工业互联网推动的变革产生的效率提升哪怕只有1%，它所带来的整体效益也是空前巨大的。五年来，从资产性能管理(APM)到Predix平台，GE推动着自己的“工业互联网战略”。可是现今，GE工业互联网业务已收缩到服务GE自身的核心业务为主，在对外市场开发上声势明显减弱。
2001年9月，“全球第一总裁”杰克·韦尔奇指定杰夫·伊梅尔特作为接班人，执掌当时全球市值最大的工业企业——通用电气(GE)。可是，直到2012年前后，伊梅尔特才总算给GE勾画出一个清晰的未来。“工业互联网”是GE研发部门在2012年杜撰出来的一个名词，但伊梅尔特坚信这就是工业的未来。伊梅尔特说过一句名言：“GE昨天还是一家制造业公司，一觉醒来已经成为一家软件和数据公司了。”
“工业互联网”的实质是什么?伊梅尔特已经做出了解释：就是从机器上捕获数据，并将有价值的思想反馈给客户。GE制造的产品上嵌入了大量传感器，用于收集实时数据，GE可以对数据实行建模，并转化成为高价值的输出结果，帮助客户优化资产和运营的效率。
2016年3月，伊梅尔特明确将GE称为“数字工业公司”，并将IIoT(工业物联网)作为企业转型方向。可是一年以后，GE的转型成效尚未完全显现，力挺工业互联网的伊梅尔特黯然退休。而且GE在2017年亏损62亿美元，股价腰斩。那么，制造业公司将“工业互联网”作为转型新动能，是否明智?GE在推动“工业互联网”具体实施的五年历程中，究竟有哪些得失?
工业互联网的威力在于1%
“工业互联”的初始想法，始于2009年国际金融危机期间，当时，GE发现工业客户开始将更多注意力从“提高生产力”转向了“提高利润率”。那么，升级“工业网络”就是一个必要和可行的解决方案。
任何机器设备都有一定的物理极限，不论怎么挖掘机器设备的性能潜力，总有一个天花板在那里。可是，如果将各种机器设备纳入一个高效畅通的信息网络，机器之间有了信息交互能力，就能在整体上优化运营效率。对于工厂、航空公司或者能源工业来说，利润很大程度上源于运营效率。这就像人脑中的神经细胞，细胞体单独能做的事情是非常有限的，但是，数量巨大的细胞体和神经纤维，构建起了一个复杂高效的神经元系统，细胞体之间有了复杂的交互性，就能赋予人脑无与伦比的强大智能。
网络技术在工业上的推广应用，能使机器设备之间有信息交互能力，这已经不是什么新鲜事了。那么，GE提出的“工业互联网”和传统的工业网络相比，关键价值点集中在哪里?
注意，工业互联网并不是一种技术，而是一种运营模式(或者应用场景)。传统的工业网络也叫“工业总线”，更多是较小尺度上的联网，一般用于少量节点之间的通信，或分布式控制。比如一台机器上的控制器和数个伺服电机之间的通信，或者一个厂房里的机器联网并进行信息交互，这很像“局域网”。过去，因为成本太高，工业客户的需求也没有大范围显现出来，大尺度上的联网(例如各地工厂分布的机器，或者各地分布的航空、能源、医疗设备)并没有建立起来。
GE下大力气推动的“工业互联网”，其实是传统工业网络的全面升级，核心价值主要集中在两个方面：一是联网节点数的大量增长，GE遍布全球的航空发动机、大型医疗设备都要纳入同一个网络，而且利用目前商业互联网成熟的基础设施和技术，就能低成本实现大范围的信息交互;二是构建“云端”的数据分析系统，对各个网络节点(每一台联网进来的机器设备都是一个网络节点)发来的海量工业数据进行深度分析和决策，然后，将高价值的信息提炼出来，服务工业客户。
例如，GE过去所生产的飞机引擎中，安装的传感器都是被动模式，只有出现故障时才会亮起红灯。这种“事后被动的数据分析”，除了累积经验外，已经没有太多价值，只有提供“实时数据分析”，才能有效提高运营效率。因此，GE要求每一台引擎都要保留每一次飞行的所有数据，并在飞行过程中实时将数据传回数据中心进行分析，据此，GE数据中心能给飞机引擎提供预测性维护，减少了停机时间，经济性和安全性都得到更好的优化。
工业互联网的关键价值点是“持续优化”，而不是立刻、大幅提高资产和运营效率。就像伊梅尔特本人所说：“工业互联网的威力在于1%。”工业互联网推动的变革产生的效率提升哪怕只有1%，它所带来的整体效益也是空前巨大的。
