宣稱開放還是真正開放、吸引IT極客還是吸引工業創客、分享銷售渠道還是分享既得利益，這之間的差別雖然細微，但是造成的結果和成就卻是云泥之別。

　　從設備管理到智能決策是IIoT必須塑造的核心價值

　　立足實用性角度，IIoT云平臺大多停留在連接管理和設備管理階段，能夠觸發應用使能，并且通過機器學習，將業務分析轉化成價值的鳳毛菱角。

　　目前并非標配的機器學習能力，將是IIoT云平臺能否制勝的關鍵。通過使用歷史數據訓練模型，或者根據平臺提供的工具自己開發模型，滿足預測性、認知性、復雜性分析的要求，產生創新的業務邏輯。對數據進行的分析產生可執行的信息，其結果是讓工業企業做出更精明的決策，才是IIoT云平臺價值的最大化。

　　一個IIoT云平臺的典型案例是一家北美的煉油廠，通過使用無線聲波變送器，通過及時的檢測和維修故障的閥門，提高了合規性，并且將碳氫化合物的損失減少了300萬美元。該項目在5個月內就收回了成本，按照使用超過20年計算，估計每年的投資回報率為271%。

　　IIoT云服務平臺很難形成寡頭壟斷的競爭格局

　　與消費領域有很大差異，工業是一個場景復雜，充滿惰性，講究資歷和關系的領域，IIoT云平臺最終的競爭格局不太容易產生寡頭壟斷的局面。

　　可以把工業現場簡單粗暴的進行分類，切分為流程工業和離散行業。兩個領域又包含各種行業，大中小等級的各種項目。在很多細分市場中，市場規則、需求特點、項目的分布都有很大的差異，垂直于縱深領域扎根發展，是IIoT云平臺通過生存關考驗的捷徑。

　　在這里我們不妨把未來的IIoT云平臺競爭格局與現在的工業控制系統進行對比。之所以選擇工業控制系統進行參照，因為它是工業現場的控制核心，經過多年的磨合與積淀，最終形成了相對比較穩定的市場劃分局面。

　　從下面的典型市場份額圖中可以看到，流程工業與離散行業、離散行業的大型項目與中小型項目，起到主導作用的玩家有很大區別，在這背后對應的項目合同金額差距更是巨大。工業控制系統尚且如此，IIoT云平臺想要做到天下通吃難度極大。

　　圖：流程行業控制器主要玩家及市場份額

　　圖：離散行業大型控制器主要玩家及市場份額

　　圖：離散行業中小型控制器主要玩家及市場份額

　　3、IIoT云平臺+工業硬件+行業Know-How，才最配哦

　　最大限度的挖掘IIoT云平臺的潛力，你還需要一臺“藍翔挖掘機”。沒有工業硬件和行業Know-How的配合，IIoT云平臺就只是個普通的空白本子而已，沒法變成工業領域的百科寶典。

　　也許你也聽說過這樣的故事，在一個制造液壓閥的工廠，生產線的每一個工件上都加裝了射頻芯片。裝配步驟會根據不同的產品個性化定制。生產線可以生產一批相同尺寸的液壓閥，也可以不需要人工干預就能生產25種不同型號的產品。不再需要設定時間或者多余的庫存。這使得生產線的產量增加了10%，庫存減少了30%。

　　IIoT云平臺的部署，除了可以滿足小批量定制的靈活性需求之外，還可以基于工業大數據的深度學習和分析，對工業企業實現全方位的提升，比如金風科技就通過對已售成套設備的追蹤和遠程管理，從打價格戰的傳統競爭方式，順利升級到了工業服務商的新型商業模式。這樣IIoT鮮活的例子正在變得越來越多…

　　呵呵，不過，如果讓大部分工業企業的大老板們去這樣的工廠參觀，除了感覺人煙稀少無聊透頂之外，估計很難看出門道，更別提生搬照抄了。

　　以西門子成都工廠SEWC為例，去那里參觀學習過的大老板真是挺多的，一抓一大把，大家關注的重點也基本上都是高大上的工業4.0、數字化工廠、高度集成IT系統應用，回來之后兩眼一抹黑，還是不知道IIoT怎么落地。

　　只有高科技的東西是不是就能成就一個數字化工廠呢?一些扎實的基礎性工作，工業大數據的有效埋點與逐步積累，才是IIoT的根本。這個時候如果沒有一位“老司機”指引，一般人是找不出端倪的。

　　舉個例子，在SEWC電子和裝配車間的地板上，每1米乘1米的位置都有一個接線口，而大多數國內的工廠都是在立柱附近有接線位置。細心觀察的你如果好奇為什么會這么設計，資深專家Ivy就會跳出來告訴你，這是為了當布局發生變化時，能夠非常靈活的進行搬家工作，不會受制于接線的位置。SEWC搬家最多就是周六一上午做停工準備，周六下午搬家，周日再來做做校準和整理，周一就能恢復生產了。所有的設備都沒有生根發芽，地牛一拉就走了。

　　圖：西門子充滿傳奇色彩的成都工廠(SEWC)

　　全文終。