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[导读]在推动工业互联网平台发展的过程中,一些企业不同程度反映了各种难点痛点,面临淘汰还是拥抱未来成为他们的不同选择。工信部信软司副司长安筱鹏曾表示,工业互联网平台发展的主要矛盾是,制造业智能化转型的迫切需求和工业互联网平台供给能力不足之间的矛盾。

为何工业互联网发展缓慢?又应如何应对?这些问题在不断拷问着行业的前行者。

为何发展缓慢?

在推动工业互联网平台发展的过程中,一些企业不同程度反映了各种难点痛点,面临淘汰还是拥抱未来成为他们的不同选择。工信部信软司副司长安筱鹏曾表示,工业互联网平台发展的主要矛盾是,制造业智能化转型的迫切需求和工业互联网平台供给能力不足之间的矛盾。

 

 

看似蓬勃的复杂市场

先从三个维度来看当下国内迫切需求下的工业互联网。

中国是全球制造业规模最大的国家,基于云平台的工业互联网解决方案市场也将会是全球规模最大、增长最快、最复杂的市场。

一是市场规模最大。我国工业体量全球最大,工业互联网应用场景需求更迫切。我国有1000座钢铁高炉、47万个燃煤锅炉、200万台数控机床、30万台的大中型空气压缩机、5万台的内燃机,这么多的设备、产品、装备的优化需要工业互联网的平台,市场需求巨大。

 

 

二是市场增长最快。随着两化融合、智能制造、工业互联网等战略组织实施,国内企业对数字化转型的必要性、紧迫性的认识更加充分、投入力度不断加大、效果也日益显现,中国制造业数字化、网络化、智能化改造市场也是全球增长最快的国家之一。

三是市场最复杂。国内行业多,地区多,多元化的发展阶段、差异化的改造需求、碎片化的市场订单,构成中国制造业数字化改造最复杂的市场。

“百花齐放”下的“云孤岛”

目前,工业互联网热潮涌动,各种平台相继出现,工业互联网平台提供e-works统计的已经超过150家。但是目前我国的工业互联网应用还处于初级的阶段,各界对工业互联网的认识理解与发展程度还不太统一。

来自国内不同行业、不同地区的企业,有些处于2.0要补课,有些处于3.0待普及,有个别企业处于4.0需示范,多元化的发展阶段、差异化的改造需求、碎片化的市场订单,给人一种“百花齐放”的发展态势。

 

 

市场上已有的工业互联网平台实际上只能支持某些单点应用或特定功能,还缺乏真正基于多租户的工业互联网平台。各种平台之间要实现集成,涉及到诸多的标准和安全问题。按照目前“百花齐放”的发展态势,势必形成很多“云孤岛”。

工业机理模型不足,门类庞杂

工业机理模型不足。平台功能丰富性取决于积累沉积的各类工业知识完整性,实现工业技术、经验、知识的模型化、标准化、软件化、复用化,以优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率。工业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累不足,是当前我国制约平台功能完善的主要矛盾。

 

 

我国工业门类庞杂,建立体系完整的行业模型库尚需时日。我国拥有39个工业大类,191个中类,525个小类,是全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家,每个行业均有自身独特的行业知识,把每个行业的工业基础原理、关键基础材料、核心基础零部件(元器件)、先进基础工艺、产业技术基础封装成数字化模型是一项系统工程,需要政府和全社会共同努力。

数据分析薄弱,“哑”设备堪忧

数据分析能力不足。构建基于海量工业大数据分析体系是工业互联网区别于传统数字化、网络化、智能化解决方案的最重要的特征,当前工业研发、生产、采购、配送、设备管理等都需要高水平的数据模型和大数据分析能力,目前国内许多平台类企业面临的共同挑战就是工业大数据分析技术、人才严重不足,供给能力远远满足不了市场需求。

数据采集是工业互联网平台的基础,工业互联网平台首先要解决的问题是连接工业中的人、机器设备和业务系统,但是设备连接在工业现场并不是一件容易的事情。当前,我国规模以上工业企业里,80%以上的机器设备都是没有联网、不会说话的“哑”设备,只有20%的设备联了网、会说话,但是这些设备遵循不同的通信协议,存在严重的“语言障碍”,成为制约工业互联网平台建设的卡脖子瓶颈。

 

 

一方面80%的设备没有联网,设备数字化水平低。我国制造业总体水平处于2.0向3.0过渡阶段,老旧设备多、数字化水平低,2017年我国规模以上工业企业生产设备数字化率为44.8%、数字化设备联网率为39.0%,需要通过加装传感器等方式实现设备联网,导致工业互联网平台数据采集难、成本高、效率低。

 

 

另一方面20%的设备联网了,但通信协议不统一。近30年来,全球各类自动化厂商、研究机构、标准化组织围绕设备联网推出了成百上种现场总线协议、工业以太网协议和无线协议,协议标准众多且相对封闭,工业设备互联互通难,严重制约了设备上云,亟需构建能够兼容、转换多种协议的技术产品体系。

