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    2. 關于工業互聯網數據上云可行性的兩個問題

      問題:

      第1個問題是,工業互聯目前遇到的最大的問題就是,企業的機器的核心數據是不會讓你第三方企業傳到云上面的,這個問題應該怎么去考慮?


      第2個問題是,如果我再連的時候,我核心的考慮不是連企業的核心的設備,而是從一些工業輔助設備去連接,通過這個切入點去切入的話,那么這些輔助設備的數據價值怎么體現?比如說,企業用到了一些工業的環保設備,或者是一些空壓機這些東西?我互聯以后,簡單的把數據拿到,然后做一些服務運維,做一些售后服務的增值業務,除了這個以外,我還能做到什么繼續的這種商業價值的挖掘


      回答:

      第一個問題:工廠數據上云問題:


      a:市面上大多數的數據上云,系直接從plc等控制系統讀取數據,這些數據包含了工藝加工、生產信息等敏感數據。潛在風險是,這些數據流入到競爭對手那里,怎么辦?

      b:數據分析的本質是提升效率或管理增值,核心不是上云(云計算)還是不上云(邊緣計算或霧計算),正確的做法應該是先做價值流分析,識別企業需要提升什么,再順著梳理需要分析什么數據,有沒有這些數據庫,最后再看哪些數據需要從機器獲取,這樣的做法,是一開始就針對目標,數據類型會簡單得多,適用得多。

      第二個問題:什么設備(數據)上云?怎么上云?怎么延伸數據價值問題?

      并不是所有設備(所有數據)都不能上云,我們需要識別商業模式和業務邏輯,這包括:

      a:維修履歷數據,這好比去醫院看病時,病歷本上的數據。這些數據本身就是工廠維修人員,社會專業維修人員和裝備廠家的留下的痕跡數據,系供應鏈所有。我們通過智能運維系統,將這些數據進行痕跡管理,作業輔助和深度分析,應用于工廠端,服務端、供應鏈與裝備端,這是可行的。但這需要維修模式創新作為基礎,比如維修合伙人制度,以及工業服務產業化作為支撐,方能實現數據變現。


      b.針對故障分析診斷的傳感器數據。典型如紅外成像,油液分析,振動分析(三大典型的診斷),以及其他讀數(溫度、泄露分析)等等。受制于傳感器精度、診斷分析技術的制約,這種解決方案的關鍵在于經濟性。一般發生在高價值,高風險的行業,如冶金,石油化工,電力等行業;而更經濟的方式,可以是離線監測+上云方式,如智能傳感單元+智能終端+云的解決方案。


      C.除此之外,問題里面講到空壓機的解決方案。這里的商業模式,主要是還是能源托管為主,向用戶提供更穩定和更經濟的能源供給方案。通過設備連接,我們要做的是能源更節省,更經濟,維護成本更低,供給更可靠,至于數據向設備供應商提供服務,這也是延伸應用而已,并非核心,還是要為能源托管本身服務。


      d.金融風控系統。這主要解決的是:1工業品和工業服務供應鏈,開展融資授信業務;2.銀行和金融機構,開展融資抵押的金融服務。這有利于解決企業轉型升級中融資難和資金短缺問題,這時候,我們可以將一些核心關鍵設備,電力設備上云,它是風險控制的核心,結合到區塊鏈技術,數據交互限于金融機構和用戶之間,那么數據上云是可以實現的。

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