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工业互联网是MES、ERP上云吗?

2021/11/4 0:42:54 人评论 次浏览 分类:热点聚焦  文章地址:/news/4010.html

最近几年,一直有人问“工业互联网是MES、ERP上云?”这个问题。回答这个问题之前,我们先看看工业互联网带来的机会是什么?

我们知道:过去工厂里的计算机系统是分级的。离散制造业典型的分法是BA、MES、ERP,钢铁行业的典型分法是L1~L4。这些级别的特征是:底层的响应速度快而管控范围小,高层响应速度慢而管控范围大。以钢铁行业为例,L1是阀门级、L2是设备级、L3是车间级、L4是公司级,范围不断扩大。但L1的响应速度是秒级、毫秒级,而L4并不是实时处理的。把管控范围和响应速度放在一起,就能看到原来计算机系统的局限性:限于相应速度慢或者管理范围小的三角形内部。



自动化系统机器决策,信息系统人决策;系统响应速度、涉及范围之间存在矛盾。工业互联网时代,要突破这个矛盾!这就是传统计算机系统的局限性。


了解了这个局限性之后,“机会”也就清楚了:突破三角形的束缚。范围大、相应速度快的领域,是工业互联网的机会空间。所以,MES、ERP上云并不一定能解决“范围大、相应速度快”的要求,并不是典型的工业互联网应用。

不同时间周期系统的融合
林诗万博士的视角,也是不同时间周期系统的融合


要理解工业互联网的特点,就要分析过去为什么会有局限性。


从技术角度讲,这个局限性是信息通信技术不够发达导致。但技术基础具备后,人们需要考虑的是经济性问题:什么样的业务活动,能够发挥这种技术的优势。


我们注意到,网约车、外卖平台针对 都是“范围大、相应速度快”场景。在这个场景中,平台本质的作用是管控。北京大学陈龙博士在《数字控制下的劳动秩序:外卖骑手的劳动控制》中写道:平台更像是一名管理者,真正的老板并不存在。


但工业中的场景是什么呢?


在笔者看来,本质上也是提高管控能力。在能源、质量、安全、设备、操作等方面。因为计算机可以根据实时数据,判断能源是否平衡、实时发现质量、安全和操作问题,及时发现安全隐患。过去人们常说:现场有黄金。意思是人们要下现场才能发现问题。但是,在互联网时代,许多问题不需要下现场、不需要走到设备旁边,就可以更加及时准确地发现问题。对现场管理来说,这其实是一种革命性的变革。


在工业互联网白皮书中,指出了3个要素:智能的机器、高级算法、工作中的人。所谓智能的机器,最基本的要求就是“不聋不哑”(朱铎先生的说法),能够给人送信息。但人的精力是有限的,难以处理成千上万台设备送来的秒级、毫秒级的数据。所以,需要“高级算法”来帮忙。我把“高级算法”形象地称为“小秘书”,其作用是从数据中发现问题、报告给人。

工业互联网的三个要素
工业互联网的三个要素


生产正常的时候,人类没有必要看大量的实时数据:这其实是浪费精力。而“小秘书”的作用就是发现异常,报告给人。发现异常的逻辑也非常简单:异常就是不正常,不正常就是超出正常范围,正常范围就是标准规定的范围。所以,企业必须重视标准的建设:标准之内是正常、标准之外是异常。事实上,网约车、外卖平台的管理,就是这个逻辑。这样,依靠“小秘书”的帮助,人类就可以用有限的精力,去关注大范围实时性的问题了。


随着数字化技术的应用,企业一项“后台”工作,会逐渐走向“前台”:这就是优化。传统上,企业管理和技术人员的日常工作是处理问题和异常,做“救火队员”。“优化”常常被当成“点缀”、“附加”的工作。但是,在工业互联网时代,管理和技术人员的主流工作就是优化:因为日常处理是机器来做的。日本的IVRA结构,说的其实就是这个问题。我们可以设想:一家企业的技术人员主要在“救火”,另外一家在“优化”:哪家企业的水平更高?

工厂的智能化思路:持续改进
工厂的智能化思路:持续改进


完成上述逻辑需要做两件事:分析数据、(用APP的思路)沉淀软件化知识。


然而,在现实中上述两件事并不太容易做。某企业出现质量问题时,一般要花3~7天的时间。试想,如果技术人员每天面对几十个质量问题怎么办?哪有精力处理?本人过去做类似APP这样的工作时,要花几个月的时间,成本算下来有几十万。如果不能解决这些问题,我前面讲的逻辑就是无法落地的:可以偶尔做示范,但无法成为日常的活动。因为经济上不划算、是赔本的买卖。


工业互联网平台、5G、数字孪生,本质上是解决这个问题的,也就是解决上述逻辑的成本和效率问题。举个例子:


做数据分析的时候,需要的数据是难以事先确定的。往往需要从不同的系统中获得数据。多年来,我们试图解决数据孤岛问题。但每个系统都是单独建设的,消除孤岛的顶层设计太难做了。但现在有办法了:有孤岛不可怕,只要易于连接就可以了。再如,知识沉淀成APP的过程,还可能会影响系统稳定性,带来很多的阻力。这个时候,我们就可以谈信息通信技术的作用了。例如,云原生技术就可以帮助人们解决这类问题。


推进工业互联网技术时,重视应用是对的。但如果只重视应用、满足于短期的成绩,可能会丧失真正的机会。

作者:郭朝晖

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  1. 扁鹊说自己是家里医术最差的………好的工业互联网,应该是没有存在感的

    匿名用户
     2021/11/4 18:06:56
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