由企業網D1Net、中國企業數字化聯盟、信眾智CIO共享平臺共同主辦的2021工業互聯網CIO大會及《2021工業互聯網白皮書》發布會于10月22日在浙江•嘉興順利召開。熾橙副總經理（原中南集團CIO）鄧銘川以“悲觀者正確，樂觀者成功——論傳統企業數字化轉型過程中的認知創新”為主題，總結了近20年來工業傳統企業信息化發展過程中的五大認知陷阱，分析了中國制造業在深度推進數字化轉型過程中面臨的三道關卡，分享了熾橙在虛擬現實領域研發的階段性成果。

熾橙副總經理（原中南集團CIO） 鄧銘川

鄧銘川早期曾在中航工業集團工作十余年，2015年后，先后在榮盛石化、錦江集團、中南集團負責信息化管理工作，從事數字化推進企業戰略和經營管理工作至今已有30余年。

新冠疫情背景下，工業互聯網時代，既有悲觀者，也有樂觀者。鄧銘川認為：時至今日“悲觀者正確，樂觀者成功”這句話依然成立，無論身處何時，都要堅持探索背后的真諦，格物致知。

鄧銘川提到：中國工業體系的核心是向智能制造的方向發展，而傳統制造業企業瘋狂擴張產能的方式，致使價格嚴重內卷，全球訂單匯聚中國，造成工業用電量的大幅增長，在能控雙控的背景下，必然會受到國家政策的壓制。

傳統企業數字化轉型過程中的五大認知陷阱

首先，鄧銘川總結了近20多年來工業傳統企業在數字化轉型過程中的五大認知陷阱。

第一個是戰略性認知陷阱。企業高層不要把數字化解決方案當作企業新的板塊以及未來戰略新的增長點，通用電氣Predix平臺就是典型的案例。

第二個是組織性認知陷阱，數字化轉型的成功絕不僅僅取決于某一個部門，要認清數字化轉型的全部視角和重要性。

第三個是工具化認知陷阱，認為引進先進的數字化軟硬件就能解決問題，而忽視了組織、人才、績效、體系等綜合因素的均衡投入。

第四個是治理中的認知陷阱，各個部門、各個分支機構之間，會出于對數據安全等因素的考慮而努力爭奪數據，帶來數據共享難題，從而形成新的數據孤島，隨之而來的是兩個杠桿之間博弈的問題。

第五個是考核上的認知陷阱，認為數字化轉型的績效立竿見影，很快就能解決問題，在短期內就想達到目標。如果企業在巨大的績效或業績壓力面前開始調整數字化轉型的戰略方向，削減投入，裁減信息化人員編制，必將大大增加轉型夭折的概率。

認知上的戰略轉型涉及五個方面

鄧銘川認為，數字化轉型的核心戰略涉及到以下五個方面：

一是以“用戶至上”為綱。天下嚷嚷皆為利往，不為客戶著想的所有改革，可能都將變成企業的自嗨。“想方設法滿足客戶需求，沒有需求創造需求”是企業生存、發展的立足之本，關鍵在于建立長期信任的方式管理好用戶的專有數據。

二是戰略性調整組織架構。互聯網為新興企業賦予了快速進行低成本擴張的能力，隨之而來的是企業的戰略調整與組織架構調整等一系列問題。

三是運營方式轉型。戰略格局變化后，運營方式、流程及核心要素都會發生變化。互聯網的透明定價壓縮了利潤空間，精益化非常關鍵，企業必須制定靈活的多渠道運營模式。

四是高技能數字化人才。與新技術相關的高度專業化的人才梯隊建設對于企業來說至關重要，數字化人才引進促使企業人力資本問題日漸突出，在人才招聘、培養和企業文化方面尤其明顯。

五是開放的合作伙伴策略。互聯網時代，除了技術上的互聯網外，經濟貿易和認知上的互聯網更為重要，從產業鏈上下游供應商到消費者的體系中，所有傳統企業如何在各環節融合到新平臺上，形成新商業生態圈的價值和共識非常關鍵。

