第四节

数字化技术解决方案

云计算、互联网、物联网、高级分析、增强现实、人工智能等数字化技术的整合，构成了一种新型的数字化时代信息技术架构——工业互联网（Idustrial Iteret）。工业互联网已然成为社会和经济发展的新型赋能器。2018年7月，中国国家工业与信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》；2019年3月，“工业互联网”正式写入《2019年国务院政府工作报告》，成了国家的新型产业政策。

工业互联网的概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟（IIC），将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。

工业互联网的本质和核心是，通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。工业互联网可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高运营效率，推动整个制造服务体系的智能化，还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，第四节

数字化技术解决方案

云计算、互联网、物联网、高级分析、增强现实、人工智能等数字化技术的整合，构成了一种新型的数字化时代信息技术架构——工业互联网（Idustrial Iteret）。工业互联网已然成为社会和经济发展的新型赋能器。2018年7月，中国国家工业与信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》；2019年3月，“工业互联网”正式写入《2019年国务院政府工作报告》，成了国家的新型产业政策。

工业互联网的概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟（IIC），将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。

工业互联网的本质和核心是，通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。工业互联网可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高运营效率，推动整个制造服务体系的智能化，还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。

基于工业互联网的数字化技术架构，衍生了两种新型的数字化技术解决方案：数字主线（Digital Thread）和数字孪生（Digital Twi），以及基于这些技术解决方案的工业互联网思维。

1.数字主线

在谈数字主线之前，让我们简单地回顾一下企业管理和信息化的历史。

自从1776年亚当·斯密在其著作《国富论》中提出专业分工的理论，专业化成了社会化大协作和生产效率提升的基本手段，但专业化带来的问题就是不同专业、不同岗位之间如何高效协同（Coordiatio ad Collaboratio）。

在生产一线作业领域，福特创造性地发明了流水线来实现操作工的协作，在采购、物流、人力等支持领域，企业则可以通过业务流程和IT系统来达成，ERP、MES、SCM、PLM等IT系统本质上解决的是企业内不同团队和不同岗位之间相互协作的问题。非常遗憾的是，即使通过了几年甚至上十年的努力，即使实施了市面上各种流行的IT系统，企业内或企业间跨组织、跨职能、跨专业、跨岗位的协作问题并没有得到有效或完全的解决，这种现象尤其体现在端到端的产品研发、生产和运营等环节。为此，人们还开发了同步工程、面型制造的设计、6Sigma、集成产品开发（Itegrated Product Developmet，IPD）、集成供应链（Itegrated Supply Chai，ISC）等方法，但实际落地的效果却千差万别。随着环境和市场的变化，以及以下几个现使工业经济各种要素资源能够高效共享。

基于工业互联网的数字化技术架构，衍生了两种新型的数字化技术解决方案：数字主线（Digital Thread）和数字孪生（Digital Twi），以及基于这些技术解决方案的工业互联网思维。

1.数字主线

在谈数字主线之前，让我们简单地回顾一下企业管理和信息化的历史。

自从1776年亚当·斯密在其著作《国富论》中提出专业分工的理论，专业化成了社会化大协作和生产效率提升的基本手段，但专业化带来的问题就是不同专业、不同岗位之间如何高效协同（Coordiatio ad Collaboratio）。

在生产一线作业领域，福特创造性地发明了流水线来实现操作工的协作，在采购、物流、人力等支持领域，企业则可以通过业务流程和IT系统来达成，ERP、MES、SCM、PLM等IT系统本质上解决的是企业内不同团队和不同岗位之间相互协作的问题。非常遗憾的是，即使通过了几年甚至上十年的努力，即使实施了市面上各种流行的IT系统，企业内或企业间跨组织、跨职能、跨专业、跨岗位的协作问题并没有得到有效或完全的解决，这种现象尤其体现在端到端的产品研发、生产和运营等环节。为此，人们还开发了同步工程、面型制造的设计、6Sigma、集成产品开发（Itegrated Product Developmet，IPD）、集成供应链（Itegrated Supply Chai，ISC）等方法，但实际落地的效果却千差万别。随着环境和市场的变化，以及以下几个现象的出现，全生命周期的产品管理和协作问题的有效解决变得尤为突出和紧迫。

