新基建風口下,工業互聯網能飛起來嗎?

新基建風口下

工業互聯網能飛起來嗎?

文|趙安琪

新基建概念下,火了一批新興技術名詞。

2020年3月4日,中共中央政治局常務委員會議上,提出要加大公共衛生服務、應急物資保障領域投入,加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度。

隨後,央視正式公佈新型基礎設施(以下簡稱新基建)概念,即發力於科技端的基礎設施建設,包括5G基建、特高壓、城際高速鐵路、新能源汽車充電樁、大數據中心IDC、人工智能、工業互聯網。

圖片註釋:央視報道新基建七大領域界面

事實上,新基建不是今年提出的新概念。

2018年年底,中央經濟工作會議上,提到2019年主要工作任務是,“加快5G商用步伐,加強人工智能、工業互聯網、物聯網等新型基礎設施建設。”只是,2020年開年後,在不到一個月時間內,密集、連續提及四次“新基建”。

顯然,新基建與“鐵公基”(鐵路、公路、港口、碼頭、機場、隧道等)傳統基建有着根本性的區別。可以說,新基建承載着緩解疫情之下,經濟可能下行的勢頭,又爲未來國內創新發展,數字化改革提供了“底座”和“基石”。

而在公佈的新基建七大領域中,工業互聯網顯得格外扎眼。因爲,工業互聯網既不同於5G基建、城際高速鐵路、新能源汽車充電樁這類實體意義較強的領域,又不同於特高壓、大數據中心IDC、人工智能這類技術邊界較爲清晰的概念。

那麼,工業互聯網在新基建的背景下,其發展又有怎樣的變化?

概念延伸

國內明確提出工業互聯網概念較晚,2015年至2016年間,國務院先後發佈了中國製造2025以及關於深化製造業與互聯網融合發展的指導意見。以加快新一代信息技術與製造業深度融合爲主線,圍繞製造業與互聯網融合的關鍵環節,促進產業轉型升級。

這段時間可以稱爲工業互聯網的1.0雛形、探索階段。

2017年,國內工業互聯網迎來轉機,經過反覆討論與修改,關於深化“互聯網+先進製造業”發展工業互聯網的指導意見在年底正式發佈。

與此同時,國內市場很多工業互聯網企業在此階段如雨後春筍般涌現,工業互聯網逐漸走向正軌。

2018年至2019年,國內工業互聯網發展路徑更加清晰,從頂層設計到詳細的發展路徑、實現時間表均有相關文件支撐,包括工業互聯網APP工程培育方案(2018-2020)、《工業互聯網發展行動計劃(2018-2020年)》、《工業互聯網建設及推廣指南》、《工業互聯網平臺評價方法》等。

2020年2月,工信部公佈了2019年工業互聯網試點示範項目名單,網絡方向有29個項目,平臺方向有35個項目,安全方向有17個項目。

特別是,在疫情的強勁催化之下,近30天,工業互聯網熱度飆升433%,成爲新基建七大領域中最受關注的領域。

百度搜索大數據工業互聯網熱度統計

相應地,工業互聯網熱度的飆升帶動了傳感器、濾波器等配件產業的搜索熱度,傳感器熱度環比增長119%;工業互聯網相關職業也成爲香餑餑,工業互聯網工程技術人員相關內容成爲互聯網搜索TOP 1。

可以預見,國內工業互聯網發展已經進入2.0階段,駛入快車道。

前不久,2020工聯講堂上,用友網絡科技股份有限公司工業互聯網首席專家楊寶剛闡述了工業互聯網的概念。

工業互聯網是操作系統,就像PC端的Windows、DOS系統,手機端的安卓、iOS,工業互聯網是向下支撐工業設備連接、向上支撐工業的應用、開發、運維的系統。

包括模型開發工作臺、數據流設計工作臺、數據可視化工作臺、數字孿生體設計工作臺、API管理工作臺、應用界面設計工作臺等,工業互聯網是工業全要素、全價值鏈、全生命週期的連接紐帶,連接實現協同提升效率,連接聚集資源共享降低成本,連接實現感知預測未來。

互聯網的本質是連接,而工業互聯網+5G的本質也是連接,連接的本質是感知、協同、共享。網絡是基礎,數據安全、設備安全、控制安全、網絡安全、應用安全等是保障。

同時,工業互聯網也是工業企業的商業創新平臺,以平臺爲載體,彙集企業的上下游、生態鏈,平臺改變生產要素之間的生產關係提升生產力,進而誕生許多新的商業模式、服務能力、經濟體系等。

