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向工业互联网平台标杆Predix学什么?

日期:2018/06/27   来源:机电商报   
  摘要:在调研分析了工业互联网平台标杆Predix后,赛迪研究院软件产业研究所提出,我国应从三方面推动工业互联网平台的发展:强化模式变革,借助互联网优势从IT向OT延伸;补齐自主化短板,夯实产业基础;促进应用创新,抓住机遇培育工业App。

当前全球工业互联网正在加速发展,工业互联网平台作为构建工业互联网生态的核心载体,成为推动制造业与互联网融合的重要抓手。

工信部赛迪研究院软件产业研究所分析师许亚倩近日表示:“近两年来,国际知名工业企业纷纷布局互联网平台,力争抢占先发优势。反观国内,工业互联网平台的发展正深受产业基础薄弱、核心竞争力不强的困扰。”

在调研分析了工业互联网平台标杆Predix后,赛迪研究院软件产业研究所提出,我国应从三方面推动工业互联网平台的发展:强化模式变革,借助互联网优势从IT向OT延伸;补齐自主化短板,夯实产业基础;促进应用创新,抓住机遇培育工业App。

借鉴Predix商业模式

2017年底,我国发布《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,明确提出“要支持有能力的企业发展大型工业云平台,推动实体经济转型升级,打造制造强国、网络强国”,标志着我国工业互联网平台建设进入一个新阶段。

相比之下,国外工业互联网平台布局早于我国,其中最具影响力的是GE在2015年推出的Predix。“跟踪分析Predix商业模式的演进历程,对我国工业互联网平台的下一步发展具有重要的借鉴意义。”许亚倩说。

随着制造业智能化的不断推进,制造业对承载设备泛在联系、海量数据集聚管理、深度智能应用的通用PaaS平台的需求越来越大,而Predix正是现阶段为工业数字化提供PaaS服务的典型代表,其发展经历了从内部资产管理平台向综合性工业平台转型、由IT向OT延伸的过程。

许亚倩介绍,最初,Predix 只是作为企业内部的资产管理平台,负责链接、监控、优化GE 数以百万计的数据资产。随后,GE将Predix升级为面向全球服务的工业互联网平台。具体表现在:扩充连接设备,允许连接各种机器、传感器、控制系统等非GE资产;完善工业服务,同时提供云服务和边缘计算服务;扩展开发功能,允许第三方进行资产建模和应用程序开发。

再然后,Predix借助美国强大的互联网优势,通过与IT厂商的合作向工业领域逐步推进。与思科合作推出了经过强化处理、适用于油气行业的工业路由器,与软银、Verizon和沃达丰组成联盟,为工业互联网提供经过优化的无线网络连接方案。

在由内部资产管理平台向综合性工业平台转型的同时,Predix还积极由平台端云计算向移动端边缘计算扩展。

便捷高效的移动体验是工业互联网发展的趋势之一。基于这种判断,GE于2017年10月宣布与苹果合作,将业务从PC和HMI(人机交互界面)向移动终端扩展。双方将共同为iOS平台推出一套Predix软件开发工具包(SDK),推动移动端的工业互联网应用开发。

工业互联网发展的另一个趋势是边缘计算。据Gartner预测,到2022年全部企业数据中约75%是在数据中心和云之外生成和处理的。

于是,Predix于2017年10月推出了重要的更新功能Predix Edge(边缘功能),并迅速应用于实例中。例如,2018年1月,GE子公司Avitas Systems为全球领先的数字内容分发商Limelight Networks部署的下一代自动化检测平台,正是使用Predix Edge来处理对时间敏感的工业物联网数据。

随着工业互联网平台的不断涌现,平台之间“差异化竞争”的特征越来越明显。GE也适时调整业务战略,其新任董事长在2017年11月的投资者大会上宣布,要将Predix的业务范围由全行业覆盖向优势行业集中,聚焦于电力、航空和医疗三大核心业务领域,减少对生产制造等其他领域的投入。

“众所周知,GE的主要业务是生产高端装备,如风力发电机、飞机发动机、燃气轮机、机车等大型工业产品,其在离散制造行业既有庞大的设备装机量,也有深厚的工业知识积淀。”许亚倩分析,这次战略调整,使得Predix能更紧密地围绕离散制造的高端装备的设计、生产和运维,提供以设备运行监测和工业设备数据分析为主线的一系列能力。

建议分两步走

“现阶段,我国制造业龙头企业积极探索,建设了航天云网、根云平台、COSMOPlat等平台。但也要看到,我国发展工业互联网平台的产业基础较为薄弱,尤其需要重点关注以下几个方面。”许亚倩强调。

首先,工业系统建设落后,数据汇聚难度大。一是制造业数字化、网络化程度低。以工控系统普及率为例,截至2016年底,SCADA、CAM、MES等工控系统普及率在15%左右,数据采集难度较大。二是高端装备和关键核心技术对外依赖度高。例如,工控系统及设备主要来自西门子、施耐德、罗克韦尔等国外厂家,其中,只有约三分之一的企业进行了自主研发设计。

“由于各大工控系统制造商主导封闭协议,传输的生产数据具有复杂性和多样性特点,大量生产数据被留存在各个独立的工业系统中,设备通信和数据汇聚难度很大。”许亚倩说。

其次,工业知识体系不健全,应用创新能力弱。一是工业基础知识缺失。我国工业知识体系建设起步晚,工业基础和工业know-how方面落后,尤其在制造技术、知识和经验方面积累不够,还不具备将核心经验知识封装为模块的标准组件能力。二是工业数据分析能力落后。其中,提供的分析服务主要是描述性分析,较少涉及预测性分析和规范性分析,边缘计算分析也处于起步阶段,这极大地影响了工业应用的创新能力。

再者,工业云应用平台缺失,核心支撑能力受限。目前,几乎所有的主流工业互联网平台,如GE的Predix、西门子的MindSphere,以及施耐德的EcoStruxure都构建在Cloud Foundry上,Cloud Foundry实际上已成为工业云应用的标准开发框架。反观我国,PaaS的发展明显落后,对工业互联网平台建设的支撑能力不足。

“综合考虑我国工业发展现状,工业互联网平台的建设可分两步走。”许亚倩建议,第一步,参考Predix的商业模式,从IT向OT延伸。以互联网为基础,实现产品层面的互联,重点进行产品的使用状态和运行数据采集分析,进而指导产品的生产和销售。第二步,随着工业数字化程度的提高,实现对工业生产过程的数据采集和分析,进而对智能工业的过程进行控制和优化,建设兼具运行监测和工业数据分析的综合性平台。

她还指出,我国工业互联网平台的建设总体上还处于商业化前期的探索阶段,应重点强化产业基础。具体措施包括大力推动核心知识经验软件化、平台化能力;引导阿里、腾讯、华为等主流IaaS平台提供商与航天科工、三一重工、海尔集团等领先的工业企业合作,研发PaaS平台底层技术和核心架构;逐步推进工业控制系统自主化发展以及工业技术体系的建立等。

“我国正在实施百万工业App培育工程,这为壮大工业互联网平台提供了发展机遇,应调动多方主体积极性,借助App开发构建工业互联网生态。”许亚倩提出,鼓励信息化水平高的制造业龙头企业自主开发工业App,以此作为平台生态发展的初始性驱动,聚集用户和数据资源。同时,鼓励平台开放共享算法工具、开发工具等共性组件,引导第三方开发者开发面向重点行业的新型工业App。(夏小禾