加快構建我國特色的工業互聯網技術創新路徑——工業互聯網專家深度訪談錄
作者： 2022年05月05日 來源： 瀏覽量：
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導讀｜在推動工業互聯網產業進程上，一方面有賴于各類企業的探索和示范，在實踐層面引領行業發展的方向；另一方面依托于行業領域專家的思想與洞見，在認知層面把握行業前進的風向標。
本文通過對國家頂級智庫、
導讀｜在推動工業互聯網產業進程上，一方面有賴于各類企業的探索和示范，在實踐層面引領行業發展的方向；另一方面依托于行業領域專家的思想與洞見，在認知層面把握行業前進的風向標。
本文通過對國家頂級智庫、全球軟件企業、工業互聯網平臺、行業協會等負責人的獨家深度專訪，呈現他們的真知灼見，通過他們的視角把握工業互聯網的本質和發展現狀，以期窺見工業互聯網產業的未來走向，以便在技術與產業融合道路上行穩致遠。
工業互聯網是制造業數字化智能化轉型的路徑和方法論
—專訪中國信息通信研究院院長、工業互聯網產業聯盟理事長余曉暉
劉成軍：隨著國內工業互聯網實踐探索和場景應用的深入，行業人士對工業互聯網的認知一直在迭代，您如何看待工業互聯網的內涵和外延？
余曉暉：工業互聯網是新一代信息技術和制造體系深度融合的產物，通過新型傳感、通信網絡和計算技術，將人、設備、生產和信息化系統及整個工業體系連接起來，實現全流程、全產業鏈、全價值鏈的數據匯聚，并結合工業知識與經驗，實現建模分析和決策反饋。工業互聯網的核心是數據驅動的智能優化閉環，通過對工業系統實時數據的采集、傳輸、處理、分析、決策與反饋控制，并與工業知識相結合，形成新的優化范式，不斷改進物理世界的運行效率，創造更大的價值。
這一“數據驅動 + 工業知識”的智能優化閉環，也是工業互聯網驅動制造業數字化轉型的核心方法論。最初 GE 等企業開展的工業互聯網實踐，實際是將這一智能優化閉環應用于設備運維環節，形成服務化轉型等新模式探索。之后很多制造企業將這一方法應用于生產過程的管控優化，通過數據的可視化提升現場管理效率，圍繞工藝、質量、排產、設備、能耗等開展大數據建模分析，推動生產智能化。不少企業也在運營管理、供應鏈優化、庫存與物料管理等領域開展探索，實際是將這一優化閉環運用于企業經營層面。
此外，還有很多產業層面的模式創新探索，如個性化定制，實現用戶與制造企業、供應鏈企業間的閉環優化；如協同設計、協同制造，實現產業資源配置的閉環優化；如產融協同，通過優化閉環打通制造業與金融領域等。伴隨著工業互聯網探索的不斷深入，這一“數據驅動 + 工業知識”的智能優化閉環將會應用于工業的全產業鏈、全價值鏈，覆蓋更多應用場景，推動形成數據驅動的產品研發、生產制造、商業服務和產業形態，并進一步拓展至交通、醫療、城市等其他領域。
簡言之，工業互聯網是制造業和產業數字化智能化轉型的路徑和方法論，而當前要幫助企業解決的核心問題是：在快速變革的數字經濟時代，如何實現快速感知、敏捷響應，從而更好地應對市場的不確定性和從需求、產品到競爭者的快速迭代變化，在實時感知和洞察的基礎上實現動態的策略優化和完成全局智能化決策。可以說，快速感知、敏捷響應、動態優化和全局智能化協同是工業互聯網的核心競爭力。
本文訪談內容摘自《價值重構：讀懂工業互聯網發展邏輯》
作者：劉成軍 人民郵電出版社 出版時間：2022年4月
工業互聯網的本質，是制造業服務化的數字化轉型
—專訪SAP大中華區首席數字官、副總裁彭俊松
劉成軍：我們應該如何認識工業互聯網的本質和核心價值？
