【工业互联网】智能制造借助工业互联网基础设施实现连接、合作和创新；工业APP溯源

2018 年 12 月 8 日 产业智能官

近年来，我国在推动制造业升级的步伐上也明显加快，2017年国务院发布的《深化"互联网+先进制造业"发展工业互联网的指导意见》中明确指出，工业互联网平台对于促进"互联网+先进制造业"的融合发展具有重要的作用。IDC 预计，2020 年中国工业互联网市场规模可达 1275 亿美元，2015-2020 年均复合增速约 14.7%。

11月22日2018广东云栖大会上，阿里云首席智联网科学家丁险峰从智能制造的连接、合作、创新三个维度，分享了阿里云在工业领域的思考。

阿里云首席智联网科学家丁险峰

什么是智能制造？

丁险峰总结了三个定位，是对现有能力的优化提升，是中小企业的普惠智造，是工业物联网+互联网。

"很多人现在说要做智能制造，就是要建一条全自动的生产线，但是中小企业怎么办？自动化的生产线就等于智能制造了吗？"

"对现有的生产线的能力的改造也是智能制造的一部分，这其中不仅仅是工业互联网，而且要运用工业物联网，二者结合才能寻找出一条适合中国中小企业普惠制造的智能制造之路。"

工业互联网平台是智能制造最重要的基础设施

"制造需要很多的工业的元素，比如材料、产品、销售这些都是一个广泛的离散的问题。工业互联网能够把工业中诸多的元素连接在一起，纵向连接消费者、零售商、批发商这些订单信息与生产信息；横向连接金融、物流、人才甚至创新创业平台，打通从消费者到制造端，以及制造生态中的各类元素。"

打造工厂版的"Android"

物联网时代我们要打造工厂版的操作系统，调动物理世界资源。好比是一个"Android"。

"工厂的资源是什么，就是"人、机、料、法、环"，要靠工业物联网把机器连接在一起，在工厂建立调度系统并发挥到极致，把效率从比较低的水平提到比较高的水平，就像手机的操作系统一样，把运算资源发挥到最高的水平。"

什么是阿里云物联网产品？

阿里云物联网产品首先是把工业的资源建立端边云的连接管理平台和数字化平台。

"在端侧，我们有很多协议标准和安全防护机制来保证我们连接的平台上的机器得到安全的数据传输；在边缘侧我们建立了一个边缘计算平台，用以处理大量、实时的工业数据，决策后直接指挥机器进行工作；在云端建立了一个更为广泛的云平台，包括连接管理、设备管理、应用组件。这些就是制造业、工厂数字化的基础设施。在这个基础设施之上可以用大数据、人工智能来产生各式各样的应用的解决方案。"

"今天要做的一件重要的事情，也是智能制造最重要的核心思想，就是要重构信息化思路。如果让所有的中小企业去重新买一套非常昂贵的软件，绝大部分的企业是买不到的。"

"第一步要让所有的业务软件云化，以SaaS形式提供给企业，这将会大幅度降低成本。第二步是把所有资源调度系统跑在边缘侧，再把所有的机器连接到云侧，借助物联网进行数字化。第三步是用人工智能大数据重新管理"人、机、料、法、环"，从而达到生产体系的全面优化。"

"借助工业网关连接了所有各式各样的机器，数据可以显示在云端、机床边上、手机和平板电脑上，可以看到工作的进度，质量的分析等等。我们和合作伙伴打造了一个非常高效的软硬一体化的解决平台，这将会普适中小企业。"

"从具体能上看，云边端一体化视觉检测方案将让人工智能平民化。我们建立了一个云平台一体化的AI的平台，包括算法的管理平台和算法容器。把人工算法跑到公控的平台上，提供了非常方便的人工智能边缘平台，同时进行深度学习的加速，打通了各式各样的摄像头和机器的采集设备，人工智能将会为更多中小企业使用。"

阿里云工业互联网平台的五大优势

灵活，提供灵活的云边一体化架构，支持3类云边协同计算方式。

易用，组态化开发，模块化集成，适应工业界面开发习惯，极大降低了开发的时间和能力。

高效，一键发布、全程托管，减少90%部署环境搭建时间。

开放，标准统一、接口开放，支持5种以上开发语言。不管用哪种开发工具，不管是工业的开发人员还是嵌入式开发人员还是互联网的开发人员都可以在工业互联网平台上开发，为整个工业企业服务。

