<mark id="oztn4"></mark>
1
無論是國內，還是國外，工業物聯網無疑是當下一個熱門話題。尤其工業作為國家支柱產業，工業物聯網更是引起了各國政府的高度關注，包括中國、美國、德國在內的諸多國家均推出了相應的引導政策。
上有政策引導，產業跟進自然也就順利一些。就國內來看，2018年-2019年，經過此前幾年的（消費領域）物聯網技術的發展，工業物聯網也迎來第一個小高潮，千家企業入局工業物聯網，數字化、聯網化、智能化成為行業焦點，與此同時，諸多問題也逐漸凸顯出來。
不得不承認，在工業自動化、信息化（數字化）時代，國內工業確實落后了幾個身位。然而，在進入物聯網、人工智能時代后，國內工業物聯網發展又面臨著怎樣的機遇和挑戰？
對此，雷鋒網在2019世界機器人大會上特別專訪了麥肯錫全球資深董事合伙人、亞洲運營咨詢業務及物聯網負責人Karel Eloot，并就工業物聯網初期發展的相關問題與Karel Eloot進行了深入交流。
雷鋒網：互聯網時代在國內成就了諸如BAT這樣的平臺企業，您覺得互聯網時代的發展和打法對于當下物聯網時代的發展有無借鑒之處？
Karel Eloot：我認為這兩個時代有很多相似之處，我們在互聯網時代看到的那些起步較早的企業更成功，規模也更大。 正是由于互聯網的建立形式，決定了其潛在的規模化增長，這也意味著當我們談論IoT公司和工業物聯網企業時，那些早期投資的公司也會擁有更好的技術，獲得更好的解決方案、更多的收益。
當我們談論業務時，涉及到創造價值和盈利能力。 那些找到正確運營模式的企業往往都是較早投入到相關領域做技術研發和探索的企業，因此也得以擁有更好的持續發展基礎。事實也正是如此，當實現萬物互聯時，當你找到正確的運營模式時，可以迅速構建起工業物聯網體系并規模化應用。那些持續探索、不斷成長的公司顯然會比在這樣大環境下等待技術和商業模式成熟后進行應用的公司發展更快。
雷鋒網：目前，工業物聯網發展尚且處于初期階段，要實現數字化、智能化的大規模落地應用，還有哪些問題需要進一步得到解決？
Karel Eloot：我想當我們談論物聯網和工業物聯網時，我們都會考慮技術可持續發展。但最終，它不僅僅與技術相關，不僅僅是技術的支持和應用。在公司轉型、城市轉型、我們工作模式轉型中，30%的挑戰可能來自于技術本身，而70％的挑戰更來自于我們自身。
這仍然關乎人類的工作方式，例如圍繞公司員工將這些新的工作方式融入到日常工作中，融合應用新工具，以及融合應用全新的解決方案到員工實際工作中。具體而言，當下工業物聯網面臨最大的挑戰有以下兩點：
第一，人類需要學習新技能，以及人類最終在工業物聯網中的角色定位；
第二，工業物聯網依賴于一套垂直貫穿的技術堆棧。從設備端的傳感器開始，采集數據、管理數據、分析數據，通過在各類應用設備中使用大數據技術以改變人類的工作方式。
因此，它是一條需要將擁有不同能力的不同解決方案進行融合應用的產業鏈。一家公司很難在所有事情上取得成功，這是為什么各類公司之間需要合作的原因。這也是為什么我們可以看到整個生態系統不斷發展壯大，這之間擁有很多節點，在這些節點上不同公司可以同時相互合作，諸如云廠商、解決方案廠商等的合作。不同的公司和不同的能力整合在一起，最終可以提供端到端的解決方案，真正的挑戰是人類工作方式的轉變。
因此，人類的技能提升、企業的合作關系在這其中將顯得尤為重要。
雷鋒網：中國國內工業企業數字化、聯網化相對歐美起步較晚，這方面歐美有哪些經驗值得借鑒？
Karel Eloot：中國在工業的數字化和聯網化工作上確實起步較晚，但也是以適合中國國情的方式展開的。起步晚也是因為過去勞動力成本較低，而現在高漲的勞動力成本大大提高了對數字化的需求， 所以運用各種新的解決方案能帶來商業價值。
同時，如我們所知，國內外勞動力成本仍存在較大差異，這也意味著中國不必復制當下美國、歐洲的數字化模式。另一方面，對中國或中國企業而言，只是復制歐美5年前或10年前所做的事情實際上也沒有意義。
中國需要做的是看看今天最好的解決方案是什么。根據我們調研情況顯示，相較德國、日本、韓國的公司而言，雖然它們在技術上相對較為先進，但是中國公司使用工業物聯網相關技術的熱情度相對更高。
在中國，人們非常熱衷于思考工業物聯網，原因是他們認為這是一種更快縮小與發達國家差距的方法，是一種跨越式的進步，而不僅僅是從法國或德國的經驗中學習成功經驗。
