【专家观点】工业互联网信息模型发展现状及趋势研究

2020/08/04 11:29信息通信技术与政策余思聪、黄颖、刘阳、李海花

1 引言

工业互联网面临的最大挑战是普通工业系统如何从叠加飞速发展的ICT技术向信息物理系统的转变,而信息物理系统中对象之间异构的信息交互是需要解决的首要问题。例如,不同行业领域机构由于业务发展需要或者工作性质的不同,根据自身需求开发的通信对象会存在不同的接口或者信息格式,接口的不同导致信息传递受阻,不同格式的信息之间交互成本过高。工业互联网的各种异构信息造成的信息孤岛问题是工业互联网快速发展道路上的一块绊脚石。

工业互联网信息模型是指工业互联网全要素、全价值链、全产业链在信息空间的标准化表达。通过定义统一的框架及描述形式,工业互联网信息模型可以实现信息的标准化,为异构信息之间的交互提供解决方案。本文将工业互联网信息模型的基本架构定义为如图1所示的形式,围绕标识、属性和类对工业全要素、全价值链、全产业链的信息进行表达。为实现信息模型在工业互联网中的有效应用,促进工业互联网的规范发展,本文针对信息模型的发展现状及趋势展开分析。

图1 信息模型基本架构

图1 信息模型基本架构

2 工业互联网信息模型发展现状

目前,根据应用需要,国内外各组织机构围绕信息模型相关技术标准开展了系列研究。

2.1 基于OPC UA规范的信息模型

OPC UA包括14种配套规范,规范数量仍在增加,OPC UA通过系列规范给出了元信息模型及其实施方案。在元信息模型中,基于基本节点,定义应用过程中的数据类型以及地址空间中组织结构的类型等。OPC UA地址空间采用分层结构,所有服务器的顶层以标准化的形式存在,用户可以通过层次结构访问地址空间中的所有节点。同时,在元模型的基础上,用户可通过继承内置节点和增加定义的语义来扩充类型定义。行业也可以在OPC UA元信息模型的基础上定义自己的信息模型,如机器人信息模型、机床信息模型、机器视觉信息模型和塑料加工机械信息模型。为实现更多实体的互联互通,有时需要针对特定的行业应用制定特殊的信息模型。OPC UA信息模型呈现形式如图2所示[1]。

图2 OPC UA信息模型

图2 OPC UA信息模型

OPC UA系列规范涵盖对象类型、变量类型、数据类型和引用类型,代表特定的语义。配套规范包括多种过程控制的垂直领域,如油气、智能建筑、公共设备等。同时,OPC UA定义了数据编码、安全协议和传输协议的映射。数据编码通过使用UA二进制、UA XML或者UA JSON定义系列信息模型。因此,基于OPC UA的信息模型主要用于实现设备和系统信息的标准化,出现在信息化应用层,可以解决语义互操作问题。

为了实现信息模型功能,OPC UA服务器需要对信息模型进行实例化,构建地址空间从而向客户端暴露实例化的信息模型,使客户端能够访问和管理信息模型中定义的节点信息。客户端通过访问服务器的地址空间获取信息模型定义的数据和信息。具体建模过程为需求获取、类型定义、模型实例化。

2.2 基于AutomationML标准的信息模型

基于AutomationML标准的信息模型核心是以连接不同数据格式的顶层数据格式CAEX(IEC 62424)为框架,整合其他已有的基于XML的数据格式,具体参见图3[2]。通过CAEX(IEC 62424)对工厂拓扑,可以实现顶层数据结构建模。在模型中,将工厂拓扑结构按照工厂、单元、组件、特性、接口、关系以及引用来进行分层,这些分层对象包含属性以及该层结构与其他对象的关系。COLLADA(ISO/PAS 17506:2012)可以对模型对象的几何学和运动学特性建模进行描述及格式存储;PLCOpen XML可以对模型对象中行为和序列特性的逻辑信息进行描述。

