【工业物联网】“哑设备”和“铁疙瘩”才是工业物联网平台的救命稻草！
作者：物女王（彭昭）
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------ 【导读】 ------
IIoT云平台是否能按照各家企业期待的那样，短期之内打开局面，实现广泛应用呢？是否能够承载足够的数据量成为真正的平台？目前看来，梦想还远得很。
这是我在物联网智库|物女心经专栏|写的第050篇文章。
今年有句话说：孵化器太多了，创业者都不够用了。明年很可能就变成：工业云太多了，旧数据都不够用了。本人最近搜集并突击阅读了不下10份工业物联网白皮书，发现国内工业云平台的数量过剩的程度，可能比你想象地还要严重。
不难看出，工业物联网IIoT云平台大受推崇的原因在于，各家厂商都希望寻找制造业的共同痛点，推出具有普适性的产品，而云平台无疑是当前阶段的显性选择。
但是，IIoT云平台是否能按照各家企业期待的那样，短期之内打开局面，实现广泛应用呢？是否能够承载足够的数据量成为真正的平台？目前看来，梦想还远得很。
如果物联网云平台的确有能力，就请一次只击倒一个“保龄球瓶”
曾几何时，消费物联网领域也经历了与之极为类似的，堪称井喷式的的平台之争。
如果你接触物联网的时间够早，估计有个名字能勾起你的情怀，那就是Pachube。Pachube是一家2008年在英国成立的物联网创业公司，也是2009-2013年期间物联网创业的网红，被多次评选为TOP 10物联网初创公司。
后来Pachube更名为Xively，名气更上一层楼，在消费物联网领域几乎人尽皆知。由于Xively从一开始的志向就相当远大，立志成为最具通用性的物联网云平台，连接所有现实环境中的物体，包括建筑物、汽车、座椅、茶杯…用它的话说就是“to be responsive to and influence your environment”。Xively最光辉的时刻号称已连入2.5亿智能设备和1700万用户，由此产生的强烈示范效应，像兴奋剂一样刺激着类似的消费物联网云平台争相效仿。
但是如今，Xively几乎已经销声匿迹。如同Twitter之于微博，作为Xively在国内的紧密追随者，Yeelink同样希望将整个世界连接到云端，那么重点来了，Yeelink现在的情况如何？
另外，与Xively的做法形成对比，还有一家公司名为Withings，也成立于2008年，总部在法国。起初Withings并没想着一次性做成通用的物联网云平台，而是先从智能追踪器等硬件产品入手，研发了智能手表、电子秤、体温计、血压计、婴儿监测器等产品，踏踏实实的采集原先不可记录和追溯的个人健康数据，形成了很好的市场口碑和足够的销售额。
后来，Withings发展出了深耕健康这一垂直领域的物联网云平台，并将各种企业组合起来形成联盟，共同使用和推广Withings数字健康云。Withings这种先在利基市场站稳脚跟，再谋求平台式扩张的做法，发展得生机勃勃。后来Withings嫁入豪门功成身退，它在2016年被诺基亚收购，加入了诺基亚新成立的数字健康部门，并购交易额1.7亿欧元，约合人民币12.5亿元。
与Withings打法类似的成功企业还有不少，比如欧瑞博从智能开关切入智能家居IoT平台、汉威电子从空气电台切入家庭环境监测平台…屡屡验证了这种从单个智能硬件赛道占领利基市场，形成良性循环，再寻求横向IoT平台式发展的方法可行性。
对于上述两类企业、两套做法的差异，其实在经典著作《龙卷风暴》一书中早已给出了论断。书中认为对于早期市场，一开始不能指望击倒全部立在市场各个行业中的“保龄球瓶”，而应该持续专注，花时间对某一垂直领域的连锁反应进行认真研究，将潜在的市场挖掘出来，变成真正的利润，随后再追求平台化发展，才是健康的发展路线。
书中观点也与巴菲特的“能力圈”理论不谋而合。巴菲特说：如果你的确有能力，你就会非常清楚你的能力圈边界在哪里。没有边界的能力根本不能称之为“能力”。
知道自己不能做什么，甚至比知道自己能做什么更重要。边界问题在物联网云平台体现地尤为明显。
让我接着把刚才的故事讲完，作为Xively在国内的追随者，Yeelink起初对其高度模仿，但却没有步Xively的后尘。它在快速试错之后转而从智能终端入手，专注智能照明这一垂直市场，推出Yeelight之后运营情况逐步好转，并最终搭上小米的生态快车，达成深入合作。
舍得在“数据采集侧”下笨功夫，IIoT云平台的明天会更好
乱入工业战局的互联网企业和IT企业往往采用“从上到下”的视角来审视IIoT云平台的发展，他们的IIoT云平台大多部署在工业网关之上，经由网关起到设备与云平台之间的通讯连接作用。这种发展思路与Xively类似，从通用性工业云平台开始起步，看似找到了一条成功的捷径，实则是因为缺少对于工业现场OT运营技术和工艺层面的理解。
当如今的工业物联网领域，大多数人仍旧沉浸在Xively“击倒全部保龄球瓶”的梦幻之中时，只有一小撮企业尝试用Withings视角开始突围。
没有数据，IIoT云平台就是无本之木，无源之水。现实情况是，工业物联网世界的奥秘蕴藏在网关之下。一旦进入这个真实世界，采用“从下到上”的视角观察，你只能看到一地鸡毛。工业现场充满多源设备、异构系统，环境相当复杂，受制于传感器部署不足的短板，存量装备智能化水平低，工业现场的数据采集一直是推进工业信息化进程中的一个难点。现场设备种类繁多、通讯协议纷繁复杂、年代久远的设备又缺乏网络通讯的软硬件条件…这些都为现场设备层的数据获取增加了很大困难。因此，像Withings一样找准一个角度先行突破并不容易。
