圖 1 OSIsoft大中華區總經理薛志勇
兩化融合，數據采集是關鍵
隨著兩化深度融合戰略的推進，提升信息化在工業領域的應用水平是工業發展的一大趨勢，利用信息化技術打造更為智能化的工業生產系統不但能極大的提升中國的工業化生產水平，也是中國工業尋求轉型的關鍵一步。在工業化與信息化融合發展過程中，數據采集作為智能工業的重要一環也越來越得到企業的重視。
在工業生產過程中，實時生產數據的采集是企業實現順利生產不可或缺的環節。但對于不同規模、不同行業的企業來說，數據采集的方式也大不相同。以離散型制造企業為例，通常可以采取DNC、PLC以及RFID等方式進行數據的采集，這些采集的數據大多是結構化數據，而且容易采集和分類。但在流程型行業，很多采集的數據都是非結構化的。針對化工行業而言，需要實時采集壓力、溫度、濕度等一系列數據，根據產品特點的不同，還需要考慮催化劑的使用，以及如何控制生產過程中引發催化劑發生不同催化作用的溫度、濕度等因素。
除化工和石油這類典型的流程型行業，在大型設備的運行過程中也需要進行實時數據采集，比如在大型輪船運行過程中，我們需要知道輪船各個設備的實時運行狀態從而針對設備進行定期的保養和更新。比如英國有一家輪胎企業，通過在出售的汽車輪胎上安裝傳感設備，可以實時掌控用戶的車胎磨損情況，進而更好的為客戶提供服務，不但提升了客戶的信任感和忠誠度，也為企業自身的發展創造了良好的條件。
在公共事業領域，如自來水輸配電、采掘業和冶金業、電力及發電、智能交通以及數據中心等，也同樣需要數據采集系統來對設備運行情況及生產情況進行實時數據監控。因此，打造智能工業平臺，實時的數據采集系統必不可少。
PI，為工業打造智慧神經
面對工業生產對實時數據采集的需求，作為一家擁有30年經驗的數據采集解決方案服務商，OSIsoft的PI System支持從各類數據源及數百種不同接口采集數據。薛總強調，對企業而言，數據源可能分布在各個地方，存在于不同供應商的設備之中，因此形成了眾多的數據孤島。這些數據孤島中可能混雜了最新的標準協議和以前（甚至已經過時）的設備。這些數據相互關聯，分析難度很大。此外，數據源可能只提供當前值或最少量的歷史信息，難以說明流程的變化經過。
PI Interface 將數據源連接到 PI System，將各個數據源的數據進行集成，使生存管理者能實時訪問各類歷史數據和當前數據，使生產情況一目了然。通過 400 多個功能各異的 PI 接口支持，用戶可以將 PI System 連接到不同的數據源。同時，PI System接口包含不同的應用功能：有些接口能實現歷史數據恢復，有些則能夠簡化對第三方歷史數據庫中存儲的歷史數據的訪問。這些數據源已被無縫加入到 PI System，可獨立于任何來源、協議或供應商。
表 1 PI支持連接的數據源及系統
目前，PI系統主要應用于流程行業，如電力、石油和天然氣、化工、冶金和采礦、制藥、食品、生命科學、造紙等，在離散行業的某些特定領域也有應用，如通過為中船重工的船上安裝傳感系統，使得中船重工能對船的使用情況進行實時監控，通過監測到的數據定期對船的狀態進行巡檢，包括一些關鍵零部件的更換。這樣既能讓客戶實時了解設備的運行狀態，也提升了售后服務效率，并加大了客戶對所購買產品的忠誠度和信任感。
圖 2 PI系統與上下層系統之間的架構
圖2為PI系統與企業信息化系統之間的架構關系，整個PI系統分為六大模塊：
采集：通過接口連接大量的數據源并從中收集數據。
保存歷史記錄：可靠的收集、存檔和維護大量數據。可調整規模以滿足不斷增長的業務需求。
查找：組織并快速定位數據，從而優化業務決策。
分析：將實時數據和事件轉化為可行信息，測定并提高業務績效。
交付：在合適的時間和地點交付合適的信息，將系統和人員聯系到一起。
可視化：通過直觀的可視化的工具獲得完整的運營信息試圖。
圖 3 PI System體系結構
在制造企業特別在流程型制造企業，生產控制網絡的底層都會有大量的數據源，如泵、閥門、壓力傳感器、制動器、電動機、變壓器等，這些數據往往龐大且雜亂無章。在實際生產過程中，企業自身會有一系列設備和系統來管理和顯示設備及生產狀況，PI系統所做的就是從這些設備中提取并收集數據并進行存檔和維護，分析模塊再將實時數據和事件轉化為可行信息，交付到終端進行可視化顯示，從而讓生產者和管理者能實時了解生產過程的所有情況并根據情況做出調整。
