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1．國際巨頭IIoT云平臺介紹

·GE通用電器

·西門子

·KUKA庫卡

·Rockwell羅克韋爾自動化

2．目前IIoT云平臺距離落地應用存在的問題與難點

3．怎么樣才能更好的促進IIoT云平臺的應用

已經過去的2016年，很多人不是在搞工業4.0就是在搞工業4．0的路上。

剛剛到來的2017年，更多人不是在做工業物聯網／IIoT云平臺就是宣稱在做工業物聯網／IIoT云平臺。

GE全球董事長伊梅爾特老早就說：“GE昨天還是一家制造業公司，一覺醒來已經成為一家軟件和數據公司了。”這個說法非常形象，IT對于工業的巨大沖擊推進新一輪工業變革走向兩個極端：要么打造出更加龐大的工業帝國、要么被時代所拋棄。

當然IIoT云平臺不是一天時間冒出來的，我之所以在這個時間點關注，是因為GE、西門子、KUKA、羅克韋爾都在2017一開年就擺開架勢，營造全新生態。按照坊間流行的把什么什么標記為元年的做法，今年很像IIoT云平臺元年。現在各種各樣大大小小的IIoT云平臺，不下百家，咱們首先挑個頭大的幾個作為代表說說。

1、GE通用電氣

GE算是下手比較早的一家，Predix是GE重塑工業根基的核心平臺，已經面向所有工業互聯網開發者全面開放。不同的組織，可以在上面控制數據的連接，并使用第三方開發者的分析軟件。

·一方面Predix為大量開發者提供便利，開發各種工業級APP。開發者只需關注如何解決問題，而無須關心如何獲取以及連接數據；

·另一方面用戶作為數據托管方，則可以使用這些APP，進行設備管理、運營維護等。

圖：使用Predix分析服務的5個步驟

每一家工業企業都要成為一家數字公司，這是GE對未來的看法。GE同時希望，Predix能成為這些數字公司的駐足之地。值得一提的是，2016年第三季度，Predix Analytics Runtime引入了機器學習能力。機器學習的模型必須離線訓練，訓練之后的模型可以作為輸入參與分析，并且產生有價值的相關預測。

同時，GE加大推廣APP開發的力度。2016年在上海開設了數字創新工坊，加大對工業APP開發的扶持，從而孵化完整的生態群。據GE VP Beena Ammanath介紹，截止2016年底，Predix平臺上已有100多個工業APP可供使用。

圖：Predix的典型應用：設備生命周期管理

西門子

IIoT的本質就是利用物聯網技術打造一個產品的全生命周期的管理平臺。上個月剛剛召開的西門子創新日活動，西門子的每一個高管，注意是“每一個”高管，都張口閉口不離產品生命周期管理。

與以往創新主要靠并購的做法不同，Mindsphere是西門子總部親生的工業云平臺。“自己生產的狗糧，自己先吃”，在全球最接近工業4.0的西門子安貝格工廠，Mindsphere已經被用于生產現場。西門子還正在將SIMATIC核心產品線接入Mindsphere云平臺。

做了這些還不夠，機器學習能力是工業云平臺的核心競爭力。畢竟IIoT云平臺的終極價值，還得仰仗AI創造。云平臺通過分析機器背后的數據，優化運營和流程，實現提升效率、節約成本、增加收入，上層的智能分析和機器學習能力必不可少。

關于AI，西門子上到研究院下到事業部都沒有相關的技術儲備，因此選擇與IBM聯手，將Watson Analytics帶入MindSphere中。IBM將為MindSphere提供其他多個分析工具，包括預測分析、規范分析和認知分析。順便說一句，將AI引入工業現場并非西門子首創，此前Wi－Next已與IBM合作，將IBM的分析運用于產品質量控制以及設備預防性維護。

做了這些還不夠，西門子成立了新的初創業務部門next47（這個名字別嫌怪，因為西門子創立于1847年），整合現有的初創企業項目，培育顛覆性的創新想法和做法。next47專注于5大創新領域的研發：人工智能、自主機械、分布式電氣化、網絡化交通和用于工業運營和能源交易等領域以簡化和提升數據傳輸安全的區塊鏈應用。

圖：西門子Mindsphere Bra圖

KUKA庫卡

使用KUKA的工業云平臺KUKA Connect，用戶可以在任何時間任何地點查看和分析工業機器人的運行狀態。KUKA Connect是一種包月服務，不需安裝軟件就可以獲得相關功能和服務。Connect平臺同時提供第三方合作伙伴的工業APP，創造圍繞KUKA機器人的工業生態。

