物联网发展至今，已成为企业提质增效的革命性势能。随着解决方案、行业saas的落地与沉淀，iot技术可以让制造业更敏捷、更经济、更智能、更具韧性。微软物联网产品专栏「解码·智造」走进研华科技，看看iot技术如何通过混合云与边缘协同帮助大型制造企业处理庞杂数据，实现多厂协同管理。
历史的车轮行驶至工业4.0时代，制造业数字化转型发展得如火如荼，智慧工厂已经成为传统工厂转型升级的必选项。微软、英特尔和iot analytics在今年8月联合发布的最新的《物联网信号报告》显示，超过七成(72%)的受访者表示智能工厂战略已经跨越了“试点炼狱”，迈过概念验证 poc(proof of concept)阶段，进入部分或者整体性建设阶段。
所谓的“试点炼狱”是指很多企业不断的做各种 poc 试点，却不知道如何在试点之后进行扩展。而“试点炼狱”的跨越则与工厂中互联设备的占比紧密相关，缺乏足够的互联设备作为基础设施，将导致智慧工厂应用和项目难以开展。而随着物联网、数字智能、工业互联网等在工厂内规模化落地，工业设备互联已经取得了长足的进展。调研显示，企业中 79% 的设备和资产都已经连接到了网络。
尤其是对于中大型制造企业而言，其不仅需要管理多家工厂，而且还要面临不同工厂的差异化生产问题，加之产品甲方也在不断加强对于供应链的监管以确保交付周期与产品质量，所以，中大型企业需要能够处理庞杂数据流、实现多厂协同管理的智慧工厂解决方案。
毫无疑问，大量的工厂设备联网所带来的海量数据也恰恰是中大型企业实现多厂协同管理的基础底座。然而，解决了设备互联问题之后，如何挖掘数据价值从而辅助生产管理才是决策者最为关心的问题。在实际应用中，研华科技注意到大型生产型企业以及产品甲方均面临着数据合理应用的挑战：
一方面，产品甲方，尤其是大型 3c 企业与汽车企业，大多数会通过派驻企业代表来监管自身供应链的生产质量与交付周期，但企业代表往往并不熟悉工厂生产水平、日生产量以及生产设备运行情况等信息，更是很难在一天内巡视完一个由十余个甚至二十余个大型车间组成的工厂。此外，产品甲方需要对供应链上的所有工厂生产情况进行集中监管与数据整合分析，才能够准确把控进程，确保产品能够如期出货、上市销售，如遇局部疫情或原材料紧缺等情况，则需要及时调整消费市场的交货日期。
另一方面，能够承接大型企业订单的制造商，其生产能力决定了其一般不会只服务于单一甲方，所以，当多产品并行生产时，遍布不同区域甚至不同国家的多个工厂、以及工厂内的多个生产车间、生产线，应该如何分配产能、进行合理的产线规划至关重要。
除此之外，大型生产型企业往往有成熟知识产权傍身，所以对生产数据的安全性十分关注，一般会将其管理云平台部署在私有云，但中小型工厂出于经济效益等方面的考量则可能会选择公有云平台。而对于产品甲方而言，想要集中监管遍布全国、乃至全球多地的工厂，显然公有云更加适合数据的通信与交互，但仍要面临随之而来的安全隐患。
研华科技扎根工业领域多年，不仅在生产设备互联方面有着深厚积累，更是在微软云服务的加持下推出了覆盖中大型生产型企业协同管理需求的成熟解决方案。针对于多厂管理，研华科技提出了边缘与云协同的架构，将下属工厂设定为边缘节点，通过边缘节点的智慧化升级，将单一工厂内的生产情况统一反馈给处于云侧的企业总部，如此一来，既保障了每个工厂内部能够通过智慧工厂解决方案持续提质增效，企业总部也实现了集中监管。
毫无疑问，无论是要监管供应链上多个生产厂商的产品甲方，亦或是要管理旗下多个工厂的生产企业，都要面临由点及面的问题，即单一工厂内部的数字化管理以及单一工厂生产运行情况对于整体的影响。而研华科技推出的“基于微软azure的云边协同智慧工厂解决方案”则通过云边协同架构实现了统筹兼顾，同时还基于 azure stack hci 混合云架构，既满足了总部通过公有云收集、整合数据的需求，还支持下属工厂将一部分数据按照业务需求放在本地。
