中国拥有全球的机器市场、设备市场,在制造过程中可以产生海量数据;于此同时,中国的智能设备应用也必定是全球之,这些设备也将产生海量数据。破解这些大数据就是中国在新一轮制造革命中赢得竞争力的钥匙。
2016中国(上海)国际物联网大会在上海国际会议中心圆满落幕,上海仪电(集团)有限公司中央研究院副院长陈正伟出席大会并发表演讲《物联网与中国智能制造2025》。
以下是演讲实录:
陈正伟:尊敬的邬院士、王院士、杲区长、各位领导,各位专家,很高兴我能够代表仪电跟各位汇报和分享仪电集团在物联网与中国智能制造2025方面的一些思考和探索。这个演讲分为三部分:物联网与工业物联网(IoT & IIoT) 的背景和区别;有关智能制造三个重要的国家,工业4.0(德)、工业互联网(美)及 智能制造2025 (中);后讲一下仪电集团的一些思考。
物联网与工业物联网(IoT & IIoT)
这个数据非常有意思,麦肯锡作出70%物联网相关业务将来自于B2B,Gartner说到2020年有250亿的设备,IDC说到2020年物联网产业规模讲达到1.7亿美元。
这是物联网跟工业物联网的区别。物联网是个革命,是从无到有;而对于工业物联网来说,它是个演进,它应该比物联网更早,比如GE这些大公司的话,它的工业物联网部署很早就开始有了。从连接方式来看,因为物联网很多的是包括客户,包括工业。对于工业物联网来讲它是结构性的网络。物联网因为很多的是跟消费者的体验有关,它对于可靠性、稳定性不是特别的严控,但是它对于舒适度非常的关注。但是对于工业物联网来说,安全性、数据完整性、响应时间,这些是重要的。从数据量来说,物联网是从中到高的,但是工业物联网是非常高的。从服务来说,物联网主要是我刚才说的使用者,工业物联网主要是使用者、OEM和供应商。
这个数据也就是说在全球物联网设备的预测中,2020年将有超过10亿的联网设备将连接到工厂里面去,而且代表每年有55%的增长。
工业4.0(德)、工业互联网(美)及 智能制造2025 (中)
第二部分介绍一下三大国家的有关智能制造的情况。蒸汽时代、电气时代、自动化时代,到物联网时代,从物联网的体系来说,前面是物理体系,到2000左右是网络体系,到2020年是一个物联网体系。
从德国工业4.0来说,是个性化产品的批量化生产。因为时间发展到现在,比如说对一辆汽车,80后、90后希望他不单单汽车作为一个消费、交互的工具,还希望有个性化。工业物联网实际上把两者很好的结合在一起,怎样在我虚拟的场景里面,工厂里面设计规划,怎么样在车间里面进行生产?工业4.0很好的把我们原理的工厂的大规模的生产跟个性化的需求,通过高效性、有效性来连接在一起,达到个性化的实现。
工业4.0不仅仅是技术,它拥有一整套完整的体系:一套系统,两大主题,三向集成,其中工业4.0主要的是CPS。从两大主题来说,主要是智能制造和智能产品。怎么样从生产的自动化、设备的自动化来讲?三个方向的集成,纵向集成就是工厂里面的生产,横向的集成就是要打通整个产业链。端到端的集成,从客户的定制到终的生产交付。
中国制造2025,实际上中国已经看到了这个重要性,因为有关的报道很多,这里主要讲几点:通过“三步走”实现制造强国的战略目标;明确了5大工程和十大重点领域。仪电主要是聚焦在新一代信息产业。
美国的工业互联网,它认为是第三次的工业革命浪潮:从第一次的工业革命,到第二次的互联网革命,以及现在工业互联网革命。
我个人认为美国工业互联网格局更大。美国工业互联网和德国工业4.0一个清晰的比较就能看出它们的区别。我们在很多的微信当中看到宝马汽车的生产线,他的机器人的高自动化,但是他生产只是一辆宝马汽车,一个产品。而美国的工业互联网,他认为产品的生命周期不简简单单是宝马这辆汽车出产以后就结束了,他关注的是汽车到了消费者手里以后,消费者整个的数据。比如说他的交通的行驶,他的个人喜好,和那张屏所有的数据。所以美国工业互联网的核心是服务,“服务”代替“产品”。
以美国为首的五大公司,AT&T、Cisco、GE、IBM和Intel成立工业互联网联盟(IIC)。
GE去年发布了一个非常重要的工业互联网平台——Predix。做云计算的专家都知道,云计算分成三大部分。怎么样把资源集约化?怎么样产生高效?GE的Predix-PaaS,它从交通、电力都有。在它的平台上,怎么样让其他的企业参与设计、规划?所以它组成了一个生态系统。
第三部分讲讲上海仪电集团对于中国智能制造现状及路径的一些思考和探索。我比较喜欢数据,我觉得有些数据像大数据分析一下。这张图我觉得很有意思,到2010年,中国在全球生产制造方面已经排名第二。2015年中国已经排名第一了,所以中国是个制造大国。我们的水泥、发电设备、手机、计算机、彩电占全球产量50%以上,有220多种产量居世界第一。中国制造业在全球的比例约为30% 。
第二个现状:中国制造业在GDP的占有量,我们是全世界,2014年我们占了30%,而美国只有10%多一点。