KUKA Connect目前擁有兩個版本：KUKA ConnectLite和KUKA Connect Plus。

·KUKA Connect Lite提供的功能包括：狀態監控、設備維護提醒、機器人ID識別數據、控制器數據、規格說明、用戶手冊、管理員控制臺、機器人清單，目前支持中英文和德語。

·KUKA Connect Plus除了上述功能之外，提供的附加功能包括：機器人實時狀態提醒、實時故障提醒、可導出的數據報告、實時故障維修與記錄、全面的設備日志、機器人4D可視化模型。

　　圖：方便易用的KUKA Connect

圖：KUKA Connect架構圖

Rockwell羅克韋爾自動化

比較奇葩的是Rockwell Automation，搶先布局了工業云平臺的各種專利，但是IIoT云平臺卻遲遲不見蹤影。既然目前IIoT云平臺的主要應用場景都是設備遠程監控，作為第一步，Rockwell干脆推出了一款工業APP，名字夠長：FactoryTalk TeamONE。

圖：羅克韋爾眼中的IIoT

使用這款APP，用戶可以彼此協作、共享知識、查看實時生產狀態、進行故障處理，從而縮短設備故障的平均修復時間MTTR。TeamONE中可以看到羅克韋爾公司PowerFlex變頻器以及工業以太網設備的健康信息，一旦發生故障，解決方案可以被團隊共享。故障處理后，相關知識和日志將會被保存以便后期搜索。

TeamONE免費版現已上市，包括8個模塊：事件、設備狀態、團隊、知識庫、連接、插接板、會話與趨勢。可在Google Play或Apple應用商店下載。

與名字呼應，FactoryTalk TeamONE還擁有足夠長的架構示例。

圖：FactoryTalkTeamONE的網絡架構

除了上面提到的幾家，Numenta GROK、普奧云、樹根互聯…都有獨特的優勢。

那么問題來了，工業企業手握這么多工業數據，還有那么多IIoT云平臺在旁，怎么才能真正創造出價值？

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2015年，惠普關閉了他的公有云業務，2016年，思科也終結了10億美元的公有云服務。如果不能迅速創造出價值，大部分IIoT云平臺的命運也是如此。

IIoT云平臺之戰實際上是生態思維之戰

從目前的情況來看，顯然IIoT云平臺太多了，存量設備很快就不夠用，工業大數據的初始積累不足，前期存儲的工業數據基本用不上。

根據Aeris公司的測算，出色的云平臺可以節約70％的開發時間。不過云平臺如果想做好，易用性和敏捷性是基礎，生態思維才是必殺技。這就牽扯到要改寫產業經濟最最深層的核心思維，從封閉到開放、從獨有到共享、從競爭到聯合。雖然各個巨頭都在努力向開發者和系統集成商示好，但總是感覺還欠點兒火候。

宣稱開放還是真正開放、吸引IT極客還是吸引工業創客、分享銷售渠道還是分享既得利益，這之間的差別雖然細微，但是造成的結果和成就卻是云泥之別。

從設備管理到智能決策是IIoT必須塑造的核心價值

立足實用性角度，IIoT云平臺大多停留在連接管理和設備管理階段，能夠觸發應用使能，并且通過機器學習，將業務分析轉化成價值的鳳毛菱角。

目前并非標配的機器學習能力，將是IIoT云平臺能否制勝的關鍵。通過使用歷史數據訓練模型，或者根據平臺提供的工具自己開發模型，滿足預測性、認知性、復雜性分析的要求，產生創新的業務邏輯。對數據進行的分析產生可執行的信息，其結果是讓工業企業做出更精明的決策，才是IIoT云平臺價值的最大化。

一個IIoT云平臺的典型案例是一家北美的煉油廠，通過使用無線聲波變送器，通過及時的檢測和維修故障的閥門，提高了合規性，并且將碳氫化合物的損失減少了300萬美元。該項目在5個月內就收回了成本，按照使用超過20年計算，估計每年的投資回報率為271％。

IIoT云服務平臺很難形成寡頭壟斷的競爭格局

與消費領域有很大差異，工業是一個場景復雜，充滿惰性，講究資歷和關系的領域，IIoT云平臺最終的競爭格局不太容易產生寡頭壟斷的局面。

可以把工業現場簡單粗暴的進行分類，切分為流程工業和離散行業。兩個領域又包含各種行業，大中小等級的各種項目。在很多細分市場中，市場規則、需求特點、項目的分布都有很大的差異，垂直于縱深領域扎根發展，是IIoT云平臺通過生存關考驗的捷徑。

