工业互联网平台，工业物联网平台为制造业智能化关键问题解读

   工业互联网平台，工业物联网平台作为当下国内制造业转型晋级的利器。制造流程怎么改变？人工智能怎么融入到工业互联网开展进程中？在这个进程中存在哪些机遇和应战？

 

   10月18日，在2019工业互联网平台全球峰会上，中国工程院院士、东北大学学术委员会主任、流程工业归纳自动化国家重点试验室主任柴天佑发表了主题讲演《工业互联网与工业人工智能》，

    给出了这些工业互联网平台，工业物联网开展前期要害问题的答案。

 

​   以下为柴天佑院士讲演全文，本意的收拾：

   工业互联网平台，工业物联网平台开展初期存在的四个问题

   首先简单回顾一下工业互联网开展现状。

 美国的工业互联网首要做的作业是资产优化，为不同企业向服务型企业转型供给一个形式。

 

德国工业4.0也代表着工业互联网，他们当时以制造流程优化为意图，强调完结特性定制的高效化，为中小企业开展供给模板。

 

其实，工业互联网开展到今日，还存在一些问题：

 

榜首，缺少IT和OT技能交融。现在咱们所选用的互联网技能，包含5G、边际核算、云渠道技能，和现在咱们第三次工业革命构成的PLC、DCS管控体系，从硬件软件缺少深度交融。

 

第二，缺少在工业互联网环境下，制造业转型晋级新形式和高质量开展研讨。

 

第三，工业互联网缺少与工业人工智能技能的深度交融。

 

第四，针对工业互联网实践落地，缺少体系体系架构、功用体系、自主可控的中心要害技能与施行途径的深入研讨，特别是缺少智能制造体系的新一代硬件、软件和体系及要害中心技能。

跨企业工业互联网平台体系：从人类感知到智能决议计划

咱们跨企业工业互联网应该怎么走？下图给出了这一问题的答案。

 

 

  跨企业的工业互联网平台体系包含「外网体系+跨职业智能化的软件渠道+不同企业的信息化体系」，然后经过体系的安全机制将其进行互联。

  跨企业工业互联网平台体系的首要方针功用包含：

 

榜首，对企业的安全进行监控和预警；

 

第二，对企业能耗进行监测和预警；

 

第三，对企业环境检测和预警；

 

第四，关于不同的中小企业，经过大数据驱动，进步企业管理和决议计划智能化水平。

 

   关于集团企业的工业互联网平台体系而言，体系包含「内网体系+集团企业智能化软件渠道+企业内部各类自动化体系」，然后经过特别的安全体系和机制完结互联。

这一体系首要方针功用包含：

 

榜首，在大数据环境下，完结企业经营管理和决议计划的智能优化；

 

第二，完结制造业企业向服务型转型，即企业不再只是出产产品，一起还要对产品的售后服务，以及将来的产品维护、运维供给服务。

 

第三，完结供应商企业、供货商企业集成优化，使企业的经营决议计划既考虑到工况，又考虑到供应链，构成一个优化的决议计划。

 

那么，一个企业级体系将来怎么开展？下图就反应了一个企业一定有出产制造性，本来是由核算机管控体系。

 

 

    今日的状况下，由于核算机管控体系首要是为工业进程操控，工业进程的逻辑和回路操控、监控所搭建。随后又基于此，加入MES（制造履行体系）、ERP（企业资源计划管理体系）信息。

可是在这样的工业信息化进程中并没有考虑智能化的问题，也没有考虑到在工业大数据环境，要想将这些功用加强，必然要做以下作业：

 

榜首，要做智能传感。现在的传感感知是靠人，这些感知怎么经过智能传感、无线传输、边际核算，去猜测、优化决议计划、大数据监控，并向上接入工业云。

 

为什么需求工业云？工业进程的数据是变化，经过某一段数据练习的模型无法用到整个出产进程中，因此必需求做一个自适应的机器学习体系。再加入物联网技能，也就构成了现在的企业物联网+企业智能化软件渠道。

 

关于这个体系而言，必需求考虑工业网络化体系安全，这是有特别的安全要求的。这样，这个体系就完结了制造流程的全局化、特性制造流程化。

 

企业工业网络化体系的意图是履行定制化出产使命。当然，关于这样一个体系而言，必需求考虑工业网络化体系的安全，工业体系有其特别的安全需求。

 

