第一篇 工业互联网架构

第1章 工业互联网是IT/OT融合下的企业新一代数字化整体架构

近年来，众多工业互联网平台在市场上如雨后春笋般不断涌现。据统计，目前全球工业互联网/物联网平台数量已经超过300多个，并且这一数量还在不断增加。在中国，近一两年内也涌现出了大批的工业互联网平台。如此之多的平台背后是宝贵的资源在企业信息化领域的大量投入。在中国市场，一个值得关注和不得不承认的现象是：尽管信息化在企业领域的应用水平关系到中国作为制造大国的竞争力，但与消费者领域的信息化应用相比，两者的从业企业无论是在营收规模还是资本认可和人才流向等方面，近10年来前者都处于劣势地位——用通俗的话讲就是，2B市场的认可度远低于2C市场。做一个简单的比较，将国内从事企业应用软件开发的老牌软件公司与以开发消费者应用为主的腾讯或者是阿里巴巴相比，根据笔者2017年的统计，前者的市值大约是后者的1%左右。正因为存在如此巨大的差距，因此在企业信息化领域里投资的每一分钱，在迈向“中国制造2025”的道路上都显得弥足珍贵，值得我们认真研究，力争使其发挥出最大的效益。

1.1 方兴未艾的工业互联网市场

当前，工业互联网平台不仅在中国市场的热度要高于国外市场，并且在软硬件企业的构成占比上也与国外市场有着明显的区别。如图1-1所示，参照Gartner在2018年对全球工业物联网平台的魔力象限图分析，在目前全球领先的11家工业物联网平台中，除了日立（Hitachi）之外，其他主要来自软件企业和与软件相关的咨询企业。工业物联网是工业互联网的核心，所以Gartner的分析报告其实也反映了全球工业互联网目前的市场格局。而根据2018年对中国工业互联网解决方案前100家提供商的一项分析，有27家在其产品和方案中冠以“平台”，其中22家是硬件企业，软件企业只有5家。显然，中国的工业互联网平台提供商以硬件企业特别是制造业为主，这也反映了中国制造企业迫切希望转型的心态。

工业互联网的概念源于美国通用电气提升其高端工业产品附加价值，进而对服务进行业务转型的尝试。作为一家老牌的工业企业，通用电气对自己提出的工业互联网的出发点和目标有着自己独到的认识，但也存在着一些局限性。

首先，工业互联网的出发点是在通用电气多年完善的企业信息化应用基础上，应用最新的数字化技术的提升。通用电气在对工业互联网的描绘中所强调的技术大都与设备和设备数据相关，包括物联网技术、智能设备、大数据和分析技术，并没有扩展到整个企业的全局信息化应用。但实际上，离开了整个企业的全局信息化应用，通用电气所描绘的工业互联网的功能也只能是“空中楼阁”。可以试想，当监测和分析到若干台发动机可能会发生类似故障之后，接下来如何应对和彻底排除故障隐情——是对这一批发动机进行修理、更换还是召回，是否能够从配送中心获得修理所需的配件，是否追溯到制造环节进行排查，是否修改制造工艺，是否调整生产计划，是否通知供应商冻结相关零件的生产？……工业大数据的分析只是提出了一个对工业大数据进行洞察的结果，而后续一连串的问题才是真正从中获取价值的关键。然而在通用电气的工业互联网架构中，这些关键的问题都丢给了后面的商业应用（见图1-2）。显然，这种边界划分与通用电气偏硬件的基因有关。对后续商业应用软件描述的缺失也为通用电气后来遇到的困境埋下了伏笔。但实事求是地说，工业互联网理论的提出确实为企业信息化发展开拓了一个新的方向，推动了从事企业信息化的IT企业向硬件方向的扩展。这两股力量的融合和市场的接受程度决定了工业互联网的未来架构。