工业APP培育能力薄弱,应用不够

工业APP是工业互联网平台的关键。但是受限于工业互联网平台发展尚属于初级发展阶段,工业PaaS平台赋能不够,工业互联网平台上所谓的工业APP基本上都是工业云平台上的云化软件“移民”而来,依靠工业PaaS上的行业机理模型“生长”出来的 “原居民”工业APP较少,现象级工业APP更是匮乏。

一方面,基于工业PaaS平台开发的工业APP数量少。据GE预测,2020年左右工业互联网平台将出现类似于消费互联网平台的爆发式增长,Predix平台工业APP总量将超过50万个。根据航天云网、海尔、树根互联、东方国信、徐工信息、用友、索为、清华紫光、浪潮、浙大中控、智能云科等国内领先工业互联网平台企业公开的数据,我国工业APP数量不超过5000个,远远难以满足企业上云求。这5000款工业APP中,很多是传统软件云化而来的,只能算是工业互联网平台上的“移民”,真正从工业PaaS平台“生长”出来的工业APP屈指可数。

 

 

另一方面,工业互联网平台尚没有培育出现象级工业APP。美国初创企业Uptake围绕卡特彼勒工程机械开发了状态监测和故障预警的工业APP,接入了超过300万的工程机械,公司目前的估值已经达到23亿美金。截至目前,尽管我国很多企业都在朝着建设跨行业、跨领域工业互联网平台的方向努力,但尚没有一家企业开发出现象级工业APP,来引爆工业互联网平台的应用推广。

生态构建不完善,安全保障不给力

生态构建能力不足。生态竞争是工业互联网平台竞争制高点,生态建设能力的关键是一方面在于如何吸引海量开发者在平台上开发各种微服务组件和工业App,另一方面在于如何吸引更多的企业使用平台上的各种应用和服务,最终形成一种双向迭代的机制。但目前许多平台企业打造生态意识薄弱、缺乏经验、投入不够,可能会错失发展良机。

 

 

安全保障能力不足。工业互联网平台建设步伐不断加快,对安全的需求更加迫切,从原有的工控安全演进到设备、网络、数据的安全,在这个过程中,工业互联网平台安全领域的技术、管理、标准、政策法规体系方面的供给能力都不足。

如何应对?

从0到1000亿的年销售总额,马云的淘宝用了5年时间,而刘强东的京东用了10年时间!从0到2亿用户,淘宝和京东,也分别用了6、7年!任何事物都不是一蹴而就的,应当遵循事物发展的规律。

 

 

工业互联网平台领域跨度大、体系复杂,从技术、产业到应用均处在发展初期,打造具有国际竞争力的工业互联网平台,需要有战略定力,需要坚持政府引导和市场主导,更是需要10-15年的长时间努力,不可揠苗助长,在这个过程中更是需要耐心与坚持。

补短板,夯实“四基”

工业互联网平台不是一项孤立的技术,而是一套综合技术体系,是现代信息技术的集大成,当前要以“一硬、一软、一网、一安全”四基为重点,加大支持力度,推进关键技术研发和产业化。

 

 

一是提升自动控制与感知产业支撑能力,加快推动智能传感器、可编程逻辑控制器、分布式控制系统、数据采集与监控系统等研发和产业化。二是实施工业技术软件化工程,推动工业云操作系统、新型工业软件、工业大数据建模分析、微服务组件等核心技术的研发和产业化。三是夯实工业互联网平台网络基础,推进工厂内网的IP化、无线化、扁平化、柔性化技术改造和建设部署,加快NB-IoT等新型网络技术部署,加快软件定义网络、网络功能虚拟化等新一代网络技术研究和部署试点。四是构建工业互联网安全保障体系,强化设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力,实现对工业生产系统和商业系统的全方位保护。

建生态,开源社区和开发者两手抓

当今时代,软件开源和硬件开放已成为不可逆转的趋势,掌控开源生态,将已成为全球工业互联网平台的焦点。一是建议培育开源社区,引导自动化企业开放各类标准兼容、协议转换的技术,实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动,确保工业设备“联得上”,引导工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态,确保模型行业机理模型“跟得上”。二是加快工业APP开发者人才队伍建设,支持工业互联网平台企业举办开发者创业创新大赛,打造基于工业互联网平台的 “双创”新生态,推动工业APP短时间内“上数量”。

重测试,平台建设是关键

坚持“建平台” 、“用平台”、“测平台”协同推进,边建设、边测试、边推广,以测带建、以测促用,打造平台功能丰富与海量使用双向迭代、互促共进的良性循环。一是跨行业跨领域工业互联网平台培育方面,建议参照国家制造业创新中心培育方式,出台工业互联网平台遴选标准,坚持“一事一议、成熟一家、遴选一家”的原则,用三年时间培育10家跨行业跨领域平台。二是在工业互联网平台应用推广方面,建议加强部省联动,遴选一批地方积极性高、企业上云基础好的省作为工业互联网平台应用示范省,推动示范省“块状经济”产业集聚区内的企业整体上云。三是在工业互联网平台是试验测试方面,围绕设备协议兼容性、平台功能完整性、数据安全性等内容开展试验验证,为工业互联网平台大规模应用提供基础支撑。

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