作为长锋集团东莞工厂的厂长,吴睿最近被能耗问题搞得很头痛。长锋集团是国内首屈一指的保健品头部企业,拥有从保健品研发、中草药种植到保健品生产制造和销售的完整能力。
2000年以后,随着老百姓对健康保养越来越重视,保健品行业进入了发展快车道。由于产品毛利高、销路好,许多企业为了赚快钱突破了底线,行业一度野蛮发展。
2018年12月,丁香医生的一篇文章《百亿保健帝国权健,和它阴影下的中国家庭》引发了舆论的震动以及行业的大整顿,保健品行业随即进入了平稳健康的发展道路。
告别了高毛利,告别了野蛮生长。长锋集团对于供应链,尤其是制造端的精益化管理以及成本控制提出了更高的要求。
保健品的制造流程中有大量高能耗的步骤以及高能耗的设备,例如药物精华提取需要用到高温蒸馏器,药物的烘干需要用到真空带式干燥机,产品的罐装需要用到自动化流水线等。
在国家提出碳中和碳达峰的目标大背景下,各地对于高能耗企业的控制越来越严格,企业随时面临拉闸限电的风险。
作为这个占地30万平方米的巨大工厂的负责人,吴睿不仅需要确保生产任务能够按时按点、保质保量地完成,还要确保工厂的各项能耗符合政府的要求,同时不断缩减企业在水电方面的投入成本。
但是对于这么大规模的工厂,涉及到的机器设备数量众多,仅靠人力进行能源管理是不现实的。吴睿希望能有一套能源管理系统,不仅能够对机器设备的能源数据进行抓取和分析,还能够对高能耗设备的使用进行合理的调配控制,甚至能够基于用电的峰谷以及订单的波动,让设备和设备之间相互沟通配合,以总能耗最低的方式来达成生产任务。
“如果能有这么一套智能化的系统就好了!”吴睿决定尽快和集团的CIO聊聊自己的想法,请他们看看是否能通过自主或者请第三方软件公司来配合开发。
正如我们在案例中所述,吴睿所需要的是一套能够实现“万物智联”的AIoT产品,打通实体设施和虚拟网络,实现智慧供应链的“可视化、可感知、可调节”的目标。
那么,什么是AIoT,我们不妨看看百度百科给出的解释:
AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能)+IoT(物联网)
AIoT融合AI技术和IoT技术,通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,实现万物数据化、万物智联化。
物联网技术与人工智能相融合,最终追求的是形成一个智能化生态体系。在该体系内,实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通,万物互融。
从AIoT的发展路径来看,可以分为三个阶段:单机智能、互联智能、主动智能。
单机智能指的是单机设备能够精准感知、识别和理解用户的指令,并进行正确的决策、执行及反馈。但是设备与设备之间是不发生相互联系的,智能设备只是等待用户发起的交互需求。
互联智能打破了单机智能在数据和服务上的孤岛,通过设备之间的互联互通实现智能化的设备矩阵。它采用“一个云(中控),多个终端(感知器)”的模式,针对用户的指令智能化地调配设备矩阵,以最优化的方式来满足用户的指令诉求。
主动智能指的是智能系统根据用户行为偏好、工作场景、环境因素等各类信息,随时待命,具有自学习、自适应、自提高能力,可主动提供适用于用户的服务,而无需等待用户提出需求。
当下,AIoT仍然处于单机智能和早期的互联智能的发展阶段,离未来实现主动智能的阶段还有很长一段路要走。
这背后不仅涉及的是单个企业或单个技术的发展,更大程度上依赖于企业、行业乃至国家在技术标准和规范方面的发展。
试想,如果每个企业都搭建一套自己的AIoT平台,定义一套企业自己的AIoT标准,如何能够真正实现万物互联的梦想?
