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工业互联网:华为、TCL、研华们如何做?
[发布时间]:2019年2月27日 [来源]:搜狐网 [点击率]:2421
【导读】: 工业互联网作为千亿级市场,也是整个物联网领域价值最高的一块业务。“据测算,2019年我国工业互联网产业规模将达到4800亿元,为国民经济带来近2万亿元的增长。”工业与信息化部副部长陈肇雄在工业互联...

工业互联网作为千亿级市场,也是整个物联网领域价值最高的一块业务。
“据测算,2019年我国工业互联网产业规模将达到4800亿元,为国民经济带来近2万亿元的增长。”工业与信息化部副部长陈肇雄在工业互联网峰会上表示。
与此同时,我国工业互联网在近两年的政策引导和产业推动下,2017年、2018年,出现了大批工业互联网平台厂商、解决方案厂商。以广东省为例,广东省通信管理局局长苏少林在峰会上表示,“去年广东新增公有云企业用户超过8万家,比2017年增长一倍。”
尽管如此,我国工业互联网发展仍处于初级摸索阶段,或者说在“战国时代”,市场仍存在一定泡沫。接下来不可避免会面临如消费物联网前期阶段的一个淘汰与再生的过程。
据业内人士透露,现有的工业企业或平台很可能会在接下来两年死掉一批,与此同时,工业互联网的概念和应用也将逐渐清晰,涌现出或成长出更为健全的现象级企业。
如何通过平台、通过工业APP赋能实体工业,成长为该领域现象级企业,各家企业基于自家优势确定的策略有所不同,本文特别以互联网巨头华为,家电巨头TCL,以及工业巨头研华为例,分析当下工业互联网发展思路。

华为:从互联网的「ICT」到工业互联网的「AI」
智能化正在改变工业的各个领域,同时也是未来工业互联网的必然趋势。
华为技术有限公司Cloud BU CTO张宇昕认为工业智能化存在三个阶段:
第一阶段,工业生产数字化。“我们要把设备、信息、数据连接起来。其中,信息采集需要通过企业生产系统的数字化来实现的。”
第二阶段,通过这些数据发现生产中的问题。即通过数字实现感知、识别。
第三阶段,通过多领域知识协同解决(发现的)问题,优化生产。此外,也可以将这个问题作用于生产系统,优化生产系统。
华为作为通信领域巨头企业,此前在ICT领域有多年行业经验和技术积累,在工业互联网应用中,通过将端网云能力协同,构建云边端解决方案。“我们的AI可以布在摄像头上,也可以放在边缘节点上管理诸多摄像头,使得很多原来没有人工智能的摄像头具备一定的人工智能能力。如果需要更复杂的协同或者计算能力,则可以放到云端实现。”
除此以外,华为在工业互联网这领域具体产品/技术布局包括:EI工业智能体、ModelArts一站式AI开发平台、智能数据湖,以及FusionPlant工业互联网平台。
其中,2018年,华为发布了FusionPlant工业互联网平台,该平台架构主要由四层构成:边缘计算、工厂内外网络、可信IaaS层、工业PaaS层,主要解决信息孤岛、网络安全、生产智能化水平低下,以及流程和框架之间可视化的问题。

TCL:IT与OT的融合是工业互联网关键
要想成功推工业互联网,非常重要的一点在于IT和OT的融合。
家电巨头厂商由于自有产品线即为传统工业产品线,正是需要实现工业互联网的主体之一,即,自有产线有实现工业互联网的需求。因而,家电巨头厂商在布局工业互联网,做工业互联网平台时,存在一个共性:先解决自用,再服务外部。
海尔、美的是这样,TCL也是这样。
2018年9月,TCL孵化出自家工业互联网解决方案供应商——格创东智。格创东智成立不到一年,鲜有人知,相对而言,TCL另一家企业更为人熟悉——华星光电。而格创东智的出现,首先要解决的就是将工业互联网赋予华星光电。
谈到华星光电,TCL控股副总裁、格创东智科技有限公司CEO何军称,“从某种程度上来讲,我非常满意我的(华星光电产品)良率水平达到97%,在中国绝对遥遥领先,全球也能排上前3名,目前车间有2万台设备,200万的设备参数。但是当我看到2019年时,我的压力巨大,外部市场竞争激烈,供给侧远远超过需求,我必须进一步提升产品品质、提升良率、降低成本。但是这个对于我来讲,依靠过去传统的IT团队,远远无法满足要求。”
对于TCL而言,面临着两个问题:
第一,多套系统的打通。例如,当产品品质出问题后,在分析设备的参数对于整个品质的影响时,需要先把设备参数提取出并输入设备管理系统,OT工程师主要是靠生产经验和传统的经济学和统计学做分析,无法做实时分析,这是个问题。
第二,需要采集大量过程数据、设备制程参数、环境参数。此前工业生产中采集更多的是结果数据。
IT部门只能做标准化的数据分析和系统建设,因而,我们面临最大挑战是我们的OT团队只能依靠人工经验和传统的统计学去做分析,如果要做更精准的分析,需要现有的IT团队与OT团队的融合。
何军将TCL、格创东智做IT与OT融合的经验总结为如下三点:
第一,让OT团队对OT业务的逻辑进行量化和标准化,以使得IT团队能够理解;
第二,数据的完整性和全面性体现更重要是在于在工业现场中如何将OT的数据转化为IT的信息,即工业特性数据化;
第三,转变工程师的思维方式和改变他的技能,即培养跨界人才。“培养跨界人才很难,其中关键在于融合人才,我们要把工业自动化人才、运营技术人才、信息人才三方面人才进行融合,融合过程中关键在不在于IT团队的培养,关键点在于我们需要去赋能今天OT的工程师,即需要将OT团队现代化、智能化,其中关键在于我们需要一个新型的模式去改造今天的OT工程师。”

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