工业互联网平台发展对国家的意义

2018-04-23 16:08 mikj 次阅读 条评论

    在去年下半年到今年年初国家就提出工业互联网,提倡大力发展工业互联网,加快国家科技力量的提升和巩固。工业互联网是连接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。

国内目前的互联网科技产业过于集中在消费级互联网领域,在企业级领域严重落后于美国与欧洲,而在与其他产业结合的自动化和智能化方面差距就更大。如果中国在未来5年-10年仍沉湎于在消费互联网领域的成就,而在企业级互联网、工业互联网或信息化领域止步不前,就可能浪费在信息产业上的特殊机遇。所面临的问题是,它所遇到的特殊时代机遇基本上仅限于消费级互联网领域,即抓住了20世纪90年代初期的互联网全球化和民用化契机。但是,在计算机和软件领域,以及随之诞生的企业与工业信息化领域,中国并没有获得同样的特殊机遇。

    从企业的角度分析,美国的Oracle、Salesforce、Workday和Servicenow分别达到了2116亿美元、818亿美元、246亿美元、249亿美元的市值,而市值7079亿美元的微软和6566亿美元的Amazon也有很大比例的企业级业务。而中国除了阿里和腾讯有部分云业务以外,没有主流互联网企业的主营业务是企业级服务。从市场整体的角度分析,根据Gartner的数据,美国企业级SaaS在2016年的规模是1000亿美元,而根据易观的数据,中国企业级SaaS在2016年的数据是300亿元人民币,即是45亿美元,仅相当于美国市场的5%。当然,国内在企业级信息化上的落后也有中国整体经济和商业背景的原因。改革开放后,经济增长的主要驱动力是劳动密集型行业的出口,诸如纺织、玩具、轻工业零件、电子产品加工等行业,主要依靠中国廉价的劳动力实现产品的低成本,从而在国际市场上获得竞争力,而在国内市场,市场经济对商业发展的促进也给各个行业和市场带来了高速增长的机遇。在这样的背景下,许多国内企业的核心竞争力并不是高效管理、技术研发或精益成本控制,而是通过强力的销售和营销迅速占领市场,实现收入和规模的快速扩张。2015年,国内劳动生产率只有7318美元,仅相当于美国的7.4%,世界平均的40%,这也意味着,经济仍是劳动力相对密集、资本相对不密集的粗放型经济。这种粗放型的增长模式和劳动力的相对廉价自然不会让中国企业对管理信息化和生产信息化具有强烈的需求。但是,中国的劳动生产率一直保持了高速增长,从1996年到2015年的20年间,中国劳动生产率的年化增速为8.6%,大大高于1.3%的同期世界平均水平,也明显高于美国1.6%的同期增速。同时,劳动力成本则在1995年-2015年期间经历了14.5%的年均增长率。在劳动力成本大幅提升的背景下,精益管理和成本控制必将逐渐被越来越多的中国企业提上议程。

    随着中国经济增速逐渐降低并维持L型的走势,市场边界逐渐稳定,产业逐渐成熟,中国企业在收入增长潜力逐渐消失的情况下,必然更加注重内部生产效率和管理效率,节省成本、降低费用,从而提高利润。当然,随着中国企业运行效率与工业生产效率和跨国企业的差距越来越大,它们对信息化与互联网化的需求会逐渐积累且强化,而满足这种需求的投资回报率会越来越高,直到最终超越消费互联网,而那时,中国的企业级和工业级互联网必然会迎来发展。

    工业互联网平台加速推动制造业向网络化、智能化演进,全球制造业在经历了蒸汽时代、电气时代、计算机控制时代3个历史阶段后,当前正朝着网络化、智能时代迈进。网络化、智能化的前提首先是构建一张打通制造业信息孤岛、支撑工业大数据安全有序流动的高速公路网。这张高速公路网在安全、功能、性能等方面都有着更加复杂的要求,现有的民用/商用互联网以及工业控制网都不能完全胜任,必须在各类网络基础之上叠加、融合、创新,即打造全新的工业互联网。工业互联网的跨界融合特征不仅必然会带来一系列新的技术创新,还有力支撑大规模个性定制、开放式协同制造、服务型制造等新模式、新业态得以深度应用和全面普及,进而推动人类生产力实现再一次跃升。

    工业互联网平台打破了传统工业生产以企业单兵作战为主的模式,通过提供涵盖研发、生产、管理、营销、物流、服务等全部流程及生产要素的云端制造服务,实现资源集聚与开放共享。机器之间、车间之间、工厂之间的信息壁垒被打破,生产形态进一步向网络化协同转变,并引发制造业研发创新体系、生产组织方式和经营管理模式的持续变革。“云+端”的新型生产方式和服务模式逐渐显现,通过汇聚资金、创意、工具等生产要素和资源,推动产业链环节形成网络空间的集聚,达到甚至超越以往地理空间集聚所产生的协同分工效果。

    实例说明一下:在传统的石油生产活动中,设备的意外故障常常令生产商头疼不已,例如一个海上钻井平台每天的运营费用超过几十上百万,一旦某个设备出现损坏无法作业,将造成巨大的经济损失,而如何确定设备的检修周期是非常困难的问题,很多时候不得不等到设备突然损坏之后,才进行设备维修保养,所以对设备运营数据进行智能化分析以便对设备故障进行提前预警就显得异常重要。2016年11月,石油巨头BP和通用电气(GE)联合发布了数字解决方案——PlantOperations Advisor(POA),POA能够迅速将油气生产设备的作业数据集成起来,向工程师发送警告和分析报告,使得工程师能够及时掌握作业情况。


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