打造智能制造：物联网云服务在工业云建设中的应用

根据美国国家标准及技术研究所（NIST）给出的定义，云计算是这样一种模型：有了它，可以方便地随时随地按需通过网络访问共享的可配置计算资源（如网络、服务器、存储、应用程序和服务）池，且只需最少的管理工作或服务提供方交互即可快速供应和发布这些资源。NIST对云计算的定义确定了5个基本特征：

（1）按需自助服务。用户可以单方面根据需要自动供应计算能力，其中包括计算、存储和应用程序服务，而无须与每个服务提供商进行人员交互。

（2）广泛的网络访问。服务提供商的计算能力通过网络提供，并且可通过标准机制进行访问以促进异构（瘦或胖）客户端平台以及其他服务对这些计算能力的使用。

（3）资源池化。服务提供商的计算资源经过池化处理，可以根据客户需要、服务级别和其他因素动态分配和重新分配资源，从而可以通过多租户模型为多个（内部或外部）客户提供服务。

（4）快速弹性伸缩。服务提供商的计算能力可弹性供应和发布（可能是自动化的），以便根据需要快速扩展和收缩。

（5）可计量的服务。服务提供商通过利用计量功能（出于计费和收费目的）自动控制和优化资源的使用，允许用户只支付他们使用的资源的费用，避免在服务不可用或未被使用时也支付费用。

1.工业4.0为什么需要云计算

（1）工业数据量巨大，处理能力要求高。

由于物联网、传感器的使用，随着数据量的增大，联网设备的增加，机器产生的数据使得工业数据大的难以想象。而这些数据需要近乎无限数据处理和数据存储的能力，而且由于工业大数据低价值密度的特性，也要求在提供这些计算能力的同时保持相对廉价的成本。尤其是对海量数据的数据建模时有很高的计算需求，这样传统自建数据中心的方式难以满足要求，云计算成为工业数据处理技术架构的应有之义。云计算可以让用户接入远程地点，而且可以获得几乎不受容量限制的数据存储和计算能力，因此将工业大数据的处理搬到云端，这是未来制造业企业的必然选择。工业云平台与现有本地部署的私有数据中心并存于企业IT环境，互为补充，并相互集成和交互，形成制造企业的混合云环境。

（2）敏捷制造要求IT灵活弹性，支持双速度IT架构需求。

与传统业务系统相比，工业数字化业务平台需要适应快速的业务变化，以支持业务创新。

工业4.0实现以客户需求驱动的产品个性化生产。客户期望转变导致的快速变化的产品和服务，要求制造企业采用更为灵活敏捷的软件开发方法，如每天或每周发布周期更新软件。由于这些短发布周期的要求对企业而言，不仅对现有IT流程是一个挑战，而且对现有IT和数据基础设施都是挑战。

图8-18 双速度IT架构

由于不是所有的流程都需要快速的发布周期，因此除了传统的交易架构之外，需要引入一个并行的快速架构（图8-18）。交易架构包括基于传统信息系统的所有健壮和可靠的服务（如ERP、SCM、客户关系管理、会计系统、财务报表系统等）。这些系统将继续遵循传统的瀑布式开发与版本管理方式，以季度或半年的频度，多采用自托管（本地）的部署方式。当然，越来越多采用软件即服务（SaaS）的云计算模式进行部署（如Oracle制造业公有云服务）。快速的架构支持敏捷开发、实验和原型设计的创新。它通常由一个虚拟（或云）的基础设施，提供一些部署环境和量身定制的数据库。

2.物联网云服务

制造企业可以使用物联网云服务，将设备或传感器数据在云端进行实时分析决策，并将数据分析结果与现有本地应用进行集成应用。主要包括以下几个步骤：

（1）将工业传感器或设备通过API或网关连接到物联网公有云上。

（2）数据通过网关实时上传至云端。物联网云服务以流处理的方式实时过滤和汇总海量传感器数据。

（3）将分析结果与其他本地应用（如MES、ERP系统）或其他云服务（如BI云服务）进行集成。

物联网云服务概念架构如图8-19所示。(www.xing528.com)

图8-19 物联网云服务概念架构

物联网云服务架构主要包含3个部分：

（1）连接。

连接的主要职责是使用可扩展的云服务网关连接传感器和非可编程设备到物联网云服务环境，并保证双向通信安全，可靠且安全地收集连接到物联网公有云中的机器设备传感器数据，支持实时海量数据的过滤、处理和分析，并保证连接到物联网中设备的安全性，同时网络可扩展，以支持海量的设备。

（2）分析。

实时的方式运行大数据预测分析算法，在海量的物联网数据流中识别出预定义的特征模式，如预测生产线产品质量的特征信号。在这个过程中通常需要用到多种机器学习的算法，比如回归算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚类算法、关联规则算法、人工神经网络算法、深度学习算法等。

（3）集成。

使用开放的接口，基于物联网云服务对传感器数据处理分析的结果可以和其他数据源进行进一步整合和分析，包括：

·企业业务应用：如SCM、MES、WMS系统等

·其他共有云服务，如商业智能云服务，根据业务需要结合其他数

据源进行深度分析

更详细的物联网云服务架构如图8-20所示。

图8-20 物联网云服务架构

3.工业云建设路线

为了打破现在传统制造行业中各个IT系统形成的信息孤岛的现状，需要打通生产制造系统与后台管理信息系统之间的信息鸿沟，以数据信息进行串联和互动。因此，在系统建设和部署方式上，需要在基于标准化的软件和硬件上进行，不仅可以减少不同系统之间不兼容的情况造成的信息集成方面的困难，从而形成新的数据孤岛；而且，标准化的系统部署方式，不同系统可以实现硬件和软件的共享，提高IT资产的使用效率，大大节省IT管理和运维方面的成本。在此基础上，提供自动化的资源管理机制，建设企业内部的工业4.0私有云，不仅可以实现资源的自动化供给和部署，实现灵活敏捷的IT基础架构，以支持工业4.0的业务创新，而且从资源的伸缩性上，也可以满足企业内IT资源按需、弹性的需求。并相应将与客户相关的或供应商、合作伙伴相关的应用基于公有云实现，并满足企业内部私有云与公有云的无缝集成，两朵云形成一个完全动态、统一的资源池，企业可以根据业务需要实现业务在公有云和私有云之间的迁移，以更好地满足未来工业4.0的业务需求。工业云建设路线如图8-21所示。

图8-21 工业云建设路线