AI時(shí)代，工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的變革與機(jī)遇

繼德國工業(yè) 4.0 的提出，中國也確立了“中國制造 2025”的目標(biāo)，工業(yè) 4.0 及物聯(lián)網(wǎng)的概念在中國大地上遍地開花，整個(gè)行業(yè)也是紅紅火火。

從工業(yè)大數(shù)據(jù)到智能制造，工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)將為工業(yè)創(chuàng)新和產(chǎn)能提高帶來新的機(jī)遇，在萬物互聯(lián)的時(shí)代助力生產(chǎn)力的提高，給全球工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營、營銷和管理方式。

三一重工的Witsight工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)就是國內(nèi)工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的典型代表。通過三一重工這面鏡子，我們得以一窺工業(yè)AI的應(yīng)用現(xiàn)狀，包括三一重工在內(nèi)的工業(yè)4.0大數(shù)據(jù)云平臺(tái)在“中國制造2025”計(jì)劃中將扮演的角色，以及當(dāng)工業(yè)界與人工智能相遇，將碰撞出的火花。

1942年，美國科幻巨匠阿西莫夫提出“機(jī)器人三定律”,一、機(jī)器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀；二、機(jī)器人應(yīng)服從人的一切命令，但不得違反第一定律；三、機(jī)器人應(yīng)保護(hù)自身的安全，但不得違反第一、第二定律。

半個(gè)世紀(jì)之后，我們已隨處可見智能機(jī)器人的身影。2018年8月，OpenAI實(shí)驗(yàn)室研制的機(jī)械手，已經(jīng)能夠靈活控制六面立方體，這表明仿真操控做到了極佳的優(yōu)化。

我們身邊越來越多的智能產(chǎn)品說明，我們已不可抵擋地身處于一個(gè)智能的時(shí)代。事實(shí)上，除了日常生活中普通人可以切身體會(huì)的語音助手等智能產(chǎn)品，在我們不常看不到的工廠車間里，智能化的步伐早已來臨...

當(dāng)人工智能遇見冷冰冰的工業(yè)，會(huì)碰撞出什么樣的火花呢？今天我們將通過三一重工的工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)Witsight，來一窺在萬物互聯(lián)的人工智能時(shí)代，大數(shù)據(jù)云平臺(tái)在其中扮演著什么樣的角色。

揭秘三一重工Witsight工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)

在大多數(shù)人的印象里，三一重工可能就是一家大型重型機(jī)械生產(chǎn)商，最容易聯(lián)想到在施工場地忙碌的挖掘機(jī)、起重機(jī)等。

事實(shí)上，三一重工研究所是三一重工旗下的一個(gè)全資子公司，全稱是上海華興數(shù)字有限公司，其核心產(chǎn)品包括顯示屏、控制器、遙控器以及易維迅系統(tǒng)，被應(yīng)用于挖掘機(jī)、履帶吊、挖掘鉆機(jī)、泵車、起重機(jī)、裝載機(jī)、礦山車以及攪拌站等工程機(jī)械的監(jiān)控、管理與維護(hù)。但在隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在快速發(fā)展，華興也嘗試?yán)?a target="_blank">云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)豐富產(chǎn)品的功能，2014年華興采用大數(shù)據(jù)的方式取代經(jīng)驗(yàn)值，通過統(tǒng)計(jì)檔位、模式與操作習(xí)慣來實(shí)現(xiàn)設(shè)備的高效匹配。

2016年，華興開始建設(shè)WitSight工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)。主要應(yīng)用有兩個(gè)，一個(gè)是智慧風(fēng)場（用于管理分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)），一個(gè)是易維迅系統(tǒng)（用于管理挖掘機(jī)等工程機(jī)械設(shè)備）。利用云平臺(tái)在資源調(diào)度上的優(yōu)勢和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)海量信息實(shí)時(shí)處理的功能，將設(shè)備上傳數(shù)據(jù)的間隔由分鐘級(jí)縮短秒級(jí)，并建立事件數(shù)據(jù)庫。

