CAICT观点：工业互联网信息模型发展现状及趋势研究

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1  引言工业互联网面临的最大挑战是普通工业系统如何从叠加飞速发展的ICT技术向信息物理系统的转变，而信息物理系统中对象之间异构的信息交互是需要解决的首要问题。例如，不同行业领域机构由于业务发展需要或者工作性质的不同，根据自身需求开发的通信对象会存在不同的接口或者信息格式，接口的不同导致信息传递受阻，不同格式的信息之间交互成本过高。工业互联网的各种异构信息造成的信息孤岛问题是工业互联网快速发展道路上的一块绊脚石。
工业互联网信息模型是指工业互联网全要素、全价值链、全产业链在信息空间的标准化表达。通过定义统一的框架及描述形式，工业互联网信息模型可以实现信息的标准化，为异构信息之间的交互提供解决方案。本文将工业互联网信息模型的基本架构定义为如图1所示的形式，围绕标识、属性和类对工业全要素、全价值链、全产业链的信息进行表达。为实现信息模型在工业互联网中的有效应用，促进工业互联网的规范发展，本文针对信息模型的发展现状及趋势展开分析。
图1   信息模型基本架构

2   工业互联网信息模型发展现状
目前，根据应用需要，国内外各组织机构围绕信息模型相关技术标准开展了系列研究。
2.1  基于OPC UA规范的信息模型OPC UA包括14种配套规范，规范数量仍在增加，OPC UA通过系列规范给出了元信息模型及其实施方案。在元信息模型中，基于基本节点，定义应用过程中的数据类型以及地址空间中组织结构的类型等。OPC UA地址空间采用分层结构，所有服务器的顶层以标准化的形式存在，用户可以通过层次结构访问地址空间中的所有节点。同时，在元模型的基础上，用户可通过继承内置节点和增加定义的语义来扩充类型定义。行业也可以在OPC UA元信息模型的基础上定义自己的信息模型，如机器人信息模型、机床信息模型、机器视觉信息模型和塑料加工机械信息模型。为实现更多实体的互联互通，有时需要针对特定的行业应用制定特殊的信息模型。OPC UA信息模型呈现形式如图2所示[1]。
图2   OPC UA信息模型

OPC UA系列规范涵盖对象类型、变量类型、数据类型和引用类型，代表特定的语义。配套规范包括多种过程控制的垂直领域，如油气、智能建筑、公共设备等。同时，OPC UA定义了数据编码、安全协议和传输协议的映射。数据编码通过使用UA二进制、UA XML或者UA JSON定义系列信息模型。因此，基于OPC UA的信息模型主要用于实现设备和系统信息的标准化，出现在信息化应用层，可以解决语义互操作问题。
为了实现信息模型功能，OPC UA服务器需要对信息模型进行实例化，构建地址空间从而向客户端暴露实例化的信息模型，使客户端能够访问和管理信息模型中定义的节点信息。客户端通过访问服务器的地址空间获取信息模型定义的数据和信息。具体建模过程为需求获取、类型定义、模型实例化。
2.2   基于AutomationML标准的信息模型基于AutomationML标准的信息模型核心是以连接不同数据格式的顶层数据格式CAEX（IEC 62424）为框架，整合其他已有的基于XML的数据格式，具体参见图3[2]。通过CAEX（IEC 62424）对工厂拓扑，可以实现顶层数据结构建模。在模型中，将工厂拓扑结构按照工厂、单元、组件、特性、接口、关系以及引用来进行分层，这些分层对象包含属性以及该层结构与其他对象的关系。COLLADA（ISO/PAS 17506:2012）可以对模型对象的几何学和运动学特性建模进行描述及格式存储；PLCOpen XML可以对模型对象中行为和序列特性的逻辑信息进行描述。

