“智慧與機器”(Mind+Machine)大會(huì )上,GE總裁伊梅爾特稱(chēng),到2020年,GE軟件收入將達到100億美元。然而隨后又宣稱(chēng)更改為150億美元。這個(gè)看似低級的失誤,讓外界無(wú)意中看到了GE內
部對軟件部門(mén)認知所存在的搖擺。
GE早期引入數據分析平臺 “工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的時(shí)候,是跟大伙伴一起玩的,包括天下無(wú)敵的亞馬遜云服務(wù)AWS;GE還跟埃森哲合資成立Taleris公司,用于補齊GE云計算的短板。GE曾列舉跟埃森
哲、IBM的不同,暗示自己不是咨詢(xún)公司,也不是軟件公司。然而GE最新莊嚴宣布,通用電氣打算成為全球第十大軟件公司,直面IBM、微軟這些軟件巨頭。
這個(gè)工業(yè)巨無(wú)霸一直在行業(yè)精耕細作,做事強悍,只求市場(chǎng)份額的第一或第二。此刻為何如此搖擺?
究其根源,還在于工業(yè)巨變的影響。在工業(yè)發(fā)生變革的過(guò)渡期,所有被熱望灼燒著(zhù)的巨人們,每天都在反復擺弄著(zhù)自己手上的牌,希望能打出漂亮的組合,迎合窗外那些迫不及待地需要聽(tīng)到
新希望、新方向的形形色色的聽(tīng)眾。
GE終于為這次革命性巨變調好了音。在最近一次談話(huà)中,伊梅爾特發(fā)狠似地說(shuō)道,所有企業(yè)和公司,如果不能把軟件作為其核心業(yè)務(wù)組成,都將被顛覆出局。
對于國內制造業(yè)而言,這可以說(shuō)是一個(gè)充滿(mǎn)了冷冷寒意的規勸。
軟件帝國冉冉升起
2015年10月,GE正式宣布將內部的所有數字職能都整合到“通用電氣數字集團”(GE Digital),將軟件和分析技術(shù)與該公司的工業(yè)產(chǎn)品整合到一起。GE Digital估計2015年實(shí)現軟件營(yíng)收60億
美元,通過(guò)五年時(shí)間躋身全球10大軟件公司。
雖然GE Digital目前占比不過(guò)GE的4%,但絲毫不影響GE認定這就是未來(lái)。正如西門(mén)子成立的Digital Factory數字化技術(shù)集團一樣,GE Digital也在確立自己在未來(lái)的主導地位,并深刻地影響
著(zhù)其他交通、能源、建筑等傳統優(yōu)勢工業(yè)部門(mén)。
GE毫不含糊地設立了CDO(首席數字官)這樣一個(gè)全新的角色,這也是GE工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰略中的重要一環(huán)——不過(guò)CIO(首席信息官)的角色依然保留。首次擔任CDO角色的是從思科空降到通用電
氣的魯奇。
魯奇加入GE一年之后,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正式向外公開(kāi)。作為CDO,他需要協(xié)助GE完成“數字主線(xiàn)”(Digital Thread),作為GE下一步的制造系統,實(shí)現數據流的全整合、從設計到制造的全流程數
字化。
作為GE Digital總裁,魯奇還是做了一個(gè)非常小心謹慎的探索。GEDigital被分成兩個(gè)部分:一個(gè)是面向行業(yè)的軟件解決方案Software&Service。GE這個(gè)老牌自動(dòng)化設備和軟件供應商擁有大量
的行業(yè)經(jīng)驗,在面向包括航空、能源、醫療等十三個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的軟件解決方案上面可以說(shuō)得心應手;另外一個(gè)是Predix云平臺,這是一塊需要小心處理的探索之地。
工業(yè)云平臺唱大戲
作為連接機器、數據和人的重要平臺,Predix在2013年10月首次公開(kāi)示眾。它可將各類(lèi)數據按照統一的標準進(jìn)行規范化梳理,為云計算和大數據技術(shù)提供隨時(shí)調取和分析的平臺,工程師們可
以在Predix上按照自己企業(yè)的需求編寫(xiě)程序和應用,各取所需。各種分布式計算、大數據分析、資產(chǎn)管理、M2M通訊、移動(dòng)性都可以疊加在上面。
Predix有時(shí)候會(huì )跟iOS和安卓操作系統相提并論。GE希望在此為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建立工業(yè)生態(tài)系統,在此之上,建立APP應用商店,建立面向工業(yè)應用的GE Store。