1）产品的结构日益复杂。在一些工业设备和耐用消费品领域，产品的构成不仅仅有机械部件，还有电子电气和软件系统，尤其是后者在产品中的占比越来越大，如图4.11所示。复杂的产品结构带来了开发、制造和维护等方面一系列的管理问题。

以汽车行业为例，汽车整车的研发工作涉及的软件和工具多达上百种。首先，机械、电子电气和软件等汽车部件分别有各自的CAD软件；其次，在工程分析中，结构分析、有限元分析、热力分析、平顺性分析等分别有各自的分析工具；再次，设计需求、竞品分析、会议纪要、测试报告等产品信息仍然以Word、Excel、Powerpoit等非结构化的形式大量存在。这些来自不同工具软件，以各种形式存在的结构化或非结构化数据，相互之间是天然的信息孤岛。如何将之整合，是每一个企业信息化建设中面临的严峻挑战。象的出现，全生命周期的产品管理和协作问题的有效解决变得尤为突出和紧迫。

1）产品的结构日益复杂。在一些工业设备和耐用消费品领域，产品的构成不仅仅有机械部件，还有电子电气和软件系统，尤其是后者在产品中的占比越来越大，如图4.11所示。复杂的产品结构带来了开发、制造和维护等方面一系列的管理问题。

以汽车行业为例，汽车整车的研发工作涉及的软件和工具多达上百种。首先，机械、电子电气和软件等汽车部件分别有各自的CAD软件；其次，在工程分析中，结构分析、有限元分析、热力分析、平顺性分析等分别有各自的分析工具；再次，设计需求、竞品分析、会议纪要、测试报告等产品信息仍然以Word、Excel、Powerpoit等非结构化的形式大量存在。这些来自不同工具软件，以各种形式存在的结构化或非结构化数据，相互之间是天然的信息孤岛。如何将之整合，是每一个企业信息化建设中面临的严峻挑战。图4.11　企业中产品的复杂度

2）客户需求的碎片化和个性化生产。从个性化制造（Make for Preferece）到个体化制造（Make for Idividual），订单批量日渐趋于1，产品的配置和变种（Product Variat）呈指数级增加，变种的增加同样带来了上下游之间一系列的管理和协作问题。

3）产品的生命周期日益缩短。以汽车产品为例，在20世纪末，一个汽车新品的生命周期基本在10年以上，而现在则可能不到3年。为了保持产品在市场中的新颖性和竞争力，企业必须对其产品进行不断的改型开发和升级，而如何提高开发效率，如何降低开发成本，如何缩短新品上市周期等，同样需要端到端的流程中市场、开发、工程、制造、销售、服务等专业的高效协同。

4）商品形态从“购买”（Buy）到“共享”（Share）的转变。在以往，商品销售给客户后，企业与最终客户的接触基本完成；而在共享经济时代，以租代购的商业形态中，企业与客户的接触将贯穿产品从构思到报废（退役）的全生命周期。

在上述四种现象的影响下，已经不存在所谓的“交钥匙工程”，企业中市场、开发、工程、制造、销售、服务等部门的协作必须是实时、并行和高效的，信息交流必须兼具“后向”（Feedback）和“前向”（Feedforward）的双向反馈，这对信息共享提出了更高的要求。其中，最典型的业务场景就是对各种形式和用途的产品BOM（Bill of Material，物料清单）的管理。针对不同的业务领域，有面向预研的原型BOM，有面向设计的工程EBOM，有面向过程的PBOM，有面向图4.11　企业中产品的复杂度

2）客户需求的碎片化和个性化生产。从个性化制造（Make for Preferece）到个体化制造（Make for Idividual），订单批量日渐趋于1，产品的配置和变种（Product Variat）呈指数级增加，变种的增加同样带来了上下游之间一系列的管理和协作问题。

3）产品的生命周期日益缩短。以汽车产品为例，在20世纪末，一个汽车新品的生命周期基本在10年以上，而现在则可能不到3年。为了保持产品在市场中的新颖性和竞争力，企业必须对其产品进行不断的改型开发和升级，而如何提高开发效率，如何降低开发成本，如何缩短新品上市周期等，同样需要端到端的流程中市场、开发、工程、制造、销售、服务等专业的高效协同。

