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2020年工业物联网发展趋势分析:当工业互联网“叛逆期”遇上边缘计算“襁褓期”会发生什么?

2019-12-17 08:42 iot101君

导读:最近我接连担任了几次工业互联网相关大赛的评委,学习了很多 IIoT 领域的最新实践。一个多月下来,加起来有上百个 IIoT 项目从眼前“走秀”般经过。通过这些项目的展示,我在“观赏”过程中产生了一些体会,今天就通过这篇文章来与你分享。

当评委这事并没有想象中那么轻松,我将分配给?#19994;?#35780;审任务拆分到每天,固定时间?#25991;?#39640;强度阅读项目资料,每份资料的内容充实程度堪比大学毕业论文,还不包括 PPT 和视频…

一个多月下来,加起来有上百个 IIoT 项目从眼前“走秀”般经过。通过这些项目的展示,我在“观赏”过程中产生了一些体会,今天就通过这篇文章来与你分享。

01 聚焦优于发散

从今年的参赛项目来看,工业互联网的发展明显比往年更进一步,甚至可以说发生了一次迭代。

参赛团队都很明白,无论自己提供的是工业网络服务、工业互联网平台还是工业 APP…呈现给最终用户的一定都是端到端的服务,这样才有价值。因此各类工业互联网企业,无论是平台型、网络型、算法型、微服务型还是应用型,都开始强调软硬件一体的端到端“拉通型”完整解决方案。

工业互联网项目,如果不能创造独特价?#25285;?#24456;容易沦为“帮 BAT 卖云平台或者帮工业巨头卖设备”的下场。因此在评审过程中,我可以明显感觉出各个参赛项目都牟足了劲提升附加价值。参赛项目的类型明显出现了差异化,竞争格局变得更加清晰。

从切入市场的模式来看,工业互联网企业可以划分为如下 3 类,大家开始分道扬镳,差距逐步拉开:

大?#38405;?#24335;:主要针对超大型、大型企业的需求,围绕一家头部企业提供各类工业互联网服务。解决方案往往部署在?#25509;?#20113;上,方案较为复杂,包含一系?#24515;?#22359;和系?#22330;?/p>

这种模式在参赛过程中,因为有知名企业?#21576;椋?#24448;往?#21152;?#20248;势,容易让评委们?#28909;?#20026;主。各种名词也一大堆,?#28909;?#25968;字孪生、软件定义网络、数据中台…但需要提防项目方案好听不好用,不具备可复制性。头部企业的需求往往共性不足,而是以个性化服务为主。

场景模式:主要针?#38405;?#19968;垂直行业的工业用户,提供场景化的知识和服务。解决方案可以部署于公有云,但更多部署于?#25509;?#20113;上,成本位于其他两种模式之间。

沿着这种模式前进的工业互联网企业,往往脱胎于传统制造型企业。按理?#25285;?#21046;造型企业并没有将知识和经验公开和共享的动力,因为这些知识是企业的重要?#20160;?#26159;他们超越同行的法宝。

随着工业互联网的发展,当传统制造企业产生转型的动力之后,探索出了一条独特的道路。他们将自身的能力外化形成工业互联网平台,并将宝贵的知识进行沉淀和封装,对外提供场景化的端到端解决方案。

极简模式:主要针对中小、小微企业,以极低的成本解决中小企业在某种工业应用当中人力或者能力不足的困?#22330;?#35299;决方案一般部署在公有云上,方案简单、应用过程自助式、物美而且价廉。

这种模式面向中小企业,这类用户没有花哨的定制化需求,只希望解决生存问题和带动营收。工业互联网企业提供的轻量化服务,应能解决切实问题,而?#39029;?#26412;极低才行。而作为提供服务的 IIoT 供应商而言,传统的商业模式难以胜任,生态架构和盈利能力需要重新设计。

工业互联网企业的发展路径就是不断做减法、试错和聚焦。以上三种,无论是大?#38405;?#24335;、场景模?#20132;?#26159;极简模式,都可以开创一片天地。

02 工业互联网进入“叛逆期”

首届中国工业互联网大赛刚刚结束,我们不妨按照上述模式分析获奖团队的类型。

?#20154;?#19968;下大赛的总体情况,报名人数超过 5000,共征集项目 1009 项,超过 80%的参赛团队来自工业互联网专业服务商。最终决出 2 个一等奖、6 个二等奖、12 个三等奖。

按照组委会的分析,参赛项目的分布如下。

获得一等奖的两个项目,基于软件定义控制与流程的工业互联网解决方案属于大?#38405;?#24335;。“一站式?#26412;?#23494;刀具磨削 APP 属于场景模式。

【大?#38405;?#24335;】基于软件定义控制与流程的工业互联网解决方案,参赛单位是?#26412;?#19996;?#37327;?#25216;股份有限公司。项目打造了软件定义生产流程、软件定义控制系统的智能化生产?#23548;洌?#20174;园区到?#23548;洹?#20135;线、工位均展现了智能性,实现了从 IT 到 OT 的纵向打通,IT 系统之间的横向协同,及从 OT 到 IT 的数据驱动。

