工业互联网解决数字化制造业的问题

2018-12-25 18:01 mikj 次阅读 条评论

     工业互联网解决数字化制造业的问题,一直以来,制造行业都在持续进行投资建设。一方面,厂端进行了大量的机械化、电气化等的改造;同时,生产经营过程也进行了数字化、网络化和智能化的升级。在这个过程中,制造业变得更加自动化,越来越多的人工被机器所替代。此外,产业各个经营层面的业务系统也在进行一定的集成与对接。姚鲁表示,这些在一定程度上是能够在一定时间和范围内为工厂带来收益,但随着技术的快速发展,这些投入已经不能形成绝对的竞争优势。

     之前工厂实现一种技术性的革新,靠这种技术革新,工厂可能能够持续领先十年、二十年。现在,我们可以看到的是,所有的技术革新,都不是台阶式循序渐进的,而是螺旋式的上升。简单来说,甲企业投入资金进行了一定的改造升级,可能在一年半载能够形成竞争力,但乙企业投入资金可能在半年或者一定时间就追了回来,做的可能会更好。技术飞速迭代,这种情形不止在IT领域正在成为常态,在工业领域也越来越普遍。

     在资产投入不能形成绝对竞争力的当下,企业面临的问题是,利润越来越薄,缺乏形成竞争力的有力抓手,产品同质化严重。从企业的角度来看,其持续优化的空间在哪里?同时如何基于这样的优化去做创新?工业互联网作为两化融合、智能制造的核心抓手,其作用正在被大部分的企业所认可。然而,不同类型和规模的企业怎么去实施工业互联网?工业互联网如何解决制造行业普遍关心的效率、成本和质量三大问题?

     工业互联网需要哪些基本的能力呢?第一个是互连互通,比如说生产资源的连接、信息网络设施的连接还有智能设备联网。第二个是综合集成,包括端到端的集成、纵向集成和横向集成。第三个是数据分析与应用。这三个能力环环相扣,缺一不可。每一个环节都有每一个环节需要面对的角色以及各自的挑战。最终,工业互联网平台的落地是聚焦到业务价值上,而不是仅仅关注到这三个环节的某一部分。

     在新的产业和技术趋势之下,连接设备和系统是企业发力较多的环节,这使得现在企业可以通过很多的系统得到设备和产线的数据。然而,这些数据是不是真实的?这些数据是不是实时的?这些数据反映了什么问题?事实表明,即便是行业的龙头企业,甚至也不能明了数据采集以后下一步该怎么办。比如某知名家电企业80%的设备已经上云了,但是他们仍然不清楚然后该怎么做。

     企业基于连接在获得数据之后首先应当实现洞察,也就是通过建立关键指标模型,分析问题相关性和因果关系,然后才是优化。工业互联网的精髓是发挥人的主观能动性,把人们的创新能力发挥出来,而不是去替代人工,机器只是替代原来那些大量重复的劳动。这种创新能力源于工业互联网带来的洞察力,因为没有洞察就是在蒙着眼睛走路,这是赌博,不是创新。

     通过分析工业互联网平台框架及定位,工业互联网不是去替代任何已有的业务系统。一般来讲,传统业务系统有多个层次,从生产到运营管理再到经营,这里面每一个小块都是单纯的业务系统,每一个业务系统都是孤立的,数据也是分散的。但在工业互联网体系里,不管数据是从哪里接入,最终都是为一个目标服务,那就是为了优化和决策而服务。工业互联网平台体系中,数据是天然汇聚的。


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