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硝烟再起:工业互联网的平台之战

2025China.cn   2017年08月14日

  “互联网+制造”融合发展是产业发展的大势所趋,关乎制造企业未来命运的工业互联网之战已经开启。工业互联网的战争,并非几家工业云平台厂商之争,而是每一家制造企业面对行业巨头,如何把握自身未来数字化命运的战斗,是制造行业面对互联网企业以压倒性的信息技术渗透的自我救赎。无论是新技术的积极接受者,还是因缺乏内外部动力而观望或审慎为之的企业,隔在他们与工业互联网未来之间的最基本的共性问题,都是对于数据整合和应用的能力。

  互联网从桌面时代快速迈入移动时代,如今似乎已经开始向传统制造业发起了总攻,而在夺取这个具有无限潜力的新阵地之前,战场上的各方难免要先行厮杀缠斗一番。近日,敏锐的财经记者纷纷对科技和制造交界处的前线动态进行了报道,笔者在这里为大家精挑细选出了两篇:一篇是国务院国资委新闻中心《国资报告》杂志社记者原诗萌的“揭秘中国工业互联网平台INDICS”,另一篇是财经记者韩舒淋的“GE西门子ABB施耐德开战工业云平台”。两位都是在制造行业耕耘多年的资深记者,比如原诗萌早在2013年就发表了“GE抢滩工业互联网”的文章,紧接着GE在2014年就推出了全球第一个工业云Predix。两篇文章信息量都非常大,值得对比阅读,来了解国内外各家工业互联网厂商的进展与短长。

  根据现有资料看,尽管各家声称各有差异,但GE开行业风气之先、引领发起的Predix模式,仍是当前甚至未来较长时间内工业互联网的主流模式。人们为了便利常称Predix为工业云,而实际上漏掉了非常重要的四个字“数据分析”。笔者认为Predix的核心就是通过软件采集机器数据,在本地或云上存储和分析,形成业务洞察和协同。韩舒淋在文中解释,西门子的Mindsphere和GE的Predix一样,都依赖于开源的PaaS平台Cloud Foundry;而施耐德的Ecostruxure中真正的软件部分实际上也是基于数据的应用、分析和服务。工业互联网的平台之战以“工业云”的名义打响,而其实质就是制造行业巨头们对行业数据以及数据分析能力话语权的争夺,以谋求未来继续领先。

 

  Predix的最终目标是创造一个跨行业、跨设备、跨硬件厂商的,集工业数据采集、存储、分析和应用于一体的平台和开发生态,成为工业的“安卓”系统。笔者认为,尽管当前硝烟四起,但由于各制造细分行业的工艺差异、行业垄断和各国民族产业壁垒的存在,在未来相当长的时间里工业互联网很难形成GE所展望的跨行业一统,尤其是在比较垄断性的领域,而是会出现各行业的定制版安卓,如“石化云”、“电力云”等。

  前面讲过工业互联网“云平台”的本质是数据整合和数据分析,而大多数制造行业数据基础仍非常薄弱,这一现实成为工业云推广商用的另一个障碍。航天科工旗下企业航天云网的工业互联网平台INDICS显然就充分考虑了工业或联网平台落地推广的现实问题,规划了比较务实的定位:“… 从中国实情出发,INDICS需要具备比美国和德国工业互联网更多的功能,必须服务于制造业的新老形态、大小规模、各种体制、各种业态的市场主体,向用户提供全过程、全要素、全生态的服务。”国资报告杂志引用航天科工集团党组书记、董事长高红卫的话如是说。航天云网董事长舒金龙也表示“相比GE的Predix和西门子的Mindsphere,航天科工INDICS在制造全产业链的服务支撑和自主可控的信息安全等方面,都具有明显的特色与优势”。类似的ABB工业云组合除了工业数据分析的套路之外,也意欲树立工业应用软件解决方案厂商的差异化形象。

  工业互联网走工业应用服务之路,可以说是基于工业信息化不均衡现状下工业云战略的明智选择,但更说明了制造行业数据基础不足以支撑大面积的工业“云化”,这也是笔者过去两年在和几家国内制造业领先企业,进行大数据交流和咨询中的一点感受。在新技术炒作的初期到高峰期,在技术厂商和媒体的鼓吹下,不难出现一些拥抱该种技术,并且也取得“实效”的明星甲方,在大数据和工业云的故事里,光鲜的背后,其实企业内跨部门、跨专业的数据融合仍是最大的问题。实际上,无论是新技术的积极接受者,还是因缺乏内外部动力而观望或审慎为之的企业,隔在他们与工业互联网未来之间的最基本的共性问题,都是对于数据整合和应用的能力。

  工业互联网的战争,其实从一开始就不是几家工业云平台厂商之争,而是每一家制造企业面对行业巨头,如何把握自身未来数字化命运的战斗,是制造行业面对互联网企业以压倒性的信息技术渗透的自我救赎。以数据连接为本质的互联网+与企业数字化需要技术、数据、人才的长期积累和多方面配合,是一个极其昂贵的进程。不建立对数据的科学认知,不掌握整合、治理与应用数据的能力,无论是购入了何种先进的技术工具,或者坐拥多么丰富的数据资源,传统制造企业都无法在这场战争中胜出,甚至可能因为资源的过度消耗而更快的被市场竞争淘汰。

(本文来源 上海大数据联盟)

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