編者按：2021年達(dá)摩院十大科技趨勢(shì)之一是“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能”，如何看待這一趨勢(shì)、如何解讀全局智能、如何擁抱全局智能?本文為您解讀。
導(dǎo)語(yǔ)
2020年底，阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布了《2021年達(dá)摩院十大科技趨勢(shì)》，作為身處科技探索最前沿的研究機(jī)構(gòu)，梳理了科技領(lǐng)域最重要的趨勢(shì)，這些趨勢(shì)中既有能觸動(dòng)現(xiàn)在科技底座的基礎(chǔ)研究，也包含了指引行業(yè)發(fā)展的最新應(yīng)用方向。其中三項(xiàng)和具體應(yīng)用相關(guān)的趨勢(shì)中有一條就是針對(duì)工業(yè)的，描述了當(dāng)前工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向：“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能”。2021年已經(jīng)過(guò)半，我們站在當(dāng)下再次梳理這個(gè)趨勢(shì)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是否在沿著我們當(dāng)初的判斷發(fā)展，為何這樣發(fā)展，應(yīng)當(dāng)做什么?
01
全局智能應(yīng)用和建設(shè)逐步提升
1.單點(diǎn)智能與全局智能是什么
提到工業(yè)智能化，大眾的第一個(gè)聯(lián)想到的畫面大多是機(jī)器人。在工業(yè)時(shí)代，機(jī)器人被視為制造業(yè)皇冠上的“明珠”，一個(gè)個(gè)看似高大笨重的工業(yè)機(jī)械臂在工廠里靈活的舞動(dòng)著各式工具，沖壓成型、焊接部件、噴涂車漆、整體裝配，然后一輛輛嶄新的轎車從生產(chǎn)線上緩緩駛下。對(duì)智能制造有所了解的人會(huì)馬上想到更多人工智能在制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用，比如通過(guò)機(jī)器視覺判斷產(chǎn)品表面是否有瑕疵、通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)從而及時(shí)維護(hù)等等，在從智能制造成為整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的熱點(diǎn)以來(lái)，這些智能應(yīng)用被越來(lái)越多的企業(yè)和普羅大眾關(guān)注，尤其是眾多的初創(chuàng)公司和工業(yè)玩家紛紛根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)尋找細(xì)分賽道領(lǐng)域，在一個(gè)制造環(huán)節(jié)點(diǎn)上形成產(chǎn)品或者解決方案，例如傳統(tǒng)的工業(yè)視覺領(lǐng)軍公司康耐視，在多年前就推出了基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)圖像分析解決方案。
但是，上面提到的這些智能應(yīng)用都有一個(gè)共同特點(diǎn)：解決碎片化的需求。也就是它們都是著眼于獨(dú)立的制造流程，甚至是單一的工位，通過(guò)先進(jìn)感知和人工智能算法來(lái)取代復(fù)雜人工或者經(jīng)驗(yàn)判斷的應(yīng)用，我們將其定義為單點(diǎn)智能應(yīng)用。它們通常以更快、更省和更可靠為目標(biāo)，應(yīng)用落地直接清晰(只影響產(chǎn)線中的孤立環(huán)節(jié))，有明確的投入產(chǎn)出比計(jì)算。正因?yàn)橛兄T多優(yōu)點(diǎn)，制造環(huán)節(jié)的這些應(yīng)用受到了工業(yè)企業(yè)的廣泛歡迎，也受到了市場(chǎng)參與者的追捧。
圖1：典型單點(diǎn)智能應(yīng)用
與單點(diǎn)智能應(yīng)用相對(duì)應(yīng)的概念為全局智能應(yīng)用。全局應(yīng)用的作用對(duì)象不局限于一城一池，而是希望通過(guò)集成和協(xié)同，對(duì)多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)甚至整個(gè)商業(yè)生態(tài)形成全局影響，從而讓企業(yè)的商業(yè)效應(yīng)最大化。全局智能也可以表述為集成，這既是德國(guó)工業(yè)4.0，也是長(zhǎng)期也來(lái)我國(guó)推動(dòng)兩化融合的關(guān)鍵詞之一。集成在實(shí)際應(yīng)用中有三個(gè)維度，縱向集成、橫向集成和端到端集成。
■ 縱向集成將產(chǎn)品的生產(chǎn)制造流程打通，讓工廠的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化、智能化，以垂直一體化與網(wǎng)絡(luò)化的制造工廠為目標(biāo);
■ 橫向集成著眼在產(chǎn)供銷全價(jià)值鏈，讓商品的客戶履約流程形成協(xié)同，以價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和靈活為目標(biāo);
■ 端到端集成更強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品生命周期一體化，讓產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到更新得到智能支撐，形成持續(xù)增強(qiáng)產(chǎn)品力的有效手段。