雷鋒網：您如何看目前工業物聯網進程中強調的IT、OT兩T融合問題？
Karel Eloot：我們看到，無論在中國還是世界其他地區，傳統行業已經在車間開發了OT系統，之后又開發了運營管理公司的IT系統。通常企業花費大量時間試圖整合分別來自OT和IT系統的數據與洞見，但由于二者具有不同的來源（通常，OT系統和IT系統分別來自公司基層和頂層）且存在差異，未能實現互通互聯。
而物聯網是一個集大成的系統，這個系統中的數據打通且相互關聯的。當多個IT系統和OT系統相互打通而非斷開連接時，更多有用的數據便匯聚在一起。通過深入挖掘和學習這些數據，管理者將提高生產力，獲得更好的用戶體驗和客戶滿意度。
因此，物聯網和工業物聯網為企業整合IT和OT系統創造了良機，管理者理應給予足夠的重視。
在雷鋒網與Karel博士交談中，也可見，就工業物聯網領域，Karel博士不僅強調技術能力為企業帶來的賦能，同時也在強調人和企業在這樣的大環境中的角色轉換和價值體現。而Karel Eloot在2019世界機器人大會的《全面釋放工業機器人的潛能》主題演講中，也再次提到工業物聯網、AI技術對當下工業機器人行業、工廠管理及產能提升上帶來的影響。
2018年對于國內機器人行業是艱難的一年，經歷了10年兩位數的增長后，2018年中國工業機器人需求量首次下降，這也導致全球機器人市場增長放緩。
在這樣的背景下，Karel Eloot提出通過「3X Simpler」來提升工業機器人的用戶體驗。其中，「3X Simpler」是指：
第一，機器人應用變得越來越簡單。
機器人家族越來越大，也會有很多具體的定制應用；中國有包括數字孿生在內的很多模擬軟件，可以更好地了解機器人如何工作，以為制造和再生產過程中提升產量做好準備；同時，人才水平也更高，人數還不多，但知識水平越來越高，這也使得應用變得更加簡單。
第二，機器人連接變得越來越簡單。
機器人與系統的互動變得更簡單。機器人正在通過物聯網、工業物聯網連入各類設備，這讓機器人的解決方案變得越來越廣泛，也會把安裝、訓練、執行變得更加簡單。
第三，機器人的運營變得越來越簡單。
人工智能會讓機器人變得更聰明、更獨立。傳統機器人需要由工程師編程，現在這種編程工作也在逐漸變成由工人或者一線操作人員進行，他們可以直接告訴機器人應該做什么樣的工作，因此，對高水平的專家依賴性降低，一線人員逐漸能夠使用機器人。
演講中，Karel Eloot提到，“麥肯錫與世界經濟論壇合作在全球范圍內甄選工業4.0的領跑者即燈塔工廠。這些先進工廠遍布世界各地、各個行業，他們可以作為工業物聯網轉型中的領航燈塔。目前一共26個工廠，其中有6個位于中國。”
西門子成都工廠是26個認證燈塔工廠之一。該工廠在生產車間使用中國本土機器人，創造了更高的靈活性和投資回報率，同時使直接勞動力生產率大幅提升45%。
西門子工廠采用本地機器人的做法反映了中國制造走向中國生產，是本地解決方案可行性的有力證明。
與此同時，該工廠利用數字孿生技術進行實時監測和分析預測，以便設計更好的生產線，為新產品上線和產量提升做好準備。機器人、ERP、MES、PLM集成度更高，自2013年以來實現了生產率每年提升20%。
富士康龍華工廠也是26個認證燈塔工廠之一。該工廠不僅運用AGV使物料搬運實現全自動化，而且自主研發FoxBot工業機器人，它的模塊化設計大幅降低了制造成本。同時，該工廠加入了機器學習算法，機器基于現有路徑不斷學習同時規劃未來更簡潔的路徑，并實時應用到工廠環境中，實現了由工業AI決策中央系統驅動的自動化工廠運營。富士康龍華工廠的數字化轉型使生產效率提升了30%，庫存周期降低了15%。
上汽大通南京工廠是2019年7月新加入的一家燈塔工廠。該工廠使用M2M通信技術實現不同機器人通信和其它系統的集成，同時使用機器學習、先進分析技術支持上下游協作，實現更多不同流程之間的交互。
在焊接工業中，此前的測量所得信息會應用于焊接流程當中，以提高效率，所以不同生產線的過程彼此關聯，可以從彼此之間獲得信息，這樣可以幫助工廠更好地優化端到端的生產。在該工廠中實現了99.5%的首次焊接合格率。
由此可見，機器人、ERP、MES、PLM等系統正在成為工業物聯網的一部分，同時也在這些燈塔工廠中不斷應用、打磨，不斷提升產品良率、生產效率，為工業物聯網大規模落地積蓄力量。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
專題
