剛剛過去的8月，微軟、英特爾和IoT Analytics聯合發布了最新的物聯網信號報告IoT Signals - Manufacturing Spotlight。最新發布的這版報告專門聚焦于全球工業互聯網和數字化轉型，揭示了該(gai)領域的現狀，其(qi)中的一些調研(yan)結論(lun)在意料之中，另(ling)一些則頗具啟(qi)迪。
全文字數：3600字，寫作用時：300分鐘，閱讀時間：12分鐘
物女皇：好消息與新問題
這是我(wo)在(zai)【物女(nv)心(xin)經】專欄(lan)寫(xie)的第264篇文章。
剛剛過去的8月，微軟、英特爾和IoT Analytics聯合發布了最新的物聯網信號報告IoT Signals - Manufacturing Spotlight。該報(bao)告的第(di)一版發布于(yu)2019年(nian)，每年(nian)持續更新(xin)，逐年(nian)記錄物聯網的發展快照，反饋物聯網的技術趨勢(shi)，具有很(hen)高的參考價值。
最新發布的這版(ban)報告專門(men)聚焦于(yu)全(quan)球(qiu)工業互聯(lian)網和數(shu)字化轉型，揭示(shi)了該領域的現狀，其中(zhong)的一些(xie)(xie)調研結論(lun)在意料之中(zhong)，另一些(xie)(xie)則頗(po)具(ju)啟迪。
本(ben)次報告基于對全(quan)球500多位高管(guan)的(de)(de)調(diao)研匯(hui)聚(ju)而成(cheng)，這些高管(guan)均(jun)來自于實施或(huo)者正(zheng)在實施工(gong)業互(hu)聯(lian)網的(de)(de)企業，重要的(de)(de)發現與結論(lun)包括：
1. 企業普遍在疫情之后加快了智能工廠的建設
超過(guo)七成（72%）的(de)受(shou)訪(fang)者(zhe)表示(shi)智能(neng)工廠戰略已經跨越(yue)了(le)“試點煉(lian)獄(yu)”，邁過(guo)概(gai)念驗證PoC階(jie)段，進入部(bu)分(fen)或者(zhe)整體性建(jian)設階(jie)段。未來三(san)年，這些(xie)高(gao)管(guan)為自(zi)己企業(ye)制定了(le)更(geng)為激進的(de)發展目標，比原(yuan)有水平提升66%。
2.OEE是高管們最為看重的KPI
五分(fen)之(zhi)四的(de)(de)受訪者認為設備綜合效率（OEE）是(shi)他們(men)衡(heng)量智能工廠戰略(lve)成功(gong)與否的(de)(de)關鍵績效指標，他們(men)預(yu)計未來三(san)年(nian)，自己的(de)(de)企(qi)業將在網絡安全、可持(chi)續發(fa)展和質量等方面取得較大的(de)(de)改(gai)進。
3. 企業投資側重于新一代工業自動化系統
迄今為止，質量管(guan)理(li)和預(yu)測性(xing)維護一直是大部分智(zhi)能工廠項目的(de)(de)(de)重(zhong)點(dian)。對工廠具(ju)備更(geng)高的(de)(de)(de)敏捷性(xing)和更(geng)好(hao)的(de)(de)(de)靈(ling)活度需求，讓企(qi)業投資的(de)(de)(de)重(zhong)點(dian)發生了轉(zhuan)移。大部分企(qi)業將云工業網關、
基于軟件的PLC等新一代工業自動化系統的投資置于首要位置，并計劃對此增加29%的投資額度。而工業增強現實AR、工業元宇宙等熱(re)門領(ling)域，則尚未被高管(guan)們(men)列(lie)入投(tou)資重點(dian)。
4. 實施工業互聯網的挑戰發生了變化
從設備中獲取數據，以及實現設備與云平臺互聯的挑戰，如今已經很少被提及。當邁過“試點煉獄”之后，讓高管們最為頭疼的挑戰是軟件應用程序的開發。八成受訪者表示他們缺乏具備數據科學、人工智能和網絡(luo)安(an)全能力的綜合(he)人才(cai)。
5. IT與OT的融合正在發生
