工业互联网：数字化转型的关键路径

近年来，我国从国家层面到地方层面都在强调工业互联网的建设，通过工业互联网对制造业的转型升级进行赋能。在2020国家制造强国建设专家论坛上，北京东方国信科技股份有限公司副总经理冯丙强分享了如何认识工业互联网并探索企业数字化转型。在他看来，工业互联网是数字化转型的唯一路径。

虽然我今天演讲的主题是《工业互联网，数字化转型的关键路径》，但是在很多次场合中我都愿意说：工业互联网是数字化转型的唯一路径。

“工业互联网”是一个很重要的词汇。无论是国家层面上的“新基建”，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，以及今年年初国家能源局关于智慧矿山的一系列决策建议，还是地方层面上（截至2020年虽然我今天演讲的主题是《工业互联网，数字化转型的关键路径》，但是在很多次场合中我都愿意说：工业互联网是数字化转型的唯一路径。

“工业互联网”是一个很重要的词汇。无论是国家层面上的“新基建”，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，以及今年年初国家能源局关于智慧矿山的一系列决策建议，还是地方层面上（截至2020年12月12日）北京、上海、天津、重庆、山东、河北、浙江、湖北、湖南、辽宁、黑龙江、四川、江西、安徽、海南等15个省级行政区各自发布的“十四五”规划《建议》，都无一例外地提到了“工业互联网”这一关键词。

通过什么样的路径实现智能制造的目标？我觉得工业互联网在其中是一个非常重要的概念。

数字化经济时代

国家大力发展智能制造，尤其是工业互联网，因为当前的时代已经是一个数字化的时代。

中国是制造大国，而不是强国。从国外发达国家经济发展规律上看，美国在1950年，英国在1955年，日本在1975年，德国在1980年先后完成了工业化目标，开始进入以服务业、知识经济、高新技术产业等为经济支撑的“后工业社会”时代。我国2015年第三季度的第三产业产值已经超过了GDP的51%，这是中国进入后工业化时代的标志。如果将高新技术、知识经济也纳入后工业社会时代的标志，则大约2010年前后，中国就开始进入后工业化时代了。大约2010年后，中国的重工业迅速衰落，以移动互联网为标志的新兴产业开始迅猛发展。

在世界制造经济时代的背景下，中国跟西方的差距是大的，我们在追赶的过程中是追随者。但全球进入互联网和数字经济时代，中国的经济总量大，我们通过经济数字化的转型才能实现弯道超车，从跟随者转为创新者，甚至先驱者、领导者。目前，中国已经成为全球第二大数字经济市场。

竞争思维的颠覆

从工业时代到数字时代是一段由竞争走向共生的过程。工业互联网的本质是希望通过工业互联网技术，将一些经验和要素形成复制模式，在整个工业中共享。其中，很重要的一点在于竞争体系的变化。工业时代讲究博弈及零和效应，企业采用总成本领先战略、差异化战略，及专一化战略。数字时代则是共生和利他关系，追求双赢效应。数字经济中的竞争策略，是竞争主体从企业走向生态。未来的竞争形态将更多地表现为生态系统之间的竞争，而生态的优势是单个企业所无法具备的。

企业打造自己的界限，要强调的是平台思维和生态思维。从这个基础上看，每个企业的形态也会发生变化。过去都是围绕着企业进行生产和销售，通过信息化支撑提高企业的效率。现在，企业运用新一代信息技術，采用价值思维、互联网思维和服务社会思维，与时俱进，主动变革，推进自身发展的升级跨越，推进自身的开放、互联、创新、融合。智能制造关注工业的改造，更关注整个业态上的一些变化。

智能制造内容分解

全球的工业界提出了三个发展战略。德国提出工业4.0，美国提出工业互联网，中国对应的是智能制造。那么，到底什么是智能制造？我们认为，智能制造可以从狭义和广义两个层面进行理解。

狭义的智能制造分为四个阶段。第一阶段的目标是实现信息化/自动化基础，包括数字化研发、生产资源信息化、工艺/装备建模、精益化生产、智能装备升级、工艺/质量数据采集、物联网/工业总线。第二阶段是实现数字化车间，包括计划排产、信息码应用、生产可视化、自动化物流、精细化成本、工艺/质量分析、能源/排放管理。实际上，数字或者数据是整个信息化和智能化的基础。要实现实体的虚拟化，首先要有数据，有了数据以后，才能进行调优、协同和动态配置，才能有智能化工厂的概念。第三阶段就是实现智能工厂，包括智能排产、工艺/材料导入、智能诊断、智能物流、成本优化、工艺/质量优化、供应链优化。第四阶段则是实现智能设计、智能优化、柔性制造、深度协同、智能决策、远程运维和远程服务。一些企业已经完成了前三个阶段。但是我国做工业互联网有一个非常重要的前提——不是所有的企业都在创新的前列，很多的企业还很稚嫩，需要向龙头企业（包括有胸怀的企业）学习，进行标准和模式的复制。

