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中国制造业如何对接工业4.0?

—— 斯欧信息总经理于万钦在第十一届中国制造业产品创新数字化国际峰会的发言

2015/12/28    来源:e-works    作者:于万钦      
关键字:中国制造业  工业4.0  
2015年12月3日,由e-works数字化企业网和浙江省企业信息化促进会主办的“第十一届中国制造业产品创新数字化国际峰会”在杭州召开。会上,斯欧信息总经理于万钦发表了题为《中国制造业如何对接工业4.0》的演讲,本文根据讲话内容整理而成。

中国制造业如何对接工业4.0
斯欧信息总经理于万钦


一、斯欧公司简介

    斯欧(SOA)信息技术有限公司是专业的信息化整体解决方案的服务提供商,致力于为企业提供SOA信息整合的解决方案和实施服务。

    斯欧信息是IBM制造业“顶级”业务合作伙伴。公司自主研发的“上层中间件STS-UPM”(SOA Transiation Suite-Upper Middleware)处于国内领先地位,成功应用于制造、航天、电力等领域和行业。

    斯欧信息撰写的企业信息化管理专著《自主变革的基石——制造企业管理技术及SOA实践 》和《面向服务的应用架构---架构特色与全息视角》均以成为企业信息化建设极有价值的参考书籍。

二、工业4.0 参考架构如何落地

    “工业4.0”今年很火,特别是在中国,大到“一带一路”、“中国制造2025”、“互联网+”、“一带一路”等国家战略,都与工业4.0有关系。工业4.0引起了不少的争吵,经济学家、管理咨询、自动化阵营、机器人阵营、CAX/PDM/研发设计阵营、ERP阵营、MES阵营,各自都站在自己的角度去谈问题,找不到焦点,因为他们缺乏共同的语义模型。他们说得对与否?严格而言,没有对与错,都是有一定的道理,只是站的角度不一样,而且都只是站在一个局部的角度,没有站在一个总体的角度来看,那么,从全息的视角来看工业4.0,应以怎样的融合方式来解决问题?

    工业4 0不只是工业领域问题,也不只是生活领域问题,它的牵扯面和覆盖面太广,所以其边界很难被界定。不过可以肯定的是:它上可以上升到世界格局.下可以渗透到生活的各个角落,而对于制造企业来说,要拥抱工业4.0,就是从IT的角度如何落地的问题。

    从IT视角来构建工业4.0方案目标是智慧工厂,智能生产(企业整体的智慧);重点在于纵向集成,横向集成,端到端的集成(产品全生命周期的价值链);其核心是 大数据分析 (产品数据,运营数据,价值链数据,外部数据);基础是CPS(信息物理网络系统)。下面,从信息层、物理层、服务层、大数据层、流程层、信息访问层来解读工业4.0总体架构。

图1 信息物理融合系统(CPS)概念模型
图1 信息物理融合系统(CPS)概念模型

    图1是信息物理融合系统(CPS)的概念模型,其中有几个关键点:与硬件无关的抽象服务、与硬件相关的设备控制以及服务库。制造企业对CPS概念模型的实现,从产品生命周期来看可以分为八层,如图2。

图2制造业业务价值链及信息物理系统
图2制造业业务价值链及信息物理系统

    在这些系统当中,信息的流动首先是从用户端一层一层地往下传递,完成整个过程后,信息又逐层反馈到用户。整个八层当中,前面六层是虚拟层,利用信息化系统实现,后面两层是物理层。制造企业要达到C2B、C2M,需要实现信息层与物理层的融合,从系统上来看,要实现最外端的用户需求一直到现场层面的完整的、纵向的集成整合。

    对企业而言,这样做理论上可行,实际上很难。因为现在的系统有不同的供应商、使用不同的技术建立,软件不一样,其模型定义、数据结构不一,企业的信息化建设做到一定程度后,最大的瓶颈不在于建设某一系统,而在于这些系统怎样集成整合。

    系统的整合,肯定是有方法能够实现的。无论什么系统,始终有一点,这个系统要么是基于结果的管理,要么是基于过程的管理,它的结果和过程,最终一定会落到数据库上面,但这个数据库是不同的,比如ORACLE、Sql server、SYBASE、PI、EXCEL等等,它是以数据的形式存在的,无论是什么数据库的数据,这些数据一定是跟产品相关的,是跟物料、人、供应商、设计相关的,所以它们之间一定有共同之处,即主数据。所以,从数据的角度可以将它抽象出来,找出它们之间的关系。

    这些数据的形式不一样,如何让各个系统能够进行连接、协同,从数据的层面找出它们之间的关系?我们将各个系统的数据抽象成一个个抽象服务,有了这些服务以后,服务可以进行各种组合,再通过流程将人员服务、自动化服务、工程服务结合起来,这样就能够做到人与人的协作、人与机器的协作、机器与机器的协作、机器与系统的协作、系统与系统的协作,在这个基础上没有ERP、PDM等概念了,唯一的是与业务相关的服务,要访问这些服务的话,就需要有一个门户进行统一的访问,如图3。

