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從銀行證券登記結算系統，到電商直播間秒殺，背后都有智能運維指點江山

一提到智能運維，很多人都會首先聯想到這項技術在IT和互聯網領域的應用。經過近年來的演變發展，智能運維已經逐漸形成一套成熟和完善的AIOps理論和架構, 并日益在實際應用中顯示出巨大的價值。從每年的雙十一血拼“蓋樓大賽”，春節“搶紅包”等海量用戶參與的網上活動，到今年新冠疫情推動了線上業務的大規模爆發，人們已經習慣并享受在線工作和娛樂模式。但是每一個線上業務的成功背后，都有著智能運維技術的功勞。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、電子商務、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，企業實現智能運維應用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。

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。

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。

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的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，但是其功能通常可以由以下的十個功能模塊進行覆蓋：

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。

例如，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進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（信息安全及機器安全）、效率、環保和能效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。