㈠ 仅仅“互联网”和“软件”一词之差，两类企业的发展却截然不同
最近几年，工业互联网非常火热，美国的工业互联网、德国的工业4.0、中国制造2025，让从业者和专家们看到了工业互联网巨大的发展前景。GE推出工业互联网云服务平台Predix，西门子进军工业4.0，三一重工投资10亿打造工业互联网平台树根互联，中设智控从设备资产管理转型升级为工业互联网企业……
先前一阵子，我们举行了一个内部讨论：传统企业与互联网企业的区别和联系，就这个议题我展开思考了另一个问题：如何分析工业软件企业和工业互联网企业的区别和联系？在这里，从价值创造视角与大家分享一下我的思考。
分析企业必然无法绕开价值创造，每个企业都有特定的商业模式，商业模式背后隐藏着价值创造。产品/服务为用户带来价值，企业通过满足用户需求进行价值创造，即使对于社会，也可以通过财富分配为公民创造价值。
价值创造是指企业利用内外部资源，为用户提供产品和服务以满足用户需求，从而达到企业的价值目标，这一过程中企业为用户创造价值，用户为企业带来价值。企业通过价值链为用户创造价值，即，企业在满足用户需求的过程中形成了价值链，一般认为，价值链的环节主要包括：原材料→生产→产品→营销→物流→用户。
那么，企业如何进行价值创造？两种方式：内部和外部，外部价值创造就是耳熟能详的品牌、口碑（用户认同）、市场价值等，也是市场对企业的认可。不同行业与企业有不同的内部价值创造方式，产品/服务、内容生产（知识类平台）、资源配置（中介服务、供应链改造）都是内部创造价值的方式。无论采用哪种方式，企业的最终目的都是获得收入和利润（价值）。
每个企业都要进行价值创造，不同点在于价值创造的来源、方式和价值链的不同。因此，分析不同企业可以从价值创造层面进行分析。耐克和安踏都是运动装备企业，除了产品/服务的区别，两者之间的品牌价值有差距；GE与西门子都是工业领域的巨头，两者之间竞争非常激烈，尽管两者都认识到数据对于制造业和工业产品的重要性，但在价值创造方式方面依然存在不同，GE通过工业互联网平台创造价值（这很美国），西门子则通过工厂智能化与协同制造创造价值（务实的德国）。
对于工业软件企业和工业互联网企业来说，企业的价值就是产品/服务的收入和利润，但暗含着不同的价值创造来源。这里先亮明旗帜：工业软件企业价值创造的来源是产品（工业软件产品）、工业互联网企业价值创造的来源是用户，这是两种不同的逻辑，用我们熟悉的互联网语言来解释：产品为中心、用户为中心。
先看个栗子，某企业提供设备资产管理软件，是典型的工业软件企业，该企业通过开发设备资产管理平台为企业用户提供设备资产管理服务。这是以产品为中心的模式，这种模式面临着以下问题：产品与用户需求存在差异、产品的价格昂贵，受众用户比较少。
工业软件企业的运作模式：通过部分用户调研，开发某款工业软件产品，再将软件销售给企业用户，并提供售后服务。这个产品为了满足不同企业的需求，必然非常“厚重”，由于工业产品的复杂性和特殊性，产品模块越来越多，功能越来越复杂，结构越来越混乱。实际上，很多功能与模块企业并不需要，一些用户实际所需的功能和模块却没有开发。当然，问题总能解决，工业软件企业通过提供定制化服务来满足用户的个性化需求，自然价格不低。
工业软件产品开发周期长、技术要求性较高，开发成本很高，产品的价格不菲，少则几万，多则几十万。这样的价格往往只有大中型企业才能承受，很多处于工业2.0、3.0的中小微企业往往没有这样的财力，导致企业信息化建设较为落后。恰恰，这些企业占据中国工业企业的绝大部分。
工业互联网企业以用户为中心，显然更符合互联网思维。这一模式下，工业互联网企业不再局限于依靠产品销售获得收入，工业大数据是其核心资产，企业的核心竞争力从技术能力变成了数据挖掘和服务能力。利用大量的数据采集，工业互联网企业为工业企业提供多种服务：设备管理、生产管理、产品销售和原材料供应、工业产品的营销等，“煎蛋模型”（李杰，2015）可以更好地解释这种转变，具有共性的产品是蛋黄、个性化的服务是蛋白，这是典型的“平台+服务”模式。
工业4.0时代，企业面临规模化与定制化、个性与共性之间的矛盾，工业互联网企业致力于通过智能设备、智能系统、智能决策三个层次的相互融合来解决这些矛盾。背后的基础就是企业用户使用工业互联网平台所产生的数据，数据即价值。因此，用户是价值创造的来源。
工业互联网企业通过产品的快速迭代和工业大数据挖掘不断满足用户的个性化需求，使工业互联网产品不再“厚而重”，产品非常轻，可操作性很强。此外，工业互联网产品还有一个重要特征：开放，早期工业软件中的数据一般存储于服务器或本地，工业大数据则存储于云端，这是智能系统和智能分析的前提。
