Method, apparatus, system, device, and medium for providing industrial solution

Abstract

Embodiments of the present disclosure disclose a method, apparatus, system, device, and medium for providing industrial solution. The method comprises: obtaining requirement information for an industrial task; determining a platform containing a plurality of industrial applications, each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, the multi factors comprise a capability description factor; selecting at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information; generating an industrial solution comprising the at least one industrial application; and providing the industrial solution. Accurate application portraits based on dynamic evolution help to accurately provide solutions based on needs, without relying on too much expertise.

Description

Method, apparatus, system, device, and medium for providing industrial solutionFIELD

[0001] The present disclosure relates to the technical field of industrial automation, in particular to a method, apparatus, system, device, and medium for providing industrial solution.BACKGROUND

[0002] Nowadays, with the increasing complexity of industrial automation scenarios, from application requirements to solution output, more functional modules are involved, and many modules are cross-domain, which involves more workload and domain knowledge. In order to improve construction efficiency, reuse existing function modules as much as possible, and reduce the repeated development of function modules, the demand for more rapid and efficient implementation and deployment of industrial system is becoming urgent. Based on this, many different methods have been proposed, such as interface standardization and system modularization. At the same time, the industry has also proposed many standards to standardize data structure and semantic information in the interaction. On this basis, a number of low-code or even zero-code development tools have emerged.

[0003] In the construction of industrial systems, it is necessary to understand the requirements well, and then gradually decompose the requirements to provide overall architecture of the system. Then, try to use existing modules to implement the functionality required by the solution. In this process, coordination and cooperation of multiple engineers are required. The whole process is still not efficient and flexible.SUMMARY

[0004] Embodiments of the present disclosure propose a method, apparatus, system, device, and medium for providing industrial solution.

[0005] In a first aspect, a method for providing industrial solution is provided. The method includes:

[0006] obtaining requirement information for an industrial task;

[0007] determining a platform containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor;

[0008] selecting at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information;

[0009] generating an industrial solution comprising the at least one industrial application; and

[0010] providing the industrial solution.

[0011] In a second aspect, an apparatus for providing industrial solution is provided. The apparatus includes:

[0012] an obtaining module, configured to obtain requirement information for an industrial task;

[0013] a determining module, configured to determine a platform containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor;

[0014] a selecting module, configured to select at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information;

[0015] a generating module, configured to generate an industrial solution comprising the at least one industrial application; and

[0016] a providing module, configured to provide the industrial solution.

[0017] In a third aspect, a system for providing industrial solution is provided. The system comprises: a client, configured to provide requirement information for an industrial task; a platform, containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor; and a server, configured to select at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information; and generate an industrial solution comprising the at least one industrial application; wherein the client is configured to receive the industrial solution.

[0018] In a fourth aspect, an electronic device is provided. The electronic device comprising a processor and a memory, wherein an application program executable by the processor is stored in the memory for causing the processor to execute a method for providing industrial solution as described in any of the above.

[0019] In a fifth aspect, a computer-readable medium comprising computer-readable instructions stored thereon is provided, wherein the computer-readable instructions for executing a method for providing industrial solution as described in any of the above.

[0020] In a sixth aspect, a computer program product comprising a computer program, when the computer program is executed by a processor for executing a method for providing industrial solution as described in any of the  above.

[0021] According to the above technical solutions, obtaining requirement information for an industrial task; determining a platform containing a plurality of industrial applications, each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, the multi factors comprise a capability description factor; selecting at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information; generating an industrial solution comprising the at least one industrial application; and providing the industrial solution. Therefore, accurate application portraits based on dynamic evolution help to accurately provide solutions based on needs, without relying on too much expertise. The accuracy of a portrait is improved by constructing and evolving the portrait through static and dynamic data.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0022] To make technical solutions of examples of the present disclosure clearer, accompanying drawings to be used in description of the examples will be simply introduced hereinafter. Obviously, the accompanying drawings to be described hereinafter are only some examples of the present disclosure. Those skilled in the art may obtain other drawings according to these accompanying drawings without creative labor.

[0023] Fig. 1 is a flow chart of a method for providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure.

[0024] Fig. 2 is a schematic diagram of generating an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure.

[0025] Fig. 3 is an exemplary schematic diagram of generating and updating a portrait of an industrial application according to an embodiment of the present disclosure.

