我在工业制造领域工作了13年,算是中国最早的一批工业机器人工程师,在05-10年的四年多时间里面,服务了众多的集成商。后期跳到德国总部负责工业领域自动化程序和工艺复杂程最高的项目,实施过德国最尖端工业4.项目,在10到18年的这些时间里面,接触的工厂和设备商从欧洲到北美,到国内的非常的多。18年9月开始,全职做工业互联网,接触到的设备商从低端到高端,回想这些过程,有一些思考,记录下来,慢慢加。当然这一周,闹心的事情是被谷歌发了律师函,目前还在折腾,希望不至于被干掉,之后再来写。

我工作的地方遍布世界各地,从普通的制造工厂到设备生产商,到自动化非常高的半导体企业,机密的研发中心。把自己的观点表达出来,让人看到,才能通过讨论发现自己傻逼,才会成长。

1. 控制系统的bug很多。这些机器人很大的安全问题来自控制系统,linux下使用的实时内核,版本很低,升级到新版本的测试成本时间代价太大,没有公司去做这个事。国内的机器人都普遍有这个问题,90%都是基于ubuntu下安装实时内核实现real time的运动控制的。

2. 工业如何互联才安全。一种是物理隔离,和富士康一样,锁掉公司的USB,只能由于内网;还有一种是设备层的内外网隔离,增加防火墙,但是这些都不是工业相关的东西,工业领域也不专业。自动化站要联网,但是不能暴露在公网,公网设备读数据也不能直接读运行中的设备,要使用专用的设备做物理隔离。

3.信任的问题,国内很多公司什么都想自己做。从MES及ERP,到生产管理,海天做了一套注塑机系统,三一重工徐工自己做了工程机械系统, 做的时候又在考虑想让别人也用自己的产品,想的格局很大,只是囿于本身的身份,类似的企业是不会买他们的产品的,海尔的工业互联网产品,美的就不会用。

4. 预测性维护还很遥远。大部分的设备还处在坏了在修的时代,连预防性维护都做不到,更不要说预测性维护了,两个PM(preventive maintenance 和 predictive maintenance)差太多了。并且90%以上的设备,连互联都没有准备好,更不要说预测性维护了,媒体的宣扬让很多人觉得这已经好了。PS:上一周聊了一个VC,非常坚信的相信预测性维护已经能做到了,也许她的理解和我的不一样。

5. 看表面的实现结果觉得很容易的误解。工业互联网最后实现的是让生产更加简单便宜,产品可以更快的到用户手上。不同阶段的实现方式,是由技术驱动的,只是表面看的结果相似,背后已经千差万别了,比如都是看电视,看4K和之前的彩色电视,所要提供的基础设施差别非常大。

6、#工业互联网 的部署销售,要找决策层里面理解且能看到这个未来的人,那些不着眼于只解决现有问题,而是为未来打基础有远见的人。仅仅从基本需求出发是不够的,都是打电话这个需求,找到不同的人,会做不同的决策采购不同的方案。#IIoT

7. 有强工业背景的人参与的 #工业互联网#IIoT 创业团队,比一般的团队,更加懂得如何从设备机器抓取合适的数据,能够看到一般人不能看到的价值,发现一般人不能发现的需求,理解一般人不能理解的数据,这些都是与其他团队竞争中最大的优势所在。

8. 德国工业技术强,美国信息化很强。德国和美国合作的话,上层赚的钱就没我们什么事,基本上又沦为底层赚辛苦钱的角色,比如采集数据,数据打标签,互联改造。中国能成功的前提是制造业的核心在自己手上,硬件软件也要在自己手上,这样虽然与国外脱节,但可以在国内成功。

9. 工业里面我们没有什么拿得出手的东西,基础的都是人家的,多数只是造了一个壳而已。别人做一行,爱一行,只买自己机器做的产品,我们做一行厌一行,不敢买自己机器造的产品。我们给自己下台阶的方法很多,打鸡血的方法很多,用这些压榨劳动力,赚的钱还是劳动力红利为主。

10. 多数国内的投资经理,连工厂都没有去体验过,只是走了一趟工业旅游的线路,就觉得理解了工业。有部分国内的企业家,去了一趟国外进行了一场工业游,就觉得学到了精华。其实只看到了皮毛,回来学习做的漂亮的绣花枕头,里面还是烂稻草。

11. 有不少做CNC机床的IOT企业,我判断很容易触碰到危机。数控系统主要在fanuc,simens和海德汉手里,还有台湾和本土的。这一类是专机,接口都掌握在控制器厂家手里,这些第三方的闯入者想要赚的钱,他们也想赚。同样的行业还有注塑机,国内最大的海天,控制器也是一家台湾企业提供的。