本文分為三部分：首先從電子制造企業(yè)視角談下對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解，其次基于上述理解介紹一下制造企業(yè)可采取的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化改造思路以及相應(yīng)的解決方案，最后闡述一下對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的觀點(diǎn)。

一對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

從電子制造業(yè)視角看過(guò)往30年，每10年劃分一個(gè)分水嶺，我們認(rèn)為88年到98年是PC時(shí)代，屬于勞動(dòng)密型集型生產(chǎn)，這時(shí)期的生產(chǎn)形式側(cè)重于人與人，以及人與治工具的協(xié)同。車間中普遍的生產(chǎn)場(chǎng)景是：長(zhǎng)長(zhǎng)的一條流水線上，每個(gè)作業(yè)員都在緊張忙碌的工作，不但要與他的上下工位協(xié)同，還要與他手上的治工具協(xié)同。98年到08年進(jìn)入功能手機(jī)生產(chǎn)時(shí)代，屬于精密制造。這時(shí)期強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)加工的精度，工程師每天花大量時(shí)間在設(shè)備前調(diào)機(jī)，為的是保證產(chǎn)品的加工精度與品質(zhì)。本時(shí)期側(cè)重人與精密機(jī)器，及人與監(jiān)控系統(tǒng)間的協(xié)同。08年至今屬于智能終端時(shí)代，隨著IoT、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，出現(xiàn)了越來(lái)越多的智能裝置與智能系統(tǒng)。這時(shí)期強(qiáng)調(diào)人與智能系統(tǒng)及智能裝置間的協(xié)同，如利用智能系統(tǒng)替代或指導(dǎo)工程師調(diào)機(jī)，在保證產(chǎn)品品質(zhì)、精度的前提下大大縮短了調(diào)機(jī)時(shí)間，使工程師調(diào)機(jī)有了科學(xué)依據(jù)，通過(guò)與智能系統(tǒng)協(xié)作，可快速挖掘出藏在問(wèn)題背后更深層次的隱藏因素，從而不再單純依賴經(jīng)驗(yàn)判斷。

以上電子制造業(yè)不斷演進(jìn)的這30年，讓我們深刻體會(huì)到了其中的變與不變：

首先，不變的是，無(wú)論我們?cè)谄髽I(yè)中身兼何種角色，每天做的工作都可以用8個(gè)字概括：提質(zhì)、增效、降本、減存。目的是保證我們產(chǎn)品品質(zhì)、精度、成本、交期與安全，從而提升公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)里不斷強(qiáng)調(diào)“品質(zhì)是生命，時(shí)間是金錢(qián)，產(chǎn)線是我們的客戶，所有周邊單位都服務(wù)于產(chǎn)線”，即無(wú)論您從事研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、還是運(yùn)營(yíng)管理、都直接或間接服務(wù)于產(chǎn)品的品質(zhì)、精度、成本、交期和安全，如果滿足不了這些需求，就是工作還沒(méi)做到位。

以上是不變的部分，接下來(lái)談一談變化的部分：

隨著新技術(shù)的不斷引入，我們做提質(zhì)、增效、降本、減存的分析工具與解決方案變了，進(jìn)而我們的工作方式與工作體驗(yàn)也跟著變了。

先看分析工具，在功能手機(jī)時(shí)代，公司大力推行精益生產(chǎn)，用IE七大手法降低車間的各種浪費(fèi)：如等待的浪費(fèi)、無(wú)效搬運(yùn)的浪費(fèi)、不良品的浪費(fèi)、提前生產(chǎn)的浪費(fèi)、庫(kù)存的浪費(fèi)等。后來(lái)為了使我們的分析更加有科學(xué)依據(jù)，能看到更多隱藏在問(wèn)題背后的影響因素，公司引入了6Sigma，遵循DMAIC流程解決問(wèn)題，再到目前引入機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)，輔助我們解決超出人們經(jīng)驗(yàn)的復(fù)雜工況多因素耦合的生產(chǎn)工藝相關(guān)問(wèn)題。

