?? “工業(yè)互聯網賦能制造業(yè)轉型升級的最重要的抓手并不是互聯網技術本身，而是企業(yè)的精益生產與管理，不要指望靠在企業(yè)堆砌人工智能、大數據等新技術能實現所謂的數字化轉型。”近日，在北京信息化和工業(yè)化融合服務聯盟主辦的數字化轉型云論壇系列活動中，中國鋼研集團綠色化智能化中心負責人、混合流程工業(yè)自動化系統與裝備國家重點實驗室副主任張云貴在題為《工業(yè)互聯網賦能冶金智能制造》的主題演講中如此指出。 工業(yè)互聯網是推進智能制造的核心抓手 “由于鋼鐵制造行業(yè)具有混合流程、工序耦合、規(guī)?；a、環(huán)境強約束等特點，鋼鐵行業(yè)的智能制造需要從模式、技術和方法論等不同的維度去思考，才能實現以智能技術賦能行業(yè)的轉型升級，實現企業(yè)對成本、質量、效率綜合優(yōu)化的目標?！睆堅瀑F指出，“因工業(yè)互聯網提供了完整而清晰的方法論、技術路線（如云計算、大數據、開源等）和商業(yè)模式（如鏈的競爭、贏者通吃等），工業(yè)互聯網應是推進智能制造的一項核心抓手?！?/span> 張云貴強調，必須承認無人化、少人化是當前企業(yè)投資者關注智能制造的核心原因，但智能制造的目標絕不只是無人化、少人化。從質量控制的角度看，由于質量在鋼鐵企業(yè)生產過程中具有很強的“遺傳性”，智能制造的質量目標是實現全生命周期的質量控制；從生產節(jié)奏控制的角度看，智能制造的目標是實現跨工序動態(tài)有序協同，從而帶來較好的經濟效益，例如通過減少工序之間的溫降就能達到很好的節(jié)能效果。此外，智能制造還可以實現能源與環(huán)境的協同優(yōu)化。 關于智能制造的內涵，張云貴認為，智能制造的系統構成是由人、物理系統和信息系統協同集成的HCPS（人—信息—物理系統）。其中，工業(yè)互聯網平臺是信息系統的載體；人是系統知識的提供者，也是使用者。一方面，企業(yè)要通過知識工程，將工藝知識進行數字化、平臺化；另一方面，人也會參與機器學習，是系統的使用者。例如，在做表面質量檢測時，由于機器學習需要大量的樣本，但鋼鐵行業(yè)缺陷的樣本數量不夠，有人參與的話，會在線做一些標注，這樣便可在比較快的時間內，提高機器學習的效率。 “智能制造要抓住一項核心技術的話，我認為應是工業(yè)互聯網技術?！睆堅瀑F說。他認為，從技術的角度看，鋼鐵企業(yè)需要以企業(yè)自治、自學習、自我進化為目標，綜合應用物聯網、人工智能和大數據等新一代信息化技術。其中，工業(yè)互聯網正是以上各項技術得以集成綜合的技術。依靠工業(yè)互聯網提供的方法論、技術路線和商業(yè)模式，快速構建企業(yè)的智能制造基礎架構是一種可行的策略。 其中，工業(yè)互聯網的方法論，核心是知識的解構、重構和復用，即通過對傳統的高度耦合解決方案進行合理的拆分和解構，形成可復用的微服務資源，再針對用戶的需求通過特定的集成技術實現功能重構，是工業(yè)互聯網共享思維在OT（運營技術）領域最為核心的體現，也是對目前工業(yè)自動化、信息化技術供給側最大的沖擊?！盎谄脚_的組態(tài)式智能技術服務是未來的一個趨勢?！睆堅瀑F指出。 數據的切割與耦合 是工業(yè)互聯網應用的最大難點 張云貴從宏觀的角度指出，工業(yè)互聯網對制造業(yè)的影響是多方面的。首先，中小企業(yè)會通過工業(yè)互聯網獲得與“領頭羊”企業(yè)相當的自動化、信息化服務。其次，客戶服務將成核心。由于在互聯網模式下，知識供給側越來越由少數天才把控，大量從事技術研發(fā)的人將被擠到客戶服務領域，成為平臺的“附庸”。因此，對客戶的服務水平將成為企業(yè)競爭的核心。再其次，平臺的接入服務將發(fā)展成為專門的生意，這類業(yè)務可以用電商發(fā)展后快速出現的“快遞小哥”業(yè)務來類比。最后，在未來，智能制造的IP（知識產權）也將成為一種新商品。如德國巴登鋼廠就有一項重要的智能制造IP收入。 在張云貴看來，工業(yè)互聯網賦能鋼鐵行業(yè)的著力點并非技術本身，而是以下3點：第一，精益生產與管理；第二，制造協同，這常常意味著內部流程、組織的重新定義；第三，整合運營，即要從整個價值鏈布局與思考，包括供應鏈整合、采取預測性質量體系、構建面向制造業(yè)務的共享平臺等方面。 “從冶金行業(yè)的智能制造實踐來看，數據的切割與耦合是工業(yè)互聯網賦能冶金智能制造的最大難點?！睆堅瀑F進一步解釋道，“冶金行業(yè)的工藝特點以及傳統的信息化層級架構，決定了不同工序對數據會形成天然的切割，跨工序的數據橫向流動十分困難。實現冶金智能制造必然涉及端到端的橫向集成，比如跨工序的質量控制與追溯、一體化生產計劃等，這些都需要數據能夠實現跨工序高效流動。”因此，要實現跨工序多源異構的數據共享，他認為需要解決兩個問題：信息架構問題和數據關聯融合問題。 張云貴指出，工業(yè)互聯網的扁平化架構剛好可以破解工序對數據的切割，從而解決第一個問題。扁平化架構是工業(yè)互聯網對目前企業(yè)信息化層級結構的挑戰(zhàn)?？梢灶A測，在工業(yè)互聯網場景下，企業(yè)信息化的功能會逐步向云端和邊緣端兩個方向進行遷移，云端智能將集中大部分企業(yè)橫向貫通需要的功能，比如BI（商業(yè)智能）、ERP（企業(yè)資源計劃）、MES（制造執(zhí)行系統），而邊緣智能會承接部分來自傳統管理層（如MES）的功能，同時強化在過程級、基礎級的智能化水平。解決第二個問題，則需要對數據與應用進行解耦，一個可行的技術路線是在原來的基礎上構建一個語義抽象層，對基礎數據進行某種集成、運算，向上層應用進行定向發(fā)布。
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