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1. 面向製造的工業智慧雲平臺組成與架構

近幾年，世界各國提出一系列國家層面的製造發展戰略，如德國工業4.0，美國工業網際網路，中國製造2025、“網際網路+製造”等，然而所有戰略計劃的一個共同目標是實現智慧製造。智慧製造的實現對使能平臺與工具提出了更高要求。當前，隨著傳統制造產業的變革與網際網路的融合與發展，一系列先進製造系統的出現，以及雲計算、物聯網、大資料、移動網際網路等新一代資訊科技與製造技術的整合融合不斷加劇，面向製造的工業智慧雲平臺應運而生，併成為創新改革發展製造業的關鍵。

與電子商務平臺、社交平臺不同，工業製造業平臺化所需技術更加複雜、競爭也更加激烈。面向製造的工業智慧雲平臺不是雲計算平臺，也區別於一般的大資料平臺、物聯網平臺。它是在傳統雲平臺的基礎上，藉助於物聯網、大資料、人工智慧等資訊科技，及先進的智慧生產組織模式，如產品服務系統/工業產品服務系統/面向服務的製造、製造網格、眾包生產、雲製造等，實現的功能和價值倍增。在這一階段中，製造企業根據自身企業特點，開發了各類面向製造的工業智慧雲平臺，以提供製造服務的形式促進不同行業間跨區域的製造資源和製造能力的整合，體現了“產品+服務”的服務化思想。當前，工業界已陸續推出一系列工業智慧雲平臺，比較典型的有西門子MindSphere平臺、通用電氣Predix平臺、施耐德電氣EcoStruxure平臺、ABB Ability平臺、海爾COSMO平臺、微軟Azure平臺等。

基於“資料是基礎，服務是核心，應用是關鍵”的理念，面向製造的工業智慧雲平臺由三部分構成，即由資訊科技企業主導建設的雲基礎設施層、由工業企業主導建設的服務層，由工業企業、眾多開發者與使用者等多主體參與應用開發的應用層，如圖1所示。

圖1 面向製造的工業智慧雲平臺架構

基礎架構層是將各種工業裝置、供應商等互聯並接入雲端，將採集的資料資訊遠端傳輸到雲平臺中，實現資料資訊的實時採集、儲存與智慧預處理，實現對工業裝置的智慧感知、裝置與網路的互聯。主要功能包括：①將工業現場裝置接入到平臺邊緣層，連線機器、資料和人，實現海量資料的採集；②實現資料格式轉換和統一，將採集到的資料傳輸到雲端；③對採集的資料進行預處理、儲存和智慧分析應用。

服務層是透過分散式計算、大資料技術、人工智慧技術，構建靈活與高效能分析服務。主要功能包括：①利用資料管理技術構建資料分析能力，實現資料價值的挖掘；②將工業資源、知識和能力等封裝成服務功能模組，供平臺使用者按需使用，使用者無需自己構建相應的模型、演算法，只需在平臺上智慧選擇想用的服務；③構建服務應用管理環境，對服務進行有效的管理和呼叫，如服務匹配、服務組合、服務排程和評價等，從而為工業開發者、使用者等提供最佳化服務。

應用層是面向特定行業、特定場景開發線上檢測、運營最佳化和預測性維護等具體應用服務。主要功能是：①為使用者提供創新型應用服務；②構建良好的創新環境，使開發者基於平臺數據及服務實現應用創新。

2. 基於雲平臺的產品全生命週期資料整合、儲存與處理

1）產品全生命週期資料組成

隨著並行工程的產生，產品全生命週期應用擴充套件到工業領域，從製造的角度來理解產品，產品全生命週期覆蓋從概念產生、設計、採購、製造到使用和回收。每一個階段有其特定的活動，併產生大量的資料。

（1）在產品概念階段，利用使用者需求、市場資訊、投資規劃等資料形成新的產品概念或產品改進。

（2）在產品設計階段，產品設計團隊利用產品功能和外觀描述資料、產品配置資料、設計引數和測試資料、相似產品的歷史資料等進行產品設計。

（3）在原材料採購階段，透過製造商資料，如型別、質量、原材料效能等，以及供應商資料，如價格、距離等資料形成最佳採購方案。

（4）在製造階段，對產品製造工藝的屬性、效能、引數和生產要素（如-人-機-物-環境）資料實時收集並記錄以監控生產過程。

（5）在物流階段，庫存資料、訂單資料、位置資料等用以最佳化物流。

（6）在售賣階段，基於訂單資料，客戶資料，庫存資料和供應商的資料等及時售出產品，且此階段的使用者偏好、偏好人群、訂單分佈等資訊資料可用於產品設計、生產、物流等階段。

