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2020年工業物聯網發展趨勢分析:當工業互聯網“叛逆期”遇上邊緣計算“襁褓期”會發生什么?

2019-12-16
來源:與非網

近我接連擔任了幾次工業互聯網相關大賽的評委,學習了很多 IIoT 領域的最新實踐。一個多月下來,加起來有上百個 IIoT 項目從眼前“走秀”般經過。通過這些項目的展示,我在“觀賞”過程中產生了一些體會,今天就通過這篇文章來與你分享。


當評委這事并沒有想象中那么輕松,我將分配給我的評審任務拆分到每天,固定時間段內高強度閱讀項目資料,每份資料的內容充實程度堪比大學畢業論文,還不包括 PPT 和視頻…
 
一個多月下來,加起來有上百個 IIoT 項目從眼前“走秀”般經過。通過這些項目的展示,我在“觀賞”過程中產生了一些體會,今天就通過這篇文章來與你分享。
 
01
聚焦優于發散
從今年的參賽項目來看,工業互聯網的發展明顯比往年更進一步,甚至可以說發生了一次迭代。
 
參賽團隊都很明白,無論自己提供的是工業網絡服務、工業互聯網平臺還是工業 APP…呈現給最終用戶的一定都是端到端的服務,這樣才有價值。因此各類工業互聯網企業,無論是平臺型、網絡型、算法型、微服務型還是應用型,都開始強調軟硬件一體的端到端“拉通型”完整解決方案。
 
工業互聯網項目,如果不能創造獨特價值,很容易淪為“幫 BAT 賣云平臺或者幫工業巨頭賣設備”的下場。因此在評審過程中,我可以明顯感覺出各個參賽項目都牟足了勁提升附加價值。參賽項目的類型明顯出現了差異化,競爭格局變得更加清晰。
 
從切入市場的模式來看,工業互聯網企業可以劃分為如下 3 類,大家開始分道揚鑣,差距逐步拉開:
 
大腦模式:主要針對超大型、大型企業的需求,圍繞一家頭部企業提供各類工業互聯網服務。解決方案往往部署在私有云上,方案較為復雜,包含一系列模塊和系統。
 
這種模式在參賽過程中,因為有知名企業背書,往往占有優勢,容易讓評委們先入為主。各種名詞也一大堆,比如數字孿生、軟件定義網絡、數據中臺…但需要提防項目方案好聽不好用,不具備可復制性。頭部企業的需求往往共性不足,而是以個性化服務為主。
 
場景模式:主要針對某一垂直行業的工業用戶,提供場景化的知識和服務。解決方案可以部署于公有云,但更多部署于私有云上,成本位于其他兩種模式之間。
 
沿著這種模式前進的工業互聯網企業,往往脫胎于傳統制造型企業。按理說,制造型企業并沒有將知識和經驗公開和共享的動力,因為這些知識是企業的重要資產,是他們超越同行的法寶。
 
隨著工業互聯網的發展,當傳統制造企業產生轉型的動力之后,探索出了一條獨特的道路。他們將自身的能力外化形成工業互聯網平臺,并將寶貴的知識進行沉淀和封裝,對外提供場景化的端到端解決方案。
 
極簡模式:主要針對中小、小微企業,以極低的成本解決中小企業在某種工業應用當中人力或者能力不足的困境。解決方案一般部署在公有云上,方案簡單、應用過程自助式、物美而且價廉。
 
這種模式面向中小企業,這類用戶沒有花哨的定制化需求,只希望解決生存問題和帶動營收。工業互聯網企業提供的輕量化服務,應能解決切實問題,而且成本極低才行。而作為提供服務的 IIoT 供應商而言,傳統的商業模式難以勝任,生態架構和盈利能力需要重新設計。
 
工業互聯網企業的發展路徑就是不斷做減法、試錯和聚焦。以上三種,無論是大腦模式、場景模式還是極簡模式,都可以開創一片天地。

 

02
工業互聯網進入“叛逆期”

首屆中國工業互聯網大賽剛剛結束,我們不妨按照上述模式分析獲獎團隊的類型。
 
先說一下大賽的總體情況,報名人數超過 5000,共征集項目 1009 項,超過 80%的參賽團隊來自工業互聯網專業服務商。最終決出 2 個一等獎、6 個二等獎、12 個三等獎。
 
按照組委會的分析,參賽項目的分布如下。

 

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獲得一等獎的兩個項目,基于軟件定義控制與流程的工業互聯網解決方案屬于大腦模式。“一站式”精密刀具磨削 APP 屬于場景模式。
 
【大腦模式】基于軟件定義控制與流程的工業互聯網解決方案,參賽單位是北京東土科技股份有限公司。項目打造了軟件定義生產流程、軟件定義控制系統的智能化生產車間,從園區到車間、產線、工位均展現了智能性,實現了從 IT 到 OT 的縱向打通,IT 系統之間的橫向協同,及從 OT 到 IT 的數據驅動。
 

