工业企业如何物联网转型

‘壹’ 工业互联网平台如何帮助企业产业进行转型升级

大数据+工匠精神的结合对于制造业的转型升级至关重要。而大数据的实时、感知和预测等特点确实可以为制造企业在降低成本，缩短生产周期，提升效率，细分产品定位，优化流程和决策等方面扮演重要角色。转型的挑战巨大，制造企业所搭建的内部信息系统比如ERP、CRM和SCM等收集处理的数据还是交易类结构化数据为主，对生产设备数据、机器数据以及日志数据的收集及关注比较低。而工业大数据应用未来很重要的一个方向就是如何能将这些实时产生的机器数据更好地用起来，尤其是在预测性维修类应用方面。

‘贰’ 钢铁企业如何利用物联网技术推进智能制造

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命，也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下，我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》）。“十三五”期间，我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段，也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。

专家同时强调，推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法，不能急功近利、一哄而上，而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进，即针对我国钢铁行业和智能制造的特点，逐步推进制造过程智能化。诸如，在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用，促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时，在此基础上全面实施高级计划排程（APS）系统，实现敏捷制造和精准交货。

专家表示，在推进企业决策智能化方面，目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用，目标是提高资源的全局利用效率，其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率，钢铁企业应采用系统优化的思想，建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型，实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用，关键在于健全钢铁行业信息化基础设施，整合冶金数据资源，突破钢铁行业大数据核心技术，提升钢铁大数据分析应用能力，提高数据安全保障能力，培养复合型大数据人才，组织实施制造业大数据创新应用试点，以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级，培育发展冶金产业新业态。

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‘叁’ 分布式认知工业互联网平台如何赋能企业数字化转型

峰会将进一步探讨区块链在与其它数字技术融合创新之后，如何通过打造可信数字底座，保护数据隐私，挖掘数据价值，赋能和加速各行各业的数字化转型。

在峰会开始前，区块链首席经济学家邹传伟团队围绕“区块链如何赋能数字化转型”这一问题，撰写系列行业研究报告，深度解读在新基建和数字化迁徙背景下，区块链如何与其它技术融合发展，发挥信息基础设施应有的作用。

本文作者：王普玉 校对：邹传伟

根据北京国信数字化转型技术研究院（国信院）与中关村信息技术和实体经济融合发展联盟（中信联）给出的定义，数字化转型是顺应新一轮 科技 革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。围绕数字化转型，本文将讨论以下三个问题：第一、从企业层面，为什么要数字化转型？第二、工业互联网平台在数字化转型中有什么作用？第三、分布式认知工业互联网在企业数字化转型中能提供什么？

一

数字化转型发展

在激烈的市场竞争中，企业需要依靠产品质量、价格、服务以及长期积累的品牌形象来维持市场竞争力，但随着我国人口红利消失导致的人力成本上涨，以及国际贸易形势不明朗及疫情影响导致的市场发展受阻，让企业原有竞争优势正在消失，处于价值链最底层的工业企业更是雪上加霜。该如何走出困境？目前主要从两方面破冰，第一种是降低运营成本继续保持价格优势；第二种是通过创新商业模式扩大市场销售来提升利润。

在讨论运营成本前，我们引入两组概念，第一组是供应链模式：供给推动式和需求拉动式；第二组是四大利润源。

1、供应链模式

供给推动式是指企业根据市场预测数据进行产品设计、生产及销售；

而需求拉动式是指企业根据市场订单，按需进行快速响应，通过高效计划、组织、协调和控制来满足产品生产及供应。

2、四大利润源

市场永远在追求着更低的价格和更高的质量。在价格控制方面，如表1所示，主要经历了四个阶段：第一阶段主要通过控制原材料成本、扩大规模效应获取利润。当第一利润源触及上限时，开始了第二利润源，通过精益管理提升企业内工作效率及延长员工的工作时间来降低用工成本。在新的利润源再次进入上限时，人们发现物流成本占据企业总运营成本的30%，因此，降低物流成本成为第三利润源。

表1 四大利润源对比

前三个利润源均是围绕企业内部成本控制来增加收益，但当企业内部运营成本节省达到上限时，人们注意到上游供应商及下游客户的运营管理问题。一个具备完整功能的产品进入市场前，需要供应链上多个公司的共同配合，其中任何一家企业的高运营成本都会导致最终产品的价格上涨，这会使产品在激烈的市场竞争中丧失竞争力。于是围绕着供应链信息集成及信息共享开始了新一轮的降成本浪潮，被称为第四利润源。

如表1所示，从第一到第四利润源，每一阶段都有各种系统在信息处理、存储和管理中的支撑，例如生产执行管理系统MES，企业资源管理ERP，仓储管理系统WMS，供应链管理系统SCM等等。

