工业互联网：逐鹿“新基建”

黄志国

工业互联网，对于个人来讲，它是一个互联网;对于事和物来讲，它是一个物联网;对于管理系统来讲，它才是工业互联网。所以，工业互联网不仅是一个互联网，它还是用来管理工业系统的服务平台。

2017年3月，数字经济首次写入中国政府工作报告，为数字经济发展开启新篇章。2019年，国家发展和改革委员会明确将加强新型基础设施建设，推进工业互联网、人工智能、物联网建设，加强数字经济建设。

新基建带来了基础设施的升级

2018年12月，中央经济工作会议上首度提出新型基础设施概念，指出了“新基建”主要是涵盖七大领域：5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网，其深层含义就是要加大制造业技术改造和设备更新。新基建之所以新，其实是因为高科技带来了基础设施的升级，传统的基础设施、基础服务科技含量低，现在的基础设施和基础服务由于注入了更多科技元素才更值得关注和发展。

新基建意义重大，原因何在？

截至2020年3月1日，已有13个省市区发布了2020年重点项目投资机会清单，共计33.83万亿元。“十二五规划”中指出国家投资要重点投资于航天技术、新能源、原材料、信息技术等高科技领域。因为投资高科技不会带来通货膨胀的弊端，它是重点投入，而且它的产出会更好，不是均匀分布的，在拉动经济的同时不会造成通货膨胀。

但高科技投資也有一个问题，针对一些企业来做投资，不容易投得准，容易造成低效投资、投资分散等问题，甚至会带来投资失误。因此，最好的解决方案就是向政府提倡的“新基建”靠拢，特别是与发展国民社会生活基础设施相关联的领域。这部分投资到位以后，虽然从事高科技的企业会赚钱，但从另一方面来讲，投资本身变成了一个普惠工程，也意味着把利益带给了全体国民。

每个人在具备更好科技基础设施的平台上都会有更多机遇，也就是大家都有了共同致富的机会，这样既能够带动经济发展，也不会造成通货膨胀，而且不会造成贫富的两极分化，是非常好的一个政策。

新基建加持下的工业互联网发展需要新思路

与互联网发展的上半场，即消费互联网不同，工业互联网场景下的企业生产网络通常不需要全球联网，企业内网连接设备的多样性导致标准化难度加大，企业对工业互联网需求个性化要求高。工业互联网，对于个人来讲，它是一个互联网;对于事和物来讲，它是一个物联网;对于管理系统来讲，它才是工业互联网。所以，工业互联网不仅是一个互联网，它还是用来管理工业系统的服务平台。因而，在“新基建”背景下，我们发展工业互联网就需要有新的思路。

首先，要推动IT（信息技术）与OT（运营技术）融合，IT企业与OT企业的紧密合作尤为必要。从商业模式上看，工业企业的价值创造主要体现在效率和质量的提升或资源与能源的节约。根据IDC2019年的报告，中国工业互联网已经形成了ICT基础架构模式、资产流程管理与服务模式、云平台与数据分析模式、软件与数字孪生模式、硬软融合赋能模式、系统整合与集成模式六种模式;从思维方式上看，互联网不仅仅是一种工具，也是一种思维，是一种零距离和网络化的思维，看一个产业有没有潜力，就看它离互联网有多远;从实施主体上看，工业互联网需更多在传统工业细分领域且有OT积淀的IT企业参与进来，ICT（信息和通信技术）企业才能够发挥先锋作用。

其次，5G（第五代移动通信技术）、物联网、云计算、大数据、区块链和人工智能等新一代信息技术也为工业互联网的发展提供了技术支撑。例如，在物联网和大数据的基础上，利用人工智能算法进行设备故障预警，对设备使用寿命进行预测，也是人工智能技术非常典型的应用场景。

