以cps为核心的智能化大数据创值体系

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1、工经论坛CIR Forum 中国工业评论 CHINA INDUSTRY REVIEW 50 以CPS为核心的 智能化大数据创值体系 传统的生产系统要转型成为生产智能产品的智慧工厂，需要不断完善 “物联网+智能分析平台+务联网”的大数据创值体系。以CPS为核 心的智能化体系，正是根据工业大数据环境中的分析和决策要求所设 计的。本文给出了工业4.0环境下的包括5个层次构建模式的CPS技 术体系架构，并通过CPS在制造业的应用阐释如何从工业大数据中 创造面向客户的价值。 文李杰 2015年第12期 51 美 国早在2006年就提出了Cyber- Physical System（CPS）, 也 就是“

2、网络-实体系统”（又译 为“虚拟-实体系统”或“信息-物理系 统”或“智能技术系统”等）的概念，并 将此项技术体系作为新一代技术革命的突 破点。同时，德国也提出工业4.0的核心技 术是Cyber-Physical Production System (网络-实体生产系统)，也就是CPS 技术 在生产系统的应用。 CPS的概念虽然看似很抽象，却可以 用日常生活常见事物来解释。比如国内使 用的滴滴打车，就是在网络端将乘客和出 租车的地理位置联系在一起，将乘客的请 求推送给距离较近的出租车，满足的是乘 客对于出行的“按需服务”. 又比如，当 我们开车经过一个路段时，GPS 自动提 醒我们前方路段道路

3、颠簸请减速，使用的 是许多其他车辆的经验和历史数据，是自 身的传感所不能够探测到的。所以在虚拟 （Cyber）世界中我们每个人都有一个数 字化镜像（Digital Twin），是我们现实 生活的记录和反映，这些数字化镜像可以 形成一个虚拟的社区，彼此共享信息和协 同活动，进而对我们现实的生活进行对称 性的指导和辅助。 同样地，任何产品也可以存在于虚拟 和实体两个世界，如何在虚拟世界中将实 体的状态以及实体之间的关系透明化，正 是CPS技术诞生的目的和意义。基于CPS 技术的应用，使设备具备了自省性（对 自身状态变化的意识，self-aware）、 自我预测（self-predict）、自我比较

4、 （self-compare）、和自我配置（self- configure）的能力。未来产品例如机床、 汽车、飞机、船舶等都应该会有实体与虚 拟的价值结合，虚拟世界中的代表实体状 态和相互关系的模型和运算结果能够更加 精确地指导实体的行动，使实体的活动相 互协同和优化，实现价值更加高效、准 确、和优化的传达。以CPS在船舶上的应 用为例，在实体世界中，船舶、海洋、环 境、设备、和船员构成了航行活动的主要 要素，而在Cyber端可以建立这些要素的 关联模型。当海洋的环境改变时，我们可 以在Cyber端分析洋流变化对船舶能耗的 影响，再动态优化出当前最佳的转速航和 航行姿态，使船舶时刻保持最经济的

5、状态 航行。 从技术概念上讲，CPS是什么？ CPS不是一个简单的技术，而是一个 具有清晰架构和使用流程的技术体系，能 够实现对数据进行收集、汇总、解析、排 序、分析、预测、决策、分发的整个处理 流程，能够对工业数据进行流水线式的实 时分析能力，并在分析过程中充分考虑机 理逻辑、流程关系、活动目标、商业活动 等特征和要求，因此是工业大数据分析中 的智能化体系的核心。 这里给出以下几个概念： CPS的定义 Cyber-physical System，在众多翻 译中，我们认为较为合理的是“网络-实 体系统”，即：从实体空间对象、环境、 活动大数据的采集、存储、建模、分析、 挖掘、评估、预测、优化、

