什么是工業互聯網

2012年，美國通用電氣公司在提出“工業互聯網”概念時，是這么說的：

“工業互聯網，就是把人、數據和機器連接起來”。

也就是說，工業互聯網的三要素，是人、數據、機器。

現在我們把這個概念豐富一下，這么說：

工業互聯網的本質，就是通過開放的、全球化的通信網絡平臺，把設備、生產線、員工、工廠、倉庫、供應商、產品和客戶緊密地連接起來，共享工業生產全流程的各種要素資源，使其數字化、網絡化、自動化、智能化，從而實現效率提升和成本降低。

關鍵詞我都加粗了，認真讀幾遍，我相信能看懂。

中國有句古話：“水流則清，人動則活”。武俠片里也總是會說：“打通任督二脈，功力倍增”。

這些，都說明了“流動貫通”的重要性。

而工業互聯網，就是讓數據“流動”起來。

我來解釋一下：

單個節點，非數字化，沒有網絡，它就是孤島，是“死”的。

隨著傳感器等數據采集技術的升級，節點開始產生數據，有了“生命”。

與此同時，通信技術已在不斷升級，像血管和神經一樣，幫助無數孤立的節點，交換數據、共享數據。

最后，這些數據流會到達云端，借助云計算、大數據這些信息技術升級的產物，產生價值。

如此一來，所有節點就形成一個系統，一個更強大和完整的“生命體”。

這就是為什么，我們通常將工業互聯網稱為“工業技術革命”和“ICT（信息通信）技術革命”相結合的產物。

這里，我們要解釋一個叫“OT”的概念。

大家搞通信的話，一定知道IT是信息技術，CT是通信技術，那么，OT是什么？

OT，就是Operation Technology，操作技術。可以把它理解為工廠車間里面的那些工業環境和設備，包括機械臂、傳感器、儀器儀表、監控系統、控制系統等等。

工業互聯網，就是IT、CT、OT的全面融合和升級。它既是一張網絡，也是一個平臺，更是一個系統，實現了工業生產過程所有要素的泛在連接和整合。

工業互聯網

工業互聯網和“紅色警戒”

上面所說的內容可能比較抽象，我還是通過一個喜聞樂見的例子來說明吧。

很多人都玩過紅色警戒、星際爭霸、魔獸爭霸這樣的電腦游戲吧？

這些游戲，都稱之為即時戰略游戲。說白了，就是不停地收集資源（鐵礦、木頭、石油等），然后建造工廠，生產和制造武器（士兵、戰車、坦克、飛機等）。最后，利用這些武器，去消滅對手。

游戲的邏輯很簡單，誰的武器最多最強，誰就能贏。所以，更能決定勝負的，是玩家的生產效率。

這是一個非常復雜的生產系統——資源的類型有很多種，武器和兵種也有很多種，科技樹就更復雜了，此外，你還要進行能源管理（不能停電）。

但是，一名游戲玩家通過鍵盤、鼠標、顯示器，就能夠運作這一整套系統。

你有沒有想過，這是為什么？

我覺得你應該已經想到了，是的，你在使用“工業互聯網”的初級模型——

通過顯示器展示的游戲界面（操作面板），玩家可以很清楚地看到自己當前有多少資源（鐵礦、木頭、石油），多少座兵工廠，兵工廠當前在生產什么，生產速度如何。玩家也可以看到自己的科技研發進度。玩家還可以看到自己有多少電廠，發電量夠不夠，會不會有停電的風險。

正因為玩家掌握了所有的數據（信息流），所以才能最高效率地進行決策，下達生產命令。

試想一下，如果你要玩一場沒有電腦的紅警游戲，會面對什么場景？

1、所有的數據都是用人傳遞，通過紙張才能閱讀。你會被海量的紙張淹沒。

2、這些數據無法進行即時統計和運算，也沒辦法第一時間找到其中的規律和問題。例如，你的鐵礦雖然很多，當時你的石油只夠用一個禮拜。再例如，你的坦克工廠開足馬力生產，結果發現坦克發動機供貨不足。

