工業互聯網：數字化轉型的關鍵路徑

近年來，我國從國家層面到地方層面都在強調工業互聯網的建設，通過工業互聯網對制造業的轉型升級進行賦能。在2020國家制造強國建設專家論壇上，北京東方國信科技股份有限公司副總經理馮丙強分享了如何認識工業互聯網并探索企業數字化轉型。在他看來，工業互聯網是數字化轉型的唯一路徑。

雖然我今天演講的主題是《工業互聯網，數字化轉型的關鍵路徑》，但是在很多次場合中我都愿意說：工業互聯網是數字化轉型的唯一路徑。

“工業互聯網”是一個很重要的詞匯。無論是國家層面上的“新基建”，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》，以及今年年初國家能源局關于智慧礦山的一系列決策建議，還是地方層面上（截至2020年雖然我今天演講的主題是《工業互聯網，數字化轉型的關鍵路徑》，但是在很多次場合中我都愿意說：工業互聯網是數字化轉型的唯一路徑。

“工業互聯網”是一個很重要的詞匯。無論是國家層面上的“新基建”，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》，以及今年年初國家能源局關于智慧礦山的一系列決策建議，還是地方層面上（截至2020年12月12日）北京、上海、天津、重慶、山東、河北、浙江、湖北、湖南、遼寧、黑龍江、四川、江西、安徽、海南等15個省級行政區各自發布的“十四五”規劃《建議》，都無一例外地提到了“工業互聯網”這一關鍵詞。

通過什么樣的路徑實現智能制造的目標？我覺得工業互聯網在其中是一個非常重要的概念。

數字化經濟時代

國家大力發展智能制造，尤其是工業互聯網，因為當前的時代已經是一個數字化的時代。

中國是制造大國，而不是強國。從國外發達國家經濟發展規律上看，美國在1950年，英國在1955年，日本在1975年，德國在1980年先后完成了工業化目標，開始進入以服務業、知識經濟、高新技術產業等為經濟支撐的“后工業社會”時代。我國2015年第三季度的第三產業產值已經超過了GDP的51%，這是中國進入后工業化時代的標志。如果將高新技術、知識經濟也納入后工業社會時代的標志，則大約2010年前后，中國就開始進入后工業化時代了。大約2010年后，中國的重工業迅速衰落，以移動互聯網為標志的新興產業開始迅猛發展。

在世界制造經濟時代的背景下，中國跟西方的差距是大的，我們在追趕的過程中是追隨者。但全球進入互聯網和數字經濟時代，中國的經濟總量大，我們通過經濟數字化的轉型才能實現彎道超車，從跟隨者轉為創新者，甚至先驅者、領導者。目前，中國已經成為全球第二大數字經濟市場。

競爭思維的顛覆

從工業時代到數字時代是一段由競爭走向共生的過程。工業互聯網的本質是希望通過工業互聯網技術，將一些經驗和要素形成復制模式，在整個工業中共享。其中，很重要的一點在于競爭體系的變化。工業時代講究博弈及零和效應，企業采用總成本領先戰略、差異化戰略，及專一化戰略。數字時代則是共生和利他關系，追求雙贏效應。數字經濟中的競爭策略，是競爭主體從企業走向生態。未來的競爭形態將更多地表現為生態系統之間的競爭，而生態的優勢是單個企業所無法具備的。

企業打造自己的界限，要強調的是平臺思維和生態思維。從這個基礎上看，每個企業的形態也會發生變化。過去都是圍繞著企業進行生產和銷售，通過信息化支撐提高企業的效率?，F在，企業運用新一代信息技術，采用價值思維、互聯網思維和服務社會思維，與時俱進，主動變革，推進自身發展的升級跨越，推進自身的開放、互聯、創新、融合。智能制造關注工業的改造，更關注整個業態上的一些變化。

智能制造內容分解

全球的工業界提出了三個發展戰略。德國提出工業4.0，美國提出工業互聯網，中國對應的是智能制造。那么，到底什么是智能制造？我們認為，智能制造可以從狹義和廣義兩個層面進行理解。

