对于工业互联网的实践与思考

西门子智能制造总监陈江宁入新世纪以来，以数字化、网络化、智能化为特征的新一轮信息化浪潮蓬勃兴起，正在引发链式突破，在产业升级、产品开发、服务创新等方面发挥技术优势，加快与一、二、三产业深度融合，推动产业变革，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。智能经济将全方位推动时代转型，深刻改变人们的生产生活方式，带来生产力质的飞跃，引发生产关系重大变革，重构工业革命以来形成的社会形态。随着全球工业经济形势发生深刻变化，能源和原材料价格持续攀升，资源环境约束进一步强化,工业竞争格局深度调整，工业企业同时面临着外部环境变化和传统运营模式难以为继的压力，数字化转型迫在眉睫。工业互联网这个概念适时而生，从国际到国内对于这个概念有更加深入的理解和认识，总的来说工业互联网比较形象的描述了随着经济社会各领域加速从数字化、网络化向智能化跃升，产业结构和经济发展方式发生深刻的改变，而工业互联网为产业转型和建设提供实现路径和技术条件，工业互联网平台是赋能企业数字化转型的重要基础设施，也是助力企业创新发展的系统解决方案。然而全球工业互联网正处于起步阶段，受制于商业模式、企业文化、投资收益、技术路线等多方面的挑战，目前工业互联网并没有获得预期的市场认可度；因为这个进程是需要行业经验、实践试错、时间效应；相信这个与商业互联网最大的不同， 或者说商业的平台流量可以变现而工业的流量需要效果的反馈。在这里先澄清几个流行的概念， 特别是工业互联网、智能制造。1、应该是智能制造是发展目标和方法而工业互联网是实现的可行的路径；从管理的角度应该是工业互联网可以作为驱动及协调智能制造并赋能工业制造。工业互联网不能简单的理解为互联网+工业而是一种新型的工业化进程，即互联网的禀赋赋能工业，从制造的输入与输出、产业的上下游、数据融合从而推动企业适应外部的变化、创造新的业务机会更为重要的是产业转型和业务模式升级。而智能制造是从产品生命周期的角度入手，从数据驱动企业内部效率和生产关系的重塑，是数据驱动软件定义赋能企业，更多是企业自身的变化带来的新的业务变化。2、工业互联网与智能制造是结构问题还是组织关系问题？但总的来说：这两者是没有矛盾的， 只是着力点不同，需要明确的是其一、智能制造是我国制造业选择的发展方向其二、工业互联网是发展智能制造的发展模式和现实的路径2.1 、工业互联网是“平台+数据”推动制造业与市场、无论2B/2C的深度融合从而在中国互联网消费端的优势上增加工业制造的部分，可以认为工业互联网强调横向融合， 即企业与企业、企业与市场，强调从IAAS/PAAS/SAAS以及从边缘层各自以及相互融合带来的持续改进、挖掘服务、形成新业务模式；关键在于互联、共享以及数据迭代使得这个过程的知识显性化从而带动产业的升级，但目前工业互联网需要按企业的规模和行业不同形成不同的模式， 例如中小企业自身IT能力和投入弱， 可以通过外部资源共享和市场对接、实现管理水平提升；而大中型企业特别是行业领先企业和关键部门基本上是自建IT架构，从而其与上下游的带动是工业互联网可以提供的。2.2、智能制造则是利用新技术+数据推动制造业的生产模式转型和生产关系的转变（即从以生产为核心转变为以产品生命周期为核心，生产只是其中一个环节），是制造上的智能和企业精益化管理的结合；这个是贯穿产品生命周期、企业制造层级、以及由此形成的新的业务模式，强调的是企业内部的变化和智能制造带来的业务模式的变化，可以认为是基于新技术赋能制造过程。3、针对工业互联网的范畴， 可以大致分为三大类工业互联网平台：第一类，运维和资产管理服务第二类，运营和管理流程优化第三类，整合资源，通过产业链和业务链协同， 形成业务转型、商业模式创新目前工业互联网应用主要集中在第一类和第二类，而基于工业互联网的企业新模式转型更多是名大于实。