淺議工業軟件的靈活性

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2019-11-13 來源:蟈蟈創新隨筆?

引言

  幾十年之后人們或許會發現:自動化時代的軟件體系滿足不了智能化時代的要求,正如自行車不能成為登上月球的工具。兩者的關鍵區別,或許在于靈活應對工業系統本身變化的能力。本文以鋼鐵、石化等大企業的生產過程智能控制為背景探討。

 

新概念、新方法往往是為了解決新問題時衍生出來的。如果不理解新問題,也就不理解新方法。這就好比:先要發明了汽車,紅綠燈才有了必要性;紅綠燈影響交通效率,才會想到修高速公路;要解決高速公路交叉問題,才會想到建立立交橋。所以,認識新概念、新方法,首先要弄清楚它們產生的背景、用來解決什么問題的。

 

最近,智能制造的新概念和方法很多。比如工業互聯網平臺、工業APP、數字孿生、CPS等。導致這些概念成為熱點的重要根源之一,是互聯網在工業中的深度應用。

 

我們知道,工業互聯網的優勢在于促進大尺度實時協同。為了理解這些概念與工業互聯網的關系,我們來分析一下“大尺度實時協同”會帶來什么樣的問題。

 

“大尺度”背后是相關系統規模大:范圍從幾米、幾百米,拓展到若干公里,從設備拓展到車間、工廠、產業鏈。而“實時協同”則是子系統之間的耦合度提高。復雜系統規模和耦合性一旦變強,很多問題和困難就會顯著增加。

 

尺度大了以后,系統復雜性增加、系統和子系統之間的關系復雜。我們注意到:CPS、數字孿生技術,都包含了系統解耦的思想,有利于描述和處理系統、子系統之間的復雜關系。

 

協同性要求,使得子系統之間的聯系增加——工業4.0強調所謂的“信息集成”,就是為建立聯系建立條件。系統間聯系復雜到一定的程度,“頂層設計”的難度就會變大、就難以一蹴而就地設計好智能系統。從而要求企業依照“持續改進”的思路推進智能化。

 

如果按照“持續改進”的思路推進智能化,就要求軟件系統支持。所有的“持續改進”,必須用數字化的手段,把知識沉淀到系統中來。沉淀的知識變成常態以后,知識管理就變得復雜,搞不好會變成“黑瞎子掰棒子,掰一個丟一個”。這一個要求反映到軟件管理者那里,就是要求系統的可維護性加強。我個人認為,基于數字孿生的工業互聯網平臺,就是一個易于支撐持續改進的載體,有利于促進知識的管理。

 

從控制的角度看,系統的“狀態值”變化比較容易管控,系統本身的變化比較難以管控。其中,溫度、速度、庫存量等參數的變化,可以看成系統狀態的變化。而系統構成和特性的變化,如增刪、改變子系統,則是系統本身的變化。

 

我們知道,傳統的控制系統一般只針對規模較小的系統,比如一臺設備。在設備正常運轉的前提下,很多變化都可以歸結為狀態變化,從而容易實現自動化。與之對應,信息系統則管理車間、工廠甚至更大的系統。這時,系統本身的變化是一種常態。比如,如果系統針對的是一個鋼廠。很可能今天增加了一臺設備、明天又有一臺設備發生故障了。這就是系統結構的改變。所以,信息系統的決策者往往是人類——因為人類在靈活性方便有絕對的優勢。

 

在智能化時代,試圖打通管理和控制的鴻溝,甚至把人類管的一些工作交給機器去管。這就要求軟件系統有更大的靈活性,以適應管控對象本身的變化。這一定會給工業互聯網相關的軟件系統提出巨大的挑戰。

 

當人們認識到紅綠燈的麻煩,就會想到要建設立高速公路。同樣,理解了靈活性要求,大概就能想清楚,如何建立工業互聯網平臺、工業APP、數字孿生和CPS了。技術方案的競爭,恐怕也要圍繞著這個要求展開。

 

  怎么去建設“高速公路”,恐怕也會是“八仙過海、各顯神通”。我注意到:有幾家技術公司的做法或明或暗地指向了“靈活性”這個核心問題,但手段各有不同。 

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