工业互联网平台的工业机理模型库设计
工业互联网作为国家新型基础设施之一，是跨领域、跨学科、跨行业的新型技术应用及生产要素整合的集合体，而作为各类数据资源汇集、管理、分析及应用提供基础承载的工业互联网平台可以说是整个工业互联网体系的核心。工业互联网平台要想将人、流程、数据和事物都结合在一起，必须有足够的工业知识和经验，并且在平台上以数字模型的形式不断积累这些工业要素关键，封装为可重复使用的组件。在工业 APP 可以通过 API 接口直接调用这些组件开展数据处理和分析，从而实现工业大数据的应用，体现出工业互联网平台的价值，而机理模型库的建设将为上述过程提供各项必要的基础条件。
1 工业机理模型及模型库建设及应用现状分析
1.1 工业机理模型的应用现状分析
在工业企业的生产环节，依托工业互联网平台，通过创建和应用工业机理模型，对原料配比与控制参数的优化来提升生产效率。例如，中国石化依托平台对近 4600 个批次的石脑油原料 16 进行分析建模，形成 13 个典型操作类型，组成了操作样本库。通过该方法计算优化工艺操作参数，使汽油收率提高 0.22%、辛烷值提高 0.9，实现生产工艺优化。
在产品质控方面，依托工业互联网平台，通过基于机理模型的大数据分析，提升产品质量水平。例如：富士康基于电子元器件表面贴装制造平台开展车间设备实时可视化、设计与制造协同、大数据智能决策，从而实现人均产出提升 20%，产品良率提升 30%。
1.2 工业机理模型库建设现状分析
目前全球各大工业互联网平台均将信息模型的集成与统一构建作为支撑自身应用拓展的一项关键能力，平台建设和运营企业提供开放的信息模型构建工具，统一工业资产的语义描述，为在平台上构建大量的工业机理模型库奠定了基础条件。例如，PTC ThingWorx 构建了一套复杂的模型体系 ThingModel 来描述工业资产和流程，既可以定义工业资产的具体特征和属性、界定资产之间的层次和关联关系，还可以实现信息模型在类似领域的快速复用。为提供更适用于工业场景需求的数据分析和应用开发服务，平台不断深化对机理模型和数据模型的积累，不断提升分析结果的准确度。Uptake 积累了 800 多种工业设备、55000 种故障模式和维护策略的工业知识库，并收集了大量工业天气、交通模式、卫星图像、地理空间系统等数据集，更好支持分析模型的构建。
2 工业机理模型及模型库建设应用问题分析
据互联网公开数据分析统计，截至 2020 年 6 月，目前国内工业互联网平台有 600 余个，具备行业、区域影响力的超过 70 个，连接工业设备数量达 4000 万台（套），工业 APP 突破 25 万个，平台服务工业企业数近 40 万家。通过对国家十大双跨平台对外门户的调研发现，大部分平台尚未建立起专门针对工业机理模型的汇集和应用的机理模型库，机理模型的应用的模式大多为根据具体项目需求定制化解决方案。虽然平台上不断沉淀各类机理模型，但是应用模式和渠道均较为单一，应用难度较大，机理模型的复用水平不高。针对上述问题，本文设计了一套适用于工业机理模型的汇集并可支撑其调用及具体应用的机理模型库搭建模式。
3 基于工业互联网平台的工业机理模型库设计
工业机理模型按应用领域分为五大类，包括：算法模型、仿真（部件）模型、流程逻辑（数据驱动）模型、工艺模型、基础理论模型。下面跟别阶段各类模型概念及对应模型库的搭建模式设计。
3.1 机理模型调用模块设计
机理模型模型调用模块是机理模型库的核心功能板块，是支撑前台数据应用，构建数据建模驱动流程的核心，其主要功能包括：根据前台工业软件及工业 APP 需求，从机理模型数据库调用对应的机理模型、支撑对调用任务进行编排、支持对调用过程进行调度监控、支持调用过程中机理模型的管理。清华大学郑孟蕾、田凌对基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法的研究，通过研究对比各类数据存储模式的特点，提出基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法，发挥数据库面向时序数据存储和处理的优势。所以，机理模型调用模块设计基于时序数据库搭建各功能板块，以此为核心可以构建各类机理模型库。
