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美国：先进制造业伙伴计划与工业互联网 |
| 发布时间：2018/7/19 |
“工业互联网”(Industrial Internet)——开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来。工业互联网从本质上来讲就是利用互联网技术(其中包括物联网技术、大数据分析技术、云计算技术，还有移动技术等所有的新兴技术手段)去优化现有的工业制造流程，提升它们的工作效率，降低成本，并且大幅提升已有资产的利用率。资产优化和最终通过运营优化，实现核心竞争力的提升。
在工业革命和互联网革命之后，美国通用电气公司(GE)提出了工业互联网革命(Industrial Internet Revolution)，GE董事长杰夫·伊梅尔特称，一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来。工业互联网推崇的是利用物联网和软件定义的设备，充分开启工业领域的巨大效益。
随着传感器成本的降低，以及数据存储和分析能力的提升，机器正在变得更加智能化。在可以预见的未来，智能化的机器将通过网络与别的智能机器、智能系统甚至是人对话。工业互联网将整合两大革命性转变之优势：其一是工业革命，伴随着工业革命，出现了无数台机器、设备、机组和工作站；其二则是更为强大的网络革命，在其影响之下，计算、信息与通信系统应运而生并不断发展。
工业互联网是专注于工业制造企业的整个生态链的智能转型，以信息化手段支撑，从资产优化和运营优化两个角度带来更多的效率提升、成本降低和核心能力的提升。工业互联网信息化的手段做支撑驱动着整个工业制造型企业的生态链，可提升其整体产能转型，其落脚点在资产优化和运营优化，伴随着这样的发展，3种元素逐渐融合，充分体现出工业互联网之精髓。
智能机器：以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。
高级分析：使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学、电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。
工作人员：建立员工之间的实时连接，连接各种工作场所的人员，以支持更为智能的设计、操作、维护，以及高质量的服务与安全保障。
将这些元素融合起来，可为企业与经济体提供新的机遇。例如，传统的统计方法采用历史数据收集技术，这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降，工作能力大大提高，实时数据处理的规模得以大大提升，高频率的实时数据可为系统操作提供全新视野。机器分析则为分析流程开辟新维度，各种物理方式之结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。最终，工业互联网将涵盖传统方式与新的混合方式，通过先进的特定行业分析，充分利用历史与实时数据。
工业互联网是指全球工业系统与高级计算、分析、卷板机感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。
假设发展情况和互联网大潮时期类似，到2030年，工业互联网革命将为全球带来15万亿美元的GDP，相当于在计算全球经济总量时把美国的经济多加一次。最令人惊讶的地方在于这一切来源于那些看起来很小的生产力提升。即使是1%的生产效率提升，背后潜藏的上升空间也是非常巨大的。
根据GE的预测，在美国，工业互联网能够使生产率每年提高1%-1.5%，那么未来20年，它将使美国人的平均收入比当前水平提高25%-40%，工业互联网在此期间会为全球GDP增加10-15万亿美元，相当于再造一个美国经济。截至目前，GE已推出24种工业互联网产品，其中包括石油天然气平台监测管理、铁路机车效率分析等。
工业互联网的第一个特点在于覆盖的范围。从概念出发，工业互联网或者工业4.0指的都是工业领域的第四次革命，工业4.0从德国自身的技术和工艺方面的优势出发，上升到国家战略角度。工业互联网更贴近美国的优势，这里主要是信息技术领域，相比工业4.0，工业互联网主要还是以市场需求和行为主导的。具体而言，工业互联网和工业4.0相比，覆盖面会更大一些：工业4.0的重点在生产制造精益化的整个流程，而工业互联网是覆盖工业制造企业的整个生态链，从产品的概念、设计、制造、生产，生产出来以后到供应链、物流管理，流向市场，覆盖的是制造型企业或者工业型制造企业的整个生态链，所以覆盖范围是一个更大的生态系统。
