程序员又迎一利器,联想 LeapIOT 工业互联网平台大曝光

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作者 | 伍杏玲

据前瞻产业研究院的信息显示,2018年,我国工业互联网行业市场规模达到5313.04亿元,预计2023年将突破万亿。

其实早在 2017 年,国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,可见工业互联网已上升到国家战略高度。2018年,工业和信息化部发布《工业互联网App培育工程实施方案(2018—2020年)》提出,到2020年,将面向特定行业、特定场景,培育30万个具有重要支撑意义的高价值、高质量的工业互联网 App。

那么如何让物联网赋能工业落到实处,实现真正地智能化生产的改造,帮助工厂整体的数字化转型?联想物联网平台LeapIOT 通过终端接入、边缘计算、实时数据处理、时序存储、数字孪生、数据洞察,围绕设备、数据为核心,解决工业企业生产制造端工业连接、系统协同、数据分析需求。

为何LeapIOT强调以设备、数据为核心?1月16日,在联想数据智能业务集团媒体圆桌会上,联想集团首席科学家、副总裁、国家教授级高工于辰涛介绍了LeapIOT的前世今生。

三大挑战

于辰涛表示,在制造业的数字化、智能化过程中从技术上面临三大挑战,一是数据难以收集,由于IoT设备众多,各式协议众多;二是海量数据难以应用,海量数据很难统一分析;三是让工业机理和人工智能技术相结合,如何帮助用户真正地解决问题、驱动和构建新的工业App。

除此之外,对于开发者来说,如果要完成一个工业场景,需要掌握很多技能:如要从设备上取一个数据,由于传统的工业软件是用C++来写的,开发者要熟悉C++;如今新一代的工业软件很多是用C#研发的,开发者还要懂C#;算法时,需要熟悉Python或者R语言;因为很多MES系统或者ERP系统是用Java写的,开发者还需懂Java;而界面设计还需懂前端技术……

为了帮助开发者和企业更快更便捷地研发和分析工业互联网,LeapIOT结合物联网、大数据、AI技术,通过低代码微服务的方式重构整个边缘处理技术栈,让开发者能够进一步简化,同时实现边缘架构的一体化处理支持,并丰富协议配置。通过组态和时序方式计算,构建数字镜像的解决方式,让开发者基本上不用编写太多的代码,用低代码或者是简单的拖拉拽这样的方式就能构建应用。当应用发布出来后,可以在手机、客户现场以及大屏上都能看到和运行。

LeapIOT 优势

那么LeapIOT 如何助力开发者构建工业互联网应用呢?

1、广泛适用于各类协议,解决设备“最后一公里”接入,支持数百种设备和协议的接入。

(1)工业设备:如PLC、CNC、摄像头、传感器仪表等;

(2)主流工业协议:如BACnet、POWERLINK等;

(3)支持IT数据与系统的集成:Oracle、elstic、kafka等。

从而打通现场生产设备的全面数据接入能力,降低工业软件的数据获取成本。

2、数据管理:利用时序数据高性能海量分析能力,满足IT/OT数据接入与混合分析。

该平台为时序数据提供读写,存储、计算、分析能力以及外部集成开发能力,提供了基于分布式架构的数据管理与高性能方案,通过弹性的架构,灵活的扩展,支持千万点采集数据的实时读写。

3、数据计算:通过低代码拖拽式流计算引擎,从而降低数据分析人员和算法工程师的应用门槛。

该平台采用可视化计算流设计,提供120多种计算函数,10多种聚合算法,开发者可根据实际需要来基于SDK扩展组件和自定义函数扩展。

4、数据孪生:支持物理设备的特征数字化和设备数据API服务化,将复杂的模型简单编程实现。

于辰涛介绍道,当收集IT数据时,如果单有数据点是不够的,因为一个设备上布有很多点,如一个机械手有几十个数据采集点,分别控制机械手的运转速度、方向角度、抓取状态以及转速等。那么我们可搭建一个数据孪生模型,建立点位的关联关系,并可开发编程,比如一个点出现问题,可通过建模来试验是否是这个点导致机械手不能正常工作。

通过强大的数据建模能力,将工业信号、时序数据、物理状态、设备信息转换为数字对象的属性、 方法、事件,对物理对象的数字描述、数字映射,在数字世界还原设备运行模式与机理。最后通过集成的方式,如一个机械手会在多条产线中布置类似的生产环境,来帮助开发者更好地管理机械手、CNC等复杂的工业设备。

5、支持物理设备和设备孪生模型的可视化发布,一次构建,移动、大屏、看板均可查看。

在该平台上,开发者可采用可视化的拖动式开发,有100多种通用设备图元与基本图形,200多种电子、机加、汽车行业设备图元,研发完成后可将产品直接发布,并可在移动端、PC端、PAD或微信小程序中查看应用。

6、方便智能:提供简化模型训练+预制行业模板

由于有一些在工业现场的开发者不太了解如何构建AI算法,于是平台构建一个新的智能化分析工具,提供自然语言分析、关键词提取、图像分类等多种深度学习及行业通用模板的AI算法,开发人员在简单的数据分析场景里要使用AI算法的话,通过该平台就可以构建。

除了在技术上的挑战外,截止至2018年底,工信部统计已有269个工业互联网平台,所以在众多平台里,开发者还面临选择哪个平台来开发的问题。

在会上,联想专家建议开发者选择平台的核心无非是两点:一是能最终给用户创造闭环价值和业务价值,让开发者能够更快、低成本、快速地挣到钱;二是让合作伙伴能够降低开发成本,能够挣到钱。

对于工业互联网的发展,于辰涛相信其会和云计算的发展一样。尽管回首十年前,全世界云平台不多,但经过十年的发展,如今几乎每个厂商都有自己的云平台,云计算发展蓬勃。所以他相信未来工业互联网一定会按照行业、领域细分进行分类,拥有良好的发展态势。


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