1、物联网行业发展趋势一
中国物联网产业的发展是以应用为先导,存在着从公共管理和服务市场,到企业,行业应用市场,再到个人家庭市场逐步发展成熟的细分市场递进趋势。
目前,物联网产业在中国还是处于前期的概念导入期和产业链逐步形成阶段,没有成熟的技术标准和完善的技术体系,整体产业处于酝酿阶段。此前,RFID市场一直期望在物流零售等领域取得突破,但是由于涉及的产业链过长,产业组织过于复杂,交易成本过高,产业规模有限,成本难于降低等问题使得整体市场成长较为缓慢。
物联网概念提出以后面向具有迫切需求的公共管理和服务领域,以政府应用示范项目带动物联网市场的启动将是必要之举。进而随着公共管理和服务市场应用解决方案的不断成熟、企业集聚、技术的不断整合和提升逐步形成比较完整的物联网产业链,从而将可以带动各行业大型企业的应用市场。待各个行业的应用逐渐成熟后,带动各项服务的完善、流程的改进个,人应用市场才会随之发展起来。
2、物联网行业发展趋势二
物联网标准体系是一个渐进发展成熟的过程,将呈现从成熟应用方案提炼形成行业标准,以行业标准带动关键技术标准,逐步演进形成标准体系的趋势。
物联网概念涵盖众多技术、众多行业、众多领域,试图制定一套普适性的统一标准几乎是不可能的。物联网产业的标准将是一个涵盖面很广的标准体系,将随着市场的逐渐发展而发展和成熟。在物联网产业发展过程中,单一技术的先进性并不一定保证其标准一定具有活力和生命力,标准的开放性和所面对的市场的大小是其持续下去的关键和核心问题。随着物联网应用的逐步扩展和市场的成熟,哪一个应用占有的市场份额更大,该应用所衍生出来的相关标准将更有可能成为被广泛接受的事实标准。
3、物联网行业发展趋势三
随着行业应用的逐渐成熟,新的通用性强的物联网技术平台将出现。
物联网的创新是应用集成性的创新,一个单独的企业是无法完全独立完成一个完整的解决方案的,一个技术成熟、服务完善、产品类型众多、应用界面友好的应用,将是由设备提供商、技术方案商、运营商、服务商协同合作的结果。随着产业的成熟,支持不同设备接口、不同互联协议、可集成多种服务的共性技术平台将是物联网产业发展成熟的结果。
物联网时代,移动设备、嵌入式设备、互联网服务平台将成为主流。随着行业应用的逐渐成熟,将会有大的公共平台、共性技术平台出现。无论终端生产商、网络运营商、软件制造商、系统集成商、应用服务商,都需要在新的一轮竞争中寻找各自的重新定位。
4、物联网行业发展趋势四
针对物联网领域的商业模式创新将是把技术与人的行为模式充分结合的结果。
物联网将机器人社会的行动都互联在一起,新的商业模式出现将是把物联网相关技术与人的行为模式充分结合的结果。中国具有领先世界的制造能力和产业基础,具有五千年的悠久文化,中国人具有逻辑理性和艺术灵活性兼具的个性行为特质,物联网领域在中国一定可以产生领先于世界的新的商业模式。一、将真实的加工制造连接到工业40
如果使用了工业40技术,一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化,同时将产量提高10%,库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命,目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度,能够使产品更具有个性化,生产更高效且规模可扩展,以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化,提高了工艺的自动化水平,并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中,加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴,而不是从一个中央处理单元(CPU)来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么,反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程,诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标,而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯,从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
2快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统,往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流,可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能,使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放?通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时,应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA(来自于OPC基金会)这样的标准。消除不同供应商系统的障碍,而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度,是否支持新兴的通讯协议和软件标准,以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成,并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言(例如Java和C++)来创建自动化应用程序。
一台机器的 *** 作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈,使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前,虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4实时数据整合
在工业40的工厂里,可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据,支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更,以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里,一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的,以及哪些工具设置和 *** 作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签,会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀,也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%,库存减少了30%。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行
工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备(从传感器到大规模控制系统)、数据和分析之间提供更好的连接性,Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据,分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素:实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接,以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息,其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中,
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析,可以发现设备或资产更多的潜在信息,防患于未然。
例如
,监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为,从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护,否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业40让加工制造更灵活
在一个生产制造流程,甚至是整个供应链中,通过连接性推动更多的新发现和系统优化,这是工业40的核心概念之一,这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech,将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网,并启用信息物理系统(CPS)。
工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标,使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中,一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品,通过调整批量大小来获得更高的生产利润,这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。
工业40蓄势待发,工业制造领域的大变局意味着中国有机会将过去几十年来积累的制造经验转化成创造的基础,复杂的制造业场景给了企业更多创新的机会。
在此之中,软件工程师扮演着什么样的角色?什么是工业物联网的基础设施?
