工业4.0晴雨表之三:对IT集成的评估结果

制造业创新新制造综合高端装备
数字孪生体研究中心
MHP/慕尼黑大学
2019-12-27 · 10:00
[ 亿欧导读 ] 工业4.0晴雨表的调查与MHP工业4.0框架具有相同的结构,包括三个部分:技术,IT集成以及战略和目标。本节内容侧重于IT标准、IT架构、平台与连接、大数据、IT安全和可扩展性的数字化程度。
工业4.0,工业4.0,智能制造2025 图片来自“123RF”

【编者按】为了确保进行详细评估,受访者首先要回答有关自己和他们业务的问题。 工业4.0晴雨表的调查与MHP工业4.0框架具有相同的结构,包括三个部分:技术,IT集成以及战略和目标。本节内容侧重于IT标准、IT架构、平台与连接、大数据、IT安全和可扩展性的数字化程度。

本文转自“数字孪生体研究中心”,原作者MHP/慕尼黑大学,由工业4.0研究院翻译,原主题为“工业4.0晴雨表(INDUSTRIE 4.0 BAROMETER)”,共四篇,此为系列第三篇。经亿欧编辑,仅供业内人士参考。


关于IT集成,受访者被问及,其所在企业自有IT系统的性能以及部门绩效。

IT标准

在“IT标准”部分的开头,受访者被询问了如何看待数据和通信标准的使用。44%的受访者认为自己所在的公司及其合作伙伴在价值链上IT基础架构符合相关适用的行业标准。持相反观点的人少得多,只有7%。得出这个调研结果,可能不发归因于通过OpenStack等开源项目实现的公共云基础架构的标准化程度不断提高,以及它们在各行业中的使用越来越广泛。

但是,仍有29%的受访者认为,数据和通信标准的协调,要么不够充分,要么根本就没有进行。只有23%的受访者表示与合作伙伴就此议题进行了协调。这表明,在供应链中需要就IT标准的共同定义进行更良好的沟通。多达27%的受访者表示公司内部使用了非专有的标准,而18%的人则表示并未使用此类标准。与跨越企业边界的标准相比,这是一个很好的定位,因为惬意内部的工厂、系统、设备和产品之间进行良好的信息沟通是很重要的。大约一半的受访者对这三个问题持中立立场。这表明,必须加快渗透数据和通信标准在IT环境中的应用范围,因为这被认为是有效开发一直的工业4.0应用程序的基础。

IT标准评价

说明:颜色从深到浅表示-不同意、中立和同意,黄色表示最终得分。以下表示相同,不再说明。

IT标准评价分为:

- 在价值链中的IT基础架构和合作伙伴的IT基础架构都遵循行业标准。

- 为保证系统之间的互操作性,我们尽可能在工厂、设备、系统和产品之间使用开放的非专有标准进行通信。

- 在价值链上与合作伙伴就工业4.0项目使用同一的通信标准和数据格式进行协调。

IT架构

IT体系架构由IT系统的基本结构及其相互作用来定义。对于IT架构的性能与灵活性,调查结果如图18所示。谈到自家工厂与客户之间的沟通时,29%的受访者认为自家的IT基础设施是高效的。只有12%的人表示不同意。同样,相对较低的数值在这里也暗示了很大的改进空间,因为现在传输的数据量可能在未来几年中急剧增加。服务导向的反馈情况更差:只有18%的受访者表示正在使用面向服务的体系架构(SOA),20%的人反映根本没有此类技术架构。

在模块化架构结构和减少系统依赖性方面,可以看到更大的改进空间。在所有受访者当中,有23%的人认为集成新模块与组合现有模块的条件很差,而只有14%的受访者认为该体系架构在这方面是积极的。超过四分之一的受访者(26%)认为系统依赖性没有降至最低。另一方面,只有12%的人认为他们的系统是相互独立的。系统依赖性和模块化结构对于使用最新技术灵活地集成新的解决方案是至关重要的。约60%的被调查者对所有四项陈述都没有明确看法,这一事实很可能表明在性能和灵活性方面仍有改进的余地。

