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加快培育殺手級工業APP,如何突破三大“卡脖子”瓶頸
  • 點擊數:19018     發布時間:2019-07-25 09:34:00
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《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》提出,到2025年,形成3~5個具有國際競爭力的工業互聯網平臺,培育百萬工業APP,實現百萬家企業上云,形成建平臺和用平臺雙向迭代、互促共進的制造業新生態。
關鍵詞:

《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》提出,到2025年,形成3~5個具有國際競爭力的工業互聯網平臺,培育百萬工業APP,實現百萬家企業上云,形成建平臺和用平臺雙向迭代、互促共進的制造業新生態。

培育百萬工業APP,是建設工業互聯網平臺生態的核心,是形成工業互聯網平臺雙邊市場的關鍵。工業APP是基于工業PaaS平臺上的工業微服務組件,封裝形成的面向特定行業、特定應用場景的一個個云端數字化解決方案,本質上是以應用服務的形式實現工業知識的沉淀、傳播、復用和價值創造。

工業APP是工業互聯網平臺的關鍵

一部軟件產業的發展史,就是一部軟件架構持續優化的發展史,就是一部從軟硬一體到軟硬解耦、從本地應用到云端應用、從單體結構到微服務架構不斷演進的歷史。工業APP作為工業互聯網平臺上承載的一種新型工業軟件,標志著軟件產業的發展進入4.0階段,代表著制造業數字化、網絡化、智能化轉型升級的新路徑。

一是從軟件的發展歷程看,工業APP標志著軟件業進入4.0階段。

全球軟件產業發展經歷了軟硬一體、單機應用、云化應用、云生應用四個階段,其基本脈絡是軟件在沿著松散解耦、靈活組態、快速部署、按需定制的方向演進。

第一階段是1946年到1975年,這一時期軟件是和硬件捆綁在一起進行銷售的,其基本特征是軟硬一體化。

第二階段是1975年以后,Microsoft和Oracle的出現使得軟件開始成為一個獨立產業,標志著軟件產業進入了以單機應用為典型特征的數字化階段。

第三階段是從1999年開始,Salesforce的出現,標志軟件產業進入了以云化應用為典型特征的網絡化階段。

第四階段從2008年開始,蘋果APP Store的正式上線,標志著軟件產業進入了以云生應用為典型特征的智能化階段。2016年,GE面向全球開放Predix平臺,標志著APP正從消費領域向工業領域快速滲透,工業APP成為了支撐制造業數字化、網絡化、智能化轉型升級的一種新型軟件形態。

二是從軟件的技術架構看,工業APP是一系列工業微服務組件的再封裝。

微服務是Thought Works首席科學家Martin Fowler 2014年提出的概念,形象來說,每個微服務組件都是一個積木式的模塊,可使用這些模塊組裝出不同的應用服務。學術一點來說,微服務就是把單體架構軟件按業務功能解構成多個職責單一的小模塊,并利用輕量化機制HTTP RESTful API實現通信,組裝成面向特定行業、特定應用場景的新型工業APP。

與傳統單體架構相比,微服務架構可實現工業APP的靈活組態、持續更新和快速部署,具有以下四項優點。

第一是松耦合,每個模塊只負責一項功能,比如只負責用戶登錄功能、身份驗證功能、位置服務功能、故障診斷功能或可視化功能等。

第二是易開發,模塊可由小團隊負責,支持不同的開發語言、數據存儲技術和技術堆棧,可大幅提高開發效率。

第三是易部署,可以對模塊進行持續更新、持續部署、持續交付。

第四是易擴展,每個模塊運行在隔離的容器環境中,有自己的獨立進程,可以單獨擴展每一個模塊。

三是從軟件的業務功能看,工業APP是面向特定行業特定應用場景的一個個云端數字化解決方案。

工業APP本質上是工業技術的軟件化,是人們對工業研發設計、生產制造、經營管理等制造全過程運行規律的顯性化、模型化、代碼化,是承載工業基礎技術、行業知識和經驗體系的新載體,是基于工業PaaS平臺開發的一個個云端數字化解決方案。培育工業APP,就是通過軟件技術把制造企業內部分散、隱性的工業知識進行顯性化,促進工業知識的沉淀、傳播、復用與價值創造。

伊梅爾特在哈佛商業評論《我是如何重造GE》一文中也講道:“GE不能成為一個只有扁平增長的千億美元級的公司,我們把GE想象成是一個超級商店,是一個全球知識交換中心。”

從軟件的開發范式看,工業APP是工業知識生產的流水線革命。1913年,福特建立了汽車生產的流水線,福特裝配線的每項任務有一個工位,大部分零件以標準件的形式被組裝,幾百輛車可以同時生產,每輛汽車的組裝時間由原來的12小時28分縮短至90分鐘,生產效率提高了8倍。

工業互聯網平臺相當于軟件生產的流水線,正引發一場工業軟件研發、工業知識生產的革命,促進工業APP生產的規模化,工業PaaS上每項功能都是一個微服務組件,以“搭積木”的形式被調用,工業APP的開發周期從以月、周為單位縮短至以天、小時為單位,基于平臺開發一款APP甚至只需要15分鐘。

