工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會是今年的“最佳理財產(chǎn)品”嗎？

來源：IT時報

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

2、盡管轉(zhuǎn)型對工業(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)險告警等智能制造的“標(biāo)配”照進(jìn)了現(xiàn)實。

3、大家都看到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對工業(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因為游戲《動物之森》的爆火而被譽為年度最佳理財產(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)《推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新升級 實施“工賦上海”三年行動計劃》，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)開始，由于疫情升級導(dǎo)致復(fù)工時間限制、物流運力下降、制造業(yè)訂單交付延遲等一系列影響，對工業(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，疫情對產(chǎn)業(yè)鏈的影響將持續(xù)較長時間，“如果能通過一些新的范式、新的技術(shù)去和傳統(tǒng)的知識做結(jié)合，那么將意味著非常大的商業(yè)價值空間，這也是為什么我們最近幾年在談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)�！�

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

華為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺FusionPlant包括連接管理平臺、工業(yè)智能體、工業(yè)應(yīng)用平臺三部分，可將連接、數(shù)據(jù)分析、供電智能以及應(yīng)用開發(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，同時又能在上面找出新的業(yè)務(wù)場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合與知識提煉。

例如在華為協(xié)助石橫特鋼的智能升級過程中，通過AI結(jié)合配煤師經(jīng)驗進(jìn)行配煤優(yōu)化，實現(xiàn)焦炭質(zhì)量AI預(yù)測準(zhǔn)確率高于97%，每噸焦炭生產(chǎn)成本節(jié)省15元。

按75萬噸焦炭產(chǎn)能計算，這一應(yīng)用場景每年可節(jié)省成本超1000萬元。

類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)點后，通過工藝參數(shù)優(yōu)化最佳兌水量和最佳噴漆壓力，實現(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，中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會首次提出中國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。

然而目前，我國在工業(yè)領(lǐng)域仍存在資源對外依存度高、中低端產(chǎn)品過剩、能源消耗高以及供應(yīng)/產(chǎn)業(yè)/價值鏈缺乏協(xié)同的問題。

中國工程院院士錢鋒指出：“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，要實現(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)化運行并實時監(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，ERP、CRM以及工業(yè)自動化系統(tǒng)等都非常具有專業(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)動的工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正面臨巨大挑戰(zhàn)�！� 美國參數(shù)技術(shù)公司（PTC）全球資深副總裁兼大中華區(qū)總裁劉強如是說。

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

注重平臺通用能力的IT企業(yè)雖然能夠?qū)ν馓峁┛煽焖購?fù)制的算法模型，開放統(tǒng)一的接口給用戶來調(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)院教授史治國告訴《IT時報》記者， “早期工廠是靠物理模型來分析，現(xiàn)在全靠數(shù)據(jù)分析了。即使工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺給出了一個優(yōu)化的參數(shù)，IT企業(yè)也不知道它的物理模型是怎么來的，就像是一個‘黑盒子’。尤其當(dāng)平臺的數(shù)據(jù)不夠多時，更不太可能得出最優(yōu)解，那樣就會導(dǎo)致現(xiàn)實中的生產(chǎn)過程出現(xiàn)偏差�！�

雖然原則上生產(chǎn)過程中的各種參數(shù)可以通過一定的機(jī)器算法計算出來，工程師也可以根據(jù)測量的數(shù)據(jù)和機(jī)理通過因果關(guān)系來理解現(xiàn)場的狀況，

但美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）架構(gòu)任務(wù)組聯(lián)合主席林詩萬指出，基于機(jī)理模型的算法還沒有被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)場景。

因為現(xiàn)場并不容易獲得計算所需的輸入?yún)��?shù)和運行條件參數(shù)，有些無法測量，有些質(zhì)量精度不夠高或不穩(wěn)定。在生產(chǎn)過程中上下游的輸入輸出參數(shù)有著強閉環(huán)返回關(guān)系，導(dǎo)致算法復(fù)雜，計算量大甚至無解。

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

03

人機(jī)結(jié)合減少企業(yè)顧慮

“不想上，不會上，不敢上，沒錢上。” UCloud政府及運營商事業(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。

《2018中國企業(yè)上云報告》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，云平臺為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供了運行環(huán)境，就好比后者的廠房車間，不想上的原因是云平臺偏后端，而企業(yè)更希望看到一些偏前端、見效快的成果，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。

殊不知拋開傳統(tǒng)的顧慮，如今的云甚至可以幫助企業(yè)解決“沒錢”的問題。

“以前銀行批貸款時會看企業(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。”呂雁飛說道。

企業(yè)對數(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（中國網(wǎng)安）總工程師仵大奎表示，傳統(tǒng)安全運維平臺具有無法有效預(yù)測未知攻擊、賬戶信息泄露、依賴人工分析等局限性，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整體評估威脅的可能性，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)合云計算和數(shù)據(jù)分析能力，可通過SVM決策樹、深度學(xué)習(xí)等多種模型對指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測并計算威脅性。

在史治國看來，將來傳統(tǒng)企業(yè)和IT企業(yè)或可通過利益捆綁的方式來融合雙方優(yōu)勢。

IT企業(yè)通過數(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)議等專業(yè)領(lǐng)域為平臺提供現(xiàn)場支撐，這樣一來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的許多問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，通過人機(jī)結(jié)合的方式能夠更好地把行業(yè)經(jīng)驗傳承下去。

作者/IT時報記者 李蘊坤