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工业软件:智能制造的大脑

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工业软件:智能制造的大脑

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工业软件是智能制造的思维认识,是感知控制、信息传输和分析决策背后的世界观、价值观和方法论,是智能制造的大脑。工业软件支撑并定义了智能制造,构造了数据流动的规则体a系。工业软件在实现智能制造的过程中扮演了如此重要的角色,所以要实现智能制造,需要先认识工业软件,还要从工业软件的角度看待未来制造业的发展方向。 王玉峰  日本早稻田大学媒体研究所客座研究员,南京邮电大学教授、博士生导师,江苏省无线通信重点

工业软件是智能制造的思维认识,是感知控制、信息传输和分析决策背后的世界观、价值观和方法论,是智能制造的大脑。工业软件支撑并定义了智能制造,构造了数据流动的规则体a系。

工业软件在实现智能制造的过程中扮演了如此重要的角色,所以要实现智能制造,需要先认识工业软件,还要从工业软件的角度看待未来制造业的发展方向。

 

王玉峰   日本早稻田大学媒体研究所客座研究员,南京邮电大学教授、博士生导师,江苏省无线通信重点实验室副主任

张江     南京邮电大学通信与信息工程学院研究生

本文发表于《中国工业评论》杂志2018年第2-3期

 

制造业是一个国家国民经济的主要支柱,是富民强国之本,也是我国经济结构转型的主战场。目前,我国已是制造大国,但还不是制造强国。未来,转变制造业的发展方式,实现从“中国制造”到“中国智造”的飞跃,是我国迈向制造强国的必由之路。

 

制造业的转变,就是从生产自动化到生产智能化的转变,是解决局部优化到整体优化的过程。而智能制造的本质就是使数据在生产系统内自由流动来解决系统的复杂性,用信息流代替人工流,从规划、设计、生产、销售、服务形成信息闭环。在这样的转变过程中,工业软件就成了主角。可见,工业软件决定了智能制造的发展前景,进一步讲,工业软件定义了未来制造业的发展方式。

 

工业软件在实现智能制造的过程中扮演了如此重要的角色,所以要实现智能制造,需要先认识工业软件,还要从工业软件的角度看待未来制造业的发展方向。

 

工业软件是指在工业领域应用的软件,包括系统、应用、中间件、嵌入式等。从物理形态上讲,可以将其分为嵌入式软件和非嵌入式软件。从功能上可以对工业软件进行如下分类:项目规划类、工程工具类、管理类、人机界面类、控制类和软件服务类等。

 

历史与现状

我国工业软件经历了从无到有,缓慢发展的过程,走过了一条蜿蜒崎岖的路。20世纪80年代,中国人对工业软件的认识还几乎为零。但是随着IBM大型机、VAX小型机、Apolo工作站的引入,这些昂贵的设备上附带的一些CG、CAD软件打开了一扇窗户,才让中国人一睹了工业软件的“芳容”。 

 

一直以来,国家对于国产自主工业软件一直有所扶持。以清华、浙大为代表的一批高校和科研人员对国产工业软件的发展做出了很大的贡献。随着CAD/CAE在制造业的普及,也取得了一些研究成果,包括中科院的飞箭、郑州机械所的紫瑞等商业化或者企业自用软件。

 

但是,核心工业软件的制高点已被发达国家占领。目前,仅在中国工业软件市场上,80%的设计软件、50%的制造软件、95%的服务软件被国外品牌占领,国产工业软件在夹缝中求生存。造成这种现象的原因有很多:

 

对工业软件的重视程度依然不够,复合型人才奇缺

工业软件的开发与其他应用软件的开发不同。工业软件是工业技术与信息技术融合的产物,要求与应用的行业更加贴近,它的开发过程涉及两个方面:开发过程的特殊性与人才培养的特殊性。要求开发者不仅精通软件开发,还要熟悉相关行业,需要依靠行业专家与软件开发人员的紧密配合,单靠软件开发人员是无法完成的。另外,与IT通用软件相比,工业软件有很强的继承性,需要行业经验的长期积累,专业性强且应用面窄,优秀的工业软件需要专业研发团队多年的工作积累,才能继承、深化、完善。

 

而现在的情况是,政府与企业还将工业软件视同应用软件,没有认识到工业软件基础平台化的重要性,缺少对系统性软件的持续投入;部委立项的科技攻关项目强调短平快,软件研发大多附着在大项目中,缺少对工业软件的基础性研究。

