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集成平台编排工厂应用

中心化平台

请拿起您的智能手机,看看您已经下载的应用。再看看另一个人的设备,您可能会发现一组完全不同的应用。您选择这些应用的理由是它们对您有一定的用处。

每个人根据自己的意愿在智能手机上安装软件,在我们看来理所当然。我们可能会拥有一个用来查询天气的应用,还拥有另一个用来玩每日拼词游戏的应用,同样,制造商可能也需要用各式各样的应用来检查库存、进行质量控制等等。不幸的是,用于这些常规行业功能的软件不能很好地协同工作。

如果制造商想要使用来自不同供应商的软件,他们必须自己负责集成。“这是智能制造业目前面对的最大掣肘之一。” Manufacturing Execution Systems (MES) 的供应商之一 MPDV Mikrolab GmbH产品管理总监 Matthias March 表示。

智能工厂需要将许多各不相同的解决方案拼接在一起,但 March 指出,每种解决方案往往使用自己独有的数据和模型。要开发真正的智能工厂,制造商需要将解决方案集成起来,以便收集所需的洞见。他指出,“解决工厂各种需求的专业软件有很多,但公司却难以解决不兼容系统之间的集成问题。”

MPDV 的产品管理负责人 Bernd Berres 表示,解决方案应以集成平台为基础,在其上托管各种软件解决方案或制造业应用 (mApp)。“有了这样一个集成平台,就有可能引入所有解决方案,让它们[以即插即用的方式]相互通信,而无需设计多个独立的界面,” Berres 表示。

MES 对于制造业应用的重要性

运转良好的 MES 是驱动智能工厂的心脏。它是连接制造车间中所有运营元素的中央系统。Berres 指出,要开发真正的 #智能工厂,#制造商 需要将解决方案集成起来,以便收集所需的洞见

HYDRA X 是 MPDV 面向制造业推出的 MES。它的功能广泛,涵盖对订单、资源、材料、组装、质量的管理和人力资源等众多方面。为了满足制造业对系统间通信的需求,该公司将 Hydra X 解决方案托管到中央制造集成平台 (MIP) 上。这样做充分说明制造商需要为他们的软件环境建立统一的基础。“可以说,它是制造商在生产领域的所有 IT 系统的支柱” March 说。

考虑到制造商可能不需要 Hydra X 提供的所有功能,MPDV 将这些功能分解为一个个 mApp。他们还更进一步,在 MIP 上托管了一整套第三方 mApp。条件是所有应用都必须符合 MIP 的整合规则。

就像智能手机的操作系统为应用设定规则一样,MIP 也为制造业制定了规则。这样,制造商就可以从纷繁芜杂的众多选项中挑选出自己所需的最佳解决方案。“在过去,客户选定某个系统后,就会因为已经做出的投资而与供应商捆绑在一起,” Berres 说,“得益于 MIP,客户不必再选定某一家供应商;而是可以根据需要组合不同供应商的解决方案。”

就像在智能手机上一样,每个用户都有特定的要求,并会通过添加来自商店的所需应用来搭建自己的解决方案。

制造业应用的生态系统

Berres 表示,mApp 的混搭也改变了系统集成商的工作方式:“他们不再从某一家供应商那里寻找能满足大多数要求的解决方案。而是为每个案例选择最佳解决方案,这些解决方案可以来自不同的供应商。”

例如,系统集成商 MEGLA 利用 MPDV 的 MIP 来确保其向其客户推荐的各种软件应用具备互操作性。假设有一家塑料制造商,则该系统集成商可向其推荐一款独立的样品检测 mApp,但它也可在 MPDV 生态系统中工作。该系统集成商会基于个案对制造商进行逐一评估,了解他们的瓶颈所在以及哪些潜在的解决方案可能会对他们有效。

制造商还与 MPDV 直接合作,针对特定运营环境为他们挑选出一套解决方案。德国玻璃制造商 Schott AG 在为其分布在全球各地的 42 个生产基地寻找统一的平台。他们面对的挑战是如何整合全球 IT 和 OT 运营,以达到提取分析和洞察的目的,同时仍为每个地点提供定制解决方案。Schott 现在使用 MPDV 集成平台和来自 MPDV 和其他合作伙伴的 mApp。“此外,他们还会根据需要创建自己的 mApp,” Mach 表示,“他们采用了我们的商业逻辑,然后灵活地利用这个解决方案把一切整合起来。”

无论客户选择哪种应用,它们对公司来说都是“任务关键型”应用。“我们只负责提供软件,还需要一个可靠的系统来运行它,而这就要靠英特尔了。英特尔的一切都围绕着高可用性。” Berres 表示。

智能工厂的未来

据 March 预计,制造业的未来很大程度上将为人工智能 (AI) 所驱动,因为 AI 可促进工厂进行“自我调节”,自动解决过去曾出现过问题。

MPDV 正致力于向市场提供标准化的 AI 解决方案,让中小企业也有机会利用 AI 的能力。企业将越来越多地针对自己面临的挑战寻找定制解决方案。对于具有盈利能力的智能工厂而言,混搭集成众多解决方案并使其实现相互通信的能力将继续起到支柱的作用。
 

insight.tech 的副主编 Georganne Benesch 编辑。

作者简介

Poornima Apte is a trained engineer turned technology writer. Her specialties run a gamut of technical topics from engineering, AI, IoT, to automation, robotics, 5G, and cybersecurity. Poornima's original reporting on Indian Americans moving to India in the wake of the country's economic boom won her an award from the South Asian Journalists’ Association. Follow her on LinkedIn.

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