今天我想從這兩個方面來闡述一下我對數(shù)字化、智能制造，數(shù)字化工廠，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的理解，他們之間的邏輯關系，以及現(xiàn)實狀況是怎么樣的，未來可能的一種演變趨勢。第一是數(shù)字化工廠頂層設計與規(guī)劃，以及數(shù)字化工廠和智能制造的關系。第二是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字化工廠之間的關系。

我先做一個自我介紹，我叫柏雋，以前在西門子研究院工作，主要做工業(yè)4.0相關的技術研究和咨詢工作，現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)主要做數(shù)字化工廠頂層設計與規(guī)劃咨詢，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關軟硬件技術解決方案。

對數(shù)字化工廠的理解

第一個話題，我先聊聊數(shù)字化工廠和智能制造的關系。我理解的是數(shù)字化工廠是智能工廠的落腳點，而智能工廠又是智能制造的基礎和落腳點。只有實現(xiàn)了數(shù)字化工廠，才有可能實現(xiàn)智能制造，數(shù)字化本身其實是智能的一部分，是一個入口；而智能工廠是在數(shù)字化工廠的基礎上附加了物聯(lián)網(wǎng)技術和各種智能系統(tǒng)等新興技術于一體，提高生產(chǎn)過程可控性、減少生產(chǎn)線人工干預。

而智能制造又是一個更大、更宏觀的概念了，目前沒有明確的一個定義，我也沒有看到一個表述特別精辟的定義，我個人是比較欣賞NIST對于智能制造系統(tǒng)的特征解讀：互操作性和增強生產(chǎn)力的全面數(shù)字化制造企業(yè)；通過設備互聯(lián)和分布式智能來實現(xiàn)實時控制和小批量柔性生產(chǎn)；快速響應市場變化和供應鏈失調(diào)的協(xié)同供應鏈管理；集成和優(yōu)化的決策支撐用來提升能源和資源使用效率；通過產(chǎn)品全生命周期的高級傳感器和數(shù)據(jù)分析技術來達到高速的創(chuàng)新循環(huán)，就是如下這張圖。

數(shù)字化工廠概念的形成是在20世紀90年代，主要解決設計與制造之間的鴻溝，那個時候叫數(shù)字化工廠I，主要的指導思想有并行工程，精益生產(chǎn)等，主要的技術由三維可視化技術、虛擬現(xiàn)實技術、建模技術、快速成型技術，cad，cam，erp和柔性制造系統(tǒng)fms這些技術。發(fā)展到21世紀初，有學者著提出數(shù)字化工廠II，研究的目標轉(zhuǎn)向在解決工藝規(guī)劃問題的同事，更好的將各個軟件進行有效集成，使得產(chǎn)品在整個生命周期內(nèi)的整個過程都可以在計算機上虛擬進行。

國內(nèi)對數(shù)字化工廠的研究主要集中在高校，國內(nèi)現(xiàn)在這么流行，其中西門子起到了至關重要的作用，成立了DF數(shù)字化工廠集團，又在2012年在成都建立了最大的數(shù)字化工廠（SEWC），通過在整個價值鏈中集成IT系統(tǒng)應用，實現(xiàn)包括設計、生產(chǎn)、物流、市場和銷售等所有環(huán)節(jié)在內(nèi)，高度發(fā)展的全生命周期的自動化控制和管理。

講歷史講概念的目的是讓大家首先有一個體系框架，了解現(xiàn)在這些熱詞之間的一個邏輯關系。那么數(shù)字化又是更大一個概念了，數(shù)字化技術和各行各業(yè)都可以結(jié)合，可以這么理解數(shù)字化+制造業(yè)形成了工業(yè)4.0或者智能制造這么一個大的應用領域，演變的趨勢如下圖所示。

再看看經(jīng)典的波特價值鏈模型，在2b領域，如今名詞這么多，只是視角不同，在我看來都是波特價值鏈模型的全面數(shù)字化，包括所有支撐活動和基本核心活動。數(shù)字化這個詞加上場景和地點，衍生出了工業(yè)4.0，智能制造，新零售等等這些新名詞，有時間我來總結(jié)一下數(shù)字化和全價值鏈環(huán)節(jié)的融合和交互，數(shù)字化是如何改變生活、消費、工業(yè)和產(chǎn)業(yè)的。

