互联网前沿

互联网前沿40

互联网+制造是以互联网为核心的新一代信息技术与制造业的深度融合所形成的产业和应用生态,大数据及云计算平台是实现产业应用的重要基础,基于大数据及云计算平台可以对海量制造业数据价值进行挖掘,实现生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置和产业生态培育。 互联网+制造平台是跨制造产业、信息通信产业等的信息交汇与聚合枢纽,是互联网+制造的核心环节,也是当前制造业和信息通信产业各路巨头战略布局的重要方向,众

作者: 2017-09-03
互联网助推中国制造业升级的四大方向

近年来中国经济的发展,整体上呈现出两面性特征:

一面是代表数字经济的互联网在中国快速而蓬勃的发展,让中国在全球市场凸显活力,并塑造出了能与美国比肩的互联网公司。

而另一面则是代表实体经济的制造业呈现出一定程度的疲态,成本攀升、效益下滑等问题萦绕其间,如何提振制造业成为举国上下越来越关注的问题。

事实上制造业的问题,这几年已经成为全球性话题并引起越来越多国家的重视。其中以美国和德国为代表,较早意识到这场由互联网点燃的数字化革命的意义,不仅在于消费市场,更应该为国家的经济命脉—制造业注入能量。

因此美国发布了工业互联网、德国发布了工业4.0等的概念体系和国家战略,即是从国家角度鼓励推动整个市场,借助数字化占据下一代制造业生态体系的制高点。

我国作为当今的“世界工厂”,制造业的转型对于国家未来的重要性不言而喻。《智能制造发展规划》和《智能制造2025》等国家级战略的及时推出,为整个国家和产业提供了方向和框架的指引;同时各制造行业企业也在积极行动,越来越多的企业开始探索物联网、大数据、智能机器人等新技术在制造业领域的应用,探索制造业智能化升级的道路。

在这个过程中,制造业如何能有效利用互联网已积累的资源和新技术经验、加速智能化转型的进程,成为我们需要关心的重点问题。本文试图从互联网企业的角度,为大家解读一二。

一、中国制造业面临的现实问题

1. “夹心”的压力:

虽然从体量上看,2010年以来中国制造业的产值和产量已处于世界首位,取代了美国延续100多年的位置;但从结构上看,中国制造业处于全球制造业价值链的中低端,作为“世界加工厂”赚的是低利润率的“辛苦钱”。而随着08年金融危机后国际形势的变化,各国都在想办法重拾制造业的竞争力,处于大体量中低部区域的中国制造业自然受到了它国从各方的夹击:低端方向,南太、印度、墨西哥等高人口低成本市场对制造企业的抢夺日益激烈;高端方向,欧美等发达国家制造业回流形成了遏制。越来越多企业正将工厂搬离中国、或者至少是减少在中国生产。

2. “升级”的困难:

主动“降级”去和其他发展中国家拼资源和人力成本,对当今中国而言已不可能。未来中国制造业的出路,主要在向高端制造,即向高精密、高质量、高价值的价值链方向升级。然而,高端制造的三条主要道路都已被先行者占据:以精密机器能力为核心的德国、以高效人员和组织能力为核心的日本、以及以科学和数据能力为核心的美国。目前中国在三方面均存在不足,能力的培养既需要时间又面临压力。

3. “引入”的代价:

随着新一轮制造业格局的争霸开启,主要竞争国都在不遗余力的构建和推广新的框架体系标准,以求主导制造业转型。其中我国产业企业接触最多的,应该是德国的工业4.0和美国的工业互联网。这两个框架体系本身没有太大问题,甚至已经建立了相互映射对接的关系,对全球通用发挥了积极作用。关键问题在于这两个框架指导下的企业实践,目前尚未出现真正意义的通用型开放平台,还存在各厂商之间的竞争壁垒,造成厂商之间的设备互联互通困难等问题。而制造业企业在面对厂商时,选择一个厂商可能意味着被锁定在这个厂商的一体化解决方案中,增值服务和替换成本较高,且难以掌握真正的核心技术。

正因为如此,中国制造业需要建立自主的智能制造框架标准体系,并鼓励产业和企业自主研发,探索自身的智能化经验,并最终汇聚成自身主导的智能制造平台和生态,完成整个制造业的转型和升级。

二、智能制造相关的概念解读

随着各国制造业转型升级战略的推出,业界涌现了很多相关概念,也存在不同立场和角度的解读。在此选择常被提及的几个主要概念,分析厘清其中含义和特点,以期推动共识的成型。

 1. 从无人化,到协同化:

