tag標簽：工業互聯網  龍智造工業云

隨著GE的售賣導致現在網絡上很多人覺得工業互聯網必敗，不可否認現在的工業互聯網還不夠成熟，主要體現在具體的落地執行上面。但是我們始終認為工業互聯網的方向是沒有問題的。

互聯網能夠顛覆很多傳統行業，正是因為他們關注的并非“解決方案”，而是觸動了用戶的“痛點”。滴滴能夠成功并非因為打造了更好用的出租車解決方案，而是因為聚焦了出行時間成本高這一痛點。

工業互聯網的真正含義，我們理解至少有兩個方面。

第一個方面是內部互聯。內部互聯指的是我們常常提到的，運維中的隱性問題顯性化，目的是降低成本、提高生產力。內部互聯中，比較重要的概念是對等互聯。在龍智造工業云看來“fleet management”這一概念，其核心就是將相似的單元聚類，發現對其單體分析無法發現的問題與改善機會。

如果企業的目的是用工業互聯網提升運營效率，那么最重要的衡量方式是“質量/成本”，以及提升了多少的“單位小時利潤率”。企業應該清楚的是，顧客并不會為這一部分成本買單，如果不能夠清晰地證明工業互聯網能夠有效地改善這兩個指標，那么投入的成本反而會變成企業負擔。這也是大部分所謂的工業4.0工廠并沒有獲得成功的最主要原因。

第二個方面是對外互聯。工業生產場景中的每個單體要對自己透明，然后上升到群體的資源優化。資源趨向越來越少，資源的有效性運營不可能只考慮自己，肯定是整個產業鏈的優化。比如鋼鐵行業的“找鋼網”，根據市場拉動生產和調整供應鏈降低成本，盤活了整個鋼貿產業鏈。

具體講，對下游，傳統工業關注的是各種指標、規格、性能等，容易造成產品本身與用戶需求之間的鴻溝。工業互聯連接的是用戶在使用中的體驗與產品設計，通過用戶使用過程中遇到問題的反饋，不斷迭代更新產品設計已貼合用戶需求，提升用戶需要的性能，對應的是我們主張的基于信息的產品閉環設計理念；對上游，互聯的是供應鏈的能力與業主的需求。通過對數據的分析，就可以更加有的放矢地管理供應鏈，選擇廠商。比如高盛帶鋸機床的案例，所反應的“針對不同工料的刀具壽命特征”信息管理，就是這方面的典型。

總結而言，工業互聯網的意義絕不僅僅是連通性（connectivity），而是其潛在的解決諸多傳統方法無法解決的工業痛點的可能。

我們需要以融合的思維和態度來看待技術的發展- 工業互聯網解決的是基礎設施問題，大數據提供的是服務環境，人工智能提供的是技術媒介（包括知識、交互、執行等），而最終都要有一個可持續的商業模式把這些串聯起來，無論最后是落地在客戶端的增值服務還是OT層面的效率提升，都必須能創造價值且產生價值的流動。

物聯網的最大貢獻是提供了流動的接口，降低了流動的成本。工業互聯網的最大潛能就是將智能設備、智能分析、智能決策這三大要素與網絡、計算、運維整合在一起的時候，實現生產率的提高、運維成本的降低和能耗的減少，所帶來的益處推動整個產業鏈與工業經濟的發展。