的目的是為了改變以往工業(yè)價(jià)值鏈從生產(chǎn)端向消費(fèi)端、上游向下游推動(dòng)的模式，實(shí)現(xiàn)以客戶價(jià)值為核心的定制化產(chǎn)品和服務(wù)，以及與之相適應(yīng)的全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同優(yōu)化。為此，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)滿足用戶需求定義、工業(yè)智能制造、活動(dòng)協(xié)同優(yōu)化三方面的應(yīng)用。

在這些應(yīng)用中，工業(yè)大數(shù)據(jù)的落地需要與之相適應(yīng)的技術(shù)架構(gòu)作為支撐。目前，李杰教授提出的“5C”架構(gòu)體現(xiàn)了工業(yè)大數(shù)據(jù)“數(shù)據(jù)->知識(shí)->應(yīng)用”的信息架構(gòu)，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構(gòu)(IIRA)和工業(yè)4.0參考架構(gòu)(RAMI4.0)均是頂層系統(tǒng)架構(gòu)，還有一些公司企業(yè)依據(jù)自身的業(yè)務(wù)提出了自定義的技術(shù)架構(gòu)，如通用的Predix、三一的根云等。

我們知道技術(shù)架構(gòu)應(yīng)由應(yīng)用場(chǎng)景的特征來(lái)決定，就現(xiàn)狀而言，工業(yè)大數(shù)據(jù)還處在產(chǎn)業(yè)的初級(jí)階段，對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的認(rèn)知還不太深入，但在互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已具備成熟的技術(shù)體系和應(yīng)用框架，因此，本文主要通過(guò)比較工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景的差異性，期望能夠修正的相關(guān)應(yīng)用技術(shù)框架，以滿足工業(yè)大數(shù)據(jù)落地對(duì)技術(shù)框架的要求。

工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的技術(shù)架構(gòu)都具備數(shù)據(jù)環(huán)境、知識(shí)環(huán)境和應(yīng)用環(huán)境三個(gè)層，如下圖所示。

數(shù)據(jù)環(huán)境

從數(shù)據(jù)環(huán)境來(lái)看，首先，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和工業(yè)大數(shù)據(jù)具備不同特征。如下表所示：

由于上述對(duì)數(shù)據(jù)的差異性，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)更多的是關(guān)注數(shù)據(jù)的持久化，其技術(shù)架構(gòu)側(cè)重于實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、訪問(wèn)的一致性，滿足多負(fù)載的并行讀能力。所以，互聯(lián)網(wǎng)催生了大量的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式文件存儲(chǔ)的技術(shù)。

工業(yè)大數(shù)據(jù)同樣關(guān)注數(shù)據(jù)持久化，但工業(yè)大數(shù)據(jù)部署應(yīng)用的一個(gè)原則是將應(yīng)用盡可能部署在離數(shù)據(jù)產(chǎn)生源越近的地方。這是因?yàn)椋徒渴鹌淇煽啃浴?shí)時(shí)性越高。需要按照業(yè)務(wù)需要進(jìn)行部署，因此，很多應(yīng)用部署在設(shè)備、生產(chǎn)車間等。所以，與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)集中式存放的方式相比，工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)存放更加離散化，在空間中形成跨網(wǎng)的分布式存儲(chǔ)，且各數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)存放、訪問(wèn)的能力要求不一樣。比如以在某一公司實(shí)施的智能風(fēng)場(chǎng)項(xiàng)目為例，在風(fēng)機(jī)上部署的采集終端，需要存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化且要求實(shí)時(shí)性高的技術(shù)方案;在相應(yīng)業(yè)務(wù)端，如生產(chǎn)系統(tǒng)或調(diào)度系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化且實(shí)時(shí)性要求一般;在公司數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化且需要語(yǔ)義組織。因此，需要抽象和設(shè)計(jì)一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)持久化環(huán)境，為工業(yè)大數(shù)據(jù)的上層應(yīng)用提供基于語(yǔ)義的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和相適宜的訪問(wèn)能力。

另外，工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)環(huán)境，更關(guān)注數(shù)據(jù)采集的能力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集依賴于物聯(lián)網(wǎng)(IOT)的實(shí)現(xiàn)，IOT關(guān)注的采集的可靠性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入的總線化，但工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)IOT提出了更多的需要。以在某一公司實(shí)施的智能風(fēng)場(chǎng)項(xiàng)目為例，在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集時(shí)，考慮了如下一系列的需要。

一、IOT終端需要具備邊緣計(jì)算能力，首先是風(fēng)機(jī)高頻運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)沒(méi)必要全部上傳，只需要上傳從風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)提取的相應(yīng)特征數(shù)據(jù)，在必要時(shí)，如發(fā)生故障需要原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析或者為訓(xùn)練模型需要原始數(shù)據(jù)，才需要終端上傳數(shù)據(jù)。因此IOT終端需要運(yùn)行特征提取算法;

二、IOT終端需要具備對(duì)采集數(shù)據(jù)的辨?zhèn)文芰Γ枰獙?duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行預(yù)判和修復(fù)。在采集風(fēng)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)大多是通過(guò)傳感器，傳感器本身存在故障、標(biāo)定、存在壽命等問(wèn)題，產(chǎn)生錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的概率較大，而壞數(shù)據(jù)對(duì)基于物理關(guān)聯(lián)和因果分析的模型影響相對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用基于統(tǒng)計(jì)分析的影響更高;