最后一点非常重要的安全，设备唯一身份、全链路保障，6类防护能力，23个功能模块，确保工业的数据不会泄露。

阿里云工业互联网平台的用户价值

"之前讲到了工业互联网平台给开发者的好处，对工业互联网的服务商好处也很多，对软件开发商来说，一站式的开发的平台，极大降低了开发的成本。完整的应用的托管能力，让应用可以大规模的使用。对工业互联集成商来说，完整的工业台可以降低集成部署成本，标准化的工业硬件完整打通，会让你高速的部署。对工厂企业来说，会大大降低数字化成本，提高市场化选择和需求适配性。"

连接、合作、创新

"总结起来，首先，连接的主要目的是要让制造进行数字化。然后，工厂数字化之后，将与整个产业进行合作，把工厂生产变成服务业。最后，提供大量的SaaS应用，让制造智能化。"

工业APP溯源：知识软件化返璞归真

杨春晖谢克强走向智能论坛

小智的话

工业APP是什么？工业技术软件化是什么？本文论述了软件是什么，提出工业知识软件化产生工业软件，在“知识”与“软件”这两个要素发生变化的情况下工业知识软件化产生了工业APP。分析工业互联网平台的出现赋予工业APP发展的新方位。本文来自：工信头条，作者系工信部电子五所杨春晖、谢克强，原文发表于《中国工业和信息化》杂志2018年十月刊总第6期

工业APP溯源：知识软件化返璞归真

本文论述了软件是什么，给出一个闭环赋能模型以说明软件的作用，基于此模型说明软件是如何产生的，继而提出工业知识软件化产生工业软件，在“知识”与“软件”这两个要素发生变化的情况下工业知识软件化产生了工业APP。分析工业互联网平台的出现赋予工业APP发展的新方位，论证工业知识软件化的重要意义。

工业APP是什么？工业技术软件化是什么？是如何产生的？两者有什么关系？与工业软件有什么关系？与工业互联网平台有什么关系？与软件定义制造有什么关系？带着这些问题，本文尝试回归到事物本源，从源头开始一步步缕析工业APP是怎么产生的，以及它与诸多要素的关系与内涵（本文将“工业知识”等同于“工业技术”，不做区分性描述）。

软件是什么：从大数据到大知识，从德鲁克到安德森

软件是一系列按照特定顺序组织的计算机数据和指令的集合，也是程序加文档的集合体。

软件不仅仅是一行行的程序代码，也不仅仅是一个个的算法模型，这些都只是软件的某种具体表现形式而已。从根本上看，软件是对客观事物的虚拟反映，是知识的固化、凝练和体现，是现实世界中经济社会范畴下各个行业领域里各种知识的表现形式。

被誉为“大师中的大师”的彼得·德鲁克在《经济学人》杂志上发表过一篇题为《下一个社会》的文章。他从政治、经济、社会、管理等诸多视角，全方位地研究组织管理对于人类社会的深刻影响。他预见并深信“下一个社会”是知识社会。随着知识社会的临近，知识以“加速度”方式积累形成“知识爆炸”，将会产生越来越多的知识产品。知识将由工业社会中的非独立性生产要素变成独立性生产要素。知识将超越资本，成为社会的关键资源。知识作为重要的生产要素，建立起新型的生产关系，催生出远超现今的强大生产力。知识资产及其产生的生产关系将催生以知识经济（信息经济/数字经济）为核心的社会形态。这个社会亦可称为知识社会，知识社会是信息社会发展到高阶段的产物。

当时还没有大数据、人工智能、智能制造、工业互联网、知识型IP等概念和技术，但是彼得·德鲁克的论断前瞻而精辟：下一代经济的核心资产不是物质，而是知识，因此，知识工作者是新时代的“知本家”。未来管理的核心是有效定义具体知识的运用和组合，未来的工作方是知识的拥有者——知识工作者接入一个集群，这个集群负责把不同的专业知识作用到某个共同的“最终产品”上。

