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深度剖析:工业互联网平台大盘点(国际篇)

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本文摘要:e-works粗略统计资料,累计2018年3月,声称能获取工业互联网平台服务的国内外厂商早已多达150家,耳熟能详且能必要讲出名字的工业互联网平台不出30家。漫天飞舞的工业互联网平台堪称是乱花渐欲迷人眼,让人看的眼花缭乱,很难让人确实解读有所不同工业互联网平台之间的本质区别。

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e-works粗略统计资料,累计2018年3月,声称能获取工业互联网平台服务的国内外厂商早已多达150家,耳熟能详且能必要讲出名字的工业互联网平台不出30家。漫天飞舞的工业互联网平台堪称是乱花渐欲迷人眼,让人看的眼花缭乱,很难让人确实解读有所不同工业互联网平台之间的本质区别。

带着对工业互联网的思维,e-works尤其策划了为题“工业互联网平台大盘点”的活动,期望能通过对业界主流工业互联网平台的辨别来搞清楚它们之间的区别,进而引领生产企业有针对性的前进工业互联网平台的选型与实行。一、工业互联网平台定义e-works数字化企业网总编黄培博士指出,工业互联网是指工业网络的网,而不是工业的互联网。他指出,在企业内部工业互联网要构建工业设备、信息系统、业务流程、产品与服务、人员之间的网络,构建企业IT网络与工控网络的网络,构建从车间到决策层的横向网络;在企业与企业之间,工业互联网要构建上下游企业(供应商、经销商、客户、合作伙伴)之间的纵向网络;从产品生命周期的维度来看,工业互联网要构建产品从设计、生产到服役,再行到出厂重复使用再行利用整个生命周期的网络。

工业与信息化部电子信息司副司长安筱鹏则将工业互联网用一个非常简单的公式展开阐释,即“数据+模型=服务”。福司长指出,工业互联网平台通过对企业的机器、业务系统、产品模型等过程数据展开普遍的收集,将收集到的关键数据导入到工业化模型以构建业务功能的软件化,最后为企业获取工业级应用服务,协助企业优化生产流程,为产品从研发到生产、销售和用于等全生命周期获取服务,从而构建生产资源的优化配备。图 1 工业互联网平台架构在工业互联网产业联盟获取的白皮书中将工业互联网平台从架构上明确区分为四个层次,即边缘层、IaaS层、工业PaaS层和工业SaaS层。

其中,IaaS层主要是为PaaS层获取云基础设施承托,以建构符合工业应用于研发市场需求的硬件环境。工业与信息化部电子信息司副司长安筱鹏曾用三句话总结了工业互联网平台必须承托的应用于功能。

第一,数据采集是基础。对应工业互联网的边缘层,其本质是利用绿在感官技术对多源设备、异构系统、运营环境、人员信息等要素展开实行高效收集和云端汇集。第二,工业PaaS是核心。

对应工业互联网的平台层,其本质是在现有成熟期的IaaS平台上建构一个可拓展的操作系统,为工业应用软件研发获取一个基础平台。第三,工业APP是关键。对应工业互联网的应用层,其主要功能是为面向特定工业应用于场景,唤起全社会资源推展工业技术、经验、只是和最佳实践中的模型化、软件化、在PCB,让用户可以通过对工业APP的调用构建对特定生产资源的优化配备。二、工业互联网平台应用于承托能力通过辨别业界专家对工业互联网平台的定义,我们可以总结出有工业互联网平台必须不具备的基本功能:第一,能构建将有所不同来源和有所不同结构的数据展开普遍收集;第二,不具备承托海量工业数据处理的能力;第三,能通过工业机理和数据科学构建海量数据的深度分析,并能构建对工业科学知识的溶解和适配;第四,需要获取开发工具及环境,构建工业APP的研发、测试和部署。

从当前工业互联网发展水平看,能几乎符合以上四个层级功能的国内工业互联网平台还较为较少,但针对某些行业应用于,领先的厂商基本能做四个层级功能的全覆盖面积。比如在燃气轮机、医疗等领域,由于较高的市场占有率和多年的数据累积使得GE、西门子能充份建构基于这些数据运营特点的算法和模型,通过工业机理和数据科学构建海量数据的深度分析,并能构建对工业科学知识的溶解和适配。

同时还需要获取开发工具及环境,构建工业APP的研发、测试和部署。但对于当前大多数工业互联网平台而言,由于行业影响力和技术承托能力受限,基本上不能做数据采集和分析,很难获取基于PaaS平台的应用于研发能力。同时缺少强力的合作伙伴也很难构成工业APP应用于研发生态。为了全面的理解当前工业互联网平台的发展情况,我们将以前面谈及的四个层次功能为基础,使用对标的方法对当前主流的工业互联网平台展开功能辨别和理解。

