揭開工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)看不見的手:從MindSphere+Mendix談起

時(shí)間:2019-11-01

來源:走向智能論壇 謝克強(qiáng)

導(dǎo)語:通過分析西門子布局,作者認(rèn)為要透過看得見的集成平臺(tái),洞察工業(yè)應(yīng)用軟件,透過“低代碼”來洞察“模型驅(qū)動(dòng)”,透過“數(shù)據(jù)+模型”,洞察看不見的數(shù)字孿生體,打通“數(shù)據(jù)——模型——應(yīng)用”,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制與優(yōu)化。

近日,西門子一年一度的媒體和分析師會(huì)議在紐約召開,解讀其業(yè)務(wù)的發(fā)展戰(zhàn)略、運(yùn)營狀況、主要產(chǎn)品線和行業(yè)解決方案的最新進(jìn)展,宣布了其產(chǎn)業(yè)和業(yè)務(wù)的一系列新布局:西門子PLM軟件部門正式改為西門子數(shù)字工業(yè)軟件(DISW)部門,發(fā)布Xcelerator,將Mendix由幕后推出前臺(tái)與MindSphere一起并肩作戰(zhàn)。

作為國內(nèi)語義體系下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)——西門子的MindSphere,在GE的Predix暫時(shí)折戟沉沙之后堪稱業(yè)內(nèi)的風(fēng)向標(biāo),此番推出“MindSphere+Mendix”的布局,也引發(fā)了筆者的興趣與思考。從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的角度比較分析之后,筆者認(rèn)為國內(nèi)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,似乎更多聚焦于一些“看得見的”事物,忽視了一些“看不見的”,而這些“看不見的”更是當(dāng)下需要用心做的。

看得見的集成平臺(tái),看不見的工業(yè)應(yīng)用軟件

目前國內(nèi)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展如火如荼,眾多集成平臺(tái)如雨后春筍般冒出來。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2018年底,我國已有269個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),超過了世界所有其他國家的總和;其中有一定產(chǎn)業(yè)影響力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)超過50家。

工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)人工智能、企業(yè)上云、行業(yè)賦能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型……這些閃亮概念都被打包集成進(jìn)平臺(tái)中。“你不擁有平臺(tái),你就被平臺(tái)擁有”催動(dòng)我們將資源和精力更多投入到這些看得見的集成平臺(tái),而忽視了那些看不見的工業(yè)應(yīng)用軟件。

工業(yè)應(yīng)用軟件是面向特定工業(yè)應(yīng)用場景的軟件程序,是一系列軟件化、可移植、可復(fù)用的行業(yè)系統(tǒng)解決方案,是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用體系的主要內(nèi)容,支撐了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)智能化應(yīng)用,是實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)價(jià)值的最終出口。平臺(tái)固然重要,但平臺(tái)最終是要為用戶提供應(yīng)用服務(wù)才能創(chuàng)造價(jià)值的。對(duì)于最終用戶來說,工業(yè)應(yīng)用軟件往往才是真正“看得見”、“摸得著”的,“巨無霸”的平臺(tái)更多是一個(gè)自話自說的黑盒。

將平臺(tái)匯聚的各種數(shù)據(jù)、算法和軟件等各種資源通過把行業(yè)和工業(yè)知識(shí)的模型化和軟件化有效地轉(zhuǎn)化成為用戶直接服務(wù)工業(yè)應(yīng)用軟件是平臺(tái)的關(guān)鍵能力。模型化和軟件化需要開發(fā)環(huán)境,而開發(fā)環(huán)境對(duì)于平臺(tái)來講,猶如寶瓶的瓶頸,決定了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)這個(gè)寶瓶能插多少支花。這正是西門子將Mendix架構(gòu)于MindSphere之上,推到戰(zhàn)略級(jí)的位置上的原因之一。

