配圖來自Canva可畫
本文來自劉曠公眾號，作者/劉曠。
隨著數(shù)字經(jīng)濟與實業(yè)的廣泛融合，推動“數(shù)實融合”日益成為了行業(yè)內(nèi)外眾多廠商的集體共識。尤其是在數(shù)字經(jīng)濟的推動下，云被運用到了各行各業(yè)，其中工業(yè)云更是迎來了增長加速度，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價值也在不斷顯現(xiàn)，越來越多的工業(yè)企業(yè)開始將上云納入了企業(yè)發(fā)展的“必選項”。
在此背景下，阿里、百度、華為、海爾、美的等為代表的眾多巨頭，更是在工業(yè)云上動作頻頻，共同致力于推動國內(nèi)工業(yè)云的應用普及。
工業(yè)云助力工業(yè)提質(zhì)增效
提起云，用戶接觸最廣泛的產(chǎn)品應用中釘釘算是其中之一，而工業(yè)云則更多跟制造業(yè)相關。具體而言，它指的是基于云架構的工業(yè)云平臺和基于工業(yè)云平臺推出的工業(yè)云服務，其涉及產(chǎn)品研發(fā)設計、實驗和仿真、工藝設計、加工制造、運營管理以及企業(yè)決策等諸多環(huán)節(jié)。一般而言，IAAS、PaaS、SaaS三個部分共同構成了云服務的基本形態(tài)，工業(yè)云的發(fā)展自然也需要依靠這三部分發(fā)揮協(xié)同效應。
其中，工業(yè)云服務常見的方式有工業(yè)軟件即服務、工業(yè)基礎設施即服務、工業(yè)平臺即服務等方式。比如，業(yè)內(nèi)熟悉的互聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里、騰訊、華為等，都是重要的IAAS和PaaS服務商。
那么，工業(yè)云具體是怎么為工業(yè)服務的呢？
一方面，是聯(lián)通各個工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，提升數(shù)據(jù)傳輸效率。實際上，在工業(yè)領域提升效率并不是一件容易的事情。根據(jù)媒體報道：以制造業(yè)來看，制造業(yè)年度數(shù)據(jù)產(chǎn)生量為各行業(yè)之首，每年大概可產(chǎn)生1812PB的數(shù)據(jù)量，遠遠超過金融、通訊和零售等行業(yè)。
回顧過往，制造企業(yè)決策過程因數(shù)字信息的大量增長而變得愈加復雜，這種情況又進一步影響了整個行業(yè)效率的提升。隨著數(shù)字化、智能化時代的到來，這些問題開始有了全新的解法，即通過智能化技術有效地處理和利用信息，解鎖數(shù)據(jù)的模式和可用性，甚至對一些問題做出預測。相較于傳統(tǒng)的工業(yè)軟件而言，工業(yè)云具有最廣泛的應用價值，尤其是在降本增效方面，云的作用更是得天獨厚。
另一方面，通過產(chǎn)線的智能化改造，可以減少人工環(huán)節(jié)操作的不穩(wěn)定性，大幅提升產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。以雅光電子、中航力源液壓等采用工業(yè)云平臺的企業(yè)為例，前者依托產(chǎn)線的智能化改造，產(chǎn)量提升了58%，優(yōu)品率提升了33%，場地使用面積節(jié)約了46%，產(chǎn)線人員配置減少了68%，經(jīng)濟效益提升了15%；后者借助工業(yè)云平臺進行采購，采購人員減少了50%，訂單執(zhí)行及時率提升了90%。
可見，工業(yè)云平臺的運用，不只是提升整個產(chǎn)業(yè)鏈的效率，更為重要的是提升整個產(chǎn)品生產(chǎn)的質(zhì)量，從而大大提升整個工業(yè)生產(chǎn)的總體效益。
在了解了整個工業(yè)云的情況之后，也就不難理解互聯(lián)網(wǎng)巨頭緣何紛紛將觸角深入到工業(yè)領域了。實際上，無論是阿里云、騰訊云還是華為云，其云計算所指向的方向從來就不是單一的面向某個行業(yè)，而是想要將云計算技術賦能不同的行業(yè)，這其中就包括面向B端市場的工業(yè)領域。除了BATH之外，一些知名的制造業(yè)企業(yè)也在紛紛入局，比如業(yè)內(nèi)熟知的空調(diào)巨頭美的、海爾等等，不過各家的路徑明顯不同。
工業(yè)云流派紛呈
第一類，是主要以滿足自給自足需要的傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)，其以海爾、航天科工為代表。早在2017年，航天科工就推出了中國首個工業(yè)云互聯(lián)網(wǎng)平臺INCIDS，在IaaS層面上自建數(shù)據(jù)中心，在DaaS層面提供豐富的大數(shù)據(jù)存儲和分析產(chǎn)品等，在PaaS層面提供工業(yè)PaaS服務，并面向開發(fā)者的公共服務組件庫和200多種API接口，支持各類工業(yè)應用快速開發(fā)與迭代。
與航天科工類似，美的、海爾等企業(yè)也將自己多年的家電制造經(jīng)驗，糅合進入工業(yè)信息化之中繼而推出了各自的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。比如，海爾推出了自己的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺COSMOPlat，美的也將自己定位為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商。這些制造業(yè)企業(yè)做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，在于本來就是制造業(yè)出身，更善于從制造業(yè)的思維出發(fā)，在具體的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)具有優(yōu)勢。但與此同時，它們也往往因為缺乏互聯(lián)網(wǎng)基因，云計算技術底子較弱，而很難對外發(fā)揮實際應有的作用。
