柏雋

數(shù)字化工廠是智能工廠的落腳點(diǎn)，而智能工廠又是智能制造的基礎(chǔ)和落腳點(diǎn)。只有實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化工廠，才有可能實(shí)現(xiàn)智能制造。

我想從這兩個(gè)方面來闡述一下我對(duì)數(shù)字化、智能制造，數(shù)字化工廠，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的理解，它們之間的邏輯關(guān)系，以及現(xiàn)實(shí)狀況是怎么樣的，未來可能的一種演變趨勢(shì)。第一是數(shù)字化工廠頂層設(shè)計(jì)與規(guī)劃，以及數(shù)字化工廠和智能制造的關(guān)系。第二是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字化工廠之間的關(guān)系。

對(duì)數(shù)字化工廠的理解

數(shù)字化工廠是智能工廠的落腳點(diǎn)，而智能工廠又是智能制造的基礎(chǔ)和落腳點(diǎn)。只有實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化工廠，才有可能實(shí)現(xiàn)智能制造，數(shù)字化本身其實(shí)是智能的一部分，是一個(gè)入口；而智能工廠是在數(shù)字化工廠的基礎(chǔ)上附加了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和各種智能系統(tǒng)等新興技術(shù)，提高生產(chǎn)過程可控性、減少生產(chǎn)線人工干預(yù)。

而智能制造又是一個(gè)更大、更宏觀的概念，目前沒有明確的一個(gè)定義，我也沒有看到一個(gè)表述特別精辟的定義，我個(gè)人是比較欣賞NIST對(duì)于智能制造系統(tǒng)的特征解讀：互操作性和增強(qiáng)生產(chǎn)力的全面數(shù)字化制造企業(yè)；通過設(shè)備互聯(lián)和分布式智能來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制和小批量柔性生產(chǎn)；快速響應(yīng)市場(chǎng)變化和供應(yīng)鏈?zhǔn)д{(diào)的協(xié)同供應(yīng)鏈管理；集成和優(yōu)化的決策支撐用來提升能源和資源使用效率；通過產(chǎn)品全生命周期的高級(jí)傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來達(dá)到高速的創(chuàng)新循環(huán)。

數(shù)字化工廠概念的形成是在20世紀(jì)90年代，主要解決設(shè)計(jì)與制造之間的鴻溝，那個(gè)時(shí)候叫數(shù)字化工廠，主要的指導(dǎo)思想包含并行工程、精益生產(chǎn)等，主要的技術(shù)有三維可視化技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、建模技術(shù)、快速成型技術(shù)，CAD，CAM，ERP和柔性制造系統(tǒng)FMS這些技術(shù)。發(fā)展到21世紀(jì)初，有學(xué)者提出數(shù)字化工廠，研究的目標(biāo)轉(zhuǎn)向在解決工藝規(guī)劃問題的同時(shí)，更好的將各個(gè)軟件進(jìn)行有效集成，使得產(chǎn)品在整個(gè)生命周期內(nèi)的整個(gè)過程都可以在計(jì)算機(jī)上虛擬進(jìn)行。

國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)字化工廠的研究主要集中在高校，國(guó)內(nèi)現(xiàn)在這么流行，其中西門子起到了至關(guān)重要的作用，成立了DF數(shù)字化工廠集團(tuán)，又在2012年在成都建立了最大的數(shù)字化工廠（SEWC），通過在整個(gè)價(jià)值鏈中集成IT系統(tǒng)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)包括設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、市場(chǎng)和銷售等所有環(huán)節(jié)在內(nèi)，高度發(fā)展的全生命周期的自動(dòng)化控制和管理。

講歷史講概念的目的是讓大家首先有一個(gè)體系框架，了解現(xiàn)在這些熱詞之間的一個(gè)邏輯關(guān)系。那么數(shù)字化又是更大一個(gè)概念了，數(shù)字化技術(shù)和各行各業(yè)都可以結(jié)合，可以這么理解—數(shù)字化+制造業(yè)形成了工業(yè)4.0或者智能制造這么一個(gè)大的應(yīng)用領(lǐng)域。