图3工业4.0参考架构 将知识转换为智慧的过程
图3 工业4.0参考架构 将知识转换为智慧的过程

    在图3这个模型中,可以看到蓝色背景的部分为大数据,CPS信息物理融合系统是大数据层+抽象服务层的组合。三项集成,覆盖了抽象服务层、流程集成、服务集成,它的三个层面分别是数据集成、流程集成、门户集成。

图4 CPS与三项集成模型关系构建
图4 CPS与三项集成模型关系构建

    这个模型的实现,最难的是CPS与三项集成模型关系构建,图4是整个在制造业当中所涉及到的空间模型,有三根轴,分别是产品生命周期方向、产业链方向,及跨学科(包括服务、软件、电子、机械、控制等)方向,分别对应到端到端的集成、横向集成、纵向集成。

    前文都是就理论而言,那么在物理上如何能够实现实际的落地?如图5所示,最底层的是工业互联网,如何让它与已有的PLM、ERP、MES系统等联合起来?他们之间讲的语言不一样,结构、描述也不一样,要协作起来,中间就需要加一个同声传译的平台,负责各个系统之间实时的协议、数据转化。此外,还需要有一个适配器去解决异路系统、异路设备之间的联系问题和数据的转化问题,这样就能够实现企业内部的纵向集成和企业外部的横向集成。

图5 CPS模型之一:网络物理模型
图5 CPS模型之一:网络物理模型

    德国电气电子行业协会(ZWEI)提出了工业4.0的参考架构(RAMI4.0),这个模型中涉及到了业务流程、SOA服务、数据、集成、物联网、服务联网、业务价值链、产品生命周期、产业链等,同时提到了“两网融合”,如图6。

图6 RAMI4.0参考架构:两网融合
图6 RAMI4.0参考架构:两网融合

    这一模型与我国的“两化融合”模型类似,上面是企业网,主要是指管理信息网,下面是工业自动化、工业互联网,这两着之间如何联合?中间黄色的部分是进行融合的部分,它提到通用的语义模型来进行联合。何为“通用语义模型”?这里有一个PLM SERVICE2.0,SOA作为一个集成机制可以实现,第二是标准化,工业4.0参考架构中的组件,如何去掉异构系统的差异?机床、控制器、传感器、软件之间如何通讯?我们不需要对他们进行改造,只需要加一个适配器, 将已有的设备、传感器抽象成服务,放在服务库当中,在整个生命周期当中进行调用,这就变得简单了,如图7。

图7面向服务的智慧工厂布局实现(CPS)
图7 面向服务的智慧工厂布局实现(CPS)


三、“工业4.0”5大核心能力对接中国制造业

    “工业4.0”5大核心能力分别为:

    设备物联化,智能化

    基于总线的工业制造集成

    在ERP之外更广阔的企业业务流程

    变信息为工业制造的洞察力

    横向集成API生态圈

    每一个方面都融合了三个层面的集成,即:

    用户接入的端口, 解决信息访问统一接入和信息汇聚的问题;

    实现跨系统、跨部门、跨企业的端到端协同流程的驱动;

    解决异构系统、设备的接入问题,解决系统连通性问题和数据交换。

案例:某汽配企业实现纵向和横向集成

    某关键汽车零部件制造企业,属于典型的订单需求拉动,满足主机厂的JIT准时制生产,与多个主机厂配套,在主机厂给出的相对物料需求计划下,快速响应主机厂的物料需求变化。

    为了满足主机厂的JIT生产,管理层需要随时了解生产装配线上的情况,包括停线时间、故障时间、产品合格率、设备综合利用率等,便于计划调度和物料配送;需要实现实时数据分析、产品质量追溯;需要给管理层提供智能监控仪表板。为了满足管理需要,需要实现以下的集成:

    内部集成ERP、HR、PDM、MES、MEQ 管理系统

    集成生产控制系统,直接采集工位数据(PLC)

    外部集成主机厂物料拉动计划

    通过对系统的集成以及数据的整合,进行大数据分析,实现了三位可视化门户来满足对质量指标、生产指标、物流指标、设备指标的管理需求,如图8。

图8 集成后的数据三维可视化门户
图8 集成后的数据三维可视化门户

    对于制造企业来说,工业4.0战略的实现要点在于:

    一个网络:即CPS;

    两种数据:即企业内数据(产品数据、运营数据)、企业外数据(价值链数据、产业数据);

    三个重点:通过价值网络实现横向集成;工程端到端数字集成横跨整个价值链;垂直集成和网络化的制造系统;

    四个创新:技术创新、产品创新、模式创新、业态创新。

    工业4.0是一个过程,不是一个系统,也不是一个单一的技术,它是一个愿景,是一种融合的技术,大致可以分为三个阶段去实践。

    第一阶段:数字化阶段,单体业务系统建设。补课2.0,3.0,实现业务过程数字化,数据结构化。

    第二阶段:智能化。解决数据一致性问题,建立数据关联关系,让数据相互感知;实现主数据管理MDM;将数据提升为服务,建立数据交换平台。

    第三阶段:智慧化。实现流程协作纵向、横向集成;实现大数据分析,让数据说话。

    本文根据斯欧信息总经理于万钦在第十一届中国制造业产品创新数字化国际峰会的发言整理而成,未经本人确认!

责任编辑:邱旭东
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