图 3 AutomationML工程数据交换格式总览

图 3 AutomationML工程数据交换格式总览

基于AutomationML标准的信息模型主要用于实现生产系统间工程信息的标准化,解决工程过程中信息交换和集成问题,如实现产线上的机器人、机械臂等对象间的信息互通。由于AutomationML对引用与关系进行了区分,其中引用描述了从 CAEX对象到外部存储信息的链接,关系描述了CAEX对象之间的联系,因此AutomationML对象也预留了与其他工程信息相关的引用机制。

AutomationML定义的基于XML的数据格式可以实现异构工程信息的存储和交换,并支持运行环境数据源的建模。同时,AutomationML描述的数据模型与OPC UA表示的信息模型之间可以相互转换,通过AutomationML结合OPC UA统一架构的方式可以实现更多应用的互操作性。

2.3 基于InstrumentML标准的信息模型

InstrumentML模型描述语言可以提供统一的信息模型框架,抽象出其面向对象处理的各个模型片段,然后提出一种支持这种通用模型框架的软件。基于InstrumentML标准的模型架构如图4所示[3],具体包括身份属性(仪表的身份标识)、结构属性(仪表的结构属性)、功能属性(仪表的功能属性)、性能属性、位置属性、商业属性。

图4 InstrumentML模型图

图4 InstrumentML模型图

异构工业仪表网络的各种监测数据、各种类型的传感器、中间交换的信息格式之间存在着差异性,为了有效屏蔽差异性和实现异构工业仪表网络互操作,可以构建InstrumentML工业仪表信息模型。基于InstrumentML标准的信息模型可实现仪表信息的标准化,包括仪表身份标识信息和仪表应用属性信息,以及仪表基本特性的描述。

构建不同工业仪表信息模型,可以根据不同仪表单元数据标准或处理模型标准,在抽象模型基础上标准化的定制其信息模型模板。基于模板的工业仪表处理建模的过程中,专业的建模人员把特定的工业仪表模型汇总单元数据字段映射到InstrumentML单元数据描述字段,从而在抽象的工业仪表公共模型中建立对应的单元数据组合参数模板。将已建好的标准模板可视化之后往标准字段填入相应的值,最终生成完整的工业仪表信息模型。

2.4 基于PackML标准的信息模型

基于PackML的信息模型可以涵盖包装行业设备的多种运行状态和模式,如维修运行模式、手动运行模式、自动运行模式等。在PackML中定义了17种模式,可根据需要设定其中的部分状态,这17个状态模式基本能够满足除了包装行业以外的其他行业。图5为PackML的状态模型[4]。图5中方框为设备运行的状态,箭头方向为设备的运作流程,每当完成一个阶段,设备会自动跳转到下一个运行状态。其中,SC为状态完成(State Complete)。

图5 PackML状态模型图

图5 PackML状态模型图

基于PackML的信息模型主要用于包装过程的描述,处于信息化应用层,可以实现机器状态与操作模式的信息标准化。PackML信息模型具有三大基本功能,包括统一的操作员界面、协调一致的信息和协调一致的状态转移。因此,利用PackML建模可以实现机器状态与操作模式的信息标准化。

3 工业互联网信息模型面临挑战

3.1 认知需要形成统一

目前,世界各国的组织机构对信息模型的理解和阐述不一,给出的信息模型的内涵和架构也不尽相同。针对信息模型的认知没有形成有效统一的理解,给信息的标准化工作带来了挑战。

3.2 顶层设计有待构建

由于各单位对信息模型的认识不统一,还未有一套完整的针对信息模型的标准,主要原因是工业互联网信息模型缺乏顶层设计,行业标准缺乏顶层框架。首先,在现有的标准层面,信息标准主要是由各单位针对各自领域编制,标准的流通性和适用范围窄;同时,在各种模型之间衔接不畅,模型之间的合作效率低下,对信息孤岛的现象难以打破。总体而言,现有的标准体系不足以覆盖工业互联网信息模型的需求。