“物联市场 线上对谈”是由边无际发起的立足物联网行业的访谈栏目,第一期邀请到零碳数科CEO闫保磊,与边无际CEO陈永立、边无际COO郑凯文一起畅聊工业物联网的行业现状与软件平台的解决方案。
郭琦:请闫总介绍一下零碳数科。
闫保磊:零碳数科是一家工业互联网平台企业。从名称上讲,数科和零碳揭示了我们的特色,数科寓意数智化,零碳寓意碳中和,我们认为二者相得益彰。因此,我们研发的产品和技术致力于实现产业链供应链的数智化和低碳化转型,目前主要切入四个领域,分别是能源管理、碳管理、供应链管理以及智能制造。我们的愿景是打造“立足中国·服务世界”的跨行业跨领域的工业互联网平台,打造“SaaS+PaaS”协同研发、“产品+服务”双轮驱动的特色模式,深耕能源、化工、钢铁、机械、农产、橡胶、玻璃、建筑、园区等行业和场景。我们已在北京、天津、厦门和烟台设立子公司,客户分布于中国、美国、德国、韩国、新加坡等20多个国家和地区,包括多家世界“500强”企业。总之,我们还是家比较年轻的公司,取得了一些成绩,对工业互联网对发展有一些感受。
郭琦:工业物联网领域有什么独有的特点?
闫保磊:第一,工业互联网被国家定义为“新基建”之一,可见它的定位意义深远,对中国制造的转型升级是基础性的和关键性的,是未来的国之利器。既然工业互联网主要是服务工业的,那么可以说“工业为本,数科为器”,这里的“数科”是指以物联网、大数据为代表的数字科技,它作为一种新型工具为工业赋能,这才是工业互联网的底层逻辑。
第二,工业互联网是新兴技术,主要面向的是工业应用场景。当然,它还不完善。一是中国工业的特征是参差不齐,既有比肩工业40的先进制造业,也有停留在工业20甚至10的原始状态。这种工业发展的不平衡性决定了我国的工业互联网建设必然是艰难而漫长的。
第三,我们的愿景是打造工业数智化转型的底层 *** 作系统,也就是工业互联网平台。首先以提升我们自己开发解决方案效率为目的,未来也可以开放给软件开发企业甚至是客户,支持他们更便捷高效地开发工业场景的解决方案。但是,就目前而言,我们认为工业企业更迫切的需求是产品或者说解决方案,而不是平台。因此,我认为中国的工业互联网的建设应该是“先产品,后平台”,丰富的产品的共性部分逐渐沉淀下来,像沙漏一样堆积成跨行业跨领域的通用平台。
郭琦:边无际也是致力于要做物联网的底层系统,请边无际CEO陈永立来聊一聊,我们可以提供什么样的技术解决方案?
