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新基建风口下,工业互联网能飞起来吗?

2020
03/30
19:21

赵安琪

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新基建概念下,火了一批新兴技术名词。

 

2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会议上,提出要加大公共卫生服务、应急物资保障领域投入,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

 

随后,央视正式公布新型基础设施(以下简称新基建)概念,即发力于科技端的基础设施建设,包括5G基建、特高压、城际高速铁路、新能源汽车充电桩、大数据中心IDC、人工智能、工业互联网。

 

事实上,新基建不是今年提出的新概念。

 

2018年年底,中央经济工作会议上,提到2019年主要工作任务是,“加快5G商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。”只是,2020年开年后,在不到一个月时间内,密集、连续提及四次“新基建”。

 

显然,新基建与“铁公基”(铁路、公路、港口、码头、机场、隧道等)传统基建有着根本性的区别。可以说,新基建承载着缓解疫情之下,经济可能下行的势头,又为未来国内创新发展,数字化改革提供了“底座”和“基石”。

 

而在公布的新基建七大领域中,工业互联网显得格外扎眼。因为,工业互联网既不同于5G基建、城际高速铁路、新能源汽车充电桩这类实体意义较强的领域,又不同于特高压、大数据中心IDC、人工智能这类技术边界较为清晰的概念。

 

那么,工业互联网在新基建的背景下,其发展又有怎样的变化?

 

 

概念延伸

 

国内明确提出工业互联网概念较晚,2015年至2016年间,国务院先后发布了中国制造2025以及关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见。以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,围绕制造业与互联网融合的关键环节,促进产业转型升级。

 

这段时间可以称为工业互联网的1.0雏形、探索阶段。

 

2017年,国内工业互联网迎来转机,经过反复讨论与修改,关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见在年底正式发布。

 

与此同时,国内市场很多工业互联网企业在此阶段如雨后春笋般涌现,工业互联网逐渐走向正轨。

 

2018年至2019年,国内工业互联网发展路径更加清晰,从顶层设计到详细的发展路径、实现时间表均有相关文件支撑,包括工业互联网APP工程培育方案(2018-2020)、《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》、《工业互联网建设及推广指南》、《工业互联网平台评价方法》等。

 

2020年2月,工信部公布了2019年工业互联网试点示范项目名单,网络方向有29个项目,平台方向有35个项目,安全方向有17个项目。

 

特别是,在疫情的强劲催化之下,近30天,工业互联网热度飙升433%,成为新基建七大领域中最受关注的领域。

相应地,工业互联网热度的飙升带动了传感器、滤波器等配件产业的搜索热度,传感器热度环比增长119%;工业互联网相关职业也成为香饽饽,工业互联网工程技术人员相关内容成为互联网搜索TOP 1。

 

可以预见,国内工业互联网发展已经进入2.0阶段,驶入快车道。

 

前不久,2020工联讲堂上,用友网络科技股份有限公司工业互联网首席专家杨宝刚阐述了工业互联网的概念。

 

工业互联网是操作系统,就像PC端的Windows、DOS系统,手机端的安卓、iOS,工业互联网是向下支撑工业设备连接、向上支撑工业的应用、开发、运维的系统。

 

包括模型开发工作台、数据流设计工作台、数据可视化工作台、数字孪生体设计工作台、API管理工作台、应用界面设计工作台等,工业互联网是工业全要素、全价值链、全生命周期的连接纽带,连接实现协同提升效率,连接聚集资源共享降低成本,连接实现感知预测未来。

 

互联网的本质是连接,而工业互联网+5G的本质也是连接,连接的本质是感知、协同、共享。网络是基础,数据安全、设备安全、控制安全、网络安全、应用安全等是保障。

 

同时,工业互联网也是工业企业的商业创新平台,以平台为载体,汇集企业的上下游、生态链,平台改变生产要素之间的生产关系提升生产力,进而诞生许多新的商业模式、服务能力、经济体系等。

每个工业互联网平台可能会有所差异,但公共基础平台整体架构大同小异,包括四个层面,边缘计算层、IaaS层、PaaS层、DaaS/BaaS/SaaS层。通过边缘计算层连接设备、连接仪表、采集数据,实现工业要素的连接,连接以后所有的数据汇聚到云计算IaaS层上。

