近年來，智能制造熱潮席卷全球，制造業強國德國與美國分別提出“德國工業4.0”和“美國先進制造/工業互聯網”，中國提出《中國制造 2025》，是國家戰略最重要的舉措。智能工廠建設已然成為工業企業實現轉型升級，由大變強的重要抓手與必然選擇。從狹義上看，智能工廠是移動通信網絡、數據傳感監測、信息交互集成、高級人工智能等相關技術、產品及系統在工廠層面的具體應用，以實現生產系統的數字化、網絡化、智能化、柔性化和綠色化。從廣義上看，智能工廠是以制造為基礎，向產業鏈上下游同步延伸，涵蓋了產品全生命周期智能化實施與實現的組織載體。同時，智能工廠作為智能制造重要的實踐領域，已引起了制造企業的廣泛關注和各級政府的高度重視。
為落實《中國制造 2025》總體戰略部署，深入實施智能制造工程，助力制造業轉型升級、提質增效，工業和信息化部、財政部聯合開展智能制造綜合標準化與新模式應用項目。自 2016年以來，工信部產業政策支持的智能制造新模式項目達384項，綜合標準化項目達125項，極大推動了中國制造業轉型升級的進程。
當前，中國大多數制造企業仍處于基礎自動化階段，企業還是面臨著信息孤島、缺乏頂層設計、建設多個煙囪式的垂直應用、企業管理軟件定制化程度高/推廣困難等問題。傳統自動化系統解決方案在中國市場中仍占主流，行業領先企業和智能制造試點示范企業正加快向智能化水平邁進，積極開展智能化布局。但總的來看，針對智能制造行業應用需求提供整體解決方案的業務尚處于發展初期，能夠在行業內形成可推廣和可復制的成熟解決方案并不多，業務規模有限。隨著智能制造的推進，整體解決方案的市場規模將加速增長，經過市場驗證的解決方案成熟度將進一步提升。
在數據融合應用方面，普遍存在多元數據采集、異構系統集成、數據融合應用的需求。在生產制造過程中生產數據、管理數據、化驗數據、安全監控數據、環保監測數據、氣象環境數據、原材料質量、人員定位數據和視頻監控數據等如何進行有效地加工和應用是目前工業企業面臨的共性問題。在企業的實際經營和運維過程中，又強烈地要求這些數據能夠無縫融合。
在生產計劃調度方面，以石油和石化企業為例，由于分布遞歸和混流技術、懸擺切割技術、二次加工裝置的 Delta-base 技術等一系列非線性技術與質量傳遞技術、多周期建模技術和多廠計劃模型的集成應用技術的工程應用面臨著建模難度大、使用門檻高等困境。在原油調合、汽柴油調合的調度優化方面，同樣存在著在線分析檢測儀表、物性數據集成、調合模型性能集成與優化等難題。企業急需應用集成的行業工廠模型、物性數據庫及算法庫。
在工業設備管理方面，流程企業存在大量動設備和靜設備，包括罐類、塔類、閥門類、泵類、換熱器類、透平機類、風機類、鍋爐類、汽輪機類、管道類、儀表類、化驗分析類等。這些設備的智能化程度不同，維護、保養和管理要求也不同。大部分企業針對這些設備并沒有實現電子化全生命周期管理，僅靠人工和紙面臺賬的方式進行記錄，對單個設備的維護僅靠計劃性的周期性保養和維修。然而，這些設備在流程工業的生產環境中，均有長期運行和穩定運行的要求。實現智能化的設備預測性維護還有很長的路要走。
在工業生產安全管理方面，隨著石油化學工業的發展，生產裝置變得越來越自動化、連續化、大型化和復雜化，石化企業生產過程處理和儲存的易燃、易爆、有毒危險物的規模也越來越大，一旦這些物質的正常運行狀態遭到破壞，就有可能導致重大事故，造成人員傷亡、財產損失和環境破壞。災害影響范圍大，事故的發生具有突發性、災難性、復雜性和社會性。因此石化工業對智能化安全管理的需求更為強烈。
在物流公共服務和產品物流方面，流程工業企業在大宗型原材料、中間體和產品等物流運輸方面急需信息透明的工業物流公共信息服務平臺。在產業鏈的上下游企業之間，生產原料和產品之間相互依賴的企業希望可以通過產品物流的追蹤實現產品質量、運輸過程和中間存儲過程的優化。
面對互聯網、云計算、大數據、人工智能的發展浪潮，流程企業面臨利用這些新技術實現數字化、網絡化、智能化轉型的迫切需求與重大歷史機遇。然而由于企業自身技術積累不同，不同的企業處于數字化的不同階段，在智能化轉型中遇到的問題也各不相同，需要采取的措施也不盡相同。用傳統的煙囪式信息系統很難滿足企業在不同時期的發展要求，更無法滿足企業整體業務鏈集成與優化的需求。
