“工業互聯網平台這個大江湖太熱了，熱的江湖的誰都快煮開起泡了”，各地風起雲湧的“工業互聯網”大會有“世界”或“全球”、“中國”、“XX省”各種級別與規格，請的大佬都是威名遠揚，百萬APP、企業上雲，真是“風景這邊獨好”繁榮景象，然而，卻有太多的工業人對此表示質疑—並非是工業界的人有酸葡萄心理，而是“現場有神明”—似乎在工業現場的人並不是這麼高調張揚
，這種感覺就像一幫人在討論你們家的馬的病該怎麼治，你卻發現自己家隻有一頭耕地的牛啊!

就像在某次工業互聯網大會上，有一位做“數字化轉型”的，我真心不知道這是幹什麼的公司
，實在太抽象了，後來我問具體是什麼業務
，說通過互聯網提升製造業的能力—我聽了後跟他說“可是生產現場過去沒有Internet，今天也沒有Internet，未來也不大會有Internet”—如果你說的是工廠的辦公室，有，可是，現場生產從來就沒有Internet啊!

01 工業互聯網到底是誰的事情?

讓我們豔羨不迭的是IT的世界不乏光鮮亮麗
，混跡工業互聯網江湖的人特別擅長包裝
，經常扮演著以“互聯網思維”的成功學大師角色的人大有人在，似乎振臂一揮天下歸心的氣勢，能夠混的平頭老百姓家都知道的IT界人士真的很多，但說起OTquandedalaochulezijiquanziyijitadeqinqipengyouzhidao，yibanputongdazhongxianranshibuzhidaode
，zhezhongyushengjulaideyingxionglingxiuqizhiyeyingxianglezhizaoye，sihuzhizaoleyigechongmanwandaochaochejiejingdewang。

記(ji)得(de)有(you)一(yi)次(ci)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)的(de)大(da)佬(lao)們(men)說(shuo)通(tong)過(guo)大(da)數(shu)據(ju)可(ke)以(yi)提(ti)升(sheng)風(feng)力(li)發(fa)電(dian)機(ji)組(zu)的(de)發(fa)電(dian)效(xiao)率(lv)，我(wo)就(jiu)質(zhi)疑(yi)到(dao)，我(wo)們(men)做(zuo)控(kong)製(zhi)係(xi)統(tong)的(de)所(suo)要(yao)做(zuo)的(de)不(bu)就(jiu)是(shi)獲(huo)得(de)葉(ye)片(pian)的(de)“最大葉尖速比”嗎?我已經調節到最大了，你怎麼才能更大呢?那如果風向改了呢?--那我不是有偏航係統嗎?那通過大數據可以避免對電網的衝擊，那我們控製係統不是有“低電壓穿越”功能嗎?那我可以進行預測性維護—不好意思
，如果你的機器有那麼多故障信號，我想這家公司的風力發電機組已經被市場給淘汰了
，再簡單不過的邏輯—你有那麼大量的故障信息讓你學習?但是，如果你沒有那麼多故障—你學習的精度就會有問題啊!

工業互聯網如華為任正非先生所說的“我們不要炫耀鋤頭，而忘記了鋤地”—真正的連接不是那個物理的互聯網
，而是由“價值”所構成的網絡
，你提供什麼樣的價值給你的客戶?你的生產需要什麼樣的協同?如何提高信息的效率，這些都基於“運營管理”水平的規劃與設計，而工業互聯網隻是一個工具。

02 是應用為先
，還是架構為先?

Mcrazy提醒了我，IT的思維與OT思維的差異在思維模式的結構，IT是一個自上而下的架構，強調平台架構設計，而OT則是自下而上的執行，先解決局部的問題
，然後解決全局的問題，因為
，局部的問題不解決，對於控製而言
，你是連基本的生產精度、生產效率都無法滿足，你根本就不要談向上的數據傳輸的—因為你都沒有測量準確

，你要那些數據幹什麼?

