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正在向智能制造狂奔的中國,能向德國學到些什么?

工業(yè)4俱樂部 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-10-30 15:37 ? 次閱讀
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導讀

德國資訊科技、電信與新媒體協(xié)會Bitkom公布的一項安全研究報告顯示,過去兩年,德國有大量制造業(yè)曾遭受過攻擊,帶來了約430億歐元(合500億美元)的工業(yè)損失。Bitkom詢問了503位德國各領域制造業(yè)的管理者或安全主管,有68%明確表示他們曾遭受攻擊。這其中,有47%的損失源自網(wǎng)絡攻擊行動。

德意志,在中國以嚴謹和強大的工業(yè)技術水平馳名。

至今江湖上還流傳著諸如“德系車出車禍把山體撞出一條隧道”或是“德國人在青島修的下水系統(tǒng)沿用至今”這一類的傳說。

拋開這些段子不談,今天的工業(yè)4.0概念,我們也依然唯德國馬首是瞻。

但如果告訴你,如今德國的工業(yè)體系正在面臨著難以解決的麻煩,你一定不會相信。

最近德國資訊科技、電信與新媒體協(xié)會Bitkom公布的一項安全研究報告顯示,過去兩年,德國有大量制造業(yè)曾遭受過攻擊,帶來了約430億歐元(合500億美元)的工業(yè)損失。

Bitkom詢問了503位德國各領域制造業(yè)的管理者或安全主管,有68%明確表示他們曾遭受攻擊。這其中,有47%的損失源自網(wǎng)絡攻擊行動。

正在向智能制造狂奔的中國,能向德國學到些什么?

那個以前多拿幾盒曲別針的離職員工,現(xiàn)在可以把你的生產(chǎn)線毀了

出現(xiàn)這種狀況的首要原因,就是技術升級太容易,維護整個技術系統(tǒng)卻太困難。

以制造為長的企業(yè)半路開始搞技術,就像讓一個機械專業(yè)的優(yōu)等生從零開始學計算機,還要迅速成長到CTO級別的水平,難度可想而知。很多服務企業(yè)雖然擅長于自動化控制技術,但這和網(wǎng)絡安全完全是兩個專業(yè)。

據(jù)外媒分析,目前有許多工業(yè)機器設備與機器人所內(nèi)建的系統(tǒng)與軟件相對老舊,一旦連上網(wǎng)絡,受到攻擊且毫無辦法抵抗的機率將大幅上升,而很多企業(yè)連基本的網(wǎng)絡安全防護意識都沒有,時時刻刻在向不軌之徒敞開大門。

同時,物聯(lián)網(wǎng)升級讓犯罪的成本變得低廉,性價比卻大大提高了。

Bitkom的報告中提到,在所有的攻擊行動中,有高達63%是來自于現(xiàn)任員工或是前員工。這一數(shù)字非常驚人,也就是說還沒輪到外部攻擊,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就從內(nèi)部開始瓦解了。

其中的原因可能是商業(yè)間諜,甚至是離職員工的報復。只是在以前,這些內(nèi)部人員可能只能帶走幾份文件,或者多拿幾盒曲別針,可是在物聯(lián)網(wǎng)連接一切的今天,來自內(nèi)部的危險難以想象。實行商業(yè)間諜和商業(yè)侵犯的成本都大大降低了。

與工業(yè)4.0不同的智能制造,避開了哪些危險?

但在整體工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展模式看來,中國和德國還是有很大差異的,這也就導致雙方面對的安全問題并不一樣。

德國建立在本身就有強大技術優(yōu)勢的工業(yè)基礎上,更強調(diào)技術驅(qū)動的生產(chǎn)優(yōu)化,以保證本國在生產(chǎn)和工程領域的領先地位,而中國則受到產(chǎn)能過剩、經(jīng)濟結構調(diào)整等等影響,強調(diào)工業(yè)的現(xiàn)代化以提升生產(chǎn)效率,這兩種方向截然不同。這也決定著,中德兩國企業(yè)在安全問題方面也不大相同。

首先,雙方最大的區(qū)別就在于德國的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來自于自動化控制企業(yè)的自我驅(qū)動,而中則多數(shù)由BAT等科技企業(yè)主導。

例如德國知名博世力士樂就成立于上世紀七十年代,一直致力于研究機械傳動與控制技術,在最近幾年則推出了數(shù)字價值流,通過RFID標簽實現(xiàn)各個生產(chǎn)工位的指令傳達和云端信息交互。

要么就是西門子、奔馳梅賽德斯這樣自身掌握著完善技術鏈條的企業(yè)。像西門子就是自己獨立推出了基于云計算的開放式物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)MindSphere。

