工廠自動(dòng)化事業(yè)部總經(jīng)理

全球已經(jīng)掀起行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，數(shù)字化是基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)化是支撐，智能化是目標(biāo)。通過對(duì)人、物、環(huán)境、過程等對(duì)象進(jìn)行數(shù)字化而產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值流動(dòng)，以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，通過智能化為各行業(yè)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。

從工業(yè)1.0到工業(yè)4.0，歷史的演進(jìn)讓我們看到新工業(yè)革命正在因技術(shù)范式的轉(zhuǎn)變引發(fā)產(chǎn)業(yè)變革，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這次產(chǎn)業(yè)變革的過程就是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、各行各業(yè)如何用新技術(shù)來賦能的過程，最后實(shí)現(xiàn)由萬物互聯(lián)到萬物智能的一種新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)。

事實(shí)上，數(shù)字化的發(fā)展創(chuàng)造了諸多經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，包括更快速的信息獲取、更便捷的全球交流，但同時(shí)也給生產(chǎn)制造型企業(yè)帶來許多新挑戰(zhàn)。

為了幫助客戶充分利用工業(yè) 4.0 的潛力，西門子提供包含數(shù)字化企業(yè)核心要素在內(nèi)的一系列解決方案。借助于這些可擴(kuò)展解決方案，離散工業(yè)及過程工業(yè)企業(yè)都可闊步邁向工業(yè) 4.0，實(shí)現(xiàn)涵蓋整個(gè)價(jià)值鏈的全面數(shù)字化。

憑借邊緣計(jì)算處理海量數(shù)據(jù)

在工業(yè)生產(chǎn)的不同控制和監(jiān)控環(huán)節(jié)中，每天可產(chǎn)生成千上萬的的海量數(shù)據(jù)，但當(dāng)前只有小部分?jǐn)?shù)據(jù)可以獲得處理，產(chǎn)生價(jià)值。無論是本地生產(chǎn)還是全球制造，網(wǎng)絡(luò)化程度越高，數(shù)據(jù)量越大。

生產(chǎn)制造型企業(yè)在本地處理數(shù)據(jù)時(shí)，往往會(huì)遇到挑戰(zhàn)：比如無法在自動(dòng)化系統(tǒng)上導(dǎo)入和操作數(shù)據(jù)處理程序，而跨區(qū)域處理也并不現(xiàn)實(shí)。云計(jì)算確實(shí)能夠解決這個(gè)問題，但也面臨諸多困難。雖然云基礎(chǔ)設(shè)施非常高效，然而越來越多的企業(yè)需要在靠近生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理以及更高的數(shù)據(jù)可用性。

長久以來，工業(yè)界始終高度關(guān)注數(shù)據(jù)的優(yōu)化利用——通過邊緣計(jì)算對(duì)于生產(chǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理日益成為致勝關(guān)鍵。邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的分布式開放平臺(tái)(架構(gòu))，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。它在云端與工廠中的互聯(lián)設(shè)備之間架起一座橋梁，使智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)、智能系統(tǒng)和智能服務(wù)成為可能。換句話說，邊緣層融合了IT和OT層，連接著虛擬世界和現(xiàn)實(shí)世界。

邊緣計(jì)算已成為一個(gè)重要技術(shù)，用于收集、控制和分析網(wǎng)絡(luò)邊緣上的數(shù)據(jù)。通過計(jì)算與數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的這種進(jìn)步，工業(yè)領(lǐng)域和過程控制工廠變得更強(qiáng)，足以應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)并充分利用基于互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)模型。因此，邊緣計(jì)算正在迅速發(fā)展為工業(yè)自動(dòng)化與控制領(lǐng)域中的一個(gè)大趨勢(shì)。

工業(yè)邊緣計(jì)算將云計(jì)算優(yōu)勢(shì)下沉到現(xiàn)場(chǎng)層

Gartner的報(bào)告《Exploring the Edge: 12 Frontiers of Edge Computing》顯示，到2021年底將有超過50%的大型企業(yè)部署至少一個(gè)邊緣計(jì)算應(yīng)用；到2023年底，50%以上的大型企業(yè)將至少部署6個(gè)用于物聯(lián)網(wǎng)或沉浸式體驗(yàn)的邊緣計(jì)算應(yīng)用，而2019年這一數(shù)字甚至不足1%。