調(diao)研顯示(shi)，制造(zao)型企業中76%的設備和資產已經(jing)(jing)實現了連接，許(xu)多工(gong)(gong)作負(fu)載(zai)和應用程(cheng)序(xu)已經(jing)(jing)從本(ben)地遷移到公(gong)有(you)云或私有(you)云，SaaS軟件即(ji)服務(wu)正(zheng)在成為主要的部署類型。而且部分企業已經(jing)(jing)接受(shou)了最(zui)新的商業模式(shi)，41%的受(shou)訪(fang)者認可SaaS訂(ding)閱付費模式(shi)。與此同時，容(rong)器、云原生等IT工(gong)(gong)具正(zheng)在工(gong)(gong)廠中普及。
6. 智能產品創造新的營收來源
接下來，受訪者不僅期待工業互聯網優化自(zi)己(ji)的(de)運營(ying)(ying)流程，更希望通(tong)過銷(xiao)售更好的(de)智(zhi)能(neng)互聯產(chan)(chan)品為企(qi)業創造更多的(de)營(ying)(ying)收。一些(xie)企(qi)業將提(ti)供遠程支持和預測性維(wei)護作為增(zeng)值服務提(ti)供給客(ke)戶，已(yi)在銷(xiao)售智(zhi)能(neng)互聯產(chan)(chan)品的(de)企(qi)業則預計，2025年智(zhi)能(neng)產(chan)(chan)品的(de)銷(xiao)售占比將由目(mu)前的(de)33%提(ti)升到47%。
整份報告共有59頁，這篇(pian)文章，我們(men)將重點(dian)呈現報告中值得(de)關(guan)注的三個(ge)要點(dian)。
IIoT進入“聯(lian)后”階(jie)段
2020年之前(qian)，工(gong)業(ye)互聯網的一大話題(ti)還是“試(shi)點(dian)煉獄”，也就是說很多企業(ye)不(bu)斷的做各種PoC試(shi)點(dian)，然而卻不(bu)知道如何在(zai)試(shi)點(dian)之后(hou)進行擴展。
可喜的是，我們已經正式邁出了“試點煉獄”階段。尤其在疫情爆發之后，很多企業加速了數字化轉型計劃，包括智能工廠、物聯網、人工智能、邊緣計算和數字孿生等方向。如上圖所示，報(bao)告中72%的(de)(de)受訪(fang)者已經實(shi)(shi)施(shi)了智(zhi)能工廠戰(zhan)略，還有(you)65%的(de)(de)受訪(fang)者處于實(shi)(shi)施(shi)整(zheng)體(ti)物聯(lian)網戰(zhan)略的(de)(de)不同階段。
“試點煉獄”的(de)跨越與工廠中互(hu)(hu)聯(lian)設(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)的(de)占比緊密相(xiang)關，缺乏足(zu)(zu)夠的(de)互(hu)(hu)聯(lian)設(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)作為(wei)基礎設(she)(she)施，很多(duo)應(ying)用和項目無從(cong)開展。自從(cong)工業互(hu)(hu)聯(lian)網提出以來，各種(zhong)(zhong)工業互(hu)(hu)聯(lian)網企(qi)業的(de)首要(yao)任務就是將各種(zhong)(zhong)設(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)互(hu)(hu)聯(lian)，如今(jin)也確(que)實取得了長足(zu)(zu)的(de)進展。根據調(diao)研顯示（見下圖），企(qi)業中的(de)大多(duo)數（79%）設(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)和資產都已經連接到(dao)了網絡，只有剩(sheng)余的(de)21%設(she)(she)備(bei)(bei)(bei)(bei)尚未(wei)聯(lian)網。
大量的(de)(de)工廠設(she)備(bei)聯(lian)網(wang)(wang)，讓我(wo)們從(cong)“互聯(lian)”時(shi)期得以窺見“聯(lian)后”階段(duan)。跨越(yue)“試點煉(lian)獄”，進(jin)入“連接(jie)后市場”的(de)(de)開拓，這既(ji)是(shi)個好消(xiao)息，同(tong)時(shi)也引(yin)出(chu)了新問題：如何挖掘(jue)已聯(lian)網(wang)(wang)設(she)備(bei)的(de)(de)最大價值？我(wo)們想要(yao)追(zhui)求(qiu)的(de)(de)終極(ji)目標(biao)是(shi)什么？
