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发布时间：2020-01-20 点击数：1759
本文作者：唐隆基，文章转载自公众号【罗戈研究 ID：LOGResearch】
第四次工业革命和制造业的数字化转型已经成为各国的重要战略之一。工业互联网是由第四次工业革命和数字化转型而生。2012年美国总统奥巴马宣布实施“再工业化”战略，通用电气公司GE随后提出了“工业互联网”概念，为其向更加依赖数字化的转型行动打造了一个全新的理念。2014 年由美国GE，思科，IBM，英特尔和AT&T主导成立了工业互联网产业联盟（ICC）。与此同时，德国出台了工业4.0 战略。其核心与美国的工业互联网的本质总体一致。
随着全球的第四次工业革命的兴起和中国制造2025的战略部署，中国的工业互联网风起云涌，发展迅猛。Accenture对【2】工业互联网的展望和市场定位报告显示，2020年，全球工业互联网领域的投资规模将超过5000亿美元；预计2015年-2030年期间，工业互联网将为中国GDP带来约1.8万亿美元的增长。中商产业研究院的数据预测，2020年中国工业互联网的市场规模将达到7000亿元。还有研究机构更为乐观，认为能达到万亿元级别。
政府层面相当重视培育工业互联网。2018年6月至2019年6月期间，工信部对于工业互联网的发文已有6份。2019年，“工业互联网”被写进国务院政府工作报告。工业互联网包括网络、平台和安全三大体系。其中，“网络体系是基础，涉及人、物品、机器、车间等全要素，涵盖设计、研发、生产、管理等各环节，将工业全系统、全产业链、全价值链的泛在深度互联；平台体系是核心，平台作为各种要素的枢纽，可以将数据汇集在一起，不仅连接数据，还包括机器状态，在此基础上可以实现资源的优化配置、智能分析等；安全体系是保障，通过安全体系可以识别和抵御安全威胁、化解各种安全风险。”【3】 实际上，平台体系是整个工业互联网的操作系统和实现工业4.0智能制造的核心。
根据中国工业互联网产业联盟（AII）发布的统计结果，我国当前有269个工业互联网平台类产品。全球其他国家工业互联网平台总量也就150个左右，而中国涌现的工业互联网平台数量已经近乎两倍于这个数字。在众多的工业互联网平台中，前五十名具有一定的影响力。而2019年11月8日工信部发布的2019年十家双跨（跨行业跨领域）工业互联网平台【4】（见图1）是中国最具影响力的工业互联网平台。
图1：工信部发布2019年十家跨行业跨领域工业互联网平台（来源：亿欧网【4】）
本文不详细分析中国的工业互联网，本文将主要研究：
（1）第四次工业革命驱动制造业供应链变革
（2）供应链在工业互联网平台中的地位
（3）工业互联网如何赋能企业的供应链数字化转型。
以工业互联网为标志的第四次工业革命成为美国的国家战略后，2016年2月美国国家标准研究院NIST牵头组织美国产业界制定了《智能制造系统现行标准体系（Current Standards Landscape for Smart Manufacturing Systems）》【5】（见图2），将产业领域标准变成全美的公共标准。在图2中，智能制造的标准生态系统是以智能制造金字塔为核心，商业，产品和生产三条相互连接的主线所构成。工业互联网为智能制造提供了关键数字技术的基础设施。
图2：NIST智能制造的生态系统（来源：NIST【5】）
下面图3 展示了上面基于工业互联网的智能制造系统的组成要素及关链能力映射。其要素也是工业互联网平台的组成要素。
图3：智能制造生态系统的组成要素及关链能力映射（来源：NIST【5】）
