工業互聯網用網絡鏈接人與機器
然而，要想實現上面的設想，“兼容性”和“定制化”恰是工業數據領域繞不過去的坎。工業云廠商究竟如何去克服，是我們必須審視的問題。
兼容性，跨越機器與機器的鴻溝
如果有人膽敢質疑工業系統中的復雜性，那么請翻譯并背誦以下名詞：Paas、SaaS、MALL、CAD、CAE、CAM，CAPP，PDM，PLM......對不起我也是問了度娘才大概知道他們各自的意思。眼花繚亂？僅僅滄海一粟而已。
事實上，除了上面這些，傳感器和數據格式的兼容性問題也是工業領域的難題。習慣了互聯網思維的你或許會問，這有什么難的，找個程序員解決一下不就得了？但咱們設身處地想一下，讓變形金剛去和“大白”借零件，你覺得這事兒可行么。
為了盡可能規避這個問題，工業云廠商一般會挑自己熟悉的設備開展服務。如華為和思科的工業云都是從為運營商服務開始。而GE和西門子則相繼推出了面向設備制造商的工業云。
同時，結盟也是擴大兼容性的好方法。GE的Predix云就是建立在GE發起的工業互聯網聯盟基礎之上，聯盟成員在兩年內從5個創始成員(AT&T、思科、通用電氣、IBM和英特爾)擴展到了超過50家硬件和軟件企業。
只有足夠的兼容性才能讓復雜的生產線結成整體。比如汽車工業是自動化程度最高的行業，整車生產車間簡直像“天網”指揮下的“終結者”生產線：車間里傳出“其庫卡庫”的機械聲，抓取、沖壓、鈑金、焊接、傳送，上百只機械手協作完成，高兼容性催生了韻律一般的和諧。
相反，想象一下正在與人類抵抗軍首領談判的“天網”全息影像臉上突然“咚”地彈出一個windows對話框：“錯誤代碼222，系統兼容性錯誤，是否開始檢測，開始自動檢測，0X？？？？？？？？指令引用的0x00000000內存，該內存不能written”，然后藍屏，死機，天網卒，全劇終。
對于工業云來說，只有讓兼容性高到足以跨越機器與機器之間的鴻溝，工業云對工廠、產業鏈、甚至行業的監測和管理才有了意義。
定制化，做人與機器的“中間層”
程序員們有個習慣，如果A和B不兼容，直接加個中間層就好。工業云就是人與機器之間的這個中間層，負責把人的意志傳輸給機器，也把機器的“話”翻譯給人。
我們先回想一下《鋼鐵俠》里的超級電腦“賈維斯”。如果托尼·史塔克需要管理自己名下的工業帝國，他會去找上萬個工程師每天拎著探測器和筆記本在太陽能電站、輸油管道、武器生產線之間穿梭往來，發郵件打電話嗎？
最方便的方法一定是把所有系統的數據匯總上來，讓賈維斯按照模型進行分析，實時調整，定期匯報。而這樣一個高效的系統，又能夠根據需要為“復仇者聯盟”的英雄們生產出各式各樣不同類型的裝備。
具體來說工業云更像是工業領域里的Android：以Predix為例，首先，Predix負責將各類數據按照統一的標準進行規范化地梳理，云計算和大數據技術提供了隨時調取和分析的平臺。接下來，有了數據和平臺，工程師們可以在Predix上按照自己企業的需求編寫程序和應用，各取所需。然后，多虧了可視化界面和云計算技術，這些工業應用的運行和使用都能用圖形、圖表和按鈕來表示。更棒的是，他們都可以被放在移動設備里，就像APP一樣。
在移動端上查看飛機發動機情況
有了這些應用，航空公司可以依靠模型分析數據，預判飛機發動機的損傷情況，也可以預設機隊的最佳飛行方案。而鐵路公司可以調整運行圖，達到最大運行速度和運載量。電網則可以根據用電量變化做出預案，預調局部地區輸電量，防止事故發生。工業云平臺讓人們通過數據“讀懂”機器，提高人類社會的效率。
當然，說到云計算，互聯網企業自然不甘示弱。前不久，亞馬遜公司也帶著自己的AWSIoT平臺進軍了工業云領域，并在全球范圍內安全地遷移數據擁有自己的優勢。似乎事情在向著我預測的方向發展，工業大數據領域已然開始了“圈地運動”。
這最終導致的結果就是，工業云的應用會給制造業帶來靈活的編程和數據分析方式，會有大波程序員開進工廠，工業將變得軟件化。
然而，關于未來，最大的困惑正在工業本身：這是一個太過龐大繁雜的領域，即使是最大的公司也沒有能力照顧得周全，兼容和定制的需求好似深淵，他的規則和邊界在哪里，究竟有沒有足夠便捷可復制的模式，仍未有人能夠回答。
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本文標題：工業云廠商如何跨越這兩道坎
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