2018年被稱為工業(yè)互聯網的風口之年。隨著國家針對工業(yè)互聯網行業(yè)未來發(fā)展的相應指南和一系列規(guī)劃的出爐，越來越多的企業(yè)開始進入工業(yè)互聯網的圈子。在這些企業(yè)中，除了有大批的工業(yè)互聯網技術、產品和服務的供應商之外，更有大量對工業(yè)互聯網和智能制造有著極高期許的用戶企業(yè)。
根據資料顯示，2017年我國工業(yè)互聯網直接產業(yè)規(guī)模約為5700億元。在2017到2019年期間，預計產業(yè)規(guī)模將以18％的年均增速增長，至2020年時將至萬億元規(guī)模。
1、工業(yè)互聯網和智能制造的三部曲
工業(yè)互聯網，并不是簡單的“工業(yè)自動化＋互聯網”，而是一種實現深度兩化融合的工具或方法。工業(yè)互聯網的出現，代表的是一種普適性的工業(yè)數據開放、共享和交換的方法，而不是一個或幾個特定的行業(yè)應用。
目前對工業(yè)互聯網的認知普遍存在著一些誤區(qū)。例如，認為工業(yè)設備的聯網就是工業(yè)互聯網，或者把所有的工業(yè)自動化控制系統(tǒng)“上云”就是工業(yè)互聯網。實質上，要理解工業(yè)互聯網的本質，可以從理解互聯網的本質開始。
從表面看，互聯網無非是將全世界的計算機聯在一起，構成的一個通訊網絡。但是，這只是互聯網的物理表征。互聯網實際的本質，是一個全球數據和信息的開放、共享和交換的中心。正是有了這海量信息的互聯互通，才造就了互聯網市場的繁榮，并催生出了越來越多以互聯網為基礎的新興商業(yè)形態(tài)。
所以，如果說互聯網是把以“自然人”或“自然人的社會活動”所產生的數據信息進行“聯網”的話，那工業(yè)互聯網就是一個將工業(yè)現場的“物數據”（物數據，是指在工業(yè)現場設備在其存續(xù)和活動期間，由其產生的所有數據的總稱。從橫向來看，它包括由設備產生或與設備相關的各類數據，主要包括生產數據以及設備本體的運行／維護數據；從縱向上來看，它包括了數據的全生命周期中的所有信息）從封閉的工業(yè)體系中解放出來，置入一個開放互聯的嶄新環(huán)境的革命性突破。
眾所周知，以工業(yè)自動化技術為代表的工業(yè)現場技術，是一種高安全性、高實時性、面向過程的封閉系統(tǒng)。在其運行的過程中，除了與人機交互及工藝控制相關的關鍵數據會進行記錄和存儲之外，大量的過程數據，都只是作為每一個控制周期中各個生產環(huán)節(jié)進行有效性判定的依據，在每個控制周期的循環(huán)走完之后，這些數據都會被新的過程數據所替代，而不會被進行保留。但是，在進入智能制造的時代之后，越來越多的專家認識到，這些以往被“閱后即焚”過程數據如果能被持續(xù)不斷地累積下來，將成為實現工業(yè)智能化和智慧化的關鍵。
工業(yè)智能制造，簡而言之，可以分為三部曲，即數字化、數值化和智能化。
數字化：產線從老式的純人工手動操作，改變?yōu)閹в凶詣踊到y(tǒng)控制的半自動／全自動產線；
數值化：將生產環(huán)節(jié)中的關鍵數據進行數值化和可視化處理，并與MES及ERP等管理系統(tǒng)進行對接，實現生產管理的透明化、可視化和可量化；
智能化：基于對海量生產過程數據和運維過程數據的積累和分析，從而得到針對產線不同環(huán)節(jié)進行優(yōu)化和提升的策略，進而在自動化系統(tǒng)極限之上，進一步獲得“減負增效”的效果。
當工業(yè)智能制造進入智能化的階段時，單純的OT技術和IT技術已經無法滿足其智能化的需要，而工業(yè)互聯網，幾乎就是為工業(yè)智能制造最新階段量身定制的“最佳搭檔”。
2、工業(yè)互聯網市場格局的現狀
工業(yè)互聯網的價值核心在于通過對工業(yè)OT現場數據的完整獲取和分析，為制造企業(yè)提供從基礎到高級的各類IoT應用服務。其價值變現的核心在于通過提高企業(yè)生產能力（提升產量、良品率、降低次品率等）和降低企業(yè)生產運維成本來實現。
