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年度大作!李培根院士谈 “工业互联网应用的深化与拓展——把握平凡与常识”

"互联网之于产业的作用,多年前国家就开始重视。为推动数字经济发展,2015到2018年期间,国家层面相继提出“互联网+”“数字中国”战略,推动云计算、大数据、人工智能等信息技术的持续广泛应用。2017年11月27日《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》发布。近几年国家又提出加快“新基建“的建设速度,工业互联网/产业互联网又是“新基建”中的主要内容之一。2020年4月7日,国家发改委发布《关于推进“上云用数赋智”行动,培育新经济发展实施方案》(以下简称《方案》)。《方案》中首次提出“构建多层联动的产业互联网平台”,将产业互联网上升至国家层面,建议政府、平台型企业、行业龙头企业与中小微企业等多层联动,实现国家整体经济的转型升级,高质量发展。可以看到,产业互联网将是实体经济转型的关键路径,也已经成为行业共识。"

尽管国家和地方政府都高度重视工业互联网(由于工业互联网是产业互联网的一部分,而且是最重要的部分,下文仅讨论工业互联网应用。)的应用,现实情况也差强人意,但多数企业对于工业互联网的应用或者犹豫不决、举棋不定,抑或迷茫而缺乏方向感。总之,工业互联网的应用离普及还有相当大的距离,问题究竟何在?

有人或许认为,问题在于平台本身还不成熟。诚然,目前我国的工业互联网平台不能说很成熟了。一般而言,装备、软件等工业系统本来就是在规模应用中逐步完善的。因此,在目前工业互联网还缺乏深度和广度应用的条件下,国内开发的工业互联网平台在现阶段不可能是完善的。也就是说,尚无完善的工业互联网平台自是意料之中,但不应该成为工业互联网应用推进不力的症结。

问题在于IT/OT没能很好地融合?工业互联网要落地,设备要上云,底层的数据采集是基础,传感与监控、PLC、工业控制软件等都需要有效地与上层的ICT技术无缝地连接。也就是说,作为IT技术的工业互联网自然应该和底层的操作、控制、运行能够很方便地连接起来。IT/OT融合毫无疑问是必要的,但工业互联网平台的开发商和运营商都不至于不谙此道。从技术上言,并无难以逾越的鸿沟。应用中碰到此类问题,应该很快就能够完善。

有人认为,当前工业互联网的应用局限在企业的“单点智能”,今后工业数字化转型的重要方向应该是“工业互联网从单点智能走向全局智能”。对智能制造有所了解的人会马上想到更多人工智能在制造环节的应用,比如通过机器视觉判断产品表面是否有瑕疵、通过机器学习预测设备的运行状态从而及时维护等。但是,这些智能应用都有一个共同特点:解决碎片化的需求,即着眼于独立的制造流程,甚至是单一的工位,即所谓单点智能应用。与单点智能应用相对应的概念为全局智能应用。全局应用的作用对象不局限于一城一池,而是希望通过集成和协同,对多个生产环节甚至整个商业生态形成全局影响,从而让企业的商业效应最大化。[1]全局智能当然是理想的形式,但还不是现阶段企业数字化转型所追求的主要目标,也不是工业互联网应用的关键。在单点智能远未深化应用的阶段,强调全局智能应用无疑是空中楼阁。

那么,当前工业互联网应用的深化与拓展最需要注意的问题究竟是什么?已有一些学者和专家从不同的技术视角进行过讨论,有些也许是未来的发展方向。但笔者认为,当前应用未能深化和拓展的症结或许并不在于技术的玄深。因此本文并非技术本身的深层论述,只是技术意识层面的思考。

平凡的过程

工业互联网已经用于企业的某些过程中,如产品协同开发过程、生产中的质检过程、设备的运行状态监测及运行维护过程等。

其实,对于应用企业而言,存在适合于工业互联网应用的大量活动和过程,关键在于企业要善于挖掘那些既涉及深层物理过程又影响企业目标(如成本、质量、绿色等)的问题。关乎企业目标的一些浅层次过程,人们可能容易想到,但深层次过程则不愿触及。对于很多制造工艺过程,如果能掌握其深层的工艺机理,对于深刻认识和控制工艺过程是非常必要的。如在大型船舶发动机领域,焊接占据日常生产工作的70%。在质检环节中,需要将各个构件吊装至专门的质检车间。采用各类无损检测设备,剔除和修复质量不合格的构件。当发现深层次的焊接质量问题时,与焊接行为本身通常已经脱钩了3至15天左右。很难追溯原因,形成较大的损失。某企业以不低于1000hz的频率进行各类工艺参数的高频采集,根据材质特性,以极高的频率快速调用后端封装好的具体机理算法(引入工艺智能)进行分析。利用工业互联网从而使得质量问题在焊接单元之中即刻解决。工艺智能可以让事后质量检测走向实时在线的监测和预测控制,这也是一种质量管理控制模式的根本性变化。[2]