下面以一个制造流程的智能体系为例，来说明怎么完结工业互联网的工业使用。如下图所示。

 

 

    现在的出产线，无论是离散出产线，还是流程出产线，底层都是加工配备。在流程工业中都会有一个操控体系，所以咱们看到的出产线是自动化，这样出产线完结的自动化是有条件：在一种产品、一定鸿沟条件下，经过人利用信息化体系，经过工艺工程师把这个体系的指令和工艺参数确认后，完结自动化出产线。如果将来要完结特性化定制出产，即出产条件变化的状况下，完结实践落地使用时，人怎么在其间起到作用？

 

 

    如上图所示，实践上，人能够从信息化体系取得工况数据，可是工况的信息还要靠人，人有感知、视觉、听觉等才能，包含需求召开汇报会、调度会，为什么？便是由于用人拿到的这些信息，需求由人来决议计划。也便是说人根据工况信息进行决议计划和规划，要决议计划企业的归纳出产指标、决议计划企业的工艺参数、决议计划操控体系的指令，再下达到操控体系，这条自动化出产线据此来完结方针出产。

    可是咱们都知道，人自身是难以处理多元信息的感知的，人难以快速核算多元信息的感知，再加上人会由于常识水平的不同、才能不同，决议计划往往也不一致。所以在这种状况下，下一步就要将这个体系变成一个新的体系。

新体系的方针是完结企业高效化决议计划和出产，这个体系终究变为两个体系，把底层人操控的操控体系和加工体系，转换成为智能操控体系；把一切信息化分层决议计划，转换成为人机协作的智能优化体系，终究由本来的三层结构构成两层结构。

 

 

    例如ERP、制造履行体系、MES、离散工业装置操控体系，流程工业进程操控体系，曩昔的体系从企业方针、资源计划调度，以及工业参数、出产指令都是依托人来决议计划，所以无法完结这三层的集成。

 

未来的状况就会构成上图右侧这样的两层结构，一个是智能自主操控体系，一个是人机协作的智能优化决议计划体系，这样的制造流程智能自主体系将随决议计划指令协同途径完结制造流程的高效化和可猜测化。

 

   从工业自动化到工业人工智能，怎么转型？

   将来的制造流程智能体系的开展方向是怎样的呢？

 

 

    如上图所示，在工业现场制造流程中，加入了DCS、智能传感、5G网络、智能核算单元和操控云，构成这样一个智能体系；右侧还有一个数字孪生体系，这个数字孪生体系和制造流程彻底一样，经过不断校正，并与和现场一样的工业互联网平台体系进行交互，将它研讨的算法直接在这个体系环境下试验，试验完之后直接用到出产中，将来把工业的试验尽量削减，这是咱们讲的数字孪生体系。

    当然，这样的体系有必要选用人工智能技能来完结。

     谈到人工智能技能，咱们会区分强人工智能和弱人工智能，强人工智能是指拥有和人一样的智慧，以及全面的智能。可是今日一些人以为强人工智能是无法完结，当然也有人以为完结强人工智能大约需求50年。咱们今日能够完结的是弱人工智能，特点是针对一个特定的场景、方针要比人做得好。例如现在的人工智能技能能够用于开车（自动驾驶），也能够用于下棋，可是不能两者兼备。

 

在工业使用中，将来应该是完结工业环境使用的特别人工智能技能，到今日为止，人工智能仍然没有咱们公认的界说，可是他的中心方针是要完结智能行为的自动化和可仿制，不是单一技能，是特定使命的技能集合。

 

现在的人工智能算法是靠数据练习得到的，它的准确率是高，可是为什么高，咱们说不清楚。

 

人工智能下一步开展方向将会是：

 

榜首，由现在的不行解说的人工智能，开展到可解说的人工智能技能。由于只要可解说，人才能够进行推理。

 

第二，人工智能将会向智能体系开展。工业流程中咱们现在使用的是自动化操控体系，将来将会改变为智能操控体系。

 

现在的人工智能和自动化之间有什么相同点和不同点？

 

      从方针来讲，自动化削减了人的膂力和脑力劳动，然后进步作业效率的作用和效益，AI是人的智能行为的仿制，它们选用的手段是一样的，都是算法和体系。此外，它们的共同点还在于都是经过机器延伸和增强人类的感知、认知决议计划履行功用，使人增强知道国际和改造国际的才能，去完结人无法完结的特定使命，或者是特定使命比人完结得更好。