[0026] Fig. 4 is an exemplary schematic diagram of providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure.

[0027] Fig. 5 is an exemplary structural diagram of a system for providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure.

[0028] Fig. 6 is an exemplary structural diagram of a device for providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure.

[0029] Fig. 7 is a structural diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.

[0030] List of reference numbers: DETAILED DESCRIPTION

[0031] To make the purpose, technical scheme, and advantages of the disclosure clearer, the following examples are given to further explain the disclosure in detail. Nouns and pronouns related to people in this patent application are not limited to specific gender.

[0032] To be concise and intuitive in description, the scheme of the disclosure is described below by describing several representative embodiments. Many details in the embodiments are only used to help understand the scheme of the disclosure. However, it is obvious that the technical scheme of the disclosure can be realized without being limited to these details. To avoid unnecessarily blurring the scheme of the disclosure, some embodiments are not described in detail, but only the framework is given. Hereinafter, "including" refers to "including but not limited to" , "according to... " refers to "at least according to..., but not limited to... " . When the number of an element is not specifically indicated below, it means that the element can be one or more, or can be understood as at least one.

[0033] In the process of building industrial solutions (which typically include multiple industrial applications) , requirements are gradually decomposed. Decompose requirements from modules to functions, and finally to the level of data models. In order to reuse proprietary technology (Know-how) , modularized and encapsulated functions are employed. However, the construction of system solutions requires deep involvement of experts, and both efficiency and flexibility need to be further improved.

[0034] Embodiments of the present disclosure provide a self-evolving method for improving and accurately describing respective portraits of industrial applications by continuously analyzing data from multiple views. Based on these portraits, implement a complete solution from requirements to deployment to enhance the capabilities of application ecosystem (such as platforms) . We can independently generate solutions based on the system's requirements and obtain corresponding applications from the ecosystem to quickly and effectively deploy the entire solution. In other words, given specific task requirements, through application clusters in the ecosystem, one can autonomously choose and combine them into effective solutions without requiring too much professional knowledge and workload. Embodiments of the present disclosure provides a self-evolution method for autonomously constructing an application solution from requirements to deployment which empowers the application ecosystem, through continuously analyzing data from multiple views to refine and accurately describe the application portrait. Thus, the system scheme can be generated independently according to the requirements of the system, and the corresponding applications can be obtained from the ecosystem so that the whole system can be deployed quickly and efficiently.

[0035] Fig. 1 is a flow chart of a method for providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure. As shown in Figure 1, the method includes:

[0036] Step 101: obtaining requirement information for an industrial task.

[0037] For example, specific functionalities need to be accomplished in an industrial solution for the task are clearly described based on the requirement information. Requirement information may take various forms. For example, requirement information may include detailed requirement documents or detailed design drawings, etc.

[0038] Step 102: determining a platform containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor.

[0039] Here, respective portraits of respective applications comprise multiple factors that include capability description factor. The multiple factors describe corresponding application in multiple dimensions. Among them, the capability description factor is used to describe the capabilities of an industrial application. For example, the capability description factor can be specifically characterized as: used to describe an industrial application having at least one of the following capabilities: (1) production management capability; (2) Equipment monitoring capability: (3) Data analysis capability; (4) Security monitoring capability; (5) Energy management capabilities, etc.

[0040] Step 103: selecting at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information.

[0041] Here, based on the portraits of all industrial application, select at least one industrial application from the platform. The overall capability of the at least one industrial application, when combined, can meet the information requirements of industrial task. That is to say, the overall capability of a system generated by combining the at least one industrial application can meet the information requirements of industrial task.

[0042] In one embodiment, generating a portrait of an industrial application based on static data and runtime data of the industrial application. Due to the dynamic nature of runtime data, the portrait of the application is also dynamically changing.

[0043] In one embodiment, the static data comprises at least one of the following: a historical successful case of the industrial application; a software development toolkit for the industrial application; a developer of the industrial application; an applicable field of the industrial application. In one embodiment, the runtime data comprises at least one of the following: a log file of the industrial application; data content of the industrial application; a data  source of the industrial application; a subscriber of the industrial application.

