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工业云厂商如何跨越这两道坎

2016/4/10    来源:蜂迷世界    作者:蜂迷君      
关键字:工业云  工业云厂商  工业互联网  
工业互联网的出现,让网络连接了人与人之后,又将机器与机器,机器与人类连为一体。而随着云计算在工业中的应用,工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效,产品品类却极端丰饶的世界。智慧工厂也好,大规模定制也好,甚至是科幻电影中的场景似乎也有了实现的可能。
       工业互联网用网络链接人与机器

       然而,要想实现上面的设想,“兼容性”和“定制化”恰是工业数据领域绕不过去的坎。工业云厂商究竟如何去克服,是我们必须审视的问题。

       兼容性,跨越机器与机器的鸿沟

       如果有人胆敢质疑工业系统中的复杂性,那么请翻译并背诵以下名词:Paas、SaaS、MALL、CADCAECAMCAPP,PDM,PLM......对不起我也是问了度娘才大概知道他们各自的意思。眼花缭乱?仅仅沧海一粟而已。

       事实上,除了上面这些,传感器和数据格式的兼容性问题也是工业领域的难题。习惯了互联网思维的你或许会问,这有什么难的,找个程序员解决一下不就得了?但咱们设身处地想一下,让变形金刚去和“大白”借零件,你觉得这事儿可行么。

       为了尽可能规避这个问题,工业云厂商一般会挑自己熟悉的设备开展服务。如华为和思科的工业云都是从为运营商服务开始。而GE和西门子则相继推出了面向设备制造商的工业云。

       同时,结盟也是扩大兼容性的好方法。GE的Predix云就是建立在GE发起的工业互联网联盟基础之上,联盟成员在两年内从5个创始成员(AT&T、思科、通用电气、IBM和英特尔)扩展到了超过50家硬件和软件企业。

       只有足够的兼容性才能让复杂的生产线结成整体。比如汽车工业是自动化程度最高的行业,整车生产车间简直像“天网”指挥下的“终结者”生产线:车间里传出“其库卡库”的机械声,抓取、冲压、钣金、焊接、传送,上百只机械手协作完成,高兼容性催生了韵律一般的和谐。

       相反,想象一下正在与人类抵抗军首领谈判的“天网”全息影像脸上突然“咚”地弹出一个windows对话框:“错误代码222,系统兼容性错误,是否开始检测,开始自动检测,0X????????指令引用的0x00000000内存,该内存不能written”,然后蓝屏,死机,天网卒,全剧终。

       对于工业云来说,只有让兼容性高到足以跨越机器与机器之间的鸿沟,工业云对工厂、产业链、甚至行业的监测和管理才有了意义。

       定制化,做人与机器的“中间层”

       程序员们有个习惯,如果A和B不兼容,直接加个中间层就好。工业云就是人与机器之间的这个中间层,负责把人的意志传输给机器,也把机器的“话”翻译给人。

       我们先回想一下《钢铁侠》里的超级电脑“贾维斯”。如果托尼·史塔克需要管理自己名下的工业帝国,他会去找上万个工程师每天拎着探测器和笔记本在太阳能电站、输油管道、武器生产线之间穿梭往来,发邮件打电话吗?

       最方便的方法一定是把所有系统的数据汇总上来,让贾维斯按照模型进行分析,实时调整,定期汇报。而这样一个高效的系统,又能够根据需要为“复仇者联盟”的英雄们生产出各式各样不同类型的装备。

       具体来说工业云更像是工业领域里的Android:以Predix为例,首先,Predix负责将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理,云计算和大数据技术提供了随时调取和分析的平台。接下来,有了数据和平台,工程师们可以在Predix上按照自己企业的需求编写程序和应用,各取所需。然后,多亏了可视化界面和云计算技术,这些工业应用的运行和使用都能用图形、图表和按钮来表示。更棒的是,他们都可以被放在移动设备里,就像APP一样。

       在移动端上查看飞机发动机情况

       有了这些应用,航空公司可以依靠模型分析数据,预判飞机发动机的损伤情况,也可以预设机队的最佳飞行方案。而铁路公司可以调整运行图,达到最大运行速度和运载量。电网则可以根据用电量变化做出预案,预调局部地区输电量,防止事故发生。工业云平台让人们通过数据“读懂”机器,提高人类社会的效率。

       当然,说到云计算,互联网企业自然不甘示弱。前不久,亚马逊公司也带着自己的AWSIoT平台进军了工业云领域,并在全球范围内安全地迁移数据拥有自己的优势。似乎事情在向着我预测的方向发展,工业大数据领域已然开始了“圈地运动”。

       这最终导致的结果就是,工业云的应用会给制造业带来灵活的编程和数据分析方式,会有大波程序员开进工厂,工业将变得软件化。

       然而,关于未来,最大的困惑正在工业本身:这是一个太过庞大繁杂的领域,即使是最大的公司也没有能力照顾得周全,兼容和定制的需求好似深渊,他的规则和边界在哪里,究竟有没有足够便捷可复制的模式,仍未有人能够回答。
责任编辑:赵蔓
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