工业互联网妙手能否化解传统制造业困局

2018/8/24/17:10来源:第一工程机械网

    我国经济发展和制造业赖以成功的巨大优势之一--人口红利正在丧失殆尽。在创新升级困难、国外经济疲软等内外因素影响之下,许多传统企业开始出现亏损甚至倒闭,中国制造业发展遭遇瓶颈。在全球经济疲弱的大背景下,制造业转型升级和数字化经济趋势日渐明确,工业互联网的浪潮正在激烈翻涌。工业互联网被普遍看作是“第四次工业革命”,美国、中国、德国、日本等全球主要工业国家都在抢抓新型制造业战略布局的重要机遇,中国制造业,乃至我们工程机械行业如何抓住这一重要战略机遇?我们面临的困难在哪里?工业互联网与工业物联网有何区别?什么是工业大数据、您有没有听说过工控大数据,如何上云?5G时代将给工业互联网带来哪些改变?笔者希望借鉴清华大学和国内外知名学者的研究,逐步带大家认识和了解工业互联网,这一篇,首先让我们认清现状,理清一些概念和方向脉络。

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工业革命的演进过程及工业4.0的由来

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全球新兴制造业战略布局图

    传统制造模式的困局

    传统制造业经过几百年的发展,虽然模式和体系已经非常成熟,但是面临着诸多困局。

    第一、制造业成本优势渐失

    过去几十年里,中国经济基本为粗放型发展模式,制造业也是如此。中国制造企业往往依靠丰富低廉的原材料及劳动力,通过为外企代理加工产品,从中赚取少量的加工费。但是,近年来随着通货膨胀和原材料价格的上涨,人口红利消失,成本压力凸显。成本控制的提升接近极限,无法有效应对灵活多变的市场需求。

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    第二、产能过剩

    产能过剩也是制约我国制造业发展的一个挑战。从当前国内形势来看,一般工业产品市场产能过剩的情况越发明显,产品同质化严重。此外,在发达国家制造业战略计划、落后国家成本冲击等因素的冲击之下,中国制造业出口订单量锐减,对外出口需求下降,进一步加剧产能过剩的局面。

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    第三、缺乏高水平管理,生产效率需要提升

    1.我国制造企业的设计、生产、管理,往往是单向驱动的。生产任务逐级分解,无法根据现场生产情况动态优化生产计划排产和加工参数,产品设计制造服务逐环节推进,无法及时根据制造、服务改进产品设计。

    2.同时,设计与生产管理间缺乏高效协同。采用刚性的装备与产线,无法根据产品设计改变而灵活调整,刚性的资源组织与生产计划,无法根据产品变化而灵活调整。

    3.企业更多的是基于经验进行决策,以人为核心、基于经验的决策和优化,无法实现更加准确的判断。

    4.有限范围的资源组织。范围上以企业内部资源为主,无法以低成本有效整合分布于全球的优秀资源;形式上以采购方式为主,缺乏不同主体间高效、紧密的协作。

    我国制造业需要明晰定位,应该尽快摆脱要素驱动(劳动要素、资源要素、土地要素、资本要素),向效率驱动(投资产出比、投资报酬率)转型发展,向创新驱动(以美国和德国为代表的制造业发展)迈进,通过创新驱动进行制造业的变革。

    在传统制造业遇到以上种种困境的同时,工业互联网的到来恰逢其时。然而我们真的了解工业互联网吗?

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工业互联网的兴起脉络

    工业互联网潜力有多大

    根据IDC公布的2017年物联网的投资支出预测,全球在2020年之前准备投资的三大行业都是工业互联网市场的一部分。赛迪顾问数据,2016年中国工业物联网市场规模为1896亿元。到2020年,工业互联网在中国整体互联网产业中占比将达到25%,规模突破4500亿元。据有关机构推测,未来15年,我国工业互联网的规模将达到1.8万亿美元,发展空间巨大。

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过去10年的全球数字经济浪潮

    我国以年均近20%的增长率,成为工业互联网增长最快的国家,这也催生了很多概念:工业物联网、工业互联网、智能云网、工业大数据等,很多人搞不清楚他们之间的联系和区别。

    工业物联网VS工业互联网

    笔者借鉴清华大学软件学院院长王建民教授的观点,工业互联网与工业物联网基本可以认为是同一个概念,但是他们之间也是有一定的联系和区别的,主要如下:

