数据智能驱动的工业互联网:能否真正解决企业成本问题?
- 前言
- 数据智能驱动的工业互联网
前言
工业互联网作为推动制造业转型升级的关键力量,正逐渐展现出其巨大的潜力和影响力。随着信息技术的不断发展和应用,工业互联网的概念应运而生,它为企业提供了一种全新的生产和管理方式,通过实现人、机、物的全面互联,以及数据的实时采集、传输和分析,帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量,实现智能化生产和管理。
深入探讨了工业互联网的定义内涵、现状分析、发展策略、创新实践以及未来发展趋势等方面的内容,为我们全面展示了工业互联网的发展全貌。工业互联网在推动产业数字化、智能化转型方面的重要作用,以及当前工业互联网发展所面临的机遇和挑战。
同时,结合实际案例,详细阐述了工业互联网在不同行业和领域的应用场景和实践经验,为企业和相关从业者提供了宝贵的参考和借鉴。此外,对于工业互联网未来的发展趋势,白皮书也进行了深入的分析和预测,为我们描绘了一幅充满希望和挑战的未来蓝图。
工业互联网作为新一代信息技术与工业系统深度融合的产物,正引领着制造业迈向数字化、智能化的新时代。我们相信,通过不断加强工业互联网能力建设,推动技术创新和应用拓展,工业互联网将为企业带来更多的机遇和竞争优势,为经济社会的发展注入新的动力。
数据智能驱动的工业互联网
在当今数字化时代,工业互联网正以迅猛之势崛起,成为推动制造业转型升级的关键力量。白皮书为我们全面展示了工业互联网的内涵、现状、发展策略、创新实践以及未来趋势,揭示了其在制造业领域的巨大潜力和重要作用。
工业互联网的定义与内涵丰富而深刻。它是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合的产物,以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化和生产组织变革。其核心价值在于使能企业,通过连接、汇聚和推演的强大能力,助力企业进行创新决策、生产、服务和工作模式的变革,从而以更低的成本、更高的效率为客户提供更优质的产品与服务。
工业互联网的价值主要体现在多个方面。首先,它能够帮助企业节约成本,通过从研发、生产、管理等单一业务环节以及产供销一体化等跨环节应用,降低企业的生产运营成本,同时减少资产管理和资源能源浪费成本。其次,工业互联网能提升企业的效率,通过智能排产、智能检测等技术降低产品不良率,提升产品质量和工厂安全生产水平,实现多种类型的工业互联网应用,促进各要素间的互联互通,提高整个制造服务体系的智能化水平。此外,工业互联网还有助于提升产品与服务质量,企业借助工业大数据实现数据驱动的制造,构建并积累各种应用模型,实现生产运营管理服务的智能化,推动企业向产业链中高端转移。最后,工业互联网能够推动企业实现业务模式创新,通过数据、模型和应用的闭环反馈,实现单体设备、多体设备或系统的优化以及业务模式的创新,创造新的商业模式。
工业互联网的基础是数据驱动。工业领域产生的大量数据是其重要资产,这些数据来源广泛,包括现场设备数据、生产管理数据和外部数据等。随着数据接入技术的不断成熟,工业互联网边缘层能够采集到工业各环节的海量数据。企业基于工业互联网平台对这些数据进行分析和处理,可以优化内部生产管理流程,改善营销模式和商业模式,提升经营管理的科学决策水平,驱动制造过程信息透明化,实现基于个性化数据的产品定制,并构建“边 - 云 - 端”数据融合体系,为企业的智能制造提供坚实支撑。
平台赋能是工业互联网的关键所在。工业互联网平台是实现万物互联和智能制造的核心平台,它将人、机器和数据紧密连接起来。工业互联网平台经历了从传统工业云到工业互联网的迭代升级,已成为新工业体系的“操作系统”和资源共享的有效载体。通过深入分析行业关键需求,以一体化的数字化能力提供“云基础设施 + 终端连接 + 数据分析 + 应用服务”端到端的解决方案,工业互联网平台覆盖需求、研发、生产、运营、服务等全价值链,从全局视野优化企业的经营。它推动了生产线内、工厂内、企业内、产业链内以及全国范围内的数据资源共享,促进了资源、主体和知识的集聚共享,形成了社会化的协同生产方式和组织模式。