3、你的命令無法很快抵達工廠和車間。

……

簡而言之，你就像回到了二戰年代。在那個年代，如果想要運作龐大的戰爭機器，你只能依靠大量的人，還有熟練的團隊協助。

如此看來，工業的信息化、數字化、網絡化，是不是很有用？

工業互聯網的架構

真正的工業互聯網，當然要比紅警游戲復雜得多。

我們先來看一下官方給出的工業互聯網平臺功能架構：

圖片來自中國工業互聯網聯盟

上圖其實可以看出，主體架構就是云計算架構。包括IaaS、PaaS、SaaS，都是云計算一模一樣的概念。

多了一個邊緣層，我前面說過，邊緣層其實就是生產現場，OT那部分。

我又畫了一個簡單一點的：

根據上面的圖，可以看出：

OT在底層，負責數據采集和動作執行，有點像四肢；

CT連接所有節點，負責數據傳輸，有點像血管和神經；

IT在上層，負責數據運算和分析，有點像大腦。

數據是雙向流動的，形成了一個整體。

說來說去，就是數字化、信息流，然后從數據中挖掘價值。

工業互聯網的應用案例

我們通過現實世界中的幾個案例，來看看工業互聯網到底能帶來多大的價值。

第一個案例，是德國西門子。

作為工業4.0概念的提出者，德國也是第一個實踐智能工廠的國家。位于德國巴伐利亞州東部城市安貝格的西門子工廠，就是一個高度數字化的智能工廠。

在占地10萬平方米的廠房內，員工僅有1000名。近千個制造單元，全部通過物聯網進行聯絡，大多數設備都在無人力操作狀態下進行挑選和組裝。

德國西門子安貝格工廠

在這個工廠里，每100萬件產品中，次品約為15件，可靠性達到99%，追溯性更是達到100%！

再來看看瑞士的ABB集團。ABB是電力和自動化技術領域的世界級巨頭企業。

他們研發了ABB Ability智能傳感器技術，將生產的電機與云服務連接。該技術就像給電機佩戴了健康腕表，對電機的運行情況進行精確監測，并在云端對數據進行算法分析。一旦發現問題，就進行預警。

采用該技術之后，降低了70%的故障停工時間，延長了30%的使用期限，減少了近10%的能耗。

再來看看中國的。

美的集團，中國最大的家電制造企業之一，也打造了自己的工業互聯網標桿工廠。

在它的磁控管（微波爐的核心設備）工廠里，搭建了完整的信息化應用框架，打通了各大系統的數據接口，實現了內外互聯、虛實互聯。

美的自研的MES（制造執行系統）首先實現了與云端上面供應商數據的對接，打通了供應商來料的入庫、品質和生產計劃。然后，打通了物流、質量管理系統，實現了對物流配送、品質管控的控制。接著，在產品開發上通過PLM（產品生命周期管理）實現制造和研發同步。最后，在銷售端，通過CRM（客戶關系管理）系統和客戶對接。

這樣一來，真正實現了全流程打通。

改造之后，這個數字化工廠的自動化率高達95%，關鍵工序不良改善達30%以上；人員效率提升88% ，空間產出效率提升79.2%。

總而言之，工業互聯網帶來的效率提升，是有目共睹的。節約下來的成本，也是真金白銀。

工業互聯網與云計算、大數據、人工智能

云計算和工業互聯網之間，有什么關系呢？

其實前面已經都提到了。

當只有1個工廠和很少的設備時，在廠房里擺上幾臺服務器，建個局域網，找幾個工程師，就可以管理和維護這個小型工業網絡了。

這個網絡太小，只能稱為工業局域網，而不是互聯網。

但如果是幾十個工廠，幾百個車間，幾萬個生產設備呢？顯然，這個時候應該采用云計算技術。

只有上云，才有強大的運算能力、存儲能力和網絡帶寬，能夠對這么龐大的系統進行管理。

也只有通過云計算，才能讓更多的企業員工及管理者接入，去使用工業互聯網。也能夠讓開發者有更大的空間，去設計更好的應用。

云計算還可以為企業與企業之間，工廠與供應鏈之間，工廠與經銷商之間，提供接口，進行指定數據的共享。

甚至還能提供工廠與最終消費者用戶之間的接口，方便用戶對產品進行個性化定制。

再來看看大數據。

前面我們一直都在說數據，不過數據和大數據是兩回事。

關于大數據，可以參考小棗君之前的文章：五分鐘解讀“大數據”

