文|產(chǎn)業(yè)家 思杭
編輯|皮爺
從數(shù)字化的探索到智能化的暢想，一段新旅程正在傳統(tǒng)制造企業(yè)中拉開帷幕。
上世紀80年代，發(fā)達國家相繼制定較高的環(huán)境標準，并同時將重污染行業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家。而中國因此獲得了“世界工廠”和制造業(yè)第一的稱號?！案吣芎摹⒏吲欧?、高污染”的“三高”現(xiàn)象自然也長期存在于中國制造業(yè)當中。
然而，歷經(jīng)改革開放40年發(fā)展后，中國制造業(yè)正在走向產(chǎn)業(yè)鏈上游，而在這一階段，能耗問題也成為了最大的絆腳石。
在流水線上的一輛輛泵車上，工人們正身處在一個巨大、明亮、干凈的摩登空間里，這與大眾眼中的工廠印象截然不同。它也正是吳曉波筆下的“18號工廠”。
18號工廠的起源還要追溯到2018年。18號工廠，也叫燈塔工廠，被譽為“世界上最先進的工廠”，同時它也被賦予全球制造業(yè)領(lǐng)域智能制造和數(shù)字化的代表。在2018年全國兩會“代表通道”上，三一集團董事長梁穩(wěn)根提出推動三一數(shù)字化轉(zhuǎn)型，口號是“要么翻身，要么翻船”。
同年，“燈塔工廠”在18號工廠正式啟動，邁出探索智能制造轉(zhuǎn)型的第一步。而在當時，這是行業(yè)內(nèi)首個世界級“燈塔工廠”，技術(shù)上沒有先例，也沒有成熟的供應商。
這既是三一集團在無人化、智能化的探索，也是中國制造業(yè)走向數(shù)字化與數(shù)據(jù)智能的開端。從燈塔工廠建設(shè)的具體實施來看，一共分為三個方向，分別是無人化、數(shù)字化和軟件化與數(shù)據(jù)融合。
從機器人自動化到依托機器人等數(shù)字技術(shù)來實現(xiàn)數(shù)智化，再到軟件互聯(lián)和數(shù)據(jù)互通。最后，三一集團交出了一份令全世界都滿意的答卷：“工廠產(chǎn)能擴大123%，生產(chǎn)率提高98%，單位制造成本降低29%”。這也是三一集團被譽為“世界上最先進的工廠”的入選理由。
工廠每天的數(shù)據(jù)產(chǎn)量是30TB，這些數(shù)據(jù)是由遍布工廠的1540個傳感器和200臺全聯(lián)網(wǎng)機器人產(chǎn)生的。
在這張答卷的背后，數(shù)據(jù)是極為重要的一環(huán)。
一、2023，工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走到哪了？
在梁穩(wěn)根的眼中，“數(shù)據(jù)是石油，要全力去挖，一個都不能丟?！?/p>
從系統(tǒng)搭建的環(huán)節(jié)數(shù)量上來看，三一的這場智能化探索涉及了從生產(chǎn)到采購，從倉儲到客服，再到財務等12個業(yè)務環(huán)節(jié)的數(shù)字化系統(tǒng)搭建，并實現(xiàn)了所有數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。
而從總數(shù)據(jù)量上來看，項目組成員更是從12個業(yè)務環(huán)節(jié)中篩選出了75個核心業(yè)務系統(tǒng)，一共形成4000多張任務表格，1.2萬億條數(shù)據(jù)。
可以說，三一重工的數(shù)字化轉(zhuǎn)型走在了國內(nèi)工業(yè)數(shù)字化的最前端。
但究竟什么是工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
具體來講，在工業(yè)企業(yè)中涉及的從生產(chǎn)、管理到設(shè)計、銷售、客服等多個環(huán)節(jié)都需要用數(shù)字化系統(tǒng)重做一遍。
而這其中的難點則在于，如何基于各個環(huán)節(jié)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)提取并匯總在一起，從而進行數(shù)據(jù)分析、控制、監(jiān)測、檢測、預測等生產(chǎn)經(jīng)營活動，最后達到縮短研發(fā)周期、增加采購實時性、提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量、降低能耗、及時響應客戶需求等效果。
最后，產(chǎn)生的效果會為工業(yè)企業(yè)最直觀地帶來生產(chǎn)效率的提升和節(jié)能減排、運營成本的降低等等。
放在具體的場景里，三一依托“樹根互聯(lián)”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)供應鏈上下游企業(yè)的信息共享與業(yè)務協(xié)同。
可以說，工業(yè)企業(yè)與這些工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)形成了一個“利益共同體”。