2014年,GE將各種設備管理方案,整合成四十余種名為Predictivity數據與分析解決方案,通過(guò)增加可靠性,提高資產(chǎn)性能,延長(cháng)資產(chǎn)壽命,增強資產(chǎn)安全以幫助企業(yè)優(yōu)化資產(chǎn)。一年之后,
GE決定升級,向所有企業(yè)開(kāi)放Predix操作系統,幫助各行各業(yè)的企業(yè)創(chuàng )建和開(kāi)發(fā)自己的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用。
Predix云平臺的開(kāi)放,意味著(zhù)GE決定通過(guò)放棄眼前利益,爭取通過(guò)GE的產(chǎn)品和標準,在世界范圍內搭建一個(gè)廣泛的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。
如果說(shuō)GE Digital的Software是人員、物流、信息流相連的各種局部交匯處,那么Predix則是解決人、機、數據相連的最終交匯之地。
這就是工業(yè)云所在地。工業(yè)云的應用會(huì )給制造業(yè)帶來(lái)靈活的編程和數據分析方式。這意味著(zhù)會(huì )有大批程序員走進(jìn)工廠(chǎng),工業(yè)將變得軟件化。通過(guò)IT信息技術(shù)和OT運營(yíng)技術(shù),借助Predix云的連
接,工廠(chǎng)的資產(chǎn)管理、機器數據更加可控。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)承載著(zhù)GE的未來(lái)之夢(mèng),而Predix則是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云平臺。伊梅爾特已經(jīng)堅定信念,APP才是工業(yè)的未來(lái)。
GE迫不及待地希望2016年會(huì )有2萬(wàn)名開(kāi)發(fā)者在Predix平臺開(kāi)發(fā)應用軟件。到2020年,GE商店內的應用程序目標為50萬(wàn)個(gè)。而所有這些APP的安身之地,就是GE寄予厚望的Predix平臺。
Predix其實(shí)主要源自GE原有的EAM資產(chǎn)管理軟件的云化和平臺化處理。由于不同組織業(yè)務(wù)的特殊性,Predix的實(shí)際廣泛應用其實(shí)仍然存在著(zhù)不確定性。它到底是一個(gè)操作系統,還是PaaS平臺,
抑或是一個(gè)數據中心,似乎讓GE頗費躊躇。
GE數據海洋
GE的產(chǎn)品線(xiàn)非常龐大,覆蓋能源、醫療、家庭、交通運輸、金融等。光能源集團,旗下業(yè)務(wù)就覆蓋了發(fā)電、水處理、能源服務(wù)、石油和天然氣、可再生能源、檢測控制等。而所有的這些業(yè)務(wù)
,GE找到了一個(gè)共性,那就是:數據無(wú)處不在,而且其價(jià)值被嚴重低估了。從這個(gè)角度出發(fā),到2014年年底,GE聲明自己已經(jīng)管理著(zhù)價(jià)值1萬(wàn)億美元的資產(chǎn)和由1000多萬(wàn)個(gè)傳感器追蹤的5000多
萬(wàn)的獨特數據。
GE的車(chē)隊服務(wù)Fleet Service每天管理著(zhù)超過(guò)26,000的車(chē)輛資產(chǎn),由7.95億美元資產(chǎn)通過(guò)260萬(wàn)個(gè)傳感器所產(chǎn)生;
GE采礦方案團隊監控來(lái)自世界各地每10分鐘從50個(gè)網(wǎng)站超過(guò)200000的信號;
GE的700臺9 E燃氣輪機組在全球運作累計超2500萬(wàn)小時(shí);
GE運輸每年從13300臺機車(chē)分析產(chǎn)生了146TB的數據……
隨著(zhù)大數據、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的暴發(fā)性發(fā)展,無(wú)與倫比的數據海洋展露出一望無(wú)際的浩瀚。那后面一定有財富,五百多年前大航海的故事似乎又要在虛擬空間上演。虛擬海洋的財
富主權同樣并不確定誰(shuí)是真正的主人,它在呼喚雄心勃勃而有準備的探險者。
制造業(yè)上演數據交響樂(lè )
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心是資產(chǎn)管理,尤其是設備資產(chǎn)的數據管理。這與工業(yè)4.0強調的生產(chǎn)與制造有很大不同。傳統工業(yè)設備每天產(chǎn)生大量數據,如果利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)手段將這些數據整合出來(lái)提供