陈永立:边无际主要的产品是一套类似于IoT界的安卓的一套系统,我们认为安卓在移动时代它的核心是一个开发框架。因为有了安卓或者iOS这样的系统,可以让整个移动端的生态的开发门槛变得非常低,生态也可以爆发。在这个万物互联时代,我们认为以后包括工业互联网、工业物联网等,这一切的背后核心的解决方案的开发者都是程序员。我们需要给这些程序员一套好用的工具,也就是我们边无际所致力于打造的底层的基础设施。
郭琦:基础设施这两年是特别热门的一个词,由于我国发展到了一定的阶段,想要把基础设施的建设的会亮提上来,超过以前的纯粹代工的一个产业状态。想请闫总谈一下,在基础设施建设上我们遇到的难点主要是什么?
闫保磊:提到工业互联网平台,国内很多企业都在做这个领域的工作。既然是基础设施,其实它是一个从零到一的建构过程,大家的侧重点是不一样的。工业互联网分很多层次,不同企业定位的主要发力点是不一样的,我们更重要的关注点是在PaaS或SaaS层的开发工作。底层的一些基础设施是需要合作伙伴共同去构建的一个体系,由不同公司的基因和团队的核心竞争力决定。对于我们自己公司来讲,大量的客户都是直接面向工厂或工业园区的终端客户。做面向客户的整体方案过程中,我们是没有问题的,但是更底层的一些技术框架,怎样提升开发解决方案的效率,是需要边无际这样的团队或者企业来提供。在底层的构建上,尤其涉及到 *** 作系统的一些模块,是我们类似的企业共同需要的能力补充。还有一点,我多次强调的“工业为本”,工业机理是一个非常基础性的东西,缺乏对工业机理的深刻理解很难构建出满足工业需要的平台,这是很多人常常忽略的一点,甚至可以说是一个主要难点。只有将工业机理和数字科技深度融合起来,才可能打造出好的基础设施。
郭琦: PaaS业务和SaaS业务比较难做,原因是需要整合的领域、技术是比较多的。想请闫总谈谈我们在推进过程中需要哪些合作伙伴?
闫保磊:中国的工业门类齐全,行业众多,跨行业复制能力是一个稀缺能力。你在这个行业干得好,未必在其他行业也能干好。谁能解决跨行业复制问题,谁就是未来真正的王者。这与我们所使用的消费互联网显然是不同的。因此,有的企业就会专注做一个行业。作为平台型企业,就需要和不同行业的解决方案提供商合作。
工业的数智化转型是一个系统工程,绝非提供一个app就能解决的。比如会有大量的工业现场的工程问题,像安装传感器、调试通信等。这些专业型的工作同样需要合作伙伴一起参与。除此之外,还有云服务、数据分析以及基于数据分析的咨询等等。这些工作既可以一家公司都做了,也可以和其他企业合作。
还有一点我认为全世界还没有一个特别好的平台出现,类似于安卓、iOS或者Windows系统,工业界还没有公认的特别好的,这是一个重要的现状。构建底层都 *** 作系统是一个漫长的过程,当然也很困难,需要有一批这个领域的企业加强合作共建。
郭琦:工业物联网是两种体系的匹配,工业指向了客户需求到底在哪,工具是技术的解决方案,只有联合起来才能共同推动生态的建立。想请问一下陈永立,我们是一个技术导向开始发起创业的公司,你是怎么判断工业物联网的时代从此开始有了我们的机会呢?
陈永立:这个话题可能更偏技术一点。我们观察到由于容器以及云原生的技术日渐成熟,有机会做一个能够把非常碎片化、非常零散的物联网底层,用软件的方式统一化一套底层的技术。
我们这个团队有微软、亚马逊等的做云计算的基因,在这方面有一些比较深刻的理解,做出了一套底层的开发框架。如果我们只有一套开发框架,比如iOS、安卓、包括Windows,其实没有给客户带来直接的价值。Windows一开始之所以有价值,是因为它上面有Office,iOS和安卓之所以有价值,可能因为有微信、今日头条等真正的应用,所以是平台中还有平台的机会,我感觉是一个非常大的浪潮,而且是可能持续几十年的事。
郭琦:任何技术只有真正到了能用、能有人的感受、能够 *** 控,才可能产生价值和意义。想请问闫总,您是怎么判断工业物联网真的到来了,我们现在要走出去第一步的话,那个最痛的痛点在哪?
