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M版 VS I版 看互联网与制造业

数读市场中国仪表网2015年06月17日 09:26人气:4102

  【中国仪表网 数读市场】目前围绕互联网如何与传统工业制造业结合的讨论,呈现一个双中心结构。本篇先列举一下两个中心对应的关于“互联网+制造业”的不同版本,用案例说话。
  
  一个中心在加号的前端,即由互联网企业主导的“互联网+制造业”版本(以下简称I版,即Internet版);另一个中心在加号后端,即由传统制造业企业主导的“互联网 +制造业”版本(以下简称M版,即Manufacturing版)。
  
  M版的代表如德国的“工业4.0”等,在国内被热议,而对I版方案的讨论相对冷清。实际上,I版相对与M版所需投资较小、适用生产场景更多、操作更灵活,天然适合中小微企业和创业企业,也已为很多大型先进制造企业所用,成本节省效果明显。
  
  更重要的是,在移动互联时代,中国企业与国外企业实现了“零时差”,也即国内互联网企业在规模、技术、应用等维度上与国际先进互联网企业已经可以比肩。
  
  因此,以I版为模板推进”互联网+制造业“成为现实可能。这与从M版出发并不矛盾,两者大可以齐头并进,服务不同类型的制造业企业,共同推进中国制造2025宏伟蓝图的实现。
    
  一、M版方案
  
  M版的主角,大都来自工业基础雄厚的发达国家。如德国版的“工业4.0”战略,半版的博世“慧连制造”解决方案和西门子“数字工厂”解决方案,美国GE的工业互联网和炫工厂,日本三菱电机的e-f@ctory方案。以下我们对比较有代表性的M版方案逐一进行概括和梳理,提炼M版的共性因素。
  
  1.德国政府版“工业4.0”
  
  “工业4.0”在2011年4月汉诺威工业博览会(HanoverFair)上头一次见诸报端。2013年4月,“工业4.0”工作小组的最终工作报告出炉,正式将物联网在制造业中的应用定义为第四次工业革命。
  
  图1“工业4.0”
  
  报告中描述的未来制造业场景是这样的:分布在全球的机器、仓储系统及其他生产设备通过CPS整合在一起,落地在由可以自主交换信息、触发操作、独立控制的智慧机器、存储系统、生产设施构成的所谓“智慧工厂”(smartfactory)中。
  
  智慧工厂与垂直的上下游供应商、物流销售网络和水平的其他智慧工厂实时互联,落实全价值链工程端到端数字整合。智慧产品(smartproduct)被贴上唯一识别芯片,记录所有历史信息、实时状态信息、可能的制造路径,在智慧工厂中穿行,完成从原材料到成品的过程。“工业4.0”的主要构想包括价值网络的水平整合、全价值链工程端到端数字整合,和垂直整合的联网制造系统:
  
  按照“工业4.0”小组的说法,物联网在工业制造业中的应用刚刚起步。如上描绘的智慧工厂、智慧产品等以物联网为基础的制造业场景,已经或多或少在近年来发展出的先进制造业解决方案中有所体现。
  
  图2“工业4.0”主要构想
  
  2.博世的“慧连制造”解决方案(IntelligentConnectedManufacturingsolutions)
  
  博世(RobertBoschGmH)成立于1886年,是全球最大的汽车零件供应商之一,总部设在德国Gerlingen。博世旗下的工业技术集团BoschRexroth提供的压力、动力、控制系统,被广泛应用于从运输业到采矿业等重型工业企业。
  
  博世是德国政府的“工业4.0”工作小组的主要成员,联席主席之一。博世近来推出的“博世物联网套装”(BoschIOTSuite),可以看做是博世物联网应用战略的基石。
  
  图3博世物联网套装示意图
  
  具体到制造业,博世的主打概念为“慧连制造”解决方案,方案核心为制造-物流软件平台,以之作为本地(on-prem)和云端的软件基础,对整个生产流程进行云化和再造。方案包括三个部分,一是制程质量管理(ProcessQualityManager),二是远端服务管理(RemoteServiceManager),三是预测维护(Predictivemaintenance)。
  
