在通用電氣（GE）位于美國紐約州斯克內克塔迪市的一家氯化鎳電池工廠里，安裝著1萬多個傳感器，如果不是廠門口貼著電池廠標記，很容易被誤認是好萊塢電影里的“政府秘密科研基地”。

　　1萬多個傳感器的工作，則是替代人工，每時每秒傳輸電池生產數據，從電池制造過程的溫度、到生產車間氣壓，還有每塊電池制造所消耗的能源……管理人員則拿著iPad，借助工廠Wifi網絡獲取傳感器發來的數據，監督生產過程。

　　未來，GE公司打算將天氣預報加入傳感器系統，管理人員就能根據廠房周邊氣壓濕度變化，及時修正生產過程的各個設備運轉指標，保障電池高品質。

　　GE能源儲存公司制造信息總監Randy.T.Rausch說，他從沒想到電池可以這樣生產。

　　GE公司董事長兼CEO杰夫·伊梅爾特（Jeff Immelt）卻早早預見到這種趨勢。他甚至打算給每個電池標注序列號和條形碼，以便跟蹤每個電池出廠后的使用狀況。他還憧憬著將這種跟蹤技術延伸到冰箱、洗碗機銷售數據統計領域，作為廠方決定增產或檢修設備（減產）的商業依據。

　　1995年，當微軟董事長比爾·蓋茨出版《未來之路》一書，預測人類世界將迎接信息時代時，伊梅爾特同樣在思考一個問題，如果互聯網技術開始徹底改變人類消費生活習慣，它就將如何改變工業生產領域的生態圈。

　　事實上，這家電池工廠，是全球首家集成產業網絡的新型工廠，也是伊梅爾特構造“工業互聯網”的一塊試驗田。

　　在伊梅爾特腦海里，工業互聯網將解決工業生產領域曾經無法克服的很多技術性難題——如果停電事故檢修時間過長，一套將發電機器、電線桿變壓器運營數據集合分析的軟件系統，將幫助維修員第一時間找出電網故障。

　　“工業互聯網，是一個龐大的物理世界，由機器、設備組、設施和系統網絡組成，能夠在更深的層面將連接能力、大數據、數字分析完美結合。它是全新的工業革命（Industrial Internet Revolution）?！痹?月舉行的工業互聯網領袖論壇上，伊梅爾特毫不掩飾自己的癡迷。

　　他知道，從簡單的電動摩托到高尖端的醫療MRI（核磁共振成像）機器、從發電廠到飛機、從供電網絡到鐵路系統，只要存在某種網絡將所有復雜機械設備集群連接，產生“化學反應”并創造更高生產效率，這場新工業革命降臨地球的時間，已是觸手可及。

　　上一輪的工業化浪潮，源于上世紀50年代。當時美國修建縱橫全國的高速公路，令工業創新技術通過“高速公路上的貿易鏈”擦出巨大商業價值，引領一場繁榮工業經濟時代。

　　這一次，“高速公路”則變成虛擬互聯網技術。

　　GE全球副總裁魯威廉說：如果消費者互聯網市場規模達到1萬億美元，未來工業互聯網遲早會趕超它。

　　如果航空公司每年因飛機誤點犧牲數百億美元利潤，一套時時傳輸飛機運行數據的軟件系統將第一時間測出飛機存在的各種故障隱患，航空公司便能及早維修降低損失。

　　如果深海開采石油年均生產損失高達150億美元，一套集合測量井口、歧管振幅與溫度，并收接探測泄漏數據的水下遠程監測軟件系統，能有效延長鉆探設備使用壽命與工作效率。

　　1%提效=1萬億美元市場
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　　工業互聯網真能產生1萬億美元的市場規模？機器學習專家Anil Varma起初心里沒底。

　　有時，Varma會問自己，如果工業互聯網僅僅將工業生產效率提高1%，會給世界帶來多大的價值？

　　GE公司發表的《工業互聯網：打破智慧與機器的邊界》白皮書，給出了自己的答案——不要忽視1%這個數字，它足以改變全球能源供需關系——全球燃氣發電廠生產效率提高1%，價值660億美元的燃油將被“節約”；石油天然氣勘探開發的資本利用率提高1%，每年將減少近900億美元資本支出。

　　而在中國，未來15年燃氣發電機組能耗降低1%，約80億美元燃料將被“閑置”；油氣勘探開發的資本利用率提高1%，則能省下70億美元；鐵路網絡的運輸行業運營效率提高1%，又能省下20億美元燃料成本。