最后，工业互联网是新一代的技术领域，它的知识是跨领域、跨学科的，需要全新的工业智能技术体系。首先，需要AT分析技术，也就是大家所熟悉的工业大数据分析，特别是工业智能的算法和模型。其次，需要DT数据技术来支撑工业智能领域。DT技术实际上就是通过工业物联网和边缘计算的技术来获取工业的源数据，工业质量是数据驱动的，而数据是工业互联网所有技术研发的核心。因为算法模型是无法直接交付给客户的，也无法直接给工业客户带来价值，我们还是需要以算法模型为核心，打造能够直接被客户所使用的包含各类工业场景深度融合的工业行业应用（也叫工业App），这样工业互联网才能给客户带来价值，这就是我们所说的第三点PT平台技术，也就是我们所谓的软件技术。另外，还需要补足最后一公里，也就是OT，特别是我们对于工业领域的一些行业知识和领域经验，也可以理解为工程化实施能力。

工业互联网如何落地行业应用

消费互联网的关键是应用，工业互联网的关键也是应用，但是应用场景不同，消费互联网的应用场景是人的日常生活圈，比如，出行、购物、订餐、住宿、娱乐、旅游等。而工业互联网的应用场景覆盖产品、资产、生产线、商业、企业间等全要素、全产业链和全价值链，比如，生产流程、制造工艺、设备维护、决策管理、协同制造、产品溯源等。

应用的场景不同带来应用的属性不同，消费互联网应用场景简单、应用门槛低，用户需求具有很强的相似性，应用模式具有很强的可复制性。所以，消费互联网应用是共性的、共享的。相比之下，工业互联网的用户需求具有多样化、个性化的特点，应用门槛高。比如，故障诊断、设备预测性维护是制造业中最常见的应用场景，一个大型工厂有多达上百种设备，要完成设备诊断工业App的开发，就需要基于工业互联网平台承载的行业知识库来提供工业知识和经验，包括设备故障机理模型、大数据模型等来支撑上层的业务应用。

苏畅工业应用落地的价值主张

朗坤在基于苏畅工业互联网平台给客户提供工业App服务时，不管是咨询服务还是产品解决方案，都会深入了解企业的战略目标和在需求场景中的痛点，并进行应用场景业务的分解，到具体的应用场景层面，了解客户当前希望解决的一些痛点和希望达成的业务创新点。比如，客户对设备可靠性要求比较高，客户希望提高设备OEE效率，希望感知设备的健康状态;在技术层面，客户希望了解企业数据的完备性、需要采集数据的种类、更新频率及数据质量、是否需要新加传感器、是否需要集成上游PLC、DCS、MES系统的数据等技术成本。

在对技术成本和复杂度分析透彻后，我们会进一步帮助客户解析应用功能需求，如客户是需要一些统计分析类的低阶分析功能，还是有做设备劣化趋势分析类具备预测性的高阶需求。明确需求后，我们会帮助客户确定优化指标，比如，提高设备综合效率、降低备件成本，提高能效及人工替代率等。

有了技术预研和确定的优化指标，我们可以帮助客户做小规模的项目验证，验证目标会优化到什么水平，比如，生产设备的综合效率在1年内由70%提升到80%。小规模项目验证完之后再进行大规模的部署，最后再到核算数字化改造的技术成本以及预期的经济效益决策，分阶段去执行。

基于苏畅工业互联网平台的应用落地离不开设备模型建设。对于发电、水泥等流程制造行业，生产设备一旦发生非计划停机就可能会影响整条生产线。所以，从各种角度去分析、评估设备的健康状态对用户而言是非常重要的。

一方面，从设备本身的数控程序（PLC、DCS）里可以获取当前设备的运行实时和历史数据（因为这个数据质量会比较高）。

另一方面，需要加装传感器来采集设备的振动、油液等数据，通过数据的监测、分析来反映设备的状态。通过这种方式，我们去分析设备运行的历史数据，提取设备运行状态的特征参数，融合各类特征参数进一步去建立关联的模型，反映设备健康状态。