近幾年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的如火如荼，各種服務(wù)商、集成商如雨后春筍不斷涌現(xiàn)，逐鹿市場(chǎng)。但工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)制造中部署落地的情況卻不容樂(lè)觀，那么，發(fā)展工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，難度究竟在哪里？或者說(shuō)哪些能力才是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)廠商們的核心競(jìng)爭(zhēng)力？

我們把工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的難度總結(jié)為一個(gè)倒三角。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)難度

但實(shí)際市場(chǎng)中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，呈現(xiàn)出的是一個(gè)正三角。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者分布

為什么會(huì)呈現(xiàn)出這樣的分布，要從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)體系說(shuō)起。

我們將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)應(yīng)用分為以下七層：

層級(jí)L1、C1： 設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)采集

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，很多傳統(tǒng)的工業(yè)制造企業(yè)將目光轉(zhuǎn)向了設(shè)備數(shù)據(jù)，要實(shí)現(xiàn)智慧管理、數(shù)據(jù)處理，第一步需要拿到設(shè)備數(shù)據(jù)。那么對(duì)于工業(yè)設(shè)備來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)采集很難么？設(shè)備生產(chǎn)廠家自己不能做？當(dāng)然不是。

其實(shí)工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集，就是做一個(gè)硬件終端，與設(shè)備交互，只要弄明白交互的物理接口、交互協(xié)議、數(shù)據(jù)類型等，這個(gè)事情就不難。但擁有協(xié)議的設(shè)備廠家，為何自身沒(méi)做數(shù)據(jù)采集，而是通過(guò)第三方來(lái)獲取數(shù)據(jù)，其中的難點(diǎn)不在數(shù)據(jù)采集本身，因?yàn)楣�業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)具有海量且無(wú)序的特點(diǎn)。

例如，單個(gè)數(shù)控機(jī)床設(shè)備，每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以達(dá)到400M，按照一條產(chǎn)線上有10個(gè)工位十臺(tái)設(shè)備來(lái)計(jì)算，五條產(chǎn)線的話，一個(gè)簡(jiǎn)單的工廠，其數(shù)據(jù)生產(chǎn)量每秒鐘能達(dá)到20G，而我們使用的普通手機(jī)流量也不過(guò)是每月10G左右。

除了數(shù)據(jù)采集，還要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分類、處理等等，這些都是廠家需要面臨和解決的問(wèn)題。中國(guó)制造業(yè)現(xiàn)狀決定數(shù)據(jù)采集將是非常大的市場(chǎng)需求，正催生了大量的硬件制造商、數(shù)據(jù)采集集成商等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)互通能力的服務(wù)企業(yè)。

層級(jí)L2、C2：數(shù)據(jù)接收，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，云平臺(tái)

云平臺(tái)很難嗎？設(shè)備生產(chǎn)廠家自己做不了，其他軟件公司不能做嗎？MQTT就是物聯(lián)網(wǎng)了嗎？

當(dāng)然是否定的。

云平臺(tái)的難度當(dāng)然比做一個(gè)數(shù)據(jù)采集終端要難一些，但云平臺(tái)歸根到底，還是一個(gè)解決終端規(guī)模接入處理能力，如何解決大規(guī)模并發(fā)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題，這也是一個(gè)純粹的技術(shù)問(wèn)題，即便設(shè)備廠家做不了，還是有很多物聯(lián)網(wǎng)公司能去做這件事，例如阿里云、華為云、匯川等企業(yè)�？粗械恼�是它們的云部署能力和雄厚的實(shí)力，對(duì)于云中部署的數(shù)據(jù)有比較高的保障，這是一般的企業(yè)想做也沒(méi)有能力做好的。

不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是一個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)，絕大多數(shù)情況下，并不能使用一般軟件公司通常熟悉的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，這對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)不小的門檻，但這門檻并非不可逾越。

層級(jí)L3、C3：數(shù)據(jù)處理

云平臺(tái)雖然解決了數(shù)據(jù)接收和存儲(chǔ)需求，但業(yè)內(nèi)人都知道，這是非常復(fù)雜的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)被保存到云平臺(tái)后，該怎么處理？這件事情是想著簡(jiǎn)單，實(shí)際部署卻有一定難度。

近幾年，市場(chǎng)中涌現(xiàn)了大量的物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)服務(wù)商，但大多數(shù)能力有所差距，并未具備完善的數(shù)據(jù)處理能力，采集到的數(shù)據(jù)就像一堆面粉，非專業(yè)的云平臺(tái)也就像一個(gè)面粉倉(cāng)庫(kù)，把一堆堆面粉放到倉(cāng)庫(kù)，期間只是面粉堆不斷增大了而已，海量而零散的數(shù)據(jù)并不會(huì)給企業(yè)帶來(lái)價(jià)值。

