有擁有數(shù)據(jù)時，他們是不會為原始數(shù)據(jù)買單的
　　1.我們不要太早地去設定框架
　　當企業(yè)在考慮采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)鏈接與工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的時候，最好的方法是找到一個適合企業(yè)的案例或應用作為入口。這已經(jīng)是一種較為普遍的慣性思維模式。但這似乎并不是我們想像中的那么簡單，因為我們很容易發(fā)現(xiàn)，要找到非常通用的、適合眾多企業(yè)的單一使用案例并不存在。相反地，這些應用場景卻分布在制造業(yè)企業(yè)部門的各個傳統(tǒng)驅動要素里面，包括能源、可靠性、質量、生產(chǎn)、設計等等。換句話來講，就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的結合沒有固定的模式，沒有固定的架構，可是，我們今天卻給出了太多的框架。
　　過緊或過松的工程與制造公差所引發(fā)的故障導致客戶無法享用產(chǎn)品或者是成品的貨到即損質量問題等，都屬于成功的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用案例。在結合多方實地調研以及與企業(yè)的項目合作之后，我們發(fā)現(xiàn)，遠程監(jiān)控在這兩年依然居于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)結合案例的首位。能源效率的管理緊隨其后，而資產(chǎn)可靠性與設備智能所帶來的質量提升則位居第三。業(yè)務轉型措施被多數(shù)企業(yè)看作長期使用案例，更有可能成為明年及以后的目標。
　　正是這些早期的成功案例，使得新的應用創(chuàng)新以及應用的方向轉變成為可能。例如，從出售資產(chǎn)變?yōu)槌鍪勰芰Φ裙蚕斫?jīng)濟的模式。美國NSF智能維護系統(tǒng)中心主任李杰教授在《工業(yè)大數(shù)據(jù)》一書中指出，實現(xiàn)制造業(yè)的價值化，實現(xiàn)用戶需求、產(chǎn)品設計、制造和營銷的配合，根據(jù)生產(chǎn)狀況實現(xiàn)系統(tǒng)自我調整，降低生產(chǎn)過程中的浪費以及制造工業(yè)環(huán)保與安全是大數(shù)據(jù)工業(yè)制造的五大核心支撐。
　　2.重視顯性因素和不顯性因素的必要融合
　　五大支柱的焦點就是顯性因素和不顯性因素的融合。我們曾經(jīng)關心的是產(chǎn)品的制造、產(chǎn)品的制造工藝、產(chǎn)品本身的質量等顯性因素?？紤]的因素都是可以觸摸的、可直觀判斷的。在工業(yè)大數(shù)據(jù)里，要解決的問題卻是那些不顯性因素。設備處在一個在亞健康狀態(tài)，我們不僅看不到，更不明白問題的根源在那里。
　　由于問題大部分與顯而易見的關系有關，其中包括隱形的訊息、零配件供應商、復雜的制造流程、多變的環(huán)境狀況和客戶使用方案等。對于未來的智能制造而言，想要達到零宕機、零排放或是零維修等目的，我們必須突破的一個關鍵點，就是關注相關隱形的因素，做好量化與數(shù)據(jù)交叉關聯(lián)分析。
　　今時今日，多數(shù)公司依然通過信息系統(tǒng)層次結構的控制來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)流的管理，我們已經(jīng)看到不少企業(yè)開始嘗試從下至上、向頂層的企業(yè)應用系統(tǒng)和分析管控平臺輸送IIoT的數(shù)據(jù)的方式。而另外一種嘗試就是從外源數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)也同時通過企業(yè)各種門戶流向的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的云端?，F(xiàn)在的問題就是，外源的數(shù)據(jù)能否在直接與現(xiàn)有自動化設備相連的門戶的“物”的一側實現(xiàn)，或通過傳感器和連接器的第二系統(tǒng)實現(xiàn)對接。
　　傳感器門戶云的這種方案有利有弊。好的一面是，基于傳感器的解決方案，尤其是專注于提供這些傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)所形成的價值，比現(xiàn)有的自動化解決方案的部署更快更方便，也會經(jīng)常提供積極的短期投資回報率。而不足之處便是，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大多是控制系統(tǒng)內已經(jīng)收集到的數(shù)據(jù)，畢竟，缺乏控制系統(tǒng)環(huán)境的測量數(shù)據(jù)點與環(huán)境數(shù)據(jù)的采集是較為突出的問題。
　　3.無法產(chǎn)生價值，沒有人會在意數(shù)據(jù)的所有權