3.2 算法模型库设计
算法模型是指如设备故障关联、故障知识库等，可应用在根据机械设备型号、采集分析仪器、故障部位、故障征兆、故障机理、故障原因和工艺特点等关联查询，精准匹配故障原因并获取解决方案等场景。呈现形态为系统、微服务功能模块、API 或 SDK。由于算法模型的上传、管理和调用与工业软件及工业 APP 具备极高的关联度，所以现阶段应用面最广。
根据算法模型上传、管理及调用过程的特点，算法模型库的模式设计如图 1 所示。
图1
3.3 仿真（部件）模型库
设计仿真（部件）模型包括如风洞、温度场模型、地形模拟模型等对工业场景物理及化学变化过程的仿真建模模型及工业产品及零部件的三维建模模型，可应用在航天航空、汽车、装备制造等行业领域的三维建模与仿真实验等场景。呈现形态为带有仿真属性的三维 模 型“ply”“obj”“stl”“dwg”“model”“CATPart”“3dxml”“prt”“rsdoc”“idf”“igs”“ipt”“prt”“jt” 或“prt”等格式的 3D 文件及仿真属性说明文档）。由于仿真（部件）模型主要为各类 3D 建模及设计文件，需要配合 Satia、SolidWorks 及CAD 等专业建模仿真软件调用，为其设计的工业 APP 也应该兼容响应的文件格式。
图2
根据仿真（部件）模型上传、管理及调用过程的特点，算法模型库的模式设计如图 2 所示。
3.4 工艺模型库设计
工艺模型包括集成电路、钢铁、石化等生产过程中涉及到的多种工艺、配方、参数模型，可应用在十大行业领域的研发设计环节的工业知识复用和共享等场景。呈现形态为学术论文。例如：袁景淇、王景成等对燃煤电站生产工艺过程进行了建模，建立了火电工质和烟气物性参数实时数据库及相应的我工业机理模型。付绘澄、张太华等对几何演变过程驱动的工艺知识服务模型开展了研究，提出一种基于几何演变推动下的知识表示方法和构建了一种以此为基础的知识推送模型。根据工艺模型上传、管理及调用过程的特点，算法模型库的模式设计如图 3 所示。
图3
3.5 流程（数据驱动）模型库设计
流程逻辑（数据驱动）模型：如 ERP、SCM 供应链管理等业务流程中蕴含的逻辑关系，可应用在十大行业领域的研发设计、协同制造等环节。呈现形态为软件系统、API（接口路径、调用示例和接口文档）或 SDK（SDK 下载地址或 jar 包文件、使用说明）。例如：王鹏、杨姝等人开展了面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法的研究，通过随机有限集对 CPS 中的物理实体和传感器进行数据驱动建模，该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行，并实现数据驱动的 CPS 仿真模型解算。根据流程（数据驱动）模型上传、管理及调用过程的特点，算法模型库的模式设计如图 4 所示。
图4
3.6 基础理论模型库设计
基础理论模型包括如飞机、汽车、高铁等制造过程涉及到的流体力学、热力学、空气动力学方程等模型，可应用在各大行业领域工业知识复用和共享等场景。呈现形态为学术论文 ( 要求是公开发表在国际或国内期刊上的论文，如特种刊物论文、权威核心刊物发表的论文、重要核心刊物论文、一般核心刊物论文和一般公开刊物论文，论文级别要求至少应在国内公开发行的正规刊物上 ( 有期刊号“CN( 国内统一刊号 )”或“ISSN( 国际刊号 )”，有邮发代号 )发表的论文文档。场景设计如图 5 所示。
图5
4 结束语
工业互联网的核心价值在于工业知识、工业数据、工业经验的归纳、沉淀、共享与应用，工业机理模型在上述所有过程中均具有非常关键的作用。工业互联网平台如何方便高效的收集、管理工业机理模型并有效支撑机理模型的调用过程，将直接决定平台的应用广度和应用深度，体现出平台的核心价值。本文通过对各类工业机理模型的研究应用现状的分析，基于工业互联网平台在支撑工业机理模型沉淀和应用的特点，设计了针对各类机理模型及混合模型的机理模型库搭建模式，为工业互联网平台建设机理模型库提供借鉴和参考。
作者：贵州航天云网科技有限公司 张磊 王玉洁 严芸 叶智
