淺談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的簡介和數(shù)字化改造思路與解決方案及發(fā)展趨勢

本文分為三部分：首先從電子制造企業(yè)視角談下對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解，其次基于上述理解介紹一下制造企業(yè)可采取的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化改造思路以及相應(yīng)的解決方案，最后闡述一下對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢的觀點。

一對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

從電子制造業(yè)視角看過往30年，每10年劃分一個分水嶺，我們認(rèn)為88年到98年是PC時代，屬于勞動密型集型生產(chǎn)，這時期的生產(chǎn)形式側(cè)重于人與人，以及人與治工具的協(xié)同。車間中普遍的生產(chǎn)場景是：長長的一條流水線上，每個作業(yè)員都在緊張忙碌的工作，不但要與他的上下工位協(xié)同，還要與他手上的治工具協(xié)同。98年到08年進入功能手機生產(chǎn)時代，屬于精密制造。這時期強調(diào)生產(chǎn)加工的精度，工程師每天花大量時間在設(shè)備前調(diào)機，為的是保證產(chǎn)品的加工精度與品質(zhì)。本時期側(cè)重人與精密機器，及人與監(jiān)控系統(tǒng)間的協(xié)同。08年至今屬于智能終端時代，隨著IoT、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷進步，出現(xiàn)了越來越多的智能裝置與智能系統(tǒng)。這時期強調(diào)人與智能系統(tǒng)及智能裝置間的協(xié)同，如利用智能系統(tǒng)替代或指導(dǎo)工程師調(diào)機，在保證產(chǎn)品品質(zhì)、精度的前提下大大縮短了調(diào)機時間，使工程師調(diào)機有了科學(xué)依據(jù)，通過與智能系統(tǒng)協(xié)作，可快速挖掘出藏在問題背后更深層次的隱藏因素，從而不再單純依賴經(jīng)驗判斷。

以上電子制造業(yè)不斷演進的這30年，讓我們深刻體會到了其中的變與不變：

首先，不變的是，無論我們在企業(yè)中身兼何種角色，每天做的工作都可以用8個字概括：提質(zhì)、增效、降本、減存。目的是保證我們產(chǎn)品品質(zhì)、精度、成本、交期與安全，從而提升公司的核心競爭力。企業(yè)里不斷強調(diào)“品質(zhì)是生命，時間是金錢，產(chǎn)線是我們的客戶，所有周邊單位都服務(wù)于產(chǎn)線”，即無論您從事研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、還是運營管理、都直接或間接服務(wù)于產(chǎn)品的品質(zhì)、精度、成本、交期和安全，如果滿足不了這些需求，就是工作還沒做到位。

以上是不變的部分，接下來談一談變化的部分：

隨著新技術(shù)的不斷引入，我們做提質(zhì)、增效、降本、減存的分析工具與解決方案變了，進而我們的工作方式與工作體驗也跟著變了。

先看分析工具，在功能手機時代，公司大力推行精益生產(chǎn)，用IE七大手法降低車間的各種浪費：如等待的浪費、無效搬運的浪費、不良品的浪費、提前生產(chǎn)的浪費、庫存的浪費等。后來為了使我們的分析更加有科學(xué)依據(jù)，能看到更多隱藏在問題背后的影響因素，公司引入了6Sigma，遵循DMAIC流程解決問題，再到目前引入機器學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)，輔助我們解決超出人們經(jīng)驗的復(fù)雜工況多因素耦合的生產(chǎn)工藝相關(guān)問題。

圖1 分析工具的變化

如上圖片所示，左上角就是公司IE提案改善網(wǎng)站，公司員工過去做的改善按都提交在這里，保守估計里面至少有幾十萬件了。中間是公司發(fā)的6Sigma資料，分黃帶、綠帶、黑帶。右邊是我們引入IoT、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)，將就舊有測試系統(tǒng)升級成了智能測試平臺，左半部分是現(xiàn)場加工場域，右上半部分是仿真及預(yù)測，右下半部分是具體加工狀態(tài)，良率、利用率、點進去可以看到詳細的工況信息等。導(dǎo)入這個平臺使整體測試直通率提升了20%以上。

另外談一談常見問題的解決方案部分。在IE時代若車間工站出現(xiàn)異常，工程師去解決，有個不成文的衡量解決方案優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)是--讓作業(yè)員想犯錯都很難。初期我們常采用治工具+SOP或開發(fā)自動化防呆腳本等手段解決問題，目的是固化作業(yè)員的動作，或讓程序輔助或替代作業(yè)員完成輸入信息核查等。后來隨著自動化與監(jiān)控系統(tǒng)的引入，很多之前做到準(zhǔn)防呆的工位，在成本合理的情況下，基本上都被自動化裝置與機械手臂取代了，人員轉(zhuǎn)而去做更有價值的事情，再后來隨著IoT、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)的引入，越來越多的核心自動化設(shè)備與系統(tǒng)也變得越來越智能了。