工业软件企业创造价值的方式更多依赖工业软件产品的销售和售后维护，通过产品开发创造价值，只要开发好软件产品，做好定制化服务，就能为企业带来源源不断的价值，这是内部创造价值的方式。
工业互联网企业以用户为中心，其价值创造的方式包含内部和外部两种方式，不像工业软件企业一样只依赖于产品自身，其价值创造方式主要是为企业用户提供服务。从煎蛋模型分析，前三次工业革命中主要对标准化产品（蛋黄）进行改善和竞争，在工业4.0的环境下，如何通过服务做大蛋白，才是获得持续性盈利的关键。企业利用工业大数据挖掘为工业企业提供各种服务，这才是工业互联网企业创造价值的主要方式。
这些服务包括生产设备运行数据的智能采集（利用传感器），为企业提供智能系统进行智能化生产，这也是目前工业互联网急需解决的问题。GE的Predix云服务平台提供就是工业互联网云解决方案。
具体分析，工业互联网企业通过智能机器、传感器和物联网等多种方式智能地采集数据，以感知生产现场和设备运行状况，实现生产设备的精准调度、精准维护、精准管理和安全生产。这克服了工业2.0时代，主要依靠员工采集生产与设备运行情况数据所带来的低效和错误率。
数据的智能采集只解决了机器的物联网化，更重要的是对所采集数据的智能分析，随着越来越多的机器和设备接入工业互联网，这些分析将更实时、更精准。这也是解决先前提到的规模化与定制化、共性和个性之间的矛盾的重要步骤。工业互联网的最终目标是实现智能决策，即：工业大数据将驱动机器进行学习，工业互联网平台根据学习情况进行“自我思考和自我决策”。
工业软件企业与工业互联网企业价值链的不同体现在两个方面：推动主体不同、价值链闭环。
工业软件价值链的推动主体就是企业本身，企业与用户之间缺少联动。工业软件企业的价值链条：调研→研发→测试→产品→营销→用户，每一环都环环相扣，严格按照先后顺序进行价值传递。用户是价值链的最后一环，被动地接受产品，整个价值链由企业推动。
工业互联网企业的价值链条
价值链的推动主体是企业+用户，为什么用户会成为价值链的推动主体？因为用户进入了价值链N多环节（除了研发），不再是价值链的最后一环，与企业关系从被动变成主动。企业用户使用工业互联网产品，进行机器与设备的数据采集、智能分析，产生了数据，通过使用云解决方案开发定制化服务，企业实际参与了调研、测试和服务等环节。与工业软件企业不同的是，工业大数据不再局限于本地服务器，而是存储于云端，能够实时准确地反映用户的使用情况，工业互联网企业利用这些数据更好地了解用户需求，实现产品的快速迭代。
工业软件企业的价值链中企业与用户之间缺少联动，数据存储于本地服务器，无法真实反映用户使用情况。这条价值链并没有产生回环，用户安装上软件后，往往被认为是价值链的终结，很多工业软件企业并不重视售后与客户服务，造成价值链的脱节。
工业互联网企业的价值链是一个回环，企业与用户之间联系紧密，用户进入了价值链的每一个环节，用户与产品形成一个回环，用户成为工业互联网平台的推动主体之一，形成价值回环让工业互联网企业的价值创造方式从产品销售转变到服务中，使其商业模式不同于工业软件企业。
㈡ 大数据关键技术有哪些
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
1、大数据采集技术
大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。
2、大数据预处理技术
大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。
因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。
3、大数据存储及管理技术
大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。
4、大数据处理
大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。
(2)工业大数据数据存储扩展阅读：
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。
1、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2、金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
3、汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
4、互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
5、电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。
