1. 如何實現工業互聯網產業
一、錨定細分市場
我認為,對於工業互聯網企業來說,並不是什麼行業都應該涉足的,目前有些工業互聯網企業,尤其是雙跨企業,動輒就說自己做了幾十個行業,賦能了很多用戶,其實,我覺得對於一個初創行業和初創企業來說,不宜做的行業過多,而應該是在不涉及過多行業的情況下,每個行業做深做透,也就是說,評價一個好的工業互聯網企業的一個指標是,哪怕只做了幾個行業,但是每個行業都做了幾十個客戶,這樣才是真正的有效行業應用。
之所以開展直銷模式,是因為對於任何一個新興行業來說,沒有什麼比直接面對客戶更直接有效的方式了,客戶前期了解你的方式只有和你面對面的方式,其他的方式都是不合適的,很難想像能有人比你更能夠說清楚你的新體系、新架構和新技術。
對於工業互聯網行業也一樣,企業只有不斷地去通過直銷面對客戶,才能前期讓客戶盡早的了解你的產品體系和服務內容,通過不斷地市場積累,慢慢的磨合自己的產品,打造自己的品牌,再融合各類其他的產品,才能順利站穩腳跟,走向主流。
2. 各省市、各個地區應該如何發展工業互聯網,有哪些主要任務
自2017年國務院印發《關於深化「互聯網+先進製造業」 發展工業互聯網的指導意見》之後,各地紛紛加快工業互聯網的建設與發展步伐。發展工業互聯網,網路體系是基礎,平台體系是關鍵,安全體系是保障。各省市、各地區應緊緊系統構建網路、平台、安全三大體系,打造人、機、物全面互聯的新型網路基礎設施,全力推進七大任務:
1.夯實網路基礎
夯實工業互聯網的網路基礎,應圍繞網路改造升級、提速降費、標識解析,推進三方面的工作:
第一,以IPv6、工業無源光網路(PON)、工業無線、時間敏感網路(TSN)等技術,改造工業企業內網;
第二,以IPv6、軟體定義網路(SDN)以及新型蜂窩移動通信技術(即5G技術),實現工業企業外網的升級改造;
第三,推進標識解析體系建設,圍繞工業互聯網標識解析國家頂級節點,推動行業性二級接機點的建設與連接。
2.打造平台體系
第一,培育工業互聯網平台,以企業為主導,構建跨行業、跨領域平台,實現多平台互聯互通。
第二,開展工業互聯網平台試驗驗證。支持產業聯盟、企業與科研機構合作共建測試驗證平台,開展技術驗證與測試評估。
第三,推動、吸引企業上雲。鼓勵工業互聯網平台在產業集聚區落地,通過財稅支持、政府購買服務等方式,鼓勵中小企業的業務系統向雲端遷移。
第四,培育工業APP,支持軟體企業、工業企業、科研院所等開展合作,培育一批面向特定行業、特定場景的工業APP。
3.加強產業支撐
要加強產業支撐,必須加大關鍵共性技術攻關力度,提升產品與解決方案供給能力:
第一,關鍵共性技術支撐。鼓勵企業和科研院所合作,圍繞工業互聯網核心關鍵技術、網路技術、融合應用技術開展聯合攻關,促進邊緣計算、人工智慧、增強現實、虛擬現實、區塊鏈等技術在工業互聯網應用。
第二,系統解決方案支撐。圍繞智能感測器、工業軟體、工業網路設備、工業安全設備、標識解析等領域,推廣一批經濟實用的微服務化系統解決方案。
4.促進融合應用
融合創新工作應圍繞大型企業和中小型企業兩大主體開展:
針對大型企業,加快工業互聯網在工業現場的應用;開展用於個性需求與產品設計,生產製造精準對接的規模化定製;
針對中小企業,實現業務系統向雲端遷移;開展供需對接、集成供應鏈、產業電商、眾包眾籌等創新型應用。
5.完善生態體系
第一,構建創新體系:有效整合高校、科研院所、企業等創新資源,圍繞重大共性需求與行業需要,面向關鍵技術與平台需求,開展產學研協同創新。
第二,構建應用生態,鼓勵工業互聯網服務商面向製造業企業提供咨詢診斷、展示展覽、行業資訊、人才培訓、園企對接等增值服務。
第三,構建企業協同發展體系,以需求為導向,基於工業互聯網平台,構建中介型共享製造、眾創型共享製造、服務型需求共享製造、協同型共享製造等新型生產組織方式。
第四,構建區域協同發展體系,建設工業互聯網創新中心、工業互聯網產業示範基地。
6.強化安全保障
安全保障是發展工業互聯網的底線,必須切實提升安全防護能力,建立數據安全保護體系,推動安全技術手段建設。此外,各地區還應大力發展信息安全產業,推動標識解析系統安全、工業互聯網平台安全、工業控制系統安全、工業大數據安全等相關技術和產業發展,開展安全咨詢、評估和認證等服務,提升整體安全保障服務能力。
7.堅持開放合作
第一,加強地區乃至國際的企業協作,形成跨領域、全產業鏈緊密協作的關系。
第二,建立政府、產業聯盟、企業等多層次溝通對話機制。
第三,積極參與國際組織的協同與合作,參與工業互聯網標准規范與國際規則的研討與制定。
3. 製造企業如何借力工業大數據
製造企業如何借力工業大數據
工業大數據和原來的信息化有何區別?
