近年來，中美貿易戰愈演愈烈，華為、中興等高科技信息技術企業受到美國定點制裁，全國上下切身感受到產業升級的必要性與迫切性。被譽為第四次工業革命的工業互聯網也受到持續關注，并被提到國家戰略層面加以推廣。

在頂層設計與潛在市場的雙重刺激下，全國各地的工業互聯網討論此起彼伏：2019年7月，世界工業互聯網產業大會在青島召開；8月，工信部召開“5G＋工業互聯網”全國現場工作會議；廣東工博會期間舉行“2019工業互聯網驅動制造數字化轉型技術研討會”；重慶舉行第二屆工業互聯網高峰論壇；武漢舉行“中國工業互聯網標識大會”；上海則在8月底召開的全球工業智能峰會。

當前，業內專家對工業互聯網或智能制造的討論可謂是熱火朝天。在熱點背后，我們不禁思考，工業互聯網的本質和特征是什么？為什么還要在信息化、兩化融合之外再提工業互聯網和智能制造？

賽百君從各方面信息了解到，很多制造型企業，尤其是廣大中小制造企業對工業互聯網或智能制造基本還處于觀望狀態。這種觀望主要基于兩個方面：一是缺乏足夠的利益驅動，二是不知從何入手。

1．廣大企業，尤其是廣大民營制造企業，各項管理改善活動的推進是以效益為導向的，所謂的“不見兔子不撒鷹”。工業互聯網當然有很多相對成熟的應用場景，比如生產可視化、設備監控、質量追溯、遠程控制，等等，但其經濟效益并不明顯，或者說它們與企業效益的正相關性不明顯；況且，這些效果的取得也可以通過其他方式來實現。也不排除，某些工業互聯網解決方案的提供廠商夸大了它們的實際效果，為了將手中的東西賣個好價錢，所以要找一個高大上的詞匯來美化，就如同將“理發店”美化為“形象工作室”。

2．人工智能、機器學習等工業互聯網中的某些技術看起來太高端，高端得讓人不敢接近。這就像一個澡堂子，因為外觀裝修得像五星級酒店，讓只有普通消費能力的人們望而卻步。一味地將工業互聯網或智能制造講得有多好，有多高，有多先進，并不利于工業互聯網技術的落地和廣泛應用。工業互聯網解決方案要想進入“尋常百姓家”，首先得接地氣，要深入到業務的現場和問題，要在繼承的基礎上做創新。

工業互聯網是什么

工業互聯網是鏈接工業全系統、全產業鏈、全價值鏈，支撐工業智能化發展的關鍵基礎設施，是新一代信息技術與制造業深度融合所形成的新興業態和應用模式，是互聯網從消費領域向生產領域、從虛擬經濟向實體經濟拓展的核心載體。工業互聯網是新一代信息通信技術與現代工業技術深度融合的產物，是制造業數字化、網絡化、智能化的重要載體，也是全球新一輪產業競爭的制高點

對相關從業者和制造企業來說，工業互聯網的成熟應用建立在對其的正確認識基礎上，這種認識必須是不唯大，只唯真；不唯高，只唯實。與ERP、MES、PLM等傳統IT解決方案相比較，工業互聯網的基本特征或使命主要還是解決“融合”的問題，即OT（運營技術）和IT（信息技術）的融合，流程、數據與場景的融合。

工業互聯網首先要解決好OT和IT的融合。在大多數企業中，OT和IT是相互獨立的兩個孤島。OT團隊掌握了大量、實時的設備運營數據，卻每天躺著數據金礦上而不知道怎么從中找到“金子”。

用句不那么好聽的比喻，有些企業的OT團隊就像“坐井觀天的青蛙”，他們了解井里的每一個細節，可只看到了井口的那一片天，只是從設備管理的角度去看待和使用手里所掌握的設備數據。IT團隊則往往處于另外一個極端，他們就像夸夸其談的“趙括”，張口閉口是戰略、端到端、改善、變革，卻不知道業務一線“一兵一卒”的現狀和變化，看似知道很多，其實知道的都是些大而無當的東西。用個未經統計的比喻，很多企業上層的ERP、MES即使與下層的SCADA、DCS、PLC等做了集成，但MES等IT系統中所使用到的數據還不到OT所能提供的設備運營數據的1％。

OT就像地基，地基很深、很實，但需要地基上建筑物的整體構架才能彰顯其作用。IT就像墻壁和屋頂，再漂亮的屋頂和墻壁還是需要堅實的地基做支撐。傳統OT之弊在于掌握的數據雖多卻立意不高，傳統IT之弊則在于視野廣卻顆粒度和準確度不夠。

我們知道，OT中的數據是時間序列化數據，它們只是一些Tag或點狀數據，需要人們賦予它們以業務含義；IT中的數據則主要是關系型數據，時間跨度較大，邏輯嚴謹卻不夠靈活和全面。

之所以說工業互聯網的基本特征之一在于OT與IT的融合，就是工業互聯網平臺中引入的數據建模機制，可以通過“物（Thing）”模型將來自OT的數據予以意義化和業務價值化，從而與IT中的數據進行協同和融合，將地基、墻壁和屋頂“焊接”成一個有機的整體，將企業中的計劃、組織、執行和控制等活動實現雙向貫通，這也是工業4．0中“三項集成”（縱向集成、橫向集成和端到端集成）的應有之義。

