【工业互联网】数字化模型是工业PaaS平台的核心

工业PaaS平台，对应工业互联网的平台层，其本质是在现有成熟的IaaS平台上构建一个可扩展的操作系统，为工业应用软件开发提供一个基础平台。工业PaaS是工业互联网平台的核心。那么工业PaaS平台的核心又是什么呢？

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，不仅能为制造业乃至整个实体经济数字化、网络化、智能化升级提供新型网络基础设施支撑，还不断催生新模式、新业态和新产业。工业互联网平台作为工业互联网实施落地与生态构建的关键载体，正成为全球主要国家和产业界布局的关键方向。工业PaaS平台，对应工业互联网的平台层，其本质是在现有成熟的IaaS平台上构建一个可扩展的操作系统，为工业应用软件开发提供一个基础平台。

工业PaaS是工业互联网平台的核心。那么工业PaaS平台的核心又是什么呢？

如果说工业PaaS是工业互联网平台的核心，那工业PaaS的核心又是什么呢？就是数字化模型。工业互联网平台要想将人、流程、数据和事物都结合在一起，必须有足够的工业知识和经验，并且把这些以数字化模型的形式沉淀到平台之上。即把工业的技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。

所谓的“数字化模型”是将大量工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用的组件。具体包括通用类业务功能组件、工具类业务功能组件、面向工业场景类业务功能组件。

数字化模型既然在工业PaaS平台中如此重要，那么这些数字化模型从哪里来的呢？一部分来源于物理设备，包括制造过程的零件模板，设备故障诊断、性能优化和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法；一部分来源于业务流程逻辑，包括ERP、MES、SCM、CRM、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架；此外还来源于研发工具，包括CAD、CAE、MBD等设计、仿真工具中的三维数字化模型、仿真环境模型等；以及生产工艺中的工艺配方、工艺流程、工艺参数等模型。

数字化模型一种是机理模型，亦称白箱模型。根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立起来的精确数学模型。其优点是参数具有非常明确的物理意义，模型参数易于调整，所得的模型具有很强的适应性。机理模型往往需要大量的参数，这些参数如果不能很好地获取，也会影响到模型的模拟效果。机理包括基础理论模型（如制造过程涉及到的流体力学、热力学、空气动力学方程等模型）；流程逻辑模型（如ERP、SCM供应链管理等业务流程中蕴含的逻辑关系）、部件模型（如零部件三维模型）、工艺模型（如生产过程中涉及到的多种工艺、配方、参数模型）、故障模型（如设备故障关联、故障诊断模型等）、仿真模型（如风洞、温度场模型等）。机理模型本质上是各种经验知识和方法的固化，它更多是从业务逻辑原理出发，强调的是因果关系。

随着大数据技术发展，一些大数据分析模型也被广泛使用，包括基本的数据分析模型（如对数据做回归、聚类、分类、降维等基本处理的算法模型）、机器学习模型（如利用神经网络等模型对数据进行进一步辨识、预测等）以及智能控制结构模型，大数据分析模型更多的是从数据本身出发，不过分考虑机理原理，更加强调相关关系。

所有的这些技术、知识、经验、方法、工艺都将通过不同的编程语言、编程方式固化形成一个个数字化模型。建模工具如：Python数据抓取、MYSQL数据整理统计、EXCLE图表制作、SPSS.R数据建模可视化等等，这些模型一部分是由具备一定开发能力的编程人员，通过代码化、参数化的编程方式直接将数字化模型以源代码的形式表示出来，但对模型背后所蕴含的知识、经验了解相对较少；另一部分是由具有深厚工业知识沉淀但不具备直接编程能力的行业专家，将长期积累的知识、经验、方法通过“拖拉拽”等形象、低门槛的图形化编程方式，简易、便捷、高效的固化成一个个数字化模型。

大数据建模的步骤一般包括：选择模型、训练模型、评估模型、应用模型和优化模型五个阶段。正如数据挖掘标准流程一样，构建模型的这五个步骤，并不是单向的，而是一个循环的过程。当发现模型不佳时，就需要优化，就有可能回到最开始的地方重新开始思考。即使模型可用了，也需要定期对模型进行维护和优化，以便让模型能够继续适用新的业务场景。

当把这些技术、知识、经验、方法等固化成一个个数字化模型沉淀在工业PaaS平台上时，主要以两种方式存在：一种是整体式架构，即把一个复杂大型的软件系统直接迁移至平台上；另一种是微服务架构，传统的软件架构不断碎片化成一个个功能单元，并以微服务架构形式呈现在工业PaaS平台上，构成一个微服务池。目前两种架构并存于平台之上，但随着时间的推移，整体式架构会不断地向微服务架构迁移。

采用工业微服务的方式将上述软件拆解成独立的功能模块，实现对原有生产体系的解构，随后在平台中构建起富含各类功能与服务的微服务组件池，并按照实际需求来调用相应的微服务组件，进行高效率和个性化的面向用户的工业App研发，整个软件研发的技术门槛和投入成本大大降低。原来需要专业团队和雄厚资金支持的精英化软件研发开始向大众化研发转变。

工业微服务需要创造全新开放价值生态平台。工业微服务开放平台能够为广大第三方开发者提供众多低门槛、易操作、高效率的开发支持手段，形成以工业App开发为核心的平台创新生态，同时也能够为制造业用户提供以工业微服务为基础的定制化、高可靠、可扩展工业App或解决方案，形成以价值挖掘提升为核心的平台应用生态。