第二類，是以浪潮、華為、SAP為代表的ICT企業(yè)，依托雄厚的云服務技術以及多年的云轉型經(jīng)驗助力制造業(yè)數(shù)字化轉型的工業(yè)云平臺。相比傳統(tǒng)制造企業(yè)，以浪潮、華為為代表的ICT企業(yè)，多年前就開始向云計算轉型，既擁有互聯(lián)網(wǎng)技術基礎，又具備產(chǎn)品和解決方案能力，能夠為制造業(yè)提供基礎設施和技術支撐。尤其是它們長期專注于企業(yè)級市場，擁有企業(yè)市場經(jīng)驗和龐大的客戶基礎，熟悉制造業(yè)應用場景，能夠針對制造業(yè)的痛點提供個性化方案。
第三類，以阿里、騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)和云計算上具有優(yōu)勢，其可以依托其強大的云計算底層技術為相關的工業(yè)云平臺企業(yè)、工業(yè)軟件企業(yè)提供技術支撐。其以IAAS為基礎，像所有的工業(yè)云平臺、工業(yè)軟件平臺提供底層技術支持和算力支持，并強化各個工業(yè)環(huán)節(jié)的“連接”能力?？傮w來看，各家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的側重點并不相同。
商業(yè)模式各異
從目前來看，當前主流的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺大致可以有如下商業(yè)模式，分別是個性化定制、網(wǎng)絡化協(xié)同和服務化延伸。
所謂個性化定制是以用戶全流程參與、定制化設計、個性化消費為特征，它幾乎完全顛覆了滿足“標準化設計、大批量生產(chǎn)、同質(zhì)化消費”需求的傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)模式。在整個生產(chǎn)過程中，用戶不僅是消費者，同時也是設計者和生產(chǎn)者，這種用戶需求驅(qū)動下的生產(chǎn)模式革新最大程度契合了未來消費需求的大趨勢。筆者以為，海爾打造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺COSMOPlat，即是個性化定制商業(yè)模式的代表。
比如，COSMOPlat集成了系統(tǒng)集成商、獨立軟件供應商、技術合作伙伴、解決方案提供商和渠道經(jīng)銷商等大量產(chǎn)業(yè)鏈伙伴，共同致力于打造工業(yè)新生態(tài)。這種合作模式，使其可以在資源層（全球資源分布式調(diào)度和最有匹配）、平臺層（工業(yè)應用快速開發(fā)、部署、應用、集成）、應用層（全流程工業(yè)解決方案）、模式層（依托互聯(lián)工廠實現(xiàn)模式創(chuàng)新和資源共享）實現(xiàn)高度聯(lián)動。依托該平臺，企業(yè)可以形成以用戶需求為導向的快速反向定制創(chuàng)新能力，從而迅速做出適合消費者需求的個性化產(chǎn)品。
網(wǎng)絡化協(xié)同，是指平臺可以將分散在不同地區(qū)的生產(chǎn)設備資源、智力資源和各種核心能力通過平臺的方式集聚，是一種高質(zhì)量、低成本的先進制造方式。目前來看，采用這種模式的典型代表是航天云網(wǎng)平臺的CMSS云制造支持系統(tǒng)。其通過搭建工業(yè)領域的云平臺，打造云制造產(chǎn)業(yè)集群生態(tài)，把資源配置與業(yè)務流程優(yōu)化工作放在中心位置，從省錢、賺錢、生錢三個層次逐步推進，最終形成“自上而下逐步深化”的路徑，從而完成云制造到智能制造的升級更迭。
所謂服務化延伸，是指企業(yè)通過在產(chǎn)品上添加智能模塊，實現(xiàn)產(chǎn)品聯(lián)網(wǎng)與運行數(shù)據(jù)采集，并利用大數(shù)據(jù)分析提供多樣化智能服務，如客戶增值體驗、產(chǎn)品優(yōu)化方案等等。目前來看，做服務化延伸的典型平臺是樹根互聯(lián)打造的根云平臺，其中以其打造的MRM平臺和IOM平臺最具代表性。其中，前者負責資產(chǎn)管理、故障檢測、數(shù)據(jù)分析等創(chuàng)新業(yè)務，后者則主要圍繞機器設備的全生命周期（從物聯(lián)、智能服務、租賃、改裝）運營展開。
總的來看，雖然各路玩家的流派不同，商業(yè)模式也有差異，但在推動工業(yè)全鏈條生產(chǎn)要素上云這個目標上，各路工業(yè)云玩家可謂是殊途同歸。而行色各異的不同模式，也說明我國工業(yè)云仍處于較為前期的探索階段。
共同挑戰(zhàn)
如前文所述，由于當前國內(nèi)工業(yè)云仍處于較為前期的探索階段，因此其所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)也很大。
一來，工業(yè)云廠商之間的競爭性，可能會導致各個平臺之間“各自為戰(zhàn)”，不利于平臺的生態(tài)建設。比如，美國的GE旗下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，它的predix自己和下游企業(yè)以及配套企業(yè)，都會用到這張網(wǎng)，但英國的羅羅、美國的普惠及相關企業(yè)，就不會用這個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。同樣的道理，三一重工、徐工、中聯(lián)中科等公司，海爾、美的、格力等企業(yè)，也不會用同一張網(wǎng)來工作。因為其中涉及到企業(yè)的技術秘密和商業(yè)秘密，它不可能將自己的生命線交給自己的競爭對手。
