Predix工业互联网平台解读

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2.Predix如何实现对数据的分析?

在数据分析方面,Predix提供了包括Asset Services(设备服务)、Data Services(数据服务)、Analytics Services(分析服务)在内的一系列服务。

1)分析过程

Predix先通过设备服务为设备建模,再利用数据服务将采集的设备运行数据与来自其他的数据源的数据(包括设备模型、ERP数据)相结合,并根据数据的特点存储到不同类型的数据库中,最后采用分析服务对数据进行分析,进而输出分析结果。

2)分析服务

目前,Predix提供两种类型的数据分析:Operational analytics(操作数据分析)以及Historical analytics(历史数据分析)。操作数据分析实质是实时数据分析,对设备的状态变化进行实时分析与响应。历史数据分析是对海量历史数据进行分析,进而建立设备预防性维护模型。

对于分析来说,最重要的还是分析的算法与模型。Predix分析服务提供的是一个框架,这个框架用于开发及嵌入高级分析算法到程序运行中,这个框架通过配置、抽象以及扩展模型,用于管理分析算法的执行。当然,在Predix这个框架内已经具备了一些分析的算法与模型。

谈到这里,不难理解为什么市场上的主流工业云平台都提供第三方的开发功能?究其原因,在于不同行业的企业在数据分析需求方面是完全不同的,而不同的行业需要不同的分析算法和计算模型来实现对数据的分析。GE不能拿航空发动机的数据模型来分析工业生产过程的数据。因此,Predix的工业应用案例都是围绕GE熟悉的领域在做。面对众多的行业需求,Predix必须提供第三方开发功能,借助这些行业中的专业开发者来针对性的设计分析模型和算法,进而将Predix推广到所有行业。

3)Predix云应用及开发服务

Predix是一个构建在CloudFoundry之上的PaaS平台。实际上,目前几乎所有的物联网云平台都构建在CloudFoundry平台上,CloudFoundry号称工业界唯一的云应用平台。

那么,CloudFoundry到底是什么?

简单来说,Cloud Foundry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。Cloud Foundry云平台支持各种框架的灵活选择,这些框架包括Spring for Java,.NET,Ruby on Rails,Node.js,Grails,Scala on Lift以及更多合作伙伴提供的框架(如Python,PHP等),大大提高了平台的灵活性。也就是说,如果想基于云平台做开发和部署,Cloud Foundry能提供所有支撑开发过程的语言、平台环境和开发框架。Cloud Foundry不但提供最完善的云应用开发环境,而且还开源。目前,GE Predix、西门子MindSphere、施耐德EcoStruxure等主流工业物联网平台都是基于Cloud Foundry框架提供云应用开发服务。Cloud Foundry实际上已经成为工业云应用的标准开发框架。

二、Predix工业互联网平台点评

Predix已经成为行业最具影响力的工业互联网平台。Predix的四大核心功能是链接资产的安全监控、工业数据管理、工业数据分析、云技术应用和移动性。GE希望将Predix打造全球范围内的工业互联网标准,成为各个合作伙伴都愿意参与的生态系统。

实际上,由于GE一直从事的都是与基础设施相关的制造业服务,如航空、能源、电力、医疗等,GE积累的数据主要是产品运行状态数据,如飞机发动机引擎、医疗数据、能源数据等。GE擅于对产品运行状态的数据进行采集,但对于产品的生产和制造过程的数据采集,经验并不如西门子这样的工业自动化厂商丰富。由于西门子在工业自动化控制领域具有丰富的经验,MindSphere平台的推进方向是先做好底层的工业设备互联和数据采集,再实现从OT向IT的延伸。

而Predix的方向刚好相反,借助美国在互联网领域的强大优势,GE通过与IT厂商的合作,将互联网向工业领域推进,实现从IT向OT的延伸。比如GE就通过与思科合作推出了支持Predix的工业路由器,经过强化处理,能经受石油和燃气设施的恶劣环境考验。通过与英特尔合作,将英特尔的处理器和Predix软件集成起来,在任意设备中嵌入智能联网接口。在网络连接性方面,GE与软银、Verizon和沃达丰达成联盟,为工业互联网优化无线网络连接方案。GE还与AT&T合作,通过AT&T的网络将火车、货轮和飞机引擎连入云端。

从目前来看,国内的IT厂商更倾向于推出类似Predix的工业互联网平台,其优势是暂时不需要过多的考虑底层的工业标准和协议,以互联网为基础,实现产品层面的互联,重点采集产品的使用状态和运行数据,并通过软件和算法实现对这些数据的分析,进而指导产品的销售和生产。长远来看,随着智能制造战略的推进,Predix要深化应用和发展,必须在工业车间层与MindSphere工业物联平台直接竞争,实现对工业生产设备和过程的数据采集和分析,最终做到对智能工业的过程控制和优化。

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