其实最为关键是如何形成可复用的场景、有效的商业模式、可推广的商业价值；特别是有助于通过工业互联网的拉动，形成有效的产业规模效应，而不是“脱了马甲， 再来一次”；工业互联网应用场景案例分布及应用案例成效（数据来源：洪福资本）从应用场景维度分析，降低成本、提高效率的需求是推动目前工业企业实施工业互联网的最大动力。80%的工业企业基于平台开展状态在线监测、故障在线诊断、预测性维护、远程运维等应用服务，60%的工业企业基于平台处理分析生产制造、企业运营管理等各类数据，开展生产过程优化、能耗优化、质量优化、安全管理、作业流程优化、采销决策优化等运营优化服务，10%的工业企业基于平台开展业务转型和模式创新；企业对应用人工智能、虚拟现实、数字孪生、区块链等新技术仍持保守谨慎态度，更寄希望平台新模式创新与应用带来更多的新收入增长。从行业应用维度分析，在数字化程度高的机械、能源、电子、汽车、钢铁行业成为应用工业互联网平台的主力军。一方面平台助力管理从人工粗放管理向远程、精准智能化管理过渡，另一方面信息与制造行业融合创新助力企业探索新业务增长模式。能源、电力行业也明细变化，通过分析市场、发电能力、发电需求、天气和定价等影响因素，优化发电和交易计划，实现生产端、电网和消费端的协同和优化。从企业规模维度分析，50%的案例来自头部企业，面对数字化转型挑战，头部企业同时具备建平台和用平台的条件、资源和压力，龙头企业向集成商、软件应用商、服务商角色转型。设立专门的部门和管理机构（智能制造管理办公室、委员会、大数据公司、智能制造平台公司等）的趋势明显。但在实践过程中看到国内外的不同和变化， 总的来说，但无论国内还是国外企业在推动企业变革是毫无疑问的， 认为数字化和工业物联网（国内叫工业互联网）可以带来带来组织架构、信息融合、业务模式、价值链的变化；归纳不同点如下：1、国内产学研政府一起上阵，共同推进；国外是企业和学术机构牵头，从架构、概念、标准、人才和示范实验落地入手。2、国内在政策的引导，变化和市场反应非常大；国外更多是实验室、示范项目为主， 在产业内部有影响力。3、国内应用数量明显高于国外，特别在细分行业，如机械、能源、航空、钢铁；国外由于过去的持续投入和改进，从精益化、流程管理、技术场景已经形成可复制的方案，而在专业运维服务（这个建议成为行业）可以提升的机会却是共同的。4、区域和当地政府支持下的产业平台和产业聚集区的应用。5、国内与国外对于工业互联网的理解和适用范围认识不同，国外更多是业务导向。6、中小企业焦虑和观望。4、在工业互联网的实践中，调查部分企业归纳起来的问题点：?什么是智能制造和工业互联网？?工业互联网升级的方向和注意事项有哪些？?工业互联网建设的资金从哪里来？资金如何使用？?工业互联网需要怎样的人才队伍？?企业工业互联网化的升级的路径？?企业上云的安全问题如何保证？?如何解决装备制造业升级的不兼容情况？所以重要的是需要考虑我们下一步如何做，做哪些点才是关键，否则理清概念没用。1、理清工业互联网技术范围， 不能不同的篮子装同样的内容，这里应该提出工业App, 工业服务、远程运维、物流优化、设计与市场对接、不同数据的承载平台（轻量化的数据平台），应该是工业互联网赋能智能制造， 而智能制造为工业互联网提供实现的场景。2、 工业软件、工业App、轻量化的数据平台是工业互联网的重要内容， 工业互联网着力推动、轻量化的数据平台工业软件、工业App的应用、开发、商业模式的建立。2.1、工业软件是一种工业的“软装备”是工业制造系统化管理和控制不可缺少的一部分，是建立工厂精益化和知识管理的工具和平台。工业软件包括设计、建模与仿真、工程、测试、管理及执行、制造排程、客户管理、物流管理等围绕产品生命周期、设备生命周期，一体化管控，直到数据生命周期全价值链，一般分为研发与设计、生产与控制、运维及管理以及工程与测试是实现以数据为驱动的智能制造的重要组成部分。目前大部分工业软件均由国外提供，国内在ERP、MES等有一定基础，工业软件需要从基础数据架构、数据标准化、基础数据库入手推动应用层面的开发，建议基于不同的应用方向推动工业软件的开发和应用推广。