近几年,数字孪生引起广泛关注。数字孪生最重要的表现不是几何外观的孪生,真正体现其价值的乃是过程孪生。数字孪生模型在对物理系统运行过程充分认识的基础上反过来影响物理系统的行为,使物理系统运行在最佳状况。前面焊接的例子即需要构建焊接过程的数字孪生模型,而高质量的焊接过程数字孪生一定建立在对高能束流与物质相互作用机理的深层认识的基础上。又如,在某种工程机械(如挖掘机)的工作过程中,可以收集机器工作状态及工作环境的各种孪生数据,利用过程孪生模型进行仿真,使挖掘机尽可能工作在最优状态。孪生模型的仿真甚至能告诉挖掘机的操作者,如何改进操作方式,使油耗进一步降低。

上面这些过程的改善都需要工业互联网的支撑。企业中类似有可能进一步改善的过程是很多的,工业互联网的深度应用恰恰需要企业审视其产品或设备运行的物理过程,从深层物理过程的细微改善中获得效益。工业互联网的应用若仅仅停留在浅层次的过程改善,其效益远不能充分发挥。

当然,对平凡过程的改善需要工业互联网平台商与应用企业通力合作,以工业软件的形式把应用领域的经验、知识、以及物理模型等与数字智能技术很好地结合起来。

有人会担心,有些应用可能只能改善一点点。但正是众多“一点点”使得企业从精益中能够获得更大的效益。1%的效率提升在任何行业都威力巨大。据GE分析[3],在美国,航空若节约1%的燃料将节省300亿美元;电力若减少1%的消耗将节省660亿美元;医疗系统效率提升1%将节省630亿美元,如此等等。

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图1  1%的效率提升在任何行业都威力巨大[3]

平凡的活动和事务

企业中有一些看起来极为普通平凡的活动或事务,但恰恰是平凡里有很大的改善空间。

每个企业都存在供应链,通常的供应链管理尚有诸多问题。如,供应链的各环节信息不透明影响系统整体效率;交易双方信任成本较高,由于信息不对称,需采取甄别、挑选、验证等特别手段,以致提高双方的交易成本;交易纠纷难以处理,举证困难、责任分配难明确;非法行为追踪困难,出现问题时,追踪产品流程、精准地确定出现问题的环节是一项极为耗时费力的工作。

良好的供应链管理需要数字化技术,数字化供应链也是未来企业数字化转型的重要趋势。为消除供应链上信息不对称的情况,需要数据可视化。通过供应链之间的管控协同、数据可视化,供应链上的实时决策优化、需求预测将变得可能,由此可进一步减弱甚至完全避免“牛鞭效应”(如某些情况下,需求量的减小导致供应链上游生产严重过剩)带来的影响。此外,在物料的生产、运输、加工等环节上进行全面监控、记录,更完整地获取供应链上、下游的过程信息,将有助于解决传统供应链行业取证困难、责任主体不明确等问题。[4]数字化供应链实现的基础是工业互联网/物联网技术。

供应链中很平凡的工作是采购。采购中更为平凡工作如目录管理、发票管理、付款管理等,真正要自动执行,则需要数字化、人工智能等技术的支撑。在合同条款执行、安全付款等方面,可能还需要智能合约、区块链等技术。[5]区块链可帮助建立安全的分布式账本,相关的交易信息对各方均是公开的;通过“智能合约”技术,可以把企业间的协议内容以代码的形式记录在账本上,一旦协议条件生效,代码自动执行。只要物流抵达的信息发出,货款将自动转出[4]。这些都离不开工业互联网的环境。

很多情况下,企业的商务活动离不开“签名”。DocuSign通过数字签名验证用户的真伪,具有法律效力。公司可引导客户在完成电子签名后进入程序里,以便于管理全部电子合同。还可以通过法律概念(而不仅仅是关键字)快速搜索大量协议;自动并排提取和比较关键条款和术语;快速确定风险和机会领域;提供有助于解决法律和业务挑战的可行见解。据媒体报道(2018年10月), DocuSign将以太坊区块链集成到其电子签名和交易管理服务中。DocuSign以1.88亿美元收购Seal软件(一家提供人工智能驱动的合同管理软件解决方案的公司),利用人工智能技术完善电子协议流程,即通过整合Seal的相关技术,帮助用户在协议云中更高效全面地查找、分析和提取合同信息。用DocuSign,一家大型国际信息服务公司将法律审核时间减少75%。一家国际电信公司将客户协议的法律审核时间缩短了80%以上。[6]

