百花齐放|工业互联网百花齐放,也暗藏合纵连横|宁可直说
_原题为 工业互联网百花齐放 , 也暗藏合纵连横|宁可直说
今年 , 工业互联网被提上了制造企业的日程 , 而且加上了优先级 。
准备好相关方案的大厂一方面避免在公开场合中“撞题” , 另一方面也有互相渗透的趋势:阿里推出“犀牛制造”直指制造业 , 英特尔在持续扩充工业物联网产品线的同时勾勒智能制造“芯”未来 , 华为的“5机”协同囊括的是全行业全场景的数字化转型——尽管工业互联网和智能制造不是从一个切入点和维度去解决问题 , 但说工业互联网是智能制造的必经之路也并无不妥 , 更何况所有的升级都可以用“数字化”一言以蔽之 。
在工业场景下探讨连接人和物 , 已经从“为什么”上升到“怎么做” 。 难点在于 , 总有一些设备难以采集到所需要的参数 , 不足以掌握设备的状态 , 比如说设备的温度 , 环境周围湿度等等 。 假如改造设备 , 设备原厂商可能就会拒绝继续支持设备维护 , 而要求原厂商去修改设备、增加参数 , 也并不容易 。
可是现有的数据利用好已经成效显著:以英特尔的芯片制造为例 , 为了尽可能降低单位成本和提升产品良率 , 公司会把智能化技术尽可能应用到各个流程、各个场景 , 比如系统自检、测量分析、良率预测、生产排期等等 。 从一个晶圆厂的规划建设开始 , 到IC的设计和工艺的研发 , 再到制造过程当中的实时监控和分析 , 在这个复杂过程当中 , 也在产生大量新的数据供后续分析改进 。
英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区行业解决方案部总经理梁雅莉这样描述整个过程:以生产存储器的晶圆厂为例 , 一座工厂每天可以产生5TB的数据 , 一座晶圆厂能产生相当于一个中型的互联网企业的数据量 。 使用先进的数据分析和AI技术可以分析缺陷图像 , 查找问题的根源 , 从而更加准确地预测良率 , 并对质量问题进行在线检测 。 良率提升可缩短产品上市时间 , 厂商因此获得更好的商业回报 , 这样就有更充裕的资源投入到下一代芯片的研发——AI算法运行在芯片上 , 下一代芯片又会让AI技术得到更强大的支持 , 如此形成了“AI+芯片”制造的良性循环 。
这是工业互联网助力制造的一个缩影 。 我倾向于认同英特尔物联网事业部中国区首席技术官兼首席工程师张宇的判断:现在是工业互联网百花齐放、百家争鸣的阶段 。 “目前市场需要有不同的方案 , 因为目前互联网 , 尤其是工业互联网的发展还没有统一的模式 , 需要有不同的厂家提出不同的方案 , 这样才可以有一个最优化的 , 以及满足特定用户具体需求方案出现 。 ” 根据张宇的判断 , 工业互联网要走的是从互连到智能 , 智能到自主的轨迹 。
从目前的情况来看 , 业内这样的推测不无道理:第一阶段是大企业先做投资拉动装备商的整体提升 , 第二阶段是设备模块化之后成本降低 , 让中小企业有能力为相关产品付费 。
比如最近除了推出硬件新品 , 英特尔还正式发布了两款针对工业级打造的工业边缘洞见平台和工业边缘控制平台 , 分别解决数据收集、处理和分析以及视觉和运动控制相互结合的负载 , 并在工业互联网方案中强调自身在边缘计算方面的优势 。 当这些作为工业方案的一部分被拿来与制造业老大哥西门子比较时 , 英特尔发言人表示两者是客户关系 , 也在某些项目当中是供应商、系统集成商、软件提供商的多维度合作关系 。 与此同时 , 行业观察者们也都清楚他们在准备把中小企业纳为目标客户 , 或者说是生态合作伙伴 。
毫无疑问 , 大厂是技术的受益者 , 也是技术的售卖者 。 但是 , 企业在看重技术的先进性也不应忽视技术变革引发的流程变革和管理变革 。 工业互联网除了要解决生产的问题 , 还要解决人的问题 。 海研自动化总经理苗振海曾告诉笔者 , 工厂中的蓝领人才最多会操作一些简单的设备 , 一旦带有视觉和人工智能或者是跟互联网相关 , 就不易操作 , “比如说我们上了一个比较好的数字化系统 , 当时的效果还是非常不错的 , 但是时间长了没有人维护 , 就会造成比较大的偏差 , 造成一些效果缺失和投资动力下降 。 ”
“实事求是地说 , 就全行业而言 , 工业数字化转型实际上还是没有像金融零售这些行业板块那么突飞猛进 , 我国工业企业数字化转型的总体规模今年是在2500亿左右 , 大约相当于我们工业增加值的0.65% , 从另一方面来说 , 如果说要把工业从自动化全面的进行数字化 , 进而智能化 , 未来的想象空间非常巨大 。 ” 梁雅莉说 。
那么下一步 , 可能就是在技术赋能下对现有市场份额重新划分 。
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