所謂數(shù)據(jù)處理，就是把數(shù)據(jù)進(jìn)行高度的抽象，并進(jìn)行必要的處理，讓這些數(shù)據(jù)更加有序的保存，高效的檢索，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用、統(tǒng)計(jì)、分析計(jì)算。

數(shù)據(jù)處理這個(gè)環(huán)節(jié)，事實(shí)上很容易被忽略，絕大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商并不明白數(shù)據(jù)處理是怎么回事，更不知道如何去做好數(shù)據(jù)處理，只能把采集到保存過(guò)程中的數(shù)據(jù)直接應(yīng)用，這就帶來(lái)一系列問(wèn)題：

面臨大量數(shù)據(jù)，只能展現(xiàn)零散的數(shù)據(jù)，而無(wú)法準(zhǔn)確判斷數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，且無(wú)法輔助決策等等。到了這一層，各類物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的實(shí)力差距就已經(jīng)明顯體現(xiàn)出來(lái)，能夠有效處理數(shù)據(jù)的企業(yè)往往能夠更快速的切入行業(yè)，為客戶提供數(shù)據(jù)價(jià)值。

層級(jí)L4、C4：數(shù)據(jù)分析，分析結(jié)果應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開(kāi)始走向平民化，非IT的專業(yè)人士可以輕松上手工業(yè)APP應(yīng)用，對(duì)于絕大多數(shù)企業(yè)也無(wú)多大難度。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的窘境，就是要面對(duì)一堆數(shù)據(jù)，卻又無(wú)法從數(shù)據(jù)中看出有效信息，對(duì)于數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)就更加困難。數(shù)據(jù)分析的目的就是弄清楚，這些工業(yè)數(shù)據(jù)背后的含義。這個(gè)事情的難度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)前面的三件事情，即使是軟件公司也不一定有這個(gè)能力，因?yàn)檫@些事情程序員做不了，數(shù)學(xué)工程師也不一定就能做。想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用，就要跨越數(shù)學(xué)與工程的鴻溝，建立數(shù)學(xué)與工程橋梁。

數(shù)據(jù)分析對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，兩個(gè)方面：

－A－ 分析數(shù)據(jù)，形成分析結(jié)果，這是數(shù)據(jù)分析必須要做的一個(gè)基礎(chǔ)的事情。

－B－ 合理應(yīng)用分析結(jié)果。

現(xiàn)階段的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，普遍還處在第一個(gè)“分析數(shù)據(jù)”，極少數(shù)開(kāi)始做第二個(gè)。

分析是手段，而非目的，分析的目的就是要把分析的結(jié)果應(yīng)用起來(lái)。對(duì)于智物聯(lián)而言，分析的目的即是實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)＋節(jié)能減排＋提高效率。這件事情是一件實(shí)實(shí)在在的事情，只是吹捧概念、無(wú)法真正落地的企業(yè)是很難做到預(yù)測(cè)性維護(hù)。智物聯(lián)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備連接、數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)應(yīng)用的綜合使能平臺(tái)，可以面向各類工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用，并處理各種設(shè)備和數(shù)據(jù)，目前的工業(yè)設(shè)備接入量達(dá)20萬(wàn)臺(tái)，累積超過(guò)10T的工業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)。

層次L5、C5：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系化建設(shè)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系化建設(shè)，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商最值得自豪的地方，在某種程度上，這也是區(qū)別于其他物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的地方，是企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中真正的軟實(shí)力。

在物聯(lián)網(wǎng)洪流中，也許做數(shù)據(jù)采集、云平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析的人或者企業(yè)會(huì)很多，但真正形成一個(gè)完整體系的卻甚少。思科就是一個(gè)行業(yè)典范，當(dāng)他們研制出第一臺(tái)網(wǎng)絡(luò)路由器的時(shí)候，這臺(tái)路由器已經(jīng)是思科體系中的成員了，他們的體系中包括了產(chǎn)品系列、產(chǎn)品線、思科標(biāo)準(zhǔn)、思科統(tǒng)一腳本語(yǔ)言等。

這件事情如果不是一開(kāi)始做好，后面體系基本上是無(wú)法建設(shè)和完善的。

層次L6、C6：商業(yè)模式

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式，與互聯(lián)網(wǎng)模式有很大的不同，一不留神就會(huì)陷入困境。