Mendix是一款低代碼的軟件開發(fā)工具,通過可視化的軟件功能組件的裝配,通過模型化的驅(qū)動(dòng)自動(dòng)生成運(yùn)行代碼。西門子會(huì)把旗下所有的工業(yè)軟件基于MindSphere平臺(tái)進(jìn)行云化,并借助Mendix開發(fā)成工業(yè)應(yīng)用軟件推出。通過Mendix,沒有軟件編程能力的工業(yè)人能夠更加便捷、快速地在MindSphere平臺(tái)上開發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用,為平民編程創(chuàng)造了可能。

平民編程的意義在于發(fā)動(dòng)知識(shí)挖掘與傳播的“人民戰(zhàn)爭”。特別是對(duì)我國來說,發(fā)揮人口紅利、工程師紅利,利用軟件與信息技術(shù)發(fā)展的比較優(yōu)勢將工業(yè)技術(shù)、知識(shí)挖掘出來,助力構(gòu)建工業(yè)技術(shù)與知識(shí)體系。這是信息化帶動(dòng)工業(yè)化的真諦!

Mendix將與MindSphere一起撐起西門子的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使命。MindSphere下沉為基礎(chǔ),Mendix浮現(xiàn)為關(guān)鍵交互平臺(tái)。Mendix將占據(jù)著連接物理世界和數(shù)字世界的獨(dú)特位置,承擔(dān)起將成千上萬連接設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)價(jià)值的重任,將更廣泛的用戶對(duì)象納入到IT/OT融合的進(jìn)程中,這對(duì)于西門子的戰(zhàn)略意義重大。

如果說達(dá)索系統(tǒng)“人人享有3D”(3DforAll)的理念引領(lǐng)了CATIA的長遠(yuǎn)發(fā)展;那么“人人享有編程”(CodingforAll)是否會(huì)引領(lǐng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的發(fā)展?我們拭目以待!

看得見的低代碼,看不見的模型驅(qū)動(dòng)

作為面向工業(yè)應(yīng)用場景解決實(shí)際具體問題的軟件,工業(yè)應(yīng)用軟件的開發(fā)者更多是工業(yè)人。能否讓不會(huì)寫代碼的工程師便捷開發(fā)出工業(yè)應(yīng)用軟件,決定了開發(fā)環(huán)境能否有生命力,也直接影響基礎(chǔ)平臺(tái)的應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建。低代碼甚至無代碼的開發(fā)工具成為關(guān)鍵,圖形化、可視化、拖拉拽、API等成為關(guān)鍵詞。

Mendix配備了可視化開發(fā)工具,融入了敏捷管理、社交協(xié)作、一鍵式部署、最終用戶反饋循環(huán)等功能。我們看見的是低代碼、圖形化,這些低代碼背后的模型是才是關(guān)鍵。Mendix是通過模型驅(qū)動(dòng)自動(dòng)生成運(yùn)行代碼,不用為每個(gè)需求定制化編碼,而是通過高度抽象化的模型映射到具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上來實(shí)現(xiàn)需求功能。這些模型獨(dú)立于具體平臺(tái)并且和實(shí)現(xiàn)具體業(yè)務(wù)功能和行為的特定技術(shù)代碼分離,從而實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)和應(yīng)用程序邏輯與底層平臺(tái)技術(shù)的分離,方便業(yè)務(wù)人員編寫程序,營造平民編程的平臺(tái),同時(shí)大大減少了編碼的重復(fù)工作,提高了軟件的可變更性。

從“軟件模型”到“工業(yè)模型”

對(duì)于普通軟件的開發(fā)而言,Mendix支持的UI、BPM流程模型、消息流模型這樣的“軟件模型”已經(jīng)夠了,但對(duì)于工業(yè)應(yīng)用軟件來說,從根本上說是不能滿足的。

工業(yè)軟件不同于普通軟件,是工業(yè)知識(shí)長期積累、沉淀并在應(yīng)用中迭代的模型化、軟件化產(chǎn)物,其核心是工業(yè)知識(shí)。德國工業(yè)4.0認(rèn)為軟件是工業(yè)的未來,未來的工業(yè)軟件應(yīng)基于模型的理論、方法和工具。從工業(yè)知識(shí)到“工業(yè)模型”、從“工業(yè)模型”到工業(yè)軟件,這是CPS時(shí)代工業(yè)軟件的基本邏輯。

