分布式认知工业互联网平台如何赋能企业数字化转型？

峰会将进一步探讨区块链在与其它数字技术融合创新之后，如何通过打造可信数字底座，保护数据隐私，挖掘数据价值，赋能和加速各行各业的数字化转型。

在峰会开始前，区块链首席经济学家邹传伟团队围绕“区块链如何赋能数字化转型”这一问题，撰写系列行业研究报告，深度解读在新基建和数字化迁徙背景下，区块链如何与其它技术融合发展，发挥信息基础设施应有的作用。

本文作者：王普玉 校对：邹传伟

根据北京国信数字化转型技术研究院（国信院）与中关村信息技术和实体经济融合发展联盟（中信联）给出的定义，数字化转型是顺应新一轮 科技 革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。围绕数字化转型，本文将讨论以下三个问题：第一、从企业层面，为什么要数字化转型？第二、工业互联网平台在数字化转型中有什么作用？第三、分布式认知工业互联网在企业数字化转型中能提供什么？

一

数字化转型发展

在激烈的市场竞争中，企业需要依靠产品质量、价格、服务以及长期积累的品牌形象来维持市场竞争力，但随着我国人口红利消失导致的人力成本上涨，以及国际贸易形势不明朗及疫情影响导致的市场发展受阻，让企业原有竞争优势正在消失，处于价值链最底层的工业企业更是雪上加霜。该如何走出困境？目前主要从两方面破冰，第一种是降低运营成本继续保持价格优势；第二种是通过创新商业模式扩大市场销售来提升利润。

在讨论运营成本前，我们引入两组概念，第一组是供应链模式：供给推动式和需求拉动式；第二组是四大利润源。

1、供应链模式

供给推动式是指企业根据市场预测数据进行产品设计、生产及销售；

而需求拉动式是指企业根据市场订单，按需进行快速响应，通过高效计划、组织、协调和控制来满足产品生产及供应。

2、四大利润源

市场永远在追求着更低的价格和更高的质量。在价格控制方面，如表1所示，主要经历了四个阶段：第一阶段主要通过控制原材料成本、扩大规模效应获取利润。当第一利润源触及上限时，开始了第二利润源，通过精益管理提升企业内工作效率及延长员工的工作时间来降低用工成本。在新的利润源再次进入上限时，人们发现物流成本占据企业总运营成本的30%，因此，降低物流成本成为第三利润源。

表1 四大利润源对比

前三个利润源均是围绕企业内部成本控制来增加收益，但当企业内部运营成本节省达到上限时，人们注意到上游供应商及下游客户的运营管理问题。一个具备完整功能的产品进入市场前，需要供应链上多个公司的共同配合，其中任何一家企业的高运营成本都会导致最终产品的价格上涨，这会使产品在激烈的市场竞争中丧失竞争力。于是围绕着供应链信息集成及信息共享开始了新一轮的降成本浪潮，被称为第四利润源。

如表1所示，从第一到第四利润源，每一阶段都有各种系统在信息处理、存储和管理中的支撑，例如生产执行管理系统MES，企业资源管理ERP，仓储管理系统WMS，供应链管理系统SCM等等。

在经历了四个利润源后，未来新的利润源又在哪里？政府、企业、研究机构都在尝试寻找答案，例如上海第二工业大学郝皓教授在2015年提出将逆向物流作为第五利润源，通过逆向物流实现产品再销售、再利用、再循环和再制造的全生命周期管理。也有企业认为以需求拉动式为导向的个性化定制将成为第五利润源。以上说法都有道理，但都不准确，本文认为，真正的第五利润源已经在路上，即企业数字化转型。在过去十几年，技术的快速发展衍生出大量新的商业模式，包括新零售、直播带货、社区团购等，但上游工业领域却依然保持着传统的运作模式，无论是逆向物流发展带动全生命周期闭环管理，还是C2M定制化商业模式，都需要依赖于各环节的快速响应，对企业数字化管理要求高。因此，无论是企业对新利润源挖掘的需要，还是市场端的需求，工业企业数字化转型势在必行。

