《智慧企業工業互聯網平臺開發與創新》

工業控制與智能制造叢書

智慧企業工業互聯網平臺開發與創新

彭俊松　著

推薦序一

余曉輝

工業互聯網產業聯盟 秘書長

中國信息通信研究院 總工程師

推薦序二

彭博士的這本新書，以深入探究的精神和多年的實踐，為我們搭建了一個理解工業互聯網的完整框架，并從業務和技術角度，剖析了打造智慧企業、建設工業互聯網的理論和實踐。中國企業正處于攻堅克難的關鍵期，急需深入理解領先國家的發展模式的精髓，從而在智能時代找到屬于自己的真正價值。我相信各位企業家朋友能從這本書中得到耳目一新、卻又合情合理、絲絲入扣的解答。

吳曉波

著名財經作家

吳曉波頻道創始人

序

一、制造業正在進入關鍵指標指數級增長的年代

近年來，隨著以物聯網、大數據和人工智能為代表的一大批數字化技術廣泛和深入的應用，制造業終于開始走出長期以來在效率、成本、質量等方面緩慢改善的歷史，進入指數級增長的新時代。“工業互聯網”這一誕生不久的新名詞成為在制造業中綜合應用這些數字化技術的整合性概念，并得到了廣泛的宣傳和推動。

如圖1所示，根據凱捷（Capgemini）數字化轉型研究機構在2017年的分析，以制造業為例，從1990年開始到2017年，憑借學習曲線效應和不間斷的技術改進，包括信息技術的貢獻在內，制造業每年在各個關鍵指標上提高和改善的速度，無論是總生產率、人工成本、物流與運輸成本、資金與庫存成本，還是質量、按時交貨，均停留在千分之四到七左右的水平。

奇跡發生在接下來的五年。凱捷認為，在數字化技術的推動下，這些指標的改進速度將會有7～13倍的大幅增長。以總生產率這一指標為例，在1990年到2017年長達27年間，制造行業在這個關鍵指標上平均只提高了22%左右；但是在接下來的5年里，將會再提高34%——也就是說，我們在接下來5年里取得的增長是過去27年里增長的1.5倍還要多。無疑，以制造業為代表的傳統行業在數字化轉型的推動下，即將進入一個指數級增長的年代。而毫無疑問，集眾多數字化技術于一體的工業互聯網就是把握這個增長機會的抓手。

圖1　傳統行業即將進入指數級增長的年代

SAP認為，工業互聯網從本質上來說是“IT/OT融合的新一代企業數字化整體架構”，是對企業傳統IT架構的一次徹底轉變。企業打造工業互聯網的過程是一個運用數字化技術對業務進行創新、對戰略進行賦能的過程，將使企業的商業模式和業務流程產生巨大的變革。將工業互聯網的建設與傳統的信息化建設相比較，兩者既有密切的聯系和相似性，又在規劃方法、系統架構、實施過程和價值實現等方面存在區別和不同。在當下中國企業紛紛準備或已經投身于工業互聯網建設時期，我們需要不斷地對工業互聯網的理論、方法和技術進行深入研究，才有可能收到預期效果。

目前，市場上關于工業互聯網的書籍大多數都是從宏觀的角度出發，介紹為什么要打造工業互聯網（Why），以及實現了工業互聯網之后的前景（What）。而關于企業應如何一步步建設工業互聯網（How），則少有書籍涉及。本書沒有在“Why”和“What”上花費過多筆墨，而是重點關注“How”，針對中國企業在打造工業互聯網時普遍面臨的一些課題進行深入剖析，從業務和技術兩個方面深入淺出地介紹和總結領先企業在每個課題上的理解、進展和實現手段，并結合相關案例進行詳盡分析，務必使得讀者掌握相關的知識和技能。