 

不同之处在于，它们处理问题的方针是不同的。

 

 

  咱们现实生活中有两类研讨方针：

  榜首类是机理清楚，动态能够用微分方程调控，静态能够用代数方程描述的方针，经过咱们所学到的机理常识，咱们知道了其间的因果关系，能够经过因果关系以小数据来进行建模、剖析、操控和优化。

 

第二类是如图画这类很难用数学模型（微分方程、代数方程等）描述的方针，它的信息是在一个空间里面，是一个大数据范畴，这时候能够用大数据和机器学习来处理和建模，这是今日的人工智能技能。

 

所以人工智能技能开展到今日的深度学习是基于大数据完结的，可是今日的效果有一个条件，便是有必要是一个封闭环境下的大数据。咱们今日在工业中所遇到的方针，它的整个机理不明晰，难以树立数学模型，咱们现在的技能，咱们各类专业常识是无法解决这样问题的；另外，工业中的输入输出信息处于开放环境，是可变的（且不确认），人的决议计划并无法将一切因素都考虑到。

 

在这样的状况下，再加上工业上的信息难以获取，特别是多元信息的获取，咱们的决议计划方针是抵触的（咱们要质量好，那么它的产值不一定高；产值高，成本不一定低）。

 

这类方针应该是咱们未来将自动化和人工智能技能相结合开展新的技能，即工业人工智能技能。

 

关于工业人工智能，各个国家都极为注重，包含美国、德国等，中国的智能制造业也是把下一代的人工智能技能使用到工业制造中。所以下一步的方针是将工业制造完结智能化。

 

工业互联网平台体系研制思路

什么是工业人工智能的含义？

 

   当时来看，针对产品与工艺设计、经营管理与决议计划、制造流程运转管理与操控等工业出产活动中现在仍然依托人的感知、认知、剖析与决议计划才能和经验与常识来完结的常识作业，完结常识作业的自动化与智能化来明显进步经济效益。

 

以制造流程常识作业为例，现在有三类作业：运转工况多源信息感知与识别， 经营层、出产层和运转层的协同决议计划，以及以企业归纳出产指标优化为方针，自动协同制造配备操控体系的动作。

 

人工智能在短期内的中心经济方针是什么？

 

是以以前无法完结自动化的使命完结自动化。

 

    最近美国提出的“补充和增量人类才能的AI体系”，实践上都是人类常识作业才能怎么起作用。

 

鉴于这种状况，接下来咱们将会面对三方面应战：

 

榜首，杂乱工业环境下多元信息的动态感知；

 

第二，预报模型，由于咱们下一步要做的事是要比人强，人最大的才能是推理，要比人强，需求具备猜测才能；

 

第三，决议计划与操控进程集成优化。

 

    由此也需求三项技能：杂乱工业体系的动态感知技能、杂乱工业环境下5G快速可靠传输技能、云边端协同智能算法完结技能。

 

针对工业互联网平台体系研制的详细思路，柴天佑院士终究也总结为以下几点：

 

榜首，找准问题，应该找在工业进程的感知、认知、决议计划中的履行问题，选好场景；

 

第二，确认方针，以最优异的常识作业者为方针，并终究进行逾越；

 

第三，选用CPS思维，也便是选用体系为方针的研讨思路，把核算资源和物理资源交融，研讨更强壮的体系。这儿就应该把研制工业互联网平台体系与研制面向特定范畴的工业体系结合起来。这儿详细又包含三部分：

 

榜首，模型驱动的自动化和模型驱动的本来各个专业常识，应该和数据驱动的人工智能技能进行深度的交融和协同；

 

第二，研制工业互联网与研制面向各种制造流程的智能算法体系密切结合；

 

第三，研制工业互联网与PLC（DCS）管控体系深度交融。

 

第四，基础研讨、研制、时延与工业使用相结合；

 

第五，会聚国家重点试验室、高技能公司与制造职业的科技力量，构成学科穿插长时间协作的研讨机制。

（ 物通博联的工业智能网关是边缘计算网关的一种，它提供丰富的边缘计算解决方案，非常适合于构建工业互联网平台,工业互联网平台的应用场景。）