剛剛過去的8月，微軟、英特爾和IoT Analytics聯合發布了最新的物聯網信號報告IoT Signals - Manufacturing Spotlight。最新發布的這版報告專門聚焦于全球工業互聯網和數字化轉型，揭示了該領域的現狀，其中的一些調研結論在意料之中，另一些則頗具啟迪。
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物女皇：好消息與新問題
這是我在【物女心經】專欄寫的第264篇文章。
剛剛過去的8月，微軟、英特爾和IoT Analytics聯合發布了最新的物聯網信號報告IoT Signals - Manufacturing Spotlight。該報告的第一版發布于2019年，每年持續更新，逐年記錄物聯網的發展快照，反饋物聯網的技術趨勢，具有很高的參考價值。
最新發布的這版報告專門聚焦于全球工業互聯網和數字化轉型，揭示了該領域的現狀，其中的一些調研結論在意料之中，另一些則頗具啟迪。
本次報告基于對全球500多位高管的調研匯聚而成，這些高管均來自于實施或者正在實施工業互聯網的企業，重要的發現與結論包括：
1. 企業普遍在疫情之后加快了智能工廠的建設
超過七成（72%）的受訪者表示智能工廠戰略已經跨越了“試點煉獄”，邁過概念驗證PoC階段，進入部分或者整體性建設階段。未來三年，這些高管為自己企業制定了更為激進的發展目標，比原有水平提升66%。
2.OEE是高管們最為看重的KPI
五分之四的受訪者認為設備綜合效率（OEE）是他們衡量智能工廠戰略成功與否的關鍵績效指標，他們預計未來三年，自己的企業將在網絡安全、可持續發展和質量等方面取得較大的改進。
3. 企業投資側重于新一代工業自動化系統
迄今為止，質量管理和預測性維護一直是大部分智能工廠項目的重點。對工廠具備更高的敏捷性和更好的靈活度需求，讓企業投資的重點發生了轉移。大部分企業將云工業網關、
基于軟件的PLC等新一代工業自動化系統的投資置于首要位置，并計劃對此增加29%的投資額度。而工業增強現實AR、工業元宇宙等熱門領域，則尚未被高管們列入投資重點。
4. 實施工業互聯網的挑戰發生了變化
從設備中獲取數據，以及實現設備與云平臺互聯的挑戰，如今已經很少被提及。當邁過“試點煉獄”之后，讓高管們最為頭疼的挑戰是軟件應用程序的開發。八成受訪者表示他們缺乏具備數據科學、人工智能和網絡安全能力的綜合人才。
5. IT與OT的融合正在發生
調研顯示，制造型企業中76%的設備和資產已經實現了連接，許多工作負載和應用程序已經從本地遷移到公有云或私有云，SaaS軟件即服務正在成為主要的部署類型。而且部分企業已經接受了最新的商業模式，41%的受訪者認可SaaS訂閱付費模式。與此同時，容器、云原生等IT工具正在工廠中普及。
6. 智能產品創造新的營收來源
接下來，受訪者不僅期待工業互聯網優化自己的運營流程，更希望通過銷售更好的智能互聯產品為企業創造更多的營收。一些企業將提供遠程支持和預測性維護作為增值服務提供給客戶，已在銷售智能互聯產品的企業則預計，2025年智能產品的銷售占比將由目前的33%提升到47%。
整份報告共有59頁，這篇文章，我們將重點呈現報告中值得關注的三個要點。
IIoT進入“聯后”階段
2020年之前，工業互聯網的一大話題還是“試點煉獄”，也就是說很多企業不斷的做各種PoC試點，然而卻不知道如何在試點之后進行擴展。
可喜的是，我們已經正式邁出了“試點煉獄”階段。尤其在疫情爆發之后，很多企業加速了數字化轉型計劃，包括智能工廠、物聯網、人工智能、邊緣計算和數字孿生等方向。如上圖所示，報告中72%的受訪者已經實施了智能工廠戰略，還有65%的受訪者處于實施整體物聯網戰略的不同階段。
“試點煉獄”的跨越與工廠中互聯設備的占比緊密相關，缺乏足夠的互聯設備作為基礎設施，很多應用和項目無從開展。自從工業互聯網提出以來，各種工業互聯網企業的首要任務就是將各種設備互聯，如今也確實取得了長足的進展。根據調研顯示（見下圖），企業中的大多數（79%）設備和資產都已經連接到了網絡，只有剩余的21%設備尚未聯網。
大量的工廠設備聯網，讓我們從“互聯”時期得以窺見“聯后”階段。跨越“試點煉獄”，進入“連接后市場”的開拓，這既是個好消息，同時也引出了新問題：如何挖掘已聯網設備的最大價值？我們想要追求的終極目標是什么？
智能互聯產品、人工智能、邊緣計算和數字孿生，被很多受訪者列為他們實現智能工廠戰略的下一個階段性目標。53%的受訪者意識到了人工智能的重要性，已經將其列入實施計劃。38%的受訪者正在部署邊緣計算，還有29%的受訪者看好數字孿生。
