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工业互联网:高光之下的“冰火两重天”

来源:物联网智库 作者:彭昭 2021-01-19

1月8日,央视《新闻联播》播出了时长5分钟的要闻,题为《工业互联网加速中国新型工业化进程》。要闻强调,5G与工业互联网的融合,将加速数字中国智慧社会建设,加速中国新型工业化进程,为中国经济发展注入新动能。

1月13日,工业和信息化部印发《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》,提出到2023年,我国工业互联网新型基础设施建设量质并进,新模式、新业态大范围推广,产业综合实力显著提升。

2021一开年,接踵而来的重磅利好政策无疑显示出社会各界对工业互联网(IIoT)发展寄予的厚望。

人生如逆旅,我亦是行人。

作为新技术的长期观察者,我们都知道但凡面对大机会,总会是像技术炒作周期曲线那样,“一波三折”的历经波峰和波谷,该掉的坑一个不会少。有时甚至可能是九死一生。

对标互联网的发展,在群雄逐鹿的1999~2001年间,美国纽交所和纳斯达克共有899家科技公司IPO,但到2019年,这批公司中股票仍存续的只有61家。

如何将各种促进产业发展的措施用到实处,转化成工业互联网企业实实在在的高质量发展,还需要多方的持续努力和推动。

面对风头正盛的工业互联网,有些时候我更愿意以“泼冷水”的态度多往相反的方向去想想,产业是否足够扎实和健康。

01

数采硬件的出货量是先行指标

根据《新闻联播》中播报的数据,工业互联网网络已覆盖全国300个城市、连接18万家工业企业,覆盖装备制造、航空航天等30多个国民经济重点行业,加速着各行各业的创新变革。

统计显示,2020年,我国工业互联网产业经济增加值规模约为3.1万亿元,占GDP比重为2.9%。工业互联网融合带动的经济影响规模约为2.5万亿元,对GDP增长的贡献超过11%,将带动超过255万个新增就业岗位。

工业互联网巨大的社会与经济价值毋庸置疑,不过工业互联网的价值最大化,一定是建立在设备数据被有效采集、传输、存储和分析的基础之上。

工业企业有很多利用工业互联网提质、增效、降本、减存的需求,为了实现这些目的,起始步骤要从关键数据的采集开始。

用户需要明确采集震动、温度、湿度、电压等哪些设备和产线数据,在适当的位置加装传感器、仪器仪表、变送器等数据采集硬件。只有打好了这些基础,才能有底气去谈后续的数据分析和决策。

因此,数据采集是源头步骤,数据采集硬件的出货量是工业互联网发展的先行指标。

在工业互联网发展初期,工业世界普遍存在的是各种工控“信号”,由于信号与数据的差异,很少有企业具备数据思维,导致传感器的数量严重不足,很多数据还没有形成有效的长期积累。

过去在工业互联网的理念还未普及之时,安装传感器不仅增加成本,而且平白增加了设备的复杂度,还没有明确的应用意义。设备本身已经够复杂了,谁也不愿意再费力增加一些看似没用的传感器。

只有数据采集硬件的出货量达到一定数量,才有可能从量变引发质变,促进工业互联网的长期健康发展。

根据《2020年中国工业传感器市场年度报告》中的分析,近年来工业传感器一直保持着较高增长率,但在2019年整体市场呈现出增幅下滑。

2020全年来看,工业传感器受疫情影响有限。新冠疫情对工业传感器市场的影响主要体现在2020年第一季度,产品无法有效的完成销售与出货。

作为细分领域,值得关注的是视觉类传感器,其整体市场近两年发展良好,增速保持在20%。预计未来这种增长势头将可延续,主要原因在于其应用范围的扩大。机器视觉目前的3D技术可运用于多种场景,深度学习也开始逐渐运用于瑕疵识别等新场景。

不过,整体来看,从2012年工业互联网的概念出现至今,底层的工业传感器数量虽然持续增长,但远未达到从量变引发质变的临界点,工业互联网平台的价值还没有充分体现。

沉下心来以最基础、最核心的方式布局市场,将工业互联网的着眼点下沉到工业传感器层,更容易扎实的构建完整而优质的工业互联网发展底座。

02

工业互联网的冰火两重天

工业互联网不存在“爆款”的可能性,它引发的变革不会一蹴而就,而是渐进式转型。

工业互联网的真正意义在于促进产业生态的重构。

生态的重构要以工业企业为主体,才能顺利推进。

这个过程中,企业可能将面临着巨大的市场风险和科技创新风险,一旦企业在技术路线选择方面脱离了市场需求,就要承担前功尽弃的后果。

同时,如果工业互联网的投资回报率算不清楚,就意味着见效慢,效果很难评估,工业企业的推进意愿自然不会提升。

与政府相比,工业企业离千变万化的市场需求更近,也离捉摸不定的科技前沿最近。作为各种市场变化的第一位接受者,企业对市场动态最为敏感,对技术应用最为挑剔。

这也就造成工业互联网从发展初期,一直存在着冰火两重天的状况。

火、热的一方是国家和各地政府,积极推动,持续加码;

