工业互联网平台打造企业竞争优势的助推器
发布日期: 2019-02-22 08:27:40
以下内容摘自PTC大中华区总裁兼全球副总裁刘强在2019工业互联网峰会上的主题发言：
非常感谢，很高兴今天能来参加工业互联网峰会，跟各位专家和各位朋友一起分享一下PTC对工业互联网的应用和推广我们的一些看法和体会。
今天跟大家分享三个话题，第一，从PTC的角度看，我们认为目前工业互联网在应用和推广过程中面临的主要挑战，特别是在咱们中国。第二，PTC这边我们现在的技术和产品是如何去针对这样一些挑战来达成一个实际的效果。第三，跟大家简单分享一个我们在国内这边的应用案例。
这是简单的数据，Gartner做了一个关于制造业的预测，到2019年之前，30%的制造业的操作运作都会通过物联网连接起来。到2020年，2000家大型的制造企业，其中的60%将会建设他们的工业互联网的平台。到2030年，所有使用案例的80%将会采用增强现实来进行人机交互，这是Gartner在做制造业的一个调查里得出的。从这个数据可以看到，工业互联网的大潮已经来临，但是实际上从另外一个数据看，目前还处于比较早期的阶段，这是从另外一个统计的数据，目前30%的企业没有做任何事情，对工业互联网也没有太多的了解，41%的制造型企业现在在做试点，只有29%的企业目前开始大规模部署，现在这样一个技术的大潮已经来临，但同时又面临巨大挑战的时候，我们来看一看特别是在咱们中国工业互联网应用落地方面主要面临什么样的挑战。这个图是2018年工信部发布的工业互联网平台的白皮书，这是工业互联网平台的四层架构，这是得到广泛认同的架构，在这个白皮书里讲了一句话，PaaS层是核心，应用是关键，这句话说得非常好，从我自己个人来看，咱们中国现在工业互联网的应用来讲，我们最主要的短板目前就在平台层这一块。过去这几年，国内各个企业也纷纷推出了自己的工业互联网的平台，特别一些对制造业来讲属于明星企业的，基于他们的最佳实践所推出来的工业互联网的平台，但是我个人并不看好这些制造型企业基于最佳实践开发出来的工业互联网平台再往前走他们变成一个通用型的工业互联网平台的前景，因为很多最佳实践出来，他们出来是对行业有深入的了解，从一个项目里开发出来的软件平台，当他用到另外一个企业去做同样的项目的落地的时候，变成了另外一个项目，很难把它完全抽象成一个普遍适用的软件平台，这是我们目前在国内发展工业互联网时面临的最主要的挑战。从我们的观点看，一个普遍适用的软件平台，需要具备快速简易的方式，能够普遍适用于不同行业的不同类型的企业，无论你的个性化需求是什么，你可以基于这个平台去构建你的工业应用。这个白皮书里写了几个关键的要素，数据建模和分析，微服务的组件库，以及快速支持快速应用开发，是这个平台最核心的要素。到目前为止，国内还没有这样的平台出现。
PTC我们推出的工业互联网平台是多年以前，老实说是买的，也不是我们自己做的，我们CEO比较有眼光，叫Thingworx，现在已经成为业界公认的领先的工业互联网平台。这五个能力，数据采集、信息建模、分析仿真、业务集成和用户体验，这个跟刚才的白皮书里的四层架构平台这一层的基本描述是非常一致的。主要是在信息建模、分析方针和业务集成方面跟大家深入介绍一下，让大家了解一下Thingworx这个平台是如何能够解决刚才我们所描述的需要一个通用型的工业互联网的平台，主要的能力是如何建设的。