伴隨著一輪又一輪新的數字化技術的誕生和推廣，企業不斷看到工業互聯網背后強大的創新能力，從而迫不及待地希望立即使用它們。在開源技術日益流行的今天，人們很容易獲得免費的軟件、平臺和算法，以幫助搭建自己的創新應用，并沉浸在新架構和新技術之美所帶來的滿足感之中。但是，人們在看到這些新技術的創新能力的同時，也常常會忽視或低估其背后存在的一些需要解決的問題。我們需要清醒地認識到，建設全新的企業數字化架構會帶來一系列的技術不確定性和挑戰。我們不能寄希望于讓每家制造企業都成為專業的軟件企業并進行重復開發，不僅是因為這不符合社會化專業分工的集約化規律，而且因為數字化技術的引入會使得企業的工業App復雜度大大提高，而這兩點恰巧就是商品化軟件存在的價值。有鑒于此，彭博士在書中結合了SAP在2017年推出的數字化創新系統Leonardo以及2018年推出的智慧企業解決方案，希望讓廣大讀者了解SAP如何將最新的數字化技術以商品化軟件的方式推向市場，從而加快企業建設工業互聯網的速度，同時降低建設風險。

二、SAP的創新之旅與中國市場

作為全球最大的企業應用軟件供應商，面對著數字化轉型時代不斷涌現的熱點，SAP必須對自己的產品不斷進行創新。SAP先后推出了一系列數字化產品，及時跟上了市場的熱點和節拍。

近年來，中國市場的發展保持了與全球數字化創新技術高度同步的節奏和速度。中國已成為SAP緊跟數字化時代潮流，與客戶密切合作、共同創新的重要市場。

2012年，維克托·舍恩伯格的《大數據時代》一書的中文版發行，引發了國內的大數據熱。就在2011年，SAP也首次成功推出了高性能分析應用軟件HANA（High-Performance Analytic Appliance），拿到了進入大數據市場的門票。當2015年“國家大數據戰略”被列入十八屆五中全會公報的時候，以HANA為核心的SAP大數據平臺及應用已經成為市場上領先的產品。

2013年，德國政府正式對外提出了“工業4.0”，并積極與中國政府開展合作。2015年，中國政府也相應地提出了“中國制造2025”，計劃用10年時間成為世界制造強國。2016年，中國政府發布“智能制造發展規劃（2016—2020年）”，計劃到2020年在傳統制造業重點領域基本實現數字化制造。而在同一時間段，2012年，SAP成功地推出了SAP HANA云，進入平臺即服務（Platform-as-a-Service，PaaS）領域；并在2015年又推出了S/4 HANA和HANA云平臺物聯網；2016年，SAP推出整合了物聯網與數字化供應鏈的解決方案。這些產品讓SAP在中國的智能制造領域有了堅實和領先的方案基礎。

2015年，中國政府還提出了“互聯網+”（Internet Plus）行動計劃，試圖推動移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等技術與現代制造業的結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融的健康發展。而在此之前的2012年、2013年和2014年，SAP密集地收購了SuccessFactors、Ariba、Hybris、Concur、Fieldglass等產品，獲得了B2C和B2B的電子商務能力，并建立了全球最大的商業網絡云，加上2015年S/4 HANA的誕生，使得SAP成為在中國全面推動“互聯網+”的領先IT廠家。

2017年，在中國政府提出《新一代人工智能發展規劃》，以及《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，結合實施“中國制造2025”和“互聯網+”，加快建設和發展工業互聯網，促進新一代信息技術與制造業深度融合的時候，SAP又及時推出了SAP Leonardo，整合了物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈、數據智能和分析等技術，定義了數字化創新系統，以迎接人工智能時代的到來和工業互聯網的巨大市場空間。

進入2018年，在兩會上，中國政府強調了運用最新的數字化技術，在建設制造強國、推動實體經濟轉型升級過程中發揮重要的作用。緊接著，工信部推出了《工業互聯網App培育工程實施方案（2018—2020年）》，推動企業基于云平臺和工業App庫開發專業化應用軟件。與此同時，SAP推出了C/4 HANA，并在中國正式落地S/4 HANA Cloud，為工業互聯網的App提供豐富的來源。在同年舉辦的藍寶石大會上，SAP正式宣布了“智慧企業”（Intelligent Enterprise）戰略，進一步指明了當前和未來企業的數字化發展方向。

