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。

工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。

工业互联网的关键核心技术主要涵盖“一硬(工业控制)+一软(工业软件)+一网(工业网络)+一安全(工业信息安全)”四大基础技术，“边缘智能+工业大数据分析+工业机理建模+工业应用开发”四大关键技术，以及“开源平台+开源社区”两大杀手锏技术。

工业互联网首先是全面互联，在全面互联的基础上，通过数据流动和分析，形成智能化变革，形成新的模式和新的业态。互联是基础，工业互联网是工业系统的各种元素互联起来，无论是机器、人还是系统。

互联解决了通信的基本，更重要的是数据端到端的流动，跨系统的流动，在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上，通过数据流动和分析，形成新的模式和新的业态。

这是工业互联网的基理，比现在的互联网更强调数据，更强调充分的连接，更强调数据的流动和集成以及分析和建模，这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。

工业互联网平台可以参考SAP思爱普提出的工业40解决方案，作为ERP的鼻祖，德国公司SAP在工业管理数字化方面的创新走在非常前沿。SAP 将为企业提供所需的简化、创新和加速功能，帮助他们制定数字化业务战略。在 SAP 的协作式价值与创新框架内，企业将能充分利用这些功能。

1．物联网的政策和法规。
物联网不是一个小产品，也不是只是一个小企业可以做出来，做起来，它不仅需要技术，它更是牵涉到各个行业，各个产业，需要多种力量的整合。这就需要国家的产业政策和立法上要走在前面，要制定出适合这个行业发展的政策和法规，保证行业的正常发展。
2．技术标准的统一与协调。
物联网发展过程中，传感、传输、应用各个层面会有大量的技术出现，可能会采用不同的技术方案。如果各行其是，那结果是灾难的，大量的小而破的专用网，相互无法连通，不能进行联网，不能形成规模经济，不能形成整合的商业模式，也不能降低研发成本。因此，尽快统一技术标准，形成一个管理机制，这是物联网马上就要面对问题，开始时，这个问题解决得好，以后就很容易，开始解决不好，积重难返，那么以后问题就很难解决。
3．管理平台的形成。
物联网的价值在什么地方？在于网，而不在于物。传感是容易的，但是感知的信息，如果没有一个庞大的网络体系，不能进行管理和整合，那这个网络就没有意义。因此，建立一个全国性的，庞大的，综合的业务管理平台，把各种传感信息进行收集，进行分门别类的管理，进行有指向性的传输，这就是一个大问题。一个小企业甚至都可以开发出传感技术，开发出传感应用。但是一个小企业没有办法建立起一个全国性高效率的网络。没有这个平台，各自为政的结果一定是效率低，成本高，很难发展起来，也很难起到效果。
4．安全体系的建立与形成。
物联网目前的传感技术主要是RFID，植入这个芯片的产品，是有可能被任何人进行感知的，它对于产品的主人而言，有这样的一个体系，可以方便的进行管理。但是，它也存在着一个巨大的问题，其他人也能进行感知，比如产品的竞争对手，那么如何做到在感知、传输、应用过程中，这些有价值的信息可以为我所用，却不被别人所用，尤其不被竞争对手所用。这就需要在安全上下功夫，形成一套强大的安全体系。现在应该说，会有哪些安全问题出现，如何应对这些安全问题，怎么进行屏蔽都是一些非常复杂的问题，甚至是不清晰的。但是这些问题一定值得注意，尤其是这个管理平台的提供者。安全问题解决不好，有一天可能有价值的物联网会成为给竞争对手提供信息方便的平台，那么它的价值就会大大的打折扣，也不会有企业愿意和敢于去使用。
5．应用的开发。
物联网的价值不是一个可传感的网络，而是必须各个行业参与进来进行应用，不同行业，会有不同的应用，也会有各自不同的要求，这些必须根据行业的特点，进行深入的研究和有价值的开发。这些应用开发不能依靠运营商，也不能仅仅依靠所谓物联网企业，因为运营商和技术企业都无法理解行业的要求和这个行业具体的特点。很大程度上，这是非常难的一步，也是需要时间来等待。需要一个物联网的体系基本形成，需要一些应用形成示范，更多的传统行业感受到物联网的价值，这样才能有更多企业看清楚物联网的意义，看清楚物联网有可能带来的商业价值，也会把自己的应用与业务与物联网结合起来。
6 商业模式。
物联网商用模式有待完善，要发展成熟的商业模式，必须打破行业壁垒、充分完善政策环境，并进行共赢模式的探索，要改变改造成本高的现状。

说起智能工厂，人们总是将其与无人化工厂相联系，其实智能工厂并不一定是“黑灯工厂”，或者说，智能工厂也不应该仅仅是“黑灯工厂”。对于现在大部分存量工厂而言，如何变成智能工厂，其实就是要弄清楚对于存量工厂而言，其痛点是什么；或者说，什么方式可以帮助其智能化转型，并为其所用。在 科技 进化到一定阶段之前，存量工厂如何智能化？

那么，在探讨存量工厂智能化转型之前，我们首先要知道几个概念：物联网是什么？工业互联网又是什么？

简单来说，工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。

工业物联网是物联网（IoT）在工业场景的应用，可以打通工业“人机物法环测”六大要素。

产业互联网使产业链上下游互联互通。

工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能，构成针对工业的综合性技术。

对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。

阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中，ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况，完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传，并进行数据分析与管理。

总体来说，ALSI大连IoT解决方案有五大特点：

1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线，还是通用设备，都可以采用。

2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备，都可以统一入网进行全自动数据采集。

3接口完全开放，可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS，都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据，也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统，实现现场管理的智能化转型。

4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE，是世界知名的传感器研发生产企业，品质卓越，技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点；“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器，完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。

5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例，其成本仅为PLC的1/3，加装数采设备时不用停产，而且数采设备可以随时更换，或用于其它设备或产线，自由、方便、灵活。

对于存量工厂而言，一味地追求智能工厂建设不科学，而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情，在一定的 历史 时期，我们要考虑智能工厂的目的是什么，或者说，对于存量工厂来说，什么才是“智能工厂”，那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案，才是其智能化的切入点。

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