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为什么说 IIoT 中难以绕过的“坑”,是集成应用陷阱?

2019/09/23
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一家企业的成功,在于能否对所在产业的长远发展方向有一个整体的判断,并找到符合未来发展趋势的道路。面向同一方“彼岸”,总有多种路径可以抵达,最为关键的是找到适合自己的那条通路。

 
一家企业的成功,在于能否对所在产业的长远发展方向有一个整体的判断,并找到符合未来发展趋势的道路。面向同一方“彼岸”,总有多种路径可以抵达,最为关键的是找到适合自己的那条通路。
 
如果敞开心扉,多看一些别人的走法,重塑所知所见,就会发现存在无限的可能性等你发掘。
 
工业控制领域一直存在“大 S 小 s”的打趣叫法,“大 S”指 Siemens 西门子,“小 s”指 Schneider Electric 施耐德电气。本周,“小 s”施耐德电气举办“绿色+智能制造创新峰会”,我很荣幸受邀担任峰会主持人并参与“5G+IIoT 新兴技术论坛”的演讲。

               
小 s 施耐德电气的逻辑一直是自成体系,不太“合群”。无论是工业 4.0 还是工业互联网,施耐德电气都不怎么掺和,画风常常是“他强任他强,我自一口真气足”。也许没有不合群的人,只有不合适的群。
 
本文我们就来综合解读峰会中的精华观点,以及施耐德电气的整体布局。简单概括就是,“一个陷阱、一套理念”:
 
为什么说工业互联网 IIoT 中难以绕过的“坑”,是“集成应用陷阱”?

施耐德电气“我行我素”的一套 5S 理念应该如何解读?
 
01
你是否跌入了 IIoT 集成应用陷阱?

“集成应用陷阱”,这一观点由阿里研究院副院长安筱鹏博士提出。
 
在峰会中,安博士进行了题为“解构与重组:迈向数字化转型 2.0”的主题演讲。以下为你奉上演讲精华实录:
 

 
安筱鹏:我们今天都面临着各种各样的新的概念,物联网大数据云计算人工智能、区块链、工业 4.0、智能制造、工业互联网…有些时候这么多新的概念会影响我们对事物本质的理解。后来我起了一个名字,我们正在面临“新概念雾霾”,这个雾霾在影响着我们的视线。
 
如何能够看到新一代的信息技术给实体经济与制造业带来的影响,认清它的本质呢?我们需要 3 个东西:
 
第 1 个,我们需要一个望远镜,从更长的历史视角来看这一轮的产业变革。

第 2 个,我们需要一个显微镜,能够看到技术的细节。

第 3 个,我们需要一个 CT 机,能够看到这一轮数字化转型的本质。
 

 
当我们要理解物联网、大数据、云计算、工业 4.0…这些概念背后最本质变化的时候,我们需要首先去理解什么是企业?
 
诺贝尔经济学奖获得者科斯曾经说过:企业的本质是一个配置资源的组织。
 
对于一个企业来说,信息技术对它最为本质的影响是什么呢?
 
如果我们走进一个企业的董事会、走进了车间、走进了研发中心、走进了物流中心,我们会看到企业面对各种各样的挑战。企业思考的是如何缩短一个产品的研发周期、如何提高一部机床的使用精度、如何提高一个班组的产量、如何减少库存…如果我们把所有的问题归纳为一个问题,这个问题就是如何提高你所面对的制造资源、物流资源、研发资源的配置效率?
 
我们需要在不确定的环境中进行各种各样的决策:新品开发是决策、客户定位是决策、营销策略是决策、研发组织是决策、供应商选择是决策、排产计划是决策、库存管理是决策、进入新的市场是决策…
 
而信息技术、物联网、大数据…所有的这一切带来的变化,就是如何让我们能够支撑一个更加高效的、低成本的、精准的、科学的决策,能够把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式,传递给正确的人。我把它定义为:数据的自动流动。
 
所以对于一个企业来说,最本质的特征就是在不确定性的世界中进行决策。从这个意义上来讲,企业竞争的背后就是资源配置效率的竞争。
 

 
美国 NIST 在讲智能制造解决三个基本问题:差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更和中断。如果把美国 NIST 对智能制造的理解概括为一句话,就是一个组织、一个企业、一个车间对外部环境的变化做出响应的能力。
 
德国在讲工业 4.0。工业 4.0 的一个逻辑起点,就是如何适应市场环境的快速变化。
 
我记得在几年前的时候,我们去一个企业参观,是一个个性化定制的服装企业,相关部委也把她作为一个试点的典型。
 
后来有一位董事长去参观这个企业,他觉得特别失望。因为参观的时候,没有他想看到的一排排的机器人、没有 AGV 小车、没有先进的立体仓库。他看到的是一排排的工人在用手工的方式加工衣服。
 