[0044] The above exemplary descriptions illustrate typical examples of static and dynamic data. Those skilled in the art will recognize that such descriptions are exemplary and not intended to limit the scope of protection of the embodiments of the present disclosure.

[0045] In one embodiment, the generating a portrait of an industrial application based on static data and runtime data of the industrial application comprises: generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application; generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application; combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait.

[0046] In one embodiment, the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining an initial value of the capability description factor based on software development toolkit of the industrial application; the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining an adjustment value of the capability description factor based on the number of failed events according to a log file of the industrial application; the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the capability description factor based on the initial value and the adjustment value of the capability description factor.

[0047] For example, for an industrial AI visual inspection APP, its software development toolkit describes that it has visual inspection capabilities suitable for various lighting conditions (i.e., the initial value of the capability description factor) . However, based on the runtime data of the industrial application applied to other industrial tasks, it was found that its detection failure events under poor lighting were greater than a predetermined threshold. Therefore, the ability description factor should be lowered, and the adjustment value for lowering the ability description factor is determined based on the number of detection failure events. Finally, the sum of the initial value and the adjustment value is determined as the updated value of the ability description factor. For example, the updated value indicates that the APP merely has visual detection capability under good lighting conditions, and does not have visual detection capability under poor lighting conditions.

[0048] In one embodiment, the multi factors comprise a performance description factor of the industrial application; the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining an initial value of the performance description factor based on software development toolkit of the industrial application; the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining an adjustment value of the performance description factor based on performance values according to a log file of the industrial application; the combining the static portrait portion and the dynamic  portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the performance description factor based on the initial value and the adjustment value of the performance description factor. The performance description factor is used to describe the performance of an industrial application (such as response speed, detection accuracy, etc. ) .

[0049] For example, for an industrial AI visual inspection APP, its software development toolkit describes a response time of 0.01ms to 5ms (i.e., the initial value of the performance description factor) . However, based on the runtime data of the industrial application program applied to other industrial tasks, it was found that the response time was in the range of 5ms～10ms. Therefore, the performance description factor should be lowered, and the adjustment value for lowering the performance description factor is determined based on the specific performance values. Finally, the sum of the initial value and the adjustment value is determined as the updated value of the performance description factor (for example, reduced to 5ms～10ms) .

[0050] In one embodiment, the multi factors comprise an upstream preference description factor and a downstream preference description factor of the industrial application; the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining respective initial values of the upstream preference description factor and downstream preference description factor based on software development toolkit of the industrial application; the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining a first adjustment value of the upstream preference description factor based on a data source of the industrial application, determining a second adjustment value of the downstream preference description factor based on a subscriber of the industrial application; the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the upstream preference description factor based on the initial value of the upstream preference description factor and the first adjustment value; determining an updated value of the downstream preference description factor based on the initial value of the downstream preference description factor and the second adjustment value. The upstream preference description factor is used to describe other industrial applications (the number can be one or more) that provide data for the industrial application. The downstream preference descriptor is used to describe target industrial application (the number can be one or more) to which the output data of the industrial application is provided.

[0051] For example, for an industrial AI visual inspection APP, the initial value of the upstream preference description factor provided in its software development toolkit is: APP of camera model A; The initial value of the downstream preference description factor is: PLC of model B. Based on the runtime data of the industrial application applied to other industrial tasks, it was found that the data source of the industrial AI visual inspection  APP is usually camera APP of model C, and subscribers of the visual inspection APP are usually PLC of model D. Therefore, adjust the upstream preference descriptor and downstream preference descriptor. Finally, the updated value of the upstream preference descriptor is APP of camera model C, and the updated value of the downstream preference descriptor is PLC of model D.

[0052] In one embodiment, the multi factors comprise a domain preference factor; the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining an initial value of the domain preference factor based on a historical successful case of the industrial application and an applicable field of the industrial application; the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining an adjustment value of the domain preference factor based on data content of the industrial application; the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the domain preference factor based on the initial value and the adjustment value of the domain preference factor.

[0053] For example, for an industrial AI visual inspection APP, the initial value of the domain preference factor determined according to a historical successful case and applicable field specified in description information of the application is for the electronic manufacturing industry. Based on the runtime data of the industrial application applied to other industrial tasks, it was found that the industrial AI visual inspection APP can be used not only in the electronic manufacturing industry, but also in the Food and Packaging industries. Finally, the domain preference factor is updated to: electronic manufacturing industry, and Food and Packaging industry.