3.3 标准体系急需完善

工业行业一般先有产品后出标准,与传统工业行业不同,信息通信行业通常先有标准后推产品。因此,对于工业互联网而言,信息通信标准的缺乏会阻碍行业的发展,信息模型的核心是实现信息的标准化。近年来,以国际电工委员会(IEC)和国际标准化组织(ISO)为主参与制定的标准虽然逐渐在信息模型中推广,国内在信息标准化方面也在不断发力,但还没有形成体系。

3.4 应用推广比较困难

工业互联网应用场景复杂,对信息的处理方式多种多样,与传统的信息处理方式相比,信息模型对信息的标准化处理要求更高。信息模型在发展过程中,需要持续的技术、资金、人员等投入,在商业应用和推广过程中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战,将是一项长期、艰巨、复杂的系统工程。当前,信息模型整体仍处于起步阶段。

4 工业互联网信息模型发展趋势

4.1 完善的标准体系逐步形成

工业互联网的本质是实现设备、物料、控制系统、信息系统、产品和人之间的互联互通。随着工业互联网相关标准和关键技术的不断进步,面向行业的标准化信息应用需求也越来越大。一方面,标准化的信息可以解决工业领域不同厂家设备、不同设备型号等造成的信息孤岛问题,提高信息利用效率,降低信息服务成本;另一方面,面向未来工业互联网技术最实际的信息应用需求,通过解决行业内部各类环境、应用需求的信息标准化技术,来解决行业间信息汇聚、融合理解等问题。随着工业互联网的发展,信息模型将逐步实现标准体系的构建。

4.2 关键技术有序推进

近年来,国内外一些组织陆续开展了信息模型的相关研究工作,主要在信息模型的关键技术方面进行布局。

国际方面,IEC针对数字工厂相关的信息模型进行研究,在数字化描述方面取得一些成果。德国西门子公司提出数字孪生的应用形式,通过信息模型实现对实体属性和行为的数字化表述;德国电气与电子制造商协会利用信息模型成功对资产管理壳的资产进行描述,并实时体现资产的状态;OPC基金会在OPC UA信息模型方面持续布局,通过定义统一数据接口,实现不同厂商软件之间的数据交换;IVI则研究信息模型在实现相互通信和连接方面的相关技术。

国内方面,中国信息通信研究院、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、华为技术有限公司等机构针对信息模型相关技术展开研究,主导发布了系列信息模型成果;中国科学院沈阳自动化研究所、航天云网科技发展有限责任公司等企业都在使用OPC UA技术,涉及信息模型的通用建模规则、模型元素定义、语义化描述方法等内容。

4.3 应用场景向多元化方向延伸

伴随着世界范围内工业互联网的持续推进,工业通信技术更新换代的节奏可能会超过之前的任一阶段。传统的信息交互方式严重制约了信息的互联互通互操作,信息的利用效率低下。信息模型在工业互联网中的应用,如数字孪生、资产管理壳、OPC UA等,将打破传统工业网络众多信息交互对象之间的壁垒,实现横向和纵向信息的协同,降低信息交互成本。

4.4 行业内部呈现协同发展趋势

在传统的工业生产过程中,设备与设备往往独立操作;但对处于工业互联网中心的智能工厂而言,现场设备层需要打通,并通过信息模型技术有机连接,实现工厂内资源的垂直整合。随着工业互联网技术的不断发展,各行各业对信息的使用需求也会越来越大,各企业和研究机构纷纷涉足工业互联网信息标准化领域,试图寻找一种有效、可靠的方法,实现信息的互联互通。因此,信息模型的应用将促进行业内部的协同发展。

5 结束语

信息模型的发展仍处于起步阶段,国内外关于该技术的研究正处于越来越热的时期。为实现该技术沿着正确的发展方向前进,同时加快该技术的发展速度,本文针对信息模型的发展现状及趋势给出以下建议。

工业互联网覆盖范围广,涉及领域繁杂,在各自的应用场景中,均有其适用的信息模型。为促进该技术的发展,建议各行业领域,甚至各应用场景开发适合自身的信息模型,并搭建信息模型服务平台,由行业组织对各领域开发的信息模型实行集中统一管理,提高信息模型服务效率。

