兼容性和定制化 工业云厂商这两道坎能过吗?
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  工业互联网的出现,让网络连接了人与人之后,又将机器与机器,机器与人类连为一体。而随着云计算在工业中的应用,工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效,产品品类却极端丰饶的世界。智慧工厂也好,大规模定制也好,甚至是科幻电影中的场景似乎也有了实现的可能。

未来,云计算和大数据将成为工业的新动力

  工业互联网用网络链接人与机器

  然而,要想实现上面的设想,兼容性和定制化恰是工业数据领域绕不过去的坎。工业云厂商究竟如何去克服,是我们必须审视的问题。

  兼容性,跨越机器与机器的鸿沟

  如果有人胆敢质疑工业系统中的复杂性,那么请翻译并背诵以下名词:Paas、SaaS、MALL、CAD、CAE、CAM,CAPP,PDM,PLM......对不起我也是问了度娘才大概知道他们各自的意思。眼花缭乱?仅仅沧海一粟而已。

  事实上,除了上面这些,传感器和数据格式的兼容性问题也是工业领域的难题。习惯了互联网思维的你或许会问,这有什么难的,找个程序员解决一下不就得了?但咱们设身处地想一下,让变形金刚去和大白借零件,你觉得这事儿可行么。

  为了尽可能规避这个问题(打不过你我还躲不过你),工业云厂商一般会挑自己熟悉的设备开展服务。如华为和思科的工业云都是从为运营商服务开始。而GE和西门子则相继推出了面向设备制造商的工业云。

  同时,结盟也是扩大兼容性的好方法。GE的Predix云就是建立在GE发起的工业互联网联盟基础之上,联盟成员在两年内从5个创始成员(ATT、思科、通用电气、IBM和英特尔)扩展到了超过50家硬件和软件企业。

  只有足够的兼容性才能让复杂的生产线结成整体。比如汽车工业是自动化程度最高的行业,整车生产车间简直像天网指挥下的终结者生产线:车间里传出其库卡库的机械声,抓取、冲压、钣金、焊接、传送,上百只机械手协作完成,高兼容性催生了韵律一般的和谐。

  相反,想象一下正在与人类抵抗军首领谈判的天网全息影像脸上突然咚地弹出一个windows对话框:错误代码222,系统兼容性错误,是否开始检测,开始自动检测,0X00000000指令引用的0x00000000内存,该内存不能written,然后蓝屏,死机,天网卒,全剧终。

  对于工业云来说,只有让兼容性高到足以跨越机器与机器之间的鸿沟,工业云对工厂、产业链、甚至行业的监测和管理才有了意义。

  定制化,做人与机器的中间层

  程序员们有个习惯,如果A和B不兼容,直接加个中间层就好。工业云就是人与机器之间的这个中间层,负责把人的意志传输给机器,也把机器的话翻译给人。

  我们先回想一下《钢铁侠》里的超级电脑贾维斯。如果托尼史塔克需要管理自己名下的工业帝国,他会去找上万个工程师每天拎着探测器和笔记本在太阳能电站、输油管道、武器生产线之间穿梭往来,发邮件打电话吗?

  最方便的方法一定是把所有系统的数据汇总上来,让贾维斯按照模型进行分析,实时调整,定期汇报。而这样一个高效的系统,又能够根据需要为复仇者联盟的英雄们生产出各式各样不同类型的装备。

  具体来说工业云更像是工业领域里的Android:以Predix为例,首先,Predix负责将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理,云计算和大数据技术提供了随时调取和分析的平台。接下来,有了数据和平台,工程师们可以在Predix上按照自己企业的需求编写程序和应用,各取所需。然后,多亏了可视化界面和云计算技术,这些工业应用的运行和使用都能用图形、图表和按钮来表示。更棒的是,他们都可以被放在移动设备里,就像APP一样。

  在移动端上查看飞机发动机情况

  有了这些应用,航空公司可以依靠模型分析数据,预判飞机发动机的损伤情况,也可以预设机队的最佳飞行方案。而铁路公司可以调整运行图,达到最大运行速度和运载量。电网则可以根据用电量变化做出预案,预调局部地区输电量,防止事故发生。工业云平台让人们通过数据读懂机器,提高人类社会的效率。

  当然,说到云计算,互联网企业自然不甘示弱。前不久,亚马逊公司也带着自己的AWSIoT平台进军了工业云领域,并在全球范围内安全地迁移数据拥有自己的优势。似乎事情在向着我预测的方向发展,工业大数据领域已然开始了圈地运动。

  这最终导致的结果就是,工业云的应用会给制造业带来灵活的编程和数据分析方式,会有大波程序员开进工厂,工业将变得软件化。

  然而,关于未来,最大的困惑正在工业本身:这是一个太过庞大繁杂的领域,即使是最大的公司也没有能力照顾得周全,兼容和定制的需求好似深渊,他的规则和边界在哪里,究竟有没有足够便捷可复制的模式,仍未有人能够回答。

规则和边界在哪里?

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