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工業互聯網將給制造業帶來什么契機

2017-03-01 10:32:43

“‘中國制造2025’和‘互聯網+’是不可分割的,要使中國制造向智能化的方向發展,必須依靠互聯網,依靠云計算,依靠大數據,這樣才能使中國200多項產量占世界第一的工業產品能夠躍上新的水平?!崩羁藦娍偫碓跁?016夏季達沃斯論壇企業家時說。當前,全球新一輪科技革命風起云涌,新一代信息技術與制造業深度融合。

眾所周知,制造業升級的重要目的是為了效率提升,而長期以來效率問題更多地出現在系統層面,而不僅是個體機器層面,機器的能力并沒有充分發揮。而目前,工業互聯網的應用為系統優化、效率大幅提升帶來可能。對應國內的情況,由于低端產能過剩,生產企業效率提升也還是解決不了需求的問題,因此趨勢紅利應該是流向掌握數據入口以及應用平臺型企業。

工業

那么,工業互聯網趨勢將給制造業帶來哪些利益?現在就讓編輯為你深度解析:

大勢所趨,互聯網大數據向工業端滲透已漸到來

過去20年互聯網主要改變了消費者的行為,未來隨著虛擬化、信息化程度的加深,將進入產業互聯網的時代。我們認為互聯網對于工業端,尤其是重工業資產端的改造是不可逆轉的趨勢。自2012年GE提出“工業互聯網”概念以來,IBM、西門子、華為等巨頭也相繼布局。美國工業互聯網較德國“工業4.0”的核心區別在于,其主張從工業大數據等軟件端入手,向傳統制造業硬件端滲透,進行資產優化和運營優化,提高產業效率,我們認為該發展路徑可能更適合當下供給側改革背景下的傳統機械制造業改造升級。

大數據和物聯網技術驅動制造業服務化是未來趨勢

制造業服務化的關鍵在于設備的數據化,大數據技術對資產端的改造貫穿到整個制造業產業鏈環節,從機器生產、供應鏈管理、商業模式創新到預測性維護,提升了制造端企業的附加價值,拉平了微笑曲線,奠定了制造業服務化的根基。Ericcson預計,物聯網將在2018年取代移動電話成為連接最多的設備;GE預測,到2020年,連入工業互聯網的機器將達到500億臺;工業互聯網作為物聯網在工業領域的核心應用,1%的效率提升,即可幫助中國石油天然氣、航空、能源等各行業節省240億美元的成本空間。

工業互聯網在機械行業領域的投資機會包括以下兩條線索:一是由設備優勢走向流量優勢的工業大數據入口級企業。制造業服務化趨勢催生了對于工業大數據的應用和需求,傳統的機器設備商有望憑借高額的市場占有率,憑借工業設備數據入口優勢獲取流量優勢,進而迅速布局,重構企業核心競爭優勢,建議關注徐工機械、三川智慧、三一重工、匯川技術和安控科技;二是憑借工業大數據平臺優勢進行場景應用型企業。一方面,工業大數據的應用可以大幅提升這些微利行業的生產效率,進而從成本端大幅改善公司業績,另一方面,可以憑借平臺優勢重構傳統制造業的商業模式。

去年7月份GE向全球開放其Predix系統,近日徐工機械宣布與華為、阿里巴巴、中國電信聯手打造中國版的Predix系統,均構成行業催化因素,建議關注后續發展。工業互聯網的推廣需要有巨頭合力來推動,單一產業鏈環節公司較難施展,且需要一定的時間;下游傳統制造業短期面臨需求不振和產能過剩等壓力,影響工業互聯網的普及積極性。

立足機械行業的視角,從商業切入點和經濟驅動力角度,建議重點關注納入GE工業互聯網產業鏈的企業,工業互聯網在機械行業領域的投資機會包括以下兩條線索:一是由設備優勢走向流量優勢的工業大數據入口級企業。制造業服務化趨勢催生了對于工業大數據的應用和需求,傳統的機器設備商有望憑借高額的市場占有率,憑借工業設備數據入口優勢獲取流量優勢,進而迅速布局,重構企業核心競爭優勢,建議關注徐工機械、三川智慧、三一重工、匯川技術和安控科技;二是憑借工業大數據平臺優勢進行場景應用型企業。一方面,工業大數據的應用可以大幅提升這些微利行業的生產效率,進而從成本端大幅改善公司業績,另一方面,可以憑借平臺優勢重構傳統制造業的商業模式。

