北京2021年3月12日 /美通社/ -- 浪潮凭借在云、信息化、制造业领域的深耕实践，结合大数据、人工智能、5G等新兴技术参与高端制造工厂改造，在迭代升级工业互联网平台化产品、服务能力的过程中，收获若干体会与感悟，与诸位同仁分享。
2020年，工业互联网蓬勃发展，工业领域有各式各样的设备、软硬件系统等，行业需求各具特色且壁垒很高。不同于物联网强调物与物的链接，工业互联网无论从链接的对象、链接的数量，以及应用场景等都发生了颠覆性变化，强调人、机、物全面互联。
在信息化与工业化两化融合的大背景下，工业互联网通过工业云将设备、业务系统、开发者、供应商、产品和客户等紧密地链接融合起来，协同供应链与产业链，形成跨域、跨区、跨业互联互通，使工业经济各要素资源高效共享。现阶段，工业互联的核心是数据的获取（人机物）、链接、应用与增值服务，数据来自工业，数据服务工业，未来将涌现出大批以数据驱动的新模式新业态。
当前，国内工业企业的智能化转型需要实事求是，因企制宜，分布实施，才是科学、健康的发展方式。先完成企业数字化补课（产业基础再造工程），同时把握机遇，制定合理科学的总体规划，以重点领域、场景为抓手，打造数字化基础设施，让企业有动力，有节奏，有方向的深入数字化网络化智能化改造，真正做强实体经济。
工业数字化、数字工业化与数据智能是实现“数字工业经济”的重要构成
数字经济作为推动生产力发展的重要经济形态，已被写入2020中央经济工作会议报告，其中产业数字化、数字产业化以及数据价值的有效发挥是核心内涵。对于工业互联网而言，新一代信息通信技术与工业经济的深度融合催生出全新的工业生产方式与企业形态，如何充分发挥“数字工业经济”成为我国经济新的重要增长点是关键。
目前工业互联网整体包含工业数字化、数字工业化与数据智能三个部分，具体而言，工业数字化包括自动化改造、信息化升级与数字化整合三类：
数字工业化强调产业链控制力、协同力整体提升，推动产业集群发展：
数据智能强调AI在加快制造业生产方式和企业形态根本性变革中的推动作用，主要分为质量优化提升与延伸增值服务两大类：
加快工业基础设施建设，推进设备链接与大数据运用能力
Gartner认为2022年边缘计算成为所有数字业务的必要需求，到2025年，全球连接到网络的设备将达到约208亿台，大约有75%的数据将在边缘侧产生和处理，2021年边缘计算将最终成为真正的价值创造者。因此，受物联网、AI、5G的驱动，边缘计算将广泛应用于工业互联网智慧园区建设。
未来工业互联场景下，设备、业务系统的连网上云需求，工业园区边缘侧的快速协同场景等都将呈现指数级增长，需要建设工业确定性网络，增强边缘云的服务管理能力，打造“云网”一体化基础设施，用网络的能力支撑云的发展提升用户体验，用分布式的云形态优化网络资源，使光纤网、5G、广域网等多类型网络能够按需弹性分配。
以人、机、物互联为核心的IIOT链接在一定程度上回答了工业领域“数从何来”的问题，而数据汇聚、分析与应用的基石是安全、稳定地链接。通过区块链技术与密码算法授权使用数据，并依据智能合约进行价值分发，提供供应链金融等增值延伸服务，形成企业大数据中心与工业大数据中心。对工业企业而言，贯穿“研产供销服”关键数据链接企业与消费者，形成供给侧与需求侧的闭环对接，实现因需定制与消费者评价反馈等，不断提升品牌价值与服务水平，实现企业自身高质量发展。
作为工业互联网服务商，浪潮云需要基于“云网”一体化与PaaS平台融合，实现云服务、网络、通信、大数据等多种能力的开放，构筑新型工业基础设施大力发展生态，提供工业互联网解决方案与集成交付能力，将数据作为生产要素的价值充分发挥出来，真正驱动数字工业化的协同力控制力，实现工业经济可持续发展。
以企业为主导，充分发挥“数据+AI”价值实施智能化改造
基于对“研产供销服”全要素数据价值理解，在酒业智能化改造的实践中，浪潮云认识到产线智能化改造的入手点是 “两根杆”的改造，一根是以“摄像头”为核心的机器视觉，实现人工工匠与智能工匠结合，推进产业基础高级化，另一根是以“扫码器”为核心的产供销服横向链接，实现物生命周期精细化管控。以山东某知名酒企为例，一方面在窖藏环节结合区块链和视觉AI技术实现酒库的智能化监控，替代巡检和三方认证，并服务于真实年份酒、数据酒证等供应链增值服务；另一方面依托“五码关联”（盖码、瓶码、盒码、箱码、垛码）实现产品全生命周期线上化，触发渠道奖励，固利控价减少窜货。
从事以冲压焊接为核心工艺的汽车零部件制造的重庆天人工业集团，依托QID（异构数据链接平台）贯穿天人内部的ERP系统、MES系统、物流系统以及自研的“工业干细胞”工业软件等，打通“数据脉络”，构建质效优化模型，面向生产流程中的堵点、卡点等解决问题。在天人“工业干细胞”接入过程中，我们认识到“质量螺旋”在工业企业数字化转型过程中的应用价值，“质量螺旋”一词由美国质量管理专家朱兰提出，率先采用表达产品质量产生、形成、发展的客观规律的一条螺旋上升曲线，该曲线对品质管理有重要的指导作用。
以汽车生产过程中关注“焊接点焊缝”为例，由生产管理者定义关键控制点所涉数据源（人机料法环）后，通过QID链接、汇总并介入算法分析，实时呈现焊接问题，根据问题点做优化方案进而重新界定关键控制点所涉数据源的阈值，并将新的标准要求通过生产工序、PLC等回传到生产过程中去，以此完成首轮质量螺旋并不断循环、调整、优化、迭代。
万物链接需要万物可信识别，国家标识解析体系提供的统一编码规则，QID对异构多数据源的兼容链接，为“质量螺旋”的发展提供了可能,便于实现物、工序等最小元素化的抽取、随机组合与跨域链接，进而汇聚多数据源孵化工业软件，面向行业级刚需场景发展云原生应用，其作为独立的小规模松散耦合服务的集合，能够快速响应用户需求并持续改进，支持跨公有云、私有云与混合云等不同云形态的开发与管理，弹性扩展力强且容错性高，是向未来而生的新型应用开发架构。
智能化改造应面向企业场景、需求等先完成设备联网、企业信息化实现数据互联互通，依托数据智能实现工序优化、质量提升等实现生产方式和企业形态变革，云网边端融合是实现基础，同时，发展服务产品与自有产品生态体系，打造行业级和企业级工业互联网平台集群发展。
