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補課中國工藝能力與知識圖譜

2020-01-15 04:23:27張啟亮
財經 2020年1期
關鍵詞:設備信息企業

張啟亮

徐工信息脫胎于徐工集團,在2014年創業初始,當時普遍的感受是工業互聯網、智能制造是遙遠的未來,是虛幻的概念。當時信息化團隊總共有200多人,只有20個人邁出創業的一步,現在徐工信息已經發展到400人。

最初徐工信息主要服務于徐工集團,現在也在賦能另外75個細分的行業,公司從最初的一窮二白到現在年復合增長率達70%,市值翻了將近100倍。從徐工信息在過去五年的發展可以反映出工業互聯網和智能制造在中國得到了很大的發展。

徐工信息漢云工業互聯網平臺的重點領域是通過數據優化工藝和生產過程,以及對設備進行管理和預測性維修。以數據為基礎,整個工業互聯網從四個方面推動數字化進程:重構生產模式、重構服務模式、重構商業模式、重構企業的核心數據競爭力。

中國制造業發展迅速,但是工藝的能力和知識圖譜與歐美國家還有很大差距,是中國制造業的短板。工業互聯網平臺對于中小企業的重要意義就在于,可以把大型企業工藝的經驗、老師傅的經驗和工藝的知識圖譜放到平臺上,分享給中小企業。現在,徐工信息漢云工業互聯網平臺上建立的豐富工藝模型,已經可以做到方便中小企業取用。

徐工信息漢云工業互聯網還擁有強大的數據處理能力。平臺把工廠的加工設備全部鏈接起來,結合設備實時數據和工業知識庫,做設備預測性的維修。

以幾個典型案例為例。中鐵建作為一個施工企業,購買了多達8萬臺施工設備,然而中鐵建下設部門眾多,每個局之間的設備并沒有共享,產生了巨大的資源浪費。徐工信息漢云為中鐵建開發了四個APP,使企業設備復合利用率大幅提升,既節約了成本,又提高了效率。

另一個案例是一家大型紡織機械企業,該企業希望應用工業互聯網幫助其解決棉布機工作效率不高的問題,通過搭建工業互聯網發現這家企業的數據存在不正常現象,隨后技術人員分析原因得出,不是棉布機本身的問題,問題出在當地工人的生產效率低下。由此可見,工業互聯網還可以通過數據幫助客戶看到設備表現到底如何。

徐工信息漢云工業互聯網平臺產生的大數據現在已經產生價值,城市的開發熱度、開工率和設備健康狀況等等都對房地產開發商很有吸引力;做投資的企業也會購買數據,它們通過分析具體企業設備的開工率,可以預測未來新增的設備和行業變化所產生的影響。

從徐工自身的經歷和在市場上摸爬滾打的經驗來看,中國制造業企業數字化轉型面臨七個挑戰:一是需求,因為需求的變化,中國制造業需要從原來的大規模生產與庫存化生產,轉變為個性化生產;二是產品,服務也是一種產品,原來的制造業以賣產品獲得企業利潤,但美國重型機械巨頭卡特彼勒就不一樣,企業70%的凈利潤來源于后市場,所以關注產品后市場服務對中國的制造業來說非常關鍵;三是數字,面對工業互聯網、大數據、云計算等新技術的出現,中國的制造業正在探索如何運用這些技術來改善生產;四是組織,很多企業構建了數字化的基礎,但科層制的制度沒有改變,換言之管理結構沒有進行與數字化相匹配的調整;五是能力,現階段企業需要培育與數字化、智能化深度融合的新型能力;六是生態,未來制造業最關鍵的是擁有平臺,原來通行的一流企業做標準,二流企業賣產品,未來將是一流企業建設生態平臺的過程;七是全球,現在的趨勢是中國高端制造業都在大量回流,中低端制造業在向東南亞轉移。

徐工信息漢云工業互聯網平臺中匯聚了1000多家企業,從其中的構成可以看到一個很重要的變化:2018年大型企業和中央企業是在工業互聯網方面創新的主體,而到2019年,數據顯示漢云平臺上中小企業的比例達到了52%。中小企業占據了中國總企業數量的90%,中小企業的數字化轉型,才是推動中國制造業高質量發展的動力。

對于中小企業來講,推廣標準化的工業化APP非常必要,中小企業的需求可以分為六個部分:研發、生產、供應、銷售、服務和數據。在2018年和2019年,生產、服務、數據這三大部分的增速最快,生產類應用場景增幅63%、服務類應用場景增幅53%、數據類應用場景增幅71%。

由此可見,這三個層面的需求因為智能制造和工業互聯網的技術得到了大幅上升。

我們的思考認為,未來工業互聯網發展會有五個方向:

第一,誰掌握數據,誰掌握未來,數據有可能會成為繼土地、廠房、設備之后的一個更重要的生產元素;第二,智能制造、工業互聯網要沉淀,如果流于表面,未來有可能會造成很麻煩的局面;第三,智能制造、工業互聯網不是為了概念而炒作,而是要真正圍繞客戶的痛點為其創造價值;第四,要繼續打造開放的工業互聯網共享生態,例如現今很多研發不是在辦公室里,而是在平臺上進行的,徐工信息漢云上就有3000多個開發者通過全球的智慧在進行研發;第五,復合型人才非常稀缺,創新面臨瓶頸,未來跨界需要工業專家、數據專家、互聯網技術專家真正聚集在一起,未來工業互聯網和智能制造需要基礎學科的人才來研究最核心的技術。

(編輯:袁雪)

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