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智能工业时代来临,如何安全共享工业数据?

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点击次数:  更新时间:2018-11-02 08:01:47  【打印此页】  【关闭

世界正处于一个历史性的“十字路口”:互联网创新的崛起预示着一次新的工业革命,或第四次工业革命。在打造工业互联网(互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态)方面 ,中国基本和长期引领全球数字化的诸多发达国家同时起步。  

中国正着力寻求制造业和互联网的有机结合,这一目标日趋明晰。工业和信息化部近期发布的《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》和《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》,均是例证。这一系列文件的出台,被视为实现“中国制造2025”计划、增强中国先进制造业竞争力的重要一环。早些时候通过的《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,则明确指出中国希望在2035年前成为工业互联网关键领域的领导者。

  作为传统工业强市,上海不仅能为中国的产业升级进程贡献力量,更可从中获益。在很大程度上,上海未来几年的产业转型将取决于其在国家工业互联网实践中的领头羊地位,以及其在长三角(包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省)工业集群中的主导作用。

  实际上,上海市已经明确提出要成为“高端制造的承载地,先进技术的策源地,创新人才的集聚地” ,并努力执行以下计划:

  打造上海制造品牌。作为上海服务”“上海制造”“上海购物”“上海文化四大品牌建设的重要组成部分,上海制造的关键字包括高端智能绿色质量,以实现互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合

  将长三角建设成全球先进制造业集群、全国贯彻新发展理念的引领示范区、全球资源配置的亚太门户。这一倡议的核心在于强化产业协同,即长三角三省一市在全球工业价值链上扮演不同角色,并减少低效的产业重叠。

  打造长三角工业互联网平台。这一倡议已在6月三省一市党政机关一把手会面后,正式进入实施阶段。中国信息通信研究院与智能云科信息科技有限公司、上海宝信软件股份有限公司、阿里云工业互联网有限公司、江苏徐工信息技术股份有限公司、安徽合力股份有限公司已签署协议,成为第一批运营该平台的企业和单位 。

  数据的基本价值广为人知,但其价值的增加需在使用中实现。换言之,只有当数据被丰富并加入环境后转化为信息,才会产生附加价值 。具备管理数据的能力,已经变得和管理其它公司资产的能力同等重要,这一趋势在志在提升其产品和服务竞争力的公司中尤其明显。对于上海在内的国际大都市而言,充分利用好工业数据对于增强自身的竞争优势至关重要。

  与日俱增的数据聚合和连结,增强了数据本身的价值,这一现象正变得更加常见。数字化转型和数字经济的基本诉求之一,是将机器、零部件及其对应的操作员等产生的数据,以数字化的形式储存并利用。在过去数十年中,“工业物联网”的诞生极大促进了企业间的技术合作,例如,已有超过350家公司组成联盟,为打造开放的数字化平台制定规则 。据估计,全球至少已有150家工业互联网平台 。

  在未来十年,制造业产生的数据量或将超过其它任何行业,而这些数据将在中国的产业升级战略中起到关键作用 。产业数据的应用有望提高生产效率,减少资源消耗,以及改善产品质量。在特定环境下,这些数据可被用于共享,以优化资源配置,革新生产和服务,并催生新兴商业模式

  近年来,随着上海市政府明确将产业重心放在高端制造和长三角产业协同上,上海的生产性服务业(具体指为生产活动提供的研发设计与其它技术服务、货物运输仓储和邮政快递服务、信息服务、金融服务等服务行业) 或将进入全速发展时期。鉴于上海已多次强调在长三角地区实现“差异化发展”并成为智能制造领导者的希望,工业数据将对此起到重要推动作用。

  对于数据的价值已有广泛共识:许多正在建设中的工业互联网平台即是明证。来自各行各业的数据,正成为商业世界的新宠。一方面,这些数据所包含的巨大潜能,可能极大地提高生产效率,甚至创造出全新的、革命性的商业模式。另一方面,如何在严格保护公司数据的前提下,可持续地开发其商业价值,这一尝试仍充满变数。在多数案例中,工业互联网平台之间远未达到相互连通的状态,公司尤其是大公司分享其数据的意愿极其有限,原因如下:

   不同行业产生的数据并非天然互相连通。例如,不同的项目伙伴使用的数据制式也不尽相同,这使得他们对跨行业数据交换兴趣不大。一些地方政府出于保护本地工业数据和支持本地企业的考虑,也对更大程度的数据交换持保留态度。