在制造方面，18號工廠兩條總裝配線可進行69種產(chǎn)品的混裝柔性生產(chǎn)，機加車間變身為真正的“黑燈工廠”，實現(xiàn)了原材料進場加工、運輸、檢測到成品的全流程無人化、智能化。
另外，除了三一重工，海信集團也是國內(nèi)領(lǐng)先實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工業(yè)企業(yè)之一。
海信集團內(nèi)部的研發(fā)、營銷、制造、物流和服務等環(huán)節(jié)都全面完成了轉(zhuǎn)型。
一個最為直觀的效果是，生產(chǎn)效率提升208%，設(shè)備OEE提升12%，質(zhì)量一次合格率提升5%，訂單準時交付率提升10%，運營成本降低17%。
而在這張“成績單”的背后，海信集團所依托的技術(shù)能力則包括了工業(yè)AI、工業(yè)大數(shù)據(jù)、AR/VR和數(shù)字孿生。
具體來講，AI提供的是視覺檢測；大數(shù)據(jù)提供的是決策支持；AR/VR所提供的是遠程運維；數(shù)字孿生所提供的是研發(fā)制造協(xié)同。
而這些技術(shù)也正是工業(yè)數(shù)據(jù)智能目前所用到的全部技術(shù)?；蛘?，進一步解釋，數(shù)據(jù)是從生產(chǎn)、設(shè)計、銷售、能效等多個環(huán)節(jié)中提出來的，它們需要放到上述提到的技術(shù)能力當中進行加工，進行數(shù)據(jù)分析、監(jiān)測等等過程，最終才能傳輸?shù)礁鞣N應用場景中，實現(xiàn)在上述工業(yè)企業(yè)中所達到的效果。
因此，數(shù)據(jù)的意義就等于將所有智能硬件和軟件串聯(lián)起來的核心節(jié)點。
目前，國內(nèi)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的情況是，已經(jīng)完成了初步的數(shù)字化探索。
從e-works Research調(diào)研數(shù)據(jù)中可以得到，工業(yè)龍頭企業(yè)中有96%已經(jīng)應用了MES/MOM系統(tǒng)，并且ERP、WMS、PLM和CRM等其他系統(tǒng)的部署比例也非常高。另外，在工業(yè)軟件投資方面，18%的企業(yè)投資在億元級別，超過半數(shù)的企業(yè)投資金額過千萬。
從另外一份埃森哲《2022中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》報告中則顯示了在不同環(huán)節(jié)都需要哪些技術(shù)的支持。
比如在產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)環(huán)節(jié)，所需要的技術(shù)能力包括大數(shù)據(jù)、云計算和AI等；在生產(chǎn)制造與管理環(huán)節(jié)，技術(shù)能力涉及到了物聯(lián)網(wǎng)、5G、邊緣計算等；在最后采購銷售與服務，則需要電子商務、社交媒體、移動應用等技術(shù)。
然而，在這些技術(shù)背后，數(shù)據(jù)智能的作用都不可忽視?；蛘?，從另一種角度上來看，數(shù)據(jù)智能是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)智能的底層環(huán)節(jié)。
在未來的智能化時代，制造企業(yè)和數(shù)字化服務商正在合力下一盤棋。
二、工業(yè)數(shù)據(jù)的抓手在哪？
電力作為基礎(chǔ)能源之一，任何惡劣天氣的影響都會帶來巨大災難。一場暴雨完全可能引發(fā)交通堵塞、道路積水、排水系統(tǒng)癱瘓等等重大事故。
而這種惡劣情況的發(fā)生則需要電力搶修人員時刻待命。
湖南電力（國網(wǎng)湖南省電力有限公司）作為保障湖南省電力可靠供應的重要單位，截至2017年末，擁有35千伏及以上變電容量1.18億千伏安、線路6.62萬公里。
但一個問題是，電力癱瘓時，如何判斷是哪些供電設(shè)備出了故障？又該如何精準定位？
以往，搶修人員需要對一條或多條供電線進行排查，才能確定故障設(shè)備，然后緊急制定出電力修復方案。
而百度智能云通過百度地圖，將用戶信息、線路信息和設(shè)備信息呈現(xiàn)在地圖上，然后基于路況信息對停電范圍進行精準定位。而這就是在具體而言數(shù)據(jù)智能的作用。
另外，節(jié)能減排也是近年來國家對于工業(yè)企業(yè)的一個審查標準。
在國藥集團的藥品分裝及包裝車間，一臺臺機器正在“忙碌”地給給疫苗做燈檢、貼標簽等等。而這些設(shè)備背后的動力源卻是壓縮空氣。
在醫(yī)藥企業(yè)里，壓縮空氣的重要性就相當于電能，它關(guān)乎著藥企能否正常生產(chǎn)。比如在藥品的生產(chǎn)和封裝環(huán)節(jié)，它都是重要的動力源。