软件定义是工业互联网的核心要素。基于软件定义的工业互联网架构能够通过工业全系统的互联互通实现工业数据的无缝集成,从生产系统的内部智能化改造升级和依托互联网的新模式推进工业互联网的发展。工业知识软件化是工业知识、经验、技术和方法数字化、系统化的过程,通过构建企业各种 APP 和应用平台,开发人员和用户能够摆脱硬件管控细节和复杂的工业操作系统,大幅提升工业知识的生产、传播和利用效率。生产制造全生命周期软件化使工业互联网能够在产品研发、生产、使用和售后服务等阶段提供有效的解决方案,实现设备故障的提前预警、远程维护等设备健康管理应用。产品服务软件化则依托边缘层采集的数据和工业知识经验,建立组件库搭建应用平台,形成满足各种行业和场景的工业软件化服务能力,推动企业从“卖产品”向“卖服务”转变。
当前,工业互联网在国内外的发展现状呈现出不同的特点。美国以科技创新引领工业互联网发展,注重以技术推动创新,希望通过科技创新引领先进制造业发展,推动产业重振。随着 IT 技术向工业领域的发展,OT 逐渐拥抱 IT,工业化不断推进,人工操作被软件自动化所取代,IT 技术与 OT 技术融合更加紧密。德国以三大集成为核心发展工业 4.0,发挥制造业本身的强项,让信息技术为生产制造服务。德国工业 4.0 提出“三大集成”,即横向集成、纵向集成与端对端的集成,通过实现高度集成,全面打通企业内部、企业之间、社会化的集成和协同,实现灵活、高效、社会化、个性化的智能生产。中国则依靠 5G 技术与工业互联网的紧密协同与深度融合,在新一轮产业革命中紧抓未来制造业的先机。中国“5G + 工业互联网”正由起步探索阶段迈向深耕细作、规模化发展阶段,逐渐形成了互促共进、融合发展的良好格局,在产业集群、绿色低碳、安全生产等领域有了深度拓展,形成了一些车间级、企业级、集群级的工业互联网平台标杆。
中国工业互联网的发展历程经历了从自动化单元应用到互联集成应用,再到智能制造的阶段。在自动化单元应用阶段,中国制造业从政府和企业两个层面推动单个生产环节的自动化,为后续发展打下了基础。在互联集成应用阶段,基于局域网、广域网的普及,工业生产实现了信息系统集成,促进了生产线内和跨区域的协同制造模式发展。在智能制造阶段,智能制造成为“中国制造 2025”的主攻方向,工业互联网是支撑企业实现智能制造的关键技术,依托其强大能力,企业可以进行创新,为客户提供更好的产品与服务。
目前,中国工业互联网发展取得了显著成果,产业规模超过万亿元,对行业的赋能作用日益明显。在产业现状方面,工业互联网产业链涉及多个层次、领域和主题,包括设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等六大部分,不同类型的企业从不同层面参与工业互联网产业链的建设。在技术现状方面,大数据、云计算和人工智能等先进技术的应用深刻影响着工业领域的发展与变革,企业从海量数据中提取有价值的信息,用于优化生产流程、智能决策和市场判断等环节,人工智能的发展全面提升了产品和设备的智能化程度,网络服务不断升级,微服务架构、容器等先进技术推动工业互联网更加敏捷和易用。
然而,中国工业互联网仍面临一些挑战。工业互联网标准体系不完善,原有的标准难以适应工业互联网融合技术的需求,关键技术标准存在缺口,急需加快制定相关标准。行业关键共性技术受制于人,一些关键技术与核心部件仍然依赖进口,工业软件“卡脖子”问题制约了制造业的高质量发展。产业链协同能力弱,面临“断链”风险,产业链供应链韧性降低,智能协同能力有待提高。人才结构性短缺,缺乏多维度、多层次的复合型人才,人才培养体系尚未建成。
为了推动工业互联网的发展,需要采取一系列的建设策略。首先,工业互联网的建设应基于企业数字化转型的总体战略,通过数字技术能力与工业知识相结合,实现企业高质量的发展。企业需要构建供应链网络协同一体化能力、智能化生产制造能力、平台化创新研发设计能力、产品个性化定制能力、数字化管理能力和服务运维一体化能力等六大服务能力,以应对市场的不确定性和快速变化。
