制造业在转型：进入一个全新的数字世界

　　GE原来依靠出售航空发动机获利，目前通过在发动机上安装上百个传感器，实时监测发动机的工作状态，为客户提供在线监控和预测性维护的服务，从原来卖发动机变成出售“发动机的无故障工作时间”。 GE除了管理飞机发动机，还管理了一两万辆大型卡车组成的车队，每辆车安装了200多个传感器收集各种卡车运行信息，在GE眼中，这些大型卡车不是卡车，而是奔跑的数据中心，未来所有的生意都是数据生意。

　　建筑机械市场波动非常大。中国建筑机械市场经历2011年的暴涨后，持续了好几年的惨淡经营，直到2016年下半年由于“一带一路”政策的拉动，建筑机械厂商业绩才开始大幅度回暖。由此可见大起大落的销售很难预测，对厂商来说经营风险很大。另外国内的建筑机械市场日益饱和，市场上现有的建筑机械数量惊人，很多业主选择租赁而不是购买设备，促使建筑机械厂商转变商业模式，开始开发售后的机械服务市场。小松和三一都在挖掘机上安装传感器，收集机械的开机状况、开机时间，工作量情况，一方面有利于厂商自己预测市场，一方面为使用者提供更好的使用建议，还可以帮助代理商维持设备保值增值。 三一重工的“挖掘机指数”还可以帮助国家预测经济运行情况。

　　工业4.0和工业互联网不仅为大公司打造服务平台提供了机会，也为中小型的公司创造了新的机会。电机和轴承是非常传统的产品，通过在这些产品上安装传感器，监测震动情况可以做在线监控、预测性维护、失效预测等。这些传感器可以很方便地将收集到的数据上传到云端，成为平台的重要一员。不能做平台，就被平台化，被平台化说明小公司也有价值。

　　资产维护有很多层次，最初级的层次是应急维修服务，这曾经也是制造业的竞争优势之一，比如十几年前很多织机是卖给中国的三四线城市的中小作坊，这些私人小厂工作环境非常恶劣，工人素质不高，野蛮操作，电压不稳。在这种较为恶劣的生产条件下，娇贵的国外织机经常坏，外资厂商人员工资贵，坏了没有工程师修，或者维修不及时。 本土织机厂商抓住机会，利用廉价的初级工程师，提供24小时On call(待命)服务，对一些大客户，有工程师的On site(就地)服务，坏了的织机直接换配件，换配件修不好直接换机器。通过这样的应急服务快速占领了市场。

　　再上一层是定期巡检和定期更换，例如电梯巡检，半年或一年检查一次。但两次检查的间隔期间会有问题，定期更换的维护费用也是很昂贵的。

　　更进一步是在线状态监控，主要通过传感器在线远程监控设备的运行情况，当监测到设备工况不好时就报警，但这也是事后补救维修。

　　而预测性维护可以通过大数据积累设备运行情况预判将要发生失效的时间，这样工厂就可以防患于未然，提前派出工程师去处理，减少工厂停机时间，减少损失。

　　如果说状态监控是处理what(什么)的问题，那么，预测性的维护处理what(什么) 和when(何时) 的问题。 在预测性维护阶段Why(为什么)和How(怎样)这类问题需要有经验的人进行判断和处理，但是在Prescriptive maintenance(惯例维护)阶段，整个工厂系统通过人工智能、机器学习、云计算等技术手段，具备一定的认知和思考能力，不但能给出信息建议，还能对信息做出适当的反馈，使未来的工厂系统成为自感知、自适应、自决策的智能系统。Prescriptive Maintenance 将能够解决How、who(谁) 和why的问题。将会知道事故为什么会发生，并判断应该怎样处理，派谁来处理， 工作流程和顺序应该怎样等。

　　另外，在Prescriptive maintenance阶段，资产管理不但会和整个工厂的数字系统集成在一起，还会和工厂的外部数据系统结合。例如在预测性维护阶段可能通过监测电机的震动和温度变化给出某台设备需要大修的建议， 在结合外部数据系统后找到专家和方案，综合评估整个工厂系统，为现场工程师给出一套大修的工作流程和顺序 。

　　实际上，工业4.0或者工业互联网的应用案例非常多，遍布产业链上下游。

　　例如设计端：哈雷和玛萨拉蒂将新产品导入周期从1年下降到1.5周， 设计端的仿真验证也大大的缩短了上市周期。

　　工程运营端：效果主要是节能减排，减少误报， 提升生产效率。

　　维护端： 效果主要表现在减少维修时间，减少工厂停产时间。

　　供应链端：效果表现在监控供应链的瓶颈和风险，供应商控制和减少库存。

　　工业4.0和工业互联网：不仅是技术问题，更是经济问题。

　　就像工业机器人在二十年前就已经比较成熟了，但在中国当时是得不大规模应用的，因为当时的中国工人工资水平比较低，用工人明显比用工业机器人更合算，而现在企业主已经看到使用工业机器人的投资回报高，所以更愿意用机器人换人。

　　所以做工业4.0和工业互联网的升级改造需要从提高投资回报率(ROI)出发，例如做预测性维护， 首先看产出， 诸如质量提升、节约成本、减少人工、减少返工、减少能源成本、 减少停机时间、协同效应、减少库存、减少上市时间、减少交货时间等; 再看投入，传感器的价格在下降;网络连接的成本在下降;配置的成本在下降，以前可能需要人工在现场重新配置产品，目前很多工业品也可以在线升级软件，在线配置，减少了人工;云计算模式也使基础设施的投资减少，以前工厂要实现云计算，大数据分析成本非常高，也缺乏这样的人才，现在共享的数据中心和云服务也是一个解决方案，成本也在大幅度下降。

小结

　　工业互联网和工业4.0正在发生，将会对我们的工作和生活带来影响。工业4.0和工业互联网技术的发展是原有技术的大融合，从技术角度来看，更像是在演化而不是革命，但是从应用和商业模式的角度看，这些变化产生的影响却可能是革命性的。IT和OT的融合是大势所趋， 第一是公司工厂内部的IT和OT的融合，第二是公司外部IT和OT的融合。无论是工业4.0还是工业互联网，人是发展的最主要变量，可能是技术的载体，可能成为发展瓶颈，也可能成为推动因素。

　　本文来源于《电子产品世界》2017年第11期第6页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。