據(jù)悉，三一重工目前擁有 30 多萬臺(tái)大型的工程機(jī)械設(shè)備的保有量，每一個(gè)設(shè)備都有大量的傳感器參數(shù)上報(bào)到三一重工自主研發(fā)的Witsight工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)上，每天存儲(chǔ)處理的數(shù)據(jù)容量為200G，一年70T左右的數(shù)據(jù)量。三一重工華興工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)主要用于管理挖掘機(jī)、樁機(jī)為主，以公司的自身需求為主，但在設(shè)計(jì)之初就考慮到了平臺(tái)的通用性，在設(shè)備接入層，除了三一重工設(shè)備專有協(xié)議的開發(fā)之外，同時(shí)也支持MQTT等國際通用協(xié)議；在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)建模層也考慮到了對(duì)接不同廠商、不同類型的多元化設(shè)備。

張翔從技術(shù)和架構(gòu)兩個(gè)層面講解了Witsight工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)是如何工作的。

1. 技術(shù)層面：

Witsight采用DCOS技術(shù)方案，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合Spark、Kafka、Cassandra、Mysql、Redis、Netty、Rabbitmq等關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)于工程機(jī)械設(shè)備數(shù)據(jù)的采集、分析、存儲(chǔ)的需求。

**Spark：**：提供系統(tǒng)高效的并行計(jì)算能力，能夠準(zhǔn)實(shí)時(shí)地處理100萬臺(tái)海量設(shè)備上傳的工況數(shù)據(jù)。

**Cassandra：**提供海量數(shù)據(jù)的快速高效存儲(chǔ)及查詢，保障設(shè)備工況數(shù)據(jù)及時(shí)寫入，數(shù)據(jù)延時(shí)小于10s。

**Kafka:**一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，它可以處理挖機(jī)所有動(dòng)作的流數(shù)據(jù)。

**Mysql：**使用主從集群模式，提供設(shè)備基本數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和報(bào)表數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

2. 平臺(tái)架構(gòu)層面

如上圖所示，華興EVIcloud整體架構(gòu)分為計(jì)算平臺(tái)、業(yè)務(wù)平臺(tái)與可視化三個(gè)部分。其中計(jì)算平臺(tái)主要用來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理與分析等功能。業(yè)務(wù)平臺(tái)又分為通用業(yè)務(wù)與產(chǎn)品業(yè)務(wù)，通用業(yè)務(wù)用來實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理、運(yùn)維人員管理、安全管理以及運(yùn)行監(jiān)控，而產(chǎn)品業(yè)務(wù)則會(huì)根據(jù)不同產(chǎn)品的屬性和功能進(jìn)行合理的建模。可視化部分則用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、矢量組態(tài)與報(bào)表的多終端顯示、分布式控制以及圖形自由編排與聯(lián)通。

WitSight的優(yōu)勢在于本土化

在工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)領(lǐng)域，GE（Predix）、SIEMENS（MindSphere）開創(chuàng)了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的先河，在行業(yè)內(nèi)占據(jù)絕對(duì)領(lǐng)導(dǎo)地位。與之相比，三一重工的WitSight核心能力和優(yōu)勢體現(xiàn)在哪里呢？

對(duì)此，張翔引用了百度和谷歌的故事、阿里與eBay的故事。他說道：“國外的企業(yè)和產(chǎn)品進(jìn)入國內(nèi)，往往第一個(gè)要考慮的是本土化的問題。三一重工是中國大地上孕育出來的世界級(jí)企業(yè)，三一重工華興工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)也是中國土生土長的工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)。人家說背靠大樹好乘涼，三一重工華興工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)以管理三一設(shè)備開始，從2010開始開發(fā)并投入使用，工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)經(jīng)過了這么多年的打磨與經(jīng)驗(yàn)積累，現(xiàn)在已經(jīng)可以處理30萬在線設(shè)備，處理速度提升到了秒級(jí)?！?/p>

