吕铁:物联网将如何推动我国的制造业变革

选择字号:   本文共阅读 29 次 更新时间:2017-09-20 11:37:30

进入专题: 物联网     技术革命     智能制造     制造业转型升级  

吕铁  

  

   【摘要】物联网技术作为引领新一轮技术革命的关键性通用技术,也是推进制造业智能化的核心和基础。物联网技术在生产领域的全面应用将彻底颠覆制造业既有的生产方式和服务模式,推动产业价值链的重构与整合,提升我国生产制造环节的整体盈利能力,并促进实现我国制造业的转型升级。为此,我国应该继续加大对工业物联网及其相关领域的政策支持力度,集中力量突破制约我国工业物联网发展的技术、人才、资金、基础设施,以及行业标准制定等方面的瓶颈,以更好地推进我国工业物联网产业的发展和高水平应用。

   【关键词】 物联网  技术革命  智能制造  制造业转型升级

   【中图分类号】F49                        【文献标识码】A

   【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2016.17.003

  

   物联网,英文名称是“the internet of things”,直译过来就是“联接物的互联网”。仅从字面上看,这一简单名称无助于我们对物联网这一技术现象的理解,因为对于“互联网”(internet),无论其联接的是“人”还是“物”,都是信息传递的途径和机制(mechanism),单从这一角度来看,物联网仅是互联网联接范围的简单延伸。但事实上,物联网是完全不同于互联网的一种全新的网络系统。从其网络架构来看,可以被划分为感知层、网络层和应用层3个功能层次。其中,感知层包括射频识别设备、传感器、二维码标识,以及搭载内置操作系统、软件和互联接口/天线的机械和电子部件,其主要功能是实现对物理世界的智能感知、识别、信息采集、处理、完成控制和命令执行,并通过通信模块将物理部件产生的信息传递到网络层和应用层。网络层负责实现感知层和应用层之间的信息传递、路由和控制,其主要承载网络既可以依托互联网,也可以依托电信网,亦或是依托行业专用网络等,因此严格来说,传统的互联网仅是物联网系统内网络层的一个组成部分①。应用层主要包括产品数据库、应用开发平台、数据分析中心、智能产品APP、资源调用接口等,其主要任务是数据分析、数据挖掘、决策、控制等,它是物联网实现多领域应用的基础。由此可见,物联网是“通信网和互联网的拓展应用和网络延伸,它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别,通过网络传输互联,进行计算、处理和知识挖掘,实现人与物、物与物之间的信息交互和无缝链接,达到对物理世界进行实时控制、精确管理和科学决策目的”②。

  

   物联网将成为引领新一轮技术革命的关键性通用技术

   从其技术属性来看,物联网并不是一项横空出世的颠覆性技术创新,而是现代信息技术持续发展的产物。按照Porter和Heppelmann(2014)的观点③,在过去50年左右的时间里,全球信息技术的发展共出现过两次浪潮,它们在成功推动经济生产效率提升的同时,也深刻地影响了工业企业的竞争模式和发展战略的变革。当前,我们正处在信息技术推动的第三次变革浪潮的边缘,信息技术的影响已经深入渗透到经济社会生产生活的方方面面,且正逐渐成为产品和服务自身的不可分割的一部分;射频识别技术、嵌入式传感器、微处理器、远程控制技术,以及可独立执行数据存储和运算功能的“产品云”等众多信息化组件,日益将分散的经济活动串联成一个紧密的协作网络,并将重塑现有价值链的价值创造模式和价值创造环节。

