发布LeapIOT物联网平台，联想究竟在下怎样一盘棋
2018-11-06 11:15:19爱云资讯
然而放眼企业的实际应用，由于工业互联网涵盖的领域非常广泛，要实现各种软件、硬件、机器设备、产品与业务流程和人员的互联实际上难度非常大。此外，想要进一步发挥工业互联网的价值，还需要大数据分析方法或人工智能技术来分析数据，分析出结果再进行数据展现，解读数据的内涵，进而实现优化与控制，从而实现数据驱动，最终帮助企业实现提高产品质量、优化设备运营绩效、降低能耗、优化产品性能、提升客户满意度、提高企业盈利能力、缩短产品上市周期等业务目标。
“工业互联网的应用只是一种手段，而不是目的。”在联想集团副总裁、首席研究员、大数据事业部总经理田日辉看来，工业互联网确实可以推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革，而数据智能却是实现工业互联网的关键要素。也正是基于数据智能的理念，在第二十届中国国际工业博览会期间，联想正式发布了Leap家族的LeapIOT物联网平台。田日辉强调：“我们希望经过IT与OT领域先进技术的融合，通过数据驱动工业互联网发挥价值，让企业真正从中获益。”
图 联想集团副总裁、首席研究员、大数据事业部总经理田日辉
工业互联网发展步入下半场
目前，我国工业互联网平台的开发主体既有工业软件企业，又有物联网企业、互联网公司，还有制造企业。近年来，工业互联网更是上升至国家战略层面：工业互联网被认为是促进信息化与工业化深度融合的战略任务和发展重点，是推动新旧动能转换和制造业转型升级的重要抓手，也是贯彻实施先进制造技术“十三五”专项规划的重要任务。
“实际上对于工业互联网的发展，应该有明确的分工，共同打造中国工业互联网健康的生态系统，而不是各自为阵，做很多同质化的平台。”田日辉介绍联想从2011年开始在自身大数据应用基础上，逐渐构建联想全价值链大数据物联网平台，并且通过技术优化价值链业务，包括产品优化、供应链优化、智能制造体系以及用户经营平台体系、精准营销体系的逐步建立，最终形成了以数据智能为核心的工业互联网平台与应用全景图。
图 工业互联网平台与应用全景图
按照自下而上的顺序，田日辉解释在联想的工业互联网平台与应用全景图中，最底层是基础设施层，这里包括了私有云、公有云以及混合云架构，适配企业基于云的服务。
往上是业务执行层，这里不管是企业进行研发设计、供应链的采购行为，还是针对生产线管理，企业原有的PLM、CRM、MES这些系统都继续发挥着巨大作用。在联想数据智能的理念下，将通过大数据的方法，用物联网的平台把这些信息系统里的数据整合起来，使其智能化，指导传统的企业信息化和工业自动化体系。
再往上就是联想一直深耕的工业大数据领域，联想将其命名为企业智能核心平台层，这里面主要包括大数据平台、人工智能平台与工业物联网平台。通过这三大平台和微服务架构，企业可以将数据智能优化后的结果，通过微服务模式和传统经营系统整合起来，为企业最上层，也就是应用层提供服务。
当然，田日辉介绍具体最上层（应用服务层）是非常复杂的，包括跨行业的服务，如精准营销、供应链预测；也有新零售各种新业务模式以及跨行业水平、能耗优化、质量管理预测等，也包括很多垂直行业的应用，包括线上巡检等。
“在联想工业互联网布局中，一个核心就是IT和OT的深度融合。”田日辉介绍通过深度融合将所有的数据，其中既包括生产经营体系里SCADA、PLC系统产生的数据，也包括企业信息系统里ERP、CRM、PLM产生的数据打通。同时关注整个供应链上下游以及生态系统中的数据，将这些数据进行整合后，通过机理模型和算法模型深度融合，才能实现企业数据的深度智能应用。
制造企业应用不可忽视的问题
“如今，制造业早已从原先的企业生产为核心转向由市场驱动。这个过程使整个企业生产组织、人员素质，甚至管理的理念和方法全部发生巨大变化。”联想大数据工业智能专家胡雁介绍从制造业的发展历程看，不管是哪个行业，数据原始积累→过滤为信息→信息转变为知识→知识升华为智慧这条发展脉络是一致的。
