工业互联网：一种渐进式变革

陈芳

工业互联网基础之上最重要的应用之一就是工业大数据分析，包含设备预测性维护、能耗管理与优化、生产效率提升等应用场景。

有人说，2018年是工业互联网的井喷之年，这一点儿也不为过。工业互联网正在成为工业领军企业的兵家必争之地，目前正跃跃欲试的公司既包含了像“BAT”等互联网公司，也有像GE、西门子等传统工业巨头，抑或是以人工智能切入工业应用场景的创业公司，可谓遍地开花。

对于工业互联网而言，互联本身不是目的，而只是手段。对于工业领域的工程师来说，能够基于工业互联网平台利用工业大数据和人工智能技术解决实际应用痛点，才是工业互联网平台落地应用的必要条件。如果不能真正了解我们所要连接的工业设备和理解连接之后的目的，那么即使所有设备都连接到了工业局域网或者工业云，随之而来的反而会是更庞杂的结构、更多的维护成本和更不可预见的系统问题。

但不可否认，针对工业大数据智能整合分析的需求来说，万物互联的确是基础和前提，工业互联网首先要解决的问题就是真正能连接工业中的各种人、机器设备和系统，不过遗憾的是，这个“联”本身，在工业现场并不是一件容易的事情。现在市场上发布的工业互联网平台数不胜数，工业互联网的重要技术基础就是工业物联网。

在相关的行业文章和产品介绍上，一些词汇出现的频率很高：IoT Hub、IoT Edge、 MQTT、HTTPS、CoAP、NB-IoT等，这些其实都是通用物联网领域中的概念或者相对成熟技术，已经推广多年，其中很多关键技术架构确实很值得工业领域借鉴甚至直接使用。

但直接将原有物联网平台加上一个“工业”的前缀，与一个实用的工业互联网平台还有明显的鸿沟。

工业是一个高度碎片化的领域，各种现场通信协议五花八门（Profibus、ProfiNet、EtherNet/IP、OPC UA、EtherCAT等），硬件纷繁复杂且自成体系。

从事工业领域，不管是做软件、硬件还是做系统集成，都需要深入应用场景，了解工业现场实际需要怎样的设备互联，这些连接需要怎样的接口和协议。

比如MQTT和CoAP等协议，这是在传统物联网中比较成熟并且被广泛使用的协议。通用物联网中，比如智能穿戴设备、智慧城市产品，都是全新的产品，可以完全从零开始设计最经济、最适用的通信方式。但是在多数工业现场下，这类协议本身难以满足工业用户的安全稳定及传输能力的需求，传统的工业设备也通常不提供类似接口。

工业现场有不同厂商提供的各种传统设备及其管理系统，每个系统都有一定的封闭性和不可替代性，同时传统设备数目众多、成本高昂、系统稳定且久经考验，所以工业现场不可能为了获得MQTT和CoAP协议的接口，去替换掉那些使用了几十年、工作状态良好，甚至难以替代的传统设备系统。

我们可以着眼于一个典型的工业场景。

比如，工业互联网基础之上最重要的应用之一就是工业大数据分析，包含设备预测性维护、能耗管理与优化、生产效率提升等应用场景。此类应用下的工业现场，最常见的两种现场设备是CMS和PLC。CMS主要是指设备状态监测系统，可能以上百KHz采样率去同步采集多通道声音、振动、电压电流等动态信号，有NI、研华等知名数据采集设备供应商PLC是可编程逻辑单元控制器，一般采样速率相对较低，可作为稳态信号的数据采集设备或者直接作为设备的核心控制单元，市场上包含西门子、ABB等知名设备供应商和不计其数、广泛使用的成熟设备。

这些设备不同于我们常见的可穿戴式设备、RFID等消费级物联网产品，本身有准入门槛和技术封闭性，需要满足各种复杂工况下的应用需求并且质量稳健，客户不可能替换这些设备。

这类应用当然不代表全部工业场景，但是确实是工业现场非常常见的需求。在这类应用中，我们真正要连接的其实是最贴近机器的数据源设备，即所谓完整的、端到端的解决方案，一端可以上云，另一端必须能延伸到物理设备数据源。可喜的是，一些平台厂商也已经体会到工业现场碎片化的痛点，最常见的应對策略是工业智能网关类产品。通过硬件网关+软件组件，利用协议转换方式构建成通用数据采集端口，进而实现工业设备的互联。同时，智能网关往往带有一定程度的分析支持能力，实现边缘计算或者雾计算功能。

但往往这类智能网关更强调向上的通路（从智能网关到中央服务器或云），而不关注向下的通路（从终端设备到智能网关），它能直连的终端工业设备类型仍非常单一，这类设备的适用场景也比较有限。这与厂商的基因有关，也因为通用性工业智能节点的开发难度确实很高。

如果要推进工业智能网关类产品更多地落地应用，那么一定需要强化使其能够支持各种工业设备通信接口，满足复杂场景下的混合设备类型接入需求，不要把这部分融合工作转嫁给工业现场的工程师。另一方面，我们也可以转换思路，现在边缘端的CMS等设备已经具备足够高的性能可以完成数据实时采集、边缘计算、协议转换等功能，那么这些智能设备直接与服务器或云进行交互，或可进一步简化工业互联网的层次结构。

工业有自身推进的周期，工业4.0阶段的智能化互联化变革不是像当年电气化一样完全颠覆已有的产线和设备，而是利用人工智能、大数据等新技术去整合现有的平台和产线，从而达到提质增效的创新。