圖1 分析工具的變化

如上圖片所示，左上角就是公司IE提案改善網(wǎng)站，公司員工過(guò)去做的改善按都提交在這里，保守估計(jì)里面至少有幾十萬(wàn)件了。中間是公司發(fā)的6Sigma資料，分黃帶、綠帶、黑帶。右邊是我們引入IoT、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)，將就舊有測(cè)試系統(tǒng)升級(jí)成了智能測(cè)試平臺(tái)，左半部分是現(xiàn)場(chǎng)加工場(chǎng)域，右上半部分是仿真及預(yù)測(cè)，右下半部分是具體加工狀態(tài)，良率、利用率、點(diǎn)進(jìn)去可以看到詳細(xì)的工況信息等。導(dǎo)入這個(gè)平臺(tái)使整體測(cè)試直通率提升了20%以上。

另外談一談常見(jiàn)問(wèn)題的解決方案部分。在IE時(shí)代若車間工站出現(xiàn)異常，工程師去解決，有個(gè)不成文的衡量解決方案優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)是--讓作業(yè)員想犯錯(cuò)都很難。初期我們常采用治工具+SOP或開(kāi)發(fā)自動(dòng)化防呆腳本等手段解決問(wèn)題，目的是固化作業(yè)員的動(dòng)作，或讓程序輔助或替代作業(yè)員完成輸入信息核查等。后來(lái)隨著自動(dòng)化與監(jiān)控系統(tǒng)的引入，很多之前做到準(zhǔn)防呆的工位，在成本合理的情況下，基本上都被自動(dòng)化裝置與機(jī)械手臂取代了，人員轉(zhuǎn)而去做更有價(jià)值的事情，再后來(lái)隨著IoT、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的引入，越來(lái)越多的核心自動(dòng)化設(shè)備與系統(tǒng)也變得越來(lái)越智能了。

再看工作方式部分。以車間巡線為例，過(guò)去我們主要采用定點(diǎn)巡線方式，這里的“定點(diǎn)”指在固定時(shí)間去固定地點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與解決問(wèn)題。現(xiàn)在只需要在辦公室或戰(zhàn)情中心遠(yuǎn)程監(jiān)控，完全解除了地域的限制。只要你的手機(jī)可以聯(lián)網(wǎng)，系統(tǒng)會(huì)將車間異常與診斷信息主動(dòng)推送給你。

在工作體驗(yàn)上，由過(guò)去做附加價(jià)值低的工作感到枯燥乏味，到需要深度鉆研才可以解決問(wèn)題的興趣漸濃，再到現(xiàn)在利用新技術(shù)高效解決過(guò)去毫無(wú)頭緒的棘手問(wèn)題，而變得越來(lái)越有成就感。

綜上，可以看出，無(wú)論技術(shù)如何變化，我們追求品質(zhì)、精度、成本、交期、安全的核心競(jìng)爭(zhēng)力是沒(méi)有變化的，只是隨著技術(shù)進(jìn)步使得我們看待問(wèn)題的方式和解決問(wèn)題的方法在變化，變得更加科學(xué)與高效。

合理利用新技術(shù)可以不斷地提升企業(yè)自身的生產(chǎn)力，但從整個(gè)工業(yè)生態(tài)視角看，如果只是個(gè)別企業(yè)利用新技術(shù)提升生產(chǎn)力價(jià)值不大，企業(yè)處在其供應(yīng)鏈與合作生態(tài)中，企業(yè)的價(jià)值最大化在于如何利用新技術(shù)革新自身的同時(shí)，還能高效低成本的相互協(xié)作、賦能。而要想做到高效、低成本協(xié)作，需要生態(tài)企業(yè)在運(yùn)用新技術(shù)時(shí)都能遵從統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)家大力推行工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，作為工業(yè)領(lǐng)域的頂層設(shè)計(jì)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)涵蓋了所有工業(yè)領(lǐng)域用到的新技術(shù)，力求整合這些技術(shù)，制定新標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)工業(yè)企業(yè)用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)高效、低成本的協(xié)同，從而可最大范圍地優(yōu)化整個(gè)工業(yè)產(chǎn)業(yè)的資源配置，最大程度地做到整個(gè)工業(yè)產(chǎn)業(yè)的提質(zhì)、增效、降本、減存。

