基于工業互聯網架構和物聯網技術的企業轉型分析

張維明

（中海油能源發展裝備技術有限公司臨港基地項目組，天津 300450）

1 引言

隨著《國家信息化發展戰略綱要》《“十四五”國家信息化規劃》等政策相繼出臺并實施，新一代信息技術及新基建投資已成為企業業務轉型的必然要求，“上云用數賦智”成為制造業實現數字化轉型的必要手段?！霸朴嬎恪奔夹g有效解決了資源和計算能力匱乏的現狀，“大數據”分析讓機器替代人力、模型指導生產成為可能，在新時代背景和數字技術發展支撐下，當前正處于企業、社會實現全面數字化升級的最“有效”階段，企業必將逐步進入數字驅動、數據賦能新時代。

2 生產車間數字化轉型思路

2.1 智能制造能力成熟度模型

智能制造技術旨在使生產環節具備機器學習和數據挖掘功能，特別是在2020 年到2023 年期間，AI 技術在世界上實現爆炸式發展，給傳統工業生產模式帶來巨大的沖擊和挑戰。不論是流程型生產線或離散型生產車間，必須要考慮自感知、自學習、自適應的新型生產模式，以實現真正意義上的柔性生產、一體化開發協同。

智能制造能力成熟度模型如圖1 所示，反映了將人員、資源、技術應用于制造環節并提升智能制造能力成熟度等級的過程，它通過開展評估與對標分析，進行差距判斷，確認下一步改進和提升方向，有助于提升企業智能制造能力。智能制造成熟度主要分為5 個等級，分別為一級規劃級、二級規范級、三級集成級、四級優化級和五級引領級[1]。評估范圍覆蓋組織戰略、人員技能、數據、集成、信息安全、設計、生產、物流、銷售和服務等能力域。智能制造能力成熟度模型的目標，是最終建立全生產過程一體化協同，并搭載智能算法模型，驅動智能生產產 業鏈一體化的全新生產模式，進行算法和路由自動調優。

圖1 智能制造能力成熟度模型

2.2 軟硬兼施助力生產過程本質提升

數字化轉型、數字化提升是一個迭代優化、不斷探索、螺旋式改革的漫長過程，要求堅定的目標方向、強有力的經濟支撐及大量的探索實踐。生產車間數字化轉型應避免盲目“入坑”或“為了數字化而數字化”，單一注重硬件設施采購和更換工作，盲目推行機器換人，上馬單一模型的剛性自動化生產線，不僅不會為企業數字化轉型帶來實質性效果，反而只會盲目加大投資，花冤枉錢走冤枉路；另一方面，柔性生產、流程數字化、智能化當然也離不開數據采集、計算存儲、視覺分析等硬件設備的支撐。在建設過程中信息化數據共享缺乏信息系統支撐，要重點打破車間運行“黑箱”，生產過程實現全程追溯，實現精益生產，與生產管理息息相關的制造BOM 數據、工時實現透明準確。特別應注意避免信息孤島的建設，避免“煙筒式”開發，這就要求我們在實施改造升級的過程中，一定要秉承統籌規劃、統一協議標準、自頂向下設計的思路。

在高智能化、高度融合的信息發展背景下，各軟件系統間的業務融合關系，應特別被關注，要求系統開發不能進行獨立化設計和部署，而是應重點關注數據間的互聯互通，關注EAI 等數據融合技術。

在智慧園區數字化建設的新興實踐中，制造運行體系以MES 制造執行模塊為核心，與WMS（倉儲管理）、SCADA（數據采集與監控）、安全管理模塊緊密關聯。通過制造運行體系內部和外部系統的集成實現生產過程業務的數字化全覆蓋。通過MES 與WMS 緊密集成，實現以生產為中心的協同平臺，從整體上提高智能工廠的數字化、透明化、智能化水平。MES 與其他軟件系統數據交互包括（但不限于）車間生產原料的領料申請，庫房生產物料的備料、配送，生產完工產成品入庫申請，庫房產成品入庫；MES 與安防系統數據交互包括設備安全報警、人員安全報警、電子圍欄報警通知安防系統；MES 與設備管理系統的數據交互包括設備異常報警、創建設備維修單；MES 與能碳管理系統的數據交互包括生產日計劃查詢、工單工序執行進度數。

2.3 典型應用

無人焊接技術是中國數字化轉型實踐的一個縮影，主要的先進智能應用包括自動下料、精準焊接、無人運輸和柔性生產等，在力爭打造“黑燈工廠”的實踐過程中，難點主要是解決多工藝、多模型、不同產線流程下的自動下料、焊接，通過AI 功能解決了大部分人力焊接的工作，同時實現了運輸、下料和焊接、檢驗的一站式自動化。機械臂通過PLC、RobotStudio 等編程組態系統，基于三維空間建模和視覺感知體系，能夠實現物料的電磁吊裝、智慧倒運、無人焊接，但是目前還難以完全取代基于人為經驗的消除應力問題、強度檢驗問題等，下一階段相信通過機器深度學習技術，會為無人焊接和成橇集成提供更先進的參考實踐。

5G 移動互聯技術是新基建中的信息基礎設施要求，與4G 相比，5G 同時支持中低頻和高頻頻段，具備短幀、快速反饋等特點，在流量密度、連接密度、速率和能效上均得到了極大的提升。當前移動互聯所面臨的問題為終端和網絡的局限性，業務與終端、網絡的強關聯性。在推進5G 技術的同時，應特別注意信息安全的同步建設。