基于图3，几乎所有智能制造生态系统的组成要素，除CPI外，其关链能力都要求敏捷性。这是和德国提出的工业4.0是完全一致的。制造和供应链的敏捷性是变革旧有的大批量生产到大规模定制生产，变革福特式的线性制造到分布式制造所必需的。特别注意到，智能制造要求供应链管理具有敏捷性，高质量，和生产效率，并要求面向供应链的产品设计，不单是利用供应链的优势，而且要加强供应链的质量和敏捷性。这些都是传统的供应链所无法做到的。传统的供应链唯有向数字化转型，变革成高度智能的数字化供应链才能服务于基于工业互联网的智能制造，才能融于它的生态系统。因此基于工业互联网的智能制造成为供应链数字化转型/变革的强大的推动力。
当今制造业面临的困境是各种各样不断增长的需求：差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链变更和中断。唯一的选择，就是整合各种技术力量来面对这些挑战。下面就是应对这个挑战的数字化智能制造的三链模型，它包括产品链，价值链，和资产链。所有链条都要求变革传统的供应链，以实现低成本，高效和敏捷。例如在产品链中，分布式制造要求先进的3D打印技术，在接近需求的地方生产，众包设计与交付，灵活和柔性，要求敏捷响应的供应网络。动态BOM结构要求数字化智能采购；动态物料配送要求数字化智能物流；在价值链中，基于需求的动态生产计划要求供应链具有强的需求预测和数据分析的能力；交付和后市场服务要求快速响应的智能物流；在资产链中，资产运维要求敏捷和高质量的MRO供应链；产品和资产的报废回收要求智能数字化的逆向供应链（逆向物流）等等。那么面对这些挑战而整合各种技术力量的是何方神圣呢？它正是工业互联网及其平台。本文在第3节将主要讨论工业互联网平台如何赋能供应链的数字化转型/变革。
图4：数字化智能制造的三链模型（来源：林诗万 知识自动化【6】）
供应链作为工业的不可缺少的组织形态和体系，它必然是工业互联网中重要的组成部分。图5描述了中国信通院关于工业互联网的定位与内涵。它包括两个大部分：
（1）新兴业态与应用模式，其中最重要的是工业互联网平台，它包括了运营优化，资源协同和模式创新所有数字化供应链的形态。（2）网络基础设施，其中物流企业和供应链是工厂外网中不可缺的环节，而物料物流及设备和供应链管理系统是工厂内网的重要组成部分。
图5：工业互联网的定位与内涵（来源：CAICT中国信通院）
图6是由中国工业互联网产业联盟（AII）定义的工业互联网平台架构， 其中包括供应链和供应链协同作为平台的重要模块， 以及供应链分析作为平台的应用创新。
图6：工业互联网平台架构（来源：AII中国工业互联网产业联盟）
工信部发布的2019年十家双跨工业互联网平台都或多或少或强或弱集成了供应链管理作为平台的功能模块。下表简单总结了几个典型的工业互联网平台与供应链集成的深度。
注: 集成深度分为强，中，和弱集成三等。由于作者掌握的材料有限，部分工业互联网平台与供应链集成深度等级为待定。关于表中集成深度的评估纯属作者本人观点。
图7：海尔COSMOPlat 物联网基的供应链生态平台（来源: Haier 海尔）
根据中国信通院关于工业互联网的定位与内涵（图5），工业互联网应当与供应链深度集成。这是两者当前发展的一个趋势。按照HIST智能制造的标准所定义的三链模型（图4），供应链及其管理是三条链条（产品链，价值链，和资产链）中不可缺少的最重要的环节之一，这意味着工业互联网平台与供应链深度集成是工业互联网平台设计的原则之一。 本文将在下一节指出工业互联网平台只有深度集成供应链，才能赋能供应链的数字化转型，从而才能更好地赋能企业的数字化转型。
工业互联网是在第四次工业革命中为助力企业的数字化转型而生。而企业的数字化转型的关键之一是供应链的数字化转型。这一节主要讨论工业互联网如何赋能企业供应链数字化转型。
3.1 供应链数字化转型对企业数字化转型的作用
第四次工业革命所产生的数字化的浪潮正在引起制造业的巨大变革，制造过程的产品链，价值链，以及资产链都在发生变革，从传统的以产品为中心的大规模生产向以客户为中心的定制化模式转变，与此同时现代数字技术，云计算，大数据，人工智能，数字孪生等正在改变制造业的游戏规则。不同企业正在摸索自身的数字化转型之路。尽管不同行业转型之路会不同，大量研究表明，供应链的数字化转型是所有企业数字化转型成功的关键之一。【7】指出供应链数字化水平的提升有望降低设计和工程成本10％-30%，缩短20％-50%的市场投放时间，供应链管理成本降低80%以及减少20％-50%的库存持有成本（参见图8-9）。
