国睿信维工业互联网平台软件 ——Glaway WICE 产品介绍

一、研发背景

  工业互联网成为全球化热点。各国纷纷提出工业化转型与升级，美国提出"先进制造战略"，德国提出"工业4.0"，中国提出"中国制造2025"。尽管各国工业化版本各有不同，但是本质一致，通过互联网提升工业效率。伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合，云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧，工业互联网平台应运而生。行业巨头积极跟进，提前布局，拥抱潜在机会。国内外先进软件厂商纷纷开展工业互联网应用。

  基于此背景，国睿信维结合多年项目经验，推出具备完全自主产权的工业互联网平台——国睿信维工业互联网平台软件Glaway WICE (Wise Industrial Connection Environment智慧工业互连环境)。

二、产品定位

  国内外工业企业在推动新技术应用过程中出现缺基础网络连接资源、缺统一数据标准、缺虚实融合、缺应用快速开发问题。具体描述如下：

1.资源连接难

1) 硬件资源连接难，目前工业领域，标准众多，接口各异，协议繁多，互通性差；

2) 传统数据采集及传输技术，难以满足工业生产高安全、高可靠、低延时的需求。

2.数据标准不统一、难建模

1) 数据定义的标准缺乏统一，数据间交换传递困难；

2) 大量数据由于缺少相关管理平台、数据仍处于离散状态，利用困难；

3) 海量数据分析和挖掘能力薄弱，难以发挥大数据价值，支撑决策。

3.虚拟与现实存差距、制约数字化的发展

1) 虽然通过虚拟产品、虚拟设备的模式对产品的功能、性能与行为进行仿真验证，但模型置信度相对较低，依然需要大量时间进行验证；

2) 随着工业互联的要求越来越高，产品联网、设备联网、系统联网进行综合的应用分析，将成为未来发展趋势，需要更加全面的进行数字化的定义（属性、操作、事件、接口等）。

4.业务发展快，需求多，变化快，响应难

1) 随着数字经济的高速发展，企业信息化需求越来越多且变化快周期短，传统信息化技术及软件架构，已很难满足这类业务需求，变更难、响应慢、成本高非常突显；

2) 面向单领域的应用定制化构建，缺乏通用性考虑，跨领域复用难。

针对以上问题，国睿信维推出Glaway WICE。Glaway WICE应用物联网、边缘网关计算、系统集成等技术实现IT与OT融合，建立物模型与物实例间的虚实映射，实现虚实融合的双向驱动，采用大数据采集、预处理、存储、分析、可视化等技术，提供基于业务应用服务编排和基于角色/场景的工业APP应用快速开发。

三、功能特性

  Glaway WICE平台提供八大中心：

1)基础服务中心提供平台运行基础环境、加密等安全技术；

2)大数据中心提供大数据接入、存储、计算、分析、挖掘、统计、机器学习等能力；

3)链接中心提供工业的设备、终端、软件系统等资源连接能力；

4)数据服务中心提供标准化建模能力和通用数据算法库能力；

5)业务服务中心提供模块化的通用业务处理和逻辑处理能力；

6)运维管理中心提供平台构建、部署、发布、监控等运维管理能力；

7)应用开发中心提供完整的工具库，基于服务编排快速构建实现不同业务需求工业APP；

8)用户体验中心使用配置方式按需实现不同用户角色工作场景的环境生成。

图1 八大中心

  Glaway WICE平台提供八大功能：

1)边缘侧连接系统提供资源连接的服务，支撑链接中心的连接能力建设；

2)数据访问系统提供数据采集的服务，支撑链接中心的数据采集能力建设；

3)物管理系统提供业务对象建模和业务对象实例化的服务，支撑数据服务中心的标准化建模能力建设；

4)大数据平台提供大数据预处理、存储、分析等通用服务，支撑大数据中心建设；

5)智能分析系统提供多种数据源算法分析的服务，支撑数据服务中心的通用数据算法库能力建设；

6)可视化报表提供多种数据可视化应用等服务，支撑业务服务中心的可视化应用能力建设；

7)服务编排提供服务组件进行快速编排、灵活构建等服务，支撑应用服务中心和用户体验中心建设；

8)平台底座管理提供平台基础用户、安全、权限、监控等通用服务，支撑基础服务中心和运维管理中心建设。

图2 功能架构

1.边缘侧连接系统(ECS Edge Connection System)

通过多种灵活方式链接智能设备、工业软件、信息系统等资源的能力。特征如下：

1)支持连接智能设备、智能传感器、智能工控系统、工业软件、信息系统，实现标准服务化，以适配方式打破资源互通壁垒；

2)支持Modbus通讯协议、 RS-232通讯协议、RS-485通讯协议、串口通信、TCP、UDP等主流工业通信协议，实现主流设备的数据采集；

3)支持协议转换和统一数据格式上报，实现数据归一和标准接口。

图3 边缘侧连接系统

2.数据访问系统(DAS Data Access System)

提供多种灵活方式采集不同数据的能力。特征如下：

1)支持数据库、文件/目录、实时流、边缘连接系统ECS、外部系统等多种数据源采集，实现业务系统集中化数据管理，大幅度降低数据存储成本；

2)支持JSON字符串数据、XML文件数据、关系数据库数据等多种结构化数据格式，也支持支持视频数据、图像数据、音频数据等多种非结构化数据格式，实现客户根据业务需求选择最合适数据格式存储。

图4 数据访问系统

3.物管理系统(TMS Things Management System)

  物模型指将物理空间中的实体数字化，并构建该实体的数据模型。它从属性、服务和事件三个维度，分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。

  属性（Property）是指一般用于描述设备运行时的状态，如环境监测设备所读取的当前环境温度等。属性支持GET和SET请求方式。应用系统可发起对属性的读取和设置请求。

