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大数据让工业互联网促进转化

中琛魔方   |  2020年01月13日
工业互联网是数字技术和物理技术、大数据与大机器的融合。很多工业公司已经将数字化视为生存和发展的必要前提。但是,如何将数字化转化为价值,这是所有工业公司所需要解答的问题。

  在经历了长达30年的经济快速发展之后,现在,中国需要一个全新的增长模式。快速的城镇化和工业化让数亿人摆脱了贫困,中国人的人均寿命提升了十年,中国一举成为世界上最大的制造产品出口国和世界第二大经济体。这样的成就令世人瞩目,不过对中国来说,这并不是件难事。中国迄今为止所取得的经济增长都是来源于大量廉价劳动力推动的以出口为导向的制造业快速发展。然而,强劲的消费需要更快速的工资增长来拉动——因而需要更快速地提高生产力。因此,中国需要加速从低成本生产向高附加值、高科技制造转型。这是一个非常严峻的挑战。大部分新兴市场国家在转型中失败,陷入“中等收入陷阱”无法自拔:在这种境况中,人均收入没有能够向发达国家的高水平靠拢,而是停滞不前。

  数字化创新提升竞争力

  中国可以通过拥抱“工业互联网”,拥抱这一轮正在改变全球经济的数字创新来应对这个挑战。工业互联网是数字技术和物理技术、大数据与大机器的融合。通过部署电子传感器和云分析,工业互联网将传统工业机器转变为互联资产,开创功能与效率的全新局面。

  由数据分析得出的洞察可以实现预测性维护:提前处理潜在故障,避免意外停机。传感器和数据分析构建了一个数字化的网络——工厂车间的所有元素连接在一起,并与供应链和分销渠道相连,提高制造过程的速度和灵活性——GE称之为智慧工厂(Brilliant Factory)。现在3D打印等数字技术使一些新的制造流程成为可能,在提高生产速度的同时,降低了生产成本。

  这些数字化的创新能够大幅提升各行各业的效率和生产力,从而提升竞争力,使中国的某些行业在全球范围内确立领导地位。

  工业互联网创新还能提升不同层面工人的能力。具有虚拟现实/增强现实能力的便携式和可穿戴设备可以使工人即时访问信息、提供即时培训、更有效地合作以及学习和借鉴其他同事积累的实践经验。人们常常担心新技术的出现因为提高了自动化水平而减少工作岗位。工业互联网创新的发展方向不同于以往,工业互联网使人与机器之间形成更强大的新型伙伴关系,并提升各个层面工人的能力和生产力。

  而近年来,中国在提升工人平均技能水平方面也取得了巨大的进展:1982年,年龄在25-29之间的中国人中只有不足1%的人口接受过高中及更高水平的教育;到2010年,这一比例已经超过20%,其中大部分集中在科学和工程学。教育水平的提高使中国的劳动力从这些创新中获得巨大的收益;这也将为中国科学家和工程师的持续创新创造环境,为新型数字化工业技术的增长和传播作出贡献。这一战略也与中国的人口转型相吻合。

  目前,中国的人口增速降低,老龄化加速。最近出台二胎政策暂时还不会影响到中国的人口发展趋势。与此同时,较低的人口增长速度也意味着劳动力不再像过去几十年那样快速增长。现在,中国的工业面临更加有限的人力资源。因此,为支持快速的经济增长,必须更快速地提高生产力以弥补较慢的劳动力增长。制造服务业与中国工业的转型回归制造业在全球范围内已经成为很多国家的战略重点,不管是欧洲、美国还是中国。

  中国制造2025战略通过“互联网+”和工业结合,推进两化深度融合。这也是业界、政府、企业共同面临的一个挑战,也是要深刻研讨的一个话题。在这样的背景下,数字化和智能工业作为一个重大趋势,已不可逆转。很多工业公司已经将数字化视为生存和发展的必要前提。尽管互联网已经改变了消费领域,但这一价值在工业领域还有待释放,在1990到2010年期间,工业生产力的年均增速为4%,但是,在过去的五年里却下降到了1%。如何将数字化转化为价值,这是所有工业公司所需要解答的问题。

