工业互联网三部曲（中）|万物互联人机之巅

发布时间：2017-02-21 作者：e-works专家林雪萍来源：知识自动化

关键字：工业互联网万物互联

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近几年来，第五种发电“燃料”——其他四种为煤炭、油气、核能和再生燃料，已经被业界广泛认可。这种燃料是什么？答案是，嗯，“提高能效”。这个几乎没有笑点的答案实在是出乎意料地缺乏逻辑。剑桥大学教授Yergin在2011年的书中提出来这样一个概念，却是我们理解工业互联网由来的桥梁。

源自设备资产管理的需求

设备维护与能源管理一直是工业领域最重要的命题之一。在Yergin教授的书籍出版之后的一周年的时候，GE对此作出了深思熟虑地回应，2012年11月份推出了“工业互联网——打开机器与智慧的边界”白皮书。白皮书热情洋溢地宣告工业互联网开启了工业经济的新时代，智能仪表的优化，可以使得单台设备以最好的状态运行；而相互连接的机器，则可以形成智能网络。

在过去，飞机引擎中的传感器都是被动模式——直到出现故障才会在仪表盘上亮红灯。这类传感器有很多，例如测量温度、压力和电压，这些传感数据过去很少被保留和研究。在大多数飞行中，引擎只会保留三个平均值，分别是起飞、巡航和降落数据。

而在GE的下一代GEnX引擎中（装备波音787飞机）将会保留每次飞行的所有基础数据，甚至会从飞机实时传输回GE分析。

一台引擎一年产生的数据量甚至会超过GE航空业务历史上所有的数据。

虽然机器间通过传感器通讯已经不是新概念，但是GE的业务规模能让这种想法得到更快实现。显然作为拥有最大规模的工业数据集，同时掌握历史数据并监测未来数据，GE能够测试任何算法的可行性。这就是GE面向未来的数据战略。

两种模式

诊断和预测被认为是面向不同时间的世界观。以往的设备维护往往都是“应激性”反应，有故障报警再去解决问题，这被称为“诊断Diagnositics”；而随着主动性预防和维护的普及，现在“预测性Progostics”诊断则是希望提前了解设备的运行节点，并做出主动性调整。这已经成为设备资产管理行业发展的主流方向。

根据美国著名的自动化咨询公司ARC的2015年调查报告，在美国目前只有18%的工厂利用设备数据进行主动性预防维护，而且往往只限于过程参数数据，如材料的温度、压力等简单数据。

大量的设备数据都被忽视，直接丢弃。这些数据随着机器铁锈，悄无声息地散发到大气中了。然而，随着大数据时代的到来，工业从业者重新意识到这个充满铁锈味的数据气息的价值。

工业互联网被称为“第三次革命”，应该说这个提法过于草率和牵强，但工业互联网却是工业数据觉醒时代的最好代名词。一个庞大的物理世界——由机器、设备群和网络组成，通过大数据与数字分析的能力，与人的决策相连。这种虚实结合的工业新场景，激发了工业的想象力——准确地说，人们试图给机器开始增加想象力。

工业互联网的“机与智”

要理解工业互联网的核心，其实也很简单，就是解决人与机器的连接问题。这其中涉及到的先进分析（高级分析），就是工业大数据专业分析。与普通的数据分析不同，它涉及到了复杂的工业知识模型。

打破机器与大脑的边界

在这三个要素中，智能机器将现实世界中的机器、设备、机群和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来；高级分析则是使用基于分析与预测算法，结合各种关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式；而人员的连接，也使关键的一步。通过实时连接，连接各种工作场所的人员，将人的决策性因素与设计、操作、维护以及服务相关联。

冷冰冰的金属与智慧的连接与融合，数据和知识重新定义了金属。

Big Iron +Big Data=Big Outcome

大铁砣+大数据=大产出

刚刚被GE收购的生命科学仪器制造商赛默飞（Thermo Fisher）的化学分析仪在原有的智能功能基础上添加网络连接功能，一旦进入危险环境，化学分析结果就会马上传输给用户，立即启动化学缓解过程，无需等待就实现仪器和人员净化。赛默飞通过GE的 Predix云平台，用于安全地获取、分析和储存产品数据，并传输到公司内部和客户手上。

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