6、协同，并与对 象的设计、测试和运行性能表征相结合， 产生与实体空间深度融合、实时交互、互 以CPS为核心的智能化大数据创值体系 李杰 美国辛辛那提大学教 授，美国国家科学基 金会（NSF）智能维 护系统（IMS）产学 合作主任 工经论坛CIR Forum 中国工业评论 CHINA INDUSTRY REVIEW 52 相耦合、互相更新的网络空间（包括机理 空间、环境空间与群体空间的结合）；进 而，通过自感知、自记忆、自认知、自决 策、自重构和智能支持促进工业资产的全 面智能化。 CPS的内涵 CPS实质上是一种多维度的智能技 术体系，以大数据、网络与海量计算为 依托，通过核心的智能感知、分析、

7、挖 掘、评估、预测、优化、协同等技术手 段，将计算、通信、控制（Computing、 Communication、Control，3C）有机融 合与深度协作，做到涉及对象机理、环 境、群体的网络空间与实体空间的深度融 合。 “实体空间”vs. “网络空间” 实体空间是构成真实世界的各类要素 和活动个体，包括环境、设备、系统、集 群、社区、人员活动等。而网络空间是上 述要素和个体的精确同步和建模，通过模 型模拟个体之间和与环境之间的关系，记 录实体空间随时间的变化，并可以对实体 空间的活动进行模拟和预测。网络空间的 成长需要依靠实体空间活动所产生的大量 数据，在CPS的自成长体系下，网络空间 的

8、价值和能力将不断得到提升。因此，实 图1 CPS空间映射关系示意图 实体世界虚拟网络与实体系统的结合虚拟网络系统 2015年第12期 53 以CPS为核心的智能化大数据创值体系 体空间和网络空间的关系是相互指导和相 互映射的关系。 CPS的特征 以CPS为核心的智能化体系，正是根 据工业大数据环境中的分析和决策要求所 设计的，其特征主要体现在以下几个方 面： 1）智能的感知：从信息来源、采集 方式、和管理方式上保证了数据的质量和 全面性，建立支持CPS上层建筑的数据环 境基础。 2）数据到信息的转化：可以对数据 进行特征提取、筛选、分类、和优先级排 列，保证了数据的可解读性。 3）网络的融合：

9、将机理、环境与群 体有机结合，构建能够指导实体空间的网 络环境，包括精确同步、关联建模、变化 记录、分析预测等。 4）自我的认知：将机理模型和数据 驱动模型相结合，保证数据的解读符合客 观的物理规律，并从机理上反映对象的状 态变化。同时结合数据可视化工具和决策 优化算法工具为用户提供面向其活动目标 的决策支持。 5）自由的配置：根据活动目标进行 优化，进而通过执行优化后的决策实现价 值的应用。 从技术上如何实现： CPS的5C构架 根据CPS为达成智能化所应该具有的 特征，我们在这里给出一个在工业4.0环境 下的CPS技术体系架构，包括了5个层次的 构建模式：智能感知层（Connection）

10、、 信息挖掘层（Conversion）、网络层 图2 CPS的5C构架 工经论坛CIR Forum 中国工业评论 CHINA INDUSTRY REVIEW 54 ZigBee的蓝牙、WiFi、UWB等，以前的 研究已经调查并设计坚固的工厂网络方案 来使机器系统更智能，因此，数据的透明 性绝对是第一步。 数据到信息转换层，也即是信息 挖掘层（Data-to-information Conversion Level ） 在工业环境中，数据可能来自不同 的资源，包括控制器、传感器、制造系统 （ERP，MES，SCM和CRM系统），维 （Cyber）、认知层（Cognition）、和配 置执行层（C

11、onfiguration）。 智能感知层（Smart Connection Level ） 从机器或部件级，第一件事是如何 以高效和可靠的方式采集数据。它可能包 括一个本地代理（用于数据记录、缓存和 精简），并用来发送来自本地计算机系统 数据到远程中央服务器的通信协议。基于 众所周知的束缚、自由通讯方式，包括 图3 CPS的二维应用战略关系图 2015年第12期 55 修记录，等等。这些数据或信号代表所监 视机器的系统的状况，但是，该数据必须 被转换成用于一个实际的应用程序的有意 义的信息，包括健康评估和故障诊断。 网络层，也即是网络化的内容管理 （Cyber Level ） 一旦我们能够从机

