刚刚过去的8月，微软、英特尔和IoT Analytics联合发布了最新的物联网信号报告IoT Signals - Manufacturing Spotlight。最新发布的这版报告专门聚焦于全球工业互联网和数字化转型，揭示了该领域的现状，其中的一些调研结论在意料之中，另一些则颇具启迪。
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物女皇：好消息与新问题
这是我在【物女心经】专栏写的第264篇文章。
刚刚过去的8月，微软、英特尔和IoT Analytics联合发布了最新的物联网信号报告IoT Signals - Manufacturing Spotlight。该报告的第一版发布于2019年，每年持续更新，逐年记录物联网的发展快照，反馈物联网的技术趋势，具有很高的参考价值。
最新发布的这版报告专门聚焦于全球工业互联网和数字化转型，揭示了该领域的现状，其中的一些调研结论在意料之中，另一些则颇具启迪。
本次报告基于对全球500多位高管的调研汇聚而成，这些高管均来自于实施或者正在实施工业互联网的企业，重要的发现与结论包括：
1. 企业普遍在疫情之后加快了智能工厂的建设
超过七成（72%）的受访者表示智能工厂战略已经跨越了“试点炼狱”，迈过概念验证PoC阶段，进入部分或者整体性建设阶段。未来三年，这些高管为自己企业制定了更为激进的发展目标，比原有水平提升66%。
2.OEE是高管们最为看重的KPI
五分之四的受访者认为设备综合效率（OEE）是他们衡量智能工厂战略成功与否的关键绩效指标，他们预计未来三年，自己的企业将在网络安全、可持续发展和质量等方面取得较大的改进。
3. 企业投资侧重于新一代工业自动化系统
迄今为止，质量管理和预测性维护一直是大部分智能工厂项目的重点。对工厂具备更高的敏捷性和更好的灵活度需求，让企业投资的重点发生了转移。大部分企业将云工业网关、
基于软件的PLC等新一代工业自动化系统的投资置于首要位置，并计划对此增加29%的投资额度。而工业增强现实AR、工业元宇宙等热门领域，则尚未被高管们列入投资重点。
4. 实施工业互联网的挑战发生了变化
从设备中获取数据，以及实现设备与云平台互联的挑战，如今已经很少被提及。当迈过“试点炼狱”之后，让高管们最为头疼的挑战是软件应用程序的开发。八成受访者表示他们缺乏具备数据科学、人工智能和网络安全能力的综合人才。
5. IT与OT的融合正在发生
调研显示，制造型企业中76%的设备和资产已经实现了连接，许多工作负载和应用程序已经从本地迁移到公有云或私有云，SaaS软件即服务正在成为主要的部署类型。而且部分企业已经接受了最新的商业模式，41%的受访者认可SaaS订阅付费模式。与此同时，容器、云原生等IT工具正在工厂中普及。
6. 智能产品创造新的营收来源
接下来，受访者不仅期待工业互联网优化自己的运营流程，更希望通过销售更好的智能互联产品为企业创造更多的营收。一些企业将提供远程支持和预测性维护作为增值服务提供给客户，已在销售智能互联产品的企业则预计，2025年智能产品的销售占比将由目前的33%提升到47%。
整份报告共有59页，这篇文章，我们将重点呈现报告中值得关注的三个要点。
IIoT进入“联后”阶段
2020年之前，工业互联网的一大话题还是“试点炼狱”，也就是说很多企业不断的做各种PoC试点，然而却不知道如何在试点之后进行扩展。
可喜的是，我们已经正式迈出了“试点炼狱”阶段。尤其在疫情爆发之后，很多企业加速了数字化转型计划，包括智能工厂、物联网、人工智能、边缘计算和数字孪生等方向。如上图所示，报告中72%的受访者已经实施了智能工厂战略，还有65%的受访者处于实施整体物联网战略的不同阶段。
“试点炼狱”的跨越与工厂中互联设备的占比紧密相关，缺乏足够的互联设备作为基础设施，很多应用和项目无从开展。自从工业互联网提出以来，各种工业互联网企业的首要任务就是将各种设备互联，如今也确实取得了长足的进展。根据调研显示（见下图），企业中的大多数（79%）设备和资产都已经连接到了网络，只有剩余的21%设备尚未联网。
大量的工厂设备联网，让我们从“互联”时期得以窥见“联后”阶段。跨越“试点炼狱”，进入“连接后市场”的开拓，这既是个好消息，同时也引出了新问题：如何挖掘已联网设备的最大价值？我们想要追求的终极目标是什么？
智能互联产品、人工智能、边缘计算和数字孪生，被很多受访者列为他们实现智能工厂战略的下一个阶段性目标。53%的受访者意识到了人工智能的重要性，已经将其列入实施计划。38%的受访者正在部署边缘计算，还有29%的受访者看好数字孪生。
