1998年，當Paul RoGErs開始在GE(美國通用電氣)公司工作的時候，在一個燃煤火力發電廠實施優化軟件這項工作說起來容易但做起來難。在這個工廠內部，絕大多數員工不知道如何使用計算機，更不用說是軟件了，他們甚至還一度質疑這個系統。

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Rogers現在是GE的***開發官，他說，現在情況發生了很大的變化。那些***使用智能手機的員工們能夠親身體驗技術給他們的生活帶來的變化，然后他們就會意識到為什么工廠里的環境不像他們家里的環境一樣充斥著技術和智能化的元素。

Rogers表示，員工們于是想要優化設備，而這也表明了這個世界也已做好了迎接技術革新的準備。換句話說，我女兒就對世界的發展已經有了完全不同的體驗。

工業互聯網能夠解決所有問題

技術行業認為，工業互聯網正在推動各個垂直行業提高生產率和工作效率，這些垂直市場包括石油、天然氣、物流和健康醫療，GE是銷售硬件以及數據管理和分析系統的行業。

Rogers今年早些時候在接受CIO[注].com網站采訪時表示，每一個行業都面臨著不同的挑戰。這似乎是技術專家們需要解決的問題，但對于工業家來說，情況并非總是如此。Rogers表示，GE的目標是向各個行業展示如何首先優化資產，然后在優化運營。

例如，石油公司過去派員工坐卡車去“監測”油井。由于大多數油井都在遙遠的地方，且這些地方沒有任何人員配備，修復一臺停機的泵一般需要三個星期。對于這個“黑色黃金”行業來說，這是巨大的損失。

在油井或資產上安裝傳感器就解決了這個問題：如果一個油井不出油，公司會很快知道。這還帶來額外的好處，Rogers指出，來自這些傳感器的數據可以存儲在云中，石油企業可以通過基于網站的研發工具對這些數據進行分析，這提高了對整個油田研究的效率。

工業互聯網對于物流也有類似的影響。這里再說一次，最初的重點是資產，比如運輸的卡車。公司首先優化單個路線，例如盤山路，以便節省燃油，然后轉向優化整個網絡，由此火車可以充分利用其三分之二的閑置時間。

大數據和云計算推動工業互聯網的發展

這些運營例子幫助展示了工業互聯網解決效率低下問題的能力。GE認為，該公司覆蓋的各個行業每年因為效率低下造成的損失高達1500億美元。采用這種提高效率的新方法并不是讓單個資產更有效率，真正的價值在于提高整個企業的效率，而這種做法則需要能夠處理海量信息的大數據和云環境。

以燃氣輪機為例，燃氣輪機一般要保持效率不變。因此，改善熱敷需要超高級的方法，要使用非常復雜的算法運行模型。在筆記本電腦上，一個典型的查詢要獲得答案一般需要三個星期。在基于云的處理器上發布同樣的查詢執行一種計算只需要不到一秒鐘。

在健康醫療行業有許多機會。美國健康醫療行業每年多余的、不必要的或者欺騙性的開支高達1萬億美元。這些應用包括庫存管理、醫院床位管理、人才管理和無處不在的專有平臺。這些專有的平臺讓供應商和患者很難共享數據。

工業互聯網通常是與消費者互聯網并行發展的。但是，有一個關鍵的區別：在消費者和消費者之間共享的數據，如美元、偏愛、姓名等對于管理還是很有用的。

在工業中，壓力、輸出和氣象等數據點是復雜的和需要語境才能理解的。在燃氣輪機的排氣裝置上的溫度讀數與一臺機車的內部溫度是完全不同的。

但是，使用已經存在的技術就可以實現這個目標，不用等待新的技術出來。這就是利用數據并且把數據轉變為有意義的東西。(編譯/胡楊)