IT與OT的確在相互融合，但OT廠商也在積極的借助於IT技術來幫助自己實現“優化”，而OT邁向工業互聯網是以自身測量
、控製已經實現的既有模型為基礎來進行一級級的數據集成，並進行優化，OT比IT的優勢在於我了解現場，IT不了解現場所規劃的就造成其想法無法執行。

這兩種路徑，哪種對工業現場更適合?似乎不言而喻—架構全局是好的，但如果你不了解對象，這個就無法落地。

03 工業場景與商業場景的差異

IT出身的人擅長架構，也擅長軟件
，但其對象往往非是物理實體，或者並非是“周期性”控製任務，而控製任務，都是基於“等時同步”的周期性信號采集，且執行對象是物理的閥門與執行器

、液壓對象、伺服電機等，這些對象本身就有自身的機械、材料特性。

工業現場的人不敢肆意描繪
，誇誇其談在於敬畏--因為工業需要更為穩定可靠
、周期性的傳輸

，需要多年的積累工藝Know-How
，會有人員傷亡
，會導致大的成本損耗。因此，不會輕易的做出“承諾”--可以如何提升效率，勾勒未來美好前景--若僅僅在PPT上是無法說服製造業的人的。

製zhi造zao分fen為wei離li散san的de對dui材cai料liao進jin行xing物wu理li的de加jia工gong
，流liu程cheng中zhong多duo是shi對dui材cai料liao的de化hua學xue反fan應ying，在zai尋xun找zhao生sheng產chan的de經jing濟ji性xing過guo程cheng中zhong，有you太tai多duo的de約yue束shu條tiao件jian，就jiu像xiang注zhu塑su機ji打da一yi個ge材cai料liao要yao對dui其qi進jin行xing工gong藝yi的de摸mo索suo
，材cai料liao的de種zhong類lei可ke能neng有you上shang千qian種zhong
，產chan品pin的de規gui格ge也ye是shi變bian化hua多duo樣yang，那na麼me對dui於yu每mei個ge產chan品pin而er言yan
，其qi工gong藝yi控kong製zhi就jiu是shi一yi個ge非fei常chang需xu要yao累lei積ji的de過guo程cheng，在zai紡fang紗sha的de勻yun整zheng領ling域yu，烏wu斯si特te積ji累lei了le200年，在金屬熱處理工藝領域的知識與經驗決定了材料的水平，而這些一直都是中國製造業的“強基”無法跨越的必然路徑。

工業不是“互聯網”思維可以快速迭代，或者病毒式複製的高速成長的，所謂的“互聯網思維”成功學故事都是告訴很多人如何快速把握資本“風口”，快速致富
，股票
、期權
、創業團隊
、風投，這是互聯網思維的影響力刺激了人們“致富”的欲望，然而，互聯網思維在工業領域需要以“禪定”的積累與發展而言，是不對路的
，因此
，在一段時間裏很多人對此路徑產生了懷疑，什麼場景能夠快速複製?

數字化於製造業是有益的，數據連接也是有益的
，互聯網思維也是可以借鑒的—比如跨界思維
、用戶思維，這些都是必然需要納入工業領域的，助力其升級的。然而
，今天很多人所談論的“互聯網思維”卻並非出於為製造業的發展，而是一種急功近利，快速致富的欲望。

04 工業哪裏有那麼簡單?

人們談百萬APP
，希望通過工業互聯網實現百萬APP上雲
，其實，這些跟工業都沒有什麼關係，大部分應用就目前來看就是“顯示”呈現這樣的任務。

其實，工業互聯網本身第一步就是連接問題，而這個場景裏目前存在的大量公司幹的都是“體力活”—就是為不同的行業提供數據的連接，將複雜的現場總線連接起來
，之前有朋友問及有多少現場總線，我找了份資料有50多種
，IEC列為標準的也有18種，而由這些總線接口之上產生的“協議”則有數千種
，而這些是目前大部分“工業互聯網”公司在幹的事情，實際上就是“導表”，將機器的數據對象字典中的數據與上位軟件的變量映射起來。

