工业软件的核心在知识复用
最近一段时间对于工业软件的讨论日趋热烈,然而,大部分讨论都是工业软件的在前端数字化设计部分、信息化部分的产业人士。事实上,工业软件的重要性,对于运营端的企业来说,这已经是早已既定的事实。因此,从工业自动化的人眼中看到的工业就是“软件”产业。并且,软件的核心在于“知识复用”。
工业软件是知识的凝聚
对于每个行业,机器都有其生命,如果说机械设计是一种外在骨肉,那么软件则是知识凝聚,也包括了智慧。
对于不同材质的塑料颗粒在加热熔化后进入模腔中,会需要什么样的注射速度、温度、压力、保压时间,以生成合格的壁厚、规格不同的制品,这些需要大量的工程积累,可能一个弹簧、一个螺丝都会让我们看到成百上千种产品,大量的材料不同、规格不同、精度、强度……各种物理变量要求不同的产品的加工过程如何被生产制造,这需要积累大量的经验。
这些经验通过数学建模、测试验证、形成软件,无论是为了设计机器,还是机器加工产品的工艺,或者开发控制器,都需要借助于大量的软件。本质上而言,工业软件是工业知识的凝聚,所有的工程问题都可以归结为数学问题,在数学上可以被描述的问题,就可以写成软件,而软件就可以继承、复用,成为工业再开发的基础,而欧美制造业之所以发达,其工业软件之所以强大,就是因为经过上百年的积累,才形成今天这样的工业软件强竞争格局。
软件是封装Know-How的容器
对机械制造而言,机器的差异体现在工艺知识积累上,之所以软件成为一种Know-How的容器在于以下几个方面:
(1)软件赋予了机器灵活性:通过电子凸轮曲线设计,单一的刀辊裁切可以胜任不同的尺寸规格的变化,而通过意匠图,不同的花色可以在经编机上实现切换,这些都是软件知识所体现的灵活性。
(2)软件让相同硬件上实现差异化竞争力:今天机械制造业所采用的控制器成本越来越低,而对于自动化厂商而言,尽管我们已经可以使用到全球最为领先的控制器硬件,但是,对于如何形成差异,则需要企业具有创新的设计,包括工艺、易用性上的思考、维护便利性、产品适应性,而这些都是可以通过软件来实现的。
(3)软件让机器扩展疆界:从传统的机理模型,乃至今天的数据驱动型的应用,如寻优、预测性维护、基于视觉的产品缺陷检测等,这些机器学习与人工智能方法本身也是一种软件知识的体现,将我们对工艺的基础模型和AI在不确定、非线性问题上的处理能力,进一步优化生产的品质,和个性化时代的机器开发。
软件提高机器与系统开发的效率
快速变化的市场对于机器响应市场需求的迫切需求,而这就是对于“智能”的需求,智能的核心在于“响应变化的市场需求”。通过自感知、自判断、控制自动决策来适应生产的变化,而这些“变化”更对今天的系统工程应用提出了更高的要求。
有人观点认为数字化设计实现了机器0-1的创新突破,而工程平台其实在实现1-N的突破,即平台将对工业的知识、操作习惯、经验、模型、测试方法等以软件模块的形式封装,以便今后变化的机器可以共享“共性”模块,这是降低整个新机器的局部设计变化的最高效方法。
为什么说软件提高了机器与系统开发的效率?这需要从几个视角来看:组件技术让机器从开发到配置、建模仿真设计可复用的组件、应对变化、实现测试与验证的效率。
工业自动化的软件价值体系
整个工业自动化,从其软件所涉及的范围来看,它也包含了完整的软件价值体系支撑。对于工业运行系统而言,其应用包含了两个大的部分。
(1)自身的控制工艺应用与运行这些软件的runtime环境,以及开发环境的软件平台,这些包括底层的控制系统的实时操作系统RTOS、Runtime运行时、开发环境、集成于环境的工艺软件、服务于开发的测试、仿真环境。
(2)通过开放的连接实现的接口,如可以通过FUM/FMI与数字化设计软件(如Industrial Physics、Dassalt、MapSim、PTC等)、也可以通过OPC UA与机器学习等任务进行接口连接、或通过标准的Web技术与Internet软件如IE浏览器等实现基于Web的访问、FTP、VNC服务等。
贝加莱的Automation Studio就是这样一个工业软件集成开发平台,它聚焦于为机器与产线用户提供面向所有控制对象和全流程的软件开发。
Automation Studio集成了RTOS、runtime、工艺库、开放的接口连接于一体,是目前全球自动化领域为数不多的自主开发的全集成开发平台。
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