★和利时科技集团有限公司中央研究院朱毅明，胡鹏飞

当前及未来一段时间，数字化转型将成为制造业突破增长瓶颈、抵御不确定性风险的必由之路，而人工智能技术的发展，也在深刻改变着智能制造的运营模式与效率，通过数据驱动与智能化决策，为制造业带来了前所未有的变革。数字化转型和智能化发展对工业软件系统提出了新的要求，数据要标准化、模型化、高质量，为工业智能应用打造数据基础；软件架构要足够灵活且弹性可伸缩，可应对生产工艺和场景的多变性和不确定性；生产控制和生产管理要一体化设计，支撑全流程、全要素的生产协同优化；软件的部署实施周期要尽可能短，而且易于升级维护，帮助客户实现敏捷投资。

然而，传统的工业软件系统普遍按照ISA95的分类方法进行了分层的架构设计，导致业务碎片化且条块分割，形成系统孤岛，跨层的业务流程难以实现。各应用子系统分开独立建设和部署，且大都是内部紧耦合的单体软件设计模式，导致系统封闭化，各个系统技术路线差异较大，软件复用性差。不同厂家不同系统之间通过私有接口互联，缺少公共的服务接口标准，而且接口复杂化。数据私有化且难以共享，标准和接口不统一造成多源异构数据的语义鸿沟，系统之间需要经过层层转换的方式实现数据互联互通，各系统之间无法进行一体化调度，导致建设成本高；数据模型较单一，工控系统主要采用寄存器、点结构等简单数据模型，数据模型之间缺少关联，而且缺少工业生产过程数据标准，元数据、数据字典和信息模型不统一。此外，应用系统大多采用半定制开发模式，一次建好之后，后期功能升级或第三方扩展非常困难，运维成本和难度高，且仅能由原始建设厂家进行升级，一旦原始厂家出现变故，系统只能推倒重建，无法适应制造工艺和生产组织方式的快速变化。

“平台+应用”架构模式作为工业软件体系演进的重要方向，逐步成为主流的工业软件框架。通过构建基础平台与功能模块的有机组合，不断沉淀技术能力和业务组件，快速构建应用，降低开发成本和周期。当前主流实践是采用双平台协同架构，即生产控制平台和生产管理平台分开部署，两者借助工业网关实现异构平台的对接融合。然而，这种管控分离的架构设计仍面临部署成本高、可维护性差、跨系统协同机制缺失等矛盾，导致业务流贯通受阻与运营决策时滞等问题凸显，制约了智能制造系统的整体效能提升。

作为工业智能化领域的领军企业，和利时深度分析这些问题，并结合公司对新型智能工厂建设的理念和实现策略，研发了以“原生融合、开放生态、全面智能”为核心设计理念的和利时新一代可自由定义的智能系统——XMagital，为制造业智能工厂提供原生管控一体化融合解决方案。

XMagital定位为贯穿工厂管控L0~L3原生一体化融合的智能系统，为企业提供从智能装备、自动化产线、数字化车间到智慧工厂的全场景服务，以及从设计、建设、生产、运维的全生命周期支撑，实现工业APP的快速迭代，解决业务碎片化、系统封闭等问题，实现对生产控制和生产管理全场景业务的一体化支撑。

XMagital通过全局标识解析、服务一网到底、统一数据建模、标准化服务接口等技术方案设计，打破生产控制与生产管理之间的壁垒，以及传统分层架构中的信息孤岛现象，将不同层级、不同来源的数据进行标准化处理，确保了数据的一致性和可操作性，使得不同系统之间的对接变得更加简单和高效，解决了分层架构之间数据互通困难、服务接口不统一等问题，大大降低了系统集成的复杂度和成本。

XMagital通过分布式服务组件的动态按需编排，灵活满足工业生产现场多种应用场景的需求。通过定义标准化的服务接口和统一的服务注册发现机制，平台能够按需实现服务动态组合，以服务间高效协作的方式快速搭建应用，构筑可持续发展的生态系统。这种动态编排能力显著提升了工业软件系统的灵活性和可靠性，使系统能够快速响应生产需求变化，加快应用和服务的部署。

XMagital采用扁平化的“1个基础平台+集成开发工具+N个业务应用”的协同框架，为智能制造系统集成商和工业软件开发者提供丰富易用的开发工具，支撑各工业应用的灵活开发、部署实施和运行，以及系统未来的重构、升级和维护，确保系统能够适应内外部环境的快速变化，解决内外部快速变化以及工业软件开发和工程实施成本居高不下等问题。此外，基础平台不仅提供统一的数据管理、服务调度和资源分配能力，还通过标准化的接口和协议，实现与外部系统的高效集成，为上层业务应用的运行提供坚实的基础。

