工业互联网：以新基建推动新变革

【摘要】作为新型基础设施的关键领域之一，工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是，新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年，工业互联网将迎来落地实践的加速期。

【关键词】新型基础设施  智能制造  数字化转型  数字经济

【中图分类号】 T-1                               【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.13.003

工业互联网的愿景是工厂的无线网络化与智能化。因此，工业互联网是以新网络和新平台为新基建，所有机器设备、零部件和产品等制造元素不再是独立的个体，它们通过工业互联网紧密联系在一起，实现更柔性和更高效的制造系统。工业互联网是以新生态、新价值开创新变革，所有的解决方案、服务和供应体系不再独自升级，它们通过工业互联网深度融合为一体，实现更智能和协同的网络系统（见图1）。

新网络：开启互联网下半场

纵观数十年的互联网发展历程，可以发现大多数互联网应用是以个人为用户，以电子商务、搜索引擎等日常生活为应用场景的应用形式，是一种满足消费者在互联网中的消费需求而产生的消费互联网，也因此被称为互联网的上半场。随着互联网技术的成熟，以及不断与产业的深度融合发展，互联网的下半场正在开启，即工业互联网。与消费互联网主要关注需求侧不同的是，工业互联网主要关注供给侧，并且还要在更高维度构建新的生产模式和新的消费模式。

在传统制造业时代，材料、能源和信息是工厂生产的三个要素。传统制造业发展的历史就是工厂利用材料、能源和信息进行物质生产的历史。材料、能源和信息领域的任何技术革命必然导致生产方式的革命和生产力的飞跃发展。但是，随着互联网和云计算、大数据技术的发展，从计算机到智能手机、智能穿戴等移动终端的演进，越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联，由此衍生出物联网、服务互联网和工业互联网，推动着物理世界和信息世界以信息物理系统的方式相融合。换言之，该技术进步使得制造业领域实现了资源、信息、物品、设备和人的互通互联（见图2）。

在可预见的未来，通过互通互联，云计算、大数据等新技术与传统的自动化技术的结合，生产工序将实现纵向系统上的融合，意味着生产设备和设备之间、工人与设备之间的合作把整个工厂内部连接起来，形成工业互联网，以便进行相互合作与响应，开展柔性化生产制造，调整产品生产率，调整生产资源利用的多少、大小，采用最节约资源的方式生产。

因此，随着互联网与先进制造业的深度融合，许多国家、企业都意识到工业互联网是未来工业的顶级生态系统，将对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性的影响。工业互联网需要将设备通过网络连接到云端，基于超高计算能力的平台，并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。当企业将大量算力和数据存储功能移到云端时，将会大幅降低设备的硬件成本和功耗。与此同时，自动化设备在原有的控制功能基础上，通过拓展一些新功能，将能实现产品生命周期管理、安全性、可追溯性与节能减排等智能化要求。这些为生产设备添加的新功能是指通过为生产线配置的众多传感器，让设备具有感知能力，再将所感知的数据通过无线网络传送到数据中心，通过大数据分析决策进一步使得自动化设备具有自主管理、自主学习和自我优化的智能功能，从而实现设备的智能化。

2017年11月27日，国务院正式印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。按照此文件要求，未来的工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，既包括生产设备、生产材料、生产产品等硬件领域，也包括各种管理软件、数据和服务等软件领域，并通过5G等新一代信息技术与制造业深度融合形成智能化发展的新兴业态和应用模式。这都将有利于促进网络基础设施的演进升级，推动网络应用从虚拟到实体、从生活到生产的跨越，会极大拓展网络经济空间。

新平台：打造工业操作系統

美国通用电气公司（GE）推出的Predix工业互联网平台被称为“工业操作系统”，其中诸多模块可由各个企业根据其行业背景进行选择性组合，构建适用于自己的解决方案。Predix是面向工业领域的基于工业大数据的云平台，主要包括三层架构：底部是提供基础设施服务的IaaS层，中间是平台PaaS层，最上端是软件及服务SaaS层。Predix利用这三层云计算架构，将各种工业设备或机器以及供应商等相互连接，提供资产性能管理（Asset Performance Management，  APM）和运营优化服务，每天监控和分析来自数万亿设备资产上的千万个传感器所发回的5000多万条大数据，帮助客户优化资源配置和业务流程，减少风险，实现100%无故障运行。

