工业互联网行业深度展望分析报告Word文档格式.docx
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可以认为,工业互联网体系架构将是新型制造系统的数字化神经中枢,在制造企业转型中发挥核心支撑作用,从而将生产工厂转变为一个智能环境,构成实现第四次工业革命的基础。
图表3.新一代工业互联网的体系架构
对于中国制造2025战略的聚焦核心——智能制造,其本身就是基于物联网、互联网、大数据、云计算等新一代信息技术,贯穿于设计生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精确控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
智能制造的实现主要依托两方面的基础,其一是工业制造技术,包括先进装备、先进材料和先进工艺等,是决定制造
边界与制造能力的根本;
其二便是工业互联网,包括智能传感控制软硬件、新型工业网络、工业大数据平台等综合信息技术要素,是充分发挥工业装备、工艺和材料潜能,提高生产效率、优化资源配臵效率、创造差异化产品和实现服务增值的关键。
因此,发展工业互联网是实现中国制造2025战略的关键基础,为智能制造的变革提供了必需的共性基础设施和能力,同时也可以用于支撑其他产业的智能化发展。
图表4.工业互联网为中国工业智能制造的变革提供了基础能力
据中国工业互联网产业联盟测算,2017年我国工业互联网直接产业规模约为5700亿元,预计2017年到2019年,产业规模将以18%的年均增速高速增长,到2020年将达到万亿元规模。
鉴于发展工业互联网与中国制造2025战略的高度契合性、以及巨大的产业潜力,从去年年底开始,工业互联网领域开始成为我国政策的新焦点,来自国家层面的消息不断利好。
2017年11月,国务院发布《关于关于深化互联网+先进制造业、发展工业互联网的指导意见》,提出“三步走”战略;
2018年2月24日,经国家制造强国建设领导小组会议审议,决定在该小组下设立工业互联网专项工作组(简称专项工作组)。
专项工作组成员由25位正副部及司局领导任职,力度空前。
2018年2月27日,经国家发改委批复,海尔COSMOPlat成为“国家级工业互联网+智能制造集成应用示范平台”。
这是全国首个国家级工业互联网示范平台。
图表5.国务院下发工业互联网发展“三步走”指导意见
综上所述,由于超低成本的传感器、连接与数据存储等新基础设施的出现,叠加物联网、大数据、人工智能、云计算等新技术的发展和应用,工业部门的服务与商业模式也逐渐进化,所以工业物联网是整个科技与工业进步背景下的必然结晶、是实现中国制造2025战略的必要前提。
从技术层次上来看,工业互联网应用了传感器和通信网络等基础设施的技术发展,使得智能制造成为可能,而智能制造的规模化又将推动网络智能化的飞速发展,其产生的海量数据又将成为大数据与人工智能的土壤和源头。
总的来说,工业互联网的蓬勃发展将依次给上述行业带来发展机遇,并使上述行业获得协同发展并最终实现智能制造,引领中国制造业智能升级。
图表6.工业互联网实现智能制造的技术层次
工业互联网正在围绕信息通信技术进化
信息通信技术是驱动工业互联网发展的中枢
不难看出,数字化已是第四次工业制造变革浪潮中的标签特性。
在传统工业环节不断被分割、改写、重组的动态过程背后,本质是信息流从采集、处理到反馈的效能优化。
如同大脑指挥肢体行动,依靠的是神经网络和大脑有机地支配,工业系统(身体)对外界的感知和响应正越来越逼近这一有机形态,信息流为ICT技术所支配,渗透到各个环节,是工业互联网持续升级的中枢。
工业互联网对ICT技术提出了三个方面的需求
下一代通用地面通信系统的最大特征,就是突出强化了物联的能力,管道对于物物交互的支撑和需求发掘空前强大,海量终端和节点已成为共识。
这些海量物联终端,相当部分将会源自工业领域,实现对特定行业的全方位实时监控和控制,同时存在LPWA场景和低时延场景需求。
信息类型可能出自力、热、声、光电,异质信息源映射了异质传感器和不同计量单位,这些信息需要统一计量,
合并存储和预分析。
图表7.对海量异质信息源的感知
综合以上三点,不断精细化和模块化的工业流程、瞬息万变的上下游供求关系,这些意味着传感器和控制节点的数量将数量庞大品目繁多,物联终端的传感、控制和通信模块,发达的底层大数据软硬件系统将呈现旺盛需求。
从ICT技术和设备角度看,工业领域呈现的和消费端巨大差异是系统的封闭性和标准差异性。