事实上,当下有众多的平台型企业正在快马加鞭,通过搭建开放化的AIoT平台及标准,将更多的物联网设备纳入到自己的体系内,通过抢占技术标准的高地来建立AIoT生态圈。
典型的平台型企业如阿里、华为、小米、涂鸦等。这就好比苹果的IOS生态、谷歌的安卓生态,在技术方面孰高孰低很难讲,但是最终PK的一定是生态里的接入的设备数、用户数。
一个开放化的AIoT平台通常有四层(如图所示),分别是:
1. 感知层(提供硬件终端及相关的软件)
2. 传输层(提供通信模组及相关的通信服务)
3. 平台层(提供平台服务和系统集成)
4. 解决方案层(提供面向客户使用场景的解决方案)
据《全球智能化商业》数据显示,2019年,中国AIoT市场规模为550亿美元,而受益于新基建等政策支持,2022年将达到1280亿美元,年复合增长率约达到33%。
在这个市场里有众多玩家,主要包括两类:平台型企业和硬件类企业。
平台型企业主要提供一个基于云技术的系统集成平台,能够实现设备的连接、控制和云端智能化管理。具体展开来看,包含:
1.云端管理:提供一套完整的安全可靠的云端存储和管理系统,可根据用户的需要进行专有或混合云部署。
2.设备上云:能够快速实施设备连接云端的方案,支持主流的模组和芯片,能够快速进行集成。
3.远程控制:支持PC端和手机端远程控制,提供公共版本和定制化版本来满足使用者的需求,降低开发成本。
4.整体集成:为用户提供适用于企业使用场景的整体集成化方案,帮助企业无风险地快速实施AIoT平台。
5. SaaS产品:在AIoT平台上为企业提供SaaS化的产品服务,企业可基于自身的需要进行订购。例如能源管理产品、安全管理产品等。
5.AI算法:在SaaS产品中,能够基于用户的诉求以及物联网收集的数据进行算法和运筹规划,实现互联设备的智能化运行。
硬件类企业主要提供物联网相关的设施设备,包括传感器、芯片、智能终端以及通信模组。它们的主要功能介绍如下:
1.传感器:用于感知、获取和测量供应链物理世界如机器、设备的相关信息并转换为可用信号的元器件或装置。例如温湿度传感器、加速度传感器、压力传感器等。
2.芯片:物联网芯片主要包括集成在传感器/模组中的基带芯片、射频芯片、定位芯片等,也包括嵌入在终端中的系统级芯片如微型控制类芯片、复杂实时微算力类芯片、性能算力加速类芯片。
3. 智能终端:具备传感互联、人机交互、新型显示及大数据处理的硬件终端,它可能是传统硬件经过智能化、物联网化改造后的终端,也有可能是一体化制造的智能化硬件终端。有些智能终端已经集成了传感器、芯片、通信模组等功能。
4. 通信模组:所谓模组就是实现某些特定功能的组件,它的内部通常集成了芯片、PCBA和包含协议的嵌入式软件。物联网通信模组分为有线和无线两类,为物联网设备提供通信接口和标准化通信解决方案。
除此以外,生态内还有提供底层通信服务的通信服务商以及在平台生态之上提供各种应用及服务的软件开发者或开发商。
或许读者会疑惑,如果将AIoT的智能计算和控制都放在云端(远端),如何能够及时地对工厂、对现场的情况进行快速响应。
尤其是对于复杂多变的突发状况,如果等待云端进行大量计算后,再通过无线远程通信模组将控制信号传输给设备,很可能因为速度太慢、效率太低而带来风险和损失。
为了解决这个问题,AIoT系统通常会部署一定的边缘计算能力,能够在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。
其应用程序在边缘侧发起,能够产生更快的网络服务响应。满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
回到前文案例,通过以上的介绍和分析,我们不难理解,吴睿所希望搭建的这套智能化的系统并非易事。
企业需要从业务目标出发(节能降耗的目标、生产效率的目标等),到相关的技术和流程再造(结合最新的技术,流程会发生哪些改变)。落到技术方案上,还需要考虑和什么样的平台型企业合作,选择哪些合适的物联网硬件设施来落地等。其中最难的往往不是单纯的技术问题,而是流程变革及其匹配的组织再造的问题。
智慧供应链时代,AIoT有大量的应用场景,工厂的能耗管理只是其中之一。
我们相信,作为打通虚拟网络和实体设施的基础设施,AIoT既可以成为智慧供应链的眼睛和身体,同时也具备大脑的思考能力,成为打造未来智慧供应链“眼脑身”有机体的关键基础设施。
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