■ 更高層次的全局集成跨越不同的維度，應(yīng)對(duì)更大范圍的應(yīng)用場(chǎng)景，在全局形成智能優(yōu)化。
然而，不管是哪種集成，實(shí)現(xiàn)手段都是跳脫單個(gè)應(yīng)用點(diǎn)，對(duì)多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行綜合考量而進(jìn)行的數(shù)智化。典型的應(yīng)用比如“需求驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)”(C2M，Customer-to-Manufacturer)、數(shù)智化物流預(yù)測(cè)、新品創(chuàng)新中心等等。
圖2：智能應(yīng)用集成概念示意
2.跨域智能和全局智能成為政企關(guān)注點(diǎn)，全局智能的企業(yè)更受青睞
在年初的十三屆全國(guó)人大四次會(huì)議上，《政府工作報(bào)告》中提到接下來(lái)的工作要“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈融合，搭建更多共性技術(shù)研發(fā)平臺(tái)，提升中小微企業(yè)創(chuàng)新能力和專業(yè)化水平”。相較于去年所做的報(bào)告中“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，推進(jìn)智能制造，培育新興產(chǎn)業(yè)集群”的提法，明顯更強(qiáng)調(diào)“產(chǎn)業(yè)鏈和創(chuàng)新鏈的融合”，不僅要聚焦在制造環(huán)節(jié)本身，更要向價(jià)值鏈上下游和新的商業(yè)模式要增長(zhǎng)，對(duì)全局?jǐn)?shù)智化提出了更高的要求。
在《第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中，規(guī)劃也強(qiáng)調(diào)“在重點(diǎn)行業(yè)和區(qū)域建設(shè)若干國(guó)際水準(zhǔn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)中心，深化研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、市場(chǎng)服務(wù)等環(huán)節(jié)的數(shù)字化應(yīng)用，培育發(fā)展個(gè)性定制、柔性制造等新模式?！狈浅Ｇ逦闹赋隽?，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不應(yīng)只關(guān)注生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，全鏈路數(shù)智化也是可以賦能產(chǎn)業(yè)的重要手段。工業(yè)和信息化部起草的《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》(征求意見稿)中，也把“加速系統(tǒng)集成技術(shù)突破”列為十二項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)之一。
不僅政府在積極引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)關(guān)注全局智能應(yīng)用，資本市場(chǎng)對(duì)具備全局應(yīng)用能力的企業(yè)也更為青睞。阿里云研究院根據(jù)公開投資信息(IT桔子整理)分析，在近年獲得融資的工業(yè)4.0相關(guān)投資事件中，對(duì)工業(yè)客戶提供全局智能應(yīng)用工具或解決方案的企業(yè)投資事件比例在自2018年以來(lái)持續(xù)增長(zhǎng)，尤其是2021年上半年較2020年，比例增長(zhǎng)了5%，首次與專注于單點(diǎn)智能的投資事件數(shù)量持平，達(dá)到了50%。而其中，阿里巴巴也投資了飛象互聯(lián)等具備提供跨行業(yè)跨領(lǐng)域的一站式智能制造解決方案的智能工業(yè)解決方案提供商，用以增強(qiáng)自身為制造業(yè)企業(yè)賦能的能力。
2018-2021H1企業(yè)投融資事件中單點(diǎn)、全局企業(yè)比例
阿里巴巴不僅看到了這個(gè)趨勢(shì)，在實(shí)踐中阿里云自身的產(chǎn)品和解決方案發(fā)展也與這一趨勢(shì)相一致。例如， “云釘一體”、“云端一體”都是阿里云的重要戰(zhàn)略方向，其中“云釘一體”的核心是要構(gòu)建最全面繁榮的應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，釘釘平臺(tái)可以讓更多的全局應(yīng)用能夠有一個(gè)承載平臺(tái)來(lái)對(duì)接碎片化的需求;而“云端一體”，則是通過(guò)端融入云和推云入端，用AIoT平臺(tái)實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)下的融合智能，客觀上也將促進(jìn)全局智能的發(fā)展。
02
全局智能：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的終局
那么，我們?yōu)槭裁凑J(rèn)為“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從單點(diǎn)智能走向全局智能”是符合行業(yè)現(xiàn)實(shí)，并將開創(chuàng)工業(yè)數(shù)智化未來(lái)的趨勢(shì)?