[0054] In one embodiment, the multi factors have multiple views, each of the multiple views contains a hierarchical structure. In one embodiment, the multi views comprise an overall view of the industrial application, a view of internal modules of the industrial application, and a view of data models between the internal modules.

[0055] Step 104: generating an industrial solution comprising the at least one industrial application.

[0056] Here, the at least one industrial application is combined as an industrial solution for the industrial task. For example, based on user selection or automatically analyzed workflow sequence based on requirement information, establish input-output relationships between the at least one industrial application, and determine the at least one industrial application that establishes input-output relationships as an industrial solution.

[0057] Step 105: providing the industrial solution.

[0058] For example, sending prompts to the executing party of industrial tasks to download industrial solutions from the platform, or actively sending installation packages for each industrial application in the industrial solution to the executing party of industrial tasks.

[0059] In one embodiment, the multi factors comprise a performance description factor; the selecting at least one  industrial application from the platform in step 103 comprises: selecting a plurality of industrial application groups based on the capability description factor, wherein each of the plurality of industrial application groups contains at least one industrial application, and each combination capability of each industrial application group matches the requirement information; determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups, based on the performance description factor, wherein respective performance description factors of respective industrial applications in the target industrial application group meet respective preset conditions; determining industrial applications contained in the target industrial application group as the selected at least one industrial application.

[0060] Therefore, firstly, respective groups with respective capabilities to complete the industrial task are selected based on the capability description factor. Secondly, based on the performance description factor, a target industrial application group containing industrial applications with better performance is selected from the groups, thereby further improving the performance of the solution.

[0061] In one embodiment, the multi factors comprise an upstream preference description factor and a downstream preference description factor; the determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups comprises: determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups, based on the performance description factor, the upstream preference description factor and the downstream preference description factor, wherein respective performance description factors, respective upstream preference description factors and respective downstream preference description factors of respective industrial applications in the target industrial application group meet respective preset conditions.

[0062] Therefore, the target industrial application group containing industrial applications with better performance and better upstream and downstream preferences is selected from the groups based on performance description factor, upstream preference description factors and downstream preference description factors, thereby further improving the performance of the solution.

[0063] In one embodiment, the method comprising: obtaining domain information for the industrial task, the multi factors comprise a domain preference factor; the determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups comprises: determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups, based on the performance description factor and the domain preference factor, wherein respective performance description factors of respective industrial applications in the target industrial application group meet respective preset conditions, and each domain preference factor of each industrial application in the target industrial application group matches the domain information.

[0064] Therefore, based on performance description factor and domain preference factor, the target industrial  application group that includes industrial applications with better performance and conforms to the domain of the industrial task is selected from the groups, thereby further improving the performance of the solution.

[0065] Fig. 2 is a schematic diagram of generating an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure. Specifically, Figure 2 can be implemented by an autonomous application solution constructor.

[0066] (1) solution constructor

[0067] To meet the requirements of a specific scenario, a scenario task solution usually requires multiple applications or modules to cooperate. The role of autonomous application solution constructor 11 is to construct a system solution that satisfies the task requirements. It mainly includes the following aspects, as shown in Figure 2:

[0068] (a) Comprehensive Requirements 10: Based on the task comprehensive requirements, it can clearly describe what the system needs to do and what preferences it has. The description of requirements can be in various forms, such as detailed requirements documents or detailed design drawings of system modules.

[0069] (b) Knowledge base 15 comprising App portrait 12 and solution know-how 13: The App portrait 12 can describe the attributes of an application from multiple perspectives and dimensions. Solution know-how 13 is accumulated from the solution experience of previous projects, and organized according to scenarios, categories, and complexity. For example, solution know-how 13 has the ability to: (1) guide how to split requirement information into multiple sub requirements corresponding to multiple APPs; (2) When all the App portraits cannot meet a certain sub requirement, guide how to further decompose the sub requirement.

[0070] (c) Solution constructor 11: Once the ecosystem accommodates enough applications with enough diversity, the constructor 11 can set up a solution autonomously that consists of a bunch of applications working together and meets the task needs based on the App Portraits from the ecosystem, as well as through referring to the existing solution know-how 13.

