为何说工业互联网IIoT中难绕过“集成应用陷阱”的“坑”?

2019-09-23来源: eefocus关键字:施耐德电气  工业互联网  云计算  IIoT

一家企业的成功,在于能否对所在产业的长远发展方向有一个整体的判断,并找到符合未来发展趋势的道路。面向同一方“彼岸”,总有多种路径可以抵达,最为关键的是找到适合自己的那条通路。

 
一家企业的成功,在于能否对所在产业的长远发展方向有一个整体的判断,并找到符合未来发展趋势的道路。面向同一方“彼岸”,总有多种路径可以抵达,最为关键的是找到适合自己的那条通路。
 
如果敞开心扉,多看一些别人的走法,重塑所知所见,就会发现存在无限的可能性等你发掘。
 
在工业控制领域一直存在“大S小s”的打趣叫法,“大S”指Siemens西门子,“小s”指Schneider Electric施耐德电气。本周,“小s”施耐德电气举办“绿色+智能制造创新峰会”,我很荣幸受邀担任峰会主持人并参与“5G+IIoT新兴技术论坛”的演讲。

 

               
小s施耐德电气的逻辑一直是自成体系,不太“合群”。无论是工业4.0还是工业互联网,施耐德电气都不怎么掺和,画风常常是“他强任他强,我自一口真气足”。也许没有不合群的人,只有不合适的群。
 
本文我们就来综合解读峰会中的精华观点,以及施耐德电气的整体布局。简单概括就是,“一个陷阱、一套理念”:
 
为什么说工业互联网IIoT中难以绕过的“坑”,是“集成应用陷阱”?


施耐德电气“我行我素”的一套5S理念应该如何解读?
 
01
你是否跌入了IIoT集成应用陷阱?
“集成应用陷阱”,这一观点由阿里研究院副院长安筱鹏博士提出。
 
在峰会中,安博士进行了题为“解构与重组:迈向数字化转型2.0”的主题演讲。以下为你奉上演讲精华实录:
 

 
安筱鹏:我们今天都面临着各种各样的新的概念,物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链、工业4.0、智能制造、工业互联网…有些时候这么多新的概念会影响我们对事物本质的理解。后来我起了一个名字,我们正在面临“新概念雾霾”,这个雾霾在影响着我们的视线。
 
如何能够看到新一代的信息技术给实体经济与制造业带来的影响,认清它的本质呢?我们需要3个东西:
 
第1个,我们需要一个望远镜,从更长的历史视角来看这一轮的产业变革。


第2个,我们需要一个显微镜,能够看到技术的细节。


第3个,我们需要一个CT机,能够看到这一轮数字化转型的本质。
 

 
当我们要理解物联网、大数据、云计算、工业4.0…这些概念背后最本质变化的时候,我们需要首先去理解什么是企业?
 
诺贝尔经济学奖获得者科斯曾经说过:企业的本质是一个配置资源的组织。
 
对于一个企业来说,信息技术对它最为本质的影响是什么呢?
 
如果我们走进一个企业的董事会、走进了车间、走进了研发中心、走进了物流中心,我们会看到企业面对各种各样的挑战。企业思考的是如何缩短一个产品的研发周期、如何提高一部机床的使用精度、如何提高一个班组的产量、如何减少库存…如果我们把所有的问题归纳为一个问题,这个问题就是如何提高你所面对的制造资源、物流资源、研发资源的配置效率?
 
我们需要在不确定的环境中进行各种各样的决策:新品开发是决策、客户定位是决策、营销策略是决策、研发组织是决策、供应商选择是决策、排产计划是决策、库存管理是决策、进入新的市场是决策…
 
而信息技术、物联网、大数据…所有的这一切带来的变化,就是如何让我们能够支撑一个更加高效的、低成本的、精准的、科学的决策,能够把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式,传递给正确的人。我把它定义为:数据的自动流动。
 
所以对于一个企业来说,最本质的特征就是在不确定性的世界中进行决策。从这个意义上来讲,企业竞争的背后就是资源配置效率的竞争。
 

 
美国NIST在讲智能制造解决三个基本问题:差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更和中断。如果把美国NIST对智能制造的理解概括为一句话,就是一个组织、一个企业、一个车间对外部环境的变化做出响应的能力。
 
德国在讲工业4.0。工业4.0的一个逻辑起点,就是如何适应市场环境的快速变化。
 
我记得在几年前的时候,我们去一个企业参观,是一个个性化定制的服装企业,相关部委也把她作为一个试点的典型。
 
后来有一位董事长去参观这个企业,他觉得特别失望。因为参观的时候,没有他想看到的一排排的机器人、没有AGV小车、没有先进的立体仓库。他看到的是一排排的工人在用手工的方式加工衣服。
 