图8：数字化提升对价值链各段影响（来源: CIO之家【7】）
图9：数字化提升对价值链各段影响（来源: CIO之家【7】）
由此可见，工业互联网作为企业数字化转型的重要助手，深度与供应链融合，集成供应链管理数字技术，为供应链数字化转型赋能是何等重要。不可想象，转型智能制造的企业仍然使用传统的供应链管理技术。智能制造是传统制造业企业的数字化转型战略，而供应链的数字化转型是与其匹配的供应链战略。两者的完全匹配才能保证企业数字化转型战略的成功。
作为一个案例，本文将简介德国SAP的工业4.0 平台。与工业互联网相呼应的，德国叫工业4.0。工业4.0的架构强调三个维度的集成【8】:
SAP是世界上顶级的工业4.0的软件提供商，它的工业4.0 平台S/4HANA是典型的工业4.0的三个维度集成的架构（参见图10）。
图10：SAP工业4.0平台（来源: SAP）
卡特彼勒数字化转型是SAP工业4.0平台应用的一个成功案例。图11左图中的“数字化供应网络”，其核心无疑是卡特彼勒打造的数字化供应链和“实时工厂”（Live Factory）。实时工厂的设计思想，同样遵循了卡特彼勒数字化业务经营系统的“神经+骨骼和肌肉+大脑”理念，将基于OT的应用打造的神经系统、基于IT的系统打造的骨骼和肌肉，以及基于数字化行情室打造的大脑，完美地结合在了一起。
图11：SAP工业4.0平台应用 - 卡特彼勒数字化转型（来源: 彭俊松博士【9】）
3.2 工业互联网助力数字化供应链网络连接和协同
【10】指出工业互联网的本质是五大连接：
而现代数字化供应链就是一个所有供应链节点（包括用户，产品，供应商，设备）相互连接的网络形态。这五个连接有助于现代数字化供应网络的连接和交互，有助于通过信息共享达到高度的供应链网络协同。
图12：工业互联网的本质是五大连接（来源: 王兴山【10】）
从图13可见，工业互联网平台【26】分为产业层，企业层，和边缘层。其中产业层强化产业链，价值链互通协同。企业层促进企业内全要素连接，聚焦企业数字化转型的需求。边缘层利用协议解析，边缘计算技术实现生产现场数据集成转换和实时处理。层之间将通过边云协同进行连接和交互。这个平台框架能极大地帮助产业层和企业层供应链参与方的互通协同。按现在边缘层的定义，至少可以利用边缘计算技术和边云协同帮助生产现场物流的数据集成转换和实时处理。如果把边缘层延伸到厂外的供应链，则可以接入厂外的物流设备和其它数据源，如供应链系统使用的移动终端，物联网设备等，并帮助集成和实时处理全供应链的数据，从而实现更大范围的连接和协同。
图13：工业互联网2.0实施框架 - 平台视图（来源: AII 工业互联网产业联盟）
边缘层所支持的边缘计算和智能对智能供应链尤其重要。 充分发挥边缘计算的潜力可优化供应链和改善其连通性。 然而，在需要进行边缘计算的遥远地区或远程位置中，现有的连接选项可能并不容易获取。 或者，这些选项可能无法为远端的关键任务操作提供所需的带宽、延迟和安全性。边缘计算和5G网络相结合可以弥合供应链中的一个最大的差距——生产者和消费者之间的分离。营销网络越复杂，制造商就越难以评估消费者的需求。通过从消费者家中（或汽车或可穿戴技术）的物联网设备获取数据，通过基于边缘的分析与制造商建立直接联系，生产商对消费者需求和产品使用趋势会有更深入的见解。从而能帮助生产者改进产品和其供应链。因此工业互联网加上5G 技术将会使工业互联网平台为供应链的数字化转型如虎添翼。
3.3工业互联网平台赋能供应链决策控制数字化转型
