工业互联网, 你到底有啥用?

描述

什么是工业互联网    

2012年,美国通用电气公司在提出“工业互联网”概念时,是这么说的:

“工业互联网,就是把人、数据和机器连接起来”。

也就是说,工业互联网的三要素,是人、数据、机器。

现在我们把这个概念丰富一下,这么说:

工业互联网的本质,就是通过开放的、全球化的通信网络平台,把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来,共享工业生产全流程的各种要素资源,使其数字化、网络化、自动化、智能化,从而实现效率提升和成本降低。

关键词我都加粗了,认真读几遍,我相信能看懂。

中国有句古话:“水流则清,人动则活”。武侠片里也总是会说:“打通任督二脉,功力倍增”。

这些,都说明了“流动贯通”的重要性。

而工业互联网,就是让数据“流动”起来。

我来解释一下:

单个节点,非数字化,没有网络,它就是孤岛,是“死”的。

随着传感器等数据采集技术的升级,节点开始产生数据,有了“生命”。

与此同时,通信技术已在不断升级,像血管和神经一样,帮助无数孤立的节点,交换数据、共享数据。

最后,这些数据流会到达云端,借助云计算、大数据这些信息技术升级的产物,产生价值。

如此一来,所有节点就形成一个系统,一个更强大和完整的“生命体”。

这就是为什么,我们通常将工业互联网称为“工业技术革命”和“ICT(信息通信)技术革命”相结合的产物。

大数据

这里,我们要解释一个叫“OT”的概念。

大家搞通信的话,一定知道IT是信息技术,CT是通信技术,那么,OT是什么?

OT,就是Operation Technology,操作技术。可以把它理解为工厂车间里面的那些工业环境和设备,包括机械臂、传感器、仪器仪表、监控系统、控制系统等等。

工业互联网,就是IT、CT、OT的全面融合和升级。它既是一张网络,也是一个平台,更是一个系统,实现了工业生产过程所有要素的泛在连接和整合。

大数据

工业互联网

工业互联网和“红色警戒”    

上面所说的内容可能比较抽象,我还是通过一个喜闻乐见的例子来说明吧。

很多人都玩过红色警戒、星际争霸、魔兽争霸这样的电脑游戏吧?

这些游戏,都称之为即时战略游戏。说白了,就是不停地收集资源(铁矿、木头、石油等),然后建造工厂,生产和制造武器(士兵、战车、坦克、飞机等)。最后,利用这些武器,去消灭对手。

游戏的逻辑很简单,谁的武器最多最强,谁就能赢。所以,更能决定胜负的,是玩家的生产效率。

这是一个非常复杂的生产系统——资源的类型有很多种,武器和兵种也有很多种,科技树就更复杂了,此外,你还要进行能源管理(不能停电)。

但是,一名游戏玩家通过键盘、鼠标、显示器,就能够运作这一整套系统。

你有没有想过,这是为什么?

我觉得你应该已经想到了,是的,你在使用“工业互联网”的初级模型——

通过显示器展示的游戏界面(操作面板),玩家可以很清楚地看到自己当前有多少资源(铁矿、木头、石油),多少座兵工厂,兵工厂当前在生产什么,生产速度如何。玩家也可以看到自己的科技研发进度。玩家还可以看到自己有多少电厂,发电量够不够,会不会有停电的风险。

正因为玩家掌握了所有的数据(信息流),所以才能最高效率地进行决策,下达生产命令。

试想一下,如果你要玩一场没有电脑的红警游戏,会面对什么场景?

1、所有的数据都是用人传递,通过纸张才能阅读。你会被海量的纸张淹没。

2、这些数据无法进行即时统计和运算,也没办法第一时间找到其中的规律和问题。例如,你的铁矿虽然很多,当时你的石油只够用一个礼拜。再例如,你的坦克工厂开足马力生产,结果发现坦克发动机供货不足。

3、你的命令无法很快抵达工厂和车间。

……

简而言之,你就像回到了二战年代。在那个年代,如果想要运作庞大的战争机器,你只能依靠大量的人,还有熟练的团队协助。

如此看来,工业的信息化、数字化、网络化,是不是很有用?

工业互联网的架构    

真正的工业互联网,当然要比红警游戏复杂得多。

我们先来看一下官方给出的工业互联网平台功能架构:

大数据

图片来自中国工业互联网联盟

上图其实可以看出,主体架构就是云计算架构。包括IaaS、PaaS、SaaS,都是云计算一模一样的概念。

多了一个边缘层,我前面说过,边缘层其实就是生产现场,OT那部分。

我又画了一个简单一点的:

大数据

根据上面的图,可以看出:

OT在底层,负责数据采集和动作执行,有点像四肢;

CT连接所有节点,负责数据传输,有点像血管和神经;

IT在上层,负责数据运算和分析,有点像大脑。

数据是双向流动的,形成了一个整体。

大数据

说来说去,就是数字化、信息流,然后从数据中挖掘价值。

工业互联网的应用案例    

我们通过现实世界中的几个案例,来看看工业互联网到底能带来多大的价值。

第一个案例,是德国西门子。

作为工业4.0概念的提出者,德国也是第一个实践智能工厂的国家。位于德国巴伐利亚州东部城市安贝格的西门子工厂,就是一个高度数字化的智能工厂。

在占地10万平方米的厂房内,员工仅有1000名。近千个制造单元,全部通过物联网进行联络,大多数设备都在无人力操作状态下进行挑选和组装。

德国西门子安贝格工厂

在这个工厂里,每100万件产品中,次品约为15件,可靠性达到99%,追溯性更是达到100%!