其次，通用电气在给工业互联网设定的目标中特别强调“1%的力量”。这是一种“百尺竿头，更进一步”的提升。尽管“1%”看似很小，但如果能将这“1%”应用到整个行业，则会带来相当可观的收益（见图1-3），在通用电气的角度来看十分难得。显然，“1%”的实现是通用电气穷尽各种管理手段和技术手段之后的创新之举，需要很多前提条件，绝不是一个入门级技术。与同一时期出现的德国工业4.0相比，工业互联网的理论没有很好地回答它的阶段性问题。德国工业4.0报告提出了从工业1.0到2.0、3.0和4.0的阶段划分，并在后续报告中对3.0到4.0的成熟度做了进一步的细化。而通用电气提出的工业互联网理论在企业发展的整体阶段划分方面的缺失，使得其技术路线缺少延续性。在实际工作中，笔者经常被客户问到类似问题：“我们已经在信息化上做了大量的投资，也已经涉足大数据的分析应用领域。是否需要接入一个工业互联网平台，把已经做好的大数据分析都迁移过去？如何评估这个项目的投入产出？”

在工业互联网的概念得到广泛传播的过程中，市场也逐渐对它的内涵进行了更多的扩展和演绎，并赋予了新的含义。特别是对于中国这样一个尚未完全实现工业化的制造大国，有很多现实的问题和困难，需要借工业互联网的热潮来推动工业化进程。这些问题和困难主要表现在以下三个方面。

首先是信息化建设水平在不同企业之间参差不齐，甚至于在同一个集团企业里，信息化水平的差异也很大。这一现状影响了企业建设工业互联网的路线图，常常需要“两步合一步走”，以加快建设步伐。因此，扩大工业互联网的内涵，并将其上升到“工业全要素链接枢纽”的地位，有其现实意义。

其次，与B2C和C2C领域相比，在国内从事企业信息化的高质量的专业公司规模相对较小，数量不多，缺少一批提供专业软件和服务的B2B领域大型企业。因此，将工业互联网打造成一个“一站式解决方案”并在企业中进行推广，有其市场价值。正如本文开头所说，如果将阿里定位为B2C公司，用友定位为B2B公司，前者的市值是后者的100倍。而从全球范围来看，最大个人应用软件公司微软的市值和最大企业应用软件公司SAP的市值，前者是后者的5。这中间20倍的差别足以说明我们在这方面的差距。

同样，由于人才的流动性，与B2C和C2C领域相比，国内从事企业信息化的人才无论在企业还是在社会上都相对匮乏，近10年来事实上已经形成了一个“断档”，影响了企业进行整体规划、分布实施的决策，而更多地偏向小步快跑的模式，即先进行一些低风险、小规模交付。但是，平房再怎么叠加，也不能变成一幢高楼。工业互联网的建设不会仅仅停留在对几台机床、几台设备所采集数据进行优化，而必然是一场对企业信息化架构和相应业务流程的重构。

综上所述，在通用电气所提出的工业互联网概念的基础上，对其外延进行适当扩张，打造既有先进性又有落地性的风险可控的工程化方案，帮助企业尽快获得收益，有其现实意义。

1.2 为什么工业互联网平台遍地开花，而工业4.0平台寥寥无几？

尽管工业互联网是一个来自于美国的只有5年历史的新概念，但一个十分有趣的现象是，与几乎同一时期来自德国的工业4.0相比，工业互联网平台在很短的时间内就已经遍地开花，而据称能够对外提供工业4.0平台的企业却寥寥无几（见图1-4）。虽然很多人都认为，德国工业4.0和美国工业互联网异曲同工，德国和美国双方的专业组织也在积极就“工业4.0参考架构模型RAMI”和“工业互联网参考架构IIRA”进行标准对接。但是为什么会在市场表现上有如此大的差别呢？

工业互联网虽然最早来自从事工业装备制造的通用电气公司，但它所采用的标志性技术除了智能设备技术之外，如物联网技术、大数据技术和分析技术等都是典型的IT技术（如图1-5所示）。而工业互联网平台则直接使用了IT技术中发展多年并已相对成熟的云计算技术，为工业互联网提供集约化和商品化的交付手段，让企业可以快速应用。

