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物聯(lián)網(wǎng)

IIoT與工業(yè)AI融合,NI 為無錫“雪浪制造大腦” 打造邊緣智算

2025China.cn   2018年07月24日

  根據(jù)埃森哲(Accenture)的研究報(bào)告,全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things,簡稱IIoT)市場規(guī)模預(yù)計(jì)在2020年將超過5,000億美元?;诋?dāng)前的投入水平,到2030年預(yù)計(jì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為世界經(jīng)濟(jì)帶來的收益至少在10萬億美元。同時(shí),隨著中國制造業(yè)的發(fā)展,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的市場規(guī)模逐漸擴(kuò)大,預(yù)測未來15年中國將在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域受益約1.8萬億美元,市場前景廣闊。

  當(dāng)前,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)正打通從產(chǎn)品、產(chǎn)線到產(chǎn)業(yè)鏈的全方位升級。作為國內(nèi)一流IIoT平臺的代表,雪浪制造大腦正致力于構(gòu)建國家級工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺、打造自主可控的工業(yè)數(shù)據(jù)操作系統(tǒng),并圍繞“1+1+N”的模式:一群合作伙伴用一套共性技術(shù)服務(wù)于N個(gè)垂直行業(yè)。在關(guān)鍵的系統(tǒng)底層,為了構(gòu)建廣泛適用的基于數(shù)據(jù)、算法等基礎(chǔ)的智能平臺,雪浪制造大腦攜手業(yè)界領(lǐng)先的測試測量方案提供商——美國國家儀器公司(National Instruments,以下簡稱NI)開展深度合作,為制造業(yè)提供一站式的數(shù)字化解決方案。

  “在工業(yè)領(lǐng)域,比如工業(yè)資產(chǎn)的狀態(tài)監(jiān)測、預(yù)測性維護(hù)等廣泛應(yīng)用,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)擁有著先天的優(yōu)勢,是制造行業(yè)不可所缺的關(guān)鍵技術(shù)之一。NI擁有的優(yōu)勢在于,幾乎所有的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)比如雪浪制造大腦平臺,都可以在NI領(lǐng)先的技術(shù)平臺上找到最佳落腳點(diǎn)。”在不久前結(jié)束的2018雪浪大會 “雪浪制造大腦”分論壇上, NI大中華區(qū)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)/人工智能行業(yè)經(jīng)理郭翹這樣表示。

  圖1:郭翹在2018雪浪大會分論壇上講述NI工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局

邊緣計(jì)算不再“邊緣”, NI助力構(gòu)建100ns內(nèi)同步的IIoT系統(tǒng)

  在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)中,IIoT的“物”、運(yùn)營技術(shù)(Operational Technology, 以下簡稱OT)以及信息技術(shù)(Information Technology,以下簡稱IT)是基礎(chǔ)組成部分。邊緣計(jì)算,則主要圍繞OT與IT端發(fā)力。據(jù)IDC預(yù)計(jì),2018年將有40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲存,邊緣計(jì)算可謂不再“邊緣”,愈發(fā)收到業(yè)界重視。郭翹表示:“實(shí)際上,NI是處于OT端的玩家,IT端則是亞馬遜、微軟、阿里、百度等廠商為主流。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的邊緣計(jì)算中,NI以開放的平臺與各大主流IT廠商進(jìn)行無縫對接和集成,這是NI的優(yōu)勢。”

  圖2:NI眼中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),包含“物”、OT及IT三個(gè)部分

  測試資產(chǎn)、生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)營資產(chǎn)以及交通運(yùn)輸和重型設(shè)備等工業(yè)資產(chǎn)是IIoT系統(tǒng)的重要成分。 對于OT端的NI而言,分布式在線狀態(tài)監(jiān)測及設(shè)備預(yù)測性維護(hù),是NI在IIoT邊緣計(jì)算領(lǐng)域最為關(guān)注的應(yīng)用方向?!盎贜I模塊化、開放式平臺的IIoT系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了納秒級分析和控制、采集任意傳感器的數(shù)據(jù)、適用于邊緣計(jì)算的硬件以及使用時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(Time Sensitive Network,以下簡稱TSN)同步的架構(gòu)?!惫N表示,“由于使用TSN技術(shù),實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)高達(dá)100 ns內(nèi)的同步精度不受距離限制,這成為了IIoT系統(tǒng)的一大突破!”

  圖3:NI從五大維度賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)OT端

  另外,在數(shù)據(jù)管理與分析方面,NI擁有穩(wěn)定、靈活的數(shù)據(jù)采集平臺,搭配分布式系統(tǒng)管理軟件SystemLink,貫穿了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測、測試、控制、分析處理的全過程。位于決策端的企業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測軟件 NI InsightCM則更傾向旋轉(zhuǎn)機(jī)械的預(yù)測性維護(hù)方案也可與第三方數(shù)據(jù)庫或云平臺相連,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)集群概念。

  圖4:NI展示專業(yè)數(shù)據(jù)管理及分析軟件,進(jìn)一步完善IIoT架構(gòu)

  值得一提的是,當(dāng)前數(shù)據(jù)在邊緣計(jì)算的轉(zhuǎn)化過程中基本上遵循二八原則, 即80%的數(shù)據(jù)尚未得到優(yōu)化利用。“因此,若要提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化率,既需要效率更高、更加智能化的數(shù)據(jù)采集與控制終端,也需要終端設(shè)備具備對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和預(yù)分析的能力,如此才能將傳統(tǒng)的工業(yè)設(shè)備變成一個(gè)個(gè)更加智能化的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。” 郭翹說道。