[0071] The whole autonomous construction system is dynamic and adaptive, App portrait is constantly enriched and improved during the evolution of the ecosystem, and the growing knowledge precipitation can be saved into Know-How library to help construct more accurate and complex solutions.

[0072] Constructor 11 decomposes the requirements of the scenario, to form a requirement association between the requirements 10 and App portrait 12, and then according to the data model, combines with data input and output to realize the solution description which includes all the necessary information for system deployment and startup. This process can be based on the existing know-how and assisted by AI or traditional ways. If there are any unsatisfied aspects of the solution, it can be scored and manually modified, the relevant operations will be recorded and used to improve the effectiveness of the constructor 11.

[0073] Fig. 3 is an exemplary schematic diagram of generating and updating a portrait of an industrial application  according to an embodiment of the present disclosure.

[0074] (2) Generation of App Portrait

[0075] App Portrait is a hierarchical property structure that comprehensively describes the features of an application from multiple perspectives and dimensions, including application view, module view, data model view, data interfaces, and raw data transferred on the system data bus.

[0076] Application View: The application view describes the application's general attributes, such as the app roles, usage scenarios, problems to be solved in the app, release notes, and even the app author information.

[0077] Module View: An application may contain multiple modules, the module view describes module functions, module roles, methods provided by the module, input and output data models, and interrelationships between modules.

[0078] Data Model View: The Data Model and Data Input / Output views provide further detail at the module interaction level.

[0079] App Portrait is generated from 2 types of data: static data 20 and run time data 21 as described in Figure 3. Static data 20 comes from all published data related to the App, including example reference, SDK, and app usage data accumulated by experience and is used as the initialization data to build the app portrait, and run time data 21, is collected from the runtime data of application instances 23 in various scenarios, running on hardware or software defined hardware platform, including application log, data interaction content and data publisher &subscriber. With the increase of ecosystem usage time, more data of application is accumulated, to continuously optimize the quality of APP portrait.

[0080] Fig. 4 is an exemplary schematic diagram of providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure.

[0081] The whole system components include the applications reside in the ecosystem App store 45, App portrait generation, and autonomous solution constructor 41. The App store 45 provides a wealth of applications in various industries, provides the supply of various functional components, and is also the cornerstone of the final execution of the solution. The generation and continuous iteration of App portrait are the data hub on which the constructor 41 depends. The constructor 41 makes full use of the industry know-how from solution know-how store 44 and finally construct the solution based on the App store 45 and App portrait to meet the task scenario requirements.

[0082] The entire system framework is illustrated in Figure 4. When the solution 42 is constructed and everything is ready, the corresponding Apps are downloaded from the App store 45 and then deployed in a deployment process 44 to the platform to run. By analyzing multi-dimensional dynamic data, judging the data flow, and the data model, to continuously enrich the App portrait. So, the future task solution generated for new tasks is more quickly and  accurate. What needs to be pointed out here is that generating the logical association between data models based on dynamic data does not strictly infer from the fixed formulas, but automatically extracts and uses the information based on empirical values and runtime data, this provides more scalability and flexibility. If the standards of the data model are judged in advance based on the priori industry information, the relevant data standard information can be fed into the data analysis module, as a result, the runtime data understanding can be more accurate within the specified data model framework.

[0083] As show in Figure 4, static data 30 comprises description information 31, software development toolkit, and historical successful cases 33 of each application. The generator 49 utilizes static data 30 and dynamic data 48 of each application to generate a portrait of each application. Dynamic data 48 is runtime data from matrix of application instances 47. Portraits generated by the generator 49 can be saved to the portrait store 43. The constructor 41 receives requirement information 40. The requirement information 40 is split into multiple sub requirements in the constructor 41, based on solution know-how obtained from the solution know-how store 44. The constructor 41 also retrieves applications that match the sub requirements from the portrait store 43 and combines the retrieved applications into a solution 42.

[0084] Embodiments of the present disclosure provides a novel method to construct task solution from requirement to deployment, does not require much expertise, provides a novel method to build up and evolving application portrait from both static and dynamic data, and provides a novel method to build up and evolving an application ecosystem which connects requirement, application supplier and solution know-how together, even with hardware in the loop. Embodiments of the present disclosure also reduces the threshold to leverage the ecosystem to complete the tasks without the need for specialized Know-How.