对于工业互联网中使用的这些IT技术，近年来随着云计算、开源软件和人工智能算法的发展，其建设成本已经逐渐下降到非常低的水平。如图1-6所示，据估算，2016年在美国开办一家类似的从事互联网服务的初创公司，通过直接购买云服务、使用开源软件和公开的人工智能算法，其启动资金已经从2000年的500万美元降低到5000美元。换句话说，如果你有一套不错的算法，可以对某类设备的实时运行数据进行故障预测诊断，那么只需要很少的启动资金（很可能就是硅谷程序员一个月的工资），就可以开发出一个收费的App，放在云平台上，对外提供数据服务，并逐步完善这套算法。由于这类App的核心是算法和知识，而算法和知识本身具有高度的抽象性，无须过多地考虑设备之外所处的环境，所以起步相对比较容易。这其实也是今天工业互联网平台大量出现的重要原因。

然而工业4.0的技术和实现手段却要比工业互联网复杂得多。无论是工业4.0强调的从企业管理层下探到工厂设备层的“垂直集成”，或者是跨供应链上下游部门、组织和企业的“水平集成”，还是覆盖研产供销服的产品全生命周期的“端到端集成”，以及人机互动技术等，均涉及企业的方方面面（见图1-7）。在一条生产线上，设备的种类和型号成百上千。除了考虑设备之外，还要考虑生产线的生产计划、执行、物流、质量等。这些内容在不同企业之间差异很大，或者说个性化程度非常高。这就是为什么开发出一个针对某种设备的工业互联网平台相对较容易，而开发出一个面向企业的工业4.0平台则要困难得多的缘故。

将工业互联网与传统互联网相比较，由于价值导向的不同，决定了其发展道路也是截然不同的（见图1-8）。传统互联网是以消费价值作为间接导向，其策略常常被形容为“羊毛出在猪身上，狗来买单”——利用广大消费者的消费习惯和从众心理，利用风投输血，先烧钱，圈住客户，在形成一定规模之后收钱或寻求变现退出。因此，传统互联网的软件在早期阶段较少考虑长期的软件拥有成本，可以通过自开发的方式进行建设。而工业互联网则是以工业价值作为直接评判标准，对于每一位工业客户来说，都需要遵循“双边市场规律”——不但要让客户尽快感受到有形的价值，也要让工业互联网提供商获利。为了实现这一点，需要精心选择建设方案，以总体拥有成本最低为目标。只有成功地经历了从项目到方案再到平台的工业互联网提供商，才能在这个市场中取得成功。这对于今天遍地开花的工业互联网平台来说，将会是一场真正的考验。

1.3 工业互联网是新一代企业数字化整体架构

分析到这里，给人的感觉是工业互联网和工业4.0完全不在一个层面上。前者提供的是“点”上的技术，后者则是面向整个企业的技术。但实际上，作为执掌全球制造业牛耳的美国和德国这两个国家，在考虑下一代制造业发展技术和方向时并没有这么大的区别。我们感受到的差异，更多的是市场包装侧重点的不同。实际上，在图1-3中，通用电气公司给工业互联网描绘的“1%的力量”，是通用电气穷尽了各种管理手段和技术手段之后的创新之举，需要有很多的前提条件和技术支撑，而绝不是一个接上线缆、打开水龙头就可以使用的入门级技术。与工业4.0一样，在这“1%”背后，同样需要企业实现垂直集成、水平集成和产品全生命周期的端到端集成。

实际上，如果我们将德国工业4.0和美国工业互联网的功能合并为一个大的集合，我们会发现它们的很多功能都是相似相通的。通用电气推出的Predix平台只是其中的一小部分，大量的基础功能、配套功能和其他功能都不在Predix系统中。例如，通用电气在Predix之外，也提出了与工业4.0类似的一些概念，如数字化双胞胎、数字化总线等，它们与工业4.0的三大集成技术具有异曲同工之妙。这些技术的实现需要由分布在企业的研产供销服各环节的一系列应用软件来协同完成。这些软件都落在各个企业应用软件厂商的产品范围中，而远非通用电气力所能及。换句话说，Predix可以看作建立在工业4.0之上的基于工业大数据的智能服务。Predix对于通用电气的真正效力，离不开通用电气内部数十年逐步建立和完善起来的大量第三方信息系统的支撑。但是在市场宣传上，有意无意地形成了一种误区，就是只要接入了工业互联网平台，企业就实现了工业互联网，就可以实现“1%”的全行业提升，这其实也是很多平台供应商乐于看见的误区。但是对于客户来说，这可能就是陷阱。

