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正确认识工业大数据的三大挑战

  在参与工业4.0创新平台与清华大数据产业联合会举办的“工业大数据概念与关键问题”小型工业4.0研讨会中,笔者应邀分享了工业4.0研究院对工业大数据的一些看法,分别对工业大数据概念、工业大数据流派和工业大数据生态三个关键问题做了分析,并与各位专家进行了有意义的探讨。

  全面认识“工业大数据”概念

  工业大数据这个概念目前很受关注,特别是对于资本市场来讲,其想象空间比较大,但由于相关技术范式还不明确,因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。

  从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据。

  迄今为止,工业4.0研究院发现的工业大数据应用场景,虽然可能从生产现场采集了大量的数据,但实际上作为分析之用的数据并不多,一般都要对数据进行清洗和预处理,以便进行更具有知识的数据分析。

  为什么不能采用诸如金融或互联网领域的大数据分析方法?这是很多互联网企业涉足到工业大数据最为困惑的问题。

  实际上,互联网企业大都不清楚工业领域的“非标”特征,大量的装备设备是非标准化的,工艺流程也是非标准化的,因此在构建工业大数据架构和模型的时候,更应该考虑行业知识的应用,这样分析的结果会更加实用。

  一些国际型工业企业(例如西门子)在构建其工业大数据范式的时候,就非常强调应用场景知识的结合,了解互联网大数据或金融大数据的行业人士可以发现,两者考虑的技术关键点是不完全相同的。

  价值观驱动了工业大数据流派

  库恩在《科学革命的结构》一书中指出,科学范式实际上是代表世界观和价值观的。工业大数据作为正在形成的一种科学革命范式,也在逐步形成各种流派,他们代表了各自派别的价值观。

  工业4.0研究院初步研究认为,广泛意义上来认识工业大数据(例如工业互联网、智能服务等概念),美国通用电气牵头的工业互联网联盟可以用“工业互联网”来代表其价值观,由德国西门子等企业组成的工业4.0平台(Plattform Industrie 4.0)更愿意用“智能服务”和“智能数据”来阐释他们对未来工业大数据的认识,当然,中国简单直接用“工业大数据”来代表未来工业的一种新范式。

  对国内的工业大数据认识更进一步细分,还可以分为清华大数据产业联合会、中关村大数据联盟以及工业4.0研究院等具有鲜明特征的流派。

  总的来说,清华大数据产业联合会和中关村大数据联合会都是基于一般意义上的大数据(例如4V标志)来谈工业大数据,更多体现为工业应用场景大数据技术的应用。前者更体现了清华背景企业对大数据应用的商业模式,而后者体现了诸如亚信、用友等企业大数据应用的理解。

  构建工业大数据生态的关键

  任何熟悉IT领域的行业人士都清楚,企业最直接的业务模式是项目,但特别希望可以把项目通用化,形成产品或平台,但实际情况是,除了微软等国际型IT企业有能力形成较为通用的产品或平台,大部分IT企业很难达到预想目标。

  工业大数据生态要求企业有能力平台化,不管企业是生态的主导者还是参与者,工业大数据将来肯定是一种生态存在业态,只不过各家企业在其中的角色是不同的。

  德国工业4.0体系中明确指出了三大集成,工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。一般情况下,企业需要先完成企业边界内的纵向集成,然后才有机会在单一价值链上延展,实现端到端集成,形成一定的产业链控制力的企业才会更进一步跨界(跨越多条价值链),达到横向集成的结果。

  具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程,他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成,然后把解决方案产品化和平台化,进一步延展自己的核心竞争力。

  正如在工业大数据主题的工业4.0研讨会上讨论中提到的一样,也许工业大数据生态的演进还是要遵循技术、经济和社会的过程,谁能够深刻理解,它也许就会获得未来工业大数据生态的主导权。

中美德未来工业竞争趋势分析

  从全球经济发展情况来看,各主要工业国家已经意识到制造业在经济竞争中的核心地位,要获得未来竞争的主导权,必须重视对未来工业的布局和推动。中美德在最近几年时间,发展了各自的未来工业概念,开始引导本国制造业向各自描绘的未来工业演进。

中美德全球经济竞争的主导权之争

  工业4.0研究院分析认为,深刻认识中美德对未来工业的思考,应该从经济、技术和创新三个维度去考察,观察三个国家在解决产能过剩、应用新工业技术和推进产业创新上的政策及趋势。

  从供给侧改革解决产能过剩

  目前产能过剩是一个全球性的挑战,主要是经过近300年的工业化发展,人类生产制造的能力达到了一个高峰,在满足装备制造需要以及一般制造方面,目前全球已经形成了产业链,包括了常见的OEM和ODM等模式。