CAICT中国信通院指出工业互联网平台是工业智能中枢（参见图14）。本文认为与供应链深度融合的工业互联网平台也应当利用平台强大的人工智能和数据分析的能力为企业赋与供应链智能，例如为企业提供一个SaaS级的供应链控制塔【11-13】。许多工业互联网平台都有工业智造大脑，但缺失供应链的大脑。供应链控制塔可以成为与智造大脑相匹配的供应链大脑共同为智能制造做决策控制。
图14：工业互联网平台：工业智能中枢（来源：CAICT中国信通院）
早期的供应链控制塔的技术主要提供物流和供应链的端到端的可见性，但这对于数字时代的供应链管理是远远不够的。借助于工业互联网平台的工业智能技术和边缘计算，供应链控制塔有望实现实时可见性（连接各种传感器和数据源）和控制能力（通过高级分析和算法驱动的控制机制）的强组合构成供应链大脑 - 作为供应链的虚拟决策中心。甚至可将AI和ML等高级算法引入其应用程序来提供一个自主的供应链。此外，许多工业互联网平台都支持数字孪生技术。因此可以把供应链控制塔设计作为企业价值链的端到端数字孪生或数字孪生网络。随着工业互联网平台工业区块链技术的成熟，与区块链技术相结合的区块链使能供应链控制塔，进一步可以提供可信的交易可见性和提高决策的可信度【13】。
3.4工业互联网平台助力供应链运营的数字化转型
多家有名的研究机构，如埃森哲，IDC，德勤等指出运营模式的转型是数字企业成功的基础。尤其是数字化供应链成功的基础【14】。供应链运营的数字化转型包括很多方面，本文主要讨论工业互联网助力供应链云计算的采用和物流的数字化变革。云计算现在被认为是一个真正的供应链游戏改变者，它提供了一种途径，通过这种途径，供应链管理人员可以快速有效地访问创新的供应链解决方案——通过SaaS模型交付并大规模部署它们。在这些解决方案带来的好处日益得到实现的推动下，尤其是，SaaS为基础的解决方案引进成本低，IT投资预算受限之下，对寻求和实施数字化转型的中小企业来说，其需求变得非常高。中国、印度等开发中国家，也带给SaaS为基础的解决方案各供应商巨大的恩惠。全球SaaS为基础的SCM市场预计从2014年到2019年，以15.13％的年复合成长率(CAGR) 成长【15】。2016年【16】指出目前数字化供应链转型的进展缓慢的另一个原因是多数供应链组织使用的技术过于成旧，48%的受访者承认大多数与供应链合作伙伴的交易仍然采用“传统”的方法，如电话、传真和电子邮件。基于云计算的软件通常被认为是数字业务转型的关键驱动程序。在供应链管理领域，跨公司流程、协作和数据共享至关重要，基于云的技术可能是主要的价值驱动因素。然而三分之二的受访者说目前使用的软件不到25%是基于云的，更不用说数字业务转型所需要的物联网，大数据和人工智能等新兴技术。
图15：目前使用的软件不到25%是基于云的（来源：凯捷咨询和GT Nexus【16】）
要真正进入数字供应链世界就需要云。现在越来越多的组织已经在其供应链中利用云的某些部分，或者正在考虑在未来完全使用云。这是因为云可以提供给供应链的一些特别的好处：
由Teradata委托，独立研究公司Vanson Bourne于2019年9月发表的全球调研报告《适应或毁灭：超级数字化世界的新现实》【17】包括五个部分：高度颠覆、无处不在的数字化进程、自动化操作、势在必行的云端化进程、以及企业的消费者个体化。报告指出： 无处不在的数字化进程也被认为是给如今的企业带来了超级乱局的原因之一。研究发现
然而，监控数据的获取路径、并探索如何以及在哪里使用数据的问题仍在存在争议；在我们确定监管的正确水平、或者是探索如何部署人工智能（AI）时，这些问题依然被认为富有挑战性。考虑到现代企业收集数据的频率、以及为了处理这些工作所需要的AI能力，企业在使用AI时需要借助云的弹性和灵活性。报告的研究发现，企业可观察到的AI的好处与他们使用云端分析技术的方式之间存在清晰的联系；在企业中，高级云端分析技术会处理更多的工作。报告的研究表明：