但是中国在自主创新能力不强,有待发展改进。可以看到2014年创新公司前十家,7家在美国。11到20名的话,美国占了7家,德国只有两家。右边一张图更能说明问题,美国高科技公司跟德国制造业它的市值当量级差了10倍以上。所以说工业4.0和工业互联网,美国实际上在全球的部署,战略发展更强。
第四个现状: 中国资源效率利用率较低,能耗较高,污染严重。我们的能耗是全球第一的,一直到2013年都是这样。我们的碳排放量也是全球第一。有人说2013年以后是碳经济,美国把很多碳的排放收购在他的囊中。
第五个现状: 自动化程度低,很多企业还处于工业2.0、3.0状态。在尚未使用智能设备的企业,超过一半企业仍然对引入智能设备持观望态度。因为目前来说,我们的障碍是人力成本仍然相对低廉,智能设备前期投资过高。业界有一种说法说:“如果现在升级现在死,现在不升将来死。”
这个是GE的一个数据,工业互联网的威力可以看到,如果能够节约1%的话,在航空领域,全球可以节约3百亿美元,在电力、医疗、铁路等领域总的加起来可以节约几千亿美元。
我们中国的特点是什么?中国拥有全球的机器市场、设备市场,在制造过程中可以产生海量数据;于此同时,中国的智能设备应用也必定是全球之,这些设备也将产生海量数据。破解这些大数据就是中国在新一轮制造革命中赢得竞争力的钥匙。
上海仪电:从制造业到信息服务业之路
上海仪电实际上成立于1924年,我们一直说它是具有工业制造DNA的一家企业。80年代,这家企业的金星、飞跃电视机占了中国仪电的半壁江山。其实它当时达到这样的成就,包括它跟当时很多的日本、德国、美国的合资公司有非常大的关系。在制造业的积累,有非常强大的基础。
2012年,上海仪电按照上海市政府的要求进行转型。从制造业转到高端制造业,从高端制造业再转向智慧服务业。我们的制造业从物联网架构来说,很多的生产在物联网底层的。然后把这些数据进行采集以后,进入云计算中心,我们现在有8大行业的解决方案,其中就包括智慧工厂。仪电在数字工厂中,我们的主要的解决方案分为以下几种:工业物联网、机器人、信息化、云计算&大数据、虚拟工厂以及能源管理。
这里我们要详细介绍仪电下属的一家企业上海仪电工厂,我们做了数字化改造。中央管理室、车间级别数据展示,能够把数据采集,特别是对于能源方面,我们的水电气煤,我们都把这些数据分析、挖掘、显示。所以,仪电很有幸获得了公信部2016年智能制造试点示范项目。
在座的各位很熟悉一个长尾理论:人们一般只关注重要的人或重要的事,如果用正态分布曲线来描绘这些人或事,人们只能关注曲线的“头部”,而将处于曲线“尾部”、需要更多的精力和成本才能关注到的大多数人或事忽略。也就是说二八开。中国的广大中小型工厂占80%,中国目前现状是很多的中小型企业怎么样在高成本的、智能制造提升的方面达到3.0,以及后达到4.0?这是我们考虑的资源集约化以及效率化。
我们会在智能制造服务进行以下几方面的探索,第一,为上海国资委建立一个专有云,专门为国资委的企业提供Iaas云服务,包括储存、计算、备份。同时我们这里也建立了一个云计算中心,有很多的国企跟上海的世界500强的企业都入驻在这个云计算中心。
第二,绿色照明服务(EMS模式)。因为仪电旗下有个非常大的照明公司,飞乐音响。我们的照明不单单从以前的卖灯泡,现在通过绿色照明,工业4.0产品终生产完以后,并没有结束,而是向终的客户提供服务,而不是提供产品。这是我们主要的核心观点。我们在上海的楼上海中心,上海国展中心都提供服务,而不是提供工厂。
第三,智能路灯网。通过智能路灯物联网实现了大数据交互环境下的智能/绿色照明、安防、WiFi、信息发布、智能充电桩等智慧城市核心功能;商务方面,支持EMC等服务运营模式。
第四,食品溯源--提供安全的食品服务。我们为上海市政府也建立了一个非常重要的,上海市食品安全追诉。因为食品安全是中国政府头痛,也关注的事情。我们希望通过这个平台,以后绿色有机的产品,在市场上的价格会比一般的产品高一些,通过这个服务增加它的附加值。
后一个探索,智慧水务——水的产销差漏损管理(不仅仅提供水流计、水压计)。实际上中国是个缺水的大国。水的漏损管理是非常的严重,上海这方面在业界做得比较好,30%的漏损量,差不多是5千万的效益,所以我们跟上海水务集团合作,进行漏损的管理。我们也是通过提供服务的方式,部署水压,发现中国上海真正漏损的地方。
后我用GE CEO杰夫?伊梅尔特说的一句话,我觉得非常有意思:如果昨天晚上你上床睡觉的时候还是个工业公司,今天早晨你醒来的时候你将成为一个软件与数据分析的公司。上海仪电集团从制造企业,到信息数据服务企业,走了整整20年。我们也希望上海仪电能够跟在座的各位专家一起,在物联网、工业物联网、大数据、云计算等技术前提下,为中国的智能制造贡献我们的力量。
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