　　在全球，即使5個行業（鐵路、航空、醫療、電力、石油天然氣）提效1%，就可在未來15年為世界貢獻2760億美元增長。

　　“這好比，給工業互聯網一個支點，它就能撬動世界?！痹诿绹又菔ダ墒械腉E軟件研發中心，Anil Varma的一項主要工作，正是測試篩選2萬臺噴氣發動機各種細小警報信號，作為發動機維修的前瞻性評估數據。

　　Varma稱，他參與研發的航空智能運營服務系統采用專業計算算法，能夠提前一個月預測哪些發動機急需維護修理，準備率達到70%，這套系統的最大價值，正是令飛機誤點機率大幅降低。

　　或許，他不知道，每年航班延誤給全球航空公司帶來400億美元的損失，其中10%飛機延誤，正是源自飛機發動機等部件突發性維修。而這套智能運營服務系統最大的價值，是時時監控從飛機設備收集的各項數據，在飛機出現故障隱患前做出診斷預測，提供預測性建議優化飛機維護和航班運營計劃，最終目標是“將計劃外的停飛時間降為零”。

　　他甚至不清楚，如果一家大中型航空公司（每年1400萬人次乘客，85000個航班）實施這項智能運營服務系統，每年可以避免1000次起飛延誤和航班取消，幫助逾9萬人次乘客準時抵達目的地。

　　然而，在Varma開始研究航空智能運營服務系統前，GE制造的飛機發動機傳感器通常采取被動模式——直到發動機出現故障時，儀表盤才會亮起紅燈。至于發動機傳感器平時也保留三個平均值——起飛、巡航和降落數據。能提前“匯報”飛機發動機故障隱患的溫度、壓力和電壓數據則極少被保留研究。

　　他說，如今GE要求每個GEnx飛機發動機都必須保留每次飛行的所有基礎數據，一年后，他從飛機發動機收到的數據，或許將超過GE航空業務的所有歷史數據。而龐大的數據庫信息，則能進一步保障航空智能運營服務系統的“準確性”。

　　他說，GE航空公司已研發一套航空燃油和碳解決方案（FCS），通過分析飛機傳感器傳回的各項飛行數據，再對比飛機原有飛行記錄與運營航線，可以第一時間優化完善飛機航行計劃，令航空公司燃油消耗降低2%。

　　以全球航空公司年燃油支出1700億美元測算，這套FCS方案將幫助航空公司降低34億美元額外燃油開支。而Varma的終極目標，是航空公司能通過這套工業互聯網系統設計更合理航班規劃，令整個燃油成本降低5%。

　　事實上，航空公司還會意識到，工業互聯網帶來的邊際效益是遞增的。一架雙發動機寬體商用噴氣式飛機每個飛行小時維護成本是1200美元，2011年飛行5000萬小時計算，每年航空公司用于飛機維護的開支達到600億美元，其中飛機發動機維護開支占到43%，如果航空智能運營服務系統再將飛機發動機維護效率提高1%，航空公司又省下2.5億美元。

　　不斷遞增的邊際效益，同樣會產生其他工業領域。大秦鐵路公司曾嘗試引進GE Locotrol DP技術，借助傳感器數據傳輸分析挖掘功能，在多個火車之間實現同步控制，縮短30%剎車距離和22%剎車時間。

　　然而，這項原先旨在提高火車運輸安全性的工業互聯網嘗試，卻讓大秦鐵路公司意外發現，單列火車的最大運量翻了近一倍達到2萬噸。

　　去年大秦線整個年運輸量提高至4.26億噸，過去6年累計提高幅度高達70.4%。

　　魯威廉直言，目前工業生產領域已將物理學原理發揮到極致，單靠設備升級已不足以支持生產效率再提高1%，未來提高生產效率的最大驅動力，來自傳感器+大數據的工業互聯網——在廣闊的工業生產領域里，機器、設備、團隊和網絡可以更深入地與互聯網大數據分析“連接”在一起，這正是工業互聯網革命的精髓。

　　這場工業互聯網革命帶來的，則是三大商業進步：

　　一是有效提高能源使用效率并減少能源浪費；

　　二是大幅提高工業系統設備維護修復效率，延長設備壽命與工作效率；

　　三是優化工業領域整體生產運營效率，更多企業人力資源將投入其他開創性創新工作，進一步增加企業商業價值。

　　生產力革命征途“道阻且長”？

　　就像理想永遠“高于”現實，工業互聯網的實踐征途，未必如同前景這般廣闊美好。

　　在互聯網時代，消費者只需點擊鼠標就可以購買幾乎一切商品，但企業同樣點擊鼠標，未必能及時掌握所有設備數據，并操控它以更優化的生產效率運轉。

　　哥倫比亞大學數據科學與工程學院教授Venkat Venkatasubramanian指出，對于商業零售公司而言，通過互聯網數據分析，找到消費者未來消費動向已經足夠。

