工業互聯網、工業4.0、中國制造2025這幾個概念，雖叫法不同，但卻有異曲同工之妙，本質都是互聯網深度參與到工業生產、中，從而將生產力提升到一個全新的高度。過去10年是消費者互聯網的10年。上一波互聯網浪潮中，互聯網在全球連接起數十億人，同時也造就了Google、亞馬遜這樣的互聯網巨頭。互聯網在流通、消費、零售、溝通行業的高潮已經有目共睹，然而互聯網在工業生產的改造還有巨大的空間。GE認為工業互聯網革命可以再造一個美國經濟，極大的擴展工業的領域。

　　驅動力源自信息技術/自動化技術轉換

　　隨著經濟的發展，信息技術和生產運營技術不斷融合和轉換。從最初的辦公室自動化、數字化，到社交媒體和客戶關系管理，以及云計算在消費領域興起，我們過去經歷了幾個階段。今天，隨著物聯網技術、智能公共技術、云計算、大數據分析等技術的不斷發展，工業領域正在經歷一次新的革命。這將徹底改變我們的產品設計、產品使用功能，改變我們供應鏈整個物流交通以及最終客戶的使用體驗。

　　GE工業互聯網技術服務幫助企業提升核心競爭力

　　什么是工業互聯網呢?簡而言之，工業互聯網就是人與數據和機器實現互聯互通。通過無縫連接幫助我們借助云計算、大數據等技術來對業務問題進行分析，找到問題根源，從而使我們能夠對問題進行改進，提升工作效率，降低成本，最終使生產力、核心競爭力升級、轉換。2012年，GE就提出并且倡導工業互聯網。在工業互聯網領域，我們著眼兩方面：一是資產的性能管理優化，二是運營優化。通過這兩方面，企業能夠在利用已有的資產情況下使產出最大化。

　　GE自身就是體量很大的航母級制造型企業，在全球有450個工廠，在生產制造上每年超過690億生產成本費用，可以很清楚地看到工業互聯網所帶來的效益。

　　在航空領域，最重要的是通過飛行效能分析降低燃油成本，降低飛機維護帶來的成本。比如戈爾公司，每年效益達到8億美元，其中通過工業互聯網應用跟GE合作，一年燃油成本一項就節省達到2%。全球運量前十位的航空公司目前已經使用了工業互聯網的應用。在大數據應用方面，航空業是走在最前沿也是最成熟的行業。

　　在電力行業，應用工業互聯網就是要提高設備的可靠性、提高整個設備全生命周期的資產有效性。比如日本某電力公司，在世界500強排名第355位，是為日本提供1/3電力產出的國家電力公司，就是通過GE的工業互聯網應用來延展它的燃機壽命并減少意外停機所帶來的損耗和事故。

　　在鐵路行業，鐵路也是一個使用工業互聯網頗為成熟的一個行業。通過工業互聯網應用提升燃氣機及機組維修效率，降低維修成本，提高運行的運量等等。CSX是在美國東海岸地區一級鐵路公司，使用工業互聯網的解決方案之后，達到了10%運量的提升。中國大秦鐵路，通過鐵路運量優化，6年時間運量從2.5億噸提升到4.36億噸，將近70%運量的提升。

　　對于礦業公司或者原材料提供商而言，最重要的就是提升產量。南非的某公司用了GE的工業互聯網應用，將整個礦產量提升了10%。

　　工業互聯網有很多數據，工業領域和消費領域的數據不同，工業領域的數據龐雜并且數量巨大。通常有幾大類數據：第一大類是基于時間系列的結構化的數據。這些數據幫助我們做風險評估、決策支持，做預測、模擬、優化、引領規劃等等，通常這些數據都要從ERT倉庫或者商業智能系統來提取。第二大類稱之為運營類數據，結構化數據、非結構性數據都有，通過我們的MES系統、生活控制系統將過程數據采集出來，并且對這些數據進行分析，能夠可視化并且進行根源挖掘，幫助我們做過程優化。第三大類是事件驅動型，這是以實時事件驅動的。這大類從生產控制的數據采集，包括從物聯網系統采集。這一類幫助我們對實時過程進行監控、模擬、優化。

　　Predix：GE的工業互聯網平臺

　　今年8月15日，GE向全球正式推出了面向工業互聯網的第一款基于工業化設計的，面向大數據分析的云服務平臺，軟件的名字叫做PREDIX，它把工業領域的核心制造工藝以及管理技術基于上百年的行業知識和經驗結合在一起，幫助客戶最終提高設備的可靠性，降低運營成本、降低整個運營風險，實現產量提升以及市場的優化推進。PREDIX可以分為兩個層級，第一個平臺是在整個云平臺里面的PASS層，基礎設施是由電信運營商、網絡運營商，還有物聯網的硬件合作伙伴完成。GE的PREDIX是在PASS平臺上，是一個面向工業領域的云服務平臺。迄今為止，我們已經服務于航空、油氣、電力、交通、醫療等行業，超過40多個不同的模型。今年正式向全業界推出了一個基于標準開放的API接口，可以幫助企業軟件開發人員基于這些公眾的API接口自主開發行業應用，可以用我們在PREDIX平臺上已有的軟件模型自己開發。這類似于工業領域的IOS平臺，這是一個面向工業互聯網的生態系統。

