第16期 2021/11/01
浪潮通軟鄭偉波：工業互聯網的三個價值、三個要素和三個挑戰
放風箏的樂趣在于，無論風箏飛得多遠，線始終握在你的手上。而經營企業的安全感在于，無論企業規模多大、業務范圍多廣、所處環境多復雜，“線”也始終握在管理者的手上。如今，很多企業布局工業互聯網，其實無非也是想讓自己的產、供、銷各環節更可控。在這樣一個以工業為基礎織就的龐大網絡中，連接著人、設備、產線、物流、供應商，承載著海量的企業數據。只有把每一個環節貫穿起來，把每一個有價值的數據采集上來，“線”才不會斷，“風箏”才能飛得更高。
但是，風箏只有一根線，手和風箏之間是最緊密和直接的連線。工業互聯網卻不是這樣，成千上萬的節點連在一起，看起來錯綜復雜、盤根錯繞，背后又要有序可控；海量的數據遍布于云、邊、端，又要能夠根據需要及時采集、隨時調用、互通聯動。對企業來說，這都是工業互聯網落地過程中的現實挑戰。
浪潮通軟副總裁兼CTO 鄭偉波
據此，浪潮憑借在信息化領域積累的三十多年的經驗，既有深厚的軟件功底，又有強大的云存儲和算力，結合inIoT智能物聯網平臺，正在幫助企業達到高效聯動，加速企業智能制造升級。
工業互聯網帶來的三個價值
至頂網：在您看來，工業互聯網為什么會成為新基建的核心部分之一？
鄭偉波：新基建包含信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施三個方面，以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。
而工業互聯網融合5G、人工智能、大數據、云計算等新一代數字技術，是一個數據驅動的全新生態體系，通過全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面連接，將數字技術與實體經濟深度融合，催生新業態新模式，對促進企業智能化升級，產業數字化轉型，提升產業鏈現代化水平，賦能傳統產業轉型升級，推動經濟高質量發展和構建新發展格局，具有十分重要的意義。
由此看，工業互聯網是夯實數字轉型、智能升級、融合創新的基礎支撐的關鍵技術之一，是新型基礎設施建設的重要的組成部分。
至頂網：您認為從企業的角度來說，構建工業互聯網的價值是什么？
鄭偉波：工業互聯網通過發揮廣連接優勢，可以驅動創新資源的快速匯聚和高效共享，從而提升創新能力和創新效率。
第一，打造智能生產能力。通過橫向連接，打通人、財、物、產、供、銷各環節，以及設備、產線、生產和運營系統等要素，將企業內部設備集中管理，通過狀態監測、關鍵參數監測、能效管理、異常報警、智能診斷預測等服務，有效降低設備非計劃停機和能源損耗，全面提升生產率和產品質量，降低能源資源消耗，打造智能工廠，塑造數據驅動的智能生產能力，實現提質降本增效；
第二，提升業務創新能力。通過縱向連接，打通企業內外部產業鏈，提升協同能力，實現產品、生產和服務創新，比如向服務化延伸，通過物連接能力，打造智能產品，參與產品運營、實時獲取產品數據、主動進行產品維護，由“生產廠商 ”向“生產+智能服務商”轉型塑造數據驅動的業務創新能力，催生新模式、新業態，獲得新收入；
第三，構建生態運營能力。工業互聯網是全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面連接，通過匯聚全價值鏈資源，實現資源優化配置，推動業務模式和商業模式轉型，打造面向產業的生態體系和平臺經濟，塑造數據驅動的生態運營能力，實現資源高效協同，從“串行生產”向“網絡化協同制造”轉變。
構建工業互聯網的三個必備要素
至頂網：工業互聯網涉及的技術層級非常多，在您看來，主要可以劃分為哪些部分？
鄭偉波： 工業互聯網涉及技術可分為邊緣計算技術、大數據AI技術、低代碼技術。
邊緣計算技術是基礎。工業互聯網從連接開始出發的，連接設備、連接產品，連接客戶、連接供應商、連接開發者等等，首先要解決的是物連接；
大數據AI技術是核心。物連接釋放了海量工業大數據，有了數據就有了智能化的基礎，基于大數據AI技術對工業大數據進行采集、預處理、存儲、分析挖掘，實現IT+OT數據同源共享，通過數據獲得領域知識，將數據轉換為先進的生產力。
低代碼技術是支撐工具。工業互聯網包含設備管理應用、設備控制應用、預測應用等各類上層應用，而工業互聯網、數字化轉型的發展使得軟件開發尤其是物聯應用的需求遠遠大于供給，而低代碼、零代碼開發是解決供需矛盾的唯一解決方案。