1.国外主流厂商及平台(1)GE ——Predix按照Predix白皮书发布的信息,Predix平台的四大核心功能是链接资产的安全监控、工业数据管理、工业数据分析,云技术应用于和移动性。平台架构共计分成三层,分别为边缘连接层、基础设施层和应用服务层。其中,边缘连接层主要负责管理搜集数据并将数据传输到云端;平台层主要获取基于全球范围的安全性的云基础架构,符合日常的工业工作阻抗和监督的市场需求;应用服务层主要负责管理获取工业微服务和各种服务交互的框架,主要获取创立、测试、运营工业互联网程序的环境和微服务市场。图2 Predix工业互联网平台架构Predix平台主要通过一个取名为Predix机器的功能模块收集工业数据,这是一个能映射到工业控制系统或网络中的软件栈,其映射方式主要由三种:1)部署在网关。

对于反对标准化工业通讯协议(如modbus,opc等)或TCP/IP等IT通讯协议的设备,Predix机器可以通过设备自身所反对的协议必要与设备展开通讯,在这种应用于场景中,Predix机器往往部署在网关上,而网关起着设备与云之间的通讯相连起到;2)部署在控制器。Predix机器必要部署在设备的掌控单元中,这样做到需要巩固机器软件与硬件之间的联系,构建相连、可升级性、兼容性、远程访问等,使独立国家运营或在分开网络中运营的工业设备需要必要相连到云端,已完成数据采集与动态分析;3)部署在传感器节点。

在这一应用于场景中,传感器部署在生产现场,已完成数据采集,必要将数据上载至云端,在云端已完成其他的数据处理操作者。为了构建对大量收集来的工业数据展开处置和分析,进而优化工业生产过程。Predix平台获取还包括设备服务、数据服务、分析服务在内的一系列服务。

明确构建过程:Predix先通过设备服务为设备建模,再行利用数据服务将收集的设备运营数据与来自其他的数据源的数据(还包括设备模型、ERP数据)结合,并根据数据的特点存储到有所不同类型的数据库中,最后使用分析服务对数据展开分析,进而输入分析结果。目前,Predix获取两种类型的数据分析:操作者数据分析和历史数据分析。

其中,操作者数据分析实质是动态数据分析,对设备的状态变化展开动态分析与号召;历史数据分析是对海量历史数据展开分析,进而创建设备预防性确保模型。面临当前有所不同行业数据的分析市场需求,Predix分析服务获取研发框架,一个基于微软公司Cloud Foundry框架的PaaS研发平台,利用这个研发平台,企业可以根据市场需求自律研发算法和模型,在通过配备、抽象化以及拓展模型用作管理分析算法的继续执行。由于多年在航空、能源、电力、医疗等行业的经验和数据累积,Predix平台内部构建了一些针对飞机发动机引擎、医疗数据、能源数据的算法和模型。

除此之外,GE及合作伙伴还基于Predix平台研发部署了一系列工业APP应用于,还包括计划和物流、网络产品、智能环境、现场人力管理、工业分析、资产绩效管理、运营优化等。e-works指出,Predix平台基本构建了对工业互联网平台四大功能的全覆盖面积,归属于较为典型的工业互联网平台。

就目前而言,Predix工业互联网平台无论是在技术架构的领先性、功能服务的全面性、行业应用于的覆盖度,以及业界的影响力等方面都要领先与同行,科工业互联网平台中的旗舰和标杆。(2)西门子——MindSphere如果必须为Predix自由选择一个行业输掉,我指出非MindSphere什科。

MindSphere是西门子发售的基于云的开放式物联网操作系统,自2016年4月公布以来受到了行业的普遍注目。MindSphere之所以具有强劲的行业影响力就在于西门子不但在建构工业互联网理念,而且具有较为普遍的行业应用于实践中,还包括一系列数字化工厂和无人工厂都是以MindSphere平台为核心建构。图3 MindSphere基于云的开放式物联网操作系统对工业设备的数据采集,西门子获取了一个MindConnect的工具盒子,可以让设备精彩连接入网。