真正的聪明人，都在暗下“笨功夫”。之前的文章中我曾经提到，有人正在从工业中随处可见的“铁疙瘩”入手，使用与Withings类似的思路谋求脚踏实地的发展。他们与Withings的区别在于，Withings采集的是原先不可记录和追溯的个人健康数据，而这些工业企业采集的是机械传动部件的内在“体征”数据，把它们作为利基市场中IIoT的改造对象，原创性的从中提取数据进行分析，率先击倒这一类“外表木讷”，别人看不上的“保龄球瓶”。
比如在日本东京机械要素展上首次亮相的一款联轴器产品，虽然和普通的联轴器在外观上并没有什么不同，但它其实是一款自带感知能力的智能型机械传动产品，内置了扭矩检测功能。
不要小看这一小步的改进。在我们的生产设备中，包含大量的机械零部件，尤其是那些帮助实现设备运转的各类传动组件，例如：联轴器、减速机...等等，它们在设备运行过程中的各种数据状况信息，对设备的生产运营管理和决策来说，是十分重要的。
“把一件事情做到10倍好，比做到提升10%要容易得多。”说这话的人是谷歌实验室GoogleX的负责人泰勒。他说：“尝试做一样新东西，做法无外乎两种风格：一种是小幅变动，不会有吓人一跳的版本改进，往往得到的就是10%的成果。但如果想要获得真正的革新，你就得重新开始，尝试另一种方式，打破一些基本假设，还有可能要打破常规，违背常理。”
在工业现场也有两种做法，一种是在已经产生了数据的地方，从网关或SCADA中把数据读取上来，通过云端进行分析，获得比原来提升10%的收益。另一种是在原先没有数据的地方，想办法把数据采集上来，完成从0到1的突破。后者即使取得的效果不如原来的10倍好，起码这是一种更有价值的探索方式。
这款联轴器产品便属于后者。它借助传动链中的机械传动组件自身具备的运动感知能力，将检测到的运行状态信息实时反馈给设备系统，帮助设备在运行时获得实时的有关传动轴的预防性维护数据；在不增加太多应用成本的情况下，为企业提供更丰富的设备诊断监测数据。
“哑设备”和“铁疙瘩”才是工业物联网平台的救命稻草
在联轴器这个“铁疙瘩”之外，ABB、西门子、SICK等公司也在尝试改造从前的“哑设备”，在原本没有数据的地方创造并提取数据，他们选中的工具惊人地一致，那就是工业中随处可见的低压电机。
ABB给电机做了一款“可穿戴设备”，直接安装在电机的外壳上，通过蓝牙和智能手机直连，由手机担任网关将电机的数据上传到ABB Ability云平台进行分析。它能够监测温度、震动、能耗等状态，还可以根据振动频率，计算当前电机的转速和加速度。一旦参数偏离标准值，智能传感器就会发出警报通知操作人员，以达到持续监测与实时响应的目标。这款产品带来的效益包含降低70%的电机停机时间、延长30%电机寿命，并节省10%的耗能。
振动监测的典型信号链
工厂中那些使用了十几年的任意品牌的存量电机，都可以通过这款智能传感器产品迅速完成 “数字化”，将市场中数百万台的存量低压电机转化为智能互联设备。
当然不可否认的是，这款产品还有很大的提升空间。目前该产品以“小时”为频度测量电机状态，最多可保存一个月的相关数据，通过蓝牙4.0与手机手动直连，电池寿命只有3-5年。未来它将通过工业网关自动实现与云端的通信，并拥有更为长久的电池寿命和更为强大的边缘运算能力。
西门子的做法与之类似，由新一代Simotics SD和配件系列实现电机的数字化。其可穿戴传感器产品还处于概念阶段，并未见有实物推出。在西门子的描述中，这种全新的智能电机通过接入IIoT云平台MindSphere，用户可对电机状态进行简便分析，确定维护方案和时间。
使用单个“可穿戴设备”检测电机的振动，这是一次很有意义的革新。它整合了传感器技术、网络通讯技术，以及云平台技术，完成了在线、动态、实时的状态监测。由于可以直接从电机中获得一手信息，不仅能够实时检测状况，还能根据反馈数据的变化趋势，提前对可能出现状况的相关环节采取预防措施，以减少设备的意外停机，并提升生产效率。
但由于该智能传感器位于电机外壳，犹如隔着衣服听诊，难以对轴向和径向的振动做出准确区分，状态监测的精度尚待验证。
从“可穿戴”到“植入式”，打入核心部件内部，IIoT逐步脱胎换骨
针对“存量”电机开发“外置”可穿戴产品是一种思路，有家来自德国西南部黑森林地区的公司SICK，尝试了另一种全新方式，从电机反馈数据本质上通过“内置”编码器改造伺服电机。
工业中很多约定俗成的做法，受到当初技术和环境的限制产生，比如广泛使用的多线制来连接电机与驱动器的做法就是其一。SICK明白，如果想要创造或者革新，那就不要因为其他人都在这么做，而接受任何惯例，应该从深层本质开始思考。
SICK的HIPERFACE DSL技术突破了传统伺服电机数据反馈的做法，让电机上的所有数据反馈应用仅需一个接口，也就是说，转速控制器与反馈系统之间使用一条信号线就已足够。
由于伺服反馈采用数字式通讯，能够在反馈运动控制数据的同时，承载更多与电机相关的信息，比如：产品标签、硬件参数、振动、扭矩、绕组温度...等状态信息，便于更有效的进行实时监控和诊断分析。用当下时髦的名词来说，就是从内在实现了伺服电机的“智能化”。
凭借全数字化接口HIPERFACE DSL，电机和驱动器只需一根电缆和一个插头相连，布线工作减少了一半，成本优势显著。更进一步，HIPERFACE DSL在电机整个生命周期中，开启了永久性状态监控的可能，数字协议深入了机器之心，一直“穿透”到电机转轴进行贴身“观察”。
通过HIPERFACE DSL可以采集到多样化的电机数据，包括工作小时、电机温度、消耗电流、转速、速度以及它们的相应变化量，由此实现的状态监控，可以产生两大好处：一是保护机器，避免高昂的间接损失。二是优化机器效率，达到最高的可用性和生产率。