广义的智能制造则涉及协同研发、虚拟仿真、信息安全、互联网+、大数据和工业云。

认识工业互联网，探索转型路径

从2017年开始，国家大力发展工业互联网技术。工业互联网在技术上是典型的三层架构。底层是数据采集层，进行协议解析、数据集成，实现边缘数据处理。中间是平台层，即工业PaaS，包括应用开发、工业微服务组件库、工业数据建模和分析、工业大数据系统，进行通用PaaS平台资源部署和管理。上层是应用层，即工业APP，主要进行业务的运行和应用的创新。其架构是相对简单的。

然而，企业在实际应用的过程中，对工业互联网的认知存在很多误区。在数字化的转型中，84%的努力是失败的。那么，我们应当如何认识工业互联网？

首先，从两化融合的角度认知，工业互联网是两化融合进入新阶段的标志。我国提“两化融合”，即信息化和工业化的融合，已经很多年。信息化维度是管理维度，是关于企业网络的，涉及应用、业务流程、服务、企业云、合作伙伴等。工业化维度则是技术维度，是关于生产网络的，包括工艺流程、PLC、传感器、现场数据、事件等。工业互联网平台能够实现企业网络和生产网络的内部链接。同时，在外部，工业互联网也能够实现和上下游的互联。我认为这和智能制造四个阶段的目标是匹配的。

第二，从发展的角度看，信息化的发展经历了从MIS/ERP到工业大数据再到工业互联网的过程。MIS/ERP实现的是分层的数据汇聚。传统平台类工具分别在IT、OT层实现对软件数据及生产现场数据的汇聚，而IT与OT层之间并未实现数据互联。我们进行整个系统的决策或者分析，需要的是不同来源的数据，因此发展出了工业大数据。工业大数据实现了跨层级的数据汇聚，通过智能通信模块、智能网关、物联网模块等方式实现不同层级的互联互通，能够围绕不同系统、不同来源的数据进行决策分析。但工业大数据未实现数据的智能化应用。工业互联网在此基础上进一步发展，形成一个新的阶段。工业互联网能够实现知识软件化与应用创新。它不仅连接底层的数据，而且可以将原来已有的系统都作为数据源，作为新应用的基础，基于数据的采集汇聚，通过顶层的大数据分析，实现面向网络化协同、生产流程化、产品全生命周期等智能化应用。这是一个由浅入深、由点到面的过程。从信息化发展的角度出发，工业互联网也是我们需要实现的技术。

第三，从信息化架构的角度看，工业互联网是传统信息化架构的颠覆。过去的架构多被称为“烟囱式架构”，依赖大、成本高、质量低、协同难，理念、架构、数据和接口均各异。今天的工业互联网架构是一个综合的技术，而不是新生的技术。它本身就是物联网、大数据、云计算和人工智能的融合。在这个融合体上面产生新的应用。通过中间PaaS的建设可以共享化，才能形成数据中台、业务中台、技术中台。这在架构上是一个变化。工业互联网的架构依赖小、成本低、质量高、协同异，理念、架构、数据和接口都一致。

第四是从业务创新的角度出发，工业互联网是业务的重构。如果企业纯粹将工业互联网作为一项新技术，自身却不进行改变，只通过新平台实现旧的业务模式，而不用新技术突破传统思维，是解决不了问题的。过去，当一个平台只服务于一个企业的时候，设备的管理是独立的。但是当上百家企业在同一个平台上运行的时候，设备管理就可以实现共享、调剂和统一。关键是将业务和技术进一步匹配。所以在工业互联网，我们更愿意讲业务重构。

业务重构很重要的一点是将原先的业务做得力度更小、场景更小，在技术层面上更容易匹配。业务重构不是简单地将原有的业务复制到工业互联网平台上，而是基于场景和数据驱动的理念，利用人工智能的各种方法，对大数据及相关知识进行分析挖掘，从而使重构的业务得到优化，并通过微服务架构灵活呈现。在充分了解业务环境的前提下，基于业务场景进行业务流程切分。微服务的架构需要采用循序渐进、快速迭代的方法推进，对于无法很好地把控的业务功能或系统，可以先集中再逐步微服务化。业务重构则应充分考虑采用人工智能和大数据对业务进行辅助优化，将人工智能的思想灌输到业务的每一个环节中。而对于测试架构，平台环境应设计成开发环境、测试环境、生产环境三部分，其中开发环境与测试环境、生产环境隔离，测试环境可获取生产环境的实时业务数据。

一个简单的例子是检修。从检修方案的制定到检修的执行再到检修的验收，不管具体情况如何不同，这个过程是有的。如果原来是一个标准的流程，即使场景发生变化，这个流程也是一成不变的。在这种情况下，将大的场景切分为小的场景并进行标准化，比如，一个如何形成检修任务单的场景形成标准的例子，如果认为不合适，由于力度是可调节、可组合的，那么就可以产生新的场景。这就是简单的微服务的体系。对于一个大的系统和应用也是如此。工业互联网的出现推进了微服务的发展，才产生了数据中台、数据湖的概念。