平台作为“工业操作系统”的定位，既考虑了设备、软件、用户、开发者及数据等不同要素的管理与服务能力，又考虑了平台的基础技术和投入产出要求，将这些数据数字化并累积成足够的数据库，需进行大量的基础设施建设。因此，工业互联网平台主要包含三个层面（见图3）。

第一层面：数据产生。工业互联网的基础是大量的数据，而传感器是获得多维工业数据的感官。在工业互联网时代，传感器遍布各项资产中，因此系统可不断从新兴与传统渠道抓取数据集，确保数据持续更新，并反映当前情况。除了设备状态信息之外，工业互联网平台需要收集工作环境（如温度、湿度）、原材料的良率、辅料的使用情况等相关信息，用以预测未来生产和销售趋势。这就需要部署更多类别和数量的传感器。如今，使用数量较多的传感器包括压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度和气体传感器等。一些传感器可以提供监视输出信号，为预测设备故障提供数据支持，帮助确认库存中可用的原材料，也可代替指示表更精确地读数，及在环境恶劣的情况下收集数据;还有一些传感器可用来监测通过网关和云的数据传输，维护数据安全等。通过“感知工业过程，采集海量数据”，工业互联网须确保基本流程与物料的互联互通，以生成实时决策所需各项数据，大幅改善劳动条件，减少生产线的人工干预，提高生产过程的可控性，最重要的是借助互联网打通企业的各个流程，实现从设计、生产到销售等各个环节的互联互通，并在此基础上实现资源的整合优化，从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。与此同时，通过整合来自运营系统、业务系统以及供应商和客户的数据，可全面掌控供应链的上下游流程，从而提高供应网络的整体效率。

第二层面：数据存储。获得大量数据后，如何将数据传输至云端？这需要依托先进的工业级5G移动通信技术。和过去在车间内直接对数据进行简单响应不同，企业需要把不同车间、不同工厂、不同时间的数据汇聚到同一个云数据中心，进行复杂的数据计算，以构建出实用的数学模型。这对工业通信网络架构提出新要求，既而推动标准化通信协议及5G等新的技术在车间里的普及。

第三层面：打通供应链各个环节数据流，实现产品生命周期全过程数字化和智能化。一方面，供应链各个环节之间的物流会产生大量的数据。这些物流信息的收集能够帮助物流行业提升效率、降低成本。未来的工业互联网，通过智能化的收集和集成，处理物流的采购、运输、仓储、包装、装卸、搬运、流通及配送等各个环节的信息，实现全面分析、及时处理及自我调整。另一方面，未来的工业生产将以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，来模拟其在现实环境中的行为。通过搭建整合制造流程的数字孪生生产系统，能实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程智能化，将产品创新、制造效率和有效性水平提升至一个新的高度。

可以说，工业互联网平台将与未来多项先进科技相结合，实现资源利用、生产效率和经济收益最大化。例如，借助5G高速移动通信网络，采集关键装备制造、生产过程、能源供给等环节的能效相关数据，使用能源管理系统对能效相关数据进行管理和分析，及时发现能效的波动和异常，在保证正常生产的前提下，相应地对生产过程、设备、能源供给及人员安排等进行调整，实现生产过程的能效提高。同时，使用企业资源计划（Enterprise Resource Planning， ERP）系统进行原材料库存管理，包括各种原材料及供应商信息。当客户订单下达时，ERP会自动计算所需的原材料，并根据供应商信息即时计算原材料的采购时间，确保在满足交货日期的同时做到库存成本最低甚至为零。

新生态：拓展各类服务应用

GE的工业互联网平台Predix是一个生态布局。GE计划将Predix平台开放给所有工业合作伙伴，期望未来形成一个巨大、完善的生态系统，由各个企业或个人积极开发具有行业辐射效果的工业应用软件，并在此平台上发布共享、互相借鉴、互惠互利（见图4）。

工业互联网生态一旦建立，会发挥有效作用。一方面，会极大加速工业大数据湖泊中大数据的积累，加速行业共性大数据的储备，为工业大数据解决方案的进一步发展提供了重要储备，也为制造业的整体发展奠定数据基础。另一方面，许多企业都可以调用平台功能及资源，提供开放的工业APP开发环境，实现工业APP的创新应用。