但問題在于一旦壓力不穩(wěn)定或氣壓過低，就會導致液體的倒灌，損壞設(shè)備。因此，壓縮空氣的控量也成為藥企的一大痛點。
對此，數(shù)據(jù)智能發(fā)揮到的作用則是通過硬件設(shè)備將數(shù)據(jù)集中匯總起來，再傳輸給軟件終端，發(fā)送到手機和電腦上，方便維修工人實時查看和接收預警信息。
最終的效果則是既減少了設(shè)備損壞的次數(shù)，還降低了運營成本。而這正是專注為公輔設(shè)備節(jié)能減排的蘑菇物聯(lián)所作出的成績。
從上述的案例中可以看到，實際上，工業(yè)數(shù)據(jù)智能是通過大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，在實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚的基礎(chǔ)上，進行數(shù)據(jù)的分析和建模，利用模型實現(xiàn)業(yè)務優(yōu)化和提升，從而實現(xiàn)降本增效，例如設(shè)備的預測性維護、生產(chǎn)控制過程優(yōu)化等。
然而，在工業(yè)數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域中，一個客觀存在的問題是，工業(yè)企業(yè)已經(jīng)正常運轉(zhuǎn)了上百年，其多年來所積累的工業(yè)數(shù)據(jù)，必然會導致彼此割裂的現(xiàn)象。
具體來講，工業(yè)數(shù)據(jù)來自多個工業(yè)流程、多臺機器和多種系統(tǒng)，而這里面涉及的工業(yè)數(shù)據(jù)也各不相同。有相關(guān)調(diào)查顯示，工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)類型約有130多種，其中數(shù)據(jù)模態(tài)多樣，結(jié)構(gòu)關(guān)系復雜。
因此，在工業(yè)數(shù)據(jù)融合的過程中，會出現(xiàn)三個層面的連接問題。
第一層是設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流通。第二層是不同產(chǎn)線、車間、車場之間的數(shù)據(jù)流通，包括耗能優(yōu)化、供應鏈管理、質(zhì)量管理等。而最后就是工廠之間的產(chǎn)業(yè)跨界，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。
目前，在工業(yè)智能，乃至整個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，除了數(shù)字化服務商的作用，另一個催熟劑則來自國家政策的規(guī)范性。
近年來可以看到，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的不斷成熟，工業(yè)數(shù)據(jù)的標準化也愈加規(guī)范。2023年9月1日，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院發(fā)布了《國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心體系產(chǎn)業(yè)鏈編碼規(guī)范》《國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心體系企業(yè)資質(zhì)庫數(shù)據(jù)標準與共享接口規(guī)范》等第三批共計11份標準。
在上述文件中，針對業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫表命名設(shè)計規(guī)范、產(chǎn)業(yè)鏈及其上下游節(jié)點的編碼規(guī)范，以及企業(yè)資質(zhì)、司法風險、產(chǎn)品服務、投融資、知識產(chǎn)權(quán)等常見專題庫的數(shù)據(jù)字段等等，都構(gòu)建了一體化的數(shù)據(jù)體系標準。
而一體化數(shù)據(jù)標準的建立也意味著，未來數(shù)據(jù)割裂問題的減少甚至消失。因此，在工業(yè)數(shù)據(jù)割裂的背后，工業(yè)數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)鏈的出現(xiàn)也成了關(guān)鍵命題。
三、工業(yè)數(shù)據(jù)智能：一個運轉(zhuǎn)的新產(chǎn)業(yè)鏈
在工業(yè)數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)鏈上，聚集著從上游的硬件廠商、到中游的軟件平臺層，再到最下游的行業(yè)軟件應用。