工業互聯網公共基礎平臺整體架構

每個工業互聯網平臺可能會有所差異,但公共基礎平臺整體架構大同小異,包括四個層面,邊緣計算層、IaaS層、PaaS層、DaaS/BaaS/SaaS層。通過邊緣計算層連接設備、連接儀表、採集數據,實現工業要素的連接,連接以後所有的數據匯聚到雲計算IaaS層上。

其中,最重要的是雲PaaS層,是工業互聯網的核心層PaaS層承載了企業數據的連接,應用的開發,企業工業知識的積累。譬如,大量的機理模型、算法模型、知識庫,各種各樣可調用、可重複的微服務,進行各種系統的應用、開發和運行。

最上層是企業的應用層DaaS/BaaS/SaaS層,包括企業內部運營管理,跨企業管理,各個行業領域的應用,各個區域的應用。這些內容可以是企業自行開發的,也可是平臺已經有的,或者第三方開發的。當然,企業的平臺還可以和其他的雲平臺對接。

“工業互聯網平臺的內涵和外延都在不斷地豐富,不僅是搭建一個PaaS平臺。只有PaaS平臺沒有業務應用,是不夠的。所以,既要有操作系統又要有應用。”用友智能製造架構師唐洪華博士在接受中國軟件網採訪時說。

舉個例子,微軟除了有Windows操作系統,還有Office等應用。同時,客戶可以根據需要,基於Windows操作系統開發特定應用系統將很多客戶自己的業務融合起來。

工業互聯網除了基礎Pass外還要抽象不同的業務中臺,例如,製造中臺、營銷中臺等,基於各業務中臺會有很多APP,這些APP面向客戶服務,爲客戶提供價值,從而形成完整的工業互聯網鏈條。

所以,隨着這兩年,大數據、5G、AI、雲計算、邊緣計算、中臺、IoT、軟件等技術概念的興起以及迅猛發展,工業互聯網不僅僅侷限於連接作用的狹義概念層面,更側重於與不同技術的融合,進而重構工業生產體系。

2017年國務院發佈的工業互聯網指導意見中明確指出,促進AI、AR/VR、邊緣計算、區塊鏈等技術在工業互聯網中的應用。

2019年發佈的《“5G+工業互聯網”512工程推進方案》中,指出加快垂直領域“5G+工業互聯網”的先導應用。

因而,工業互聯網與其他領域最大的不同在於不同技術融合,沒有融合,工業互聯網的概念也將失去“靈魂”。

唐洪華博士向中國軟件網舉了一些具體的應用場景案例,比如,化工、煤炭、鋼鐵、冶煉等流程製造中,原料是分散的,企業需要採購不同地區的銅金礦,而這些銅金礦的種類、價格、成分等都不同,需要集成質檢、採購、庫存、價格、工藝等數據,並且採用人工智能、物聯網、雲計算、大數據等技術,幫助用戶優化配料,降低原料成本,同時保證質量穩定。藉助工業互聯網可以將這些服務放置雲端,面向更多用戶羣,提供服務的隨時可調用。

“新基建是必須的,不是可有可無,不是可選品。現在新建工廠肯定需要物聯,沒有物聯就談不上智能製造,它是智能製造的基礎。”一位行業人士說。的確,工業互聯網已經迎來了蓬勃發展的“風口”,在風口的帶動下,國內涌現出一批工業互聯網企業。據中國軟件網不完全統計,國內頭部工業互聯網平臺多達70餘家。

部分企業工業互聯網平臺展示

而工業互聯網產業鏈涉及邊緣層(數據採集、協議解析、邊緣智能),IaaS(雲基礎設施、網絡基礎設置),工業PaaS(通用PaaS平臺、工業大數據分析平臺、工業應用開發、設備管理、連接管理平臺),應用(傳統軟件雲化、新型工業APP等物聯網生態系統應用領域)、安全等,涉及的企業數量範圍更加廣泛。

工業互聯網的“時刻”已經到了,但值得注意的是,工業互聯網的概念存在已久。

殷鑑不遠

國外也有很多工業互聯網平臺,譬如,西門子的MindSphere、GE的Predix平臺、ABB的Ability平臺、SAP的HANA平臺、施耐德的EcoStruxure平臺、IBM的Bluemix平臺、PTC的Thing Worx平臺、博世的Bosh IoT Suite 2.0平臺、霍尼韋爾的Movilizer、甲骨文的Oracle IoT Cloud Service平臺等等。