互聯網向工業滲透不可逆轉

互聯網大數據向零售、金融、物流等領域的滲透已經成為事實,向工業領域滲透也是不可阻擋的趨勢。以GEPredix為代表的工業互聯網通過促成人、設備以及數據的無縫協作,用物聯網、大數據等技術手段實現對生產和物流的精密控制,從各個環節進行資產優化和運營優化,重新塑造整個制造業產業鏈,實現數字(軟件)世界和物理(機器)世界的融合,是這個趨勢到來的有力佐證。

最終目標:回歸物理本原,提高產業效率

工業互聯網與精益生產思想有相似之處,本質都在于提升產業效率。20世紀80年代,以日本豐田為代表,正式提出精益生產理念,具體包括及時制生產、全面質量管理、并行工程、充分協作的團隊工作方式和集成的供應鏈關系管理等,該思想的核心在于及時制造、消滅故障、消除浪費。在精益生產思想的幫助下,經過三十多年的發展,至2007年,豐田汽車銷售額達到2528億美元,凈利潤165.4億美元,相當于美國汽車三巨頭加上德國大眾和寶馬的利潤總和。繼汽車工業取得巨大成功之后,日本的電子、計算機、飛機制造等離散制造業相繼實施了精益生產,取得了巨大成功。精益生產可以看作是制造業基礎性的技術。

精益生產對企業能力的改善體現在五個方面:庫存、生產周期、生產效率、作業切換時間、投資回收期。通力公司一項對歐洲80家企業的研究發現,在生產制造方面,通過對產前(采購、準備)、產中(效率,工序間切換)、產后(庫存,投后管理),各環節的流程化、標準化的潛能挖掘和生產鏈條的無縫對接,消除各種浪費的可能,并最終實現降低成本、提高生產效率。據該研究顯示,庫存方面平均減少50%,生產周期方面縮短50%-70%,作業切換時間方面縮短50%,投資回收期方面縮短到少于9個月,使得最終的生產效率提高20%-50%。

工業互聯網通過物聯網與大數據深化精益制造理念,提高產業效率。精益制造與工業互聯網既有聯系也有區別,相同之處在于它們追求的都是更高的產業效率,區別在于精益制造更側重于使用流程規范等精益管理工具進行改進,而工業互聯網更側重于使用大數據、物聯網、人工智能等新技術手段對機器的物理世界的機器本身進行改進。

由此可講,工業互聯網是精益生產思想的重要補充和深化。

工業互聯網更側重于從設備層面提高資產績效,有精確性、可預測性、體系化的優勢。從精益生產的原理來看,精益生產對每個環節進行標準化,最大程度上挖掘單一環節的改進潛力,但更多地是側重于對生產流程管理上的優化,出發點是流程,而工業互聯網的出發點是機器設備。

(1)設備數據比經驗更具有精確性。精益生產更多的是側重于使用精益管理工具,通過細節化的流程規范,降低損耗和成本,減少潛在的浪費,提高生產效率,而工業互聯網利用機器學習等算法對收集的機器設備優化,從維持供應鏈運轉,到定制化生產,再到按時完成訂單任務,為每個生產環節提供更高的預測精準度。

(2)大數據分析更側重于對未來的預測。這是大數據分析最富有魅力的地方所在,它更側重于對未來的預測,突破了精益生產的“歷史局限性”。以節省燃油問題為例,東方航空利用Predix平臺搜集500多臺CFM56發動機高壓渦輪葉片保修數據,結合遠程診斷紀錄和第三方數據,建立了葉片損傷分析預測模型,可預測發動機的運行情況,定制科學的重復檢查間隔,提升運營效率。

(3)工業互聯網可以實現全產業鏈的覆蓋。大數據對于制造業的改進可以貫穿到產品概念、設計、制造、供應鏈、物流管理、市場銷售、資產運營、維修保養等一系列環節,但又不限于對單一環節的改造,通過平臺化的大數據平臺可以靈活調節和潤滑各環節之間的銜接關系,最大程度上發揮精益生產“一件流”的效果。