基于各自需求,甚至同一行业内不同企业在软硬件实现方式和外部接口上可能迥异。
这意味着,不同公司生产的、软硬件不兼容,功能不相同的设备需要经过逻辑抽象后实现互联协作,这是一个浩繁的工程,可能促成标准的收敛和系统集成需求大增。
图表8.异构环境下信息的融合与处理
作为一个多维度、有机连接的开放系统,在完成内部庞杂信息处理的同时,还需要不断调整,重新和外部进行连接,所有在地域上分散的节点,都有望整合成智能网络。
除了对云计算基础设施的存储、处理和互联通提出不断提升的要求之外,更对云平台的软件能力形成的挑战也是史无前例。
图表9.信息的融合处理与高时效性
传统互联网通过各自的客户分布和业务模型,配臵数据中心和内容算法,最大限度地满足高吞吐率,同时提升服务可靠性和实时性,本质上应用类型是有限和相对固定的。
工业互联网在业务方式上更多变,顶层的算法和决策目标更难以有公允的定义。
而由于是对物理世界的响应,信息交互频度和实时性会比传统互联网高出若干数量级。
人的判断在这样复杂度的问题面前无能为力,只能基于大
数据的通过机器智能完成通盘的分析和决策。
经过长期演进,技术水平已累积到质变临界点
分布式计算和移动化对整网格局产生了深远影响,在商业效益的带动下,近十年端、管、云的迭代创新,交替催生了现今繁盛的移动互联商业模式,带来的技术储备也为工业互联网化做好了储备。
图表10.小型化、高性能、低成本的终端形态丰富
80年代到21世纪,全部终端的改进基本围绕着小型化和高性能两个维度,成本也随着工艺突破和规模效应递减。
终端移动化革命在21世纪初开启,智能手机、平板电脑和可穿戴设备高频迭代创新,配套外围设备受其拉动,GPS、摄影、生物传感等技术越来越多地配臵在主流终端内;
与此同时,新型智能设备如扫地机器人、无人机等也将越来越多场景纳入到移动终端,配合多重通信协议与原有的网络平台相结合,形态空前丰富,功能性能一日千里。
工业场景下的新形态终端面临的技术上问题将更多集中在可靠性与成本上。
图表11.大带宽、海量连接与低延时网络
通用地面通信系统,不论固网还是移动,都已经历了若干次完整的技术代际。
骨干传输与城域网已全面升级到100G带宽,固网接入也在向下一代PON技术渐次过渡,移动网在LTE阶段已经带动业务如火如荼,即将迎来的5G更会全面颠覆移动接入与承载网架构,以前所未有的高标准满足未来长期的民用和工业信息化基础管道能力需求。
在政府和运营商充沛的意愿支持下,通信整网设施正在加
速走向完备。
图表12.云平台综合处理能力指数化提升
运算和存储能力总体上符合摩尔定律的诠释,集成度提升的同时伴随体积和功耗的下降,更值得注意的是传统互联网业务带动下的大规模数据中心建设以及相应的解决方案正在快速崛起,云计算技术能够整合起上千服务器的IT资源。
底层的操作系统和非结构化数据存储架构充分完善,为后续基于大数据的机器智能准备了处理能力的软硬件前提。
在工业框架下看ICT产业的潜在优化方向
工业互联网产业联盟从工业和互联网两个视角出发,提炼出未来工业智能化发展的三大优化闭环:
一是面向机器设备运行的优化闭环,基于对机器操作数据、生产环境数据的实时感知和边缘计算,实现机器设备的动态优化调整,构建智能机器和柔性产线。
二是面向生产运营的优化闭环,主要基于信息系统数据、制造执行系统数据、控制系统数据的集成处理和大数据分析,实现生产运营管理的动态优化调整,形成各种场景下的智能生产模式。
图表13.工业互联网框架下看ICT可能渗透的领域
三是面向企业协同、用户交互和产品服务化的闭环,基于供应链,用户需求,产品服务数据的综合集成与分析,提升企业资源活动组织和商业活动的创新,网络协同、个性化定制和服务延伸。
图表14.现阶段工业互联网平台处于发力拐点
现阶段,工业互联网大部分还处于以“设备物联+分析”或“业务系统互联+分析”的初级应用阶段。
未来将向深层次演进,在物联和平台全互通的基础上实现复杂的分析和优化,从而不断推动企业管理流程、组织和商业模式的创新。
工业互联网的最终愿景是具备全社会资源承载与协同的能力,重组全产业主体和全局性要素,推动生产方式和组织架构变革。
图表15.未来工业互联网演化的主要场景
未来,工业互联网将推动从生产过程、企业管理到产业统筹和产品管理四个范畴的应用场景:
首先,工业互联网平台最直接地能对生产过程进行优化,通过采集和汇聚设备运行、工艺参数、质量检测、物料配送和进度管理等生产现场数据,通过分析和反馈来知道制造工艺、生产流程、质量控制、设备维护和能耗管理等具体生产环节的优化。