  制程质量管理:对生产全过程中所有的车间、流水线、作业区、机器设备实时监控;操作界面把各环节的表现指标和容忍度可视化,并对可能出现的波动提前预警。工作人员可以直观地感受到整个流程是否顺畅,及早对表现不正常生产环节进行纠正。
  
  远端服务管理:这一系统允许机器的制造者在远端控制产品,帮助客户解决在机器装配、使用中遇到的问题。例如博世的工作人员可以在办公室里,对在世界其他角落的设备进行功能测试、参数设置、数据接入、错误排查、故障解除等工作。大幅缩减设备交割、安装、售后维修的工作量。
  
  预测维护:基于博世物联网套装,厂家可以通过装在产品上的传感器实时掌握其工作状态,并对可能出现的检修维护做准确预测,减少用户停产检修的次数。
  
  图4“慧连制造”解决方案
  
  可以看到,制程质量管理已经具备了工厂内信息实时互联等智慧工厂的基本要素;远端服务管理、预测维修,都是基于物联网产生的价值链延伸。从这个意义上说,博世的慧连制造,已经具备”工业4.0”的一些关键基础,未来发展值得关注。
  
  3.西门子数字工厂解决方案(DigitalFactorySolution)
  
  西门子(SiemensAG)成立于1847年,是欧洲最大的工业集团之一,总部设在德国柏林和慕尼黑。公司以电报业务起家,架设了欧洲第一条长途电话线,历史上曾生产过收音机、电视、洗衣机等家电;也生产过半导体、手机、电子显微镜、医疗器械;建过水坝、铁路、风电场;接过国防产品的大单。
  
  一部公司的历史,几乎可以看成是迷你版的工业革命史。目前,西门子是德国工业自动化的排头兵、“工业4.0”的重要参与者和推手。西门子对于未来的制造业有自己的一套蓝图和实现路径设想、方法论。认为软件、数据、连接造就所谓数字工厂(digitalfactory),是未来互联网与传统制造业结合的落地场景。
  
  图5“数字工厂”工作流程
  
  为实现这一目标,西门子2006年以32亿美元收购PLM软件商UGS。UGS的软件弹药库中包括在线设计软件平台NX,其中内置CAD、CAM等一系列设计软件。还包括数字化生产流程规划软件Tecnomatix,以及市面上领先的cPDM解决方案Teamcenter。以Teamcenter为基础,西门子将UGS的弹药库嫁接在自家的工业自动化生产系统Simatic之上,形成较为完善的制造业解决方案。
  
  整合之后,西门子数字工厂蓝图初具规模。其核心是基于数据分享的合作平台Teamcenter。平台之上,生产者与用户、供应商共同组成“数字工厂”,通过PLM、MES、TIA三位一体的软件系统平台,实时沟通,达成产品从研发设计到售后服务的全周期管理。
  
  “数字工厂”的工作流程可以大致描述如下,通过PLM前端NX软件,和用户一起设计产品,同时从TIA中调取制造流水线的组成模块信息,模拟生产流程。制造过程模拟信息实时反馈至设计环节,互相调整、配适。在模拟无误之后,产品设计、制造流程方案传递至加工基地,由MES实现由生产设施构建、生产线的改装、产品生产、下线、配送到用户手中的全过程。
  
  数字工厂的设想,已经在一些高端汽车业的自动化制造过程中得到应用。例如玛莎拉蒂Buiglie的定制。
  
  图6“数字工厂”应用范例
  
  数字工厂可以看成是部分实现的“工业4.0”第二构想全价值链工程端到端数字整合:从产品设计这一“端”到产品出厂的这一“端”,都事先在数字模拟平台上完成详尽的规划。与现实中在工厂走流程的产品相对应的,是数字模拟平台在云中分享的一个一模一样的虚拟产品。工厂内的具体执行系统,可以根据数字模拟平台的要求进行一定程度的重构。
  