相比較而言,我國長于“軟件模型”層面的技術(shù)與應(yīng)用,短于“工業(yè)模型”層面的提煉與積累。這與我國工業(yè)化發(fā)展情況有關(guān),也與國人喜歡做看得見的“短平快”,不愿意做看不見的“長積累”有關(guān)。因此,筆者認(rèn)為在工業(yè)應(yīng)用軟件開發(fā)中,務(wù)必要重視“工業(yè)模型”的構(gòu)建與積累,軟件構(gòu)建技術(shù)的應(yīng)用是錦上添花,“工業(yè)模型”的提煉才是雪中送炭。

對(duì)于Mendix而言,“工業(yè)模型”構(gòu)建的缺失也是其一大短板。需要Mendix與MindSphere深度融合、密切配合,由MindSphere來彌補(bǔ)。另外,將Mendix這樣一個(gè)主要面向商務(wù)型軟件應(yīng)用的大型DevOps平臺(tái)與MindSphere這樣一個(gè)偏向于物聯(lián)網(wǎng)的大型平臺(tái)基本無縫地整合在一起,用于工業(yè)軟件應(yīng)用的開發(fā),其挑戰(zhàn)性也是不難預(yù)期的。

看得見的“數(shù)據(jù)+模型”,看不見的數(shù)字孿生體

當(dāng)前,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、機(jī)理模型、工業(yè)服務(wù)等成為不少企業(yè)宣傳的熱點(diǎn)詞。安筱鵬博士曾將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)精辟地概括為“數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)”。

經(jīng)過近幾年的實(shí)踐,不少企業(yè)對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施已經(jīng)初見成效。特別在設(shè)備連接、數(shù)據(jù)收集方面,國內(nèi)企業(yè)可以說已經(jīng)走在前列,相關(guān)技術(shù)與設(shè)備日趨成熟。比較多的案例是在對(duì)設(shè)備連接的基礎(chǔ)上,匯聚數(shù)據(jù),采用簡單的算法模型,通過一些基本的分析完成對(duì)設(shè)備運(yùn)行的監(jiān)控,甚至實(shí)現(xiàn)了一些預(yù)測性維護(hù)的分析。

但同時(shí)也存在兩個(gè)挑戰(zhàn),一個(gè)挑戰(zhàn)是:雖然采集了大量數(shù)據(jù),也有一些算法模型,但是缺少一個(gè)體系化、系統(tǒng)化的方法將兩者組合起來,很難將數(shù)據(jù)、模型與真實(shí)生產(chǎn)場景業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)有序結(jié)合,便捷產(chǎn)生切實(shí)解決生產(chǎn)問題的應(yīng)用服務(wù)。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是在算法模型方面還有很大的提升空間。目前企業(yè)采用的算法模型在解決對(duì)象方面,往往是面向單體設(shè)備,在面對(duì)多臺(tái)設(shè)備協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng),特別是鋼鐵、化工類等流程行業(yè),做優(yōu)化則力不從心;在模型構(gòu)建方面,缺乏廣泛應(yīng)用的跨學(xué)科、多領(lǐng)域統(tǒng)一建模的標(biāo)準(zhǔn)和平臺(tái);在與應(yīng)用耦合性方面,往往是緊耦合的,使得建模工作量大,重復(fù)性工作多,性能很難得到保障,最后導(dǎo)致應(yīng)用模型難;在與數(shù)據(jù)結(jié)合方面,數(shù)據(jù)與模型往往是割裂的,數(shù)據(jù)采集是局部的、間歇的、重復(fù)的,沒有根據(jù)算法模型的需求來采集合適的數(shù)據(jù),造成大數(shù)據(jù)只是大量數(shù)據(jù);在對(duì)數(shù)據(jù)的組織方面,多按IT的思路分庫分表去存儲(chǔ)管理,而不是按OT的思路按設(shè)備、機(jī)組、產(chǎn)線等現(xiàn)實(shí)世界的關(guān)系來管理,因而導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)的分析,特別是對(duì)多設(shè)備的協(xié)同分析,事倍功半;在組合管理方面,往往由于缺乏算法模型框架,不少模型散落各處,難以管理和更新。