圖2 對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

二基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化改造思路

基于上述對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解，筆者認(rèn)為制造企業(yè)可基于自身的現(xiàn)狀，首先梳理出核心主業(yè)務(wù)流程，以及輔助主業(yè)務(wù)流程的高附加價(jià)值服務(wù)，通過(guò)深度參與AII，盡量利用標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，逐步打通企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)間所有與主業(yè)務(wù)流程強(qiáng)相關(guān)的數(shù)字化通路，盡量減少主業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)之間信息交互的人為干預(yù)環(huán)節(jié)，同時(shí)將輔助主業(yè)務(wù)流程的高附加價(jià)值服務(wù)與核心主業(yè)務(wù)流程解耦，單獨(dú)打包成標(biāo)準(zhǔn)化的高附加價(jià)值的數(shù)字化服務(wù)模組，達(dá)到既能高效服務(wù)企業(yè)內(nèi)部核心主業(yè)務(wù)流程，同時(shí)又能以單個(gè)或組合方式對(duì)外部企業(yè)提供即時(shí)服務(wù)的目的。這樣通過(guò)將企業(yè)核心能力服務(wù)化，按需開(kāi)放共享，可最大化的發(fā)揮企業(yè)的行業(yè)價(jià)值。更重要的是，當(dāng)技術(shù)變革驅(qū)動(dòng)企業(yè)主業(yè)務(wù)流程重構(gòu)時(shí)，企業(yè)可通過(guò)按需編排或更新部分高附加價(jià)值的數(shù)字化服務(wù)模組，以最小的代價(jià)，快速做出調(diào)整。當(dāng)然整個(gè)改造過(guò)程不是一蹴而就的，需要試錯(cuò)、標(biāo)準(zhǔn)化、封裝、服務(wù)化并以此循環(huán)下去，這需要參與者具有去中心化、解耦、分層、服務(wù)化的思維，要能從核心業(yè)務(wù)維度，沿著價(jià)值鏈條過(guò)濾出不同層次體系內(nèi)部的真正的價(jià)值點(diǎn)，要避免對(duì)非價(jià)值單元進(jìn)行過(guò)度的數(shù)字化設(shè)計(jì)。

圖3 核心制造能力數(shù)字化

下面以筆者公司內(nèi)部的模具零組件工廠數(shù)字化改造舉例。模具零組件廠通過(guò)對(duì)其生產(chǎn)單元拆解，合理規(guī)劃。引入IoT、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)其人流、物流、過(guò)程流、信息流、金流、技術(shù)流進(jìn)行全面優(yōu)化，并在此基礎(chǔ)上研發(fā)出了模具制造服務(wù)系統(tǒng)，利用系統(tǒng)將流程與標(biāo)準(zhǔn)固化。通過(guò)不斷試錯(cuò)累積了數(shù)十萬(wàn)套模具產(chǎn)品加工工藝數(shù)據(jù)，并通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將研、產(chǎn)、供、銷、服務(wù)能力以專業(yè)化服務(wù)形式輸出，可為中小企業(yè)提供核心關(guān)鍵零組件訂制加工服務(wù)，以滿足中小企業(yè)共性需求，解決中小企業(yè)因面臨生存壓力無(wú)法購(gòu)買昂貴的加工設(shè)備、無(wú)法配置昂貴的夾治具資源、無(wú)法使用昂貴的刀具資源、及先進(jìn)加工技術(shù)引進(jìn)和導(dǎo)入較慢等問(wèn)題，以提升中小企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力及平衡模具產(chǎn)能波峰波谷（這里之所以通過(guò)云平臺(tái)輸出服務(wù)是因?yàn)楣┬鑼?duì)接都遵循統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，有效協(xié)同成本低）。

另外，為能更好的做好數(shù)字化改造工作，可以根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展方向，選擇參與國(guó)家數(shù)字化工廠示范項(xiàng)目、省級(jí)細(xì)分行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目、以及地方傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群咨詢?cè)\斷等，可通過(guò)提供試驗(yàn)場(chǎng)域，或提供解決方案的方式參與，因?yàn)閷?shí)踐永遠(yuǎn)是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。

三工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案

有了好的思路，需要有可行的解決方案才能有助于達(dá)到數(shù)字化改造的目的，以下簡(jiǎn)單介紹下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案。

（一）自動(dòng)化核心裝備與集成服務(wù)

