近幾年，數字化和迅猛發展的互聯網產業極大地改變了人們的生活。今天，新冠疫情推動了線上業務的大規模爆發， 加上之前的雙十一"血拼大賽"，春節"搶紅包"等海量用戶參與的線上活動， 人們已經習慣和享受這些多姿多彩的在線活動帶來的變化。但是每一個這樣的線上業務的成功， 除了模式創新以外， 其后臺都有著智能運維技術的功勞。
一提到智能運維，很多人都會聯想到這項技術在IT和互聯網領域的應用。經過近年來的發展，智能運維已經逐漸形成一套成熟的AIOps理論和架構, 并日益在實際應用中顯示出巨大的價值。它不僅能為有海量用戶參與的大型在線活動提供運行保障，也使得類似金融、網購、網約車、社交平臺等對于可靠性、連續性具有高要求的互聯網系統得以高效穩定地運行。
智能運維技術在互聯網領域的成功應用，不僅印證了這種技術的可行性，也使得人們開始進一步思考它在更廣闊領域的發展潛力。例如，對國民經濟至關重要的制造業，是否也可以利用智能運維的技術體系實現轉型和提升呢?答案是肯定的。
IT系統設備是互聯的數字化設備，對標準化、集中度和穩定性要求普遍較高。盡管與此相比，多數制造業尤其是離散制造業對于維護及時間響應的要求沒有大型IT服務系統那么高，但不停機、免維護、少故障同樣是讓制造業夢寐以求的圖景。因此，制造業對智能運維的需求，便隨著競爭的加劇而愈發迫切。
傳統制造業系統由大量分散、孤立和多樣化非標的生產系統設備組成， 要實現智能運維是非常困難和有挑戰的。但隨著近年來數字化及互聯企業技術的發展和賦能，制造業的智能運維已經成為可能。尤其是2020年春天，隨著新冠疫情在中國乃至全世界的蔓延，大量人員被隔離的同時交通受限，這些突發的沖擊使得不少企業無法正常運行、供應鏈斷裂，造成巨大損失。這種痛定思痛的啟發，使得人們再次把目光聚焦到制造業的智能運維及遠程維護上。
對于制造業來說，智能制造一直是過去幾年的熱門話題，而智能運維正是智能制造思維的一種表現形式，它把智能制造從一個概念變成了更加具象化的目標。當智能制造的方法論落地實施之時，企業實現智能運維的步伐即可闊步向前。
當然，我們也應認識到：智能運維并不是一個可以一蹴而就的目標。對公司架構、生產組織以及生產裝備進行數字化、網絡化和智能化的轉型升級，正是企業真正實現智能運維的先決條件和必要步驟。
1. 智能運維之數字化
智能運維最重要的基礎是數字化，因為數字化使得人們能夠獲取實時、豐富的數據。對孤立的數據而言，其價值僅限于它所代表的數據源的物理含義，但數據經過傳送、分享并且和其他數據整合起來加以利用的過程，則可能會產生指數級的價值提升;數據加上算法，更能夠產生智能化的應用。
對于制造業的智能運維來說，當務之急的第一步正是準確了解企業各個環節、各個位置在當前的實際狀態，只有對機器、產線和車間運營情況一目了然，才能根據需要適時做出調整。在傳統生產模式下， 即便工作人員在車間現場， 由于數據不可見，很多時候即便人在現場，也無法了解機器的健康情況，有些非計劃的停機及其導致的生產中斷往往無法避免。
但一旦實現了智能運維，生產管理人員通過數字化手段，無論在現場還是在遠端，都能立刻獲知生產進度、材料損耗、機器的OEE指標及產品的質量情況，甚至可以關聯到客戶訂單、材料供應、價格波動及交貨進度等信息。所有這一切都是從設備、工藝及生產管理系統、企業業務系統的數字化基礎建設中帶來的好處。而數字化之后的互聯互通，則進一步提升了人們對數據價值充分利用和挖掘的能力。
2. 智能運維之網絡化