工业互联网的第二个特点在于概念的落实点。工业互联网的落实点，第一是资产优化，第二是运营优化。资产优化方面，可以看到现在中国的制造工艺流程是相当粗放的。客观而言，中国的流程标准、智能、人的技能都和德国相距甚远。如果想对已有的产能有优化有提升，必须考虑现有的环境。目前中国面临的问题在于严重的产能过剩，很多情况下并不允许额外的设备投入，而工业互联网提供了更为现实的解决方式：不同于淘汰现有设备，工业互联网的部署出发点在于理解现有的生产线和项目的瓶颈，通过软件和互联互通的方式实现优化，在不增加太多新的投入的情况下，对现有的资产扩大产出。为此，工业互联网需要追踪每一个单位，大到生产线，小到每一个产品、每一个部件，从最底层开始通过传感的智能对它进行监控。
在对整个资产的生命周期的每一个细节都了解之后，就有机会对整个生态链和资产的布局及生命周期进行优化。工业互联网的出发点是充分的人机互动的远程监控和远程诊断。在不同行业和领域，远程跟踪和诊断是不同的。拿风电为例，以前看到有问题，这个风扇不动了需要改变参数，都是通过维修人员人工报告再集中调整，但是工业互联网允许维修人员通过智能终端看完故障以后，直接调整并发送指令，他的指令会直接返回到电脑系统，命令出故障的风机的行为复制正常风机的行为。通过机器跟机器之间的互动，故障在--zb时或者是半个小时之内就能调整过来。这种远程诊断并且调优的模式，使人和业务流程的参与度非常高。
在优化的基础上，还可以根据市场需要、竞争对手动向、各区域的战略布局和市场营销的策略等方面，从上游开始全面调整供应链。很多涉及大量库存管理或者庞大供应链的企业，都可以通过前期的市场销售的智能预测倒过来保障供应和库存，这将大大减少财务压力以及人和物料的成本，对于一线的销售市场系统，也能实现智能的精准营销。总之，资产优化的核心是人、物、料、生产线的链接。
工业互联网落实的运营优化部分是跟业务系统、决策系统，以及核心的生产系统和管理系统密切相关的，除了在ERP基础上的数据的集成和整合，还有工程的流程自动化、生产线公共管理的自动化，再往下是排放管理、安全管理等。
工业互联网的第三个特点是工业互联网更注重信息化技术的落地，更着力利用信息化技术推进工业制造进行转型，提升产能。工业互联网相对务实，比较看重这些尝试为公司和客户带来的回报。工业互联网在工业的实践和IT领域很不一样。IT领域比较推崇理念先行，快速迭代，它并不涉及重资产投入，重要的都是人力。工业卷板机领域的做法非常不一样，工业领域涉及的都是实体产业，有些还是国家核心经济，这种比较激进的实验行不通。在试验室的成果都要先做很多验证才能做推广。今天的工业互联网很多实践在美国已经落地，而且其中一些案例在美国以外都被证明有可操作性。尽管市场之间有差异，但是从基础层面来看，很多架构都有相似之处。
2014年4月10日，AT-T、思科(Cisco)、通用电气、IBM和英特尔(Intel)在美国波士顿宣布成立工业互联网联盟(IIC)。工业互联网联盟是一个非营利性团体，对外部开放成员资格，引领工业环境中互操作性的建立。作为创始成员，AT-T、思科、通用电气、IBM和英特尔在选举出的工业互联网联盟指导委员会中各自拥有永久席位，其他4个席位由会员选出。工业互联网联盟将由马萨诸塞州波士顿的非营利性贸易协会－object Management Group(OMG)进行管理。
目前，中国电信、海尔、华为、中国信息通信研究院、中国科学院沈阳自动化研究所等中国企业和机构已经加入GE倡导的全球工业互联网联盟，它们将和全球工业互联网产业界同步分享最前沿的技术和资源。
工业互联网需要应用如下推动力和催化剂：需要不懈努力推动技术创新，同时加大投资配置必要的传感器、测试设备与用户界面系统。投资将成为加速实现技术转化的基本条件。工业互联网能在多大程度上提高效率，能带来多少便利取决于其发展步伐。部署工业互联网的成本将因行业与地区而定。然而，对该技术领域的投入，人们普遍认为其成本最终将获得正收益。
建立庞大的人才库，包括新型交叉人才，如机械与工业工程结合形成新的“数字机械工程师”，培养分析平台与算法的数据专家及软件与网络安全专家。培训员工掌握相应技能，有助于确保创新，并创造更多就业机会，促进生产力发展。工业互联网是一项需要投入人力、物力的工程，但它将彻底改变我们的工业发展与生活方式，促进人脑与机器的互动与融合。德国：工业4.0
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