从汉诺威工业博览会看疫情后工业数智化进展

  据《科技日报》,2021年汉诺威工业博览会(数字版),超过1800家参展商,以连线和视频的形式展示了大约7000种产品和近400个研发项目,重点是人工智能和机器学习、机器人技术、工

  据《科技日报》,2021年汉诺威工业博览会(数字版),超过1800家参展商,以连线和视频的形式展示了大约7000种产品和近400个研发项目,重点是人工智能和机器学习、机器人技术、工业4.0和电动汽车等。

  汉诺威工业博览会(Hannover Messe)始于1947年,从创办伊始就代表了全球工业制造领域技术发展的最高水平,引领了全球制造类企业和服务商的创新,更是近年来的工业数智化转型的风向标。2020年,受疫情影响该展会首次停办。而本届汉诺威工业博览会首次完全在线上进行,虽然没有了往年的人头攒动,但是给了我们一个观察疫情之后工业数字创新发展的机会。

  除了推出部分新产品发布和案例分享之外,从参展商和工业企业的分享以及与会者的讨论中,本届汉诺威工业博览会向我们传递了两点重要信息:在规模上,数字和智能应用在工业领域的渗透进一步扩大;在手段上,基于云的数字基础设施构架正在被更多企业所接受。

  首先,工业制造领域的数字和智能应用,技术趋于成熟,应用数量和实践规模都明显增大。

  自2013年,工业4.0概念首次在汉诺威提出以来,数字转型一直是汉诺威展的重要话题。但是从往年的会展内容来看,传统话题依旧是展会主流。尤其是自动化相关技术和产品,从客观上更容易出现直接的商业机会,所以也更被参展商看重。但本次展会中,数字话题占据了显著主流。在1239个官方活动(Event)中,有836个活动和数字平台、人工智能、云和基础设施、预测性维护等数字化话题相关,占据了整体活动数量的2/3。从案例上的成熟度上看,与往年的展会上以原型展示和产品介绍为主的状态不同,今年各个活动中分享的近400个案例里多数已经是已经或正在落地的实践。

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  图表 1汉诺威工业博览会活动数量TOP10话题

  阿里云研究院认为,这一进展之所以能出现,主要原因有两个:一是疫情倒逼,在全球疫情对工厂生产韧性和供应链可靠性的冲击下,工业企业纷纷向数字和智能应用寻求解决当前问题或者规避未来风险。众多企业领袖亲自下场指挥,重视程度前所未有,加快了工业数字和智能应用的推广;二是厚积薄发,经过6、7年的探索,不管是工业互联网、工业4.0还是智能制造的概念深入人心,众多的先行者摸索前进、坚持不懈,已经探索出了一些成功路径,并吸引了更多企业的参与。所以,在疫情倒逼和成功案例引导的双重作用下,数字化实践不管在数量还是质量上,都比以往有较大的提升。这些实践的成功,给了工业领域数字化的关注者以信心,虽然工业具备着超过其他行业的复杂性,数字化应用依然可以为制造业企业赋能助力。

  但是,我们也注意到困难同时存在。当前制造环节的数字化应用仍然局限在少数成熟应用场景,比如预测性维护、基于机器视觉或者光学的缺陷检测、多参数系统性能优化等,技术上也并没有显著突破。这些应用场景很好的平衡了投入产出比、可复用性、实现复杂度、业务独立性之间的矛盾,在单点应用上往往是企业优先选择的试验点,得到了很好的推广。进一步开发新的应用场景,变得比以往更为困难,却也是参与者在未来占领先机的重要机会。

  其次,受数字和智能应用的增多以及产业链应用的刺激,数据和应用“上云”被越来越多的工业企业所接受。受性能要求和经费限制的影响,单点工业应用的上云一直存在争议。但在数字和智能应用逐渐增多的背景下,为了让更多的应用能够打通数据、共享资源、并得到专业的安全保障,多个数智应用平台或者全局数智应用上云的紧迫性和必要性就显著增强。云带来的灵活性、易用性和良好的平台支撑力让更多的企业选择把应用和平台搭建在云上。麦肯锡咨询公司的全球数字制造业负责人Enno de Boer在对话讨论中总结的6个规模化数字实践的必要条件里,唯一的技术因素就是“现代化的基于云的构架方案(Modernized Cloud-based Architecture)”。

  另外,更多的工业企业开始把目光移向工厂之外,关注点从单纯的利用单点数智应用进行成本控制,转移到如何利用全局数智应用带来新的营收增长机会和进行全局效率优化例如,全链路数智化、数字供应链、数字产销协同、全域营销等上下游领域的相关应用开始得到更多关注,这时“上云”也就成了这些企业的自然选择。这些企业利用云设施的基础和数据平台的支撑,打破数据孤岛,让数据能够自由流通在产业价值链的各个环节,真正释放数据价值。然而,数据所有权、信息安全在展会上依旧是最常被提到的顾虑,也是未来进一步推动工业领域云应用需要解决的难题。

  疫情给工业的数智化转型同时带来了实践的压力和探索的时间,而行业的参与者们也充分利用了这个机会推动了转型的发展。对于希望进行数智化转型的企业来说,需要考虑三点:一是关注成熟应用场景,根据企业实际选择适用的方案进行实践,提高数智化转型成功率;二是拓宽思路,把对制造环节的单纯关注延伸到制造和其他环节的融合上,提升整体效率或者增加营收;三是建设与应用规模相匹配的基于云的数字基础设施,避免形成数据孤岛或者数智应用规模扩大后的重复建设。紧跟全球工业数智化转型先进企业的步伐,持续提升自身竞争力。

  作者:卢子晟

  阿里云研究院战略总监

  曾就职于西门子管理咨询、埃森哲,专注于工业、能源、电力、交通等领域数字化转型和科技战略研究

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