給客戶(hù),可能會(huì )實(shí)現工業(yè)設備能源效率的提升;而工業(yè)企業(yè)合理利用這些數據,也能促進(jìn)自身以更快的速度發(fā)展。因此GE慷慨大方地建議,就地挖寶吧!每一個(gè)工業(yè)企業(yè)投資者都應該理解自
己的互聯(lián)網(wǎng)策略是什么。
在GE的眼里,一輛機車(chē)就是一個(gè)奔跑的數據中心。飛機引擎是飛行的數據中心,它們每天產(chǎn)生巨量的數據,這些數據可以反饋給客戶(hù),用于提升燃油效率,改善它們的環(huán)保表現。甚至一個(gè)企
業(yè)的資產(chǎn)觀(guān)也將發(fā)生變化:GE的發(fā)動(dòng)機,不必是波音空客的設備,而是GE自己的資產(chǎn),可以隨時(shí)傾聽(tīng)、維護和預警。換言之,工廠(chǎng)生產(chǎn)的智能產(chǎn)品,也許就像是一只只鴿子,不管放飛多遠,
它們都會(huì )為數據中心帶來(lái)回信。
先進(jìn)制造業(yè)對GE的影響力正變得更加明顯,這也改變了GE高層的思維模式。在過(guò)去,GE發(fā)動(dòng)機大約40%的生產(chǎn)任務(wù)外包給全球的供應商;而基于對制造業(yè)全新未來(lái)的考量,GE不打算外包了,
一反常態(tài)地計劃將更多的制造工作放在GE內部,以獲得更多的供應鏈增值。
這是一個(gè)清晰的信號,這對于中國制造而言,這也是一個(gè)至關(guān)重要的啟示:制造業(yè)才是未來(lái)經(jīng)濟競爭的基礎。
作為制造業(yè)主體之一,GE身體力行地推薦自己的卓越工廠(chǎng)(Brilliant Factory)實(shí)踐,這既是高級數據分析向全球進(jìn)行示范的明證,也是自我發(fā)展的最好推動(dòng)力。GE去年5月在印度普納正式
運營(yíng)的卓越工廠(chǎng),可以實(shí)現混線(xiàn)生產(chǎn),如發(fā)動(dòng)機、渦輪以及這些產(chǎn)品零部件的制造。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的要素展現得淋漓盡致。
工業(yè)數據正在變得無(wú)與倫比地重要。在機器發(fā)展的歷史上,最早的機器本身并不產(chǎn)生數據。而隨著(zhù)它和電子技術(shù)、信息技術(shù)、控制等相融合之后,數據開(kāi)始出現,并被廣泛收集,但工廠(chǎng)人員
只是做簡(jiǎn)單的監控、反饋和分析。
終于,當所有的資產(chǎn)都配備傳感器、能夠定制數據流、記錄硬件的表現,當所有這些數據都可以被分析并用來(lái)優(yōu)化性能的時(shí)候,再往前走一步的時(shí)刻來(lái)臨了:基于專(zhuān)業(yè)的分析,智能機器能夠
將生產(chǎn)力提高到一個(gè)全新的水平。這就是GE所理解的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”,機器、人、數據可以相連,借助行業(yè)知識和專(zhuān)家經(jīng)驗,通過(guò)工業(yè)數據的分析,全新的價(jià)值出現了。冷冰冰的金屬可以跟
大腦智慧相交融,這是個(gè)重新定義“機-智”(Machine+Mind)的時(shí)代,數字化開(kāi)始成為主宰工業(yè)升級的新派力量。
工業(yè)數字財富之城
GE總裁的視線(xiàn)已經(jīng)被工業(yè)全新的財富所誘惑。伊梅爾特不屑于辯論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)泡沫是否存在,他強調,目前數字化技術(shù)在消費領(lǐng)域APP經(jīng)濟已經(jīng)創(chuàng )造超過(guò)3000億美元的市場(chǎng)價(jià)值。而工業(yè)
領(lǐng)域的發(fā)展,將遠遠超過(guò)這個(gè)數字。而GE的科學(xué)家認為,即將到來(lái)的2030年,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將增加15萬(wàn)億美元的GDP。
GE堅定地相信,全新的工業(yè)拐點(diǎn)已經(jīng)到來(lái)。OT技術(shù)(運維)將接過(guò)神力不再的IT技術(shù)的魔棒,數據將成為全新的主導性推動(dòng)力??恐?zhù)龐大的神經(jīng)末梢,所有的實(shí)體機器都會(huì )轉化為數據經(jīng)濟,
