12月18号，由、深圳机械展共同主办的“解码新基建：华南智能物流产业发展大会”在深圳隆重举行，五百多名物流产业人士汇聚一堂，共谋发展大计。在论坛演讲环节，深圳市今天国际物流技术股份有限公司大数据高级架构师方友仓先生做“工业互联网时代的物流系统变革”的主题演讲，详细介绍了现阶段物流行业正在经历的变革与发展。今天国际成立于2000年，是一家智慧物流与智能制造系统综合解决方案提供商，主要为生产制造和商业配送提供方案设计、系统集成、设备选型、软件开发、电气控制、安装调试、培训及售后服务为一体的一站式定制化服务。

 以下内容根据演讲整理：

 制造业变革及生产模式的改变

当前，在工业互联网下的变革中，制造业正面临批量化和个性化需求之间的冲突，之前的生产制造过程都是批量式的，现在则出现了个性化定制的需求；此外，制造业面临的变革需求还有：标准化业务和定制化生产、“我做你用”与客户要求深度参与、升级改造和持续迭代等等。在这些大背景下，生产制造正朝着两个方面进行变革：第一是工程规划要求更加柔性化；第二是IT规划朝着物联网方向迈进。

对于物流行业来说，工程规划主要是指现代物流系统更关注柔性化作业，以及数据采集与数据应用，设备上标准化、小单元的大规模集成在项目上广泛应用。柔性化主要体现在两个方面：一个是生产能力的柔性化，设备具有小规模生产的能力；二是供应链的敏捷精准反映。之前的生产都是大批量生产，现在小批量生产对供应链的要求特别高，供应链反应速度要快，这就需要数据的支撑和IT系统的支撑。

在IT规划上，首先是管理层的变化，从企业资源计划ERP系统到计划排程APS，再到MES制造执行系统、过程控制系统PCS，要求对接受订单进行交期承诺，基于产能约束，优化生产计划、物料计划及机组作业安排。在MES系统层，要求根据计划组织下层系统进行生产，并对生产过程进行动态管控、反馈。在过程控制系统PCS层，则需要接受生产指令，实时控制机组的生产过程，并向上层反馈生产结果。

 企业级工业互联网平台架构

基于上述规划，在方案的实现上，今天国际主要是通过工业互联网来构建整套系统。与普通的商业互联网不同，工业互联网讲究实时性，生产控制系统必须在一定的周期内完成任务；其次工业互联网强调可靠性，整个系统的在线率要求非常高，且满足低成本、大规模定制化的生产需求，这是工业互联网和传统互联网的区别所在。

同样地，工业人工智能和商业人工智能也存在一定的不同。商业人工智能和工业人工智能的数据类型不一样，商业人工智能的数据信息主要是图象、声音、文本；而工业人工智能主要是电流、电压、温度、振动、视觉等数据信息；商业人工智能的容错性比较强，但工业人工智能是“零容忍”，一旦出现问题就会造成事故。此外，在可靠性需求方面，商业要求比较低，而工业要求比较高；包括数据源，商业人工智能的数据样本巨大，工业人工智的能数据样本则比较小。另外在用途上，商业AI大部分用于语音识别、图象识别、人脸识别等，工业人工智能主要应用于参数调优、设备知识库、预测性运维等场景。

在今天国际建设的工业互联网平台架构上，第一层是系统及设备层，其中包括OT系统数据，如设备（产线设备、仓储设备、物流设备、施工设备）、边缘数据、展示终端（AR/VR）等；以及IT系统数据，如MES/APS/WMS/PLM等业务系统等。数据被采集到工业互联网平台上，经过业务建模、分析工具、业务编排、服务构建等流程，上传到生产APP应用层，包括排产、能耗、配方、物料等等，然后再体现到用户的价值上。在平台的构建上，其中一个关键是平台具有强大的功能，可以把IT、OT技术全部采集上来，通过建模、服务的方式，快速地搭建工业应用模型。

在数据的流向上，工业互联网平台采集数据后会传到数据中心，也就是数据仓库，因为数据中心里面保留了大量的历史数据，基于这些历史数据可以进行数据分析，通过数据分析进行算法应用，然后返回给平台搭建上面的工业应用。其实这是一个企业级的工业互联网平台，通过数据采集，做互联网的组网，把设备连接起来，业务建模体现在数字孪生上，通过机器学习、分析工具来实现数据智能化应用，通过业务编排、配置平台来搭建工业APP，最后服务构建来搭建微服务框架，这是企业级工业互联网平台的作用。

在今天国际开发的工业互联网平台中，数据采集工具可以对接150多种工业协议，采集到所有设备的数据；此外还一块是业务系统，也就是IT的数据，对接上来以后，数据接入的方式是通过UA方式接入，或者用API来接入。在数据处理上，主要是通过数据解析、预处理，再通过设备管理来进行设备建模，最终通过API的方式，通过平台的方式提供服务，这就是整个物联网组网的架构。

数字孪生应用也是特点之一，数字孪生在建设前进行仿真来验证系统可行性；在建设后用来验证仿真与实际匹配度的软件测试；在运行中对运行状态监控并采集数据进行模拟优化；在售后服务主要用于汇总故障数据，提供远程解决方案以及维保预测。

物流系统的升级架构主要是通过数据采集，在工业互联网平台上，通过工业大数据存储、计算和分析；建模、应用开发及运行环境；边缘计算；系统互联；异构设备互联；来搭建上面的微应用，这些基于底层工业互联网平台搭建的工业APP应用都具有敏捷且快速的优势。所有工业APP应用可通过算法和模型来验证可行性；可快速设计软件并启动开发；敏捷软件开发、快速迭代；可搜集数据，持续优化产品，并形成一个闭环式的工业APP价值链。

正是建立在上述架构之上，构建出一个开箱即用的企业级工业互联网平台，首先通过行业通用及企业专用模型，建立设备模型、业务对象模型、分析模型、评价模型；其次，构建模板化/灵活可配置的企业微应用APP，进行应用配置化，包括设备监控、报警管理、能耗管理、OEE、分析预测等；最后是建立企业工业互联网平台实施的标准流程，实施流程化，对所有项目如文档模板、实施流程、交付物、实施方法论等形成一个标准，让项目快速落地，且降低成本。