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工业互联网能速成吗?

宏观视点

工业互联网能速成吗?

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【摘要】:

工业互联网能速成吗?

 

看到群里e-works的黄培博士在群里提问了两个问题:

(1).工业软件是怎样炼成的?

(2).工业互联网能够速成吗?靠VC投资和烧钱,就能迅速壮大,建立可持续发展的盈利模式吗?

黄培博士是我见到难得比较客观、具有全局思维的人,因此,我特别喜欢与他探讨一些话题,因此,自请来尝试回答这两个问题。

如果工业互联网,只是基础设施—就像“要想富,先修路”,那么,这个互联网是可以速成的,加大基础设施投资,这是政府干的事情,为产业提供基础设施及服务,但是,做工业互联网的又想扩大他们的边界,说这个工业互联网还包括工业数据应用,即,工业软件、工业APP等,那这个问题不是工业互联网能否速成,而是“工业知识或工业软件”本身是否能够速成的问题了,跟工业互联网反倒没有关系了。

工业互联网对工业的意义在哪里?

如果,我们来推理,对工业互联网来个“证伪”,就问下面两个问题来印证,它存在的意义是否为很多工业互联网所明确的意义?

1.没有工业互联网可以吗?

这是我和交大D老师经常聊到一个话题,D老师会觉得缺乏根基,无法支撑其对工业的“不可或缺性”,某次央视谈到工业互联网,说某轮胎厂实现了工业互联网工厂,可以38秒一个轮胎,这种说法在行业里可能会是个笑话—因为,没有工业互联网,这个工厂也是可以达到这个节拍的,就像D老师经常会提到,如果把你们的工业互联网全部去掉,这个工厂运营会出问题吗?

答案是不会,因为,现有运行的自动化系统可以保障它稳定可靠运行—所以,没有工业互联网,并不会影响今天制造产线的质量、加工精度、速度,包括可靠性等,那么,工业互联网对于工业来说,至少说明它的意义不在这里。

2.卡脖子的事情与工业互联网有关吗?

我们把工业互联网的作用放的很大,但是,今天,我们所谓被卡脖子的各种产品、技术,大部分也没有跟工业互联网相关的,光刻机、电子特种气体、高精度机床、芯片本身、汽车电子芯片,硅材料、功率器件、仪表的器件、机器人的减速器,好像没有哪个跟工业互联网有什么关系吧?就像乌斯特研究纺织纱线的材料与牵伸关系200年积累的数据,每个工业领域的技术都是往往通过数十年乃至百年的积累形成的,而那个“工业互联网”这个概念也不过最近几年热起来的—它更像是个老酒换新装罢了。

我们从来没有认识到知识的价值

知识,真的很值钱,但是,我们却有无法认知的价值,我们经常装作我们很重视知识,但是,却总是抱怨人家的软件居然还卖钱,我们认为知识重要,却经常抄袭而不以为然,知识的形成过程是艰苦的,没有烧钱,是不会累积知识的,而烧钱也未必能累积知识的—如果方向错误的话,这就是“不确定性”,工业知识的形成是一个不断工程“Engineering”的过程,通过探索可能性,然后收敛到最经济性,就拿大家都知道的爱迪生发现钨丝来做灯泡一样,他测试了上千种材料,因为每种材料要考虑很多问题:

--它是否容易加工?

--它是否易于获得原材料?

--它的成本是否比较高?

--它寿命是否够长?

--它是否易于安装?

--会不会有烧过了爆炸?

所有,这些问题都会需要探索,然后进行测试,最后经过工程决策到钨丝,可能不是成本最好的,但是,一定是综合最优的。

工业里的每个制造环节都是这样,为何要考虑人、机、料、法、环,就是因为,影响因素很多,比如光伏的PERC工艺需90道工序,而HJT未来需要4道工序,多一道工序,不良品率就可能会下降—因为每道工序都不是100%,累积下来的良品率就不会很高,降低工序就降低了不良品率累积影响,每一个制造的环节都是钱-因为,累积出来的材料消耗、不良品的成本,都是巨大的,都是值钱的。

任何一个产品,都会需要经历10个工序,每个工序里有5个影响质量、成本、交付的变量,就会产生出上亿种组合路径,那么,制造业就是在不断寻找这个最短、最经济路径,因此,它是一个不断迭代的过程。

而今天,制造业的挑战是这个变化更快,时间粒度更小、批量更小,所有错误都会被放大,因此,需要借助于新的技术来提升效率,这是对于自动化、信息化、智能化的期待,但是,并非只有一个解决问题的榔头,而有扳手、螺丝刀。工业互联网能解决什么问题,是由问题来决定的,也是由工业互联网的特性决定的—只是,现在工业互联网是什么,好像大家也挺模糊的。

工业软件是怎么炼成的,工业软件是干什么的?就其本质而言,其在于让工业零碎的知识、隐性的知识,以一种“可复用”的方式被使用—这个方式就是软件,但是,这个知识的行程过程来自于人类的生产实践,大量的生产测试与技术的迭代,工业软件也是在计算机时代的产物,因为以前知识的传承都是靠书籍、资料、文档,数字化工具提供了更为便捷的数据、知识存储、转移,并通过软件方式,来利用。

