PTC的数字化制造全家桶

大家知道PTC是著名的CAD软件公司，其拳头产品Pro/E(现命名为Creo)在模具设计、汽车发动机和零部件设计中得到了广泛应用。

但是近几年来，特别是在14年后收购了ThingWorx和Kepware之后，PTC越来越多地进入制造运营过程。

现在我们看看它的产品矩阵。

CAD/设计：CREOparametric(Pro/ENGINEER)

CAE/分析：CREOsimulate(Pro/MECHANICA)

PLM/产品生命周期管理：Windchill

ALM/软件生命周期管理：Integrity

MOM/制造运营：ThingWorx

SLM/服务生命周期管理：Servigistics

这些产品覆盖了设计、制造、售后的完整过程。

在制造方面，ThingWorx由3大产品组成：ThingWorx、Kepware、Vuforia，这3大产品分别收购自不同公司，最后统一整合到ThingWorx平台和解决方案下面。

这其中，ThingWorx是物联网开发平台，Kepware是OPC服务器和物联网网关，Vuforia是AR开发平台。

从PTC的发展轨迹可以看到，PTC首先是一家设计解决方案供应商，然后才是一家制造解决方案供应商，也就是说先有数字化，再有制造。

这点和达索比较类似，先有Catia和Solidworks，然后借助收购Apriso进入MES领域。

下面重点介绍一下PTC的ThingWorx平台。

为什么要说ThingWorx是数字化制造全家桶呢？因为PTC把Kepware和Vuforia都纳入ThingWorxa工业物联网解决方案了。

Vuforia是在AR/VR概念最火的时候收购的，主要是用于增加现场运维的体验。

Kepware大家都很熟悉，是应用最广泛的OPC服务器，借助其IoT Gateway可以很方便地搭建物联网网关。PTC给它另起了个名字ThingWorx Industrial Connectivity，然后在Kepware和ThingWorx之间建立了一个高速通信协议AlwaysOn，这样ThingWorx可以方便快速地从Kepware获取远程数据。

而ThingWorx本身是一个开发平台和运行环境。ThingWorx借鉴了面向对象建模的理念，支持对象(Thing)、类(Template)、属性(Property)、方法(Service)、事件(Event)，此外还提供一个SCADA开发和运行环境(Mashup)。

ThingWorx通过IndustrialConnection实现和控制层集成，通过Integration Connection实现和应用系统集成。

ThingWorx平台本身提供一个PostgreSQL数据库，也可以通过安装ODBC扩展库的方式，实现和主流数据库的集成。

此外，PTC还官方提供了一个ManufacturingApp扩展库，包括：

Asset Advisor – 设备状态和属性监控

Control Advisor – 物联网网关控制台

Production KPIs – KPI运营看板

Alert Monitoring – 报警监控和处理

Trending and Troubleshooting – 趋势监控

Custom Plant Viewer – 工厂平面看板

Custom Asset Viewer – 设备综合看板

Custom Controls Advisor – HMI输入

Configuration and Setup – 工厂建模

基本上涵盖了SCADA的典型应用场景。

利用此扩展库，可以很方便地对一个小型工厂快速建模执行监控。

下面再具体谈谈ThingWorx平台的一些特点。

特点一：对Kepware的完美支持。你可以把ThingWorx看成一个OPC Client，无需借助任何编程，就可以对OPC TAG进行远程读写处理。

但是这里有一个限制。由于ThingWorx是面向对象的，任何一个属性必须指定对应的Thing，因此在进行常规读写的时候，必须要为每一个OPC TAG绑定ThingWorx.Thing.Property。因此TAG必须是静态的，如果要进行动态读写，则必须另外编写Service，调用Kepware REST Server进行读写。

特点二：对REST API的完美支持。ThingWorx平台创建的Thing/Template/Mashup等对象都可以通过REST API直接开放给外部系统，且可以直接点击查看属性、方法等。但这里也有一个限制，外部看到的接口已经没有了继承的信息，所以一些对象的属性、方法会非常之多。

特点三：实时数据存储非常方便。ThingWorx内建的ProgreSQL数据库主要包含2类数据：对象模型和业务数据，均采用NOSQL的数据结构，通常包括以下字段：模型(如Stream)、数据引用对象(如某台机床)、时间戳、数据类型、数据名称(如某工艺参数)、数据值。这种方式和关系型数据库差异非常大。比如一台机床有多个参数，通常在关系型数据库中我们用多个字段记录，数据会记录在同一行内。但是在ThingWorx，每个参数对应一行记录。这种方式非常有利于对所谓实时数据的处理，如设备温度值始终在变化，而其它参数变化很少，那么用关系型数据库记录的话就会非常浪费，而用NOSQL记录的话只记录变化的字段，有效节省了存储空间，提升了查询效率。限制是，系统只记录当前各字段(属性)的关系，而所有历史关系则丢失了。因此如果有复杂的业务逻辑，还是需要用关系型数据库进行补充。

特点四：项目的组成部分关系松散。在开发项目时，所有的组成部分如Thing、Stream、Mashup并没有一个严格的、层级明确的结构，而是通过Model Tag和Project Tag进行标记，因此较为分散，缺乏项目整体感。