 

这说明我国制造业对工业软件的认识存在问题,平台工业软件的开发难度大,但是意义更大,如国产的计算机操作系统,至今大部分软件平台的操作系统市场还是国外厂商的天下,虽然我们也有基于Linux二次开发的操作系统,可是仍不被市场认可,由此可见我们不该回避这个问题,更不应该将某个行业的应用软件等同于平台化的工业软件。

 

复合型人才的缺口是制约国产工业软件发展的另一个瓶颈。工业软件的开发工作量巨大,而且还需要不断地积累完善,对开发人员的IT技能水平与工业专业水平要求都很高,而中国目前的人才只能满足企业使用国外工业软件的需求,很多类型的工业软件都缺少开发人才。

 

 

造成这种现象有多种原因:软件业与制造业发展不平衡,同样是软件开发,工业软件对编程人员要求比普通软件要高,提供的薪水却不如普通IT企业,技术精英转到IT业,人才离开了生产,自然也就没人去从事工业软件的开发。还有,高校缺乏合理的工业软件人才培养体系,目前我国院校中开设工业软件专业的几乎没有,虽然部分大学已经在进行工业软件人才培养的探索,且小有成效,但是仅强调工业化对软件人才培养的新要求,却没有建立起科学的人才培养方案,如隔靴搔痒,对促进国产工业软件的发展意义不大。

 

国产工业软件的“生态”混乱,产业链脆弱

我国的工业软件产业价值链还不完善,从研发到销售的生态稍显混乱,产业链存在自主技术不够与引进技术不消化的问题。制造业企业不仅没有能力独立开发工业软件,也不愿意用自主产品,断掉了国产工业软件成长的养分,又何谈发展。

 

也正是因为这样的市场环境、关键技术上与国外有巨大差距,国产工业软件鲜有具有高附加值的增值服务,比如结合信息技术与行业需求的行业应用服务、工程技术咨询服务等。在新兴领域如制造业数据分析应用系统、工业大数据平台等,国内企业并没有考虑进行布局。长此以往,信息化与工业化的融合仍然艰难。

 

积极因素

在看到国产工业软件发展存在诸多问题的同时,也应看到存在很多积极因素。根据赛迪顾问发布的《2017中国工业软件发展白皮书》,在2016年全年,亚太地区工业软件市场规模为840亿美元,占全球总规模的23.8%,相较上年增长7.6%。北美为1370亿美元,占比38.8%,增长4.3%。欧洲为1144亿美元,占比32.3%,增长5.2%。可见欧美依然居主导,但亚太地区已成为工业软件市场的增长主力。

 

国内制造企业转型升级也带动了工业软件市场的发展,从2014年到2016年,工业软件的市场规模由939.9亿元增长到1247.3亿元,同比增长达到15.5%。同时政策利好频出,到2020年,计划传统制造业重点领域基本实现数字化制造,制造业重点领域要求数字化研究设计工具普及率超过70%。智能制造试点工作稳步发展,工信部先后出台了多项促进智能制造落地的规划、方案和标准。

 

工业软件市场总体上稳中有升,面向行业的成套解决方案研发应用发展迅速,机械、航空、纺织等行业对设计、分析和测试等服务的集成和数据关系分析的需求,逐渐成为了工业软件发展的动力。在航空航天、轨道交通等重点行业的推动下,高端工业软件也有了一定发展。

 

 

工业云带动制造业加速服务化转型,为小企业提供购买或者租赁信息化服务,间接促进了工业软件在小型企业的应用,企业按照实际使用的资源付费,大大降低了技术创新的成本,缩短了产品更新的时间,提高了生产效率。工业云实现了数据在软件平台上的快速流动,企业对市场、研发、生产等业务和资源的全局控制能力大大增强,企业的决策执行变得更加迅速,甚至可以催生出更多的商业模式。

 

技术趋势

 

每一次工业革命都伴随着更高效、更便捷机械的诞生,而即将发生的第四次工业革命则不会遵循前三次工业革命的规律,第四次工业革命追求的是机械可以存储、处理、共享信息,将从根本上改变工具、世界与人之间的关系。

 

数据就是这次变革的第一推动力。未来的一切都要围绕数据展开,智能制造的核心也是对数据的存储、处理和共享,而云计算、物联网、人工智能以及区块链技术,都以对数据的处理为核心,这是工业软件未来的发展趋势。

 