過多的技術與方向并不一定是好事，重要的是瞄準并聚焦于正確的技術。報告訪談中，一位來自汽車制造領域的副總裁表達了他的擔憂：“雖然一些新技術很棒，但是我發現，在工廠中應用過多新技術是錯誤的。我們只需要以針對性的方式，使用合適的技術解決運營中的痛點問題。比如，相對低成本的RFID技術就可以將我們的材料處理成本降低50%，杜絕之前存在的大量浪費。技術只是工具，成功的關鍵在于了解并選擇合適的工具，并在適當時機應用它們。”
在“聯后”階段，OEM的作用愈發重要。隨著越來越多的企業實施數字化轉型戰略，他們急需尋找外部支持，然而并非所有的外部合作伙伴都能擔此重任。
如上圖所示，當被問及如何選擇參與智能工廠戰略的供應商時，60%的受訪者的首選合作伙伴是OEM，其次是軟件供應商（55%）、系統集成商（55%）和工業自動化廠商（53%）。
SaaS訂閱模式站穩腳跟
值得關注的是，很多企業逐步接受了SaaS訂閱付費模式。
如上圖，44%的供應鏈管理軟件、41%的安全檢測和預警軟件，以及41%的通用人工智能和建模軟件，受訪者已經在采用SaaS訂閱模式合作。
雖然增加SaaS模式的比重，有利于提升靈活性、易于部署和更好的可擴展性，但不得不說，這一轉變速度是超越預期的，畢竟制造業并不是一個求新求變的行業，SaaS的快速滲透說明，工業企業使用軟件進行流程管理的內功與日俱增。
未來三年，向SaaS模式的轉變仍將繼續，到2025年，受訪者普遍計劃提升SaaS模式在合作中的占比，尤其是質量檢測和控制（提升11%）、狀態監測和預測性維護（提升11%）、產品生命周期管理（提升10%）以及計劃與調度軟件（提升10%）。
與SaaS模式滲透率提升相伴發生的是，基礎設施的云化、軟件的容器化以及工業自動化系統的軟件化。
在制造型企業中，私有云和邊緣計算發揮著越來越重要的作用。如下圖，受訪者表示，在私有云上運行的應用程序和工作負載占比，將從現在的21%增加到三年后的25%，增長最為顯著。調查顯示，83%的人工智能模型已經部署于云端，受訪者還計劃將20%的維護管理系統（CMMS）以及21%的狀態監控、預測性維護和OEE方案遷移到云端。無論是出于數據隱私和安全考慮，還是擔心數據從車間到云端的時間延遲，很多受訪者將邊緣計算作為部署重點。
任何制造企業中都必不可少的PLC控制器、DCS系統、IPC工業電腦和相關硬件，正在加速云化和軟件化。伴隨工廠生產的敏捷化和模塊化，工業自動化系統需要能夠讓最終用戶靈活的修改機器配置、調整工藝參數，甚至更新整個生產線的流程設置，因此報告中的受訪者表示未來三年將在下一代工業自動化系統中追加投資29%以上。
超過一半的受訪者提到，他們已經部署了兩種關鍵的新一代工業自動化技術：連接到云端的工業網關（57%）和基于軟件的PLC工業控制器（54%），見下圖。
新型工業網關既可充當邊緣控制器，也可以連入云端，在邊緣連續體中，工業網關發揮著關鍵作用。PLC控制器作為工廠中控制能力的源泉，位于工業互聯網的核心位置。基于軟件的PLC提供了極大的靈活性，通過將物聯接口標準化和應用云化，采用軟件定義的PLC與工業互聯網平臺直接相通，實現PLC的遠程控制。
無線網絡同樣被受訪者們看重，43%的受訪者正在部署無線網絡，5G和Wi-Fi備受關注。
糾結的數字孿生與AR
作為工業互聯網下一階段的發展重點，數字孿生被很多受訪者提及。28%的受訪者開始探索數字孿生解決方案，但其中只有七分之一完成過數字孿生的部署。實施數字孿生過程中，受訪者們普遍面對的挑戰是難以集成（75%）、構建時間過長（75%）和整體系統過于復雜（73），如上圖所示。受訪者還認為，他們缺少必備的技能，而且數字孿生缺乏標準，其部署成本相對較高。
工業元宇宙雖然概念上很火，但現階段尚未進入受訪者的部署版圖。高管們表示，他們完全還沒有做好迎接工業元宇宙的準備，作為構建工業元宇宙的要素，數字孿生和增強現實并未廣泛應用。受訪者們認為他們仍處于數字孿生（45%）和增強現實（39%）的PoC階段。
在實施智能工廠戰略中，受訪者最為關注與質量管理、過程控制和資產監控相關的應用。如上圖所示，在工廠中部署的核心應用是基于傳統機器視覺的質量控制系統（60%）、基于狀態的設備維護系統（55%）、工業自動化過程控制系統（55%）和遠程資產監控解決方案（51%）。在這些應用中，受訪者們獲得過切實的收益，因此也更愿意加大投資和部署。
如果倒序來看，增強現實AR的優先級并不高，只有23%的受訪者正在部署AR，38%的受訪者表示對AR不感興趣。這似乎是一盆冷水，更何況本報告的發起方微軟在HoloLens上投入不菲，看到調研結果情何以堪。
不過通篇來看，既然數字孿生尚處于PoC階段，戴上AR眼鏡亦難以看到由各種虛擬模型構建的花花世界，應用AR自然沒那么有吸引力。不過這只是時間問題，我們只需付出耐心。