二來，基于工業(yè)本身的行業(yè)特征，其工業(yè)云平臺可能具備高度垂直的特征，或許很難像移動網(wǎng)絡設備那樣可以簡單地“兼容”進入其他平臺之中。在信息互聯(lián)網(wǎng)平臺，網(wǎng)上任何人員和任何電腦設備，均可以通過信息流溝通而無限放大價值。而在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，產(chǎn)品復雜度指數(shù)級倍增，因此工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺做的越深、越垂直越好。
比如，海爾最復雜的產(chǎn)品，幾十個傳感器就可以深入檢查需要的零部件狀態(tài)。但在工程機械領域，同樣的100多個傳感器，它連接的復雜度、傳輸?shù)膹碗s度、應用的復雜度、管理的復雜度，就與家電企業(yè)的情況存在天壤之別。更高級的如空客飛機，其所攜帶的發(fā)動機傳感器多達2000多個，每架飛機可以達到20000多個，其難度可想而知。可見，從大飛機、汽車再到普通家電，其工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的復雜度根本不在一個層級之上。
三來，由于大規(guī)模的數(shù)據(jù)聯(lián)通，使得核心工業(yè)數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)越來越大。隨著各個重要工業(yè)數(shù)據(jù)被納入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之中，工業(yè)信息安全的挑戰(zhàn)越發(fā)嚴峻。比如，被納入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之中的核工業(yè)設備，可能會因為設備程序中毒而導致機器卡頓或者停止運轉，導致核電站癱瘓甚至引發(fā)嚴重災難；重要的尖端工業(yè)技術，可能因為黑客入侵導致核心機密被泄露，對國家戰(zhàn)略安全構成威脅。
生態(tài)化成新風向
值得一提的是，隨著各個細分工業(yè)領域數(shù)字化水平的提升，生態(tài)化越來越成為引領行業(yè)繼續(xù)發(fā)展的全新風向標。
首先，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈條極長、范圍很大、產(chǎn)業(yè)縱深很深，這決定了整個產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化必須與整個的產(chǎn)業(yè)生態(tài)結合起來。比如，只有平臺層沒有底層連接，就如同無源之水，很難實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理；同時，服務工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的廠商，既需要具備技術能力，同時又需要對工業(yè)有充分的理解和認知，只是具備單項能力是無法玩轉工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的，但同時具備工業(yè)軟件技術能力，也能夠?qū)I(yè)生產(chǎn)認知充分的企業(yè)屈指可數(shù)，因此更多需要企業(yè)之間的配合協(xié)同。
其次，工業(yè)軟件上下游的企業(yè)集體數(shù)字化之后，產(chǎn)業(yè)之間的“耦合”就變得愈發(fā)重要起來。與之前以單一的平臺擔當“探路先鋒”不同，如今隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的提升，彼此之間的協(xié)同配合，互聯(lián)共生需求愈發(fā)重要。事實上，在不同產(chǎn)業(yè)上云之后，行業(yè)之間正在遭受新的“數(shù)據(jù)孤島”問題，而要破除數(shù)據(jù)孤島就需要增強不同平臺之間的互聯(lián)互通，發(fā)揮好相互配合的作用。
最后，隨著工業(yè)數(shù)字化水平的不斷提升，智能制造、智能生產(chǎn)讓不同環(huán)節(jié)的聯(lián)系愈發(fā)緊密，工業(yè)智能生態(tài)越發(fā)完善。隨著各環(huán)節(jié)數(shù)字化水平的逐步提升，制造企業(yè)生產(chǎn)車間數(shù)字化、自動化以及智能化水平逐步提升，工業(yè)智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模也在與日俱增，如今工業(yè)質(zhì)檢已成為工業(yè)智能最為成熟的應用領域。根據(jù)IDC預計數(shù)據(jù)顯示，未來二三年工業(yè)質(zhì)檢的年復合增長率將會到達30%。作為入局較早的廠商之一，百度智能云已經(jīng)在工業(yè)質(zhì)檢領域拔得頭籌，阿里云、華為云、騰訊云等業(yè)內(nèi)重量級廠商也緊隨其后，競相參與其中。
不難預見，隨著工業(yè)數(shù)字化水平的不斷提升，圍繞生態(tài)化、智能化的新一輪工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)革命正在加速到來。