3 智慧園區建設要點

3.1 管理模式實現數字化轉型

智慧園區是生產車間的匯集，從園區管理的角度出發，更加注重生產統籌、資源協調、調度指揮、任務分配和安全運維等要求。在園區統籌管理的過程中，應借鑒精益生產、敏捷開發等實施理念。

精益生產經過大量的應用實踐被證實是科學有效的管理理論，其典型的思想理念是基于JIT（Just In Time，準時制生產）的多品種、小批量加工模式。精益生產倡導消除等待浪費、搬運浪費、不良浪費、動作浪費、加工浪費、庫存浪費、制造過多浪費和事后管理浪費，不生產多余產品，注重范圍管理，實現“零庫存”。

在精益生產的理論基礎上，信息化管理軟件開發過程引入了DevOps 敏捷開發的創新思路，敏捷管理和敏捷開發倡導最小價值交付，內涵在于通過不斷的迭代更新以提交滿足用戶故事的最小價值，規避開發風險。

數字化建設是一項創新變革性工作，具備實施風險高、實施內容高度非標等特點，采用總體規劃、迭代實施策略可以有效控制項目實施風險，保證投資收益。同時數字化轉型不是一蹴而就的，不僅要求硬件和軟件層面上的配套升級，更要求管理理念思路上的顛覆性轉變，它不是一個簡單的結果表達，而是一個持續過程，企業需要堅定轉型的決心和目標，并通過有效的管控手段，充分借鑒深度融合的最佳實踐，進行持續性的建設、優化和改善，從組織過程資產、信息隊伍建設、流程優化和管理理念更新等多個維度進行全方位數字化賦能。

3.2 分布式管理模型

分布式存儲計算技術是云計算的前身應用，從集中式系統逐步衍生而產生，主要包含分布式存儲、分布式計算等，它采取并行工作的機制，達到節約計算時間，提高整體效能的目的。主要包括Hadoop、Spark、Storm等主流系統。

數字化智慧園區作為各生產車間的統籌管理單位，應更加關注云計算技術，同時關注各軟件系統的管理權限問題、網絡安全問題、分部節點問題等。從信息的保密性、完成性、可用性提高園區整體的網絡安全保障，對不同車間分配不同的監、控權限?？梢圆捎肏MI 配置項權限授權或以車間為單位設計不同人機界面的兩種思路，達到分級管理的目的。

4 工業互聯網典型場景介紹

基于某智慧園區綜合管理平臺的多車間、多業務協同精益管控項目中，依托園區數字化平臺與工業互聯網技術，完成智能工廠全要素、全區域、全業務數據的集成和融合[2]，實現表示集成、數據集成、控制集成和業務流集成等，打造智能制造基地“物理園區”加“虛擬園區”雙重管理模型，實現全場景業務互聯。通過對園區各場景數據的收集、分析計算，針對產品合格率、達成率、設備運轉率、節能低碳率、綜合成本降低率、部件標準化率和產品運行故障率等數據實現精益生產管理、產品核心技術迭代，實現制造業務數字化轉型。

該項目所在企業擁有私有化部署的云環境，項目軟件系統基于云PaaS 平臺進行開發，結合了工業互聯網的邊緣層、IaaS、PaaS、SaaS 架構，以及物聯網技術的感知層、網絡層、應用層架構。最終確定整體框架如圖2所示。所有系統或模塊，采用企業內部統一的技術架構和數據架構實現系統從建設到部署的統籌。分析業務的需求后，形成業務分類應用，包括MES、WMS、園區安全綜合管理、園區能碳管理、園區設備管理、園區實驗室管理和園區綜合決策指揮中心等業務應用。

圖2 智慧園區整體架構示例

采用業務中臺和數據中臺支撐業務應用的系統功能化，業務中臺負責把各業務功能劃分為合理的微服務和組件，盡可能復用公共服務以減少重復建設；數據中臺負責實現多維度數據共享和數據整合，經過數據中臺梳理的數據可有效在各功能服務間共享和實現公用算法數據和主數據的目的。

使用統一的技術平臺和大數據平臺實現開發到部署的統一技術路線，并使用企業統一大數據平臺保證數據存儲的安全性和大數據挖掘和數據分析的能力。所有服務統一部署在企業PaaS 云平臺，保證安全漏洞防護和等保認證的統一性。邊緣側與端側有效對接，實現現場數據采集和指令下發的數據鏈路安全和順暢，采用的云邊協同方案實現了云端對邊緣側的有效管理。

5 結束語

從企業資產管理的角度出發，信息化系統建設應遵循統一的技術架構，采用工業互聯網架構和物聯網基礎技術構造企業數字化轉型統一框架結構，有助于試點項目的實施和知識資產的積累，值得建立統一的轉型標準和企業規范，來對數字化轉型進行標準化、統一化管理。

信息化和工業化深度顯然融合是企業發展的方向，企業數字化轉型實踐中應以數據為關鍵要素，以價值為釋放核心，以數據賦能為主線，對產業鏈上下游的全要素進行升級和轉型再造[3]，同時注重隊伍建設和知識積累，推動企業數據資產主題庫、專題庫建設，實現數據資源化、數據資產化、數據資本化。信息化建設項目實施路線需要秉承“總體規劃、分步實施、試點先行”策略，根據項目建設重點、緊迫性定義出項目實施路線、試點范圍及推廣路線。企業轉型應朝著“互聯網+”“智慧+”“數據+”“服務+”方向發展，并關注IT 治理和信息安全工作。