上述“數(shù)據(jù)+模型”面臨的兩個(gè)挑戰(zhàn),也就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)目前經(jīng)過一個(gè)階段的發(fā)展所面臨的主要挑戰(zhàn)。特別是當(dāng)前隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)縱深發(fā)展,應(yīng)用場景面臨的往往不是單體設(shè)備、相對(duì)簡單而獨(dú)立的模型的應(yīng)用,而是成百上千個(gè)產(chǎn)品和設(shè)備組成的復(fù)雜系統(tǒng)。要對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)性的分析和優(yōu)化,需要一套系統(tǒng)性的方法和技術(shù)在數(shù)字空間定義這些產(chǎn)品和設(shè)備對(duì)象,描述、洞察、預(yù)測狀態(tài)和行為,進(jìn)而進(jìn)行決策。

升維思考,降維落地。安筱鵬博士從理論的高度進(jìn)行思考,提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的本質(zhì)。理論的思考如何能更有效地實(shí)踐落地呢?筆者參加了數(shù)字化企業(yè)研習(xí)社組織的首期研習(xí)沙龍,聽了美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟架構(gòu)任務(wù)組聯(lián)席主席、上海優(yōu)也信息科技有限公司首席技術(shù)官林詩萬博士的報(bào)告,認(rèn)為其關(guān)于“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字孿生體”的闡述指出了當(dāng)前“數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)”的一種落地載體和方法論——數(shù)字孿生體。

林詩萬博士認(rèn)為數(shù)字孿生體是實(shí)體或邏輯對(duì)象在數(shù)字空間的全生命周期的動(dòng)態(tài)復(fù)制體,基于豐富的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法模型實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)象狀態(tài)和行為高保真度的數(shù)字化表征、模擬驗(yàn)證和預(yù)測。

筆者認(rèn)為數(shù)字孿生體是面向?qū)ο蟮哪P?、?shù)據(jù)、服務(wù)的有機(jī)組合,最重要的是要產(chǎn)生洞察,形成決策,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制與優(yōu)化。數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),收集孿生體對(duì)應(yīng)的實(shí)體從設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、應(yīng)用到維保全生命周期的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。模型是核心,通過模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析,形成洞察與預(yù)測,進(jìn)而支撐決策,模型包括機(jī)理模型、數(shù)據(jù)模型等。服務(wù)(接口)是關(guān)鍵,提供服務(wù)的API接口,供面向場景的上層應(yīng)用調(diào)用,與具體場景的業(yè)務(wù)邏輯結(jié)合,生成工業(yè)應(yīng)用軟件執(zhí)行決策,反饋生產(chǎn)運(yùn)維和經(jīng)營管理。

簡單地說,數(shù)字孿生體的一大優(yōu)勢在于把數(shù)據(jù)以O(shè)T的角度組織起來,讓模型有效地使用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算,讓實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯的應(yīng)用軟件簡易地利用分析的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)智能閉環(huán)。

安筱鵬博士敏銳地指出數(shù)字化的本質(zhì)是在數(shù)據(jù)和算法定義的世界中,化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性。工業(yè)系統(tǒng)、生產(chǎn)過程都是復(fù)雜系統(tǒng),具有多種不確定性。林詩萬博士認(rèn)為要通過數(shù)字化化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性,首先需要一種在數(shù)字空間有效地和系統(tǒng)性地描述和表征現(xiàn)實(shí)世界復(fù)雜系統(tǒng)的方法論和技術(shù)。數(shù)字孿生體的正是這樣一種技術(shù),可以從組件級(jí)的數(shù)字孿生體,構(gòu)建設(shè)備級(jí)、產(chǎn)線級(jí)以及工廠級(jí)的數(shù)字孿生體,也就是在數(shù)字空間構(gòu)建模擬工廠,通過計(jì)算,化解實(shí)體工廠的不確定性,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化運(yùn)營和管控。

