第三次浪潮：工業互聯網     在二十一世紀的今天，工業互聯網將再次改變我們的世界。將全球工業系統融合，發展開放的計算和通信系統，開辟了新的領域以加快提高效率，減少低效和浪費，加強人的工作經驗。     事實上，工業互聯網革命已經展開。在過去的十年中，企業開始逐步將互聯網技術應用到工業生產。盡管如此，我們目前還遠低于工業互聯網的應用極限：基于互聯網的數字技術還沒有將全部潛力充分實現于全球產業體系。智能設備、智能系統和智能決策代表著物理學在機器、設備、機組和網絡的主要應用方式，而這些應用把數據傳輸、多數據、數據分析很好地融合到一起。     智能設備     為工業機器提供數字化儀表是工業互聯網革命的第一步。儀器儀表的普及是工業互聯網崛起的必要條件，如下幾個因素促使儀表在工業機器得經濟合理地加以普及，并使機器和機器交互更加智能化。     部署成本：儀器儀表的成本已大幅下降，從而有可能以一個比過去更經濟的方式裝備和監測工業機器。     微處理器芯片的計算能力：微處理器芯片持續發展已經達到了一個轉折點，即使得機器擁有數字智能成為可能。     高級分析：“大數據”軟件工具和分析技術的進展為了解由智能設備產生的大規模數據提供了手段。     總之，這些影響改變著數據收集的成本和價值，以及分析處理在實際中并不合理但是已經存在的理論數據的能力。     理解工業設備生成的數據流，是工業的重要組成部分之一。如圖3所示，可以認為，工業互聯網是數據流、硬件、軟件和智能的交互。由智能設備和網絡收集的數據存儲之后，利用大數據分析工具進行數據分析和可視化。由此產生的“智能信息”可以由決策者必要時進行實時判斷處理，或者成為大范圍工業系統中工業資產優化戰略決策過程的一部分。

    圖3工業互聯網的應用

    智能信息還可以在機器、網絡、個人或團體之間實現共享促進智能協作，以做出更好的決策。這可以使更多的利益相關者參與到資產維護、管理和優化過程中，也可以確保在恰當的時候將那些本地和遠程擁有機器專業知識的人們整合起來。智能信息還可以反饋到主機。這不僅包括由主機產生的數據，而且包括那些能夠增強運行或維護機器、機組及更大系統能力的外部數據。這個數據反饋回路，使機器能夠從它的歷史數據中得到啟示并且通過機載控制系統更加智能地運轉。     每個檢測裝置都會產生大量可以通過工業互聯網傳輸給遠程機器和用戶的數據。確定哪些數據仍然保留在設備上，哪些數據需要傳輸到遠程位置進行分析和存儲，是實現工業互聯網的重要部分。確定本地數據保留的程度是保證工業互聯網安全的關鍵之一，很多不同的公司會因為參與到其中而獲益。重要的一點是，創新可以使由檢驗裝置產生的敏感數據準確無誤。其他數據流將遠程傳輸給那些正在工作或者旅途中的人們，使他們可以可視化、分析處理數據，并視情況采取相應行動。     隨著時間的推移，這些數據流提供的操作和性能的歷史記錄使運營商能更好地了解工廠設備關鍵部件的狀態。     運營商可以了解一個特定的組件在何種條件下運行了多長時間。分析工具可以將這些信息和其他工廠類似部件的操作歷史進行對比，對于部件發生故障的可能性和時間提供可靠的估計。在這種方式下，操作數據和預測分析可以結合起來避免運行中斷同時降低維護成本。

    圖4工業互聯網的數據環路

    所有這些好處源自利用現有的信息技術使機器儀表化，這使得人們工作效率更高，這是對智能設備廣泛部署的強有力支持。在這個正不斷從高性能機器上挑戰更高生產力的時代，智能設備的廣泛部署在發掘額外的性能并提高運營效率方面具有潛力。     智能系統     智能系統的潛在利益巨大。智能系統包括各種傳統的網絡系統，但廣義的定義包括了部署在機組和網絡中并廣泛結合的機器儀表和軟件。隨著越來越多的機器和設備加入工業互聯網，可以實現跨越整個機組和網絡的機器儀表的協同效應。智能系統有多種形式：     網絡優化：在一個系統內實現互聯的機器，可以在網絡上相互協作提高運營效率。例如，在醫療保健方面，醫療信息可以鏈接到醫生和護士，更迅速地幫助病人使用正確的設備。信息可以無縫地傳輸給醫療機構和病人，等待的時間將會更短，設備利用率更高，醫療質量更高。智能系統也非常適合在交通網絡中實現路徑優化。實現互聯的車輛會知道自己的位置和目的地，同時能夠了解到系統內其他車輛的位置和目的地，允許優化路由來尋找到最有效的系統級解決方案。     維護優化：通過智能系統可以實現最優化、低成本，并有利于整個機組的維護。將機器、組件和各部分整合起來的觀點提供了一個可以監測這些設備狀態的方式，使得可以在正確的時間將最優數量的零件交付到正確的位置。這將減少零件庫存需求和維護成本，機器的可靠性也會更高。智能系統的維護優化可以與網絡學習相結合，并且預測分析允許工程師來實施預防性維修計劃，這樣有可能使機器的可靠性達到前所未有的水平。     系統恢復：建立廣泛的系統范圍內的情報，可以幫助系統在經歷大沖擊之后更加快速、有效的恢復。例如，當大的暴風雨、地震或其他自然災害發生時，可以用一個由智能電表、傳感器和其他智能設備和系統組成的網絡來進行快速檢測，將最嚴重的問題隔離，這樣也不會串聯而導致停電。地理和操作信息可以結合起來，支持公共設施恢復工作。     學習：網絡學習效果是系統內機器聯網的另一個好處。每臺機器的操作經驗可以聚合為一個信息系統，以使得整個機器組合加速學習，而這種加速學習的方式是不可能在單個機器上來實現的。例如，從飛機上收集的數據加上位置和飛行的歷史信息可以提供大量有關各種環境下飛機性能的信息。     源自于這些數據的觀點是可行的，用這些數據可使整個系統更聰明，從而推動一個持續的知識積累和提高洞察力的過程。     智能系統的構建整合了廣泛部署智能設備的好處。當越來越多的機器連接在一個系統中，久而久之，結果將是系統不斷擴大并能自主學習，而且越來越智能化。 (未完待續)