e-works数字化企业网  »  文章频道  »  基础信息化  »  物联网

刘棣斐:工业互联网信息物理系统测试床

2018/2/7    来源:中国信息通信研究院    作者:刘棣斐      
关键字:工业互联网  刘棣斐  
刘棣斐:谢谢李总,各位嘉宾下午好,今天非常高兴代表我们信息物理系统测试床团队站在这里跟大家分享一下我们关于CPS的研究还有包括测试床建设过程中的一些所感所得。
中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师 刘棣斐:工业互联网信息物理系统测试床
 
    刘棣斐:谢谢李总,各位嘉宾下午好,今天非常高兴代表我们信息物理系统测试床团队站在这里跟大家分享一下我们关于CPS的研究还有包括测试床建设过程中的一些所感所得。
  
    今天介绍分四个部分,第一部分首先讲一下我们在工业互联网背景下是如何考虑CPS,为什么研究CPS。第二部分在CPS研究基础上我们如何设计一个CPS的测试床。第三部分在这个测试床里面我们关注重点技术是什么。最后讲我们整个测试床的建设进展。
  
    首先第一个我们要介绍在工业互联网这个背景下如何观察CPS,这个图很多人看到了,是我们产业联盟发布的关于工业互联网的架构。以往我们在讲架构的时候都是从功能角度来看,讲网络、讲数据、讲安全。今天换一个角度,从实施角度来看从下向上看,首先在工业互联网最底层是物理系统,常见各种设备。再往上是一个信息系统,我们强调网络、强调数据、强调安全,实际上大部分的工作是着眼于信息系统里面构建的。我们有一个总结,工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,它如何实现工业互联网,如何构建工业互联网,是通过构建面向工业生产的各类信息物理系统,驱动价值创新过程从物理空间向信息空间演进。我们去讲工业互联网,做工业互联网其中一个很重要的抓手和手段就是信息物理系统。信息物理系统是什么?目前来说信息物理系统没有确切的定义,美国、德国、中国包括日本很多国家都在研究信息物理系统,没有统一,没有业界共识的定义。我们认为工业领域信息物理系统是一个通过大范围、深层次的设备互联、系统集成和数据分析,实现物理世界到信息世界的数字映射以及信息世界再到物理世界的优化反馈,形成由数据驱动的智能化闭环。几个关键词,首先数字化映射,优化反馈,最后是一个闭环。基于我们认识,在我们中国信息通信研究院内部研究过程当中,提出信息物理系统使显得三层架构,第一层是物理层,我们认为它是一个基础的载体。第二层是抽象层,已经是我们看不到的东西,存在信息空间,存在我们计算机空间里面的东西。正是这个抽象层是信息物理系统关键核心。最上层是我们信息物理系统用来干什么,我们称之为优化层,是一个功能的体现。
  
    这三层理解起来很容易,举个例子对大家理解很有帮助。我们假设现在手头有一个椅子,看得见摸得着的椅子是物理层。我们对这个椅子做一个建模,假设它是一个长方体,我们有XYZ三个座标,就能描述这个椅子的结构。我们又有椅子数据XYZ分别等于多少,在抽象层建立虚拟化椅子,有真实椅子和虚拟椅子用来做什么?我们考虑一个场景假设我们现在有一个场地空间受限,摆放椅子要考虑它的限制,如果以往情况必须把真实椅子拿过来去做一个尝试,发现哪里有干涉。现在情况变了,我们只需要在数字空间里面考虑用这个虚拟椅子在那个场景做测试,我们成本可以节省很多,效率可以提升很多,这是信息物理系统关键研究和应用的重要的意义所在。我们思路和美国IIC架构任务组主席林世万不谋而合,他在《工业互联网在制造业的应用》当中提出信息化制造架构,三层架构,看到闭环,他把CPS的视角和我们的视角不一样,他是整个实现信息化制造的基础,我们把信息系统打开来看分成三层结构。我们主要关注点和核心是一样,都是数字映射,一个优化反馈以及它所构建智能化的闭环。
  
    跟大家澄清一下信息物理系统不是一个单一技术,是一系列技术综合集成和应用。举个例子相信大家也是耳熟能详,首先建模仿真技术,美国GE公司提出来燃气轮机数字双胞胎,他把虚拟燃气轮机,进行预测和分析,优化实际燃气轮机运行过程。第二是标准化通信技术,这是德国机械工业制造协会提出工业4.0组件概念,用一个管理壳的技术,通过通信接口标准化和模型定义标准化来实现万物之间互联互通。最后是IT技术,现在非常火的工业互联网平台的应用,把云计算技术、物联网技术和大数据技术以及人工智能技术综合集成起来构建数据分析和应用的载体,去帮助大家降低数据分析的成本,降低数据分析的门槛,最终实现价值提升。同时测试床是一种加快技术成熟,促进产业化应用推广的重要手段。包括对IIC联盟总结的经验。我们AII联盟在这个过程中发起很多测试床,我们也在这个背景下申报AII测试床,目的是加快信息物理系统在工业互联网背景下的应用以及成熟。
  
