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工业互联网布局提速:瞄准重点 仍有瓶颈要突破
新冠肺炎疫情期间,工业互联网的价值进一步凸显。
  近日,上海积梦智能科技有限公司(简称:积梦智能)CEO谢孟军告诉澎湃新闻记者,“疫情让越来越多的制造业看到,工业互联网为精准调配生产、物资供需对接、远程设备管理提供的便利,也让更多制造业认识到开展数字化和智能化改造的重要性。”
  另一家工业互联网平台运营商智能云科信息科技有限公司(简称:智能云科)品牌负责人阮慧平告诉澎湃新闻记者,危险与机遇并行而立,工业互联网在发挥积极作用的同时,疫情期间也暴露出制造企业数字化程度低,工业互联网应用普及程度远远不够的问题。
  从中央到地方,工业互联网正获得越来越多的政策支持。在4月13日出炉的(上海市促进在线新经济发展行动方案(2020-2022年))中,工业互联网也被列入12大发展重点领域。
  在后疫情时代,工业互联网将如何进一步助力传统企业协同增效,哪些产业、环节将成为突破口?有哪些发展瓶颈需要打破?
  协同上下游产业链,助力企业复工复产
  疫情暴发初期,医用口罩、防护服、护目镜等重点医疗物资上下游生产制造企业紧急复工,加班加点,但要保证生产并不容易。比如,一个口罩有五六种原料,合在一起分为三层,包括鼻梁铁丝在内,都有不同的供应商。上下游产业链整合协同,工业互联网功不可没。
  “供应链卡壳,这背后远不是新开一条口罩生产线那么简单。” 积梦智能方面人士向澎湃新闻记者介绍,剖开其中的关节,一是平时面向供应链上游采购时,大量企业没有开展精密计算,导致原材料采购预判不足,又未能及时获取客户计划,无法合理排产,紧密对接。二是疫情期间,制造业中小企业的供应链结构相对僵化,上下游往往仅具备少量或几个固定的合作伙伴,一旦某一个合作伙伴碰上突发问题,就面临生产危机。
  “积梦的工作就是利用我们的工业互联网平台, 使供应链上相关企业数据互通,实现信息共享,中小企业能够及时获取供给信息。根据下游企业需求、上游企业供给的变化来制定生产经营策略,并据此采购生产资料、组织生产,实现对供应链的精益管理。”上述人士向澎湃新闻记者介绍。
  疫情期间,余姚的一家机床加工企业就找上了积梦智能。
  据介绍,余姚的这家机床加工企业虽有部分自动化基础,但没有信息化、数字化手段,生产的调度、工单的流转还是靠人。在积梦智能帮助其搭建工业互联网平台后,对设备、工单、物料、质量等状态实时可视,实现订单、库存、车间等环节的厂内协同,可以进行远程任务分配与进度管控,原来5人的产线虽只到岗3人,依然按期完成生产任务,生产效率提升40%。
  另一家聚焦于机床加工领域的智能云科,推出的iSESOL工业互联网平台,也在疫情期间发挥作用。
  据介绍,iSESOL工业互联网平台可以协助制造业主实现车间的信息化、数字化管理,车间有多少设备在干活、生产效率几何,有多少设备在闲置,订单的派工、发料、生产、质检、物流等流程都可以一目了然。对于采购商、供应商间存在相互寻找、匹配困难的现象,iSESOL工业互联网平台也推出了相应的服务,在采购商平台上提交加工需求后,平台将以大数据分析匹配的方式,为采购商寻找到有相应加工能力的合作企业,促成交易。
  阮慧平告诉澎湃新闻记者,疫情期间,智能云科基本能在10秒内响应用户需求,平均3至5天完成交易撮合。另外,为了解决企业生产滞后、用工不足等现实问题,公司旗下的各类工业APP应用从2月7日开始,有3个月的免费试用期。数据显示,其中,参与活动的iSESOL智能增效App,可助力企业设备平均提升5%-20%的生产效率。
  工业互联网面向哪些重点产业、重点环节
  在政策面,工业互联网获得的支持也越来越多。
  除了位列新基建,(上海市促进在线新经济发展行动方案(2020-2022年))中,也明确要加快发展工业互联网。其中提及“打造面向重点产业、重点环节的行业级和通用型工业互联网平台,鼓励企业利用能源、原材料、轻纺等产业电商平台优化供应链采购、分销体系。支持大型龙头企业建设企业专网,建设20个具有全国影响力的工业互联网平台。”
  哪些是重点产业、重点环节?谢孟军告诉澎湃新闻记者,汽车制造算是重点产业之一。“这是因为汽车制造产业链相对完善,而且应用空间大。大型车企以供应链和质量为中心的工业互联网平台,可以实现上下游数据的打通,帮助企业质量提升、供应链管控。未来还会带动众多产业发展,如机械加工、汽车零配件、汽车内饰、自动化设备等。” 谢孟军说。
  除了汽车制造,阮慧平认为,重点产业主要是指目前工业领域具有战略性地位的产业领域,重点环节则是这些产业链的重点节点,也是最需要工业互联网赋能的环节。例如电子信息产业、装备制造业、汽车产业、生物医药产业、航空航天产业、钢铁化工产业等都是战略性的重点产业。
