近幾年來，第五種發(fā)電“燃料”——其他四種為煤炭、油氣、核能和再生燃料，已經(jīng)被業(yè)界廣泛認可。這種燃料是什么？答案是，嗯，“提高能效”。這個幾乎沒有笑點的答案實在是出乎意料地缺乏邏輯。劍橋大學教授Yergin在2011年的書中提出來這樣一個概念，卻是我們理解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)由來的橋梁。
源自設備資產(chǎn)管理的需求
設備維護與能源管理一直是工業(yè)領域最重要的命題之一。在Yergin教授的書籍出版之后的一周年的時候，GE對此作出了深思熟慮地回應，2012年11月份推出了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——打開機器與智慧的邊界”白皮書。白皮書熱情洋溢地宣告工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開啟了工業(yè)經(jīng)濟的新時代，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。
在過去，飛機引擎中的傳感器都是被動模式——直到出現(xiàn)故障才會在儀表盤上亮紅燈。這類傳感器有很多，例如測量溫度、壓力和電壓，這些傳感數(shù)據(jù)過去很少被保留和研究。在大多數(shù)飛行中，引擎只會保留三個平均值，分別是起飛、巡航和降落數(shù)據(jù)。
而在GE的下一代GEnX引擎中(裝備波音787飛機)將會保留每次飛行的所有基礎數(shù)據(jù)，甚至會從飛機實時傳輸回GE分析。
一臺引擎一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量甚至會超過GE航空業(yè)務歷史上所有的數(shù)據(jù)。
雖然機器間通過傳感器通訊已經(jīng)不是新概念，但是GE的業(yè)務規(guī)模能讓這種想法得到更快實現(xiàn)。顯然作為擁有最大規(guī)模的工業(yè)數(shù)據(jù)集，同時掌握歷史數(shù)據(jù)并監(jiān)測未來數(shù)據(jù)，GE能夠測試任何算法的可行性。這就是GE面向未來的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。
兩種模式
診斷和預測被認為是面向不同時間的世界觀。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題，這被稱為“診斷Diagnositics”;而隨著主動性預防和維護的普及，現(xiàn)在“預測性Progostics”診斷則是希望提前了解設備的運行節(jié)點，并做出主動性調(diào)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(jù)美國著名的自動化咨詢公司ARC的2015年調(diào)查報告，在美國目前只有18%的工廠利用設備數(shù)據(jù)進行主動性預防維護，而且往往只限于過程參數(shù)數(shù)據(jù)，如材料的溫度、壓力等簡單數(shù)據(jù)。
大量的設備數(shù)據(jù)都被忽視，直接丟棄。這些數(shù)據(jù)隨著機器鐵銹，悄無聲息地散發(fā)到大氣中了。然而，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，工業(yè)從業(yè)者重新意識到這個充滿鐵銹味的數(shù)據(jù)氣息的價值。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)被稱為“第三次革命”，應該說這個提法過于草率和牽強，但工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)卻是工業(yè)數(shù)據(jù)覺醒時代的最好代名詞。一個龐大的物理世界——由機器、設備群和網(wǎng)絡組成，通過大數(shù)據(jù)與數(shù)字分析的能力，與人的決策相連。這種虛實結合的工業(yè)新場景，激發(fā)了工業(yè)的想象力——準確地說，人們試圖給機器開始增加想象力。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“機與智”
要理解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心，其實也很簡單，就是解決人與機器的連接問題。這其中涉及到的先進分析(高級分析)，就是工業(yè)大數(shù)據(jù)專業(yè)分析。與普通的數(shù)據(jù)分析不同，它涉及到了復雜的工業(yè)知識模型。
打破機器與大腦的邊界
在這三個要素中，智能機器將現(xiàn)實世界中的機器、設備、機群和網(wǎng)絡通過先進的傳感器、控制器和軟件應用程序連接起來;高級分析則是使用基于分析與預測算法，結合各種關鍵學科的深厚專業(yè)知識來理解機器與大型系統(tǒng)的運作方式;而人員的連接，也使關鍵的一步。通過實時連接，連接各種工作場所的人員，將人的決策性因素與設計、操作、維護以及服務相關聯(lián)。
冷冰冰的金屬與智慧的連接與融合，數(shù)據(jù)和知識重新定義了金屬。
Big Iron +Big Data=Big Outcome
大鐵砣+大數(shù)據(jù)=大產(chǎn)出
剛剛被GE收購的生命科學儀器制造商賽默飛(Thermo Fisher)的化學分析儀在原有的智能功能基礎上添加網(wǎng)絡連接功能，一旦進入危險環(huán)境，化學分析結果就會馬上傳輸給用戶，立即啟動化學緩解過程，無需等待就實現(xiàn)儀 器和人員凈化。賽默飛通過GE的 Predix云平臺，用于安全地獲取、分析和儲存產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并傳輸?shù)焦緝?nèi)部和客戶手上。
制造業(yè)生態(tài)的邊界在哪里
既然數(shù)據(jù)自己已經(jīng)跳出來打開話匣子講話，那么講故事的人就多起來了。美國PLM軟件公司PTC也不甘示弱，講了另外一個跟GE既關聯(lián)又略微有區(qū)別的理念：智能互聯(lián)產(chǎn)品。這個理念跳出了工廠生產(chǎn)與設備維護的范疇，而將價值鏈拓展到了消費者端(當然GE的發(fā)動機引擎也在講述類似的理念)。