在這里我們不妨把未來的IIoT云平臺競爭格局與現在的工業控制系統進行對比。之所以選擇工業控制系統進行參照，因為它是工業現場的控制核心，經過多年的磨合與積淀，最終形成了相對比較穩定的市場劃分局面。

從下面的典型市場份額圖中可以看到，流程工業與離散行業、離散行業的大型項目與中小型項目，起到主導作用的玩家有很大區別，在這背后對應的項目合同金額差距更是巨大。工業控制系統尚且如此，IIoT云平臺想要做到天下通吃難度極大。

　　圖：流程行業控制器主要玩家及市場份額

　　圖：離散行業大型控制器主要玩家及市場份額

圖：離散行業中小型控制器主要玩家及市場份額

3、IIoT云平臺＋工業硬件＋行業Know－How，才最配哦

最大限度的挖掘IIoT云平臺的潛力，你還需要一臺“藍翔挖掘機”。沒有工業硬件和行業Know－How的配合，IIoT云平臺就只是個普通的空白本子而已，沒法變成工業領域的百科寶典。

也許你也聽說過這樣的故事，在一個制造液壓閥的工廠，生產線的每一個工件上都加裝了射頻芯片。裝配步驟會根據不同的產品個性化定制。生產線可以生產一批相同尺寸的液壓閥，也可以不需要人工干預就能生產25種不同型號的產品。不再需要設定時間或者多余的庫存。這使得生產線的產量增加了10％，庫存減少了30％。

IIoT云平臺的部署，除了可以滿足小批量定制的靈活性需求之外，還可以基于工業大數據的深度學習和分析，對工業企業實現全方位的提升，比如金風科技就通過對已售成套設備的追蹤和遠程管理，從打價格戰的傳統競爭方式，順利升級到了工業服務商的新型商業模式。這樣IIoT鮮活的例子正在變得越來越多…

呵呵，不過，如果讓大部分工業企業的大老板們去這樣的工廠參觀，除了感覺人煙稀少無聊透頂之外，估計很難看出門道，更別提生搬照抄了。

以西門子成都工廠SEWC為例，去那里參觀學習過的大老板真是挺多的，一抓一大把，大家關注的重點也基本上都是高大上的工業4.0、數字化工廠、高度集成IT系統應用，回來之后兩眼一抹黑，還是不知道IIoT怎么落地。

只有高科技的東西是不是就能成就一個數字化工廠呢？一些扎實的基礎性工作，工業大數據的有效埋點與逐步積累，才是IIoT的根本。這個時候如果沒有一位“老司機”指引，一般人是找不出端倪的。

舉個例子，在SEWC電子和裝配車間的地板上，每1米乘1米的位置都有一個接線口，而大多數國內的工廠都是在立柱附近有接線位置。細心觀察的你如果好奇為什么會這么設計，資深專家Ivy就會跳出來告訴你，這是為了當布局發生變化時，能夠非常靈活的進行搬家工作，不會受制于接線的位置。SEWC搬家最多就是周六一上午做停工準備，周六下午搬家，周日再來做做校準和整理，周一就能恢復生產了。所有的設備都沒有生根發芽，地牛一拉就走了。

圖：西門子充滿傳奇色彩的成都工廠（SEWC）

全文終。

鳴謝：

工業領域的“老司機”、精益生產顧問，陳佳（Ivy Chen）

彩蛋：

部分在做和宣稱在做IIoT的云平臺對比分析

對比從如下幾個維度展開：

·數據分析：所有平臺都有強大的分析能力，包括Hadoop大數據管理和存儲，以及實時數據分析。

·應用開發與集成：幾乎每家公司提供的平臺都可以實現多種方式的連接，包括以太網、WiFi、蜂窩網、衛星、藍牙、ZigBee等。這些平臺之間通用通信協議包括HTTP和MQTT。MQTT是非常輕量級的M2M／物聯網連接協議。所有平臺都支持設備和數據管理功能。

·設備：所有平臺都具有發送設備指令的能力，也就是說他們都可以將消息發送到設備。平臺的其他常見功能包括：設備標識、設備生命周期管理、設備登記、設備服務資源庫。少量的平臺提供對象存儲、SDK和虛擬設備功能。

·安全：所有平臺都宣稱可以使用身份驗證和授權，安全的發送和接收數據，并進行加密。