工业互联网时代企业数字化升级的几个关键问题

《工业互联网体系架构（版本1.0）》指出“工业互联网是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。”但用这个定义对工业企业来说是不易理解的，因为没有说清工业互联网与企业已有自动化和工业软件的关系。我们将部署工业互联网归纳为三个关键变化：

企业管理上，确立数据的核心作用。在自动化和工业软件场景下，数据是辅助性要素，其目的是为了支持实现特定管理和生产功能。在工业互联网场景下，数据本身也要发挥关键作用，这又可以分为两个层次。数据可视化是最基础的，但对很多企业来说是从0到1的突破，能看到数据就意味着对生产和管理人员有新的信息输入，帮助他们建立全新视野，推动他们去改进和提升现有工作。随着数据的积累，就可以尝试去做数据智能化。数据智能，不一定要有复杂的参数和模型，可能只是最简单的报警阈值，把原先人工的经验或是操作手册的内容固化到工作的流程里。我们鼓励工业企业将数据智能作为一种辅助人工的手段，由人来做最终的判断和实施操作。

信息化建设上，云化服务模式为主。过往面向工业企业的信息服务主要是单机软件或内部私有云，这种模式部署慢、成本高。工业互联网当然也支持私有云的部署，但更重要的是能够带来基于公有云的SaaS应用，特别是手机等移动端，这样对中小企业就能够提供更为快捷、廉价的服务。很多时候甚至不需要专门的技术交流和维护，工业企业就可以自行订阅和使用。

业务发展上，获得新的资源和能力。工业互联网的几种业务模式，包括个性化定制、服务化延伸、网络化协同等，都能够为工业企业带来新的资源和能力，帮助工业企业更好的运营。一方面，需求方和供给方进一步深度互通，加快产业链运转的效率；另一方面工业产品基于联网也更加智能化，获得了更大的潜力和价值空间。这些可以归结为，工业企业借助互联网和物联网寻找新的业务增长空间。

关于工业互联网的作用和价值有很多政策和专家进行了阐述，但对于工业企业来说应该如何考虑这个问题呢？不论是工厂内设备部署、工厂外设备部署还是基于互联网的协同部署，首先能看到的效果就是数据、信息可见。但如果只停留在工人、管理者能看到数据阶段，那么对工业企业不会有任何帮助，只是多了一种新工具、新花样而已。工业企业需要做的是，围绕获得数据和信息尝试去优化现有的管理，让数据发挥价值，建立相应的制度，将数据也纳入规范之中。

同时，在实际实施中，应该反过来首先确定管理优化的目标，然后才是有哪些数据可以帮助企业达到这个目标，这些数据可以是设备数据，可以是人的数据，也可以是企业数据。整个过程中，工业企业应当起到主导作用，对于自身数据的潜力进行更多的思考，去寻找合适的服务提供者。因此，从投入产出来看，必须要工业企业将工业互联网作为一种面向管理的关键基础工具，企业获得的收益才能大于工业互联网建设的成本。 

工业互联网领域已经有很多服务者，工业企业在选择工业互联网服务的合作伙伴时重点考虑的因素首先是稳定性。

对于工业领域来说，供应商的稳定性尤为重要，但这一点似乎与IT企业为主的工业互联网服务者有所矛盾，因为IT技术快速迭代，IT企业也快速更新换代。什么样的工业互联网服务者足够稳定呢？我们认为其平台应具备高通用性、开放性和可靠性。通用性指的是平台的基础功能架构能够适用于大多数行业的应用，工业行业门类繁多，只有高通用性平台才能够以不变应万变。甚至不仅是工业领域，包括农业等行业在内的所有生产性行业都可以服务到。

开放性指的是平台所有功能都是可见、可用的，工业互联网服务者规模有限，不可能服务到所有的用户，因此工业企业也可以自行上平台使用，参考一些公开文档和教程。只有具备开放性的平台，才具备成长性。可靠性指平台和应用的技术是经过实际运营检验的，并非临时拼凑的技术和团队，同时背后的投资方也对工业互联网有坚定的信心。

其次是本地化服务能力，这个比较好理解，不到工厂去就无法了解用户的想法和需求，就没法开展服务。一方面是销售、研发、交付实施能力，另一方面是管理咨询中，管理咨询能力对于工业互联网的部署和价值发挥尤为重要，能够帮助工业企业制定基于工业互联网的数字化管理方案。