在大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)過程中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)作為工業(yè)領(lǐng)域推動自動化與信息化建設(shè)的重要突破口,，是目前與AIoT結(jié)合后成效顯著的一個環(huán)節(jié),，明顯提升了工業(yè)場景里的生產(chǎn)效率、生產(chǎn)質(zhì)量,、產(chǎn)線良率,，為定制化、柔性生產(chǎn),、產(chǎn)線數(shù)字化,、智能制造新時代奠定了基礎(chǔ)。

在6月29日舉辦的“2022國際AIoT生態(tài)發(fā)展大會-工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)分論壇”中,，亞馬遜云科技物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品專家蔡裕正分享了題為《乘“云”駕“物” 打造智能制造新時代》的精彩演講,，詳解如何通過借助數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)，依托AIoT改善OEE并優(yōu)化生產(chǎn)效果,，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性服務(wù)優(yōu)化供應(yīng)鏈并減少庫存,，助力工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與困境

“大概在七八年前,，大家對物聯(lián)網(wǎng)的理解停留在'設(shè)備采集數(shù)據(jù),、數(shù)據(jù)傳輸上云’的初級階段，但實(shí)際上這一做法并沒有解決什么現(xiàn)實(shí)問題,?！辈淘Ｕ窒淼溃八越鼉扇暌詠?，一方面是5G,、AI、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的成熟,，另一方面是疫情給企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營帶來的直接沖擊,，都令企業(yè)掌舵者重新思考物聯(lián)網(wǎng)的真正價值——也就是挖掘數(shù)據(jù)的價值——漸漸地，產(chǎn)業(yè)里逐漸產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析的需求,，隨后部署到邊緣側(cè)做閉環(huán),。”

在亞馬遜云科技看來,，目前制造業(yè)是一個低利潤的行業(yè),，制造商面臨著不斷創(chuàng)新以做得更好、更快,、更便宜以保持競爭力的挑戰(zhàn),。如果具象化來看，制造生產(chǎn)的挑戰(zhàn)可以列為這7點(diǎn)：創(chuàng)造新的收入來源,、提高OEE和優(yōu)化生產(chǎn),、優(yōu)化供應(yīng)鏈和減少庫存、人員流失和培訓(xùn)、保護(hù)生產(chǎn)和知識產(chǎn)權(quán),、釋放數(shù)據(jù)和見解啟示,、降低成本。

如何破局,？上工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就能一勞永逸嗎,？答案是復(fù)雜的。

蔡裕正認(rèn)為,，目前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)由3塊組成,，一是物聯(lián)網(wǎng)與邊緣，二是數(shù)據(jù)分析,，三是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,。目前這3種技術(shù)大部分屬于“各自為政”的狀態(tài)，雖然有小部分相互重疊,，但真正能轉(zhuǎn)為為商業(yè)價值的部分更為稀少,。此外，目前的工廠數(shù)字化改造以IT為主,，IT跟OT的邊界仍然未打通,，自然容易形成數(shù)據(jù)孤島，給挖掘數(shù)據(jù)價值提升難度,。

“雖然技術(shù)不斷在演化,，但我們在實(shí)際項(xiàng)目和實(shí)際操作過程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)，不管是大型企業(yè),，或者是創(chuàng)業(yè)公司,，普遍面臨一樣的問題——工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)是跨領(lǐng)域的，公司里可能沒有這部分的人才或能力克服某個關(guān)鍵難題,?！彼窒淼馈?/p>

更困難的現(xiàn)狀是,，具體到企業(yè)里,，目前基本上是C Level的主管（如CEO、CFO,、CTO等）高度關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工作和過程,，而制造生產(chǎn)一線的工人不一定非常了解，企業(yè)里上下級對智能制造的理解和觀念并不統(tǒng)一,，自上而下的改造必定困難重重,。

“在工業(yè)上，物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)絕對是一個成功的關(guān)鍵,。這是行業(yè)共識,、大勢所趨,。”蔡裕正說道,，“但'家家都有難念的經(jīng)’,，改造過程又是極其漫長和反復(fù)的，均需要有專業(yè)的見解或理解,。亞馬遜云科技擁有豐富的智能制造實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，可以提供從邊緣側(cè)到云平臺的數(shù)據(jù)分析,、計(jì)算,，還支持到現(xiàn)場的部署，為不同行業(yè)領(lǐng)域提供智能制造升級,、數(shù)字化改造的咨詢和支持,。”