再看看經(jīng)典的波特價(jià)值鏈模型，在2B領(lǐng)域，如今名詞這么多，只是視角不同，在我看來都是波特價(jià)值鏈模型的全面數(shù)字化，包括所有支撐活動(dòng)和基本核心活動(dòng)。數(shù)字化這個(gè)詞加上場(chǎng)景和地點(diǎn)，衍生出了工業(yè)4.0、智能制造、新零售等新名詞，有時(shí)間我來總結(jié)一下數(shù)字化和全價(jià)值鏈環(huán)節(jié)的融合和交互，數(shù)字化是如何改變生活、消費(fèi)、工業(yè)和產(chǎn)業(yè)的。

說到數(shù)字化工廠就不得不提數(shù)字化工廠頂層設(shè)計(jì)與規(guī)劃，數(shù)字化工廠規(guī)劃作為當(dāng)前智能制造落地的首要環(huán)節(jié)，可以幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程中明晰企業(yè)的核心優(yōu)勢(shì)、發(fā)展瓶頸， 并根據(jù)現(xiàn)有狀況找到可行落地路徑。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會(huì)遇到各種各樣的問題，包括生產(chǎn)領(lǐng)域、信息化領(lǐng)域、自動(dòng)化領(lǐng)域等，因此需要建立頂層框架來進(jìn)行思考。我研究參考了眾多工業(yè)4.0框架體系后，提出針對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“金字塔容器”模型，對(duì)既有的制造金字塔進(jìn)行了改良。

“金字塔容器”模型的重點(diǎn)，是根據(jù)當(dāng)前企業(yè)現(xiàn)狀從管理咨詢維度、運(yùn)營(yíng)咨詢維度以及IT信息化維度，分解智能制造時(shí)代數(shù)字化車間、數(shù)字化工廠和數(shù)字化企業(yè)的層級(jí)關(guān)系，面向落地和實(shí)施。

最底層是數(shù)字化車間，主要是車間設(shè)備、PLC和HMI。中間層是數(shù)字化工廠，一般的話是由控制系統(tǒng)和運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)組成，有MES和scada。最上層是數(shù)字化企業(yè)層，包括ERP、PLM還有電子商務(wù)、客戶關(guān)系管理，等等。每一個(gè)層次需要不同的運(yùn)營(yíng)咨詢的一些方法論，比如說5S、TOC、shopfloor是在車間管理層面，LEAN屬于工廠層面。旁邊還有兩朵云是有關(guān)數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，業(yè)界大家現(xiàn)在聽到最多的是有關(guān)設(shè)備數(shù)據(jù)的分析，其實(shí)再往上面還有一些訂單數(shù)據(jù)、產(chǎn)能數(shù)據(jù)分析的服務(wù)，這也是一塊很大數(shù)據(jù)寶藏，還沒有被挖掘。

在數(shù)字化工廠規(guī)劃中，不是說直接就開始規(guī)劃MES或者APS層面，客戶的想法比較直接，以為數(shù)字化工廠就是上一個(gè)自動(dòng)化產(chǎn)線或者上一個(gè)MES，這種情況都是只見樹木不見森林，往往中小型企業(yè)居多。尤其現(xiàn)在隨著智能制造的大熱，上MES系統(tǒng)成了很多制造業(yè)企業(yè)在做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心手段。在ERP時(shí)期，ERP實(shí)施成功率很低，其實(shí)放到現(xiàn)在MES也是一樣的，涉及企業(yè)生產(chǎn)管理的方方面面，如果沒有規(guī)劃好匆忙上線，不僅不會(huì)提高效率，還會(huì)因?yàn)榇騺y生產(chǎn)流程影響產(chǎn)品交付和客戶滿意度。

MES的導(dǎo)入需要正確的規(guī)劃、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓?yīng)商選型、科學(xué)的實(shí)施，這三個(gè)重要的環(huán)節(jié)缺一不可。我們的做法是分析企業(yè)整體現(xiàn)狀，包括企業(yè)規(guī)模、所屬領(lǐng)域、主營(yíng)業(yè)務(wù)、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)等情況。然后選取一家所屬對(duì)應(yīng)行業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)，重點(diǎn)就其智能制造發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，從自動(dòng)化、信息化、智能化等方面進(jìn)行展開和梳理。

