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少林、武当和丐帮,工业互联网平台的江湖之争!

2018/6/13    来源:物联网智库    作者:佚名      
关键字:工业互联网平台  工业互联网  
如果将工业互联网比作江湖,那么按照企业各自的不同特质,可以划分出主要的三大门派——互联网派、工业派和创业派。

    互联网派最主要的优势是外部得来的数据,这和以外功见长的“少林派”武功何其相似;工业巨头的优势在于行业积累,和以内家功夫见长的“武当派”不谋而合;创业派一不如互联网企业财大气粗,二没有工业巨头的百年底蕴,活脱脱一个苦逼的“丐帮”,但它们却一般会在某一细分技术领域有着独门绝技——“打狗棍法”。

    离上班时间还有最后5分钟,程序员小王匆匆跑进位于北京CBD的公司总部大楼,结果却发现电梯意外出现了故障,检修师傅至少还要半个小时才能赶来。30层的高度,爬楼梯还是不爬,这是一个问题。

    与此同时,远在德国的麦克同样愁眉苦脸。他是一家磨床机械制造商的负责人,研磨机械里的刀具一旦磨损到一定程度,工件的加工质量就会不合格,甚至不得不停产去更换备件。要是备件库里恰好没有存货,还得临时去订购或调货,严重耽误生产效率。

    类似的情景正在各行各业里频繁上演:航空公司因为飞机发动机的意外故障,每年要损失上百亿美元的运维费用;农场主因为没法有效监测安装在广袤农场里的灌溉设备,每年要浪费大量的水资源;市政管理人员因为没法及时维修故障的路灯,为夜间的行人和车辆带来难以估量的交通隐患……

    需求和痛点是滋生创新的最好“土壤”。既然消费领域的亚马逊、阿里巴巴等公司都在通过对消费者网上行为大数据的积累和分析,以更好地进行商业决策,那么积累了大量物理信息的工业领域为什么不能进行同样的变革?于是,得益于物联网(IoT)、大数据、人工智能等技术的成熟,“工业互联网”/“工业4.0”/“中国制造2025”等概念随之兴起,“数字化”理念开始逐渐深入人心。

工业互联网平台诞生记

    工业互联网的本质在于挖掘工业大数据中蕴藏的价值。

    挖掘数据价值的前提是要获得数据。所以方案提供商首先要在设备端安装大量传感器,给原来“愚笨”的设备赋予“智慧”,使其变成“互联互通的产品”;接着,采集到的数据按照实时性的要求,要么直接在本地进行处理,要么进一步借助通讯技术传输到云端;工业云平台则通过人工智能等技术对采集到的数据进行分析,形成有价值的洞察;最后,平台将洞察结果反馈于设备,辅助决策,进而实现运营优化。

    物联网给各行各业带来的变革是显而易见的,涉及到国计民生的制造业恐怕对此体会最深。除了生产效率的提升、运营成本的降低,客户满意度的增加,传统制造商的商业模式也发生了翻天覆地的变化。

    制造商们突然意识到“客户不是要买电钻,而是要买墙上的那个洞”,即客户并不是为了买设备,而是为了买设备的功能。既然如此,为什么不能将传统出售设备的“一次性买卖”变为提供设备功能的“长期服务”呢?就此,制造商的商业模式从传统的“以产品为中心”,转向了以“效果交付”为目标的全新模式,这就是所谓的“产品即服务”。

    例如,基于工业互联网的概念,RollsRoyce公司不再只是向客户出售飞机引擎,它推出了一项称为TotalCare的服务产品,只销售每台引擎的工作小时数,RollsRoyce负责为引擎的性能保驾护航。

    商业清洁设备制造商ICE开创了清洁设备的按月计费租赁模式,并在客户租赁期间保证设备的正常运行,通过物联网技术,该公司能够远程监控其所有清洁设备的性能。

    也就是说,在各行各业,许多企业已经发现了物联网技术带来的价值,并针对不同应用场景提出了不同的解决方案,但这些方案往往是零散的、不互通的。可是纵观这些方案背后的业务逻辑,似乎又都是相似的:设备实现互联互通→采集传输数据→平台分析数据→业务优化改进。

    如果能将所有物联网解决方案背后相似的业务逻辑抽象出来,形成一套可扩展、可衡量、灵活的系统架构,包括工业互联网在内的解决方案价值可能会出现爆发式的跃迁。这种变革,无异于当年淘宝平台的诞生——于是,从亚马逊的AWS IoT、阿里的Link物联网平台到GE的Predix、西门子的MindSphere、施耐德电气的EcoStruxure……无论是传统巨头、互联网大佬还是初创企业,都在争相布局的平台这块“香饽饽”。

    5月30日,施耐德电气在杭州举办的“施耐德电气2018创新峰会”上介绍了其新一代的EcoStruxure架构,我们便以此为例进行说明。

    正如宣传的那样,EcoStruxure是一套具备交互性、可实现大规模部署、基于物联网的开放系统架构;它将业务逻辑抽象为从互联互通的产品到边缘控制再到应用、分析与服务的三个层级。

施耐德电气EcoStruxure架构图

图1 施耐德电气EcoStruxure架构图

责任编辑:程玥
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