開發(fā)過程并非一帆風(fēng)順

萬事開頭難，尤其是搭建這樣大規(guī)模的工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)。張翔告訴AI前線，三一重工團(tuán)隊(duì)在整個(gè)構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的過程遇到了不少的難題，比如在平臺(tái)運(yùn)行的過程中，分布在全球各地的機(jī)器與裝備的傳感器需要實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)傳送至WitSight數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上，然后經(jīng)過平臺(tái)的傳輸、處理和分析最終將數(shù)據(jù)通過可視化的方式靈活地呈現(xiàn)給用戶。整個(gè)數(shù)據(jù)傳輸和處理的過程雖然看似簡單，實(shí)現(xiàn)它們卻需要精心地設(shè)計(jì)整體架構(gòu)，組合多種軟件和工具并且要經(jīng)過反復(fù)的測試驗(yàn)證和不斷的迭代。WitSight平臺(tái)中的數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)處理等平臺(tái)需要集成Kafka、Cassandra、Spark、HDFS、Mongodb等軟件。此外，平臺(tái)也需要集成devops等工具，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的敏捷開發(fā)與交付。在開發(fā)WitSight平臺(tái)以及智慧風(fēng)場、EVIcloud應(yīng)用的過程中，華興曾經(jīng)設(shè)想并嘗試過多種解決方案，利用傳統(tǒng)的虛擬機(jī)交付或者申請公有云IaaS資源交付，但這會(huì)面臨著下述的一些問題：

部署配置復(fù)雜，每種軟件都需要相關(guān)專業(yè)的人員進(jìn)行部署和配置，即使采用第三方工具，交付周期也需要數(shù)天甚至數(shù)周。

每個(gè)虛擬機(jī)只能用于特定的服務(wù)，同一個(gè)虛擬機(jī)不能同時(shí)運(yùn)行多種應(yīng)用，資源的整體利用率得不到提高。

遇到業(yè)務(wù)高峰時(shí)，需要申請新的IaaS資源，然后在虛擬機(jī)上繼續(xù)部署軟件，整個(gè)流程繁瑣，效率低下，無法做到全自動(dòng)化地完成資源的彈性伸縮。

Kafka、Cassandra、Spark、HDFS、Mongodb等軟件架構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，在生產(chǎn)環(huán)境中往往需新招聘相關(guān)大量運(yùn)維技能的人員或者花費(fèi)大量的時(shí)間培訓(xùn)內(nèi)部員工。這種方式大大提升了軟件的使用門檻、復(fù)雜度以及成本。

無論是采用開源軟件還是使用企業(yè)版軟件，當(dāng)Kafka、Cassandra、Spark、HDFS、Mongodb等軟件在使用中遇到了難題或者生產(chǎn)過程中出現(xiàn)故障時(shí)，研發(fā)人員與運(yùn)維人員需要自行查詢資料解決問題或者單獨(dú)聯(lián)系各個(gè)軟件供應(yīng)商解決問題，管理分散，無法快速突破技術(shù)難題、保證故障在第一時(shí)間內(nèi)得到響應(yīng)。

網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)的安全無法得到有效的保證，無法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)保護(hù)以及平臺(tái)數(shù)據(jù)的備份與恢復(fù)的集中管理。

面對(duì)這些實(shí)際的問題，三一重工上海華興更需要的是一個(gè)以應(yīng)用為中心，在同一套基礎(chǔ)設(shè)施上能夠支撐不同類型業(yè)務(wù)負(fù)載的新一代云原生應(yīng)用平臺(tái)。經(jīng)過反復(fù)的思考、測試與驗(yàn)證，三一重工決定彩用DC/OS(Mesos)作為底層平臺(tái)來支撐WitSight上的各種應(yīng)用、工具和業(yè)務(wù)。這樣，上述難題就得以解決了。