知识将成为推动社会发展的重要资源。由此产生一个问题，即如何把知识作为一种重要生产要素去分配及管理？如何承载知识来产生生产力？

另一位著名人士，美国硅谷投资家马克·安德森的言论某种角度上可视为对此问题的回应。马克·安德森在《华尔街日报》发表的题为《软件在吞噬世界》的文章，认为软件将逐渐成为世界上所有行业的运行基础，软件创新公司将会逐渐主宰所有产业，包括很多从前跟软件没有什么关系的领域。

彼得·德鲁克的“知识”和马克·安德森的“软件”有什么关系呢？他们的内在逻辑是什么？

彼得·德鲁克宏观地定义了知识是未来的“生产资料”，所有生产关系将随之改变；而马克·安德森微观地定义了软件作用，即软件作为知识的载体，将改变所有产业。软件承载了知识管理，并且对知识要素进行优化及配置，从而产生强大的生产力。

在数据、信息、知识“大爆炸”的时代，过往的纸、笔等物理载体已经显得力不从心。数据无处不在、信息无处不在、网络无处不在、计算无处不在，使得软件无处不在。软件改变了信息的分布、存储与传递，成为当今人类加工数据、信息、知识、经验和智慧的工具与载体。软件通过专业人士的知识劳动，改变信息的形态和形式，改造世界，满足人们的需求，创造价值。可以说，软件是生产要素的承载者与管理者，是信息时代的核心生产工具。

发生在当下的新一轮工业革命，实质是信息技术给社会、企业、个人之间关系（生产关系）带来的“颠覆性改变”，是未来经济的生产要素——知识通过大数据、云计算、人工智能、工业互联网等各种“外化”形式不同的新型软件由虚到实的“物化过程”，是产业生态的重新布局，是我们进入知识社会/信息社会的前奏。

另外，现在国家提出大数据战略，大数据是基础战略资源，是新型生产要素；这与知识作为生产要素并不矛盾，而是一脉相承的。毫无疑问，数据已经成了当下重要资源。但数据要经过处理成为信息，再升华成知识才能更好地为人所用，产生智慧，体现价值。

图1所示为经典的DIKW模型的延展。其中：

数据（Data）：对客观事物记录下来的、可识别的符号，包括数字、文字、图形、音频、视频等。

信息（Information）：对数据进行处理，建立彼此间的联系，使之具有实际意义，是可利用的数据。

知识（Knowledge）：对信息及其内在联系进一步加工分析，从中得到所需要的规律性认识，是对信息的应用。

智慧（Wisdom）：基于已有的知识和高级的综合能力，发现其中的原理并预测客观事物的发展等，是对知识的应用。

理解数据之间的关系产生信息，理解信息之间的规律、应用信息产生知识，理解知识之间形成的原理、应用知识产生智慧。

从大数据中分析得出以前依靠人的知识、经验等无法得出的信息与知识才是大数据的价值所在；如果只是大量的数据，而不能从这些数据分析、提炼出有用的信息与知识，则这样的“大数据”只能是“大垃圾”。“大数据”的关键在于能产生“大知识”，进而产生“大价值”。就像人们常说“成功是99%的汗水加上1%的灵感”，但往往遗忘了后半句“但那1%的灵感是最重要的，甚至比99%的汗水还重要”。

软件的作用：构建闭环赋能体系

软件是人类认知事物运行规律产生的知识的代码化，是指导甚至控制物理世界运转的工具，是技术体系的载体，也是人类经验、知识和智慧的结晶，是人类大脑的扩展和肢体的延伸。

基于安筱鹏博士提出的赋能体系，笔者进行了修改，认为软件承载了知识管理，并且对知识要素进行优化及配置，建立起一条“物理运行—知识—软件优化”的链接，构建起物理（Physical）空间到赛博（Cyber）空间的闭环赋能体系：物质世界运行—人类认知世界—认知知识化—知识模型化—模型算法化—算法代码化—代码软件化—软件不断优化和创新物质世界运行，从而产生强大的生产力。

物质世界运行，产生客观规律，这种规律不以人的意志为转移，与人没有产生直接关系，更不能为人所用；若要利用，需要人类通过种种方式去认知这个世界；人类在认知世界过程中，将接收到的大量的数据、信息转化成为知识；将知识进行形式化和结构化的抽象，形成模型；将模型演化为解决问题的方法、流程、策略等，并对一定规范的输入，在有限时间内给出所要求的输出，形成算法；将算法用代码来表达；进而将代码形成软件；人们通过使用软件，发挥软件“赋能”“赋值”“赋智”作用优化物质世界的运行；周而复始，不断前进。