1.日益凸顯的矛盾
企業(yè)全局優(yōu)化需求與碎片化供給之間的矛盾是當(dāng)前制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的基本矛盾。
阿里研究院副院長(zhǎng)安筱鵬曾經(jīng)做出過(guò)一個(gè)判斷，當(dāng)前制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的基本矛盾是企業(yè)全局優(yōu)化需求與碎片化供給之間的矛盾。筆者將這一判斷簡(jiǎn)單的理解成工業(yè)企業(yè)的集體“盲人摸象”面對(duì)的困難?！白R(shí)別象”是所有參與者的最終目標(biāo)，這個(gè)目標(biāo)在企業(yè)實(shí)際的經(jīng)營(yíng)中就是營(yíng)收、利潤(rùn)和他們背后的銷量、速度、成本、可靠性等等，企業(yè)希望通過(guò)數(shù)字化的手段去增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，從而獲取更大的商業(yè)成功。然而，當(dāng)前的手段和信息是有限的，也就是每個(gè)盲人去摸離自己最近的大象的身體部位。這在工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也存在相同的問題，每一個(gè)企業(yè)從自己熟悉和擅長(zhǎng)的領(lǐng)域出發(fā)，利用已有的碎片化技術(shù)點(diǎn)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行試點(diǎn)，希望在不影響整體系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下獲取單點(diǎn)、局部?jī)?yōu)化成果。有的在推廣MES，有的在做數(shù)字精益生產(chǎn)，有的在做設(shè)備數(shù)據(jù)采集等等。這種方式作為在數(shù)字化轉(zhuǎn)型起步階段的嘗試是無(wú)可厚非的，但是如同“立于象側(cè)，捫其身，上下左右，摩挲殆遍”就判斷“象之形殆如墻，廣而平，岸然而高者也”一樣，通過(guò)單點(diǎn)智能獲取的結(jié)果也必然是片面的。
為了滿足企業(yè)全局優(yōu)化的需求，也就是獲取最大化數(shù)字化轉(zhuǎn)型收益的解決方案，就需要解決當(dāng)前技術(shù)供給碎片化的問題。通過(guò)拼湊現(xiàn)有的單點(diǎn)智能的碎片、甚至是放棄現(xiàn)有的碎片化技術(shù)供給而搭建全局智能的框架，來(lái)嘗試從全鏈路、全要素的角度給出全局智能的解決方案，才是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的終局。
圖4：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“盲人摸象”
2.逐漸清晰的路徑
單點(diǎn)智能是自動(dòng)化和精益生產(chǎn)的延續(xù)，全局智能是新的管理和商業(yè)模式的起點(diǎn)。
在工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐中，我們看到了大量的智能應(yīng)用集中在工廠內(nèi)部，尤其是現(xiàn)場(chǎng)層，例如工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)和設(shè)備控制、工業(yè)視覺智能、工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等，這些的確也是數(shù)字智能工廠建設(shè)過(guò)程中很難繞過(guò)的應(yīng)用。這些應(yīng)用集中在兩個(gè)方向上，一個(gè)是經(jīng)典自動(dòng)化的漸進(jìn)式變革，讓以往難以自動(dòng)化的工作可以被自動(dòng)化生產(chǎn)所完成。例如經(jīng)典機(jī)器視覺只可以識(shí)別規(guī)范擺放的2D物料，而經(jīng)過(guò)人工智能算法加強(qiáng)的機(jī)器視覺可以識(shí)別隨機(jī)疊放的3D物料并加以處理。再例如傳統(tǒng)的流水線以處理單一的動(dòng)作為主，并需要部分人工操作，通過(guò)多軸機(jī)器臂和傳感技術(shù)的加入，可以完成復(fù)雜動(dòng)作。另一個(gè)是精益生產(chǎn)的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)，將一些線下或者人工的精益工具通過(guò)數(shù)字手段進(jìn)行展示或者操作，例如替代物理的Kanban、Andon系統(tǒng)，將工廠的設(shè)備和工人的工作狀態(tài)數(shù)字化并實(shí)時(shí)進(jìn)行3D展示。這些應(yīng)用的核心目標(biāo)是成本控制，通過(guò)對(duì)人工成本的替代和加快生產(chǎn)節(jié)拍來(lái)實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)效率。所以，單點(diǎn)智能應(yīng)用通常有相對(duì)確定的投入產(chǎn)出比計(jì)算，更容易作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型試點(diǎn)推進(jìn)。但是，這種提升的收益以單點(diǎn)的成本為天花板，持續(xù)提升的潛力有限。