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图2 AI驱动[6]

连签名这样普通平凡的工作都可以在工业互联网的环境下产生意想不到的效益!企业要善于在一些平凡的活动与事务中审视是否存在利用数字智能技术进一步改善的空间。

化高深为平凡

类似前述如焊接的平凡过程,若要深究其机理,即深层地认识并控制其物理过程,则需要很多高深的基础理论和技术,如从分子动力学层面认识激光与材料相互作用的机理。要使应用企业的技术人员都熟悉掌握类似理论或技术显然不现实。因此,工业互联网应用的深化与拓展就一定需要将那些涉及高深理论和技术的问题转化为平凡。

多年前,微软推出Azure IoT ,通过云计算、物联网、大数据、智能服务等技术帮助客户加速物联网战略的实现:设备的管理和控制、大量数据的采集、流数据处理、预测性分析能力等。为了方便用户,其“微软认知服务”(Microsoft Cognitive Services)集合了30多种人工智能API以及知识API。借助API,开发者即使不懂人工智能,也可以打造出带人工智能的产品[7]。

2018年8月,西门子收购Mendix。Mendix是一款低代码的软件功能组装工具,特别适合于云环境的App开发,包括组装基于云的各种API及数据模型、UI(用户界面)、BPM(业务流程管理)流程模型、消息流模型、数据处理算法模型等。Mendix低代码软件快速开发平台功能强大,无论专业开发者还是“公民开发者”,都可以通过直观的图形化用户接口,使用拖拽组件和模型逻辑来创建企业级应用,速度比传统开发快10倍以上。Mendix将低代码的优势推向工业互联网、边缘计算、人工智能、自动化等应用领域,用户不必是专业软件开发人员就可以编应用程序,甚至可成为一个接近解决问题的领域专家。[8]西门子正在把旗下所有基于Mindsphere平台的工业软件进行云化,作为工业App推出。App、API、低代码平台——这些都能化高深为平凡。

能够用数学模型表达的物理问题,很容易转化成软件。但有些深层物理问题的机理或者关联可能潜藏于紧闭的深处,即便领域专家也不易认识。解决此类问题需要利用数据科学和人工智能手段,把数据转化成有用的信息,把信息转化成知识。再连同为领域专家所知的经验、知识等,一并转化成工业App。如此,高深莫测的物理问题方可化为平凡。

工程机械巨头Caterpillar 100%的经销商都通过工业互联网/物联网平台UPTAKE提供相关服务。UPTAKE做了大量基础性的工作,包括强大的数据科学和人工智能机器学习等。该平台已经拥有超过21亿小时的机器学习,连接了130万工业设备并不断在增加,还有6万个失效模型。2018年初,UPTAKE平台一天的数据交易量已达到纽约证券交易所的6倍以上。其核心技术包括人工智能机器学习的引擎,其输入是360°的全景数据,不仅仅是机器数据,更重要的是一些企业数据,ERP数据,维修工单等。[9]2018 年 4 月, UPTAKE 收购控制大量工业数据的公司——Asset Performance Technologies(APT)。强大的数据分析能力使他们能够向应用企业提供更优质的服务。据言Uptake每年能够帮助 Caterpillar 的每辆机车节省 14 万美元的费用,同时还能将配置机器的时间缩短一个小时。正是他们在数据科学及机器学习等基础工作方面的大量投入才使得应用企业能够把一些看似高深的应用化为平凡。

生态协作——其实是常识

工业互联网应用的深化与拓展,生态协作是至关重要的。

IT和OT的融合,需要平台企业与制造商或自动化厂商的合作。2018年11月,PTC(IT企业,拥有一些工业软件和ThingWorx物联网平台)与罗克韦尔(著名自动化公司,长于OT)决定利用各自在IT和OT方面的优势,合作推出套件。此举能为应用企业提供更有效的数据和深度信息,帮助企业优化工业运营并提升生产率。该全新套件可一站式展示企业内部信息,让运营和系统状态一目了然。

即使IT企业之间,也需要利用各自的优势,相互合作。Ansys 与SAP 通过合作将仿真解决方案与数字供应链、制造和设备管理产品充分结合,推出了由Ansys 提供技术支持的SAP Predictive Engineering Insights 解决方案,支持构建、确认和部署数字孪生模型,帮助运营商优化运营和维护流程。Ansys 致力于和数字孪生革命中的领军企业合作。目前,其仿真软件和平台都已经过验证,能够与多种常见的物联网平台协同使用,包括PTC 的ThingWorx、SAP 的Predictive Engineering Insights、Microsoft 的Azure、 Rockwell Automation 等[10]。

