12月18號，由中國傳動網、深圳機械展共同主辦的“解碼新基建：華南智能物流產業發展大會”在深圳隆重舉行，五百多名物流產業人士匯聚一堂，共謀發展大計。在論壇演講環節，深圳市今天國際物流技術股份有限公司大數據高級架構師方友倉先生做“工業互聯網時代的物流系統變革”的主題演講，詳細介紹了現階段物流行業正在經歷的變革與發展。今天國際成立于2000年，是一家智慧物流與智能制造系統綜合解決方案提供商，主要為生產制造和商業配送提供方案設計、系統集成、設備選型、軟件開發、電氣控制、安裝調試、培訓及售后服務為一體的一站式定制化服務。

以下內容根據演講整理：

制造業變革及生產模式的改變

當前，在工業互聯網下的變革中，制造業正面臨批量化和個性化需求之間的沖突，之前的生產制造過程都是批量式的，現在則出現了個性化定制的需求；此外，制造業面臨的變革需求還有：標準化業務和定制化生產、“我做你用”與客戶要求深度參與、升級改造和持續迭代等等。在這些大背景下，生產制造正朝著兩個方面進行變革：第一是工程規劃要求更加柔性化；第二是IT規劃朝著物聯網方向邁進。

對于物流行業來說，工程規劃主要是指現代物流系統更關注柔性化作業，以及數據采集與數據應用，設備上標準化、小單元的大規模集成在項目上廣泛應用。柔性化主要體現在兩個方面：一個是生產能力的柔性化，設備具有小規模生產的能力；二是供應鏈的敏捷精準反映。之前的生產都是大批量生產，現在小批量生產對供應鏈的要求特別高，供應鏈反應速度要快，這就需要數據的支撐和IT系統的支撐。

在IT規劃上，首先是管理層的變化，從企業資源計劃ERP系統到計劃排程APS，再到MES制造執行系統、過程控制系統PCS，要求對接受訂單進行交期承諾，基于產能約束，優化生產計劃、物料計劃及機組作業安排。在MES系統層，要求根據計劃組織下層系統進行生產，并對生產過程進行動態管控、反饋。在過程控制系統PCS層，則需要接受生產指令，實時控制機組的生產過程，并向上層反饋生產結果。

企業級工業互聯網平臺架構

基于上述規劃，在方案的實現上，今天國際主要是通過工業互聯網來構建整套系統。與普通的商業互聯網不同，工業互聯網講究實時性，生產控制系統必須在一定的周期內完成任務；其次工業互聯網強調可靠性，整個系統的在線率要求非常高，且滿足低成本、大規模定制化的生產需求，這是工業互聯網和傳統互聯網的區別所在。

同樣地，工業人工智能和商業人工智能也存在一定的不同。商業人工智能和工業人工智能的數據類型不一樣，商業人工智能的數據信息主要是圖象、聲音、文本；而工業人工智能主要是電流、電壓、溫度、振動、視覺等數據信息；商業人工智能的容錯性比較強，但工業人工智能是“零容忍”，一旦出現問題就會造成事故。此外，在可靠性需求方面，商業要求比較低，而工業要求比較高；包括數據源，商業人工智能的數據樣本巨大，工業人工智的能數據樣本則比較小。另外在用途上，商業AI大部分用于語音識別、圖象識別、人臉識別等，工業人工智能主要應用于參數調優、設備知識庫、預測性運維等場景。

在今天國際建設的工業互聯網平臺架構上，第一層是系統及設備層，其中包括OT系統數據，如設備（產線設備、倉儲設備、物流設備、施工設備）、邊緣數據、展示終端（AR/VR）等；以及IT系統數據，如MES/APS/WMS/PLM等業務系統等。數據被采集到工業互聯網平臺上，經過業務建模、分析工具、業務編排、服務構建等流程，上傳到生產APP應用層，包括排產、能耗、配方、物料等等，然后再體現到用戶的價值上。在平臺的構建上，其中一個關鍵是平臺具有強大的功能，可以把IT、OT技術全部采集上來，通過建模、服務的方式，快速地搭建工業應用模型。

在數據的流向上，工業互聯網平臺采集數據后會傳到數據中心，也就是數據倉庫，因為數據中心里面保留了大量的歷史數據，基于這些歷史數據可以進行數據分析，通過數據分析進行算法應用，然后返回給平臺搭建上面的工業應用。其實這是一個企業級的工業互聯網平臺，通過數據采集，做互聯網的組網，把設備連接起來，業務建模體現在數字孿生上，通過機器學習、分析工具來實現數據智能化應用，通過業務編排、配置平臺來搭建工業APP，最后服務構建來搭建微服務框架，這是企業級工業互聯網平臺的作用。

在今天國際開發的工業互聯網平臺中，數據采集工具可以對接150多種工業協議，采集到所有設備的數據；此外還一塊是業務系統，也就是IT的數據，對接上來以后，數據接入的方式是通過UA方式接入，或者用API來接入。在數據處理上，主要是通過數據解析、預處理，再通過設備管理來進行設備建模，最終通過API的方式，通過平臺的方式提供服務，這就是整個物聯網組網的架構。

數字孿生應用也是特點之一，數字孿生在建設前進行仿真來驗證系統可行性；在建設后用來驗證仿真與實際匹配度的軟件測試；在運行中對運行狀態監控并采集數據進行模擬優化；在售后服務主要用于匯總故障數據，提供遠程解決方案以及維保預測。

物流系統的升級架構主要是通過數據采集，在工業互聯網平臺上，通過工業大數據存儲、計算和分析；建模、應用開發及運行環境；邊緣計算；系統互聯；異構設備互聯；來搭建上面的微應用，這些基于底層工業互聯網平臺搭建的工業APP應用都具有敏捷且快速的優勢。所有工業APP應用可通過算法和模型來驗證可行性；可快速設計軟件并啟動開發；敏捷軟件開發、快速迭代；可搜集數據，持續優化產品，并形成一個閉環式的工業APP價值鏈。

正是建立在上述架構之上，構建出一個開箱即用的企業級工業互聯網平臺，首先通過行業通用及企業專用模型，建立設備模型、業務對象模型、分析模型、評價模型；其次，構建模板化/靈活可配置的企業微應用APP，進行應用配置化，包括設備監控、報警管理、能耗管理、OEE、分析預測等；最后是建立企業工業互聯網平臺實施的標準流程，實施流程化，對所有項目如文檔模板、實施流程、交付物、實施方法論等形成一個標準，讓項目快速落地，且降低成本。