對于SAP這樣一個有著40多年歷史的企業軟件巨頭來說，每一次新的數字化產品的推出都是一場產品創新的戰役。無疑，在過去這些年，SAP產品創新的步伐跟上了市場的腳步，這也是SAP超過西門子、戴姆勒、大眾、寶馬等企業，成為目前德國市值最高的上市公司的原因。

如果我們將企業的結構化業務經營數據稱為“小數據”，而將海量的、多維的、非結構化的企業內部和外部數據稱為“大數據”，那么SAP已經通過歷史的表現和如今的輝煌，證明了自己是“小數據”時代當之無愧的“王者”，以及“大數據”時代令人矚目的“領跑者”。我們完全有理由相信，SAP將會在未來的競賽中繼續保持領先。

最后，希望本書能夠為那些投身于工業互聯網項目的企業和人士提供一些啟發和幫助。

李強

SAP全球高級副總裁，SAP中國總經理

2018年10月

前　　言

近年來，工業互聯網已經成為市場上一股勢不可擋的潮流和趨勢。大批制造企業都投入到自身的工業互聯網建設和對外的工業互聯網平臺開發上，并將其作為提高企業競爭力、創造新的商業模式、顛覆現有市場格局的利器。一般認為，工業互聯網是制造企業數字化轉型的高級階段，它是企業綜合運用物聯網、大數據、人工智能、商務分析和智能設備等數字化技術，對業務進行變革、對戰略進行賦能的創新過程。它所建立的IT/OT融合的新一代企業數字化整體架構，是對企業傳統IT架構的一場徹底轉變。在這個過程中，架構的設計、路線的規劃，以及方案的選擇和應用，決定了工業互聯網轉型項目的成敗，其重要性不言而喻。

結合這一出發點，本書將以全球最大的企業應用軟件公司SAP在2017年發布的數字化創新系統（Digital Innovation System）——SAP Leonardo，以及2018年發布的智慧企業解決方案為背景，介紹制造企業在建設工業互聯網過程中所需要了解和掌握的理論、方法和技術。作為全球最大的企業應用軟件提供商，SAP創新地在其提出的智慧企業一體化架構中實現了企業應用軟件和工業應用軟件在云端的融合，可以真正有效地幫助企業建設可落地、可進化、可擴展的工業互聯網，從而實現商業模式轉型和高質量發展的目標。

本書的主要內容包括如何理解和搭建企業的工業互聯網數字化架構、如何在這一架構之上規劃企業數字化轉型的技術路線，以及制造企業如何運用工業互聯網技術在數字化產品、數字化制造、數字化服務三個領域中進行轉型與創新。本書內容涉及物聯網、工業4.0、大數據、數字化雙胞胎、數字化主線、大規模定制、數字化供應鏈、分布式制造、人工智能與機器學習、預測性維護、制造向服務轉型等技術。這些內容都是目前國內企業非常關心和熱門的話題，它們對企業工業互聯網項目的成功實施發揮著非常重要的作用。

本書的讀者包括對工業互聯網感興趣的企業高級管理人員和業務骨干，以及在咨詢公司和IT公司工作的相關技術人員。本書可以在推進工業互聯網的項目過程中，對項目的規劃、設計和實施提供借鑒。此外，本書還可以為各研究機構、高等院校和其他對工業互聯網感興趣的相關人員提供參考。

本書導讀

本書一共分為五篇，共12章（如圖2所示）。在章節安排上，第一篇主要介紹工業互聯網的架構與規劃，這是企業利用工業互聯網技術、開展數字化轉型的基礎。第一篇包括以下兩章：

第1章：工業互聯網是IT/OT融合下的企業新一代數字化整體架構

第2章：工業互聯網架構的特點是“數字和流程混合驅動”

第二篇圍繞SAP在2017年推出的以達·芬奇命名的Leonardo平臺，以及2018年推出的智慧企業解決方案，介紹SAP在面對以工業互聯網為代表的數字化浪潮下，如何制定自身的產品戰略，打造企業新一代的數字化整體架構，邁向智慧企業的愿景目標。第二篇包括以下三章：