12、械系统收获信息， 如何利用它是下一个挑战。从被监控的系 统中提取的信息可表示在该时间点的系统 条件。如果它能够与其他类似的机器或在 不同的时间历程的机器进行比较，用户能 够更深入了解系统的变化和预测任务状 态。这就是所谓的网络层，通过网络化的 内容管理，建设对每一台机器系统的一流 的知识基础。 认知层，也即是识别与决策层 （Cognition Level ） 通过实施CPS的网络层，它可以提供 解决方案，以机器信号转换为健康信息， 并且还与其他实例进行比较。在认知层面 上，机器本身应该采取这种在线监测系统 的优势，以提前确诊潜在的故障，并意识 到其潜在的降解。根据历史健康评估的适 应性学习，系

13、统可以利用一些特定的预测 算法来预测潜在的故障，并估计到达故障 的一定程度的时间。 配置层，也既是执行层 （Configuration Level ） 由于本机可以在网上追踪其健康状 况，CPS可以提供早期故障检测和发送健 以CPS为核心的智能化大数据创值体系 工经论坛CIR Forum 中国工业评论 CHINA INDUSTRY REVIEW 56 康监测信息。此保养信息可以反馈给业务 管理系统，使操作员和工厂管理人员可以 基于维护信息做出正确的决定。同时，机 器本身可以减少机器故障的损失，并最终 实现以弹性系统调整其工作负荷或制造时 间表。 在这个架构中，CPS从最底层的物理 连接到数据至

14、信息的转化层，并通过增加 先进的分析和弹性功能，最终实现所管理 的系统自身的自我配置、自我调整、自我 优化的能力。 从CPS技术体系来看，核心在于以数 据分析的能力创造新的价值，因此，这 也决定了CPS技术的高可移植性、高通用 性，应用范围可以涉及工厂车间、运输系 统、能源等各个行业。在这里我们提出以 CPS为核心的数据创值体系的“二维”应 用战略： - 三个横向的应用基础：一是平台基 础，即智能数据收集与平台运用；二是分 析手段，即智能化的数据分析、管理、优 化工具与软件应用；三是商业模式内核， 即智能管理及服务体系的设计与应用。 - 三个纵向的应用扩展：一是基础的 部件级应用，二是系统的装

15、备级应用，三 是成体系的应用链设计。 而上述二维应用战略可以用树木与树 根在可见与不可见的关系示意： CPS在制造业的应用 分析CPS如何在制造系统中产生价 值，我们首先要分析的是Physical 和 Cyber在制造业中分别代表什么，我认 为，6M+6C的模式可以比较明确地阐述制 造系统中Physical和Cyber的元素。 传统的制造系统在前三次工业革命 中主要在Physical的领域中进行改善和竞 争，它包含了： Material材料，包括特性和功能等 Machine机器，包括精度、自动 化、和生产能力等 Methods方法，包括工艺、效 率、和产能等 Measurement测量，包括六

16、西格 玛、传感器监测等 Maintenance维护，包括使用 率、故障率、和运维成本等 传统的制造业向智能化转型的过程 中，第六个M起到了至关重要的作用： Modeling数据和知识建模，包括 监测、预测、优化和防范等。这也是打通 Physical 和 Cyber的最重要连接。 未来的制造业产品一定是包含6M的， 也就是，如何利用智能传感与分析技术将 5M过程中产生的工业数据连接并建立分 析模型，即：企业即使不做材料也不做设 备，依然可以通过使用数据、维护数据等 的分析实现价值创造。数据能够反映出来 图4 CPS与制造业关系的“煎蛋”模型 利用大数据挖掘 新知识并 创造竞争力 与社会价值 2015年第12期 57 问题，比如功能特性、生产工艺等等5M会 涉及的各方面问题，假如有一整套建模系 统，能够对每个设备过去、当前及未来性 能进行完整的分析，那么这就能够渗透全 寿命周期的决策链与价值链，其能量可想 而知。 随着智能传感器技术，如RFID技术 的发展，收集数据已经变得很简单，但是 仍然存在的问题是，这些器件及数据是否 在正确时间、为正确的目的、提