在这里可以寻找Nano这种即插即用的工具,而设施的网关、软件也都使得相连显得更容易,并且可以精彩构建到MES软件上。当然,这个即插即用目前是有容许条件的,要么设备反对西门子S7的通讯协议,要么反对OPC UA这个新一代通讯协议。当然Nano应当只是一个面向既有产品的过渡性手段,而对于西门子新的自动化设备而言,这种工具索性就不会必要沦为数字化设备的一部分。MindSphere平台主要相结合Nano这一网关型硬件产品,向下与MindSphere的云端展开相连,向上与西门子的众多具备以太网通讯能力的硬件产品、以及反对标准化协议的其他品牌产品展开通讯,已完成数据采集与传输。

如果设备的通讯协议较为类似,用户可以基于Nano中的开源软件自行研发设备通讯与数据采集程序。下面我们明确讲解MindSphere是如何构建与设备之间的通讯与数据传输,主要的方式可归结四种:1)MindConnect NanoMindConnect Nano实质上是一款嵌入式工控机,通过预先展开配备的方式与MindSphere展开相连通讯。

在硬件上反对的模块主要还包括USB、PCIe插槽、串口以及以太网口。反对的通讯协议还包括西门子S7系列的以太网通讯协议以及OPC UA。Nano需要通过安全性的网络连接向MindSphere传输加密数据,确保数据安全。

Nano不能与MindSphere联合用于。从Nano的产品讲解中可以显现出,它扮演着的角色类似于坐落于云平台和现场设备之间的工业网关,既已完成数据采集(还包括创建通讯),又已完成数据向云端的加密传输。而且Nano这一工业网关不能用作MindSphere体系中。

2)MindConnect IOT 2040这款产品的定位还是作为工控设备与物联网的连接器,因为这款产品本身恪守了SIMATIC系列产品的工艺设计,确保了在工业现场险恶环境下的可靠性,这一点需要填补Arduino等物联网开源硬件在工业强度等级上的严重不足,相等于给性能强劲的物联网硬件穿着上一身安全性衣。3)MindConnect Software从功能上推测有可能就是Nano中获取的免费开源软件。通过这个开源的软件用户可以自行研发所必须的通讯协议,与设备创建相连,收集数据。比如有些设备并不反对OPC UA工业通信标准,也不反对西门子S7系列的以太网通讯协议,在这种情况下,企业就可以利用MindConnect Software展开自律的通讯协议研发。

4)SIMATIC系列及其他西门子产品西门子的自动化产品中有很多通讯模块,比如以太网通讯模块,甚至有些CPU模块中就具有以太网通讯的功能,因此,MindSphere可以通过Nano必要与西门子的这类产品展开构建,构建通讯与数据采集。对于数据的分析,MindSphere白皮书讲解比较简单,只是在讲解了MindSphere融合了自己研发的Sinalytics分析平台。这个平台与Predix平台十分类似于,统合了远程确保、数据分析及网络安全等一系列现有技术和新技术,还需要对机器感应器产生的大量数据展开统合、保密传输和分析。

不过西门子获取的资料指出,Sinalytics分析平台主要是提高对燃气轮机、风力发电机、列车、楼宇和医疗光学系统的监控能力。但经过2017年的发展,西门子早已对MindSphere平台的数据分析和应用于研发能力做到了根本性优化。西门子通过与IBM展开合作,将Watson Analytics带入到MindSphere中,为MindSphere获取了多个分析工具,还包括预测分析、规范分析和理解分析。

在2017年汉诺威工业博览会上,西门子展出大约50种工业APP,还包括了减少安全性风险,提高网络设备和工厂的可用性等功能。除此之外,西门子正在与源讯、埃森哲、Evosoft、SAP和微软公司,以及亚马逊云服务(AWS)和Bluvision等新的合作伙伴展开合作,增强工业APP产业生态的建构。MindSphere平台向上获取数据采集API,即反对开放式通讯标准OPC UA,也反对西门子和第三方设备的数据相连;向下获取研发API,便利合作伙伴和用户研发应用程序。

MindSphere平台应用于研发也是基于Cloud Foundry框架建构,即搭起原始的大数据预处理、存储及分析的技术框架,也融合了西门子以前在若干个领域累积的分析模型与算法,也获取对外开放的模块,便于用户映射符合个性化市场需求的分析算法模型。e-works指出,MindSphere平台是目前最切合生产企业工业自动化应用于市场需求的工业互联网平台。

西门子本身就是一家生产企业,生产生产一些关键的工业自动化设备。因此,既能精确的做到生产企业的应用于市场需求,也能通过对工业设备的技术和生态掌控建构符合生产企业市场需求的工业互联网平台。这要求了MindSphere平台必定是当前生产企业的优先注目对象和应用于实行的选用。


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