  不仅如此,为了配合自己的工业自动化产品,西门子推出一款APP“西门子工业支持中心”。但是这个App目前只是将西门子的5000多份各种手册、操作指南,以及60000多个常见问题解答。
  
  4.GE的炫工厂(brilliantfactory)
  
  GE的炫工厂,是工业互联网(IndustrialInternet)和先进制造(advanced)相结合的产物。用数据链(digitalthread)打通设计、工艺、制造、供应链、分销渠道、售后服务,并形成一个内聚、连贯的智能系统。
  
  在2014年年报中,GE把工业互联网描述为“大铁块 大数据=大成果”。其中大铁块意指涡轮机、发动机、风机、火车机车等工业用机器设备,大数据即云基分析(cloud-basedanalytics)。从总体看,GE的工业互联网与工业4.0中的CPS十分类似,都强调数字世界和现实世界边界变得模糊,装载了各种传感器的铁块之间、铁块与人之间,通过互联网实时交换信息。铁块们因而变得可预测、会反应、社会化。
  
  先进制造,包括3D打印、创新材料科技等模块。工业用3D打印,或称增材制造(additivemanfuacturing),在很大程度上实现了工业设计的所见即所得。3D打印的应用场景在很大程度上受材料科技的限制。配合创新材料科技的发展,先进制造技术让很多从未有过的零件设计很快变成原型机。
  
  图8GE炫工厂示意图
  
  2015年2月14日,GE在印度Pune建设的炫工厂揭幕。区别于传统的大型工业制造厂,这间工厂具备超强的灵活性(flexibility),可以根据GE在全球不同地区的需要,在同一厂房内加工生产飞机发动机、风机、水处理设备、内燃机车组件等看似完全不相干的产品。
  
  理论上说,这一灵活性将极大提升GEPune的生产效率:通过分析云端从全球实时反馈回来的数据,炫工厂会自行在各个生产线会分配人力、设备资源,减少设备闲置时间、提升对市场需求反馈的反应速度。
  
  虽然GE常常被视为美国工业的代表,独立于德国的“工业4.0”体系之外,但不难看到两者之间的共通之处。贯穿炫工厂的数据链与西门子的PLM平台类似;产品传回数据用来做售后的增值服务,与博世慧连制造中的“预测维修”相同。
  
  而GE的雄心不止于此。美国作为互联网诞生地,对于物联网本身显然有更多的想法。GESoftware推出与工业互联网配套的Predix?软件平台,为各种大铁块提供统一的软件标准,希望做成基础性操作系统、工业互联网的安卓。但与安卓不同,Predix?虽然鼓励各界投入相工业互联网相关App,但系统并非开源,需要取得GE的许可。2014年12月,日本软银与GE签订收入分成协议,成为PredixTM的第一位认证开发商。
  
  M版方案小结:
  
  M版方案都是以大型先进制造企业的生产环境和技术环境为基础,叠加了一些互相交叉的、边界较为模糊的互联网相关概念,如物联网、云/大数据、CPS等。实质内容仍然围绕着硬件智能化、软件一体化、工业自动化展开,从制造业企业本身的技术优势出发,实现互联网 制造。工厂内的制造场景在方案中居于中心位置,企业内网包含在外围,公共互联网处于边缘,外部互联网企业提供的服务可有可无。
  
  M版方案都有雄厚的工业制造背景,德国版(工业4.0、慧连制造、数字工厂)以汽车工业为基础制造场景;美国版(炫工厂)以飞机发动机、内燃机等高端装备制造业为基础制造场景;日本(e-F@ctory)以半导体、汽车工业为基础制造场景。呈现技术和投资门槛双高、封闭体系、中心化驱动的特点。
  