  从美国和德国应对产能过剩的经济挑战中,他们自然而然采取了以技术创新为基础的产业政策,按照中国目前的提法,其政策导向可以称为供给侧改革,因为都是以提升产业创新能力为目标的,而不是简单以性价比为竞争手段。

  美国提出了再工业化战略,明确了以“先进制造业伙伴计划”(AMP,Advanced Manufacturing Partnership)为核心的国家制造业战略,加强了国家引导先进制造业的政策,并在2014年开始推动国家制造创新网络(NNMI,National Network for Manufacturing Innovation),在2015年底,已经拥有7个创新中心。

  德国在2013年4月明确提出了《德国工业4.0未来项目实施建议》(目前网络上流传较广的翻译版是英文版过来的,标题和正文内容与德文版略有不同,建议参考工业4.0创新平台发布版本:http://www.innovation4.cn/library/r698),明确把“确保德国制造业的未来”作为其工业4.0建设的目标。

  中国在2015年5月正式提出了“中国制造2025”的规划,其破解产能过程的思路比较突出,并且主要方式是通过大型工程项目(Mega Projects)的方式来实现的。

  技术创新是未来工业的基础

  在传统工业向未来工业演进过程中,制造业要经历工业数字化和网络化的技术改造和升级。在工业数字化方面,美国和德国做的工作比较多,特别是一些国际领先的工业企业,为此做了大量的针对工业数字化的并购,初步形成了面向未来工业的数字化战略布局。

  美国的工业数字化可以以通用电气为典型代表,它经过过去十年时间的探索,已经把自己推向了工业互联网的道路上。通用电气通过工业云平台Predix的推出,基本上奠定了通用电气未来十年努力的重点。

  德国装备制造企业典范西门子早在2007年收购PLM巨头UGS的时候,就明确指出其后10年时间重点需要打造数字化工厂,事实上,最近几年正是西门子收割市场的时期。

  相比较而言,中国工业企业大部分还在4万亿等盛宴中,虽然工信部提出了两化融合的工业数字化发展目标,但由于体制上落地的要求,两化融合最终被类似ISO认证贯标的方式所驱使,其效果可圈可点的地方并不太多,这也促使后续的智能制造和互联网+等概念的提出。

  工业4.0研究院分析认为,中国在2016年底可能会建立以智能制造为核心的未来工业核心概念,借助工业数字化和工业互联网等技术,完善中国的智能制造为核心的未来工业体系认识。

  谁来帮助中小企业实现创新?

  中国目前的经济政策主要是以供给侧改革为主,众所周知,供给侧改革显然要触动传统企业的利益,而这些企业大都处于产业集中度较高的领域。平心而论,在通过创新来推动产业变革方面,这些受益的大型企业会利用政策引导资金以及非市场化资源,继续加强自己的优势,也许不具有垄断力量的零散行业,更期望改变自身地位的中小企业,似乎有机会成为产业变革的中坚力量。

  在美国推行国家制造创新网络计划中,强调把中小企业纳入到其创新中心中去,是国会通过的法令所要求的。从工业4.0研究院观察到的情况来看,已有的7个创新中心,由于都是诸如国防部、商务部等部委跟创新中心所在的州议员等政府要员共同推动的,其产学研已经有一定的效果。

  德国主要以弗劳恩霍夫等产学研的机构在推动相关工作,事实上,美国的国家制造创新网络也是借鉴德国弗劳恩霍夫的产学研效果提出的一个国家级的产业创新计划。不过,德国也担心在面向未来工业转型过程中,中小企业难以参与进来,这会大大影响德国工业在全球的竞争力,由此也推出了专门针对中小企的数字化支持计划。

  当然,如果把欧洲作为单一的市场来看,欧盟也推出了Horizon 2020,同时也重点对“未来工厂”(Factories of the Future)等技术创新投入了不少资金,更值得关注的是,针对中小企业的需要,欧盟还推出了I4MS计划。

  总而言之,中美德等主要制造业国家已经在国家战略层面推出了相关概念,拉开了未来工业的竞争序幕,谁能够真正引导本国产业加快技术和商业创新速度,就会成为未来工业的赢家。

参考资料:

1. 德国工业4.0未来项目实施建议,http://www.innovation4.cn/library/r698

2. 胡权:中美德未来工业概念及影响,http://www.innovation4.cn/library/r957

3. 欧盟未来工厂2020路线图中文版,http://www.innovation4.cn/library/r925

4. 美国先进制造业伙伴计划,http://www.innovation4.cn/library/r54

5. 美国NNMI 2016资金支持计划,http://www.innovation4.cn/library/r969

6. 美国学习德国制造业的创新战略报告,http://www.innovation4.cn/library/r64

7. 德国工业4.0实施战略中文版,http://www.innovation4.cn/library/r771

工业4.0研究院十年(Future 10)战略

  自2013年成立之日起,工业4.0研究院一直在探索工业领域的创新。经过三年时间的探索与研究,工业4.0研究院明确了未来十年(2016-2025)的Future 10战略,确定把建设全球新工业价值生态作为愿景。

  为了实现以网络化(Networking)为核心特征的第四次工业革命,工业4.0研究院经过多年的准备,正式推出了工业4.0大计划(Mega Plan on Industrie 4.0),作为未来3年发展的指南,其主要内容如下:

  计划一:工业4.0创新平台(INNOVATION 4.0)

  工业4.0创新平台是践行创新4.0理念的具体实现,主要提供理念传播、案例分享和创新社区三大专业服务,帮助更高效实现全球工业创新实践。平台的主导思想是“开放创新”(Open Innovation),充分发挥大众创新能力,但也充分体现了工业4.0研究院的专业素养。

  计划二:开放工业云计划(OIC,Open Industrial Cloud)

  工业4.0研究院认为,一个产业生态的竞争力,体现在创新速度是否超越行业平均水平,这也是全球工业大国纷纷推出创新计划的原因。对于工业领域的网络化趋势,工业4.0研究院与全球顶级的创新组织合作,推出了开放工业云计划,该计划将采用开放硬件体系和开源云等未来技术,切实推动全球新工业价值生态的形成。

  计划三:未来CPS计划(Future CPS Initiative)

  2006年提出的信息物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)将成为未来全球新工业价值生态的核心技术,工业4.0研究院在2015年初就设立了CPS研究中心,持续推动CPS相关技术的研究与实践。目前重点利用诸如RNN(Recurrent Neural Network)、CNN(Convolutional Neural Network)、TensorFlow(Google开源的AI)等人工智能开源系统探索生产现场的智能化,未来CPS计划将加强与开放工业云计划的协同。

  目前工业4.0研究院主要集中到以上三大计划推进相关工作,关于更多面向未来十年战略(Future 10)的新项目,我们会根据全球技术创新的进展,及时对外公开发布,相关信息主要发布在工业4.0研究院官方运营的工业4.0创新平台上。

     对于有兴趣了解工业4.0研究院相关工作的同行,可以报名参加工业4.0创新平台常规举办的工业4.0研讨会,该研讨会主要是为了促进工业4.0生态的繁荣和创新。工业4.0研讨会主要以小型(不多于10人)的方式举办,同时也会与相关单位合办一些较大型的活动。

     媒体及合作联系:wangmf(#)innobase.cn, 请注明联系事由,并做简要的自我介绍。

“智能制造+”重塑中国制造游戏规则

本文由工业4.0研究院院长兼首席经济学家胡权撰写,发布在2016年1月22日出版的《上海证券报》的《上证观察家》A1版,标题及正文与正式发布内容略有不同。

  在全球新技术革命的背景下,德国、美国、中国和日本等主要制造业国家,纷纷启动了各自的制造业国家战略。从历史的角度来看,2015年是中国制造业转型升级第四次工业革命的元年,工业4.0研究院分析认为,2016年将是重塑中国制造业游戏规则的一年,金融资本远离制造、回归价值创造以及 “智能制造+”崛起,将成为中国制造真正转型升级的前奏。

智能制造+的价值创造体系及模式

  技术与资本进入新阶段

  在2015年初,笔者在上海交通大学安泰管理学院的演讲中,明确指出技术和资本是工业4.0时代的两大驱动力。在新技术革命发展初期,嗅觉敏感的金融资本闻风而动,很快介入到新技术领域,这从2015年产生大量的工业4.0或智能制造概念企业可以看到,金融资本的确对新技术改变制造业期望颇深。可是,按照新技术革命发展的规律,短期内新技术应用难以产生经济价值,要真正推动新技术应用,还是需要经营资本的力量。

  从中国制造企业在2015年得到追捧的情况来看,金融资本看到了工业4.0时代制造业转型升级带来格局改变的机会,但据工业4.0研究院跟踪发现,大部分被冠以工业4.0概念或者智能制造概念的企业,均没有实质性的价值,这主要体现为行业属性和产品特征不同,判断这些企业适应未来竞争的能力并不相同。

  目前大部分判断工业4.0或智能制造的标准,停留在是否有现场管理系统(例如MES),或者有没有进行产品全生命周期管理(例如PLM),这样会忽略真正的新制造技术可以带来的新价值创造机会。