智能(neng)(neng)互聯產(chan)品、人工(gong)智能(neng)(neng)、邊(bian)緣計算和數字(zi)孿(luan)生(sheng)，被很多受(shou)訪者(zhe)列(lie)為他們實現智能(neng)(neng)工(gong)廠戰略的下一個(ge)階段性(xing)目標。53%的受(shou)訪者(zhe)意識到(dao)了人工(gong)智能(neng)(neng)的重要性(xing)，已經將其列(lie)入實施計劃。38%的受(shou)訪者(zhe)正(zheng)在部署邊(bian)緣計算，還有29%的受(shou)訪者(zhe)看好數字(zi)孿(luan)生(sheng)。
過(guo)多(duo)的(de)(de)(de)技(ji)術(shu)與方(fang)向并不一(yi)定是(shi)(shi)好事，重(zhong)要的(de)(de)(de)是(shi)(shi)瞄準(zhun)并聚焦于正(zheng)確的(de)(de)(de)技(ji)術(shu)。報告訪談中，一(yi)位(wei)來(lai)自汽(qi)車制造領域的(de)(de)(de)副總裁表(biao)達了他的(de)(de)(de)擔憂(you)：“雖然一(yi)些新(xin)技(ji)術(shu)很棒，但是(shi)(shi)我(wo)(wo)發(fa)現(xian)，在工廠中應用(yong)(yong)過(guo)多(duo)新(xin)技(ji)術(shu)是(shi)(shi)錯誤(wu)的(de)(de)(de)。我(wo)(wo)們只需要以針對(dui)性的(de)(de)(de)方(fang)式，使(shi)用(yong)(yong)合(he)適(shi)的(de)(de)(de)技(ji)術(shu)解決(jue)運營中的(de)(de)(de)痛(tong)點問(wen)題。比如，相對(dui)低(di)成本(ben)的(de)(de)(de)RFID技(ji)術(shu)就可(ke)以將我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)材(cai)料處理成本(ben)降低(di)50%，杜(du)絕之前存在的(de)(de)(de)大量浪費。技(ji)術(shu)只是(shi)(shi)工具(ju)，成功的(de)(de)(de)關鍵在于了解并選擇合(he)適(shi)的(de)(de)(de)工具(ju)，并在適(shi)當時機應用(yong)(yong)它們。”
在“聯后(hou)”階段(duan)，OEM的(de)作用愈發重(zhong)要。隨著越(yue)來越(yue)多的(de)企業(ye)實施數字化轉型戰略，他(ta)們急需尋(xun)找外部支持，然而并非所有的(de)外部合作伙伴都能(neng)擔此重(zhong)任。
如上圖(tu)所示，當被問及如何選擇(ze)參(can)與智能工廠(chang)戰略的(de)供應(ying)商(shang)時，60%的(de)受訪者的(de)首選合作(zuo)伙伴是OEM，其(qi)次是軟件供應(ying)商(shang)（55%）、系統(tong)集(ji)成商(shang)（55%）和工業自(zi)動化(hua)廠(chang)商(shang)（53%）。
SaaS訂閱模(mo)式站穩腳跟(gen)
值得(de)關注的是(shi)，很多企業逐步接受了(le)SaaS訂閱付(fu)費模(mo)式。
如上圖(tu)，44%的供應(ying)鏈管理軟(ruan)件(jian)、41%的安(an)全(quan)檢測(ce)和(he)預(yu)警(jing)軟(ruan)件(jian)，以(yi)及41%的通用人工智(zhi)能和(he)建模軟(ruan)件(jian)，受(shou)訪者已經在采用SaaS訂(ding)閱模式合作。