2018年7月，通用电气宣布出售工业互联网核心业务（如图1-9所示），这代表着2015年成立的通用电气数字化部门，耗资近百亿美元打造的以Predix为核心的数字化业务并未真正成为被市场接受的“新物种”。事实上，如图1-10所示，Predix的技术架构分为三个部分——设备、工业互联网云平台和应用。前两部分是Predix花费较多笔墨的部分，也是很多工业互联网平台商大力宣传的部分。但是，它们只是企业数字化整体架构的冰山一角。新一代的企业数字化整体架构才是真正的“新物种”。

溯本追源，工业互联网本质上是制造型企业向服务升级的数字化转型成果（如图1-11所示）。以装备制造企业为例，从最初从事大批量生产，到后来进行成套设备生产，再到成为解决方案提供商，直至将自己打造为数字化产品服务系统运营商——对于大多数装备制造企业来说，包括通用电气在内，产业升级的线路大体如此。在这个过程中，企业从被强制要求提供基本服务的制造商，到成为产品增值服务的提供商，最后演进为产品-服务系统的提供商，企业的商业模式经历了几个不同的服务化升级阶段。而与之对应的信息系统也经历了从IT标准方案，到复杂的信息与通信技术方案，直至工业互联网系统等不同类型。工业互联网系统是为了帮助制造企业完成从制造向服务的转型升级，对企业信息系统不断建设、完善和重构的结果。它不能与企业目前正在建设的信息系统完全割裂开来。

总的来说，我们今天所了解的冰山一角的工业互联网并不是它的全部。工业互联网应该被理解为IT与OT相互融合之下的新一代企业数字化整体架构。工业互联网所借助的很多技术，无论是云计算技术、大数据技术还是分析技术，在工业互联网这个概念被提出来之前，在企业信息化应用领域中早已得到广泛的应用。工业互联网的出现进一步推动了信息技术（Information Technology, IT）与运营技（Operational Technology, OT）的融合，将IT背景下的企业应用软件与OT背景下的工业应用软件，用云计算、大数据和人工智能等数字化技术加以融合，从而构成新一代的企业数字化整体架构。

长期以来，IT与OT之间的协作或交叉有限（如图1-12所示），两者以相对独立的方式存在。造成这种情况的部分原因是IT和OT需要不同的流程、系统和措施，甚至是不同的“操作语言”。其结果是IT和OT两方面都无法利用更广泛的业务洞察力使其受益。而通过IT与OT的融合（IT/OT Convergence），通过业务和业务数据的增强集成，基于历史、实时和预测分析，以及后续一系列的控制和交互，可以在整个企业跨部门的横向和由上至下管理的纵向两个维度上为企业带来新的价值。工业互联网的出现无疑大大加快了IT与OT的融合进程。

融合的手段之一就是今天大多数工业互联网平台所依赖的云计算。实际上，如图1-13所示，在IT领域，企业应用软件的SaaS（Software as a Service）早在20多年前就已经在业界出现。经过近10年的快速发展，企业应用软件从On-Premise（本地独立部署）向SaaS迁移的趋势已经十分接近颠覆的临界点。其中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）在2016年就已经率先实现了SaaS对On-Premise的反超；预计在2021年左右，在企业资源计划（Enterprise Resource Planning, ERP）这一企业信息化的标志性应用市场上，也将出现同样的转换。与此同时，借助SaaS化的进程，企业应用软件也同步完成了面向数字化的改造，从过去仅支持业务流程的“小数据”扩大为支持整个企业经营环境的“大数据”，即所谓的企业信息化应用的“数字化核心”改造过程也已经基本完成。

融合的另一个重要的手段就是大数据。大数据的概念自2008年《自然》杂志专刊提出以来，得到了迅速的发展。IT和OT都各自从大数据的应用中获益匪浅。大数据对来源的多样性要求推动了IT大数据和OT大数据的整合。事实上，所谓的工业大数据是指在工业领域中，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业大数据既包括来自OT的设备物联数据，也包括来自IT的生产经营相关的业务数据，以及外部数据，如图1-14所示。