闫保磊:判断浪潮的到来,一是行业研究报告或者知名企业的战略转型计划。二是靠团队的集体智慧和判断。我和我的团队成员很多在工业领域工作十年以上,近距离观察和亲身参与了工业数字化项目的策划和落地。总之,我们主要是基于工业发展规律和多年经验作出判断,并制定公司发展战略。
从全球的趋势来讲,大家都处于差不多的阶段,就是从自动化向数字化和智能化方向转型,我们经常到工厂现场,有切身体会。2019年我们做了产品开发和验证,并在全球20多个国家做了落地案例,基本上判断工业40的浪潮确实不仅是某一个国家的事情,应该是全球同步要做的事,尤其是以中国、美国、日本、欧盟等工业基础比较好的国家和地区。
我们现在要走出第一步最痛的点应该是利用好技术为工业解决实际问题,而不是一些空泛的概念。工业企业是理性的,不能带来实际价值的东西是不可持续的。
郭琦:凯文很长一段时间在麦肯锡工作,对工业物联网领域有很深的观察,凯文是怎么判断现在这个行业是什么阶段,发展的怎么样?
郑凯文:从全球范围来看,我们可以坚信40一定会发生,而且是下一波能够引领不只是制造业,我觉得是全球多个行业、多个产业变革的一个核心。根据过往有限的咨询项目经验来看,国内总体的数字化或自动化的程度还是有些参差不齐的,而且越往前走越接近40这个目标的企业就更少,我觉得是时间的问题。
因为本质上过往的10年或15年,我们还是一个劳动密集型的生产型的国家。随着人工成本的增加,对于精密制造、科技型产业制造的需求不断扩大,所以自动化、数字化可能是唯一的途径。可能头部的一些企业在这方面已经做了一些投资,包括一些尝试,腰部或者尾部的企业,现在更多的可能还是跟随的状态。如果让我来说一个形状的话,我觉得还是一个三角形,很不幸是个正三角形。如果有一天我们能变成一个倒三角,大部分头部企业都已经做到数字化的时候,这可能是我们真正把这个产业做到比较先进、比较辉煌的时候。
郭琦:工业物联网刚刚起步,甚至在全球范围内都是刚刚起步,包括我们国家这次真正地和全球化并行同步起来,然后能达到从小部分人的尝试,变成更大部分人的头部企业都实现的自动化的程度。永立是从美国微软回来,之前面对的技术、产品、生态都是全球化程度最高的。你观察到的在全球范围内工业物联网领域,技术是如何协同起来的,它的先进技术到底是什么?
陈永立:我在微软的时候经历过一次特别大的战略转型,从“mobile first, cloud first”(移动为先,云为先),转变为“intelligent cloud and intelligent edge”(智能云和智能边缘),去掉了“移动”增加了“边缘”。“边缘”代表的是“边缘计算”(edge computing),我认为它的底层核心就是物联网,物联网价值最高的场景就是工业物联网,微软这种巨头公司也已经把整个战略重心向这边倾斜,与之而来的是有一套跟边缘计算有关的技术。
实际上,在云上面的技术很多时候并不适合在现场使用。举个简单的例子,我们需要有低延迟支持工业现场做实时决策。如果我们用云,数据要先传到云上,经过计算再回到本地,可能是几百毫秒的延迟。但如果我们在工业现场立刻用边缘计算进行处理,可能会降低到几毫秒,对于网络延迟方面的一个指标上就有百倍的提升。有很多的底层的基础设施以后,上层的应用就有了可能性。比如我们在一个工厂里有一个本地的小型数据中心,可以支持工业40的所有实施决策,无人工厂运行的所有计算是在本地进行,本地处理保护了数据的安全性,解决了客户的顾虑,尤其是工业客户要求在本地部署的情况很多。
郭琦:边缘计算是现在越来越热门的部署技术方案,请永立深入讲解一下,面对开发者用他们理解的语言解释,边无际怎样实现边缘计算的功能?