通用电气(GE)和微软(Microsoft)实现了Predix与Azure两大平台的整合。早在2016年7月,双方宣布将通用电气用于工业互联网的Predix平台登陆Microsoft Azure云平台以便为工业客户提供服务。于GE而言,那些使用微软Azure产品和服务的企业将可更方便地利用Predix平台,来分析它所连接的设备资产中所产生出来的数据,再使用这些数据来构建应用。于微软而言,更多的工业用户将利用Azure平台。

中国的工业互联网相关企业应该充分认识生态协作的重要性,当协作在中国工业互联网生态圈中真正成为常识时,恐怕就是工业互联网应用深化与普及之日。

创造体验——正在成为常识

在“顾客主义”越来越盛行的当今,体验经济的概念走进工业界、商界,注重客户/用户的体验正在成为业界的常识。

工业互联网应用何尝不是如此!能否给客户/用户带来好的体验是一个平台是否能够受欢迎的关键。工业互联网平台支持产品协同开发,给设计者很好的体验;通过工业互联网平台进行设备的故障诊断及运维,给用户和制造商很好的体验;通过工业互联网进行远程手术指导给医生很好的体验;还有设备的远程操控、产品质检……

但是未来工业互联网的应用绝不限于这些已有的体验,平台应用的深化和拓展需要不断地“创造体验”。达索就把“创造体验”作为他们创新研发平台的出发点,旨在不断地给设计用户带来惊喜。

创造体验需要想象。既然是创造,那些可能给客户/用户带来惊喜的体验目前尚不存在,还处在“紧闭的存在深处”,客户/用户还一无所知。充分发挥想象力和创造力,以超出客户/用户期待的水准将他们潜在的需求变为现实。只有这样,才能创造出客户/用户真正需要的附加价值,才能给他们带来意外的体验与惊喜。图3是海尔内置摄像头的小焙T3嫩烤箱。烤箱内置高耐热摄像头,可以拍摄产品烘焙的过程(例如蛋液的加热凝固)。与手机App连接,通过互联网,又契合烘焙群体进行社交分享的需求。用户购买的是烘焙的生活方式,一台可以“直播”的烤箱——整个过程可以直播,可以抓拍延时摄影。还有海尔做的烤圈App,一款海尔烤箱出现了烘焙生态圈,一个烤箱能够把女人们连接到一起。显然,此产品问世之前,消费者是没有这样的体验的。

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图3  海尔小焙T3嫩烤箱(来源: 海尔)

数字-智能技术的飞速发展,人在未来的制造中到底发挥何种作用?到底得到哪些新的体验?未来在一个智能增强的环境中,你或许可以以全息图像的方式出现在制造的现场,也可以以全息图像的方式体验在想象的场景。[11]数字-智能技术的发展大大拓展了人们想象的空间,但是缺乏对新技术的洞察则很难抓住那想象空间中虚无缥缈的体验。

还有大量处在“紧闭的存在深处”的体验有待人们去想象,有待工业互联网平台商和用户共同挖掘。

本文所述及的问题甚是平凡,乃至常识。但人们往往迷失在平凡中,疏忽在常识里。很多时候,把握住平凡与常识,倒是找到了正确的方向。

专业人士要善于从平凡中发现高深,又能化高深为平凡;既在常识中认识大道,又能把大道变成常识。

参考文献:

[1] 卢子晟.打破智能“谷仓效应”,拥抱工业全局智能——再看工业互联网从单点智能走向全局智能. 阿里云研究院. 2021-06-22.

[2] 崔  斌, 夏卫生. 工艺智能在工业互联网时代绽放光芒. 工业互联网前线,2021-03-25.

[3] GE,工业互联网:突破智慧和机器的界限,工业和信息化部国际经济技术合作中心译,2011年11月.

[4] 贾英昊,江泽武. 区块链浪潮-连接技术与应用. 机械工业出版社, 2019(84-85).

[5] 汪鑫. 传统采购模式数字化颠覆. 哈佛商业评论,2017-10-02.

[6] DocuSign通过收购Seal软件在AI方面迈出大步.互联网分析沙龙,2020-03-01.(http://www.techxue.com/qianyankeji/202003/12068.html)

[7] Mitch Tulloch. Windows Azure介绍.微软出版社,2013.

[8] 产业财经网.低代码软件快速开发平台领导者Mendix助力中国企业实现数字化转型. 2021-01-20.(https://www.sohu.com/a/445670530_100136197)

[9] UPTAKE 全球副总裁陆泓:美国工业互联网的创新之路.2019年04月30日(http://test.2025china.cn/znw/_01-abc00000000000285073.shtml)

[10] Ansys  & e-works. 仿真技术支撑产品数字孪生应用白皮书,2021-04.

[11] 李培根.未来制造的数字空间一瞥.智造苑,2021-09.

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