工控领域除了西门子、罗克韦尔、欧姆龙等外企活跃于中国工业市场之外，还有一群土生土长于中国本土的企业。他们擅长集成各家工业控制器和系统，还在此基础之上研发出跨越不同控制系统的通用工业控制平台。这其中，尤以福建中海创集团公司(以下简称“中海创”)的工业自动化通用技术平台IAP为代表，充分展现出以中国特色新型工业为基础的自主研发工业控制系统的优势。
IAP是互联工厂必不可少的部分
目前工业界常用的控制系统一般是DCS(分布式控制系统)或PLC(逻辑编程控制器)，而中海创的IAP控制平台则是跨平台系统，它将西门子、罗克韦尔、欧姆龙、NEXCOM等工控行业著名厂家的控制器集成在同一平台上，执行标准的控制算法组态。而且，IAP不仅仅将不同厂家的控制器集成停留在数据的互联互通层面上，还将集成深入到所有控制算法的内核上，在组态同构的基础上实现了工厂各个生产过程和管理信息的互联互通。
IAP的优势在于：它是目前世界上唯一能够实现这种集成的软件系统，在实现未来工厂互联方面具有先进性能。中海创的负责人表示，一个能够执行标准的控制算法组态的通用平台，是“未来互联工厂”必不可少的组成部分。
该负责人认为，无论是我国的两化融合战略，还是德国的工业4.0战略，都需要一种新技术，它能把未来工厂之间以及工厂内部的各个环节连接起来，实现智能的、透明的、协同的互联，而不是简单的数据交换。IAP控制平台就是具备了这种特质的一项新技术，同时它也是一种典型的超系统(system of systems)新技术，不仅实现了异构控制的同构计算，而且完成了控制技术与信息技术的整体融合，为解决复杂系统的软件工程问题开辟了新的技术途径，同时也成为工业4.0技术框架的重要基础。
IAP相对PLC有更大优势
现在，国内的工业界热烈关注和讨论“中国智造”、“工业4.0”和“工业互联网”的理念，中海创的主张是，无论是“中国智造”、“工业4.0”还是“工业互联网”，都需要实现工厂互联。
构建未来互联工厂的目的是为了创造智能制造的环境和机制。工厂互联了，产业链才能实现在智能状态下的紧密结合。互联工厂，不仅仅是将产业链上的数据信息整合起来，更重要的是工厂内部的各个生产环节也能够相互协同。
然而，互联工厂的实现还面临着许多重要的问题和挑战，主要体现在：互联工厂还没有一套完整的技术标准和规范做支撑，工厂之间的协同机制和方法还没有建立起来，互联工厂的软件工具和组态元件等技术体系还没有发展到相对成熟的阶段。
福建中海创的IAP是目前世界上唯一能够实现控制组态跨硬件平台的新技术，它的基于“通用硬件、工具软件和组态元件”的体系架构，以及面向控制对象的设备管理、控制组态的动态重构、常规控制与先进控制的同构组态等技术特性，决定了它与目前工业界常用的DCS或PLC控制系统之间存在较大的差异。特别是IAP技术彻底改变了目前占据制造业自动化市场半壁江山的PLC的编程方法，使得IAP具有更大的竞争优势。
但是，一个产品并不能解决一个产业的问题。在该负责人看来，构建未来互联工厂，必须依托政府的支持，在技术标准领域积极推进智能制造共性规范的建设;引导有重大影响力的企业，深入开展工厂互联互通的试验研究和应用实践，不断完善和提升工厂互联的通讯性能与协同控制等方面的技术品质。
提高分布式数据处理能力是关键
据了解，IAP目前已经在电力、化工等领域得到应用，后续还将拓展到矿山、轨道交通等多个领域。IAP在大型发电机组中的应用涉及电力生产的全流程，包含了机炉的协调控制、锅炉蒸汽温度的预测、汽轮机调节、机组整组自动启停等复杂的控制过程。IAP也在电站的辅助系统中获得应用，并且首次将具有大量现场总线的配置与IAP控制平台结合起来，使得这一方面的应用和常规的输入输出应用完全一致，降低了现场总线技术的应用成本。在实际应用中，IAP控制平台还集成了大量的第三方的数据，使之能够为完全异构的大系统提供统一的人机界面与数据管理环境。最近，IAP控制平台正在1000MW发电机组和20万吨/年聚乙烯醋酸乙烯酯(EVA)工程项目中进行调试，预期都将在近期正式投运。
未来5~10年，IAP的研发方向主要在两个方面：即控制技术的服务化和智能化。该负责人介绍，中海创已经通过IAP技术的研发，完成了控制系统的平台化。也就是采用超系统的方法，实现了一种与控制器、控制算法和控制对象均无关的通用控制平台。针对分布实时嵌入式系统的复杂性，研究大型信息物理系统CPS控制一体化和标准化技术。同时开展控制技术服务化的研究计划，即将目前所有工业用户只能自行解决其生产过程自动化问题的状况改变为可由特定的公共基础设施提供专业的控制技术的服务，从而为面向全供应链和价值链的智能制造体系的建立创造必要的环境。另一方面，中海创将利用IAP控制平台组态元件的结构，研究开发具有智能控制特性的最小颗粒度的可复用的组态元件，为智能控制技术的工程实现提供必要的条件。
他同时指出，要实现以上所述两个方面的研究目标，最重要的问题是要解决好分布式数据库的实时处理，使之在应用过程中与集中式的实时数据库完全等价，以满足大系统与大数据的应用需求。