4）商品形态从“购买”（Buy）到“共享”（Share）的转变。在以往，商品销售给客户后，企业与最终客户的接触基本完成；而在共享经济时代，以租代购的商业形态中，企业与客户的接触将贯穿产品从构思到报废（退役）的全生命周期。

在上述四种现象的影响下，已经不存在所谓的“交钥匙工程”，企业中市场、开发、工程、制造、销售、服务等部门的协作必须是实时、并行和高效的，信息交流必须兼具“后向”（Feedback）和“前向”（Feedforward）的双向反馈，这对信息共享提出了更高的要求。其中，最典型的业务场景就是对各种形式和用途的产品BOM（Bill of Material，物料清单）的管理。针对不同的业务领域，有面向预研的原型BOM，有面向设计的工程EBOM，有面向过程的PBOM，有面向制造的MBOM，有面向服务的SBOM，有面向KD业务的KD-BOM，……这些不同形式的BOM，其实都是不同业务场景中产品结构的变种。产品BOM是端到端产品开发、制造、交付和服务流程中跨专业协作的信息基础，也是制造企业信息化工作的重点和难点。很多企业在这方面投入了大量的人力、物力，投资甚至上亿元，尝试和开发了各种方法和IT系统，数字主线就是数字化时代下，面向全生命周期产品管理中业务协作和信息共享的产物。

因为结构的标准化和工具的商业化程度不高，业内对数字主线并没有一个统一的定义。一般认为，数字主线是一种全局性通信架构，将产品或资产全生命周期的各种信息整合在一起，为企业中不同角色的人，提供与产品有关的完整的、一致的、准确的信息。简单来说，就是将合适的信息，在合适的时间，提供给合适的人（Deliver the Right Iformatio to the Right Perso at the Right Time），这与时下热门的“数据中台”的概念颇为类似。只不过，数字主线是制造企业中的产品数据中台。

数字主线的说法首先来自于美国军工部门，业内一般认为它是一种信息交流框架或环境。通过它，企业可以实现产品全生命周期，从产品构思到概念、设计、工程、构建、运营，直至报废（退役）等各环节中互联的数据流和集成的产品视图，如图4.12所示。通过数字主线，企业可以消除与产品有关的信息孤岛，“将正确的信息，以正确的方式，推送到正确的地方。”数字主线的理论基础是MBE（Model based Eterprise，基于模型的企业），而其技术支撑是工业互联网。制造的MBOM，有面向服务的SBOM，有面向KD业务的KD-BOM，……这些不同形式的BOM，其实都是不同业务场景中产品结构的变种。产品BOM是端到端产品开发、制造、交付和服务流程中跨专业协作的信息基础，也是制造企业信息化工作的重点和难点。很多企业在这方面投入了大量的人力、物力，投资甚至上亿元，尝试和开发了各种方法和IT系统，数字主线就是数字化时代下，面向全生命周期产品管理中业务协作和信息共享的产物。

因为结构的标准化和工具的商业化程度不高，业内对数字主线并没有一个统一的定义。一般认为，数字主线是一种全局性通信架构，将产品或资产全生命周期的各种信息整合在一起，为企业中不同角色的人，提供与产品有关的完整的、一致的、准确的信息。简单来说，就是将合适的信息，在合适的时间，提供给合适的人（Deliver the Right Iformatio to the Right Perso at the Right Time），这与时下热门的“数据中台”的概念颇为类似。只不过，数字主线是制造企业中的产品数据中台。

数字主线的说法首先来自于美国军工部门，业内一般认为它是一种信息交流框架或环境。通过它，企业可以实现产品全生命周期，从产品构思到概念、设计、工程、构建、运营，直至报废（退役）等各环节中互联的数据流和集成的产品视图，如图4.12所示。通过数字主线，企业可以消除与产品有关的信息孤岛，“将正确的信息，以正确的方式，推送到正确的地方。”数字主线的理论基础是MBE（Model based Eterprise，基于模型的企业），而其技术支撑是工业互联网。