2019年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)首次進(jìn)入政府工作報(bào)告，2019政府工作報(bào)告專門提及“打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，拓展‘智能+’，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)賦能”。
最近工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)非常熱，一是“智能+”對工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要性，二是在科創(chuàng)板開市之后，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的科創(chuàng)企業(yè)在不斷進(jìn)入科創(chuàng)板上市的行列中。此前對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有大量討論，但還有很多困惑和發(fā)展不清晰之處。
在鈦資本新一代企業(yè)級(jí)科技投資人投研社第24期，寄云科技創(chuàng)始人&總裁時(shí)培昕分享了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何賦能高端制造，釋放機(jī)器潛力。時(shí)培昕博士畢業(yè)于北京郵電大學(xué)信號(hào)與信息處理專業(yè)，是國內(nèi)早期從事云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)領(lǐng)域研究推廣與應(yīng)用的專家。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)兩大典型玩家
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主要由網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全三大部分組成，其中網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ)，特別是5G低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)是保證工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)和平臺(tái)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，安全是保障。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)廠商非常多，從最基本的連接端到云服務(wù)端，從IaaS端到PaaS端再到工業(yè)數(shù)據(jù)分析展示和可視化平臺(tái)再到具體應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)仿真、生產(chǎn)優(yōu)化、運(yùn)營管理、資產(chǎn)運(yùn)維、能耗管理、采購優(yōu)化等，都是在工業(yè)里利用物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)分析后才能創(chuàng)造出的應(yīng)用場景。
兩個(gè)比較典型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)玩家：
第一個(gè)是提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的GE旗下Digital部門，提出“通過發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)高效的產(chǎn)出”。
不幸的是GE已經(jīng)在2018年開始出售Predix，主要原因有幾個(gè)：
GE Digital受到燃機(jī)、油氣、電力等系列主營業(yè)務(wù)的市場疲軟影響； 低估了工業(yè)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的難度； 過于強(qiáng)調(diào)云平臺(tái)和IT能力，忽視了客戶對應(yīng)用的需求，盈利模式不清晰； 進(jìn)行的并購和整合并沒有達(dá)到通過一個(gè)平臺(tái)統(tǒng)一不同的應(yīng)用軟件和交付能力的有效目的。
GE Digital的規(guī)劃目標(biāo)，是希望通過Predix平臺(tái)結(jié)合應(yīng)用Operation Performance Management（運(yùn)營績效管理）和Asset Performance Management（設(shè)備性能管理），通過設(shè)備的健康和可靠性管理、合規(guī)性管理、資產(chǎn)優(yōu)化、策略優(yōu)化，以達(dá)到運(yùn)營性能的管理，包括提升運(yùn)營效率、實(shí)現(xiàn)過程優(yōu)化等。
第二個(gè)玩家是Uptake，是公認(rèn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的標(biāo)桿創(chuàng)業(yè)公司。
創(chuàng)立于2012年，Uptake做的很多事都在模仿GE Digital，包括招募了很多GE Digital的原班人馬。其主張也是通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)高效的資產(chǎn)性能和運(yùn)營效率的提升，提供的方案也是平臺(tái)加應(yīng)用。
在平臺(tái)層，不僅提供相應(yīng)工業(yè)的基礎(chǔ)能力，也提供AI和機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，把算法變成目錄和訂閱的方式以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，并在上面實(shí)現(xiàn)快速應(yīng)用編譯和部署，最后形成應(yīng)用和行業(yè)解決方案。應(yīng)用主要有兩類，一類是通過數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能的方式實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)性能的提升，另一個(gè)是通過提升資產(chǎn)性能提升運(yùn)營效率，都與GE非常像。
Uptake在2018年11月份收購了一家APT（Asset Performance Technology）公司，這家企業(yè)提供了800多種類型的設(shè)備、1000多萬種不同部件的失效模式。FMEA失效模式分析有什么用呢？可以非常清楚地定位出設(shè)備有多少種故障現(xiàn)象，每種故障現(xiàn)象應(yīng)該采取的應(yīng)對措施和尋找相應(yīng)根因形成維護(hù)策略。
還有Uptake另外一個(gè)應(yīng)用，通過AI實(shí)現(xiàn)銷售線索、服務(wù)需求、工作流效率的優(yōu)化，主要是針對設(shè)備制造商提供一整套業(yè)務(wù)流程優(yōu)化引擎、提高銷售業(yè)績和客戶滿意度。
比較典型的案例：第一個(gè)是為卡特彼勒開發(fā)一套設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和分析系統(tǒng)，采集設(shè)備的各類數(shù)據(jù)信息，聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的同時(shí)分析預(yù)測設(shè)備可能會(huì)發(fā)生的故障，以提前應(yīng)對；美國一家Class1的火車公司，在美國有大約一萬四千個(gè)火車頭，Uptake幫助其通過人工智能預(yù)測性維護(hù)，每年節(jié)省4700萬美金；AMEREN是美國一家發(fā)電廠，每年用了Uptake的人工智能應(yīng)用平臺(tái)幫公司節(jié)省990萬美金；PaloVerde是一家核電廠，每年Uptake幫其節(jié)省1000萬美金；Uptake還幫助某個(gè)重型機(jī)械經(jīng)銷商每年提高850萬美金的收入。
這幾個(gè)案例是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里比較典型的應(yīng)用場景，圍繞大型設(shè)備的資產(chǎn)性能，利用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性的提升，進(jìn)而提升整個(gè)過程的運(yùn)營效率，創(chuàng)造更多的價(jià)值和利潤。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)有四個(gè)：