   随着对定制服务的需求日益增长,生产和物流过程也变得更加复杂,这使得工业数据更加难以收集。例如,汽车制造商需要管理上千种理论产品变体,仅单一零部件(如汽车头灯和后视镜)所包含的产品变体就可能超过40种。考虑到不断增加的产品特征、不断缩短的生产周期和运输时间、日渐全球化的法律法规和价值创造过程,这样的复杂性已超出了传统企业管理办法的范畴。

  企业对于其核心数据和商业机密被泄露的担忧,以及相关问责条例的缺位,已然成为企业间数据交换的主要障碍。一方面,对于数据所有者的权益保护不力,仍然是数据交换面临的主要挑战。许多公司仍然面临数据被泄露、被滥用甚至被窃取的风险。另一方面,与面向消费者的互联网应用不同,工业互联网更加复杂且更容易遭受网络攻击。一旦受到网络攻击,工业互联网上的个人信息会被泄露,正常的企业运行甚至整个产业链都将深受其害。到2017年,全球已有超过100,000台工业控制系统和设备连接上了互联网,较去年增长近42.9% ,这也为网络攻击提供了更多潜在目标。

   整体而言,数据有助于产品和服务的创新,但对于数据的保护力度和需求,则因行业而异。例如,由公共部门提供、可供任何公司获取的公共数据,保护等级就相对于私人数据和集体数据(如属于特定价值链的数据,只允许授权的公司使用)更低。至于使用私人数据和集体数据的规则、成本等问题,目前仍无定论。

   工业物联网平台的崛起,为工业企业如何创造和保存价值带来未知因素,因为并非所有公司都有能力参与工业物联网的运作。但不论实力强弱,每个企业都有理由与工业物联网保持相关性。这需要一个全新的、综合性的并被广泛接受的数据管理框架。换言之,这一框架需要保证工业数据安全、自由地流动。考虑到制造业持续产生大量数据的特点,这一框架对于制造业企业和相关研究机构同样重要。

  在面部识别、共享单车等许多基于数据的技术上,中国已位居前列。这些新兴商业模式产生了大量消费者数据,其能否取得长足发展同样有赖于数据应用。工业数据的数量庞大且难以利用,更使得数据安全和管理成为当务之急。

  当然,中国在这方面已有不少有益尝试。目前,中国已有超过30个具有相当规模和商业运作能力的工业互联网平台,横跨制造业、自动化和互联网等行业的630个企业和机构已加入工业互联网联盟 。实际上,包括长三角在内的重点区域需要发展产业互联网,加深地区融合,并利用大数据实现差异化发展,以实现在全球产业链上占据更有利的位置 。最近获批通过的长三角工业互联网平台就是例证。

  使用云服务所带来的机遇与挑战,以及对于物联网和网络安全的质疑,正成为企业尤其是中小微企业间的关注重心。“谁可以使用哪些数据”、“以何种目的”、“可使用期限”、“以何种条件”等问题被完全解决之前,工业数据很难实现自由且安全地流通。对于上海而言,法律意义上的准则、国际上认同的标准、以及技术的可靠性,很大程度决定了其希望主导建设的地区工业互联网能否成功。“工业数据空间”模式或能为此提供思路。山东三强截齿

   “工业数据空间”是一个安全的、基于虚拟点对点技术的数据网络,而非云平台。每一个参与者可以是数据的提供者或使用者,甚至身兼二者。在“工业数据空间”模式中,企业可以用以简单可控的方式与其它市场参与者分享数据。一方面,这一模式保证数据在双方同意的范围内被使用,且敏感和涉及盈利的数据则会受到保护。另一方面,数据使用者可有条件获取其所需的数据,并以此产生高附加值 。

  “工业数据空间”成立于于2014年,主要由一个名为“工业数据空间”的研究项目和“工业数据空间”协会这两部分组成。前者(研究项目)受德国联邦教育和科研部资助,并由弗劳恩霍夫协会下属的12家研究所执行;该项目的重要任务是设计并搭建“工业数据空间”的整体架构。后者(“工业数据空间”协会)的成员包括来自16个国家的90多家公司和机构,其主要任务包括整合跨行业需求、确保“工业数据空间”模型付诸实践。

  “工业数据空间”为其成员所提供的基本架构,使得后者能更好地优化其数据价值链 。其主要目标是,保证所有参与方在安全、可信的商业生态系统中,发掘其数据的潜力。同时,“工业数据空间”既不发表带有法律效力的声明,也不强制其成员采用特定的数据分享模式。它仅仅为公司独立设计商业模式提供了更多可能性。