他的问题是,这个工厂为什么是智能的?它到底智能在哪里?我的回答是,智能有两种,一种叫做物理世界的看得见的智能,还有一种是数字世界看不见的智能。
 
看不见的智能,就是数据在企业内部自动流动。当我们采集了客户的需求信息之后,这些信息就在企业内部研发设计、生产加工、物流配送每一个环节去流动,这些信息不断被加工、处理、执行,在这个过程中,正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和机器。
 

 
在流动的过程中,会有无数个闭环。我们今天所看到的智能,实际上包含两个世界的智能:我们眼睛能看到的物理世界,和眼睛看不到的数字世界。两个世界都非常重要。
 
过去的数据自动流动是基于文档的流动,而今天的数据流动是基于模型、性能、工艺的流动,这促使我们去思考数字化转型的本质。数字化转型的本质含义,是在“数据+算法”定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率。
 

 
我们今天面对各种各样的数字化转型问题,这些问题如果归纳起来,最根本的问题是什么?
 

 
这些问题本质上是一个问题,为了描述这个问题,我创造了一个名词,叫做“集成应用陷阱”。这个名词灵感来自“中等收入陷阱”,它是说一个国家的人均 GDP 想从 1 万美元跳跃到 3-4 万美元的时候,往往跳不过去了。这样的一个陷阱在数字化转型、两化融合、智能制造领域同样存在。
 
当我们从单一应用迁移到集成应用的时候,面对很多陷阱和挑战,所以我把它定义为“集成应用陷阱”。后来大家觉得这个词太刺激,我后来就把这个词改了,改得温和了一些,叫做“集成应用困境”。
 
为什么集成如此重要呢?
 
因为企业的信息化投入和信息化收益并不是两条平行线,企业的信息化收益只有在跨越了某一个临界拐点之后,才会呈现指数级的增长。
 

 
从单向应用、到企业级集成,再到产业链集成和产业生态的集成,只有在企业集成跨越了某一个拐点之后,它的收益才会更大。但是我们看到,当今市场所能够提供的解决方案,还停留在碎片化的供给阶段。无论是工业 4.0、两化融合、还是工业互联网,所要解决的核心问题都是在产业链和产业生态层面上,如何构建一个新的数字化转型体系的问题。
 
事实上,真正实现企业内部的集成是非常困难的,真正做到所有环节打通的领先企业,数量是非常有限的。根据调研,在产品设计和工艺设计两个环节能够实现数据互通的企业比例达 45.7%,但仅有 18.7%的企业能够实现覆盖产品生命周期的数据互通。
 

 
破解集成应用困境,就需要明确数字化转型的基本矛盾是什么。
 
因为事物发展的根本原因,不是在事物的外部而是在事物的内部,在于事物内部的矛盾性。任何事物内部都有这种矛盾性,因此引起了事物的运动和发展。在复杂的事物发展过程中,有许多的矛盾存在,其中必有一种是基本矛盾。今天我们在物联网、大数据、工业互联网、智能制造等新的概念背后,最为基本的矛盾是什么呢?
 
我觉得最基本的一个矛盾,就是企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。
 
企业的竞争是资源优化配置效率的竞争,而这样的一个竞争需要在更大的范围、覆盖更广的领域、融入全流程全生命周期全场景的数字化转型。只有全局的优化,才能创造更多的价值。但是技术的供给还是碎片化的,这两者之间的矛盾是数字化转型所要去解决的基本矛盾。
 
就像《第五项修炼》书中所说,今天问题的产生,源自于昨天的解决方案。
 

 
如果回顾过去 60 年 IT 发展史,其实就是一个碎片化的供给史。过去几十年,我们解决问题的基本思路都是先解决局部问题,把一个点的问题拓展为一条线的问题。但是今天我们不仅需要点、线、面,我们更需要构建一个生态,这是数字化转型所面临的一个难题。
 

 
面对这样的挑战,面对企业全局优化的需求和碎片化供给的基本矛盾,面对集成应用陷阱的问题,我们如何去解决呢?
 