  门槛双高:M版方案集合当今世界顶尖的制造技术,如工业自动化系统(机器人)、工业级增材制造、创新材料科技等等,这些专有的技术的核心部分大都掌握在少数几个业内领先的大型工业企业手中,技术门槛高;M版方案的落地场景,也即各类智能工厂,造价不菲,如GE的Pune炫工厂,投资两亿美元。
  
  封闭体系:M版方案虽然都提到了互联网、云、大数据的作用,但其中的互联网强调的是近场通信(RFID)、传感器等新技术带给互联网底层连接对象的变化;云,大部分是企业内部沟通用的私有云;大数据,也往往是企业搜集的内部数据,以物的运行数据为主,人的活动数据较少。
  
  中心驱动:M版方案的推动呈现中心化的特点。不论是博世的慧连制造、西门子的数字工厂、GE的炫工厂、三菱电机的e-F@ctory,核心企业在这些方案中的强势主导地位都是毋庸置疑的。
  
  虽然德国政府的“工业4.0”方案中提到了生产组织结构分散化、网络化,制造流程由多个不同的企业共同完成,但至少从目前的进展来看,除非门槛双高、封闭体系被打破,否则分散化网络化生产组织形式将在相当长的时间内停留在纸面上和口头上,落不了地。
  
  实际情况也是如此,M版方案的最大用户,往往正是提出者自己:三菱电机的e-F@ctory方案2012年落地在自家的NagoyaWorks、西门子数字工厂2013年落地在自家的成都工厂、GE炫工厂2015年落地在自家的Pune工厂。从这个意义上说,M版方案只是“巨人的游戏”。此类方案中,创新的速度似乎并没有因为互联网因素的加入而显着加快,仍然按照工业企业原有的步伐不紧不慢地渐进式前进。
  
  二、I版方案

  
  I版的主角来自互联网行业。跟传统工业制造业相比,互联网行业还十分年轻;和工业制造业巨头相比,互联网企业相对稚嫩。
  
  I版的“互联网 制造业”因此显得没有那么野心十足,I版的核心企业也没有大包大揽舍我弃谁的霸气,主张加号两边的企业发挥各自的优势:生产场景还是交给传统制造业企业,剩下的只是把其他与生产场景相关联的制造业环节搬到云端,交给互联网企业提供的企业级互联网服务。
  
  7.谷歌的“Googleforwork”
  
  谷歌推出的Googleforwork(以下简称GFW)是以云为基础的一系列企业级服务套装,包括工作应用、云平台、工作浏览器、工作地图、工作搜索。
  
  可以说,谷歌为传统行业企业提供了一整套的“互联网 ”解决方案,既包括工作场景中的email、电视电话会、文件处理、分享/存储,也包括后台服务如云存储、计算、API开发,还有打包的互联网增值服务如搜索、地图等等。这些成套解决方案对于节约IT成本、提高运营效率作用突出。实际上西门子、GE都是谷歌的客户,使用GFW中的一项或多项互联网服务套装。
  
  图10Googleforwork解决方案
  
  针对制造业,谷歌提出了所谓“做联网的制造者”(Beaconnectedmanufacturer)的口号,利用自己的产品,帮助制造业者建立快速多层次沟通网络。
  
  图11“做联网的制造者”
  
  目前GFW仍然聚焦在线上的部分,套装中的硬件产品很少,也不是GFW的主打诉求。但近两年Google在硬件方面,特别是机器人相关产品上,正在加紧布局。虽然从目前来看,这些投资似乎与制造业没有什么关系,但这些机器人在传感器、软件集成等方面有突出优势,这与目前“工业4.0”中生产场景智能化的发展方向不谋而合。
  
  8.亚马逊的“AmazonWebServices”
  
  亚马逊的AmazonWebServices(以下简称AWS)于2006年推出,面向企业提供云计算等IT基础设施服务。AWS一揽子方案包括亚马逊弹性计算网云(AmazonEC2)、亚马逊简单储存服务(AmazonS3)、亚马逊简单数据库(AmazonSimpleDB)、亚马逊简单队列服务(AmazonSimpleQueueService)以及AmazonCloudFront等。
  
