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浅析:工业互联网平台间数据开放共享研究
发布时间:2020年03月06日 09:56:23

(网经社讯)工业互联网是制造强国和网络强国的重要基础,习近平总书记强调,“要深入实施工业互联网创新发展战略,系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设,发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。”数据依托平台在工业生产中发挥更大的价值,通过工业互联网平台应用下沉到实际生产过程中,实现工业企业从以经验判断为主的生产方式,逐渐变为数据辅助下的科学判断为主的生产方式。数据驱动的工业互联网平台增加了工业企业内外合作的机会,突破传统制造业的时间、空间界限,使得协同设计、协同供应、协同制造、协同服务、协同创新等新模式不断涌现。

一、现状和问题

(一)平台发展现状

我国已经成为工业互联网发展最快的国家,从中央到地方各级政府积极推进工业互联网平台培育,通过政策引导、资金支持、试点示范、宣传推广等工作,全面部署推进工业互联网平台建设。产业界积极构建工业互联网平台,制造企业、自动化企业、ICT企业、互联网企业积极响应,逐步形成推进合力,围绕政策引导、平台建设、工业APP培育、企业上云、生态构建等方面开展了大量的工作。

相对于传统的OT和IT技术,工业互联网平台建设复杂程度更高,面临着技术、人才、资金、商业模式、应用推广等众多的挑战,尤其在平台数据的能力上存在较大的缺陷,平台对工业知识、解决方案、机理模型、APP、工业历史数据等沉淀远远不足,但充分认识到工业互联网平台的基础资源作用和创新引擎作用,将优化提升工业互联网资源管理能力作为拓展“智能+”,赋能制造业转型升级的重要举措。

(二)平台数据现状

新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段,工业互联网平台以数据为驱动,整合社会化资源,数据的交互、流通推动传统以业务流程为基础的单向价值链条向价值网络过渡,促进各类主体能够基于平台进行网络化协同。

工业互联网平台重点数据分成三类:第一类是工业互联网平台基本信息,比如平台服务商基本信息、平台数据规模、服务行业领域、平台开发者等信息,這些数据开放共享有利于平台服务商宣传推广,扩大平台生态圈和知名度,让更多的工业企业有针对性的选择工业互联网平台,第二类是工业互联网平台服务能力信息,包括工业软件、工业机理模型、工业APP、行业解决方案、微服务、服务案例、工业资源池等,能力数据沉淀越多、使用越广泛,工业互联网平台价值越高,对行业生态发展影响越深刻。第三类是工业互联网企业服务性数据,比如财务、资产、人事、供应商等数据,这些数据在应用企业信息化建设过程中陆陆续续积累起来,表现了一个工业企业的经营要素和成果。围绕企业生产过程中积累的数据,包括原材料、研发、生产工艺、半成品、成品、售后服务等。环境类数据,包括布置在机床的设备诊断系统,库房、车间的温湿度数据,以及能耗数据,废水废气的排放等数据。这些数据对工业生产过程中起到约束作用。从目前的数据应用情况看,经营类数据利用率最高,生产性数据和环境类数据相比差距比较大。从未来数据量来说,生产线数据在工业企业数据中的占比将越来越大,环境类数据也将越来越多样化。

(三)存在的问题

工业互联网为我国企业带来了换道超车的巨大机遇,同时也在数据管理和保护领域提出了种种挑战。使得平台数据治理问题逐渐暴露出来。近年来,以工业龙头企业、ICT企业和互联网企业基于各自优势,从不同层面与角度搭建了工业互联网平台,均有迅速扩张的趋势,将带来两方面影响:一是平台优劣混杂和不规范经营问题,各式各样的工业互联网平台野蛮生长,导致市场内平台良莠不齐,工业企业缺乏对平台的鉴别能力,中小企业不具备与平台抗衡的能力,容易在恶性竞争的环境中遭受损失。二是加剧工业互联网平台恶性竞争和数据垄断隐患。由于互联网平台集聚性特点,平台网络价值将以用户数量指数的速度增长,通常会最终形成寡头市场,或会产生平台不正当竞争行为,而工业数据关系到国家命脉,一旦工业数据由寡头平台垄断,将为政府治理埋下隐患。

同时,众多中小工业互联网平台发展初期急需资源互补合作,大多数平台能够掌握的数字化、软件化、模型化的制造资源不够丰富,能够在平台上进行模块化部署的制造能力有限,无法形成大规模应用。由于工业各行业之间差距较大,工业互联网各自发展的趋势明显,依托传统行业划分,形成各自为阵的烟囱式发展模式,或会阻碍未来形成开放共享的工业操作系统。平台企业获取跨行业、跨领域数字化制造资源和模块化制造能力难度大、成本高,平台间即便在数据共享方面有共识,但实践过程中也缺乏可行路径和有效机制。

