智能制造第二朵：云与大数据，万物互联的未来方向

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-05-31 10:18:00】【打印】【关闭】

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首先，是方向。其次，在未来。开篇我们提到本文并不致力于分辨一些热门词汇的涵义。但需要指出的是，工业4.0、工业互联网和智能制造2025所描绘的远景是趋同的，都是数据互联，并且能够利用数据来做服务。虽然这样的设想是在5-10年之后才能实现。

GE描绘的工业互联网的数据循环

西门子和GE的企业未来战略都是将自身转变为一家软件公司。可见，软件在这一轮智能制造的发展过程中，具有的巨大潜力。既然云与大数据是5-10年才能够在制造业有广泛的应用，那么现在的意义在哪里？

指导当下方向——远见

这就好比十年前建造一个小区，只有少数小区预留了足够面积的地下车库；而今则因为有着较好的配套设施所以可以比同等水平的小区拥有更高价位。

盈利模式的再造——软件思维

软件部分的更新与迭代要比硬件要快的多。中国电子技术标准化研究院给出的智能制造标准架构中，对于价值链未来的分析，也只是用了“新兴业态”来表示。其中的想象空间无比巨大。

虽然说云与大数据目前只是在消费级领域应用，制造业的应用可能在五年之后才开始普及。但如果五年后才开始研究和布局，显然是赶不上发展速度的。制造业企业的优势在于：制造业的大数据入口一定要与硬件有关。而劣势在于：过分专注硬件，往往会忽略软件在未来起到的颠覆性作用。

制造业的发展将以硬件融合软件为路径

诚如下图所示：与制造业相关的信息系统可以简要做如下划分：设备与设备的互联、设备与工业软件的互联、电子商务、机器云、供应链协同。

把握入口——智能制造信息体系：基于硬件，重于软件

第一：设备与设备的互联。第二：设备与工业软件的互联。第三：电子商务。为什么电子商务会排在第三呢？因为电子商务对于面向消费级的制造型企业是比较容易实现的，而且有多个第三方平台可以借助。第四：机器云。机器和设备时刻在产生数据，这种数据就向我们浏览网页无时无刻不在产生数据一样。消费层级的大数据通过分析我们浏览网页的数据筛选出有效数据，对消费者进行推断从而可以对其消费习惯进行预计，对其消费行动进行引导。设备层级的大数据通过分析设备数据，对设备运行情况进行推断，从而进行故障保修或改良工艺或改善人工操作习惯。GE在这一方面已经进行了积极的探索并且积累了一些经验。

消费云vs机器云