深度原创丨揭开工业互联网看不见的手:从MindSphere+Mendix谈起
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通过分析西门子“ MindSphere + Mendix”布局,文章认为要透过看得见的集成平台,洞察工业应用软件,透过“低代码”来洞察“模型驱动”,透过“数据+模型”,洞察看不见的数字孪生体,打通“数据——模型——应用”,实现闭环控制与优化。本文由作者工信部电子五所谢克强、《走向智能论坛》公号授权发布。
看得见的集成平台,
看不见的工业应用软件
看得见的低代码,
看不见的模型驱动
看得见的“数据+模型”,
看不见的数字孪生体
目前企业采用的算法模型在解决对象方面,往往是面向单体设备,在面对多台设备协同的复杂系统,特别是钢铁、化工类等流程行业,做优化则力不从心;
在模型构建方面,缺乏广泛应用的跨学科、多领域统一建模的标准和平台;
在与应用耦合性方面,往往是紧耦合的,使得建模工作量大,重复性工作多,性能很难得到保障,最后导致应用模型难;
在与数据结合方面,数据与模型往往是割裂的,数据采集是局部的、间歇的、重复的,没有根据算法模型的需求来采集合适的数据,造成大数据只是大量数据;
在对数据的组织方面,多按IT的思路分库分表去存储管理,而不是按OT的思路按设备、机组、产线等现实世界的关系来管理,因而导致对数据的分析,特别是对多设备的协同分析,事倍功半;
在组合管理方面,往往由于缺乏算法模型框架,不少模型散落各处,难以管理和更新。
小结
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