2012年，GE提出一份《工业互联网：突破智慧与机器的界限》的报告，这里面算了一笔账：假设将燃气发电厂的效率提高1%，就可以在全球范围内节省660亿美元的燃油;假设在铁路运营上节约1%的运营成本，每年就可以节省56亿美元;如果将石油天然气勘探开发的资本利用率提高1%，每年将减少近900亿美元资本支出;如果全球航空业能节省1%的燃料，将节约超过300亿美元;如果医疗行业效率提高1%，就会帮助全球医疗行业节约630亿美元。仅仅在铁路、航空、医疗、电力、石油天然气这五个领域做出1%的效率提升，就可以实现数千亿美元的增长。
资产性能管理(APM)
2012年，GE强调“要建立一个开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来。”这一表述在2015年发生了一点变化，“软件分析”被加进去，另外“机器”前面加了“智能”二字。GE工业互联网收获的早期成果，就是建立了更广泛的“网络连接”，通过发掘“数据价值”，构建一个高效运行的资产性能管理系统(APM)。
2011年，比尔·鲁赫开始接管GE的工业互联网战略业务，比尔·鲁赫原本在思科(Cisco)任职，是杰夫·伊梅尔特费了很大心思挖过来的。不久，GE在美国加州的硅谷投资10亿美元，创立了GE全球软件和分析中心，开发用于工业互联网的软件技术，比尔·鲁赫成为这里的第一个员工。
比尔·鲁赫认为，工业生产领域已将物理学原理发挥到极致，只靠升级设备已不足以支持生产效率再提高1%。“通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，我们才可以突破物理和材料科学的限制，改变世界的运行方式。云计算和大数据正大幅驱动向工业互联网的商业转型，工业互联网的核心在于机器可以智能互联，我们可以用软件分析其中的数据，以促进生产率的革命”。这些认知，已经非常契合工业互联网的内在本质。
按照GE的构想，这将会是一个庞大的物理世界——机器间互相通信，机器设备更加智能，人类世界、数字世界与机器世界融合并存。简而言之，就是将复杂的物理机械、网络传感器以及软件系统集合起来以提高效率。这被视作制造业转型升级的重要方向。
这一时期，GE在云计算、大数据方面获得很大进展，2013年6月，整合了智能机器、传感器和高级分析的功能，GE推出了第一个大数据与分析平台，夯实了资产性能管理系统高效运行的基础。比如在飞机发动机、风力发电机上装有传感器，产生海量数据，利用好这些数据，可以更好管理机器、优化流程与操作、减少能源消耗。这正是GE在“工业互联网”上的发力重点。
作为GE工业互联网应用的成功案例，亚洲航空(AirAsia)部署了GE的飞行效率服务(FES)。FES是APM的一个细分服务领域，结合GE的实时数据分析，能够帮助亚洲航空优化交通流量管理、飞行序列管理以及飞行路径设计，2014年FES系统帮助亚洲航空节省了1000万美元的燃油费用。
德国意昂集团作为受益于APM服务的欧洲能源巨头，2014年，将其283台风力发电机的输出功率提升了4%，足够为4000户美国家庭供电一年。
工业互联网是纵向垂直的，是将行业深度的经验转化成为有用的知识和数据，具体在GE的资产性能管理系统上，就是将信息转化成为更好的资产利用率、燃油使用率以及安全性，这对航空公司、基础设施公司、能源行业等都非常重要。
数字技术，具体而言就是分析技术，被GE视作下一个能大幅提高工业生产力的动能。数据存储和计算处理的成本，在最近几年中大幅下降，使得几乎每个制造业部门现在都有可能实现工业设备的数字化。采用新应用的可能性很大，这些应用包括预测分析、数字建模以及获得深入理解和洞察，从而推动新商业模式和收入来源的出现。GE寻求有效管理这些数据，并探索常人难以看到的行为模式，进而带动工业效能的可靠跃升。
基于这一认知，GE力推“数字化”转型。2015年，GE进行了组织架构调整，将公司内所有的数字化职能部门整合成为一个统一的数字化业务部门——GE数字部门(GE Digital)，以优化效率，为客户及投资者创造更大价值。
平台战略
多年以前，GE已经在大数据、云计算具体的工业应用上获得显著成效，并且逐步完善资产性能管理系统。不过，这远远不是GE工业互联网的目标和终点。GE工业互联网最终将以什么样的形态实施落地，曾经有两个选项：一是定制化专用软件;二是平台型操作系统。伊梅尔特最终选择了后者。2014年，一些从微软跳槽到GE的员工认为，“如果GE想获取工业互联网的最大价值，那就得像微软的Windows操作系统那样，建立一个工业互联网平台。”