最后是从智能工厂的角度看，智能工厂是目标，工业互联网是实现这一目标的手段。传统的工厂采用典型的90年代的传统自动化架构。今天的工业互联网架构是通过把原有的业务作为数据层产生新的应用。

综合以上这些方面，我认为，工业互联网是数字化转型的路径和方法。在制造业的新一代产业革命中，智能制造是目标应用，工业互联网是关键支撑和使能手段。智能制造是制造技术、工业互联网、人工智能等的技术集成和综合应用。工业互联网是数据驱动的智能化关键基础，提供各类使能要素并形成新产业支撑体系。具体来讲，智能制造是涵盖设计、生产、制造、管理、服务全环节，机器、产线、系统、产品全要素，以工业互联网为支撑基础，以高效精准决策、实时动态优化、敏捷灵活响应为特征的生产制造和生产组织方式;工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，将推动形成全新的工业生产制造和服务体系。智能制造与工业互联网两者相辅相成，本质内涵都是数据驱动的智能化。

工业互联网的务实应用

工业互联网并不是一个虚的概念。除了工业之外，在农业、产业安全层面也都可能应用工业互联网的技术实现整个行业的共享和推广。我们在政府侧、企业侧、领域侧、产业侧都完成了一些工业互联网的应用落地案例。

在政府侧，我们中标了北京工业互联网平台。工业互联网是一个生态概念。北京市工业互联网平台的目的是立足北京为全国各个企业提供公共服务，力争建成具有国际竞争力的跨行业、跨领域的综合性工业互联网平台。在中山市，我们做了工业互联网公共服务平台。中山市有众多的企业，很多小型企业无法成为整个工业互联网创新的引领者，但可以成为一个接受者。这个平台作为公有云解决方案，给众多小微企业提供了一些公共服务，包括传统的MIS/ERP服务和设备类服务。在内蒙古，我们还做了空压机云平台。

在企业侧，我们基于工业互联网技术为新特能源打造了智能工厂，帮助企业进行生产、设备、能源、质量、安全、环保等多方面的管理。现在流行的“数字孪生”概念，更重要的是通过模型算法进行的感知。这家企业的检测是全国领先的，但是很多企业没有这样的实验室。通过工业互联网平台，这家企业将包括质监局、专家在内的检验机构连接在一起，形成标杆体系，实现成果转化，共同服务行业，引领整个行业发展。在离散自动化程度较低的行业，我们的一个案例是江苏兴达钢帘线。通过工业互联网平台的大数据模型建立，分析降低“斷丝率”，实现提高产品合格率和产品工艺质量。

在单一领域侧，比如设备管理领域，我们打造了青岛港设备状态云平台。这个设备状态监测及诊断平台上包括一体化监控平台、应力实时监测系统、消防实时监控系统、铁路布放及人形识别、震动及温度监测、移动互联网。对于油田，每一个企业都进行一个磕头机（即抽油机）设备管理系统是很辛苦的，而且不利于推广，因此我们也应用了工业互联网。在能源管理领域，我们不仅做了宝洁，也做了联合利华大数据平台。近千家企业同台，才能实现能源的对标统计分析。

在产业侧，我们有炼铁云和锅炉云的案例。对每一个高炉，通过1000到4000个传感器，通过公用算法模型的2000多个规则，监测、分析灰渣的情况以及燃烧的状态。这确实需要很强的技术力量。在这个基础上，我们也做了淄博的锅炉云，范围涵盖淄博市40家企业的锅炉系统。围绕锅炉现场人员管理、锅炉设备及状态监测、煤粉物流管理、能效管理、安全管理、环保管理、商务智能与决策分析等多个方面，建立新型锅炉集中运营、集中监管的信息化平台，对不同企业的锅炉进行实时的检测和分析。

数字化转型需要转变思维

进行工业互联网和数字化转型，需要思维的转变。工业互联网和智能制造在业务维度讲究大融合，在技术维度讲究大协同，需要的是具备两化融合思维的人才。

工业企业的决策人需要转变。对于工业企业，资源、能源、环境的限制永远存在，经济增长的拉动时有时无，但技术进步的推动力也永远存在。企业不是一个业务口就能够决定转型，转型需要长期的投入。过去的很多企业家用资源驱动转型，我们更希望今天变成由技术驱动转型，所以决策人的一把手工程很重要。

智能企业需要围绕“创造价值”的宗旨，通过工业互联网实现制度信息化、决策智能化、业务协同化、资源共享化、运营社会化和组织虚拟化，最终服务社会。技术只是其中的手段，整个决策中销售链、营销链、开发体系、组织体系都需要进行一定的调整。

我们要认识到，智能工厂建设是一个长期的过程，要经历优化重组、跨界发展、融合共赢三个阶段。同时，智能工厂也是生态工程，其实施原则包括协同共建、技术应用、知识传承、本质安全、试点先行五点。

（本文根据北京东方国信科技股份有限公司副总经理冯丙强在“2020国家制造强国建设专家论坛”上的演讲整理而成，未经演讲人审阅。）