图 3   AutomationML工程数据交换格式总览

基于AutomationML标准的信息模型主要用于实现生产系统间工程信息的标准化，解决工程过程中信息交换和集成问题，如实现产线上的机器人、机械臂等对象间的信息互通。由于AutomationML对引用与关系进行了区分，其中引用描述了从 CAEX对象到外部存储信息的链接，关系描述了CAEX对象之间的联系，因此AutomationML对象也预留了与其他工程信息相关的引用机制。
AutomationML定义的基于XML的数据格式可以实现异构工程信息的存储和交换，并支撑运行环境数据源的建模。同时，AutomationML描述的数据模型与OPC UA表示的信息模型之间可以相互转换，通过AutomationML结合OPC UA统一架构的方式可以实现更多应用的互操作性。
2.3   基于InstrumentML标准的信息模型InstrumentML模型描述语言可以提供统一的信息模型框架，抽象出其面向对象处理的各个模型片段，然后提出一种支撑这种通用模型框架的App。基于InstrumentML标准的模型架构如图4所示[3]，具体包括身份属性（仪表的身份标识）、结构属性（仪表的结构属性）、功能属性（仪表的功能属性）、性能属性、位置属性、商业属性。
图4   InstrumentML模型图
异构工业仪表网络的各种监测数据、各种类型的传感器、中间交换的信息格式之间存在着差异性，为了有效屏蔽差异性和实现异构工业仪表网络互操作，可以构建InstrumentML工业仪表信息模型。基于InstrumentML标准的信息模型可实现仪表信息的标准化，包括仪表身份标识信息和仪表应用属性信息，以及仪表基本特性的描述。
构建不同工业仪表信息模型，可以根据不同仪表单元数据标准或处理模型标准，在抽象模型基础上标准化的定制其信息模型模板。基于模板的工业仪表处理建模的过程中，专业的建模人员把特定的工业仪表模型汇总单元数据字段映射到InstrumentML单元数据描述字段，从而在抽象的工业仪表公共模型中建立对应的单元数据组合参数模板。将已建好的标准模板可视化之后往标准字段填入相应的值，最终生成完整的工业仪表信息模型。
2.4   基于PackML标准的信息模型基于PackML的信息模型可以涵盖包装行业设备的多种运行状态和模式，如维修运行模式、手动运行模式、自动运行模式等。在PackML中定义了17种模式，可根据需要设定其中的部分状态，这17个状态模式基本能够满足除了包装行业以外的其他行业。图5为PackML的状态模型[4]。图5中方框为设备运行的状态，箭头方向为设备的运作流程，每当完成一个阶段，设备会自动跳转到下一个运行状态。其中，SC为状态完成（State Complete）。
图5   PackML状态模型图