雖(sui)然增加SaaS模式的比重，有利于(yu)提升靈(ling)活性(xing)、易于(yu)部署和更好(hao)的可(ke)擴展性(xing)，但不(bu)(bu)(bu)得不(bu)(bu)(bu)說，這一轉變速度是超越預期的，畢竟制造業并不(bu)(bu)(bu)是一個(ge)求新求變的行業，SaaS的快速滲透說明(ming)，工業企(qi)業使用(yong)軟件進行流程管理的內功(gong)與日俱增。
未(wei)來三年，向SaaS模(mo)式(shi)的轉變仍將(jiang)繼(ji)續，到2025年，受訪者普遍計劃提升(sheng)SaaS模(mo)式(shi)在合作(zuo)中的占比，尤其是質(zhi)量檢測和控制（提升(sheng)11%）、狀態監測和預測性維護（提升(sheng)11%）、產品生命(ming)周(zhou)期管理（提升(sheng)10%）以及計劃與調度軟件（提升(sheng)10%）。
與(yu)SaaS模式滲透率提(ti)升(sheng)相伴發生的是，基礎設施(shi)的云(yun)化、軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)的容器(qi)化以及工業自動化系(xi)統的軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)化。
在(zai)制造型(xing)企業中，私(si)有云和(he)邊(bian)緣計算發揮著(zhu)越來(lai)越重(zhong)要的(de)作(zuo)用(yong)。如(ru)下圖，受訪者表示，在(zai)私(si)有云上運(yun)行的(de)應用(yong)程序(xu)和(he)工(gong)作(zuo)負載占比，將從現在(zai)的(de)21%增加到(dao)三年后的(de)25%，增長最(zui)為(wei)(wei)顯(xian)著(zhu)。調查(cha)顯(xian)示，83%的(de)人工(gong)智能(neng)模型(xing)已經部(bu)(bu)署(shu)于云端，受訪者還計劃(hua)將20%的(de)維護管(guan)理系統（CMMS）以及21%的(de)狀態監控、預(yu)測性維護和(he)OEE方案(an)遷移到(dao)云端。無論是(shi)出于數據隱私(si)和(he)安全考慮，還是(shi)擔心(xin)數據從車間(jian)到(dao)云端的(de)時間(jian)延(yan)遲(chi)，很(hen)多受訪者將邊(bian)緣計算作(zuo)為(wei)(wei)部(bu)(bu)署(shu)重(zhong)點。
任何制(zhi)(zhi)造企業(ye)中都必(bi)不可少的PLC控制(zhi)(zhi)器、DCS系統、IPC工(gong)(gong)業(ye)電腦和相關硬件，正在加(jia)速云化和軟件化。伴隨工(gong)(gong)廠生產的敏(min)捷化和模塊化，工(gong)(gong)業(ye)自(zi)動(dong)化系統需要能(neng)夠讓最終用戶靈活(huo)的修改機(ji)器配置(zhi)、調整工(gong)(gong)藝參數，甚至更新整個生產線(xian)的流程設置(zhi)，因此報(bao)告中的受(shou)訪者(zhe)表示未來三年(nian)將在下一代工(gong)(gong)業(ye)自(zi)動(dong)化系統中追加(jia)投(tou)資29%以上。
超過一半的受訪者(zhe)提到(dao)，他們(men)已(yi)經(jing)部(bu)署了兩種關(guan)鍵的新一代(dai)工業自動(dong)化技術：連接到(dao)云端的工業網關(guan)（57%）和基于軟件的PLC工業控(kong)制器（54%），見下圖。
新(xin)型工(gong)業網關(guan)既可充(chong)當邊緣控(kong)制器，也可以連入云端，在邊緣連續體中，工(gong)業網關(guan)發揮(hui)著(zhu)關(guan)鍵作(zuo)用(yong)(yong)。PLC控(kong)制器作(zuo)為工(gong)廠中控(kong)制能力(li)的源泉，位于工(gong)業互聯網的核心位置。基于軟(ruan)件的PLC提供了極大(da)的靈活性，通過將物聯接口標準化(hua)(hua)和應用(yong)(yong)云化(hua)(hua)，采用(yong)(yong)軟(ruan)件定義(yi)的PLC與工(gong)業互聯網平臺直接相(xiang)通，實現(xian)PLC的遠程控(kong)制。