在建设方法论上,企业应通过现状调查分析、成熟度评估、工业互联网蓝图设计、工业互联网实施落地设计、项目实施与持续升级等步骤,不断迭代完善。在现状调查分析阶段,要从设备互联、供应链协同、消费者洞察和产业链协同等方面了解企业的现状和问题。在成熟度评估阶段,可参考专业机构发布的成熟度评估模型和外脑咨询机构的对标结果,综合判断企业的成熟度。在蓝图设计阶段,要基于企业战略和现状,设计包含网络、平台、安全功能体系的工业互联网蓝图,考虑未来发展变化的要求。在实施落地设计阶段,可选择内部自建或外部供应商的策略,确保项目的可靠交付和需求的持续扩展。在项目实施与持续升级阶段,要认识到企业数字化转型和工业互联网建设是持续的过程,需要围绕蓝图设计,结合新的需求变化,进行持续的迭代升级。
不同规模的企业在建设工业互联网时应有不同的侧重点。中小企业由于受资金、人才等限制,建设工业互联网的路径通常包括加强对工业互联网概念的认知、制定发展和实施规划以及建设企业的工业互联网等步骤。中小企业可以选择有成熟 SaaS 服务或有成熟解决方案的技术产品厂商,通过产品 + 定制化开发快速满足企业的需求。大型工业企业通常是产业链或行业的龙头企业,具有行业核心地位和领导力,在数字化转型方面经验丰富。这类企业应确定数字化转型下赋予工业互联网板块的战略目标,制定长期发展规划,大胆应用和推广新技术,将新技术与产品创新、生产制造、数字营销、智能运维等深度结合,由内及外,带动整个产业的升级发展。大型企业在建设工业互联网时需要选择有充分的行业经验和整体解决方案能力的服务厂商。
工业互联网的创新实践涵盖了多个领域和场景。例如,在工业互联网 + 数据智能应用场景中,某大型发电企业的生产经营管控系统实现了对企业内部多种能源业务的全过程管控优化和多种类能源产、供、销的整合与集成优化管控;在工业互联网 + 数字孪生应用场景中,数字孪生技术助力水泥工厂提高了过程管控水平,打破了多地域数据采集与不同系统之间的数据壁垒,实现了远程智能监管与运维;在工业互联网 + 数字营销应用场景中,某大型汽车企业的数字化营销系统通过新营销超级 APP,实现了从“汽车销售 - 维护保养 - 车辆置换”用户全生命周期管理,推动了车企的营销创新;在工业互联网 + 数字供应链应用场景中,数智供应链控制塔协助制造业企业实现了供应网络可视化管理,提升了企业的管理效率和供应链稳定性,满足了企业对生产过程、物流运输过程的运营管理、安全管控、预警与协同处理的需求。
展望未来,工业互联网将呈现出一系列发展趋势。工业元宇宙将是现实世界在虚拟世界的映射,通过虚拟世界对工业生产过程和生产设备的控制来模拟现实世界的工业生产,是智能制造的未来形态,能够促进工业高质量发展,实现智能制造的进一步升级。云工厂模式将为中小企业提供丰富的 SaaS 服务,降低企业专业系统的建设和使用门槛,制造企业将获得工业互联网平台经济带来的红利,形成云工厂模式,工业互联网平台将整合资源,创新商业模式,提供低成本的工业互联网综合服务方案。数据智能将结合多种技术,从工业生产和商业数据中提炼、发掘、获取有价值的信息,通过学习的闭环实现生产过程的持续优化和生产效率的持续提升,与 AI 技术深度结合赋能智能制造的过程将体现在优化产品和产线及智能化设计、智能监控与检测、优化供应链、远程运维服务等方面。制造服务化是制造企业的一个系统性革新历程,企业将从销售产品向销售产品与服务的组合转变,再到为客户提供集成服务,基于工业互联网平台,企业可以敏捷响应用户的个性化需求,打造以用户为中心的智能制造产品和服务。产业链协同将进一步加强,工业互联网将推动产业链供应链持续转变,生产制造企业借助工业互联网平台的双向连接功能,可以打破行业信息壁垒,实现资源的共享与调用,助力实现上下游资源要素的融会贯通,帮助产业链供应链实现全链共享。
工业互联网作为制造业数字化转型的核心驱动力,将在未来继续发挥重要作用。企业应积极拥抱工业互联网,加强技术创新和应用,提升自身的竞争力,实现可持续发展。同时,政府和社会各界也应加大对工业互联网的支持和投入,共同推动工业互联网的发展,为制造业的转型升级和经济的高质量发展注入新的动力。
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