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根據在東土科技宜昌工廠和新奧燃氣站的實際應用,這套方案創造了可觀的應用價值。
 

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從商業模式上來看,本套方案采用“硬件+操作系統+工業應用軟件+服務”的銷售模式,市場接受度有待驗證。
 

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【場景模式】“一站式”精密刀具磨削 APP,參賽單位是深圳富桂精密工業有限公司、基準精密工業(惠州)有限公司、深圳精匠云創科技有限公司和深圳鴻智云創科技有限公司。這幾家公司均由富士康工業互聯網股份有限公司控股。
 
此工業 APP 針對刀具全生命周期難點,通過云端 AI 支持實現深度數據挖掘,通過智能高端設備研發出精密智造工具,使得刀具設計化繁為簡。
 

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根據實際應用,該應用使得新品研發時間縮短 50%,人力成本降低 70%,意外停機與品質異常幾率下降 60%,實現經驗數字化、出圖自動化、個性定制化。
 

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該 APP 推廣領域覆蓋面大,但未展示太多橫向可擴展的實踐案例,其應用前景仍有待市場檢驗。
 

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獲得二、三等獎的項目以大腦模式為主,鮮有極簡模式。而極簡模式其實對工業應用的共性需求提煉能力要求更高,對生態的構建能力和運營水準要求更強。
 
分析參賽項目所采用的模式,可以直觀反映當下工業互聯網所處的發展階段。隨著工業互聯網企業的路徑和版圖逐步劃分,還沒有找準自己發展道路的企業相對處境危險,畢竟聚焦優于發散,大家都在奔跑,稍有不慎就會掉隊。
 
沿著聚焦之后的道路前進的工業互聯網企業,很可能在 2020 年經歷“叛逆期”。
 
工業用戶普遍接收了數據中臺、數字孿生、工業大腦等美好理念的“洗腦”,對工業互聯網的期待原本就高,現在越來越高。而工業互聯網并“不服管教”,需要很強的技術駕馭和生態整合能力才能落地。況且 IIoT 的應用現實與所繪愿景之間尚有不小距離,“叛逆”體現為用戶期待和現實價值之間的差距。
 
03
“襁褓期”邊緣計算硬件大量浮現

很多參賽項目都提供了新型的邊緣計算硬件,比如東土科技的工業服務器,工業富聯的霧小腦邊緣設備。除此以外,已經上市的產品還包括西門子的 Industrial Edge 設備、戴爾的 3000 系列邊緣服務器、OPTO 22 的 groov EPIC、三菱電機的 MELIPC 系列和研華科技的 WISE-5000 等。
 
這類邊緣計算硬件的主要作用是簡化工業互聯網的系統架構,促進 OT 與 IT 的融合。
 

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過去需要復雜架構才能實現的數據打通與共享,現在通過邊緣計算設備,整個系統架構被極大簡化。

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從邊緣設備的種類上劃分,包括設備型邊緣、嵌入式控制邊緣、瘦計算型邊緣、小型數據中心邊緣等。
 

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謹慎、簡單、可靠和安全是工業普適價值觀的一部分,邊緣設備這一新生事物,雖然已經有了一些工業實踐的支持,但這些設備想要在工業領域取得大范圍應用,并非短期可達。
 
邊緣計算是工業互聯網的重要環節,未來的大量計算將在邊緣側完成。在大量分析報告中,都認為 2020 將是工業互聯網發展的關鍵之年。
 
在這一年中,工業互聯網將扮演重要角色,越來越多的企業計劃加大實施的步伐,助推 IIoT 保持較快的增速。還有機構預測,工業互聯網有望在 2020 年超越 B2C 消費類應用,占據萬物互聯的主流地位。
 
這就要求邊緣計算無論在時間還是空間,都得離我們更近。尚處“襁褓期”的邊緣計算設備,和人們對工業互聯網的預期增速,構成了另外一組矛盾。

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按照 Gartner 曲線,任何技術都將經歷波谷才能良性發展。邊緣計算目前位于波峰,2020 年極有可能過熱。站在未來回望,長跑者們不妨在不同模式的賽道上深耕,等待“盛宴”真正降臨。
 
本文小結:
1. 工業互聯網企業明顯出現了差異化,競爭格局變得更加清晰。大致可以劃分為 3 類:大腦模式、場景模式和極簡模式。


2. 無論是哪種工業互聯網企業,呈現給最終用戶的一定都是端到端的服務,這樣才有價值。


3.IIoT 的應用現實與所繪愿景之間尚有不小距離,“叛逆”體現為用戶期待和現實價值之間的差距。


4. 尚處“襁褓期”的邊緣計算設備,和人們對工業互聯網的預期增速,構成了另外一組矛盾。
 


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