  数据安全和数据主权构成了“工业数据空间”的核心要素。为了打造可信任的数据网络,“工业数据空间”需要所有成员——数据提供者、数据使用者、中间人、应用商店运营者、以及认证机构——各司其责 。软件部分则保证所有利益相关方能在技术上参与“工业数据空间”这一体系;“连接器”则为参与者提供标准化的接口,保证数据的安全交换和所有权完整。

  “工业数据空间”并非一个中央数据内存,其结构理念遵循“联邦制”的模式。其模式只适用于遵守相关规则(如数据安全、互操作性、合约设计等)的公司和组织。对于违反规则的行为,“工业数据空间”也有相应的、明确的问责机制。在此模式中,每一条数据都附带一份软件可读的合约,合约内容包括数据使用期限、访问权限、使用成本等 。

   “工业数据空间”这一概念为数据货币化和商业模式的革新提供了可能。尽管“工业数据空间”协会这一组织是非营利性的,“工业数据空间”这一模式的重要目的之一,就是促进成员间工业数据交换,从而为其创造价值和利润。用户案例,即成员企业通过“工业数据空间”框架优化其商业模式的范例,旨在发现、分析并评估成员企业对“工业数据空间”的需求 。在欧洲,“工业数据空间”模式已有至少25个成功案例,包括蒂森克虏伯在内的许多成员企业均因其受益:

  I.物流系统:蒂森克虏伯钢铁欧洲位于德国杜伊斯堡的钢厂,就是“工业数据空间”模式应用的成功案例。该钢厂每月的物流需求,大约需要20000辆卡车才能满足。通常每辆卡车的货物装卸时间仅为30分钟,运输一旦延迟,就有可能打乱既定计划,为所有供应链参与者(如蒂森克虏伯、物流服务供应商、顾客等)带来重大损失。

  为减少损失并增强运输灵活性,蒂森克虏伯采用了一个基于“工业数据空间”模式的动态时段管理系统:根据明确的时间和事件,物流公司通过“工业数据空间”连接器,将其货车的相关数据传送给蒂森克虏伯。这些数据包括卡车的地理定位、交通数据、实时距离、既定路线、行进方向和速度等等。如果超过或未达到指定参数,系统会基于算法提供一个新的时段建议,并发送给货车司机或其调度办公室。

  “工业数据空间”模式不仅保护物流服务商的数据所有权,同时使参与的公司受益于新兴商业模式、智能产品与服务。当零售商、供应商和物流服务商组成一个各方均能实时掌握货物情况(位置、状态、需求)的数字化生态体系,供应链的透明和优化才得以实现。

  在增强供应链透明度上,“工业数据空间”模式同样可供上海的制造业企业借鉴。不仅仅是商业领域,这一模式也可能为城市治理提供新思路。例如,城市管理部门间可更多地交换交通信息,分析深受拥堵和噪音之害的路线,以出台更有效的治理措施。

  II.3D打印:3D打印技术或成为制造业企业未来发展的重要突破口。目前,只有少数体量庞大的制造业企业有实力进行相关研发,并从中获益。由位于德国亚琛的弗劳恩霍夫激光技术研究所主导的AMable项目,或将改变这一现状。该项目旨在将欧洲中小企业连接到其开发的3D打印生态体系,并为这些企业提供从概念到原型的相关服务。

  AMable项目希望借助“工业数据空间”的连接器,打造一个连接供应者和使用者的数字化市场平台。行业评级认证体系和相关硬件将用以保证数据端点的安全,这使得数据提供者的数据安全得以保证。所有参与者均可从中获益:数据提供者获得新的订单,并优化其产能;数据使用者仅通过单一平台就可获得其所需的各种服务。

   在中国政府决心削减低端过剩产能后,上海本地部分制造业曾一度陷入艰难转型。然而在过去一两年中,上海制造业强劲反弹,成为本地GDP增长的重要动力。在实体经济遭遇瓶颈、互联网企业(如阿里巴巴和腾讯)强势崛起的今天,制造业能在上海实现良好增长,主要得益于发展环境的改善和大企业创新能力的提高。

  上海可借此机会发展高端制造业,使得本地经济结构更加平衡。工业数据对于高端制造业发展至关重要,上海在利用产业数据上已具备多重优势:蓬勃发展的战略新兴产业 (如信息技术、人工智能、高端设备制造以及生物科技);不断增长的生产性服务业;对于国际人才的强大吸引力;本地大型工业企业有实力引进和操作“工业数据空间”模式 。近来,上海市政府拟放宽海外专业人才(尤其是先进制造业和战略新兴产业方面的)的居留和工作限制,这或成为上海利用产业数据的重要利好。