他的问题是,这个工厂为什么是智能的?它到底智能在哪里?我的回答是,智能有两种,一种叫做物理世界的看得见的智能,还有一种是数字世界看不见的智能。
 
看不见的智能,就是数据在企业内部自动流动。当我们采集了客户的需求信息之后,这些信息就在企业内部研发设计、生产加工、物流配送每一个环节去流动,这些信息不断被加工、处理、执行,在这个过程中,正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器。
 

 
在流动的过程中,会有无数个闭环。我们今天所看到的智能,实际上包含两个世界的智能:我们眼睛能看到的物理世界,和眼睛看不到的数字世界。两个世界都非常重要。
 
过去的数据自动流动是基于文档的流动,而今天的数据流动是基于模型、性能、工艺的流动,这促使我们去思考数字化转型的本质。数字化转型的本质含义,是在“数据+算法”定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率。
 

 
我们今天面对各种各样的数字化转型问题,这些问题如果归纳起来,最根本的问题是什么?
 

 
这些问题本质上是一个问题,为了描述这个问题,我创造了一个名词,叫做“集成应用陷阱”。这个名词灵感来自“中等收入陷阱”,它是说一个国家的人均GDP想从1万美元跳跃到3-4万美元的时候,往往跳不过去了。这样的一个陷阱在数字化转型、两化融合、智能制造领域同样存在。
 
当我们从单一应用迁移到集成应用的时候,面对很多陷阱和挑战,所以我把它定义为“集成应用陷阱”。后来大家觉得这个词太刺激,我后来就把这个词改了,改得温和了一些,叫做“集成应用困境”。
 
为什么集成如此重要呢?
 
因为企业的信息化投入和信息化收益并不是两条平行线,企业的信息化收益只有在跨越了某一个临界拐点之后,才会呈现指数级的增长。
 

 
从单向应用、到企业级集成,再到产业链集成和产业生态的集成,只有在企业集成跨越了某一个拐点之后,它的收益才会更大。但是我们看到,当今市场所能够提供的解决方案,还停留在碎片化的供给阶段。无论是工业4.0、两化融合、还是工业互联网,所要解决的核心问题都是在产业链和产业生态层面上,如何构建一个新的数字化转型体系的问题。
 
事实上,真正实现企业内部的集成是非常困难的,真正做到所有环节打通的领先企业,数量是非常有限的。根据调研,在产品设计和工艺设计两个环节能够实现数据互通的企业比例达45.7%,但仅有18.7%的企业能够实现覆盖产品生命周期的数据互通。
 

 
破解集成应用困境,就需要明确数字化转型的基本矛盾是什么。
 
因为事物发展的根本原因,不是在事物的外部而是在事物的内部,在于事物内部的矛盾性。任何事物内部都有这种矛盾性,因此引起了事物的运动和发展。在复杂的事物发展过程中,有许多的矛盾存在,其中必有一种是基本矛盾。今天我们在物联网、大数据、工业互联网、智能制造等新的概念背后,最为基本的矛盾是什么呢?
 
我觉得最基本的一个矛盾,就是企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。
 
企业的竞争是资源优化配置效率的竞争,而这样的一个竞争需要在更大的范围、覆盖更广的领域、融入全流程全生命周期全场景的数字化转型。只有全局的优化,才能创造更多的价值。但是技术的供给还是碎片化的,这两者之间的矛盾是数字化转型所要去解决的基本矛盾。
 
就像《第五项修炼》书中所说,今天问题的产生,源自于昨天的解决方案。
 

 
如果回顾过去60年IT发展史,其实就是一个碎片化的供给史。过去几十年,我们解决问题的基本思路都是先解决局部问题,把一个点的问题拓展为一条线的问题。但是今天我们不仅需要点、线、面,我们更需要构建一个生态,这是数字化转型所面临的一个难题。
 

 
面对这样的挑战,面对企业全局优化的需求和碎片化供给的基本矛盾,面对集成应用陷阱的问题,我们如何去解决呢?
 
我们必须看到,原有的技术架构和解决方案,与今天商业系统的复杂性之间的差距、支撑能力差距越来越大。我们正在构建基于边缘计算、云计算、移动端的技术架构体系之上的一套新的商业模式解决方案。
 
这个时代已经到来,我们把它称为“数字化转型2.0”。如果说数字化转型的1.0是基于传统的IT架构和桌面端,那么数字化转型2.0是基于边缘计算、云计算、移动端为代表的物联网IoT的一个全新技术群落。
 

[1] [2]
关键字:施耐德电气  工业互联网  云计算  IIoT 编辑:什么鱼 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qrs/ic475378.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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