 

其中,最重要的是云PaaS层,是工业互联网的核心层。PaaS层承载了企业数据的连接,应用的开发,企业工业知识的积累。譬如,大量的机理模型、算法模型、知识库,各种各样可调用、可重复的微服务,进行各种系统的应用、开发和运行。

 

最上层是企业的应用层DaaS/BaaS/SaaS层,包括企业内部运营管理,跨企业管理,各个行业领域的应用,各个区域的应用。这些内容可以是企业自行开发的,也可是平台已经有的,或者第三方开发的。当然,企业的平台还可以和其他的云平台对接。

 

“工业互联网平台的内涵和外延都在不断地丰富,不仅是搭建一个PaaS平台。只有PaaS平台没有业务应用,是不够的。所以,既要有操作系统又要有应用。”用友智能制造架构师唐洪华博士在接受中国软件网采访时说。

 

举个例子,微软除了有Windows操作系统,还有Office等应用。同时,客户可以根据需要,基于Windows操作系统开发特定应用系统将很多客户自己的业务融合起来。

 

工业互联网除了基础Pass外还要抽象不同的业务中台,例如,制造中台、营销中台等,基于各业务中台会有很多APP,这些APP面向客户服务,为客户提供价值,从而形成完整的工业互联网链条。

 

所以,随着这两年,大数据、5G、AI、云计算、边缘计算、中台、IoT、软件等技术概念的兴起以及迅猛发展,工业互联网不仅仅局限于连接作用的狭义概念层面,更侧重于与不同技术的融合,进而重构工业生产体系。

 

2017年国务院发布的工业互联网指导意见中明确指出,促进AI、AR/VR、边缘计算、区块链等技术在工业互联网中的应用。

 

2019年发布的《“5G+工业互联网”512工程推进方案》中,指出加快垂直领域“5G+工业互联网”的先导应用。

 

因而,工业互联网与其他领域最大的不同在于不同技术融合,没有融合,工业互联网的概念也将失去“灵魂”。

 

唐洪华博士向中国软件网举了一些具体的应用场景案例,比如,化工、煤炭、钢铁、冶炼等流程制造中,原料是分散的,企业需要采购不同地区的铜金矿,而这些铜金矿的种类、价格、成分等都不同,需要集成质检、采购、库存、价格、工艺等数据,并且采用人工智能、物联网、云计算、大数据等技术,帮助用户优化配料,降低原料成本,同时保证质量稳定。借助工业互联网可以将这些服务放置云端,面向更多用户群,提供服务的随时可调用。

 

“新基建是必须的,不是可有可无,不是可选品。现在新建工厂肯定需要物联,没有物联就谈不上智能制造,它是智能制造的基础。”一位行业人士说。的确,工业互联网已经迎来了蓬勃发展的“风口”,在风口的带动下,国内涌现出一批工业互联网企业。据中国软件网不完全统计,国内头部工业互联网平台多达70余家。

而工业互联网产业链涉及边缘层(数据采集、协议解析、边缘智能),IaaS(云基础设施、网络基础设置),工业PaaS(通用PaaS平台、工业大数据分析平台、工业应用开发、设备管理、连接管理平台),应用(传统软件云化、新型工业APP等物联网生态系统应用领域)、安全等,涉及的企业数量范围更加广泛。

 

工业互联网的“时刻”已经到了,但值得注意的是,工业互联网的概念存在已久。

 

 

 

殷鉴不远

 

国外也有很多工业互联网平台,譬如,西门子的MindSphere、GE的Predix平台、ABB的Ability平台、SAP的HANA平台、施耐德的EcoStruxure平台、IBM的Bluemix平台、PTC的Thing Worx平台、博世的Bosh IoT Suite 2.0平台、霍尼韦尔的Movilizer、甲骨文的Oracle IoT Cloud Service平台等等。

 

2012年,GE最先提出工业互联网的概念。

 

时任GE CEO的杰夫·伊梅尔特(Jeffrey R. Immelt)发表社论称,一场互联网革命即将到来,这是一个庞大的物理世界,由机器、设备、集群和网络组成,能够在更深的层面和连接能力、大数据、数字分析相结合,这就是工业互联网革命。

