编者荐语：
解决工业的痛点、痒点和盲点，如能耗问题，质量问题，安全问题，控制和优化问题，提高效率效益和效能实现装置的卓越运营才是有生命力的解决方案。不要为了炫耀锄头忘了自己是种地的，一切工作要围绕核心目标开展。
最近“工业互联网”这5个字是最高频的词了，既然叫“互联网”，这个“网”字是最重要的，还有必然和“工业”有关系。
我想用三张图片来说明这个事情，一个化工人怎么看工业互联网？
第一张图，关于工业互联网和我们常说的消费互联网究竟有什么不同？
一谈到“网”，我们都会马上想到网络价值那个美特卡夫效应，是说它给我们带来的效益和节点的平方成正比关系。因为节点越多它带来的市场客户越多，规模效应，这个很容易理解。比如说购物网、打车网、游戏网什么的，都是和用户的多少有直接关系，就是和节点数的平方有关系。
但是工业互联网是什么情况呢？那要看看工业对什么感兴趣。首先是对企业的生产装置感兴趣，他的装置能耗更低一点？更安全一些？更稳定？质量更好？这些问题解决与否才决定这个“网”的价值。要解决这些问题，更多的是和工业装置的运行机理、生产工艺有关系，和节点数量的关系并不是那么明显和直接。当然有人会说，工业界有市场和销售问题，如果网的节点多，他的客户就多，销售就多，但这是一个消费型互联网的概念，和我们说的工业互联网还不是一回事情。
不错，工业和市场有密切关系，反过来看，如果我们的产品质量不好、能耗安全上不去, 销售网络再强大也没有好东西卖给客户。所以，归根结底还是我们的产品质量能耗成本这些事情要解决。
既然是装置生产运行有关系，就要获取装置的信息，这就是我们常说的传感器问题，因此传感器才是工业互联网要连的东西。传感器这个东西和消费网络的节点不同，传感器在工业装置的位置和数量并不是越多越好。其次，这些传感器的数据上来以后要进行分析。有了这些分析结果以后，才能返回去控制或优化我们的装置，这才能产生效益。如果只是采集了数据，不论展示的多么漂亮，但不能影响操作人员，不能影响管理人员和工程师的行为，那么这些东西就没有实际用处。所以，一定要产生一个信息整体上的闭环才会出效益。
工业还有一个特点，每一套装置每一个企业都有差异性，我们面对的是具体问题，很难具有可复制性。当然从方法论和结构方面有一定的复制性，但是它含的深刻的技术细节是难以复制的，这就是说，必须一个一个企业去做，一件一件事情去解决。这就是说工业互联网的可以做的事情，要用“加法”做法，还有一些也可能是“乘法”的做法，那下面再细说加法和乘法的事情。
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第一，我们需要基本硬件软件，这是基础。很多的高科技公司，比如华为等等这些公司都是为我们开发基本技术的，可以叫技术驱动型的工业互联网公司。
第二，是提供云服务、算力、云存储这些基本建设的公司，比方说阿里云腾讯云等等，还有就是很多平台类技术公司和通讯类公司，可以称之为基于服务的工业互联网公司。
第三，就是工业终端的企业，他们的需求是用上边提到的技术型公司和服务型公司提供的技术来解决他们生产中的问题，这是由实际问题驱动的，是需求驱动的，是质量指标、能耗指标、稳定性指标、安全环保指标决定的。这一类公司基于他们的具体需求，用这些IT技术、网络技术、云服务技术来解决他们的问题。具体体现在,要连接更多传感器、对传感器传上来的数据进行深度处理和解释。本质上，他们是用IT技术和更有效的算法对他们的生产知识进行固化和深化。
技术驱动、服务驱动和需求驱动，这三类公司形成了一个全生态，缺一不可，在整体上把企业各个功能层级和部门联系在一起，这就是一个工业人眼中的我们所说的“工业”互联网。因为他们面向的是工业，他们要解决的问题也是工业中最关心的问题。
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第三张图，是关于不同类型的工业和对应的互联网问题。
工业运行方式可以分为流程型工业和离散型工业两大类。离散型工业，比如汽车制造、零件加工、家电制造这一类。流程型工业主要是指石油化工、能源、钢铁这一些原材料工业。
一般来讲，从系统科学的观点来看，离散工业是或者近似是确定性系统，用它的测量变量可以准确地描述对象。知识方面的表述相对来讲也比较确定。比如说做零件加工，可以设计出很好的自动控制系统和机器人，做一个和做100个都可以是质量一致的。这就是可复制性比较高。从方法概念上说，它是一个“乘法”的关系。如果把这些加工机器人用网络连接起来，整个系统的效率就会以倍数的关系来提高，这就是离散工业数字化发展可以更快一些的原因。另外一方面，离散工业和消费互联网关联比较直接和容易。比方说生产家电的流水线可以直接联系到消费互联网客户端，用户直接下单决定产品规格和数量，这样就从节点平方关系到乘法关系，大大的加快了生产和价值实现效率。
再看流程工业就不太具备可复制性，因为它们处理是化学品流体的反应和分离等等。这些过程的描述都是基于一些假设和近似。比如很多的化学反应机理就不清楚，很多的流体特征甚至连测量问题都还没有解决。尽管装置相同，每一个工程师都有不同的理解和不同操作经验，不少经验是只可意会不可言传的知识。这就是说，知识是模糊性的，很难复制。举一个例子，同样一张图纸，盖了两个装置，这两个装置运行参数、运行能耗等问题都可能有很大的不同。这就是在石油和化工很难实行完全的无人化，因为人可以处理模糊的东西，可以根据情况灵活掌握，这和离散系统非常不一样。其次石油化工企业一般是做原材料处理，并不是直接生产到消费者手中产品。很难做到，消费者一下子就从网上定制一个化工厂生产什么材料做成特定的产品，甚至医药这种和消费者最近的生物化工也很难做到这一点。流程工业和最终消费者之间还隔着一层产品制造商。
04结束语
综上所述，工业互联网一定是要以工业为主体，是要用新的数字化手段和互联网技术解决工业的痛点、痒点和盲点，如能耗问题，质量问题，安全问题，控制和优化问题，这些才是工业的需求，离开了需求谈工业互联网，那就是无根之树，无源之水。
工业互联网工作的推进，还要分不同的工业类型，离散工业和连续工业有非常大的区别，互联网在离散工业实现效益的方式，复制到流程工业就很难有效果，实际上也复制不过去。
最后一点，如上所说，离散工业互联网做的是“乘法”的事情，流程工业要去做“加法”，这就不能急不能一哄而上，要脚踏实地，一件一件地去做，做一点就要出一些效益，这才会使工业有生命力和可持续性。所以，工业互联网这件事情需要政府和企业有一个长远的规划，有一个持续改进的方法。积极推进一些典型示范项目，做好做透，大家就会看到实际效果和目标，根据自己企业的情况稳步往前推动。
工业互联网要实事求是，有什么问题解决什么问题。从上而下，从下而上都是可以的。但是解决的问题还是那几样，一个是感知问题，数据要上来；另外一个就是要对数据进行分析，这个分析并不是只进行一些简单统计分析和可视化，一定是要对数据进行深刻的、有物理指导意义的高阶分析，由此才能把这些分析结果用于指导我们的装置优化运行、提高安全和改进质量。
有了这些清醒的认识，工业互联网就一定能见实效、能做好。
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