  图12AmazonWebServices
  
  国内的一加科技,使用的就是AWS云服务。在商城海外闪购活动中,一加科技的技术团队用了3个AmazonEC2实例搭建Web服务器、静态资源服务器和数据库。然后结合AWS提供的平台服务对系统架构和性能进行优化,如使用AmazonCloudFront分发静态资源、通过ElasticLoadBalancing(ELB)弹性负载均衡服务为Web服务器提供负载均衡等。
  
  整个项目从部署到上线总共使用了两天时间。平台正式承载业务后,闪购峰值能够被分发到后台AmazonEC2实例上,保证了用户体验,平滑支撑了高流量。目前一加科技已经把所有海外商城全部迁移到了AWS平台上,自己的运维人员不需要费心关注后台问题,把精力放在核心业务上。
  
  9.微软的企业服务
  
  早在1999年,微软就推出了适用于机顶盒、POS机等非PC设备的嵌入式操作系统WindowsEmbedded。使用这一系统的硬件可以与桌面应用程序无缝集成,大大缩短上市时间。之后随着Windows不断升级,WindowsEmbedded跟着不断推出新版本,适用的硬件范围更广,功能日益强大。
  
  图13WindowsEmbedded产品组合
  
  微软最近推出的Azure云平台和Windows10物联网版,更是在跨硬件通用性上下足了功夫,口号是“MicrosoftEverywhere”。Azure为跨平台数据搜集提供了解决方案,各种硬件平台虽然使用不同的数据格式,但是可以通过前端的Windows10物联网版和云端的Azure平台实现互联互通,让不同数据格式的机器互相“交谈”。
  
  在这此基础之上,微软将自己的office系列企业级办公软件与远端的云存储、云计算结合在一起,创造出独特的企业级应用生态。在制造业的场景中,企业可以将自己的生产机器的软件控制系统直接建立在Azure和Windows10物联网版之上,实现以Windows为软件控制基础的智能化生产。
  
  KUKASystemsGroup在为设计ChryslerJeepWrangler车体生产线的过程中,用微软的WindowsEmbedded软件、SQL服务器在云端建造了一个控制平台,大大提升生产效率和灵活性。
  
  这一系统不仅与M版方案一样,具备根据客户反馈调整生产规模和流程的能力,而且还提供一个特殊的优势,即由于人机界面采用大家都很熟悉的Windows,而大大缩减了新员工上岗培训的时间。在刚刚举办的2015汉诺威展上,微软和KUKA展示了联合研发的物联网机器人,可以自行发现问题,并主动通知相关工作人员进行更改维修。
  
  I版方案小结:
  

  I版代表性企业在与制造业的结合过程中发展方向各有特点,结合的程度也有差别。亚马逊还是坚守在自己的一亩三分地,做云服务供应商,帮助企业提供一揽子的互联网解决方案。
  
  谷歌在机器人等工业自动化基础配套上积蓄力量,未来想象空间很大。微软走得更远,凭借自己在系统软件方面的优势,与传统的工业自动化企业结盟,直接进入到车间地面的核心制造环节中去了。从中可以看出I版方案的两个特点,一是“开放合作”,二是“丰俭由人”。
  
  开放合作:I版方案并没有M版舍我其谁的气势,强调与传统制造企业合作,帮助后者更好地适应互联网、使用互联网。不论是亚马逊、谷歌、还是微软,都是围绕制造业企业的实际需求在做服务,与传统制造业企业合作是I版的共同点。
  
  丰俭由人:I版的通用性较强,在云端可供选择的选项很多,价格的计算大都采用“用多少服务给多少钱”的方式。这一模式降低了制造业企业使用互联网服务的门槛,不论是亚马逊、谷歌还是微软,他们的物联网套装用户中都有大量的中小微企业。在很大程度上弥合规模差异带给企业的不公平竞争地位。

上篇:《M版 VS I 版 看互联网与制造业

下篇:《取经验之谈 看中国制造业
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