陈永立:边无际的核心产品是Shifu,是把物联网的设备封装成微服务,并把它的核心能力以API的形式开放出来。在做开发的时候不需要对接零散的生态,已经做好了一套数据底座,需要什么设备的能力可以直接调用。
郭琦:基于边无际的解决方案,联合零碳数科的能力,我们想做的PaaS平台、SaaS平台是想让软件工程师们改变制造业,提高制造业的智能工厂的效率。零碳数科探索得更加深入,闫总可以举例讲一下在发展用户的过程中,用户真实遇到的情况是什么,可能遇到哪些场景,哪些场景有特别的困难需要我们攻克?
闫保磊:工业互联网的应用参差不齐,确实是中国工业的现状。个人觉得目前我们的几个产品或者说解决方案,对应着工业互联网可以率先应用的场景。能源和碳的管理是我们特别重要的一个产品模块,目的是怎样更好地用数字技术帮助企业节能减排。工厂的节能技改、节能减排其实已经做了很多年,但现在大家会觉得再推进下去难度非常大。我们认为主要原因是,比较容易做的事情凭借老师傅、老工人的经验,基本上已经解决,如果缺乏数据支撑再去做深度挖掘,是很难做到的。
在工业场景中的数据,可能没有,或者数据的维度、颗粒度和质量都非常差,不足以支撑做深度分析,那么工业互联网技术就可以发挥作用。就像病人去医院首先要做全面体检,拿到各种参数,在工厂场景当中,我们要获取数据需要与设备去对接。工业场景的设备种类成千上万,只靠一个个接入可以获取数据,但是从底层来讲,我们希望市场上有一种能力把连接设备的效率提高,成为一个标准化模块,我觉得这是一个难点。
能源和碳管理可以扩展来看,像设备运维、生产制造、仓储物流等,我们对接的传感器或边缘侧的设备种类繁多,并且工业领域的协议也是比较复杂的,降低了解决方案的开发速度,这个事情值得我们认真研究。希望边无际能够做得更完善,对于我们这样的企业来讲,也会有很大的助力。
郭琦:如果工业互联网继续向前进,技术上得到了一些解决和积累之后,工业物联网会呈现出什么样的场景,我们想追求的是实现什么样的功能,实现什么样的工业物联网?
郑凯文:我们现在谈的工业物联网向前发展的本质是绩效,就是提高效率。提升效率的障碍主要是数据跟数据之间的壁垒没有被打通。举个简单例子,一家公司从产品定义到后期的采购、供应链、生产、销售、维保等整个周期内,最基本的一点数据能够让各个部门打通。现在很多公司没有这个基础,并不是企业老板不想做,而是市场的确有很多阻碍。
设备在设计的时候,它的自动化水平或者是数字化能力是不一致的,没有很规范的行业标准,可能从不同的供应商拿到解决方案拼凑出一套数据,中间会有漏包、无法及时沟通等情况。现在第一是数据的利用率不高,第二是拿到数据之后,怎么样分析数据提升现有效率,很多企业能在一部分的环节当中做到,但我觉得整个产业链全盘优化的话,计算量很大,而且对企业内部数据分析的能力要求很高。我们传统制造业以前是不太注重这部分的,更多是靠经验,靠商业模式去完善所谓的效率。我觉得向前发展的话,数字化的基础可能会是提高效率的一个最核心的起点。
郭琦:从数据收集工作到处理工作没做好的话,通过数据去指导生产,指导项目的效率肯定是会出现问题的。事实上,互联网是在近两年才重新注重大数据和人工智能的结合,用数据去指导生产生活,可能下一步真正进入到生产制造的领域当中。我们是有客户的,客户的需求往往也比较明确,在一些方面我们可以提供支撑。在闫总的设想中,零碳数科的商业模式是什么,未来会发展成什么样子?