（7）在使用階段，將產品狀態資料、執行環境資料、使用者行為資料等用以產品維修和產品設計改進。

（8）在售後服務階段，基於失敗資料和案例、維修資料、元件質量和狀態等資料，預測產品壽命和產品失效。

（9）在回收/廢物處理階段，基於產品狀態資料和歷史維修資料，分析和決策何時、何地、如何來回收產品或廢物處理。

2）產品生命週期資料智慧化採集

透過分析每個階段的製造單元，得到製造活動中各單元裝置型別，從而依據裝置

型別設計或整合不同的物聯網感測器，實時對資料採集，同時將這些感測器以無線或有線的網路方式接入到平臺中，最終達到資料的智慧感知和接入。為了保證資料的有效性，可以採用多種動、靜態資料採集並行的方式，從而實現產品生命週期資料的多角度採集，為產品全生命週期的資料處理分析提供資料支撐。

（1）基於物聯網的動態實時資料採集。基於具有強感知能力的物聯網技術，產品全生命週期過程中的實時動態資料可以透過部署在不同位置的感測器獲取，結合上文對產品生命週期階段不同的資料特點，分別採用相應的資料採集方法。

（2）基於BOM的評估系統與企業資訊系統整合的資料採集。在資訊互動的過程中，企業內的CAD、CAPP、CAM、EPR等資訊系統之間透過BOM有效整合，促進企業內部資訊的互動與傳遞。

（3）基於資料庫的靜態資料採集。上述兩種資料採集方法可用於在產品生命週期過程中動態資料和企業資料的收集，而靜態資料則透過構建資料庫，將相應的資料整合到工業智慧雲平臺中。

3）產品生命週期資料工業智慧雲平臺物理架構

基於物聯網技術、雲計算技術等先進技術，借鑑工業智慧雲平臺，構建產品全生命週期資料工業智慧雲平臺物理架構，如圖2所示。

圖2 產品生命週期資料工業智慧雲平臺物理架構

基於產品全生命週期各階段的製造資料分析，採用多角度的資料採集方式，實現對產品資料的實時採集，同時將這些資料以有線或無線的方式接入到平臺中，最終達到產品資料的智慧感知與接入。另一方面，為解決資料的儲存問題，在平臺的底層架構中搭建和部署基於雲的伺服器。從而為產品全生命週期雲服務平臺的運轉提供保障。同時，為實現產品全生命週期所需的各類資源按需使用，以雲服務的形式將其釋出到平臺中，供各類使用者使用。同時為實現產品全生命週期資料的按需使用，該架構已雲服務的形式將其釋出到平臺中，供各類使用者使用。針對使用者而言，隨著新型IT技術的發展，企業內部或外部訪問服務平臺的終端裝置也逐步趨向於多樣化，不再侷限於單一的PC訪問方式。可以支援PC、手機、iPad等異構多終端多種訪問方式。另一方面，由於使用該平臺的使用者型別不一樣，產品生命週期所對應的要求也不一樣，依據人員所處的企業角色，可以構建產品多階段的資料處理。

4）產品全生命週期資料智慧化整合與管理

針對產品全生命週期資料的整合與管理問題，進而實現該資料在平臺中可以達到按需使用的目的，分析並設計基於工業雲平臺的資料管理與整合架構，如圖3所示。

圖3 基於工業雲平臺的產品全生命週期資料管理與整合

在資料的整合與管理方面，現有的企業資訊系統之間難以順暢傳遞資訊，造成了資訊孤島。為有效解決系統之間的資料整合問題，企業往往需要額外支付大量的人力成本手動收集產品生命週期資料，從而加大企業的運營成本。因此需要在分析產品生命週期過程的資料基礎上，為了保證資料的有效性，採用基於多角度採集的方式，為上層的產品全生命週期的資料處理分析提供資料支撐。

在產品的全生命週期過程中，社會提供者可以提供產品資料整合與處理的各種物料資訊、功能模組、製造工藝等資訊，並將其封裝為不同的服務加入到架構中，此外，在產品生命週期整合、儲存與處理過程中，標準件及產品BOM等產品資訊是十分重要的，其資訊資料在雲平臺中以服務的形式進行管理和維護。另一方面雲平臺的產品服務也繼承了企業資訊系統執行過程中產品相關資料資訊。因此工業智慧雲平臺在企業資訊系統與使用者、提供者之間提供了一個很好的資料連線。

在產品全生命週期過程中，不同的使用者可以透過工業智慧雲平臺來呼叫和訪問所需的產品服務。如在設計階段，設計者可以在基於Web瀏覽器或者是APP輸入或者選擇設計需要的材料資訊，這時平臺將選擇材料的結果返回給該使用者，基於資料分析結果，使用者就可以在滿足功能要求和低成本的情況下進行材料選擇，從而選出最佳材料。