XMagital提供丰富的二次开发工具和公共服务组件，为集成商和最终用户提供定制化应用开发能力，行业开发者可以借助XMagital提供开发框架和公共服务，以业务逻辑实现为重点，以最小的开发工作量实现自己的业务应用；通过XMagital提供的SDK，轻松打通与数据底座的接口，实现应用之间的互联互通和互操作；通过XMagital提供的应用管控机制，实现应用的灵活部署和动态管理。

总体上，XMagital深入工业企业数字化转型的痛点，为制造业高质量发展提供全方位的解决方案。

在架构设计方面，XMagital将传统的ISA95五层架构重构为扁平化的“1个基础平台+集成开发工具+N个业务应用”协同的新框架模式，如图1所示。

图1 XMagital基础平台框架

面向工厂管控L0~L3的原生一体化融合，平台提供了统一的标识、统一的数据模型定义、统一的数据存储机制、统一的分布式服务接口标准、统一的用户权限，设计了应用开发环境、工程组态环境、在线运行环境和运维环境基础框架，分别面向应用开发人员、工程实施人员、现场操作人员、系统运维人员提供丰富易用的工具和公共基础组件，支撑工业生产应用和解决方案的快速开发、部署、运行和维护。通过拖拉拽、配置等低代码化方式实现项目定制化应用产品的快速实现，使得客户也能够简单完成APP应用的自主升级。

通过融合生产控制网络与生产管理网络，平台实现一网到底的数据互联互通，以及从数据流到控制流的无缝衔接。采用多优先级切片技术，在保证控制实时性的前提下，可实现现场设备、控制系统、管理软件等各层次组件和应用对等访问，实现去中心化。通过设计统一的工业数据对象传输协议，替代当前市场上广泛应用且种类繁多的工业通讯协议，不仅简化网络架构，还提高了系统的稳定性和可靠性。

通过采用模型驱动的设计思路，XMagital平台以模型为中心，通过“模型+数据+服务+工具”的方式，统一数据体系，实现工业应用的模型化、组态化开发和部署。通过对象模型对各工业要素进行刻画和描述，并对数据进行高效的组织和管理，创建的模型实例通过接口形式对外提供服务，各应用通过与模型实例的交互获取数据，提高对象之间、数据之间的交互效率。平台提供多维度统一建模集成环境和数据模型建模工具，以图形化的方式构建和管理数据模型，并通过统一的模型调度框架和标准化数据服务接口，提供统一的模型和数据服务，实现异构数据的集成和模型化管理。通过模型化的数据组织和服务，为工业AI应用和全局智能优化提供标准数据支撑。

通过打造一套面向应用开发、工程配置、集成调试、运行维护的完整工具链，全面提升工程应用的效率。平台工具链覆盖工程实施从软件开发到工程配置、从规划到运维的全部流程，并统一提供部署和管理能力。平台为行业应用开发人员提供应用开发基础环境及开发工具，采用低代码开发的思想进行设计，通过业务应用开发和服务编排实现行业应用功能的快速开发；工程组态环境主要是面向工程实施人员和系统配置管理人员，提供多种开箱即用、具备组态能力的工程配置工具，包括算法逻辑组态工具、数据模型组态工具、HMI图形组态工具、工业智能套件等，加速生产系统行业应用软件从现场数据初始化到上线的过程，实现项目的快速交付和系统便捷配置；在线运行环境主要提供实时（RTE）/非实时运行时服务，通过分布式服务中间件，实现各服务之间的高效协作和交互，同时支撑实时控制与非实时应用服务的整体部署和调度；运维环境提供硬件资源-平台服务-应用任务多层级监控能力，可监控所有服务器节点的系统状态及运行日志，并提供可视化界面方便进行查看及分析。

XMagital平台从设计之初，就充分考虑到了拥抱工业AI的前瞻性需求，原生内置AI能力。传统工业系统受限于架构固化、算力割裂等历史局限，难以支撑AI技术的深度整合与动态演进。XMagital平台部署工业智能体框架，实现多模态感知与自主决策；提供智能算法训练和编排工具，降低工业智能应用的开发门槛；建立AI能力积累机制，沉淀可复用的工业智能组件及标准化的API接口和数据。该设计使AI技术真正融入工业核心业务流程，使得XMagital平台具备将传统工业软件赋能升级为智能工业软件的能力（AIReady），实现生产过程的智能化分析与决策，加速AI技术在工业领域的实质性落地。平台通过引入AI智能套件，集成机器学习、深度学习、大模型等先进人工智能技术，采用可组态、低代码的设计模式，提供从数据输入、预处理、数据分析、建模、评估优化、到部署的全流程智能化解决方案，显著提升了工业智能应用的开发效率，降低了AI技术应用门槛。同时，AI智能套件与平台的多模态数据库及功能深度结合，实现了多模态数据的高效管理、分析与利用，可支撑更丰富的工业AI应用场景。