我们必须看到,原有的技术架构和解决方案,与今天商业系统的复杂性之间的差距、支撑能力差距越来越大。我们正在构建基于边缘计算、云计算、移动端的技术架构体系之上的一套新的商业模式解决方案。
 
这个时代已经到来,我们把它称为“数字化转型 2.0”。如果说数字化转型的 1.0 是基于传统的 IT 架构和桌面端,那么数字化转型 2.0 是基于边缘计算、云计算、移动端为代表的物联网 IoT 的一个全新技术群落。
 

 
在数字化转型 2.0 的过程中,工业互联网是它的一种实现方式。IIoT 最重要的价值在于它实现了工业知识的沉淀、复用和重构。IIoT 重构了工业知识创造、传播、复用的一个全新体系。附加价值就是它降低了我们创新的成本,降低了创新的风险,提高了研发生产服务的效率。
 
过去我们花 80%的精力做重复性工作,20%的精力做创造性工作,利用 IIoT 平台,未来我们将有更多的精力和时间从事创造性的工作,变成 80%在创造、20%在重复。在数字世界里,我们可以更加高效的、低成本的、精准的优化物理世界,然后把这些模拟决策反馈到现实世界。这是我所看到的未来数字化转型所引发的一场巨大变革。
 
02
施耐德电气“我行我素”的做了哪些布局?

说完了“一个陷阱”,我们再谈谈“一个理念”。
 
在介绍施耐德电气最新提出的“5S 理念”之前,先来读懂她所做的布局。
 

 
施耐德电气的逻辑很明确:工业企业引领工业转型。
 
工业互联网不能用互联网的、IT 的思路推进,而是应该使用源自于制造业的、工业的思路引领。这是一个渐变的过程。
 
与 IT 和互联网“从顶至下”的视角不同,工业往往采用“从下到上”的角度观察。作为工业领域的“硬性大脑”,工业控制器 PLC 是核心设备。它是生产现场和操作车间的总指挥,长期发挥着重要的作用,所有重要的控制决策都从这里发出和汇总。

在之前的文章中我曾经讲过,物联网硬件和 IoT 操作系统,是两套截然不同的逻辑,一个逻辑是帮客户省钱,一个逻辑是帮合作伙伴赚钱。
 
按照施耐德电气的“另类”逻辑,恐怕是不急于推进工业互联网平台或者操作系统,而是想将工业控制器和物联网硬件的逻辑推进到极致。
 
具体怎么做呢?
 
在《国内首次解读,IIoT 背后潜伏的游戏规则颠覆者》一文中,我介绍了 PLC 工业控制器面临的主要挑战之一是异构问题,各个供应商的专有架构很难融合:
 
西门子、施耐德、三菱、欧姆龙…他们使用的操作系统五花八门,比如各种经过裁剪的实时操作系统VxWorks、Lynx、QNX、RT-Linux…还有 WindowsEmbedded。

各家的编程软件也不相同,比如西门子用 TIA Portal、施耐德用 Unity、TwidoSuite、罗克韦尔用 Studio 5000、三菱用 GX Developer、欧姆龙用 Sysmac Studio。
 
因此,推进智能工业就非常需要 UAP(UnifiedAutomation Platform,统一自动化平台)。在文中我将 UAP(UnifiedAutomation Platform,统一自动化平台)和 CT 通信领域正在浮现的 Open RAN 进行了类比,试图加以说明。但有朋友留言说仍旧难懂,因此这次我用一个更加直白的类比,以你我最为熟悉的手机为例。
 
在功能手机时代,有两种不同类型的进阶路径,分别以苹果公司和 MTK 公司为代表。
 
苹果的路线是从计算机、IT 的思路改造功能手机。2007 年初,苹果发布的第一代 iPhone 不仅是手机像素、内存、分辨率等方面简单的算术性增加,更是一种智能手机模式的变革。
 
iPhone 的操作系统是从计算机行业的通用操作系统按照手持设备的需求裁减、演变而来,让手机的互联网功能更加强大,引发了移动互联网的革命,催生了手机 APP 新生态。
 
MTK 的路线是沿着通信行业的无线终端路线逐步推进。2003 年开始,虽然 MTK 曾经一度和“山寨机”画上等号,但仍应看到它的创新。
 
MTK 的手机平台基于不断扩充应用功能的嵌入式软件,更为关键的一点是,MTK 有效降低了功能手机的技术壁垒。因为 MTK 提供了一种应用于手机的通用解决方案,整个手机可以用一个较低的成本获得大量主流的功能,迅速推进了手机的普及。
 

 
如果将以 PLC 为代表的工业控制器与当年的功能手机进行简单粗暴的类比,大多数工业互联网平台、工业网关和 PLC 的搭配接近苹果的路线,统一自动化平台 UAP 则较为接近 MTK 的路线。
 
两者的立足点和思维模式有很大差异,前者关注于软件的丰富性和易用性,后者关注于硬件的集约性和标准化。
 
“对标”MTK 路线,推进 UAP 统一自动化平台的好处是显而易见的:
 