这一体系的本质是以通过信息变换优化物理世界的物质运动和能量运动以及人类社会的生产消费活动，提供更高品质的产品和服务，使得生产过程和消费过程更加高效，更加智能，从而促进人类社会的智能化发展，实现人与自然的和谐统一。

软件的产生：知识软件化

在图2所示的闭环赋能体系中，很重要的一部分是将事物运行的规律转化成软件，用软件反映客观事物，将知识凝练、固化和体现，这一过程，可称之为知识软件化，如图3所示。具体来说，完整的知识软件化是人类对客观世界运行规律产生的认知进行显性化表述、结构化分析、系统化整理与抽象化提炼，实行知识化、模型化、算法化、代码化、软件化的过程，一般依次包括认知知识化、知识模型化、模型算法化、算法代码化、代码软件化五个环节。

软件由知识软件化产生，这中间凝聚了知识的应用，凝聚了逻辑分析，核心是知识革命、知识工程。

知识软件化能够推动知识泛化，让知识被更好地保护、更快地运转、更大规模地应用，从而千倍万倍地放大知识的效应，进而支撑实现知识自动化。

工业软件的产生：工业知识软件化

具体地，根据领域范围，对于工业领域运行规律认知形成的知识，进行工业知识软件化。工业知识软件化形成工业软件。工业软件的核心是工业知识。工业知识包括标准规范、行业流程、知识技能、管理思想等知识。

参考朱焕亮与徐保文的《工业软件浅析》一文对工业知识与工业软件的论述：工业知识一般主要可以分为方法、过程和装置三个要素。不同要素的工业知识软件化产生不同类型的工业软件。方法层面的工业知识软件化后，产生了基于物理原理与专业学科发展的各类专业工具；过程层面的工业知识软件化后，产生了以流程管理为核心的各类业务系统；装置层面的工业知识软件化后，产生了各类嵌入式软件。工业知识软件化产生了覆盖制造全过程、产品全生命周期的工业软件，并使它成为推动生产组织方式的变革和工业转型升级的重要动力。

1工业APP的产生：新知识、新软件

工业软件自诞生以来，推动机械化、电气化、自动化的生产装备向数字化、网络化、智能化发展，经过几十年的发展，工业软件也在不断变化。

目前，工业软件呈现以下主要发展趋势：

从软件形态角度，工业软件朝着微小型化发展，软件模块→软件组件→APP→小程序→微小应用。

从软件架构角度，一方面，在工业软件微小型化发展的趋势下，软件架构朝着组件化、服务化发展，从面向服务的架构到基于微服务架构；另一方面基础工业软件朝着平台化发展，工业软件向一体化软件平台的体系演变，特别是基于技术层面的基础架构平台。工业互联网平台就是某种意义上的工业软件平台。

从软件使用角度，工业软件朝着云化发展，软件和信息资源部署在云端，使用者根据需要自主选择软件服务。

从工业知识角度，工业软件朝知识化发展，从通用工业知识到特定工业知识，从工业知识创造、加工、使用的分离到统一。

工业软件的 “知识”与“软件”两个要素发生变化，即工业知识软件化中的“知识”与“软件化”发生了变化。

在“知识”要素方面，由通用工业流程、方法等要素的集合、自然科学与技术科学等通用科学知识，向基于通用工业知识，面向特定应用场景、解决特定问题的流程、方法、逻辑、经验、诀窍以及数据挖掘分析得出的参数等通常人难以把握的工业知识转变。

在“软件”要素方面，由原来的面向服务的架构向微服务架构演变，由架构复杂、功能耦合向架构简单、功能独立演变。

在这两个要素变化的背景下，工业知识软件化产生工业APP。工业APP是人们将研发设计、生产制造、运营维护、经营管理等制造全过程的运行规律进行知识化、模型化、算法化、代码化、软件化，是承载工艺经验、业务流程、员工技能、管理理念等知识的新载体。工业APP将隐性、分散的知识显性化、系统化，促进知识沉淀、传播与复用，放大价值创造，发挥软件“赋能、赋值、赋智”作用，推动工业提质增效升级。工业APP一般有知识化、轻量化、灵巧化、独立化、可复用、可移植等特点。

