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PTC智能制造白皮书:I²OT融合为核心的两化新思维 | 亿欧智库精选

智能制造
PTC
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2018-01-17 12:05
[ 亿欧导读 ] 以“CPS HUB”为基础、“物联网+应用平台”为核心,智能制造不仅仅是一些先进技术的组合,也不仅仅局限在生产制造的业务领域。其体系是以融合了当前最新技术,贯穿研发、制造、客户服务等端到端价值链的全新业务主线。
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智能制造是美、德、中等制造业大国的未来主攻方向,如何正确地理解智能制造,并正确地规划和建设适合企业自身发展的智能制造体系,成为目前制造业企业面临的主要挑战。

PTC(纳斯达克:PTC)是老牌工业软件企业,全球性技术平台与解决方案提供商,产品覆盖计算机辅助设计(CAD)、产品生命周期管理(PLM)、全生命周期(ALM)、服务生命周期管理(SLM)等众多工业领域,服务于全球超28000家企业。PTC也在积极将物联网、大数据、增强现实技术与企业应用平台相结合,推动企业转型。

PTC针对智能制造开发了全套产品和解决方案,对于智能制造的理解十分具体,值得从业者参考。报告中,PTC对美、德、中的制造业发展战略及智能制造体系进行详细解读,以“CPS HUB”为基础、“物联网+应用平台”为核心,提出智能制造的应用框架,并对智能制造未来业务蓝图进行了展望,最后给出了实施路径参考。以下是报告部分内容节选,完整报告下载地址:PTC智能制造白皮书-Final.pdf


中美德制造业发展战略对比

中美德制造业发展战略对比

美国工业互联网架构

美国工业互联网联盟IIC发布的工业互联网参考架构IIRA中给出了未来工业互联网系统的三层技术架构。

•边界层(Edge Tier): 该层集成资源、边界设备、传感器和控制系统等边界节点,并从边界节点收集数据。边界节点可以利用边界网关实现不同类型网络之间的交互。

•平台层(Platform Tier):该层主要实现资源集成、数据分析、大数据管理等,并通过应用使能平台支持看板、提醒、通知、移动APP、GUI(图形用户界面)的创建。该层除了获取边界层资源及数据外,也支持与边界层的控制数据交互。

•企业层(Enterprise Tier):该层主要实现专业领域级的应用、决策支持系统,并为终端用户提供基于角色的应用界面。该层从边界层和平台层获取数据,并产生控制数据传递给边界层和平台层。

德国工业4.0架构

德国中央电子技术与电子工业协会ZVEI给出了德国工业4.0的参考架构。该架构从业务、功能、信息、通讯、集成、资源六个层次,对生命周期和价值链、企业垂直层的标准体系进行了分类。结合参考架构以及技术架构,可见德国工业4.0同样强调资源聚合、服务封装以及对新业务模式的支持。

美国工业互联网与德国工业4.0最大的不同在于:工业互联网强调跨领域,即不仅包括制造业,还包括能源、健康、运输等领域,在制造业方面也不仅仅聚焦在生产环节,而是强调全生命周期,并以此为原则构建开放式平台;德国工业4.0则侧重制造领域,重点在生产环节。二者目前在制造领域应用体系的功能域进行了相应的映射。

中国智能制造系统架构

工信部和国家标准委员会2015年12月发布了《国家智能制造标准体系建设指南》,给出了智能制造的框架体系.该框架包括三个维度:生命周期维、系统层级维、智能功能维。其中,生命周期维是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合;系统层级维包括设备层、控制层、车间层、企业层和协同层;智能功能维包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态等五层。

智能制造应用框架

智能制造应用框架是对企业传统应用体系的转型升级,其以CPS HUB为基础、APP平台为核心、APP为业务支撑。从智能制造的共性特点出发,结合“物联网+”与应用平台等技术,给出智能制造的应用框架,如下图所示。该框架包括四层:IT/OT资源层、IT/OT互联层、APP平台层、APP层。

智能制造应用层

IT/OT资源层

该层次将所有的应用、硬件、人都归集为企业资源。其中,应用包括PLM、RP、MES等业务系统和CAD/CAE等工具;硬件则包括智能设备(数控机床、机器人等)、工控系统、物流配送设备、工装夹具/物料等;人员为各角色用户。其中,人员一方面是操作的主体,另一方面也是企业运营中的可调度资源。