三一重工等国内代表性制造业企业已初步建成的工业互联网云平台，可以通过对产品实时工况监控数据的分析挖掘，优化产品的维护保养计划并反哺新品研发。例如，在三一重工的“根云”工业互联平網台上，产品制造商、维护服务商、产品最终用户及平台运营商等各取所需、合作共赢，形成了以数据和服务为核心的产业生态。通过工业APP，建立智能装备/产品远程运维服务平台，能够对装备/产品上传数据进行有效筛选、梳理、存储与管理，并通过数据挖掘、分析，向用户提供日常运行维护、在线检测、预测性维护、故障预警、诊断与修复、运行优化及远程升级等服务。平台一方面依托实时准确的数据采集技术，检测设备、部件的运行状态，来对设备的运行状态和生命周期使用寿命进行统计，对异常设备和接近使用寿命的设备进行预警;另一方面，通过智能分析设备运行的数据，为设备维护管理人员提供精确维修对策方案选项，真正减少不可预测因素对生产的影响，如设备性能劣化、精度衰减、能力损失、结构性偏差及自然老化等，这样才能彻底改变被动等待维修的困局，实现由经验性维修到预测性维护的转变。在一个工业互联网中，员工与系统可预见即将出现的问题或挑战，并提前予以应对，而非静待问题发生再作出被动响应。这一特征包括识别异常情况，储备并补充库存，发现并提前解决质量问题以及监控安全与维修问题。工业互联网能够基于历史与实时数据，预测未来成果，从而提高正常运行时间、产量与质量，同时预防安全问题。

朗坤智慧打造的苏畅工业互联网平台基于管理层、服务层、数据层、物理层及模拟层等维度，全面支持企业业务的构建、发展和创新，实现生产过程中的经济可靠和稳定优化运行。该平台利用计算机技术、虚拟现实技术、仿真技术对流程工业的静态和动态属性、数字化生产规划、数字化生产过程进行管理和优化，具体包括：通过建立工厂级的制造系统数字化环境，实现制造系统规划和设计的自动化;利用工业APP建立制造系统的模型，以数字化形式在计算机上全面实现生产制造的过程、规划和仿真，为制造系统设计及实际生产系统运行控制提供有效的辅助手段。

传统工厂存在模型不能共享、缺乏动态更新、智能应用不足等短板。工业互联网平台能够培育产业新型业态的功能也在工业领域逐步显现，不仅催生出工业APP的新业态，还带动工业企业创新，形成了一批制造业服务化转型的新模式。许多制造企业已开始在多个领域采用智能制造方式，如利用实时生产和库存数据进行先进计划与排产，或利用虚拟现实技术进行设备维护等。而工业互联网作为更加整体性的智能供应链实践，不仅转变工厂车间，更能影响整个企业和更大范围内的生态系统。

新价值：赋能产业上中下游

工业互联网代表了从传统自动化向智能化、网络化和柔性化生产的飞跃。大体看来，工业互联网平台发展整体呈现以下三大特征（见图5）：其一，能够整合全系统内的物理资产、运营资产和人力资本，推动制造、维护、库存跟踪、通过数字孪生实现运营数字化以及整个制造网络中其他类型的活动;其二，能够从互联的运营和生产系统中源源不断地获取数据，从而了解并适应新的需求;其三，能够使系统效率更高也更为敏捷，生产停工时间更少，对工厂或整个网络中的变化进行预测和调整适应的能力也更强，从而进一步提升市场竞争力。

第一特征：泛在连接。在RFID、传感器等物联网技术的支持下，工厂内的物理设备（生产线、生产设备、零部件等）将实现物与物之间的互联。把制造的资源和能力，包括人、构成服务的云，传递给终端和云制造服务终端的平台，使得用户能够随时随地按需获取制造资源和能力，对制造全系统、全生命周期中的人及物进行智慧地感知、互联、协同、学习、分析、预测、决策、控制和执行。

工业互联网具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力之后，企业可更加全面清晰地了解其资产与系统，有效应对传统企业所面临的挑战，最终提高生产率，更加灵活地响应不断变化的供应商及客户的情况。在未来，工厂中每个物体都是一个有唯一工业互联网标识的终端，使生产环节的原材料都具有“信息”属性，原材料会根据“信息”进行自动生产和维护。然后，工人和带有唯一工业互联网标识的原料、设备、产品进行信息交互。通过这种方式，除了大幅縮短工期之外，还能大幅降低成本。工业互联网将成为实现未来工业体系中智能企业和智慧管理的基础，也将是在联通的复杂世界中整合各种资源和价值的有效手段。