TSN應運而生-工業互聯網不同於internet

連lian接jie是shi工gong業ye互hu聯lian網wang的de第di一yi個ge障zhang礙ai，另ling外wai一yi個ge障zhang礙ai就jiu是shi牽qian扯che到dao數shu據ju的de所suo有you權quan問wen題ti了le，你ni說shuo我wo賣mai了le台tai機ji器qi給gei你ni
，那na這zhe個ge機ji器qi的de參can數shu就jiu是shi你ni的de了le嗎ma?我賣了控製係統給做機器的，那麼這個控製器的技術就也賣給機器製造商了嗎?這就像你買了部iPhone，那這個手機裏的信息就屬於APPLE這家公司了嗎?

如果隻是生產狀態這些參數，倒也無妨，如果是牽扯到工藝的參數呢?這是機器製造商的Know-How，這些數據是不能開放的
，而不開放的話
，就存在數據不完整，不完整的數據得出的結論就是不完整的。

基於大數據的應用在工業場景裏的難點在於“小數據
，大應用”，其實，工業的數據量相對於圖形圖像處理、金融交易、摩拜單車而言，數據並非是很大，雖然周期性的數據可以按照mS來刷新，可是用於振動監測的故障數據並非很大，因為很大的前提是得有大量故障，而這是不允許的。

05以應用需求為導向，自然的發展路徑

與(yu)工(gong)業(ye)互(hu)聯(lian)網(wang)江(jiang)湖(hu)不(bu)同(tong)，來(lai)自(zi)自(zi)動(dong)化(hua)業(ye)界(jie)的(de)企(qi)業(ye)也(ye)都(dou)開(kai)始(shi)邁(mai)向(xiang)這(zhe)個(ge)方(fang)向(xiang)，但(dan)是(shi)，顯(xian)然(ran)比(bi)較(jiao)謹(jin)慎(shen)，自(zi)動(dong)化(hua)行(xing)業(ye)的(de)每(mei)個(ge)針(zhen)對(dui)工(gong)業(ye)的(de)應(ying)用(yong)都(dou)是(shi)來(lai)自(zi)於(yu)產(chan)業(ye)的(de)實(shi)際(ji)需(xu)求(qiu)，在(zai)這(zhe)裏(li)
，IT是一個工具，通過跨界的工具融合來解決產業實際問題，這是自動化界的人幹工業互聯網的出發點。

比如：我的客戶要解決控製之外，產線的連接
，要把注塑機和機器人連接起來
，我需要接口，大家就去推動EUROMAP

，包裝工業需要連接灌裝、貼標就去推動PackML的標準，要把機床連接起來，推動MTConnect，然後發現這些機器可能會產生混合的生產，那麼就統一規範OPC UA
，而為了實現與IT的交互

，推動TSN技術。

OPC UA在不斷尋求解決工業互聯網的問題

每一項技術都是來源於製造現場的需求，而我們製定百萬工業APP的時候想過這些APP來幹什麼嗎?

每個垂直的工業行業都有他們的應用Know-How，這些都是工業界的人積累了數十年的經驗。其實，很多不了解工業現場的互聯網人以為自己很厲害

，什麼都可以幹，其實，AI在製造業也有很多年了，IT對於製造業而言是個工具，以前計算能力不足，因此很多AI的應用並沒有被推動

，而現在有了經濟性，很多應用才有可能實現
，很多技術並非IT的創新，IT隻是憑借商業應用降低了技術的門檻
，使得工業應用具有了可行性。

Know-How仍然是在工業本身
，IT僅是一個工具
，而非製造的本質。

工業互聯網，我們需要對製造業現場的敬畏，就像稻盛和夫所說“現場有神明”—不到現場，不了解現場，就要做工業的互聯，這個非常可怕，也會無法落地
，再引用任正非先生的話“讓聽到炮火的人決策”--讓離現場近的人來引導製造業，我們要敬畏現場。