07-TiD2019工业互联网CPS关键技术和实践分享V1.0C-宁德军_48页_6mb

工业互联网CPS关键技术和实践总结

核心内容概述

工业互联网中的信息物理系统（CPS）是一种融合信息技术与物理系统的智能复杂系统，通过数据的闭环流动，实现对物理空间与信息空间的高效协同与资源配置优化。CPS的核心在于构建“状态感知-实时分析-科学决策-精准执行”的闭环体系，以应对生产制造过程中的复杂性和不确定性。

主要观点

• CPS的定义：CPS是通过集成感知、计算、通信、控制等技术，实现物理空间与信息空间要素的映射、交互和协同，从而构建一个智能、高效、动态优化的系统。
• CPS的本质：是构建一个基于数据自动流动的智能闭环系统，实现资源的按需响应和优化配置。
• CPS的总体定位：是支撑两化深度融合（工业化与信息化）的一套综合技术体系。
• CPS的层次演进：包括单元级、系统级和复杂系统（SoS）级，每级对应不同的技术实现与功能需求。
• CPS的典型特征：数据驱动、软件定义、泛在连接、虚实映射、异构集成、系统自治。
• CPS的“新四基”构成：一硬（感知与自动控制）、一软（工业软件）、一网（工业网络）、一平台（工业云与智能服务平台）。

关键信息

1. CPS的技术实现

• 单元级CPS体系架构：由信息壳（感知、计算、通信、控制）与物理实体（人、机、物、环境）构成，强调信息与物理的双向映射与交互。
• 工业软件分类：
  • 生产管理类：如MES、SCADA、WMS等。
  • 智慧城市类：如智慧园区、智慧社区、智慧建筑等。
• 智能软件：通过数据闭环实现智能决策与执行，如需求预测、应急方案生成、热网网损控制等。

2. CPS的共性服务中间件技术

• iCS（智能复杂系统）：由多个局部自治的自适应主体组成，具备异构集成、边界开放、系统自治等特性。
• 共性服务中间件：用于支持iCS的成长性构造与适应性演化，提供数据目录、数据交换、数据处理等能力，加速系统开发。
• DOAD方法：面向数据的分析设计方法，通过定义虚体对象、数据交互API、主题域与主数据，实现系统级软件设计。

3. 企业CPS的建设路径及案例分享

• 建设路径：
  • 端：实现更透彻的感知，如通过传感器和执行器采集数据。
  • 网：实现更全面的互联互通，如通过工业网络和云平台连接系统。
  • 云：实现更深入的智能，如基于大数据和AI的分析与决策。
• 案例1：综合智慧能源服务系统
  • 应用于上海工业园区，实现对电、水、蒸汽等资源的实时监控与优化调度。
  • 提高客户满意度30%，减少热能网损30%。
• 案例2：机器人企业CPS应用
  • 通过CPS实现设备全景监控、故障诊断、预测性运维等。
  • 提升运维效率，降低非计划停机风险，提前预警设备健康状态。

4. CPS的系统演化法则

• 成长性构造法则：复杂系统通过动态连接多个自治单元构建，核心是基于容器的微服务架构。
• 适应性演化法则：复杂系统通过数据驱动的方法不断演化，适应环境与需求变化。

企业CPS建设建议

• 关注“新四基”：即感知、软件、网络、平台，构建完整的CPS技术体系。
• 采用微服务架构：通过容器化技术实现服务的灵活部署与管理。
• 推动数据闭环：实现从状态感知到精准执行的全流程闭环管理。
• 加强跨领域协作：需要软件、硬件与数据领域的专家共同参与，以实现系统的高效协同与智能优化。

总结与讨论

• CPS的价值：提高资源配置效率，实现智能制造与服务化延伸，推动工业互联网发展。
• CPS的挑战：包括数据孤岛、系统竖井、技术转型复杂性等，需通过共性服务中间件与DOAD方法加以解决。
• 未来方向：CPS将向更智能化、更灵活的系统演进，通过数据驱动与系统自治，实现更高效的工业生态。

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参考：

• 微服务架构与容器技术
• 数据智能与分析能力
• 共性服务中间件与系统集成
• 跨领域协作与数据闭环流动