再来看看瑞士的ABB集团。ABB是电力和自动化技术领域的世界级巨头企业。

他们研发了ABB Ability智能传感器技术,将生产的电机与云服务连接。该技术就像给电机佩戴了健康腕表,对电机的运行情况进行精确监测,并在云端对数据进行算法分析。一旦发现问题,就进行预警。

采用该技术之后,降低了70%的故障停工时间,延长了30%的使用期限,减少了近10%的能耗。

再来看看中国的。

美的集团,中国最大的家电制造企业之一,也打造了自己的工业互联网标杆工厂。

在它的磁控管(微波炉的核心设备)工厂里,搭建了完整的信息化应用框架,打通了各大系统的数据接口,实现了内外互联、虚实互联。

美的自研的MES(制造执行系统)首先实现了与云端上面供应商数据的对接,打通了供应商来料的入库、品质和生产计划。然后,打通了物流、质量管理系统,实现了对物流配送、品质管控的控制。接着,在产品开发上通过PLM(产品生命周期管理)实现制造和研发同步。最后,在销售端,通过CRM(客户关系管理)系统和客户对接。

这样一来,真正实现了全流程打通。
 

改造之后,这个数字化工厂的自动化率高达95%,关键工序不良改善达30%以上;人员效率提升88% ,空间产出效率提升79.2%。

总而言之,工业互联网带来的效率提升,是有目共睹的。节约下来的成本,也是真金白银。

工业互联网与云计算、大数据、人工智能    

云计算和工业互联网之间,有什么关系呢?

其实前面已经都提到了。

当只有1个工厂和很少的设备时,在厂房里摆上几台服务器,建个局域网,找几个工程师,就可以管理和维护这个小型工业网络了。

这个网络太小,只能称为工业局域网,而不是互联网。

但如果是几十个工厂,几百个车间,几万个生产设备呢?显然,这个时候应该采用云计算技术。

只有上云,才有强大的运算能力、存储能力和网络带宽,能够对这么庞大的系统进行管理。

大数据

也只有通过云计算,才能让更多的企业员工及管理者接入,去使用工业互联网。也能够让开发者有更大的空间,去设计更好的应用。

云计算还可以为企业与企业之间,工厂与供应链之间,工厂与经销商之间,提供接口,进行指定数据的共享。

甚至还能提供工厂与最终消费者用户之间的接口,方便用户对产品进行个性化定制。

再来看看大数据。

前面我们一直都在说数据,不过数据和大数据是两回事。

关于大数据,可以参考小枣君之前的文章:五分钟解读“大数据”

大家都知道,消费物联网的大数据很大,例如购物数据,出行数据等。但是,实际上,工业互联网产生的数据量,远远超过消费物联网。

举个例子吧,波音飞机发动机30分钟内产生的数据,就有10TB,我们普通台式机2TB的硬盘,需要5块才能装得下。

数据就是金矿,工业互联网的大数据,就是超级大金矿。

通过大数据技术,可以对生产制造物流等所有流程的数据进行存储和分析,挖掘其中的数据价值。

人工智能又和工业互联网有什么关系呢?

其实,早在十几年前,我们玩红警,选择和电脑对战,不就是在和人工智能对战吗?只不过那个时候的人工智能,还只是很初级很“弱智”的智能,它只是按照游戏开发者设定的固定程序流程,先造什么,再造什么,最后来攻击你。

如今的人工智能,学习速度更快,算法更先进,变成了阿尔法狗,你想打赢它,几乎是不可能了。

我们将人工智能引入工业制造,其实就是让人工智能作为我们的代理人,帮助我们管理工厂,管理整个制造生产流程,甚至包括采购、物流和销售流程。

随着人工智能的不断演进,工业互联网这个系统将会实现工况自感知、工艺自学习、装备自执行、系统自组织。

这个,就是智能制造的最高境界。

工业互联网和5G    

5G和工业互联网之间的关系,主要集中在接入层。

高连接速率、超低网络延时、海量终端接入、高可靠性,都是5G所具备的优点。这些优点,将非常有利于5G替代现有的厂区物联网通信技术,尤其是Wi-Fi,蓝牙等短距离通信技术。

