工業app，為工業網際網路平臺而生。

負責IT和OT（運營技術）的管理者，在工業化和資訊化融合的幾十年來，井水不犯河水：IT看重業務流程合理，OT看重業務執行穩定。從具體的面向物件來看，OT與IT的區別主要是體現裝置的邊緣端，OT的世界遵從物理進化的原理和機制，發展比較緩慢：源自控制，專注於運營。然而，工業網際網路的發展，和資料流動變得空前容易，激發了人們對於資料價值的想象，從而大大促使了OT和IT融合的必要性。工業網際網路的應用在很多層面上就是統一IT和OT的視角。但IT和OT二者自身的需求、緯度、思維方式太不一樣，融合是非常困難的。工業網際網路的普及，不同於常規的企業管理軟體ERP和執行管理系統MES應用，它不僅僅是收集的資料豐富性和顆粒度的問題，而且更多是要考慮這些資料背後的價值，這隻能站在更高的戰略崗位上才可以評估和定義。GE在2018年的報告中指出，真正數字轉型的主戰場，恰恰是發生在IT和OT交界的地方。實際上GE更傾向於OT技術的魅力將得到極大釋放，“IT正在失去魔法，OT的指揮棒正在緩緩升起”。而ARC諮詢團隊在2016年提出的IT和OT融合成熟度模型中，描述了人員、流程、技術和測量之間在各融合度的關係，也表明了一點，需要連線邊緣和雲、需要處理各種OT協議和資料格式，都是IIoT大顯身手的地方。

圖1 裝置連線與IT應用的融合

IT要下沉，OT要上升，從各種系統匯流而來的資料要分析，這就使得工業網際網路平臺的崛起成為可能。這都使得面向工業應用的開發，將大大加速。IIoT平臺，為工業app應用的開發，提供了一張充滿沃土的溫床。資料重力 推動邊緣的進化裝置的資料，具有一種“沉底”的特性。它很少被真正打撈上來使用。因為機器現場的工業資料，最大的特點就是海量、而且無序。在工業發展數百年曆史上，產線的管理者從來不曾正眼看過它們。它被列入考慮物件也就是最近幾年的事情。例如，僅僅單個數控機床裝置，每秒產生的資料就可以達到400M。按照一個產線上有10個工位十臺裝置計算，有五個產線的話，那麼一個簡單的工廠，資料生產量每秒鐘可以達到20G！想想一個人，手機流量也不過是每個月10G左右。二者相差500萬倍！工廠的大資料，往往都是垃圾資料山，主要表現在六大症狀：資料很髒（必須大量的演算法清洗，才能有可用資料）、頻率不同（現場觸發的頻率非常不同）、海量、大小（資料的容量大小不一）、種類很多（各種異構資料來源）、跨學科導致的關係複雜（資料機制來自“機光電熱磁”等不同學科領域）。如此龐大的資料，大多數是沒有用的，只能留在機器端。這就是所謂的“資料重力”。它使得大量的資料被丟棄在車間的地板上、裝置周圍的空氣中。資料重力，導致大量資料無法上雲端，也就無法完成分析。而這幾年物聯網和計算能力的發展，推動了人們對於邊緣智慧的思考。太重的資料，可以就地處理。在大資料分析的時代，這個任務交給了邊緣計算。工業網際網路平臺，本身就是一個分散式的計算平臺，它很好地解決雲和邊緣的整合問題。通過連線、裝置管理、資料管理和機器學習，為真正開啟資料的分析價值，提供了一個認真的鑰匙。這也為面向場景應用的工業APP的開發和部署，提供了極大的方便。工業app的春天正在來臨工業網際網路平臺中間的PaaS平臺（Platform as a Service）是最重要的部分。目前最有雄心壯志的選手，都在聚焦這個地方。新型API技術和與環境無關的容器封裝技術，使得平臺本身的快速部署和應用。有了工業PaaS平臺的支撐，面向場景的工業APP應用，也是工業網際網路當下最具憧憬的一個領域：千軍萬馬過大江的局面，正在呼之欲出。