基于云平台的PaaS服务将成为工业软件的重要发展模式

工业云服务的常见方式有工业SaaS(Software as a Service)云服务、工业IaaS(Infrastructure as a Service)云服务、工业PaaS(Platform as a Service)云服务等方式。

 

其中PaaS提供给消费者的服务是把客户采用的开发语言和工具(例如Java、python、.Net等)开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上。客户不需要管理或控制底层的云基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等,但客户能控制部署的应用程序,也可能控制运行应用程序的托管环境配置。

 

如果以IBM 软件架构师 Albert Barron 所说的披萨作比喻,IaaS——别人提供厨房、炉子和煤气,你使用这些基础设施来烤制你的披萨;PaaS——除了基础设施,别人还提供面饼,你只需要准备撒在披萨上的配料,让他帮你烤出来,换句话说,你只要设计披萨的味道,他人帮你实现你的设计;SaaS——别人帮你直接做好披萨,你要做的就是把披萨的成品包装一下,印上自己的标签卖出去。

 

 

aaS方案是未来一段时间内工业软件的发展趋势。PaaS方案提供软件部署平台,抽象掉了硬件和操作系统细节,可以无缝地扩展。开发者只需要关注自己的业务逻辑,不需要关注底层。云计算中心以透明化的方式提供行业应用PaaS服务,对提升传统制造业的创新能力意义深远。

 

分布式传感器构建工业互联网底层架构

制造业的未来是智能制造。智能制造要求对制造系统的物理对象——人、机、物进行感知,感知以后进行分析,之后再做出科学的决策执行。状态的感知、实时的分析、科学的决策和精准的执行,第一步就是感知。要对外部世界进行感知,需要自动控制技术和传感技术。需要分析就需要工业云和大数据的处理平台,这些技术环节都是密不可分的,智能制造的所有环节都建立在生产状态感知的基础上,分布式传感器就是构建这个基础的核心。

 

智能传感器通过软件实现高精度信息采集,具有一定的编程自动化能力,实现这些功能,核心工业软件必不可少。

 

工业软件实现人工智能帮助企业实现数字驱动 

互联网软件技术的发展和“深度学习”算法的出现,让人工智能有了超越人类的表现,其中最重要的原因就是大量可用数据的出现和计算能力的大幅提升,“深度学习”的突破更是让人工智能脱胎换骨。

 

而人工智能正是我国制造业在“工业4.0”时代实现弯道超车的最重要工具。举个例子,在风力发电领域,通过采集历史机组运行数据,根据经验定义两百多种健康特征,进行关联性挖掘,开发多种预测模型,对每一台风力发电机进行故障预测性诊断,可以大大降低停机损失和维护成本,这是一项已经应用的技术。在工业智能化时代,中国制造业最大的优势就体现在数据上,中国最大的数据量就是来自工业,大量的制造数据在中国汇集,给了中国制造最好的资源优势。

 

 

人工智能在制造业领域的应用前景取决于数据的规模与软件行业的发展水平。归根结底,不管是什么样的数据,只要是人处理不了的,就需要软件来处理,一般软件处理不了的,就需要工业大数据软件来处理。只有在工业软件的前提下,大数据才能显示出其战略资源的作用,在工业软件没有发展的条件下,大数据什么也不是。当数字化和互联互通成为现实的时候,人工智能在制造业的应用才有了真正的根基。

 

区块链技术引爆制造业数字革命

在工业互联网时代,一台燃气轮机每天产生的数据量是全球所有推特文章的4倍,智能制造的核心不是产生这些数据,而是智能机器可以处理分析这些数据,并与其他类似的机器共享。与工业互联网相连的每一台机器的生产流程都会变得更加高效,并基于各自的改变返回互联网进行交流。

 

面对如此庞大的数据,中心化的通信模式将会大大增加维护大型数据中心的成本,且会因为数据流的拥挤变得异常低效。区块链技术恰好可以在这个领域发挥作用。区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构。区块链技术采用去中心化的点对点通信模式,将计算和存储的需求分散到组成物联网网络的各个设备中,高效处理设备间的信息交换。

 

区块链相较于传统互联网技术的最大优势在于降低成本和提高效率,这些也是智能制造的焦点。虽然传统的“互联网+”时代已经尽可能地实现信息透明,但是基于电商的平台仍然是中介性质的单位,应用区块链技术可以减少诸如电商这样的中间环节,降低智能制造成本。

 