狹義的智能制造分為四個階段。第一階段的目標是實現信息化/自動化基礎，包括數字化研發、生產資源信息化、工藝/裝備建模、精益化生產、智能裝備升級、工藝/質量數據采集、物聯網/工業總線。第二階段是實現數字化車間，包括計劃排產、信息碼應用、生產可視化、自動化物流、精細化成本、工藝/質量分析、能源/排放管理。實際上，數字或者數據是整個信息化和智能化的基礎。要實現實體的虛擬化，首先要有數據，有了數據以后，才能進行調優、協同和動態配置，才能有智能化工廠的概念。第三階段就是實現智能工廠，包括智能排產、工藝/材料導入、智能診斷、智能物流、成本優化、工藝/質量優化、供應鏈優化。第四階段則是實現智能設計、智能優化、柔性制造、深度協同、智能決策、遠程運維和遠程服務。一些企業已經完成了前三個階段。但是我國做工業互聯網有一個非常重要的前提——不是所有的企業都在創新的前列，很多的企業還很稚嫩，需要向龍頭企業（包括有胸懷的企業）學習，進行標準和模式的復制。

廣義的智能制造則涉及協同研發、虛擬仿真、信息安全、互聯網+、大數據和工業云。

認識工業互聯網，探索轉型路徑

從2017年開始，國家大力發展工業互聯網技術。工業互聯網在技術上是典型的三層架構。底層是數據采集層，進行協議解析、數據集成，實現邊緣數據處理。中間是平臺層，即工業PaaS，包括應用開發、工業微服務組件庫、工業數據建模和分析、工業大數據系統，進行通用PaaS平臺資源部署和管理。上層是應用層，即工業APP，主要進行業務的運行和應用的創新。其架構是相對簡單的。

然而，企業在實際應用的過程中，對工業互聯網的認知存在很多誤區。在數字化的轉型中，84%的努力是失敗的。那么，我們應當如何認識工業互聯網？

首先，從兩化融合的角度認知，工業互聯網是兩化融合進入新階段的標志。我國提“兩化融合”，即信息化和工業化的融合，已經很多年。信息化維度是管理維度，是關于企業網絡的，涉及應用、業務流程、服務、企業云、合作伙伴等。工業化維度則是技術維度，是關于生產網絡的，包括工藝流程、PLC、傳感器、現場數據、事件等。工業互聯網平臺能夠實現企業網絡和生產網絡的內部鏈接。同時，在外部，工業互聯網也能夠實現和上下游的互聯。我認為這和智能制造四個階段的目標是匹配的。

第二，從發展的角度看，信息化的發展經歷了從MIS/ERP到工業大數據再到工業互聯網的過程。MIS/ERP實現的是分層的數據匯聚。傳統平臺類工具分別在IT、OT層實現對軟件數據及生產現場數據的匯聚，而IT與OT層之間并未實現數據互聯。我們進行整個系統的決策或者分析，需要的是不同來源的數據，因此發展出了工業大數據。工業大數據實現了跨層級的數據匯聚，通過智能通信模塊、智能網關、物聯網模塊等方式實現不同層級的互聯互通，能夠圍繞不同系統、不同來源的數據進行決策分析。但工業大數據未實現數據的智能化應用。工業互聯網在此基礎上進一步發展，形成一個新的階段。工業互聯網能夠實現知識軟件化與應用創新。它不僅連接底層的數據，而且可以將原來已有的系統都作為數據源，作為新應用的基礎，基于數據的采集匯聚，通過頂層的大數據分析，實現面向網絡化協同、生產流程化、產品全生命周期等智能化應用。這是一個由淺入深、由點到面的過程。從信息化發展的角度出發，工業互聯網也是我們需要實現的技術。

