独家工业互联网App进化史(二)【技术篇】

 

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【导读】:前段时间业界谈工业互联网平台比较多,但是谈多了结发现其老是在云端飘,迟迟落不了地!这实际上没有正确的理解平台属性的缘故,而是又像数字化工场、工业4.0、智能制造一样,直接把工业互联网平台当成(等同于)一种解决方案了!乃至有部分媒体给错把工业互联网平台当成工业互联网解决方案商排名,让人笑掉大牙。

平台属性决定了平台是不直接落地的,即为企业用户提供解决方案服务的。之所以出现这样的现象,实际上与当前工业互联网处于初级阶段有干系,大量的平台方都是从解决方案商转型过来的,目前做的仍然是传统业务,而平台本身的开放式构建与生态伙伴搭建尚未有实质性进展。

工业互联网平台+工业App是一套黄金组合,工业App是实现工业互联网平台价值的最终出口。目前来看,这个出口还有点冷清。

与190+研习社社友探讨工业互联网
文|刘成军,造奇智能新媒体创始人兼主编,工业互联网研习社发起人

首先声明,这是一篇技术普及贴,有些词语不当的地方请谅解。由于业界目前仅有中国工业技术软件化产业联盟发布的《工业互联网APP发展白皮书》,没有其他机构针对此领域的系统化和体系化论述,本文的展开主要基于此文本,适当加入笔者的认识,本文不恰当的地方请参考原版白皮书。

首先要大白,什么是工业互联网APP?这点很重要,必须要首先理清的,不然不知道内涵和边界,后续讨论相关问题时就容易陷入无意义争吵。

《白皮书》认为,工业互联网APP(简称工业APP)是基于工业互联网,承载工业知识和经验,满足特定需求的工业应用软件,是工业技术软件化的重要成果。

如果拆解一下,有以下几个要点:

有很多人会以为怎么凭空就产生工业APP呢?前些年怎么没有提?以手机里常用的APP,能直接用到工业领域吗?……

其实,要认真回答完这个问题,确实需要从多个维度展开,比如从知识承载方式,比如从IT技术发展等等。所以,要看清楚问题,不仅要有技术思维,还要有很好的历史观。(当然,如果要真正有效的推动工业APP发展,需要在商业模式上进行突破。这当然不是一件容易的工作。)

知识最初只存在于人脑,后来人与知识分离,知识以文字和图片等方式外化于竹筒、布帛和纸张上。直到计算机出现,诸如机械、电子物理、化学等领域的专业知识,工业生产实践经验及诀窍,基于已知工业机理构建的各类模型,逐步进入计算机,形成早期的工业软件。

相信这一点大家容易理解了,人的经验会随着离开(离职)而消散,纸张虽然仍是当前知识传承的载体,但已经不再时兴,而是基于运行在互联网之上——数字阅读、数字图书馆。乃至于造奇智能新媒体推出的工业互联网研习社也是建构在互联网的基础设施上,利用互联网技术的沉淀、留存功能,让更多的工钱之获益。

工业App的出现促进了工业技术沉淀、传播和应用效率的极大提升。企业有了更多工业APP,就不会太担心员工离职了。详见下图,窥见演进路径和发展的一定逻辑:

工业App的发展过程,主要是工业技术软件化的结果,其演变路径是:工业技术或知识→工业软件→工业App→工业互联网App

(备注:此处区分工业App与工业互联网App,工业 APP 是工业互联网 APP 发展的一个前期阶段,是企业目前最有大概实现的 APP 形式;后者从狭义上理解,就是基于工业互联网基础环境开发而成的)

来源/《工业互联网App发展白皮书》,刘成军制图

3、第三条路线图:价值逻辑

前段时间业界谈工业互联网平台比较多,但是谈多了结发现其老是在云端飘,迟迟落不了地!这实际上没有正确的理解平台属性的缘故,而是又像数字化工场、工业4.0、智能制造一样,直接把工业互联网平台当成(等同于)一种解决方案了!乃至有部分媒体把工业互联网平台当成工业互联网解决方案商排名,让人笑掉大牙。

平台属性决定了平台是不直接落地的,即为企业用户提供解决方案服务的。之所以出现这样的现象,实际上与当前工业互联网处于初级阶段有干系,大量的平台方都是从解决方案商转型过来的,目前做的仍然是传统业务,而平台本身的构建与生态伙伴搭建仍未有实质性进展。


工业App的N个方面

工业App数量和种类的多寡,标志着工业App生态的建成与成熟与否,是工业互联网真正在企业得到广泛人深入应用的重要标准。目前,还没有看到这类工业App,亟需找到切入点和突破口去推动,这方面应主要依赖于市场主体——平台方的推动。

工业互联网平台与工业App的协同发展的重要性不言而喻,没有价值出口的平台徒有虚名,不能依托工互平台而广泛扩散的工业App,仅仅就是一个工业应用。

[造奇智能]新媒体(ID:zaoqizhineng)判断,未来数年将形成海量自制剧(自用工业App)与流行剧(公开运行下载)并存的局面。

1、研发设计阶段:索为系统为航空发动机用户将设计的流程、方法、数据、工业软件及各种应用系统进行有效管理和集成,使研发过程规范受控、工作效率提升、大量的数据可视化等;

2、生产制造阶段:西门子结合深度学习算法,为格林机床提供刀具寿命预测App。根据历史数据预测刀具磨损状态,并对刀具提前更换做出提醒,优化制造过程备件采购和库存策略。

3、质量检测阶段:某钢厂与英特尔合作开发钢材质量检验App,即通过对生产线可视化,用机器学习的方法识别个中的划痕、酸洗来替代人工检测,提供了检测成功率,并降低了人工成本。

4、预测服务阶段:美国初创企业Uptake利用工业App进行推荐预测服务,如流程优化、故障预警、任务管理等。

5、售后服务阶段:北京天泽智云与某高铁研制单位共同研发高铁故障预测与健康管理车载样机,将基础特征和选定的原始数据传输到数据中心进行知识挖掘、模型开发和决策支持。

【预告】:下一篇,国内外工业互联网App开发成果几何?

造奇智能产业新媒体 & 工业互联网研习社将持续动态关注这一进程,我们怀着期待,传递理性和建设之声,融入成为生态中的一员,陪伴在大家左右,无问西东。

2018年是工业互联网发展的关键之年!

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