闫保磊:一个公司的未来取决于团队的基因,基因决定了核心竞争力。我们团队的核心成员在工业场景的解决方案和经验方面是丰富的,对工业机理的理解是深刻的。同时,数字科技领域有来自微软等知名企业的专家。这种团队配置也呼应了“工业为本,数科为器”的判断。目前我们做的工作主要围绕工业客户,未来希望开发出更多数智化解决方案。
现在我们有几十个细分的解决方案,相比于未来市场上可能有百万级别的解决方案显得还很少。我们希望能够开发出擅长领域的解决方案,打造出一个应用商店,让我们的客户能够在里面挑选适合的产品和解决方案,可以满足工业企业不同行业、不同场景、不同阶段的需求。现在的工作是从客户比较急迫的、能够带来现实价值的场景切入,主要围绕能源和碳,以及供应链、智能制造、设备运维。我们不会进入营销、销售等领域,这些基本上用不到物联网。
怎样支撑未来百万级的场景解决方案的开发,怎样连接五花八门的设备获取高质量的数据,是全球通用的一个难题,对中国参差不齐的工业来说更是巨大挑战。如果没有这样技术的支撑,开发解决方案的效率会非常低。我们决心不断丰富产品矩阵,能够让客户找到适配需求的解决方案,这是我们商业模式的远景,也是我们正在做的工作。
郭琦:目前在做基础设施,未来可以模块化处理,让客户能通过拖拉拽的形式实现生产场景的解决方案的获得。请永立讲一下我们的商业模式是什么,现在对商业模式的思考是什么?
陈永立:我们未来想作为一个比较通用的物联网底层的开发工具或框架,给物联网的开发进行赋能。传统的Web开发或 移动开发 已经有很多可行的商业模式,比如美国的GitLab是给传统的开发者做一站式的解决方案,以SaaS加PaaS的形式进行收费。开发者工具的公司都很流行用一种增长模式PLG(Product Led Growth),先让大家免费使用社区版或基础版高效地获取产品的价值,同时可以提升日常工作的效率。如果有安全或稳定性等额外需求,会有企业版的增值服务。最终想做成什么样子,如果是以C端大家可以感知到的可能是类似于Windows、iOS或安卓,更确切一些可能更像AWS或阿里云,大家可以用已有的云服务、基础设施直接进行开发。
郭琦:如果给中国的工业物联网一个期待的话,你们希望它会是什么样子的?
闫保磊:我对这个行业和技术充满期待。首先,工业互联网作为新基建之一是中国制造业能够做大做强的核心竞争力的来源。其次,中国的工业互联网必须符合国情。中国的工业基础跟全球其他国家,尤其是西方国家的制造业有比较大的差异。怎样更好地服务国内的工业客户是首个应当回答的问题。希望中国的工业互联网企业在吸收全球的经验、理念的前提下,联系中国工业实际,打造有中国特色的工业互联网平台。
再次,希望中国的技术能够走向其他国家。2019年,我们做了大量的海外项目。我认为中国的技术走向全球的可能性是存在的,中国的技术在国外的市场空间是非常大的。我希望工业互联网技术在中国发展壮大之后,能够走向其他国家。
最后,工业互联网不是一个技术,而是一个复杂的系统,它涉及的技术非常多。我们在应用这个技术的过程中,融合了工业技术、人工智能、数字孪生等其他数字技术,包括机器人、无人机技术也已被融合在解决方案当中。仅靠几家企业是不行的。我希望相关企业更好地协同,加强互动和交流,共同构建工业互联网生态。
郭琦:大家都希望新基建成为强基建,让生态真正做起来,让中国的人才聚拢起来为工业物联网的这一次迈进做贡献。做企业要呼应国家战略让国内市场和国际市场双市场双循环,既服务于国内,发展大客户,也服务于国际,不卑不亢地走向全球市场。请陈永立来讲一下期待是什么?