在新一輪的數字化智能變革中，流程企業需要實現 PT（工藝技術）、ET（設備技術）、OT（操作技術）、AT（自動化技術）與 IT（信息技術）的融合創新，需要以工業大數據分析為核心的全生命周期服務，需要以工業互聯和智能為核心的產業協同模式。
基于新的SupOS工業操作系統，形成流程工業智能工廠建設的新架構（以煉化行業為例），如圖1所示。
圖1 流程工業智能工廠建設的新架構
流程工業智能工廠建設新架構的核心是工業操作系統SupOS，它是集工業控制平臺、工廠模型平臺、工業大數據平臺、工業云平臺、工業APPs應用商店等于一體的工業操作系統，通過云（云互聯網平臺）、企（工廠互聯網平臺）、端（邊緣計算節點）三層統一架構，可實現管控一體化交互。SupOS以幫助企業實現工廠區域的信息全集成為突破口，搭建全集成的工業大數據平臺，提供大數據分析DIY、智能 APP組態開發、智慧決策和分析服務。賦能用戶，以集成化、數字化和智能化手段解決生產控制、生產管理和企業經營的綜合問題，讓企業能始終牢牢掌握自身發展工業大數據和人工智能的主動權。
■ 工業控制平臺
SupOS工業操作系統可對過程控制系統進行集成和管理，包括DCS、SIS、ITCC、PLC、GDS 和 FAS 等生產過程控制、安全聯鎖保護、電氣自動化、計量監督考核、設備安全健康診斷等系統，涵蓋顯示、監測、控制和安全聯鎖，構建統一的集成控制邏輯，實現基礎自動化各系統之間的互聯互通與優化控制，實現生產管理、安全消防、環保監測與過程控制的管控一體化，真正發揮工業企業在工廠自動化層面所建系統的協同、優化及放大作用，為工廠“安、穩、長、滿、優、智”的高效運行提供基礎性的核心支撐作用。
■ 工廠模型平臺
工廠模型是智能工廠建設的核心，是工廠合規、受控、優化運行的神經中樞系統。工廠模型具有顯著的時間和空間顆粒度，從生產管控維度看，包括供應鏈模型、生產計劃模型、生產調度模型、加工方案、生產操作模型、裝置優化控制模型、生產計量模型、物料移動模型、原料/產品調合模型、物料平衡模型、能源產耗模型、能源平衡模型、生產統計模型、轉動設備失效模型和管道腐蝕泄漏模型等。工廠模型是一個非常龐大的體系，支撐工廠各層各類管理業務活動的協同與優化，也構成了工業企業智能化運作的核心。
SupOS工業操作系統對工廠模型體系進行統一的管理和維護，實現工廠模型的性能保持以及工廠操作經驗等知識的沉淀和傳承，為工業 APP 應用集成提供模型支撐和服務，支持用戶開展生產排程、生產仿真、操作優化、決策輔助等智能化集成動作，提高企業生產管控的整體水平和效率。
■ 工業大數據平臺
流程企業的數據主要存在于各種自動化系統（如DCS、PLC、SIS、SCADA等）、智能設備和信息化管理軟件（如MES、ERP、LIMS、EAM、SCM、CRM、CAD 等）之中。SupOS工業操作系統具有豐富的數據接口，是工廠通用連接器，可實現工業數據的全集成與標準化管理，如數據標準化和對象信息模型的運行期管理，多元數據預處理、存儲、壓縮處理，實時和歷史數據查詢服務，計算資源管理和服務治理，業務流搭建，可提供一個信息融合、多元數據混合的快速構建平臺。
SupOS工業操作系統基于多元、海量數據等綜合應用，提供大數據挖掘和分析的常用算法庫，大數據云存儲和分析服務。目前，SupOS工業操作系統已經集成的算法包括聚類分析、線性判別、神經網絡、模糊聚類、主元分析、SVM、CART、AdaBoost等主流分析算法，用戶針對同一分析對象或是同一批數據，可自由選擇某一種算法，探索性地去挖掘、發現新知識和生產管理、操作、決策的可觀規律，大大提高了數據分析的靈活性，降低了大數據分析的門檻和難度。
■ 工業云平臺
SupOS工業操作系統基于接入的工廠數據，利用強大的工廠模型和數據分析算法，在企業云端為用戶提供設備遠程診斷、生產操作與控制優化、能源能效評估、生產物流跟蹤、產品質量認證與追溯等服務，用戶可以充分利用工業云平臺以非常低的成本就可以得到豐富的高價值服務與優化建議，從而給企業的智能化轉型提供更經濟可行的解決方案。
