搞懂这4个字，入行工业互联网

在北京举办的2019工业互联网峰会上，工业和信息化部部长苗圩出席并致辞：“这几年在政产学研各方的共同努力之下，我国的工业互联网发展加快，从概念的普及进入实践的生根阶段。”

工业互联网的发展离不开政、产、学、研这四个方面的共同努力，是因为工业互联网不只事关工业，它牵涉的面太广，因而想要完整理解工业互联网，也不能不从这四个方面着手。

政的引导

政，指政府的政策引导和支持。中国是世界第一的制造业大国，工业的发展不仅决定中国的国际竞争力，还事关国计民生。因而2018年底，中央经济工作会议明确提出加快5G的商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。

不仅如此，各省市也出台了相应的产业政策，例如广东省工业企业“上云上平台”奖补政策，吹响了全国工业企业数字化和智能化的号角，推动了工业互联网的落地与发展。

产的落地

这些政策直接推动了工业互联网市场的发展，给一些持观望态度的工业企业家吃了一颗定心丸。但是政策只是一个引导，真正将工业互联网用到实处，为工业企业解决具体问题，实现数字化转型，还离不开产业界的发展。“产”是负责落地的一环，是重中之重。

目前，工业互联网已经广泛应用于石油石化、钢铁冶金、家电服装、机械、能源等行业，具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台总数超过了50家，重点平台平均连接的设备数量达到了59万台。工业APP创新步伐也在明显地加快，各项工业APP大赛正热火朝天地举办中。这说明大部分企业家能够精准把握行业趋势，顺势而为。

此次峰会上，不少产业界代表分享了他们对于工业互联网行业的理解和认识。一种观点是从企业内部的管理流程去理解工业互联网的着力点：只有产线的操作更加标准，生产运行过程更加稳定，不同工具之间协同更加高效，才能达到生产效率和利润率的提升这个目的，这本质上和一个工业企业的组织能力有关。如果最基本的操作都不能被控制，没有稳定的流程，也没有一种工业互联网解决方案能帮助企业把生产的流程理顺，把基线稳定，从基础的改进做起，将会给工业企业一种“雷声大，雨点小”的印象。

工业互联网的产品和解决方案多种多样，这种从企业内部管理流程、组织能力着眼的解决方案，十分新颖，也是市场所需。

在关于工业企业如何切入互联网的转型中，产业界人士分享了这样一种观点：3个优先。一、优先提升企业的核心能力，竞争力是基于企业的核心优势。企业在数字化转型的过程中，应该聚焦核心，小步快跑，低成本试错，快速迭代，这才是可能的生存之道，否则转型太慢，企业最终也难存活；二、优先增量收益创造，因为它会为我们带来更多的收益；三、优先利用存量资产，而不是优先去买一堆设备，甚至花费巨大投入建一个无人工厂。对于存量资产的重视，与蘑菇物联CEO沈国辉的观点不谋而合。

沈国辉曾在接受《瞭望》新闻周刊记者的一次采访中说：“让大量中小企业购买新设备代价太大，成本太高，企业也缺乏意愿。即使是进行数字化改造，实施方案如果投资较大、周期较长，企业也难以接受。增量上注重信息化建设的同时，存量上对既有设备联网改造是普遍的需要。”2018年，总计有9.7万亿的工业资产，其中增加了15%的自动化的设备，但是有效开工率只有28%，说明设备是大幅度过剩的。帮助存量设备“变身”成数字化的设备，对于工业互联网创业企业而言也是一盘很大的蛋糕。

学的关键

在“学”的方面，苗圩部长在会上强调：“最根本的还得靠人才，这是我们发展的最根本的资源，所以我们要不断地创新人才培养的模式，加大对人才应用的激励，鼓励支持人才在工业互联网领域发挥更加重要的作用。”

自2016年工信部指导成立工业互联网产业联盟至今，会员数量已从143家迅速发展到1027家，其中高校、科研院所、协会占9%，关于人才的培养，不仅需要培养他们的技术素养，还要让其了解企业的生产流程和工业现场。

研的助力

在“研”的方面，最有影响力的是中国工程院院士邬贺铨的发言。他提到工业互联网的场景特点：一是个性化；二是门槛高。从商业模式上看，消费互联网往往是比烧钱、聚人气、圈用户、赚流量，从广告到会员费作为收入，这种模式没有办法复制到工业互联网，发展工业互联网需要有新的思路，否则多数工业企业主都会觉得工业互联网看不清、摸不着、叫得响、热得慢。

工业互联网跟工业的技术融合，是邬院士重点强调的一个部分。工业上有工业的IT技术，包括ERP（企业资源规划）、MES（制造执行系统）、SCADA（监控与数据获取）、PLC（可编程逻辑控制器）、传感器与反应器等，工业上OT技术包括材料特性与功能、机器精度和自动化、工艺效率、测量与监控、维护和售后服务、数据与知识建模、管理等，这两者需要结合，才能产生质变的效果，否则工业互联网还是“两张皮”。

而这两者的结合需要建立在深度了解的基础上。在思维模式的结构上，IT强调一个自上而下的架构，强调平台架构设计，而OT则是自下而上的执行，先解决局部问题，再解决全局问题，对于控制而言，局部的问题不解决，最基本的生产精度、生产效率就无法保证，而测量不准确，向上传输的数据就毫无意义。

现在IT与OT的兼容已经开始，两者的边界开始模糊，OT积极借助于IT技术进行“优化”，IT也在不断的加深对于工业现场的了解，在解决具体问题的过程中，不断融合。