速銳得獵奇與猜想：數(shù)字化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能否真的走進(jìn)未來(lái)

前年的8月份，我們獨(dú)立設(shè)計(jì)一款燃?xì)鈭?bào)警器，包括設(shè)計(jì)產(chǎn)品圖紙，嵌入式軟件、LED顯示、核心代碼、CAN網(wǎng)絡(luò)及485架構(gòu)、云端SAAS框圖，應(yīng)用場(chǎng)景等，在去年的5月份直接進(jìn)入到了量產(chǎn)，第一批數(shù)量是2000套，升級(jí)工具、配套測(cè)試軟件、驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)室等都搭建完成。

艾默生和費(fèi)希爾這兩家巨頭都有將自己的燃?xì)鈹?shù)字通過(guò)2G網(wǎng)絡(luò)的TBOX將數(shù)據(jù)上傳到自己的云端，對(duì)一個(gè)2021年左右的“物聯(lián)網(wǎng)”來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)直不要太小兒科，只是，這個(gè)行業(yè)真的很傳統(tǒng)。

我們?cè)O(shè)想了很多與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的事情，在目前整個(gè)數(shù)字化時(shí)代，無(wú)論是汽車工業(yè)、還是能源生產(chǎn)、制造、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、零售、交通運(yùn)輸、物流、航空工業(yè)等，很多領(lǐng)軍的企業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)下，可能在未來(lái)的十年中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率和生產(chǎn)力將達(dá)到前所未有的高度。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，機(jī)構(gòu)、學(xué)者和技術(shù)供應(yīng)商將熱切地?cái)y手合作，試圖挖掘和實(shí)現(xiàn)這一巨大潛能。

我查閱了部分關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)研究報(bào)告，2020年全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)值達(dá)到了1510.1億美元，2025-2030年的復(fù)合年均增長(zhǎng)率達(dá)到8.03%。事實(shí)上，很多領(lǐng)軍企業(yè)認(rèn)為利用好互聯(lián)網(wǎng)的巨大潛能，還可以實(shí)現(xiàn)更大的工業(yè)增長(zhǎng)。其中一個(gè)例子是，制造商和機(jī)構(gòu)希望借此機(jī)遇實(shí)行再工業(yè)化，并將之前已經(jīng)遷移到海外的工業(yè)和制造業(yè)吸引“回巢”。通過(guò)鼓勵(lì)再工業(yè)化，競(jìng)購(gòu)希望提升制造業(yè)的價(jià)值，以拉動(dòng)GDP新一輪的增長(zhǎng)。

在過(guò)去的15年里，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)交易應(yīng)用于零售、媒體和金融等服務(wù)行業(yè)，企業(yè)對(duì)消費(fèi)者的電子商務(wù)取得了迅猛的增長(zhǎng)，現(xiàn)在脫虛向?qū)?，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展?jié)摿Σ蝗莺鲆?。就之前做電商網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)那一波，已經(jīng)在市場(chǎng)占據(jù)了統(tǒng)治地位，B2C的模式在這個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)得非常成功，在未來(lái)10來(lái)年，互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用有望成為工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)同樣的增長(zhǎng)和成功，雖然我們現(xiàn)在看到的是一些服裝定制，以后真的就不知不覺(jué)的覆蓋了制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源、航空工業(yè)、交通和物流等領(lǐng)域，雖然現(xiàn)在是小插件、小配件的形式慢慢在引入到互聯(lián)網(wǎng)，從無(wú)人值守、無(wú)人監(jiān)管，遠(yuǎn)程控制和遠(yuǎn)程查看等來(lái)說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化在整個(gè)工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的重要性，不可否認(rèn)，工業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)了全球2/3，這才是一個(gè)巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

速銳得過(guò)往12年做的車聯(lián)網(wǎng)、汽車數(shù)據(jù)、遠(yuǎn)程控制汽車，轉(zhuǎn)移到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，其實(shí)，乍一看來(lái)，只是換了個(gè)終端形式不同，這么說(shuō)有一定道理，但也不完全對(duì)。因?yàn)楣I(yè)規(guī)模大，行業(yè)要求高，風(fēng)險(xiǎn)控制也就要求更高的等級(jí)，不像一輛車，在不影響駕駛的情況下，你也不知道軟件更新了多少個(gè)版本，或者又有多少新的功能被釋放出來(lái)。所以，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)依舊處于一個(gè)初級(jí)階段，盡管這十幾年過(guò)去了，互聯(lián)網(wǎng)也得到了廣泛的應(yīng)用，但是工業(yè)領(lǐng)域的巨頭們一直在猶豫，如果拍拍肩膀說(shuō)，兄弟，這個(gè)簡(jiǎn)單，能搞，那么就是不夠敬畏了。