但在中國,由于工業(yè)系統(tǒng)相對落后,整體工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的推進過程中還是BAT在唱主角。像百度推出了天工智能物聯(lián)網(wǎng),阿里云也把智能制造列為主攻的四大領域之一。其實不僅是從互聯(lián)網(wǎng)起家的BAT,像英特爾和IBM這種以往經(jīng)常服務于傳統(tǒng)企業(yè)的芯片廠商,現(xiàn)在也在挖掘中國制造業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)機會。

德國與中國之間形成的差別就在于,新業(yè)務出現(xiàn)了,德國是讓老員工們分出一部分精力去做,而中國則干脆成立了一個新部門。這其中誰的水平更高、效率更高不好輕易判斷,但如果出現(xiàn)像信息安全這樣的問題,一定是走新部門模式的中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以更加明確地追責。

這種明確的責任機制也形成了一種約束,讓中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)升級的引領者們可以對安全問題更加重視并且統(tǒng)一管理。

此外,我們也能看出雙方的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)改造邏輯是不同的,德國通常是對生產(chǎn)線進行徹底的改造,而中國則通常傾向于輕部署。

從上文西門子和博世力士樂的案例可以看出,由于對自身工業(yè)設備實現(xiàn)了完全的掌控,德國是可以做到從生產(chǎn)線內(nèi)部著手進行改造的。就像主營電力和氣動驅(qū)動的Festo,近年開始研究起應用于智能工廠的仿生機器人,德國正在從最底層改變工業(yè)生產(chǎn)。

但中國通常宣傳的都是端、邊、管、云,位于物理世界的端只是物聯(lián)網(wǎng)的一部分,通??啃酒?、傳感器或者模組來實現(xiàn)。舉個不恰當?shù)睦诱f,如果面對的同樣都是提升生產(chǎn)效率的問題,德國可能會選擇在生產(chǎn)端加入更多自動化控制系統(tǒng),加快生產(chǎn)速度;而中國可能會選擇在質(zhì)檢端加入攝像頭和圖像識別算法,加快質(zhì)檢流程。

這也就決定了德國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)受安全問題影響更大,一次攻擊可能會產(chǎn)生工廠物理層面的癱瘓,而中國模式所受的影響就相對較小,可能只會影響到生產(chǎn)線上的部分組件。

看似安全的中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),還有哪些隱患?

但如果因為以上的原因,我們就斷定中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)比德國更安全,那無疑是一種阿Q式的自我安慰。雖然并沒有Bitkom這樣的組織對中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全進行調(diào)查,但也不代表我們的模式是安全的。

中國模式的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),至少面對著以下的三個問題:

1、服務端口集中在BAT等科技巨頭,如果黑客攻堅成功,很容易出現(xiàn)災難式的大規(guī)模問題。如果未來真的由科技企業(yè)來主導工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)升級,很可能造成的問題就是過于集中、目標太大,進而引起集中攻勢。

2、中國制造業(yè)此前通常已經(jīng)經(jīng)過一輪ERP、云存儲方面的信息化升級,但當時的服務企業(yè)多半已經(jīng)淡出市場,信息化和智能化兩種服務之間如何耦合,很可能成為攻擊的重點。

雖然德國也面臨著自動化技術企業(yè)不熟悉互聯(lián)網(wǎng)安全的問題,但最起碼這些企業(yè)還在努力彌補自己的缺憾。但在中國,可能十年前給你做IT服務的企業(yè)已經(jīng)倒閉很久了,解決這些遺留的問題,將是很大的麻煩。

3、最后相比歐美,從中國制造業(yè)的體量和基礎來看,智能化升級后對信息安全方面的人員需求缺口更大。

我們有著龐大工業(yè)體系,可是人才儲備卻極差。坦白來說,如果未來補充物聯(lián)網(wǎng)安全方面的人才,歐美國家的高??梢栽丛床粩嗟叵蛲廨敵鋈瞬牛晌覀兊膶W術體系差了太多,又有著大量科技企業(yè)、AI企業(yè)來與傳統(tǒng)企業(yè)搶奪人才。

也就是說,中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或許今天相比德國模式安全性更強,但未來發(fā)展中很可能會面臨更多問題。

我們可以發(fā)現(xiàn),一切的改變都不是孤立的,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)升級并不意味著企業(yè)可以少雇幾個生產(chǎn)工人節(jié)約開銷,很可能也意味著他們要建立信息安全部門,花更大的價錢雇傭IT人員。同時工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)也帶來了一種全新的“集權”,信息與價值都集中在了方寸屏幕的控制系統(tǒng)中,企業(yè)架構上如何進行權力和商業(yè)隱私把控的再分配?掌權者又該如何提升自己……

總之,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)升級絕不僅僅是在生產(chǎn)線上增加幾個芯片和攝像頭(即使看起來是這樣的),而是觸動到產(chǎn)業(yè)模式的深層改變,今天的我們才剛剛開始。

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原文標題:工業(yè)4.0,兩年讓德國制造業(yè)受損500億美元?

文章出處:【微信號:industry4_0club,微信公眾號:工業(yè)4俱樂部】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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