彭俊松：過去的幾年，“工業互聯網”作為一個舶來的技術詞匯，在中國市場得到了大力推崇，成為政府在當前復雜多變的政治經濟局勢下，打造中國工業強引擎、構建產業新生態、引領經濟高質量的重要武器。從中不難發現，工業互聯網在中國的興起，與從德國引入的工業 4.0 有著密切的關系。
事實上，隨著中國面臨的經濟環境和技術市場的迅速變化，中國式的工業互聯網定義已經超出了原創者的范疇，在某種意義上成為中國制造業數字化轉型的代名詞。在后疫情時代，工業互聯網正在成為中國企業參與全球化競爭的重要武器。
從本質上看，我認為，工業互聯網的本質是圍繞著制造業的一系列服務化推動下的數字化轉型，它包括：
?。?）制造業生產活動的服務化；
（2）制造業商業模式的服務化；
?。?）制造業核心軟件的服務化。
這三股制造業服務化交織在一起的進程是工業互聯網得以產生的業務基礎、商業價值和技術支撐，它們極大地提高了制造業的生產效率，推動了制造業的轉型升級。
工業AI落地的困難與挑戰
——專訪世界經濟論壇（WEF）未來生產委員會委員李杰
劉成軍：關于工業 AI 的應用，從目前市場端工業企業應用反饋來看，其在汽車、3C、鋼鐵等行業的質檢環節呈現剛需和價值潛力。AI 真正開始被規?；瘧糜诠I系統的場景中，進而實現工業人工智能系統，還需要做哪些突破？
李杰：AI 在產業的挑戰是落地（Actual Implementation）。大部分傳統 AI 的人總會說算法與算力是 AI 成功的關鍵。事實上數據質量（有用性、可信性、與可用性）更重要。就目前而言，制造業中大多數設備依然無法在非人工干預下做出合理的決策。AI 的落地困難也有很多，比如，缺乏系統性的能力，不同工程師算法結果迥異，且無法解釋與重復；執行落地時間太長，3 ～ 6 個月不等；數據質量差，可用性和有用性都無法保證。
所以，我們要清楚 AI 只是手段而非目的。無論我們應用何種技術，首先需要知道要解決什么問題，然后針對問題對數據進行分析、分類、分割、分解，去了解數據的相關性和因果性。當我們明了這些才可以選擇正確的算法去做預測，并且根據后續的結果進行算法的更新迭代。工業 AI 的應用是一個系統工程問題，而不只是算法與算力問題。
解決問題就要先從最常發生、造成最大影響的問題開始（第一象限），然后再到影響很大但并不經常發生的問題（第二象限），再到經常發生但影響不大的問題（第四象限），最后到不重要也不經常發生的問題（第三象限）。我們要從問題的角度出發，找到合適的技術去解決，而不是通過技術的準備就緒去找問題。
發揮協會優勢，助力上海經濟數字化轉型
—專訪上海市工業互聯網協會常務副會長張錫平
劉成軍：您對上海下一步推進工業互聯網、經濟數字化轉型有哪些建議？
張錫平：一是完善頂層設計，加快形成工業互聯網驅動實體經濟數字化轉型的發展格局。探索建立工業互聯網推進行業數字化轉型方法論，為行業和企業提供可落地、易操作、有實效的數字化轉型參考架構和工具集，充分調動多方主體積極性，形成體系化推進的融合發展格局。
二是強化系統思維，引導行業企業結合實際有序開展數字化轉型。針對行業發展基礎不平衡的現狀，因勢利導推動企業制定符合實際需求的工業互聯網融合應用路線圖，實現不同區域、不同行業、不同發展階段企業的數字化轉型工作協同有序推進。
三是加大普及推廣，帶動中小企業融入數字化轉型浪潮。以數字化轉型評估診斷為切入，了解中小企業轉型現狀和需求；加快對領先企業成熟經驗模式的總結梳理，形成一批低成本、模塊化、易使用、易維護的工業互聯網解決方案，加大對中小企業的普及推廣力度。
四是夯實產業基礎，提升數字化轉型基礎支撐水平。發揮我國信息技術產業優勢，以產業長板帶動短板突破，在先進網絡、邊緣計算、工業互聯網平臺、工 業智能等領域培育一批具有長板優勢的技術產品，帶動工業傳感、機理模型、仿真軟件等核心短板環節實現突破。
