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11个问题,帮你彻底搞懂工业互联网
  • 控制工程网
  • 2020年4月16日 11:54

工业互联网的架构模型

采用边缘计算之后,还能有效解决工厂和云端之间的数据带宽问题。大量的数据在本地得以处理,无需统统上云。边缘计算还提供了一种新型生态。就像互联网公司基于云计算开发APP一样,未来,基于边缘计算也会有平台。平台开放公共接口给开发者,开发者针对工厂用户需求,开发APP,给工厂使用。这就是生态。  工业互联网一定要用5G吗? 并不是的。 5G是通信技术的最新升级。它有超大带宽、超低延时、海量连接等特点。但是,5G并不是工业互联网的充分必要条件。行业有成百上千种,场景有成千上万种。有的场景,可能并没有太多移动性要求,使用光纤甚至网线就可以了。也有的场景,可能对带宽和时延没有太大要求,使用LTE或NB-IoT就可以了。还有的场景,客户可能不希望数据进入运营商网络,或者考虑到成本的因素,想要用Wi-Fi甚至LoRa这样的私有网络技术,也不一定不行。工业互联网的精髓不在于连接,而是计算。工业互联网的操作系统、平台、数据、应用,才是最关键的部分。 5G不是万金油,它将和众多通信技术长期共存。5G在行业的落地,将是一个漫长的过程。 工业互联网和人工智能有什么关系? 人工智能一样是服务于场景的。当产业逐步实现数字化之后,会产生大量的数据,形成数据流。数据流不仅帮助数据挖掘分析,也助推了人工智能场景的落地。举个简单的例子,当高速照相机对产品进行质量检测时,仅凭人力观看图片,效率是很低的。如果引入AI,用大量的图片数据去训练它,就可以替代人工,提升检测效率。往更高的层面来说,如果把AI引入工厂管理流程,统一协调供应、生产、物流、销售等环节,将极大地减少库存,使生产资源达到优化极致,缩减成本,获得利润。换句话说,有人工厂变成无人工厂,连厂长未来都有可能是AI。随着人工智能的不断演进,工业互联网这个系统将会实现工况自感知、工艺自学习、装备自执行、系统自组织。这个,就是智能制造的最高境界。 工业互联网的推进速度会有多快? 工业互联网是一个既快又慢的过程。说它快,是因为如果你想要搞工业互联网,现在很多行业都已经有现成的案例,有很多的解决方案可以直接参考。你可以很快起步。说它慢,是因为工业互联网的彻底实现是一个极其漫长的过程。它不是一种商品,不是某种硬件或软件,你买了就马上能用,用了就能自诩为工业互联网的“成功实践者”。它是对现有企业进行伤筋动骨的改造。你的整个生产流程、管理制度、组织架构、运营模式,都要随之改变。而且,不仅是你自己要变,你的上游供应链,下游经销商,也要跟着变。不然,你的数字化,就像大哥大时代的iPhone,一点用也没有。工业互联网既需要大量的投资,也需要企业软实力的跟进,你的员工素质和能力,也需要能够支撑你的改造意图。如果人不会用,或者企业文化不接受,那你花再多的钱,也是打水漂。 工业互联网,到底有哪些玩家? 工业互联网的主要玩家有以下几类:首先,是互联网公司。像阿里、腾讯这样的互联网公司,是工业互联网的重要推手。凭借在消费互联网积累的经验和实力,这类公司可以说最懂互联网。消费互联网目前下半场都打得差不多了,一片红海,所以,他们寄希望于在各个产业能打开市场,获取新的利润增长点。但是,产业互联网和消费互联网完全不同的玩法,也许会让他们改变想法。第二类,是传统工业巨头。这些巨头,是一群最懂行业的人。例如三一重工、海尔、格力等。他们非常懂行业,与此同时,他们也搞了一段时间的信息化和数字化,颇有心得。但是,同行是死敌。某一行业巨头的解决方案或技术,在同行业具有天然的“被排斥性”。工业互联网涉及骨髓的改造,几乎就是一个企业的身家性命,想让他交给同行?这有点难。第三类,是运营商。运营商作为基础设施的建设者,不甘心沦为管道,所以积极致力于开发行业解决方案,撬开企业市场。手机移动通信市场惨烈的竞争,还有大幅下滑的利润,也是鞭策运营商加大B端市场投入的重要原因。不过,运营商所谓的B端市场经验,更多也就是卖了多年的专线。卖解决方案,搞应用落地?目前看好像不是很乐观。这需要心态和思想观念的全面转型,也是漫漫长路。第四类,是设备商。说白了,最主要就是华为。华为搞B端市场的经验比互联网公司更多。鉴于华为在芯片、操作系统、数据库还有生态方面的飞速进步,使得它成为工业互联网中不可忽视的力量。百行千业,千军万马。庞大的工业互联网市场,是一个巨大的蛋糕。在激烈的蛋糕争夺中,谁也不知道,会不会一个不起眼的力量就此崛起,成为黑马。对于中小企业,小枣君建议不要轻易投资工业互联网。否则不仅短期内看不到回报,还有可能手术失败,直接嗝屁。对于开发者,我建议关注细分领域的机会。工业互联网,工业是核心,信息通信黑科技是赋能。深入研究产业,合理利用科技,找到自己的第一性原理,更有在未来把握住机会,实现崛起。好啦,关于工业互联网的11个问题,都看明白了吗?

编 辑:向坤
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