再看工作方式部分。以車間巡線為例，過去我們主要采用定點巡線方式，這里的“定點”指在固定時間去固定地點發(fā)現(xiàn)與解決問題。現(xiàn)在只需要在辦公室或戰(zhàn)情中心遠程監(jiān)控，完全解除了地域的限制。只要你的手機可以聯(lián)網(wǎng)，系統(tǒng)會將車間異常與診斷信息主動推送給你。

在工作體驗上，由過去做附加價值低的工作感到枯燥乏味，到需要深度鉆研才可以解決問題的興趣漸濃，再到現(xiàn)在利用新技術(shù)高效解決過去毫無頭緒的棘手問題，而變得越來越有成就感。

綜上，可以看出，無論技術(shù)如何變化，我們追求品質(zhì)、精度、成本、交期、安全的核心競爭力是沒有變化的，只是隨著技術(shù)進步使得我們看待問題的方式和解決問題的方法在變化，變得更加科學(xué)與高效。

合理利用新技術(shù)可以不斷地提升企業(yè)自身的生產(chǎn)力，但從整個工業(yè)生態(tài)視角看，如果只是個別企業(yè)利用新技術(shù)提升生產(chǎn)力價值不大，企業(yè)處在其供應(yīng)鏈與合作生態(tài)中，企業(yè)的價值最大化在于如何利用新技術(shù)革新自身的同時，還能高效低成本的相互協(xié)作、賦能。而要想做到高效、低成本協(xié)作，需要生態(tài)企業(yè)在運用新技術(shù)時都能遵從統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。國家大力推行工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，作為工業(yè)領(lǐng)域的頂層設(shè)計，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)涵蓋了所有工業(yè)領(lǐng)域用到的新技術(shù)，力求整合這些技術(shù)，制定新標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)工業(yè)企業(yè)用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)高效、低成本的協(xié)同，從而可最大范圍地優(yōu)化整個工業(yè)產(chǎn)業(yè)的資源配置，最大程度地做到整個工業(yè)產(chǎn)業(yè)的提質(zhì)、增效、降本、減存。

圖2 對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

二基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化改造思路

基于上述對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解，筆者認(rèn)為制造企業(yè)可基于自身的現(xiàn)狀，首先梳理出核心主業(yè)務(wù)流程，以及輔助主業(yè)務(wù)流程的高附加價值服務(wù)，通過深度參與AII，盡量利用標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，逐步打通企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)間所有與主業(yè)務(wù)流程強相關(guān)的數(shù)字化通路，盡量減少主業(yè)務(wù)流程節(jié)點之間信息交互的人為干預(yù)環(huán)節(jié)，同時將輔助主業(yè)務(wù)流程的高附加價值服務(wù)與核心主業(yè)務(wù)流程解耦，單獨打包成標(biāo)準(zhǔn)化的高附加價值的數(shù)字化服務(wù)模組，達到既能高效服務(wù)企業(yè)內(nèi)部核心主業(yè)務(wù)流程，同時又能以單個或組合方式對外部企業(yè)提供即時服務(wù)的目的。這樣通過將企業(yè)核心能力服務(wù)化，按需開放共享，可最大化的發(fā)揮企業(yè)的行業(yè)價值。更重要的是，當(dāng)技術(shù)變革驅(qū)動企業(yè)主業(yè)務(wù)流程重構(gòu)時，企業(yè)可通過按需編排或更新部分高附加價值的數(shù)字化服務(wù)模組，以最小的代價，快速做出調(diào)整。當(dāng)然整個改造過程不是一蹴而就的，需要試錯、標(biāo)準(zhǔn)化、封裝、服務(wù)化并以此循環(huán)下去，這需要參與者具有去中心化、解耦、分層、服務(wù)化的思維，要能從核心業(yè)務(wù)維度，沿著價值鏈條過濾出不同層次體系內(nèi)部的真正的價值點，要避免對非價值單元進行過度的數(shù)字化設(shè)計。

圖3 核心制造能力數(shù)字化

下面以筆者公司內(nèi)部的模具零組件工廠數(shù)字化改造舉例。模具零組件廠通過對其生產(chǎn)單元拆解，合理規(guī)劃。引入IoT、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對其人流、物流、過程流、信息流、金流、技術(shù)流進行全面優(yōu)化，并在此基礎(chǔ)上研發(fā)出了模具制造服務(wù)系統(tǒng)，利用系統(tǒng)將流程與標(biāo)準(zhǔn)固化。通過不斷試錯累積了數(shù)十萬套模具產(chǎn)品加工工藝數(shù)據(jù)，并通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將研、產(chǎn)、供、銷、服務(wù)能力以專業(yè)化服務(wù)形式輸出，可為中小企業(yè)提供核心關(guān)鍵零組件訂制加工服務(wù)，以滿足中小企業(yè)共性需求，解決中小企業(yè)因面臨生存壓力無法購買昂貴的加工設(shè)備、無法配置昂貴的夾治具資源、無法使用昂貴的刀具資源、及先進加工技術(shù)引進和導(dǎo)入較慢等問題，以提升中小企業(yè)的核心競爭力及平衡模具產(chǎn)能波峰波谷（這里之所以通過云平臺輸出服務(wù)是因為供需對接都遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，有效協(xié)同成本低）。