五是加強開放合作，完善融合發展新生態。發揮工業互聯網開放性、交互性優勢，以及聯盟的橋梁紐帶作用，進一步推動互聯網企業與制造企業主體深入合作、優勢互補，共同打造技術研發、產業發展和應用部署良性互動的生態體系。
讓“飄”在云中的工業互聯網實現落地
—專訪上海寶信軟件股份有限公司技術總監叢力群
劉成軍：您對工業企業推動工業互聯網落地，有哪些實用的建議？
叢力群：在操作層面，企業也存在一系列需要梳理和解決的問題。為了幫助企業從繁雜的事務關系中理清思路，抓住重點和主線，大力推進工作落實，我提出如下建議。
1. 要正確理解工業互聯網與企業信息化的關系
面對目前對數據應用的迫切需求，存量的企業信息化系統之不足也日益凸顯，需要在重新審視的基礎上，規劃構建全新的工業互聯網，目標是構建完整的良性數據生態環境，來滿足企業轉型升級中對數據的一系列新需求，如規?；馁|量在線判定、設備狀態在線監測、高級優化排程、實時成本預測等。
具體到實施層面，在建設之初，可將信息化系統作為一個數據源，如同將裝備接入工業互聯網中，而不必過度關注存量系統功能與新系統架構的相互對應關系，一旦企業數據生態形成，業務功能的優化和重構就比較容易實現。
2.要有效處理技改工程建設與技術創新的關系
鋼鐵行業工業互聯網建設處于初始階段，還存在諸多技術問題亟待解決，如平臺接入設備能力差，數據采集能力弱，數字化模型少，平臺間數據不流通，設備協議沒有統一標準、協議數量多等，這些都為設備間互聯及平臺的接入帶來了很大的困難。要解決這些技術問題，尚無現成可套用的成熟解決方案可借鑒，仍需要技術攻關和實踐探索，這個過程中可能會出現部分反復甚至失敗。因此，已有的工程項目管理方式中若干傳統方法未必完全適用，需要部分地調整或放棄。
3. 要辯證認識創新探索實踐與借鑒對標的關系
中國鋼鐵業走過了引進、消化、吸收的路程，但“跟隨”的思維慣式不利于工業互聯網的創新實踐。我們已經難以找到完全可供借鑒的對標企業去模仿和借鑒，這使得企業在決策時變得非常謹慎，甚至茫然，尤其是在面對工業互聯網項目大量的技術創新性工作、投入的經濟效益難以明確計算、新技術應用可能會給企業已形成的成熟的組織管理模式帶來沖擊時，會更加猶豫不決。
這需要極大的創新勇氣，在深入研究需求和趨勢的基礎上，找準企業痛點，聚焦應用場景，大膽探索實踐。
4. 要統籌規劃技術開發與業務流程再造的關系
工業互聯網建設是新一代信息技術與工業制造深度融合的過程，技術的引入必然帶來管理流程的變革，甚至催生更多的流程創新和業務模式，用數據驅動管理變革、流程再造。
企業數字化的核心是對端到端價值全流程的再造
—專訪廣東美云智數科技有限公司總裁金江
劉成軍：早在 2012 年，美的集團開啟數字化轉型， 年時間累計投入120 多億元這種規模、體量的大型企業的數字化變革，有哪些切身的體驗？
金江：第一個感受是數字化轉型是一場業務變革，是典型的“一把手工程”，大到整個集團的領導，小到每個業務領域的一把手，如果沒有參與這場業務變革，沒有堅定的數字化變革決心的話，數字化轉型大概率會失敗。這不僅是我參與美的數字化轉型過程的體會，也是在美云智數對外輸出的過程中總結的經驗。
第二個感受是數字化要對業務全流程進行再造，在整個推進過程中，對轉型方法論的運用、端到端流程的拉通、核心骨干的參與，也是非常重要的。
在以上兩點能夠確保的前提下，最終要將流程重構和業務變革的結果用數字手段進行落地，并在后期不斷迭代，這樣一來，數字化轉型的效果一定會慢慢體現出來。
摘自《價值重構：讀懂工業互聯網發展邏輯》
作者：劉成軍 人民郵電出版社 出版時間：2022年4月
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