 

至此,以GE为代表的巨头拉开工业互联网的序幕。

 

2013年,GE宣布在三年内投入15亿美元进行工业互联网研发。同年,GE投资PaaS企业Pivotal,开发出Predix工业互联网平台。

 

此间,杰夫·伊梅尔特还来到中国宣传其工业互联网理念,“智能的工业机器与传感器、软件这些分析的工具连接起来,可以在未来扮演重要的角色,是下一次浪潮,可以提升生产率。”

 

2014年,GE宣布Predix开源、开放。GE与英特尔、IBM、思科等IT巨头组织成立工业互联网联盟IIC。

 

2015年,GE推出Predix 2.0以及Predix.io开发者平台,GE整合软件与IT资产产品线,成立GE Digital数字部门,主导Predix的推广。

 

而后续GE Gigital的“命运”人所共知,由于GE Digita投入过大,入不敷出,拖累GE整体股价,成为GE新一任CEO约翰·弗兰纳里眼中的烫手山芋。

 

2018年底,GE宣布,已达成GE Digital部分业务出售的协议,包括工业互联网平台Predix、MES软件Proficy、管理APM软件ServiceMax和Meridium,且剩余业务将组建成一家专注于工业物联网软件的新公司。

 

工业物联网与工业互联网一字之差,宣告着杰夫·伊梅尔特时代“工业互联网革命”理念的破产。简单来说,工业互联网连接的范围不仅包括工业物联网所涵盖的机器之间的智能化连接,更包括人与人、人与物、产业链上下游的连接。

 

与GE工业互联网之路发展截然相反的是西门子。

 

西门子一边推动MindSphere工业云平台的落地,一边开启“买买买”策略,补齐短板。在2007年至2016年间先后收购PLM公司UGS,过程工业数字工程软件商innotee,专业工程软件与服务供应商Vistagy,MES企业IBSAG,软件公司LMS,ALM公司Polarion等等。

 

2019年,西门子宣布MindSphere正式与阿里云结盟,服务于国内各行各业的用户。

 

2019年西门子分析师年会上,西门子除了发布Mind Sphere平台与低代码平台Mendix的融合产品Xcelerator,还公布了一系列MindSphere的成绩,其落地17个国家,20个垂直行业,APP数量超23.5万,客户超1000家,开发者大于10万,合作伙伴650家,接入超140万联网设备。

 

这些数据让人不禁思考,为何同样是工业互联网,西门子与GE的差异这么大?抛开企业个体基因、资源、经验的差异,其实两者分别代表了德国、美国工业互联网的不同思路。

 

美国侧重于通用化的IT技术解决方案,GE的思路就是打造“工业互联网界的安卓系统”。德国侧重于智能化工厂,西门子的重点就在于垂直行业与工业APP的应用。

 

回顾GE Predix的发展历程,首先,GE踩错了节点,GE提出工业互联网概念时,消费互联网方兴未艾,AI、5G、IoT、云计算的等新兴技术亦在发展初期阶段,工业互联网概念停在空中楼阁。

 

其次,工业互联网与消费互联网有着很大的不同,工业互联网领域很难有一款通用化的平台放之四海而皆准。相比之下,西门子则非常谨慎,聚焦于擅长的垂直领域,且在PaaS层面之外,具备PLM等软件的核心优势。

 

如今,大环境发生了改变,工业互联网企业类型有所变化,不再局限于PaaS层。树根互联骆凌雯告诉中国软件网,工业互联网其实跟互联网一样是一个大的集合概念,工业互联网其实更像产业链的运营和传统企业+数字化的运营。

 

以互联网企业为例,互联网企业有滴滴一样的出行平台,连接运力和用户群体;也有陌陌一样的直播平台,连接内容输出和关注方群体;还有电商平台......而真正的技术平台主要是安卓和iOS两大平台,其他的则是内容或业务服务方。

 

与之相对应的工业互联网也包括,比如像C2M个性化定制、节能分享平台、交易平台、运力平台、成果经济等等业务运营方。

 

国内工业互联网企业主要分为六类。

 

第一种,做工业互联网平台型的企业,简单说就是做“操作系统”;

 