根据在东?#37327;萍家?#26124;工厂和新奥?#35745;?#31449;的实际应用,这?#36861;?#26696;创造了可观的应用价值。

从商业模式上来看,本?#36861;?#26696;采用“硬件+操作系统+工业应用软件+服务”的销售模式,市场接受度有待验证。

【场景模式】“一站式?#26412;?#23494;刀具磨削 APP,参赛单位是深圳?#36824;?#31934;密工业有限公司、基准精密工业(惠州)有限公司、深圳精匠云创科?#21152;?#38480;公司和深圳鸿智云创科?#21152;?#38480;公司。这几家公司均由富士康工业互联网股份有限公司控股。

此工业 APP 针?#32536;?#20855;全生命周期难点,通过云端 AI 支持实现深度数据挖掘,通过智能高端设备研发出精密智造工具,使得刀具设计化繁为简。

根据实际应用,该应用使得新品研发时间缩短 50%,人力成本降低 70%,意外停机与?#20998;?#24322;常几率下降 60%,实现经验数字化、出图自动化、个性定制化。

该 APP 推广领域覆盖面大,但未展示太多横向可扩展的实践案例,其应用前景仍有待市场检验。

获得二、三等奖的项目以大?#38405;?#24335;为主,鲜有极简模式。而极简模式其实对工业应用的共性需求提炼能力要求更高,对生态的构建能力和运营水?#23478;?#27714;更强。

分析参赛项目所采用的模式,可以直观?#20174;?#24403;下工业互联网所处的发展阶段。随着工业互联网企业的路径和版图逐?#20132;?#20998;,还没有?#26131;?#33258;己发展道路的企业相对处境危险,毕竟聚焦优于发散,大家都在奔跑,稍有不慎就会掉队。

沿着聚焦之后的道路前进的工业互联网企业,很可能在 2020 年经历“叛逆期”。

工业用户普遍接收了数据中台、数字孪生、工业大?#32536;让?#22909;理念的“洗脑?#20445;?#23545;工业互联网的期待原本就高,现在越来越高。而工业互联网并?#23433;?#26381;管教?#20445;?#38656;要很强的技术驾驭和生态整合能力才能落地。况且 IIoT 的应用现实与所绘愿景之间尚有不小距离,“叛逆”体现为用户期待和现实价值之间的差距。

03“襁褓期”边缘计算硬件大量浮现

很多参赛项目都提供了新型的边缘计算硬件,?#28909;?#19996;?#37327;?#25216;的工业服务器,工业富联的雾小脑边缘设备。除此以外,已经上市的产品还包括西门子的 Industrial Edge 设备、戴尔的 3000 系列边缘服务器、OPTO 22 的 groov EPIC、三菱电机的 MELIPC 系列和研华科技的 WISE-5000 等。

这类边缘计算硬件的主要作用是简化工业互联网的系统架构,促进 OT 与 IT 的融合。

过去需要复杂架构才能实现的数据打通与共享,现在通过边缘计算设备,整个系统架构被极大简化。

从边缘设备的种类上划分,包括设备型边缘、?#24230;?#24335;控制边缘、瘦计算型边缘、小型数据中心边缘等。

谨慎、简单、可靠和安全是工业普适价值观的一部分,边缘设备这一新生事物,虽然已经有了一些工业实践的支持,但这些设备想要在工业领域取?#20040;蠓段?#24212;用,并非短期可达。

边缘计算是工业互联网的重要?#26041;冢?#26410;来的大量计算将在边缘侧完成。在大量分析报告中,都认为 2020 将是工业互联网发展的关键之年。

在这一年中,工业互联网将扮演重要角色,越来越多的企业计划加大实施的步伐,助推 IIoT 保持较快的增速。还有机构预测,工业互联网有望在 2020 年超越 B2C 消费类应用,占据万物互联的主流地位。

这就要求边缘计算无论在时间还?#24378;?#38388;,都得离我们更近。尚处“襁褓期”的边缘计算设备,和人们对工业互联网的预期增速,构成了另外一组矛盾。

按照 Gartner 曲线,任何技术都将经历波谷才能良性发展。边缘计算目前位于波峰,2020 年极有可能过热。站在未来回望,长跑者们不妨在不同模式的赛道上深耕,等待“盛宴”真正降临。

本文小结:

1. 工业互联网企业明显出现了差异化,竞争格局变得更加清晰。大致可以划分为 3 类:大?#38405;?#24335;、场景模式和极简模式。

2. 无论是哪种工业互联网企业,呈现给最终用户的一定都是端到端的服务,这样才有价值。

3.IIoT 的应用现实与所绘愿景之间尚有不小距离,“叛逆”体现为用户期待和现实价值之间的差距。

4. 尚处“襁褓期”的边缘计算设备,和人们对工业互联网的预期增速,构成了另外一组矛盾。


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