首先,控制器最大限度的采用通用化的硬件,尽可能解除了传统专用设备的绑定和局限。

其次,工程不再需要依赖任何特定的硬件和拓扑,实现硬件与软件解耦,两者相互独立。

最后,开放式的自动化平台解决方案,促进硬件接口的兼容和规格的统一。
 
UAP 平台背后的推动者正是施耐德电气。
 
一个人不能骑两匹马,骑上这匹,就要丢掉那匹。聪明人会把凡是分散精力的要求置之度外,只专心致志地去学一门。在“苹果”和“MTK”这两条路线上,施耐德电气未明确朝向,但重点似乎在后者。
 
施耐德在今年最新发布的 M262 控制器,结合了控制器和协议转换网关的功能,具有嵌入式的云平台接入能力,可以实现机器对机器、以及机器对云的直接连接,集成速度提升 40%。由于允许即插即用的嵌入式系统访问,减少约 50%的调试与服务工作,安装成本降低 30%。
 
值得注意的是在 2017 年被施耐德收购的软件公司 nxtControl。nxtControl 把所有相关的自动化任务,集成于统一的方案之内,可以说打造了一款最为高效、最节约成本的分布式自动化架构工程工具。据闻,施耐德正在考虑是否将 nxtControl 开源,以获得更为广泛的应用。
 
从施耐德电气的推进节奏上来看,UAP 的相关研发尚处于静默期,据悉 2020 年左右将会逐步推向市场。
 
那时国内市场将迎来 PLC 和 DCS 更新换代的高峰,也将是 UAP 等新技术发展的重要窗口期,如能抓住将对行业格局产生深远影响。
 

 
当然软件生态也必不可少,施耐德电气也不紧不慢的做着布局,买买买的势头毫不逊色。
 

 
基于软硬件布局,施耐德电气推出基于物联网的 EcoStruxure 架构,主要包括 3 层:
 
在现场端是互联互通的设备及产品;

中间层是敏捷可靠的连接和控制,如边缘控制;

上层是丰富的工业应用、分析和服务,如 Aveva 软件服务、机器顾问、变频顾问等。
 
根据峰会中的介绍,最新收购的 Aveva 已经完全融入 EcoStruxure 架构中。
 

 

与其他工业互联网企业大量吸引 ISV 独立软件开发商、工业 APP 合作伙伴的做法不同,本次与施耐德电气联合发起绿色智能制造生态圈的企业,涵盖了工业市场的完整 EcoStruxure 架构,即互联互通的产品、边缘控制、软件分析与服务,同时覆盖了企业生命周期中的咨询规划、设计建设、运营控制、维护服务 4 大阶段。
 
在互联互通产品端,有深视智能、普洛菲斯、腾领、康耐视、利德华福等;

在边缘控制层面,有安尼梅森、美国容错;

在软件分析与服务端,有西云数据、昆仑数据、应势科技、台智达、IBM 等。
 
在面向企业全生命周期服务上,多家合作伙伴利用自身优势彼此协作:
 
咨询规划:德勤、赛迪灵犀、智慧工厂、IBM、联想等;

设计建造:南通建工、易盼软件、ePlan、易佳捷等;

运营控制:南自河海、速达、蓝鸟集团、中鼎集成、莱芜钢铁集团等;

维护服务:众业达、索能达中国、工业速派等。
 

 
综合上述种种布局,作为贯穿本次峰会的主题,施耐德电气在反复打磨之后,提出了与绿色智能制造理念相对应的 5S 关键要素,具体包含:智能化 Smart、软件化 Software、可持续 Sustainable、渐进式 Stepwise、安全 Safety/Security。

 
智能(Smart)是精神内核。智能也是生产过程中各项使能技术和承载这些智能化技术的软硬件解决方案综合运用的结果。

软件(Software)是使能手段。工业软件是涵盖工业研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等制造业全生命周期数字化工具的统称,是工业知识、技术经验积累的载体,是实现工业数字化和智能化的工具。

可持续(Sustainable)是价值主张。企业的发展是为了更好的服务社会,所以企业在发展过程中对社会可持续发展的承诺也至关重要。
渐进式(Stepwise)是实施路径。工业场景复杂多样,这决定了企业在进行数字化转型和部署绿色智能制造的过程中,无法一蹴而就,每个企业的转型升级道路也势必是量身定制的。

双重安全(Security/Safety)是约束底限。双重安全包括传统意义上的生产安全(包括功能安全、机械安全和用电安全等)、和信息时代的信息、网络安全
 
---- 写在最后 ----
至此,我讲完了“小 s”施耐德电气在本次峰会中传递的亮点。
 
无论是“一个陷阱”,还是“一套理念”,都充满了高调画风。逻辑清奇的施耐德电气 Real 自成一派,工业互联网的局势将会如何发展充满悬念,期待在这个长途赛局上,各家勇于展现各种特立独行的矫健身姿。
 
文章较长,感谢你的耐心阅读。

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