在云计算和大数据这样宏大、波澜壮阔的背景下，工业互联网的出现以工业大数据为血液，以云计算为平台，打通了底层物理设备的OT系统到上层管理控制的IT系统的经络，从IT/OT融合的角度，推动了企业数字化整体架构的落地和普及。从企业建设路线图的合理性来看，我们不应该孤立地来看待工业互联网、工业4.0或者企业云的架构，而应该结合IT/OT融合的发展趋势，打造统一的IT/OT融合的企业数字化整体架构（如图1-15）。

1.4 新架构的特点是支持业务从“流程驱动”转向“数字和流程混合驱动”

在“云大物移”等数字化技术的推动下，企业的系统架构正在发生一场深刻的改变，其特点是支持业务从过去传统的“流程驱动”向新一代的“数字和流程混合驱动”的变革（见图1-16）。工业互联网和工业4.0是推动企业向数字驱动转变的重要力量。通过将数字驱动与流程驱动紧密结合，完成了新的价值闭环。这一新的架构涵盖了来自各个方面，包括工业互联网和工业4.0各方面的应用场景的要求，具有旺盛的生命力。

目前，无论是流程驱动的系统，还是数字驱动的系统，都在云计算的技术发展趋势下向云端进行迁移，在顶端以预定义场景下的应用App组装形式，构成完整的各类企业应用。这里的应用App既包括了流程驱动的应用App（如企业应用的云计算版本），也包括了数字驱动的应用App（如工业应用软件的云端应用）。而真正完整的工业互联网平台或工业4.0平台应该是“数字和流程混合驱动”的一整套系统在云计算形式下的集约化和商品化的落地形式。

事实上，很多业务场景都涉及流程驱动的应用App与数字驱动的应用App的协作。我们以工业互联网最常用的预测性维护与服务（PdMS）为例来说明这一过程。如图1-17所示，它涉及企业上下游和企业内部各个部门之间的相互协同，需要各个应用（ERP、EAM、CRM）之间的相互配合。常见的情况是，即便从现场采集了设备的运行数据，如果没有来自EAM数据的对照，就无从了解与设备运行数据对应的设备状态究竟是正常还是异常，无法为这些数据打上标签，从而给后续的算法和训练带来很大的困难。而没有ERP和CRM的配合，在诊断出故障之后，也不能及时进行修理，使得PdMS的效果大打折扣。显然，只有处理好两类应用App的基础共享、模块共用和数据集成，实现最大程度的集约化，才有可能打造出真正有经济价值的可持续发展的平台——这也是称作“平台”的应有之义。

目前有一种说法，认为微服务技术的出现可以方便地实现应用App之间的连接，将应用App作为一个个微服务，从而打破App供应商之间的技术藩篱。应该说，在工业界这是一种愿景目标。目前微服务或API在B2C或C2C领域，如CRM、营销、财务、电商、社交等领域比较流行。在非B2C或非C2C的领域，微服务存在很多难以克服的缺陷，包括计算效率、边界划分、版本管理和升级协调等。在比较长的时间内，微服务架构尚不可能成为企业中解决跨供应商的App调用和连接的普遍方法。将工业领域App之间集成的不确定性一股脑儿丢给未来的“微服务”架构的做法，在目前仍只是一种愿景。

1.5 小结

事实上，对于企业应用的SaaS软件市场，近年来中国市场虽然也在快速前进，但还是不够快，并且主要还是集中在中小型企业。与欧美国家相比，整体差距甚至有可能还在拉大。近年来，欧美已经有一大批大型企业开始逐步将其全球核心业务的企业应用系统，从On-Premise转为基于公有云的SaaS，并在这一过程中向统一的全球化的数字化整体架构转型。工业4.0或工业互联网是这一转型的推动力之一，但主推力还是来自SaaS对On-Premise的全面替换。反观中国市场，目前鲜有大型本土企业将核心业务系统转向基于公有云SaaS的案例。仅靠工业互联网平台来推动工业应用向云端迁移，其力量是远远不够的，需要从整体架构的角度，对企业应用和工业应用进行通盘考虑。而工业互联网平台提供商之间的竞争，最终也将演化为基于公有云的SaaS软件之间的竞争，遵循SaaS市场的一般发展规律和严酷的竞争规则。