AR工业趋势|让你抓狂不已的数字化转型,真的有那么难吗?_effiar观点

从历史的角度来看,人类社会的每一次跨越式发展,都带着科学与技术的影子。

第一次工业革命使用水和蒸汽动力来机械化生产。第二种利用电力来创造大规模生产。第三使用电子和信息技术自动化生产。如今,第四次工业革命正在兴起,这是第三次工业革命以来发生的数字革命。它的特点是融合了在物理、数字和生物领域之间的界限模糊的技术。

互联网及移动互联网这些年的火热,根本性地改变了人类的吃穿住行。站在制造业的角度来说,尽管每一次工业革命都给制造业工业带来了颠覆性的改变,然而在数字化转型这件事上,制造业的进展,却略显缓慢。

其实早在2012年,美国通用电气公司就提出了“工业互联网”的概念,其最核心的是:“工业互联网,就是把人、数据和机器连接起来。”也就是说,工业互联网的三要素,是人、机器、数据。

而工业互联网的本质,就是通过开放的、全球化的通信网络平台,把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来,共享工业生产全流程的各种要素资源,使其数字化、网络化、自动化、智能化,从而实现提升效率和降低成本。

引用一下中国工业互联网联盟所给出的工业互联网平台功能架构:

从以上可以看出,整个平台实际上主体就是云计算架构,而边缘层(设备接入、协议解析、边缘数据处理)实际上是OT(Operation Technology,操作技术)。

说到这里,则需要引入几个新的概念,分别是IT,CT,OT,DT。

Information Technology|信息技术

简单的来说,包括我们所熟知的代表信息与计算机技术的发展,包括:软件、互联网、云计算、大数据、人工智能等等。

Communication Technology|通讯技术

这里代表的则是通讯与芯片技术的发展,包括射频、无线、物联网IoT、3G、4G、5G等等。

Operation Technology|操作技术

这个概念就离普通消费者比较远了,OT有着几种不同的解读,一种是代表着运营与自动化技术的发展,如PLC机器人、自动化协议、以太网、传感器、电动气动液压等等;另一种则是泛指工厂运营相关的技术。

Data Technology|数据数据处理技术

包括数据处理、综合处理、语音识别、商业智能软件等,实际上支持这些技术的核心就是大数据和人工智能深度学习,这个概念是第一次由马云在首届世界互联网大会中所提到的。

它们之间的关系,可以用如下图示:

可以看到,实际上所谓IT、CT与OT的融合,就是要让数据和信息流通,从而通过DT挖掘出更大的价值。

IT和CT的融合是一个不错的先例,而如今则是要看IT与OT甚至是IT、CT和OT三者能否快速融合。

GE在2018年的报告中指出,真正数字转型的主战场,恰恰是发生在IT和OT交界的地方。实际上GE更倾向于OT技术的魅力将得到极大释放,“IT正在失去魔法,OT的指挥棒正在缓缓升起”。而ARC咨询团队在2016年提出的IT和OT融合成熟度模型中,描述了人员、流程、技术和测量之间在各融合度的关系,也表明了一点,需要连接边缘和云、需要处理各种OT协议和数据格式,都是IIoT大显身手的地方。

尽管如此,据IDC2019年的调查显示,全球40%的机构依然处于数字化转型的起步阶段,

然而,从实际角度来说,数字化转型的慢,与其难,有着密不可分的联系。

说它难,主要源于以下几点:

技术视角

从技术视角来看,IT和OT之间长久以来并未有大的交集,并且其各自使用的数据结构、模型、接口标准,甚至到从业人员的思维思考模式都存在着较大差异,这是企业数字化转型所面临的一个最直接的问题。

观念层面

从观念上来说,数字化转型是否能够真正为制造业带来其管理者想要的效果,即是否能够有效降低企业运营成本,给企业带来最大程度的收益。因为目前很多新技术只是泛谈,在实际运用中并没有达到其宣传的效果,这也是推进缓慢的一个因素之一。

隐私问题

由于技术的不断发展,数据量每年以指数形式递增,在大数据分析的时代,上述第三点实际上可以尝试借助边缘计算来解决。然而,最核心最关键的一个问题则是,当企业将数据上传云端并进行分析,一旦泄漏,带来的后果是不可估量的,所以数据的安全性由谁来保障?

数据本身的问题

从数据本身来说,即便假设解决了数据在上传云端后的隐私性问题,由于制造业企业的数据有以下特点,也无法直接对其进行分析并产生有价值的结果。企业数据中,脏数据多、数据单位不一及数据结构不一导致其无法以标准形式上传云端,从而也就无法完成对数据的分析。

基于此,数字化转型之路的难与慢也是可以理解的。 但数字化转型之路如此艰辛,是否其只是一个噱头而并无实用价值?

非也。

据澎湃新闻报道,在今年上半年于厦门举行的2019施耐德电气创新峰会上,该公司全球执行副总裁、中国区总裁尹正罗列了一组数据:已部署施耐德电气EcoStruxure架构的企业中,能源效率方面可实现85%的提升;生产力提升方面,利用即插即用模型与优化系统,资本支出减少了60%、运营成本减少75%;设备可靠性与安全方面,借助于预测与事先介入的能力,可使设备的可用性提高50%,事故发生频次降低25%。

上述能效、运营和生产效率的优化,源自施耐德电气基于物联网的EcoStruxure开放式架构与平台。施耐德电气于2016年底推出EcoStruxure,应用于楼宇、数据中心、基础设施及工业等终端市场。在该平台的三层架构中,位于最底层是互联互通的产品,中间是边缘控制层,顶层是应用、分析与服务。通过融合IT与OT技术,EcoStruxure帮助用户收集从本地传感器到云端各层面的关键数据,并将数据转化为分析结果与决策建议,从而令能效与运营提升至新的高度。

施耐德并不是个例,在数字化进程探索之路上,不乏IBM、海尔、道康宁、通用电气等知名企业的身影,更不乏的是成功案例及其给企业带来的效率的提升及成本的减少。

综上,数字化转型道阻且长,但我们也相信这条路,行则将至。还是那句话,制造业是国民经济的支柱产业,也是衡量一个国家综合国力的重要标志,更加是立国之本、兴国之器、强国之基。目前所提出的工业4.0和智能制造2025也表明了制造业应该加快数字化转型的脚步,只有这样才能在变化多端的市场和新科技中游刃有余,也才能够让自己在竞争中立于不败之地。

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