在《深度 ｜ 工業互聯網如何重塑中國制造格局？》一文中，提到中國2000多家制造業A股上市公司轉型升級支出達到10600億人民幣，突破萬億大關。

2011年至2018年A股制造業公司轉型升級支出復合增長率為15％，這一數值在2019至2023年將達到19％，中國制造轉型升級需求拐點已過，進入萬億“提速換擋”新階段。

從需求的角度，工業領域一方面忍受著不斷上升的用工成本和不穩定的招工市場，另一方面也面臨著更智能的自動化、更廣泛的信息化、更全局的數字化的發展需求。

對于未來有生命力的工業企業，降本增效是存活的需求，適應更快的市場波動才是長期競爭力的重要支撐。

在國家統一提出工業互聯網這個概念之前，工業自動化、工業信息化、工業軟件甚至較為新興的工業物聯網都已經為了滿足工業領域的需求努力了很多年。

在2018年正式提出工業互聯網之前，甚至在2014年GE提出Predix之前，中國的很多工業領域已經在各個需求場景探索了很久。

之前這些以遠程運維、機器聯網、智能排產、工廠數字化等名字散落在中國工業的各個角落，如今他們有了更統一的“名字”，滿足這些需求的解決方案也被工業互聯網更全面、更標準化地承載了。

在這個時間點，工業互聯網從野戰軍變為正規軍彰顯了中國全面升級工業的決心。

一、工業互聯網場景價值縱深

目前，工業互聯網場景價值的體現將由點到面，未來將從單點場景價值向上突破至管理流程價值，再突破滲透至產業協同價值，這就是中國工業互聯網正規軍“穿透式擴張”的發展戰略。

這個戰略中的重要一步，是冷靜、深入、耐心地理解工業場景，站在產線旁、泡在訂單里、跟在貨流中。

南山工業書院創始人林雪萍也如此認為：“冷靜地回歸工業本質，是致敬工業的最佳姿態。我們可以將工業互聯網，用來作為數字化工業時代的一種最大公約數。但我們也需要知道，任何統領性的綱領或者概念，都很難包裹住充滿瑣碎與變數的萬千工業現場。”

2020年12月2日，由工業和信息化部、浙江省人民政府聯合主辦，國家工業信息安全發展研究中心、浙江省經濟和信息化廳、杭州市人民政府承辦的第二屆中國工業互聯網大賽總決賽在浙江余杭開賽。

億歐在現場和賽后采訪深入了解眾多工業互聯網的先行者，在不同的場景里用新技術和理念創造各自的價值。

在半導體和電子信息領域，由于摩爾定律極限擠壓，半導體生產因工藝復雜、工序繁多、品質控制難度大、試錯成本高等原因，使得其面臨提高良品率和縮短交期的兩大重要痛點問題。

具體可表現為在晶圓生產環節，單批次內晶圓邊緣點膜厚不均勻，多批次晶圓單騙平均膜不均勻等等多種問題。

“現在投資一個半導體企業，基本需要700億以上的投入，但5年就完全折舊，這意味著如果一小時停機不生產，單臺機器就會損失5000塊錢。因此企業一定希望投入的高端設備可以7x24小時不間斷、高品質、高穩定地生產。” 格創東智首席智能制造顧問王錦如此描述半導體制造的痛點。

而中國航空工業的發展仍然面臨多個環節的痛點問題。飛機是最復雜的高技術裝備產品之一，一架飛機的零件有幾萬件，加上螺釘、鉚釘等標準件將達到百萬級別。

除了零部件數量多、精度要求高之外，飛機結構件又有尺寸大、形狀復雜的特點，航空制造更是要素多、質量要求嚴、協同要求高。

“目前中國航空工業在不同環節面臨不同的痛點問題。在設計環節，正向設計能力不足；在制造環節，現在更強調質量和效率；在服務環節，服務保障體系還不健全；同時全產業鏈協同水平還有很大的提升空間。” 金航數碼總經理曾文在談到目前中國航空工業的痛點時表示。

在汽車制造領域，明珞裝備智能制造事業部負責人左志軍告訴億歐：“汽車產業雖然自動化程度很高，但產線的整體效率其實并不高，很多環節存在機器、人力、物料的浪費，確實有很大的改進空間。

汽車行業的競爭加劇使得行業利潤空間不斷減少，市場壓力反應到制造環節就表現出兩個重要的需求點，一是對成本要求更加精細，二是產品升級換代更加頻繁。

“我們發現用傳統的人工或者傳統采秒表數據的模式，已經很難跟上目前汽車對數據的精準度需求，因此精準數據的收集與融合、關鍵工位的研究的是工業互聯網的應用方向。”