从云架构的视角来看，工业互联网平台的上层是SaaS层，中层是PaaS层，下层是一个IaaS。工业互联网平台开发和集成SaaS型的数字化供应链管理软件和高级云端分析技术，以及打通组织内部多个相互隔离的数据孤岛的解决方案等将能极大帮助企业供应链的数字化转型，加速企业供应链管理上云。此外，传统上，物流，运输和仓储（总体上是属于供应链管理），早在甚至没有创造“ IoT ” 这一术语之前，就是可感知和“通信”的互联设备领域的先行者。据【18】预测2019-2027年全球互联物流市场预计增长1024亿美元，复合增长31.7%。亚太互联物流市场将成为增长最快的市场区域，预测期间的复合年增长率为19.42%。物流业对物联网解决方案的需求不断增加，以及汽车远程信息处理在效率和成本方面的需求不断增加，是推动市场增长的因素。互联物流（Connected logistics）主要驱动力是物联网，云和分析。供应链管理涉及大量模糊和无法浏览的数据，因此物联网+云+分析有很多机会可以实现更精简和更聪明的供应链。随着在正确的时间，正确的地点和条件以正确的数量和正确的成本向正确的客户提供正确的产品（著名的7Rs物流：The right time, the right place and the right conditions to deliver the right products to the right customers in the right quantity and at the right cost）日益成为挑战，物流行业不断投资于互联的物流解决方案，借助RFID和其他可能的物流互联方式，物流市场试图在当今速度比以往任何时候都重要的世界中建立竞争优势。而工业互联网的工业物联网，云计祘和数据分析可为互联物流提供强大动力。
3.5工业互联网助力供应链物件数码化和管理标准化
供应链的数字化基础之一就是产品和物件，载体及设施，也就是人，车，货，场，径的数码化，数据标准化和异构标识的互联互通。没有这一点，无法实现流程的数字化，无法实现追朔和管理的数字化。从而无法满足智能制造对供应链敏捷和高质量的要求。由工业互联网产业联盟所制定的工业互联网2.0【26】 的实施框架中定义了物联网标识的三级节点（参见图16），即国家顶级节点，产业层跟企业之间的二级节点，以及企业节点和递归节点。以国家顶级节点为核心，建设二级节点和递归节点以实现异构标识的互联互通。这个标识框架还包括标识的解析系统。在边缘层采用标识解析中间件及建设标识资源池，以打破异构数据采集交互壁垒。 工业互联网平台标识系统的建设，例如，徐工信息汉云工业互联网平台提供标识解析服务，其中包括标识注册，标识解析，标识查询，接口服务，以及信息查询门户。将助力于数字化供应链的物件的数码化和管理的标准化。对于推进工业区块链在供应链中的应用，例如工业品朔源，也有极大的帮助。
图16：工业互联网2.0实施框架 - 标识视图（来源: AII 工业互联网产业联盟）
【19】指出：标识解析体系包括标识和解析系统，标识是机器和物品的“身份证”；解析系统类似互联网DNS，是全球工业互联网安全运行的核心基础设施之一。例如，通过给轮胎（被动性设备）赋予或叠加特定的标识，从而将信息传送到各个系统。通过信息的标识可以实现信息的关联。这样看似很简单的技术，其实在很多工业企业中并没能应用，没能实现信息的打通，很多企业进货后重新赋码，重新输入新地址，这样实现的工作效率就低多了。可以看到工业互联网通过给每一个对象赋予标识，可以实现跨地域、跨企业、跨系统信息的共享和查询。这也是推动工业互联网标识解析技术的出发点。工业互联网的标识及其解析技术将大大有助于供应链在区块链应用，运输监控等方面的数字化变革。
3.6 工业互联网平台助力供应链的全生命周期管理数字化变革
