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  • 如何認識理解和實踐工業互聯網+

    如何認識理解和實踐工業互聯網+

    工業互聯網是美國以GE為首的企業聯盟提出的,其核心是發揮數據采集、互聯網、大數據、云計算的作用,為工業企業節約至少1%的成本;而工業4.0是德國提出的,已經上升到國家戰略。中國的兩化深度融合和德國工業4.0如出一轍、異曲同工、殊途同歸。作為制造業大國,中國需要看清科技與產業發展的大勢,立足自身優勢,發揮中國特長,才能把制造業大國變成制造業強國,在世界制造市場中占有更大的份額,并獲得足夠的話語權。


    在“互聯網+”已經成為浪潮的背景下,我們應思考走出一條中國的“工業互聯網+”之路。


    工業互聯網+執行路線圖


    德國工業4.0戰略推出以后,引起中國產業界的廣泛關注,包括美國、德國、日本、韓國等國在內的工業發展政策、策略、技術,紛紛成為學習的對象。經過兩年多的時間,“中國制造2025”也正式發布。中國工業企業終于有了一個站在全球工業發展大局上認識自己的現狀、差距,從而確立自身未來發展道路的“路線圖”。結合風起云涌的互聯網+浪潮,以及工業自身的轉型升級規律,筆者設定中國工業互聯網+五步路線圖以供參考。


    一是構建智能的人和組織。“智”是指認知與知道,“能”強調技能和習慣。目前浙江等地大力開展機器換人,這樣的情況出現,其原因首先是企業招不到合適的員工,員工的素質難以達到要求,或者說人工成本升高,但更重要的原因是生產的效率與質量通過機器人使用得到大幅度提升。這種現象說明,人的因素對于某些企業而言正在從資產轉變為風險。放大這種風險,就會造成很多人離開現有的就業崗位,但要降低這種風險,企業員工知識和技能的培養,就不單是企業的事情,也應該是政府與社會的事情。這種智能的培養,既包括工業互聯網+相關技術,也包括心理素質的培養。而智能的組織則是在原先的金字塔、矩陣式等組織結構形式上,根據企業的情況、客戶的需求構建更有效率與效益的組織架構模式,例如不為我有但為我用,例如一專多能,例如根據作業點的技能復合人才培養。


    二是車間要加快3.0補課,加快推廣車間執行系統(MES)。如果說德國工業4.0的實施主體主要是各類高水平的中小企業,那么與之相對應,中國工業互聯網+最重要的實施主體應該是車間。而在車間的構成方面,筆者以為一般設備可以分成三個層面,首先是智能裝備,然后是由智能裝備構建的智能生產線,再然后是多條不同的智能生產線構建的智能車間。而MES軟件就是這個主體的最重要的實現軟件應用、提升自動化、智能化,上接ERP系統,下接硬件設備的中樞。通過MES系統的實施,對車間的設備、人員、執行、工具、量具、能源、生產計劃執行、質量等等進行統籌管理,有效地從執行層面提升企業的制造實力,實現資源的優化。


    三是實現車間智能化升級改造。通過MES系統實施后,利用采集技術采集各種數據,可以從全生命周期、全流程的角度來分析研究企業的生產執行情況,從中發現車間的短板,進行升級、優化、改進,從而提升車間的總體能力。而各個車間在有MES系統、又經過自動化和智能化改造后,可以將生產率大幅提升。但這里需要注意的是,自動化、智能化的處理不僅包括物理的如原料、半成品的處理,運輸、能源管理,在車間中數據的自動化、智能化處理也是一個非常大的需要提升的區域,需要統籌規劃,重點突破。


    四是構建各類CPS網絡體系。構建網絡體系,不僅僅是物理上的信息可以傳遞,而且包括信息安全、數據協議、業務協議等內容的網絡體系,利用這樣的網絡體系組建車間、工廠互聯網,與供應鏈上下游以及行業、地區乃至國家的互聯網體系,實現數據的采集、傳遞、存儲、分析、應用,實現設備級的聯通,如M2M的交互、遠程操控等,包括冷交換、熱交換、互聯互通,直到互操作的級別。


    五是建設企業大數據、云計算中心。傳統方面,工業企業的數據相對而言結構化數據較多,而在技術領域,數據本身的復雜性非常高,因此企業需要構建工業數據圖譜,規范企業的術語,構建數據模型,實現數據與數據之間的集成,這就需要企業建立大數據中心以及跨越地域的云計算中心,實現輕客戶端,重服務端的應用模式,實現高效、正確、精益。同時,企業內部的信息平臺與社會化的各種平臺建立起廣泛而深入的集成聯系。