另外,从企业运营管理角度,借助工业互联网可打通生产现场、企业管理和供应链数据,提升决策效率以实现更精准和透明的企业管理,包括供应链优化、生产管控一体化、企业决策等场景。
更进一步,跨企业的协同将有望实现,工业互联网可在制造企业与外部需求、创新资源、互补生产能力上全面对接,推动包括设计、制造、供应和服务等一整套环节协同优化。
其具体场景包括协同制造、制造能力交易与个性定制等。
从产品角度看,工业互联网也可以将产品设计、生产、运行和服务数据全面集成,在设计环节就实现可制造性预测,在使用环节实现高效管理,并通过生产与使用数据的反馈改进产品设计。
具体场景包括产品溯源、产品和装备远程维护、产品设计反馈优化等。
政策助推面临突破,产业链迎来市场机遇
消费互联网走向工业互联网,政策与技术双推动迎来突破
根据工信部的定义,工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链,支撑工业智能化发展的关键基础设施,是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。
消费互联网在过去的几年加速创新,应用场景和商业模式都得到了极大的突破,而工业互联网正站在政策和技术的突破临界点上,产业
正在迎来市场机遇。
从工业互联网的产业链层次来看,可以区分为三个从层次:
图表16.工业互联网的产业链层次分析
技术基础设施:
通信与传感控制设备需求是工业互联网发展的基础条件
为工业机器提供传感和控制设备是工业互联网的第一步。
传感和控制设备的普及是工业互联网崛起的基础条件,如下几个因素其在工业机器主导的经济下合理地加以普及,并使机器和机器的交互更加智能化。
图表17.通信、传感和控制设备在工业中具备了大规模应用的条件
工业传感器:
作为工业自动监测和自动控制的首要环节,将成为工业互联网中最重要的一环。
因此,廉价而高效的传感器及相关应用将是实现工业互联网的核心基础。
通信设备及网络:
从通信角度而言,工业互联网将以通信技术为通道,通过物联网的方式进行连接,并上升至云计算与大数据。
在这其中,通信技术、连接物联网所需的硬件设备、云计算能力、大数据采集和分析能力等将是工业互联网中极为为重要的部分。
而通信技术将是这一切的基础保障。
图表18.工业互联网的数字循环
未来联网终端与移动数据流量都将出现爆炸式增长,预计2010年到2030年将增长超4万倍。
与移动流量大幅增加相对应的是联网设备的快速增加。
未来全球移动通信网络连接的设备总量将达到千亿规模。
预计到2020年,全球移动终端(不含物联网设备)数量将超过100亿,其中中国将超过20亿。
全球物联网设备连接数也将快速增长,预计到2030年,全球物联网设备连接数将接近1千亿,其中中国超过200亿。
图表19.2010-2030年全球和中国移动终端及物联网连接数增长趋势
工业传感和控制设备以及通信技术都在飞速发展,他们作为核心的硬件基础给工业互联网铺平了道路。
工业互联网的推进又促进这两项技术的进一步提升,并带来了大量新的需求,同时也将为这两个行业开辟更广阔的市场空间。
从通信行业的角度来看,我们认为,5G技术的推进为工业互联网从低延时、高可靠、高密度链接等方面为工业互联网提供了更为现实的通信能力。
而从具体产业链受益益来看,工业级交换机、工业级无线通讯模块等都将重点受益,而工业级传感器方面,其特性与消费级终端的差异在于定制化要求较高,并非如手机具备统一的形态和功能定义,但对于较为通用的类似温度传感、图像识别、重力传感等有望迎来需求的持续增长。
工业互联网运营平台:
大数据云计算推动工业企业管理运营和决策的优化
工业互联网运营平台包括各种传统的网络系统所构建的平台,广义的定义包括部署在机组和网络中并广泛结合的工业传感和控制数据以及软件。
随着越来越多的机器和设备加入了工业互联网,可以实现跨越整个机组和网络的传感和控制设备的协同效应。
工业互联网运营平台有多种形式:
图表20.2010-2030年全球和中国移动终端及物联网连接数增长趋势
工业互联网运营平台的实现将传统的分布式工业互联网体系变为集中式体系,同时通过智能的平台部署来有效地整合和管理这些广泛不熟的工业互联网节点。
久而久之,不断扩大的平台使得整个机器组合加速学习,并将有助于企业做出最优决策。
波音787飞机制造项目:
787拥有600万个零部件,数百个功能子系统,光一级供应商就有40多家,间接供应商有上千家,这些供应链参与者分布于全球各时区几十个国家,其余的生产都由全球40多家一级合作伙伴完成,其研制、定型、转化到融资几乎都通过全球网络实现。
