工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會(huì)是今年的“最佳理財(cái)產(chǎn)品”嗎？

來(lái)源：IT時(shí)報(bào)

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1、在這個(gè)不可預(yù)測(cè)的全球環(huán)境下，中國(guó)作為制造業(yè)大國(guó)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型更加刻不容緩。

2、盡管轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)企業(yè)而言并非易事，可是在人工智能的加持下，“新基建”已經(jīng)將降本增效、綠色生產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)告警等智能制造的“標(biāo)配”照進(jìn)了現(xiàn)實(shí)。

3、大家都看到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)、制造業(yè)效率的提升，但為什么工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)走得慢？

今年年初，任天堂Switch因?yàn)橛螒颉秳?dòng)物之森》的爆火而被譽(yù)為年度最佳理財(cái)產(chǎn)品。

若將目光從民間轉(zhuǎn)向制造業(yè)，那工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也許可以獲此殊榮。

不久前，上海市政府辦公廳正式印發(fā)《推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新升級(jí) 實(shí)施“工賦上�！比�年行動(dòng)計(jì)劃》，標(biāo)志著上海正式進(jìn)入了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)2.0階段。

01

疫情下的工業(yè)關(guān)鍵詞

自今年春節(jié)開(kāi)始，由于疫情升級(jí)導(dǎo)致復(fù)工時(shí)間限制、物流運(yùn)力下降、制造業(yè)訂單交付延遲等一系列影響，對(duì)工業(yè)的沖擊不言而喻。

華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案首席架構(gòu)師王晨凌表示，疫情對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的影響將持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間，“如果能通過(guò)一些新的范式、新的技術(shù)去和傳統(tǒng)的知識(shí)做結(jié)合，那么將意味著非常大的商業(yè)價(jià)值空間，這也是為什么我們最近幾年在談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)�！�

2020世界人工智能大會(huì)全球工業(yè)智能峰會(huì)頒發(fā)了全球首個(gè)工業(yè)智能領(lǐng)域年度大獎(jiǎng)“湛盧獎(jiǎng)”，共有18家企業(yè)摘得桂冠，其中“最具活力平臺(tái)獎(jiǎng)”花落華為。

華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)FusionPlant包括連接管理平臺(tái)、工業(yè)智能體、工業(yè)應(yīng)用平臺(tái)三部分，可將連接、數(shù)據(jù)分析、供電智能以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)等技術(shù)整合在一起，為企業(yè)搭建工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新基礎(chǔ)設(shè)施。

王晨凌表示，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可以和企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng)并行存在，如BI（商業(yè)智能）、管理層ERP、設(shè)備層等，同時(shí)又能在上面找出新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合與知識(shí)提煉。

例如在華為協(xié)助石橫特鋼的智能升級(jí)過(guò)程中，通過(guò)AI結(jié)合配煤師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行配煤優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)焦炭質(zhì)量AI預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高于97%，每噸焦炭生產(chǎn)成本節(jié)省15元。

按75萬(wàn)噸焦炭產(chǎn)能計(jì)算，這一應(yīng)用場(chǎng)景每年可節(jié)省成本超1000萬(wàn)元。

類(lèi)似的綠色成效在中集集團(tuán)的集裝箱涂裝工藝上也有所體現(xiàn)，美國(guó)參數(shù)技術(shù)公司（PTC）利用IoT、AI等技術(shù)為其找到工藝改進(jìn)點(diǎn)后，通過(guò)工藝參數(shù)優(yōu)化最佳兌水量和最佳噴漆壓力，實(shí)現(xiàn)了20GP面漆單箱耗量下降5.3%，預(yù)估減少危廢漆渣50噸。

2017年，中國(guó)共產(chǎn)黨第十九次全國(guó)代表大會(huì)首次提出中國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。

然而目前，我國(guó)在工業(yè)領(lǐng)域仍存在資源對(duì)外依存度高、中低端產(chǎn)品過(guò)剩、能源消耗高以及供應(yīng)/產(chǎn)業(yè)/價(jià)值鏈缺乏協(xié)同的問(wèn)題。

中國(guó)工程院院士錢(qián)鋒指出：“雖然我們的鋼鐵產(chǎn)量占全球一半，但是原料鐵礦石80%以上都依賴(lài)進(jìn)口。我們的流程制造水平并不落后，但是安全環(huán)保的壓力很大�！�

他說(shuō)，要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，需要建立敏捷的供應(yīng)鏈、支持全流程生產(chǎn)的優(yōu)化運(yùn)行并實(shí)時(shí)監(jiān)控安全環(huán)保指標(biāo)，而這些都意味著人工智能與流程制造的深度融合。

02

數(shù)據(jù)采集陷入“黑盒子”

“過(guò)去工業(yè)企業(yè)的信息化主要以業(yè)務(wù)系統(tǒng)的流程為驅(qū)動(dòng)，ERP、CRM以及工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)等都非常具有專(zhuān)業(yè)性，可彼此之間缺乏互聯(lián)互通，所以現(xiàn)在以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正面臨巨大挑戰(zhàn)�！� 美國(guó)參數(shù)技術(shù)公司（PTC）全球資深副總裁兼大中華區(qū)總裁劉強(qiáng)如是說(shuō)。

目前市面上的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可粗略分為兩類(lèi)。一類(lèi)是自下而上的發(fā)展模式，如傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)；另一類(lèi)是自上而下的發(fā)展模式，如IT企業(yè)。