这也是为什么2015年前后GE开始将“软件分析”单独作为一项核心能力，持续向前推动。GE强调的“软件分析”主要指类似Windows、Android那样的操作系统。2014年10月10日，GE正式对外宣布：与Verizon、思科、英特尔缔结“物联网同盟”，打造一个Predix平台。这个Predix平台，类似电脑中的Windows和手机中的Android，是对软件开发者开放的云操作系统。手机和电脑上有各种应用软件，用于办公的、聊天的、听歌的、拍照的、玩游戏的、看电影的等，这些大多不是微软、谷歌开发的，但都被整合到Windows、Android的系统平台上，形成一种兼容并包、丰富多样的软件生态。
GE赋予Predix平台的最大价值是“兼容和开放”。比如，一列火车可以同时装有300个传感器，这些传感器可以传输大量有关燃料和排放情况的数据，检查铁轨是否出现裂纹，并由机车的数据中枢处理这些重要数据。如果火车的时速由22英里提高至23英里，经营者的赢利能力将增长20%，意味着将增加2.5亿美元的赢利，而这将利用信息和数据加以实现。哪怕机车和主要设备不是GE制造的，但GE可以将其改装成为一列“奔跑着的计算机”。
只要愿意共享数据，GE就提供更好的信息和软件服务，客户可以通过购买或订阅GE的云操作系统，纳入Predix平台服务。作为一个完全开放的系统，Predix并不局限于GE自有的设备与应用，而是面向所有的工业企业，他们都可以利用Predix开发和共享各种专业应用。
GE希望向涡轮机、发动机等设备赋予“智能”，可以通过旗下的软件连成网络。GE拥有大量现成的机器，还有诸多数据。2015年，GE已经可以每天监控和分析5000万个数据点，来自1000万个传感器，传感器所属的设备管理资产总值达10000亿美元。而Predix作为GE管理其工业互联网解决方案的操作系统平台，已在2014年10月完全开源，开放给产业界，希望以此吸引更多企业来基于这一平台开发工业互联网应用和解决方案，从而成为业界的事实标准，这很像Android的开放平台策略。
Predix负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理和运营优化服务。所以，Predix的功能是统筹GE的APM系统、承载行业用户的工业互联网应用，从这个意义上讲，GE将其视作操作系统。而从另外一个意义上讲，Predix是虚，APM系统是实。这又是Predix不同于Android的地方，Predix平台上的每一个专业应用，必须对应一类实体工业资产，虚实结合。
在构建和完善Predix平台的过程中，GE擅长发挥“联盟”作用，Verizon、思科、英特尔是最早一批盟友。GE的优势在于其工业领域的经验，比如GE是一家大型电力公司，其设计的Predix能够将电厂效率提高3%，可靠性提高5%，削减运营和维护成本25%。GE工业互联网可以更好地给工业客户提供技术服务，但相关基础设施十分庞大，GE很难依靠一己之力构建完成。
GE一定要和英特尔、思科建立联盟，因为Predix平台主要由传感器、通信设备、基于云服务的源数据和开放通信框架(Open communication frameworks)构成。如果Intel处理器嵌入通用电气Predix平台设备中，英特尔可以帮助GE给边缘设备开发一个参考架构，将Intel处理器和Predix软件集成起来，在任意设备中嵌入智能联网接口。思科则会将Predix兼容性纳入诸如工业路由器一类的网络设备中。双方合作的第一个产品是一款支持Predix的思科路由器，外部经过强化处理，能够经受石油和燃气设施的恶劣环境考验。联盟中的Verizon和通用电气会联手在Predix平台上推出诸如远程监控、诊断和维护修复的服务。
GE不断扩大联盟规模，与埃森哲合作，建立全球战略联盟，共同开发技术和分析应用。GE与AT&T合作，AT&T将使GE的设备与其网络和云端连接，为GE的工业互联网提供高效安全的无线传输服务。为了实现更优化的无线连接，软银和沃达丰也成为GE的盟友。亚马逊是第一个GE工业互联网上部署的云服务提供商，利用亚马逊遍布全球的基础设施、广泛的服务和大数据专长，提供面向工业应用和基础设施的云解决方案。