基于企業(yè)現(xiàn)狀，梳理企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)，找出目前企業(yè)存在的問題和不足，以及未來發(fā)展的機(jī)會(huì)等。結(jié)合行業(yè)特點(diǎn)、產(chǎn)品特點(diǎn)和市場(chǎng)方向，針對(duì)企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)過程管控、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量管理、設(shè)備管理等關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行詳細(xì)調(diào)研分析，識(shí)別各流程的業(yè)務(wù)需求和關(guān)鍵流程KPI（關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)），提出企業(yè)存在的問題和不足，針對(duì)性地給出管理優(yōu)化建議和數(shù)字化建議。

對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

國(guó)內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)大約有20家，資本市場(chǎng)也甚為關(guān)注，其中富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司首發(fā)并獲通過，僅僅用了36天創(chuàng)造了A股市場(chǎng)IPO的新速度，讓整個(gè)行業(yè)矚目。據(jù)稱，證監(jiān)會(huì)發(fā)行部釋放重要信號(hào)，帶有“四新”（新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式）元素的生物科技、智能制造（云計(jì)算）、互聯(lián)網(wǎng)及生態(tài)環(huán)保領(lǐng)域的獨(dú)角獸加快IPO進(jìn)程。今天我不去詳細(xì)介紹每一家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的模式和特點(diǎn)，我重點(diǎn)講一下它們相通的技術(shù)架構(gòu)部分。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的叫法很多，有叫工業(yè)云的，有叫產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的，有叫操作系統(tǒng)的，我是一名創(chuàng)業(yè)者，研發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)解決方案產(chǎn)品，我對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解則要樸素的多。相信這么說，大家也能很快了解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的本質(zhì)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)其實(shí)本質(zhì)上說是一個(gè)基于云平臺(tái)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化（智能制造）解決方案。

從工業(yè)云到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的五個(gè)階段，闡述清楚了工業(yè)云和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心區(qū)別。簡(jiǎn)單理解工業(yè)云只是研發(fā)工具類上云，和核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把上云的范圍拓展到了設(shè)備層面、制造能力交易層面。另外，從構(gòu)建基于私有云的“工業(yè)PaaS+工業(yè)微服務(wù)+定制化工業(yè)App”，到構(gòu)建基于公有云加入海量第三方開發(fā)者體系，這是一個(gè)明顯的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特征，區(qū)別于傳統(tǒng)的IT架構(gòu)解決方案。

簡(jiǎn)單說，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是利用2C端快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)體系，解決2B端的業(yè)務(wù)問題，形成基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)形式的協(xié)同制造和第三方生態(tài)開發(fā)體系。這里如果談技術(shù)架構(gòu)，不談業(yè)務(wù)需求的話，那其實(shí)談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基本上就回到了談云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)以及微服務(wù)、容器、Devops這些相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)底層技術(shù)和開發(fā)運(yùn)維方法論。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的四層架構(gòu)，分別是數(shù)據(jù)采集層（邊緣計(jì)算層）、LaaS層、工業(yè)Pass層、工業(yè)App層。再往下分解其實(shí)就是數(shù)據(jù)中心、基礎(chǔ)架構(gòu)、操作系統(tǒng)、運(yùn)行環(huán)境、應(yīng)用和數(shù)據(jù)這幾層。所謂Pass層，或者Iaas層的劃分，只不過是看哪些能自己做，哪些交給更專業(yè)的服務(wù)機(jī)構(gòu)來做。

數(shù)據(jù)采集層，或者說邊緣計(jì)算層，相對(duì)來說是比較新的概念，在傳統(tǒng)IT架構(gòu)和工業(yè)云的時(shí)代還不怎么提及。邊緣計(jì)算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺(tái)，就近提供近端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)速度，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。邊緣計(jì)算處于物理實(shí)體和工業(yè)連接之間，或處于物理實(shí)體的頂端。而云端計(jì)算，仍然可以訪問邊緣計(jì)算的歷史數(shù)據(jù)。