第二特征：云化服务。工业互联网实现基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算，从而使得制造管理、产品设计、产品服务生命周期和供应链管理、客户关系管理有机地融合在一个完整的企业与市场的闭环系统之中，使企业的价值链从单一的制造环节向上游设计与研发环节延伸，企业的管理链也从上游向下游生产制造控制环节拓展，形成一个集成了工程、生产制造、供应链和企业管理的网络协同制造系统。如今，网络化的信息空间和现实化的物理空间可共同组成协同空间，信息空间对未来制造业的发展和竞争力将产生至关重要的影响，使得未来制造业将进入虚实交互的协同时代。未来的智能制造形态将是把制造商、零部件供应商、销售商乃至消费者搬到线上，构成生产资源、人力物力、研发创新的网络协同结构，主要目的是实现市场与研发的协同、研发与生产的协同、管理与通信的协同，从而形成一个完整的制造网络，由多个制造企业或参与者组成，他们相互交换商品和信息，共同执行业务流程。企业、价值链和产品生命周期这三个维度贯穿于各个价值链中的制造参与者之间。

通过“云化服务”实现并行制造（Concurrent Manufacturing， CM）之后，各个工艺流程都将并行化、透明化、扁平化，实现真正意义上的智能制造。并行化的智能制造过程将通过利用网络世界无限的数据和信息资源，突破物理世界资源有限的约束。这样一来，可以一边设计研发、一边采购原材料零部件，一边组织生产制造、一边开展市场营销，从而降低运营成本，提升生产效率，缩短产品生产周期，也减少能源使用。

工业互联网还具有较强的渗透性，可从制造业扩展成为各产业领域网络化、智能化升级必不可少的基础设施，通过“云化服务”实现产业上下游、跨领域的广泛互联互通，打破“信息孤岛”，促进集成共享，从根本上改变生产流程，大幅增强与供应商和客户之间的关系。工业体系行业众多，发展基础和阶段升级目标各不相同，各个行业对于智能制造实施方案的需求差异较大。受限于资金投入不足、技术研发周期较长、工艺壁垒和市场风险等因素，单个厂商提供的解决方案很难满足各个细分行业的智能制造发展需要，企业间需采取联手合作、优势互补的策略，不断加强协同创新，以补全、完善和提升智能制造系统解决方案的能力。

第三特征：知识积累。工业互联网能够提供基于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累和复用。通过工业互联网平台赋能，企业可以快速适应发展进度，适应产品的迭代变更。同时可根据正在生产的产品以及进度进行适当调整，自动配置设备与物料流程，进而实时掌控这些变更所造成的影响。此外，还会在进度与产品发生变更时，最大程度降低调整幅度，从而提高运行时间与产量，并确保进度安排的灵活性。

工业互联网平台的核心竞争力体现在工业知识与大数据、人工智能技术的深度融合应用，加速知识创新和价值创造。借助万物互联，产品和原料全都被直接连接到各类相关的知识和经验数据库中。于是，在故障诊断时，可参考海量经验和专业知识，提高问题定位的精准度，从而实现产品全生命周期管理（Product Lifecycle Management， PLM），管理产品从需求、规划、设计、生产、经销、运行、使用及维修保养直到回收再利用处置的全生命周期中的信息与过程。

此外，拥有“知识积累”的工业互联网具备制造能力的共享，通过数据模型的加工、融合与优化，制造能力的平台部署和平台交易的部署和实现都可以完成资源共享，达到制造资源的可共享性。通过大数据分析制造能力供需的精准对接，实现制造资源按需动态配置的同时，实现对其他企业的知识赋能，便于其他企业实时掌握生产管理经验。

传统工业经济正在向数字经济过渡，以数字化、网络化、智能化为主要特征的第四次工业革命正汹涌而来。而工业互联网无疑是数字经济的重要引擎，是工业4.0的关键基础设施。唯有加快工业互联网发展，才能加速实现智能制造，更高效率、更加动态、更加精准地优化生产和服务等资源的配置，才能促进传统产业升级，带动企业数字化转型，催生新技术、新业态、新模式，为经济社会发展建设提供新动能。

参考文献

中国政府网，2017，《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-11/27/content_5242582.htm？trs=1，最后浏览日期：2020年6月18日。

德勤，2018，《智能工厂：响应度高、适应性强的互联制造》，http：//www.sohu.com/a/219628311_204078，最后浏览日期：2020年6月17日。

王喜文，2019，《5G：为人工智能与工业互联网赋能》，北京：机械工业出版社。

责 编/郭 丹