在经历了四个利润源后，未来新的利润源又在哪里？政府、企业、研究机构都在尝试寻找答案，例如上海第二工业大学郝皓教授在2015年提出将逆向物流作为第五利润源，通过逆向物流实现产品再销售、再利用、再循环和再制造的全生命周期管理。也有企业认为以需求拉动式为导向的个性化定制将成为第五利润源。以上说法都有道理，但都不准确，本文认为，真正的第五利润源已经在路上，即企业数字化转型。在过去十几年，技术的快速发展衍生出大量新的商业模式，包括新零售、直播带货、社区团购等，但上游工业领域却依然保持着传统的运作模式，无论是逆向物流发展带动全生命周期闭环管理，还是C2M定制化商业模式，都需要依赖于各环节的快速响应，对企业数字化管理要求高。因此，无论是企业对新利润源挖掘的需要，还是市场端的需求，工业企业数字化转型势在必行。

不同于前四个利润源的相互独立，第五利润源是应用新技术重新赋予第一、二、三、四利润源全新的生命，同时由数据驱动的创新商业模式将大量出现。因此，第五利润源不仅能够降低运营成本，也能够提高主动盈利能力。

二

工业互联网平台的价值

1、工业互联网平台之第一利润源

IT与OT的融合，实现人、机、物、料、法、环的数据实时采集及传输，能够做到生产过程的实时监测，再应用AI、大数据分析等技术实现自动化智能巡检、智能质检、智能故障预测、智能参数调优、智能耗能优化、智能设备运维、智能盘点等，能提高生产作业效率、降低成本，从单机智能升级为系统智能。

2、工业互联网平台之第二利润源

传统制造业的管理一直围绕着人，产品从0到1的过程，依靠人力难以实现或实现效率低的工作，可以使用机械设备替代，而经过工业革命和信息化时代的影响，出现了大量节省人力的机械设备和操作系统（MRP、MRPII、MES等），让生产效率提升、生产成本降低。随着信息技术的发展，虽然有滞后数据可以作为参考，但其本质依然围绕人的经验和人的现场操作。而工业互联网能够赋予第二利润源全新的角色，从运营管理中解放人的执行任务，例如质检、故障排查等工作通过AI和大数据分析实现运营智能化管理。在执行人员减少后，企业需要更多创新者，让企业创新发展迭代速度更快。其次，随着人的经验积累转换为知识图谱，将经验和知识域可视化，指导人工智能算法迭代和决策制定。

3、工业互联网之第三利润源

在工业物联网领域，物流发展走在比较靠前，经历了人工物流、机械物流、自动化物流到现在智能物流，物流的管理效率和成本得到了极大改善。例如运输管理，从早期货物运输监控数据需要依赖于运输工具挂靠点的数据回传及汇总，到现在能够通过GPS、RFID、各类传感器，实时掌握运输途中货物的温湿度、地理位置和件数等信息，能够根据运输目的地和实时交通拥堵情况对运输线路规划等。受技术、资本等各方面影响，目前智能物流主要在第三方物流企业和电商企业发展迅速，而工业企业物流发展较为缓慢，大多仍处于机械物流和自动化物流阶段。工业互联网平台能够帮助工业企业实现快速升级转型，降低系统开发技术难度和成本，IaaS、PaaS、SaaS等平台能够减少系统从0到1开发时间，实现快速低成本数字化转型升级。

4、工业互联网之第四利润源

供应链集成在一定程度上提升企业合作、降低供应链成本以及库存牛鞭效应[1]，但无论企业内部供应链还是 社会 供应链，遗留了一个对多方协作卡脖子的问题，即数据孤岛问题。前面我们介绍第一到第四利润源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系统，每个系统如同孤立的数据烟囱，对协作效率有着极大影响。主要有两方面原因：第一、现有EDI数据孤岛打通方案成本高，中小企业难以负担；第二、涉及供需多方协作时，彼此缺乏信任，不愿将企业内部数据共享给外部。工业互联网平台提供多种数据采集及处理解决方案，打破数据孤岛，实现数据无阻碍流转。在数据使用中，通过隐私计算保证数据安全，同时合理授权，让数据可用不可见，解决数据共享的后顾之忧。

5、工业互联网平台之第五利润源

在数字化1.0阶段，属于人适应系统；而进入数字化2.0阶段，适应公司现有作业模式的定制化软件将起着至关重要的作用。

图1：数字化转型1.0和2.0阶段的对比

因此，从技术角度，平台如何让企业快速及高效地完成定制化软件的开发，这将对工业企业数字化转型起着非常重要的作用。从市场现有产品看，包括基础设施即服务IaaS，平台即服务PaaS和软件即服务SaaS,能够让工业企业方便地利用平台提供商现成的低代码、甚至零代码工具完成系统开发，实现“人人都能做开发者”，即解决“技术人员不懂业务，业务人员不懂技术，开发的系统不好用”问题。未来低代码（或零代码）开发工具如同word、excel等办公软件，平台把各类接口做成图形界面，让不懂代码开发的人，通过图标拖拉的方式，开发自己需要的软件来减少低效率的重复工作。员工从原来被动执行者变为创新者，参与进从上到下的数字化改革中，用工具真正方便业务人员工作。

三

基于区块链技术的分布式认知工业互联网

社会 经济分为生产和流通两个领域，中心化工业互联网平台使用数字化技术替代信息化技术解决的是生产领域问题，而基于区块链技术的分布式认知工业互联网，解决的是流通领域的数据信任问题，但流通领域数据又会影响到生产领域的产品研发、产品质量管理等。