不同于前四个利润源的相互独立，第五利润源是应用新技术重新赋予第一、二、三、四利润源全新的生命，同时由数据驱动的创新商业模式将大量出现。因此，第五利润源不仅能够降低运营成本，也能够提高主动盈利能力。

二

工业互联网平台的价值

1、工业互联网平台之第一利润源

IT与OT的融合，实现人、机、物、料、法、环的数据实时采集及传输，能够做到生产过程的实时监测，再应用AI、大数据分析等技术实现自动化智能巡检、智能质检、智能故障预测、智能参数调优、智能耗能优化、智能设备运维、智能盘点等，能提高生产作业效率、降低成本，从单机智能升级为系统智能。

2、工业互联网平台之第二利润源

传统制造业的管理一直围绕着人，产品从0到1的过程，依靠人力难以实现或实现效率低的工作，可以使用机械设备替代，而经过工业革命和信息化时代的影响，出现了大量节省人力的机械设备和 *** 作系统（MRP、MRPII、MES等），让生产效率提升、生产成本降低。随着信息技术的发展，虽然有滞后数据可以作为参考，但其本质依然围绕人的经验和人的现场 *** 作。而工业互联网能够赋予第二利润源全新的角色，从运营管理中解放人的执行任务，例如质检、故障排查等工作通过AI和大数据分析实现运营智能化管理。在执行人员减少后，企业需要更多创新者，让企业创新发展迭代速度更快。其次，随着人的经验积累转换为知识图谱，将经验和知识域可视化，指导人工智能算法迭代和决策制定。

3、工业互联网之第三利润源

在工业物联网领域，物流发展走在比较靠前，经历了人工物流、机械物流、自动化物流到现在智能物流，物流的管理效率和成本得到了极大改善。例如运输管理，从早期货物运输监控数据需要依赖于运输工具挂靠点的数据回传及汇总，到现在能够通过GPS、RFID、各类传感器，实时掌握运输途中货物的温湿度、地理位置和件数等信息，能够根据运输目的地和实时交通拥堵情况对运输线路规划等。受技术、资本等各方面影响，目前智能物流主要在第三方物流企业和电商企业发展迅速，而工业企业物流发展较为缓慢，大多仍处于机械物流和自动化物流阶段。工业互联网平台能够帮助工业企业实现快速升级转型，降低系统开发技术难度和成本，IaaS、PaaS、SaaS等平台能够减少系统从0到1开发时间，实现快速低成本数字化转型升级。

4、工业互联网之第四利润源

供应链集成在一定程度上提升企业合作、降低供应链成本以及库存牛鞭效应[1]，但无论企业内部供应链还是 社会 供应链，遗留了一个对多方协作卡脖子的问题，即数据孤岛问题。前面我们介绍第一到第四利润源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系统，每个系统如同孤立的数据烟囱，对协作效率有着极大影响。主要有两方面原因：第一、现有EDI数据孤岛打通方案成本高，中小企业难以负担；第二、涉及供需多方协作时，彼此缺乏信任，不愿将企业内部数据共享给外部。工业互联网平台提供多种数据采集及处理解决方案，打破数据孤岛，实现数据无阻碍流转。在数据使用中，通过隐私计算保证数据安全，同时合理授权，让数据可用不可见，解决数据共享的后顾之忧。