其中，“边”指的是工厂内部，承担了单一工厂智慧化生产的任务;而“云”则是指总部，承担了总部对下属工厂集中监管的责任。
研华云边协同智慧工厂解决方案架构图
在工厂内部，数字化的基础就是数据采集，研华科技基于多年来在物联网及工业领域的积累，已有50多款物联网网关产品通过了 azure iot 认证。利用这些网关产品，可以完成对 cnc 控制类设备、plc 控制类设备、暖通空调、空压、马达、计量仪表以及各类传感器的数据采集，采集数据会在 azure iot edge 中，先进行初步清洗，再向上传输。工厂内部，iot hub 可部署在 azure stack hub 私有化平台中，并且可以在 iot hub 中对工厂设备进行统一的管理，让工厂设备的监管清晰明确。而后基于研华设备物联中心实现设备综合效率管理、设施能源管理、sop 管理、安灯管理、设备健康运维管理、生产现场管理等一系列智能制造应用。同时，针对不同工厂的实际需求，研华科技也可以为其提供定制化的功能应用，对症下药。并且由于很多大型制造业工厂，厂内设备数量都是几千台的量级，网关的注册与预配也成为了一个很大的工作量。在此方面，研华利用azure iot device provisioning service 设备预配制服务，可以在无需进行过多的配置过程情况下将设备安全的连接到云端，进行设备的孪生，有效减少了部署和后期维护时所需要的时间与人力成本。
对于企业总部以及产品甲方而言，散布全球各地的工厂将其生产运营数据实时接入 azure 公有云平台，而后在该平台上进行整合分析，进而形成动态的可视化界面，供总部决策者实时监管下属工厂。具体而言，研华科技基于微软 azure iot, azure stack hci 混合云打造的智慧工厂公有云平台可以实现工厂管理、设备监控、报警推送、设备报表、设备预测、配置模板等功能。
首先，对于数据的传输和存储需要遵守安全、ip政策和监管制度的企业，其生产数据可透过部署私有云部署在本地，确保数据安全和遵循监管制度，避免企业的专属领域知识外流。数据脱敏后，可接入公有云。其次，对于数据流庞大、需要确保数据传输稳定性和实时性的企业，为了避免延迟和带宽限制的影响， 可于多个分布式位置构建私有云，每个位置按照本地任务的要求来传输、存储和分析本地数据。最后，对于成本需要可预测、可控制的企业，混合云的使用，使企业既获得公有云灵活便捷的使用方式、又获得私有云的安全和速度，收获同样功能与特性的同时能够对成本进行预算和控制。真正实现云边协同。
总而言之，大型生产型企业或产品甲方都需要同时监管多个智慧工厂，研华科技智慧工厂解决方案“基于微软azure的云边协同智慧工厂解决方案”真正实现了“内外兼修、点面兼顾”。
以某外资食品加工厂的项目为例——企业总部需要对旗下所有工厂进行集中监控，但由于全球各工厂生产的食品种类不同，工厂建设年代也不同，数字化程度差异较大，所以集团总部仅规定了需要汇总的管理数据格式和云平台架构，各个工厂可以自行规划其数字化改造方案。研华科技为其提供的智慧工厂解决方案，既满足了集团总部的云架构要求，还在工厂内部搭建了一套完整的私有化部署方案，改造项目分阶段执行，首期以oee为核心，优先解决设备综合绩效管理。
古往今来，居高位者需统筹全局，则要一览群山，实时把控各个环节的进程;而下属则需要在不断进行自我优化的同时，将相关的节点信息及时、准确地传递出去。如今，这种统筹兼顾的思维也同样在数字化时代大放异彩，尤其是在受疫情冲击下，不仅仅是制造业，越来越多的传统行业都意识到了数字化技术在协同管理方面的巨大价值，而“云”作为冲破地缘限制的利刃，也已经成为了企业转型升级的主流方向。
具体到工业制造领域，研华科技基于azure的多组态解决方案，为企业数字化变革提供了灵活的选择。未来，研华也将积极发挥自身优势，持续赋能企业的数字化改造，砌筑起更多的智慧工厂!
（微软云科技）
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