第三，從信息化架構的角度看，工業互聯網是傳統信息化架構的顛覆。過去的架構多被稱為“煙囪式架構”，依賴大、成本高、質量低、協同難，理念、架構、數據和接口均各異。今天的工業互聯網架構是一個綜合的技術，而不是新生的技術。它本身就是物聯網、大數據、云計算和人工智能的融合。在這個融合體上面產生新的應用。通過中間PaaS的建設可以共享化，才能形成數據中臺、業務中臺、技術中臺。這在架構上是一個變化。工業互聯網的架構依賴小、成本低、質量高、協同異，理念、架構、數據和接口都一致。

第四是從業務創新的角度出發，工業互聯網是業務的重構。如果企業純粹將工業互聯網作為一項新技術，自身卻不進行改變，只通過新平臺實現舊的業務模式，而不用新技術突破傳統思維，是解決不了問題的。過去，當一個平臺只服務于一個企業的時候，設備的管理是獨立的。但是當上百家企業在同一個平臺上運行的時候，設備管理就可以實現共享、調劑和統一。關鍵是將業務和技術進一步匹配。所以在工業互聯網，我們更愿意講業務重構。

業務重構很重要的一點是將原先的業務做得力度更小、場景更小，在技術層面上更容易匹配。業務重構不是簡單地將原有的業務復制到工業互聯網平臺上，而是基于場景和數據驅動的理念，利用人工智能的各種方法，對大數據及相關知識進行分析挖掘，從而使重構的業務得到優化，并通過微服務架構靈活呈現。在充分了解業務環境的前提下，基于業務場景進行業務流程切分。微服務的架構需要采用循序漸進、快速迭代的方法推進，對于無法很好地把控的業務功能或系統，可以先集中再逐步微服務化。業務重構則應充分考慮采用人工智能和大數據對業務進行輔助優化，將人工智能的思想灌輸到業務的每一個環節中。而對于測試架構，平臺環境應設計成開發環境、測試環境、生產環境三部分，其中開發環境與測試環境、生產環境隔離，測試環境可獲取生產環境的實時業務數據。

一個簡單的例子是檢修。從檢修方案的制定到檢修的執行再到檢修的驗收，不管具體情況如何不同，這個過程是有的。如果原來是一個標準的流程，即使場景發生變化，這個流程也是一成不變的。在這種情況下，將大的場景切分為小的場景并進行標準化，比如，一個如何形成檢修任務單的場景形成標準的例子，如果認為不合適，由于力度是可調節、可組合的，那么就可以產生新的場景。這就是簡單的微服務的體系。對于一個大的系統和應用也是如此。工業互聯網的出現推進了微服務的發展，才產生了數據中臺、數據湖的概念。

最后是從智能工廠的角度看，智能工廠是目標，工業互聯網是實現這一目標的手段。傳統的工廠采用典型的90年代的傳統自動化架構。今天的工業互聯網架構是通過把原有的業務作為數據層產生新的應用。

綜合以上這些方面，我認為，工業互聯網是數字化轉型的路徑和方法。在制造業的新一代產業革命中，智能制造是目標應用，工業互聯網是關鍵支撐和使能手段。智能制造是制造技術、工業互聯網、人工智能等的技術集成和綜合應用。工業互聯網是數據驅動的智能化關鍵基礎，提供各類使能要素并形成新產業支撐體系。具體來講，智能制造是涵蓋設計、生產、制造、管理、服務全環節，機器、產線、系統、產品全要素，以工業互聯網為支撐基礎，以高效精準決策、實時動態優化、敏捷靈活響應為特征的生產制造和生產組織方式;工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式，通過人、機、物的全面互聯，實現全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面連接，將推動形成全新的工業生產制造和服務體系。智能制造與工業互聯網兩者相輔相成，本質內涵都是數據驅動的智能化。

工業互聯網的務實應用

工業互聯網并不是一個虛的概念。除了工業之外，在農業、產業安全層面也都可能應用工業互聯網的技術實現整個行業的共享和推廣。我們在政府側、企業側、領域側、產業側都完成了一些工業互聯網的應用落地案例。