對(duì)物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計(jì)算技術(shù)取得突破，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無(wú)需交由云端，處理過程將在本地邊緣計(jì)算層完成。這無(wú)疑將大大提升處理效率，減輕云端的負(fù)荷。由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應(yīng)速度，將需求在邊緣端解決。目前不少?gòu)S商在做這一塊的事情，比如華為、HPE等。

HPE Edgeline EL1000融合邊緣系統(tǒng)針對(duì)不需要云連接的復(fù)雜實(shí)時(shí)工業(yè)應(yīng)用，HPE Edgeline產(chǎn)品相當(dāng)于將數(shù)據(jù)中心級(jí)的計(jì)算帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠提供數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)控、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)性維護(hù)的能力，所有數(shù)據(jù)分析組件，包括數(shù)據(jù)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)見性維護(hù)，都在EL1000上實(shí)時(shí)本地執(zhí)行，而不需要連接到云或者遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心。

對(duì)Devops的理解

Devops是目前制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)繞不開的話題，目前在國(guó)外，互聯(lián)網(wǎng)巨頭如Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb，傳統(tǒng)軟件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等，抑或是網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)非核心企業(yè)如蘋果、沃爾瑪、索尼影視娛樂、星巴克等都在采用DevOps或提供相關(guān)支持產(chǎn)品。

“DevOps”一詞來自Development和Operations的組合，突出重視軟件開發(fā)人員和運(yùn)維人員的溝通合作，通過自動(dòng)化流程來使得軟件構(gòu)建、測(cè)試、發(fā)布更加快捷、頻繁和可靠。DevOps工具是非常多種多樣的，甚至可以由多種工具組成一個(gè)完整的DevOps工具鏈。此類工具可以應(yīng)用于一種或多種類別，并可體現(xiàn)出軟件開發(fā)和交付過程的不同階段：編碼、構(gòu)建、測(cè)試、打包、發(fā)布、變更管理、配置、監(jiān)視等。而平常我們所說的諸如Docker（容器化）、Jenkins（持續(xù)集成）、Puppet（基礎(chǔ)架構(gòu)構(gòu)建）、Vagrant（虛擬化平臺(tái)）等，廣泛使用的工具都是服務(wù)于Devops核心思想的。

我們現(xiàn)在談智能制造，那么智能具體體現(xiàn)在哪里？其實(shí)就是四個(gè)詞，數(shù)據(jù)、模型、軟件、算法。工業(yè)軟件是重中之重，回顧軟件行業(yè)的研發(fā)模式，大致有三個(gè)階段：瀑布式開發(fā)、敏捷開發(fā)、DevOps。

DevOps早在好多年前就有人提出來，但是，為什么這兩年才開始受到越來越多的企業(yè)重視和實(shí)踐呢？因?yàn)镈evOps的發(fā)展是獨(dú)木不成林的，現(xiàn)在有越來越多的技術(shù)支撐。微服務(wù)架構(gòu)理念、容器技術(shù)使得DevOps的實(shí)施變得更加容易，計(jì)算能力提升和云環(huán)境的發(fā)展使得快速開發(fā)的產(chǎn)品可以立刻獲得更廣泛的使用。

所以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從技術(shù)層面來說，拋開制造屬性和業(yè)務(wù)屬性，本質(zhì)上還是一個(gè)IT平臺(tái)，IT行業(yè)已經(jīng)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展緊密掛鉤，這個(gè)變化已經(jīng)開始了，這不僅體現(xiàn)在Google、蘋果這些大企業(yè)中，而且也發(fā)生在傳統(tǒng)行業(yè)中，比如出租車業(yè)務(wù)中的Uber、酒店連鎖行業(yè)中的Airbnb、圖書經(jīng)銷商Amazon等。DevOps2016年度報(bào)告給出了一個(gè)運(yùn)維成本的計(jì)算公式：停機(jī)費(fèi)用成本 = 部署頻率版本迭代失敗概率平均修復(fù)時(shí)間和斷電的金錢損失。開發(fā)運(yùn)維一體化工業(yè)PaaS平臺(tái)建設(shè)，以及相關(guān)的各種新技術(shù)、新工具、新方法論的使用，就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)所需要核心關(guān)注的要點(diǎn)。