   如果从更长的时间跨度来考察全球技术创新的发展历程,可以发现,当前快速兴起的物联网技术极有可能成为推动下一轮技术革命的关键性通用技术之一。演化经济学家Perez(2010)曾借助技术创新理论的分析框架,详细梳理了18世纪70年代以来资本主义世界所爆发的5次技术革命(Technological Revolution),并基于历次技术革命的共同特征将其定义为“由一系列相互关联的激进式技术突破所形成的一整套重大的、相互依赖的全新技术集群或技术体系”④。Perez指出,这套技术体系的导入和拓展过程将会引发的一整套通用的、同类型的技术和组织原则的变革和扩散,它代表新一轮技术革命得以运用的最佳惯行模式(best-practice model),这些变革和扩散的因素一旦得到普遍采纳,将成为一切社会生产生活活动的常识基础,并促成经济系统潜在生产力的量子跃迁——也就是所谓的技术—经济范式(techno-economic paradigms)的变革。

   我们之所以将物联网这一新兴的技术领域视为引领新一轮技术革命和技术—经济范式变革的关键性技术之一,是因为它体现出了与历次技术革命中的普适性通用技术具有极为相似的技术和经济特征。具体来看,首先物联网并不是一项与其他技术领域彼此隔绝的孤立技术创新,其兴起和发展要依赖智能感知、网络通信、微电子、微机电、嵌入式系统、大数据、云计算和远程控制等众多关联技术集群/体系(technological cluster/system)的协同创新和发展来支撑;其次物联网技术的应用将广泛渗透于工业、农业、军事、能源、物流、环境监测、医疗、家居等社会生产生活的方方面面,并且具有重塑既有的生产、生活和社会管理模式的巨大潜力,这从现代信息技术对当前社会各领域的深刻影响就可见一斑。

  

   物联网对于制造业发展的深刻影响

   物联网是智能制造体系得以构建的重要技术基础。作为引领新一轮技术革命和技术—经济范式变革的重要技术,物联网对于制造业的影响不言而喻。迄今为止,全球制造业的发展依次经历了“机械化”“电气化”和“数字化”3个阶段。当前产业界和学术界的专家普遍认为,制造业未来的发展方向是以生产和服务智能化为典型特征的“智能制造体系”。从技术层面看,智能制造的核心是信息—物理系统(Cyber-Physical Systems,CPS),而这恰好是物联网技术应用于制造业生产过程(简称“工业物联网”,下同)所形成的全新技术解决方案。也即借助物联网系统将相关的物理部件(设备或产品)与信息网络联接起来,综合运用云计算、大数据和远程控制技术,构建起一个人、机、物之间数据信息实时交互,可自主运行、维护和优化的工业物联网环境,具体表现为生产设备的智能化与生产和服务流程的智能化。

   第一,推动生产设备智能化。生产设备智能化是信息—物理系统正常运转的前提和基础,这要求智能工厂的生产设备事先配备包含射频识别装置、内置传感器、微处理器、数据存储器和控制软件等在内的“智能组件”(smart components),以及包括天线、接口和相关通信协议在内的“联接组件”(connectivity components)。其中,前者的功能是向外对物理空间的信息进行感知并生成可传输的数据信息;而后者的功能是支撑信息在设备端、系统端、管理者之间的实时交互。

   生产设备的智能化将实现制造系统的智能监测(monitoring)、智能控制(control)、智能优化(optimization)和智能自治(autonomy)4重功能。其中,监测功能是后面3项功能的基础,它是指借助射频识别设备和传感器等来监测系统内的生产设备/产品的状态、运行和使用情况以及外部环境。控制功能是指借助设备/产品自带的软件或产品云实现对设备的智能控制。优化功能是指借助算法(algorithms)对设备的运行和利用情况进行优化,表现为对系统故障的预判、诊断、维修和改进等。自治功能是指在融合上述3类功能的基础上,实现系统的自主运行、与外部系统的自主协同、设备性能的自我强化,以及故障的自主诊断、排除等。