大家都知道，消費物聯網的大數據很大，例如購物數據，出行數據等。但是，實際上，工業互聯網產生的數據量，遠遠超過消費物聯網。

舉個例子吧，波音飛機發動機30分鐘內產生的數據，就有10TB，我們普通臺式機2TB的硬盤，需要5塊才能裝得下。

數據就是金礦，工業互聯網的大數據，就是超級大金礦。

通過大數據技術，可以對生產制造物流等所有流程的數據進行存儲和分析，挖掘其中的數據價值。

人工智能又和工業互聯網有什么關系呢？

其實，早在十幾年前，我們玩紅警，選擇和電腦對戰，不就是在和人工智能對戰嗎？只不過那個時候的人工智能，還只是很初級很“弱智”的智能，它只是按照游戲開發者設定的固定程序流程，先造什么，再造什么，最后來攻擊你。

如今的人工智能，學習速度更快，算法更先進，變成了阿爾法狗，你想打贏它，幾乎是不可能了。

我們將人工智能引入工業制造，其實就是讓人工智能作為我們的代理人，幫助我們管理工廠，管理整個制造生產流程，甚至包括采購、物流和銷售流程。

隨著人工智能的不斷演進，工業互聯網這個系統將會實現工況自感知、工藝自學習、裝備自執行、系統自組織。

這個，就是智能制造的最高境界。

工業互聯網和5G

5G和工業互聯網之間的關系，主要集中在接入層。

高連接速率、超低網絡延時、海量終端接入、高可靠性，都是5G所具備的優點。這些優點，將非常有利于5G替代現有的廠區物聯網通信技術，尤其是Wi-Fi，藍牙等短距離通信技術。

一些以往受限于網絡接入而不能實現的場景，在5G的加持下，都變得可行。

例如，高精度機械臂加工。如果采用5G對機械臂進行遠程控制，時延將縮短到1ms，可以很好地滿足加工精度的要求。

5G機器人

還有5G的超高帶寬，在采集4K/8K設備監控影像的時候，也將發揮不可替代的作用。

除了接入層之外，5G的切片、邊緣計算，都可以在工業互聯網領域找到不錯的應用場景。

工業互聯網的發展現狀

工業互聯網蘊藏著巨大的商機，無數企業對此躍躍欲試。

如果想要成為工業互聯網的玩家，想要掌握先機，當然就是從工業互聯網平臺入手。

工業互聯網平臺是工業互聯網的核心。說白了，它也就是工業互聯網的“操作系統”。

就像蘋果iOS系統和谷歌安卓系統牢牢掌控了消費互聯網一樣，誰提供的工業互聯網“操作系統”最好，用的人最多，誰就掌握了工業互聯網發展的主動權。

但是，盡管工業互聯網已經發展了這么多年，迄今為止，仍然沒有任何一個平臺占據了絕對領先的地位，也沒有任何一個平臺獲得了真正的成功。

原因很有意思——

能夠提供這樣強大平臺的公司，一定只有兩種，要么是工業制造能力很強的公司，要么是信息技術能力很強的公司。

例如，美國的通用電氣和德國的西門子，就屬于前者。世界上第一個工業云平臺Predix，就是由美國通用電氣公司(GE)在2015年正式發布的。而第二個平臺呢，就是德國西門子公司在2016年4月開放的MindSphere。

按理來說，這些公司很牛，做出來的東西當然非常好。但是，工業互聯網有一個很大的特點，就是個性化。每個公司生產的東西不一樣，流程不一樣，工藝不一樣，設備不一樣，渠道不一樣，甚至商業模式和供應鏈也不一樣。