“无人”的概念近期异常火爆,从无人商店到无人餐馆,相关标题频繁出现在各类媒体的推文之中,资本也在积极进入相关领域。

事实上,无人化最早兴起的领域是制造业,因为工业化大规模生产使得制造业的标准化程度最高。早在1952年,福特公司就建立了第一个生产发动机的全自动工厂。然而受限于当时的技术条件和认识,机器不够“聪明”,“无人化”是以机器重复生产为中心的流水线。由于是以机器为中心,一般机器生产环境与人的工作环境相隔离,如果人要对机器生产进行介入(比如故障处理等),往往需要停止整个生产线,并且进行复杂的操作,成本高、安全风险大。

如今再谈制造业的升级,“无人化”其实已不是主要障碍,流水线式的“机器替人”上世纪就能实现了。今天制造业的升级,需要重点解决的是上世纪“无人化”所解决不好的问题,即人机协同问题。因为今天人工智能等技术的突破性发展,使得机器性能升级,可以更好地适应人。制造业有望重新回归“人”为中心的生产制造组织方式,让机器协助人而非人去适应机器,实现人机高效协同生产。

比如日本的fanucCR-35IA机器人,已经实现能在高速工作和协作工作两种模式下自由切换,当有人接近机器工作区域时自动进入低速运转状态,不仅能保障安全还能保障持续生产。这类人机“协同化”生产的研究开发和应用尝试,可能才是今天的重点。

 2. 从C2M(顾客直连工厂),到D2M(数据驱动生产):

电商领域正热议下一步向C2M模式的转型。所谓C2M,指消费与生产的直接连接,消除中间包括渠道分销在内等各种环节,实现消费者需求的个性化满足。

目前的C2M模式,大多强调的是实现个性化定制。如红岭的MTM(量身定制)成为旗帜型的企业案例被广泛传播,随后海尔、长安汽车等众多企业也纷纷推出了自己的C2M平台。而从这些现实的企业案例中,能够发现C2M模式发展的面临的两个主要问题:

一是并非真正按消费者需求完全的定制,而是让消费者在标准化组件中进行选择和组合,反映出企业实际上需要在无限的需求和有限的资源之间做平衡;

二是如果各家制造企业都推出自己的C2M平台,将会碎片化市场,大部分企业可能仍然难以与消费者实现规模性互动,中间很可能仍需一个第三方聚合平台,而非理想的顾客与工厂间无任何中间环节。

因此不管是消费者的需求和还是企业生产制造的能力,都需要一个中间平台进行聚合和匹配,最终的重点并不是实现消费者要什么就给消费者制造什么,而是知道消费者的偏好而给消费者制造更合适的产品。

实际上对制造业而言,消费者需求只是一端,优秀的产品不仅仅要考虑消费者需求,更要注入设计生产等专业人员的知识,才能成功实现。而这一切的信息,如果都能以数据(Data)的方式汇聚分析最终匹配生产,就能真正提升制造的效率和效果。以D2M的概念,强调在C与M之间需要有一个数据平台,实现以广义的数据驱动生产与需求的最佳匹配。

 3. 从Made in Internet(互联网制造),到Made in IOT(融合制造):

最近Made in Internet概念推出,引起业界热议。以互联网代表的消费者需求,推动制造业供给侧改革,是其积极意义。

但同时也应该避免过于放大互联网的作用。对制造业的转型升级而言,互联网是其中重要的要素,但不是全部。智能制造的实现,除了需要借助互联网实现供需关系的匹配,更需要对制造业核心的生产制造过程进行升级。这个过程不仅需要人的连接、也需要物的连接,不仅需要数字信息技术、也需要物理操作技术。而其中最重要的是“融合”。因此未来的智能制造,可以认为是Made in IOT:

Internet of Things(万物互联融合):Internet解决了人的连接,但制造业更需要解决的是物的连接、最终实现人-物的连接。将来的生产制造,很可能需求部分从互联网来、生产部分则通过物联网执行,中间还需要建立安全互通的机制,最终实现互联网与物联网的融合。

IT+OT(信息-制造融合):传统制造企业,信息系统和制造系统分离,信息传递和制造执行之间需要很多人为转换和对接的工作,对生产管理造成诸多不便。IT与OT的有效融合,能够促使数字与物理建立直接映射关系,数字的操作能够直接控制物理生产、物理的操作能够直接反馈给数字作为下一次生产执行的经验输入,从而提升整个生产的效率、降低生产试错成本。

三、互联网企业如何加持中国智能制造升级

对于中国制造业而言,在自动化流程和工艺水平尚有欠缺,同时物联网、云、大数据和人工智能等新技术爆发的历史节点,拥抱代表新技术的互联网、走两化融合之路是弯道赶追先进制造大国的最佳路径。说互联网不懂制造业、或者说制造业大势已去,都是不负责任的说法。真正应该关心的,是如何用好互联网企业在消费市场的经验,来帮助制造业转型升级。

