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    工業互聯網為工業數字化智能化提供了方法論
    http://www.qelxt.com 2019-03-07 15:20:21 中國工業新聞網
    中國機械網】訊

      如果說2018年是工業互聯網元年,那么2019年的工業互聯網將會怎么走?日前舉行的2019工業互聯網峰會上,中國信息通信研究院總工程師、工業互聯網產業聯盟秘書長余曉暉表示,應用探索與推廣將是工業互聯網下一階段的發展主線。

      余曉暉說,以資源協同、產融結合為特色的模式創新,是目前我國工業互聯網應用的獨特模式。不同規模的企業,工業互聯網的價值有所不同,應該兼具大企業更高層次的提升和中小企業信息化、數字化普及。

      當前,中國工業面臨的數字化轉型需求體現為提升生產經營管理效率、提升產品質量和價值、促進商業模式創新以及降低信息化應用門檻,這幾個方面都面臨著的一些挑戰。而工業互聯網提供了一個方法論,可以作為制造業和各個產業實現數字化和智能化轉型的路徑。

      企業不同應用模式有別

      余曉暉分析,國外的工業互聯網應用,大部分聚焦在資產管理服務層面,國內來說,雖然資產管理很重要,但是生產過程的管控,資源配置的優化比較突出,這也體現了中國工業處于補課、提升與模式創新并舉的階段。

      中國通過工業互聯網連接企業、產業各環節和各要素,在四個方向探索出一系列特色創新應用模式。

      一是連接用戶,特點是大規模定制,如海爾COSMOPlat平臺連通用戶和生產銷售物流全環節,匯集用戶個性化定制需求,按需生產和配送。

      二是連接工廠,實現能力交易與資源配置優化,如生意幫通過連接各加工廠發包方,組織工廠協作加工。在B2B交易方面,積微物聯平臺交易工業產品,智能云科平臺交易加工能力,航天云網平臺交易產品設計、模型等。

      三是連接物流,體現為數據驅動的精準物流服務,如傳化智聯的物流整合平臺,整合貨、運、港等物流各環節數據,保障物流企業、收發貨方的貨款安全和流轉。

      四是連接金融,體現為基于工業互聯網的金融產品或服務。這是國內非常有特色的,就是金融服務,通過數據來解決中小企業的信貸、保險,以及包括設備銷售的一些商業模式問題。

      可以看到,在以上創新模式中,大企業、中小企業解決的都是不同的問題。大型企業有比較好的信息化基礎,所以利用工業互聯網提升數字化的分析決策能力,布局高價值應用,比如在一些特定的工業場景下做工業大數據的深度分析。再比如,多環節集成與協同優化,實現基于數據協同分析的產業鏈環節互通與系統性優化。

      而中小企業的資源與能力是生存發展的關鍵,所以圍繞“抓資源、補能力”推動工業互聯網的應用。具體來說,中小企業比較突出的有兩點,一個是低成本的信息化應用,比如優化MES,或者是ERP,功能比較單一,甚至都不需要定制化。有很多企業有這樣的需求。還有一點就是通過平臺融入社會化生產體系,獲取企業發展的關鍵資源特別是訂單資源與金融資源。

      流程與離散行業差異顯著

      可見,企業差異化的存在使應用模式各不相同,有專家認為,甚至在推進過程中需要考慮先個性、后共性這一策略。與此同時,在不同的垂直行業,差異化也很顯著。

      余曉輝介紹,國內的流程行業如鋼鐵、石化、能源、電力等等,具有連續生產、資產價值高、工藝過程復雜的特點,對安全環保具有較高的要求,信息化數字化基礎較好,數據采集能力非常強。在工業互聯網方面主要體現為三大場景,分別是數據+模型驅動的生產管理優化即以數字孿生為核心的智能工廠建設;還有以數據可視化為核心的HSE系統,就是解決健康、環保的問題;再就是基于數據的全供應鏈優化,更好地實現產銷對接。

      在離散行業,針對多品種小批量行業如航空、船舶、工程機械等,主要應用場景有四種,分別是基于數據機理的協同設計仿真驗證,以數據分析為基礎的生產工藝優化,依托系統集成的供應鏈管理優化,還有以數據模型分析為核心的設備健康管理。

      針對小品種大批量行業如如汽車、家電、電子等,數據共享的大規模定制,依托數據深度分析的產品質量優化,以及以數據互通為基礎的生產管理優化,還有基于物聯+分析的后服務市場,是該行業的工業互聯網應用的主要特點。

      工業互聯網平臺三大演進方向

      工業互聯網功能體系包括網絡、平臺、安全,余曉暉指出,預計平臺功能體系將會有三大演進方向,第一,工業技術本身的積累,會深刻影響平臺產業革命,工業知識積淀深厚的企業將發揮重要作用。第二,開源技術將推動IT技術不斷演進,開會成為一個非常重要的基礎技術。一方面平臺開發者生態和應用創新生態加速平臺應用創新,另一方面,平臺企業紛紛打造自主生態。

      由于整個工業互聯網處于發展初期,不可避免在各個層面面臨一些客觀的挑戰。技術層面體現為兩點,第一,工業技術和IT、OT技術的融合創新面臨困難,接近70%平臺的工業模型不到20個。第二,新興技術解決工業問題的有效性有待驗證,比如人工智能,特別是深度學習等,在強工業機理場景下的有效性仍不明確。

      產業方面,目前缺少產業巨頭引領發展方向,產業的協同創新、生態建設有待加強。商業方面,現有的工業互聯網盈利模式比較單一,提供定制化解決方案仍是現階段最主要的盈利方式。總體上,從技術、應用、產業、商業等維度,還有很長的路要走。(周寶冰)

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