    我们如何设计这个测试床?我们信息物理系统测试床方案设计是面向制造业实际需求和发展趋势来进行设计。这里我们设计首先前期基础对企业案例充分研究和调研。这里有两个案例,首先第一个案例在汽车领域奥迪它的案例名字是从流水线到独立生产平台。人就是流水线一台机器,主要看很简单的工作。流水线生产过程当中整个产线是钢化,不够柔性,满足不了个性化定制需求。现在奥迪出于客户个性化需求的增长,把原来流水线的产线拆散开,用AGV把工位之间串联,而不是传统的传送带,这样的好处就是它的整个工艺流程编排是灵活、可调整、柔性,让它的个性化和效率的结合达到一个平衡点,能够既满足批量生产需求又能够满足用户个性化需求。同样思路在富士康工厂里面也得到了体现,富士康提出集装箱产线概念,思路他把一些功能具有相近性或者完整性的工艺单元集中起来放再一个封闭的集装箱里面,做好它的外部接口定义,这样产线构建是不同集装箱一个组合。这样好处是什么?我们知道电子产品实际上有一定的周期性和季节性,产能是一个波动,产能多的时候产线可以通过集装箱快速的去构建,把它的通过并联工艺环节方式对它的产能瓶颈进行扩展,去满足生产需求。一旦产能需求下降的时候,他又可以把这个集装箱抽调出来放到别的工厂,放到别的产线重复利用,从而节省成本。当然它的整个产线性得到了提升。
  
    另外一个我们研究案例是中兴公司,他是在电源模块做监测优化这方面做了很多尝试,第一他在底层用了很多自动化的技术,包括人工智能图像检测技术来进行自动化的质量检测。另外他很核心构建一个UTS系统,本身是数据系统技术和大数据分析系统是一个平台,对质量相关数据采集和汇总分析和关联分析,寻找到与产品质量相关缺陷和潜在导致这些过程产生的因素,从而反馈到制造环节进行优化提升。同样思路在富士康PCB制板产线得到了利用,对数据进行汇总分析,调整他的供应参数,调整他管理的流程,最终实现他整个产品的量品率显著提升。
  
    有了这两个案例有了信息物理系统的初步设计方案,两个角度,第一场景角度考虑,刚才讲的两个例子是两类场景,第一是柔性生产,第二是质量优化提升。再往下看是一个行业考虑,行业里面我们认为柔性生产更适合离散制造,整个工艺流程是固定,不需要太多的柔性。离散生产又要满足很多用户个性化需求,对柔性需求非常旺盛。我们这里选了一个金属制品加工,质量优化电子产品本身是复杂产品,它一般来说既有大批量又有多品种复杂场景,同时从设备角度来说智能化装备有待普及,而且测试系统自动化测试也是有待提升,我们选了电子信息制造场景。我们测试床需要整个统筹考虑,再加上刚才提到工业互联网平台热点,我们基于工业互联网提出这么一个网络化的协同制造的场景。让机械加工产品和电子制造产品做一个匹配,做一个协同制造,这是我们整个设计的一个大的方案。
  
    我们方案的设计是从行业的需求来总结出来,但是我们要有更深一层分析它的问题和解决方案是什么?首先我们分析生产场景需求这两个场景分别存在如下问题,第一个在柔性生产加工环节生产过程中实时监控问题还有生产流程灵活调整问题。电子质量优化里面质量的在线监测和数据集成问题,导致不良产品原因分析和改进问题方法的问题。这些需求和问题存在目前的技术手段能够解决一部分,但是解决不了全部或者我们解决的代价和成本是比较大的。例如我们有一些现在底层面临底层设备数据不开放以及自动化、智能化程度低,生产流程固化很难打破。数据互联互通难以及数据价值没有挖掘众多问题。信息物理系统角度来说,我们如何解决这个问题选出三个方案,底层是数字双胞胎,通过软硬件改造实现数据获取,运用机理模型和算法实现当前状态的实时映射和未来状态的可靠预测。有了数字双胞胎基础上有了对整个生产过程的透明化观察的基础,有了这个可以做更多更丰富的事情。我们可以从面对柔性问题用系统可重构方法,标准化和数字化和信息化手段实现产线布局、功能快速调整切换。和沈自所的李博士讲的思路非常一致,也是可重构的概念。数据应用这块有数据智能的应用,例如用边缘计算、大数据、虚拟现实等技术实现数据价值的显性化,真正变成企业的收入和收益。
  
