UCloud用戶大會：從專業到合作，智能制造業的轉型之路

　　2019年5月28日，在國內中立云計算服務商UCloud優刻得的用戶大會上，UCloud企業事業部架構中心總監王凱、中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所副所長劉默、e-works數字化企業網CEO黃培、智能云科產品規劃部部長田亮等嘉賓，共同探討了工業互聯網下智能制造的發展與應用探索。

　　今年的全國政府工作報告中，特別提出要“打造工業互聯網平臺，拓展智能+”，中國制造已成為國家戰略命題;而在產業層面，各制造企業也積極進行工業互聯網和智能制造的探索。

　　但行業的廣闊復雜，業務種類的差異多樣，生態鏈的割據孤立、使工業互聯網并不是一蹴而就的事情。

　　UCloud 賦能制造業用戶的CBAI一體化解決方案

　　在UCloud企業事業部架構中心總監王凱看來，制造業用戶普遍存在以下四個痛點，分別是網絡延遲、協議多樣、大數據平臺和IT短板。

　　網絡延遲：制造業的客戶尤其是工廠，所在的地域往往網絡信號不好。這與互聯網企業常常分布在一線城市、網絡信號有保障不一樣，如果企業想利用云計算的能力，來對設備進行監控運維時，網絡延遲往往會成為瓶頸。

　　協議多樣：協議多樣是指數據協議多樣。比如有的客戶是做空調的，他想對賣出去的空調進行智能運維。但到現場后發現，各種部件的數據協議都不一樣，如何讓這些部件數據上云，是一個非常難的問題。UCloud一方面發揮自己的能力，另一方面會引入合作伙伴，通過傳感器、本地解析等技術，把數據先在現場進行收集加工，最后再上云進行大數據的分析和運營。

　　大數據平臺：數據可能分布在不同的人，不同的部門手里，有的甚至在銷售手里，而且數據樣本非常多樣，有的是紙質文件，有的是EXCEL表格，還有一些是圖片。如何把數據充分利用起來，挖掘數據價值，對目前的工廠、制造廠商都是非常大的挑戰。

　　IT短板：一些傳統企業的IT部門其實對前沿技術非常陌生，進行數字化和智能化，往往被IT能力所限制。

　　UCloud針對以上四大行業痛點，推出CBAI一體化解決方案(Cloud、Big Data、AI、IoT)，通過具有邊緣計算能力的云計算平臺、大數據平臺、物聯網平臺和人工智能平臺，為用戶交付一體化的工業互聯網解決方案。

　　王凱介紹，UCloud提供的云計算服務，不光是公有云和私有云，而是交付到工業現場本地的一整套完整的云平臺;大數據解決方案，不光是大數據的產品和組件，更多是方法論和數據治理能力;針對協議多樣，UCloud的IoT平臺為數據上云、設備管理、規則處理提供全流程服務，引⼊入應用層合作伙伴，為客戶提供一站式解決方案;UCloud的人工智能平臺，提供人工智能必備的框架組件和計算資源，并引入算法合作伙伴，提供所需的算法并訓練相應模型。通過以上幾大平臺，UCloud為工業制造客戶提供云、管、端一體化解決方案，打通從生產現場、工業云平臺到前段應用的全流程。

　　將知識固化成工業APP，分享給行業用戶

　　UCloud合作伙伴智能云科，是從傳統機床制造業走出的工業互聯網賦能平臺。智能云科產品規劃部部長田亮表示，因為初創團隊來自機床涉及領域，所以對行業有很深的洞察，了解整個工業互聯網或者機械加工領域，有哪些地方是需要去構建工業APP的。智能云科將行業知識和應用積累固化為工業APP，分享和賦能給行業用戶使用。比如刀具預警APP、計劃中的BAC無人機APP

　　以刀具預警APP為例，在機械加工環節中，斷刀或者換刀，對整個加工流程影響很嚴重，一旦斷刀整個制造流程就會停滯，而且刀具的成本高昂，如果經常損毀，會大幅增加企業的生產成本。而用智能傳感器+數據分析的方式，通過對刀具的電流、負載情況進行數據采集和波形分析，會及時知道刀鈍了，在刀斷之前進行預警，保證整個生產流程的順利進行。

　　UCloud王凱表示，一開始UCloud和智能云科合作，是提供一些云計算的底層服務，隨著雙方合作不斷加深，對工業互聯網的洞察也日漸深刻，UCloud提供的更多產品被智能云科使用，雙方也在開拓智能制造的市場。

　　中國工業互聯網與國際領先水平還有較大差距

　　信通院劉默所長表示，對大多數的制造企業來說，目前主要是改進優化自己的生產流程，還談不上對外的工業互聯網能力的輸出。劉默表示，大多數制造企業首先考慮的是，通過工業互聯網對接自己的客戶，獲得技術研發的資源，通過工業互聯網改進生產，找到更優供應鏈。雖然富士康等領先的制造企業，憑借較強的數字化能力積累，可以對外輸出工業互聯網服務;但大部分制造企業還是要先融入工業互聯網的整個生態，才慢慢開始互聯網化。

　　e-works數字化企業網CEO黃培表示，中國工業互聯網與國際領先水平還有較大的差別。

　　黃培介紹，與國內行業都在喊“工業互聯網”不同;國外制造業更強調“工業物聯網”的概念。比如GE，它的理念是首先服務自己，GE生產高端醫療器械、航空發動機等，有非常多的應用場景去采集數據、預警故障、更新設備，所以從自身需求出發使用很多物聯網傳感器，搭建數據采集和分析平臺，優化生產制造流程。從“工業互聯網”和“工業物聯網”兩個名詞的差異看出，中國的工業互聯網還在起步階段，主要是在線和數字化;而國際領先水平，已經更精細到設備之間端到端的管理，通過數據對生產進行優化和管理。

　　另一個國內工業互聯網與國際領先水平的差距是，國外強調企業間的聯盟與合作，打造集約化的大型工業互聯網平臺，而國內還存在各自探索、重復建設的現象。比如法蘭克與思科合作提供智能檢修機器人，兩個星期內修護用戶的故障;而微軟IoT平臺，只做底層的支撐，并不去涉足應用。每個企業都有獨特的定位，通過生態的有機結合，對外提供大平臺的服務。黃培表示，國內工業互聯網平臺目前有300多家，但大浪淘沙，以后會穩定為幾家大型工業互聯網平臺。

　　工業互聯網的整個生態，需要工業軟件企業、裝備制造企業、解決方案提供商等產業鏈各方共同推進、有機融合，打造中國制造的領先水平。