三、IOT需要提供更智能的接入能力，形成數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境，因?yàn)楣I(yè)數(shù)據(jù)不會(huì)自發(fā)形成，不像互聯(lián)網(wǎng)一樣本身在線，需要解決傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式智能等在邊緣端需要解決的技術(shù)問(wèn)題;

四、IOT需要提供基于語(yǔ)義的定義，是因?yàn)樽鳛楣I(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最基本數(shù)據(jù)產(chǎn)生源，它是物理世界實(shí)體的高度抽象，能夠映射物理世界實(shí)體的特征、實(shí)體間的關(guān)系，能夠發(fā)現(xiàn)和被發(fā)現(xiàn)，提供互操作性，從而形成物理世界在虛擬世界里的組織和協(xié)作能力。

知識(shí)環(huán)境

工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，以獲得相應(yīng)的知識(shí)，用以支撐上層業(yè)務(wù)應(yīng)用。它們的差異性首先體現(xiàn)在模型特性上面。如下表所示：

由模型的差異性，在工業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)中，對(duì)模型執(zhí)行的環(huán)境要求有很大區(qū)別。

目前，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，一般都是基于云平臺(tái)，使用hadoop生態(tài)環(huán)境進(jìn)行搭建，通過(guò)流式或離線計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用容器技術(shù)運(yùn)行相應(yīng)的計(jì)算模型，統(tǒng)一對(duì)外提供知識(shí)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，其根本是在于其服務(wù)或者算法的通用性和可復(fù)制性，當(dāng)一個(gè)服務(wù)滿足不了外部需求，可以通過(guò)容器方便的產(chǎn)生副本，擴(kuò)展其提供外部訪問(wèn)的能力，而微服務(wù)、無(wú)服務(wù)等技術(shù)架構(gòu)更多是基于對(duì)服務(wù)的結(jié)構(gòu)、協(xié)作等的重新定義，來(lái)解決服務(wù)響應(yīng)、資源使用、實(shí)施、并行等相關(guān)非功能特性。而在工業(yè)大數(shù)據(jù)中，絕大多數(shù)模型對(duì)外提供服務(wù)并不用在意訪問(wèn)的并發(fā)性，比如風(fēng)場(chǎng)智能運(yùn)維系統(tǒng)對(duì)某個(gè)風(fēng)機(jī)的健康狀態(tài)評(píng)估，使用其評(píng)估結(jié)果的外部訪問(wèn)僅限于幾個(gè)終端，畢竟是只有與風(fēng)機(jī)相關(guān)的干涉人才會(huì)需要。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需要的模型執(zhí)行平臺(tái)關(guān)注的是單例執(zhí)行效率以及類型的擴(kuò)展性。

另外，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的模型相關(guān)性較強(qiáng)。比如，在風(fēng)場(chǎng)智能運(yùn)維系統(tǒng)中，對(duì)風(fēng)機(jī)的狀態(tài)評(píng)估，依賴于對(duì)其組成的多個(gè)部件的健康評(píng)估，對(duì)風(fēng)機(jī)發(fā)電效率預(yù)測(cè)需要結(jié)合環(huán)境、風(fēng)機(jī)健康狀態(tài)的結(jié)果。因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需要的模型執(zhí)行平臺(tái)還需要提供較好的模型執(zhí)行協(xié)作環(huán)境。

因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)的知識(shí)環(huán)境的技術(shù)平臺(tái)是CPS，云計(jì)算是CPS的一個(gè)組成部分。CPS關(guān)注的是物理實(shí)體映射的邏輯實(shí)體的管理，提供邏輯實(shí)體的關(guān)系、協(xié)作，以對(duì)稱的方式來(lái)演進(jìn)，體現(xiàn)與物理實(shí)體的相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的挖掘。

應(yīng)用環(huán)境

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以充分利用云平臺(tái)相關(guān)的技術(shù)提供集中式的服務(wù)環(huán)境，對(duì)外以SaaS的方式提供應(yīng)用功能，但工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用多樣，既有對(duì)物(設(shè)備、生產(chǎn)線)的嵌入式應(yīng)用，也有與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)相似的應(yīng)用，如風(fēng)場(chǎng)的維護(hù)排程優(yōu)化、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控，也有與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用相同的SaaS應(yīng)用，如Predix。

因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)境包括了嵌入式環(huán)境、單機(jī)環(huán)境、集群或云平臺(tái)環(huán)境，需要考慮應(yīng)用支撐環(huán)境的多樣性統(tǒng)一;其次，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用部署可以在生產(chǎn)一線、控制中心、數(shù)據(jù)中心等地域分離的地方，其應(yīng)用環(huán)境也需要提供應(yīng)用跨域的協(xié)作能力和應(yīng)用從故障中恢復(fù)的能力;工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)境不僅需要提供服務(wù)本身的彈性擴(kuò)展(并發(fā)能力和瞬時(shí)負(fù)載能力)，還需要提供服務(wù)的(類型、行為、資源要求)多樣性擴(kuò)展。

總之，由互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)的大數(shù)據(jù)、智能應(yīng)用等已成熟的技術(shù)體系和應(yīng)用框架，是構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最好參考，是工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)施的基礎(chǔ)。但建立有效的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，離不開工業(yè)應(yīng)用技術(shù)的核心——CPS平臺(tái)，并在相應(yīng)的信息架構(gòu)、資源架構(gòu)等方面，做出合適的設(shè)計(jì)和實(shí)踐。