  据咨询机构统计,国内MES厂商高达3000多家,按照权威的ISA-95对MES系统模块的划分,这些厂家可以称为不严格意义上的MES企业,因为它们的确提供了部分甚至于全部MES模块。但是,如果车间的设备和产线没有实现智能化,无法为这些系统提供足够的数据,那么是实现不了智能化管理的,最多是实现了部分信号的采集,更别说实现可预测以及智能化。

  按照工业4.0研究院的研究,智能工厂包含了可管理、可配置、可扩展和可预测四项要求,它们体现了工业4.0时代的车间和工厂的智能化特征。要实现这些功能,是需要在设备级和车间级实现智能化,也就需要给设备安装上传感器件,这样才可以实现生产线的灵活管理,从而实现所谓柔性化。

  即便完成了上面提到了的现场管理系统部署,那还只是一个智能工厂应该具备的必要条件,这距离充分条件还有很多工作要做,例如新的管理模式、新的生产工艺、新的商业模式等等。金融资本追捧工业4.0或智能制造,本质上还是对新技术是什么以及新技术如何应用还没有深刻认识,也许按照历史规律,让更懂生产运行的经营资本先期介入,再适时顺势而为,更符合实际情况。

  制造业应回归价值创造

  一个显而易见的事实是,目前中国制造业还缺乏对其技术、工艺和管理复杂性深刻认识的氛围,这跟我们对工业革命历史了解不清不无关系。在面临中国制造转型升级的大潮中,让制造业回归价值创造本身,显得非常重要。任何新技术、新系统以及新工艺,要从最终产品的价值来考虑如何应用,而忽视行业及产品差异性,简单的以试点示范继续加强中国制造的“东施效颦”,在整体经济不佳的背景下,于国于民都不是最佳选择,对企业的发展更是不利。

  与互联网等产业不同,制造业是一个门类复杂的产业,它主要的价值创造环节主要发生在车间的流水线上。一般来讲,每种产品或部件的工艺流程不会完全相同,因为产品形态迥异,其生产加工工艺自然不能相同。这对于制造企业的工程师是常识,但它并不是一个自觉的认识,这需要认识到产品形态的不同导致的工艺流程不同,还需要了解具体的产品制造工艺流程,但这显然不是一个自然而然的结果。

  中国制造业在过去30多年取得了辉煌的成就,企业家们也因为各种原因参与到这个盛宴之中。从工业4.0研究院一年以来的调研来看,大部分取得成功的制造业企业家,其成功路径大都难以避免专家创业的路径。所谓专家创业,指的是创业团队中有懂其产品技术和工艺的知识和经验,加上改革开放的风口,为企业家精神释放提供了可能。

  华为创始人任正非不仅毕业于重庆建筑工程学院(现在合并到重庆大学),还曾经在部队里担任工程兵,其后到了深圳,从事的是高科技产品贸易,这些经历显然对任正非成为中国头号科技企业的创始人非常重要。除了任正非,还有不少3C领域的创始人,大都原来在国有企业中任职,积累了大量的技术经验和管理经验,在创业初期,其核心产品大都跟原有任职或从事的领域关联度非常高。

  但是,当这些企业发展到一定阶段,例如,当它们成为上市公司之后,要开始进入新的领域,原有的知识和经验就成为了障碍——至少难以成为一种优势,这就需要企业家真正从思想上转型,并在企业组织和人才管理方面找到突破。这在工业4.0时代的制造业转型中,是一个比较大的挑战。

  工业4.0研究院认为,在工业4.0时代,如果要把握新技术应用带来的价值创造机会,应该适当加强对引进或应用技术的研究和了解,并结合到企业所在的产业及产品情况,从价值系统的角度认识应该采用的各种技术和系统,这样才可以把握第四次工业革命发展的周期,避免过于冒进,也可以避免无动于衷。

  “智能制造+”催生新赢家

  在2015年,中国制造企业接触到了大量的新奇的概念,一部分是从诸如德国舶来的工业4.0和美国引进的工业互联网概念,另外是中国自己创造的概念,其中以互联网+、机器换人等最引人注目。如果从这些概念的初衷来看,都是针对制造业提出了相应的解决办法,但这些办法都是基于某个特定的视角和大量的假设提出的,可惜中国大部分从业人员不究其里,照单全收,这种趋势将在2016年继续大量存在。