工业互联网平台：工业APP发展的新方位

工业互联网的出现，为工业APP的发展带来了强大的活力和增长机遇，基于工业互联网平台全新架构和理念开发工业APP，让工业知识软件化有了新的路径，让工业APP有了新的方位。

工业互联网平台带来了知识沉淀、复用与重构

安筱鹏博士曾提出，工业互联网平台的本质是通过提高工业知识沉淀与复用水平构筑工业知识创造、传播和应用新体系。其中，工业PaaS把大量的工业原理、行业知识、基础工艺、模型工具规则化、模型化，封装成为可重复使用的微服务组件。通过平台，创新的主体可高效便捷地整合第三方资源、创新的载体变成可重复调用微服务和工业APP、创新方式变成基于工业PaaS平台和工业APP的创新体系。这些都大大降低知识创新的成本和风险，提高研发效率，加速知识传播。

知识复用提升知识价值，改变知识生产方式。正如《工业互联网平台白皮书》所述，通过数据积累、算法优化、模型迭代，工业互联网平台将形成覆盖众多领域的各类知识库、工具库和模型库，实现旧知识的不断复用和新知识的持续产生；通过提供基于工业知识机理的数据分析能力，实现知识的固化和积累；将传统上分散于不同企业、不同系统、不同个体的工业经验有效沉淀和汇聚起来，并通过平台功能的开放和调用，以及网络的传播，使工业知识加速传播。

工业互联网平台带了新的软件研发方式

传统工业应用软件往往开发难度大、开发要求高，不能灵活地满足用户个性化需求。

工业互联网平台中，一方面传统架构的工业软件拆解成独立的功能模块，解构成工业微服务；另一方面工业知识形成工业微服务。工业PaaS实质上则成了一个富含各类功能与服务的工业微服务组件池，这些微服务成为不透明的知识“积木”，面向应用服务开放API，支持无专业知识的开发者按照实际需求以“搭积木”的形式进行调用，高效地开发出面向特定行业、特定场景的工业APP。此外，工业互联网平台支持多种开发工具和编程语言，图形拖拽开发、API高级开发等。这些为不会写代码的工程师快速开发出人机交互的高端工业软件，为欠缺工业理论和工业数据资产的IT人提供高效复用专业算法模型提供了可能；让原本封闭的企业专业化开发转化为社会通用化共享，知识得到传播，能力得到复制与推广，极大降低工业APP的开发难度和成本，提高开发效率，为个性化开发与社会化众包开发奠定了基础。

工业软件未来的开发和部署将围绕工业互联网平台体系架构，以工业APP的形态呈现，不需要每个开发者都具备驾驭庞大架构的能力，但依托底层平台架构的支持，众多的小型工业APP组合在一起，就能够组织起一个个庞大的场景。这就好比一支可以打败大象的蚂蚁军团，从而能够颠覆性地化解传统工业软件因为架构庞大而给企业带来的实施门槛和部署难度。

在传统工业软件被国外工业巨头把持的局面下，工业APP为我国提供了一条“换道超车”的路径。工业APP有助于实现工业软件核心技术突破，补齐高端工业软件短板，加快解决我国工业软件发展中存在的卡脖子问题。

工业互联网平台带来了新的价值呈现平台

工业互联网平台是以互联网为代表的新一代信息技术从消费环节向制造环节扩散、从提高交易效率向提高生产效率延伸、从推动制造资源的局部优化向全局优化演进的必然结果，是构建现代化产业体系、推动经济高质量发展、抢占新一轮产业革命制高点的重要举措。

一方面，工业APP的发展将成为推动工业互联网发展的重要手段。安筱鹏博士将工业互联网平台概括为：数据+模型=服务。工业互联网平台最终需要通过提供服务来体现价值。工业APP是应用服务体系的重要内容，支撑了工业互联网平台智能化应用，是实现工业互联网平台价值的最终出口！没有工业APP，工业互联网平台就像没有了功能丰富的APP的苹果手机、安卓手机，用户无法享受到便捷智能的服务，自然也不会愿意付高价购买。

另一方面，工业互联网平台给了工业APP全新的展现舞台，全新的价值呈现！基于工业互联网平台，面向特定工业应用场景，激发全社会资源形成生态，推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化和封装，形成海量工业 APP；用户通过对工业 APP 的调用实现对特定资源的优化配置。工业APP通过工业互联网平台，进行共建、共享和网络化运营，支撑制造业智能研发、智能生产和智能服务，提升创新应用水平，提高资源的整合利用。

