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德国工业智库 功能介绍第四次工业革命，让我们一起来倾听德国人的心声。 云端报警管理系统 |为制造商提供智能化的监控方案 云端企业报警管理系统和分析服务 报警管理是指对生产过程中的报警事件进行系统化的管理，确保生产商保持运营能力。在工业4.0的大背景下生产商的工厂自动化程度日趋变高，对生产设备的报警事件进行集成管理成为了一个重要的挑战。 云端企业报警管理系统是由坐落于巴登符腾堡州的ABB公司研究中心研发的一款面向企业用户的报警管理系统。旨在对整个企业分布在各地的生产基地进行报警管理，持续追踪和改进各个生产站点的报警系统并且建立统一的企业标准。本文将带着下面三个问题对这款报警管理系统进行介绍。 存在哪些挑战和具体应用？ 如何识别报警泛滥(注1)的数据模式并提出建议从而在未来避免它的产生? 如何构建起系统中单一设备报警模块和中央报警系统间的安全通讯？如何能使系统中设备数量保持可扩展性? 如何有效地将报警数据可视化并且进行分析? 这些问题都是本项目所面对并待解决的核心挑战。其中最严峻的问题是要对来自大量(数百台)设备的上亿个报警信息进行分析和模式识别，进而总结出分析出隐藏的规律，从而减少报警泛滥，让设备操作人员保持灵活机动。 如何形容这个工业4.0解决方案？ 本项目将开发一个基于云端的中央报警管理系统用来记录，存储分析大量的设备(约100台)信息。同时KPI(Key Performance Indicator注2)计算将被应用于被存储的数据，来为设备提供一个基准。 这个系统还包含一个基于web的显示界面(图1)，可以同时显示100多台设备的分析数据。大数据分析(包括机器学习 注3) 将被用来对多年的警报历史数据进行分析，从而识别报警泛滥以及它们的模式。 图1:基于Web页面的可视化报警管理系统 解决方案的具体内容是什么？ 整个系统由以下三个方面构成: 首先来自大量设备的报警信息将通过安全，高效，标准化的OPC-UA(注4)连接方式和配套的接口通过内网或者因特网进行传输。同时云存储确保了近乎无限的存贮空间和扩展性。进而基于机器学习和模式识别的定制化大数据分析可以在几分钟内完成对历史数据中报警洪水模式的识别。最后借助于HTML5的显示界面使大量设备的数据实现了同时的可视化，显著减轻了企业报警系统分析师的工作负担。 整个报警系统基于一个为自动化领域特别定制的底层云计算平台。因此，除了本身的报警系统之外，各种应用程序也可以被有效的开发和应用在其它地方。这意味着许多的组件如用于内部通信和信息构架的OPC-UA也可以被集成和在其他的云计算系统中使用。 云端企业报警管理与分析服务 背景 报警管理已经成为自动化领域重要的一部分。其目的是针对一套生产系统的报警模块进行集成管理，并对可用性和安全性进行提升。 [1] 例如，为了将操作员从报警泛滥中解放出来，报警管理通常通过追踪KPI指标，例如随时间推移的报警频率，收录这些信息在报告中并将其可视化，从而帮助确定需要改进的方面。 企业报警管理是指被应用于整个企业，跨越了分布在各地的生产工厂的报警管理. 其目标是持续追踪和改进所有分布在各个生产站点的报警系统并且建立统一的企业标准。 我们坚信企业报警管理很好的展示和契合了两大技术趋势‘’ 即云计算和大数据分析: -廉价的云存储允许我们将所有的报警和时间数据永远储存起来。同时充满弹性的计算资源可以在我们在需要时有能力对数十亿存储的报警时间进行分析。 -大数据分析帮助我们提取至今还被隐藏的规律或者见解从而来改进报警系统。例如: 通过挖掘错误的报警模式或者检测隐藏的性能问题从而提高其实用和安全性。 -报警管理可以作为云端的服务来交付使用。顾客可以随时随地通过普通浏览器对其进行访问。并且报警管理的使用许可可以通过按时或者按使用的服务来进行收费。 -报警管理的中央集成化使其可以通过规模经济(注5)来节约成本。因为集成化的报警管理减少了服务器节点的数量和其维护花费。 同时，我们的解决方案还包括了一些需要解决的挑战性问题，这在工业4.0计划中也是至关重要的。 [2]-如何将独立的报警系统连接到云端的同时使其尽可能的自动化? 使用广泛使用的通讯协议和标准化借口？实时通讯和处理能力又如何？ -如何使系统保持扩展性来兼容增长的客户公司的工厂数量? 增加的服务客户公司数目? 随着时间推移越来越多的报警数据和事件? -如何通过网络来为分散的系统和设备/团队来提供服务？整体的构架将会是怎样的？客户更愿意接受一个公开的云解决方案还是一个孤立的内部安装的解决方案？ 为了研究上述极具价值的问题和挑战，我们开发了一个综合而广泛适用的，具有工业4.0特征的示例系统。在本文剩下的部分我们将详细介绍系统的技术细节和开发过程中的经验。 概述: 云端报警管理系统的原型 企业报警管理系统原型的设计和开发采用了迭代法(注6)从而实现报警管理，软件构架，工程，用户体验，大数据分析的紧密合作。如图2中所示，整个报警管理系统的原型有几个独立可扩展的部分组合而成。 图2:报警管理系统原型 整个系统基于间断云技术所提供的底层服务，例如laas中的openstack软件服务，以及PaaS中的cloud Foundry服务(注 7)。他们提供了诸如基础设施管理，云存储，应用程序托管，日志记录等服务。虽然我们的云部署是私有的，但是通过Cloud Foundry也可以与公共云服务进行交互。这样的基础平台通过例如接受存储数据，数据分析或者用户权限管理等服务得到了延伸和扩展。此外面向客户的UI(基于Web)也可以与系统进行交互。 基于上述的自动化平台服务，我们开发了一款具有一下特殊功能的企业扩展应用程序: (1)工程和兼容功能 (2)大数据分析 (3)集成并同时显示大量设备的用户界面。 