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数字化是为了构建一个“数字世界”,与“物理世界”对应,通过两者的交互,让知识被结构化、并通过实时交互来被复用,而工业软件就是通过对物理世界进行建模,然后把它结构化,再通过仿真,进行复用,以及扩展—创造新的知识,验证新的可能性(控制参数、工艺特性)等,工业软件本身基于数学建模,以及工程(Engineering)的测试验证过程,收敛到“稳定”、“易用”、“可复用”的知识,加速技术迭代效率,并寻找新知、挖掘数据的潜力。

工业软件的练就具有行业特性,也具有碎片化的特性,它需要大量的试错来完善,它的过程无法速成—基本上都是需要积累的。如果工业互联网需要在应用领域速成,那就不大现实了。

投资能可持续吗?

其实,资本的力量是强大的,但是,资本也是毁灭性的,因为,从一开始,资本就没有和实业的人一个思路,因为,资本要赚取未来的钱,而实业是赚的过去的钱—在未来盈利,这是两个完全相悖的盈利模式,资本打造成功的故事很多,其实,资本伤害了的故事也很多,就像拉斯维加斯赌场里的老虎机一样,你投进去的币是塑料的,而吐出来的币是金属的,这样会给你一种错觉,赌场的人都在赚钱,而你从来听不到投进去了多少钱。

风险投资,就有点像博傻,大家都觉得自己不会是那个傻子,都觉得自己很牛,而且,也包装的自己很牛,甚至于自己都陶醉于自己很牛,之前谈到过金融投资的几个要素,(1).市场够大,工业互联网人家现在把自动化也包进来了,去年据说还打算把智能制造业包进来,人工智能也包进来,工业软件也包进来,至少俺们自动化圈的朋友都很莫名其妙—什么时候我们变成工业互联网行业了?(2).不能证伪,你不能证明它未来不可以改变工业,你无法证明它不管用,就像当年我的老家的505神功元气袋,反正案例上总有某些人被治好了,(3).有护城河,反正工业互联网不行,还有自动化兜底,至少还能卖点硬件盒子、软件,(4).政策加持,毋庸置疑,(5).大佬站台—工业互联网公司,也跟互联网行业一样,联合创始人,一个几个人的公司,搞个联合创始人的TITLE一下子就像多年的老店一样,而且高端大气上档次,比给个总经理的TITLE风光多了。

一个玩玉的朋友跟我讲,其实,玉的投资10个有9个都是假的,但是,如果投到1个真的,那就赚了,注定大部分今天吵闹的工业互联网公司会最终倒闭,只是每个身在其中的人都觉得不是自己,而投资圈里的玩法—花样百出,不良资产打包成各种金融衍生品,你觉得工业互联网就没有打包很多劣质对象吗?

资本不是为了你可持续发展,资本只为了自己可以可持续赚钱—如果你不能赚钱,资本会马上转向茅台-这就是为啥茅台能够成为最牛的股票,因为,它真的赚钱了,而工业互联网,到现在还没有赚钱呢!传统的工业里,都是“低风险创业”,就像有人问李嘉诚,你真的敢于冒险啊!李嘉诚说,我没有冒险啊!我做塑料花之前我就在厂里,对生产设备、技术、哪些技术师傅、货源,市场都很了解的,因此,传统的工业很多投资,都是属于“低风险创业”的。

工业互联网想的是“互联网思维”那种赚钱模式,通过烧钱快速扩大市场,然后通过规模降低成本,然后盈利,当然也有直接就是想着2VC的公司,但是,互联网成功于商业世界,它与工业世界是两个不同模式下的成功路径,一个是自上而下的思维,一个是自下而上的思维,他们有很大的差异,自上而下,就是先有一个产品,然后去扩张,但是,工业是先得解决一个问题,然后解决了很多个类似问题,形成一个相对普遍的方案,方案再不断封装,成标准的软件,才能复制,这两者路径是相悖的,因此,套用互联网的烧钱模式来开启事业,到了工业可能会遇到“软件应用形成过程”的时间壁垒—毕竟,资本是等待不了你的慢速发展过程的。

工业互联网意义究竟在哪里?

也即,不要试图在生产现场去考虑问题,工业互联网的定位是什么?它的工作是在哪里?

工业互联网要解决的问题是“计算”类的问题,因为数据的采集、传输、存储这些问题,都不是你能解决的问题,现场的各种总线、各种协议,给你无数种组合,你怎么获取数据?这都是没有规范和标准的,从功能性上来说,就像现在很多工业互联网无非就是个SCADA的功能,弄个大屏,显得高端大气上档次,很多数据表的呈现,感觉迈入了数字世界一样的科技质感,领导来了就带到这里看看,你看我们的数据都在这里,我们可以优化,报警…自动化的人说,这个玩意几十年前就有了。

还有打算给优化的,其实,很多优化的问题早都有的做了,就像有人打算给我优化风力发电机组的发电效率,我就想我们那个控制系统已经获得了最大叶尖速比,偏航还跟踪风向动态调整,究竟什么算法能够再优化它?有,但是,那个对于风场的仿真优化,的确有专门的软件—但是,这跟工业互联网其实也没关系,因为人家已经存在几十年了。

工业互联网,不要试图去深入到工艺、算法这个层级,那你就落后几十年了,OT的人从下往上照样可以干工业互联网,不需要你插手,你离数据远,离机理模型远的人,就别指望了,因为,那都是几十年的经验积累出来的。

工业互联网能干什么?