多场景、多渠道合作。由于应用场景多样,行业发展趋势各异,针对信息模型的开发水平有高有低。建议对信息模型具有相同需求的企业或单位合作开发,大企业为中小企业开放平台和资源,带动中小企业发展,中小企业实现技术创新,给大企业注入活力。

各企业和单位将自身信息模型相关应用场景接入行业组织中,实现资源共享共开发。例如,借助工业互联网产业联盟的平台优势,在各企业及行业之间建立信息模型共享知识库,实现信息模型的知识共享,并对共享知识不断迭代更新,促进信息模型技术进步。

责任编辑:Yaodl

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技术框架和标准体系。 加快推进建筑信息模型(BIM)技术在工程全寿命期的集成应用,健全数据交互和安全标准,强化设计、生产、施工各环节数字化协同,推动工程建设全过程数字化成果交付和应用。 推进BIM技术、物联网、人工智能等现代信息技术在工程监理中的融合应用。在工程总承包项目中推进全过程 BIM 技术应用,促进技术与管理、设计与施工深度融合。强化施工图审查作用,全面推广数字化审查,探索推进 BIM 审查和人工智能审查。 2025 年,基本形成 BIM 技术框架和标准体系。 1、推进自主可控 BIM 软件研发。积极引导培育一批BIM 软件开发骨干企业和专业人才,保障信息安全。 2、完善 BIM 标准体系。加快编制数据接口、信息交换等标准,推进 BIM 与生产管理系统、工程管理信息系统、建筑产业互联网平台的一体化应用。 3、引导企业建立 BIM 云服务平台。推动信息传递云端化,实现设计、生产、施工环节数据共享。 4、建立基于 BIM 的区域管理体系。研究利用BIM 技术进行区域管理的标准、导则和平台建设要求,建立应用场景,在新建区域探索建立单个项目建设与区域管理融合的新模式,在既有建筑区域探索基于现状的快速建模技术 5、开展 BIM 报建审批试点。完善 BIM 报建审批标准,建立BIM辅助审查审批的信息系统,推进 BIM 与城市信息模型(CIM)平台融通联动,提高信息化监管能力。 ——《“十四五”建筑业发展规划》 水利应急领域 在水利应急领域,《“十四五”水安全保障规划》重点提出,要加快已建水利工程智能化改造,不断提升水利工程建设运行管理智能化水平,要推进数字流域、数字孪生流域建设,实现防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等功能,推动构建水安全模拟分析模型,要在重点防洪区域开展数字孪生流域试点建设。另外,《“十四五”国家应急体系规划》也提出了,要加强城乡防灾基础设施建设,推动基于城市信息模型的防洪排涝智能化管理平台建设。 推进智能水利建设。积极推进BIM 技术在水利工程全生命周期运用,新建骨干项目鼓励按照智能化要求同步进行规划建设管理,同步构建实体工程和数字孪生工程。加快建设覆盖重大水利工程,联通国家、流域、区域的水利工程控制网和业务网,实现水流、信息流和业务流的互联互通。 推进数字流域建设。以流域为单元、数字地形为基石、干支流水系为骨干、水利工程为重要节点,对物理流域的全要素进行数字化映射。加强自然地理、经济社会等信息数据采集与处理,深化遥感技术和地面监测技术的有机结合,推进建立空天地一体化的流域全覆盖监测。构建覆盖全国主要江河流域的数字化映像,开展长江、黄河、淮河、海河、珠江、松辽、太湖等大江大河大湖数字流域建设。 推动数字孪生流域建设。集成耦合水文、水力学、泥沙动力学、水资源、水工程等专业模型和可视化模型,推进集防洪调度、水资源管理与调配、水生态过程调节等功能为一体的数字孪生流域模拟仿真能力建设。推动构建水安全全要素预报、预警、预演、预案的模拟分析模型,强化洪水演进等可视化场景仿真能力。选择淮河、海河流域重点防洪区域,开展数字孪生流域试点建设。 建设流域防洪管理与调度体系。以数字流域为基础,加快流域水工程防灾联合调度系统建设,在国家防汛抗旱指挥系统的基础上,汇集气象、水情、雨情、工情、墒情、灾情等信息,优化水库、河道、蓄滞洪区等工程联合调度运用,加强对洪水资源的调度、管理与利用,制定动态优化的精细数字预案,开展人机互动的同步仿真预演,形成智慧防洪体系,实现及时准确预报、全面精准预警,提高流域防洪管理和调度运用水平。 