導讀：廠商不應只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺、數據模型，而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺、數據模型，為自己服務的方法。
廠商不應只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺、數據模型，而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺、數據模型，為自己服務的方法。
圖片來自“123rf.com.cn”
近幾年，工業(yè)物聯網發(fā)展的如火如荼，各種服務商、集成商如雨后春筍不斷涌現，逐鹿市場。但工業(yè)物聯網在工業(yè)制造中部署落地的情況卻不容樂觀，那么，發(fā)展工業(yè)物聯網，難度究竟在哪里？或者說哪些能力才是工業(yè)物聯網廠商們的核心競爭力？
我們將工業(yè)物聯網的技術應用分為以下七層：
隨著工業(yè)物聯網的快速發(fā)展，很多傳統(tǒng)的工業(yè)制造企業(yè)將目光轉向了設備數據，要實現智慧管理、數據處理，第一步需要拿到設備數據。那么對于工業(yè)設備來說，數據采集很難么？設備生產廠家自己不能做？當然不是。
其實工業(yè)設備數據采集，就是做一個硬件終端，與設備交互，只要弄明白交互的物理接口、交互協議、數據類型等，這個事情就不難。但擁有協議的設備廠家，為何自身沒做數據采集，而是通過第三方來獲取數據，其中的難點不在數據采集本身，因為工業(yè)設備的數據具有海量且無序的特點。
除了數據采集，還要對數據進行存儲、分類、處理等等，這些都是廠家需要面臨和解決的問題。中國制造業(yè)現狀決定數據采集將是非常大的市場需求，正催生了大量的硬件制造商、數據采集集成商等提供基礎數據互通能力的服務企業(yè)。
云平臺很難嗎？設備生產廠家自己做不了，其他軟件公司不能做嗎？MQTT就是物聯網了嗎？
當然是否定的。
云平臺的難度當然比做一個數據采集終端要難一些，但云平臺歸根到底，還是一個解決終端規(guī)模接入處理能力，如何解決大規(guī)模并發(fā)的數據存儲問題，這也是一個純粹的技術問題，即便設備廠家做不了，還是有很多物聯網公司能去做這件事，例如阿里云、華為云、匯川等企業(yè)?？粗械恼撬鼈兊脑撇渴鹉芰托酆竦膶嵙Γ瑢τ谠浦胁渴鸬臄祿斜容^高的保障，這是一般的企業(yè)想做也沒有能力做好的。
云平臺雖然解決了數據接收和存儲需求，但業(yè)內人都知道，這是非常復雜的時序數據存儲。數據被保存到云平臺后，該怎么處理？這件事情是想著簡單，實際部署卻有一定難度。
所謂數據處理，就是把數據進行高度的抽象，并進行必要的處理，讓這些數據更加有序的保存，高效的檢索，便于后續(xù)的數據應用、統(tǒng)計、分析計算。
數據處理這個環(huán)節(jié)，事實上很容易被忽略，絕大多數物聯網服務商并不明白數據處理是怎么回事，更不知道如何去做好數據處理，只能把采集到保存過程中的數據直接應用，這就帶來一系列問題：
面臨大量數據，只能展現零散的數據，而無法準確判斷數據關聯關系，且無法輔助決策等等。到了這一層，各類物聯網企業(yè)的實力差距就已經明顯體現出來，能夠有效處理數據的企業(yè)往往能夠更快速的切入行業(yè)，為客戶提供數據價值。
物聯網平臺開始走向平民化，非IT的專業(yè)人士可以輕松上手工業(yè)APP應用，對于絕大多數企業(yè)也無多大難度。
數據分析對工業(yè)物聯網來說，兩個方面：
A分析數據，形成分析結果，這是數據分析必須要做的一個基礎的事情。
B合理應用分析結果。
現階段的工業(yè)物聯網企業(yè)，普遍還處在第一個“分析數據”，極少數開始做第二個。
分析是手段，而非目的，分析的目的就是要把分析的結果應用起來。對于智物聯而言，分析的目的即是實現安全生產+節(jié)能減排+提高效率。這件事情是一件實實在在的事情，只是吹捧概念、無法真正落地的企業(yè)是很難做到預測性維護。智物聯已經實現了設備連接、數據處理、業(yè)務應用的綜合使能平臺，可以面向各類工業(yè)場景應用，并處理各種設備和數據，目前的工業(yè)設備接入量達20萬臺，累積超過10T的工業(yè)運行數據。
工業(yè)物聯網體系化建設，是工業(yè)物聯網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)別于其他物聯網企業(yè)的地方，是企業(yè)在市場競爭中真正的軟實力。
在物聯網洪流中，也許做數據采集、云平臺、數據處理、數據分析的人或者企業(yè)會很多，但真正形成一個完整體系的卻甚少。思科就是一個行業(yè)典范，當他們研制出第一臺網絡路由器的時候，這臺路由器已經是思科體系中的成員了，他們的體系中包括了產品系列、產品線、思科標準、思科統(tǒng)一腳本語言等。
這件事情如果不是一開始做好，后面體系基本上是無法建設和完善的。
工業(yè)物聯網的商業(yè)模式，與互聯網模式有很大的不同，一不留神就會陷入困境。
拿智物聯來說，很早便瞄準了—設備生產廠家，我們認為這是一條直接敲開設備數據大門的最佳路徑。
設備廠家普遍的工業(yè)物聯網需求，即讓廠家知道他們的客戶都是誰，以及設備位置、設備操作方法、設備運行方式、故障問題、故障處理，了解同一種設備在不同的地方使用所造成的差異、不同的用戶使用習慣對設備運行帶來的不同影響等。毫無疑問，通過物聯網，讓他們把服務從被動變成主動。
不同的企業(yè)在出發(fā)的時候，或多或少會走彎路，但是最終會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期內企業(yè)將如何增長，在市場中占據什么樣的位置。模式本無對錯，但市場會做出適當的選擇。
這是一個終極環(huán)節(jié)，也是價值兌現的“最后一公里”。
無論是政策的推動還是市場紅海，工業(yè)物聯網的市場營銷已經逐漸成熟，國內也有大量實施項目落地，從工信委的示范項目到廣東省的“上云上平臺”，展現出的是一片欣欣向榮的昌盛景象。
深入一些，就是讓客戶學會如何利用 MIXIOT平臺解決更加復雜的問題，從單體設備到多個設備組成的裝置，到多種裝置構成的生產線、多個產線組成的車間，到整個工廠…….，更深層次的意義，就是 MIXIOT 成為解決問題的標準，而這個標準的創(chuàng)立者是智物聯。
往往，我們不單要告訴客戶你需要什么樣的工業(yè)物聯網，同時能夠提供有效的工具和標準的方法。要清楚地知道，廠商不應只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺、數據模型，而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺、數據模型，為自己服務的方法。