主要以整線自動(dòng)化與應(yīng)用數(shù)字化集成服務(wù)提供。生產(chǎn)制造是核心，除要有精密制造設(shè)備外，還需要有一系列可拆解的機(jī)械手臂，搭配視覺(jué)演算法的智能傳送帶，Mobile Robot AGV 及它們配套的控制系統(tǒng)，以替代人解決不同形狀尺寸、重量工件在不同場(chǎng)景抓取、搬運(yùn)、存放，以及設(shè)備操作等問(wèn)題。

此外，這些可拆解的設(shè)備、連同系統(tǒng)可以根據(jù)生產(chǎn)業(yè)務(wù)需求整合成不同組合形式的自動(dòng)化工作島（或柔性線體）及配套監(jiān)控系統(tǒng)等。

圖4 自動(dòng)化核心裝備與集成服務(wù)

（二）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

為了讓上述自動(dòng)化裝備具有智的能力，需提供能與云協(xié)同或獨(dú)立作戰(zhàn)的霧小腦集群及其配套的傳感器、控制器與網(wǎng)關(guān)，其中傳感器，控制器與網(wǎng)關(guān)打通了自動(dòng)化工作島與霧小腦的數(shù)據(jù)鏈路，使霧小腦成為自動(dòng)化工作島各工作單元服務(wù)協(xié)調(diào)者與決策者。

圖5 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施

（三）云平臺(tái)

云平臺(tái)連接產(chǎn)業(yè)供需端，通過(guò)提供基礎(chǔ)共性服務(wù)、業(yè)務(wù)協(xié)同服務(wù)、供需撮合服務(wù)、使能開(kāi)發(fā)服務(wù)等，讓供需雙方通過(guò)平臺(tái)創(chuàng)造價(jià)值與交換價(jià)值。例如平臺(tái)可通過(guò)傳感網(wǎng)絡(luò)、智能網(wǎng)關(guān)、霧小腦、結(jié)合從邊緣到云端IoT平臺(tái)、數(shù)據(jù)平臺(tái)、模型算法平臺(tái)、決策中心打通到海量工業(yè)資源的連接，完成從數(shù)據(jù)量測(cè)，到?jīng)Q策分析，再到控制反饋的實(shí)時(shí)閉環(huán)。通過(guò)使能開(kāi)發(fā)服務(wù)，打造與發(fā)布固化工業(yè)Know-How的工業(yè)應(yīng)用，解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中遇到的品質(zhì)、精度、成本、交期、安全等核心問(wèn)題。通過(guò)業(yè)務(wù)協(xié)同類服務(wù)，打通企業(yè)間的業(yè)務(wù)壁壘，完成企業(yè)間業(yè)務(wù)協(xié)同的實(shí)時(shí)閉環(huán)，最后通過(guò)基于眾包等模式的供需撮合服務(wù)，完成產(chǎn)業(yè)生態(tài)的匯聚等。

四對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的闡述

任何事物要具備價(jià)值，首先要能有效的解決某方面的問(wèn)題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也一樣，以生產(chǎn)問(wèn)題的解決思路為例，生產(chǎn)問(wèn)題解決由最初完全依賴于領(lǐng)域人員經(jīng)驗(yàn)，逐步傾向于依賴人工智能技術(shù)。因領(lǐng)域人員的知識(shí)難以傳承，雖然可通過(guò)應(yīng)用固化，但固化的知識(shí)不一定是最優(yōu)的，而且人面對(duì)多因素耦合的復(fù)雜生產(chǎn)場(chǎng)景多數(shù)情況下是束手無(wú)策的，但領(lǐng)域知識(shí)不會(huì)消失，貢獻(xiàn)度有可能會(huì)越來(lái)越小，最起碼它可以有助于初步界定問(wèn)題分析方向與范圍，避免無(wú)效的算力的浪費(fèi)。若上述觀點(diǎn)成立，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，在解決問(wèn)題的廣度、深度與時(shí)效性方面將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類所能的極限。屆時(shí)在大部分的生產(chǎn)場(chǎng)景中，由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打造的智能裝置將大范圍的取代企業(yè)管理與執(zhí)行層人力，少數(shù)的人力將與大量的智能裝置在分布式的智慧型監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)督與調(diào)度下協(xié)作，而解放出來(lái)的人力將在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不擅長(zhǎng)，但對(duì)人類有價(jià)值的新的領(lǐng)域如生物領(lǐng)域等繼續(xù)深耕。
編輯：lyn