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非连续性创新时代下，探索工业互联网破局之路
引言：非连续性创新的时代来临
当前，中国现在有380万家工业企业，38万家的规上制造业，这么大的体量，有约70%的企业在寻求数字化转型，数字化转型已经是企业的必选题，但是很遗憾，在企业实施数字化转型的过程中，有大约80%的企业没有取得非常满意的效果，数字化对工业行业的渗透率只有不到20%，也就是说，工业企业数字化转型目前阶段还有很多的路要走......
我们从事工业信息化这么多年，从两化融合到中国制造2025，从智能制造到工业互联网，虽然已经取得了很大的成绩，企业也感受到了数字化实际带来的价值，但是，一直以来没有很大的突破，如今进入了工业互联网时代，如何切实有效的快速有效的提升企业数字化转型的效果和价值，是横亘在我们面前的难题。
科技营销魔法之父杰弗里·摩尔在他的的经典著作《跨越鸿沟》中提出：创新分为两类，连续性创新和非连续性创新。
所谓连续性创新是指终端用户的使用习惯没有大的改变的创新，而非连续性创新是一种破坏性创新，是需要最终用户改变行为的创新，是具有颠覆性的行为模式的改变。
因此，我们反思，企业数字化转型一直没有很大的发展是不是因为我们一直在因循守旧，一直走在连续性创新的路上，导致我们积重难返？是不是因为我们没有找到很好的未来企业数字化转型的新范式作为方向导致我们踌躇不前？
在马车的时代，汽车的出现是一种非连续性创新，如果我们一直在马车上不断的优化和创新，即使我们再努力，取得的效果也是微乎其微，如果我们接受和使用汽车，虽然刚开始有些不适应，有些需要改进，但是，随着这种不连续创新的发展，汽车时代的价值将会无可估量。
我想，在这样一个新一代信息技术和制造业转型升级的工业互联网新时代，我们是应该找到一种方式找到一条路径去全面提升企业的数字化转型的能力，我们不能够一直在传统模式的牢笼里不断犯错，我们需要开启企业数字化转型的新范式。
数字化转型痛点与探索
1、“烟囱式”系统林立，信息孤岛，碎片化应用
随着国家开展两化融合，随着工业软件的价值凸显，许多的工业企业都在自己的业务流程中使用了很多的工业软件，在我接触的一些工业企业中，有些企业的工业软件竟然可以达到上百个，这些系统都和业务紧密相连，各个系统之间孤岛问题严重，系统之间没有打通，各类的应用非常碎片化，没有达到很好的效果，反而需要大量的人员进行维护，没有解决成本，反而成为了鸡肋。
2、工厂数据“散乱杂”，无法有效发挥数据价值
工业企业内各个岗位都有对于信息系统的诉求，但岗位和职责的不同在使用系统过程中会带来很多不同的问题，对工厂操作工和调度员来说，他们疲于各种数据报表，易错过重要信息，导致误操作，对工厂数据分析师来说，数据来自多个系统，导致他们分析效率低、无法全局分析，对工厂管理者和决策者来说，他们对工厂总貌云里雾里，决策数据多靠手工整理而来。这些问题显示工厂数据的“散乱差”，很难发挥数据的价值。
3、生产工艺、经验难以有效传承、创新
过去传统企业会花90%的时间在获得数据，真正用于管理决策判断的时间只占10%，也就是说企业花费大量的时间在无效的事情上，而真正有效的时间非常有限，同时我们看到，传统工业企业的生产工艺主要集中在老师傅身上，靠师傅带徒弟进行传承，所以工艺技术非常容易丢失，工艺技术、生产技术等企业核心能力难以有效的传承和创新。
4、传统工业软件难以支撑企业数字化转型需求
工业软件在过去极大的促进了工业企业的业务创新和管理创新，在一定程度上，工业软件驱动了工业革命的发展，但是，随着科技的发展，新时代工业软件也带来了很多的问题，首先，工业软件较封闭，一般为单体应用，系统对外开放性差，应用间协同都以点对点的接口实现，难以支撑企业多变的发展需求；其次，应用开发的IT门槛高，工厂的设备/工艺/运营专家无法直接参与知识的转化与沉淀，导致经验与知识的丢失；另外，功能同质化，功能设计都为供应侧思维，提供标准化套件功能，尽可能抑制个性化需求，从而保证信息化项目的盈利；最后，模式僵化，传统信息化系统的销售、研发、工程服务大都只能由一家企业完成，导致后期的运行维护成本高、服务质量差。
以上列举的仅仅是部分企业数字化转型遇到的痛点，我们需要构建消除信息孤岛，将信息集成融合，我们需要开放的智能应用平台，我们需要打造开放互联的智能工厂。
我们需要构建一个类似于工业操作系统的基础底座，然后聚合生态，去全面解决企业数字化转型的问题。
因此我们提出构建企业数字化转型的新范式：以工业操作系统为底座的生态聚合体，通过构建工厂工业操作系统，聚合工厂需要的各类有效生态，去解决企业设计、制造、运营等各方面的问题。
我们提出的工业操作系统是一个“承上启下”的通用平台，假如将工厂类比为智能手机，那么为每个工厂装上智能的“操作系统”，管理工厂里的每一个硬件、生产要素，就如同安卓或iOS管理手机芯片等元素一样。原有工厂中垂直烟囱式的大型软件将变成工业操作系统上的APP，来自不同厂家的APP可以运营在统一平台上，实现“平台+APP”的智能工厂新模式。
