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年，西门子基于CloudFoundry推出MindSphere开放式物联网操作系统；年，西门子云端合作伙伴从原有SAP拓展到亚马逊，据官方资料显示，基于亚马逊AWS的MindSphere在年1月正式面向全球提供服务；年5月，MindSphere部署在微软云平台，年1月开始面向全球提供服务；年4月，MindSphere部署在阿里云，并面向中国地区提供相应服务。西门子在工业互联网围绕MindSphere的一系列布局，也正符合其在此前提出的全球布局策略：按照西门子此前规划，MindSphere第一批布局国家主要是中欧、北欧、美国、英国；第二批覆盖中南欧，如意大利、瑞士等；考虑到中国的法律以及政策环境，中国成为第三批进行覆盖的国家。作为全球最大的工业软件服务商之一，也是当下与GE齐名的标志性工业互联网企业，5月15日，在西门子中国创新峰会上，西门子大中华区总裁兼首席执行官赫尔曼、西门子首席运营官兼首席技术官博乐仁进一步介绍了其当下的技术、产业布局，西门子围绕MindSphere的工业互联网整体布局也跃然纸面。西门子工业互联网架构解析企业数字化转型是当下大势所趋，西门子首席运营官兼首席技术官博乐仁（Dr.RolandBusch）在提及企业数字化转型时，首先强调的是「速度」和「规模化」。以PC、手机等为代表的电子设备需求量的翻倍增长，倒逼制造业转型升级，而制造业要想在转型升级中减轻成本压力，也必然需要形成规模化效应，工业互联网、工厂数字化转型也由此得以发展起来。年4月，西门子对外推出的一款基于开源CloudFoundry的开放式物联网操作系统MindSphere，随后西门子围绕MindSphere建立起自家的工业互联网体系。MindSphere采用基于云的开放式物联网架构，可将传感器、控制器及各种信息系统收集的工业现场的设备数据，通过工业网络实时传输到云端，并在云端为企业提供数据分析、工业APP开发以及其他工业相关应用服务。从年正式对外发布至今，MindSphere一共对公布过三个大的版本，其中MindSphere1.0和2.0版本均为发展初期由SAP提供云端（IaaS）基础服务；MindSphere3.0版本系统则开始部署在亚马逊AWS之上。据官方信息显示，基于亚马逊AWS的MindSphere在年1月正式面向全球提供服务。目前，MindSphere主要包括MindConnect、Platform（此前称为MindCloud）、MindApps三大版块。其中，MindConnect负责将数据传输到云平台；Platform为用户提供数据分析、开发环境和开发工具；MindApps则用以为用户提供集成行业经验和数据分析结果的工业APP。西门子围绕MindSphere的整体技术架构分为四层：第一层主要包括PLM（ProductLifecycleManagement，产品生命周期管理）软件套件、软件工具和应用程序。用以将工业专有知识数据化，并映射到数字化双胞胎，进行信息化仿真及测试，据官方数据显示MindSphere应用中心目前涵盖20个行业，68个地点。值得注意的是，年8月，西门子砸7亿美元巨收购了云原生低代码应用开发商Mendix，以强化其在软件层的能力；年4月17日，西门子宣布即将推出面向MindSphere的Mendix，将Mendix软件的数字化和业务功能引入其工业互联网软件开发中。第二层是MindSphere工业互联网操作系统。该操作系统是基于云的开放式物联网操作系统，用以为工业厂商接入强化的工业云，提供PaaS+SaaS层服务。正如前文提到，截止今年4月，西门子MindSphere云端已经接入亚马逊AWS、微软Azure及阿里云全球三大云服务，此外，据博乐仁介绍称，MindSphere也支持工业厂商本地部署。不过由于此前西门子官方也曾表示，目前MindSphere在中国国内都将部署在公有云上，本地化部署尚且无法实现。MindSphere为开放系统，支持B端用户在本地开发工业软件（APP），同时，我们也会与用户一起将行业知识从客户端导入到工业系统中。第三层是网络及连通层。工业应用网络环境对高性能、低延时及安全性要求更高。雷锋网了解到，西门子此前已推出即插即用数据接入网关MindConnect，支持开放式通讯标准OPCUA，简化了西门子设备和第三方设备的数据连接，同时，MindSphere面向SaaS层开放API接口，允许软件开发人员、设备制造商和最终客户开发应用程序。第四层是边缘设备。西门子作为以硬件设备起家的工业企业，在设备端也有自己包括PLC、MCU、传感器、执行器在内的产品阵列，此外其基于RTOS/Linux的嵌入式操作系统，支持全新的西门子设备接入的同时，也支持包括采用OPUUA协议的第三方设备接入。从整体技术架构和生态资源也可以看出，西门子在软件体系建构上逐渐扩大化，针对企业数字化转型具体过程总结如下：西门子支持企业进行涵盖其整个价值链的整合及数字化转型，为从产品设计、生产规划、生产工程、生产实施直至服务的各个环节打造一致的、无缝的数据平台，形成数字化双胞胎，包括“产品数字化双胞胎”、“生产工艺流程数字化双胞胎”和“设备数字化双胞胎”，完整真实再现整个企业，从而帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，而在生产过程中也可同步优化整个企业流程，最终打造高效的柔性生产、实现快速上市。在整个企业生产数字化过程中，数字化双胞胎成为关键。在国内，更多提到的是数字孪生。虽然叫法不同，实际上是同样的概念。所谓数字化双胞胎（或数字孪生）是指真实世界在虚拟世界的映射，通过模拟具体设备在真实环境中的行为，对产品、制造过程，甚至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。博乐仁指出，“数字化双胞胎不仅仅是对真实设备的3D建模，它同时也是对整个设备行为的模拟，包括散热、损耗、晃动以及软件背后的电子学，还会涉及到许多专业知识（即工业Knowhow）。”其中涉及到的专业知识，一方面需要长期积累，另一方面需要与制造厂商的紧密协作。在上图中，想要检测发动机的工作情况，例如检测发动机状态、扭矩、磨损等，需要间接测量发动机的温度、加速度、压力、磁场等信号和数据。将采集到的数据映射到数字化双胞胎中，获得发动机的磁场仿真、温度仿真的热分布图，分析发动机的扭矩、磨损情况，从而通过数字双胞胎与测量、传感器及云真正融合，设定整个运营、决策解决方案。在实际行业应用中，据西门子官方数据显示，在数据中心应用时，通过基于人工智能的热能优化，降低了数据中心40%能耗（相应算法已部署在全球多个数据中心）；在轨交行业应用时，通过基于数据的监控和运维优化，使列车晚点率降低33%；在燃气轮机应用时，通过人工智能辅助运行，燃气轮机氮氧化物减排达15%-20%。雷锋网(

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