第3章：基于數字化“雙模”理論打造工業互聯網

第4章：邁向工業互聯網的SAP產品理念

第5章：工業互聯網的愿景目標——智慧企業

后三篇主要圍繞著具體的工業互聯網實踐，從數字化產品、數字化工廠和數字化服務三個方面，具體介紹如何利用工業互聯網進行數字化轉型與創新的原理、方法和案例。后面這三篇章節的命名均遵循“從xx到xx的創新”的方式，可以讓讀者清楚地了解創新的來龍去脈。這里講述的七大創新在企業的數字化轉型實踐中都是十分重要的課題，非常值得深入地進行研究，七大創新具體如下：

第6章：數字化雙胞胎從面向資產向面向生態網絡協同的創新

第7章：從傳統的基于PLM的文檔管理向端到端數字化主線的創新

第8章：從大規模制造向大規模定制的創新

第9章：從傳統的線型供應鏈向數字化網狀供應鏈的創新

第10章：從集中式制造到分布式制造的創新

第11章：從被動式維修向基于機器學習的大數據預測性維修的創新

第12章：從以制造為中心向以服務為中心的創新

圖2　全書核心章節一覽

后記將結合SAP近些年來在業務和產品上的轉型，以“從最佳業務實踐到聯合創新工廠”為名，探討SAP市場策略的轉變。

建議讀者在拿到新書之后，盡可能從頭開始逐篇閱讀，從而對工業互聯網的創新技術，以及SAP Leonardo以及智慧企業解決方案的設計精髓，有一個通盤而系統的了解。

現在，讓我們一同開啟工業互聯網的創新之旅吧！

目　　錄

推薦序一

推薦序二

序

前言

第一篇　工業互聯網架構

第1章　工業互聯網是IT/OT融合下的企業新一代數字化整體架構? 2

1.1　方興未艾的工業互聯網市場? 2

1.2　為什么工業互聯網平臺遍地開花，而工業4.0平臺寥寥無幾？? 5

1.3　工業互聯網是新一代企業數字化整體架構? 8

1.4　新架構的特點是支持業務從“流程驅動”轉向“數字和流程混合驅動”? 13

1.5　小結?? 14

第2章　工業互聯網架構的特點是“數字和流程混合驅動”? 15

2.1　工業4.0的實施路徑和成熟度? 16

2.1.1　工業4.0的價值體現? 16

2.1.2　工業4.0的成熟度模型? 18

2.2　工業3.0時代面向“流程驅動”的工業金字塔的形成和***? 22

2.2.1　工業3.0階段一：“計算機化”——覆蓋產品部分生命周期? 22

2.2.2　工業3.0階段二：“連接”——產品生命周期的全覆蓋? 23

2.2.3　工業3.0的巔峰——IT/OT集成的制造金字塔架構? 25

2.2.4　進入工業4.0時代之后的工業金字塔***? 27

2.3　工業4.0和工業互聯網時代基于IT/OT融合的CPS? 30

2.3.1　從工業3.0的控制論走向工業4.0的CPS? 30

2.3.2　CPS的定義? 31

2.3.3　基于CPS理論建立新的企業數字化架構? 33

2.3.4　基于CPS的CPPS? 40

2.4　小結? 44

第二篇　SAP Leonardo平臺和智慧企業

第3章　基于數字化“雙模”理論打造工業互聯網? 46

3.1　數字化時代下的市場趨勢? 46

3.2　客戶和咨詢公司對商業軟件的新要求? 47

3.2.1　來自客戶的新要求? 47

3.2.2　咨詢公司給出的新概念? 48

3.3　SAP 2020年的產品戰略目標和實現? 51

3.3.1　SAP 2020年的產品戰略目標? 51

3.3.2　基于四條主線實現SAP 2020年的產品戰略目標? 52

3.3.3　SAP Leonardo簡介? 54

3.4　基于“數字化核心+數字化創新系統”的SAP雙模產品體系? 57

3.5　深度分析：工業互聯網在汽車零部件行業中的應用展望? 58

3.5.1　汽車零部件行業面臨的挑戰? 58

3.5.2　基于數字化技術的挖潛和創新是汽車零部件行業的兩大對策? 62

3.6　小結? 68

第4章　邁向工業互聯網的SAP產品理念? 69

4.1　物聯網時代企業創造價值的新價值鏈? 69

4.2　第一步：“互聯”到“數據”——從互聯的萬物中采集和存儲海量數據? 72