2012年,GE最先提出工業互聯網的概念。

時任GE CEO的傑夫·伊梅爾特(Jeffrey R. Immelt)發表社論稱,一場互聯網革命即將到來,這是一個龐大的物理世界,由機器、設備、集羣和網絡組成,能夠在更深的層面和連接能力、大數據、數字分析相結合,這就是工業互聯網革命。

至此,以GE爲代表的巨頭拉開工業互聯網的序幕。

2013年,GE宣佈在三年內投入15億美元進行工業互聯網研發。同年,GE投資PaaS企業Pivotal,開發出Predix工業互聯網平臺。

此間,傑夫·伊梅爾特還來到中國宣傳其工業互聯網理念,“智能的工業機器與傳感器、軟件這些分析的工具連接起來,可以在未來扮演重要的角色,是下一次浪潮,可以提升生產率。”

2014年,GE宣佈Predix開源、開放。GE與英特爾、IBM、思科等IT巨頭組織成立工業互聯網聯盟IIC。

2015年,GE推出Predix 2.0以及Predix.io開發者平臺,GE整合軟件與IT資產產品線,成立GE Digital數字部門,主導Predix的推廣。

而後續GE Gigital的“命運”人所共知,由於GE Digita投入過大,入不敷出,拖累GE整體股價,成爲GE新一任CEO約翰·弗蘭納裏眼中的燙手山芋。

2018年底,GE宣佈,已達成GE Digital部分業務出售的協議,包括工業互聯網平臺Predix、MES軟件Proficy、管理APM軟件ServiceMax和Meridium,且剩餘業務將組建成一家專注於工業物聯網軟件的新公司。

工業物聯網與工業互聯網一字之差,宣告着傑夫·伊梅爾特時代“工業互聯網革命”理念的破產。簡單來說,工業互聯網連接的範圍不僅包括工業物聯網所涵蓋的機器之間的智能化連接,更包括人與人、人與物、產業鏈上下游的連接。

與GE工業互聯網之路發展截然相反的是西門子。

西門子一邊推動MindSphere工業雲平臺的落地,一邊開啓“買買買”策略,補齊短板。在2007年至2016年間先後收購PLM公司UGS,過程工業數字工程軟件商innotee,專業工程軟件與服務供應商Vistagy,MES企業IBSAG,軟件公司LMS,ALM公司Polarion等等。

2019年,西門子宣佈MindSphere正式與阿里雲結盟,服務於國內各行各業的用戶。

2019年西門子分析師年會上,西門子除了發佈Mind Sphere平臺與低代碼平臺Mendix的融合產品Xcelerator,還公佈了一系列MindSphere的成績,其落地17個國家,20個垂直行業,APP數量超23.5萬,客戶超1000家,開發者大於10萬,合作伙伴650家,接入超140萬聯網設備。

這些數據讓人不禁思考,爲何同樣是工業互聯網,西門子與GE的差異這麼大?拋開企業個體基因、資源、經驗的差異,其實兩者分別代表了德國、美國工業互聯網的不同思路。

美國側重於通用化的IT技術解決方案,GE的思路就是打造“工業互聯網界的安卓系統”。德國側重於智能化工廠,西門子的重點就在於垂直行業與工業APP的應用。

回顧GE Predix的發展歷程,首先,GE踩錯了節點,GE提出工業互聯網概念時,消費互聯網方興未艾,AI、5G、IoT、雲計算的等新興技術亦在發展初期階段,工業互聯網概念停在空中樓閣。

其次,工業互聯網與消費互聯網有着很大的不同,工業互聯網領域很難有一款通用化的平臺放之四海而皆準。相比之下,西門子則非常謹慎,聚焦於擅長的垂直領域,且在PaaS層面之外,具備PLM等軟件的核心優勢。

如今,大環境發生了改變,工業互聯網企業類型有所變化,不再侷限於PaaS層。樹根互聯駱凌雯告訴中國軟件網,工業互聯網其實跟互聯網一樣是一個大的集合概念,工業互聯網其實更像產業鏈的運營和傳統企業+數字化的運營。

以互聯網企業爲例,互聯網企業有滴滴一樣的出行平臺,連接運力和用戶羣體;也有陌陌一樣的直播平臺,連接內容輸出和關注方羣體;還有電商平臺......而真正的技術平臺主要是安卓和iOS兩大平臺,其他的則是內容或業務服務方。

與之相對應的工業互聯網也包括,比如像C2M個性化定製、節能分享平臺、交易平臺、運力平臺、成果經濟等等業務運營方。

國內工業互聯網企業主要分爲六類。

第一種,做工業互聯網平臺型的企業,簡單說就是做“操作系統”;

