北京2021年3月12日 /美通社/ -- 浪潮憑借在云、信息化、制造業領域的深耕實踐，結合大數據、人工智能、5G等新興技術參與高端制造工廠改造，在迭代升級工業互聯網平臺化產品、服務能力的過程中，收獲若干體會與感悟，與諸位同仁分享。
2020年，工業互聯網蓬勃發展，工業領域有各式各樣的設備、軟硬件系統等，行業需求各具特色且壁壘很高。不同于物聯網強調物與物的鏈接，工業互聯網無論從鏈接的對象、鏈接的數量，以及應用場景等都發生了顛覆性變化，強調人、機、物全面互聯。
在信息化與工業化兩化融合的大背景下，工業互聯網通過工業云將設備、業務系統、開發者、供應商、產品和客戶等緊密地鏈接融合起來，協同供應鏈與產業鏈，形成跨域、跨區、跨業互聯互通，使工業經濟各要素資源高效共享?，F階段，工業互聯的核心是數據的獲取（人機物）、鏈接、應用與增值服務，數據來自工業，數據服務工業，未來將涌現出大批以數據驅動的新模式新業態。
當前，國內工業企業的智能化轉型需要實事求是，因企制宜，分布實施，才是科學、健康的發展方式。先完成企業數字化補課（產業基礎再造工程），同時把握機遇，制定合理科學的總體規劃，以重點領域、場景為抓手，打造數字化基礎設施，讓企業有動力，有節奏，有方向的深入數字化網絡化智能化改造，真正做強實體經濟。
工業數字化、數字工業化與數據智能是實現“數字工業經濟”的重要構成
數字經濟作為推動生產力發展的重要經濟形態，已被寫入2020中央經濟工作會議報告，其中產業數字化、數字產業化以及數據價值的有效發揮是核心內涵。對于工業互聯網而言，新一代信息通信技術與工業經濟的深度融合催生出全新的工業生產方式與企業形態，如何充分發揮“數字工業經濟”成為我國經濟新的重要增長點是關鍵。
目前工業互聯網整體包含工業數字化、數字工業化與數據智能三個部分，具體而言，工業數字化包括自動化改造、信息化升級與數字化整合三類：
數字工業化強調產業鏈控制力、協同力整體提升，推動產業集群發展：
數據智能強調AI在加快制造業生產方式和企業形態根本性變革中的推動作用，主要分為質量優化提升與延伸增值服務兩大類：
加快工業基礎設施建設，推進設備鏈接與大數據運用能力
Gartner認為2022年邊緣計算成為所有數字業務的必要需求，到2025年，全球連接到網絡的設備將達到約208億臺，大約有75%的數據將在邊緣側產生和處理，2021年邊緣計算將最終成為真正的價值創造者。因此，受物聯網、AI、5G的驅動，邊緣計算將廣泛應用于工業互聯網智慧園區建設。
未來工業互聯場景下，設備、業務系統的連網上云需求，工業園區邊緣側的快速協同場景等都將呈現指數級增長，需要建設工業確定性網絡，增強邊緣云的服務管理能力，打造“云網”一體化基礎設施，用網絡的能力支撐云的發展提升用戶體驗，用分布式的云形態優化網絡資源，使光纖網、5G、廣域網等多類型網絡能夠按需彈性分配。
以人、機、物互聯為核心的IIOT鏈接在一定程度上回答了工業領域“數從何來”的問題，而數據匯聚、分析與應用的基石是安全、穩定地鏈接。通過區塊鏈技術與密碼算法授權使用數據，并依據智能合約進行價值分發，提供供應鏈金融等增值延伸服務，形成企業大數據中心與工業大數據中心。對工業企業而言，貫穿“研產供銷服”關鍵數據鏈接企業與消費者，形成供給側與需求側的閉環對接，實現因需定制與消費者評價反饋等，不斷提升品牌價值與服務水平，實現企業自身高質量發展。
作為工業互聯網服務商，浪潮云需要基于“云網”一體化與PaaS平臺融合，實現云服務、網絡、通信、大數據等多種能力的開放，構筑新型工業基礎設施大力發展生態，提供工業互聯網解決方案與集成交付能力，將數據作為生產要素的價值充分發揮出來，真正驅動數字工業化的協同力控制力，實現工業經濟可持續發展。
以企業為主導，充分發揮“數據+AI”價值實施智能化改造
基于對“研產供銷服”全要素數據價值理解，在酒業智能化改造的實踐中，浪潮云認識到產線智能化改造的入手點是 “兩根桿”的改造，一根是以“攝像頭”為核心的機器視覺，實現人工工匠與智能工匠結合，推進產業基礎高級化，另一根是以“掃碼器”為核心的產供銷服橫向鏈接，實現物生命周期精細化管控。以山東某知名酒企為例，一方面在窖藏環節結合區塊鏈和視覺AI技術實現酒庫的智能化監控，替代巡檢和三方認證，并服務于真實年份酒、數據酒證等供應鏈增值服務；另一方面依托“五碼關聯”（蓋碼、瓶碼、盒碼、箱碼、垛碼）實現產品全生命周期線上化，觸發渠道獎勵，固利控價減少竄貨。
從事以沖壓焊接為核心工藝的汽車零部件制造的重慶天人工業集團，依托QID（異構數據鏈接平臺）貫穿天人內部的ERP系統、MES系統、物流系統以及自研的“工業干細胞”工業軟件等，打通“數據脈絡”，構建質效優化模型，面向生產流程中的堵點、卡點等解決問題。在天人“工業干細胞”接入過程中，我們認識到“質量螺旋”在工業企業數字化轉型過程中的應用價值，“質量螺旋”一詞由美國質量管理專家朱蘭提出，率先采用表達產品質量產生、形成、發展的客觀規律的一條螺旋上升曲線，該曲線對品質管理有重要的指導作用。
以汽車生產過程中關注“焊接點焊縫”為例，由生產管理者定義關鍵控制點所涉數據源（人機料法環）后，通過QID鏈接、匯總并介入算法分析，實時呈現焊接問題，根據問題點做優化方案進而重新界定關鍵控制點所涉數據源的閾值，并將新的標準要求通過生產工序、PLC等回傳到生產過程中去，以此完成首輪質量螺旋并不斷循環、調整、優化、迭代。
萬物鏈接需要萬物可信識別，國家標識解析體系提供的統一編碼規則，QID對異構多數據源的兼容鏈接，為“質量螺旋”的發展提供了可能,便于實現物、工序等最小元素化的抽取、隨機組合與跨域鏈接，進而匯聚多數據源孵化工業軟件，面向行業級剛需場景發展云原生應用，其作為獨立的小規模松散耦合服務的集合，能夠快速響應用戶需求并持續改進，支持跨公有云、私有云與混合云等不同云形態的開發與管理，彈性擴展力強且容錯性高，是向未來而生的新型應用開發架構。
智能化改造應面向企業場景、需求等先完成設備聯網、企業信息化實現數據互聯互通，依托數據智能實現工序優化、質量提升等實現生產方式和企業形態變革，云網邊端融合是實現基礎，同時，發展服務產品與自有產品生態體系，打造行業級和企業級工業互聯網平臺集群發展。