　　Predix工業互聯網平臺總體架構圖

　　GE的工業互聯網應用大致的總體架構：底層的云基礎設施已經和中國電信、IDC這些云平臺的基礎設施提供方合作，還有與IOT、華為、思科等公司合作。PREDIX使用的是GE投資的云管理平臺，我們已經把所有面向工業行業應用開發打包成了一個服務，在工業領域開發社區的開發人員可以基于目錄調入這些微服務，開發的效率、操作性、融合、兼容性、可擴展性相當靈活。代碼開發、服務部署或者將來的運維、遷移都是基于開放的標準平臺，這是一款真正能夠適合工業行業去使用的云服務平臺。同時，與傳統的云服務平臺不同的是，工業互聯網領域IT和OT技術的安全要求是相當高的，所以PREDIX是面向工業領域，覆蓋全行業、全球將近60個國家和地區的安全標準，數據隱私、安全要求和管控都有一套完整的安全協議，幫助我們提供最高級別的安全服務。

　　GE工業互聯網平臺的核心設計理念

　　第一，以機器為中心，連接機器，使之智能化，并可通過網絡在任何地方優化。工業互聯網應用有別于傳統的互聯網應用，工業領域是重資產的領域，是以機器為核心的。我們要優化管理的是重型機械企業。對機器高效率的使用、協同和管理的優化是整個工業互聯網的核心，賦予機器智能，軟件定義機器，機器能夠通過加入互聯互通的軟件技術進行對話。智能機器是一個軟硬一體的產品，能夠使它具備分布式計算、分布式智能分析等等智能的決策能力，所以以機器為核心是一個很重要的特色。面向的是工業化大數據處理，對于工業數據處理的安全、速率、標準以及基于行業知識模型的結合，除了有分析工具以外還要和行業模型相結合，而這些幾百年來積累下來的分行業的不同的行業模型是做工業大數據處理的根本。我們推出的幾個關鍵技術，比如數字鏈條，就是把從產品設計、市場導入的需求到產品設計，到產品制造、生產、物流以及最后交付到客戶，全生產線全部可視化，在數字鏈條當中把生產能力、生產要素通過數字化的手段進行分析。

　　第二，工業大數據，實時優化，大范圍的分析和資產管理。我們把這叫數字雙胞胎，意思就是物理世界的產品，通過數據管理化，實現一個完全和它對應的數字雙胞胎，一模一樣，幫助我們在充分大數據情況下進行模擬、調優、測試、壓力運算等等，比如級別嚴苛的核爆，海底、油田、高空電力行業甚至有極高成本進行生產試產。這大大縮短了產品研發到試產的時間和成本。

　　第三，先進的模型，快速提供消費級的工業互聯網應用。這是工業領域的專業知識模型。在工業互聯網領域相當重要的是安全性。

　　在鐵路方面，鐵路運量和效率分析，蒸汽發動機的優化，剎車時間和剎車距離的控制，鐵路運量的排班優化等等，幫助鐵路公司提升準點發車率。

　　航空業是工業大數據應用最成熟的行業，航空業的工業互聯網應用也是走在最前沿的。中國東航、海航等航空公司已經分別開始了工業互聯網的應用，美國的前5大航空公司，西北、美聯航、AA等等，都已經在和GE合作使用工業互聯網。這些合作每天能夠幫助他們就航班延誤和取消所造成的意外維護成本一天節省45萬美金。這對于航空公司的收益來說是相當可觀的。在中國典型的應用就是幫助航空公司延長引擎壽命。工業互聯網在中國的典型應用是對于航線的調整、飛機機隊的優化、維修成本的節省。

　　第四，靈活并安全，通過數據權限管理，加強機器，網絡和系統之間的溝通。

　　軟件定義的機器(SDM)

　　設備智能化的體現就是典型的軟件定義的機器，包括機器輕松連接至互聯網;將APP和分析結果嵌入機器和云，實現智能化和自我意識;無需更換硬件即可改變和升級機器/設備功能，為用戶提供智能，實現持續改進;通過API和生態系統擴大工業互聯網平臺應用。