第二种,传统的云计算以及通讯基础设施的供应商,比如,阿里云、腾讯云、三大运营商。

 

第三种,产业互联网运营企业,如纺织产业运营、3D铸造产业运营等,提供线下到线上的服务;

 

第四种,专业做工业互联网企业信息系统软件的实施方,软硬件一起实施,更像项目实施公司;

 

第五种,跟工业互联网强相关的,工业软件提供商;

 

第六种,自动化硬件提供商,自动化连接上网一些网关提供商,以及连接的实施商。

 

在实现路径上,中国软件网对比国内外工业互联网企业发现,国内工业互联网企业更多采用“折中”的路线,即围绕自身的平台,结合自家软硬件产品,以及擅长的优势行业领域构建生态体系。

 

航天科工董事长高红卫曾阐述过工业互联网的六种模式。

 

一,互联网+工业服务,在产品中植入传感器;

 

二,工业服务+互联网,即通用“操作系统”;

 

三,互联网+物联网+工业,互联网平台加入物联网要素;

 

四,工业+物联网+互联网,设备生产线数字化后再加入互联网;

 

五,电商式的制造业的互联网公共服务平台;

 

六,满足个性化、定制化、小批量需求。

 

而无论是哪一种模式,不可否认的是,国内乃至国外的工业互联网发展依然处于初期阶段,没有大规模地进入市场化应用阶段,仍处于商业化的前期阶段。

 

 

 

难点在哪?

 

一位业内人士向中国软件网透露,“近几年,国内工业互联网发展一直雷声大雨点小。一些做工业互联网企业也一直在推广,但事实上,在客户端的实际落地应用,貌似买单的意愿不是特别强烈。

 

这里面有几个问题,在业内关于工业互联网一直没有一个明确、清晰的概念,一方面,工业互联网的内涵和外延都跟以前不太一样。

 

从业务类型来看,工业互联网的运营更像产业链加上传统企业与数字化的运营。另外,工业互联网企业没有让客户认识到工业互联网的应用价值。”

 

3月21日,央视披露了关于建设工业互联网企业需要具备的核心竞争力。分别是:

 

一,能连接,低成本、普适应的连接,即插即用99%自动识别;

 

二,强平台,自主可控强工业属性的灵活可配置中台,100%通过微服务支持上层应用需求。

三,够安全,铆钉赋能平台,全方位保证客户安全,提供端到端全链路的安全;

 

四,高智能,以AI为第一生产力,基于OT+IT数据加工分析建模学习,挖掘工业核心价值;

 

五,多应用,赋能行业龙头,打造凸显工业价值的应用,客户的SaaS投入产出效益达到10倍以上。

 

而提到的这些核心竞争力,无一例外都是工业互联网目前面临的难点与痛点。

 

首先,工业互联网的连接问题。每一家企业设备的控制协议、表盘都不一样,如何把成千上万种设备的工业控制器、工业协议解析、国际通用硬件接口、很好地连接在一起具有一定难度。

 

骆凌雯认为,物联网分为两类,一类是消费品的连接;一类是工业设备的连接,能实现工业机器的连接才能叫工业互联网,传统信息化没有把机器设备连接起来,都是孤岛。

 

“中国工业互联网需要具备两个基本面。

 

一是懂工业,不懂工业的平台只能在信息化层面服务工业,而不能深入到制造企业的内在逻辑,很难进行深度改造;

 

二是能连接,工业的品种很多,连接协议、设备种类是成千上万的,连接本身是非常大的问题,连接的目的就是基于云端的变化对它进行一些控制,所以要能直接对话下行的机器和控制系统的双向连接。”

 

所以,国内工业互联网企业只有把最基本的连接层面做好,才能有企业层(资源调度优化、工艺、物流、成本、质量、决策、库存优化、员工赋能等)、产业层互联(企业与企业间的相互管理,如产业链协同、分享制造、产融协作、集聚型制造、按需定制等)。

 

其次,数据的处理与应用。工业机器产生的数据与人类产生数据在行为、内在逻辑等方面有着很大的不同。唐洪华博士向中国软件网解释工业互联网数据处理的几个维度,数据处理包括数据采集、数据处理、数据应用。

 