• 在采集端,，F(xiàn)reeRTOS服務(wù)將微控制器的設(shè)備數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,，Snowball可以搬遷海量的本地?cái)?shù)據(jù)上云。Greengrass可以幫助收集各種協(xié)議的數(shù)據(jù),，并做預(yù)處理工作,，SiteWise可以幫助工業(yè)數(shù)據(jù)上云，Database Migration Service搬遷Oracle的傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)上云,。

• 在數(shù)據(jù)的存儲端,，IoT Analytics服務(wù)提供時序數(shù)據(jù)存儲和分析服務(wù)，Amazon S3提供安全高效的對象存在服務(wù),，可以作為數(shù)據(jù)湖的載體,。

• 在數(shù)據(jù)分析方面，IoT Analytics提供時序數(shù)據(jù)的分析能力,，IoT SiteWise提供OT數(shù)據(jù)的可視化能力,，Redshift可以構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，Athena直接在數(shù)據(jù)湖上做即時的查詢,，EMR幫助構(gòu)建Hadoop集群,，SageMaker和Greengrass訓(xùn)練和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

• 在應(yīng)用程序方面,，AWS IAM Cognito構(gòu)建安全的應(yīng)用,，Cloudwatch幫助查看Log和運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，QuickSight展示數(shù)據(jù),，也可以使用SNS構(gòu)建告警功能,，當(dāng)然還有大量第三方合作伙伴提供特定領(lǐng)域的應(yīng)用。

蔡裕正指出,，雖然大多數(shù)國民對亞馬遜的印象是“電商”,，但事實(shí)上,，亞馬遜在中國本土與許多頭部企業(yè)合作智能制造項(xiàng)目，并且不斷推進(jìn)垂直領(lǐng)域的拓展,，例如家電領(lǐng)域的海爾,、機(jī)器人領(lǐng)域里的小米、新能源領(lǐng)域的風(fēng)電遠(yuǎn)程控制 大數(shù)據(jù)分析,、車聯(lián)網(wǎng),、醫(yī)療等等。

AIoT開啟下一次工業(yè)革命

亞馬遜云科技將智能制造的發(fā)展演化分為三個階段：單一的金字塔→融合IT和OT→智能工廠,。

蔡裕正說道：“現(xiàn)在國內(nèi)還是有很多企業(yè)處于第一階段到第二階段,，包含現(xiàn)在很多的集成商，往SaaS服務(wù)等嘗試,。在云上IT,，亞馬遜云科技在不斷融合，已經(jīng)漸漸打破垂直的金字塔結(jié)構(gòu),。而在OT部分也一樣,，透過OBCA標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，和許多云廠商不斷合作,，不斷地融合現(xiàn)場的通信協(xié)議,，達(dá)到一致的標(biāo)準(zhǔn)。至于上文提到的信息孤島問題,，在國內(nèi)很常見,。因?yàn)閲鴥?nèi)工業(yè)工廠項(xiàng)目是碎片的，由不同的供應(yīng)商負(fù)責(zé),，不是從頂層開始設(shè)計(jì),，所以問題也比較復(fù)雜。但一旦厘清問題,，就能漸漸走在第三個階段,，模糊了IT跟OT的邊界，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的透明,、打通,。當(dāng)然，這是一個逐步演進(jìn)的過程,，這也相當(dāng)耗時間,、廢精力?！?/p>

在這個發(fā)展演化的過程中,，解決it和ot融合的問題是重點(diǎn)。如何解決,？“數(shù)字孿生”和“低代碼”是近兩年來的高頻詞,，亞馬遜云科技也依托這兩個技術(shù)推出了相應(yīng)的整體解決方案,。

（1）TwinMaker

數(shù)字孿生是在物理實(shí)際的環(huán)境下，將實(shí)時的數(shù)據(jù)動態(tài)更新,，去做一個虛擬的結(jié)構(gòu),，能夠幫助管理者或者現(xiàn)場工作人員快速了解現(xiàn)場環(huán)境，達(dá)到這些設(shè)備的運(yùn)維,、維護(hù),，甚至開發(fā)、管理,，達(dá)到所想要的運(yùn)營成果,。

TwinMaker的平臺架構(gòu)如上圖，提出的大邏輯是在頂層推出一個知識圖譜架構(gòu),，而不是從底層開始拼積木,。亞馬遜云科技會優(yōu)先從頂層搭架構(gòu),，從運(yùn)維人員,，跟現(xiàn)場認(rèn)為人員業(yè)務(wù)需求，能夠幫現(xiàn)場所有數(shù)據(jù)包含3D模型,、實(shí)時數(shù)據(jù),、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、視頻流,，都可以用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的方式接到這個平臺,。