IT架构评价

IT架构评价分为:

- 把IT架构体系中各个系统之间的依赖性降到最低限度。

- 按照模块化原理设计IT体系结构,可以通过定义接口快速集成和组合模块。

- 始终使用面向服务的IT架构(SOA)。

- 在工厂内部、工厂之间,以及与客户之间都拥有强大的通信体系架构。

平台与连接

本节重点介绍软件平台的使用以及IT架构内的系统和应用程序联网。

大公司和OEM厂商的IT架构通常会异类增长,而且依赖于传统的IT结构,其主要系统已有几十年的历史了。这是一个严重的缺陷。例如,只有20%的受访者表示有具体的计划对遗留系统进行集成或替换。此外,整合供应链合作伙伴的软件平台使用得很少,在所有行业中只有18%的使用。34%的企业辨识,他们的公司根本不适用这类平台。此外,近半数(48%)的受访者对此表示中立。

所有行业都普遍认为,由于工业4.0的实施,IT架构将变得更加复杂。40%的受访者同意这个看法,45%尚未定论,只有14%的人预计其复杂性不会增加。至于重新设计或重组工业4.0的IT架构,只有28%的受访者认为他们的公司已经制定了明确的路线图,而32%的人反映情况并非如此。同样比例的受访者(31%)表示,他们的公司没有为迎接工业4.0挑战作准备,对于传统IT架构没有集成或更换的计划。这些反馈表明,由于当前跨部门的IT体系架构比较复杂,对现有系统没有统一的理解。汽车行业的受访者认为,将应用集成到现有系统和应用程序方面将存在重大问题。这可能是因为汽车行业企业的IT架构通常比参照行业企业的系统更老旧,尽管他们许多年前在把人工流程固化到IT系统方面起到了先锋作用。

有趣的是,汽车行业中有48%的受访者认为关键应用程序的集成是负面的,而参照行业中只有25%的受访者认同这个观点。汽车行业只有9%的受访者认为这样的整合是积极的,而参照行业认同的比例是这一数字的两倍以上(19%)。这表明,工业4.0带来的挑战正在被认识到,但是应对这些挑战的详细方法仍然很少。它还表明,在许多情况下仍需要进行一些基础工作,以避免出现鼓励的解决方案。利用工业4.0的全部潜力还意味着实现跨部门和公司边界的数据连续性。

平台与连接评价

平台与连接评价分为:

- 为将来集成或替代旧系统制定了计划,以满足工业4.0的要求。

- 制定明确定义的路线图,制定在工业4.0时代IT体系架构的未来形态。

- 工业4.0使IT架构变得更加复杂,例如应用程序之间的点对点连接。

- 使用软件平台,将整个供应链中的合作伙伴集成到我们的IT系统和生产系统中。

- 根据最终用户的要求,将新的应用程序和功能快速集成到关键应用程序中。

根据最终用户的要求,可以将新的应用程序和功能快速集成到关键应用程序中。

大数据

在“大数据”部分中,要求受访者评估其公司数据分析所需的各种功能和技术。包括数据的存储、管理和可用性。

绝大多数受访者(71%)表示,通过人工智能或机器学习方法使用部分自动化或全自动决策的效果不佳。

大数据评价

大数据评价分为:

- 通过人工智能或机器学习作出的部分自动化和全自动决策

- 用于高级数据分析的技术基础架构,例如用于内存的分布式文件系统、GPU服务器、Hadoop、Spark

- 员工的高级数据分析方法技能,例如人工智能、数据挖掘、机器学习

- 根据最新的公司数据自动创建报告、进行分析并生成消息

- 数据的准备和管理,确保其可用性、一致性和及时性

受访者对此作出负面评估的原因,可能是员工技能不足(46%),或技术基础设施不足(41%)。只有20%的人对现有专业度表示乐观,23%的人对技术基础架构持积极态度。这清楚地表明,无论是在基础架构方面,还是劳动力所需的技能方面,都需要尽快采取行动。这一领域的严重缺陷可能是数据可用性以及法律要求等方面造成的障碍。除非克服这些难题,否则企业更新技术和基础架构是没有意义的,因为系统在分析环境中会面临没有可用数据供分析的窘境。