圖2 工業網際網路平臺架構

平民開發師（Citizen developer）也就是非專業軟體人士，正在大量湧現，當前很多企業的裝置維護都是這一類人員，如果也能使用軟體環境，輕鬆部署，這就需要有大量輕程式碼的程式設計，大量拖拽式的應用。2017年10月工業網際網路巨頭，美國通用電氣公司GE與蘋果達成合作，兩家公司將共同開發企業級 iOS 應用，並推出全新的Predix SDK，重點就是物聯網。GE 將為自己開發 iOS 應用以及商業合作伙伴，並在全公司部署 iPhone 和 iPad。這個面向物聯網開發app應用，背後是有一個真實的故事。加州州立大學的計算機系大學生在GE Predix的創新大賽中，發明了一款app，可以利用學校三個不同的能源點（太陽能光伏板、熱電氣聯產等）的能源消耗資料，利用資料分析，可以得出最佳的供電量。該專案獲得了10000美元的獎金。

圖3 GE創新APP競賽的優勝者團隊

一直在思考電廠如何更加有效執行的GE團隊，受到TITAN的啟發非常大，因為他們的一個方向就是更好解決管道蒸汽損耗。隨後，開發團隊又在iPhone的應用商店中找到一例照相機輔助應用，可以獲得快速、高效和低成本形成熱成像技術。這讓他們覺得找到了提高電廠效率的方法。GE的app研發團隊，跟亞特蘭大電廠的現場經理合作。後者陪著他們一起走訪了現場的各種管道，並指出哪些管道介面是可能漏汽從而造成熱損耗的。藉助於這些領域專家所標定的異常故障影象，再結合機器學習和成像工具，GE開發團隊隨後開發了一款app，面向管道的熱成像工具TITAN（異常報警熱成像工具），可以使得每年節省50000美元。代價竟是如此之小。創新團隊的大學生們只獲得了10000美元的獎金。而GE的開發團隊，僅僅用了6個就開發出這樣一個效果神奇的工業app。這就是數字組合創新的魅力，就像是高中畢業生的舞會，空氣中瀰漫了隨時可以撮合的火花。而要滿足數字化的全新組合，所有的要素儘量服務化。這樣得以釋放的資料，就可以輕鬆成為場景應用的基本素材。藉助於一個鬆耦合、多方可以呼叫的資源，工業App把各種資料重新組合，經過資訊化、知識化的處理，封裝成可以執行或者呼叫的模組。雲化風正盛上雲的應用，場景意圖往往很明顯，需求變化也很快。為了適應這種快速變化，就要微服務化，這就是最近幾年微服務非常流行的原因。微服務，可以為各類APP開發者提供滿足場景應用的資源池呼叫，因此它正在成為全新的潮流。一心要往雲方向轉型的金蝶，據說已經有了幾百多種微服務。在今年德國漢諾威博覽會上，感測器製造商Sick推出了具有可程式設計的感測器，同時建立一套軟體體系，可以幫助現場工作人員，建立面向感測器應用的AppSpace。這大大改變了傳統上對感測器只有開關訊號的認知。軟體定義硬體，已經武裝到裝置最末端的牙齒上了。而Sick同時推出了AppSpace的程式設計社群，旨在推動那些在現場的人員，也能夠成為App的開發者，實現各種靈活的功能，具有非常大的吸引力。工業網際網路平臺走向平民化，非IT的專業人士也可以輕鬆上手工業App應用。這是一個巨大的進步，一種開放式的知識洪流，在工業網際網路平臺上轟鳴，並重新匯成令人興奮的場景應用。資料天梯，推動OT與IT資料融合IT由管理業務資料、支撐管理流程的技術、系統和應用程式組成。通常報告給CIO，這些管理的應用程式包括ERP、MES、EAM、WMS等。而OT由管理生產資產、保持順暢運營的技術、系統和應用程式組成。通常報告給COO，管理的應用程式包括PLC、PCD、SCADA、SIS、資料歷史和網關係統等。這些資料要實現融合，意味著要克服資料重力，完成從地板到天花板的遷移。這些資料有三條通道可以直達天花板：帶通訊能力的感測器、閘道器和PLC。對於褐色工廠（brown field），很難採用PLC/IPC，因為對PLC重新程式設計會有很多困難；這個時候，一般採用閘道器整合的方式。而對於綠色工廠（green field），也就是通過使用當下各種介面的PLC/IPC，包括支援OPC UA協議的，都可以有很多自由的選擇；對於一些褐色工廠，感測器也是適合的。但是這一點不能規模化，這種多帶有通訊能力的感測器，成本還是會太高。