從而建立一個(gè)龐大的數字帝國。所有工業(yè)領(lǐng)域的人類(lèi)知識財富,都在此堆積。
閃耀之巔,那將是一座無(wú)與倫比的財富之城。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)源自設備資產(chǎn)管理需求
設備維護與能源管理一直是工業(yè)領(lǐng)域最重要的命題之一。2012年11月,GE推出了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——打開(kāi)機器與智慧的邊界”白皮書(shū),熱情洋溢地宣告工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)啟了工業(yè)經(jīng)濟的新時(shí)代,智
能儀表的優(yōu)化,可以使得單臺設備以最好的狀態(tài)運行;而相互連接的機器,則可以形成智能網(wǎng)絡(luò )。
在過(guò)去,飛機引擎中的傳感器都是被動(dòng)模式——直到出現故障才會(huì )在儀表盤(pán)上亮紅燈。這類(lèi)傳感器有很多,例如測量溫度、壓力和電壓的,其傳感數據過(guò)去很少被保留和研究。在大多數飛行
中,引擎只會(huì )保留三個(gè)平均值,分別是起飛、巡航和降落數據。而在GE的下一代GEnX引擎中(裝備波音787飛機)將會(huì )保留每次飛行的所有基礎數據,甚至會(huì )從飛機實(shí)時(shí)傳輸回GE分析。這樣一
臺引擎一年產(chǎn)生的數據量甚至會(huì )超過(guò)GE航空業(yè)務(wù)歷史上所有的數據。雖然機器間通過(guò)傳感器通訊已經(jīng)不是什么新概念,但是GE的業(yè)務(wù)規模能讓這種想法得到更快實(shí)現。顯然,作為擁有最大規
模的工業(yè)數據集,同時(shí)掌握歷史數據并監測未來(lái)數據,GE能夠測試任何算法的可行性。這就是GE面向未來(lái)的數據戰略。
診斷和預測被認為是面向不同時(shí)間的世界觀(guān)。以往的設備維護往往都是“應激性”反應,有故障報警再去解決問(wèn)題,這被稱(chēng)為“診斷Diagnositics”;而隨著(zhù)主動(dòng)性預防和維護的普及,現在
“預測性Progostics”診斷則是希望提前了解設備的運行節點(diǎn),并做出主動(dòng)性調整。這已經(jīng)成為設備資產(chǎn)管理行業(yè)發(fā)展的主流方向。
根據美國著(zhù)名的自動(dòng)化咨詢(xún)公司ARC的2015年調查報告,在美國目前只有18%的工廠(chǎng)利用設備數據進(jìn)行主動(dòng)性預防維護,而且往往只限于過(guò)程參數數據,如材料的溫度、壓力等簡(jiǎn)單數據。其他
大量的設備數據都被忽視,直接丟棄。這些數據隨著(zhù)機器鐵銹,悄無(wú)聲息地散發(fā)到大氣中了。
然而,隨著(zhù)大數據時(shí)代的到來(lái),工業(yè)從業(yè)者重新意識到這個(gè)充滿(mǎn)鐵銹味的數據的價(jià)值。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)數據覺(jué)醒時(shí)代的最好代名詞。一個(gè)龐大的物理世界——由機器、設備群和網(wǎng)絡(luò )組成,
通過(guò)大數據與數字分析的能力,與人的決策相連。這種虛實(shí)結合的工業(yè)新場(chǎng)景,激發(fā)了工業(yè)的想象力——準確地說(shuō),人們試圖給機器開(kāi)始增加想象力。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“機與智”
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,就是解決人與機器的連接問(wèn)題。這其中涉及到的先進(jìn)分析(高級分析),就是工業(yè)大數據專(zhuān)業(yè)分析。與普通的數據分析不同,它涉及復雜的工業(yè)知識模型。
在圖4所示的三個(gè)要素中,智能機器將現實(shí)世界中的機器、設備、機群和網(wǎng)絡(luò )通過(guò)先進(jìn)的傳感器、控制器和軟件應用程序連接起來(lái);高級分析則是使用基于分析與預測算法,結合各種關(guān)鍵學(xué)科
的深厚專(zhuān)業(yè)知識來(lái)理解機器與大型系統的運作方式;而人員的連接,也是關(guān)鍵的一步。通過(guò)實(shí)時(shí)連接,連接各種工作場(chǎng)所的人員,將人的決策性因素與設計、操作、維護以及服務(wù)相關(guān)聯(lián)。