基于PackML的信息模型主要用于包装过程的描述，处于信息化应用层，可以实现机器状态与操作模式的信息标准化。PackML信息模型具有三大基本功能，包括统一的操作员界面、协调一致的信息和协调一致的状态转移。因此，利用PackML建模可以实现机器状态与操作模式的信息标准化。
3   工业互联网信息模型面临挑战
3.1   认知需要形成统一目前，世界各国的组织机构对信息模型的理解和阐述不一，给出的信息模型的内涵和架构也不尽相同。针对信息模型的认知没有形成有效统一的理解，给信息的标准化工作带来了挑战。
3.2   顶层设计有待构建由于各单位对信息模型的认识不统一，还未有一套完整的针对信息模型的标准，主要原因是工业互联网信息模型缺乏顶层设计，行业标准缺乏顶层框架。首先，在现有的标准层面，信息标准主要是由各单位针对各自领域编制，标准的流通性和适用范围窄；同时，在各种模型之间衔接不畅，模型之间的合作效率低下，对信息孤岛的现象难以打破。总体而言，现有的标准体系不足以覆盖工业互联网信息模型的需求。
3.3   标准体系急需完善工业行业一般先有产品后出标准，与传统工业行业不同，信息通信行业通常先有标准后推产品。因此，对于工业互联网而言,信息通信标准的缺乏会阻碍行业的发展，信息模型的核心是实现信息的标准化。近年来，以国际电工委员会（IEC）和国际标准化组织（ISO）为主参与制定的标准虽然逐渐在信息模型中推广，国内在信息标准化方面也在不断发力，但还没有形成体系。
3.4   应用推广比较困难工业互联网应用场景复杂，对信息的处理方式多种多样，与传统的信息处理方式相比，信息模型对信息的标准化处理要求更高。信息模型在发展过程中，需要持续的技术、资金、人员等投入，在商业应用和推广过程中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战，将是一项长期、艰巨、复杂的系统工程。当前，信息模型整体仍处于起步阶段。
4   工业互联网信息模型发展趋势
4.1   完善的标准体系逐步形成工业互联网的本质是实现设备、物料、控制系统、信息系统、产品和人之间的互联互通。随着工业互联网相关标准和关键技术的不断进步，面向行业的标准化信息应用需求也越来越大。一方面，标准化的信息可以解决工业领域不同厂家设备、不同设备型号等造成的信息孤岛问题，提高信息利用效率，降低信息服务成本；另一方面，面向未来工业互联网技术最实际的信息应用需求，通过解决行业内部各类环境、应用需求的信息标准化技术，来解决行业间信息汇聚、融合理解等问题。随着工业互联网的发展，信息模型将逐步实现标准体系的构建。
4.2   关键技术有序推进近年来，国内外一些组织陆续开展了信息模型的相关研究工作，主要在信息模型的关键技术方面进行布局。
国际方面，IEC针对数字工厂相关的信息模型进行研究，在数字化描述方面取得一些成果。德国西门子企业提出数字孪生的应用形式，通过信息模型实现对实体属性和行为的数字化表述；德国电气与电子制造商协会利用信息模型成功对资产管理壳的资产进行描述，并实时体现资产的状态；OPC基金会在OPC UA信息模型方面持续布局，通过定义统一数据接口，实现不同厂商App之间的数据交换；IVI则研究信息模型在实现相互通信和连接方面的相关技术。
国内方面，中国信息通信研究院、机械工业仪器仪表综合技术经济研究所、HUAWEI技术有限企业等机构针对信息模型相关技术展开研究，主导发布了系列信息模型成果；中国科学院沈阳自动化研究所、航天云网科技发展有限责任企业等企业都在使用OPC UA技术，涉及信息模型的通用建模规则、模型元素定义、语义化描述方法等内容。
4.3   应用场景向多元化方向延伸伴随着世界范围内工业互联网的持续推进，工业通信技术更新换代的节奏可能会超过之前的任一阶段。传统的信息交互方式严重制约了信息的互联互通互操作，信息的利用效率低下。信息模型在工业互联网中的应用，如数字孪生、资产管理壳、OPC UA等，将打破传统工业网络众多信息交互对象之间的壁垒，实现横向和纵向信息的协同，降低信息交互成本。
4.4   行业内部呈现协同发展趋势在传统的工业生产过程中，设备与设备往往独立操作；但对处于工业互联网中心的智能工厂而言，现场设备层需要打通，并通过信息模型技术有机连接，实现工厂内资源的垂直整合。随着工业互联网技术的不断发展，各行各业对信息的使用需求也会越来越大，各企业和研究机构纷纷涉足工业互联网信息标准化领域，试图寻找一种有效、可靠的方法，实现信息的互联互通。因此，信息模型的应用将促进行业内部的协同发展。
5   结束语
信息模型的发展仍处于起步阶段，国内外关于该技术的研究正处于越来越热的时期。为实现该技术沿着正确的发展方向前进，同时加快该技术的发展速度，本文针对信息模型的发展现状及趋势给出以下建议。
工业互联网覆盖范围广，涉及领域繁杂,在各自的应用场景中，均有其适用的信息模型。为促进该技术的发展，建议各行业领域，甚至各应用场景开发适合自身的信息模型，并搭建信息模型服务平台，由行业组织对各领域开发的信息模型实行集中统一管理，提高信息模型服务效率。
多场景、多渠道合作。由于应用场景多样，行业发展趋势各异，针对信息模型的开发水平有高有低。建议对信息模型具有相同需求的企业或单位合作开发，大企业为中小企业开放平台和资源，带动中小企业发展，中小企业实现技术创新，给大企业注入活力。
各企业和单位将自身信息模型相关应用场景接入行业组织中，实现资源共享共开发。例如，借助工业互联网产业联盟的平台优势，在各企业及行业之间建立信息模型共享常识库，实现信息模型的常识共享，并对共享常识不断迭代更新，促进信息模型技术进步。