过多的技术与方向并不一定是好事，重要的是瞄准并聚焦于正确的技术。报告访谈中，一位来自汽车制造领域的副总裁表达了他的担忧：“虽然一些新技术很棒，但是我发现，在工厂中应用过多新技术是错误的。我们只需要以针对性的方式，使用合适的技术解决运营中的痛点问题。比如，相对低成本的RFID技术就可以将我们的材料处理成本降低50%，杜绝之前存在的大量浪费。技术只是工具，成功的关键在于了解并选择合适的工具，并在适当时机应用它们。”
在“联后”阶段，OEM的作用愈发重要。随着越来越多的企业实施数字化转型战略，他们急需寻找外部支持，然而并非所有的外部合作伙伴都能担此重任。
如上图所示，当被问及如何选择参与智能工厂战略的供应商时，60%的受访者的首选合作伙伴是OEM，其次是软件供应商（55%）、系统集成商（55%）和工业自动化厂商（53%）。
SaaS订阅模式站稳脚跟
值得关注的是，很多企业逐步接受了SaaS订阅付费模式。
如上图，44%的供应链管理软件、41%的安全检测和预警软件，以及41%的通用人工智能和建模软件，受访者已经在采用SaaS订阅模式合作。
虽然增加SaaS模式的比重，有利于提升灵活性、易于部署和更好的可扩展性，但不得不说，这一转变速度是超越预期的，毕竟制造业并不是一个求新求变的行业，SaaS的快速渗透说明，工业企业使用软件进行流程管理的内功与日俱增。
未来三年，向SaaS模式的转变仍将继续，到2025年，受访者普遍计划提升SaaS模式在合作中的占比，尤其是质量检测和控制（提升11%）、状态监测和预测性维护（提升11%）、产品生命周期管理（提升10%）以及计划与调度软件（提升10%）。
与SaaS模式渗透率提升相伴发生的是，基础设施的云化、软件的容器化以及工业自动化系统的软件化。
在制造型企业中，私有云和边缘计算发挥着越来越重要的作用。如下图，受访者表示，在私有云上运行的应用程序和工作负载占比，将从现在的21%增加到三年后的25%，增长最为显著。调查显示，83%的人工智能模型已经部署于云端，受访者还计划将20%的维护管理系统（CMMS）以及21%的状态监控、预测性维护和OEE方案迁移到云端。无论是出于数据隐私和安全考虑，还是担心数据从车间到云端的时间延迟，很多受访者将边缘计算作为部署重点。
任何制造企业中都必不可少的PLC控制器、DCS系统、IPC工业电脑和相关硬件，正在加速云化和软件化。伴随工厂生产的敏捷化和模块化，工业自动化系统需要能够让最终用户灵活的修改机器配置、调整工艺参数，甚至更新整个生产线的流程设置，因此报告中的受访者表示未来三年将在下一代工业自动化系统中追加投资29%以上。
超过一半的受访者提到，他们已经部署了两种关键的新一代工业自动化技术：连接到云端的工业网关（57%）和基于软件的PLC工业控制器（54%），见下图。
新型工业网关既可充当边缘控制器，也可以连入云端，在边缘连续体中，工业网关发挥着关键作用。PLC控制器作为工厂中控制能力的源泉，位于工业互联网的核心位置。基于软件的PLC提供了极大的灵活性，通过将物联接口标准化和应用云化，采用软件定义的PLC与工业互联网平台直接相通，实现PLC的远程控制。
无线网络同样被受访者们看重，43%的受访者正在部署无线网络，5G和Wi-Fi备受关注。
纠结的数字孪生与AR
作为工业互联网下一阶段的发展重点，数字孪生被很多受访者提及。28%的受访者开始探索数字孪生解决方案，但其中只有七分之一完成过数字孪生的部署。实施数字孪生过程中，受访者们普遍面对的挑战是难以集成（75%）、构建时间过长（75%）和整体系统过于复杂（73），如上图所示。受访者还认为，他们缺少必备的技能，而且数字孪生缺乏标准，其部署成本相对较高。
工业元宇宙虽然概念上很火，但现阶段尚未进入受访者的部署版图。高管们表示，他们完全还没有做好迎接工业元宇宙的准备，作为构建工业元宇宙的要素，数字孪生和增强现实并未广泛应用。受访者们认为他们仍处于数字孪生（45%）和增强现实（39%）的PoC阶段。
在实施智能工厂战略中，受访者最为关注与质量管理、过程控制和资产监控相关的应用。如上图所示，在工厂中部署的核心应用是基于传统机器视觉的质量控制系统（60%）、基于状态的设备维护系统（55%）、工业自动化过程控制系统（55%）和远程资产监控解决方案（51%）。在这些应用中，受访者们获得过切实的收益，因此也更愿意加大投资和部署。
如果倒序来看，增强现实AR的优先级并不高，只有23%的受访者正在部署AR，38%的受访者表示对AR不感兴趣。这似乎是一盆冷水，更何况本报告的发起方微软在HoloLens上投入不菲，看到调研结果情何以堪。
不过通篇来看，既然数字孪生尚处于PoC阶段，戴上AR眼镜亦难以看到由各种虚拟模型构建的花花世界，应用AR自然没那么有吸引力。不过这只是时间问题，我们只需付出耐心。