未來5年將是工業(yè)大數(shù)云平臺(tái)發(fā)展最好的時(shí)機(jī)

在萬物互聯(lián)時(shí)代，的出現(xiàn)是順應(yīng)時(shí)代發(fā)展要求的產(chǎn)物，在推動(dòng)工業(yè)發(fā)展上它會(huì)扮演什么角色呢？另一方面，在“中國制造2025”計(jì)劃目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，包括WitSight在內(nèi)的工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)會(huì)為中國未來的發(fā)展做出什么貢獻(xiàn)呢？對(duì)此，張翔有著自己的理解。

“萬物互聯(lián)，即指的是物聯(lián)網(wǎng)，這幾年物聯(lián)網(wǎng)的概念遍地開花，比如穿戴設(shè)備出現(xiàn)、家庭智能設(shè)備的出現(xiàn)，都標(biāo)志的物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的英文是IOT，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的英文叫IIOT，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就是物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)行業(yè)的應(yīng)用。工業(yè)4.0是由德國最先提出來的，之后中國馬上提出了中國自己的“中國制造2025”，所以可以看出，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不僅是產(chǎn)業(yè)層面的需求，同時(shí)得到了國家政策層的支持，是未來的一個(gè)發(fā)展方向。工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)就是在這樣一個(gè)天時(shí)地利人和的環(huán)境下的產(chǎn)物，它順應(yīng)產(chǎn)業(yè)與時(shí)代的發(fā)展需求，我相信未來5年將是工業(yè)大數(shù)云平臺(tái)發(fā)展最好的時(shí)機(jī)?！?/p>

不破不立，不新不進(jìn)，創(chuàng)新對(duì)于工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型來說至關(guān)重要。對(duì)于工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)，三一重工在公司層面有三年規(guī)劃與五年規(guī)劃，有一整套的商業(yè)模式與發(fā)展戰(zhàn)略（詳細(xì)內(nèi)容不便透露）。但在創(chuàng)新之下，三一在挖掘機(jī)領(lǐng)域的國內(nèi)銷量已經(jīng)多年第一，張翔認(rèn)為公司未來在大工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)領(lǐng)域也能引領(lǐng)行業(yè)的發(fā)展。

物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度集成和綜合應(yīng)用，是新一輪產(chǎn)業(yè)革命的重要方向和世界產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)的重要推動(dòng)力。展望未來，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將呈現(xiàn)三大演進(jìn)趨勢：

數(shù)據(jù)處理方面：設(shè)備聯(lián)接趨于多元化，未來的設(shè)備在種類與數(shù)量上會(huì)有幾何指數(shù)的增長，如果把設(shè)備消息的解析與計(jì)算放到云端，對(duì)于云端會(huì)有很大的壓力，未來的發(fā)展數(shù)據(jù)的初步處理與計(jì)算會(huì)越來越邊緣化，目前行業(yè)內(nèi)提倡的“邊緣計(jì)算”指的就是這個(gè)。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面：目前很多企業(yè)都在自己做工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，平臺(tái)方面都是孤立的，每家的平臺(tái)都不一樣；信息方面也是各家獨(dú)享。在未來，每一家的工業(yè)設(shè)備廠家都是每個(gè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系的一員，形成平臺(tái)共享、信息共享，形成一個(gè)集群效應(yīng)、協(xié)同發(fā)展的新生態(tài)體系。

應(yīng)用關(guān)注度方面：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)，還能夠通過優(yōu)化產(chǎn)品類型、維護(hù)客戶關(guān)系為企業(yè)服務(wù)。目前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)注點(diǎn)都在設(shè)備資產(chǎn)這塊，但對(duì)于優(yōu)化產(chǎn)品類型、維護(hù)客戶關(guān)系關(guān)注比較少。未來工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在收集產(chǎn)品與客戶的信息方面發(fā)揮重要作用，對(duì)于這方面信息的收集，來提升產(chǎn)品的滿意度、吸引力，同時(shí)又能提升客戶關(guān)系。