按照大系统设计、分系统建设、模块化链接的建设思路,以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径,积极探索构建水利数字孪生应用场景,推动构建水利“2+N”智能业务应用体系,提升仿真、分析、预警、调度、决策和管理支撑能力。 ——《“十四五”水安全保障规划》 推动基于城市信息模型的防洪排涝智能化管理平台建设。 ——《“十四五”国家应急体系规划》 综合交通领域 在综合交通领域,《“十四五”铁路科技创新规划》提出,要推进数字孪生等前沿技术与铁路领域深度融合,加强智能铁路技术研发应用,开展铁路设备智能建造数字孪生平台研发应用。《公路“十四五”发展规划》则提出要建设智慧公路,推动建筑信息模型、路网感知网络与公路基础设施同步规划建设。《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》提出,构建设施运行状态感知系统,加强重要通道和枢纽数字化感知监测覆盖,增强关键路段和重要节点全天候、全周期运行状态监测和主动预警能力。 研究5G成套技术,推进毫米波通信、无线大数据、数字孪生、云网边端协同、感知-通信-计算一体化等技术在铁路通信信号领域的应用。 围绕全生命周期与全业务融合目标,持续加强智能铁路顶层规划研究,构建智能铁路技术体系架构2.0版本。深化智能建造、智能装备、智能运营技术创新,开展智能建造数字孪生平台研发应用。 ——《“十四五”铁路科技创新规划》 建设智慧公路。推动建筑信息模型、路网感知网络与公路基础设施同步规划建设,加快公路基础设施数字化改造,推进公路基础设施全要素、全周期数字化转型发展,加强重点基础设施关键信息的主动安全预警。 ——《公路“十四五”发展规划》 完善设施数字化感知系统。推动既有设施数字化改造升级,加强新建设施与感知网络同步规划建设。构建设施运行状态感知系统,加强重要通道和枢纽数字化感知监测覆盖,增强关键路段和重要节点全天候、全周期运行状态监测和主动预警能力。 ——《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》 标准构建领域 在标准构建领域,《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》提出,要围绕智慧城市建设内容,加强城市数字孪生、城市数据大脑、城市数字资源体系等方面的标准体系建设,规范引导智慧城市发展。 围绕智慧城市分级分类建设、基础设施智能化改造、城市数字资源利用、城市数据大脑、人工智能创新应用、城市数字孪生等方面完善标准体系建设,面向智慧应急、智慧养老、智慧社区和智慧商圈等典型领域加快标准研制。开展标准实验验证与应用实施,以标准化引领和支撑智慧城市建设。 ——《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》 能源安全领域 在能源领域,《“电力安全生产“十四五”行动计划》提出,要基于三维数字信息模型技术进行安全预警;依托互联网推动数字孪生、边缘计算等技术应用。 大力推进新能源智慧电站建设。运用基于三维数字信息模型技术,实现机组设备在线故障诊断和异常情况即时预警功能,提高新能源发电安全管理成效。 打造基于工业互联网的电力安全生产新型能力,组织开展“工业互联网+安全生产”应用试点,推动5G+安全生产、边缘计算、数字孪生、智慧屏、安全芯片等新技术新产品应用和展示。 ——《电力安全生产“十四五”行动计划》 城市发展领域 在城市发展领域,《“十四五”支持老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区高质量发展实施方案》提出,要加速推进老工业城市和资源型城市的智慧城市建设,推进数字技术与经济社会发展和产业发展各领域广泛融合,完成城市绿色化改造。 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