工業(yè)巨頭們之所以猶豫，不僅僅是層級(jí)關(guān)系和責(zé)任關(guān)系，他們也不能確定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這一套系統(tǒng)上來(lái)以后，將對(duì)工業(yè)、價(jià)值鏈、商業(yè)模式、勞動(dòng)力以及產(chǎn)能、產(chǎn)品產(chǎn)生怎樣的影響，而且很多企業(yè)對(duì)這類的商業(yè)模式和技術(shù)還沒(méi)有更清楚地認(rèn)識(shí)，當(dāng)然，我們也認(rèn)識(shí)不夠，一切技術(shù)和理論如果沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用或者批量應(yīng)用上，我們也不敢說(shuō)成熟與否。

速銳得之前做了一類項(xiàng)目，是關(guān)于本田、現(xiàn)代、沃爾沃等4S店集團(tuán)試乘試駕車輛的管理，管理的是零散類型的終端，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)整個(gè)系統(tǒng)性的管理、功能、要求是有截然不同的區(qū)別的，不出所料，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也是公司高層探討的內(nèi)容，他們往往拋開(kāi)了支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)復(fù)雜性來(lái)討論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，有的認(rèn)為無(wú)關(guān)緊要，至少現(xiàn)在穩(wěn)定。例如，在工業(yè)企業(yè)中，他們使用生成數(shù)據(jù)的傳感器和設(shè)備來(lái)控制運(yùn)營(yíng)已有數(shù)十年之久，運(yùn)用機(jī)器、電路控制，機(jī)器對(duì)機(jī)器的通信協(xié)作，也有10多年了，因此，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)也不是什么新奇之物。工業(yè)領(lǐng)域同樣可以高效收集、分析和儲(chǔ)存可用來(lái)獲取的歷史、預(yù)測(cè)和規(guī)范的海量數(shù)據(jù)，因此，工業(yè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者也會(huì)琢磨，將我們一套M2M架構(gòu)連接到互聯(lián)網(wǎng)，會(huì)為我?guī)?lái)什么樣的價(jià)值？

其實(shí)，我們說(shuō)得天花亂墜，最終還是要落到實(shí)處，畢竟都是干實(shí)體出來(lái)的，來(lái)不得一點(diǎn)馬虎，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)是提供一種能讓人更好查看和分析公司運(yùn)營(yíng)和資產(chǎn)的方式，其中集成了傳感器、中間件、軟件、后端云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)系統(tǒng)。因此，說(shuō)得大話一點(diǎn)就是提供了一個(gè)徹底改變企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程的方法，此方法借助的是高級(jí)分析以及通過(guò)訪問(wèn)大型數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果反饋，通過(guò)提高運(yùn)營(yíng)效率和加速提升產(chǎn)能來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益，同時(shí)降低計(jì)劃外的停工期、口罩期，從而優(yōu)化效率，來(lái)提高利潤(rùn)。

盡管在當(dāng)今的工業(yè)環(huán)境中，現(xiàn)有的M2M技術(shù)和方法可能看起來(lái)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)類似，但其運(yùn)營(yíng)規(guī)模截然不同。例如，在借助工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)中，巨大的數(shù)據(jù)流能通過(guò)云托管的高級(jí)分析技術(shù)、以導(dǎo)線的傳輸速度進(jìn)行分析。此外，海量的數(shù)據(jù)可能存儲(chǔ)于分布式的云系統(tǒng)，用于未來(lái)批量分析這些數(shù)據(jù)，這些大批量的分析工作可以從數(shù)據(jù)中收集信息和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，不再是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)傳輸，然后，工藝工程師可以將這些分析結(jié)果，用于運(yùn)營(yíng)優(yōu)化以及提供給管理人員，供他們將其轉(zhuǎn)換為知識(shí)，從而提升產(chǎn)能和效率并且降低運(yùn)營(yíng)成本，這個(gè)是一個(gè)新的方向，估摸著特斯拉有琢磨過(guò)這套東西了。

整個(gè)行業(yè)以前說(shuō)要搞數(shù)字化創(chuàng)新，都喜歡說(shuō)從0到1，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，我們就從1%考慮開(kāi)始吧，因?yàn)檫@個(gè)應(yīng)用主要是大多數(shù)領(lǐng)頭行業(yè)中降低運(yùn)營(yíng)成本、提升效率有關(guān)，即要求工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)僅通過(guò)節(jié)約1%的成本來(lái)創(chuàng)造巨大的收益。例如，在航空工業(yè)中，每年節(jié)約1%的燃料將節(jié)約300億美元，在發(fā)電中，將投入燃?xì)獍l(fā)電機(jī)的燃料減少1%，運(yùn)營(yíng)成本將節(jié)省660億美元，在油氣工業(yè)中，每年花費(fèi)在設(shè)備上的支出減少1%，它將會(huì)帶來(lái)900億美元的回報(bào)。這一理論同樣適用于農(nóng)業(yè)、交通運(yùn)輸和醫(yī)療保健等行業(yè)。