由于采用了PLM(产品生命周期管理)系统,787项目却成为波音史上完工最快、造价最低的一个飞机制造项目。
图表21.波音787装配图
Taleris飞机数据分析公司:
该GE和埃森哲的合资公司全球各地的航空公司和航空货运公司提供该服务。
通过云计算服务,当一架飞机落地以后,Taleris很快就可以把飞机数据用无线的方式传递出去,随后为之量身打造一套专门的维修方案。
航空公司因此也能够对飞机上的各项性能指标进行实时监测和分析,并对故障进行预测,从而避免飞机因计划外的故障造成损失。
富士康工业互联网BEACON平台:
富士康在工业+互联网的浪潮下,以帮助企业提质、增效、降本、减存为核心思想,通过整合制造、联网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成了工业互联网平台BEACON,针对智能制造提供了四大子平台和八大应用服务。
该平台打造了跨边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层的应用体系,连通设备层、车间层、企业层,智能辅助生产者、管理者和决策者。
BEACON平台以物联网平台数据采集为基础,以智能数据平台、智能制造平台、影像大数据平台为核心,辅以数据模型化、模型服务化,快速打造客户关系管理、生产智造、供货商供给侧管理、质量管理、产品技术管理、金流与通路管理、安全管理和环保管理等服务应用。
并通过平台开放共享,打造生态链,为企业提供高品质、高效率、安全可靠的智能制造服务。
透过富士康云及BEACON平台,实现工业以太网、工业总线等协议的转换,将生产数据实时收集、分析、处理,以实现机器控制与交互沟通,最终达到提升品质、增加效率、降低成本的目的,实现更加精准与透明的企业管理。
图表22.富士康工业互联网平台BEACON
富士康工业互联网平台BEACON在通信网络设备、云端运算设备以及相关高精密机构件产品方面具备先进的技术水平,拥有高精密度、高一致性的生产工艺云端运算,能提供高品质、高效率、安全可靠的电子设备产品智能制造服务。
海尔中央空调工业互联网云服务平台:
为满足用户最佳体验及提升工厂竞争力,海尔搭建了行业内首个智能互联平台,其中央空调公司在行业内率先应用“云服务平台”。
通过网器大数据、智能控制、增值服务及资源开放平台,率先落实中央空调工业互联网的应用。
为此,海尔建立了一个高可用、高扩展性,web端与手机端相结合,集项目管理、数据挖掘和分析、售后运维、客户服务为一体的综
合性云平台,可提升用户体验,提高服务能力及产品竞争力。
图表23.海尔中央空调工业互联网云服务平台
海尔中央空调工业互联网智能云服务平台,服务于中央空调工程用户,是一个以大数据采集、专业分析、节能服务、智能维保、多项目统一管理的开发性平台,帮助用户精确掌握实际能耗数据,为用户提供系统全面的节能增效和能源管理一体化解决方案。
平台可以通过云服务平台对机房实时监测、实现预警故障的实时提醒,可实时显示当期的能耗情况,并根据采集的机组数据,形成节能报
告指导运营实现节能服务。
云服务平台可实现磁悬浮机组的远程开关机、温度设定功能;
24小时在线,实时监测机组运行状态,对机组出现的预警、故障实时提醒;
海尔安排专人运营并安排专家分析指导现场节能运行,真正达到用户户无忧运营。
而目前市场上主流品牌主机,只需提供主机协议就可接入海尔的云平台。
以上案例,我们不难发现工业互联网运营平台的应用不仅能提高生产效率并且能提供更优的管理方式。
同时随着工业互联网网络复杂度的提高,平台通过机器学习等方式能实现传统工业所无法实现的功能。
这一趋势将为平台方案提供商带来巨大的商机。
行业智能化应用与创新:
人工智能带来的未来工业的必然趋势
当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候,人工智能就发生作用了。
工业互联网的这一要素对于应对越来越复杂且互联的机器、设备、机组和网络来说十分必要。
考虑到可以大范围检测网络的设备或机组,运营商需要迅速做出成千上万的决定来保持系统的最佳性能。
通过人为控制并逐步人工智能化的系统执行命令,可以将复杂性的挑战转移到数字系统从而克服这一复杂性。
这些功能将促进个人能力和组织能力的提升并快速提高工作效率。
实现人工智能决策是工业互联网的长期远景。
它作为工业互联网的基础是设备与系统以及知识相互汇集的顶点。
这一设想,如果可以实现的话,那么将提高潜在的生产率,同时降低成本,规模堪比工业和互联网革命。