  “目前,工业互联网平台在电子信息产业、装备制造业、汽车产业以及航空航天产业等领域应用较多,电子信息产业聚焦智能装配、智能物流、智能检测与个性化定制等,通过工业互联网可以全面提升产品全生命周期管理水平。装备制造业则是聚焦在车间信息化管理、供应链协同、增效降本等方面,希望借助工业互联网赋能,全面提升企业信息化、自动化、数字化水平,助力企业降本增效和产业结构升级,实现智能制造。” 阮慧平说。
  政策也在支持大型龙头企业建设企业专网。
  中国社会科学院财经战略研究院副研究员张昊向澎湃新闻记者解释,建设企业专网指的是在大企业内部先实现工业互联网的全面、深度应用。
  “工业互联网本质上是要通过数字化手段实现各个生产环节的紧密协调。例如,使用新型感应技术获知实时生产进度、原材料消耗、质量情况,使用大数据技术预测销量并安排库存和原料备货等。如果是不同的企业,要让他们都自觉自愿地加入一个工业互联网平台,可能需要很大的投入来劝说、协调。而让大型龙头企业先在自己集团下的分公司、子公司或关联公司中做工业互联网,可以自上而下直接推动,变企业间协调为企业内协调,容易在短时间内产生效果、扩大影响。”张昊说。
  瓶颈和难题
  工业互联网平台发展不是一蹴而就,要实现最终的智能制造尚有一段路要走。
  谢孟军告诉澎湃新闻记者,企业要经历“流程化、信息化、数字化、智能化”4个步骤,这个投入是长期且不好预估的。中大型企业由于自动化和信息化的基础好,实施起来更加迅速,也能更快的享受到数字化带来的红利。中小企业的瓶颈主要在于,缺乏信息化相关人才支持,信息化建设资金投入及能力不足。
  在阮慧平看来,工业互联网在发展中遇到的难题,可以从三方面来看:
  一是数据采集难,短期内很难盈利。数据是工业互联网服务的基础,采集到实时有效的真实数据,并利用工业互联网和人工智能技术,做深做透,才有商业盈利的可能性。目前国内工业互联网火热主要靠的还是政策推动,政府推动是目前工业互联网如火如荼的直接诱因,但企业仍然保持审慎态度。数据采集量不够,等于是“巧妇难为无米之炊”。另外,整个市场尚未探索出可操作可复制的盈利模式。
  二是上云意愿的问题。企业客户方面上云意愿并不强,而工业互联网平台又需要规模效应才能发挥出最大的作用,这也是桎梏之一。
  三是工业基础的问题。我国工业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存发展阶段,是工业1.0、2.0、3.0“三浪叠加”的发展阶段,在设备数字化、智能化方面与欧美德众国差距较大,很多企业连自动化都还没有实现,工业互联网发展土壤还需培育。
  对于企业主不愿意上云、上工业互联网平台的原因,阮慧平认为,一方面是因为企业主对工业互联网缺少清晰概念。在国内人人都在谈工业互联,家家都在做工业互联网平台,各平台服务有何差异?哪家平台最适配自己的企业?上云上平台后能带来哪些明显的收益?对于企业主来说比较茫然。另一方面则是一些企业资金紧张,数字化转型如果前期的投入产出比不明显,一动不如一静,企业即便是有上云意愿也是心有余而力不足。
  企业布局,助推在线新经济发展
  可见的是,产业界对于工业互联网的接受程度在逐步上升。尤其在疫情过后,工业互联网有望迎来一波高速发展,已成业界共识。如何抓住在线新经济发展新机遇,积梦智能及智能云科都在布局。
  “布局其实很早,我们一开始就和大型客户共同运营工业互联网平台,不断优化平台性能,同时沉淀出针对于行业、场景的工业APP应用,凭借大型企业的实施经验,积梦智能已成功赋能杰立化妆笔、振大塑胶、余姚博泽等隐形冠军企业实现数字化转型。”谢孟军介绍,接下来,积梦智能的首要目标还是优化平台,基于Apple供应链和上汽等大型企业经验,推出软硬件结合的产品组合和端到端全流程的软件产品模块。此外,会和一些行业龙头联合运营,集中挖掘行业企业需求,开发更多工业服务组件,集成更多企业需要的工业应用。
  据了解,智能云科的布局则是从两个层面来加快推动产业落地。一是加大平台能力开放,构建工业App应用生态。重点推进平台开放能力建设,加大开放力度,基于现有的工业互联产品,面向全社会开发者提供工业App开发基础设施。二是加快工业互联网服务落地,打造社会化的协同制造模式。智能云科将通过iSESOL工业互联网平台工业大数据资源池,实现产业链上下游产能、生产设备等资源的实时监测、需求匹配和统一调度,并依托其他平台业务服务和现有的工业App应用,最大化发挥平台的资源统筹整合能力,全力打造社会化协同制造、价值共享的产业生态。
  阮慧平进一步解释:“在社会化的协同制造模式中,依托于大数据连接,全球将成为一个制造整体,产业链不断重塑。简单理解是,每个劳动主体都相当于一个‘可结算的智造单元’,天南地北的设计师、工艺师、中小制造企业、供应商等制造主体,都可以参与到同一个产业链中来,以价值分享的形式完成劳动任务与报酬结算,成为‘制造合伙人’。同时,消费者的个性化需求将得到最大化满足,释放出来的巨大需求也将助推制造业发展,助推在线新经济的发展。”
(文章来源:澎湃新闻)

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