  尽管“工业数据空间”本质上由企业驱动,但是其“研究项目”部分仍受德国政府资助;为该项目提供整体框架和智力支持的弗劳恩霍夫协会,本身也受德国政府资助。“工业数据空间”机制及其成功案例,或可帮助上海找准在长三角工业互联网中的定位,实现这一区域工业互联网平台的可持续发展。我们认为,上海可以在此过程中发挥如下作用:

  1)资助试点项目,将“工业数据空间”连接器引入本地企业的IT基础设施,支持“工业数据空间”生态系统的落地。“工业数据空间”项目在德国的落地类似,上海市政府也可尝试为具有战略重要性、相关性的研究项目,提供部分资金支持。例如,为处于工业数据研究和实践前沿的企业,提供一定的补贴。

  2)支持工业数据共享规则的制定和标准化。规则的制定有助于保证所有参与者在“工业数据空间”框架下各司其职,对于倡导开放、包容的长三角工业互联网平台尤其如此 。在平台的服务标准制定上,国内已有中国信息通信研究院等机构参与其中,为企业提供上云上平台、工业APP、网络改造、工控安全等专业服务。上海市政府可借此机会,探索并推动建立与“工业数据空间”类似的标准化数据共享空间的可能性,甚至尝试打通与国外工业互联网平台的连接渠道。

  3)将“安全高效的产业数据交换”这一理念,提升到更高的战略高度,同时为地方政府如何倡导、推动研究机构与企业间合作提供范例。上海市政府可先尝试利用“工业数据空间”生态体系共享部分政务信息,并鼓励本地国企积极参与类似框架的搭建。另一方面,国企也可主动探讨实践“工业数据空间”相关理念的可能性,并形成制度化的参与模式。

  4)在倡导工业数据共享的同时,平衡相关企业的利益。这需要上海市政府在国家层面的规定(如数据安全、数据隐私、数据使用、知识产品保护) 和数据共享的“开放”本质之间,建立起和谐、良性的关联。

  5)支持建立与数据共享先驱者的合作机制,其形式包括相关企业、机构、科研院所间的学术交流。德国弗劳恩霍夫协会在研究产业数据等方面拥有丰富经验,“工业数据空间”协会的部分成员也在这一框架下有了成功案例,与它们的交流合作将对上海大有裨益。此外,中德两国间不断深化的科技合作也是一大利好。

  6)支持工业互联网和工业数据共享领域的人才培养,如加强与国内外相关院校的合作。上海需要升级其人才库,以在长三角工业互联网的建设中占据有利地位。其丰富的智力资源和对国际人才的吸引力,更为培养工业数据领域的本地人才提供了条件。

结论

  打造“数据经济”和新商业模式的关键在于数据的连接。跨产业和企业的数据交换已成为增加商业附加值的重要基础。这些数据交换绝非只是日常邮件通讯,或者上传财务和税务数据至有关部门,而应该是在一个完整的产业链(包括补给、库存、生产、维保和产品工业状态等环节)中的全面数据交换。

  上海正在积极推进的制造业升级转型,无疑是正确的。是否能打破数据交换的壁垒、并以经认证的协议保证数据交换的安全,将成为上海加强商业模式创新和科研能力的关键突破口。安全的数据交换框架,需保证所有利益相关方均能实现运营多样化和商业模式创新,并从中获益。与此同时,他们的相关角色和责任,也要有清晰的规则界定。

  “工业数据空间”模式——包括一个旨在共同利用数据的理论方法和一个保证数据互操作性的技术框架——或能帮助上海实现其产业升级目标。这一生态系统的核心特征是:开源的结构、清晰的问责、去中心化的数据储存以及可控范围内的数据公开。考虑到上海在长三角地区的独特定位和工业实力,我们建议,上海可在已有区域产业互联网平台的基础上,推动打造一个全局性的数据交换框架,并在其中扮演地区协调者的角色。

  具体而言,上海市政府可倡导成立相关机构,协助制定整体治理框架;推动并赞助试点项目,以加强工业数据的安全交换。此外,上海市政府也可着手 实施并推广“工业数据空间”模式,鼓励本地企业和研究机构就安全的数据共享进行深入探讨。“工业数据空间”模式如在上海落地,将有助于创造新的、可操作的商业模式,并增强本地制造企业的技术研发能力。如能顺利推进,这一模式最终将使上海的生产性服务业受益,助力其产业升级战略的实施。

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