    首先要对互联网和物联网的概念加以区分。

    互联网,即广域网、局域网及单机按照一定的通信协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术手段互相联系起来的结果,解决人与人之间互联互通问题,人们可以在互联网上获取信息、发布评论、采购产品、购买服务等,但是这些信息和服务需要人来做大量的工作才能完成,并且难以动态地了解其变化。

    物联网(简称IoT,Internet of Things),其定义为通过各种信息传感设备,如射频识别(RFID)技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息,包含其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种基础信息,通过互联网形成相互交互的、可识别的、可共享的网络,其目的是实现物与物、人与物在网络上的连接,识别、管理和控制等,物联网的信息是动态的,主要由物理机器生成。

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    互联网与物联网之间是有联系的。首先,物联网的通信渠道仍然是互联网,是在互联网基础上延伸和扩展到传感层的网络;第二,物联网用户可以通过互联网的通信渠道,端到端延伸和扩展到任何物与物之间,人与物之间。

    进一步来看,工业互联网不能被简单的理解为工业领域的互联网,如果仅仅将工业和互联网这两个关键词拆分来理解,容易被理解成工业领域所用的互联网,这样理解仍然是互联网的概念。而工业物联网基本可以理解为工业领域的物联网。

    另一方面,工业物联网与工业4.0等这些概念之间也是既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合,企业内部互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网(简称IIoT,Industrial Internet of Things)应运而生。

    工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端,全方位采集底层基础数据,并进行更深层面的数据分析与挖掘,从而提高效率、优化运营。

    什么是工业大数据

    工业大数据的发展赶上了好时候,相关技术的发展让工业大数据快速发展成为可能。如今,传感器变得无处不在,平台的计算和承载能力也不断增强,人工智能等技术让数据分析变得更为高效,活跃的IoT(物联网)生态圈让越来越多的企业尝试可以通过APP微服务的方式将数据价值变现。

    一般来讲,大数据可分为工业大数据和互联网大数据,狭义的大数据更多指的是互联网大数据。目前,在技术和应用方面,互联网大数据发展水平更加领先。

    工业大数据借鉴了互联网大数据的概念,又结合了IoT物联网的技术,把面向个人用户的“行为”数据分析与思维模式进行扩展,并应用到了企业领域。

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    工业大数据有其自身的特点:大部分是时序数据,与我们通常所讲的互联网大数据有较大差异。

    首先,工业大数据源自企业内部,而非互联网个人用户;

    其次,数据采集方式更多依赖传感器,而非用户行为或录入数据;

    第三,数据服务对象是企业,而不是个人;

    第四,就技术而言,传统的企业IT技术已无法提供相应的分析应用,需要借鉴和采用互联网大数据领域成熟的技术;

    第五,工业大数据让企业改变了原来对数据的看法,使得那些看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视,并且切实改进了企业的生产、销售、服务等流程。

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工业大数据与互联网大数据的区别

    工业互联网发展的四个阶段

    工业互联网是一个渐进发展成熟的过程,在实施中包括4个阶段:

    1.智能的感知控制阶段

    即利用基于末端的智能感知技术,如传感器、REID、无线传感网络等,随时、随地进行工业数据的采集和设备控制的智能化。

    2.全面的互联互通阶段

    通过多种通信网络互联互通手段,如工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网和OPCUA等,整合信息化共性技术和行业特征,将采集到的数据实时、准确地传递出去。

    3.深度的数据应用阶段

    即利用云计算、大数据等相关技术,对数据进行建模、分析和优化,实现多源异构数据的深度开发应用,从数据仓库中提取隐藏的预测性信息,挖掘出数据间潜在的关系,快速而准确地找出有价值的信息,有效提高系统的决策支持能力。

    4.创新的服务模式阶段

    利用信息管理、智能终端和平台集成等技术,提供定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面,实现传统工业智能化改造,提升产业价值,优化服务资源和激发产业创新。

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德国工业4.0的实现路径

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中国工业互联网的总体部署

    工业互联网被广泛称为“第四次工业革命”,我国能否抓住这次工业革命机遇,事关重大。笔者看到有人把中国比喻成一条多元化发展的巨龙,龙头已经进入了21世纪的信息时代,龙身还在工业化时代,龙尾还在农业化时代。这个形容十分贴切。我国的制造业也是多元化和长链化的,这种特点,更加给了工业互联网带动中国制造业转型升级创造了历史机遇。我们需要多了解和学习并进一步利用好这次机会。