■ 面向行業的工業解決方案APPs應用商店
基于 SupOS工業操作系統強大的基礎設施，智能工廠新架構提供平臺開放服務，發展生態合作伙伴，打造全產業鏈工業企業 APP 庫，實現工業數據生態圈。例如在石化行業，運行在 SupOS 工業操作系統上的工業APPs，如 PID 控制回路自動調節、裝置先進控制、全廠實時優化、外操智能巡檢、生產計劃排程、生產調度排產、物料平衡、智能報警管理、能源實時優化、設備智能監控、油品智能移動、油品調合、工廠仿真培訓、罐區管理、終端智能自動化等,可達上千種。
工業操作系統 SupOS 實現平臺與工業 APP 分離，降低開發門檻、孵化 APP應用開發生態，建設工業領域的操作系統和工業 APPs商店。未來用戶可根據自身的基本情況和業務需要，動態 DIY配置出個性化的工業應用場景。同時，工業APPs商店是一個開放的社區，任何開發者均可共享自己的工業知識變現自身價值，同時不斷豐富的 APP 給用戶提供越來越多的應用，這一解決方案使系統的彈性增長與變化的用戶需求之間達成了一種動態的平衡，實現了多方共贏。
隨著信息化和工業化深度融合的不斷推進以及工業控制系統網絡化、信息化和智能化的快速發展，工業控制系統的網絡安全問題也面臨更多的挑戰。由于工業控制系統廣泛采用通用軟硬件和網絡設施，與企業管理信息系統發生集成，與互聯網產生了大量的數據交換，導致工業控制系統越來越開放，以往由物理環境的封閉性和專用性所帶來的安全性將不復存在。智能制造、工業 4.0、工業互聯網等工作的深入發展，萬物互聯互通時代的到來，控制高危險性的工業裝置的工業控制系統，將直接暴露在互聯網平臺上。工控信息安全威脅從“虛擬世界”已經滲透到了“物理世界”，網絡遠程惡意控制工作裝置已經成為可能的現實，中國戰略基礎設施面臨巨大的安全威脅。
中控科技集團遵循國際標準《IEC62443工業自動化 網絡 與 控 制 系 統 信 息安 全》和 國 家 標 準《GB/T30976—2014 工業控制系統信息安全》等進行設計，并結合工業領域的具體需求和應用環境，以自身在流程工業自動化行業近 30年的積累，成功突破了工控系統網絡安全防護、控制內核自主可控、通信加密等關鍵技術，并熟練掌握安全保障技術、安全評估與認證技術，建立“內建安全、縱深防御、全生命周期管理”綜合工控系統深度安全防護體系，如圖2所示。
圖2 基于縱深安全防御體系的工控安全系統架構
工控系統深度防護技術包括以下6個方面。
1）控制站內置安全盾系列防護產品，實現通信與控制隔離，確保在遭受到網絡攻擊的情況下，不影響控制回路的正常運行。
2）控制網絡通信采用加密和完整性保護，保證通信數據的完整性和機密性。
3）控制站采用自主微內核，不使用 Linux等開源操作系統和開源協議棧。
4）控制內核自主可控（硬件、嵌入式系統、控制調度、控制算法、協議棧），并采取容錯架構和全冗余設計。
5）具備對組態和用戶數據等關鍵數據進行完整性和正確性檢測功能，故障時進行報警和記錄。
6）《中控防病毒整體解決方案》以及《中控工業控制系統網絡安全縱深防御方案》，包括工業網絡防火墻GW031、主 機安 全 衛 士 VxDefender、全 網 診斷 軟 件VxNetSight和安全隔離網關GW033安全防護產品。
中控科技集團是工控信息安全領域企業，設有專業的工業信息安全實驗室，負責工業信息安全專項技術研究和信息安全服務。目前，實驗室建立了 7個行業工控系統安全模擬平臺；挖掘工控系統安全漏洞 8項；主持制定 5項工控安全國家標準；研制了“安全盾”系列防護產品、控制系統測試評估系統，獲得國家信息安全測評—信息安全服務資質證書（安全工程類），可以為工業企業提供：（1）工控系統網絡安全產品；（2）面向行業的工控系統安全防護解決方案；（3）行業工控安全等級保護體系建設；（4）行業工控系統網絡安全運維服務等產品與服務。