上次谈到这个工业互联网没有的话,也不影响工业,郭老师也认为是充分却非必要条件,有帮助,肯定是有的,否则,大家也别去折腾了。

1.加速知识的累积和发现速度

传统系统有没有问题,有,但是,你考工业互联网不能解决,就像人们认为信息孤岛是由技术形成的,不开放的总线,其实,并非如此,这个信息孤岛是由管理的垂直架构造成的,是这样的组织架构配置了这样的技术。

工业互联网,利用不断降低的网络成本、存储成本、算力成本,去解决连接中的问题—但是,这些问题都属于调度、策略性问题,本身也是需要算法积累的,需要测试验证的。

而不了解现场的人就无法考虑到现场各种可能的情况,而工业的碎片化,使得这个积累过程非常漫长,低成本IT资源使得数据的存储、使用变得更为方便—就像Mike早上在某群里讨论的,数码相机,使得我们对于照片的处理变得更为容易,把一个丑女可以P成超级美女,也可以马上手机端就可以发送给对方。

现在通过网络处理各种任务的确便利了,这就是互联网的好处。

工业里的数据被汇集,更利于处理,但是,记得“处理”才是关键,就像对材料的处理工艺一样,需要丰富的知识积累,测试验证、标准化封装的过程,这都需要漫长的时间。

2.应对变化

我们生活在一个被称为VUCA的世界,而我们一直处于这样的世界,我们所有的工作都是因为我们要干一件事情,比如一个化学反应过程、一个物理加工过程,但是,这个环境中的温度、机械的振动都会给我们造成干扰,使得无法获得稳定的质量,而大的商业环境同样是变化的,应对变化是不变的话题,而越来越大的变化是显然的。

那么,应对变化在传统制造业里,这是需要巨大的成本的,因为,测试验证环节最烧钱,每次打样就是浪费材料和成本—稳态的时候,就是赚钱,但是,所有的消耗都在启动和停止,就像空调的策略是一旦开了最好不要轻易停机,一旦停机尽量不要开,这就是因为,变化的地方是最浪费成本的地方。

那么,数字化,就是为了让我们用数字构建的模型,来应对变化,我们可以虚拟测试验证,虚拟调试,虚拟诊断与维护,虚拟环境中进行学习,我们可以利用数字化的世界来让我们在低成本的环境中获得应对变化的能力。

工业互联网,无论是工业数据的采集、存储、应用都是为了让我们不断去提高信息本身的低成本,而获得高柔性应对变化,以达到稳定可靠的运营。

工业互联网的发展之路

总之,工业互联网要发挥作用,就必须得有清晰的工业发展规划,对于企业、产业来说,都是要有自身的目的性设计,因为技术总归是服务于战略的,现在有各种论调,要优化、协同,我想,不要附着在这些方法和工具层面,而是回归“质量”、“成本”,比较好,因为,我们产业很多时候遇到的问题还不是这些高大上的问题,而是基本的质量、成本竞争力问题,以这些目标来设定,然后制定协作的架构、标准与规范,即,在企业内部单元的数据流与标准化,规范化,第三步解决数据的规范,以及知识的积累,应用问题,并形成自身的持续的工艺Know-How积累。

所以,我们仍然回到“人才”问题,因为,我们首先需要的是全局的规划能力的人才—在产品、技术、工程、商业间寻求流程的通畅,有在行业知识和经验,以及数据科学间协作的人,把现场的知识建模,测试,封装为可复用的工业应用,运行在一个有效的体系架构上,而这些都是需要人才的--不要装作很重视人才,而是真的要去培养人才,否则就是叶公好龙罢了。

人才的根本就在于“认知”问题,现在对于工业互联网的讨论,有时候让人很崩溃,因为,都是基于碎片、瞎子摸象的论调,基本的概念到现在还没有讨论清楚,究竟什么是工业互联网、工业互联网跟商业互联网有什么区别?很多基础问题都没有讨论清楚,而且,即使讨论了,很多工业软件的核心求解器算法也没几个人做,整天讨论CPS,但是CPS所需的工业软件、连接规范、数据字典都还没有形成“稳定”的产品—其实,在欧美,工业互联网不是先有概念,而是先有应用,然后归纳出一个IIoT,是先有应用,而不是先有这个词,再去做,这的确是OT思维和IT思维的差异,大概是因为,主导工业互联网的是工业,而我们主导工业互联网的是IT吧。(作者:宋华振 来源:说东道西)

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