㈢ 工业大数据是什么
以徐工汉云平台为例详解，其工业大数据能力主要聚焦平台上数据接入、存储、查询、处理、分析等数据应用各环节的能力，重点关注平台面向用户提供数据应用全流程的服务能力。徐工信息基于汉云工业互联网平台，为江铜集团打造了专属的汉云采购电子商务云平台，通过建设采购一体化管控平台，帮助江铜集团实现了采购业务的全流程闭环管理，线上采购渠道的开通也让采购渠道由线下转变为线下线上并存，降低了50%的低值易耗品采购工作量。
㈣ 工业大数据是什么，及其对企业未来发展的作用
我国工业大数据处于起步阶段
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
㈤ 工业大数据有什么特点
尝试举例来阐述其特点：
从我们身边的直饮机服务故事开始（直饮机厂家的客服定期会给客户回访，要求更换滤芯，使直饮水保持干净健康）。
直饮机制造商A公司的电话回访，场景一：
智能产品是如何通过数据中心诊断的
上述应用就是一个典型的大数据应用案例。在直饮机制造商B公司的企业运作中，厂家已实现了大数据中心的运作，能实时监控其产品的运行指标，给出产品维保的建议，更为重要的是用数据说话，让客户知其所以然，由此提高客户的满意度。
大数据给智能服务提供了一种新的服务业态，这就是大数据可以给我们带来实质性的价值之一。
企业要构建这样的产品监控数据中心，连接的设备不是10台、100台，可能百万台，千万台。要构建这样的数据处理平台，即所谓的工业大数据平台，需要大量的技术支撑，如，设备数据传输、设备数据存储、大数据分析。
因此，工业大数据并不再只是理论，也不仅是一种技术，它其实就是在我们身边能感受到的一种服务！通过数字“01”让服务更加贴心，也提升了企业的竞争力！新时代的智能产品也由此孕育而生。
㈥ 工业大数据应用在哪些方面
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3.生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4.工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
8.工业污染与环保检测
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
工业大数据的应用将推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用工业大数据分析技术开展挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性、有效性。
㈦ 工业大数据是什么
以徐工汉云平台为例详解，其工业大数据能力主要聚焦平台上数据接入、存储、查询、处理、分析等数据应用各环节的能力，重点关注平台面向用户提供数据应用全流程的服务能力。主要面向平台上工业数据能力的全集，基于数据的接入、存储、查询、分析等全生命周期流程进行能力体系的构建，主要包含数据接入、数据预处理、数据存储、数据查询、计算模式、数据分析等内容。感谢你的提问，希望能对你的提问有所帮助
㈧ 工业大数据是什么
1、工业大数据的概念
1.1 大数据概念
㈨ 工业大数据应用难点有哪些
工业大数据应用难点有：
一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题。
二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中。
目前，工业大数据在产品创新设计、产品故障诊断与预测、供应链的分析和优化、产品销售预测与大数据营销、生产计划与排程、产品质量管理与分析等场景有广泛的应用。“数据是工业互联网的血液。”何友如此描述大数据与工业互联网的互为动力。
不过，由于工业大数据数据价值密度高，数据类型繁多，多源异构的机构化数据和非结构化数据并存，数据处理实行性要求也非常高，数据关系和关联性异常复杂等特征，企业如何从数据统计分析能力转变为大数据分析、预测和决策能力，促进传统工业升级改造和产业整合，是目前要解决的核心关键问题。
㈩ 利用区块链技术可以进行可信工业大数据存储对吗
利用区块链技术可以进行可信工业大数据存储。区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有不可伪造全程留痕可以追溯公开透明集体维护等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的信任基础，创造了可靠的合作机制，具有广阔的运用前景。