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IT与OT的终极融合 | 《论工业互联网与智能制造》（下篇）
利用工业互联网的技术，收集覆盖装备操作情况、运行状态、工况状态、环境参数，反映关于产品和设备实况的数据，并通分析，可以进一步对整个生产过程进行优化。这些优化包括对制造设备的实时监控、故障检测和诊断、预测性维护、整体设备效率、质量检测、能耗管理、人员安全监管等等。
面对这样一些挑战，如果我们回顾一下近十年来IT应用的发展，或许会得到一些有价值的借鉴。以前不少的IT应用也是一个大而全的封闭型的软件，第三方也很难在其基础上创新。
图5 IT和自动化的发展路线
在过去十年的时间里面，不少企业认识到这些问题，包括不容易创新，也不容易灵活快速迭代发展，最终难以为客户提供最大价值等等。现在越来越多的IT应用已将其核心功能作为API暴露出来，让第三方通过API的调用，整合创意出更新的，更加适应客户需求的，小的专门性的应用。像在智能手机里一样，没有一个APP（应用）是大而全的，每个APP都是为了提供一个很特殊的功能或为了解决一个很特殊的问题而创立的，而且APP内部所提供的功能多不是由APP本身完全提供，更多的是通过调用多种其它的服务，优化整合后而实现的。
图6 未来的工业软件架构：
工业功能服务和应用网格
在制造业的环境里，我们是否也可以朝这个方向走？
比如说把我们现有的垂直分层的结构压扁，把大而全的应用中的细分基本功能以API把它暴露出来。在这本基础上，这些系列工业软件供应商可以组合出多种高层次的应用。第三方的应用开发商也可以把这些基本功能，随意地组合，在其之上，创意出新的，小而精的细分业务的APP的模块，这些模块易于演变，也可以把其基本功能再次以API把它暴露出来，利于其它第三方的创新。这些各种基本功能服务和上层的专门应用一起构成了一个具有活力的工业软件服务和应用网格。在这样一个工业软件的生态下，不管是传统的工业软件供应商，还是新生的第三方的应用开发商，都比较容易开发出更加切合客户需求的应用，而且能敏捷地演变，以应对客户的生产环境和需求的快速变化。我们是否能朝这个方向发展，或能以多快的速度发展，受到很多因素的制约。然而，这是一个值得尝试和努力的方向。
小结
工业互联网和工业大数据分析，都可以作为智能制造的优化手段，实现及时快捷地获取可执行的信息，对生产过程进行全透明度的管理，从而优化系统绩效动态，灵活响应新的需求。同时在确保人员安全，实现保障可持续性发展。
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