注重平臺(tái)通用能力的IT企業(yè)雖然能夠?qū)ν馓峁┛煽焖購(gòu)?fù)制的算法模型，開(kāi)放統(tǒng)一的接口給用戶來(lái)調(diào)用，但是還不能深入地了解其中的工業(yè)機(jī)理。

浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)院教授史治國(guó)告訴《IT時(shí)報(bào)》記者， “早期工廠是靠物理模型來(lái)分析，現(xiàn)在全靠數(shù)據(jù)分析了。即使工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)給出了一個(gè)優(yōu)化的參數(shù)，IT企業(yè)也不知道它的物理模型是怎么來(lái)的，就像是一個(gè)‘黑盒子’。尤其當(dāng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)不夠多時(shí)，更不太可能得出最優(yōu)解，那樣就會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)過(guò)程出現(xiàn)偏差。”

雖然原則上生產(chǎn)過(guò)程中的各種參數(shù)可以通過(guò)一定的機(jī)器算法計(jì)算出來(lái)，工程師也可以根據(jù)測(cè)量的數(shù)據(jù)和機(jī)理通過(guò)因果關(guān)系來(lái)理解現(xiàn)場(chǎng)的狀況，

但美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）架構(gòu)任務(wù)組聯(lián)合主席林詩(shī)萬(wàn)指出，基于機(jī)理模型的算法還沒(méi)有被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)場(chǎng)景。

因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)并不容易獲得計(jì)算所需的輸入?yún)��?shù)和運(yùn)行條件參數(shù)，有些無(wú)法測(cè)量，有些質(zhì)量精度不夠高或不穩(wěn)定。在生產(chǎn)過(guò)程中上下游的輸入輸出參數(shù)有著強(qiáng)閉環(huán)返回關(guān)系，導(dǎo)致算法復(fù)雜，計(jì)算量大甚至無(wú)解。

而且在復(fù)雜的生產(chǎn)過(guò)程中相互影響因素眾多，隱性模式很難預(yù)見(jiàn)和解析，還有很多非穩(wěn)態(tài)的過(guò)程不容易算。

03

人機(jī)結(jié)合減少企業(yè)顧慮

“不想上，不會(huì)上，不敢上，沒(méi)錢(qián)上�！� UCloud政府及運(yùn)營(yíng)商事業(yè)部架構(gòu)總監(jiān)呂雁飛指出了工業(yè)制造業(yè)企業(yè)上云意愿不強(qiáng)。

《2018中國(guó)企業(yè)上云報(bào)告》顯示，截至2018年工業(yè)制造業(yè)上云滲透率僅為21.3%，遠(yuǎn)低于金融、醫(yī)療等行業(yè)。

在呂雁飛看來(lái)，云平臺(tái)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供了運(yùn)行環(huán)境，就好比后者的廠房車(chē)間，不想上的原因是云平臺(tái)偏后端，而企業(yè)更希望看到一些偏前端、見(jiàn)效快的成果，再者系統(tǒng)改造、數(shù)據(jù)收集以及疫情期間資金緊張等都是難題。

殊不知拋開(kāi)傳統(tǒng)的顧慮，如今的云甚至可以幫助企業(yè)解決“沒(méi)錢(qián)”的問(wèn)題。

“以前銀行批貸款時(shí)會(huì)看企業(yè)的用電信息和生產(chǎn)信息，而現(xiàn)在云作為一種新型基礎(chǔ)設(shè)施也可以反映企業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。我們把云的使用情況作為支撐材料提交給銀行，可以幫助企業(yè)更快獲得貸款�！眳窝泔w說(shuō)道。

企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全也有諸多顧慮。上海三零衛(wèi)士信息安全有限公司（中國(guó)網(wǎng)安）總工程師仵大奎表示，傳統(tǒng)安全運(yùn)維平臺(tái)具有無(wú)法有效預(yù)測(cè)未知攻擊、賬戶信息泄露、依賴(lài)人工分析等局限性，基于AI的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全解決方案則綜合了大量行為來(lái)整體評(píng)估威脅的可能性，包括設(shè)備行為、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒂脩粜袨�、郵件和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

結(jié)合云計(jì)算和數(shù)據(jù)分析能力，可通過(guò)SVM決策樹(shù)、深度學(xué)習(xí)等多種模型對(duì)指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè)并計(jì)算威脅性。

在史治國(guó)看來(lái)，將來(lái)傳統(tǒng)企業(yè)和IT企業(yè)或可通過(guò)利益捆綁的方式來(lái)融合雙方優(yōu)勢(shì)。

IT企業(yè)通過(guò)數(shù)字化手段為制造業(yè)賦能，工業(yè)企業(yè)則在設(shè)備接口、工業(yè)協(xié)議等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?yàn)槠脚_(tái)提供現(xiàn)場(chǎng)支撐，這樣一來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的許多問(wèn)題就有希望得到解決。

AI在產(chǎn)業(yè)界的發(fā)展空間非常大，可以輔助原有的專(zhuān)家去做決策，尤其是在當(dāng)下很多行業(yè)招工困難的情況下，通過(guò)人機(jī)結(jié)合的方式能夠更好地把行業(yè)經(jīng)驗(yàn)傳承下去。

作者/IT時(shí)報(bào)記者 李蘊(yùn)坤