通常來講，企業(yè)選擇的數(shù)據(jù)智能供應商都聚焦在中下游。這些數(shù)字化企業(yè)則基于大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)提供。但針對不同行業(yè)、不同業(yè)務環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)智能供應商能給出的能力也各有千秋。而總體而言，這些服務商都有著較強的算法和數(shù)據(jù)分析能力。
具體而言，云廠商、AI企業(yè)都進行了不同程度的布局。以云廠商為例，在工業(yè)數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)中，百度智能云、阿里云和華為云的能力優(yōu)勢在于算法能力，及服務標桿客戶的能力。
而對于AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，在其專注的特定行業(yè)和領(lǐng)域則有著更好的業(yè)務理解和實施交付。
比如優(yōu)也科技是利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，從而提供能效管理、生產(chǎn)過程管理和設(shè)備智能維護等方案。其重點更多地放在了設(shè)備的監(jiān)控安防上。
而類似這樣的廠商大多都以提供軟硬件設(shè)備的“一體化”，來幫助實現(xiàn)數(shù)據(jù)“端邊云”的傳輸。對此，蘑菇物聯(lián)就是該類型企業(yè)的代表。
而在生產(chǎn)過程優(yōu)化和設(shè)備智能運維這兩個環(huán)節(jié)，雪浪云則是該類型企業(yè)的代表。在高端制造、流程化工和煤炭能源等行業(yè)，雪浪云則發(fā)揮了其多種系統(tǒng)的優(yōu)勢，幫助工業(yè)企業(yè)進行運維效能的提升。
然而，目前工業(yè)數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況則供需端的影響。
市場端的需求是一方面，服務商的能力是另一方面。雖然在整條產(chǎn)業(yè)鏈上，既有云廠商來提供平臺能力，也有AI企業(yè)提供更細分的場景能力。然而，對于客戶而言，究竟如何選擇卻是一大難點。
于云廠商而言，其能力在于大數(shù)據(jù)平臺和AI平臺。而問題在于沒有更直接地將細分場景擺在客戶面前。這就需要企業(yè)客戶要有很強的技術(shù)開發(fā)能力和數(shù)據(jù)分析能力。在云廠商所提供的平臺基礎(chǔ)上，客戶自身要承擔起數(shù)據(jù)分析和后期的應用開發(fā)工作。因此，這一過程中也涉及到數(shù)據(jù)清洗等問題。
而數(shù)據(jù)清洗的重要性則相當于能否構(gòu)建出一個清晰的大腦。因為數(shù)據(jù)是最底層的建設(shè)，如果數(shù)據(jù)問題都難以跨越，也很難構(gòu)建出有效的上層軟件應用。所以，云廠商所對應的客戶一般都是大型集團。
而于AI企業(yè)而言，其能力在于“小平臺”，并直接提供細分的解決方案，甚至行業(yè)know-how。但問題在于，其后續(xù)使用過程中的應用重復建設(shè)和數(shù)據(jù)孤島等問題要比云廠商更突出。
實際上，AI企業(yè)在客戶中可能更受歡迎。原因一方面是成本不高，另一方面，也是更重要的，由于能提供更高價值的細分、更成熟的應用場景，能讓老板更直觀地看到投入產(chǎn)出比。
再回到需求側(cè)，目前在市場方面，數(shù)據(jù)智能作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)智能的底層環(huán)節(jié)，其很大程度上受到了上層趨勢的影響。
近年來，國家對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重視程度正在階梯式提升。比如在2022年在《政府工作報告》中提到要加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，重點發(fā)展集成電路、人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè)，提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新和供給能力。
而在全球范圍，更是多個國家都發(fā)布了相關(guān)政策。比如在英國發(fā)布的《英國工業(yè)2050戰(zhàn)略》和《國家人工智能戰(zhàn)略》，重點提及智能制造和規(guī)劃人工智能系統(tǒng)；在歐盟發(fā)布《2030數(shù)字羅盤：歐洲數(shù)字十年之路》，將工業(yè)智能納入2030年數(shù)字羅盤戰(zhàn)略等等。
如果把工業(yè)智能比作正在行駛的巨輪，那么數(shù)據(jù)之于工業(yè)智能，就相當于輪船的發(fā)動機。只有發(fā)動機源源不斷地提供動力，這艘巨輪才能順利駛向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代。