這是冷冰冰的金屬與智慧的連接與融合,Big Iron +Big Data=Big Outcome(大鐵砣+大數據=大產(chǎn)出)。數據和知識連接了一切設備。
剛剛被GE收購的生命科學(xué)儀器制造商賽默飛(Thermo Fisher)的化學(xué)分析儀在原有的智能功能基礎上添加網(wǎng)絡(luò )連接功能,一旦進(jìn)入危險環(huán)境,化學(xué)分析結果就會(huì )馬上傳輸給用戶(hù),立即啟動(dòng)化
學(xué)緩解過(guò)程,無(wú)需等待就實(shí)現儀器和人員凈化。賽默飛通過(guò)GE的 Predix云平臺,用于安全地獲取、分析和儲存產(chǎn)品數據,并傳輸到公司內部和客戶(hù)手上。
而德國醫療設備制造商百多力(Biotronik),生產(chǎn)各種不同的起搏器、胰島素泵和其他設備?,F在百多力決定為所有的設備加上互聯(lián)的屬性。突然間,就像是掃地雷的游戲一樣,當一個(gè)恰當
的雷點(diǎn)被掃除后,大片的孤島瞬間連成了一個(gè)大陸:家庭健康監測系統。病人不同器官的數據,會(huì )被整合到一個(gè)數據處理中心,這樣醫生就可以全面地監測病人身體健康狀況,而且遠程就可
以實(shí)現。
工業(yè)升級的斗法路徑
“工業(yè)4.0”讓德國工業(yè)出盡了風(fēng)頭,然而這只是面向未來(lái)的工業(yè)升級的一個(gè)技術(shù)版本之一。西門(mén)子對智能工廠(chǎng)充滿(mǎn)了期待,它很清楚,智能工廠(chǎng)繞不開(kāi)自動(dòng)化設備——這是它的強項;智能產(chǎn)
品繞不開(kāi)產(chǎn)品設計,這也是它的強項。
從GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)定義中看,它并沒(méi)有直接回答產(chǎn)品設計問(wèn)題——似乎忽略了這在工業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)宏大的重要主題。這個(gè)一閃而過(guò)露出來(lái)的空當,很快被同是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)成員的美
國PTC公司所解決——這是西門(mén)子PLM(產(chǎn)品周期管理)軟件領(lǐng)域事業(yè)部多年來(lái)最大的兩個(gè)競爭對手之一。PTC做了一個(gè)精準的選擇,將前端的設計研發(fā)與后期設備的維護與聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行打通。數據
流動(dòng),仍然是決定性的焦點(diǎn),這一點(diǎn)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的戰略高度一致。
連接產(chǎn)品設計與生產(chǎn)制造,打造CPS(信息物理系統)的連通,是德國人選擇的一條路——盡管德國工業(yè)4.0所提到的橫向價(jià)值鏈體系中,也同樣提到了售后服務(wù),但生產(chǎn)仍然是壓倒性的因素
。
而連接設計與設備資產(chǎn),尤其設備與決策模型互連,是美國選擇的另外一條路徑。設備相連似乎是一個(gè)更容易實(shí)現的生態(tài)系統。它內在的邏輯,不是更快地生產(chǎn),更是更高的效率:資源配置
和優(yōu)化是同樣重要的大事。這對于備受產(chǎn)能過(guò)剩困擾、急需降低成本和盡快提升固有資產(chǎn)價(jià)值的中國制造業(yè)而言,是一個(gè)不錯的選項。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與實(shí)施路徑
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅拓展了制造業(yè)邊界,而且也進(jìn)一步呼應了另外一個(gè)正在如火如荼燃起的新經(jīng)濟現象:共享經(jīng)濟。那就是替代原有的產(chǎn)品所有制,減少把產(chǎn)品據為己有的需求,通過(guò)共享閑置機
器形成全新的服務(wù)鏈條。“服務(wù)即產(chǎn)品”的商業(yè)模式允許用戶(hù)獲得產(chǎn)品完整的服務(wù),但只需要支付他們消耗掉的那部分產(chǎn)品。顯然,這種變體正是“共享使用”的核心。企業(yè)設備的租賃、多
余機器的閑置生產(chǎn)能力,很快將成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)利用數據調度物理實(shí)體的一個(gè)蓬勃發(fā)展的方向。