PLM，产品生命周期管理的缩写，是工业互联网平台的核心部件之一。在工程和制造业中，PLM是一个贯穿整个生命周期的管理产品信息全过程的软件工具。它涵盖需求、设计、工程、制造、生产、支持、维护、处置和再制造。传统的PLM主要用于产品的设计和生产。在今天的产品制造业务中，交付过程的概念非常复杂，速度很快。为了应对快速变化的趋势和满足客户的期望，产品公司必须不断努力减少产品开发时间，提高市场速度。这就是为什么更快的上市时间仍然是公司希望从PLM投资中获得最大利益的一个关键原因。但单使用PLM并不能带来公司期望的结果。当以客户为中心，时间、成本管理、产品质量、原材料采购和获取力量组织成艰难抉择的时候，采购成熟度和产品生命周期管理活动的协调发挥着越来越重要的作用。但不到10%的公司有最佳的PLM和SCM(供应链管理)流程集成【20】。事实上，在现代制造环境下，PLM与供应链管理之间存在着密切的关系，特别是在数字化企业中。下图描述了现代PLM在整个产品生命周期管理，包括对产品需求、计划、设计、生产、销售、运营、维护修理、处置回收信息管理的全过程。
图17：PLM解决方案跨产品生命周期（来源: eWorks）
下图显示PLM与整个产品生命周期供应链管理有着密切的关系。传统的PLM和传统的供应链管理往往是脱节的，并且信息系统是孤立的，很少有最佳的PLM和SCM流程集成。
图18：PLM和SCM（来源:【21】）
在数字化时代，PLM和供应链管理都正在经历数字化转型。将数字化的PLM引入数字化企业是PLM的发展趋势。尖端的数字化的PLM可以改变游戏规则，创造新产品，激发合作，促进研发和生产效率。也就是能帮助制造商走向数字化企业，同时，它也有助于供应链的数字化转型。
（1）PLM可帮助管理供应链复杂性优化供应链的能力已成为企业赢得竞争优势的关键问题。此外，一个给定的供应链的所有成员必须共同努力快速响应市场需求的变化。产品生命周期管理（PLM）使供应链在产品生命周期的各个阶段，通过客户、开发商、供应商和制造商之间的有效协作变得更加有竞争力。供应链是一个复杂系统，与任何复杂系统一样，解决方案都是通过折衷或平衡找到的。PLM可以通过使用它的数据和管理系统帮助供应链找到合理的解决方案。从而解决了供应链的复杂性问题。
（2）PLM可加强供应链透明度【22】目前的供应链在某些行业，如食品和饮料公司的最佳实践，比时装、鞋类和配饰方面所看到的领先。 例如，食品和饮料公司可以自信地告诉我们，世界上哪一种原材料是从哪里来的，是谁种植和采摘的，它的保质期，还有许多其他信息。虽然这不是说服装和鞋类应该受到像吃的和喝的东西一样的许多法规， 然而，在每一个行业消费者开始逐步明确要求更大的透明度，并希望能够看到他们购买的产品全生命周期。落后的工作方式、共享电子邮件或Excel文件，或上传PDF文件到供应商门户网站，这样就造成从PLM主干断开，排除了任何实现这个对未来规模的需要透明度的机会。在一个典型的供应链中，有20%的供应商制造了大约80%的产品，而那些委托这些产品的品牌和零售商，即使他们与那些主要供应商有着牢固的关系，他们也很少或根本不知道他们是如何、在何地或是由谁制造的。我们需要开始寻找克服这些挑战的新方法：首先，使用PLM作为一个平台，使之能够与供应链的各个层次进行协作；其次，看看新兴技术如何能够支持长期透明的长期目标。发展利用新兴技术物联网和区块链的现代数字化PLM是帮助解决供应链透明度问题的有效途径。
（3）PLM支持供应链协同【23】PLM技术的最新发展大大增加了在整个企业中扩展共享产品数据的潜力。这种技术的使用在历史上是高度可变的，尤其是在供应链较小的成员之间。 然而，开发基于云计算的基础设施，结合可用性的重大进步，都使PLM“民主化”和更容易使用。因此可以给整个供应链上提供准确的，最新的产品信息。在许多行业中，供应链是多层次的，涉及复杂的关系。事实上，使用“供应网络”这一说法更为准确，尤其是如果我们采取更广泛的“生命周期”的供应链观点，包括前端的产品开发和后端的产品寿命。 我们还看到了整个工业供应链的责任转移，“供应链顶端”的组织将其定义的需求，例如，组件和子组件，推给供应组织，向那些提供设计和后续产品定义的组织。供应链活动范围的扩大和职责的分配使得产品数据的管理问题变得更加复杂。