講了數(shù)字化工廠就不得不提數(shù)字化工廠頂層設計與規(guī)劃，數(shù)字化工廠規(guī)劃作為當前智能制造落地的首要環(huán)節(jié)，可以幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的過程中明晰企業(yè)的核心優(yōu)勢、發(fā)展瓶頸, 并根據(jù)現(xiàn)有狀況找到可行落地路徑。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中會遇到各種各樣的問題，生產(chǎn)領域的、信息化領域的、自動化領域的，因此需要建立頂層框架來進行思考。我研究參考了眾多工業(yè)4.0框架體系后，提出的針對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“金字塔容器”模型，對既有的制造金字塔進行了改良。

“金字塔容器”模型的重點，是根據(jù)當前企業(yè)現(xiàn)狀從管理咨詢維度、運營咨詢維度以及IT信息化維度，分解智能制造時代數(shù)字化車間、數(shù)字化工廠和數(shù)字化企業(yè)的層級關系，面向落地和實施。 

最底層是數(shù)字化車間，主要是車間設備、PLC和HMI。中間層是數(shù)字化工廠，一般的話是由控制系統(tǒng)和運營系統(tǒng)組成，有MES和scada。最上層是數(shù)字化企業(yè)層，包括ERP、PLM還有電子商務、客戶關系管理等等。旁邊是每一個層次需要的不同的運營咨詢的一些方法論，比如說5S、TOC、shopfloor是在車間管理層面，LEAN屬于工廠層面。旁邊還有兩朵云是有關數(shù)據(jù)分析的服務，目前業(yè)界大家現(xiàn)在聽到最多的是有關設備的數(shù)據(jù)的分析，其實在往上面話還有一些訂單數(shù)據(jù)、產(chǎn)能數(shù)據(jù)分析的服務，這也是很大一塊數(shù)據(jù)的寶藏沒有被挖掘。

數(shù)字化工廠規(guī)劃的方法和工具有很多，我在中國工業(yè)評論和知識自動化上發(fā)表過一篇文章“數(shù)字化工廠規(guī)劃之七劍下天山”，大家有興趣可以看看，今天這里就不展開了，我重點找一個實際的規(guī)劃案例給大家分析下，企業(yè)在建設數(shù)字化工廠或者數(shù)字化企業(yè)所遇到的一些問題和解決方法。

在數(shù)字化工廠規(guī)劃中，不是說直接就開始到MES或者APS層面的規(guī)劃，客戶的想法往外比較直接，以為數(shù)字化工廠就是上一個自動化產(chǎn)線或者上一個mes，這種情況都是只見樹木不見森林，往往中小型企業(yè)居多。尤其現(xiàn)在隨著智能制造的大熱，上MES系統(tǒng)成了很多制造業(yè)企業(yè)在做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心手段。在ERP時期，ERP實施成功率很低，其實放到現(xiàn)在上MES也是一樣的，涉及到企業(yè)生產(chǎn)管理的方方面面，如果沒有規(guī)劃好匆忙上線，不僅不會提高效率，還會因為生產(chǎn)流程的打亂影響產(chǎn)品交付和客戶滿意度。MES的導入需要正確的規(guī)劃，嚴謹?shù)墓踢x型，科學的實施，這三個重要的環(huán)節(jié)缺一不可。

我們的做法是分析企業(yè)整體現(xiàn)狀，包括企業(yè)規(guī)模、所屬領域、主營業(yè)務、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營特點等情況。然后選取一家所屬對應行業(yè)的標桿企業(yè)，重點就其智能制造發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，從自動化、信息化、智能化等方面進行展開和梳理。

基于企業(yè)現(xiàn)狀，梳理企業(yè)的競爭優(yōu)勢、劣勢，找出目前企業(yè)存在的問題和不足，以及未來發(fā)展的機會等。結(jié)合行業(yè)特點、產(chǎn)品特點和市場方向，針對企業(yè)市場營銷、產(chǎn)品技術研發(fā)、生產(chǎn)過程管控、供應鏈管理、質(zhì)量管理、設備管理等關鍵業(yè)務領域進行詳細調(diào)研分析，識別各流程的業(yè)務需求和關鍵流程KPI(關鍵績效指標)，提出企業(yè)存在的問題和不足，針對性地給出管理優(yōu)化建議和數(shù)字化建議。如下圖所示