第二種,傳統的雲計算以及通訊基礎設施的供應商,比如,阿里雲、騰訊雲、三大運營商。

第三種,產業互聯網運營企業,如紡織產業運營、3D鑄造產業運營等,提供線下到線上的服務;

第四種,專業做工業互聯網企業信息系統軟件的實施方,軟硬件一起實施,更像項目實施公司;

第五種,跟工業互聯網強相關的,工業軟件提供商;

第六種,自動化硬件提供商,自動化連接上網一些網關提供商,以及連接的實施商。

在實現路徑上,中國軟件網對比國內外工業互聯網企業發現,國內工業互聯網企業更多采用“折中”的路線,即圍繞自身的平臺,結合自家軟硬件產品,以及擅長的優勢行業領域構建生態體系。

航天科工董事長高紅衛曾闡述過工業互聯網的六種模式。

一,互聯網+工業服務,在產品中植入傳感器;

二,工業服務+互聯網,即通用“操作系統”;

三,互聯網+物聯網+工業,互聯網平臺加入物聯網要素;

四,工業+物聯網+互聯網,設備生產線數字化後再加入互聯網;

五,電商式的製造業的互聯網公共服務平臺;

六,滿足個性化、定製化、小批量需求。

而無論是哪一種模式,不可否認的是,國內乃至國外的工業互聯網發展依然處於初期階段,沒有大規模地進入市場化應用階段,仍處於商業化的前期階段。

難點在哪?

一位業內人士向中國軟件網透露,“近幾年,國內工業互聯網發展一直雷聲大雨點小。一些做工業互聯網企業也一直在推廣,但事實上,在客戶端的實際落地應用,貌似買單的意願不是特別強烈。

這裏面有幾個問題,在業內關於工業互聯網一直沒有一個明確、清晰的概念,一方面,工業互聯網的內涵和外延都跟以前不太一樣。

從業務類型來看,工業互聯網的運營更像產業鏈加上傳統企業與數字化的運營。另外,工業互聯網企業沒有讓客戶認識到工業互聯網的應用價值。”

3月21日,央視披露了關於建設工業互聯網企業需要具備的核心競爭力。分別是:

一,能連接,低成本、普適應的連接,即插即用99%自動識別;

二,強平臺,自主可控強工業屬性的靈活可配置中臺,100%通過微服務支持上層應用需求。

工業互聯網的五大核心競爭力

三,夠安全,鉚釘賦能平臺,全方位保證客戶安全,提供端到端全鏈路的安全;

四,高智能,以AI爲第一生產力,基於OT+IT數據加工分析建模學習,挖掘工業核心價值;

五,多應用,賦能行業龍頭,打造凸顯工業價值的應用,客戶的SaaS投入產出效益達到10倍以上。

而提到的這些核心競爭力,無一例外都是工業互聯網目前面臨的難點與痛點。

首先,工業互聯網的連接問題。每一家企業設備的控制協議、錶盤都不一樣,如何把成千上萬種設備的工業控制器、工業協議解析、國際通用硬件接口、很好地連接在一起具有一定難度。

駱凌雯認爲,物聯網分爲兩類,一類是消費品的連接;一類是工業設備的連接,能實現工業機器的連接才能叫工業互聯網,傳統信息化沒有把機器設備連接起來,都是孤島。

“中國工業互聯網需要具備兩個基本面。

一是懂工業,不懂工業的平臺只能在信息化層面服務工業,而不能深入到製造企業的內在邏輯,很難進行深度改造;

二是能連接,工業的品種很多,連接協議、設備種類是成千上萬的,連接本身是非常大的問題,連接的目的就是基於雲端的變化對它進行一些控制,所以要能直接對話下行的機器和控制系統的雙向連接。”

所以,國內工業互聯網企業只有把最基本的連接層面做好,纔能有企業層(資源調度優化、工藝、物流、成本、質量、決策、庫存優化、員工賦能等)、產業層互聯(企業與企業間的相互管理,如產業鏈協同、分享製造、產融協作、集聚型製造、按需定製等)。

其次,數據的處理與應用。工業機器產生的數據與人類產生數據在行爲、內在邏輯等方面有着很大的不同。唐洪華博士向中國軟件網解釋工業互聯網數據處理的幾個維度,數據處理包括數據採集、數據處理、數據應用。

數據採集需要通過設備的互聯,將不同型號的協議格式進行轉換;數據存儲則面臨存儲設備不同,格式不一樣,數據時效性的難點,有的數據在秒級,有的在分鐘級,不同場景存儲的方式也不同,可能儲存在雲端,也可能存儲在邊緣側;