簡單來說,1990年代以前,大部分企業都在做企業內部信息化,這被稱為第一次浪潮。1990年代以後,互聯網開始席捲全球,企業相繼進行互聯網化。而隨著信息化與工業化的深度融合,工業大數據悄然興起,這也將成為下一個提升製造業生產力的技術前沿。在清華大學工業大數據研究中心主任王建民看來,工業大數據即第三次工業變革,它以智能互聯的產品為核心載體,而不單純只是通過互聯網增值。
王建民認為,在製造業的利潤越來越低的情況下,工業大數據可以幫助中國企業提高產品在使用維護階段的利潤。最重要的是,利用數據進行跨界運營,能夠為企業帶來新的生存空間。
利用大數據搶占價值高地
為什麼工業大數據對當下的中國企業來說,有著如此深遠的意義?
事實上,在王建民看來,一個復雜裝備的生命周期分三個階段,即:開發製造階段(Beginning of Life,簡稱BOL)、使用維護階段(Middle of Life,簡稱MOL)、回收利用階段(即End of Life,簡稱EOL)。
原來,製造企業將重心放在開發製造階段,企業的核心目標就是將裝備設計製造出來。而產品售賣給消費者後,就和企業沒有關系或者變得無關緊要了。所以生命周期的第二、三階段,常常被企業忽略。但裝備的價值真正體現在用戶的使用體驗上,而不在於製造,盡管製造由質量決定。但消費者在使用階段的流暢程度,才能反映出產品的最終功效。
加工製造環節的確能夠產生很多利潤,但在當前環境下,生產製造的利潤越來越薄,使企業越來越難以為繼。而中國是一個製造大國,更是一個使用大國,製造業的興衰事關重大。王建民認為,只有利用大數據搶占價值高地,實現產品智能化,才能實現從「中國製造」到「中國創造」的轉變,從「生產型製造」到「服務型製造」轉變,這也是「中國製造2025」戰略的應有之義。
跨界運營是工業互聯網轉型的核心
和之前很多技術一樣,工業大數據並非橫空出世,而是一脈相承。但又有新的變化,這種新的變化,在王建民看來,其核心在於連接,將原來孤立的機器連接起來,將人和機器連接起來,將不同的企業、行業連接起來。
事實上,這種連接已經產生了巨大的價值,有很多企業已經開始實踐了。
例如:將人和產品聯系起來,可以實現產品創新。日本科研人員設計出一種新型汽車座椅,根據駕駛者的體重、壓力值等數據識別主人,以判斷駕駛者是否為主人,從而決定是否啟動。
又例如:將兩個不同領域連接起來,可以實現銷售模式的創新。歐洲人可以做到今天賣明天的風電,怎麼賣?他們根據一系列數據,對明天的風力精準地進行測算,從而實現當天交易。這是風電裝備在整個大氣環境下進行的跨界運營的絕佳案例。
還有一個例子,《哈佛商業評論》曾經發表過一篇文章叫《智慧的互聯產品》。美國人認為未來的工業產品應該分為五個階段,到第四個階段的時候,裝備、產品會進入到一個產品的系統階段,機器和機器之間可以對話和合作。比如在農業領域,播種器械、收獲器械會聯合起來到一個農場去作業。而終極階段是:農業機器的集群和天氣的數據,會和種子的數據、灌溉系統的數據聯合起來,通過全方位的連接來解決農業生產中的綠色節能問題。
王建民說,通過跨界運營來創新是工業互聯網轉型的核心。在使用階段做一個簡單的維修、更換配件,不管是預防性維修還是主動維修,都還處於工業互聯網的初級階段。只有通過數據進行跨界運營,才抓住了整個裝備製造業在服務階段轉型升級的核心。
工業大數據應避免的三個誤區
聽上去很美好的工業大數據,如何實踐呢?王建民梳理了三大誤區,以供企業參考:
一、維修=運行
在工業領域,維修和運行基本不會分開。但是在工業大數據里,二者是分開的。維修指的是,當產品性能下降的時候,通過更換零件或者其他手段,恢復其產品性能。而運行是指如何使用機器,使它產生價值。
二、產業大數據等同於消費大數據
工業大數據最核心的問題在於分析結果的可靠性。在消費大數據上,如果產品的廣告推薦能達到20‰的可靠性,就是搜索引擎的最好水平。但這一數據在工業領域,顯然遠遠不夠。因為在工業領域,往往是失之毫釐,差之千里。工業的應用場景對數據准確率的要求達到99.9%,甚至更高,否則就會造成嚴重的經濟損失乃至安全事故的發生。所以,王建民建議,從人員結構上來講,工業大數據需要數據和產業的人才一起來做。
三、採集的數據越多越好
對於企業而言,機器採集的數據有時候是一個災難,不是企業採集的所有數據都是有用的。不產生價值的數據就是垃圾信息,對於企業而言就是負擔。企業在收集數據之前,首要任務是給數據畫像,弄明白自己到底需要什麼樣的數據。
王建民認為,無論如何,大數據仍然要圍繞裝備增值服務的業務邏輯,在達到這個目的的過程中,讓數據發揮作用,而非簡單地只看到數據,而忽略了根本的邏輯。