Page 36 - 网络电信2016第17期
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解决方案
面向智能制造的云平台技术
王恩东 张东 亓开元
21世纪以来，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起， 算、大数据等新一代信息技术的支撑和驱动。具体来讲，前端
全球科技创新呈现出新的发展态势和特征[1]。 传感器、移动终端和嵌入设备时时处处感应着物理制造过程的
状态变化，并将其转变为数字化原始数据。整个工业系统基于
面向工业制造领域，信息技术、生物技术、新材料、新 物联网、移动互联网实现设备间、设备与控制系统、企业上下
能源广泛渗透使得传统制造智能化、服务化、绿色化趋势明显 游的联通，将数据传输汇总到后端云数据中心。云数据中心对
[2]。特别是信息技术与制造业的深度融合正在深刻变革着工业 数据进行存储、建模和初步统计分析后形成信息；再进一步通
产品设计研发、工艺制造、经营管理模式，从而更有效地配 过分类、归纳、演绎和预测等深度挖掘成为知识；最后，智能
置资源，大幅度地提高生产效率，降低成本，提高核心竞争能 设备可在软件平台的控制下，对设计规程、制造指令、运维告
力，从而推动产品换代和产业升级[3]。 警进行精确响应，灵活调整运行参数，产出智能产品来影响物
在科技创新和产业变革的趋势下，世界上主要的制造大 理世界、服务大众生活[5]。
国都推出了具有本国特色的“ 智能 因此，新一代信息技术推动着制造
制造”发展战略。无论是美国的工业
互联网、德国的工业4.0还是中国制造 业向着数字化、网络化、智能化方向快
2025[4]，智能制造主要体现在以下几个 速发展。这个过程以云计算作为计算和
方面： 存储能力的资源平台，以工业互联网作
为物理和信息系统的连接纽带，以大数
（1）生产过程智能化，即生产方 据及相关技术作为知识共享、价值挖掘
式的自动化、精密化、智能化。 的认知方法，而围绕深度学习的芯片、
算法则成为强化制造智能的优化工具。
（2）生产装备和产品智能化，即 其中，云计算是基础，它可以为智能制
把芯片、传感器、软件嵌入到生产装备 造提供核心驱动力。
和产品中，使之具备动态存储、感知和
通信能力，实现可追溯、可识别、可定 一、面向智能制造的数据中心面临的挑战
位。
可以预见，今后面向智能制造的前端生产装备、智能产品
（3）制造模式智能化，即建立以个性定制、协同开发、精 将朝着轻量化和泛在化发展。通过物联网、工业互联网将各种
准推荐、智能生产、智能物流为代表的智能制造新模式。 各样的数据持续不断向后端传输，造成数据的爆发增长。
（4）管理智能化，将云计算、大数据、深度学习等技术以 除传统结构化数据外，音/视频、图片等非结构化数据比重
及现代管理理念融入到制造企业中，实现基于数据的精准经营 快速增加，而其固有的不可预测性、不连贯语义使得难以进行
决策。 分析处理。同时，数据处理的速度问题也愈发突出，需要以秒/
分钟级为目标进行实时/准实时处理。也就是说，数据来源的多
（5）服务智能化，即体现为高效、准确、及时挖掘客户潜 样性、语义的不确定性和处理的实效性使得后端计算量越来越
在需求并实时响应，也体现为产品交付后通过线上线下（O2O）
的相关服务实现全生命周期管理。
可以看到，智能制造离不开移动互联网、物联网、云计
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