实战 | 未设工业互联网部门的软通动力，如何落地智能制造项（2）

双线布局

回过头来再看软通动力在工业互联网领域的布局，主要分为工业、物联网两个版块。

“软通动力并没有一个专门做工业互联网的部门，我们更多是从两条线来看，一个是从行业的角度，将制造业作为一个行业;另一个是从技术角度，我们会将物联网和5G作为重点技术进行投入。”黄立告诉雷锋网，“工业互联网只是我们制造业业务线和物联网技术线布局的结合点。”

就制造业业务线而言，软通动力作为长于软件的服务型企业，早在2015年提出智能制造平台。

“这一平台最初叫「芯动」，是一个物联网PaaS平台的底层中间件，主要用来做数据整合、数据治理等工作，其实当时这一平台处于发展初期，并没有太多商用。”

中国制造业有一个比较鲜明的特色是：产业集群化。以珠三角、长三角为例，大量民营企业依托小城市传统产业或本地优势资源，逐渐形成某种产业的专业化生产基地及相应产业链。

为了适应更多中小企业的发展应用，软通动力将原有的由「芯动」发展起来的智能制造平台SaaS化，形成了软通动力现在的「工业云平台」，这一平台采用混合云结构，整合软通动力物联网的技术能力，在2017年开始实现商用。

软通动力工业云平台有诸多SaaS模块化组件，包括最初的「芯动」，用于硬件加速的「芯跃」，用于大数据采集、清洗、脱敏、分析的「芯见」，以及用于实现设备联动的「芯随」。整体面向汽车制造业协同制造，采用混合云架构，构建了1个大数据中心，物联网支撑、应用支撑和大数据支撑3个支撑平台以及产业链协同 和企业内部协同两类云服务。

据官方资料显示，工业云平台拥有新营销管理平台、MRP主计划管理、APS高级排程管理、LES+SRM内外部物流管理、MES生产执行系统等10余个业务领域子系统。具体面向B端用户，这一工业云平台提供两方面能力：一方面，为核心企业(整车厂、核心零部件供应商)提供智能化生产、产品设计开发等私有云服务;另一方面，为上下游企业提供产品设计协同、研发协同、柔性生产协同、供应链协同、金融协同等公有云服务。

据悉，目前已有3到4家主机厂纳入软通动力工业云体系，有10余家供应商、承运商应用了软通动力工业云。

就物联网技术线而言，软通动力2014年在深圳成立了物联网研究院(深圳能力中心)，主要做相关技术研发。“在5G方面，我们与三大运营商均有合作，包括与移动的三大物联网研究院，以及重庆的车联网研究院都有合作。”

对于工业互联网主流应用场景而言，包括远程管理、资产追踪、柔性生产、预测性维护，在这些场景应用中，关键难点在于算法构建，尤其当下备受关注的预测性维护对于AI算法要求较高。为此，软通动力也构建了自己的算法团队。

据悉，软通动力的算法团队邀约了华中科技大学路松峰博士、四川大学王艺博士、武汉软通动力高级算法研究员孙晓莹硕士，以及软通动力集团的算法工程师博士在内的多位专家组成专家小组。经过多轮联合咨询与研发，分别采用灰度预测、蚁群算法、粒子群算法在实际工业业务逻辑中进行落地应用。

一手制造业业务线布局，一手物联网技术线布局，软通动力基于这双线布局，在智能制造领域中构建起自己的技术体系和商业逻辑。

协同制造

如果说中国制造业产业有什么特性的话，那就是前文提到的产业集群化;

如果说各国制造业产业有什么共性的话，物联网带来的由内到外整合趋势算是当下一个显著的共性。

当下制造业产业中的整合趋势由内到外基本可以分为三个阶段：

第一阶段，厂内及企业内互联，即M2M。通过将工厂内系统、设备之间实现互联，将企业内所有工厂间运营、监控和管理决策整合起来;