工業互聯網:回歸物理本原,數據重構工業

(一)技術要素:物聯網+大數據+人工智能

1、物聯網:構成工業互聯網的核心技術構架

大數據和物聯網構成工業互聯網的核心技術構架。在《Accenture.IndustrialInternetInsightsReportfor2015》報告中,GE將工業互聯網界定為“大數據+物聯網”,其內涵可以從以下三個方面去理解:網絡是基礎,使工業數據流動無縫集成;數據是核心,包括數據的感知、采集、集成;安全是保障,構建一個完善的安全防護系統。

從聯系來看,工業互聯網是物聯網的子集,物聯網構成工業互聯網的技術構架。物聯網是通過各類傳感裝置、RFID技術、視頻識別技術、紅外感應、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備,按約定的協議,根據需要實現物品互聯互通的網絡連接,進行信息交換和通信,以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的智能網絡系統;從結構上看,物聯網包含感知層、網絡層和應用層,其中工業互聯網是應用層的主要應用形式之一,其它還包括車聯網、智慧城市、智能家居等。

從區別來看,工業互聯網強調以資產作為出發點,而物聯網主要強調的是通信和連接。較物聯網,工業互聯網更側重在生產和服務方面的應用,涉及更高價值的設備和資產,如能源、運輸、工業控制,同時對運行安全有更高的要求,而普通物聯網更側重于消費領域,如智能家居;其次,工業互聯網建立在工業基礎設施上,用于提升而非替代原有的工業生產設備和設施。

工業互聯網遵循物聯網的技術路徑。從物聯網技術路徑來看,全面感知、可靠傳輸和智能處理構成了物聯網架構內部傳導順序和技術特征,也揭示了該技術的發展路徑。第一步,是利用傳感器、RFID等對外界環境(工業互聯網指機器運行信息)進行感知,第二步,傳感器所獲取的信息經由網絡層實時傳輸到數據云平臺上,第三步,利用云計算、數據挖掘和數據處理技術對海量的數據進行處理、對機器運行的狀態進行跟蹤和反饋。

2、大數據:改造工業領域在國內外已達成共識

大數據市場規模未來五年增速可觀。根據中投顧問產業研究中心的研究,2015年,中國大數據市場規模達到115.9億元,增速達38%,預計2017-2021年,行業年均復合增長率為42.04%,到2021年,市場規模將達到898億元;而就全球范圍內來看,預計2017-2021年,年復合增長率將達到40.98%,到2021年,全球大數據市場規模將達到2847億美元。

工業大數據戰略已經在國外工業企業達成共識。根據GE和Accenture跨行業的研究,研究范圍覆蓋中國、法國、德國、印度、南非、英國、美國等國家航空、風能、發電等8個行業的高管,該調查中80%-90%的各行業公司主管表示大數據分析在公司中的戰略定位應該處于最高優先級或至少排進前三的戰略地位;從大數據方面的投資支出看,超過70%的公司用于大數據方面的技術占比在20%以上;細分行業看,航空業、風能、制造業中大數據的戰略定位最高。

大數據分析的工程流程。在使用大數據預測性分析工作流程中,經由數據提取、輸入、處理、模型構建、數據后處理等過程后對未來狀態做出預判和決策。

大數據分析的效果。通過大數據對制造業過程進行可預測性分析,GE提出可以通過流程改善使得生產能力提升20%,可靠能力提高10%,公共基礎設施材料消耗率降低4%,成品緩存降低30%,返工率降低20%,能源成本降低5%。

3、人工智能:實現資產智能優化與人機融合

工業互聯網的核心要素包括“人-設備-數據”,“人”的因素在工業互聯網中的體現為模式識別、人工智能、機器學習等前沿技術。工業互聯網時代,每一個工業企業基于算法的革新實現對原有生產模式更新的重要性甚至超過大數據本身,這里的生產模式更新包括對原有的生產和設計進行模擬,使得計算機通過智能化的算法對設備即時運行的狀態進行最優化智能調整,進而挖掘企業生產效率的提升空間。