我们都知道货币的时间价值，即现在的一块钱比未来的一块钱更值钱。工业数据的时间价值更加明显，当下这个微秒检测到的数据，其价值与下一秒、下一分钟、下一小时检测到的数据价值有天壤之别。一旦检测到气体泄漏或者机械故障，就要立即采取行动，防止灾难性事故的发生。时间敏感型数据的价值在解读之时便进入了衰减周期，延迟越长，决策价值越低。
联轴器、减速机、电机，这些传动部件接入工业物联网，带来的价值提升可想而知，这一趋势刚刚浮现。
过去针对传动设备的状态监测属于隔靴搔痒，主要应用于大型机组，比如柴油机、发电机、风机等装备，成本极高。工业现场中广泛使用的低压电机一般采用停机时静态检测，手动测试的方法完成日常监测，不仅耗时耗力，而且耽误生产。
凭借边缘智能传感器的快速发展，让数据频率分析可在信息离开节点之前完成，并及早判定信号内容。一些高阶计算模块可以执行快速傅里叶变换FFT、有限脉冲响应FIR，并使用智能提取，缩小抽样数据的范围。因此现在通过IIoT解决方案，低压电机也有能力实现以前成本高昂的状态监测，令其开始打入核心部件内部。
最后照旧泼盆冷水，虽然ABB、西门子、SICK等公司的方案令人耳目一新，但对于较为复杂的生产设备来说，要能够在出现系统异常时，快速精准的找到机械传动的故障点，并有效的采取预防措施，就需要对多级传动组件中的各个环节，进行全方位的实时动态监控和诊断，只针对电机进行状态监控还远远不够，期待IIoT在原创性思维的洗礼中，经历一次又一次的脱胎换骨。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
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重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
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重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
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重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
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精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
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智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
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高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
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不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
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边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
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创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
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对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
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人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
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超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
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迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
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制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
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重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
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开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”。
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