陈永立:我的期待就是中国制造变成中国创造。
就像零碳数科已经在做的一样,已经在把中国创造出来的技术输出服务给国外企业,甚至一些发达国家的企业。我们做为中国人,尤其是技术驱动的公司,一定要树立好自己的自信心,我们绝对不会做的比别人差。我回国创业的一个很大的原因是制造业的基本盘是在中国,场景也是最多的,我们用最多最杂、甚至最复杂的场景,理论上可以打磨出最好的产品,然后出口给全世界。
我觉得中国的以制造业为基本盘的所有技术方案都有这个机会,可能在下一次的工业浪潮中,在中国会出现自己的类似于西门子,或者工业版的微软、亚马逊、谷歌等这样的公司。
物联网的发展前景很不错,具体如下:1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。物联网技术已经被列入我国战略性新兴产业的核心突破领域,物联网的研发应用不仅是新兴产业培育的重要内容,而且对推进信息化与工业化深度融合、促进经济循环发展,推动我国产业结构调整和转型升级具有重要的战略意义。大力推动物联网技术在传统产业中的应用,是改造提升传统产业,提高农业、工业和服务业信息化水平、促进发展方式转变的重要手段。对于传统企业,可将物联网技术应用集成至自身的产品中,以实现产品升级,提升附加值与竞争力,产生更多市场与物联网产业相关的延伸产业。应用物联网技术应用提升改造传统制造业的研究相对较多,本文主要从农产品生产和物流、旅游等服务业领域,研究分析物联网技术对提升改造传统产业的影响和发展模式。
一、农产品生产智能管理
农产品质量安全保障和农业生产环境的改善,是关系到农业可持续发展和人民群众健康的重大问题,日益受到社会各方的关注。物联网技术的应用,对加强农产品生产职能管理,促进现代高效农业发展起到重要的作用。
1应用物联网技术实施农产品生产智能管理的作用
物联网技术在农业领域的应用,使农业生产的精细化、远程化、虚拟化、自动化成为可能,实现农业相关信息资源的搜集、检测和分析,为农业生产者、农业生产流通部门、政府管理部门提供及时、有效、准确可靠的资源管理和决策支持服务。
一是利用物联网技术可以实现农产品的智能化培育控制。通过使用无线传感器网络和其他智能控制系统可以实现对农田、温室以和饲养场等的生态环境的监测,及时、精确地获取农产品信息,帮助农业人员及时发现问题,准确地锁定发生问题的位置,并根据参数变化适时调控诸如灌溉系统、保温系统等基础设施,确保农产品健康生长。
二是利用物联网可以实现农产品生产过程的智能化监控。物联网使农产品的流通过程及产品信息的可视化、透明化成为现实,如利用传感器对农产品生长过程进行全程监控和数据化管理;
中国发展网7月3日讯 7月2日下午2点半,一场主题为“释放工业物联网的潜力”论坛在2019夏季达沃斯大连举行。《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin现场主持,富士康工业互联网副董事长李杰,密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy4位嘉宾一起探讨关于“工业物联网”目前的阶段、挑战及带来的巨大价值。
从左往右依次为《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin,富士康工业互联网副董事长李杰,密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy
刘沐琪摄图
工业物联网现今挑战大于发展
现场多名专家都认为,工业物联网目前仍处于早期阶段,信息所有权、数据分享规则制定的相关问题也存在着争议。富士康工业互联网副董事长李杰认为,互联网改变生活工业物联网改变业界。工业物联网本质上就是D2D(DATA TO DECISION),即通过数据做出决策,企业不管是谁先掌握工业物联网并引导转型,谁就有责任和义务进行标准的制定。