  中国经济正在经历前所未有的结构化转型,可以预见,服务业态将在整个GDP当中起到非常重要拉动作用。制造业在过往的中国GDP中占很大比例,但在随着结构化转型,未来的制造业将成为制造和服务并举的行业,其中服务所创造的价值贡献甚至会超过制造,从而打造出是高质量、高利润、可持续增长的全新服务业态。BCG的数据表明,中国经济当今的转型之当中,服务的价值在医疗、航空、能源以及有一些机械制造等行业领域都有体现,在未来,他们都将走上以服务成长拉动增长的路径。所以制造业的转型对于整个GDP的贡献也由此成为重要的话题。

  工业互联网同中国工业的智能化在中国的结合恰逢其时,这主要源于三个条件:经过20年的信息化建设,中国积累了很好的基础设施;同时中国目前的制造业的转型上升为国家战略之一,迫切需要一些好的信息化手段、管理理念、创新来推动实现这一目标;最后,人才储备也已经达到一定水平。资产优化与运营优化在制造业领域,工业互联网在实现工业智能化主要着力于资产优化和运营优化。资产优化是基于一个事实,亦即制造企业的重资产特性。目前重资产企业最重要的关切就是产能过剩的挑战,如何优化资产效率,提升资产的利用率,同时为客户带来一些关键的增值服务,通常也被衍生为装备服务业。

  其次,是运营优化,中国企业所在的是相比德国提出工业4.0,我们还处在2.0甚至更粗放的阶段。管理粗放,机能低下,信息化基础薄弱等等,都是现在制约制造业发展的重要问题。所以如何使运营优化让我们在岗的工人、管理人员,能够和管理规章制度结合提升我们的效率,这是工业互联网的着眼点,也是中国工业企业转型迫切需要解决的,资产的优化、运营的优化。目前中国有很多离散型的工厂,例如家电,电子类产品制造商,资产优化、对这些企业而言运营优化有重要的意义。而整个智能化有三个不同的层次:第一,经由传感器驱动的自动化。第二,实现全工厂级别的自动化。第三,包括供应链,供应链上下游的优化。

  从实施角度,要实现这三方面的优化要经过四个阶段,第一阶段,在没有数据的情况下我们往往有盲人摸象的感受,就像你坐在军中但缺乏前线汇报,这种作战毫无智慧策略可言。所以数据化是非常重要的前提,大部分企业的决策和管理是基于经验,哪怕有一些数据,也是局部不及时的,甚至是错误数据,这都会直接影响到最终结果,所以全局数据的采集是非常关键的。这四个阶段就是刚才我们说互联网在智能工厂的一个体现,说起来简单,但是做起来确实是很困难的。

  纵观中国的产业发展,工业和基础设施还处在由硬件转向软硬件结合的过渡当中,据统计,2016年我国数字化研发设计工具普及率已达54%,关键工序数控化率达到30%。不过较发达国家,中国离互联互通,软硬件结合的工业体系距离还很远。目前,我国高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%。挑战与关注在整个工业互联网的实施过程中,挑战是毋庸置疑的,总结而言,我们在有四个需要非常关注的:安全性。制造企业进行转型不管走的是什么路径,目标是一致的,但是安全是非常重要的。基础设施。基础设施从数据中心到网络,到大数据分析,到云计算等等基础设施的部署。复合性人才。

  过去中国的20年,无论是信息化还是工业化过程中培养了很多人才,但是都过于单一化。工业化和信息化的深度融合之后,我们需要更多的是复合性人才,对工业材料了解,对信息业了解的,当然对我们管理也提出了很高的要求。因为技术是服务于业务的,刚才提到的最终是希望驱动企业,使它具备智能管理和持续创新的能力,从而提高它的核心竞争力。

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