　　今天我們的工業互聯網技術如何落地?通過傳感器、分布式計算的操作系統嵌入等等，使設備本身有智能計算、智能處理的能力。舉個例子，GE有個風電部門，我們把傳感器安裝在每一個風機葉片上，通過對風機轉速、風力、溫度、濕度、環境等近百種數據的采集、分析，風機能夠自己進行渦輪葉片轉速的調整，不需要把數據傳輸到數據系統，通過漿片的角度調整能夠增強風力，能夠增加風力4%。這個就是典型的軟件定義的機器。

　　在工業互聯網領域的大數據和我們消費類的大數據是完全不同的。我做了個對比，傳統的百度、谷哥等這種互聯網領域的大數據分析，我們所涉及的數據需要實時性、多樣性，我要盡可能覆蓋全面的使用樣本，像剛才我講到的智能風區，燃油發電機、蒸汽發電機機組里面的核心設備調用。我們所要采納的是盡可能全的樣本量，覆蓋工業過程。所以不單單含設備，也有環境數據，包括過程數據，所以是典型的結構化、非結構化的全樣本量的采集，對于數據清潔度要求很高，對格式、質量等要求非常高。分析手段除了傳統的人工和機器學習人工智能模擬優化等以外，還包括對基于物理科學轉化過來的數學模型進行分析，所以工業互聯網是典型的復合型學科，要求有傳統的生產制造工業，同時和計算機、統計數學、大數據等學科融合好，這里面的專業性、關聯性、流行性、持續性、數據解析性的要求會更高。

　　舉個電廠的案例，對于設備的預測分析和故障時間的預測，主要的使用場景就是幫助我們能夠做預測性、預防性、主動性的維護，避免計劃外的停機。意外停機導致產能下降。中國大量的廠家是做預防，但是成本很高。這是典型的案例。他們需求就是對現有的燃油發電機減少非計劃的意外停機。為了避免這些，花大量人力物力全機組掃描，花很長時間，并且現在是基于經驗型的，所以要求提升它的檢查效率，減少點檢查的數量，提升整個全線檢查的質量。還有是對整個發電量的提升、經濟性的提升，即實性，提高設備的預警能力。整個電廠的安全性、可靠性是首要目標，降低它的運維成本，提高電廠的營收，是效率和運維提升之后的自然結果。

　　基于全廠設備管理(APM)解決方案：“不讓設備帶病工作”

　　我們現在的工業互聯網應用叫全廠設備管理，一個口號就是“不讓帶病工作”。這里面包含幾部分的核心服務。

　　第一是全電廠的資產全生命周期管理。最大化資產效能來賺取效益。最重要的是針對每一個機組發電機組對它的資產性能做一個全流程可視化的跟蹤，最大化保證開機。

　　第二是使得電廠的維修維護工人能夠進行遠程智能預測性的監視和診斷。機器級的可視化幫助決策，包括什么時候提前進行維修，什么時候有可能出現損耗等等。

　　第三是基于實時狀態的，而不是基于經驗的服務。哪個設備會壞了，什么原因，優先級怎樣?

　　第四是整個電廠的實時智能運營。合適的信息在合適的地方給合適的人。如何增加資源，如何根據下游市場需要增加發電量，什么時候進行減少發電量，這些能幫助電廠投入點檢的人數，投資降低，診斷的效率提高，還有設備使用時間長了，避免意外的跳閘還有災難性的事故。對于一些過去所不能發現的隱患可以發現它，現在可以全過程可視化，一線工人包括管理人員都能夠對隱患事故獲得第一時間通知、預警。

　　應用工業互聯網的項目成效顯著

　　機組可靠性提高，預警軸震異常等關鍵問題避免停機跳閘;問題發現及時性提高，及時發現電機軸承油脂使用過多等問題，提高設備使用周期;提前安排檢修計劃，提高檢修效率，減少檢修工作量;經濟性提高，避免撤高加現象，減少設備停役時間;根據預警系統制定檢修計劃，減少不必要的狀態檢修，使產能最大化;設備檢查效率提高，由10+人較多時間點檢和現場巡檢到1人較短時間點檢;更多長時間不易發現問題被發現。

　　GE推出的工業互聯網是全生態鏈，不單單在智能制造方面，還在數字鏈條、數字雙胞胎和PREDIX平臺，是從端到端的覆蓋。隨著面向工業大數據云平臺的推出，GE第一階段在上面差不多有50多種行業運用模型，隨著API接口推出之后會有越來越多的應用，企業可以在平臺上自主開發，像在工業領域推出消費級別的應用，幫助你快速部署、快速開發，使企業的創新和轉型能力能夠被激發、激活出來。眾包等新的模式也可以在PREDIX平臺上使用，GE自己的航空發動機軸承軸葉片的設計就是用眾包在PREDIX平臺上實現的。