从数据模型变成业务模型

“工程设计系统成为采油平台”

Pouria G. Bigvand博士担任Aucotec公司的产品管理主管一职。其博士论文就探讨了人工智能(AI)如何使工厂建设工程更快、更高效。Bigvand在大学期间主攻化学工程学/石油-天然气技术和化工系统工程。

从数据模型变成业务模型

数字化推动着全新业务模型的产生，不仅可以提高客户的忠诚度，还能不断吸引新客户——听起来相当不错！但是工厂建设者如何将其付诸实践？如何让工厂知识库充分发挥自身价值？

答案：创建一个全面广泛的数字孪生系统。当然这需要满足一定的条件，比如数字孪生诞生所需的系统。

工厂建设十分复杂，所需的相关知识亦如此。对于运营商而言，掌握所有元器件的相关专业知识就是一项巨大的挑战。首先，他们必须从制造商那里了解专业知识，并实时更新这些专业知识，必要时还需要对服务供应商进行培训。此外，运营商通常只有关于自家工厂的PDF文档。虽然是数字文档，但它们能提供的信息并不比纸质文档多多少。另外，这些数据大多数按照特定学科保存在不同的工具中，因此一旦服务人员需要某一资产的各类专业信息，就需要花费大量的时间去查找。

不过试想一下，还有谁能比“制造者”更了解产品呢？还有哪个地方能像工厂开发所用系统那样提供最精准和最全面的数据呢？而通过一个中央数据模型将所有学科融为一体的工程设计系统就刚好是这样一个平台，制造商通过该平台甚至可以创建一个涵盖工厂所有设备相关信息的数字孪生系统：无论是工艺设计，还是电气详细设计，亦或是自控设计，这里应有尽有。这样一来，分散文件夹中的PDF文件不再是“死亡”状态，这些对象可以集中编辑处理。

在21世纪，数据相当于是石油，那么工程设计平台就应当成为采油平台。通过这种方式让制造商成为全方位服务供应商。举个例子，制造商提供的产品不是压缩机，而是压缩空气。制造商自己运营工厂的一部分，其专业知识是质量和可靠性的保障。这就明显减轻了工厂总运营商的负担，未来很有可能只依赖于同一家制造商。

这一点已经得到Aucotec客户的认可，这些客户使用协同平台Engineering Base (EB)来开发自己的设备和工厂。在此期间，数字孪生系统会伴随整个开发过程成长起来：从最初萌发的想法到模拟场景的创建，再对所涉及的学科领域制定规范，随后全面布线，直到最后一个接线端，最终完成控制系统的配置。因此，维护系统可依据这些可信单一数据源获取所有必要的信息，从而为维护工作做好充分准备。

另外，EB还允许通过网页浏览器版应用程序处理特殊作业。这意味着，可以不断开发出新的功能。比如：管理维护工序；记录工厂内部的实际状态，并从中制定优化措施；监视特定目标群体或将维护数据反馈给工程部，以便数字孪生系统始终与工厂的当前状况保持一致。而这也正是保证这些业务模型可靠运作的最关键前提。

使用基于Web服务的EB系统甚至可以让工厂的孪生系统自动更新。如果工厂中的设备支持OPC UA，那么这些设备一旦被替换过或是改装过，就会直接通过该协议发送给工程部，当然前提是运营商具有此类权限。运营商和制造商的开放程度决定了这种全方位服务方案的广度。范围越广，数据模型就越能普遍适用。

本文授权翻译转载自德国Publish-industry-Verlag，11.11.2021发表文章：“VOM DATEN- ZUM GESCHÄFTSMODELL”。