工业大数据汇聚到工业PaaS平台之上，所有的工业技术、知识、经验和方法都以数字化模型的形式沉淀在PaaS平台上，当把海量数据加入到数字化模型中，进行反复迭代、学习、分析、计算之后，可以解决物理世界四个基本问题：

首先是描述物理世界发生了什么；其次是诊断为什么会发生；第三是预测下一步会发生什么；第四是决策该怎么办，决策完成之后就可以驱动物理世界执行。

如上图，通过传感器的及时数据与历史数据对比诊断，预测故障发生，管理者可以根据预测的情况，采取包括预防性维护在内的决策。

数字化模型的价值，概括起来讲，就是 状态感知 、 实时分析 、 科学决策 、 精准执行 。

工业PaaS平台目的是为企业提供云服务所必需的各种中间件、分层的动态扩展机制、开发和运维等支撑能力，帮助企业快速构建面向工业行业的社会级服务，同时与开发者、合作伙伴一起打造良性生态圈。

当工业PaaS平台上拥有大量蕴含着工业技术、知识、经验和方法的微服务架构的数字化模型时，应用层的工业APP可以快速、灵活的调用多种碎片化的微服务，实现工业APP快速开发部署和应用。

延展阅读： 从小松的实践看工程机械企业的工业互联网之路

SAP天天事

小松的数字化变革之路开始于本世纪初的内外交困之际。2000年美国 IT 泡沫破灭及「9.11」事件，加剧了全球经济衰退。宏观经济层面，日本国内市场也进入了冰河期，从「失去的十年」走向下一个十年！

行业环境方面，泡沫经济后期市场规模大幅缩水，而工程机械企业未见减少。高研发低售价的投入产出矛盾日渐突出，有段时间利润真的比不上卖红薯。此时，小松内外交困：2001年小松集团面临800亿日元赤字亏损，业务多元化带来庞大的「无益事业或业务」，一些子公司亏损，集团越来越不堪重负。

图1 小松的数字化战略理念

在这个形势下，小松董事会前主席坂根正弘上任后提出了绝对优势工程战略：将服务和数据运用绝对优势化。目标是，用产品、服务、信息运用这三步，永远跑在竞争对手的前面！核心理念见图1。

这个阶段最有影响的就是 KOMTRAX 系统，通过安装在建筑机械上的 GPS 和各种传感器，对机械当前所处位置、工作时间、工作状况、燃油余量、耗材更换时间等数据进行收集，并使用卫星或移动网络等通信方式，最终通过互联网发送到日本小松服务器上。而位于世界各地的经销商和客户，则可以通过访问小松服务器对自己所在区域数据进行查询，如图2所示。

图2 小松数字化机联网KOMTRAX

KOMTRAX 采集的信息能同时为多方带来价值：

KOMTRAX 经过多年的优化和扩充之后，逐渐积累了大量的数据和使用体验。随着技术的进步和市场对智能化设备与服务的需求，小松基于 KOMCONNECT 平台搭建智能施工服务系统 SMART CONSTRUCTION ，能通过小松云将机器和工人连接，优化施工方案、辅助操作施工：

至此，小松的产品不再是传统机械，而是搭载有先进 ICT 技术及 AI 技术的物联网装备。通过小松云平台（ KOMCONNECT ）将现场实际数据与施工图数据进行对比，自动计算出施工土方量和修正量。同时小松后台强大的服务中心，以各种方式为现场提供远程支持：不仅提供各类数据查询，还能教授操作方法；还有设计变更，服务中心会及时对图纸进行修正，并及时同步给 ICT 建机，避免停工或窝工。智能施工解决方案基本可实现无人施工作业。

图3 小松智能施工解决方案总体视图

同时，经过十几年持续与 SAP 公司的合作，小松内部的制造、供应链通过融合企业内外部的资源，为客户提供全价值链的卓越服务，做到及时感知、快速响应、卓越运营。

虽然小松通过智能施工解决方案基本实现无人工地，但随着工业互联网的发展，尤其是 5G 商用化，行业对工程施工的数字化提出了更高的要求。对建筑活动的研究发现，数字化装备只是整个建筑过程的一部分，单靠它们并不能显著提高施工总生产率。还包括：

因此，小松提出了通过将整个施工过程与三维数据连接起来，实现施工作业全程可视化管理的思路。利用 IoT 技术将作业现场的所有设备和利益相关方，以及后台支持的设备、系统和人员通过数字化云平台联接起来，实现真正的建筑施工的互联网化。基于这个理念，联合 DoCoMo、OPTiM 与 SAP 公司一起创建了智能施工互联平台—LANDLOG。将前沿的云计算、物联网、计算机视觉、边缘计算等数字化新技术与 SAP 的应用于工程机械，从施工安全、成本、效率等方面实现真正的联接，这是一个开放的平台，利用物联网和大数据来促进建筑生产活动的数字化创新，见图4。

图4 小松工业互联平台 LANDLOG

通过基于小松云的工业互联平台完成工程作业的现场智能排程与作业执行，实现前后台一体化管理，达到堪与工业制造管理相比的水准。尤其是实现施工现场作业的智能化排程与实时管理：

图5 施工现场的智能化排程与实时管理