4.3　第二步：“數據”到“洞察”——從海量數據中知曉機會和風險所在? 74

4.4　第三步：“洞察”到“行動”——推動業務流程前進，將洞察轉變為行動? 78

4.5　第四步：“行動”到“效果”——創造出新的商業價值和生態系統的優勢? 80

4.6　打造邁向工業互聯網的SAP產品開發與布局? 81

4.7　深度案例分析：SAP幫助瑞士最大的汽車經銷商AMAG集團實現基于OBD的車聯網平臺? 82

4.7.1　AMAG簡介? 82

4.7.2　第一步：打造自身的一體化業務系統? 83

4.7.3　第二步：打造線上的OBD業務? 85

4.8　小結? 89

第5章　工業互聯網的愿景目標——智慧企業? 90

5.1　智慧企業的商業驅動力來自新的商業模式對生產和運營效率的渴求? 90

5.2　什么是智慧企業? 95

5.2.1　智慧企業的定義? 95

5.2.2　人工智能與機器學習技術? 96

5.3　智慧企業是智能技術支持下的事件驅動的企業? 98

5.4　智慧企業是對企業應用軟件的智能化改造? 102

5.5　基于智慧企業解決方案打造工業互聯網? 105

5.6　深度分析：BSH從“家庭連接”入手，打造“數字和流程混合驅動”的數據管理基礎? 107

5.6.1　BSH簡介? 107

5.6.2　項目背景? 108

5.6.3　BSH Home Connect? 108

5.7　小結? 110

第三篇　數字化產品

第6章　數字化雙胞胎從面向資產向面向生態網絡協同的創新? 112

6.1　什么是數字化雙胞胎? 113

6.2　傳統的面向資產安全與性能的數字化雙胞胎? 115

6.2.1　數字化雙胞胎的起源：軍事和航天航空? 116

6.2.2　面向資產密集型企業的數字化雙胞胎? 117

6.3　面向新的商業模式的數字化雙胞胎網絡? 118

6.3.1　從數字化雙胞胎到數字化雙胞胎網絡? 118

6.3.2　產品個性化和業務的協同化推動了數字化雙胞胎網絡的發展? 120

6.3.3　數字化雙胞胎網絡的成熟度模型? 122

6.4　數字化雙胞胎網絡的基礎——SAP資產智能網絡方案介紹? 125

6.5　深度案例分析：SAP幫助維斯塔斯建立數字化雙胞胎，推動服務轉型? 127

6.5.1　公司介紹? 127

6.5.2　維斯塔斯的數字化戰略? 128

6.5.3　與SAP合作的數字化雙胞胎網絡? 128

6.6　小結? 132

第7章　從傳統的基于PLM的文檔管理向端到端數字化主線的創新? 133

7.1　傳統的PLM在數字轉型時代的擴展? 134

7.2　基于模型的系統工程的發展? 135

7.2.1　PLM面臨的挑戰? 135

7.2.2　基于MBSE的方法? 136

7.3　支持產品全生命周期的數字化主線? 137

7.3.1　數字化主線的概念? 137

7.3.2　建立打通產品全生命周期的實時研發? 139

7.3.3　產品全生命周期的BOM總線? 142

7.4　深度案例分析：SAP幫助凱撒壓縮機實現“智能空氣戰略”? 145

7.4.1　公司介紹? 145

7.4.2　運營商業務模式的誕生? 146

7.4.3　新商業模式的實現? 148

7.4.4　圍繞產品全生命周期的智能空氣戰略? 150

7.4.5　對客戶的收益? 153

7.5　小結? 154

第四篇　數字化工廠

第8章　從大規模制造向大規模定制的創新? 156

8.1　大規模定制的定義和特點? 156

8.2　從工業1.0下的手工定制到工業4.0下的大規模定制2.0? 158

8.2.1　大規模定制的過去和未來? 158

8.2.2　大規模定制的實現原理? 159

8.3　模塊化生產/矩陣式生產——工業4.0下的大規模定制技術? 162

8.3.1　第一代和第二代數字化工廠的有限定制能力? 162

8.3.2　真正體現工業4.0實力的第三代數字化工廠? 164