一些以往受限于网络接入而不能实现的场景,在5G的加持下,都变得可行。

例如,高精度机械臂加工。如果采用5G对机械臂进行远程控制,时延将缩短到1ms,可以很好地满足加工精度的要求。

5G机器人

还有5G的超高带宽,在采集4K/8K设备监控影像的时候,也将发挥不可替代的作用。

除了接入层之外,5G的切片、边缘计算,都可以在工业互联网领域找到不错的应用场景。

工业互联网的发展现状    

工业互联网蕴藏着巨大的商机,无数企业对此跃跃欲试。

如果想要成为工业互联网的玩家,想要掌握先机,当然就是从工业互联网平台入手。

工业互联网平台是工业互联网的核心。说白了,它也就是工业互联网的“操作系统”。

就像苹果iOS系统和谷歌安卓系统牢牢掌控了消费互联网一样,谁提供的工业互联网“操作系统”最好,用的人最多,谁就掌握了工业互联网发展的主动权。

但是,尽管工业互联网已经发展了这么多年,迄今为止,仍然没有任何一个平台占据了绝对领先的地位,也没有任何一个平台获得了真正的成功。

原因很有意思——

能够提供这样强大平台的公司,一定只有两种,要么是工业制造能力很强的公司,要么是信息技术能力很强的公司。

例如,美国的通用电气和德国的西门子,就属于前者。世界上第一个工业云平台Predix,就是由美国通用电气公司(GE)在2015年正式发布的。而第二个平台呢,就是德国西门子公司在2016年4月开放的MindSphere。

按理来说,这些公司很牛,做出来的东西当然非常好。但是,工业互联网有一个很大的特点,就是个性化。每个公司生产的东西不一样,流程不一样,工艺不一样,设备不一样,渠道不一样,甚至商业模式和供应链也不一样。

你想造一个通用的平台,可能吗?

想要成功,必须经过非常深入的分析,然后建模,最后开发。也就是说,高度定制化。

曾经就有业内人士说,传统的消费物联网平台开发,分析需求、建立模型、编写代码这三步的工作比例,是25。而工业互联网平台恰好相反,是52。

一个工业互联网平台项目,你需要花大量的时间在场景和需求分析上,搞懂它到底是怎么运作的。

想拿通用平台随便改改就用?扯淡!

此外,作为GE和西门子这样的大公司,虽然它们拥有雄厚的技术实力,做出了好的平台,但它们本身也是工业企业。它们的竞争对手,怎么可能会用它们的平台呢?那岂不是把自己的数据都暴露了吗?

而作为亚马逊、谷歌、微软,包括国内阿里、腾讯,虽然是互联网企业,也拥有雄厚的软件研发实力,但对工业制造过程没有深厚的技术沉淀,所以也很难做出适合的平台。

因此,现在工业互联网平台处于全面混战的一个状态。大公司做,小公司也做,很多大型制造企业孵化出来独立经营的子公司,反而在所在的专业领域做得风生水起。也有一些互联网创业企业,凭借专业知识,做出了不错的平台产品。

就在这种混战的状态下,全球工业互联网平台市场在高速增长。

根据研究机构 MarketsandMarkets 的统计数据显示,2017 年,全球工业互联网平台市场规模为 25.7 亿美元,预计 2023 年将增长至 138.2 亿美元。

而美国、欧洲和亚太这三个地区,是当前工业互联网平台发展的焦点区域。

美国的代表,是GE、微软、亚马逊、PTC、罗克韦尔、思科、艾默生、霍尼韦尔等巨头企业。而欧洲的代表,是西门子、ABB、博世、施耐德、SAP 等企业。

中国就更多了,航天云网、海尔、树根互联、宝信、石化盈科、用友、索为、阿里、华为、浪潮、紫光、东方国信、寄云等等,都是起步比较早的平台开发企业。

国内工业互联网产业技术体系

(图片来自中国信通院)

这场混战还将继续下去,究竟谁能脱颖而出,只能让时间告诉我们答案了。

工业互联网的瓶颈    

工业互联网的未来是美好的,但是,前进的道路并不通畅。

很多的问题和障碍摆在它的面前,例如最关键的数据安全问题。

企业对于数据安全的顾虑,严重影响了他们上云的积极性。他们害怕自己的核心数据不能得到很好的保护,一旦泄露,带来的后果是灾难性的。

保护数据的安全,既需要平台拥有可靠的技术,也需要企业本身有很好的软硬件环境和管理水平。

对于我国很多企业来说,基础设施落后,资金和技术有限,想要“速成”工业互联网,确实不太现实。就像邬贺铨院士说的,有些企业内部数据都做不到完全共享,更何况外部。

此外,工业互联网标准的缺失,以及企业ICT人才培养的不足,都是困扰工业互联网向前发展的障碍。

不仅我们国家如此,国外推进也是困难重重。就像前面说的GE通用电气,不久前也是因为旗下GE Digital(GE数字集团,专门捣鼓工业互联网业务,包括世界上第一个工业互联网平台Predix)业绩不佳,所以出售了它的部分股权。

所以说,推动工业互联网发展和普及,是全世界面临的共同难题,任重而道远。

结语    

不管怎么说,第四次工业革命是人类发展的必然趋势,工业互联网也是工业发展的必经之路。

我们国家作为工业大国,面对人工成本上升、原材料价格波动、贸易竞争日益加剧等种种不利情况,正处在工业转型升级的关键时刻,迫切需要提高效率、降低生产成本。只有坚定不移地推动工业互联网落地,加快更多企业的数字化转型和智能化改造,才有可能让自己在全球化竞争中立于不败之地。

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