终局，还是起点
过去五年，GE一直试图给传统工业体系注入“互联网思维”，构建了以Predix为核心的“系统平台+软件生态”。而且在运营模式上也很像谷歌Android，或者苹果iOS。目前，全球有几千万人在给后两个系统平台开发应用软件。
GE的Predix平台也不是没有竞争者，德国西门子构建了MindSphere，法国施耐德构建了EcoStruxure，这些平台相互竞逐，已经在工业互联网领域引发一场关于云端版图的“暗战”。而且争夺的焦点也不难理解，就是有多少份资产设备，有多少个专业应用，有多少开发者加入平台工作。
施耐德电气提供的数据显示，截至2018年中期，EcoStrucxure平台已经吸引了超过2万名开发者和系统集成商支持，正在云端管理着超过160万份资产。这个规模体量，明显会使GE的Predix平台深感竞争压力。中国浙江省甚至有一个发展目标：设立30个行业领先的特色工业互联网平台、开发集成10万款工业APP、连接工业设备数量2亿台，30万家企业被纳入平台。
试想有一天，能像打开手机中的APP Store那样，打开工业应用商店，里面有监视、分析能耗的APP，也有分析整条生产线的APP，或是监控某台设备位置和状况的APP……这既是对传统工业领域的彻底颠覆，也是一个开放竞争的工业新战场。
将“Predix平台生态”做大是GE的长远目标，但如果不能带来好的财务回报，也是难以持续的。2015年，伊梅尔特高调宣布“五年之内要使软件及相关服务销售额超过150亿美元，并使GE跻身全球十大软件公司行列。”可是，GE工业互联网平台Predix从始至终都没有带来预期的营业收入。2017年，GE甚至遭遇史无前例的巨大亏损，股价腰斩，以至在第二年通用电气股票被剔除出道琼斯工业指数(DJIA)，这是110年来的第一次。
GE在工业互联网领域的任何创新突破，也许可以创造很多“小众市场”，却未必能立刻带来大规模的销售增长。比如，GE将人工智能技术注入Predix平台，纳入Predix平台的很多机器设备，可能会被赋予更好的数据分析能力，能够带来一定的效率和安全性的提升。可是这一部分如何转化成为财务回报，是有困难的。客户可能认为，你优化技术服务是应该的，额外多收钱，就不容易被接受了。况且，这个效率和安全性的提升是很微小的，GE强调是“1%的威力”，但客户并没有产生迫切需求。
2017年8月，执掌通用电气16年的伊梅尔特黯然退休，新任CEO开始进行一系列改革，不断出售非核心业务以改善经营。2017年9月，GE的工业解决方案业务就被卖给ABB。伊梅尔特在任期间，GE推出工业云平台Predix，向“数字工业公司”转型。可是现今，GE工业互联网业务收缩到服务GE自身的核心业务为主，在对外市场开发上声势明显减弱。伊梅尔特曾经豪言：“工业互联网时代，谷歌不是GE的对手。”可是，工业互联网毕竟不同于消费互联网，不能建立那么“广泛的连接”和“市场的自然垄断”。
手机或是PC机哪怕建立“全球连接”，也不是什么难事，因为通信协议是全球统一的，很多事情也不是很难协调。工业生产设备就大不一样了，建立“跨度大一点的连接”都不容易，各个企业，特别是大一点的制造业公司，都有种类繁多的设备，不同设备可能来源不同，都有自己的“语言”，就是对话规则，将这些设备进行信息互联，且不说GE很多设备数据不开放，光是这些接口数据协议互联，不论技术难度还是成本投入，都是很困难的。更重要的问题在于连接的价值能否补偿巨大的投入。
另外，工业互联走到今天，该互联的已经互联了，不能互联的或者不用互联的，也不能强求。况且，GE构建的工业互联网平台Predix，几乎不能像亚马逊(电商)、Facebook(社交)、谷歌(搜索)那样对一个领域形成“自然垄断”，用户很难找到更好的替代选择。很多工业企业(或者产业联盟)都要拥有自己的智能平台与系统，走出自己的路。Predix平台只是一个选项，而且不难被替代。
(来源：中国工业和信息化)
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