至頂網：上個月，我們發布了最新的浪潮inIoT智能物聯網平臺，這個平臺在整個工業互聯網中處于哪個位置？主要發揮什么樣的作用？
鄭偉波：工業互聯網架構分為邊緣層、IaaS層、平臺層（工業PaaS層）和應用層（SaaS層）。其中，inIoT智能物聯網平臺主要定位在邊緣層，通過設備接入能力連接終端，釋放海量工業大數據價值，解決物連接的問題。
落地工業互聯網的三個挑戰
至頂網：目前，企業去構建工業互聯網的核心目的其實還是實現智能制造，在具體的實踐落地過程中，主要的挑戰是什么？
鄭偉波：首先，工業大數據處理復雜。工業互聯網領域數據來源廣泛駁雜，工業現場多樣化設備導致工業通信協議多樣，而且時序數據的處理與關系型數據不同，面臨著海量數據存儲、高并發高吞吐寫入的難題，對數據獲取方式、處理方式、存儲方式帶來挑戰，準確性難以保障，可用性較差。
其次，工業大數據價值發揮難。解決了數據的問題，就是面臨著如何通過大數據AI技術進行深層次的數據分析，發揮數據價值，如果沒有成熟的平臺和豐富的行業經驗，缺乏成熟的數據建模工具和數據分析模型，往往無法從工業大數據中獲取有效的信息和知識。
其三，實施門檻高。工業互聯網是新一代數字技術的融合，從設備、產品、傳感器海量設備的接入，到工業大數據的分析，工業應用的開發涉及了大量數字技術，這些新型的IT技術大大提高了工業互聯網落地的門檻，依托成熟可靠的平臺可以有效降低工業互聯網落地的技術復雜性，
至頂網：針對這些挑戰，浪潮如何發揮自己的技術優勢，從而幫助企業實現云邊端的高效聯動，加速智能制造升級？
鄭偉波：浪潮云ERP在信息化領域擁有著三十多年的經驗，加上我們的云存儲和算力，結合浪潮iGIX企業級PaaS平臺作為數字技術底座，可以幫助企業達到高效聯動，加速企業智能制造升級。
浪潮iGIX企業級PaaS平臺，為企業提供從IT到OT的全面技術支撐能力，加速“云邊端”架構企業級落地，賦能傳統產業向智能制造轉型升級，讓數據在開放連接中實現智驅萬物，讓企業在融合創新中激發產業模式變革。
在邊緣端的inIoT智能物聯網平臺具備全面的設備接入能力，內置100+設備協議解析算法，支持設備協議自動解析、適配，可以幫助企業快速集成。同時，我們還自研了輕量級、適應工業互聯網設備數據分析的通用數據預處理模塊，針對工業數據特點，支持高斯分布、KNN、累加值識別等數據預處理算法，對異常數據進行識別、填補，對時許數據進行預處理，有效解決連接設備和流式數據處理的難題。
再往上，在云端的浪潮iGIX丨數據中臺，可以提供完善的大數據AI能力，對inIoT釋放的工業大數據加以加工、利用；同時，利用iGIX的低代碼能力，還可以實現云端工業應用的拖拉拽的快速開發，云端應用的快速集成進而實現云邊端的高效聯動，加速智能制造升級。
至頂網：如此豐富的產品體系，有沒有具體的落地場景和案例？
鄭偉波：以中鐵工業為例，基于浪潮inIoT智能物聯網平臺，中鐵工業打造了一個智能制造支撐平臺，在實際實踐過程中，幫助其實現了三個轉變：
其一，從“粗放式工廠”向“數字化透明化工廠”轉變，以“智能系統+智能設備+智能決策”推進車間數字化與生產管理智能化，對自動化產線與智能單元全面數字化提升，建立5G+MAC的高精度網絡，聯通智能信息系統和車間自動化設備，實現產線及設備數據采集、分析、監控及人機協調控制的智能生產模式；
其二，從“串行生產”向“網絡化協同制造”轉變，產品交付周期縮短5%-10%，綜合成本降低3%-5%；
其三，從“賣產品”向“產品+服務”轉變，建立了遠程診斷系統和動態服務機制，提供密閉空間下精準監控服務，成為大型裝備制造領域標桿。
聚合生態縱深推進數字化
至頂網：那么，您如何看待工業互聯網下一階段的發展趨勢，浪潮云ERP接下來還有哪些計劃？
鄭偉波：工業互聯網下一階段的發展趨勢是應用、技術的深化融合，工業大數據數據采集和治理，不同行業的細分場景的創新應用。
在這個背景下，未來，浪潮將進一步聚合生態縱深推進行業數字化轉型，聯合研華科技、華天軟件等軟件生態，以及包括工業傳感器、網絡設備、生產設備等生態伙伴，聚焦智能制造、智慧糧食、智慧礦山、智慧水務四大行業領域，深化工業互聯網解決方案，共同推進行業數字化，助力世界一流企業建設。
本文章選自《AI啟示錄》雜志，閱讀更多雜志內容，請掃描下方二維碼