1. 做好两端服务:提供前端的需求洞察和后端的营销服务

对于大部分互联网企业而言,贴近消费者是其最擅长的事、也是对制造企业最直接的价值。在消费者需求方面,借助自身业务的消费者行为,加上广义的互联网信息采集工具(如社交媒体聆听),能够比较完整地勾勒出用户画像,帮助制造企业对产品趋势热点进行分析判断;在营销服务方面,线上的各种营销渠道和即时营销手段,也能够帮助制造企业快速推广产品和提供服务。

目前这部分的内容已经非常丰富,大型电商平台、第三方大数据分析工具等都在提供相关服务。未来应该考虑的核心问题是,假设将来D2M是必然趋势,那么这些D(Data)归属各制造商更有效率、还是中间平台更有效率?从大数据的价值角度看,大数据维度越多、体量越大,理论上价值含量越高。

因此可以认为,未来无论是互联网还是制造企业,构建这样跨企业、跨产品的消费者洞察平台至关重要。现在的平台只能勾勒出比较综合的、或者单维的需求;未来的平台,应可以根据不同行业产品的特点,定位并勾勒出不同的画像,指导不同的产品生产。

2. 提供基础设施:协助制造企业向云计算迁移

云计算是互联网发展的基础设施,也成为了部分互联网企业的核心能力,目前已经基本坐实了新IT基础设施的位置。中国制造业要追赶国外发达国家,将整个企业流程尽快向云迁移是必然之路。通过云部署,既能有效降低成本、又有利于促成IT和OT的融合。

目前这部分有两条路:互联网企业主导的,通用型云计算基础设施;工业装备和软件企业主导的,专业性云计算基础设施(工业云等)。对互联网企业而言,缺乏工业、制造业的经验是短期较难弥补的短板。

因此,做好通用IaaS、发挥自己IT计算经验和特长为其他专业云提供服务,可能是近期较为合理的方式。而向远期看,IaaS之上的工业云PaaS,才是最终需要努力打造的核心。而其中涉及各种软硬件接口和数据的标准化,任何一方都难独挑大梁。互联网企业应与优质的工业装备和软件企业等联盟,尽快和国家政府部门共同制定相关的规范和标准,推动大的工业云平台基础设施的成功建立与应用。

3. 贡献技术使能:发挥人工智能相关技术能力优势

人工智能技术的再兴起,为中国制造业的弯道超车提供了可能。当前欧美等先进制造国家的制造业技术,主要基于上一代信息处理技术发展,即信息传递的方式以文本为核心。这在机器对机器的交互中问题不大,但在人-机交互中其实比较受限,大量的人经验只能通过文本传递(比如参数输入),实际上并不符合人在操作中视听等感官经验。

随着人工智能的发展成熟,语音、图像、视频等的机器识别和交互越来越成为现实,这为整个制造业生产流程、至少是信息传递流程的颠覆创造了机会。试想一下,如果机器能直接通过视频识别发现残次品的问题和位置、并用图像直接叠加显示,能省去多少人用卡尺等反复测量的成本。

目前已有越来越多的IT巨头,在其云中提供人工智能API或SDK,以方便其他企业调用和二次开发。对互联网企业而言,提供类似的能力服务也是必然选择。不过从通用AI能力到专用AI应用,中间还有巨大的断层,需要通过与制造业企业联合研发等方式,才能更有效的发挥人工智能的能力。

4. 孵化新型制造:以资本和技术孵化新型制造企业

新的工业革命需要投资,而且可能是远比信息革命大的投资(物理资产、人力成本等相对比重大),而投资正是制造业最缺乏的东西。这种投资有两方面内容:

一是钱,多年来中国制造业利润率的持续走低,使得追求利益最大化的资本对制造业板块不太感冒。

二是人,互联网的蓬勃发展吸附了大量的优秀人才,人才决定了技术创新能力,制造业的转型缺乏大量的高质量跨界人才注入。从这个层面看,互联网对制造业的投入是必须也是必然。

互联网对制造业的投资其实空间很大,可以从新型的智能产品切入(如AI音箱),组建项目组或投资创业公司,投入资金、人员和人工智能等技术能力,完全从智能化生产的新角度,自己深入和构建新的制造业流程,并在过程中尝试开发软件工具,最终形成新型制造企业的模型和经验。Google自制硬件、Facebook的Area 404硬件实验室等,都初步显示出这种端倪。

结语

互联网大潮方兴未艾,人工智能新潮涌起,各行各业都在努力赶潮,避免被时代步伐落下。

面对这个极速变化的市场,不仅是制造企业,互联网企业也一样面临颠覆性挑战和机遇。智能时代大幕已经开启,作为工业时代代表的制造业、和信息时代代表的互联网更应主动拥抱与融合,有效利用新技术发展的窗口期,共同孕育新时代制造业的基础和生态,真正助推“中国制造”从生产升级、到产品升级、再到品牌升级,最终实现“中国制造”在全球市场的再次腾飞。

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