此外,人工智能等新技术的推广似乎存在问题。根据技术部分反馈回来的答卷,虽然大多数公司以及开展了各种举措,但人工智能相关技术显然尚未被使用。在这一领域中,接受我们调查的企业普遍远远落后于硅谷的科技公司,在硅谷,机器学习和人工智能早已进入了企业的服务组合。

另一方面,47%的受访者认为数据处理和管理秩序良好,只有15%的受访者认为较差。同样,根据最新数据自动创建报告、分析与生成消息方面的积极评价有41%,负面评价27%。长期以来,这些功能一直是企业IT建设议程中的主要优先事项,因此,超过50%的人在这项给出中立或否定的答案着实让人惊讶。尽管已经采取了一些初步支持工业4.0的数据方法,但随着新的IT和数据分析解决方案的推出,许多企业仍然远远落在后面。

IT安全

IT安全部分介绍了有关使用加密技术确保计算机数据安全通信的经验和策略。只有21%的受访企业具有用于操作者、传感器和机器之间通信的端到端加密。32%的受访者表示没有做过这种类型的加密。这表明企业缺乏使用设备数据的经验,并且存在通信架构收到攻击的危险。另一个原因可能是,端到端数据加密需要更高的计算处理能力,而且需要传输的数据量呈指数级增长。38%的受访者认为自家公司对运营数据和设备数据都具有标准的访问管理政策,只有17%的人不同意第一条陈述,18%不同意第二天陈述。35%的受访者认为正在开发的应用程序已经考虑了当前的政策,而32%的人认为这种开发需要进行全面的风险评估。然而,有23%的受访者对这两种说法都不同意。

约45%的受访者对此部分所有陈述都持中立立场。这表明,企业在IT安全的现有政策、访问管理和机器通信加密方面仍有相当大的改进空间。上述要点必须加以解决,保障在企业内部安全地处理数据。

IT安全评价

IT安全评价分为:

- 发布自主开发或第三方开发的工业4.0应用程序之前,进行了全面的风险评估。

- 开发工业4.0应用程序时,始终会考虑既定的安全策略,例如端到端加密、ISO 27001。

- 公司定义了设备数据的安全保障和使用规范,对访问和操作设备数据作了清晰的标准标识和访问管理规定。

- 操作者、传感器和设备之间的通信始终受到端到端加密的保护。

可扩展性

IT集成这一章的最后一节,重点介绍了各种IT体系架构的可扩展性,其中涉及到云计算解决方案和应用程序接口(API)的使用。34%的受访者认为其IT基础架构的可扩展性严重不足,只有13%的人持相反的看法。21%的人有机会通过API与业务合作伙伴联系。另一方面,一半的受访者对此问题持中立态度。29%的人表示他们无法让业务合作伙伴连接到自己的系统。

因此,约80%的受访者对合作伙伴的扩展连接问题给出了中立或者否定的回答。可见,公司内部IT基础设置与外部系统或合作伙伴之间的连接具有相当大的潜力。可扩展性普遍较差的原因可能是考虑到业务规模和IT体系架构复杂程度等因素,这使得扩展更加困难。

可扩展性评价

可扩展性评价分为:

- 可以通过API连接业务合作伙伴。

- 可以快速扩展和缩减IT基础架构,例如使用云服务解决方案。

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工业4.0晴雨表之一:价值网络中的工业4.0

工业4.0晴雨表之二:数字孪生体等技术评估

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