工業(yè)互聯網平臺引起無數供應商的關注是因為工業(yè)互聯網平臺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。今天企業(yè)面臨的包括如何持續(xù)讓用戶有更好的消費體驗等各種商業(yè)挑戰(zhàn)。我建議有四個方面值得大家關注：

　　1. 溝通

　　2. 集成與融合

　　3. 分析與決策

　　4. 創(chuàng)建顛覆性的自助服務文化

　　自2000年至今，52%的世界五百強企業(yè)已經消失了!根據IDC的統(tǒng)計，2016年非技術企業(yè)創(chuàng)辦的新的數字產業(yè)平臺數量將達到100個。我們更多的人也相信在未來隨著平臺將各產業(yè)重塑成互通的生態(tài)系統(tǒng)，各行各業(yè)之間的界限也將變得模糊。

　　工業(yè)互聯網平臺引起無數供應商的關注是因為工業(yè)互聯網平臺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。這也是底層的智能設備與資產所給我們描繪的場景。智能設備通過海量的傳感器使得設備可認知，通過不同的通訊協(xié)議讓機器與機器交流M2M，基礎設施與配置成為數據的承載，應用工作的協(xié)同讓數據與管理流程融合。

　　企業(yè)通過第二層對運營數據進行各種分析，其中包括預測分析、可靠性分析、供應鏈的分析等，最終把這一切動態(tài)實時展現在管理層的面前，輔助他們?yōu)檫\營計劃、設備資產維護戰(zhàn)略以及成本效率管理作出決策。

　　今天面臨的第一個挑戰(zhàn)是怎么讓用戶有更好的消費體驗。其次，企業(yè)各部門的豎井沒有打通，缺乏環(huán)境數據，包括類似地理位置信息、設備的生命狀態(tài)等。產品的設定和生產要素跟流程、工藝、都有千絲萬縷的關系。而資產數字化能夠勾勒出其輪廓。

　　我們需要關注工業(yè)互聯網的四個方面的能力最終形成商業(yè)機會:

　　1. 溝通

　　即設備環(huán)境信號識別。信號識別的關鍵點是信息收集過程中缺乏實時性，信號識別的對象不夠完整和全面，這是建立工業(yè)大數據能力需要考慮的第一個問題。

　　2. 集成與融合

　　即大數據的數據平臺。所謂融合就是說，OA、知識庫、ERP、采購系統(tǒng)、等所有的可觸摸和非可觸摸的數據都應該串聯起來。整個串聯工作還有非常漫長的路要走。

　　3. 分析與決策

　　我們大數據的建模能力并不差，缺的是我們對行業(yè)理解的投入以及形成模型的能力以及不斷推倒重建和調整的持續(xù)投入。因為做出一個好的模型，可能花很多年，而且要不斷的去修正。需要被注意的是，這種能力并不是一觸即發(fā)的。

　　4. 創(chuàng)建顛覆性的自助服務文化

　　機器能夠自我學習和自我調節(jié)，通過焦點轉移到不可見的因素。數據給了我們發(fā)現創(chuàng)新的全新多視角，最終導向革命性的商業(yè)機會。

　　從行業(yè)物聯網平臺來看，供應商普遍認為他們可以通過自己的物聯網平臺解決其客戶問題。而市場似乎更期待快速整合，供應商應該在多平臺的基礎上開發(fā)應用，重新進行定位。