工業(yè)AI的現(xiàn)狀與未來

自從阿爾法狗打敗了李世石和柯潔之后，人工智能就開始走進(jìn)了人們的生活，同時(shí)也越來越多的走近了工業(yè)領(lǐng)域。OpenAI的機(jī)械手自動(dòng)識(shí)別六面體屬于AI，機(jī)械手自動(dòng)組裝挖掘機(jī)也屬于AI，我們平時(shí)經(jīng)常提到的機(jī)器學(xué)習(xí)也屬于AI范疇。大家都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)=數(shù)據(jù)+特征+模型。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，數(shù)據(jù)不是問題，有設(shè)備就有數(shù)據(jù)，但基于數(shù)據(jù)去提取特征與建立有效的模型是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的難點(diǎn)，不同的工業(yè)領(lǐng)域，特征與模型可能截然不同。所以，想要AI在工業(yè)領(lǐng)域有所發(fā)展，對(duì)于工業(yè)行業(yè)領(lǐng)域的細(xì)分與深入研究是必不可少的。目前工業(yè)行業(yè)內(nèi)普遍的AI水平在如下三個(gè)方面：

應(yīng)用數(shù)據(jù)的可視化分析。

人工智能除了能夠收集設(shè)備運(yùn)行的各項(xiàng)數(shù)據(jù)(如溫度、轉(zhuǎn)速、能耗情況、生產(chǎn)力狀況等)，并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以供二次分析，對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化，提前檢測出設(shè)備運(yùn)行是否異常，同時(shí)提供降低能耗的措施。

機(jī)器的自我診斷。

比如一條生產(chǎn)線突然發(fā)出故障報(bào)警，機(jī)器能夠自己進(jìn)行診斷，找到哪里產(chǎn)生了問題，原因是什么，同時(shí)還能夠根據(jù)歷史維護(hù)的記錄或者維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，告訴我們?nèi)绾谓鉀Q故障，甚至讓機(jī)器自己解決問題、自我恢復(fù)。

預(yù)測性維護(hù)。

通過人工智能技術(shù)讓機(jī)器在出現(xiàn)問題之前就感知到或者分析出可能出現(xiàn)的問題。比如，挖掘機(jī)在運(yùn)行一段時(shí)間后設(shè)備的部件可能出現(xiàn)損耗，通過分析歷史的運(yùn)行數(shù)據(jù)，機(jī)器可以提前知道部件損耗的時(shí)間，從而提前準(zhǔn)備好更換的配件，并安排在最近的一次維護(hù)時(shí)更換部件。

除此之外，工業(yè)AI還可用于：

自動(dòng)分析設(shè)備故障情況。

自動(dòng)預(yù)測設(shè)備故障。

根據(jù)設(shè)定的參數(shù)，自動(dòng)進(jìn)行挖掘作業(yè)。

通過挖掘機(jī)上面的攝像頭，進(jìn)行人臉識(shí)別與挖機(jī)手的行為分析，來對(duì)挖機(jī)手進(jìn)行考核、安全提示等。

但是，和所有新興技術(shù)一樣，工業(yè)AI在發(fā)展的早期總會(huì)面臨各種困難和挑戰(zhàn)。

“工業(yè)AI越來越普及的今天與未來，‘安全’是現(xiàn)在與未來的一大挑戰(zhàn)，在這里‘安全’的范圍比較廣，比如：信息的安全、設(shè)備的安全、以及設(shè)備對(duì)于人的安全等，這是工業(yè)AI未來面臨的最大挑戰(zhàn)，希望在不久的將來也會(huì)出來‘工來AI三定律’來解決這個(gè)問題?！?/p>