制造业企业中台建设思考与实践

“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，中台的概念就如这句诗所描述得一样一瞬间在IT圈里火了起来，好像不讨论中台就任何解决方案就黯然失色了。中台(数据中台、业务中台、技术中台、AI中台……)的概念可谓漫天飞舞，我希望在下面的文章中结合真实的实践案例，就大家最关心的问题从概念到实践层面做一些解读。

• 中台是什么

在解读中台的概念之前我们先看一下“中台”这个词的来源。中台很早的时候由美军作战体系演化而来。通过中后台的强大炮火能力支持前线小团队的快速判断，引领整个进攻的完成。意味着让听得到炮火声的人能及时呼唤到炮火。

对于“中台到底是什么”这个问题，不同的人不同的理解。有的人认为是增加部分业务功能，或者基于场景的业务微服务集聚中心，也叫API Center，如用户中心、订单中心、产品中心等，也称之为“业务中台”。有的人认为中台就是各种技术组件的堆积，如Spring Boot，Devops, 微服务开发框架，Docker等，也称之为“技术中台”。

要搞清楚中台到底是什么，必须追本溯源，回归初心。得从各类“中台”概念中抽出来，以更高的视野和视角来看，中台到底能给企业带来什么价值?

经过30年的信息化建设，制造业积累了无数的企业管理信息系统，如ERP, MES, PLM, SRM, CRM等。所有这些信息系统都是以流程驱动为核心，解决企业各类管理效率问题。经过多年的开发和建设，这些系统变得臃肿不堪，总结起来就是又慢又贵。就如下图的大齿轮。

而随着科学技术的发展，企业面临的不确定性越来越高，产品复杂性逐步增加，生产过程复杂性逐步增强，客户定制化需求逐步增多，供应链协同复杂性逐步增高。企业的竞争本质上演变为优化资源配置效率的竞争，或者理解为以数据服务业务化来响应瞬息万变的市场变化。前台应运而生，就如同下图中的小齿轮，专注于小而美，快速创新迭代，快速响应用户需求。内部用户要访问多个系统才能获取诸如产品图纸、 供应商信息、 库存等数据，导致其无法快速变化和直接被使用，以支持前台快速的创新需求。管理层也难以依据营销、研发、制造、服务等各系统间大数据整合进行实时分析和决策洞察。

而这两个不同速度齿轮的驱动就去需要一个耦合的齿轮：中台。它可以快速聚合后台的数据与能力，通过平台的快速开发、分析、服务编排等能力，提供前台更多的创新能力、试错能力。

举个例子：比如采购给供应商下发一张图纸这个非常小场景。采购就得先学会PLM去搜索一张图纸，同时要学会ERP去看看图纸对应的原材料的库存情况，甚至要学会使用SRM系统看一下供应商给的采购价格。简单的一个场景，由于后台系统的复杂性，以及部门的局限性导致数据无法形成及时性和协同性给终端用户，也就是无法真正做到以用户为中心。

如果一定要给一个定义，我愿意总结为：“中台是一种思想，是一种体系”。这种思想主要是为了加速数据驱动价值的过程。

• 中台与SOA/ESB的区别?

那中台这个概念和我们以往企业在架构信息化系统过程中经常提到的SOA/ESB又有什么区别呢?

SOA更多的是一种软件架构设计的模型和方法论，它的主要特性是面向服务的分布式计算，服务的重用，服务间松散耦合，支持服务的封装，服务注册和自动发现，以服务契约方式定义服务交互方式。

而ESB则更容易理解，它是中心化SOA的具体实现，主要是解决异构系统间整合的常见问题，比如服务连通、路由、消息丰富、服务的注册/查找/发布等服务的管理、服务监控和质量保证等。

再回顾一下中台，中台是因前台的敏捷性而生，是将后台系统中需要被前台调用业务能力、数据通过模型聚合的方式关联到中台，同时通过Service API的方式供前台快速调用，以响应前台的快速创新与变化，为前台提供更强大的炮火支援。

SOA/ESB与中台相比主要面向系统集成，项目实施平均成本高昂，牵涉大量的协同开发，无数据分析能力，面临性能和扩展性的风险。无论从成本还是效率的角度，都体现了传统项目建设方式带来的业务迭代能力不足。

所以中台不等于SOA更不等于ESB，虽然在理念上和SOA一脉相承，从技术角度来看，也可以作为SOA中开发集成模式的一种演化变形，但中台显然是从更高的战略角度进行考虑的。

• PTC的实践与案例

1) 使能平台能力简介：

PTC的ThingWorx平台作为制造业企业最合适的中台使能平台，含有数据连接、模型聚合、服务注册与编排、数据分析、前台应用构建等端到端使能技术。下面一一简单介绍。

•  数据连接

支持Connector方式将各个不同系统中的3D数据、图纸、库存、供应商等数据连接汇聚到ThingWorx平台，自带的Kepware组件可以将符合OPC协议的工厂设备、机器人、AGV等连接至平台，同时支持SDK等多种方式将产品实时运营数据连接至平台。

图形化模型聚合

基于连接的数据，我们认为中台最核心的思想是使用ThingModel的机制聚合模型项与模型项之间管理关系以构建一个完整的产品全量数据模型。如下图我们构建一个A型号洗衣机全量数据模型(属性、服务、时间、订阅)的完整逻辑展示。

而这个过程完全可以通过ThingWorx的图形化方式完成，不需要编写代码。

（编辑：核心网）

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