另外，為能更好的做好數(shù)字化改造工作，可以根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展方向，選擇參與國家數(shù)字化工廠示范項目、省級細分行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)項目、以及地方傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群咨詢診斷等，可通過提供試驗場域，或提供解決方案的方式參與，因為實踐永遠是檢驗真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。

三工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案

有了好的思路，需要有可行的解決方案才能有助于達到數(shù)字化改造的目的，以下簡單介紹下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案。

（一）自動化核心裝備與集成服務(wù)

主要以整線自動化與應(yīng)用數(shù)字化集成服務(wù)提供。生產(chǎn)制造是核心，除要有精密制造設(shè)備外，還需要有一系列可拆解的機械手臂，搭配視覺演算法的智能傳送帶，Mobile Robot AGV 及它們配套的控制系統(tǒng)，以替代人解決不同形狀尺寸、重量工件在不同場景抓取、搬運、存放，以及設(shè)備操作等問題。

此外，這些可拆解的設(shè)備、連同系統(tǒng)可以根據(jù)生產(chǎn)業(yè)務(wù)需求整合成不同組合形式的自動化工作島（或柔性線體）及配套監(jiān)控系統(tǒng)等。

圖4 自動化核心裝備與集成服務(wù)

（二）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

為了讓上述自動化裝備具有智的能力，需提供能與云協(xié)同或獨立作戰(zhàn)的霧小腦集群及其配套的傳感器、控制器與網(wǎng)關(guān)，其中傳感器，控制器與網(wǎng)關(guān)打通了自動化工作島與霧小腦的數(shù)據(jù)鏈路，使霧小腦成為自動化工作島各工作單元服務(wù)協(xié)調(diào)者與決策者。

圖5 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

（三）云平臺

云平臺連接產(chǎn)業(yè)供需端，通過提供基礎(chǔ)共性服務(wù)、業(yè)務(wù)協(xié)同服務(wù)、供需撮合服務(wù)、使能開發(fā)服務(wù)等，讓供需雙方通過平臺創(chuàng)造價值與交換價值。例如平臺可通過傳感網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)關(guān)、霧小腦、結(jié)合從邊緣到云端IoT平臺、數(shù)據(jù)平臺、模型算法平臺、決策中心打通到海量工業(yè)資源的連接，完成從數(shù)據(jù)量測，到?jīng)Q策分析，再到控制反饋的實時閉環(huán)。通過使能開發(fā)服務(wù)，打造與發(fā)布固化工業(yè)Know-How的工業(yè)應(yīng)用，解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中遇到的品質(zhì)、精度、成本、交期、安全等核心問題。通過業(yè)務(wù)協(xié)同類服務(wù)，打通企業(yè)間的業(yè)務(wù)壁壘，完成企業(yè)間業(yè)務(wù)協(xié)同的實時閉環(huán)，最后通過基于眾包等模式的供需撮合服務(wù)，完成產(chǎn)業(yè)生態(tài)的匯聚等。

四對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展趨勢的闡述

任何事物要具備價值，首先要能有效的解決某方面的問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也一樣，以生產(chǎn)問題的解決思路為例，生產(chǎn)問題解決由最初完全依賴于領(lǐng)域人員經(jīng)驗，逐步傾向于依賴人工智能技術(shù)。因領(lǐng)域人員的知識難以傳承，雖然可通過應(yīng)用固化，但固化的知識不一定是最優(yōu)的，而且人面對多因素耦合的復(fù)雜生產(chǎn)場景多數(shù)情況下是束手無策的，但領(lǐng)域知識不會消失，貢獻度有可能會越來越小，最起碼它可以有助于初步界定問題分析方向與范圍，避免無效的算力的浪費。若上述觀點成立，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的不斷進步，在解決問題的廣度、深度與時效性方面將遠遠超過人類所能的極限。屆時在大部分的生產(chǎn)場景中，由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打造的智能裝置將大范圍的取代企業(yè)管理與執(zhí)行層人力，少數(shù)的人力將與大量的智能裝置在分布式的智慧型監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)督與調(diào)度下協(xié)作，而解放出來的人力將在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不擅長，但對人類有價值的新的領(lǐng)域如生物領(lǐng)域等繼續(xù)深耕。
編輯：lyn