工業(yè)的邊緣計(jì)算將云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)下沉到現(xiàn)場(chǎng)層，我們稱之為1+1>2的效益。行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要云計(jì)算與邊緣計(jì)算的互相協(xié)同，兩者各有所長。云計(jì)算擅長全局性、非實(shí)時(shí)、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，能夠在長周期維護(hù)、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢(shì);邊緣計(jì)算更適用局部性、實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的處理與分析，能更好地支撐本地業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)智能化決策與執(zhí)行。

西門子的工業(yè)邊緣計(jì)算整體服務(wù)包括邊緣管理、邊緣設(shè)備和邊緣應(yīng)用程序。在邊緣管理方面，我們推出了工業(yè)邊緣平臺(tái)，通過提供設(shè)備級(jí)的數(shù)據(jù)處理，安全地將高度完善的分析技術(shù)和邊緣計(jì)算引入制造領(lǐng)域，使自動(dòng)化設(shè)備得到進(jìn)一步擴(kuò)展。在西門子工業(yè)邊緣平臺(tái)上，用戶可以使用一系列描述性、診斷性、預(yù)測(cè)性和決策性的分析應(yīng)用程序。上云服務(wù)可以與來自西門子、第三方供應(yīng)商或終端用戶自己的邊緣應(yīng)用程序結(jié)合在一個(gè)集成硬件和軟件的生態(tài)系統(tǒng)中，供自動(dòng)化組件使用。

憑借工業(yè)邊緣數(shù)字化平臺(tái)，西門子可幫助用戶消減傳統(tǒng)本地?cái)?shù)據(jù)處理與云計(jì)算數(shù)據(jù)處理之間的差距，以滿足個(gè)性化需求。通過邊緣計(jì)算，可以實(shí)時(shí)在本地處理海量數(shù)據(jù)。西門子向用戶提供了廣泛的應(yīng)用程序，包括數(shù)據(jù)處理、通過Web服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化、向云或IT基礎(chǔ)架構(gòu)傳輸數(shù)據(jù)，以及開發(fā)應(yīng)用程序的快速創(chuàng)新周期。此外，由于預(yù)處理了大量數(shù)據(jù)，只將最終相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆苹騃T基礎(chǔ)架構(gòu)，從而顯著減少了內(nèi)存占用和傳輸成本。西門子工業(yè)邊緣不僅支持西門子基于云的開放式操作系統(tǒng)MindSphere的云傳輸協(xié)議也支持消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸(MQTT)，使數(shù)據(jù)傳輸安全、可靠、高效。

西門子工業(yè)邊緣的一大亮點(diǎn)在于分布式的數(shù)據(jù)處理和基于應(yīng)用軟件的數(shù)據(jù)分析方式，同時(shí)可以通過邊緣設(shè)備如西門子工控機(jī)SIMATIC IPC直接集成到自動(dòng)化設(shè)備中。制造業(yè)企業(yè)可以選擇工業(yè)邊緣解決方案中的硬件和軟件組合來提升其靈活性和開放性，并無需擔(dān)憂數(shù)據(jù)的安全性。Industrial Edge平臺(tái)采用通用數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，用戶可輕松地從已有產(chǎn)線和設(shè)備中采集數(shù)據(jù)并使用邊緣方案。

邊緣計(jì)算疊加人工智能

邊緣計(jì)算擁有三類典型應(yīng)用場(chǎng)景：

(1)人工智能與高級(jí)功能

機(jī)器邊緣提供數(shù)據(jù)用于學(xué)習(xí)的算法訓(xùn)練等;

在機(jī)器邊緣部署 AI 模型，實(shí)現(xiàn)工藝過程控制和優(yōu)化;

應(yīng)用于：預(yù)測(cè)性維護(hù)，狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