   第二,实现生产和服务流程的智能化。利用设备的智能监测、控制、优化和自治功能可实现制造业生产和服务全流程的智能化改造。对于工厂内部的生产体系,“智能+互联”的信息—物理系统可以实现生产和维护过程的自主管理。由于系统内的所有设备、原材料、半成品、成品都有各自的射频识别标签,因此它们可以按照系统的需要在任何时点被运送至任何需要它们的地点并完成相应的生产任务。在日常维护方面,借助无处不在的智能感知组件,生产流程的每个环节的信息都将被监测和记录,这可以帮助系统及时发现生产设备的运行故障并进行有效的处理,从而减少相关设备的停机时间,使整个生产过程更加顺畅有序。对于工厂外部的销售产品,借助内置的智能感知组件和互联互通的信息网络,制造企业的数据处理中心(产品云)可以实时接收并分析产品的使用和运行信息,这让产品全生命周期的增值服务活动逐渐成为制造企业运营的常态。一方面,企业需要持续不断地为其产品的智能组件提供远程升级服务;另一方面,许多辅助性的智能服务功能可以贯穿产品使用过程的始终。例如,美敦力公司(Medtronic)的数字血糖仪借助植入皮下的传感器,可以监测患者组织液中的血糖水平,并可提前向患者或医生发出警告,以帮助患者得到及时医治。

   工业物联网将赋予制造企业竞争全新的内容。其一,数据将成为企业的核心资源。在工业物联网支撑的智能制造时代,数据将成为决定企业竞争优势的核心资源,它既是信息—物理系统完成自主控制、优化和自治活动的必要资源;同时也是企业优化产品设计、提升产品性能,以及不断发掘新的商机的信息基础。具体来看,借助设备传感器采集的数据,设备制造商可以发现其产品的实际表现与预期的差距,从而改进产品设计并提升产品性能;借助产品使用情况数据的分析,制造商可以更好地了解客户的需求偏好,并针对不同的用户群体进行更有针对性的产品开发、定价和服务,以攫取更多的“消费者剩余”。此外,多维度的数据分析技术还可以帮助企业发现新的利基市场,并不断开拓新的商机。由此可见,数据的采集、分析、管理和保护工作将成为制造企业价值链上不可或缺的重要环节,并将就此衍生出大量针对数据分析和挖掘的专业技术性公司和部门。

   其二,价值链的增值环节进一步向“软”端转移。产品智能化意味着产品具有非常高的“数字”特征,随着智能组件的功能逐步替代物理部件,物理部件的需求量和复杂度都将大幅降低,其产品规格将更趋标准化,因此制造企业更多的价值创造活动将围绕着云端或产品端的应用软件开发和服务活动展开。例如:当飞机驾驶舱内的刻度盘和仪表被LCD显示屏替代后,其配套物理部件的机械复杂性和价值都明显降低了,真正决定显示屏性能的是其背后的运行软件;再比如,当前快速发展的无人驾驶汽车技术,使包括整部汽车在内的物理部件都变成了提供服务的承载体,更多的价值增值内容和增值空间都将转移至自动驾驶系统的开发,以及与之相联的远程数据处理中心的计算能力开发。因此,如果继续忽视制造业“软”端价值的开发能力,将可能使制造企业沦为系统和软件开发企业的“代工车间”。

其三,制造业的服务化特征愈加明显。物联网的“智能”和“互联”的功能将推动制造企业的价值创造活动自然而然地延伸至服务领域。得益于产品端嵌入的智能感知组件和通信网络,制造企业的云端服务器可以实时追踪产品的使用信息和各部分的运行数据,这让制造企业可以直接跳过中间商发现产品运行中存在的问题,并提供及时的专业性产品维护和故障处理。具体来看,对于产品软件层面出现的运行错误和漏洞,制造企业可以利用产品云和远程控制技术完成“足不出户”的问题诊断和故障排除;对于需要实地作业才能排除的硬件故障,相关监测数据也可以作为故障诊断和维修方案制定的重要参考,以减少现场人工作业的时间和成本,提高产品的一次性修复率。(点击此处阅读下一页)

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