PLM系统长期以来被认为是管理与复杂产品相关的大量数据的关键。从产品开发阶段（所谓的“产品数据管理”（PDM））提供产品数据和工作流管理的版本控制开始，今天的主流PLM技术确实提供了全生命周期产品数据管理。例如，Oracle在“产品价值链管理”方面来探讨PLM技术，以强调循环的完成，该循环包括利用领域经验作为前端创新的输入。从最广泛的角度来看，PLM用户不仅包括设计交付供应链的成员，而且还包括售后/安装服务组织，以便使他们能够访问当前的产品信息以及报告产品问题的机会。为了在整个供应链中充分利用PLM，它需要让产品数据的所有重要用户和贡献者参与进来。过去，PLM技术一直是企业IT堆栈的重要组成部分，但在IT基础设施、流程定义、数据结构等方面却相当“重”，这一点正在发生实质性变化。 结合技术基础设施–不仅云，而且移动设备，尤其是对生命周期结束产品的现场服务–加上使用和配置缓解大踏步的最终使PLM非常方便。 一个主要例子的基于云计算的、容易配置和实惠的PLM是Autodesk PLM 360技术，而Nvidia的GPU发布展示最近的网格已经取得的进步，基于云的基础设施，使更大范围的用户在更广泛的设备访问复杂的，计算密集型的产品信息（三维模型，模拟可视化）。总的来说，这些技术进步极大地扩展了PLM的范围。事情进展得很快，我们期望看到PLM的加速采用，以及由此带来的越来越多的行业供应链带来的好处。因此，PLM将继续扮演重要的供应链数字化推动者的角色。
（4）PLM解决方案可以提供强大的供应链洞察力许多公司发现，产品生命周期管理（PLM）解决方案可以提供强大的供应链洞察力，因为它们包含详细的产品相关数据，从设计到生命周期的结束。 随着PLM数据与供应链管理（SCM）、ERP，甚至CRM解决方案通过集成的云应用和物联网实现数据共享相结合，企业发现它们可以做出更快、更明智的商业决策。PLM在这个供应链场景中的价值是提供全方位的可见性。它使企业能够从整个组织和整个供应链的不同功能中收集准确的信息，并帮助从设计到交付自始至终保持清洁和准确的产品数据。对于那些想将PLM和供应链流程转变成一个集成的、连接的系统的组织来说，一切都从产品数据开始。一个完整的PLM系统允许企业通过他们的创新过程保持“良好的数据”，并开始利用新的机会：物联网世界。 我们刚刚开始触及物联网对供应链和创新过程的影响，但其影响已经深刻。当产品开始跟产品和数据开始整合和凝聚，可以使一切，生产力和质量的客户体验和产品设计获得重大进步。例如，如果一台机器在产品开发过程中记录了故障，那么这些数据可以被送回集成PLM系统中，其中工程更改订单已经就位并准备好部署。这使发展再次加快，并使生产力和质量保持在最高水平。这种联系还可以帮助在成为下游问题之前识别新的想法或检测创新设计和制造性的问题。 这使得设计人员和开发人员能够做出必要的改变，以使最好的产品更快地推向市场。当一个企业实现真正的端到端集成时，它可以利用诸如社会监控、社会监听以及整个供应链中的一系列分析工具。综合整个帮助用户收集的想法和灵感，然后分享这些在中央存储库，在那里它们可以被审查，最终，应用或商业化。总之，PLM是工业互联网平台的核心部件之一。它与供应链管理SCM的深度融合将促进和赋能双方的数字化转型。PLM能成为一个数字化供应链的赋能工具。
3.7 工业互联网平台助力供应链采购的数字化转型
工业采购是所有产业，特别是智能制造，十分重要的供应链环节。采购面临着许多挑战：成本，价值，协同。采购管理人员今天面临两个挑战：节省开支，重新考虑采购给他们的组织带来的价值。他们被迫重新考虑他们与供应商的接触模式，以配合业务需求，并将这些点连接起来，为最终客户创造价值。目前的业务伙伴关系的有效性，以推动增长仍然很低，但是，着眼于未来，这将是必要的采购, 它了解业务，提高其与业务伙伴合作的能力，并推动与供应商的协同及与业务需求相一致。这将使采购从支持功能转移到业务价值创建者。我们将看到采购变为利润驱动的转变，这将要求：