工業互聯網其次是流程、數據和場景的融合。ERP、MES等IT系統是典型的流程驅動（Process－Driven）的應用系統，業務流程的端到端（End－to－End）是這些系統的基本要求。因為需要實現“端到端”的業務流程，它們可能就犧牲了對業務數據的實時分析和應用。

工業物聯網應用則是典型的數據驅動（Data－Driven），數據應用的DIKWA（從數據到信息，從信息到知識，從知識到洞察，從洞察到行動）生命周期循環是它們的基本特征，描述性分析、診斷性分析、預測性分析、響應式分析是它們的典型應用場景。流程驅動也好，數據驅動也好，都是要為企業經營效率和效益的提升來服務，這就要集中體現到相關的應用場景中去。

經營管理的理論很多，其實最基本理論是PDCA管理，其他理論大都是PDCA的變種。企業的PDCA業務循環，Plan、Do是流程驅動的應用系統的擅長，Check、Analyze是數據驅動的應用系統的擅長，它們要實現完整的、可重復的閉環，并需要結合到業務場景中去，最終以人為中心，為企業中的人提供相關便利。

我們說企業經營“以人為本”，“以人為本”可以做各種形式的詮釋，也可以說管理技術或方法的推進要“以人為本”，企業中的利益相關方就是管理技術或方法的“客戶”。如果“客戶”沒有識別清楚，“客戶痛點”沒有出來，工作沒有圍繞“客戶痛點”的解決來展開，工業互聯網就不可能在企業得到應用和認可。如果說流程和數據的雙輪驅動是工業互聯網的“矢”，“客戶懂點”就是“的”，流程、數據和場景的融合就是“有的放矢”。

智能制造是大勢所趨

原因一：人口紅利消失，勞動力成稀缺資源

有專家指出，人口轉變使得中國從20世紀60年代開始享受人口紅利，而隨著出生率的不斷下降，中國的勞動人口數量在2012出現了第一次絕對下降，意味著人口紅利趨于消失，2015年前后是中國人口紅利階段的轉折點。我國傳統的勞動密集型企業嚴重依賴人口紅利，人口紅利的消失使得低成本勞動力成為稀缺資源，傳統制造業正在面臨人力成本日益升高的生存難題。

原因二：下游需求持續復蘇

信息行業是典型的上游行業，主要服務于不同行業的信息化需求，如教育、醫療、金融、政府、工業等等，上游景氣度提升能有效帶動信息化投入的提升，從而利好于下游行業信息化企業，過去幾年，醫療IT、金融IT等領域均出現過高景氣狀況。相對于醫療、金融等行業，我國工業信息化水平相對較低，行業本身就有滲透率提升的需求，另一方面，近年來，在國家供給側改革等政策的推動下，工業領域需求持續復蘇，汽車、鋼鐵、紡織等多個細分行業業績回升。下游工業領域的復蘇將有望帶動上游信息化投資。

得益于下游需求的持續復蘇，制造業信息化投入有望持續加大，相關信息化企業將隨之受益。

原因三：企業自身盈利追求

隨著我國人力成本、上游原材料成本等的上升，企業盈利難度較過去有所增加，尤其是在制造業中這一現象更加明顯。

制造業企業的制造周期時間是指從訂單發放經車間周轉到最后發貨的總時間。制造周期時間越短，制造商庫存越少，市場需求變化時報廢的材料越少，調整適應變化的靈活性越大。反之制造周期時間越長，積壓的多，不良及廢品增多，儲存費用等等都會增加，此外，制造周期越長，工廠車間可能出現的問題越多。減少制造周期時間不僅影響材料預備，還可以改善出貨計劃，加快產品輸出，因為材料在到下一個操作之前停留的時間更短，故過程中的在制品減少。因為產品處理更少，故產品質量得可以到改善。制造周期時間是在多數電子和電器等復雜品類裝配中的最大的問題，制造周期每縮短一倍，企業年利潤收益預期可增長2．2倍。根據美國MESAInternational調查數據顯示，智能制造可顯著縮短制造周期時間、提升生產效率，降低成本，提高單位時間產出，從而提升企業收益。因此，出于企業自身對盈利的追求，它們亦將會加大對智能制造領域的投入。

原因四：政策密集出臺，中國制造2025箭在弦上

國務院2015年發布《中國制造2025》，提出通過“三步走”實現制造強國的戰略目標，該行動綱領面向十個重點領域，建設五大工程，包括：制造業創新中心建設、智能制造、工業強基、綠色制造、高端裝備創新。十九大報告也對發展制造業提出新的要求。據工信部介紹，為推進智能制造產業政策落地，將加快其項目部署，并將總結試點示范經驗并在各行業進行推廣，同時在此基礎上盡快形成后續政策和措施，進一步推進制造業轉型升級。中國工程院院士李培根說，數字智能時代的自動化將幫助人類實現超越：它不光能替代人類的體力，還可以替代人類的腦力。計算機系統通過自身的學習和實踐，可能在某一些點上超越人類的思維，使人類可以超越很多模型，即通過數字智能技術發現一些模型的近似參數，認識一些非固定模式的問題，從而解決一些問題。如谷歌數據中心的耗電問題，就靠裝載的幾千個傳感器的數據和智能技術，最終把耗電降低了15％。此外它還可以超越時空，如AR技術、MR技術的應用等使醫生可以遠程指揮手術，甚至消滅時間和空間、創造時間和空間。

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