機器學習:從維持供應鏈管理,到定制化生產,再到按時完成訂單任務等產品全生命周期任務,機器學習算法可以為每個生產環節提供更高的預測精準度。

可穿戴技術:可穿戴技術可用于工廠自動化過程中的監測工具。HumanConditionSafety建立了一個結合可穿戴技術、人工智能和建筑信息模型(BIM)技術的平臺,為制造、能源、倉儲、建筑等行業的工人提供安全防護。XOEyeTechnologies則通過可穿戴軟硬件平臺為制造、建筑等行業提供協同工作與通信解決方案,以提高工作效率。

(二)市場空間:大數據對制造業改善空間巨大

1、改進機制:工業互聯網能夠實現對制造業價值鏈的循環

從影響機制來看,工業互聯網的開放結構使技術和信息難以壟斷,進而拉平整個工業鏈條的“微笑曲線”。工業互聯網從生產流程、物流等多個環節對制造業價值鏈進行優化和再造。

在生產流程方面,利用機器和產品運行的實時數據,制造商能采用無縫連接,對產品的整個生命周期進行追蹤和控制。可以對這些數據進行預測性分析,以確定可能的設備或零部件故障,從而制定預防型維護計劃,縮短設備宕機時間,實現平穩運營。生產流程的優化減少了機器的使用成本,提高了生產效率的同時,也提高了生產制造端的附加價值。

工業互聯網對于傳統重資產行業具有革命性意義。工業互聯網從資產端出發,構建工業云,逐步把設計、供應、采購以及制造等融合在一個平臺上,實現制造資源的云化。基于對資產特別是重資產設備的數據分析,可以提升價值鏈中制造環節的附加值,拉平工業鏈條的“微笑曲線”。

通過拉平制造業的微笑曲線,工業互聯網實現了價值鏈的循環。

以GE為例,從工業機器數據收集出發,經由工業云的計算,將數據分析的結果以指令的形式發送給操作人員,操作人員將根據設備運行的狀態,及時作出反饋,從而實現了“設備-數據-人”三者的閉環系統。

2、改進空間:市場空間近兩千億,“十三五”CAGR預計在25%左右

物聯網將在2018年取代移動電話成為最連接的設備。Ericcson預計物聯網(IoT)傳感器和設備將超過移動電話,成為2018年最大的連接設備類別,從2015年到2021年以23%的復合年增長率(CAGR)增長。2015年蜂窩物聯網設備達到4億臺,預計2021年將達到15億臺,亞太地區增長潛力最大。

工業互聯網是物聯網最大的細分領域之一。中國物聯網產業規模目前達到7500億元,預計未來15年將為中國創造1960億美元的GDP,其中制造業是物聯網應用最為廣泛的領域。工信部副部長懷進鵬在今年10月31日的首屆世界物聯網大會上指出,2015年中國物聯網產業規模達到7500億元,同比增長29.31%,“十二五”期間聯合增長率達到25%。根據埃森哲的研究表明,到2030年物聯網能給中國帶來5000億美元的GDP累計增長,其中僅在制造業領域,物聯網就可創造1960億美元的GDP,如果中國采取進一步措施,制造業的經濟效益將有望達到7360億美元,對制造業累計GDP影響的分配比例為40%,比重最高。

從工業互聯網的經濟效益看,未來十五年,1%的效率提高即可節省中國240億美元成本。GE公司的一份新報告《工業互聯網:突破智慧和機器的界限》,假設工業互聯網讓中國的特定行業生產率和能源效率提高1%,其潛力也能讓中國的航空、電力、鐵路、醫療、石油天然氣行業在未來十五年節省約240億美元的成本。分行業來看,如果效率提高1%,運輸業可節約20億美元的燃料成本,石油和天然氣勘探開發可節約70億美元的資本支出,醫療可節約40億美元,石油天然氣行業和燃氣發電機行業受益工業互聯網的程度最大。

從市場規??矗鶕惖项檰柕难芯拷Y果,2016中國工業互聯網市場規模達1896億元,同比增長27.33%,“十二五”期間,年復合增長率達到30%以上,預計在“十三五”期間,仍能保持25%左右的復合增長率。


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