此外，在设计阶段和构建平台框架时，XMagital平台将信息安全能力和安全防护策略内置其中，形成内生安全的防护体系。整体架构严格遵循等保2.0标准，按照等保三级要求进行全面安全设计。从系统设计、编码开发、测试验证到构建发布和部署运行，建立了涵盖全生命周期的安全机制。以XMagital平台安全设计框架为基础，综合采用主动防护、物理/逻辑隔离、可信验证、检测审计等技术，构建安全计算环境、安全区域边界、安全通信网络三重防御体系。

在应用和解决方案构建方面，按照服务化的设计理念，XMagital采用“基础服务+应用框架+业务逻辑+动态编排”的方式开发业务应用，构筑可持续发展的生态系统。如图2所示，XMagital原生融合平台和APPs都由服务组件有机组合而成，应用和解决方案可以基于项目变化的需求进行灵活组合和持续改进。在XMagital平台中，原有的大型单体应用被拆分为具有高内聚低耦合特征的细粒度服务组件，通过迭代的方式逐阶段实现和完善，服务组件间通过API调用的方式实现业务的流转和信息的交互，整个框架就像一个可进化的生态系统，根据实际工程应用的需求，在实践中不断优化、丰富服务组件，同时，多样性的组件又利于构建更多更好的应用以服务不同客户。

图2 平台服务化可组合的设计思路

XMagital通过构建统一的数据底座、简单易用的完整工具链以及可扩展的公共服务组件与能力，全面支撑生产控制、监视、管理、优化和仿真等核心应用场景。平台的数据底座设计实现了多源数据的统一接入、存储与管理，为上层应用提供高质量的数据基础；其工具链覆盖从开发、配置到运行、运维的全生命周期，显著降低了应用开发与部署的复杂度；同时，平台提供的可扩展公共服务组件与能力，如数据分析、算法模型和仿真引擎等，能够灵活满足不同场景的需求。通过整合这些能力，XMagital平台为企业提供了从生产控制到管理优化的全流程支持，助力实现智能化、高效化的生产运营与决策。

平台支撑的生产管控应用包括以下几个维度：DCS/OCS、PLC、SCADA、智能仪表、虚拟化控制系统等控制应用；高级生产计划与排产APS、RTO实时优化、APC先进控制、仿真优化、Batch批量控制、操作导航、高级报警、能源管理与优化等全局生产协同优化应用；设备台账管理、点巡检、设备故障诊断和预测性维护、备品备件管理等设备全生命周期管理应用；生产安全、人员安全、作业安全、危化品管理、信息安全等全维度安全应用；数字化交付、数字孪生、智慧决策、智能驾驶舱等全数字化卓越运营应用。

未来，XMagital将持续强化AI与大模型技术的应用，深入探索AI原生（AI Native）智能化场景的落地与创新。通过将AI技术与工业自动化、数据分析等领域深度原生融合，XMagital将推动智能工厂解决方案在更多行业中的应用，包括：石化、电力、电子制造、市政、交通等，助力企业实现降本增效和数字化转型。在工业自动化方面，XMagital将利用AI优化生产流程，提升生产效率与资源利用率；在数据分析方面，通过AI驱动的智能分析方法，帮助企业挖掘数据价值，支持精准决策与业务优化。同时，XMagital还将致力于打造端到端的智能化解决方案，覆盖从数据采集、处理到智能决策的全链条，为企业提供更高效、更灵活的数字化转型路径，推动行业向智能化、数字化方向持续迈进。

XMagital还将积极与行业伙伴共建智能工厂生态，推动技术标准化与生态协同发展。通过开放平台和标准化接口，XMagital将促进产业链上下游的合作，打造一个高效、开放、共赢的智能制造生态系统。通过引入生态伙伴，更多的应用基于平台开发出来，平台功能得以持续迭代完善，平台的深层次价值也将体现出来。此外，XMagital还将提供面向开发人员、工程实施人员和一线业务人员的社区支持，降低技术使用门槛，激发更多创新力量，共同推动工业智能化的未来发展。

摘自《自动化博览》2025年5月刊