薛總談到，在國內并非就OSIsoft一家公司在做實時數據庫，但我們的優勢就在于擁有一套非常高端的算法，使得OSIsoft能在相同性能的前提下支持比競爭對手更多的數據庫，這也保證了OSIsoft能一直占據行業龍頭的地位。對于PI系統的部署，企業也無需對現有架構做任何變動，可直接實現與ERP、MES等信息化系統的對接。
隨著兩化深度融合戰略的推進，實現工業的智能化正變得越來越重要。發展智能工業需要為工業系統安插智慧神經，通過神經將企業生產中的各個數據信號傳遞給大腦，讓管理者掌控生產過程、提升生產效率。數據采集系統能很好的扮演這個角色，通過對生產過程中各種數據的采集和分析，讓企業管理者與生產者都能實時了解生產狀況并及時的做出決策。
入鄉隨俗，定位本土化發展
采訪過程了解到，薛總剛就任OSIsoft大中華區總經理一職，之前在Software AG任中國區總裁。談到職業背景，薛總經歷是相當豐富，先后在思科、賽門鐵克擔任職務，2011年開始擔任Software AG中國區總裁。這使得薛總對IT架構、信息安全以及業務流程有著非常深刻的理解。
薛總談到，未來要實現在中國市場持續而穩健的增長，必須考慮如何把OSIsoft亞太區的經營戰略與中國市場的最佳實踐相結合，尋找到即能滿足中國用戶需求又不偏離公司發展戰略的方式來開拓中國市場。這需要我們深入的了解中國市場及本土客戶對實時數據采集產品的需求。就此他談了兩點看法：
第一，目前PI系統主要定位于非離散型行業，如電力、石油、化工、制藥等，這些行業的客戶大多是國字號企業，這些企業需要通過實時的數據采集來保證生產的順利進行。同時，我們也針對數據中心和IT系統的運行狀態進行數據采集和實時監控，通過監控數據來進一步改善能源效率、容量規劃和降低IT設施的建設成本。此外，未來OSIsoft還將積極的推進在金融、典型以及智慧城市等領域的發展，并大力開拓產品在離散行業的業務。
第二，PI是一個數據采集系統，通過建立實時的數據庫給企業的經營、管理以及生產提供業務決策支撐。在國外，企業拿到數據后有專門的團隊來運作指導企業經營和決策。但在國內，很多企業在拿到數據后都依賴第三方的軟件來實現對數據的展現。因此，要在中國市場實現發展，合作伙伴非常重要。當然，如何建立一個共贏的模式是我們必須深入思考的問題，我們也會投入大量精力來與合作伙伴共同探討可行的合作模式，為客戶提供更好服務體驗。
適時而變，推動產品和技術創新
數據正在作為一種重要的資產體現價值。很多時候是成也數據，敗也數據。對此，薛總舉了兩個案例來說明數據對于企業的重要性。一個是911事件后，由于很多公司的重要數據在災難性的破壞中丟失，從而直接導致了很多公司的破產。另外一個是在維克托的大數據時代一書中提到，在美國有一家公司，他們只是搜集不同航空公司在不同時段的機票價格，然后將數據賣給另外一家做數據分析的公司，做數據分析的公司通過利用這些搜集來的數據分析機票價格變化趨勢，從而為用戶夠買廉價機票提供參考。后來，微軟以1億美元收購這家數據分析公司，2年后，那家僅僅進行數據搜集的公司卻被谷歌以億7億美元收購，一個僅僅以數據搜集為主的公司竟然以7倍于數據分析公司的價格被收購，再次說明了數據對于企業發展的重要性。
在工業領域，實時數據采集能監控并收集生產過程的所有狀態數據和變化，通過在產品上安裝傳感器來實時了解產品的運行狀態以便為客戶提供跟蹤服務；在智慧城市發展過程中，同樣需要實時數據采集系統，如智慧的交通系統需要數據采集和監控系統實時收集城市的實時路況信息；智慧的電網系統需要實時數據采集系統來監控和控制每個用戶和電網節點，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節點之間的信息和電能的雙向流動等。
隨著云計算和虛擬化等新興技術及應用的發展，企業的IT系統也正在變得更加高效和自動化，虛擬化技術的融入使得IT系統需要實現對動態資源的有效監控、管理和調度，云計算應用需要對用戶的資源使用情況進行監控并計費，這些領域同樣需要實現對軟硬件資源運行及應用狀態進行實時采集。
面對市場對實時數據采集系統的強烈需求，OSIsoft正在通過深入了解不同行業的應用需求進一步擴展產品的功能，并通過與合作伙伴的深入合作來不斷革新產品和技術，為客戶提供敏捷高效的服務。
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本文標題：OSIsoft，為工業生產打造智慧神經
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