你想造一個通用的平臺，可能嗎？

想要成功，必須經過非常深入的分析，然后建模，最后開發。也就是說，高度定制化。

曾經就有業內人士說，傳統的消費物聯網平臺開發，分析需求、建立模型、編寫代碼這三步的工作比例，是25。而工業互聯網平臺恰好相反，是52。

一個工業互聯網平臺項目，你需要花大量的時間在場景和需求分析上，搞懂它到底是怎么運作的。

想拿通用平臺隨便改改就用？扯淡！

此外，作為GE和西門子這樣的大公司，雖然它們擁有雄厚的技術實力，做出了好的平臺，但它們本身也是工業企業。它們的競爭對手，怎么可能會用它們的平臺呢？那豈不是把自己的數據都暴露了嗎？

而作為亞馬遜、谷歌、微軟，包括國內阿里、騰訊，雖然是互聯網企業，也擁有雄厚的軟件研發實力，但對工業制造過程沒有深厚的技術沉淀，所以也很難做出適合的平臺。

因此，現在工業互聯網平臺處于全面混戰的一個狀態。大公司做，小公司也做，很多大型制造企業孵化出來獨立經營的子公司，反而在所在的專業領域做得風生水起。也有一些互聯網創業企業，憑借專業知識，做出了不錯的平臺產品。

就在這種混戰的狀態下，全球工業互聯網平臺市場在高速增長。

根據研究機構 MarketsandMarkets 的統計數據顯示，2017 年，全球工業互聯網平臺市場規模為 25.7 億美元，預計 2023 年將增長至 138.2 億美元。

而美國、歐洲和亞太這三個地區，是當前工業互聯網平臺發展的焦點區域。

美國的代表，是GE、微軟、亞馬遜、PTC、羅克韋爾、思科、艾默生、霍尼韋爾等巨頭企業。而歐洲的代表，是西門子、ABB、博世、施耐德、SAP 等企業。

中國就更多了，航天云網、海爾、樹根互聯、寶信、石化盈科、用友、索為、阿里、華為、浪潮、紫光、東方國信、寄云等等，都是起步比較早的平臺開發企業。

國內工業互聯網產業技術體系

（圖片來自中國信通院）

這場混戰還將繼續下去，究竟誰能脫穎而出，只能讓時間告訴我們答案了。

工業互聯網的瓶頸

工業互聯網的未來是美好的，但是，前進的道路并不通暢。

很多的問題和障礙擺在它的面前，例如最關鍵的數據安全問題。

企業對于數據安全的顧慮，嚴重影響了他們上云的積極性。他們害怕自己的核心數據不能得到很好的保護，一旦泄露，帶來的后果是災難性的。

保護數據的安全，既需要平臺擁有可靠的技術，也需要企業本身有很好的軟硬件環境和管理水平。

對于我國很多企業來說，基礎設施落后，資金和技術有限，想要“速成”工業互聯網，確實不太現實。就像鄔賀銓院士說的，有些企業內部數據都做不到完全共享，更何況外部。

此外，工業互聯網標準的缺失，以及企業ICT人才培養的不足，都是困擾工業互聯網向前發展的障礙。

不僅我們國家如此，國外推進也是困難重重。就像前面說的GE通用電氣，不久前也是因為旗下GE Digital（GE數字集團，專門搗鼓工業互聯網業務，包括世界上第一個工業互聯網平臺Predix）業績不佳，所以出售了它的部分股權。

所以說，推動工業互聯網發展和普及，是全世界面臨的共同難題，任重而道遠。

結語

不管怎么說，第四次工業革命是人類發展的必然趨勢，工業互聯網也是工業發展的必經之路。

我們國家作為工業大國，面對人工成本上升、原材料價格波動、貿易競爭日益加劇等種種不利情況，正處在工業轉型升級的關鍵時刻，迫切需要提高效率、降低生產成本。只有堅定不移地推動工業互聯網落地，加快更多企業的數字化轉型和智能化改造，才有可能讓自己在全球化競爭中立于不敗之地。