[0085] Fig. 5 is an exemplary structural diagram of a system for providing an industrial solution according to an embodiment of the present disclosure. The system 200 for providing industrial solution, comprises: a client 201, configured to provide requirement information for an industrial task; a platform 202, containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor; and a server 203, configured to select at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information; and generate an industrial solution comprising the at least one industrial application. The client 201 is configured to receive the industrial solution.

[0086] Fig. 6 is an exemplary structural diagram of a device for providing an industrial solution according to an  embodiment of the present disclosure. The apparatus 600 for providing industrial solution, comprising: an obtaining module 601, configured to obtain requirement information for an industrial task; a determining module 602, configured to determine a platform containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor; a selecting module 603, configured to select at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information; a generating module 604, configured to generate an industrial solution comprising the at least one industrial application; and a providing module 605, configured to provide the industrial solution.

[0087] Embodiments of the present disclosure also propose an electronic device with a processor memory architecture. Fig. 7 is an exemplary structural diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. As shown in Figure 7, electronic device 700 includes a processor 701, a memory 702, and a computer program stored on memory 702 that can run on processor 701. When the computer program is executed by processor 701, the method for providing industrial solution as described in either of the above is implemented. Among them, memory 702 can be implemented as various storage media such as electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) , flash memory, programmable program read-only memory (PROM) , etc. Processor 701 can be implemented to include one or more central processors or one or more field programmable gate arrays, wherein the field programmable gate array integrates one or more central processor cores. Specifically, the central processing unit or core can be implemented as a CPU, MCU, DSP, and so on.

[0088] It should be noted that not all steps and modules in the above processes and structural diagrams are necessary, and some steps or modules can be ignored according to actual needs. The execution sequence of each step is not fixed and can be adjusted as needed. The division of each module is only for the convenience of describing the functional division used. In actual implementation, a module can be divided into multiple modules, and the functions of multiple modules can also be implemented by the same module. These modules can be in the same device or different devices.

[0089] The hardware modules in each implementation can be implemented mechanically or electronically. For example, a hardware module can include specially designed permanent circuits or logic devices (such as dedicated processors, such as FPGA or ASIC) to complete specific operations. Hardware modules can also include programmable logic devices or circuits temporarily configured by software (such as general-purpose processors or other programmable processors) for performing specific operations. As for the specific use of mechanical methods,  either dedicated permanent circuits or temporarily configured circuits (such as software configuration) to implement hardware modules, it can be determined based on cost and time considerations.

[0090] The above is only a preferred embodiment of the present disclosure and is not intended to limit the scope of protection of the present disclosure. Any modifications, equivalent substitutions, improvements, etc. made within the spirit and principles of this disclosure shall be included within the scope of protection of this disclosure.

[0091] Independent of the grammatical term usage, individuals with male, female or other gender identities are included within the term.