智能制造轉型的六個層次

再來看一下德勤咨詢于2020年發布的調查報告，這份報告將智能制造劃分為六個層次。

一、計算機化。指信息技術系統普及，但是相對獨立。

二、信息連接。指信息技術系統與運營技術系統兩者未整合。

三、可視化。根據IoT實時數據進行決策，但僅知道狀態，不知背后原因。

四、透明化。能分析根本原因，但未能預測。

五、預測性。數字化映射情景模擬，但仍需人工干預。

六、自適應。能夠適應環境變化，自動決策并采取行動。

中美制造業數字化成效仍存明顯差距

在受訪的200余家中國大型制造企業中，達到計算機化水平的企業占比81%，達到信息連接的企業占比41%，可視化的企業占28%，透明化占9%，而達到預測性和自適應的企業不足2%。

來自IDC企業數字化轉型評估成熟度模型的數據顯示，55%的中國企業是數字化的入門者，30%的中國企業是數字化的探索者，而美國數字化探索者和參與者的企業占比高達65.2%，美國互聯網公司已處于轉型的成熟階段，而中國處于轉型成熟階段的企業不足1%。由此可見，盡管我國在數字化轉型的過程中初見成效，但是與美國相比仍然存在明顯差距。

萬物互聯時代，打通IT和OT系統，實現人、機器、設備、產品和業務管理系統的互聯互通至關重要，而設備管理要實現三大趨勢：設備的數字化，設備的智能化，設備的可視化。

實際上，制造業比拼的是裝備，而裝備的核心是設備，可喜的是我國制造業在設備數字化轉型方面明顯增進。賽迪顧問發布的《2019-2020年中國智能制造系統集成產業發展研究年度報告》中，制造型企業的設備數字化率達到50%，設備聯網與設備運行數據采集率為23%，實現設備的遠程監控率為24%，探索設備預測性維護占14%。

深度推進制造業數字化轉型的三道關卡

鄧銘川指出，中國制造業在深度推進數字化轉型的過程中面臨三道關卡：

一是新工具的使用與生產車間的過程管理未融合。大數據、云計算等相關工具眾多，但是設備運營管理數據等相關工具的使用，未與生產車間的過程管理進行融合，只有融合才能實現智能車間和智能工廠。

二是在打通生產各個環節的數據和標準的過程中存在問題。正確做法是打通生產各環節的數據和標準，促使產品研發、生產、銷售、物流、服務等過程的線上協同，建立數字化生產體系，從數據采集、分析，到產品研發、優化車間，降低運營成本，縮短研制周期，提高生產效率，降低不良品率，建立產品全生命周期管理。

三是未形成數字化的生態體系。應緊扣行業和產業生態鏈主線，以全球化的視野，實現產品數字化、服務數字化、過程數字化，建立完整的數字化生態體系。

制造型企業的五大數字化技術趨勢

2020年以來，受新冠疫情的影響，全球經濟放緩甚至出現衰退現象，與此同時，整個世界的數字化轉型進程進入加速階段。

在此背景下呈現出五大數字化技術趨勢：

一是云原生技術的轉型將加快普及;

二是AI機器人的學習能力越來越去中心化;

三是邊緣計算技術將會日漸成熟和普及;

四是基于虛擬現實AR、VR和數字孿生的可視化技術將得到深度應用;

五是原生安全和數據保護的持續發展。

鄧銘川圍繞第四項技術進行了重點講解。

虛擬現實和數字孿生的關系與區別

虛擬現實的核心技術從游戲行業開始，UE4軟件系統自帶渲染，無需多種軟件加工，基于UE4軟件開發的游戲達到了非常高的市場份額，吃雞游戲就是基于UE4軟件開發的一款經典游戲。值得注意的是，該領域的核心人才，美國占48%，中國不足2%。

虛擬現實技術融合了計算機圖像、仿真、多媒體等技術，是以構想和沉浸式為理念基礎的高級人機交互界面平臺。隨后，鄧銘川分別介紹了幾個容易混淆的概念：包括可視化、VR、AR、MR和CR。