1、降低信任成本

商业模式正在从单边（规模效应）走向双边（网络效应），进入数字化时代后走向多边平台（生态效应）。中心化方式似乎也能够解决信任问题，但中心化模式下的信任主要依靠第三方权威机构的背书，这种方式成本高、效率低。例如，国际贸易买卖双方不信任的情况下，通过银行背书使用信用证服务解决付款问题；为满足银行要求，双方需要提供大量的证明来满足信用证条款，效率非常低下且成本高昂。但如果使用区块链技术，将真实数据从源头上链，保证数据安全、可信以及不可篡改。交易前，买卖双方拥有彼此过往真实的交易记录，以及产品的生产信息，这些信息是否会有助于降低交易的撮合成本？在交易过程中，通过智能合约的应用，一旦达成某个约定即可自动完成付款，这将会极大降低交易成本和交易时间。尤其进入多边平台，如果仍然使用中心化的信用证明体系，将无法构筑生态建设的护城河——信任。

2、重新定义协作关系

供应链多方合作，中心化的共识机制和治理方案更多体现在合同层面，但无法将彼此的利益真正绑定，较难促进生态的良性发展。但在去中心化解决方案中，参与方将资产以token或积分形式置于链上，从技术上实现多方利益绑定，一旦任何一方做出有损生态建设的行为，将会影响token或积分价值，这会影响联盟链上所有参与者的利益。在分布式认知工业互联网平台中，联盟中每个参与者都会积极维护生态利益，因为这也等同于维护着自己的利益。

3、可信数据流转

在产品研发或产品全生命周期管理中，流通数据需要工业企业从下游多个合作商处获取。而传统技术下难以保证数据真实性和安全性，在分布认知工业互联网中，隐私计算能够做到多方数据可用不可见，保证数据安全及合规。此外，根据数据贡献量给与合作商token或积分奖励，鼓励多方数据共享及流转。未来数据交易市场可能会出现更多合规的形式，例如基于区块链技术的数据信托、数据银行等模式。

4、保证数据安全

传统模式下，工业企业依靠于物理隔离实现厂内数据与外界的隔离，但在OT与IT融合下物理隔离屏障被打破，如何保证数据出本地后的安全则需要依靠多方共同努力。在设备通信中，需要做好设备身份认证管理，防止数据被攻击，而分布式认知工业互联网平台通过设备公私钥实现匿名管理，有效降低攻击风险。在数据存储中，采用分布式存储技术，即使单点攻击也无法让攻击者获取完整数据。

5、赋能商业模式创新

可信数据将开启全新的商业模式创新时代，每个组织的商业角色有可能会发生改变。传统商业模式下（供给推动模式），信息是非常碎片化的，供应链上不同参与者都拥有一部分产品相关的碎片数据，用这些不完整的数据去做产品升级、客户服务，难以达到最佳目的。但技术发展的今天，市场开始根据消费习惯、消费特征等因素挖掘每个消费者的需求，制造方式也从M2C进入C2M时代，这些都需要有更多完整、可信、合规的数据，例如，电动 汽车 并不是所有人都需要1000km续航的电池，通过区块链技术，用户授权驾驶数据给电动 汽车 公司，为其配置最合适、性价比最优的电池。再比如， 汽车 保险不再以车辆价值、出险次数等作为保险费用收取的单一指标，未来可能会基于可信里程数据进行保险费用收取。除商业模式的变化，每个组织的商业角色也可能会发生变化，电动 汽车 生产厂商，角色也将从生产商转变为服务商，以蔚来 汽车 为例的车电分离模式，以租代售模式，让 汽车 生产厂商的业务延展到产品全生命周期的管理中，这些模式创新仅仅是数字化时代的开始。

‘肆’ 面对5G时代冲击，工厂该如何向互联网转型

时代正在悄无声息地飞速发展着，我们身边的一切似乎一直没变，又似乎每天都在发生着巨变。终于有一天，当一切从朦胧中醒来时，才看到，原来这个世界的变化是如此之快，快到让一切都显得无法把握，变得扑朔迷离起来。在我们还只是沉浸在网上冲浪的愉悦中时，AI、NB-IOT、VR、AR等等各类的新名词已经渐渐将我们包围。当我们还在充斥着钢筋水泥的城市中不停奔波时，新支付、新能源、新物流、新材料等等所搭建的新零售模式，已经在开始冲击着我们的实体经济，曾经被无比依赖的、不可一视的所谓的商业神话，瞬间就变得不堪一击。这一切，应该说都源于5G技术。那么，面对如此强大的5G时代的冲击，我们传统的工厂又该如何向互联网实现转型呢?

随着时代的发展，工业制造和人工智能的结合其实是必然的。而工业物联网的产生和应用，则是实现了实体与网络的紧密联系，此时，人与机器之间的分工将不再那么明显，可以说，人和机器被未来制造系统有机的融合在了一起。这便是我们常常所说的智能制造了，也只有实现了智能制造，才能让我们的企业在当今激烈的国内外竞争环境下健康成长。