如果我們將目光從單點(diǎn)突破轉(zhuǎn)向更多的制造環(huán)節(jié)甚至更廣闊的產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈，全局智能會(huì)發(fā)揮更多樣化的作用。例如，C2M的模式利用平臺(tái)或者銷售端向上游工廠輸送消費(fèi)者大數(shù)據(jù)，向其提供消費(fèi)者偏好的品類、款式、數(shù)量等信息，然后工廠再根據(jù)反饋信息結(jié)合自身情況設(shè)計(jì)并生產(chǎn)相應(yīng)的商品，也就是做大數(shù)據(jù)引導(dǎo)下的反向定制。再例如，在AGV、智能排產(chǎn)系統(tǒng)等新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，智能制造島的生產(chǎn)模式協(xié)調(diào)不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)和生產(chǎn)能力，再一次挑戰(zhàn)串行的流水線模式，為柔性生產(chǎn)創(chuàng)造條件。所以，全局智能應(yīng)用不僅僅關(guān)注單個(gè)環(huán)節(jié)，而是通過(guò)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)在不同的環(huán)節(jié)間流動(dòng)為手段，開拓新的生產(chǎn)管理模式和商業(yè)模式，最終的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)和落地新的商業(yè)機(jī)會(huì)。這種全鏈路的數(shù)智化可以讓企業(yè)把競(jìng)爭(zhēng)帶入新的維度，避免在成本價(jià)格上的貼身肉搏。
因此，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)決定了要更多進(jìn)入哪些應(yīng)用場(chǎng)景內(nèi)，單點(diǎn)智能將進(jìn)一步提升自動(dòng)化的程度和精益生產(chǎn)的效果，而全局智能則可以從商業(yè)上重塑一個(gè)企業(yè)，甚至一個(gè)行業(yè)。
圖5：?jiǎn)吸c(diǎn)智能和全局智能的不同路徑
3.此消彼長(zhǎng)的難度
單點(diǎn)智能應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)形成規(guī)模，新應(yīng)用發(fā)掘進(jìn)入深水區(qū);全局智能潛力依然有待發(fā)掘。
單點(diǎn)智能天然的有很多全局智能不具備的優(yōu)勢(shì)，正像前面提到的，它們方案簡(jiǎn)單，投入有限，落地直接，投入產(chǎn)出比明確，對(duì)整體業(yè)務(wù)影響可控。只要技術(shù)上可以實(shí)現(xiàn)，通常深受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策者和執(zhí)行者歡迎。相比之下，全局智能應(yīng)用的推進(jìn)受到諸多的限制。然而，這一情況正在逐漸發(fā)生變化。
首先，單點(diǎn)智能中易實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用已被深入發(fā)掘，更多的單點(diǎn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用開發(fā)進(jìn)入深水區(qū)。經(jīng)過(guò)工業(yè)企業(yè)和解決方案提供者近10年的努力，典型的單點(diǎn)智能應(yīng)用已經(jīng)在很多數(shù)字化轉(zhuǎn)型先行者的生產(chǎn)環(huán)節(jié)經(jīng)過(guò)一輪試驗(yàn)。根據(jù)工信部辛國(guó)斌副部長(zhǎng)2018年底在報(bào)道中介紹，自2015年起共遴選出305個(gè)智能制造試點(diǎn)示范項(xiàng)目，涉及92個(gè)行業(yè)類別，覆蓋全國(guó)境內(nèi)所有省(自治區(qū)、直轄市)，拉動(dòng)投資超過(guò)千億元人民幣。在此基礎(chǔ)上，初步建成208個(gè)具有較高水平的數(shù)字化車間/智能工廠。經(jīng)筆者了解，在這些智能制造示范項(xiàng)目中，除了業(yè)務(wù)數(shù)字化和信息平臺(tái)搭建之外，如預(yù)測(cè)性維護(hù)、機(jī)器視覺、電子Kanban這樣一些典型的智能應(yīng)用多有涉及。據(jù)IoT Analytics分析，僅預(yù)測(cè)性維護(hù)這一應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模到2024年就將達(dá)到235億美元。然而，進(jìn)一步發(fā)掘已經(jīng)被大家熟知應(yīng)用的新機(jī)會(huì)的實(shí)施難度在變大，近年來(lái)卻并沒有新的殺手級(jí)應(yīng)用出現(xiàn)。智能應(yīng)用的技術(shù)實(shí)現(xiàn)和利用智能應(yīng)用推動(dòng)企業(yè)成長(zhǎng)的困難度已經(jīng)顯著增大。