区块链还可以提高生产效率,区块链特有的P2P特性,使智能制造中的各种请求不必从中心系统一层一层向外传递,直接在智能设备之间进行信息交流,区块链减少系统流通的特点,本身就是提高工作效率的行为。

 

工业互联网的实施同样是区块链与智能制造的契合点,区块链技术与智能制造的融合影响工业云的发展,工业云平台会因为区块链去中心化的特点加速融合。又因为区块链集信息透明与隐私保护于一身的特点,突破了公有云与私有云需求环境不同的障碍,深刻影响工业云的发展。区块链还会促进物联网传感器企业的发展,因为基于对信息获取的需求,基于对实体物品虚拟化的需求,就需要大量的传感器对产品特性进行感知。

 

工业软件市场的发展

中商产业研究院发布的《2018-2022年中国工业软件行业前景及投资机会研究报告》显示,2017年中国工业软件行业市场规模达到1412.4亿元。在《中国制造2025》的大背景下,2018年中国工业软件市场规模预计将达到1622.8亿元,同比增长达到14.9%。在这样良好的大环境下,相信我国的工业软件产业将会快速发展。

 

软件定义一切

 

未来制造的核心是智能制造,智能制造背后的逻辑就在于建立一套计算机信息空间和物理空间的基于数据自动流动的闭环赋能体系,解决生产过程中的复杂性和不确定性。这个闭环赋能体系可以总结为制造业的四基:“一软”“一硬”“一网”“一云”。“一硬”就是感知和自动控制,是智能制造的起点和重点。“一网”是工业网络,负责数据的传递。“一云”是工业云服务平台,接收、存储、分析数据。其中最重要的就是“一软”,“一软”就是工业软件,工业软件就是智能制造的思维认识,是感知控制、信息传输和分析决策背后的世界观、价值观和方法论,是智能制造的大脑。

 

工业软件定义了产品功能,定义了企业的流程,定义了生产方式,定义了企业的创新能力,最后,软件定义了整个制造业的生态。

 

软件定义产品功能

上个世纪80年代,软件定义了计算机功能。2006年业界提出软件定义存储,软件定义服务器,软件定义网络,定义数据中心。智能手机的普及是软件定义的另一个里程碑。到如今,战斗机、特斯拉汽车等智能化产品,它们的功能是否强大,越来越取决于软件功能是否强大。

 

软件定义企业生产方式

软件定义企业生产方式体现在虚拟制造与实体制造的结合上,重构了传统的设计制造、测试、再制造的流程。工业软件实现了研发设计的仿真,测试与再设计的流程都可以在计算机中实现,产品功能达到要求后再实际生产,推动了生产方式的改变,加速了产品的更新换代,使产品可以持续优化。未来的愿景应该是实现人员、机器、物料、工艺、环境、产品等所有生产要素在虚拟空间中完整、实时、动态的响应。当然,这需要一段很长的路。

 

软件对生产方式的重新定义还体现在个性化定制上

以汽车行业为例,大家都知道汽车行业是JIT(准时生产)做得最好的行业。如果为了满足个性化的生产,当生产计划下达时再按照生产计划去仓库准备物料显然是来不及的。为了实现按单个性化定制,每一台车的物料就必须是事前准备好的了。这也就意味着为了一辆车的定制,在开始生产车身之前的某个时间点上,就已经开始准备该车所有所需要的模块了,再按照该订单的配置把所有的模块组装在一起。实现这一流程需要的就是数据流动的自动化,实现这一目标就要依靠工业软件。

 

软件定义了整个制造业的生态

如同三十年前的Wintel体系,如同十年前的iOS体系和安卓体系,制造业的未来形态智能制造也在形成自己的生态体系,西门子、英特尔等公司都在构筑自己的数据采集、设备互联、工业软件、云计算等系统,工业软件构筑的就是智能制造的产业生态。

 

软件是实现智能互联的第一推动力,未来社会必将是物物互联,前提就是软件深入社会每个角落,进入每个物理实体,未来是一个网络泛在的社会,人们甚至可以像拧开水龙头放水一样使用网络和知识,这一切都是软件的功劳。想象一下这个场景:产品、设备都加载了数字化信息,产品的生命周期带有产品的全部数据,人们可以远程工作,管理设备,操控所有的生产过程。达到了这样的智能制造的水平,社会的一切都将发生深刻的变化。这一切,都要被软件定义。

(来源:中国工业评论)

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