這個故事，對海爾影響巨大�；蛘哒f，海爾也是這么想的。英雄所見略同嘛——在同一個變革激蕩的年代，各種想法相互影響相互疊加，也很難辨認出到底是誰更早地作出思考吧。
智能互聯(lián)產(chǎn)品設定了三個核心要素：物理要素、智能要素和互聯(lián)要素。物理要素由產(chǎn)品的機械和電動零件組成。例如：汽車的物理要素包括引擎、輪胎和電池;智能要素由傳感器、微處理器、引擎控制單元等;互聯(lián)要素由設備接口、連接協(xié)議組成。如：一輛汽車與一臺汽車診斷設備連接;或者與性能監(jiān)測、遠程服務等連接。
說到這里，這個故事還是有些干巴。然而，如果看清這次添加的因素是數(shù)據(jù)，而不是任何其他物理模塊。我們會發(fā)現(xiàn)，智能互聯(lián)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)基因，有可能布局重塑產(chǎn)業(yè)內(nèi)的競爭，而且還拓寬了產(chǎn)業(yè)本身的定義。
當產(chǎn)品與另外多個產(chǎn)品以及外部數(shù)據(jù)庫連接，產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)出現(xiàn)了。一套各種類型的農(nóng)業(yè)設備與另一套農(nóng)業(yè)設備連接，同時連接到基于地理位置的數(shù)據(jù)庫，一個農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)開始出現(xiàn)了。美國農(nóng)機設備制造商迪爾公司(John Deere)和愛科公司(AGCO)，現(xiàn)在都開始把農(nóng)業(yè)設備連接，產(chǎn)業(yè)從拖拉機制造擴張到農(nóng)業(yè)設備優(yōu)化。自動耕作機根據(jù)準確的深度和間隔距離把氮肥注入土壤，然后播種機緊隨其后，把玉米種子之間埋入剛施肥的土壤中。然后還有灌溉系統(tǒng)和施肥系統(tǒng)的精準接入，與此同時參考天文氣象、農(nóng)產(chǎn)品價格和農(nóng)產(chǎn)品期貨等信息系統(tǒng)，目的是優(yōu)化總體農(nóng)業(yè)收益。
拖拉機不過只是系統(tǒng)中的一部分，而在此之前，這是農(nóng)機生廠商的全部故事。跟不上這種趨勢的公司會發(fā)現(xiàn)它們的傳統(tǒng)產(chǎn)品日益被邊緣化，而系統(tǒng)整合者則控制了核心。
跨界開始變得豐富多樣了，數(shù)據(jù)引發(fā)的 “無產(chǎn)品”策略開始陸續(xù)登場。美國農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件提供商 OnFarm，就可以通過手機各種農(nóng)業(yè)設備的數(shù)據(jù)向農(nóng)民提供服務，幫助種植者做更好的決策。OnFarm自己不需要制造設備，卻可以成功地和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)設備制造商競爭。
工業(yè)升級的斗法路徑
“工業(yè)4.0”讓德國工業(yè)出盡了風頭，然而這只是面向未來的工業(yè)升級的一個技術版本之一。西門子對智能工廠充滿了期待，它很清楚，智能工廠繞不開自動化設備——這是它的強項;智能產(chǎn)品繞不開產(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，并沒有直接回答，產(chǎn)品設計問題——它似乎忽略了這在工業(yè)領域幾乎同樣重要的一個宏大主題。這個一閃而過露出來的空當，很快被同是美國伙伴PTC公司所解決——這是西門子在PLM(產(chǎn)品周期管理)軟件領域事業(yè)部多年來的最大對手之一。PTC的設計與使用的數(shù)據(jù)回路PTC做了一個精準的選擇，將前端的設計研發(fā)與后期設備的維護與聯(lián)網(wǎng)進行打通。數(shù)據(jù)流動，仍然是決定性的焦點，這一點與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略就高度一致。連接產(chǎn)品設計與生產(chǎn)制造，打造CPS(信息與物理系統(tǒng))的連通，是德國人選擇的一條路——盡管德國工業(yè)4.0所提到的橫向價值鏈體系中，也同樣地提到了售后服務，但生產(chǎn)仍然是壓倒性的因素。
而連接設計與設備資產(chǎn)，尤其設備通過知識模型發(fā)揮更大的作用，是美國選擇的另外一條路徑。設備相連似乎是一個更容易實現(xiàn)的生態(tài)系統(tǒng)。
它內(nèi)在的邏輯，不完全是更快地生產(chǎn)，更是更高的使用效率：資源配置和優(yōu)化是同樣重要的大事。。
這對于備受產(chǎn)能過剩困擾急需降低成本和盡快提升固有資產(chǎn)價值的中國制造業(yè)而言，是一個不錯的選項。
尾聲
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不是基礎設施，而是產(chǎn)業(yè)思維；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；不是簡單的數(shù)據(jù)能力挖潛，而是一個生態(tài)體系的建設。
在這個生態(tài)體系下，萬物互聯(lián)，人機的融合到達了一個巔峰的高度。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偷懶的家伙：愛耍脾氣愛生病愛罷工。這次，它的健康情況被無數(shù)個神經(jīng)網(wǎng)絡，無時無刻地被監(jiān)控起來。
數(shù)字化武裝的賽博系統(tǒng)，變成所有機器的新管家。
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。
只是不知道，融合了金屬力量、人腦智慧和高級分析能力的機器，有一天會被迫造反呢？
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