信息建模，刚才林博士这边讲了，算法模型是数字孪生体最主要的挑战，在平台的应用落地方面又何尝不是。我说的信息建模是数据模型的概念，数据模型的本质是建立数据的关联性。现在把所有的设备所有的数据拿进来以后，数据之间如何关联，是非常有挑战的事情。在Thingworx里有一个机制，就是来建立数据的关联性，这是所有的后面你要快速开发、工业应用或者达到分析和优化的一个基础，没有建立这个数据的关联性，后面的所有事情是没有办法做的。同时我们在这里也建立了有数千种预见的服务，就是常说的微服务，来进一步支持应用的快速开发。第二，有了这个数据的建模之后，第二个步骤是分析仿真，有很多内容，可以调用微服务，也可以是实时的智能的异常监控，还有预测系统维修等，在这里面还有一些关于业务优化的算法模型。还有一个很重要的，叫做预测的智能引擎，通俗讲，大家广泛知道的机器学习，我们这里面机器学习的引擎并不是那么复杂，像谷歌他们做的AlphaGo那么复杂的，它有18层，我们这个没有那么多层，大概6-7层，但是作为一般的工业数据的机器学习已经足够用了，待会我可以给大家分享一下我们在实际应用做的案例。有了模型，在这个基础之上建立数据关联性，要有算法做分析仿真，包括机器学习的能力。第三个也很重要，所谓的业务集成，特别是工作流的集成。我们的信息系统发展了很多年，特别是在大型企业，每一个都是独立的烟囱，互相之间没有关联，非常复杂，工作量非常大。现在在Thingworx里，它能够很好的集成，我们现在在Thingworx的最新版本里集成了一个引擎叫工作流的创建器，通过简单的拖拽，就可以把通过数据分析得出来的洞察去反馈到做优化。数据建模、分析仿真、工作流和业务集成，是一个工业互联网平台要达成实际的可以被广泛普遍适用的具备的核心能力。
Thingworx工业互联网平台是专门为工业创新而建的，能够快速并且简易的开发部署和扩展，并且是跨行业的，这才是最核心的，这才是工业互联网的技术得到普遍采用和推广的核心技术要求。我们也具有这种灵活性，进行快速迭代，打造充满活力的生态系统。
刚才讲了我们的平台是如何应对工业互联网技术落地最主要的挑战从平台的能力方面讲，本质上工业互联网还包括增强现实，PTC如果把我们所有的技术和产品应用工业互联网来讲，我们主要是在这三个方面帮助企业，第一是应用平台的能力来提升企业的运营效率，通过流程优化、数据洞察等。第二，也是通过数据的全连接来产生差异化的产品和服务，来提升企业的竞争力。另外还有一个增强现实的产品，提升员工生产力，Gartner预测到2030年80%的用户案例都会用到增强现实，戴上一个增强现实的眼镜让你在工厂里做操作，这是PTC目前我们从这三个方面去帮助企业来提升生产力和提高他们的竞争能力。
中集集团是传统的制造型企业，他们的市场占有率非常高，我们在他们这边做了两个试点，现在已经在全集团50个厂在广泛的大规模部署。第一个试点，青岛冷箱，三个月时间上线，第二个试点，芜湖瑞江。青岛冷箱我去参加他们年度的两化融合的内部交流会，在青岛冷箱这边有两个用户案例，第一个是把他的MES系统和他产线上的250台设备连起来，连起来以后，他做的一件事情就使他在短时间内，使得他的投资得到了回报，省电这一块，不光是从节省成本来讲，还有把设备的利用率最大化。这是一个典型的工业互联网连接设备的案例，跟MES系统打通。另外一个让我印象更深的，我们知道冷箱专门有保温制冷作用的集装箱，能够保温的集装箱，工艺上是通过内膜贴在集装箱里面，这个膜是用化学反应的方式，有200多个参数，其中有30多个是关键参数，原来全是靠人的经验去配，达到的效果，保温率提升了7%，不要小看这7%，他的CIO当时很快我说，这7%就使得他们这个冷箱世界无敌了。我们还有其他的更好的一些案例，像华为用的更广更深，基于他的规模。
这里面是我们统计的在全球基于Thingworx最典型的10个应用案例。
从工业互联网应用落地的角度来讲，我们的建议是，你要从大处着眼，把一个企业做到全连接，实时的全数字的连接。第二，从小处着手，选一个用户案例开始实施，然后快速推广。
这是我今天跟大家做的简单分享，谢谢各位！
本文源于中国信息通信研究院官网，版权归属原作者所有。