記得2014年，速銳得與中國(guó)寶馬集團(tuán)合作的時(shí)候，僅僅在銷售的車型中安裝一個(gè)采集汽車保養(yǎng)燈數(shù)據(jù)的TBOX，通過(guò)活動(dòng)和遠(yuǎn)程控制的吸引人的功能，使得寶馬車主回店保養(yǎng)從32%上升到76%，不僅在硬件終端上給寶馬集團(tuán)賺到了豐厚的資金，也提升了維修保養(yǎng)服務(wù)的收入。那么對(duì)于部署工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)投入的資金和運(yùn)營(yíng)成本來(lái)說(shuō)，只要提升1%就能帶來(lái)顯著的投資回報(bào)率。那么啟動(dòng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，需要哪些技術(shù)？

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)匯聚了若干關(guān)鍵技術(shù)，以產(chǎn)生一個(gè)比自身總和更大的系統(tǒng)，就像云一樣，覆蓋在整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)制造過(guò)程中。例如，最新的傳感器不僅通過(guò)一個(gè)組件生成更多的數(shù)據(jù)，而且還生成不同類型的數(shù)據(jù)，技術(shù)的發(fā)展不僅僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的精確度上，如果加上AI的一些算法，傳感器都能自我感知，甚至可以預(yù)測(cè)在機(jī)身剩余壽命的長(zhǎng)度。這個(gè)時(shí)候，傳感器生成的數(shù)據(jù)不僅精確，還具備預(yù)測(cè)性。同樣，借助控制器或者TBOX類的，機(jī)器傳感器能夠自我感知、自我預(yù)測(cè)和自我比較，他們可以將當(dāng)前的配置、環(huán)境設(shè)置與預(yù)配置的最優(yōu)數(shù)據(jù)和閾值進(jìn)行比較，為自診斷做好準(zhǔn)備。例如注塑行業(yè)的中廣瑞達(dá)實(shí)業(yè)，通過(guò)機(jī)器和數(shù)據(jù)的類比，調(diào)節(jié)到最好的溫度、壓力、時(shí)間，將脫模和注塑達(dá)到一個(gè)完美的時(shí)間配合，從而對(duì)機(jī)器的性能達(dá)到最優(yōu)、自我檢測(cè)使用的速率、調(diào)整閾值等等。

近些年，傳感器技術(shù)的成本大幅降低，尺寸也大幅減小，這使得機(jī)器、工藝甚至人員的儀器，在財(cái)務(wù)和技術(shù)上均成為可能，正如我們理想中看到的那樣，大數(shù)據(jù)和高級(jí)分析技術(shù)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的另一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)和使能技術(shù)，因?yàn)檫@些技術(shù)可以提供歷史性的、預(yù)測(cè)性的和常規(guī)性的分析，讓人們洞察機(jī)器或者程序中的實(shí)際運(yùn)作情況。

結(jié)合這類自我感知和自我預(yù)測(cè)組件分析技術(shù)，人們能夠提供精確的機(jī)器和資產(chǎn)維護(hù)計(jì)劃表，讓機(jī)器和資產(chǎn)在更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)維持高效的使用狀態(tài)，并減少不必要的維護(hù)造成低效率和成本。在過(guò)去10年中，云計(jì)算加快了分析的速度，業(yè)務(wù)流程管理開(kāi)發(fā)平臺(tái)等服務(wù)提供商可以以較低的成本和按使用量收費(fèi)的方式提供了有效大數(shù)據(jù)所需的強(qiáng)大計(jì)算、存儲(chǔ)和組網(wǎng)的能力，趨避風(fēng)險(xiǎn)的公司可以做自己的私有云。

當(dāng)然，運(yùn)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)必須堅(jiān)持不斷創(chuàng)新，以及從長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度看待工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的投資回報(bào)，企業(yè)也需要一筆資金作為傳感器、設(shè)備、機(jī)器、和系統(tǒng)的資本輸出，因?yàn)橥ㄟ^(guò)采集數(shù)據(jù)以及分析數(shù)據(jù)的AI智能算法不會(huì)立即產(chǎn)生結(jié)果，你需要一定時(shí)間才能取得成功，因此，這個(gè)過(guò)程需要資金和耐心。從資本角度考慮，整合或者收購(gòu)一家有積累的數(shù)據(jù)公司，調(diào)整公司戰(zhàn)略，解決數(shù)據(jù)池問(wèn)題，分析輸出數(shù)據(jù)，達(dá)到與公司戰(zhàn)略目標(biāo)一致的結(jié)果。其中還包括減少工業(yè)和IT網(wǎng)絡(luò)中的安全問(wèn)題，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估還包括最重要的資產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)最高的資產(chǎn)和降低風(fēng)險(xiǎn)的戰(zhàn)略計(jì)劃，例如在一家傳統(tǒng)的工業(yè)制造廠中，生產(chǎn)產(chǎn)品的機(jī)器（如基于可編輯模板運(yùn)行的車床）包含制造產(chǎn)品所需的所有智能控制和設(shè)計(jì)知識(shí)等，之前日本鬼子保密工作就做得特別好，安全團(tuán)隊(duì)需要在整個(gè)供應(yīng)鏈中執(zhí)行策略，運(yùn)行程序。

路漫漫其修遠(yuǎn)兮,吾將上下而求索。

審核編輯 ：李倩