第二阶段，企业上下游产业链互联，即B2B。将企业内及其上下游各级供应商、渠道商的系统终端或设备实现互联，进一步提质增效;

第三阶段，消费者与最终工厂互联，即C2F。这一阶段其实在互联网时代兴起的电商已经在消费领域得以实现，最终工业领域也将会实现消费者直接与最终工厂互联，定制化需求和定制化生产也将在这一阶段成为可能。

在这三个发展阶段中，尤其在第二、第三阶段，体现了协同制造这一概念。

黄立以汽车生产环节向雷锋网举了一个体现协同制造的简单例子：

一辆汽车有四个车门，假如用户希望要四种不同颜色或图案，这就使得四个门很可能是从四个不同的工厂(供应商)中出来的，而车门又有一个专门的装配产线，要让四个门准时就位，又要让四个门准时到达正确的位置，这其中需要的就是协同制造。

而其实，协同制造贯穿制造业生产、物流、销售等各个环节。“当然总车厂商有钱去做整体解决方案，但类似车门这类做某一器件的供应商，没有足够资金去构建自己的IT系统，所以我们采用了「协同制造混合云解决方案」(私有云+公有云)，私有云更多是总车厂应用，公有云为上下游供应商应用，为供应链上的参与者提供生产计划、排产、库存管理、物流管理等相关服务。”

工业互联网落地，难题不在技术

就前文无论是软通动力与神龙的合作，还是软通动力自家双线布局的体系构建来看，整个行业发展形势一片大好，似乎没有一点阻碍。

其实，不然。

正如当下行业认知：整个工业互联网仍处于初期发展阶段。

无论是技术体系架构的完备性、整个生态链的成熟度，还是具体项目执行中遇到的行业问题、长期效益与短期效益问题等，都是当下制造业产业数字化、智能化进程中的阻碍。

对此，黄立认为，“技术不是目前最大的难题，当下技术已经可以做很多事，当下面临最迫切的问题还在于企业协调、技术人才、行业标准。”

对于工业互联网落地中的难题，黄立具体谈了三点看法：

第一，很多企业的基础信息系统本身做得并不是很好(汽车制造产业底子相对要好一些)。无论是讲工业互联网或诸如云计算、人工智能等新兴技术概念，这些都需要较强的IT系统作为支撑，没有好的IT系统支撑，也就谈不上数据采集、数据分析等后续工作。

第二，制造业企业中很难找到既懂IT，又懂业务的管理人员。现在企业内部IT、OT存在一定的隔阂，这使得无论是工业互联网的项目实施、推进、落地，还是最终的应用，都会出现问题。“我们之所以与神龙的合作能够很好地进行，很重要的一个原因是因为在神龙找到了这样的一个能人。”

第三，企业对于长期效益和短期效益的权衡。目前国内制造业整体效益不是很好，这使得决策层面临长期利益与短期利益的决策。要考虑“到底是要先活下来，还是活得久一点”的问题。

工业互联网在国内的“命运”

工业互联网是当下一个比较新的概念，可以说是“风口”，也可以说是第四次工业革命。

然而，正如黄立所言，工业互联网目前应用的并不是什么新技术，“即使是人工智能、深度学习，我上大学的时候就已经在学了。”

更多来讲，工业互联网是某些技术逐渐走向成熟在工业界催生出的一次整体变革。

就工业互联网在国内的发展来看，国内企业既兴奋，又小心。兴奋是因为这次工业革命中国显然没有落后，刚好赶上这一趟快车;小心是因为国内制造业整体效益目前不好，仍要观望技术是否足够成熟，是否可以快速带来经济效益。

然而，当下国内部分企业已经开始尝试做协同制造，尝试在前文提到的M2M、B2B、C2F的阶段性道路上并行推进。试水智能制造的企业在国内逐渐增多，这样的趋势也将继续为整个产业带来新的局面。

本文转载自：雷锋网 作者：王金旺

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