阿里云IoT事业部总经理王晓冬 工业互联网发展进入深水区 好产品应经得起 灵魂三问 (阿里云iot studio)

一汽新能源汽车繁荣工厂,数百万个设备数据采集点,向汽车智造智能中控系统输送海量数据,让冲压、焊装、涂装、总装和电池电驱五大车间生产过程数字化,满足一分钟生产一辆车的需要;

老板电器基于阿里云IoT平台搭建“九天中枢数字平台”,接入工厂全部284台自动化设备、上万个点位的实时数据,处理分析后,形成一个可指挥整座工厂全流程调度的“智能大脑”,帮助工厂实现了不同设备间自主的协调运作、灵活响应;

在珠江三角洲、长江三角洲的产业带制造集群中,越来越多的中小企业使用“数字工厂”方案,以销定产、数字化管理,提升良品率与能效。

越来越多的企业从工业互联网中获得能效提升,智能巡检、远程设备操控、AI质检,自动化工厂变成智能工厂,从摸索概念到落地,工业互联网已经进入应用的深水区。

日前召开的国新办发布会上,工业和信息化部发布的数据表明,目前我国较大型工业互联网平台已经超过150家,平台服务的工业企业超过160万家。刚刚结束的2022两会上发布的数据表明,2021年,在建的5G+工业互联网项目超过2000个。

2022年1月,“十四五”数字经济文件中提出了对各项产业的要求,其中工业互联网平台2020年普及率14.7%,计划2025年达45%,翻3倍,是列出目标增长最多的一项。

这表现出工业互联网的发展已经从培育期走向成熟乃至深水区。阿里云IoT事业部总经理王晓冬对此的理解是,“十四五”对工业互联网提出的数字目标,要求工业互联网企业战略、目标与模式都要随之调整。

“企业产品智能化、生产智能化与产业链智能化协同的需求日益明晰,工业互联网的发展进入更务实的深水区。”王晓冬表示,“工业互联网已经到了高质量发展期。” IoT事业部总经理王晓冬: 工业互联网发展进入深水区 好产品应经得起“灵魂三问”

从上云到数据化运营

王晓冬表示,在新的发展阶段,工业互联网需要从简单地上云上平台服务,迈向更深入服务于企业数字化转型的深水区:一方面,需要将服务的对象更多覆盖中小(尤其是专精特新企业等);另一方面,也需要更多的去研究“链主模式”的产业链协同方式、双碳背景下的企业节能减排等等,用有效的模式带动更多企业从数字化转型中获取商业价值。

基于对新时期工业互联网需求和发展趋势的把握,阿里云IoT联合天猫等在2021年10月云栖大会上,发布了阿里巴巴智物·智造养成计划,力争通过“智物智造”的产品技术和生态,赋能10亿智能设备,改造10万家数字工厂。

好产品要经得住“灵魂三问”

王晓冬认为,理解工业互联网的发展,需要从本质上去分析与理解工业企业上云的动力,实际上要回答三个基本问题:企业为什么要上云、什么业务上云、如何上云。

这三个问题很容易映射到工业互联网企业的产品与服务上。

王晓冬举例说,阿里云工业物联生产管控一体机这款产品,它诞生目的就是为了帮助企业更方便的实现设备物联与设备数据分析管理的一体化集成,从而完成设备上云的基础设施。而它的诞生就是经过这一系列的归根溯源的“灵魂三问”,去诠释工业制造企业如何标准化生产设备上云的方式方法,真正实现信息系统与制造业设备数据的深度融合,实现数据价值的有效提升。而这一基于企业IT与OT的融合就带来了企业设备运维和生产协同的新解法,工业互联的产品、技术、方案就在这里找到了汇聚点。

在找寻这三个问题的答案时,可以不断洞察出不同企业对工业互联网的不同需求。阿里云为一汽新能源汽车厂部署的工业物联生产管控平台,解决异构互联、数据处理、数据智能的问题,能够实时处理海量数据,从而帮助这间新工厂实现数据驱动。王晓冬解释,这个洞察是看到,企业在从工厂/车间互联的基础上,不断发展出组织内跨域协同、组织外产业生态协同的需求,从而产生大量数据管理与治理的需要。

最终,经历了灵魂三问的互联网产品,就会具备“有用,好用,安全”的标准。

实现“数据驱动型企业”的关键

工业互联网和IoT的广泛部署,让过去大量沉默的数据,被收集和利用起来,远程运维、AI质检、数字孪生等大大提高了制造业的数智化水平,可以说,数据已经成为现代企业越来越重要的一种战略资产和生产要素,同时随着国家推进数据要素市场化的进程,数据要素或将成为企业未来的重要收入来源。

王晓冬认为,因此对于当下的企业来说,要有经营数据的战略能力、识别数据的战术能力、治理数据的技术能力、利用数据的思维能力、培育数据的生态能力。

在建设数据驱动型企业的过程中,王晓冬引用《长期主义》一书中的的观点,作者认为要同时做两件看起来相互矛盾的事情,取得良好短期业绩的同时投资于未来的增长,即短期目标与长期主义都要做好。王晓冬认为这点对于工业制造业尤为重要。个性化的数字化转型方案的落地要做的非常完美,能够有效的帮助企业疏通堵点、解决痛点,实现用户价值。个性化的存在为未来规模化的产品打下了基础,而个性化的成功将为未来规模化的产品提供更加有效的应用Know-How。

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