傳統(tǒng)工業(yè)IT垂直分層的架構(gòu)往往數(shù)據(jù)難以流通、分享和共用,應(yīng)用大而全、緊耦合設(shè)計(jì)、不能共享,造成重復(fù)工作。林詩萬博士介紹優(yōu)也ThingswiseiDOS基于數(shù)字孿生體框架能夠?qū)I(yè)IT架構(gòu)進(jìn)行功能解耦,形成數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用通用的水平架構(gòu)層,通過可拆裝、可拼接的數(shù)字組件實(shí)現(xiàn)靈活組態(tài),結(jié)構(gòu)化地解決復(fù)雜問題。

筆者理解基于數(shù)字孿生體框架,統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口,統(tǒng)一建模方法,統(tǒng)一API調(diào)用,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)一次采集重復(fù)使用,模型一次構(gòu)建重復(fù)使用,應(yīng)用一次生成重復(fù)使用。簡化了在數(shù)字空間描述、洞察和響應(yīng)物理空間事件的過程,簡化了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的收集與處理的過程,簡化了算法模型的構(gòu)建和部署的過程,簡化了面向?qū)崟r(shí)工業(yè)現(xiàn)場的應(yīng)用軟件開發(fā)的過程?;跀?shù)字孿生體打通“數(shù)據(jù)——模型——應(yīng)用”,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制與優(yōu)化。通過全流程可視化工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、模型開發(fā)可視化、工業(yè)應(yīng)用軟件開發(fā)可視化。綜上,就為不會(huì)寫代碼的工程師快速開發(fā)出面向具體應(yīng)用場景的智能工業(yè)應(yīng)用軟件、欠缺工業(yè)理論和工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的IT人高效復(fù)用專業(yè)算法模型提供了可能。

回看本文第一部分提到的工業(yè)應(yīng)用軟件,按照林詩萬博士的理念,數(shù)字孿生體可為不同場景的智能工業(yè)應(yīng)用軟件提供統(tǒng)一和規(guī)范的數(shù)據(jù)和計(jì)算界面,將云原生、微服務(wù)、容器、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等信息技術(shù)引入到生產(chǎn)開發(fā)現(xiàn)場,大幅度降低工業(yè)應(yīng)用軟件的開發(fā)復(fù)雜度和工作量,保障工業(yè)應(yīng)用軟件的可移植性,促成開放性的工業(yè)應(yīng)用軟件生態(tài)系統(tǒng)形成。筆者認(rèn)為頗有幾分“MindSphere+Mendix”融合升級(jí)后藍(lán)圖的影子,在物理世界與數(shù)字世界融合方面又有著自己的特色。

小結(jié)

行業(yè)巨頭之所以是巨頭,就是因?yàn)樗陉P(guān)鍵時(shí)刻能夠引領(lǐng)行業(yè)的方向,改變行業(yè)的發(fā)展方式。一向穩(wěn)健的西門子發(fā)展一百多年自有其道理。對(duì)于西門子“MindSphere+Mendix”的布局,既不盲從追捧,也不坐井觀天,理性分析、反躬內(nèi)省。

透過看得見的集成平臺(tái),抓住看不見的工業(yè)應(yīng)用軟件,為用戶提供應(yīng)用服務(wù),需要發(fā)展低代碼開發(fā)環(huán)境;透過看得見的低代碼,抓住看不見的模型驅(qū)動(dòng),為工業(yè)應(yīng)用軟件開發(fā)提供基礎(chǔ),需要圍繞“工業(yè)模型”發(fā)展基于模型的方法與技術(shù);透過看得見的“數(shù)據(jù)+模型”,抓住看不見的數(shù)字孿生體,打通“數(shù)據(jù)——模型——應(yīng)用”,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制與優(yōu)化。


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