2.2、工业App应该是一个刚刚起步的阶段相对于商业App因为工业环境的苛刻条件、数据的多样性、实时性和安全性的要求开发难度和成本风险比较高，特别是接口、展示、应用场景等有特殊的要求如已建成产线和新产线不同，但这是智能制造从数字化到智能化的转换器，需要基础共性的标准研究，强化可靠性及安全性，接口和展示技术以及基于制造环节的应用场景的开发。2.3、工业软件及工业App的随着互联网与工业深度融合其前景广阔，世界平均增长幅度在7-9%，中国行业门类齐全，市场应用场景广大，是可以大力发展的，需要鼓励行业系统集成商、Startup公司、个人多方开发，行业龙头企业加快应用和推广的示范作用，通过资本运营加速发展进程；但切合实际的落地的规划尤为突出！总的来说工业软件是工业管理与运维思想与经验的系统化的总结，是体现制造智能化的载体！工业App是实现工业互联网增值和知识显性化重要的工具。3、对于工业信息安全技术本身不要过多关注，其实这个是技术、人才、管理制度的融合， 特别是欧洲GDPR以及中国网安法出台后如何解决企业关键信息的跨平台、跨领域、甚至跨域的问题需要做一个初步的认识；另外企业的业务范围越来越大对于劳动力和技术支持等要求越来越高，其中的多基地运营、多企业运营、运程控制（不是运程操控）如何解决？4、工业互联网依据不同行业的特点需要从数据驱动价值的角度看待数字化资产管理， 从而实现从数字化设计、数字化交付、数字化运维的，从行业的属性角度出发， 流程行业强调是无人化少人化， 物流过程优化， 离散行业关注自动化打通、数据收集、数据平台的建立， 这个需要从工业互联网的实现路径的角度入手。5、工业数据也是必须要认真思考的，工业数据不同于商业数据是需要用户先行投资设备、产线而后通过生产、运营管理形成的具有一定价值的数据，不可能才采用以前的商业模式“免费”使用无论对于所有者还是数据服务提供商亦或是云服务提供商；需要一种”利益分享“的模式，从数据的全价值链考虑。6、对于中小企业也必须提出合适的工业互联网运营模式，中小企业的特点小企业的特点：企业人数少、共同的价值观、拥有专注的客户资源、具有细分市场的行业Know-How、人员流动危害大、IT投入和资源不足；所以需要工业互联网提出一个合适的解决方案对于核心竞争力、培育人才、建立平行的决策架构、具有战略眼光、善于利用资源，全球化销售、灵活的市场反应等方面提供答案。综上所述并结合我们实践的经验，建议工业互联网在落地过程中， 在商业落地需要考虑：1、目标产品先进、市场前景好是推行的前提。应该是技术先进，最好就是企业的痛点2、工艺流程梳理，需求分析是必备的程序3、推行精益生产，优化生产工艺是基础。4、找准突破口是关键。一、抓关键的环节，生产最关键的、影响质量的。二、抓能够见效快，先易后难。5、关注ROI：三年收回成本6、由点到线、由场景到复用是一个合理的途径7、人才培育是最主要的保证8、培养系统集成能力是推行工业互联网的重要条件9、一把手推动， 中层推进10、 知识是有价值的，这个不仅仅是知识产权保护的问题，而是咨询、分享、培训也是有价值的；或者说供应商做的技术方案是需要付费的，而不能是“拿来主义”这个就是“知识产权对等的含义”很高兴看到国内在工业互联网领域开始有许多行动和架构，例如建立产业联盟、研究院等， 进行了许多有益的探讨，提出许多标准的建设，这个是非常重要的， 这里要强调的是在数据驱动的时代要有新的标准建设模式，这是场景驱动的，由于无论工业互联网还是智能制造均在途中，所以只有实践者最有发言权，他们的案例、场景、应用才应该提升而之前的制定者应该成为协助方。随着工业互联网的不断充实，期待在重塑产业价值、提升服务水平、创新组织管理特别是扁平化的自组织结构，同时对于工业互联网平台重构制造生态的命题需要给予回答特别是目前的各类所谓工业互联网的特点和范围，从而理出可行的有商业价值的工业互联网需要的样子；工业互联网需要适应生产关系的变化、企业上下游的变化、行业的泛化，智能制造时代的变化与要求，从平台经济、数据价值、业务模式、价值网络、生态系统、客户体验、知识管理以及业务创新的角度成为产业转型的引擎。