IT/OT互联层

该层通过赛博物理系统总线(CPS HUB)实现设备、车间、企业级的垂直集成,重点解决异构设备互联、设备/系统的互联、大数据管理等关键能力。该层可以分为两个层次:设备资源互联及实时控制IMC(Intelligent Monitor and Control),设备与系统互联。前者解决设备运营管理,后者将设备运营与业务系统融合,实现企业运营管控。

业界对CPS的理解普遍达成了共识,即将CPS翻译为赛博物理系统,是指融合了计算、网络和物理实体的复杂体系。CPS HUB依托“物联网+”技术,打通人、机、物等关键环节,实现互联(Communication)、计算(Computing)和控制(Control),支持赛博空间以远程、可靠、实时、安全、智能化、协作的方式操控物理实体,并为CPPS(Cyber-Physical Production Systems)提供数据基础。该层支持大数据管理及分析。

大数据包括结构化数据、非结构化数据、时序数据等。大数据管理内容要从应用需求出发进行定义,以减少冗余数据的管理成本。此外,该层次应用可以部署至云端,形成云端IT/OT资源聚集,以支撑云制造等新模式。

APP平台层

该层支持与CPS HUB的对象化互联和APP新业务应用模块的快速构建。在快速建模及应用创建方面,主要能力包括数据模型构建、应用界面创建、应用发布部署、第三方服务调用等,并内置多项基础应用,如设备资产管理、软件内容管理、数据传递、工作流、权限控制等。在应用创建方面,用户可以根据业务需求,基于CPS HUB的数据基础构建自己的APP,也可以使用PTC公司提供的最佳实践APP套件。

APP平台层的能力

APP应用层

智能制造体系下的业务价值链活动要体现业务转型升级的方向:在研发环节,重点提升产品创新;在制造环节,重点实现卓越,提质增效,提高运营及生产效率;在服务环节,重点提高敏捷性,以快速响应客户需求,向服务要效益;在管理环节,重点提高智慧性,从工业大数据中对运营过程进行分析,帮助管理者从已知现象分析问题本质,发现未来可能出现的结果,从而实现从已知推断未知的智慧决策APP应用层即是从上述方向出发,在创新研发、卓越制造、敏捷服务、智慧管理等四个方面,分别基于行业最佳实践,提供相应的APP应用。

智能制造实施路径

实施智能制造需要结合中国制造业业务及信息化发展基础,立体化、综合化地定义中国智能制造的总体发展路径。PTC公司面向制造业企业未来业务转型方向,结合行业最佳实践,从数字化工程(Digital Engineering)、制造(Manufacturing)、服务(Service)等价值链层次给出了各个环节的未来业务转型之路(Transformation Journey Map),为制造业企业进行智能制造规划及能力建设提供最佳实践的指导。

在中国制造2025背景下,企业在实际规划过程中,需要定义具体实施计划,企业可以以时间轴、能力轴为基础,结合企业转型升级业务战略,分解年度能力发展目标,明确年度业务及IT举措。然后,结合年度目标及举措,以及智能制造能力成熟度模型,规划企业适合的智能制造路线图。下图给出了智能制造成熟度模型,从研发、制造、服务、管理等四个方面定义了不同的成熟度等级及其配套的应用能力,为企业信息化能力评估提供参考依据。

数字化成熟度模型

数字化成熟度模型

网络化成熟度模型

网络化成熟度模型

智能化成熟度模型

智能化成熟度模型

总体上,智能制造的实施路径包括以下四步:

•  第一步:从单点数字化模型表达,向全局、全生命周期模型化表达及传递体系进行转变;

•  第二步:从设计工艺打通,向系统工程、并行工程、模块化支撑下的产品及生产全生命周期一体化和价值链广域协同模式进行转变;

•  第三步:从信息世界模式向信息/物理世界融合下的管理/工程高度融合的模式进行转变;

•  第四步:从经验决策模式向大数据支撑下的智慧化管理模式进行转变。

实际案例

报告还列举了:

StreetScooter:个性化定制的智能电动汽车

GE:卓越工厂

Airbus:智能互联总装优化平台

Schneider Electric:智能互联服务

FlowServe:智能互联泵阀的预见性维修

等PTC合作企业的智能制造案例,详见完整报告:PTC智能制造白皮书-Final.pdf


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