面对大量的传感器以及通信模块在网络智能化中产生的海量数据,我们只有借助于人工智能技术。
波音公司飞机系统:
在波音的飞机上,发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态,这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。
以波音737为例,发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据将帮助航空公司诊断飞机性能,提前预防事故的发生。
这些数据不仅仅是存储下来供未来某个时间点经行分析的工程遥测数据,同时这些数据还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报,能有效实现故障诊断和预测。
图表24.飞机检测数字系统
歌尔股份智慧工厂的工业大数据体系:
歌尔股份针对其重点发展的虚拟现实及其交互腕带类产品产线进行了改造优化,建立了一套面向可穿戴产品的智慧工厂大数据聚合云平台。
歌尔股份所建设的这套工业大数据平台,通过数据分析实现了设计、生产、管理、营销等方面的优化。
其工业大数据包括企业的经营管理活动和生产制造活动,跟互联网大数据不同,不在于数据的海量,专注于数据
的准确、全面、真实、可靠。
通过工业大数据的分析和应用,可预测需求和制造、整合产业链和价值链,通过用户价值缺口,发现和管理不可见问题,为用户提供定制化的产品和微服务。
鉴于工业大数据在智能制造中的核心地位,歌尔制定了未来三到五年的信息化战略规划,并对企业内的数据分析做了顶层设计,规划了大数据平台,采集B2B领域的工业大数据和B2C领域的互联网大数据。
图表25.歌尔股份智慧工厂的工业大数据应用体系
企业对大数据的驾驭和掌控,其核心并不在于拥有多大规模的数据,而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合,并通过深度分析开发其商务价值。
歌尔大数据平台是面向产品研发、生产制造、供应链、财务管理、营销管理、质量管理和战略管理的全方位的工业大数据平台,结合歌尔的实际业务需要,在各业务领域中识别了七个领域亟需且能快速产生价值的应用场景。
上海隧道股份基于大数据分析的智能管控中心:
上海隧道股份构建设盾构法施工智能管控中心,旨在实现工程精确设计和模拟,围绕施工过程管理,建立互联协同、安全监控、智能化生产等项目信息化生态圈,实现工程可视化智能管理,提高工程管理信息化水平。
历史数据显示,盾构机每掘进100环就产生400+万数据,平均每条线路需要掘进1500-2000环,上海隧道股份年均挖掘100-200条线路,即每年该轨道交通企业仅盾构机数据就已经达到了十亿级别,非常适合应用大数据技术来提升工程智能化。
上海隧道所建设盾构法施工管控中心主要功能在于构建以盾构为中心的产品质量生命周期管理平台、构建盾构法隧道施工相关数据模型,支持统计报表和分析型客户关系管理系统数据集市的构建,建设领导驾驶舱服务功能,为企业管理和决策层提供及时、精准的经营信息,同时逐步修订盾构机关键部件的预测性维修目标,降低故障发生率,提高生产效率。
图表26.上海隧道股份盾构法施工管控中心的大数据应用体系
该盾构法施工管控中心的大数据平台向上对接企业用户管理、角色管理、门户管理、统计报表和商业智能等客户应用,向下接入传感器、故障信号,将所有数据整合、存入数据库内,进行数据分析的可视化展现,业务端用户则可以得到基于大数据平台的统计分析和实现盾构机预测性维修与健康管理,数据分析的结果反馈业务流程中,进而健全全生命周期系统。
相关建议
基于对工业互联网的分析,我们有理由做出以下判断:
1、工业互联网基础设施:
投资需求将率先进入高速增长阶段,工业传感和控制领域的需求最为直接,未来机会确定性较高,需求空间较大,但对应行业应用和场景的定制性要求较高;
而通信工业交换机和通信模块领域也有望迎来持续增长。
2、工业互联网运营平台:
将是未来工业互联网价值的集大成者,平台的推动需要借助国家力量或者企业自身强有力的资源整合能力,尽管当前从实际营收等看短期无法有成效,但未来可以给予较高的价值预期。
3、行业智能化与应用创新:
预计将在人工智能的快速发展背景下,在部分行业场景下出现突破性引用,将呈现较强的行业特征,同时其价值
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