與此同時(shí),無(wú)論什么樣的革命,都不能忽略能源機制。而分散式能源將成為當下工業(yè)升級的一個(gè)不可忽略的現象——美國著(zhù)名科技學(xué)者里夫金已經(jīng)在狂熱地擁抱這種他認為即將到來(lái)的能源革
命。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的體系下,能源管理本來(lái)就是其中天生的組成部分。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)發(fā)性與去中心化的特征,也與分散式能源的發(fā)展相得益彰。
這些問(wèn)題都將隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展而愈發(fā)清晰。對于當下,更為迫切的需求是,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何迅速落地。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟中,各個(gè)成員通過(guò)TestBed實(shí)驗床,已經(jīng)迫不及待地推出
了很多有特點(diǎn)的局部實(shí)踐和示范點(diǎn)。
如果我們更為現實(shí)一點(diǎn),就整體而言,必須解決四個(gè)問(wèn)題。
設備問(wèn)題:全新的設備需要具備入網(wǎng)功能;而既有設備的翻新則需要通過(guò)各種傳感器進(jìn)行可靠、安全的數據收集。機器需要開(kāi)口說(shuō)話(huà),首先需要不再聾啞——傳感器、接線(xiàn)器、連網(wǎng)都是必須
要邁出去的一步。
數據分析:建立高級數據分析的架構。這看似是個(gè)信息化問(wèn)題,但實(shí)際上卻是一個(gè)工業(yè)技術(shù)體系的問(wèn)題。如何能在在各種資產(chǎn)之上,建立業(yè)務(wù)模型,使得不同的設備數據可以匯聚和分析,首
先是一個(gè)學(xué)科工程師、現場(chǎng)技術(shù)人員需要回答的問(wèn)題,其次才是一個(gè)IT工程師的問(wèn)題。采集什么數據,分析什么數據,依賴(lài)何種數學(xué)模型,都在考驗著(zhù)一個(gè)企業(yè)工業(yè)技術(shù)的Know-How。
系統平臺:建立全新的平臺,在一個(gè)共享的體系框架下,支撐不同的應用,從而使得不同領(lǐng)域不同工作組的人,都可以共享信息和知識。GE迫不及待地推廣Predix,這顯然是最佳路徑。不過(guò)
對于企業(yè)而言,建立一個(gè)內部可以共享通用的平臺,應該也是一件必選項。事實(shí)上,當產(chǎn)業(yè)邊界不知不覺(jué)地被拓展,在大規模定制的時(shí)代,這個(gè)系統平臺將成為企業(yè)最有價(jià)值的數據資產(chǎn)。
最后一個(gè)問(wèn)題自然是管理問(wèn)題,也就是商業(yè)流程體系將會(huì )發(fā)生改變。大部分商業(yè)決策——如果不是全部,都需要從機器分析中所獲得數據來(lái)進(jìn)行驅動(dòng)。然而企業(yè)管理者必須首先要相信設備入
網(wǎng)、高級分析、系統平臺搭建完全可信,相信工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正在引起巨變,這一切才會(huì )發(fā)生。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不是互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)化,而是設備管理效能的深度升級;不是簡(jiǎn)單的數據能力挖掘,而是一個(gè)生態(tài)體系的建設。在這一生態(tài)體系下,萬(wàn)物互聯(lián),人機的融合到達了一個(gè)巔峰的高度。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的眼界中,以前的機器忽然變成了一個(gè)偷懶的家伙:愛(ài)耍脾氣愛(ài)生病愛(ài)罷工。這次,它的健康情況被無(wú)數個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )無(wú)時(shí)無(wú)刻地監控起來(lái)。數字化武裝的賽博系統變成它的新管
家。所有的機器和設備被逼到極致,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使得設備故障的幾率和時(shí)間大幅度降低,而且讓設備能夠在能耗最低、性能最佳的狀態(tài)中工作。