德勤2017年的研究分析表明数字化将颠覆传统采购模式【25】，数字化通过对于智能技术的应用，实现采购过程的高效协作与自动化，包括
下图是德勤提出的数字化采购框架：
图19：数字化采购框架（来源: 德勤【25】）
有不少工业互联网平台包括了采购模块，但有些仅限于提供线上/云上采购的平台，也就是初级的数字化采购，这将推动和帮助企业供应链采购的初步数字化。隨着工业互联网平台采购的进一步数字化转型，利用平台强大的数据分析能力，AI和大数据算法和算力，以及协作网络，物联网技术等，将会帮助平台用户企业完成采购的数字化转型。实现采购过程的高效协作与自动化，从而达到可预测战略寻源，前瞻性供应商管理，和自动化采购执行。请参考【14】中更多关于采购的数字化转型的战略战术。
3.8 工业互联网助力供应链安全和风险管控数字化转型
数字化的风险管控和安全运营是供应链数字化转型的重要方面。美国数字化供应链研究院提出的数字化供应链转型的执行框架包括一个以客户为中心和四大管理中，管理风险是四大管理之一【14】。供应链风险分为两类：经营绩效风险和合规监管风险。“数字供应链”对两者都有重大影响。大数据和AI预测分析，将帮助公司更好地减轻与自然灾害和政治动荡相关的经营存续风险。内部推动跨部门的协作，增强腐败风险的意识，可防范快速增长的网络安全和知识产权盗窃的风险。数字化供应链的合规监管及边缘层的网络风险都需要相应的策略和数字技术来预防和化解。AII工业互联网2.0【26】实施框架提供了产业层，企业层就边缘层的安全策略，数字化技术（参见图20）。工业互联网的安全体系将是帮助供应链安全和风险管理数字化转型的使能者。
图20：工业互联网2.0实施框架 - 安全视图（来源: AII 工业互联网产业联盟）
3.9 工业互联网平台助力供应链信用和金融的数字化转型
区块链是一门新兴的基础性技术。部分工业互联网平台己经把区块链作为一个重要组件。例如在航天云网的INDICS 的PaaS 平台中，区块链是一个核心工业服务组件。这显然有助于利用区块链的技术能力来推动供应链信用和金融的数字化转型。
图21：航天云网的INDICS工业互联网（来源: 航天云网）
数字化智能制造的三链模型价值链（参见图4）把供应链和制造有机地结合以快速响应市场需求。区块链可以将供应链各个协作环节的商流、物流、信息流和资金流透明可信，从而提高整个生产过程组织的效率。资产链运营管理的目的主要是为了使得工业产品在投产运营后可以更好地得到运维，提高用户粘性，延长其有效使用寿命，直到报废回收。通过相似产品间或者同行间的数据互信共享将会大大提高整个产业的服务水平。区块链可以帮助商业网络更方便的管理共享的流程，如图 22 所示。基于这样的一个模型，可以使得商业网络中的各个参与主体之间更好的进行共享，互信以及价值交换【27】。
图22：围绕制造业的区块链商业网络流程图（来源: AII 工业互联网产业联盟和可信区块链推进计划【27】）
本文不去讨论作为工业互联网平台一部分的工业区块链的架构和技术（请详见【27】）。这里要指出的是工业区块链将赋能供应链在信用和金融方面的数字化转型/变革。下面是区块链工业应用图谱，其中供应链金融，融资租赁，工业品回收，供应链可视化，工业品运输监控都涉及到供应链信用和金融的数字化变革。 近年来，有关工业区块链技术的研究机构不断增多，技术和应用的探索正在积极开展，特别是以互联网巨头为首，开始加码工业区块链技术及应用领域的开发。2018年11月，阿里云发布了SupET工业互联网平台，想要通过区块链提供制造质量可追溯性和供应链管理服务。2019年8月，新华三技术有限公司提出专门为光模块防伪建立的光模块溯源链OMTrace，结合防伪标签技术提出了光模块溯源防伪的区块链解决方案，建立了不可篡改的共享数据信息及全流程交易记录。
图23：区块链工业应用图谱（来源: AII 工业互联网产业联盟和可信区块链推进计划【27】）