企業“上雲”，紅利“落地”——我國企業運用工業網際網路開創製造業新模式

　　依託工業雲平臺，可以實現服裝成衣的定制化生産：不用去門店，戴上VR眼鏡，消費者便可足不出戶選購衣品。虛擬試衣、個性定制、送貨到府……中國工業網際網路開創的産銷新模式引發關注。

　　喚醒“沉睡”工業大數據、推動定制化生産、降低産銷成本……中國工業網際網路研究院近日在京組織召開的研討會上，多位專家表示，工業網際網路從“雲端”落地工廠，突破轉型瓶頸，服務日常生産，應用價值愈發突顯。

　　節本降耗，“工業雲”經濟效應顯著 

　　中國工業網際網路産業聯盟數據顯示，2017年，我國工業網際網路直接産業規模約為5700億元。有一定行業、區域影響力的平臺超過50家，部分平臺工業設備連接數量超過10萬台（套）。

　　儘管“上雲”企業數量初具規模，但更為關鍵的是，“上雲”之後，將為製造業轉型帶來哪些看得見的實效。

　　四川大西洋集團有限責任公司是一家焊接材料製造企業，曾面臨人力成本、節能環保等諸多壓力，急需創新工藝和裝備技術提升自動化水準。

　　借助工業雲平臺打造的智慧化工廠，該企業庫存降低20%、優良品率提升2%-3%、生産人員減少50%、綜合能耗降低30%……

　　中國工程院院士張軍説，工業網際網路的一大優勢是人機共融、可信交互。以前工業刀具流水線作業時，更多是“走直線”，不夠精密，製造出來的渦輪葉片品質參差不齊。借助工業網際網路技術，採用曲面演算法，自動消除誤差，良品率大幅度提升，這是人機交互的一個典型案例。

　　“在長三角、珠三角等地，部分試點企業在材料溯源、品質控制、資金回款等方面，都取得較好的節本降耗效果。”工信部原副部長劉利華説。

　　喚醒“沉睡數據”，挖掘工業資訊價值 

　　上游材料、物流倉儲、銀行支付……企業在生産、銷售工業品的同時，也積累了龐大的數據資訊。但工業大數據多數處於“沉睡”狀態，其價值未被挖掘。

　　中國工業網際網路研究院院長徐曉蘭指出，應對這一情況，需要聚焦國家級工業數據資源數據庫的建設，構建工業網際網路國家創新體系，發揮工業大數據的基礎資源和創新引擎作用。

　　捕捉經營堵點，預測行業風口……部分先行者已初嘗“數據紅利”甜頭。借助工業網際網路，企業可以建立數據資源池，實時採集、精準分析、聯通共用工業資訊，發揮資訊集聚效應。

　　運營不暢，24套工業系統數據變成“資訊孤島”；管理不善，近4萬台工程機車資訊被淹沒……通過篩查、診斷工業大數據，一家大型裝備製造商發現風控不力、債權逾期、訂單流失等堵點，挽回數以億計的潛在流失資金。

　　中國工程院院士王華明説，要重視網際網路技術對高端裝備製造業的牽引功能，比如針對製造飛機、高鐵的材料，我們如何掌控設備運作資訊、採集裝備材料數據，都需要發揮工業網際網路的作用。

　　滿足個性化需求，“大規模製造”轉向“大規模定制” 

　　一頭是工廠，一頭是用戶。現今消費需求彰顯出個性化、多元化的特點。如何應對這一新變化？海爾家電産業集團副總裁陳錄城説，工業網際網路讓企業生産與用戶需求“面對面”，海爾由“大規模製造”向“大規模定制”轉變。

　　“在製造業高品質發展的今天，傳統家電産銷模式沒有出路。”陳錄城説，客戶需求先於産品設計，海爾在交互、研發、行銷、採購、生産、服務、售後等七大結點，都俯下身傾聽用戶聲音。

　　“産品不入庫，用戶不出門。”構建11個互聯工廠、71%的産品不再入庫、下線後直接送達客戶家中……定制化生産減輕了海爾庫存壓力。

　　“生産線環境比較嘈雜，很多有知識、有經驗的老員工不願長期投身在一線，怎麼解決這一難題？”一直以來，這件煩心事一直縈繞在富士康工業網際網路股份有限公司董事長李書旗的心頭。

　　如今，在富士康的智慧製造工廠，模型演算法已經代替人工大腦在生産線上大顯神通。“以前，機器人完成重復性勞動，解放人的雙手；現在，雲製造將模型演算法注入生産環節，解放人的大腦。”李書旗説，依託工業網際網路，“智慧化”“無人化”工廠如雨後春筍般涌現，高品質發展成果正在惠及萬千企業。

　　阿里巴巴集團副總裁劉松表示，從量上看，中國工業品消費市場不缺需求，關鍵在於如何提供有效供給，提高産品的針對性。“工業雲”的最大優勢在於發揮生産過程中的知識要素，改變服務模式。

　　專家表示，中國工業網際網路發展已步入深水區，從追求“上雲”企業數量到聚焦服務高品質發展的能力，助力實體經濟的效應愈發明顯。（記者陳芳、劉宇軒）