培育百萬工業APP面臨三大“卡脖子”瓶頸

受限于行業機理沉淀能力不強、工業大數據建模分析能力較弱、開源社區建設滯后等“三座大山”需要翻越,我國工業APP培育仍處于初級階段。當前大多數工業APP是傳統工業云平臺上的“移民”,工業PaaS平臺上土生土長的“原居民”數量有限,同時大多工業APP是描述類和診斷類應用,預測類和決策類等高端工業APP嚴重匱乏,培育百萬工業APP任重道遠。

一是受限于行業機理模型沉淀能力不強,工業APP數量不多。

嚴格意義上講,工業APP是依靠工業PaaS上的行業機理模型“生長”出來的,屬于工業互聯網平臺上的“原居民”。但是受限于工業互聯網平臺發展尚屬于初級發展階段,工業PaaS平臺賦能不夠,平臺上的工業APP數量少且“魚龍混雜”,當前工業互聯網平臺上承載的工業APP基本上是工業云平臺上搬遷過來的“移民”。一方面,根據航天云網、海爾、樹根互聯、東方國信、用友、索為、清華紫光等國內領先工業互聯網平臺企業公開的數據,據不完全統計,我國工業APP數量不超過2萬個,遠遠難以滿足企業上云需求。另一方面,這2萬款工業APP中,很多從傳統軟件云化而來的,只能算是工業互聯網平臺上的“移民”,真正從工業PaaS平臺“生長”出來的工業APP屈指可數。

二是受限于大數據建模分析能力較弱,工業APP質量不高。

工業APP是研發出來的,更是用大數據“喂”出來的,沒有一年甚至數年的大數據訓練,很難培育出高質量的工業APP。當前,我國工業APP發展不僅存在數量不多的問題,也存在質量不高的現象,主要體現在以下三個方面。從數據分析深度看,狀態監測、故障診斷類工業APP多,預測預警類尤其是智能決策類工業APP少。從數據分析廣度看,受限于數據采集能力不足,基于單一數據源開發的工業APP多,基于設備和業務系統等多源異構數據開發的工業APP少。從數據分析精度看,僅僅基于工業機理模型或數據驅動模型開發的工業APP多,基于機理模型和數據驅動模型聯動開發的工業APP少。

三是開源社區建設滯后,開發者“雙創”生態尚未建立。

當今時代,軟件開源和硬件開放已成為不可逆轉的趨勢,掌控開源生態,將成為全球工業互聯網平臺的焦點。GE、西門子、PTC等領先平臺企業均已建立為開發者提供開源代碼、開發工具、微服務組件的開源社區,平臺擁有上萬名開發者。在我國,工業互聯網平臺開源社區建設處于空白,開發者規模和能力與國外工業互聯網平臺相比差距顯著,嚴重制約了工業APP的培育。

搶抓機遇 加快工業互聯網平臺生態建設

工業互聯網平臺發展的機遇稍縱即逝,亟須搶抓機遇、全面部署、系統謀劃,加快培育百萬工業APP,加快工業互聯網平臺生態建設,形成建平臺和用平臺雙向迭代、互促共進的良性格局。

一是面向工業APP開發、測試、交易等全生命周期,完善公共服務支撐體系。

建立體系完整、分類明確、指導性強、滾動修訂的工業APP發展目錄,指導工業APP有序開發。圍繞數據互通、應用移植、安全性、可靠性等測試需求,建設工業APP評估規范和云測試平臺,支持工業APP開發者進行自測試、自評估,加速工業APP的應用推廣。圍繞跨平臺間工業APP流轉,鼓勵企業積極采用區塊鏈等新技術促進平臺間工業APP互聯互通。

二是面向工業APP開發、測試、交易等全生命周期,完善公共服務支撐體系。

面向裝備、軌道交通、汽車等離散行業,基于工業互聯網平臺開發設計制造協同、生產管理優化、設備健康管理、產品增值服務、制造能力交易等工業APP。面向鋼鐵、冶金、石化等流程行業,基于工業互聯網平臺開發狀態監測、故障診斷、預測預警、工藝優化、質量控制等工業APP。面向特定行業、特定區域共性需求,基于工業互聯網平臺推動工業APP的再封裝、再組態,形成行業整體解決方案,加快工業互聯網平臺的落地。

三是面向培育開發者“雙創”生態,加強開源社區建設。

注重開源社區培育,支持龍頭企業面向行業共性關鍵技術和工業互聯網平臺發展需求,建設開放開源技術、代碼開發包和開發工具的開源社區,盡快補齊短板。開展工業互聯網平臺開發者創業創新大賽,積極培育工業APP開發者隊伍,打造基于工業互聯網平臺的“雙創”新生態。支持工業互聯網平臺企業積極參與融入國際成熟開源社會,爭取話語權。

來源:賽迪智庫

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