8.4　深度案例分析：美國哈雷-戴維森摩托車公司的大規模定制生產重生之路? 169

8.4.1　公司簡介? 169

8.4.2　戰略轉型之旅? 169

8.4.3　哈雷摩托從互聯營銷、智能制造到售后服務的全價值鏈創新? 173

8.5　小結? 178

第9章　從傳統的線型供應鏈向數字化網狀供應鏈的創新? 179

9.1　以一為單位的數字化網狀供應鏈? 180

9.1.1　數字化供應鏈從線型向網狀的演進? 180

9.1.2　數字化網狀供應鏈是企業打造差異化戰略的核心武器? 181

9.1.3　實現數字化網狀供應鏈的關鍵是“以一為單位”? 183

9.2　支撐數字化網狀供應鏈的核心技術? 185

9.2.1　數字化業務計劃——將供應鏈轉型為需求驅動業務計劃的網絡? 186

9.2.2　數字化物流與訂單執行? 187

9.3　深度案例分析：微軟硬件部門打造需求驅動的數字化供應鏈? 190

9.3.1　公司簡介? 190

9.3.2　項目背景? 191

9.3.3　階段一：互聯? 193

9.3.4　階段二：預測? 194

9.3.5　階段三：認知? 194

9.3.6　SAP在微軟數字化供應鏈轉型中的作用? 195

9.4　小結? 196

第10章　從集中式制造到分布式制造的創新? 198

10.1　3D打印技術正在快速走向成熟? 198

10.2　從傳統的集中式制造到基于3D打印的分布式制造? 199

10.3　面向分布式制造的SAP制造網絡解決方案? 200

10.3.1　滿足獨特和變化需求的制造業? 200

10.3.2　無延遲交貨? 201

10.3.3　最大化交付能力和最小化響應時間? 202

10.3.4　從快速原型到快速生產? 202

10.3.5　實現重要的商業收益? 203

10.4　深度案例分析：售后配件的3D打印與Krones的實踐? 205

10.4.1　當前的售后配件業務存在挑戰? 205

10.4.2　3D打印是有望解決配件困境的重要手段? 205

10.4.3　Krones的售后配件實踐? 206

10.5　小結? 207

第五篇　數字化服務

第11章　從被動式維修向基于機器學習的大數據預測性維修的創新? 210

11.1　傳統設備維修管理面臨的挑戰? 210

11.2　基于物聯網大數據的預測性維修? 213

11.2.1　高維度數據的降維處理? 213

11.2.2　異常狀態檢測? 214

11.2.3　無監督學習與監督學習? 215

11.2.4　算法的管理和擴展? 216

11.3　SAP PdMS的架構和功能特點? 217

11.4　SAP PdMS的價值分析? 219

11.5　深度案例分析：意大利鐵路公司動態維護管理系統? 223

11.5.1　意大利鐵路公司介紹? 223

11.5.2　項目背景? 224

11.5.3　基于狀態的維修的困境? 224

11.5.4　與SAP合作展開的預測性維護? 225

11.6　小結? 226

第12章　從以制造為中心向以服務為中心的創新? 227

12.1　從制造向服務的轉型已經出現在很多行業? 228

12.2　工業產品服務系統的定義和分類? 230

12.3　不同類型PSS的商業可持續性分析? 234

12.4　制造商通過數字化技術向服務提供商轉型的路線? 236

12.5　深度案例分析：卡特彼勒通過以配件為核心的售后服務打造企業核心競爭力? 238

12.5.1　卡特彼勒介紹? 241

12.5.2　第一階段：以售后配件為核心的服務化轉型? 241

12.5.3　第二階段：基于傳感器大數據的預測性分析? 244

12.5.4　第三階段：為客戶提供基于卡特彼勒產品的施工方案? 248

12.6　小結? 249

后記　從最佳業務實踐到聯合創新工廠? 250

縮寫表? 255

參考文獻? 257

IoT

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。