近年来，中美贸易战日益激烈。华为、ZTE等高科技信息技术企业受到美国的指定制裁，全国各地都感受到了产业升级的必要性和紧迫性。被称为第四次工业革命的工业互联网也受到了持续的关注，并在国家战略层面得到了推广。在顶层设计和潜在市场的双重刺激下，全国各地的工业互联网讨论层出不穷：2019年7月，世界工业互联网产业大会在青岛召开；8月，工业和信息化部召开了“5G”＋全国工业互联网现场工作会议；“2019工业互联网驱动制造数字化转型技术研讨会”在广东工业博览会期间举行；第二届工业互联网高峰论坛在重庆举行；“中国工业互联网标识大会”在武汉举行；全球工业智能峰会于8月底在上海举行。目前，行业专家对工业互联网或智能制造的讨论正如火如荼地进行着。在热点的背后，我们不禁想，工业互联网的本质和特点是什么？为什么要提到工业互联网和智能制造，除了信息化和两个现代化的融合？赛百军从各方面了解到，许多制造企业，特别是大多数中小型制造企业，基本上仍在观望工业互联网或智能制造。这种观望主要基于两个方面：一是缺乏足够的利益驱动力，二是不知道从哪里开始。1．广大企业，尤其是民营制造企业，以效益为导向，推进各种管理改进活动。所谓“看不见兔子，不撒鹰”。当然，工业互联网有许多相对成熟的应用场景，如生产可视化、设备监控、质量可追溯性、远程控制等，但其经济效益不明显，或与企业效益的正相关性不明显；此外，这些效果也可以通过其他方式实现。不排除，一些工业互联网解决方案提供商夸大了他们的实际效果。为了以好的价格出售他们手中的东西，他们应该找到一个高大的词来美化它，就像把“理发店”美化为“形象工作室”一样。2．工业互联网中的一些技术，如人工智能和机器学习，看起来太高端了，人们不敢接近它们。这就像一个澡堂，因为外观像五星级酒店一样装饰，让只有普通消费能力的人望而却步。盲目讲工业互联网或智能制造有多好，有多高，有多先进，不利于工业互联网技术的实施和广泛应用。工业互联网解决方案要想进入“普通人的家”，首先要脚踏实地，深入到业务现场和问题，在继承的基础上进行创新。什么是工业互联网？工业互联网是连接整个产业系统、整个产业链、整个价值链、支持产业智能发展的关键基础设施，是新一代信息技术与制造业深度整合形成的新兴形式和应用模式，是互联网从消费到生产，从虚拟经济到实体经济的核心载体。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点对于相关从业者和制造企业来说，工业互联网的成熟应用是建立在正确理解的基础上的，这种理解必须不是大的，只是真实的；不仅高，只是真实的。与ERP、MES、与PLM等传统IT解决方案相比，工业互联网的基本特征或使命主要是解决OT（操作技术）和IT（信息技术）、流程、数据和场景的集成问题。工业互联网应该首先解决OT和IT的整合。在大多数企业中，OT和IT是两个独立的岛屿。OT团队掌握了大量的实时设备操作数据，但每天躺在数据金矿上，不知道如何找到“黄金”。一些企业的OT团队就像“坐在井里看天空的青蛙”。他们知道井里的每一个细节，但他们只看到井口的天空，只从设备管理的角度看和使用他们手中掌握的设备数据。IT团队往往处于另一个极端。他们就像“赵括”。他们是战略、端到端、改进和变革，但他们不知道业务一线“一兵一卒”的现状和变化。他们似乎知道很多。事实上，他们知道的是一些大而不恰当的事情。使用未经统计的隐喻，许多企业的上层ERP、即使MES与下层SCADA相匹配、DCS、PLC等已经集成，但是MES等IT系统中使用的数据还不到OT提供的设备运行数据的1％。OT就像一个基础，非常深，非常坚实，但它需要基础上建筑的整体结构来突出它的作用。IT就像墙和屋顶一样，无论屋顶和墙有多漂亮，它仍然需要坚实的基础来支持。传统OT的缺点是，虽然数据较多，但意图不高，但传统IT的缺点是视野广泛，但粒度和准确性不够。众所周知，OT中的数据是时间序列数据，它们只是一些标签或点数据，需要人们赋予它们业务意义；IT中的数据主要是关系数据，时间跨度大，逻辑严谨，但不够灵活全面。工业互联网的基本特点之一是OT与IT的融合，即工业互联网平台引入的数据建模机制，可以通过“物体”（Thing）“该模型将使OT数据具有意义和业务价值，从而与IT中的数据协调整合，将基础、墙壁和屋顶“焊接”成有机整体，实现企业计划、组织、实施和控制活动的双向连接，这也是工业4．0中“三项集成”(纵向集成、横向集成、端到端集成)的应有之义。工业互联网是流程、数据和场景的融合。ERP、MES等IT系统是典型的流程驱动（Process－Driven）端到端的应用系统、业务流程（End－to－End）这是这些系统的基本要求。由于需要实现“端到端”的业务流程，他们可能会牺牲业务数据的实时分析和应用。