拿智物聯(lián)來(lái)說(shuō)，很早便瞄準(zhǔn)了—設(shè)備生產(chǎn)廠家，我們認(rèn)為這是一條直接敲開(kāi)設(shè)備數(shù)據(jù)大門的最佳路徑。

設(shè)備廠家普遍的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)需求，即讓廠家知道他們的客戶都是誰(shuí)，以及設(shè)備位置、設(shè)備操作方法、設(shè)備運(yùn)行方式、故障問(wèn)題、故障處理，了解同一種設(shè)備在不同的地方使用所造成的差異、不同的用戶使用習(xí)慣對(duì)設(shè)備運(yùn)行帶來(lái)的不同影響等。毫無(wú)疑問(wèn)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)，讓他們把服務(wù)從被動(dòng)變成主動(dòng)。

智物聯(lián)則不遺余力地為廠家提供所需的方案服務(wù)。智物聯(lián)的模式核心，就是在提供給設(shè)備廠家服務(wù)的同時(shí)，還提供了一個(gè)以 EXP（Expert）為主的系列應(yīng)用，包括邊緣計(jì)算終端，給設(shè)備使用者提供了工具和利器，讓設(shè)備使用者得到實(shí)惠，能更加了解設(shè)備的運(yùn)行情況，更加了解設(shè)備的潛在風(fēng)險(xiǎn)，還能知道如何調(diào)整運(yùn)行參數(shù)以達(dá)到節(jié)能、提高產(chǎn)能的效果等等。廠家可以把應(yīng)用當(dāng)成自身設(shè)備附加的增值服務(wù)提供給他們的客戶，這些增值服務(wù)就具有了收益可能，為消化物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的新成本提供了可能。

不同的企業(yè)在出發(fā)的時(shí)候，或多或少會(huì)走彎路，但是最終會(huì)走出屬于自己的商業(yè)模式，而選擇怎樣的商業(yè)模式就決定了在一段時(shí)期內(nèi)企業(yè)將如何增長(zhǎng)，在市場(chǎng)中占據(jù)什么樣的位置。模式本無(wú)對(duì)錯(cuò)，但市場(chǎng)會(huì)做出適當(dāng)?shù)倪x擇。

層級(jí)L7、C7：市場(chǎng)營(yíng)銷，項(xiàng)目落地，知識(shí)體系傳遞

這是一個(gè)終極環(huán)節(jié)，也是價(jià)值兌現(xiàn)的“最后一公里”。

無(wú)論是政策的推動(dòng)還是市場(chǎng)紅海，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)營(yíng)銷已經(jīng)逐漸成熟，國(guó)內(nèi)也有大量實(shí)施項(xiàng)目落地，從工信委的示范項(xiàng)目到廣東省的“上云上平臺(tái)”，展現(xiàn)出的是一片欣欣向榮的昌盛景象。

智物聯(lián)是一個(gè)擁有完整工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系的企業(yè)，在多個(gè)行業(yè)積累了大量的經(jīng)驗(yàn)，我們的知識(shí)體系在行業(yè)內(nèi)不斷被認(rèn)可并具備傳遞的價(jià)值。從最淺顯的層次，讓客戶學(xué)會(huì)如何使用MIXIOT平臺(tái)，比如，如何確定物聯(lián)對(duì)象，如何編寫(xiě)數(shù)據(jù)采集終端（適配器）與設(shè)備之間的復(fù)雜對(duì)應(yīng)關(guān)系，如何編制統(tǒng)一代碼，如何布局?jǐn)?shù)據(jù)展現(xiàn)顯示板，如何進(jìn)行運(yùn)行相關(guān)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，如何配置分析項(xiàng)目，如何看懂分析結(jié)果，如何把邊緣計(jì)算終端的輸出策略告訴設(shè)備等。

深入一些，就是讓客戶學(xué)會(huì)如何利用 MIXIOT平臺(tái)解決更加復(fù)雜的問(wèn)題，從單體設(shè)備到多個(gè)設(shè)備組成的裝置，到多種裝置構(gòu)成的生產(chǎn)線、多個(gè)產(chǎn)線組成的車間，到整個(gè)工廠……．，更深層次的意義，就是 MIXIOT 成為解決問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)，而這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的創(chuàng)立者是智物聯(lián)。

往往，我們不單要告訴客戶你需要什么樣的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，同時(shí)能夠提供有效的工具和標(biāo)準(zhǔn)的方法。要清楚地知道，廠商不應(yīng)只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺(tái)、數(shù)據(jù)模型，而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺(tái)、數(shù)據(jù)模型，為自己服務(wù)的方法。

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