在政府側，我們中標了北京工業互聯網平臺。工業互聯網是一個生態概念。北京市工業互聯網平臺的目的是立足北京為全國各個企業提供公共服務，力爭建成具有國際競爭力的跨行業、跨領域的綜合性工業互聯網平臺。在中山市，我們做了工業互聯網公共服務平臺。中山市有眾多的企業，很多小型企業無法成為整個工業互聯網創新的引領者，但可以成為一個接受者。這個平臺作為公有云解決方案，給眾多小微企業提供了一些公共服務，包括傳統的MIS/ERP服務和設備類服務。在內蒙古，我們還做了空壓機云平臺。

在企業側，我們基于工業互聯網技術為新特能源打造了智能工廠，幫助企業進行生產、設備、能源、質量、安全、環保等多方面的管理?，F在流行的“數字孿生”概念，更重要的是通過模型算法進行的感知。這家企業的檢測是全國領先的，但是很多企業沒有這樣的實驗室。通過工業互聯網平臺，這家企業將包括質監局、專家在內的檢驗機構連接在一起，形成標桿體系，實現成果轉化，共同服務行業，引領整個行業發展。在離散自動化程度較低的行業，我們的一個案例是江蘇興達鋼簾線。通過工業互聯網平臺的大數據模型建立，分析降低“斷絲率”，實現提高產品合格率和產品工藝質量。

在單一領域側，比如設備管理領域，我們打造了青島港設備狀態云平臺。這個設備狀態監測及診斷平臺上包括一體化監控平臺、應力實時監測系統、消防實時監控系統、鐵路布放及人形識別、震動及溫度監測、移動互聯網。對于油田，每一個企業都進行一個磕頭機（即抽油機）設備管理系統是很辛苦的，而且不利于推廣，因此我們也應用了工業互聯網。在能源管理領域，我們不僅做了寶潔，也做了聯合利華大數據平臺。近千家企業同臺，才能實現能源的對標統計分析。

在產業側，我們有煉鐵云和鍋爐云的案例。對每一個高爐，通過1000到4000個傳感器，通過公用算法模型的2000多個規則，監測、分析灰渣的情況以及燃燒的狀態。這確實需要很強的技術力量。在這個基礎上，我們也做了淄博的鍋爐云，范圍涵蓋淄博市40家企業的鍋爐系統。圍繞鍋爐現場人員管理、鍋爐設備及狀態監測、煤粉物流管理、能效管理、安全管理、環保管理、商務智能與決策分析等多個方面，建立新型鍋爐集中運營、集中監管的信息化平臺，對不同企業的鍋爐進行實時的檢測和分析。

數字化轉型需要轉變思維

進行工業互聯網和數字化轉型，需要思維的轉變。工業互聯網和智能制造在業務維度講究大融合，在技術維度講究大協同，需要的是具備兩化融合思維的人才。

工業企業的決策人需要轉變。對于工業企業，資源、能源、環境的限制永遠存在，經濟增長的拉動時有時無，但技術進步的推動力也永遠存在。企業不是一個業務口就能夠決定轉型，轉型需要長期的投入。過去的很多企業家用資源驅動轉型，我們更希望今天變成由技術驅動轉型，所以決策人的一把手工程很重要。

智能企業需要圍繞“創造價值”的宗旨，通過工業互聯網實現制度信息化、決策智能化、業務協同化、資源共享化、運營社會化和組織虛擬化，最終服務社會。技術只是其中的手段，整個決策中銷售鏈、營銷鏈、開發體系、組織體系都需要進行一定的調整。

我們要認識到，智能工廠建設是一個長期的過程，要經歷優化重組、跨界發展、融合共贏三個階段。同時，智能工廠也是生態工程，其實施原則包括協同共建、技術應用、知識傳承、本質安全、試點先行五點。

（本文根據北京東方國信科技股份有限公司副總經理馮丙強在“2020國家制造強國建設專家論壇”上的演講整理而成，未經演講人審閱。）