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11個問題,幫你徹底搞懂工業互聯網

新聞
早在2012年末,通用電氣就提出,產業設備應該和IT技術相融合。2013年,通用電氣公司正式提出了工業物聯網革命的概念。這也是工業物聯網第一次被正式提出來。

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 ▋ 工業互聯網,到底是誰最先提出來的?

通用電氣(GE)。

早在2012年末,通用電氣就提出,產業設備應該和IT技術相融合。

2013年,通用電氣公司正式提出了工業物聯網革命的概念。這也是工業物聯網第一次被正式提出來。  

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GE,General Electric Company

通用電氣的董事長兼CEO杰夫·伊梅爾特(Jeffrey R. Immelt)說:“一個開放、全球化的網絡,將會把人、數據和機器連接起來。”

2014年,通用電氣(GE)、AT&T、思科、IBM和英特爾這五家巨頭級的公司,在美國宣布成立工業互聯網聯盟IIC。

▋ 工業互聯網和工業4.0是同一個東西嗎?

基本上可以理解為同一種理念的不同表達。

工業4.0是德國人提出來的。

本世紀初,全球爆發了多次金融危機,各國經濟都受到了沉痛的打擊。

尤其是資本市場熱捧的高科技產業,泡沫最大,遭受的打擊最大。相反,工業和制造業在危機中表現出了很好的抗打擊能力。

于是,各國開始重新對工業制造業引起重視。

在這個前提下,德國在2013年4月的漢諾威工業博覽會上正式推出了工業4.0戰略。它的主要目的,是為了提高德國工業的競爭力,鞏固自己的領先優勢,在新一輪工業革命中占領先機。

可以看出,工業互聯網和工業4.0幾乎是同時提出來的,都是旨在對工業進行全面升級改造,應對未來挑戰。

▋ 工業互聯網就是第四次工業革命嗎?

不是。

第四次工業革命,是以石墨烯、基因、虛擬現實、人工智能、量子技術、可控核聚變、清潔能源以及生物技術為技術突破口的工業革命。

而工業互聯網,是現有工業體系的結構和模式升級,是將工業系統與計算、分析、感應和連接技術相融合,最終促成原材料、設備、工人、生產線、供應商、渠道甚至用戶的緊密連接。

工業互聯網,會采用第四次工業革命相關分支的技術(例如人工智能)。

▋ 工業互聯網和產業互聯網是什么關系?

工業互聯網的英文叫作 Industrial Internet 。Industrial,既有工業的意思,也有產業的意思。  

 目前行業里對工業互聯網的理解存在一定爭議。

小棗君個人認為,互聯網包括消費互聯網和產業互聯網。廣義的工業互聯網(也就是大家口中所說的),其實就是產業互聯網。

而狹義的工業互聯網,細究起來,只是產業互聯網的一個分支。  

國家和政府層面主要是以工業互聯網的叫法為主(連主管部門都叫“工信部”),但實際指向更偏向于廣義。

不管怎么說,工業互聯網和各行各業都有緊密的聯系,而非僅限于工業。

▋ 工業互聯網是不是就是“工業+互聯網”?

不對。

一方面,小棗君剛才說了,工業互聯網并不是僅指工業。另一方面,工業互聯網也不是讓工業“上網”這么簡單。

工業互聯網,是整個產業的數字化、信息化、智能化轉型。

它首先通過連接(通信)技術,實現工業生產全流程要素資源的連接,然后通過計算技術,存儲并運算數據,挖掘數據價值,優化生產流程,打通薄弱環節,從而實現效率提升、生產力提升、成本下降、利潤增長。

準確來說,工業互聯網是“工業技術革命”和“ICT(信息通信)技術革命”相結合的產物,而非“工業+互聯網”。  

 ▋ 工業互聯網里經常看到OT這個詞,OT是什么?

就像剛才所說,工業互聯網是工業技術和信息通信技術結合的產物。

信息通信技術,也就是IT和CT。IT,Information Technology(信息科技)。CT,Communication techonology(通信科技)。

而OT呢,就是工業技術。

準確來說,OT的英文是Operational Technology,很多人翻譯為運營技術。

我并不認同“運營技術”的譯法。我寧愿把它翻譯為“操作技術”。

它其實就是指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。  

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 工業互聯網

▋ 工業互聯網和邊緣計算有什么關系?

工業互聯網環境,從網絡技術的角度來說,有兩個特殊需求,一個是極高的可靠性,另一個,就是極低的時延(或確定性時延)。

工業自動化技術的演進,使得現在工業設備的運轉速度和工作精度遠超以往。如果網絡不能實現實現低時延,將不能滿足很多工業場景的需求。

為了降低時延,工業互聯網引入了邊緣計算。

所謂邊緣計算,就是將遠在云端的云計算,拉了一部分,下沉到工廠或車間(離終端更近的地方)。這樣一來,減少端和算力之間的距離,從而降低時延。  

 工業互聯網的架構模型

采用邊緣計算之后,還能有效解決工廠和云端之間的數據帶寬問題。大量的數據在本地得以處理,無需統統上云。

邊緣計算還提供了一種新型生態。

就像互聯網公司基于云計算開發APP一樣,未來,基于邊緣計算也會有平臺。平臺開放公共接口給開發者,開發者針對工廠用戶需求,開發APP,給工廠使用。這就是生態。

▋ 工業互聯網一定要用5G嗎?