“这里面涉及到边缘数据接入、信息融合以及最高级的分析优化。”胡雁介绍从联想的实践来看，企业在每个阶段都会遇到数据治理的难点或痛点，他将其归纳为以下四个方面：
第一，是工业现场没有数据或数据不全。虽然如今关于工业互联网、大数据的热潮涌动，但对于许多国内的中小企业而言，受限于自身信息化水平，现场数据的采集、存储依旧是一道没有迈过去的坎。
第二，智能工厂数据量大了不好处理。无论是ERP、PLM还是MES系统，企业无时不刻不在生产数据。一方面，企业需要对消费需求产生的海量数据和信息进行大数据处理和挖掘；另一方面，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据也是巨大的，需要及时收集、处理与分析。这两方面数据流最终通过互联网在智能设备之间传递，通过智能设备进行分析、判断、调整、控制并继续指导智能生产。
第三，企业不知道适配场景在哪。不同与消费级业务，工业领域不同行业的差异化明显，不同工业场景所蕴含的不同工业数据应用模式，企业间不同的工业生产过程都有着独特的内在机理。这些特点使得工业数据应用之间的差距巨大，很难用通用的人工智能算法覆盖整个工业的数据优化过程。企业必须仔细了解自身每一个生产节拍的特点，结合AI去做到真正更高级的优化。
第四，生产制造以及工艺特性融合AI/ML进一步赋能难。数据最后要转变为企业的实际价值，企业需要通过人工智能技术，结合算法去进行落地。这需要企业结合现实场景去找到创新的契机，甚至变革自己的商业模式。
“这四个挑战是企业发展工业互联网中必须迈过的坎。这也正是联想发布LeapIOT物联网平台的原因,我们希望为客户提供一个端到端的现场智能物联网平台，通过全量数据的实时处理，实现现场生产、设备、质量、工艺等全生产要素的优化。”胡雁总结道。
图 联想大数据工业智能专家胡雁
联想的优势在哪？
对于LeapIOT物联网平台，胡雁认为它将数据的端到端处理做到了极致。“我们认为只有端到端的系统，才能做到完全的现场数据接入、数据智能，并且实现海量数据的高效管理，结合工业机理算法，最终能够落地，真正实现数据的价值。”
例如在现场接入层，联想LeapIOT能够适配所有主流的工业协议，并且快速对工业场景的实际生产设备进行配置、管理、对接，轻松应对工业生产现场设备多、协议多、数据并发、高频次的工业生产现场复杂环境。
在海量数据的管理上，胡雁表示联想作为IT厂商有着天生的优势：通过分布式架构，联想能够快速重构工业历史数据库，完成对数据的存储、关联、融合、索引。
在分析工业机理，结合AI技术找到企业生产流程的优化点上，胡雁认为核心之一就是构建数字镜像，通过对现场设备、数据、信息系统等的虚拟映射，整合质量、设备、生产、物料等全生产要素的融合，实现人、机、物的全面互联。
最后对于落地而言，LeapIOT在帮助制造业企业向以智能制造为特征的先进制造企业转型升级方面已经发挥重要价值。比如，联想专门生产手机和平板电脑全系列产品的武汉工厂，就通过LeapIOT实现了产线上和边缘端数据的高效对接、采集和处理，对产线、特别是关键设备的健康状况，降低抛料率，提高整体装备效率、在制品和成品的良率的监控和维护效率大幅优化，使得产能控制更加稳定，产线调整更加柔性，让工厂的精益生产走上了一个新的台阶，更有效地支撑了联想全球供应链的运营和发展。
此外，与武汉石化成为数字化转型合作伙伴也是一个成功案例。武汉石化借助联想物联网平台LeapIOT，将催化裂化装置的历史数据和实时生产工艺数据整合起来，并通过智能化处理和机理分析，解决了一些传统工业软件无法解决的关键问题，从而实现了装置工艺链的整体优化，推动了企业的智能化转型。
图 联想LeapIOT图解
持续创新的Leap系列家族
