从功能视角看工业互联网产品构成
发布日期:
2022-02-17

从功能视角看工业互联网平台的功能和能力,及工业互联网产品构成。企业可以对照目前信息化现状,思考下借助工业互联网哪些能力来支撑企业战略。

工业互联网核心功能

工业互联网平台分为边缘层、基础设施层、平台层和应用层。边缘层利用各种类型的通信技术连接所有节点,负责数据收集和传输。基础设施层利用云计算和虚拟化技术,为工业互联网提供计算机基础设施和虚拟资源支撑。平台层汇集大数据、人工智能、数字孪生等软件技术,为工业互联网提供计算和存储基础、应用管理和运维、模型管理、数据管理和分析等能力。应用层为用户提供支撑各类业务应用的软件工具。

边缘层

通过大范围、深层次的数据采集、以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础,具体功能表现在:

通过各类通信协议采集设备、智能产品和其他数字化实物数据。如通过OPC-UA采集各类设备数据;通过5G网络采集智能产品数据;通过wifi等采集数字化人员数据。

通过低功耗、高性能边缘计算设备和边缘计算软件在终端侧实现数据的实时分析和控制,提供及时服务。如支持数据存储、查询的数据采集器和支持远程设备运维控制的智能网关等。

基础设施层

基础设施层利用虚拟化操作系统、工作负载管理软件、硬件、网络和存储服务的形式交付计算资源,支持公有云部署、私有云部署和混合云部署。具体功能表现在:

提供物理资源服务,用户可以搭建自己的数据中心,租用第三方计算资源搭建IT基础设施。如购买服务器、存储器和网络等并部署到公司内部;租用超算中心的CPU、内存进行大规模计算等。

提供底层操作系统和软件运行环境服务。如通过租用获取AWS的基础设施服务,将自己程序托管到AWS平台的linux系统下;为java程序提供jvm运行时。

平台层

借助于通用PAAS平台和架构,实现工业数据的管理和分析服务,将不同行业、不同领域的知识和经验封装形成工业模型。构建开放的开发环境,以微服务形式向用户提供二次开发能力,帮助用户快速搭建自己的工业应用、封装经验。具体功能表现为:

提供平台资源部署和管理。如利用Kubernetes实现对计算资源、微服务和应用部署的管理、调度和监控;搭建Spark大数据计算平台;搭建keras深度学习平台;

提供工业数据管理和服务。如利用HBase实现大数据存储;利用storm进行实时分析;

提供不同信息化系统的综合集成。如利用数据总线、SOA等架构实现PLM、ERP、MES等系统数据和流程集成;

提供工业模型管理与服务。如借助MDA、领域驱动等实现企业、产品、设备资源、单据等信息建模;抽取业务经验,封装专家经验、行业知识形成生产优化模型、资源优化模型等;

提供平台应用开发环境。如借助SDK为用户提供信息获取接口、功能接口和业务接口等;

提供工业APP的通用功能与服务。如通用的权限管理、用户管理、消息和日志管理。

应用层

通过自主研发或和第三方合作,形成满足不同场景、不同行业的工业APP,体现工业互联网平台的价值实现。借助平台能力,这些工业应用将有别于传统的工业软件,更加强调数据应用带来的价值。具体表现为:

提供涵盖产品设计、生产、维护等产品全生命周期APP。如利用生产过程历史数据,在排程时为某种产品安排合格率最高的资源和工艺组合;

提供贯穿企业运营的销售、采购、生产、库存、质控、售后等管理APP。如利用设备数据,提供设备异常预警和远程运维;利用质检知识库,提供对质量异常的快速判断和生产调整;

提供满足企业外部协同的金融、供应链等协同和创新应用APP;

除此之外,工业互联网平台还包括涵盖整个工业系统的安全管理体系,构成了工业互联网平台的基础支撑和重要保障。

数网星工业互联网平台提供多层次能力

目前数网星工业互联网产品已经涵盖了边缘层、平台层和应用层的功能。具体来说:

数网星智能网关:为设备提供现场的实时监测、诊断和告警功能,提供历史数据存储和实时运行环境,支持运行由平台开发并推送到边缘端的模型和应用,可以基于本地采集和存储的数据进行实时监控、告警、诊断及预测应用;

数网星工业互联网平台:为企业提供基于云端的数据存储、主数据管理,工业模型管理等基础服务,是实现企业级工业互联网要素链接、资源优化、业务协同的核心;

数据总线:为企业提供全业务系统、全要素的数据连接和集成,破解信息孤岛,统一企业数字模型和业务流程协同,使企业在已有信息化基础上做到业务优化和协同;

设备智能应用APP(s):能够通过先进的数据采集、管理、分析和应用,提供远程调试、实时监控、报警管理、运维管理、异常处理、能耗管理、备件管理等各类应用,以提高设备的可靠性和可用性,还提供了实时的维修保养策略建议,能够有效的降低维修成本、备品备件的库存成本,进而降低运营风险和整体运营成本;

智能管理App(s):通过销售管理、运营管理、生产管理、采购管理、库存管理、质量管理和售后管理等应用,提供业务管理抓手,为企业解决业务和数据融合问题,帮助企业补足信息化盲点。


数网星工业互联网平台基座:面向离散制造业及细分产业头部企业,提供工业互联网平台基座,赋能企业打造行业、产业工业互联网平台。基于“K8S+docker”技术自主研发,平台提供数据全生命周期管理、工业模型及可视化组件、低代码可视化工具及多类型工业微服务、应用运行支撑等四大服务,基于四大服务能力,企业可结合自身行业经验,沉淀行业模型、解决企业痛点、快速构建和复制面向行业不同场景的价值应用,实现企业的数字化转型。

数网星工业物联网IIoT建设及应用:基于工业物联网的设备互联互通技术,打通各类设备间的数据采集和互联互通,支持多种工业协议,实现制造企业集团级、工厂级、车间级设备的互联互通,搭建经济、高效、安全的工厂数据网络;依靠数字化手段,对接入的设备数据提供设备建模、远程调试、运行诊断、维修建议等服务,精准安排日常保养、点巡检、维修服务,实现设备的智能化管理,为用户提供云边端一体化解决方案,助力制造企业数字化透明工厂的建设,减少管理资源浪费,提升工厂管控能力。

企业数字化运营建设及应用:聚焦于离散制造业的高效敏捷运营,助力企业实现数字化协同和全价值链转型升级,贯穿从订单下达到产品完成整个生产过程的优化管理,帮助企业实现降本、增效、灵活、柔性、质量可控。通过自主研发的制造执行系统MES有效连接企业计划层与现场控制层,实现面向事件的及时反馈与安排,有效地指导工厂的生产运作过程,完成对制造过程的人机料法环全要素联通,实现数字档案溯源,更好的提升企业交付能力,增强市场竞争力。

边缘技术的数据采集与计算:数网星边缘计算具备丰富的驱动库,采用边缘技术架构,支持IIoT技术,实现数据采集和控制交互,便于各类设备实现互联通讯。通过数网星边缘计算网关,将所有数据发送到云端等待云端响应,支持对高并发、大数据量级的过程数据高速采集,实现现场设备与设备之间规则交互,采用OICT融合技术架构,真正地实现云边协同、自主决策,在制造现场提供轻量级的高速实时服务响应。

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