新范式的破局路径：隐形冠军和工业园区
隐形冠军（Hidden Champions）的概念是由德国著名管理学思想家赫尔曼·西蒙首次提出的，因此他也被誉为“隐形冠军之父”。他通过研究大量德国的卓越中小企业案例，认为隐形冠军企业是指那些在某个细分市场占据绝对领先地位但鲜为人知的中小企业。
在赫尔曼.西蒙的《隐形冠军》书中指出，隐形冠军具有以下几个特点:
专注和聚焦、全球化、持续增长、具有市场领导力、研发和加工等深度高、贴近客户、重视质量、管理有效和组织结构精简等。
因此，通过工业操作系统赋能行业隐形冠军，会在工艺技术上构建整个行业领先的数字化，从而可以快速了解这个行业，赋能整个垂直行业，另外，会了解这个行业的最优秀的运营和管理，也会在一定程度上极大的帮助这个垂直行业的其他企业，达到利用操作系统快速助力整个垂直行业数字化转型的目的。
作为国内特种纸行业龙头企业、全球第一大电解电容纸生产厂家，浙江凯恩特种材料股份有限公司拥有包含电解电容器纸、滤纸、卷烟用纸、胶带用纸等产品的9条产线。凯恩公司长期受困于销售、生产、采购、财务等环节的数据脱节，各部门间无法高效协同。吨纸成本的统计准确性及实时性较差、纸张质量波动较大、特种产品“插单”频繁等问题突出，对凯恩公司的生产管理造成了极大的困扰。
工业操作系统以独有的工业数字化底座为基础，集成ERP、OA、安防、能管系统，建设CRM、生产管理、销售门户、WMS，打造供产销一体化协同平台，大幅提升协同效率；通过生产管理系统与ERP系统实现按母卷的精细化成本统计；深度拓展生产端工艺管控，使用大数据技术加强质量与工艺的关联分析，通过“四率”提升控制系统操作水平评价与自动化投用的监管，从提质量稳工艺角度优化生产。 在工业操作系统的帮助下，凯恩公司不仅实现了数据源的统一，还能够通过统一平台处理供产销业务，业务传递时间减少50%，人员精简8%。工业操作系统内的工业APP帮助凯恩实现了工艺的稳定和设备的预测性维护，异常停机/断纸次数降低30%。通过定量、灰分、透气度等质量指标与工艺关联分析、优化，成品率提升0.6%。
工业操作系统在造纸行业的成功落地应用，帮助企业实现生产精细化管控，按母卷系统自动统计浆料、化学品助剂、水电蒸汽耗用，从原来的粗旷的月度成本报表转变成日报、周报，提升吨纸成本及时性与准确性。
另外一个典型的应用场景是工业园区。
工业园区聚集着具有产业集群性质的企业，园区普遍具有安全、环保的管理需求，再加上很多园区企业对于企业内部体制降本增效的需求，以及企业协同协作的诉求，通过构建工业操作系统去一体化解决园区的痛点，打造工业互联网典型园区的管控模式，也是一种整体快速构建整体企业数字化转型的模式和路径。
长兴经济技术开发区城南工业功能区位于长兴县和平镇西南侧，现有化工园区控制线3.6平方公里内企业30余家，主要覆盖化工、铅酸电池、建材、机械等企业。园区计划打造把化工园区真正打造成为工业化与信息化两化深度融合的平台及化学工业园新标杆，提升园区管委会的管理水平。但是当前园区安全风险底数不清，园区信息化水平低，系统信息孤岛现象严重，并且传统管理模式压力大、效率低，缺乏高效智能的安环应急管控手段。
园区以工业操作系统为数字底座构建起立体感知网络，对园区的重大危险源、安防等全程监控，提升园区安全预警和风险防控能力；通过多部门协同应急指挥调度系统，建立对突发事件的分析研判、预测预警能力，辅助决策；构建“安全、应急、封闭”三位一体的安全管理体系，健全安全管理体制、机制，全面提升园区的管理水平。
通过工业操作系统构建互联互通的信息和数据传递体系，实现园区数据融合和业务协同；通过“安全、应急、封闭”三位一体的安全管理体系，健全安全管理体制、机制建设，全面提升园区本质安全，减少50%生产安全事故的发生；通过政企协同，促进园区管理工作便捷化、精细化和高效化，提高园区的服务能力和服务水平，提升园区监管效率。
工业操作系统支撑了园区的各种业务系统，满足园区精细化管理要求，对提升园区信息化、优化园区产业结构、改善园区管理、提高资源利用率等方面具有重大意义。
总结
未来学家彼得·伊利亚德曾说过这样一句话：
“我们处在近未来之中，我们都将面对与参与到未来之中。如果今天你不生活在未来，那么，明天你将生活在过去。”
作为工业人，我们每个人都在或多或少的畅想过未来的企业数字化转型到底是什么样子，我们应该怎样去规划和构建未来企业数字化转型的最佳路径，可能每个人心中的答案是不一样的。
我想，我们不能够继续走在过去陈旧不堪的老路上了，凝聚我们热情与希望的工业复兴之路必须破茧成蝶、焕然一新了，我们需要换一种思维，换一条路径，换一套范式，换一种逻辑去开启新时代的企业数字化转型之路，也许以工业操作系统为底座的生态聚合的方法体系和路径会是当前和未来企业数字化转型的最佳范式和最好答案，对此我们拭目以待。