深度访谈|余晓晖/彭俊松/丛力群:工业互联网的本质是什么?

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【构建工业互联网知识体系,读懂工业互联网发展逻辑

工业互联网浪潮来袭,你准备好了吗?

导读|在推动工业互联网产业进程上,一方面有赖于各类企业的探索和示范,在实践层面引领行业发展的方向;另一方面依托于行业领域专家的思想与洞见,在认知层面把握行业前进的风向标。

@工业互联网研习社 独家深度对话中国信通院院长余晓晖、SAP大中华区首席数字官彭俊松、宝信软件技术总监丛力群等,呈现他们的真知灼见(本文为节选和预告,详见《价值重构:读懂工业互联网发展逻辑》一书,晋升“京东工业经济榜”首位!),通过他们的视角把握工业互联网的内涵与本质,以期窥见工业互联网产业的边界与趋势,以便在技术与产业融合道路上行稳致远。

文|刘成军,@工业互联网研习社 创始人兼首席行业分析师,

01. 工业互联网的内涵、外延与核心方法论

—专访中国信息通信研究院院长、工业互联网产业联盟理事长余晓晖

刘成军:随着国内工业互联网实践探索和场景应用的深入,行业人士对工业互联网的认知一直在迭代,您如何看待工业互联网的内涵和外延?

余晓晖:工业互联网是新一代信息技术和制造体系深度融合的产物,通过新型传感、通信网络和计算技术,将人、设备、生产和信息化系统及整个工业体系连接起来,实现全流程、全产业链、全价值链的数据汇聚,并结合工业知识与经验,实现建模分析和决策反馈。

工业互联网的核心是数据驱动的智能优化闭环,通过对工业系统实时数据的采集、传输、处理、分析、决策与反馈控制,并与工业知识相结合,形成新的优化范式,不断改进物理世界的运行效率,创造更大的价值。

这一“数据驱动 + 工业知识”的智能优化闭环,也是工业互联网驱动制造业数字化转型的核心方法论。最初 GE 等企业开展的工业互联网实践,实际是将这一智能优化闭环应用于设备运维环节,形成服务化转型等新模式探索。之后很多制造企业将这一方法应用于生产过程的管控优化,通过数据的可视化提升现场管理效率,围绕工艺、质量、排产、设备、能耗等开展大数据建模分析,推动生产智能化。不少企业也在运营管理、供应链优化、库存与物料管理等领域开展探索,实际是将这一优化闭环运用于企业经营层面。

此外,还有很多产业层面的模式创新探索,如个性化定制,实现用户与制造企业、供应链企业间的闭环优化;如协同设计、协同制造,实现产业资源配置的闭环优化;如产融协同,通过优化闭环打通制造业与金融领域等。伴随着工业互联网探索的不断深入,这一“数据驱动 + 工业知识”的智能优化闭环将会应用于工业的全产业链、全价值链,覆盖更多应用场景,推动形成数据驱动的产品研发、生产制造、商业服务和产业形态,并进一步拓展至交通、医疗、城市等其他领域。

简言之,工业互联网是制造业和产业数字化智能化转型的路径和方法论,而当前要帮助企业解决的核心问题是:在快速变革的数字经济时代,如何实现快速感知、敏捷响应,从而更好地应对市场的不确定性和从需求、产品到竞争者的快速迭代变化,在实时感知和洞察的基础上实现动态的策略优化和完成全局智能化决策。

可以说,快速感知、敏捷响应、动态优化和全局智能化协同是工业互联网的核心竞争力。

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02. 工业互联网的本质,是制造业服务化的数字化转型

—专访SAP大中华区首席数字官、副总裁彭俊松

刘成军:我们应该如何认识工业互联网的本质和核心价值?

彭俊松:过去的几年,“工业互联网”作为一个舶来的技术词汇,在中国市场得到了大力推崇,成为政府在当前复杂多变的政治经济局势下,打造中国工业强引擎、构建产业新生态、引领经济高质量的重要武器。

事实上,随着中国面临的经济环境和技术市场的迅速变化,中国式的工业互联网定义已经超出了原创者的范畴,在某种意义上成为中国制造业数字化转型的代名词。在后疫情时代,工业互联网正在成为中国企业参与全球化竞争的重要武器。

从本质上看,我认为,工业互联网的本质是围绕着制造业的一系列服务化推动下的数字化转型,它包括:

(1)制造业生产活动的服务化;

(2)制造业商业模式的服务化;

(3)制造业核心软件的服务化。

这三股制造业服务化交织在一起的进程,是工业互联网得以产生的业务基础、商业价值和技术支撑,它们极大地提高了制造业的生产效率,推动了制造业的转型升级。


03 让“飘”在云中的工业互联网实现落地

--专访上海宝信软件股份有限公司技术总监丛力群

刘成军:您对工业企业推动工业互联网落地,有哪些实用的建议?

丛力群:在操作层面,企业也存在一系列需要梳理和解决的问题。为了帮助企业从繁杂的事务关系中理清思路,抓住重点和主线,大力推进工作落实,我提出如下建议。

1. 要正确理解工业互联网与企业信息化的关系

面对目前对数据应用的迫切需求,存量的企业信息化系统之不足也日益凸显,需要在重新审视的基础上,规划构建全新的工业互联网,目标是构建完整的良性数据生态环境,来满足企业转型升级中对数据的一系列新需求,如规模化的质量在线判定、设备状态在线监测、高级优化排程、实时成本预测等。

具体到实施层面,在建设之初,可将信息化系统作为一个数据源,如同将装备接入工业互联网中,而不必过度关注存量系统功能与新系统架构的相互对应关系,一旦企业数据生态形成,业务功能的优化和重构就比较容易实现。

2. 要有效处理技改工程建设与技术创新的关系

钢铁行业工业互联网建设处于初始阶段,还存在诸多技术问题亟待解决,如平台接入设备能力差,数据采集能力弱,数字化模型少,平台间数据不流通,设备协议没有统一标准、协议数量多等,这些都为设备间互联及平台的接入带来了很大的困难。要解决这些技术问题,尚无现成可套用的成熟解决方案可借鉴,仍需要技术攻关和实践探索,这个过程中可能会出现部分反复甚至失败。因此,已有的工程项目管理方式中若干传统方法未必完全适用,需要部分地调整或放弃。

3. 要辩证认识创新探索实践与借鉴对标的关系

中国钢铁业走过了引进、消化、吸收的路程,但“跟随”的思维惯式不利于工业互联网的创新实践。我们已经难以找到完全可供借鉴的对标企业去模仿和借鉴,这使得企业在决策时变得非常谨慎,甚至茫然,尤其是在面对工业互联网项目大量的技术创新性工作、投入的经济效益难以明确计算、新技术应用可能会给企业已形成的成熟的组织管理模式带来冲击时,会更加犹豫不决。

这需要极大的创新勇气,在深入研究需求和趋势的基础上,找准企业痛点,聚焦应用场景,大胆探索实践。

4. 要统筹规划技术开发与业务流程再造的关系

工业互联网建设是新一代信息技术与工业制造深度融合的过程,技术的引入必然带来管理流程的变革,甚至催生更多的流程创新和业务模式,用数据驱动管理变革、流程再造。

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【作者简介:刘成军,@工业互联网研习社创始人兼首席行业分析师,著有《价值重构:读懂工业互联网发展逻辑》一书,上海市智能制造规划/咨询师,多个工业互联网产业联盟、协会特聘专家,深度聚焦工业互联网、智能制造、工业数字化转型等领域,擅长产业观察、行业分析和案例研究,深耕制造业服务十多年。】


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