當然有些企業(yè)還會給他們提出數(shù)字化人才發(fā)展建議，人員梯隊的建設也是非常重要的，數(shù)字化落地靠的還是有經(jīng)驗有技術的人。時間關系，數(shù)字化工廠和智能制造這個主題就先分享這么多，歡迎大家后續(xù)多聯(lián)系交流。

對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解

第二個主題，我想簡單講一下我對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的理解。2017年11月27日，國務院印發(fā)《關于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見》之后，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成了和智能制造齊頭并進的中國制造2025的兩大主攻方向。

國內(nèi)一下子涌現(xiàn)出了20多家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，資本市場也是甚為關注，其中富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司首發(fā)獲通過，過會僅僅用了36天創(chuàng)造了A股市場IPO的新速度，讓整個行業(yè)為之側(cè)目。據(jù)稱證監(jiān)會發(fā)行部釋放重要信號，帶有“四新”（新技術、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式）元素的生物科技、智能制造（云計算）、互聯(lián)網(wǎng)及生態(tài)環(huán)保領域的獨角獸加快IPO進程。今天我不去詳細介紹每一家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的模式和特點，我重點講一下他們相通的技術架構(gòu)部分。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的叫法很多，有叫工業(yè)云的，有叫產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的，有叫操作系統(tǒng)的，其實對于我理解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則非常樸素，我是一名創(chuàng)業(yè)者，研發(fā)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關解決方案產(chǎn)品。相信這么說，大家也能很快了解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的本質(zhì)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺其實本質(zhì)上說是一個基于云平臺的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化（智能制造）解決方案。

安司長有一張圖很經(jīng)典，工業(yè)云到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的五個階段，闡述清楚了工業(yè)云和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心區(qū)別。簡單理解工業(yè)云只是研發(fā)工具類上云，和核心業(yè)務系統(tǒng)上云。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)把上云的范圍拓展到了設備層面，制造能力交易層面。再一個從構(gòu)建基于私有云的“工業(yè)PaaS+工業(yè)微服務+定制化工業(yè)APP”，到構(gòu)建基于公有云加入海量第三方開發(fā)者體系，這個是明顯的一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特征區(qū)別于傳統(tǒng)的IT架構(gòu)解決方案。

所以到了這里就可以明顯的感受到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)到底是怎么一回事情，簡單說，就是利用2c端快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)技術架構(gòu)體系，解決2b端的業(yè)務問題，形成基于互聯(lián)網(wǎng)平臺形式的協(xié)同制造和第三方生態(tài)開發(fā)體系。這里如果之談技術架構(gòu)，不談業(yè)務需求的話，那其實談工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基本上就回到了談云計算、物聯(lián)網(wǎng)以及微服務、容器、Devops這些相關的互聯(lián)網(wǎng)底層技術和開發(fā)運維方法論。

這張圖是我前兩年畫的，這是我當時對大概工業(yè)數(shù)字化每個階段的技術和應用演進趨勢的一個預判，現(xiàn)在來看工業(yè)軟件app store還算是猜的比較準，不過那個時候還不叫工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，也沒有現(xiàn)在的百萬APP這種政府層面的推動政策，每個階段持續(xù)的時間節(jié)點是拍腦袋有點樂觀的，第四個階段當時歸結(jié)為CPS，也不知道到時是不是還叫這個名字。

anyway，不管叫什么，預測大概會走成這么一個樣子。以前有erp、mes的區(qū)分，那是歷史原因造成的，就比如沒有iPhone的時候，大家出門得帶手機、照相機、指南針，現(xiàn)在就帶一個iPhone就可以了。回過頭來，還是再說說工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的四層架構(gòu)，分別是數(shù)據(jù)采集（邊緣計算層），LaaS層，工業(yè)Pass層，工業(yè)App層。這次層在往下分解其實就是數(shù)據(jù)中心、基礎架構(gòu)、操作系統(tǒng)、運行環(huán)境、應用和數(shù)據(jù)這幾層。所謂pass層，或者laas層的劃分，只不過是看哪些能自己做，哪些交給更專業(yè)的服務機構(gòu)來做。