數據處理後需要圍繞業務場景,進行數據應用。此外,數據或跟AI、雲計算等技術進行融合,解析。

如何把工業生產中的數據處理好,對企業決策、商業模式均有較大影響。

駱凌雯透露了一些數據處理的可行性路徑,工業互聯網企業需要從數據中總結know-how,從數據中發掘新的商業模式。譬如,根據客戶畫像與產品匹配,重構商業模式和產品開發策略;

通過產品全生命週期管理並結合產業金融的解決方案,幫助客戶從由單一“賣產品”的企業轉型爲“賣服務”的平臺。

第三,不同平臺、產業鏈的融合問題。解決了連接與數據問題,接下來面臨的是不同平臺的融合問題,目前,工業互聯網平臺型企業很多,跨平臺交互、協作以及不同平臺互通有無的難點,造成平臺層面的割裂。

唐洪華博士給出了“藥方”,平臺型企業提供工業互聯網平臺,龍頭企業構建模型,不同平臺之間採用微服務或服務包調用的方式,解決不兼容的問題。

特定行業的企業提出應用,要貢獻模型,然後,產業鏈共同搭建。當然,技術層面不同平臺的互融問題、安全問題等還有很多問題需要解決。

第四,工業APP。建設工業互聯網的關鍵在於應用端,即工業APP的豐富程度,這需要工業互聯網企業不僅瞭解行業,瞭解企業運行流程,還需要對行業、企業的發展趨勢有前瞻性的判斷,才能幫助行業中的企業降低成本,提升生產效率。

不同行業的行業經驗,壁壘很深,經驗很難複製,需要工業互聯網企業有較深的產業積澱與理解能力。

第五,工業互聯網企業的商業模式問題。前述業內人士透露,工業互聯網投入較大,相當一部分工業互聯網持續“燒錢”,收益甚微,財報不太“好看”。因而,工業互聯網企業需要持續探索,實現現金流的良性循環。

儘管,工業互聯網困難重重,但需要看到的是,市場上也涌現出大量的、成功的工業互聯網實踐優秀案例。

譬如,上海新朋聯衆汽車零部件有限公司通過設備互聯,實時採集數據,進行設備OEE覈算,監測設備異常。

在生產線周邊對物流設備(倉庫移動化)、檢測設備、品質管理、流程監控實現智能化管理。最終實現物料採購效率提升15%,賬務準確率提升28%,賬務處理效率提升20%,物料製造過程可追溯性提升50%,過程監控統計作業量提升30%等企業收益。

上海新朋聯衆汽車零部有限公司

工業互聯網整體架構圖

在內部生產互聯的同時,還與產業實現互聯,向上連接主機廠商,連通主機廠OPCS系統同步至自家ERP系統,通過MRP運算拉動採購計劃;向下連接供應商,採購訂單系統直達,在線完成對賬等功能,實現與下游供方信息互通;周邊連接人力專業服務、工時管理、生產追溯等外聯、外包公司。

再如,根雲工業互聯網平臺連接了近42萬臺工程機械設備,通過實時採集設備的施工參數(如開工率和施工時長等數據)打造了工程機械指數。工程機械指數勾勒出基礎設施建設,是觀察固定資產投資等經濟變化的風向標。

隨着全國復工相繼開展,每天向相關部門報送全國各地“工程機械指數”,反映了各地真實的開工率和復產率,爲全國復工計劃的推進及疫情期間的宏觀經濟分析提供有效參考。進而輔助有關部門進行分析決策。

“工業互聯網企業需要構建這樣一套體系,最重要的是,沒有核心短板,在設備接入、數據處理、數據分析、應用方面、後市場管理、能耗管理等每一個環節,都不能存在短板,纔是一個真正端到端的方案。”駱凌雯說。

的確,建設工業互聯網絕非易事,在新基建的導向下,工業互聯網行業也將迎來更大的舞臺,賦予工業製造數字化建設的重任。

而工業互聯網企業需要聚焦主航道,積累To B行業經驗,才能不被淘汰。

如前述行業人士所說,“工業互聯網門檻很高,只有在潮水退去時,才知道誰在裸泳。”

2020中國企業服務十大趨勢系列

“曹雲社”期·對話“雲智慧”

《新基建帶來的智能運維機遇》

識別掃碼立即報名

掃碼填寫問卷

有效問卷會收到我們贈送的星巴克咖啡一杯

快來填寫吧!

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章