圆桌对话 工业互联网平台模式探索

主题演讲环节结束后，会议进入圆桌对话环节。此次圆桌对话围绕工业互联网和云平台在主流解决模式过程中企业面临的问题、存在的短板以及实践经验等问题进行探讨。圆桌对话环节由工业4.0俱乐部联合创始人兼常务秘书长童维胜主持，中国商用飞机有限责任公司首席信息官秦福光，中国电信集团公司信息化专家、制造业基地总经理陆晋军，北京东方国信科技股份有限公司副总经理敖志强，北京寄云鼎城科技有限公司创始人CEO时培昕四位嘉宾参与了圆桌对话并进行了热烈交流。

圆桌对话伊始，四位嘉宾分别就自己公司向现场观众进行了简短的介绍。秦福光表示，中国商飞是一个年轻的公司，主要有三款产品：分别为已经投入航线运营的90座级RZ21、已经首飞的国家重点科技项目C919、与俄罗斯联合研制的300座级客机。陆晋军指出，中国电信制造信息化基地是利用中国电信的网络、大数据、云资源等优势为制造业的信息化提供服务，为工业互联网和智能制造提供服务。敖志强介绍到，东方国信是一家专注于产业技术的公司，也是一个解决方案的提供商，20年来一直在大数据领域做全系列的自主可控和端到端的大数据软件产品。东方国信工业板块的工业专家数量多于软件专家，在工业领域得到了很多客户的认可。时培昕简要介绍说，寄云科技是一家通过IT技术解决工业问题的公司，更多是从设备的数据、业务系统里面提取有用信息。同时，寄云科技也有一个工业互联网平台，可以供企业进行体验。

童维胜：从介绍可以看出，大家在自己的行业都深耕十几年或者二十几年，经验非常丰富。现在有很多的知名企业都在打造工业互联网平台，比如GE、西门子、海尔、三一重工等。任何一项新技术到来前，都会遇到很多问题，工业互联网平台的发展也不例外。首先，请各位老总就工业互联网平台的主流模式解决过程中，企业存在的供应问题以及企业发展面临的短板问题谈谈自己的看法。

陆晋军：第一，数据采集难。企业在向数字化或者说智能制造路径转型过程中，客户、产品、车间这几个方面都发生了变化，而这些变化的基礎则是数据，无论是客户的数据，产品的数据，还是车间的数据。制造业企业在转型过程当中，遇到的最大问题就是数据，包括数据的质量和采集。很多高端生产设备是国外生产的，其数据的接口大多不开放，这是数据的采集基础，做工业网关，就是希望给企业提供更加便捷的解决方案。第二，存在信息孤岛。真正的智能制造的工厂，其所有系统的数据是要打通的，其数据结构和平台是统一的，并且拥有可以贯穿各个系统的公共的数据平台，包括数据标准。所以这方面，我们在构建数据交换平台的同时，也在积极地参与一些标准的制定。第三，安全和信用是重中之重。中国电信作为“国家队”，在网络传输、数据安全方面有比较丰富的经验，所以我们希望把安全经验以及“国家队”的背景结合起来，无论是企业内部，还是企业间的数据交换，可以得到更多安全保障和信用支持。

时培昕：寄云本身是一家IT公司，做的事情更多是从IT的角度来看制造业升级和改进的过程，其中包括数据采集、数据存储、数据分析、性能预测以及构建可视化人机运用。第一，在数据采集层面，现在企业大多采用国外的控制系统，这些系统的接口非常封闭，所以很难实现第一步的数据采集。第二，在数据存储层面，早期的设备没有数据存储的能力，或者说只能保持一个少量、少维度、短期的存储，所以无法实现一个长期的、全时的、以分析为目标的存储，这是一个很大的瓶颈。第三，在分析层面，早期的分析只是当前时间段的分析，只用非常少的数据维度来分析，可以说企业用的工具都是单机版，分析可以解决一部分问题，但是解决不了长期的和全面的问题。第四，在未来预测方面，因为缺乏大量数据采集、数据存储和数据分析的能力，所以没有办法做出长达十年的故障大型数据的提取，所以就没办法预测。第五，在应用层面，国内的工业软件是所有国有化领域国有化最低的一个行业，我国的工业软件绝大部分都是来自国外厂商，所以要面临大量的问题，例如各业务系统之间是完全隔离的，要把这些业务系统串联贯通起来代价非常大。