并不是的。

5G是通信技術的最新升級。它有超大帶寬、超低延時、海量連接等特點。但是,5G并不是工業互聯網的充分必要條件。

行業有成百上千種,場景有成千上萬種。

有的場景,可能并沒有太多移動性要求,使用光纖甚至網線就可以了。也有的場景,可能對帶寬和時延沒有太大要求,使用LTE或NB-IoT就可以了。還有的場景,客戶可能不希望數據進入運營商網絡,或者考慮到成本的因素,想要用Wi-Fi甚至LoRa這樣的私有網絡技術,也不一定不行。

工業互聯網的精髓不在于連接,而是計算。工業互聯網的操作系統、平臺、數據、應用,才是最關鍵的部分。

5G不是萬金油,它將和眾多通信技術長期共存。5G在行業的落地,將是一個漫長的過程。

▋ 工業互聯網和人工智能有什么關系?

人工智能一樣是服務于場景的。

當產業逐步實現數字化之后,會產生大量的數據,形成數據流。數據流不僅幫助數據挖掘分析,也助推了人工智能場景的落地。

舉個簡單的例子,當高速照相機對產品進行質量檢測時,僅憑人力觀看圖片,效率是很低的。如果引入AI,用大量的圖片數據去訓練它,就可以替代人工,提升檢測效率。

往更高的層面來說,如果把AI引入工廠管理流程,統一協調供應、生產、物流、銷售等環節,將極大地減少庫存,使生產資源達到優化極致,縮減成本,獲得利潤。

換句話說,有人工廠變成無人工廠,連廠長未來都有可能是AI。

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。

▋ 工業互聯網的推進速度會有多快?

工業互聯網是一個既快又慢的過程。

說它快,是因為如果你想要搞工業互聯網,現在很多行業都已經有現成的案例,有很多的解決方案可以直接參考。你可以很快起步。

說它慢,是因為工業互聯網的徹底實現是一個極其漫長的過程。

它不是一種商品,不是某種硬件或軟件,你買了就馬上能用,用了就能自詡為工業互聯網的“成功實踐者”。

它是對現有企業進行傷筋動骨的改造。你的整個生產流程、管理制度、組織架構、運營模式,都要隨之改變。而且,不僅是你自己要變,你的上游供應鏈,下游經銷商,也要跟著變。不然,你的數字化,就像大哥大時代的iPhone,一點用也沒有。

工業互聯網既需要大量的投資,也需要企業軟實力的跟進,你的員工素質和能力,也需要能夠支撐你的改造意圖。如果人不會用,或者企業文化不接受,那你花再多的錢,也是打水漂。

▋ 工業互聯網,到底有哪些玩家?

工業互聯網的主要玩家有以下幾類:

首先,是互聯網公司。像阿里、騰訊這樣的互聯網公司,是工業互聯網的重要推手。

憑借在消費互聯網積累的經驗和實力,這類公司可以說最懂互聯網。消費互聯網目前下半場都打得差不多了,一片紅海,所以,他們寄希望于在各個產業能打開市場,獲取新的利潤增長點。

但是,產業互聯網和消費互聯網完全不同的玩法,也許會讓他們改變想法。

第二類,是傳統工業巨頭。

這些巨頭,是一群最懂行業的人。例如三一重工、海爾、格力等。他們非常懂行業,與此同時,他們也搞了一段時間的信息化和數字化,頗有心得。

但是,同行是死敵。某一行業巨頭的解決方案或技術,在同行業具有天然的“被排斥性”。工業互聯網涉及骨髓的改造,幾乎就是一個企業的身家性命,想讓他交給同行?這有點難。

第三類,是運營商。

運營商作為基礎設施的建設者,不甘心淪為管道,所以積極致力于開發行業解決方案,撬開企業市場。手機移動通信市場慘烈的競爭,還有大幅下滑的利潤,也是鞭策運營商加大B端市場投入的重要原因。

不過,運營商所謂的B端市場經驗,更多也就是賣了多年的專線。賣解決方案,搞應用落地?目前看好像不是很樂觀。這需要心態和思想觀念的全面轉型,也是漫漫長路。

第四類,是設備商。

說白了,最主要就是華為。

華為搞B端市場的經驗比互聯網公司更多。鑒于華為在芯片、操作系統、數據庫還有生態方面的飛速進步,使得它成為工業互聯網中不可忽視的力量。

百行千業,千軍萬馬。龐大的工業互聯網市場,是一個巨大的蛋糕。在激烈的蛋糕爭奪中,誰也不知道,會不會一個不起眼的力量就此崛起,成為黑馬。

對于中小企業,小棗君建議不要輕易投資工業互聯網。否則不僅短期內看不到回報,還有可能手術失敗,直接嗝屁。

對于開發者,我建議關注細分領域的機會。工業互聯網,工業是核心,信息通信黑科技是賦能。深入研究產業,合理利用科技,找到自己的第一性原理,更有在未來把握住機會,實現崛起。

好啦,關于工業互聯網的11個問題,都看明白了嗎?

責任編輯:武曉燕 來源: 鮮棗課堂
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