冰、冷的一方是工业企业,谨慎参与,动力不足。

可喜的进展是,这个问题正在得到逐步改善。

这主要得益于工业互联网企业的认识成长与迭代。

回首5年之前,工业互联网还停留在创造表面价值,通过3D仿真、显示大屏和数据可视化,将数据进行直观的呈现。

现如今,工业互联网企业已经意识到,如果对工业理解不深,触及不到工业实质,再先进的互联网也发挥不出应有的价值。

因此,工业互联网企业逐步向上图中莫比乌斯环右侧的更深层面渗透,触及到工业本质,与不同细分行业的不同产品、服务提供商配合落地,形成价值闭环。

以预测性维护为例,工业互联网平台仅仅显示出故障预测和报警信息并不足够,最终用户希望工业互联网企业在合作协议中,保证设备的正常运行,如果发生停产损失,服务者需要承担一定的赔偿责任。

这就意味着工业互联网企业除了利用预测性维护,将服务环节从“被动”变为“主动”之外,还要快速建立提供更多运维与深度服务的能力,才能真正将数据转变成价值。

不少工业互联网企业正在朝这个方向实践,迈上新台阶,更上一层楼。

03

5G+工业互联网发展评估

从全局来讲,在全国大范围、社会大尺度、跨行业大协作的运作当中,工业互联网还没有充分展现和承担应有的资源优化和配置作用。

你可能会问:其中的企业既然九死一生,你还看好工业互联网吗?

是的。

我不仅看好工业互联网,更加看好5G+工业互联网。

正如面对过热的工业互联网,我更愿意往相反的方向去想想;很多时候,我也愿意探身往前进的未来方向去看看。

通过近距离的观察,我们看到了很多工业企业已在实际工业场景中,探索出多项5G+工业互联网应用。

因此,物联网智库从2020年开始,构建5G+工业互联网产业发展模型,并且撰写《5G+工业互联网发展成熟度白皮书》。其目的是帮助企业与方案商了解行业应用发展态势,方便其完成客观的自我评价。

目前初代1.0版本主要的作用在于帮助工业企业客观的进行自我评价,未来将会不断优化针对企业的发展提供更加多元化的功能服务。

5G+工业互联网发展评估模型重点关注5G在工业互联网中的实际部署情况、应用情况及取得的效果,因此评价体系分为设施、应用、效益三大层面。

其中设施层面包括工厂内5G网络设施、智能设备5G连接、生产要素5G连接三个评估角度;应用层面包括智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸以及其他应用领域五个评估角度;效益层面则包括产品效益和企业管理效益两角度。

根据调研分析,离散型工业和流程型工业的5G+工业互联网发展方面有明显差异。整体来看,离散工业的5G+工业互联网发展水平两级分化较严重,流程工业企业则相对集中。

企业在研发设计环节,基于5G网络,结合VR/AR技术,实现虚拟的、多方的远程协同,以及帮助解决实时的工业制造问题。

在生产制造环节,在低时延网络环境下,展开精准远程控制,云端机器人、AVG使用,物料实时调配等。

在运维服务方面,高清视频实时监控、无人巡检等也成为保障高价值、高贡献设备和确保良好生产环境的重要能力。

在提供有效调研的企业中,分别有83.3%和66.7%的企业正在做实时监控和机器视觉的应用和探索,这两类视觉相关的能力是当前应用最广的5G+工业互联网能力,这主要得益于5G网络的大带宽和低时延特性,以及AI算法的进步。

排在第三位的是远程控制能力,有61.1%企业在做相关应用探索,但是在实际工业生产过程中,由于环境复杂、出错成本高等因素,返控和实时控制仍非常困难。

虽然5G+工业互联网面临诸多挑战,但是过去和现在,并不阻碍我们对未来的想象和探索。

过去,工业企业只要处理好人与操作设备、人与信息系统之间的关系。

现在,新增了两把兵器:工业互联网和5G网络。

5G的连接和传输能力,为工业互联网再次升级了连接量,加大了商业空间的想象力。

不过用好它们并不容易,如何处理人与工业互联网、人与5G网络之间的关系,每个工业企业都在寻觅自己的药方。

毕竟,最好的科技,是让你感受不到科技的存在。

----写在最后----

划个重点。

第一,数据采集硬件的出货量是工业互联网发展的先行指标。只有数据采集硬件的出货量达到一定数量,才有可能从量变引发质变,促进工业互联网的长期健康发展。

第二,工业互联网企业正在逐步向更深层面渗透,触及到工业本质,与不同细分行业的不同的产品、服务提供商配合落地,形成价值闭环。

第三,5G的连接和传输能力,为工业互联网再次升级了连接量,加大了商业空间的想象力。如何处理人与工业互联网、人与5G网络之间的关系,每个工业企业都在寻觅自己的药方。

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