Claims

1.A method for providing industrial solution, comprising:obtaining (101) requirement information for an industrial task;determining (102) a platform containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor;selecting (103) at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information;generating (104) an industrial solution comprising the at least one industrial application; andproviding (105) the industrial solution.2.The method according to claim 1, comprising:generating a portrait of an industrial application based on static data and runtime data of the industrial application.3.The method according to claim 2, wherein the static data comprises at least one of the following:a historical successful case of the industrial application;a software development toolkit for the industrial application;a developer of the industrial application;an applicable field of the industrial application.4.The method according to claim 2, wherein the runtime data comprises at least one of the following:a log file of the industrial application;data content of the industrial application;a data source of the industrial application;a subscriber of the industrial application.5.The method according to claim 2, wherein the multi factors have multiple views, each of the multiple views contains a hierarchical structure.6.The method according to claim 5, wherein the multi views comprise an overall view of the industrial application, a view of internal modules of the industrial application, and a view of data models between the internal modules.7.The method according to claim 1, wherein the multi factors comprise a performance description factor;wherein the selecting (103) at least one industrial application from the platform comprises:selecting a plurality of industrial application groups based on the capability description factor, wherein each of the plurality of industrial application groups contains at least one industrial application, and each combination capability of each industrial application group matches the requirement information;determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups, based on the performance description factor, wherein respective performance description factors of respective industrial applications in the target industrial application group meet respective preset conditions;determining industrial applications contained in the target industrial application group as the selected at least one industrial application.8.The method according to claim 7, wherein the multi factors comprise an upstream preference description factor and a downstream preference description factor;the determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups comprises:determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups, based on the performance description factor, the upstream preference description factor and the downstream preference description factor, wherein respective performance description factors, respective upstream preference description factors and respective downstream preference description factors of respective industrial applications in the target industrial application group meet respective preset conditions.9.The method according to claim 7, comprising:obtaining domain information for the industrial task, the multi factors comprise a domain preference factor;the determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups comprises:determining a target industrial application group from the plurality of industrial application groups, based on the performance description factor and the domain preference factor, wherein respective performance description factors of respective industrial applications in the target industrial application group meet respective preset conditions, and each domain preference factor of each industrial application in the target industrial application group matches the domain information.10.The method according to claim 2, wherein the generating a portrait of an industrial application based on static data and runtime data of the industrial application comprises:generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application;generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application;combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait.11.The method according to claim 10, wherein the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining an initial value of the capability description factor based on software development toolkit of the industrial application; the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining an adjustment value of the capability description factor based on the number of failed events according to a log file of the industrial application; the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the capability description factor based on the initial value and the adjustment value of the capability description factor.12.The method according to claim 10, wherein the multi factors comprise a performance description factor of the industrial application;the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining an initial value of the performance description factor based on software development toolkit of the industrial application;the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining an adjustment value of the performance description factor based on performance values according to a log file of the industrial application;the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the performance description factor based on the initial value and the adjustment value of the performance description factor.13.The method according to claim 10, wherein the multi factors comprise an upstream preference description factor and a downstream preference description factor of the industrial application;the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining respective initial values of the upstream preference description factor and downstream preference description factor based on software development toolkit of the industrial application;the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining a first adjustment value of the upstream preference description factor based on a data source of the industrial application, determining a second adjustment value of the downstream preference description factor based on a subscriber of the industrial application;the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the upstream preference description factor based on the initial value of the upstream preference description factor and the first adjustment value; determining an updated value of the downstream preference description factor based on the initial value of the downstream preference description factor and the second adjustment value.14.The method according to claim 10, wherein the multi factors comprise a domain preference factor;the generating a static portrait portion based on the static data of the industrial application comprises: determining an initial value of the domain preference factor based on a historical successful case of the industrial application and an applicable field of the industrial application;the generating a dynamic portrait portion based on the runtime data of the industrial application comprises: determining an adjustment value of the domain preference factor based on data content of the industrial application;the combining the static portrait portion and the dynamic portrait portion to generate the portrait comprises: determining an updated value of the domain preference factor based on the initial value and the adjustment value of the domain preference factor.15.An apparatus for providing industrial solution, comprising:an obtaining module (601) , configured to obtain requirement information for an industrial task;a determining module (602) , configured to determine a platform containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor;a selecting module (603) , configured to select at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information;a generating module (604) , configured to generate an industrial solution comprising the at least one industrial application; anda providing module (605) , configured to provide the industrial solution.16.A system for providing industrial solution, comprises:a client (201) , configured to provide requirement information for an industrial task;a platform (202) , containing a plurality of industrial applications, wherein each of the plurality of industrial applications has a dynamically changing portrait, and respective portraits of the plurality of industrial applications describe respective industrial applications with multi factors, wherein the multi factors comprise a capability description factor; anda server (203) , configured to select at least one industrial application from the platform based on respective portraits of the plurality of industrial applications, wherein a combination capability of the at least one industrial application matches the requirement information; and generate an industrial solution comprising the at least one industrial application;wherein the client (201) is configured to receive the industrial solution.17.An electronic device, comprising a processor (701) and a memory (702) , wherein an application program executable by the processor (701) is stored in the memory (702) for causing the processor (701) to execute a method for providing industrial solution according to any one of claims 1-14.18.A computer-readable medium comprising computer-readable instructions stored thereon, wherein the computer-readable instructions for executing a method for providing industrial solution according to any one of claims 1-14.19.A computer program product comprising a computer program, upon the computer program is executed by a processor for executing a method for providing industrial solution according to any one of claims 1-14.

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