知识创生软件，软件定义制造

工业知识软件化产生工业软件，工业软件定义智能制造。各个国家先进制造计划的基础是实现“硬件”、知识和工艺流程的软件化，进而实现软件的平台化，是新型工业软件的平台或者操作系统，本质是“软件定义”。工业软件是由工业知识软件化形成，核心是工业知识，软件定义制造的另一种解读是工业知识定义制造。进一步，工业知识软件化构建软件化的工业基础、软件定义的生产体系，促进生产关系的优化和重组，奠定了软件定义制造的基础与前提。而工业APP是以软件形式定义工业业务应用，是一系列软件化、可移植、可复用的行业系统解决方案，是软件技术与工业技术的深度融合。

如业界诸多专家所见，将来人是知识的生产者，智能机器是物质的生产者；让“人智”以软件形式转化为“机智”。知识软件化一方面将人的知识提炼出来以软件为载体储存，把软件嵌入到机器设备，通过软件运行，人的智慧以知识形式变成机器智能；另一方面通过工业大数据与机器学习，替代人工积累经验，并自动发现知识、学习知识、积累知识，形成新的软件，提高机器智能。通过封装工业知识的工业APP对机器“赋能”“赋智”，形成机器智能，并不断增强机器智能，机器智能则可突破人体使用知识的时空局限。

综上，工业知识软件化变得极其有意义！知识是所有智能的源头，没有工业知识软件化就没有工业软件，没有工业软件就没有机器智能，没有机器智能就没有智能制造。同样也就不会有工业互联网，软件定义制造也成了无本之木。

作者单位：

杨春晖谢克强——工业和信息化部电子第五研究所

加强工业模型抽象构建工业互联网平台制造中台

原创：唐洪华智造实践

加强工业模型抽象构建工业互联网平台制造中台

唐洪华

2018-11-21

今年制造行业最热的词莫过于工业互联网，工业互联网的核心莫过于工业模型。笔者一直从事制造业信息化发展，服务了几百家流程制造、批次制造、离散制造、装备制造等不同制造模型的客户，有些体会和积累。个人觉得可以做出一些模型抽象，形成跨行业通用模型、行业专用模型、企业特有模型，搭建在工业互联网平台上，形成工业互联网平台制造中台，为不同行业不同制造企业提供生产运行管理服务。

一、工业互联网平台制造中台的必要性和可能性

在工业互联网提出之前，企业一般都构建了ERP、MES等系统，ERP系统在制造领域做得很通用，主要是SOP、ATP（可承诺量）、MPS、MRP等，制造现场管控深度不够。MES又太个性化，不同行业不同企业差异太大，通用性不够。所以笔者认为有必要从不同行业中抽象出共性的东西，形成跨行业通用模型、行业专用模型、企业特有模型。例如跨行业的生产时间模型、地理位置模型、劳动力模型、异常处理模型等；行业专用模型：电力行业的燃煤锅炉司炉模型、水泥行业的水泥强度预测模型、冶金行业的吹炼终点预测模型等。这些模型可以是机理模型，也可以是数据驱动模型，或者是机理模型+数据驱动模型。这些模型在工业互联网上以微服务形式存在，并且配合微应用，为各企业提供服务。这样可以实现企业生产运营管理模型的固化、优化、提升和共享，可以帮助我国制造行业的竞争力提升。

二、工业互联网平台制造中台建设内容

笔者认为工业互联网平台的制造中台应该包括：工厂建模中心、制造技术中心、销售营销中心、计划排程中心、辅助调度中心、车间作业中心、质量检测中心、储运管控中心、能源管控中心、安环管控中心、设备运维中心、绩效核算中心、基础服务中心等。简述如下表：