二、主要方案

为了促进工业互联网平台良性发展,平台数据共享是前提也是难点。为此,我国应发挥制度优势,加强政府引导和政策支持,建设公共支撑服务体系,发挥第三方公共服务的中立作用,建立数据信任机制和开放共享商业模式,促进平台间数据资源互补协同,推动各类平台将可共享的工业模型、微服务组件、工业APP等数据资源向公共支撑平台汇聚和共享利用,促进供应链、产业链和生态链优化,发展新模式、新业态,完善工业互联网平台生态。

通过建立第三方中立的数据开放共享平台,打通工业互联网平台间信息壁垒,将平台连接的基础数据、平台能力数据、平台服务数据进行分级分类管理,建成覆盖工业知识库、模型库、组件库、案例库和平台服务数据的工业大数据资源池,促进平台间数据可信、共享利用与资源协同,解决工业数据垄断隐患。

(一)总体架构

工业互联网平台目前还处于快速发展阶段,各平台数据格式不规范、标准不统一,仍是目前项目建设的难题,通过定义接口标准、搭建数据信任体系、开发数据采集工具、完善数据信任体系、促进数据共享管理,形成一套完整的第三方中立的工业互联网数据开发共享平台,实现工业互联网平台平稳有序、安全可靠实现共享开放。

(二)实现方法

1、数据接口定义

以国家支撑的试点示范平台为样本,重点围绕平台基础数据、平台运行数据、平台数据资源模型、平台设备数据(如表1所示)、平台应用优化数据等,联合平台服务商、工业企业制定工业互联网平台数字资源的管理标准和技术标准,规范和促进工业互联网平台数据资源的开放和共享。

通过Kafka分布式消息系统实现接口规范落地,解决异构平台间数据交互共享存在的耦合、数据冗余、扩展性、峰值处理、缓存等系列问题,工业互联网平台数据生成到本地文件系统,作为Kafka生产者的数据源,数据生产的方式可以使用Kafka脚本或者API编程的方式实现。

2、数据信任体系搭建

工业互联网平台之间由于存在利益关系,导致平台之间信息不能互通、不能信任,增加了数据共享成本,提升了信息协同的难度。区块链技术是促进平台间数据信任的有效手段之一,通过区块链实现智能合约构建、价值流转、数据互信、APP/工业机理模型等资产确权,为平台间信任共享提供基础。区块链分成三个层次:底层通过SQL 和 API 的接口为上层应用场景提供区块链基础服务的功能;中间是平台组件模块层,在底层之上构建高可用性、可扩展性的区块链应用组件,其中包括共享账本、鉴证服务、共享网络、持久化引擎等多个模块,集成相关领域的基础产品功能。 应用服务层向工业互联网平台服务商的提供可信、安全、快捷的工业互联网平台数据信任体系。

3、数据采集工具开发

数据采集处理是服务体系获取工业运行数据资源的主要桥梁,开发形成实时数据接口模块、离线批量数据接口模块、开放API接口模块等系列数据采集工具,通过微量改造,快速支持工业互联网平台接入(如图3所示)。

采集工具集成工业互联网平台常用的接口协议,如Kalfka, RestAPI等主流接口,同时支持Hippo,RabbitMQ等组件,提供了扩展性。通过二次研发,增强了整个接口的适配性以及易用性。实时数据、流数据通过实时接口模块,实现数据的自动采集。针对离线批量数据接入,平台支持FTP、SFTP、HTTP 协议等模式;也支持oracle、mysql、postgresql等关系型数据库接入。

4、数据共享管理

数据共享管理主要分为三个部分,一是技术标准,包括运行数据、微服务、行业知识等数据共享的技術规范。对数据开放共享平台的监控模式和监控数据进行建模和规范化,构建平台监控体系,形成监控流程建模规范、数据建模规范、数据交换接口规范、监控分析规范、健康诊断与反馈规范等。在沉淀的工业互联网数据的基础上,分析和挖掘新知识,支持知识的表达、存储和重用。二是数据调用约束,进入工业大数据管理服务体系中的主体,包括工业企业、工业互联网平台、行业组织及科研院所等,需同意与体系中其他主体共享数据,如对方不存在不正当竞争行为,则不能以数据安全或产权保护等理由阻止其他主体调用体系中共享的工业数据、机理模型、微服务组件、工业应用等。三是商业模式,以公共服务为基础挖掘自身造血能力,提供增值服务,具备公共属性的免费服务,面向全社会提供信息汇集、搜索、供需对接等服务,和面向政府提供的运行数据服务。具有商业价值的增值服务,包括面向平台提供的高价值定制服务,面向行业提供更精准的咨询服务,以及面向政府提供的宏观分析报告等。

三、总结

工业互联网数据开放共享平台总体上处于探索阶段,平台能够掌握的工业资源不够丰富,能够在平台上进行模块化部署制造资源的能力有限,无法形成规模效应。因此,政府和市场需要探索新的技术方案、服务模式和商业机制,推动数据按需流动,以应用价值牵引平台建立新型合作模式,促进跨平台数据开放和共享,营造平台协同有序发展环境。(来源:中国信息化 文/国家工业信息安全发展研究中心朱永伟 编选:网经社)

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