當企業從數字化進程中獲得了大量的數據后， 這些數據要形成運維的價值，還必須在一個互聯企業的框架下才能實現。也就是說，智能運維除了要求有底層數據以外還要一直在線，使得數據經過傳送、整理和清洗后，可以通過適當的算法處理變成運維所需的信息，供本地或者遠程的運維人員使用，從而在獲得這些信息時可以做出運維方面的調整和應對策略。
而為了保證運維系統數據的實時暢通和人員的互聯， 互聯企業中所建立的橫向互聯、縱向互聯和端到端互聯起到了類似企業的血液輸送系統的作用。當然，僅僅依靠數字化和網絡化還不足以建立起智能運維的體系，還需要一個智能平臺，才能真正實現智能運維的功能。
3. 智能運維之平臺
企業數字化轉型的最終目的，還是要實現例如智能運維這樣的智能化目標。在依托數字化、網絡化打好基礎之后，智能運維的核心還需要依靠企業的智能化平臺來進行。通常，這樣的平臺可以架設在企業的數據中心、私有云或者公有云之上，平臺的搭建可以利用羅克韋爾自動化提供FactoryTalk InnovationSuite來完成。不同行業、不同企業在不同階段對于智能運維的要求可能不盡相同， 但是其功能通?？梢杂梢韵碌氖畟€功能模塊進行覆蓋：
可以看到，這些模塊的功能很多，企業需要在不同的階段，利用不同的模塊，從不同的角度幫助管理者或者系統來解決運維中的問題。
如，其中最重要的用來保證生產運營的功能就包含了以下事件，如果按其任務緊急程度和響應時間從快到慢進行排序，則有：報警監控>可視界面>異常檢測>故障定位>根因分析>故障排除>升級管理>災難恢復>預測維護>生產管控>能源管理>物料管理>安全策略>資產管理>EHS合規。當然，這些事件在不同企業當中的優先級也可能不盡相同。
而這些事件的處理，無論在本地還是遠程， 都需要用一個平臺來處理收集上來的數據，多個數據的關聯則可以還原事件場景。這一平臺提供了數據和數據分析處理的工具及算法，現在我們把對這些事件的處理程序及預案用算法代碼寫近APP，就可以利用這些APP來實現運維了。
在這方面，羅克韋爾自動化智能運維解決方案Rockii目前已經集合了十個智能運維最主要的應用APP，Rockii同時也支持集成第三方的APP，幫助企業在安全(S)、高效(E)、節能(E)和環保(E)等諸多方面獲得持續提升，實現“點石成金”的轉型升級效能。
當然，這些APP只是現有的基礎，隨著時間和生產記錄的積累，工程師還可以在平臺上開發更多針對企業生產個性需求的APP來支持智能運維。這些智能運維APP的開發應用，可以幫助企業從“憑老師傅經驗”或者“拍腦袋試錯”的傳統模式，轉向基于數據分析判斷的智能運維模式。
這一運維模式將使得企業中的廠長、生產經理、生產工程師、質量管理、維護人員和操作人員都能夠獲得相應的數據和決策支持，同時實現減輕負擔、增強溝通協作等收益，最終促進生產的穩定運行，達到企業更加安全(S)、高效(E)、節能(E)和環保(E)的社會價值。
從IT領域到制造業的延神，無疑為智能運維技術開拓了更廣闊的用武之地，也使其能夠為實體產業經濟創造出更多的價值。我們相信，今后將會有越來越多的制造業企業邁入智能運維時代，以更加創新、更加從容的姿態面對未來的挑戰。
小羅有話說
羅克韋爾自動化智能運維解決方案對互聯網領域的公司架構、生產組織以及生產裝備進行數字化、網絡化和智能化的轉型升級幫助企業真正實現互聯網數據高效穩定地運行。
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