無線(xian)網絡同樣被受訪者(zhe)們(men)看重，43%的受訪者(zhe)正在(zai)部署無線(xian)網絡，5G和(he)Wi-Fi備受關(guan)注。
糾結的(de)數字孿生與AR
作為(wei)工業互聯網(wang)下(xia)一階(jie)段的發展重點，數(shu)(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)(sheng)被很多受(shou)訪(fang)者提及。28%的受(shou)訪(fang)者開(kai)始探索(suo)數(shu)(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)(sheng)解決方(fang)案，但其中只(zhi)有七分之一完成過(guo)數(shu)(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)(sheng)的部(bu)署。實施數(shu)(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)(sheng)過(guo)程(cheng)中，受(shou)訪(fang)者們(men)普遍面對的挑戰是難以集成（75%）、構(gou)建時間過(guo)長(chang)（75%）和整體(ti)系統(tong)過(guo)于復雜（73），如上圖(tu)所示。受(shou)訪(fang)者還認(ren)為(wei)，他(ta)們(men)缺(que)(que)少必備(bei)的技能(neng)，而且數(shu)(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)(sheng)缺(que)(que)乏標(biao)準，其部(bu)署成本相(xiang)對較高。
工業元宇宙雖然概念上很火，但現(xian)階(jie)段(duan)尚未進入受訪者的部署版圖。高管們(men)(men)表(biao)示，他們(men)(men)完全還沒有做好迎接工業元宇宙的準備，作為構建工業元宇宙的要素，數字(zi)孿(luan)生和(he)增強現(xian)實并未廣泛應用。受訪者們(men)(men)認為他們(men)(men)仍處(chu)于數字(zi)孿(luan)生（45%）和(he)增強現(xian)實（39%）的PoC階(jie)段(duan)。
在(zai)(zai)(zai)實(shi)施智能工廠戰(zhan)略中(zhong)，受(shou)訪(fang)者最為(wei)關(guan)注與質量管理、過(guo)(guo)程(cheng)控制和資(zi)產監控相(xiang)關(guan)的應用(yong)。如上圖所示，在(zai)(zai)(zai)工廠中(zhong)部署的核心應用(yong)是基于(yu)傳統(tong)(tong)(tong)機器視覺(jue)的質量控制系(xi)統(tong)(tong)(tong)（60%）、基于(yu)狀態的設備維護(hu)系(xi)統(tong)(tong)(tong)（55%）、工業自動化過(guo)(guo)程(cheng)控制系(xi)統(tong)(tong)(tong)（55%）和遠(yuan)程(cheng)資(zi)產監控解決(jue)方案（51%）。在(zai)(zai)(zai)這些應用(yong)中(zhong)，受(shou)訪(fang)者們獲得(de)過(guo)(guo)切實(shi)的收(shou)益，因此(ci)也(ye)更愿意加大投資(zi)和部署。
如(ru)果(guo)倒(dao)序(xu)來看，增強現(xian)實AR的(de)優先級并不(bu)高，只有23%的(de)受訪者(zhe)正(zheng)在部署AR，38%的(de)受訪者(zhe)表示對AR不(bu)感興趣。這似乎(hu)是一盆冷水，更何況本報(bao)告的(de)發起方(fang)微軟在HoloLens上投入不(bu)菲，看到調研結果(guo)情何以(yi)堪。
不過通篇來看(kan)，既然(ran)數字(zi)孿生尚(shang)處于(yu)PoC階段，戴上AR眼鏡(jing)亦難以看(kan)到由各種虛擬模型構建的花花世界(jie)，應用AR自然(ran)沒那么有吸(xi)引力。不過這只是時間問題，我們只需付出(chu)耐心。
