汽车制造厂，已经安装了MES，实现数据采集和设备监控。但是几千套设备，数百个PLC控制系统，焊装车间最大峰值理论上可以同时并发30万个报警点。如此庞大的高峰过载量，只有通过工业互联网的并发处理，才可能实现。而设备报警、状态告知、机器稼动率分析，都可以自由推送到手机上，使得现场维修人员可以通过随手携带的移动终端，轻松发现异常点。将指定报警推送给指定维修者，让报警快速被处理。即使下班，这些报警情况——如果需要，仍然是可以被发送到手机上。

这意味着，数字化工厂需要极大的柔性身段，实现适应不同量级的可扩展性。既可以轻载部署，也可以重载部署。所谓轻载部署，只需要通过一个小型的边缘控制器（体积很小）就可以轻松实现。企业可以选择轻量级实时操作系统（RTOS）架构，或者稍微复杂一些的通用操作系统（GPOS）架构；而重载部署，是通过部署服务器、光纤等IT基础设施来实现，并将IoT Hub软件部署在设备边缘，从而对本地的数据具有相当的计算能力。

设备能够以各种姿势上云并得以实现应用价值，使得企业可以有多样化的选择，一步一步地放大数字化工厂的价值。