其次，各個(gè)行業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)、消費(fèi)品、金融等行業(yè)，在新的商業(yè)模式上積累了大量經(jīng)驗(yàn)，并且起到了培養(yǎng)大眾用戶和從業(yè)者習(xí)慣的作用。例如電商的高速發(fā)展和逐漸成熟中，出現(xiàn)了大量的從消費(fèi)者到供應(yīng)鏈再到制造端的新模式，例如電商的供應(yīng)鏈數(shù)字平臺(tái)和銷售平臺(tái)協(xié)同，讓商流和貨流做到一體化，并且通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行智能預(yù)測(cè)、智能補(bǔ)貨。例如某知名快消品商家的天貓店鋪，做“雙11”分倉(cāng)銷售預(yù)測(cè)，提前四周的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率是66%，提前三周的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率是72%;占銷售總量80%的暢銷貨品，分倉(cāng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)90%，按照預(yù)測(cè)進(jìn)行補(bǔ)貨的跨區(qū)比低于1%;這也讓商家做到了精準(zhǔn)備貨、聯(lián)合產(chǎn)銷計(jì)劃等等。利用在已成熟行業(yè)產(chǎn)生的經(jīng)驗(yàn)，同樣的模式可以相對(duì)容易的復(fù)制到其他的工業(yè)行業(yè)中，同時(shí)也給了新的行業(yè)更多信心。
4.彼此成就的手段
只有單點(diǎn)智能而不存在全局智能的應(yīng)用難以真正發(fā)揮作用，通過(guò)打通制造和其他環(huán)節(jié)，才能真正釋放單點(diǎn)智能的潛能。
將單點(diǎn)智能和全局智能放在對(duì)立面或者完全切割開來(lái)看是不正確的。單點(diǎn)智能的優(yōu)勢(shì)需要通過(guò)打通其他環(huán)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)最大化。試想一個(gè)工廠通過(guò)智能手段已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了完全的柔性生產(chǎn)，然而訂單還是固定的，只是通過(guò)工廠管理者的判斷來(lái)安排生產(chǎn)計(jì)劃，那么柔性生產(chǎn)的意義何在;協(xié)調(diào)多個(gè)工廠的智能排產(chǎn)系統(tǒng)的投入較大，而在單一產(chǎn)品的生產(chǎn)中成本節(jié)省有限，但是當(dāng)面對(duì)高速變化的線上市場(chǎng)需求時(shí)就成了非常有力的應(yīng)用。而全局智能也離不開單點(diǎn)智能的支撐，只有在各個(gè)單點(diǎn)上有足夠強(qiáng)大的應(yīng)用，全局智能才可能成為現(xiàn)實(shí)。
03
打破智能“谷倉(cāng)效應(yīng)”擁抱全局智能
谷倉(cāng)效應(yīng)(Silo Effect)原是指企業(yè)內(nèi)部因缺少溝通，部門間各自為政，只有垂直的指揮系統(tǒng)，沒有水平的協(xié)同機(jī)制，就像一個(gè)個(gè)的谷倉(cāng)，各自擁有獨(dú)立的進(jìn)出系統(tǒng)，但缺少了谷倉(cāng)與谷倉(cāng)之間的溝通和互動(dòng)。這種情況下各部門之間難以建立共識(shí)而無(wú)法和諧運(yùn)作。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐中同樣存在智能的“谷倉(cāng)效應(yīng)”，那就是過(guò)分依賴單點(diǎn)智能，持續(xù)在一個(gè)個(gè)單一的智能點(diǎn)上做優(yōu)化，而不能站在全局角度進(jìn)行整體協(xié)調(diào)。而打破智能“谷倉(cāng)效應(yīng)”的手段就是全局智能。
圖6：三個(gè)全局化形成全局智能基座
阿里云研究院認(rèn)為，為了打破智能“谷倉(cāng)效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)全局智能，需要做下面三個(gè)全局化的工作：
1.資源全局化
資源全局化的核心是利用IoT設(shè)備讓企業(yè)的資產(chǎn)資源可知、可見、可用。