虛擬現實技術主要包含環境建模技術、立體聲合成和立體顯示技術、觸點感知反饋技術、人機交互技術，系統與環境集成技術和真實感應效果的實時渲染六大主流技術領域。

虛擬現實技術在工業企業中的應用主要包括四個方面：一是產品宣發和售后服務領域，解決精準獲客問題，例如數字化展廳和虛擬展廳;二是多場景虛擬課堂和多模態的虛擬訓練，能夠優化培訓成本，提高演練效率，涉及操作、維修、安全和應急等多個領域;三是智能輔助和遠程協作，例如設備運維的智能巡檢，輔助作業的遠程指導等;四是產品設計和仿真驗證，用于優化工業設計，驗證工藝質量，虛擬數字工廠和仿真規劃流程等。

數字孿生技術的基本特征是虛實映射，它是通過對物理實體構建數字孿生模型，實現物理模型和數字孿生模型的雙向映射。構建數字孿生模型不是目的而是手段，需要通過對數字孿生模型的分析與優化，來改善其對應的物理實體的性能和運行績效。以一家超高壓輸配電站的數字孿生平臺為例，涉及天氣(雨雪)、氣候、晝夜、溫差等因素，通過數據采集和互動實現對每一個設備的運行情況進行可視化。

數字孿生作為智能制造和工業互聯網的核心技術，呈現幾大特點：一是IoT技術，通過傳感器數據實現可視化;二是通過云計算、大數據和邊緣計算進行評估，實現運行決策能力;三是通過數學模型實現仿真，以VR眼鏡實現對產品質量、參數等信息的識別。表現形式分為三個方面：一是產品數字孿生;二是生產數字孿生;三是性能數字孿生。

Gartner公司預測：到2021年，半數的大型工業企業將使用數字孿生，從而使這些企業的效率提高10%;到2024年，超過25%的全新數字孿生將作為新loT原生業務應用的綁定功能被采用。

工業企業數字化與可視化應用場景實例

最后，鄧銘川介紹了熾橙科技在虛擬現實和數字孿生技術領域，基于產品數字化、培訓數字化、作業數字化和仿真數字化領域自主研發的相關核心技術和應用。在基于產品數字化的營銷和售后服務方面，通過熾橙的編輯器，非專業人員可以快速編輯出產品的數字化3D云手冊，只需要掃描產品上的二維碼即可輕松讓產品越出紙面，實現立體化呈現。如果以前做一個3D云手冊需要一個月的時間，如今只需要短短兩天。

在培訓數字化方面，三一重能的數字化教學場景在風能展上獲得了全球風能企業的廣泛關注，通過VR眼鏡可實現多模態、多場景、多氣候的風機檢修課程實訓，解決了偏遠地區專業技術人員匱乏、培訓成本高、離職率高的問題。該項目涉及20多個風機品類，400多個維修點，3萬多個維修動作和要點，將全部由虛擬現實技術實現，目前該項目仍在進行中。

在作業數字化和仿真數字化方面，某三維數字孿生的智能車間指揮平臺，外部實現工業園區的三維可視化，包括物理環境、氣候、日歷、時間等掛件功能，以及安全數據看板等;內部實現數字車間產線的三維可視化，包括生產線的物理環境可視化，設備運行狀態與預警閾值，設備巡檢和數據檢測提示，生產線產能和產量的數據看板等;此外還涉及到精細化工藝流程的數字孿生，包括流程制造、離散制造以及加工中心單元的仿真模擬數據看板等。

結束語

離開曾經熟悉的CIO崗位，進行自主創業，鄧銘川有他的理想和目標，那就是希望降低技術的使用門檻，用專業的力量為普通人解決問題。他預測：虛擬現實和數字孿生技術將覆蓋工業研發、制造、運維等相關領域，而數字孿生技術在物流調度和運輸路徑優化方面也將發揮其核心價值。