基于工业互联网平台的制造业产品生命周期管理

沈国华 胡敏锐 王源涛

摘要：传统的产品生命周期管理（PLM）软件在进行产品生命周期管理时存在许多局限性（例如互操作性、时效性）。工业互联网平台具有良好的开放性，可以方便不同用户访问产品生命周期的各阶段〔生命起点（BOL），生命中期（MOL）和生命结束阶段（EOL）〕，管理和控制与产品相关的数据和信息，有助于解决产品生命周期管理中的诸多问题。本文针对目前制造业产品生命周期管理中存在的问题，调研了市场上主流的五款工业互联网平台，提出了基于产品生命周期管理的工业互联网平台开放性框架，并以此对比了五种主流工业互联网平台的特性，为自主开发工业互联网平台提供了理论依据和为制造型企业选择适合的工业互联网平台提供了建议。

关键词：工业互联网；平台化；产品生命周期管理；开放性

1 前言

产品生命周期管理（PLM）可以定义为一种应用于企业内部，以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的，支持产品全生命周期的信息创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案，它能够集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统和信息。PLM专注于数据（Data），信息（Information）和知识（Knowledge）以及如何正确使用它们服务于公司的业务和产品开发，并为客户创造价值。对于制造业而言，数据、信息和知识（简称D-I-K）的内容主要集中在机器设备上。首先，通过机器生成与过程和操作相关的数据（Data）；其次，使用数据分析平台将这些数据转换为有用的信息（Information）；最后工作人员将此信息转化为可操作的知识（Knowledge）。然而，在产品生命周期的各个阶段，不同的工作人员掌握的D-I-K不同，且彼此理解也有可能不同，导致协作困难，难以进行产品生命周期的管理。

与工业互联网相关的各种技术和方法，例如传感器、物联网（IoT）技术，可以为产品生命周期管理提供重要且新颖的解决方案。例如提供对许多与PLM相关的工作人员的实时访问和反馈。很显然，工业互联网将超越传统工业自动化的功能，将降低制造业价值链中各阶段的交易成本，提高制造业的运营效率。由于工业互联网的概念和技术最近才逐步被完善，针对基于工业互联网平台的PLM解决方案的研究较少，主要集中于各种类型的工业互联网平台在加强与产品生命周期及其产品生命周期各阶段的相关D-I-K管理中的应用。因此，本文主要解决以下两个问题：（1）工业互联网平台的开放性PLM中D-I-K管理中作用是什么？如何基于工业互联网平台构建开放性的不同维度的PLM；（2）如何根据自身企业的状况选择和设计不同的工业互联网平台。

为了解决上述问题，本文选择市场上主流的五款工业互联平台，分析其开放性在产品生命周期中的作用，以解决PLM环境中的D-I-K管理中的各种问题，为自主开发工业互联网平台和制造型企业选择工业互联网平台提供了理论依据。

2 基于工业互联网的制造业产品生命

2.1周期管理模型构建

本文的目的是确定基于工业互联网平台的开放性如何解决制造业产品生命周期（PLM）中D-I-K的关键问题。为此，我们收集了市场上主流的五款工业互联网平台（GE Predix，Microsoft Azure，PTC Thing Worx，Cyber Ville以及Kaa IoT平台）的数据，以了解这些平台如何在产品生命周期内以及生命周期各阶段之间解决D-I-K的关键问题，并建立相关的理论框架，提供了制造业产品生命周期设计中工业互联网平台的选择标准。为了研究上述内容，本文提出了一种理论框架，用以描述工业互联网平台的开放性及产品生命周期的不同维度和子维度，如图1所示。

由图1可以看出，工业互联网平台的不同参与者根据自身定位（终端用户、供应方、平台开发方）进行平台选择，在用户数量选择方面，随着自身定位（从终端用户、供应方，到平台开发方），可选择逐渐下降，而与其对应的平台开放性逐步提高，平台开发方中共享模型的开放性是最高的。在PLM环境中，不同的工业互联网平台开放性，在生命周期阶段的D-I-K管理中具有不同的优势。对于终端用户，开放性集中表现在：（1）信息访问。涉及对链接到平台或使用其功能的接口信息的访问。（2）访问成本。涉及与许可或专利费用相关的访问成本。（3）平台规则管理和控制。

对于供应方，子维度侧重于：（1）核心开发人员。在平台公司工作的应用程序开发人员相关开发应用程序的开放性。（2）二次开发人员。第三方开发人员在平台上开发应用程序。（3）数据聚合人员。收集不同的基于交互的数据并转售给可以将其定位到终端用户的平台。

平台提供商的开放性采用四个模型作为子维度，并按照开放性由高到低分别为：（1）专有模型。由一家公司开发并进行经销，完全控制开放性。（2）许可模式。由单个公司开发平台，然后许可给多个经销商进行经销和实施。（3）合约模式。由多个公司合作开发平台，转由一家进行经销和实施。（4）共享模型。这是目前开放性最高的模型，由多个公司合作开发平台技术，然后彼此间相互竞争，为最终用户提供差异化但互相兼容的版本。