基于統(tǒng)一的設(shè)備模型，低成本快速地從工業(yè)設(shè)備或者自控系統(tǒng)中采集、組織和分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)。實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備及流程等企業(yè)資產(chǎn)的“資產(chǎn)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”，挖掘和提升存量資產(chǎn)價(jià)值。通過(guò)數(shù)據(jù)分析讓機(jī)器數(shù)據(jù)產(chǎn)生洞察力，改善企業(yè)資產(chǎn)管理決策和運(yùn)營(yíng)的可見性。通過(guò)工業(yè)物聯(lián)可視與數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生，優(yōu)化業(yè)務(wù)及生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率。并且通過(guò)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、中臺(tái)和智能應(yīng)用的云化實(shí)現(xiàn)資源全局調(diào)配。
2.數(shù)據(jù)全局化
數(shù)據(jù)全局化的目標(biāo)是打破數(shù)據(jù)壁壘，讓數(shù)據(jù)組織清晰，讓數(shù)據(jù)可以自由智能的在全局流動(dòng)。
為了更好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全局化，需要制定統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)和開發(fā)，解決數(shù)據(jù)口徑和結(jié)構(gòu)問題;建立統(tǒng)一的采集規(guī)范，實(shí)現(xiàn)多端數(shù)據(jù)互通;開發(fā)可靠的數(shù)據(jù)生產(chǎn)、發(fā)布工具和統(tǒng)一可視化元數(shù)據(jù)管理平臺(tái);優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算的監(jiān)控治理;形成大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算能力和統(tǒng)一的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。最終可以對(duì)全域數(shù)據(jù)融合進(jìn)行沉淀，打通企業(yè)生產(chǎn)、營(yíng)銷、管理等等全鏈數(shù)據(jù)。
3.業(yè)務(wù)全局化
業(yè)務(wù)全局化的實(shí)質(zhì)是業(yè)務(wù)的在線化和中臺(tái)化。通過(guò)數(shù)據(jù)抽象讓企業(yè)的制造能力和其他業(yè)務(wù)能力(營(yíng)銷、品牌、設(shè)計(jì)、研發(fā)等)沉淀，并且讓各項(xiàng)業(yè)務(wù)能力時(shí)時(shí)在線并相互協(xié)調(diào)，成為最終通過(guò)在線業(yè)務(wù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)互聯(lián)互通。業(yè)務(wù)全局化要實(shí)現(xiàn)商業(yè)能力的共享和服用，打通從前臺(tái)到中臺(tái)再到后臺(tái)的數(shù)據(jù)、資源融合。
結(jié)語(yǔ)
面對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加速?gòu)膯吸c(diǎn)智能走向全局智能的步伐，我們需要平衡發(fā)展單點(diǎn)智能和全局智能應(yīng)用，同時(shí)避免進(jìn)入“谷倉(cāng)效應(yīng)”和“鳥籠效應(yīng)”的誤區(qū)。
圖7：規(guī)避“谷倉(cāng)效應(yīng)”和“鳥籠效應(yīng)”的誤區(qū)
首先，我們需要打破智能“谷倉(cāng)效應(yīng)”。避免對(duì)單點(diǎn)智能的路徑依賴，從制造環(huán)節(jié)向縱深觀察，從全鏈路的協(xié)同上、從價(jià)值鏈的配合上發(fā)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的新潛能。
同時(shí)，需要避免全局智能的“鳥籠效應(yīng)”。全局智能的建設(shè)必須與企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求相適應(yīng)，不做無(wú)謂過(guò)度的頂層搭建和超前設(shè)計(jì)，同時(shí)協(xié)調(diào)發(fā)展單點(diǎn)數(shù)智應(yīng)用，才可能實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用的可持續(xù)發(fā)展。
作者：盧子晟
■ 阿里云研究院戰(zhàn)略總監(jiān)
曾就職于西門子管理咨詢、埃森哲，專注于工業(yè)、能源、電力、交通等領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型和科技戰(zhàn)略研究。
（轉(zhuǎn)載）
