西门子 - GE、西门子等四巨头，打响2017工业物联网生态战的首枪

西门子

IIoT的本质就是利用物联网威廉希尔官方网站 打造一个产品的全生命周期的管理平台。上个月刚刚召开的西门子创新日活动，西门子的每一个高管，注意是“每一个”高管，都张口闭口不离产品生命周期管理。

与以往创新主要靠并购的做法不同，Mindsphere是西门子总部亲生的工业云平台。“自己生产的狗粮，自己先吃”，在全球最接近工业4.0的西门子安贝格工厂，Mindsphere已经被用于生产现场。西门子还正在将SIMATIC核心产品线接入Mindsphere云平台。

做了这些还不够，机器学习能力是工业云平台的核心竞争力。毕竟IIoT云平台的终极价值，还得仰仗AI创造。云平台通过分析机器背后的数据，优化运营和流程，实现提升效率、节约成本、增加收入，上层的智能分析和机器学习能力必不可少。

关于AI，西门子上到研究院下到事业部都没有相关的威廉希尔官方网站 储备，因此选择与IBM联手，将Watson Analytics带入MindSphere中。IBM将为MindSphere提供其他多个分析工具，包括预测分析、规范分析和认知分析。顺便说一句，将AI引入工业现场并非西门子首创，此前Wi-Next已与IBM合作，将IBM的分析运用于产品质量控制以及设备预防性维护。

图：西门子Mindsphere Bra图

做了这些还不够，西门子成立了新的初创业务部门next47（这个名字别嫌怪，因为西门子创立于1847年），整合现有的初创企业项目，培育颠覆性的创新想法和做法。next47专注于5大创新领域的研发：人工智能、自主机械、分布式电气化、网络化交通和用于工业运营和能源交易等领域以简化和提升数据传输安全的区块链应用。

KUKA库卡

使用KUKA的工业云平台KUKA Connect，用户可以在任何时间任何地点查看和分析工业机器人的运行状态。KUKA Connect是一种包月服务，不需安装软件就可以获得相关功能和服务。Connect平台同时提供第三方合作伙伴的工业APP，创造围绕KUKA机器人的工业生态。

KUKA Connect目前拥有两个版本：KUKA ConnectLite和KUKA Connect Plus。

KUKA Connect Lite提供的功能包括：状态监控、设备维护提醒、机器人ID识别数据、控制器数据、规格说明、用户手册、管理员控制台、机器人清单，目前支持中英文和德语。

图：KUKA Connect架构图

KUKA Connect Plus除了上述功能之外，提供的附加功能包括：机器人实时状态提醒、实时故障提醒、可导出的数据报告、实时故障维修与记录、全面的设备日志、机器人4D可视化模型。

Rockwell罗克韦尔自动化

比较奇葩的是Rockwell Automation，抢先布局了工业云平台的各种专利，但是IIoT云平台却迟迟不见踪影。既然目前IIoT云平台的主要应用场景都是设备远程监控，作为第一步，Rockwell干脆推出了一款工业APP，名字够长：FactoryTalk TeamONE。

使用这款APP，用户可以彼此协作、共享知识、查看实时生产状态、进行故障处理，从而缩短设备故障的平均修复时间MTTR。TeamONE中可以看到罗克韦尔公司PowerFlex变频器以及工业以太网设备的健康信息，一旦发生故障，解决方案可以被团队共享。故障处理后，相关知识和日志将会被保存以便后期搜索。

TeamONE免费版现已上市，包括8个模块：事件、设备状态、团队、知识库、连接、插接板、会话与趋势。可在Google Play或Apple应用商店下载。

图：罗克韦尔眼中的IIoT

与名字呼应，FactoryTalk TeamONE还拥有足够长的架构示例。

除了上面提到的几家，Numenta GROK、普奥云、树根互联…都有独特的优势。

那么问题来了，工业企业手握这么多工业数据，还有那么多IIoT云平台在旁，怎么才能真正创造出价值？

2015年，惠普关闭了他的公有云业务，2016年，思科也终结了10亿美元的公有云服务。如果不能迅速创造出价值，大部分IIoT云平台的命运也是如此。

IIoT云平台之战实际上是生态思维之战

从目前的情况来看，显然IIoT云平台太多了，存量设备很快就不够用，工业大数据的初始积累不足，前期存储的工业数据基本用不上。

根据Aeris公司的测算，出色的云平台可以节约70%的开发时间。不过云平台如果想做好，易用性和敏捷性是基础，生态思维才是必杀技。这就牵扯到要改写产业经济最最深层的核心思维，从封闭到开放、从独有到共享、从竞争到联合。虽然各个巨头都在努力向开发者和系统集成商示好，但总是感觉还欠点儿火候。

宣称开放还是真正开放、吸引IT极客还是吸引工业创客、分享销售渠道还是分享既得利益，这之间的差别虽然细微，但是造成的结果和成就却是云泥之别。

从设备管理到智能决策是IIoT必须塑造的核心价值

立足实用性角度，IIoT云平台大多停留在连接管理和设备管理阶段，能够触发应用使能，并且通过机器学习，将业务分析转化成价值的凤毛菱角。

目前并非标配的机器学习能力，将是IIoT云平台能否制胜的关键。通过使用历史数据训练模型，或者根据平台提供的工具自己开发模型，满足预测性、认知性、复杂性分析的要求，产生创新的业务逻辑。对数据进行的分析产生可执行的信息，其结果是让工业企业做出更精明的决策，才是IIoT云平台价值的最大化。

一个IIoT云平台的典型案例是一家北美的炼油厂，通过使用无线声波变送器，通过及时的检测和维修故障的阀门，提高了合规性，并且将碳氢化合物的损失减少了300万美元。该项目在5个月内就收回了成本，按照使用超过20年计算，估计每年的投资回报率为271%。