　　但在工業互聯網領域，任何數據分析模型還需要面對的，是同樣復雜的設備儀器與物理學工程學原理，如何找到兩者的結合點，征途絕不會一帆風順。

　　魯威廉不否認工業互聯網的實踐難度。在他看來，完整的工業互聯網需要具備三大要素：

　　一是收集各項生產數據與操控設備的智能機器，目前GE大量投資安裝傳感器，就是為了讓機器變得“智能化”；

　　二是數據保存與處理分析能力，尤其是面對海量生產數據，管理人員必須找到最關鍵的核心數據加以分析，這需要以往生產工藝經驗與先進互聯網技術技能的融合；

　　三是組建數據分析挖掘的人才團隊，真正能大幅提高生產效率的決策，往往來自某些不起眼的生產數據挖掘分析所產生的“靈感”。

　　在加州圣拉蒙市的GE軟件研發中心，研究人員正著手做好“第二步驟”——先將傳感器收集到的數據“可視化”，再借助地圖、模擬場景與社會化網絡，讓工廠管理人員直觀了解，并通過比劃手勢等手法傳遞新的生產管理決策。

　　有時，他們甚至需要借助全球最先進的衛星技術。如GE曾與一家加拿大電力公司合作，利用衛星影像收集分析天氣地圖、當地停電記錄等數據，制定樹木修剪地區的電網管理新措施。以往，掉落的樹葉一旦遭遇雷電氣候，往往導致停電事故頻發。

　　但是，擁有先進的“技術”，并不等于這場工業互聯網革命已經到來。

　　事實上，工業互聯網發展面臨的一大障礙，是企業自身難以克服的技術與資金瓶頸。

　　首先，工業互聯網的“物理基礎”——傳感器未必能“適用”不同工業企業五花八門的新舊設備儀器；

　　其次，傳感器將各項數據傳送到某個互聯網絡，但這個網絡會不會被黑客攻擊，一些核心生產數據會不會因此落入競爭對手口袋，企業同樣心有余悸；

　　最后，往往也是最重要的因素，就是經濟利益，不是每個企業家都有底氣相信工業互聯網能帶來預期的生產效率提升與經營績效，尤其是他們看到的，僅僅是工業互聯網的設計藍圖。

　　慶幸的是，總有一批愿意吃第一個螃蟹的勇敢者。盡管這些企業試水工業互聯網的初衷，僅僅是為了降低人力成本與能耗，延長設備工作壽命。

　　一家大型啤酒釀造公司旗下5座工廠安裝水處理遠程監控和診斷系統，實現全天24小時水質監控，已經節省約48萬美元人力成本與化學劑量費用，如果他們將這項系統擴展到全部40座工廠，還能再節約380萬美元。

　　“事實上，工業互聯網的核心價值，是數據收集后的分析挖掘，它帶來的，是企業整個生產決策的優化，甚至發現以往不曾做過的管理創新。”魯威廉說。盡管這絕不是一蹴而就的。要發揮工業互聯網的全部潛力，必須將智能設備、智能系統和智能決策全面融合。

　　就使用效果而言，它首先必須具備運營高可靠性與安全性，才有數據挖掘分析的前瞻性，最終，一家工廠、甚至一個工業生產領域的工業互聯網技術可以被“標準化”，復制給其他同行業公司，提升行業生產管理效率并創造更高附加值。

　　“未來，企業競爭的未必是產品，還有生產管理效率?！盫enkatasubramanian指出。

　　然而，優先做出管理變革的，卻是工業互聯網提供商自身。

　　此前，通用電氣（GE）一直以工業系統的解決方案提供商聞名于世，但在不久將來，它可能會成為一家全球知名工業互聯網軟件服務公司。

　　魯威廉說，也許大家很難想象GE在軟件方面有這么強大的能力。十年之后當我們回顧歷史，大家會發現世界上最偉大的軟件公司不是賣軟件的。而我們希望能夠成為這樣一家公司——擁有世界一流的軟件，但不賣軟件，而是通過提供工業互聯網軟件服務系統，重塑對工業系統解決方案的定義，重塑工業系統產業?！?/p>

　　伊梅爾特相信，未來工業互聯網，并不是由機器人管理的世界，而是整合世界上最好的軟件技術，解決工業生產領域的最大挑戰。