制造中台各中心	主要内容	跨行业通用	行业专用
工厂建模中心	时间组织位置劳动力装备物料	是
制作技术中心	产品规范制程规范工艺监控	是	是（可以按专业细化，构成各专业的对应模型）
销售营销中心	客户订单客户特需	是	是
计划排程中心	SOP MPS MRP ATP 排程基础模型生产订单	部分行业通用
辅助调度中心	调度指令交接班日志异常管理	是
车间作业中心	投入产出机台排程工艺监控报检服务质检结果关联服务行车管理上下游作业协同智能配料 ……		各行业车间执行内容各不同
质量检测中心	取样及加密制样分析质保证书模板质量异议实验室资源管理	是
储运管控中心	仓储及库位管理储槽管理储槽检尺储槽报检计量管理无人值守	是
能源管控中心	能源数据采集能源统计模型能源平衡模型能效分析模型	是	各行业能源管理还有行业专用模型
安环管控中心	危险源识别环境因素识别安全检查与整改应急预案及演练法律法规培训教育安防设施安环运行监控事务性管理 ……	是	各行业各企业会细部调整
设备运维中心	设备台账设备运行管理设备维修模型设备维护模型	是	是
绩效核算中心	成本中心指标模型统计公式模型	是
基础服务中心	生产数据采集服务生产智能监视服务巡检管理服务文件管理服务 SPC模型相关性分析模型 ……	是
行业专用模型举例			建材：水泥强度预测模型冶金：吹炼终点预测模型化工：工艺相关性分析模型能源：锅炉智能司炉模型

注1：行业专用模型可以更一步按生产工艺专业模型和细分专业来分，例如全连续生产模式（电力、基础化工、水泥等）、批连续生产模型（饮料、造纸、轧钢等）、批次生产模式（炼钢、精细化工、原料药等）、离散行业的细分专业比较多（铸造、压力加工、焊接、切削加工、特种加工、覆盖层、热处理等）。

注2：这些模型需要不断抽象、迭代完善，这些制造中台服务以微服务形式存在。

注3：微服务间可以继承和扩展，例如一些行业专用服务可以继承跨行业通用服务，再扩展行业特色形成行业专用服务。

注4：工业模型还有其它的类别，例如生产工艺机理机理、物理设备模型、产品研发模型等，本文仅仅是介绍了部分生产运营管理方面的相关模型，仅仅是工业互联网平台制造中台的一部分尝试探索。

三、工业互联网平台制造中台与前台的结合

各微服务可以有前台对应的微应用。一个微服务可以根据不同行业特点形成多个表现方式不同微应用。例如巡检微服务可以有移动端的微应用和PC端的微应用。对于各特定工厂的制造服务，可以基于上述跨行业通用模型和对应行业专用模型的基础上选择已有微应用或开发新的微应用，构建自己企业的前台应用APP。

四、行业应用场景举例

各行业各企业可以结合不同的生产特定，在上述微服务和微应用中组合，构成自己的解决方案和应用。例如：

1、钢铁行业：钢铁行业比较复杂，各段的生产模式不同几乎涵盖了流程、批次、离散等全部生产模式：

高炉是连续生产模式，关注实时数据监控、异常自动识别等；
炼钢是批次生产模式，强调机台排程及实时调度、钢包管理、行车管理、板坯倒垛（特定工厂可能不同需要定制开发）、岗位操作画面用智能监视来配置；
轧钢：生产线生产模式并且生产速度极快，大部分数据在二级系统都有，主要是从二级获取数据包，按件次跟踪；
钢材深加工-离散生产模式，关注投入产出、设备停机、能耗等；
此外能源管理、质检管理、安环管理、异常管理、辅助调度等业务是各车间都需要的，可以按车间实际情况配置即可实现应用。

2、基础化工行业：基础化工行业比较通用，比较关注配料、储槽、生产数据采集、生产监控、生产统计、能源管理、质量管理、安环管理、辅助调度、异常管控等。

3、焊材行业：关注生产设备数据采集、设备状态监控、投料防错、生产统计、能源消耗、过程质检、AGV及RGV集成调度、工字轮等载具管理等。

五、结论

原来在分散在各企业的生产服务应用，抽象成工业互联网平台制造中台，形成跨行业通用服务、行业专用服务、企业特有服务等微服务和微应用。各企业根据自己的实绩情况订阅下载这些微服务，组合微应用，形成自身前端应用APP；或者把数据打包上传给工业互联网平台，平台计算后反馈数据包。这样实现企业生产运营管理模型的固化、优化和共享，可以帮助我国制造行业提升竞争力，实现制造企业转型升级。

后记：

1、此文为个人的一些不成熟的想法，欢迎拍砖。

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