秦福光：中国商飞是传统制造企业，更多涉及的是工业互联网和云平台的应用层面。我们大飞机是全球的供应商，我们的客户也是全球化的，所以也需要转型。作为中国商飞的CIO，我希望能够选国内的应用平台；但考虑到我们的供应商，数据要跟国际化的供应商相连，我们又需要一个国家化的应用平台。作为平台的应用商，我们主要考虑以下几个问题。第一，数据安全如何保障？第二，数据全球化如何解决？第三，数据标准能否打通？工业互联网很新很热，但是工业不可像商业互联网那样一统天下，而这之间形态不一样，模式不一样，千差万别。像中国商飞这种制造业的研发投入占比非常大，很可能一个型号研发不成功，整个公司将会面临倒闭，从研发开始，每一个环节的标准都非常重要。作为应用商，中国商飞现在更需要解决方案提供商，我们国家应该从方案解决层面培育强大的解决方案提供商。

敖志强：第一，在制造业中，不同行业和领域具有各自的多样性和工艺复杂性，所以工业互联网和云平台的最终实现运用是一个非常难、非常需要努力的、一个长期积累的过程。第二，很多企业都存在信息孤岛和数据数量、质量差的问题，这是一个大问题。第三，制造业的企业是很实际的，无论工业互联网或者云平台都需要在解决客户实际问题上下功夫。现在很多IT公司离制造业太远了，对于制造业的实际需求往往提不出很好的解决方案，反而打击了积极性。

童维胜：谢谢分享，大家都谈到了信息孤岛、数据安全等问题，这些都是用户和供应商所要共同考虑的问题。接下来，请各位结合自己企业的实际情况，分别从制造业企业、互联网企业以及工业大数据解决方案提供商角度谈谈在数据采集、融合和分析上有哪些好的经验。

敖志强：针对刚才的问题，我就讲“一硬、一软、一网、一平台”，前两个是很关键的基础。“一硬”是在硬件方面，我们在炼铁、能源和工业锅炉几个细分领域有的放矢地安置了40多万个传感器，这对软件的真正应用起到非常好的支撑。“一软”是真正能解决工业企业需求的软件，比如中国有47万台工业锅炉，这些工业锅炉的运行水平很低，我们有针对性研发的工业锅炉软件可以使工业锅炉每台每年平均节省300万元，吸引了很多企业使用我们的软件。“一网”方面我们和中国电信一直在合作，这是我们非常坚强的后盾和支撑。“一平台”可以说是工业品电商，未来的工业品电商一定是基于真实评价体系的工业品电商平台。

陆晋军：中国电信既有互联网的因素又有大数据的基础，同时又是云计算的提供者。立足本身云网合一和安全优势，我相信大型企业对于这些重要的系统一定需要专网。工业企业很复杂，品类繁多，制造模式也都不一样，作为运营商不可能自己单独完成这样的服务，还是要立足于合作。结合中国电信大数据优势，我们希望从底层数据的分析到上层的CPS行业应用和合作伙伴一起做深。在做转型和智能制造过程当中，还有一个最主要的困难是人才，智能制造是OT和IT两者的结合，这方面人才是非常欠缺的。我们也希望国家能够重视这方面人才的培养。

时培昕：我举两个例子，第一个是我们在做的一个整车厂的质量跟踪，这个整车厂所有环节都按照一个标准流程来设计，从零件到最终出厂会经历三天时间，但最后发现尾灯装不上，也找不到问题出在哪里。我们把整个产线几个月的数据来做了一个模型进行关联分析，发现这个问题和三个传感器相关，建立一个故障模型监测这三个传感器，一旦故障模型偏离，就会报警。第二个是风电行业远程运维故障分析的例子，风机在几百公里外旋转到一定程度会有叶片掉落。根据叶片偏航角度、输出功率、转速数据以及正常时间、异常时间段等数据，可以做一个模型，根据模型数据输出结果可以判别风机是否在可维修状态。数据可以发现很多潜在设备问题，但首先要解决采集、存储数据方面的运算能力。

秦福光：抛开IT，现在实际上是正在重新梳理流程，从战略到流程、组织、数据管理。如果梳理不清楚，组织架构、人员素质跟不上去，再好的工具，再好的平台也做不下去。作为一个航空飞机的行业，无论是平台的提供商，还是解决方案提供商，专业应用涉及的门类太多、领域太广，所以专业应用的开发必须我们自己做。

童维胜：对于供应商来说他们并不了解具体的应用需求，所以有一些具体应用的平台还得自己的人去做，只有用户本身对自己的应用、工艺、条件、参数最熟悉。endprint