“整个数据智能的体系非常庞大，LeapIOT的正式发布是联想工业互联网发展中极其重要的一环。”田日辉介绍随着各种IT技术的迅猛发展，联想也一直在对自身工业互联网与大数据技术进行整合。目前，除了LeapIOT外，Leap系列家族还包括：
LeapHD：联想大数据计算平台LeapHD是整个存储处理和分析的核心基础平台，它属于Hadoop/Spark生态系统，引入了多种核心功能和组件，对复杂开源技术进行高度集成和性能优化。它在分布式存储系统的基础上，建立了统一的资源管理调度系统，深度优化大规模批处理、交互式查询计算、流式计算等多种计算引擎，兼具高性能和拓展性。
LeapML：LeapML是联想香港机器智能团队推出的一款深度学习私有云平台。LeapML旨在降低现今主流开源深度学习框架的使用门槛。通过帮助客户解决深度学习开发和训练过程中的计算资源短缺、集群环境配置复杂、资源管理缺失等问题，让个人和企业更加方便、高效地进行深度学习相关研发。LeapML提供了一个多租户的容器化平台，结合谷歌开源的容器云编排管理工具Kubernetes，实现对集群资源的管理和监控。
LeapOcean：LeapOcean是一款面向业务人员的自助式即席分析解决方案，提供对接不同建设阶段企业数据系统的能力，支持千亿级海量数据的高性能计算与即时响应，为业务用户提供体验极佳、简单易用、高度灵活的分析工具与分析环境。基于这一平台，企业的业务人员可以轻松地在无IT人员支持的条件下对企业海量数据进行分析处理、分享协同，更加有效的利用专业知识探索数据价值，全面释放业务人员利用数据挖掘商业价值的潜能，为企业提供快速发掘商机、有效防范风险、高效科学决策的能力。
LeapAI.com：LeapAI.com是联想携手生态伙伴共同打造的软硬件一体化工业赋能平台，向行业用户提供开源组件、工具以及开放的云端API，能够实现全球公有云部署和跨平台对接，稳定支持千万级设备同时部署，并保障用户数据安全。田日辉表示对于许多中小企业而言，通常关注的是自己所在的垂直领域，因此针对软件、硬件、数据采集的定制开发能力则显得尤为重要了，LeapAI.com以云---端结合的工业互联网生态链以及最具活力的工业智能开发者社区赋能工业企业转型升级。
图 联想Leap系列解决方案
“整个Leap系列构成了联想一整套行之有效的数据智能生态系统。”田日辉表示leap系列覆盖了制造企业设计、制造、生产、供应链和服务全生命周期，包括数据采集、数据存储、数据挖掘、数据治理、数据管理、数据安全以及可视化、深度学习等诸多技术。通过实现数据的全面智能，联想将构建起全生产要素、全价值链全面整合的新型工业生产制造和服务体系。
成功之道在于良好的生态
要做到工业互联网平台的全面展开，从基础设施开始需要每一层的能力，从物理的接入到通讯通信，到大数据应用，以及工业企业各种个性化的应用，需要大量的合作伙伴一起打造，因此生态可谓重中之重。
对于联想而言，田日辉介绍重点还是放在智能平台这一层，通过大数据、物联网、人工智能以及微服务引擎实现工业智能的价值链闭环。例如IT系统架构方面的数据湖，以及一些关键领域的垂直应用如供应链预测、仓储优化、产线能耗优化等，联想已经可以提供端到端的完整解决方案。当涉及到更加细分的行业应用时，联想则倾向于通过创投或者联盟建立生态系统去帮助企业赋能。
“工业领域不同行业的差异化明显，每一个细分领域的Know-how都无可取代，在编制工业互联网的过程中，显然不是一家工业互联网提供商能够单独做到的。”田日辉介绍联想创投如今已经投资了20多家企业，其中很多都是面向垂直行业的企业。另外，联想倡导并深度参与的工业大数据产业应用联盟也已经拥有260多家企业成员，其中就包括了大量垂直行业的合作伙伴。“我们希望通过联想的平台能力，以数据智能为核心的应用整合能力和对行业的深度理解，与合作伙伴一起为客户提供端到端的服务，一同发现工业互联网应用的新机遇。”
图 联想大数据工博会展台