頂尖客戶案例為證,NI推進(jìn)工業(yè)AI與邊緣計(jì)算深度融合

  眾所周知,工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的基礎(chǔ),也是工業(yè)人工智能(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)的關(guān)鍵應(yīng)用之一。但是,當(dāng)前多數(shù)企業(yè)在談?wù)揂I時(shí),都是從自身擅長的模式作為出發(fā)點(diǎn)去探討AI應(yīng)用,這其中尤以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表。

  “事實(shí)上,工業(yè)AI與互聯(lián)網(wǎng)AI天生存在很大的差異,這是工業(yè)AI應(yīng)用、特別是邊緣計(jì)算中是不可規(guī)避的問題?!惫N指出,“很重要的一點(diǎn)在于分析結(jié)果的精度要求上,比如在某知名電商舉辦的大數(shù)據(jù)推薦商品AI算法比賽中,推薦準(zhǔn)確率大于10%就可以拿到冠軍?!钡珜τ诠I(yè)應(yīng)用來說,10%的準(zhǔn)確率是絕對不能接受的。工業(yè)AI應(yīng)用必須利用算法告訴企業(yè)主,設(shè)備是否真的壞了需要檢修。若預(yù)測準(zhǔn)確率只有10%,那么采用定期保養(yǎng)與定期維護(hù)的傳統(tǒng)方式反而更為劃算。這已然成為了工業(yè)AI的挑戰(zhàn)。

  圖5:NI全力推進(jìn)人工智能與邊緣計(jì)算深度融合

  因此,NI正持續(xù)不斷地推出針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的軟件產(chǎn)品,包括數(shù)據(jù)收集、特征提取和降維、模型訓(xùn)練與模型驗(yàn)證等AI工具,幫助客戶加速從原始數(shù)據(jù)提取出有價(jià)值的信息,并部署模型至邊緣計(jì)算一側(cè)。憑借強(qiáng)大邊緣計(jì)算能力的開放平臺,NI正面向客戶提供工業(yè)大數(shù)據(jù)的完整解決方案。

  作為美國最大的發(fā)電控股公司,NI客戶——杜克能源具備火電、風(fēng)電、核電等多樣化能源組合,但廠房老化、發(fā)電廠運(yùn)行效率低下、預(yù)測性維護(hù)能力不足等是該公司面臨的重大挑戰(zhàn)。郭翹說道:“在部署NI方案之前,杜克能源已有的預(yù)測性維護(hù)措施中80%用于數(shù)據(jù)采集,僅20%用于分析,遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法提供準(zhǔn)確結(jié)果。” 于是,杜克能源選擇與NI深度合作,在基于NI InsightCM和CompactRIO方案的基礎(chǔ)上,從預(yù)測性維護(hù)和設(shè)備加強(qiáng)管理等維度入手,實(shí)現(xiàn)了60個(gè)以上電廠的智能監(jiān)測。截至2017年,NI已幫助杜克能源預(yù)測到的故障損失折合現(xiàn)金約為3,000萬美元,遠(yuǎn)高于項(xiàng)目成本。

  圖6:NI 為杜克能源提供智慧電廠的IIoT架構(gòu)

  “類似的例子還包括了中廣核應(yīng)急柴油機(jī)檢測系統(tǒng)、中車青島四方車輛PHM系統(tǒng)等?!惫N說道,“NI的平臺除了穩(wěn)定之外,還可以提供盡可能高的靈活性,幫助客戶根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行二次開發(fā),打造智能化、可定制化的方案,這是很多競爭對手無法實(shí)現(xiàn)的?!?/FONT>

覆蓋產(chǎn)學(xué)研多維布局,NI與合作伙伴共營生態(tài)

  “雪浪制造大腦”僅僅是NI深耕中國制造產(chǎn)業(yè),在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局的一個(gè)例子。除了產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的合作,NI更提出了“培養(yǎng)下一代卓越工程師”的劃時(shí)代院校教育主旨,與全球超過上千所院校建立合作,如NI與西安電子科技大學(xué)合作,致力于戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)微電子半導(dǎo)體測試領(lǐng)域的人才培養(yǎng);以及與常熟理工共同探索教學(xué)實(shí)踐,培養(yǎng)應(yīng)用型人才等。

  圖7:與合作伙伴共營生態(tài),NI 致力于全產(chǎn)業(yè)鏈的工程創(chuàng)新

  郭翹總結(jié)說:“產(chǎn)學(xué)研是NI長期貫徹的一個(gè)方針,這是NI不斷提升產(chǎn)品研發(fā),以及打造產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要舉措?!币环矫?,作為工業(yè)領(lǐng)域超過40年的玩家,NI正持續(xù)不斷地針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能推出更好的解決方案,來幫助各行各業(yè)從原始數(shù)據(jù)獲取分析出發(fā),到完成整個(gè)工業(yè)互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)的鏈路。另一方面, NI提供的生態(tài)不是一個(gè)封閉的生態(tài),NI不追求做行業(yè)里的唯一玩家,更期待和上下游共同打造更完善的生態(tài)圈,將人工智能技術(shù)在工業(yè)應(yīng)用落地,推動整個(gè)產(chǎn)業(yè)的突破與創(chuàng)新。

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