    我们真正设计出来整个测试床的技术架构,我们技术架构是我们AII通用实施架构有一定的映射关系,也是分为三层,边缘层、平台层、应用层。边缘层我们用智能网关和边缘设备对我们生产现场一些机床、机器人设备进行数据采集和集成。通过云端传输方式传输到统一工业互联网平台里面,基于这个平台我们可以做很多的信息层面的事情。比如我们构建它的数字双胞胎,进行数字建模分析以及建立云化的MES管理还有包括利用微服务方式做更多的功能性服务的扩展。支撑我们质量分析优化应用,网络化协同应用以及设备预测维护等等众多典型的应用模式。
  
    有了整个设计方案之后我们关注具体技术的研究和实施方法,数字双胞胎系一个非常基础,非常关键的技术。数字双胞胎考虑三个阶段,首先第一个阶段也是最基础我们要把数据获取起来,把资产状态描述出来,对不同设备资产模型进行建模,对它数据进行开放。有了这个基础之后向下再做一步,用数据描述诊断我们现在设备运行的情况。例如我们进行面向设备和工艺构建认知模型,实现全三维实时诊断。有了故障,我立马知道发生了故障,发生故障可能原因是什么,我维修建议是什么。往后考虑我们面向未来要构建从设备到单元的数字双胞胎,这个数字双胞胎是基于预测性,我们对它未来得状态进行预测,对故障没有发生我们知道它要发生故障,提前维护,消除故障产生,避免我们停机运维产生的损失。
  
    目前来做规划有五个步骤:
  
    第一是采集设备实时运行数据,有了数据之后第二在三维环境里进行建模,要把数据和模型映射结合起来,真正反映出来这个设备真实的运行状态,让设备生产过程变得透明起来。透明之后我们要更深一步去利用软件开发接口,面向故障报警、分类、原因分析等建立诊断模型,把这些算法导入原有模型里面做故障。算法进一步提升,面向未来去实现预测性模型,解决未来潜在的问题。
  
    第二系统可重构,刚才我一直提沈自所他所研究是更高层面,规划编排东西,他有一个非常重要的基础我底层设备怎么满足你SDN网络的构建。模块化、标准化,系统可重构首先是物理单元的标准化、模块化。再次基础上针对物理单元建立标准化、模块化资产模型,映射数字空间就可以做SDN网络的配置,像我们工业众说的组态的方式把生产流程进行重构。也是三个步骤,首先是现有产线模块化分解,按照我们工艺和生产工艺需求进行。把功能相同或者具备完整性的工艺封装成完整模块,完整单元。在这个基础上对各个单元进行管理壳的构建,就是数字双胞胎的构建,既有通信问题也有分析的问题。最后到SDN方式或者其他组态方式把设备模型用拖拉拽搭积木方式重新构建它的产线,能够真正反映我们实际的物理空间,让我们产线真正发生改变,真正满足生产需求。
  
    第三个研究重点是数据智能,依托工业互联网平台来展开,把我们数据通过边缘网关、智能网关收集起来上传云端,既在边缘技术分析,又在工业互联网平台中进行离线分析。最终实现我们整个大数据分析、人工智能技术和在工业生产中一个实际真实的应用去解决我们原来解决不了优化的问题。
  
    最后一个技术点是网络协同的问题,这块也是基于互联网平台来做,我们设想场景是在基础加工这块做一些零配件的设计,电子产品做电子产品的设计,同步,最终组装完整的产品。这样就基于整个工业互联网平台可以做一些协同设计和协同制造,最终实现整个完整产品的呈现。
  
    最后目前测试床是2017年6月份申请立项成功,按照原有计划稳步推进,现在看整个建设在上海和北京两地同步展开。目前物理场景这块建设是选取离散制造业生产流程,抽取仓储、加工、检测、人工、装配、包装等有代表性的环节及相应的软硬件,形成方案并开始建设。
  
    数字双胞胎这方面选取一款三维的建模软件,对生产线上目的以后采购到的设备进行三维建模,并对这些设备进行数字化改造,把他的数据提取出来,导入到模型里面。目前已经实现我们在虚拟空间的透明化的空间监控。把故障分析算法加入进去,实时故障报警和故障原因分析。未来考虑预测性的东西。
  
    我们这个测试床是多家联合的方式进行建设,我们中国信息通信研究院和海尔、中兴、西北工业大学等,我们希望共同把测试床做得更好。我们期望在座各位专家和企业界的各位伙伴对我们进行指导,给出测试床的一些建设。
  
    我的演讲到这里,谢谢大家。
 
责任编辑:李欢
本文为授权转载文章,任何人未经原授权方同意,不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用,e-works不承担由此而产生的任何法律责任! 如有异议请及时告之,以便进行及时处理。联系方式:editor@e-works.net.cn tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
编辑推荐
新闻推荐
博客推荐
视频推荐