在模具行業，模德寶總經理成亞飛告訴億歐：“模具是一個很傳統的行業，它目前的整個數字化的轉型升級是比較慢的，因為它有一個很重要的特點，它是高度依靠老師傅，所以我們從數字化、信息化的角度，首要的任務是解決對老師傅高度依賴的痛點。

“模具制造業數據采集不最重要的，目前能采集到90％的數據已經足夠，更重要的是工業機理模型。”

而在紡織服裝領域，痛點不僅在制造環節，也體現在供應鏈環節，致景信息高級經理張培告訴億歐：“紡織服裝在制造環節的痛點，最簡單來說就是工廠老板不在生產現場，就無法了解機器的運轉情況；而在供應鏈環節的痛點，就是訂單和產能之間無法匹配的問題，中國紡織服裝行業百人以下的小廠占了70％－80％，這些企業沒有固定的客源，抗風險能力較弱。”

二、工業互聯網先行者躬身入局

針對半導體行業制造穩定性的問題，格創東智“半導體制造R2R極致品質控制解決方案”，以生產環境和現場測量數據為基礎，結合工業互聯網、大數據與人工智能技術，利用反饋控制、局部優化、整體協同達到補償生產過程擾動、提升良率、減少工次數作用，幫助企業降低成本、提高產能。

R2R的目標有三個，分別是確保工藝的穩定性和一致性，減少外部因素對工藝造成的影響，以及保障品質波動穩定生產變異受控。在對生產效率和良品率有極致需求的制造領域，這一類解決方案是核心生命力。

王錦在賽后專訪告訴億歐：“工業互聯網就是這樣一個神經中樞，隨時發現這些設備的不良狀況，隨時調整至最佳狀態。這比以前人工靠經驗調試效率高太多了，目前可以從人工至少2小時手動調試降到30秒自動調試，精準度也比人工高很多，這將帶來巨大的真實經濟效益。”

針對航空制造與研發環節的問題，金航數碼、中國商飛上海飛機設計研究院組成的MVS團隊在建模和仿真上做的工作，就是在積極探索解決這個痛點，“復雜航空產品數字化協同建模與仿真的工業互聯網解決方案”通過構建面向數字孿生的建模與仿真體系，支撐了上飛院民機產品“產－研－服－用”的全價值鏈創新發展，就是一個很好例證。

針對汽車產線浪費、效率低等問題，明珞裝備產業運維無憂MISP團隊研發的“自動化產線的智能運維診斷解決方案”，通過功能優化、耗品管理、故障預測、質量預測和設備測評五大功能系統，打通設備、工藝、平臺之間的壁壘，推動產線上不同設備多源異構數據互聯互通和可控管理，實現產線全生命周期過程數據有效賦能，提高設備利用效率，減少停機時間，降低備品備件，提升工藝質量。

左志軍告訴億歐：“目前我們的理念是把新車升級換代的周期提高一倍以上，加快產品迭代能力；另一方面我們也在加強對車間的精細化改造，提升數據分析的效率和價值，如減少停產的時間等。”

針對模具行業的工業機理的痛點，模德寶研發了“模云模具智能制造云平臺解決方案“，通過連接數控設備，為其提供信息技術和大數據服務，實現“關燈生產”和透明化管理，模云涵蓋模具制造全生命周期，采用“模云軟件＋機器人自動化的軟硬結合、云邊協同”的模式能真正做到智能制造一站式服務，為行業打造領先的智能制造智慧工廠，并建立多地研發、大規模協同制造、分布式制造新模式。

針對紡織服裝制造和供應鏈的痛點，致景科技聯合中國移動推出的“基于工業互聯網的紡織云生態解決方案”，將紡織運營管理平臺進行云化，通過云平臺提供相應的技術和商務服務。

正如億歐智庫發布的《2020工業互聯網產業研究報告》所說，中國工業制造業門類眾多，產業鏈豐富，不同行業之間對于工業互聯網的需求有所不同，這也是促使服務商開發應用新技術，賦能行業的重要動力。

行業先行者其實都早已入局，如今逐步走到臺前，制造業的認知在提升，需求在釋放。

先行者的行業深耕逐步行程各自垂直行業或場景的Know－how壁壘，而這樣的壁壘會隨著服務客戶的增多“變厚”、“變硬”，進而轉化成產品穩定性的壁壘、服務精準度的壁壘。

責任編輯：xj