  工业4.0研究院对于中国企业家盲目求医的状况深感痛心,期望帮助他们真正回归自己的核心竞争力,形成有利于自己的竞争优势。我们通过跟一些制造业上市企业的咨询合作,逐步形成了“智能制造+”的概念,以有别于“互联网+”的概念,避免陷入“转基因”(指不符合制造企业的核心竞争力)带来的畸形发展和东施效颦。

  对于大量的制造企业来讲,的确存在传统经营思路过于陈旧的问题,例如,大量制造企业仍然认为低成本才是唯一的战略选择,从而忽视了自己转型升级到高端制造业的可能性。

  按照供给经济学的观点,目前中国的产能过剩,不一定是真的过剩,还可能是我们的产品创新不足,难以满足日益提升的品质要求。企业家如果还停留在低成本竞争的阶段(事实上,大部分企业家不愿意承认自己选择了低成本竞争战略),那么将来既不能满足消费者的需求,也不能在市场竞争中处于有利的地位。

  当企业家开始思考如何从差异化找竞争优势的时候,“智能制造+”毫无疑问将成为生产制造企业的最佳选择,而“互联网+”应该成为完善“智能制造+”的参考概念。大部分互联网企业或创业企业,其介入时候的重点都放在模式创新上,必须承认,“互联网+”更容易形成独特的模式,这对企业家的创意要求比较高,但对手要模仿互联网+模式,也相对较为容易,因为互联网+模式不具有重资产。

  总结

  历史会证明,2016年是不平常的一年。中国制造业在稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险的基调下,不对金融资本寄予过高期望,回归制造业核心价值创造,以及在“智能制造+”模式变革上做文章,有可能不受经济大环境的过多影响,真正成为新时期的创新引领者,并奠定工业4.0时代的翘楚地位。

重新认识工业4.0时代的工厂边界

  自200多年前人类社会开始工业化以来,大部分创新发生在车间或工厂,直到人类社会开始进入工业4.0时代,这种情形才开始有所改变。工业4.0研究院一直认为,在第四次工业革命时期,工厂的边界将被打破,人们将认识到一个全新的概念——智能工厂。

  知名的经济学家威廉Ÿ.拉佐尼克(William Lazonick)在《车间的竞争优势》一书中用详实的历史事实指出,工业革命以来,人们通过在车间不断进行创新,大大提高了生产力,促进了人类社会的发展。在传统的生产工艺和现场技术的限制下,人们不断通过改进设备的精密度、优化生产线流程和应用新型的制造技术,实现更低成本生产更高质量的产品。

  机械工业出版社近期出版的《智能制造:未来工业模式和业态的颠覆与重构》(简称《智能制造》),是德国专家奥拓.Ÿ布劳克曼(Otto Brauckmann)撰写的模式变革著作。虽然作者主要做制造执行系统(MES)咨询服务,但其视野显然比工厂现场管理系统要宽广,作者利用自己的咨询经验,论述了制造业服务化的内涵和外延。

  与工信部软件与信息化服务司副司长安筱鹏观点类似,布劳克曼把生产制造流程延展到了制造前服务和后服务中去了,制造前服务主要以研发、供应链等环节为主,制造后服务主要是为客户提供的附加值,这也许就是我国提出智能制造概念的主要意义吧。

  从《智能制造》一书来看,作者对制造前服务论述较丰富,特别是涉及到生产现场的供应链,还专门有“在供应链中创造附加价值”一章来进行论述,对于生产现场的管理,也涉及到多章节进行了分析。可惜对于制造后服务,虽然有涉及,但显然不够详实,从作者德国专家的背景来看,德国企业难以如同中国企业直接面向大量的消费者,要在制造后服务进行创新,难度的确不小。

  在生产技术有所限制的情况下,通过不断加强专业化分工来实现低成本的效率,是工业化进程的核心。从苹果iPhone手机构成来看,一共有500多个零部件,由全球200多家供应商提供。随着以物联网和服务互联网为代表的网络化在生产制造领域的应用,将第一次打破这种限制,大大扩展传统意义上的工厂边界。

  事实上,进入到第四次工业革命时期,工业化深化的方式将发生改变,通过改变工厂的边界,让产品研发、设计、生产和服务跨越传统的车间或工厂,让具有创意的人们根据需要参与产品的全生命周期,充分释放人类的创造力,那么,人类社会的生产及生活也将发生翻天覆地的改变。

  正如《智能制造》作者布劳克曼把这种趋势称为“智能制造”一样,工业4.0研究院更愿意延展工厂概念的含义,把它称为“智能工厂”。有兴趣的读者,可以自行到《智能制造》一书中去寻找答案,或者到工业4.0研究院官方网站上阅读相关文章。

  本文为机械工业出版社《智能制造:未来工业模式和业态的颠覆与重构》撰写的评论。