5、工业互联网平台之第五利润源

在数字化10阶段，属于人适应系统；而进入数字化20阶段，适应公司现有作业模式的定制化软件将起着至关重要的作用。

图1：数字化转型10和20阶段的对比

因此，从技术角度，平台如何让企业快速及高效地完成定制化软件的开发，这将对工业企业数字化转型起着非常重要的作用。从市场现有产品看，包括基础设施即服务IaaS，平台即服务PaaS和软件即服务SaaS,能够让工业企业方便地利用平台提供商现成的低代码、甚至零代码工具完成系统开发，实现“人人都能做开发者”，即解决“技术人员不懂业务，业务人员不懂技术，开发的系统不好用”问题。未来低代码（或零代码）开发工具如同word、excel等办公软件，平台把各类接口做成图形界面，让不懂代码开发的人，通过图标拖拉的方式，开发自己需要的软件来减少低效率的重复工作。员工从原来被动执行者变为创新者，参与进从上到下的数字化改革中，用工具真正方便业务人员工作。

三

基于区块链技术的分布式认知工业互联网

社会 经济分为生产和流通两个领域，中心化工业互联网平台使用数字化技术替代信息化技术解决的是生产领域问题，而基于区块链技术的分布式认知工业互联网，解决的是流通领域的数据信任问题，但流通领域数据又会影响到生产领域的产品研发、产品质量管理等。

1、降低信任成本

商业模式正在从单边（规模效应）走向双边（网络效应），进入数字化时代后走向多边平台（生态效应）。中心化方式似乎也能够解决信任问题，但中心化模式下的信任主要依靠第三方权威机构的背书，这种方式成本高、效率低。例如，国际贸易买卖双方不信任的情况下，通过银行背书使用信用证服务解决付款问题；为满足银行要求，双方需要提供大量的证明来满足信用证条款，效率非常低下且成本高昂。但如果使用区块链技术，将真实数据从源头上链，保证数据安全、可信以及不可篡改。交易前，买卖双方拥有彼此过往真实的交易记录，以及产品的生产信息，这些信息是否会有助于降低交易的撮合成本？在交易过程中，通过智能合约的应用，一旦达成某个约定即可自动完成付款，这将会极大降低交易成本和交易时间。尤其进入多边平台，如果仍然使用中心化的信用证明体系，将无法构筑生态建设的护城河——信任。

2、重新定义协作关系

供应链多方合作，中心化的共识机制和治理方案更多体现在合同层面，但无法将彼此的利益真正绑定，较难促进生态的良性发展。但在去中心化解决方案中，参与方将资产以token或积分形式置于链上，从技术上实现多方利益绑定，一旦任何一方做出有损生态建设的行为，将会影响token或积分价值，这会影响联盟链上所有参与者的利益。在分布式认知工业互联网平台中，联盟中每个参与者都会积极维护生态利益，因为这也等同于维护着自己的利益。

3、可信数据流转

在产品研发或产品全生命周期管理中，流通数据需要工业企业从下游多个合作商处获取。而传统技术下难以保证数据真实性和安全性，在分布认知工业互联网中，隐私计算能够做到多方数据可用不可见，保证数据安全及合规。此外，根据数据贡献量给与合作商token或积分奖励，鼓励多方数据共享及流转。未来数据交易市场可能会出现更多合规的形式，例如基于区块链技术的数据信托、数据银行等模式。

4、保证数据安全

传统模式下，工业企业依靠于物理隔离实现厂内数据与外界的隔离，但在OT与IT融合下物理隔离屏障被打破，如何保证数据出本地后的安全则需要依靠多方共同努力。在设备通信中，需要做好设备身份认证管理，防止数据被攻击，而分布式认知工业互联网平台通过设备公私钥实现匿名管理，有效降低攻击风险。在数据存储中，采用分布式存储技术，即使单点攻击也无法让攻击者获取完整数据。