中控科技集團為工業企業提供工控網絡安全的防護策略包括 6個步驟：（1）針對內置預埋代碼，切斷危害，進行應急處置；在安全區域、系統出口，加強預警防范；（2）依據集散控制系統 DCS安全脆弱性檢測、安全防護、安全管理、安全評估、安全等級保護等國家標準；（3）以不影響生產和生產安全為前提，注意數據保護和操作保護；（4）對系統重要性識別、系統資產識別、系統脆弱性識別、系統威脅識別及系統風險識別等維度進行安全防護；（5）采用軟件防護、邊界維護、PLC嵌入式代碼防護、控制異常監測與阻斷等措施進行立體防護；（6）對工控系統進行無擾動實時在線修復，并啟動安全應急系統，實現數字化、網絡化、智能化環境中工業企業的工控信息安全。
制造業行業眾多，發展基礎和階段升級目標各不相同，各個行業對智能制造實施方案的需求差異較大。受限于資金投入不足、技術研發周期長、工藝壁壘和市場風險等因素，單個廠商提供的解決方案很難滿足各個細分行業等智能制造發展需求。同時，智能制造是一個復雜的工程，需要跨學科、跨專業的能力，這同智能制造系統解決方案提供商提出了更高的要求和更大的挑戰，不僅要求供應商在開展業務時需要轉換視角，同時需要供應商具備更強的行業積累以及咨詢能力。未來智能工廠建設呈現出新的發展趨勢。
1）做好頂層設計是未來智能工廠建設的重要保障。聘請或是組建智能工廠領域的專業化咨詢團隊，圍繞智能工廠的主要環節和重點領域，以企業為主體提出適用于產用雙方的建設模型，對企業智能工廠進行長遠規劃和總體設計。在智能工廠頂層設計咨詢的過程中，實現智能工廠的技術、產品與企業管理、人才培養的融合創新。
2）工業大數據布局加速，行業共性數據的積累將為系統解決方案輸出提供支撐。鑒于工業大數據在物料品質監控、設備異常預警、能源在線監控、生產及物流優化等方面的作用，制造企業將加速布局工業大數據在生產線上的應用，未來智能工業大腦可替代經驗豐富的工廠操作和管理人員。
3）云產品和解決方案將大量涌現，基于云的智能制造模式和面向云服務的平臺加速向制造領域滲透，智能制造和信息資源逐步移入云端，數據集成問題成為關注的重點。
4）建立工業互聯網平臺的智能制造產業生態圈，基于統一的工業操作系統，采取強強聯合、優勢互補的策略，不斷加強協同創新，推出更為豐富的工業整體解決方案 APP，是加快推進智能制造的最有效途徑和未來發展趨勢。
5）“集團化和實戰化”的網絡威脅、“受制于人”的控制系統、嚴重不足的安全防護能力已經成為工業企業進行數字化、網絡化、智能化建設的嚴重障礙與威脅，基于縱深防御的立體工控安全防護整體解決方案已經成為流程工業未來智能工廠建設的必選項。
處于不同發展階段的制造企業，在向智能制造的轉型升級過程中，對于自動化、信息化、智能化技術及解決方案的需求具有較大的差異性，要求智能制造解決方案要有良好的靈活性和彈性。同時，隨著新一代信息技術在制造企業中的深度應用，在促進企業“提質、降本、增效”的同時，也給制造企業的安全生產帶來了新的“安全風險”，企業必須進行系統性的考慮，平衡好這一矛盾。
1）基于工業互聯網的 SupOS 工業操作系統，是解決“信息孤島、應用孤島”的有效解決方案，是未來智能制造系統建設的基礎；
2）面向行業的 APPs 解決方案，為知識共享、用戶靈活選配提供了平臺與選擇，用戶在選擇新技術、新產品、新應用等方面具有更多的主動權，智能制造系統的“適用、實用”可以得到更好的保障；
3）基于縱深防御的工控安全防御體系及相關技術、產品的應用，是智能制造解決方案的重要組成部分，必須與智能制造的其他工作，同步設計、同步建設，保障制造企業的運行安全。
隨著物聯網、云計算、大數據、人工智能以及工控安全等新一代信息技術在工業領域得到深化應用，基于工業互聯網的 SupOS工業操作系統、行業整體解決方案 APPs、工控安全防御體系打造的智能制造生態系統，已經成為工業企業智能工廠建設的主流方向，并將催生更多新興工業智能化業態的發展。
* 作者簡介：褚健，中控科技集團，寧波工業互聯網研究院，教授，研究方向為工業自動化。
* 注：本文發表于《科技導報》2018 年第21 期。
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