數(shù)據(jù)采集，邊緣計算層，是相對來說比較新的概念，在傳統(tǒng)IT架構(gòu)和工業(yè)云的時代還不怎么提及。邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業(yè)連接之間，或處于物理實體的頂端。而云端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數(shù)據(jù)。

對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計算技術取得突破，意味著許多控制將通過本地設備實現(xiàn)而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕云端的負荷。由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應，將需求在邊緣端解決。目前不少廠商在做這一塊的事情，比如華為，HPE等著名大廠。

HPE Edgeline EL1000 融合邊緣系統(tǒng)針對不需要云連接的復雜實時工業(yè)應用，PE Edgeline產(chǎn)品相當于將數(shù)據(jù)中心級的計算帶到網(wǎng)絡邊緣，能夠提供數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)控、機器學習和預測性維護的能力，所有數(shù)據(jù)分析組件，包括數(shù)據(jù)建模、機器學習、實時數(shù)據(jù)分析和預見性維護，都在EL1000上實時本地執(zhí)行，而不需要連接到云或者遠程數(shù)據(jù)中心。

今天我還想重點談一下Devops，這個是目前制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺繞不開的話題，目前在國外，互聯(lián)網(wǎng)巨頭如Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb，傳統(tǒng)軟件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等，亦或是網(wǎng)絡業(yè)務非核心企業(yè)如蘋果、沃爾瑪、索尼影視娛樂、星巴克等都在采用DevOps或提供相關支持產(chǎn)品。

DevOps一詞的來自于Development和Operations的組合，突出重視軟件開發(fā)人員和運維人員的溝通合作，通過自動化流程來使得軟件構(gòu)建、測試、發(fā)布更加快捷、頻繁和可靠。DevOps工具是非常多種多樣的，甚至可以由多種工具組成一個完整的DevOps工具鏈。此類工具可以應用于一種或多種類別，并可體現(xiàn)出軟件開發(fā)和交付過程的不同階段：編碼，構(gòu)建，測試，打包，發(fā)布，變更管理，配置，監(jiān)視等。而平常我們所說的諸如Docker（容器化）、Jenkins（持續(xù)集成）、Puppet（基礎架構(gòu)構(gòu)建）、Vagrant（虛擬化平臺）等常用、廣泛使用的工具都是服務于Devops核心思想的。

我們現(xiàn)在談智能制造，那么具體智能體現(xiàn)在哪里？其實就是四個詞，數(shù)據(jù)、模型、軟件、算法。工業(yè)軟件是重中之重，回顧軟件行業(yè)的研發(fā)模式，大致有三個階段：瀑布式開發(fā)、敏捷開發(fā)、DevOps。DevOps早在好多前就有人提出來，但是，為什么這兩年才開始受到越來越多的企業(yè)重視和實踐呢？因為DevOps的發(fā)展是獨木不成林的，現(xiàn)在有越來越多的技術支撐。微服務架構(gòu)理念、容器技術使得DevOps的實施變得更加容易，計算能力提升和云環(huán)境的發(fā)展使得快速開發(fā)的產(chǎn)品可以立刻獲得更廣泛的使用，下面這張圖可以很形象的展示。

所以，通過這張圖總結(jié)一下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從技術層面來說，拋開制造的屬性和業(yè)務的屬性，本質(zhì)上還是一個IT平臺，IT行業(yè)已經(jīng)越來越與市場的經(jīng)濟發(fā)展緊密掛鉤，這個變化已經(jīng)開始了，這不僅體現(xiàn)在Google、蘋果這些大企業(yè)中，而且也發(fā)生在傳統(tǒng)行業(yè)中，比如出租車業(yè)務中的Uber、酒店連鎖行業(yè)中的Airbnb、圖書經(jīng)銷商Amazon等。

能否讓公司的IT配套方案及時跟上市場需求的步伐，在今天顯得至關重要。大家可以想象一下，這些服務敢宕機嗎？敢停止服務嗎？同樣，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺敢宕機嗎？敢停止服務嗎？

DevOps 2016年度報告給出了一個運維成本的計算公式：

停機費用成本 = 部署頻率 * 版本迭代失敗概率 * 平均修復時間 * 斷電的金錢損失。

如果答案是不敢的話，開發(fā)運維一體化工業(yè)PaaS平臺建設，以及相關的各種新技術、新工具、新方法論的使用，就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)所需要核心關注的要點。