数据采集需要通过设备的互联,将不同型号的协议格式进行转换;数据存储则面临存储设备不同,格式不一样,数据时效性的难点,有的数据在秒级,有的在分钟级,不同场景存储的方式也不同,可能储存在云端,也可能存储在边缘侧;

 

数据处理后需要围绕业务场景,进行数据应用。此外,数据或跟AI、云计算等技术进行融合,解析。

 

如何把工业生产中的数据处理好,对企业决策、商业模式均有较大影响。

 

骆凌雯透露了一些数据处理的可行性路径,工业互联网企业需要从数据中总结know-how,从数据中发掘新的商业模式。譬如,根据客户画像与产品匹配,重构商业模式和产品开发策略;

 

通过产品全生命周期管理并结合产业金融的解决方案,帮助客户从由单一“卖产品”的企业转型为“卖服务”的平台。

 

第三,不同平台、产业链的融合问题。解决了连接与数据问题,接下来面临的是不同平台的融合问题,目前,工业互联网平台型企业很多,跨平台交互、协作以及不同平台互通有无的难点,造成平台层面的割裂。

 

唐洪华博士给出了“药方”,平台型企业提供工业互联网平台,龙头企业构建模型,不同平台之间采用微服务或服务包调用的方式,解决不兼容的问题。

 

特定行业的企业提出应用,要贡献模型,然后,产业链共同搭建。当然,技术层面不同平台的互融问题、安全问题等还有很多问题需要解决。

 

第四,工业APP。建设工业互联网的关键在于应用端,即工业APP的丰富程度,这需要工业互联网企业不仅了解行业,了解企业运行流程,还需要对行业、企业的发展趋势有前瞻性的判断,才能帮助行业中的企业降低成本,提升生产效率。

 

不同行业的行业经验,壁垒很深,经验很难复制,需要工业互联网企业有较深的产业积淀与理解能力。

 

第五,工业互联网企业的商业模式问题。前述业内人士透露,工业互联网投入较大,相当一部分工业互联网持续“烧钱”,收益甚微,财报不太“好看”。因而,工业互联网企业需要持续探索,实现现金流的良性循环。

 

尽管,工业互联网困难重重,但需要看到的是,市场上也涌现出大量的、成功的工业互联网实践优秀案例。

 

譬如,上海新朋联众汽车零部件有限公司通过设备互联,实时采集数据,进行设备OEE核算,监测设备异常。

 

在生产线周边对物流设备(仓库移动化)、检测设备、品质管理、流程监控实现智能化管理。最终实现物料采购效率提升15%,账务准确率提升28%,账务处理效率提升20%,物料制造过程可追溯性提升50%,过程监控统计作业量提升30%等企业收益。

在内部生产互联的同时,还与产业实现互联,向上连接主机厂商,连通主机厂OPCS系统同步至自家ERP系统,通过MRP运算拉动采购计划;向下连接供应商,采购订单系统直达,在线完成对账等功能,实现与下游供方信息互通;周边连接人力专业服务、工时管理、生产追溯等外联、外包公司。

 

再如,根云工业互联网平台连接了近42万台工程机械设备,通过实时采集设备的施工参数(如开工率和施工时长等数据)打造了工程机械指数。工程机械指数勾勒出基础设施建设,是观察固定资产投资等经济变化的风向标。

 

随着全国复工相继开展,每天向相关部门报送全国各地“工程机械指数”,反映了各地真实的开工率和复产率,为全国复工计划的推进及疫情期间的宏观经济分析提供有效参考。进而辅助有关部门进行分析决策。

 

“工业互联网企业需要构建这样一套体系,最重要的是,没有核心短板,在设备接入、数据处理、数据分析、应用方面、后市场管理、能耗管理等每一个环节,都不能存在短板,才是一个真正端到端的方案。”骆凌雯说。

 

的确,建设工业互联网绝非易事,在新基建的导向下,工业互联网行业也将迎来更大的舞台,赋予工业制造数字化建设的重任。

 

而工业互联网企业需要聚焦主航道,积累To B行业经验,才能不被淘汰。

 

如前述行业人士所说,“工业互联网门槛很高,只有在潮水退去时,才知道谁在裸泳。”

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