5、赋能商业模式创新

可信数据将开启全新的商业模式创新时代，每个组织的商业角色有可能会发生改变。传统商业模式下（供给推动模式），信息是非常碎片化的，供应链上不同参与者都拥有一部分产品相关的碎片数据，用这些不完整的数据去做产品升级、客户服务，难以达到最佳目的。但技术发展的今天，市场开始根据消费习惯、消费特征等因素挖掘每个消费者的需求，制造方式也从M2C进入C2M时代，这些都需要有更多完整、可信、合规的数据，例如，电动 汽车 并不是所有人都需要1000km续航的电池，通过区块链技术，用户授权驾驶数据给电动 汽车 公司，为其配置最合适、性价比最优的电池。再比如， 汽车 保险不再以车辆价值、出险次数等作为保险费用收取的单一指标，未来可能会基于可信里程数据进行保险费用收取。除商业模式的变化，每个组织的商业角色也可能会发生变化，电动 汽车 生产厂商，角色也将从生产商转变为服务商，以蔚来 汽车 为例的车电分离模式，以租代售模式，让 汽车 生产厂商的业务延展到产品全生命周期的管理中，这些模式创新仅仅是数字化时代的开始。

数据仓库还是仓库管理
数据仓库属数据存储及分析技术
数据仓库一般的价值就是从海量的业务历史数据去分析有价值的规律来提升\改善现状业务\经营管理,物流管理也不例外,就是通过对历史的物流数据的挖掘去发现能改善物流管理方面有价值的信息,比如配货效率\出错趋向,需求曲线,运输效率曲线,客户分布(地区\行业)
对物流管理提升,业务发展有重要的方向性的指导意义
如果是指仓库管理
==<<仓储管理在物流中的地位>>==
从某种意义上讲，仓储管理在物流管理中占据着核心的地位。从物流的发展史可以看出，物流的研究最初是从解决“牛鞭效应”开始的，即在多环节的流通过程中，由于每个环节对于需求的预测存在误差，因此随着流通环节增加，误差被放大，库存也就越来越偏离实际的最终需求，从而带来保管成本和市场风险的提高。解决这个问题的思路，从研究合理的安全库存开始，到改变流程，建立集中的配送中心，以致到改变生产方式，实行订单生产，将静态的库存管理转变为动态的JIT配送，实现降低库存数量和周期的目的。在这个过程中，尽管仓库越来越集中，每个仓库覆盖的服务范围越来越大，仓库吞吐的物品越来越多， *** 作越来越复杂，但是仓储的周期越来越短，成本不断递减的趋势一直没有改变。从发达国家的统计数据来看，现代物流的发展历史就是库存成本在总物流成本中所占比重逐步降低的历史。
从许多微观案例来看，仓储管理已成为供应链管理的核心环节。这是因为仓储总是出现在物流各环节的接合部，例如采购与生产之间，生产的初加工与精加工之间，生产与销售之间，批发与零售之间，不同运输方式转换之间等等。仓储是物流各环节之间存在不均衡性的表现，仓储也正是解决这种不均衡性的手段。仓储环节集中了上下游流程整合的所有矛盾，仓储管理就是在实现物流流程的整合。如果借用运筹学的语言来描述仓储管理在物流中的地位，可以说就是在运输条件为约束力的情况下，寻求最优库存（包括布局）方案作为控制手段，使得物流达到总成本最低的目标。在许多具体的案例中，物流的整合、优化实际上归结为仓储的方案设计与运行控制。
这里必须说明一点，传统物流与现代物流差别最大的也是体现在库存环节上。传统的仓储业是以收保管费为商业模式的，希望自己的仓库总是满满的，这种模式与物流的宗旨背道而驰。现代物流以整合流程、协调上下游为己任，静态库存越少越好，其商业模式也建立在物流总成本的考核之上。由于这两类仓储管理在商业模式上有着本质区别，但是在具体 *** 作上如入库、出库、分拣、理货等又很难区别，所以在分析研究必须注意它们的异同之处，这些异同也会体现在信息系统的结构上。
===<<基于物联网的RFID\条码技术的仓库管理软件系统>>=====
广州溯源信息技术有限公司(DESOFT) 仓库管理系统(DE Warehouse Management System， DE WMS) 是基于物联网RFID\条码技术的仓库物流管理系统，主要用于制造及物流企业。系统通过在仓库物流节点布置专用设备（条码打印机、RFID、 PDA、AP、 PC等）配合软件系统对物品出入库作业进行扫描、核对、控制、指引。以此来提高作业效率、准确率；控制物品按合适的策略(如FIFO)下架；指引物品上架到合适的仓位；方便快捷地进行仓库盘点；无缝对接ERP，提升ERP运用效能等。实现实时、快捷、RFID\条码化的仓库管理，最终以快速、准确、低成本的方式为生产过程和客户提供可靠的服务。