TwinMaker大概分為四塊：數(shù)據(jù)連接器、模型創(chuàng)建,、場景設(shè)計(jì),、應(yīng)用程序組。數(shù)據(jù)連接器指的是使用內(nèi)置連接器訪問來自不同來源的數(shù)據(jù),，或輕松創(chuàng)建自己和第三方數(shù)據(jù)源連接器,。模型創(chuàng)建是創(chuàng)建實(shí)體以虛擬地表示物理系統(tǒng)，指定它們之間的關(guān)系,，并將它們連接到不同的數(shù)據(jù)源以形成數(shù)字孿生圖,。場景設(shè)計(jì)是將現(xiàn)有三維視覺模型與數(shù)字孿生圖中的真實(shí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)成物理環(huán)境的交互式三維視圖,。最后的應(yīng)用程序組是使用亞馬遜管理的Grafana或亞馬遜合作伙伴將數(shù)字孿生集成到支持3D的應(yīng)用程序中,，以便最終用戶監(jiān)控和改進(jìn)操作。

(2)Volkswagen數(shù)字生產(chǎn)平臺(DPP)

業(yè)內(nèi)同仁可能聽說過Volkswagen Industrial Cloud,。這是Volkswagen和AWS合作開發(fā)的工業(yè)4.0之旅,。最終目標(biāo)是大眾在全球?qū)⒔?萬家的供應(yīng)商結(jié)合，包含整車廠的數(shù)據(jù)打通,，提供給大眾總部做一個整體智能制造信息的生產(chǎn)開發(fā)平臺,。全年的規(guī)劃是將大眾汽車在全球127家工廠,、整車廠做聯(lián)網(wǎng)。現(xiàn)在國內(nèi)的項(xiàng)目已經(jīng)開始了,，其中幾個工廠已動工,。

“這個主要是我們提供很多低代碼的工具給現(xiàn)場總工做快速的開發(fā)。其實(shí)很多業(yè)務(wù),，尤其是在一些工藝上或者是在流程上,，很多需求是這些現(xiàn)場總工提出的。但是我們溝通很多都是IT人員,，其實(shí)他對現(xiàn)場了解并不是很深,。我們提供了很多低代碼，可以提供給這些總工們,，在邊緣側(cè)做簡單的部署,，就能快速地應(yīng)用到現(xiàn)場?！辈淘Ｕ忉尩?。

(3)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的流程和經(jīng)驗(yàn)

那么，亞馬遜云科技如何將成功的經(jīng)驗(yàn)擴(kuò)展到其他企業(yè)/工廠,？蔡裕正在論壇現(xiàn)場展示了一套數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)準(zhǔn)流程,。

具體溝通，專家到車間做調(diào)研,。做完調(diào)研之后會提出一些部署的方法,。并且利用亞馬遜云服務(wù)的架構(gòu)，會針對企業(yè)的具體業(yè)務(wù)需求提出解決方案,。

技術(shù)驗(yàn)證,，接著會花時間做一些技術(shù)驗(yàn)證，有交付團(tuán)隊(duì)可以做技術(shù)證明,、POC的技術(shù)驗(yàn)證,。

進(jìn)行互聯(lián)工廠試點(diǎn)，然后逐步擴(kuò)展到生產(chǎn),，可以不斷地復(fù)制到各個生產(chǎn)場景,，這是一個階段過程。

“我印象很深的是去年,，我們團(tuán)隊(duì)與國內(nèi)一個家電公司的合作,。起初該公司預(yù)算一年500萬，開發(fā)一套符合全球的,、智能家居海外平臺,。內(nèi)部評估之后，認(rèn)為要重新招人,。后來該公司決定與亞馬遜云科技合作,，該平臺很快上線,，如今每月有一定日活量在亞馬遜上運(yùn)行。這一案例說明,，亞馬遜云科技的解決方案對很多企業(yè)來講可以節(jié)省很多時間和成本,，而且在初期的時候沒有審核開發(fā)的費(fèi)用，只需要對業(yè)務(wù)驗(yàn)證,。之后只要業(yè)務(wù)起來,，只需要對業(yè)務(wù)開發(fā)或者成本做付費(fèi)?！辈淘Ｕ詈蠓窒淼?。

責(zé)編：Momoz