　　伴隨著對數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值驅動被大眾廣為接受后，數(shù)據(jù)所有權及數(shù)據(jù)共享的問題變得越來越突出。那么究竟是資產(chǎn)設備的制造者，還是用戶的機器擁有數(shù)據(jù)，目前市場沒有定論。如果我們沿用信息管理的最佳實踐，認同客戶擁有這些數(shù)據(jù)，而設備制造者的角色是配合用戶，以做好數(shù)據(jù)保管者的工作為主。的確，有一些設備供應商比較堅持自己擁有數(shù)據(jù)，而且并不愿意與客戶分享原始數(shù)據(jù)，但多數(shù)供應商至少傾向為客戶提供原始數(shù)據(jù)訪問的有效途徑，來共同參與全制造鏈的改進與提升。
　　數(shù)據(jù)的所有權與資產(chǎn)/設備是否為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢有密切的關系。當機器的使用還不具備競爭優(yōu)勢，或是沒有真正為企業(yè)帶來新的競爭優(yōu)勢的時候，數(shù)據(jù)所有與分享一般都不會得到太多的重視。一直到當機器的使用確實產(chǎn)生了競爭優(yōu)勢時，資產(chǎn)使用者會更多地保護數(shù)據(jù)。
　　伴隨著大數(shù)據(jù)理念井噴式的發(fā)展，用戶對于大數(shù)據(jù)理解的成熟度也迅速提升。能夠很明確的一點是，當客戶沒有擁有數(shù)據(jù)時，他們是不會為原始數(shù)據(jù)買單的。相反，對于供應商而言，只有通過共享數(shù)據(jù)并且提供給客戶有價值的服務，才能從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的設備數(shù)據(jù)中獲得回報。
　　考慮到各種各樣的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用案例與場景，其中也包括新數(shù)據(jù)源，改變系統(tǒng)架構的數(shù)據(jù)以及多結構化數(shù)據(jù)等因素，我們今天的制造企業(yè)并不完全擁有適當?shù)姆治瞿芰εc相關的人才。不少制造業(yè)企業(yè)的確有很多數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗，但主要是集中在結構性數(shù)據(jù)集的基礎上進行描述性分析，而不是利用大數(shù)據(jù)，融合實時與各種非結構化數(shù)據(jù)共同進行預測性和規(guī)范性分析。
　　那么，這也意味著產(chǎn)業(yè)鏈需要全面緊密的合作，企業(yè)不僅既需要投資合適的技術，更重要的是更為重要的是，也也需要投資過程和培訓。正如西格瑪和精益已被融進持續(xù)改進措施之中，數(shù)字建模，機器自學習等大數(shù)據(jù)工具也需要進行深化改造，進入到制造業(yè)的每一個環(huán)節(jié)，每一個細小的功能，讓制造業(yè)專家來充分使用這些大數(shù)據(jù)工具，而不僅僅專屬于數(shù)據(jù)科學家的專屬。
　　4.需要加速實施智能連接資產(chǎn)實現(xiàn)智能運營
　　在工業(yè)大數(shù)據(jù)的推動下，趨勢分析，統(tǒng)計分布分析，統(tǒng)計過程控制與優(yōu)化，包括回歸分析等開始運用到大量資產(chǎn)連接后所提供的數(shù)據(jù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺技術的出現(xiàn)不僅僅是提升了分析的廣度，更出現(xiàn)了加速淡化了傳統(tǒng)分層模型的趨勢與可能性。
　　自90年代初誕生的制造企業(yè)生產(chǎn)過程執(zhí)行管理系統(tǒng)(MES)，作為制造業(yè)協(xié)同管理的平臺為現(xiàn)今制造的管理打下了堅實的基礎。制造執(zhí)行系統(tǒng)協(xié)會(MESA)在給MES定義中特別指出，MES必須提供實時收集生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)的功能，并作出相應的分析和處理。而如今的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在這定義的基礎上，逐步使之成為智能連接運營的協(xié)調、優(yōu)化平臺，而不僅僅是執(zhí)行與合規(guī)的集成和分析中間介層。
　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺引起無數(shù)供應商的關注是因為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的構成自身就是一個多元化的整合以及不同元素之間相互探索的平臺。到2020年，根據(jù)埃森則的報告，到2020年，全球傳感器的數(shù)量將達到2120億，設備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量接近16EB。而資產(chǎn)/設備是這一切的一切。
　　全面啟用智能連接資產(chǎn)/設備將能夠使任何地方的工業(yè)大數(shù)據(jù)傳輸?shù)饺魏蝿e的地方，從一種分散控制器變?yōu)榧锌刂?，再到全分散控制的新模式，以及支持真正的端對端價值鏈流程的混搭應用程序與分析功能。資產(chǎn)/設備全面連接不僅僅會轉變控制系統(tǒng)層次結構，也同樣會改變企業(yè)的應用程序。能夠靈活處理運營數(shù)據(jù)而不僅僅是結構性交易數(shù)據(jù)，甚至有可能會顛覆我們長期基于會計的運用操作模式。