工业物联网应用是典型的数据驱动（Data－Driven），DIKWA(从数据到信息，从信息到知识，从知识到洞察，从洞察到行动)的生命周期循环是它们的基本特征，描述性分析、诊断性分析、预测性分析和响应性分析是它们的典型应用场景。流程驱动和数据驱动都是为了提高企业的运营效率和效率，这应该集中在相关的应用场景中。管理理论有很多，其实最基本的理论是PDCA管理，其他理论大多是PDCA的变体。企业PDCA业务循环，Plan、Do擅长流程驱动的应用系统，Check、Analyze擅长数据驱动的应用系统。它们需要结合业务场景，实现完整、可重复的闭环，最终以人为本，为企业中的人提供相关便利。我们说企业经营“以人为本”，“以人为本”可以以各种形式解释，也可以说管理技术或方法的推广应该是“以人为本”。企业的利益相关者是管理技术或方法的“客户”。如果“客户”识别不清楚，“客户痛点”没有出来，工作没有围绕解决“客户痛点”展开，工业互联网就不能在企业中得到应用和认可。如果说流程和数据的双轮驱动是工业互联网的“目标”，那么“客户理解”就是“目标”，流程、数据和场景的集成就是“目标”。智能制造是大势所趋原因1：人口红利消失，劳动力稀缺一些专家指出，人口转型使中国从20世纪60年代开始享受人口红利，随着出生率的下降，2012年中国劳动人口首次绝对下降，意味着人口红利趋于消失，2015年左右是中国人口红利阶段的转折点。我国传统劳动密集型企业严重依赖人口红利。人口红利的消失使低成本劳动力成为稀缺资源。传统制造业正面临着劳动力成本上升的生存问题。原因二:下游需求持续复苏信息产业是典型的上游产业，主要服务于教育、医疗、金融、政府、工业等不同行业的信息需求。上游繁荣的改善可以有效地推动信息投资的改善，有利于下游行业的信息企业。在过去的几年里，医疗IT、金融IT等领域都处于高繁荣状态。与医疗、金融等行业相比，我国工业信息化水平相对较低，行业本身需要提高渗透率。另一方面，近年来，在国家供给侧改革等政策的推动下，工业需求不断恢复，汽车、钢铁、纺织等细分行业的业绩不断恢复。预计下游产业的复苏将推动上游信息化投资。由于下游需求的持续复苏，预计制造业信息投资将继续增加，相关信息企业将受益。原因三：追求自身利润：追求自身利润随着我国劳动力成本和上游原材料成本的上升，企业盈利难度较过去增加，尤其是制造业。制造企业的制造周期时间是指从订单发放到车间周转到最终发货的总时间。制造周期越短，制造商库存越少，市场需求变化时报废的材料越少，适应变化的灵活性越大。相反，制造周期越长，积压越多，不良和废物越多，储存成本越高。此外，制造周期越长，工厂车间可能出现的问题就越多。减少制造周期不仅影响材料准备，而且改进出货计划，加快产品输出。由于材料在下一次操作前停留时间较短，因此产品在过程中减少。由于产品处理较少，可以提高产品质量。制造周期时间是大多数电子、电器等复杂类别组装中最大的问题。制造周期缩短一倍，企业年利润预期增长2．2倍。根据美国MESAInternational的调查数据，智能制造可以显著缩短制造周期时间，提高生产效率，降低成本，提高单位时间产出，从而提高企业收入。因此，由于企业本身对利润的追求，他们也将增加对智能制造领域的投资。原因四:政策出台密集，中国制造2025箭在弦上2015年，国务院发布了《中国制造2025》，提出通过“三步”实现制造业强国的战略目标。行动计划面向制造业创新中心建设、智能制造、工业基础强、绿色制造、高端设备创新等十个重点领域。十九大报告还对制造业的发展提出了新的要求。据工业和信息化部介绍，为促进智能制造业政策的实施，将加快项目部署，总结试点示范经验，推广各行业，在此基础上尽快形成后续政策措施，进一步促进制造业转型升级。中国工程院院士李培根表示，数字智能时代的自动化将有助于人类超越：它不仅可以取代人类的体力，还可以取代人类的脑力。通过自己的学习和实践，计算机系统可能会在某些方面超越人类的思维，使人类能够超越许多模型，即通过数字智能技术找到一些模型的类似参数，了解一些非固定模型的问题，从而解决一些问题。例如，谷歌数据中心的耗电量依赖于装载数千个传感器的数据和智能技术，最终降低了耗电量15％。此外，它还可以超越时空，如AR技术和MR技术的应用，使医生能够远程指挥手术，甚至消除时空，创造时空。作为国内领先的“智能制造信息系统整体解决方案服务商”，武汉华工赛百数据系统有限公司 专注于智能产业等领域，承担国家有关部门支持的10多个重点项目，参与制定多项国家和行业标准，获得90多项国家专利和软件作权，产品和技术处于国内领先地位，客户遍布各级政府、食品、药品、农产品、汽车及零部件、白色家电、机械设备等行业。华工赛百汇集各方资源，以数据技术推动传统产业转型升级，以管理模式创新为动力，推动产业创新的新引擎，帮助产业互联网进入新时代。
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