密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军在现场表示非常赞同李杰的观点,同时他也提出,相关学者已经做了大量研究,并早已绘制相关路径图,更多地展示了工业物联网如何改变企业的KPI(关键绩效指标),很多国家的政府也在鼓励这项新的技术,但是从企业的角度和反馈上来讲物联网还处于早期的阶段,特别是数据的分享、安全和所有权问题还处于早期的阶段。
倪军解释,因为物联网类似 社会 互联网,需要人们彼此连接,搜索世界上所有的供应方,而销售方也会有这样的驱动力去搜索。与之不同的是,在工业物联网中,会存在各种潜在的障碍,去阻碍这样的连接和搜索。例如,在工业物联网当中涉及到商业机密,企业通常不愿意和友商共享这些数据。
SCA集团执行董事Bhairavi Jani表示,现今一个产品的问世需要一系列不同的零部件,生产过程中涉及到大量的供应链不仅仅是独立且孤立的,供应链中存在着海量数据对物流企业来说蕴藏着很大的发展机会。工业物联网不仅仅涉及到现代化的生产,并且涉及到整个的产品生产、消费、运输等全产业周期。
SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy认为,工业物联网需要有一个通用的语言才能信息共享从而创造价值。目前,工业物联网仍处于通用语言开发的初期。他表示,倪军教授所说的“信息所有权”是一个比较棘手和敏感的问题,同时也是复杂的 社会 性的问题,在国际化的供应链中,如何进行跨国的分享数据也是目前世界工业物联网共同面临的问题,同样也是SAP目前试图解决的问题。
至于数据分享规则制定的规律,富士康工业互联网副董事长李杰认为,富士康一直在引导业界转型,他举例说明,富士康有175万个机床,这些机床在制造环节会产生大量的数据,通过数据改进绩效是不少供应商的愿望。因此这些供应商希望与富士康合作,从而更快实现需求响应。不同的数据来源联系起来就需要保持一个标准,对于规模相对较小的企业,李杰认为这并非意味着小企业毫无作为。事实上,大型供应商会分享给小企业,这些小企业必须有更快的进程,从而更敏捷地填补大企业的空白以及大企业没有认识到的机会。
工业物联网释放更大价值和机会
SAP执行副总裁兼企业战略主管DeepakKrishnamurthy提出工业物联网已经释放出大量的机会和价值,SAP进军更多消费品领域期待创造更多价值、开放更多市场,也将会有更多的合作伙伴。工业产品不再是过去生产制造的模式,工业物联网用到的设备高能效,在生产过程中减少碳的排放。
富士康工业互联网副董事长李杰认为,工业物联网改变业界主要有三点,第一是用前所未有的方式更快生产;第二是运用智能手机就可以实现更大规模更加灵活的远程管理;三是基于事实、证据、数据,通过询证的方式作出判断,从而更加可持续发展。
专家纷纷在现场用实际案例举证工业物联网在未来将释放出怎样的价值和机会。富士康工业互联网副董事长李杰提出“灯塔”项目,该项目跟世界经济论坛合作,给想做工业物联网的公司提供从传统产业模式转化为先进的产业模式的范例,通过垂直客户和供应链的整合,用教训经验推动生态系统的转变。
密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军举例 汽车 整车厂商和IT之间的合作,通用跟生产机器人的厂家合作,产权转移给最终用户,思科提供安全的网络方案收集机器人数据第三方,预测机器人停工的时间,机器人把空闲几分钟有效利用起来可以节约几百万美元,同时生产机器人的公司可以通过数据了解自己的产品未来需要改进的方面。
SCA集团执行董事Bhairavi Jani讲了两个案例,一是三个做消费产品的客户使用工业物联网,供应链收集客户信息更加敏捷。二是初创企业在使用技术帮助农户根据市场需求来实现生产,带来了经济效益和 社会 效益。
SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy带来了SAP和微软有一个开放数据信息服务合作项目,这些消费数据整合在一起,越来越多的企业参与进来,在这个平台可以相互合作可以提出具有共性的价值主张,帮助客户实现更大的价值。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)