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|彭瑜 | 没有信息模型 就没有工业数字化转型( 四 )


可以肯定地说智能设备和装置应该同时支持多个配套的信息模型 ， 例如智能型注塑机除了支持专门的注塑机的功能性信息模型 ， 还要支持能源数据的信息模型 ， 支持与MES系统接口的信息模型 。 如果PLC中装载了某种机械装置能充分理解的信息模型 ， 同时用标准化的数据和通过标准化的软件接口直接而快速地与外界（HMI、MES等等）沟通 ， 这将大大减少工程量 。 可以预见 ， 今后类似这些行业专用的信息模型和多种行业都可通用的信息模型都能开发出来 ， 其重要性和可用性将会迅速增长 。 这对于智能制造和实现工业4.0都具有重大意义 。
还有一个跨领域的信息模型问题 。 有的细分行业例如自动识别AutoID行业 ， 其产品的应用面涵盖很大的范围 ， 从石油天然气行业、流程工业到离散制造业 ， 机器人等都会用到自动识别的产品 ， 于是AutoID行业所建立的信息模型是不是都能够在其它行业领域应用 ， 就演变成为如何建立跨领域的信息模型 。 还有像资产管理、能源管理、固件升级等等都是跨行业跨领域的应用 。 为了解决这一类跨领域的信息模型的复杂建模 ， 在OPC基金会内部建立了一个跨领域协调组 。 可能采取的方法是为了实现互操作性 ， 先审查各相关规范之间存在的的相似点 ， 以尽可能地使重叠的部分最小化 。 然后考虑将涉及全局的数据转移到较高层级的可供通常运用的数据仓库 。 这样的目的是防止每一个配套信息模型工作组自行定义具有相同应用的数据类型 。 这个跨领域协调组的工作正在开展 ， 能否见效还是一个挑战 ， 有待于在未来的实践中检验 。
在一个工业信息物理系统CPS中 ， 物理过程和信息过程相互对应又相互作用 。 这两类事物天然具有异构特性 ， 为了彼此整合就需要一个合适的中间环节 ， 选择信息模型作为这个环节实现互操作性 ， 既符合逻辑推理 ， 又有实证支持 。 同时 ， 信息模型有很多子领域分支 ， 比如PLCOpen其实是一种主要用于描述控制逻辑编程的领域模型；AutomationML用于描述制造工艺流程布局、几何结构、机械运动学和运动规划 ， 也就是对生产系统描述建模的领域模型；FDI用于描述现场总线协议解析相关的模型 。 这些子领域模型彼此割裂 ， 需要有一种能将它们集成 ， 并拼接在一起的模型 ， 这也是运用OPC UA的信息模型方法 ， 采用分层次的手段 ， 解决为复杂对象建立信息模型的一种有效途径 。

|彭瑜 | 没有信息模型 就没有工业数字化转型
本文插图

表1 若干OPC UA配套信息模型规范一览表
信息模型是工业企业实现数字化转型的基础
在网络化的生产中所有的生产环节和参与者 ， 从设计、制造、集成到使用运营各个阶段 ， 一直处在一种动态的开放生态系统之中 ， 这种在分布式结构中进行大规模复杂的协同 ， 其基础就是需要实现相互之间无缝地交换信息和知识 ， 或者说只有实现互操作才能达到高效率地交换信息和知识 。 在现代的生产制造大环境中 ， 构建大规模的分工和协同体系其必备的条件是产品的模块化和标准化 ， 确保各生产环节的顺畅运转是体现产品模块化和标准化的属性——互操作性 。 而真正实现互操作性的前提是按标准化的方式建立各相关环节符合标准的信息模型 。
由此我们可以得出以下判断：随着工业企业数字化转型的启动和开展 ， 应该充分认识信息模型是工业企业实现数字化转型的基础环节 ， 给予足够的重视 。
不过 ， 如果对国内的相关情况进行了解和分析 ， 你会发现在热议数字孪生的时候人们只谈机理模型和数据模型 ， 无论是学术界还是工业界对信息模型是何物 ， 有什么用处 ， 更不要说在哪里用 ， 似乎没有提到日程上来 ， 使人感觉在工业发达国家讨论并积极开发信息模型这个工业数字化转型的热点 ， 在国内却被打入冷宫 ， 弃之不用或弃之不提 。 国内主导建模的学术界主要关注机理建模和数据建模 ， 不关注信息模型的建立；而企业建模以解决具体问题为主 ， 基本不会对事关企业生产系统的一揽子建模解决方案的顶层设计投入精力 。 其实 ， 在机理建模和数据建模之外 ， 还有功能性/组合建模（functional/compositional modeling） ， 信息模型就属于这一类建模 。 其实 ， 从一定的意义上讲 ， 机理模型和数据模型的获取和部署都有赖于信息模型 ， 信息模型借助“量纲”的作用 ， 如果数据没有量纲 ， 这些数据的使用范围受到很大限制 。


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