在分布的工厂的一侧，生产现场设备上的组件收集并缓存数据信息(以防网络故障)然后上传到云端。整个通讯基于 OPC-UA这一领域未来的标准化交互协定。同时，所有的应用组件可以作为′′容器′′(Docker Container)使用，让我们可以在不同环境下可以轻松的分享部署整个系统。 这种环境可以是开发人员的手提电脑， 也可以是我们云服务的供应商如Amazon We 或者 Microsoft Azure为我们提供的私人服务。 为了在实际生产中评估我们的系统原型，我们在一家炼油厂中，实现了从工厂上传机制，云存储，核心数据分析，直到浏览器可视化的完整流程。 小结 在本文中，我们总结了云端报警管理系统的开发过程。它充分利用了云计算技术来为企业提供解决方案。在研发的过程中，ABB的各项技术如云计算，云连接，用户体验，数据分析也得到了充分的探索和评估。此设计的系统框架结构也可以用来作为未来其他软件服务的蓝图和示范。在未来的时间里，针对报警系统的研究将继续下去，通过对工业4.0深入的研究找到更多的应用场景。 注解 注1: 由于报警系统的设计缺陷和维护不当，大量的误报警和滋扰报警引发了报警泛滥。报警泛滥的存在,淹没了许多关键报警。过量的报警,远远超出了操作员的处理水平, 给操作员的决策和诊断带来困难并严重威胁生产安全。 注2: 企业关键绩效指标(KPI：Key Performance Indicator)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把战略目标分解为可操作的工作目标的工具。 注3: 机器学习是人工智能的一个分支学科，该领域的主要研究内容是是如何在经验学习中改善具体算法的性能。从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 注4: OPC UA基于OPC基金会提供的新一代技术，提供安全，可靠和独立于厂商的，实现原始数据和预处理的信息从制造层级到生产计划或ERP层级的传输。通过OPC UA ，所有需要的信息在任何时间，任何地点对每个授权的应用，每个授权的人员都可用。 注 5: 规模经济（Economies of scale）的全称是大规模生产导致的经济效益，是指在一定的产量范围内，随着产量的增加，平均成本不断降低的事实。 规模经济是由于一定的产量范围内，固定成本可以认为变化不大，那么新增的产品就可以分担更多的固定成本，从而使总成本下降。 注 6: 迭代是通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题的过程. 注 7: “云计算”现在已经快成了一个家喻户晓的词了。其实“云”是互联网的一个隐喻，“云计算”其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。云计算分作三种服务模式: IaaS: Infrastructure(基础设施)-as-a-Service PaaS: Platform(平台)-as-a-Service SaaS: Software(软件)-as-a-Service。 基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端。别的一些“软”的层可以在这些层上面添加。 本文中报警系统中所应用的Iaas和Paas服务: Iaas也叫做Hardware-as-a-Service，几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用，你需要去买服务器，或者别的高昂的硬件来控制本地应用，让你的业务运行起来。但是现在有IaaS，你可以将硬件外包到别的地方去。IaaS公司会提供场外服务器，存储和网络硬件，你可以租用。节省了维护成本和办公场地，公司可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。其中OpenStack是基于Iaas的软件，让任何人都可以自行建立和提供云端运算服务。此外，OpenStack也用作建立防火墙内的“私有云”（Private Cloud），提供机构或企业内各部门共享资源。 Paas也叫做中间件。公司所有的开发都可以在这一层进行，节省了时间和资源。PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理，应用设计，应用虚拟主机，存储，安全以及应用开发协作工具等。其中Cloud Foundry服务是VMware推出的业界第一个开源PaaS云平台，它支持多种框架、语言、运行时环境、云平台及应用服务，使开发人员能够在几秒钟内进行应用程序的部署和扩展，无需担心任何基础架构的问题。同时，它本身是一个基于Ruby on Rails的由多个相对独立的子系统通过消息机制组成的分布式系统，使平台在各层级都可水平扩展，既能在大型数据中心里运行，也能运行在一台桌面电脑中，二者使用相同的代码库。 参考文献 [1] M. Hollender, C. Beuthel: Intelligent alarming, ABB Review 1/2007 [2] H. Kagermann et al.: Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 – Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0, Forschungsunion Wirtschaft-Wissenschaft / acatech, April 2013 >>>作者|姜艺：德国弗劳恩霍夫通信技术研究所研究员 |
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