    核心是三大技術


    相對而言,工業4.0中對于CPS、工業互聯網等都有大量的闡述,對于中國而言,以下核心技術值得研究。


    首先是基于CPS系統的業務管理可視化。事實上,有了CPS系統,可以理解為設備、物流,乃至產品的屬性、性能、狀態發生變化以后,企業需要針對這些變化進行相應的作業、管理、決策,那么我們就需要采取一系列先進的模式來實現這樣的作業、管理與決策。具體的形式例如包括歷史性的、統計性數據展示框架,監控型展示框架,基于交互式分析的展示模式,基于全業務、全數據的菜單式展示等。


    然后是虛擬技術。目前而言在CPS系統上,我們可以實現現實與虛擬之間的變換,例如多年前我們就提出虛擬主機的概念,通過虛擬的樣機進行模擬分析,如強度、剛度、動力學等,通過這樣的分析,可以在構建實物之前,發現缺陷,優化設計,從而提高一次成功率。而現在的3D打印技術更可以利用增料技術,實現快速的零部件生成,實現虛擬向現實的轉化。而筆者以為,更長遠的核心技術應不僅于此,還必須把時間、空間進一步納入進來,從而形成一個更為廣泛的CYBER空間,實現革命性的創新。


    再說大數據技術,在工業企業中生產型數據的量居然超過了政府的數據量,但是這些數據,很多都應用得不夠,究其原因就是這些數據一方面未達到可以挖掘出知識的量;另一方面,沒有一定的機制實現數據的集中,在此基礎上進行分析應用。工業大數據思維,分維度、分層次匯集,進行分析應用,可以創造出新的經濟價值。值得注意的是,當前制造業信息化還需要補課,實施大數據項目意味著較大的投入,企業決策有一定困難,但是再艱難,這一課都應該補上,否則未來想補都來不及了。另外就是大數據,不是巨數據,數據的收集、分析應用也有一定的規模約束,收集數據也存在巨大的成本,需要平衡投入與產出的關系。


    標準與協議是基礎


    在工業互聯網+模式下,實現數據、信息的記錄、傳遞、存儲、分析、應用,都離不開標準與協議。在產品層面,產品、零部件的質量、互換性也離不開標準與協議。因此德國的工業4.0中,標準成為其關注的重點內容之一。制造業的技術標準將直接影響市場競爭,成為市場利益、成為技術壁壘,誰的標準被世界認可,就將獲得巨大的標準紅利。目前PLC編程語言的國際標準IEC61131-3(PLCOpen)主要都來自德國企業;通信領域普及的CAN、Profibus以及EtherCAT也全都誕生于德國。我們國家必須迎頭趕上,從國家層面促進標準化工作。在今后,標準化工作主要圍繞智能工廠展開,構建生態鏈上各個環節制定合作機制,確定哪些信息可被用來交換,哪些屬于標準構件,哪些機器人適用等等,將先進的信息模式、生產模式、商業模式形成標準推廣到國際市場,從而促進技術創新和模式創新,并贏得世界上進一步的市場份額和定價話語權。


    實施工業互聯網+的模式,必須突破傳統的思維慣性,實現多主體、多形式、多內容的各種合作,這種合作互聯網作為載體,大數據是內容,分析應用是工具,產品創新是結果,從而形成覆蓋全流程、全生命周期的生態鏈,在生態鏈中,實現各種集成,例如基于供應鏈的縱向集成(突破工業4.0的企業內部縱向集成),例如細化到工序級的橫向集成。而在具體表現上,實現例如改變傳統的集團的宏觀管控,而是構建集團云計算中心,促進集團各企業的深度交流與合作,例如構建行業數據中心,構建基于地區的產業集群。而在政府指導與大型企業創新的雙輪驅動下,促進宏觀經濟高速發展。


    以德國、美國等先進制造國家為代表,新一輪的工業4.0革命不僅僅是技術革命,也是商業模式革命、產業思維革命,無論是政府的決策者、制造型企業的負責人、管理者,還是一線員工,都需要優化、創新,實現自我的+,通過技術改進、實施MES系統,提升自動化、智能化水平,促進互聯網、大數據、云計算深度應用,從而構造出具有中國特色的工業互聯網+。

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