  服务（Service）：设备可被外部调用的能力或方法，可设置输入参数和输出参数。相比于属性，服务可通过一条指令实现更复杂的业务逻辑，如执行某项特定的任务。

  事件（Event）：设备运行时的事件。事件一般包含需要被外部感知和处理的通知信息，可包含多个输出参数。如，某项任务完成的信息，或者设备发生故障或告警时的温度等，事件可以被订阅和推送。

  物模型实现数字化的定义与验证，驱动实物的构建与验证；同时实物构建验证的结果，反向驱动物模型定义的置信度提升，从而实现虚实融合的双向驱动。

图5 物管理系统

4.大数据平台(BDP Big Data Platform)

对海量数据进行预处理、存储、计算、分析、挖掘、机器学习等技术的平台。特征如下：

1)支持结构化数据的抽取、转换、加载等预处理能力，提高数据质量和数据可用性，避免低质量的数据会导致建模分析结果无法利用或更为严重决策判断“事故”；

2)支持基于HDFS的分布式大数据文件存储和分布式列式存储能力，实现海量数据存储和动态扩容；

3)支持结构化数据的实时计算、即席查询、批处理分析能力，实现海量数据交互式分析，降低业务人员使用大数据门槛。

图6 大数据平台

5.智能分析系统(IAS Intelligent analysis system)

根据业务需求绑定对应物模型，通过编写动态脚本和自定义程序，能够处理多种数据源的能力。特征如下：

1)支持绑定领域内不同结构的物模型离线分析和实时分析，实现基于物模型业务驱动，场景驱动的数据分析；

2)预设多种类型算法：数据库分析算法、文件分析算法、实时流分析算法，支持用户自定义Python、Scala和Java语言算法，实现根据业务需求，快速定制开发。

图7 智能分析系统

6.可视化报表(VRS Visualization Report System)

通过可视化 UI的简单配置，实现多种数据可视化应用。特征如下：

1) 支持可视化组件布局，在线SQL编辑器和大屏自适应数据大屏，实现针对前端需求进行快速配置、灵活发布；

2) 支持URL 嵌入式集成能力，实现与第三方系统、业务系统无缝对接。

图8 可视化报表

7.服务编排(SCS Service Choreography System)

  根据微服务思想和编排技术，依据流程顺序将业务逻辑拆分几个服务，每个服务只完成一个特定的业务逻辑并形成服务组件，通过页面配置，可以将这些服务组件排列组合成一个服务功能，完成复杂业务场景使用。

1)前台提供快速的服务组件化开发能力，可对服务组件进行快速编排，满足不同业务的需要，实现应用灵活构建；

2) 共性服务抽取和构建，业务服务组合和调用，实现企业业务中台构建。

8.平台底座管理(PBM Platform Base Management)

  提供完整的覆盖软件全生命周期的开发、集成、运行、管理等功能于一体的软件开发基础技术平台。

1)提供数据传输加密，密码更改策略，数据备份和恢复等安全管理，确保应用程序完全运行；

2) 提供界面集成，数据集成，应用集成，流程集成等系统集成，方便与业务系统的数据互联互通；

3)提供统一的服务监控工具，对各服务运行情况能够进行实时跟踪监控，对其中重要服务能够进行告警提示，提供应用程序高可用。

四、客户价值

  结合Glaway WICE，企业可实现以下目标：

广泛互联

  提供多种灵活方式链接智能设备、工业软件、信息系统等资源。

数据中心

  解决业务系统之间数据孤岛,建立统一数据中心,集中化管理和分析业务系统的数据，提供数据访问接口。

工业APP构建

  沉淀典型用户场景，收集提炼先进的技术、知识、经验及最佳实践等宝贵资源，依托技术支撑平台将这些资源固化为可移植、可复用的服务或满足不同应用场景需求的前台应用，让用户快速获取并应用这些资源，构建更适宜的工业APP应用。

五、案例简介

  国睿信维凭借对工业互联网平台的深度了解与掌握，通过自身的技术和服务，已实现综合监控产品业界知名某供应商的透明工厂可视化工程、国防电子某研究所的智能车间数据采集、国防核动力某研究所的数据中心、国防航天某研究所的全生命周期大数据中心项目等众多工业互联网平台的项目推广，积累了丰富的技术基础与经验。

国防电子某研究所

  围绕智能车间建设，着力打造数据采集系统，对智能车间的制造设备形成一体化、智能化的信息采集能力，打破信息壁垒，实现设备状态、车间工况、生产数据的采集、传递、分析等，打通设备端到制造运营管理端的数据贯通，提升整体生产效率，支撑生产模式向智能制造转变。

  数据采集系统主要分平台层和边缘层两层：

  平台层由设备属性建模、设备参数建模、任务包解析、任务包分发、设备任务管理、设备运行参数监控、设备状态监控、数据解析、数据清洗、数据预处理、数据转换、数据服务、设备OEE分析、设备利用率分析、设备产出良率分析模块组成；

边缘层有采集协议建模、协议转换、接入认证、数据存储模块组成；

  业务上，覆盖对制造现场自动化装配设备、力矩装配工具、生产设备、物料设备、检测设备、设备控制系统、设备测试系统等自动化设备及设备自带系统的设备属性建模、设备参数建模、设备采集协议建模，满足数据采集的基础需求；

  通过外部应用管理系统集成，覆盖对制造运营管理系统、智能车间三维可视化展示系统、车间看板等相关系统的业务数据交互，实现各应用管理系统与现场硬件设备的融合互通；

  通过灵活二次开发环境与接口，满足后续功能扩充与调整要求，促进相关生产管理模式及业务流程的持续优化，实现装备研发质量的提升，成本的下降，过程的可追溯。