三年以前，如果你想弄懂“工業互聯網”是個什么東西，基本上只能異常努力地依靠自己天馬行空的想象。求助百度百科只會得到幾行短句，而wiki的案例竟然在講谷歌無人駕駛汽車和環境的關系。摩挲著手里嶄新的《大數據時代》，你隱約覺得應該把機器和數據聯系起來，似乎是一件挺酷的事兒。誰能想到僅僅三年時間，工業數據分析平臺一年能夠帶來10億美元的收益并將向全世界開放，“工業互聯網”已經被制造業升級的大潮裹挾著站到了浪頭之上。

　　“工業互聯網”漸成生態

　　通用電氣(GE)、IBM、英特爾等公司主推的“工業互聯網”正在經歷“產品-數據分析平臺-應用-生態”的演進。這主要得益于Predix數據分析平臺對工業互聯網應用的整合能力。Predix就像工業數據領域的iOS或者安卓系統一樣，能夠讓工程師自己建立模型和應用，打通前方數以萬計的傳感器和后方每天增加超過5000萬條的數據庫。

　　在實際應用中，東方航空公司在Predix上使用工業互聯網應用搜集了500多臺CFM56發動機的高壓渦輪葉片保修數據，結合遠程診斷紀錄和第三方數據，建立了葉片損傷分析預測模型。從前，航空公司需要定期強制飛機“休病假”，把微型攝像頭伸入發動機內進行檢查。現在，只要根據數據分析平臺上的結果就可以預測發動機的運行情況，定制科學的重復檢查間隔，提升運營效率。

　　目前，GE已經發布了40款工業互聯網應用。航空公司可以分析不同地區、不同氣候條件下的飛行數據來優化操作流程，提高運營效率。發電廠可以針對不同時間的渦輪機組運轉情況來調節電力輸送，提高能源效率。醫院也可以視不同部門CT機運轉是否飽和來分流患者，優化醫療資產。作為Predix的擁有者，GE僅提供優化解決方案就能帶來超過10億美元的年收入。平臺應用日趨繁榮，生態雛形逐漸顯現。

　　然而，GE卻宣布要在今年把Predix免費開放給整個行業。這什么情況?

　　工業數據領域將掀起“圈地運動”?

　　今年7月7日的工業互聯網峰會上，GE總裁伊梅爾特說到：“過去十年，讓互聯網公司主導經濟，是我們的失誤。”

　　互聯網企業不僅深諳“生態論”和“平臺戰略”，而且擁有強大的計算能力和大數據分析經驗。在“互聯網+”以及“制造業復興”這樣的國家戰略的催化之下，互聯網企業也已經開始布局設備周期管理、渠道管理、智能醫療等領域。

　　工業數據領域向來有著“M”和“I”的路徑選擇，M代表Manufacturing(制造業)，I代表Internet。一直以來，制造業主導的M模式在國內被熱議，而實際上I相對M所需投資較小、適用生產場景更多、操作更靈活：

　　互連網企業擅長從行業的中間層，也就是系統和平臺下手。KUKA在為克萊斯勒汽車公司設計機器人流水線時使用了微軟云服務來搭建云端控制平臺，通過大數據分析，能夠根據客戶反饋調整生產規模和流程，大大提高了效率和靈活性。另外，微軟說這套平臺的優勢之一是界面親切。想想看，當工程師發現自己要用Windows系統操作整個工廠時，會是怎樣一種“喜悅”的心情吧……