工业互联网冷思考 打造开放的生态是必由之路

8月1日,阿里云发布ET工业大脑开放平台,基于该平台,合作伙伴可以轻松实现工业数据的采集、分析、挖掘、建模,并且快速构建智能分析应用。未来3年,阿里云计划面向工业领域招募上千家生态合作伙伴,以实现智能制造成功案例的规模化复制,加速推动制造业的数字化转型。

GE拟出售包含工业互联网平台Predix在内的数字资产;西门子调整公司架构,数字化工业业务成为三大运营公司之一。两大工业巨头在同一时间节点做出截然不同的战略选择,业界一片哗然。

这也意味着,阿里云正式将其上线近一年半的ET工业大脑的成果、能力对业界合作伙伴开放。自去年3月阿里云发布ET工业大脑以来,阿里云已在工业领域积攒了20多个工业案例。在杭州,中策橡胶、恒逸石化、盾安等企业都通过数据上云和工业大脑的思考,实现了原料可控、能耗下降等目标。

GE拟出售包含工业互联网平台Predix在内的数字资产;西门子调整公司架构,数字化工业业务成为三大运营公司之一。

制造业应实现自主可控

两大工业巨头在同一时间节点做出截然不同的战略选择,业界一片哗然。

做工业大脑的初衷就是为了让生产线能够自己思考,让机器的诉求可以通过大脑被挖掘和表达出来。阿里云机器智能首席科学家闵万里表示,工业大脑的目标是把人工智能与大数据技术嫁接到生产线,帮助生产企业实现生产流、数据流与控制流的协同,提升产线效率,以自主可控的路径实现自主可控的智能制造。

GE与西门子大相径庭的发展路径,折射出的是当前美国与德国工业互联网战略的缩影。在这一背景下,中国的工业互联网该如何发展呢?

事实上,阿里云也造就了互联网行业第一批下车间的人。过去一年多,阿里云的算法专家们频繁出现于不同行业的生产车间,了解流程制造业的各个环节,与具备经验的老师傅们交流切磋理解之后,这些复杂的制造场景化作代码,为企业探索出一套用云计算、人工智能、大数据技术驱动数字化转型的道路。

工业互联网发展步入下半场

目前,ET工业大脑已经成功服务了协鑫光伏、中策橡胶、正泰新能源、攀钢集团等数十个工业细分领域的龙头企业,帮助企业创造利润数十亿元。

工业数字化领域,自GE在全球范围内提出工业互联网概念并推出Predix以来,工业互联网一度成为工业4.0之后的又一高频热词。

让ET工业大脑更普惠

在中国,与工业互联网有关的发展基调如出一辙地积极而正面,不管是传统工业软件企业、还是工业制造企业、亦或是互联网公司,都对其持认同和乐观态度。

在ET工业大脑现有成绩的基础上,当天新发布的ET工业大脑开放平台宣布开放3大行业知识图谱、19个业务模型、7个行业数据模型以及20+行业算法模型。同时,生态伙伴可以在该平台上进行编程,将行业知识、大数据能力、AI算法便捷地融合到一起,为工厂量身定制智能应用。

近两年,工业互联网更是上升至国家战略层面工业互联网是促进信息化与工业化深度融合的战略任务和发展重点,是推动新旧动能转换和制造业转型升级的重要抓手,也是贯彻实施先进制造技术十三五专项规划的重要任务。

为什么要做开放平台?闵万里解释说,开放意味着普惠。工业数字化转型有三层产线数据的采集、基于数据的全局决策、分析结果与控制指令的实时下达,ET工业大脑只做其中的三分之一,即基于数据的全局决策,其他环节都与生态伙伴合作。无疑,在助力传统制造企业转型的过程中,构建开放的生态将是关键的一环。

李克强总理多次指示要依托工业互联网促进开放融通发展,推动企业跨界融通,支持中小企业业务系统向云端迁移,形成服务大众创业、万众创新的多层次公共平台。

但这件事不可能只凭阿里一家之力去做。工业行业供研产销链条的兴荣,需要所有合作伙伴一起来奠定基础。闵万里表示,开放也可以排异,让不同的工业互联网平台有机会放下成见,共建智造生态。

在工业互联网所带来的战略机遇期和改革红利期,众多国内企业都在大干快上地发展。直到GE此次突然战略转向,为业界注入了一些理性的思考。

ET工业大脑是希望数据、算法和行业知识能做一个完整的结合。阿里云ET工业大脑产品总监陈鹏宇打了个生动的比喻:如果我们要去启动工业智能的复兴号,那么AI算法是引擎,数据是新能源,行业知识则是年轮,确保构建的逻辑不脱轨。

具体来看,这或许是工业互联网发展步入下半场的风向标事件。

如今,有很多工业行业仍处在腾笼换鸟的路上,面临的可能是产线的整体升级换代。而工业大脑为这件事提供了新思路。闵万里说,工业大脑可以找到最关键的环节,就好比你要做手术,它能告诉你身体不好到底要在哪里动刀。

从被忽略的环节突破创新

闵万里透露,阿里云的预期目标是三年连接100万台设备(产线)。这里说的是真正有价值流通的、可以实时控制的生产线,它们是活的链接。他说。

当前工业互联网的发展,必须面对两个不可忽视的问题:

首先,适合部署工业互联网平台的企业都很庞大,或是已具备相对成熟的信息化和自动化应用。对它们来说,任何新技术的采用都可能涉及产线改造甚至停工,这是存在风险的,同时成本不菲;

其次,工业领域不同行业的差异化明显,企业间存在很强的个性化。工业企业的竞争优势在于它们的行业积累,每一个细分领域的Know-How都无可取代。如果要编织一张集大成的工业互联网,意味着需要对工业领域不同行业不计其数的生产、服务、管理特性都有着深刻的洞察和理解,显然没有一家工业互联网提供商可以独立做到。

从GE的掌上明珠,到如今拟将被出售,Predix的命运映射出了工业互联网发展中的阵痛。

对于曾经对标Predix的工业互联网企业而言,给它们敲了一记警钟;而对于正在探索自己的道路、寻找个性化市场空间的企业而言,则意味着更多的机会。

那么,有没有一种对于企业来说风险没那么大、相对容易切入工业互联网应用的模式?

《连线》杂志创始人凯文凯利说,未来的创新往往发生在行业之外。

阿里云机器智能首席科学家闵万里说,创新是在敢于突破思维定势的地方产生的。

产业AI赋能工业互联网

从时间窗口来看,人工智能就是能够助推工业互联网发展突破思维定势的技术。而闵万里所说的创新就是用大数据和人工智能的算法赋能工业互联网。

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