(2)全球設(shè)備集中管理

預(yù)處理設(shè)備數(shù)據(jù)，并傳輸?shù)饺魏卧?IT系統(tǒng);

集中管理全球設(shè)備，為 原始設(shè)備制造商(OEM)的全新業(yè)務(wù)模型(例如 SaaS)奠定基礎(chǔ)。

(3)數(shù)據(jù)采集與初步應(yīng)用

如數(shù)據(jù)可視化，報(bào)警、預(yù)警等；

目前，西門子已將工業(yè)邊緣解決方案部署到汽車行業(yè)。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，西門子正在和用戶合作開發(fā)一項(xiàng)前景廣闊的工業(yè)邊緣項(xiàng)目。例如：

在汽車車身焊接質(zhì)檢工藝中，人工智能技術(shù)通常會(huì)應(yīng)用于檢測(cè)焊槍自身以及在生產(chǎn)過程中的異常參數(shù)。利用工業(yè)邊緣提升并簡化這一工藝，將大大降低維護(hù)成本，并進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率。

工業(yè)邊緣為某家車企配備了靠近車間的支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的運(yùn)行環(huán)境，同時(shí)新增了功能確保在邊緣設(shè)備上可靠地運(yùn)行人工智能算法。 基于人工智能技術(shù)的邊緣應(yīng)用程序可輸入、處理和發(fā)布數(shù)據(jù)。 同時(shí)，擁有專利技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)控系統(tǒng)保證了 人工智能預(yù)測(cè)可信度 。這個(gè)項(xiàng)目中，人工智能解決方案部署在工業(yè)邊緣中并可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的同步處理，結(jié)果數(shù)據(jù)將傳輸?shù)皆贫?云端設(shè)計(jì)期環(huán)境與邊緣運(yùn)行期完全集成)。通過這一全新的解決方案可減少人工質(zhì)檢步驟，未來甚至有可能減少車身焊接點(diǎn)。

除此之外，在西門子成都數(shù)字化工廠，結(jié)合了人工智能與邊緣計(jì)算技術(shù)的視覺檢測(cè)系統(tǒng)，能夠在保證電路板生產(chǎn)質(zhì)量“零缺陷”的同時(shí)降低至少75%的人工復(fù)檢成本。工業(yè)邊緣計(jì)算疊加工業(yè)人工智能后，可以對(duì)自動(dòng)化程度產(chǎn)生大幅度提升，可以實(shí)現(xiàn)在車間層級(jí)更好的智能化應(yīng)用。

引領(lǐng)工業(yè)未來

西門子正在努力構(gòu)建由工業(yè)企業(yè)、設(shè)備制造商(OEM)、應(yīng)用程序開發(fā)者、解決方案供應(yīng)商，以及工程服務(wù)提供商組成的領(lǐng)先生態(tài)，為合作伙伴創(chuàng)造價(jià)值。邊緣應(yīng)用可由西門子和第三方供應(yīng)商通過工業(yè)邊緣應(yīng)用商店提供，因此，用戶和機(jī)器制造商也可開發(fā)自己的應(yīng)用程序，并可根據(jù)其機(jī)器的個(gè)性化需求進(jìn)行定制。這些應(yīng)用程序涵蓋了各行業(yè)和各應(yīng)用場(chǎng)景，比如數(shù)據(jù)可視化、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、工藝參數(shù)優(yōu)化等。已經(jīng)有多家合作伙伴和工業(yè)用戶公司加入了西門子工業(yè)邊緣生態(tài)，這為合作伙伴和客戶開發(fā)新的商業(yè)模式提供無限潛能。

我們不難發(fā)現(xiàn)，工業(yè)邊緣可優(yōu)化現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的使用，令一切變得更簡單、更靈活、更安全，進(jìn)一步提高了工廠的生產(chǎn)效率。借助西門子及其邊緣生態(tài)系統(tǒng)所提供的強(qiáng)力支持，企業(yè)和開發(fā)者更可將自己的專業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為真正的價(jià)值，而客戶則能夠輕松找出應(yīng)對(duì)生產(chǎn)難題的解決方案。