3 基于工业互联网开放性理论框架模型的典型工业互联网平台分析

本节将根据上节提出的工业互联网平台开放性理论框架，对市场上主流的五款工业互联网平台进行分析。

3.1 从PLM角度分析工业互联网平台

表1展示了五个目前市场上的主流工業互联网平台的详细分析，不同的工业互联网平台具有不同的开放程度。Cyber Ville从产品生命周期的D-I-K管理角度来看是完全开放的，它遵循互联网技术的开源标准。互操作性是所有工业软件解决方案（例如PLM，PDM，CRM，ERP）重点关注的性能之一，在工业互联网平台中通过使用插件或微服务等技术来解决。为了创造数据和信息的价值，实时获取这些数据和信息并实时提供基于这些数据的分析非常重要。作为工业互联网平台的GE Predix和Microsoft Azure已将大数据技术整合到平台架构中，以实现实时监控和高级数据分析。对比传统行业软件解决方案PTC Thing Worx等平台，Cyber Ville和GE Predix提供按需定制解决方案或“应用程序”，最终使市场提供各种专用解决方案。这些专用解决方案或“应用程序”为平台的终端用户创造了D-I-K的价值，最终形成“网络效应”使该平台更易得到市场认可和普及。

3.2 工业互联网平台的开放性分析

表1表明，Kaa IoT平台，终端用户可以完全访问信息（使用所有开放标准），而GE Predix只允许终端用户访问用户数据，不是平台实例的源代码由最终用户实施。在获取信息成本方面，Kaa IoT平台是完全免费的，因为Kaa IoT平台的大量开发业务都是由开源社区提供的。但是Microsoft Azure、PTC Thing Worx和Cyber Ville等平台对终端用户收取费用。即使收费，GE Predix也允许有限的终端用户访问信息。表2中提到的所有平台都启用了D-I-K管理，但其开放性差异较大。例如，从软件供应方来看，PTC Thing Worx和Microsoft Azure没有核心开发人员，因为他们的核心业务是由第三方开发人员提供的。Kaa IoT平台和Cyber Ville的核心开发人员主要开发平台的核心功能，并且没有对客户数据和信息的端到端访问。对于GE Predix，核心开发人员是主要的开发人员，因此他们可以访问大量客户数据和信息，以便提供量身定制的解决方案。并非所有平台都允许数据聚合人员访问数据，以便合并来自不同企业的类似数据，并对相关数据进行分析，这从另一方面也反映了制造业数据信息的高安全性和封闭性。不同的平台开发商采用不同的开发模式。Cyber Ville和GE Predix采用专有模式，PTC Thing Worx和Microsoft Azure采用许可模式，Kaa IoT平台遵循合约模式，目前还没有主流的工业互联网平台采用绝对开放的共享模式，其主要是为了制造业信息的安全。

4 结果与讨论

本文的目的是分析和理解工业互联网平台在与D-I-K相关的产品生命周期管理中的作用，并为自主开发工业互联网平台和制造型企业选择和评估工业互联网平台提供了理论依据。

从本文的叙述中发现，工业互联网相关技术和平台可以用于解决PLM各阶段的D-I-K管理问题。不同的平台采用不同的方式来解决PLM中D-I-K管理的问题。例如，Cyber Ville是采用工业互联网相关数据和信息的3D可视化管理方式；PTC Thing Worx采用平台移动应用程序，使工作人员能够利用工业互联网的实时数据和信息。更具体地说，不同的工业互联网平台以其特有的开放性优势以结构化的方式应对制造业产品周期中的问题，因此本文构建了基于工业互联网开放性和产品生命周期之间的基本框架。

5 产品开发的意义与企业选择工业互联网平台的建议

第一，许多工业互联网平台旨在支持互操作性和与外部软件和硬件的连接，因此可以相对容易地促进合作伙伴和客户之间的信息交换，以及促进和加速工业互联网的实施。

第二，由于工业互联网平台处理数据和信息的能力存在明显差异和不同侧重点，因此企业选择工业互联网平台时可以参考本文中提出的框架对总体效益和风险（短期和长期）进行评估。

第三，如果公司认为产品生命周期对其业务发展和经济效益影响很大，可以依据本研究提出的框架考虑各种平台的能力，以便更长时间实时管理数据以及解决其他PLM存在的问题，例如，将MOL和EOL等不同生命周期阶段连接到BOL的能力。

第四，工业互联网平台的开放性的整体影响应在与平台相关的决策中加以考虑。在选择平台时，公司应该至少考虑：信息访问、访问成本和对二次开发人员的开放性。

第五，尽管开放性可以带来巨大的好处，但开放性并不是免费的，企业尤其是中小型企业在选择工业互联网平台时不能只看短期的利益性，还要考虑是否能够应对潜在的与开放性相关的风险和问题，如质量控制、平台管理或潜在的信息安全问题。平台的成本及其各种开放方式，尤其是长期开放性，往往比它们提供的短期效益更难估计。如涉及国防安全的重点企业，选择开放性高的工业互联网平台可能会带了巨大的潜在风险。

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