圖4 資料天梯

資料要完成從裝置級的地板，升到企業級的天花板。需要闖過三關，第一關是裝置連線；第二關是資料重力識別，對相關資料進行分析；第三關是建立面向個人的app應用。對於工業網際網路平臺而言，最需要的就是搭建這樣一個“資料天梯”，來完成資料上上下下的運載，從而可以豐富工業網際網路平臺的應用。針對這種局面，宜科電子採用了一種IoT Hub的思路，通過三駕馬車實現從邊緣到雲端的一攬子資料解決方案。一是面向連線的大胃王的IoT Hub邊緣端，完成各種裝置的資料採集，尤其是對PLC的採集；二是在邊緣層構建ThingsWise大資料分析軟體，實現對資料的實時分析；這兩者完成了對資料的邊緣分析和計算。最後，通過工業APP快速生成工具WorkBench的應用端，可以使得“平民程式設計師”（citizen developer）用最少程式碼的方式，通過檢視和拽曳，就可以快速生成app程式，並且可以適配各種移動作業系統。這就實現了裝置連線、邊緣分析和app應用的“三位一體”的使能平臺，從而使得工業網際網路平臺，可以面向場景應用，來處理各種裝置和資料。例如在博世的一個純蒸汽發生器的場景中，大型裝置往往需要多個本地的HMI，而且部分工序需要人工操作（如轉換、物料再儲存等）。

圖5 為博世提供IoT Hub解決方案

而在IoT Hub的三位一體解決方案中，通過OPC UA採集過程變數的實時資料，並通過WiFi傳輸，然後在移動端分析各種KPI資訊。這使得機器故障可以及時得到反饋，同時節省了固定的HMI，也不需要多次切換。在5月份天津的第二屆世界智慧大會上，宜科電子總經理張鑫發表了以《賦能工業網際網路平臺 使能雲製造》為主題的演講，提到：“宜科的理念是搭建一個‘資料天梯’，將邊緣層的資料送至雲端，在Paas層利用工業網際網路平臺對資料進行分析處理；在Saas層通過提供工業APP等創新工具，將資料應用展示出來。” 這樣的賦能平臺，核心IoT Hub就像是一個“資料雲梯”，使資料能力真正成為一種戰略上的資源優勢。一個好的工業網際網路應用，需要行業領域專家提出需求和描述，這是企業必須要獨立解決的——在很大程度上，這也是一個企業Know-how的關鍵因素。在此基礎之上，可以通過外包團隊或者全職程式設計師完成資產建模。而剩餘的裝置連線、資料分析、到工業APP的生成，都是資料雲梯可以大展身手的地方。小記工業網際網路平臺大大加速了IT、OT的融合過程。資料開始從裝置中掙脫資料重力，像珠子一樣，四處滾落。而藉助工業網際網路平臺上的資料天梯，一部分經過邊緣計算和分析就地處理，一部分則上升到IT層，都是業務決策的一部分。在機器和人的注視中，上上下下的資料，開創著一個技術上分工合作的數字時代。