縱觀整個工業(yè)互聯網產業(yè)的生態(tài)，目前呈現一個典型的橄欖型布局（見圖1）。在整個工業(yè)互聯網架構的最南側（工業(yè)現場設備側／OT側）和最北側（高級應用側），對應橄欖的兩個尖端。在兩個尖端部分，目前相應的或者符合實際需求的產品和服務幾乎沒有，而在橄欖的中間部位，則集中了大量的目前的所謂“工業(yè)互聯網產品”。而在實際的工業(yè)互聯網項目之中，最北側一般是用戶最為關心的部分，也就是用戶所期望的工業(yè)互聯網價值變現的直接體現。而最南側，則是構建整個工業(yè)互聯網系統(tǒng)的基礎和難點，能否解決好南側的技術和工程問題，往往是決定工業(yè)互聯網項目能否成功實施的關鍵基礎。
3、工業(yè)互聯網市場混戰(zhàn)中的“破局” 建議
在上一節(jié)中筆者提到，在工業(yè)互聯網市場橄欖型的的結構中，位于中間的數據處理、清洗和應用準備環(huán)節(jié)中，集中扎堆了大量的供應商。
這些供應商，有很大一部分是從OT和IT兩個領域向工業(yè)互聯網領域進行擴展和滲透的傳統(tǒng)企業(yè)。例如做組態(tài)軟件或者SCADA軟件的，開始向工業(yè)互聯網中的云平臺和應用開發(fā)平臺進行拓然；做云計算和大數據分析的，開始向工業(yè)實時數據管理和工業(yè)海量數據分析進行滲透。這些企業(yè)在橄欖圖中的中部能夠很方便的找到其自身業(yè)務的切入點，再加上目前市場上這類成熟的企業(yè)非常多，這就直接造成這個環(huán)節(jié)成為了整個工業(yè)互聯網市場混戰(zhàn)中的核心戰(zhàn)場。
所以，要在這場混戰(zhàn)中突圍和破局，筆者建議從橄欖的兩個尖端進行突破。
工業(yè)現場數據管理
所有工業(yè)自動化的從業(yè)者都知道，在工業(yè)現場，有著成千上百種不同的工業(yè)設備。而這些設備，又通過更多種類的通訊規(guī)約、工業(yè)總線，以不同的物理接口和傳輸參數提供對外的數據聯通服務。
所以，要完成工業(yè)互聯網在工業(yè)現場一側的核心基礎，將要面對的是一個十分復雜的場景，這個場景復雜到，目前尚沒有一家企業(yè)或者公司能夠100％地保證完成工業(yè)現場數據的完整獲取和管理——這無疑是一塊巨大的“硬骨頭”。
然而，挑戰(zhàn)也意味著機遇。如果能夠在這一領域進行深度耕耘，完成企業(yè)在這一環(huán)節(jié)的關鍵技術的產品化和服務化，那將意味著為該企業(yè)帶來一片極其寬廣的新天地。而且，在工業(yè)互聯網的項目中，幾乎所有的需要完成智慧化功能的系統(tǒng)，都離不開一套在OT側的高效、可靠、穩(wěn)定的工業(yè)現場數據管理系統(tǒng)提供支撐。
面向行業(yè)專家的輔助支持
要實現工廠特別是某種產線的智慧化提升，最終的話語權和決策權，往往在該領域的行業(yè)專家手上。只有這些專家，才能敏銳地發(fā)現現場數據背后的規(guī)律，并發(fā)掘出具備極高價值的產線智慧化的提升策略。
但是，這類工藝專家往往獨立完成整個數據分析的建模、實現和使用等步驟，也就是說，作為工藝專家的他們，往往是在信息技術方面比較薄弱。
縱觀目前市場上所存在的工業(yè)互聯網大數據分析工具和建模工具，都是從IT行業(yè)專家的視角進行設計和實現的，所以這些工具的入門門檻對于產線的工藝專家而言無疑高了一點。
所以，如果能夠搭建起工藝專家和工業(yè)互聯網平臺之間的橋梁，補全這最后一公里的工程，使廣大的產線專家能夠真正將工業(yè)互聯網作為一種趁手的工作工具來使用，那整個工業(yè)互聯網市場的發(fā)展無疑將迎來新的階段。
所謂“點石成金”，在“煉金術士”和“頑石”之間的那根“點金棒”的價值，是毋庸置疑的。
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