一、“互联网+”的内涵
移动互联、云计算、3D打印、物联网及智能化等新概念层出不穷，以信息技术为主要内容的新科技浪潮将信息社会的大幕彻底打开，这是技术创新大爆发的时代。“互联网+”一方面让经济活动的每一个领域内信息变得更加对称，供需关系变得更加紧密。
另一方面，可以调动更多的资源，让资源流动产生价值。信息技术也已从过去几十年计算机软硬件的范畴，外延至黏合了各领域的技术手段，成为企业、产业和经济信息化的有力手段，并对社会生活、经济规律、市场格局以及企业管理等各方面产生了重大影响。“互联网+”的战略技术分解技术能力和信息资源已成为今天企业追求商业价值的核心手段，让现实世界数字化、让数字世界成为现实，是如今技术发展的大走向。如，企业常常提及的“互联网+”，本文总结为以实现企业经营的“数据化、线上化、服务化”为核心内容，结合当前行业发展列出几大技术趋势。但技术之间相互关联、彼此约束，不能割裂地去认识一种技术手段，很多技术都是学科交叉的结果，新技术应用都要经历不断探索与验证的过程。
二、数据化
数据是其它技术应用的基础，数据化是粗放型管理与精益化管理的首要区别，也是传统企业和互联网企业的明显区别。1智能终端
自动识别和数据采集（AIDC）是一个大的技术门类，智能终端是目前获取业务数据的主要途径，包括各类PDA、便携机、工业手机、识读终端等具备计算和联网能力的设备。目前智能终端发展有几个趋势：一是消费化，智能手机更加灵活耐用，柔性屏、电池续航、三防、多模等提升，自带设备BYOD模式在一些业务领域已成为趋势，将企业应用与员工自有智能设备统一，成为帮助企业轻资产化的举措。二是多维数据采集功能集成，配套条码、二维码、RFID、IC/ID卡、GPS/GIS、影像等技术模块，如快递签收环节采取电子签收、签收拍照等措施，大幅提升配送员签收效率，省略内勤对POD回单的整理、补录、扫描等工作。
三是与可穿戴智能设备（WearableDevices）结合，工作中不仅作为数据采集设备，还将实现更好的数据分享能力，解放劳动者双手，改善作业交互。
2物联网
物联网一般定义是指依托RFID、红外感应、激光扫描、传感器等，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，可以说与物流业的需求极为契合。
物流业案例以FedEx的SenseAware采集器和Amazon的Kiva仓储机器人为前沿代表，前者能够自动记录货物的时间、位置、温度、湿度、光照、气温等多个状态，主要用于医疗设备、精密仪器等高端客户。物联网是实现自动检测和自动控制的关键技术，工农业很多领域已开始大量应用。未来，数据透过设备间传输，甚至将超过后台服务器间的集中式交换，从而使信息与实物真正达到时空一致性，并实现流程的自驱动。3自动化
自动化包括替代作业、数据采集、流程控制等方面，与机器人、辅助搬运装载、穿戴型机械动力、包装技术等结合，提升物流作业效率、质量，降低人力、库存成本。
经典的供应链牛鞭效应是基于多环节信息不共享，而电子商务去中间层后，不对称的纵向传导被显著缩小，但线上订单的不确定性引发了更为剧烈的横向供需矛盾，保障订单履行直接促成仓储业与快递业的同时爆发，无论轴辐式，还是多点集散，都要依托自动化提升精益供应链。

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