王建民：工业大数据的应用与挑战（3）

第二阶段，你不买我的服务就不给你产品。第三个阶段，在ERP当中因为产品有售后追踪的问题，在ERP中做专门服务的系统。第四阶段，大家面向全生命周期开展服务保障。上一个五年科技部支持我们做的MRO面向全球的平台。今天随着物联网的发展，云计算的发展，工业互联网要发展成5.0，就是GE的Predix. GE Predix提供的服务主要是装备的运行、装备的保障，但是这件事情绝不是GE先做的。罗罗在95年的时候就在发动机上装传感器，但是做的太早了，成为了先烈，而没有成为先驱。那个时候大家认为你装这个干什么，但是罗罗有一件事情得到了好处，""9.11""事件之后北美的航空业重创，罗罗这件事情得到了大家的响应，很多航空公司开始买原厂的服务。罗罗发动机传感器的数据就是做发动机在役的保障。所以，这个商业模式得到确认。

后来整机厂在学他，但是他们都没有Predix想的周到。GE公司在2010年的时候终于想明白了，这是个万亿级的市场。我们不要把Predix想成工业互联网的全部。

前两天说工业4.0和美国工业互联网达成联盟，一点都不奇怪，因为他们分处在在生命周期的不同阶段，不联合就不对了。但是中国要做什么？这是一个重要的话题。

在使用阶段不仅在生命中期的时候仅仅做一个维修、搞一个配件，预防性维修、主动维修等等，这个就是风电装备在整个大气环境下跨界的运营。我觉得这件事情才是我们整个装备制造业，至少在服务阶段转型升级的核心。很有幸的是我们和中国气象局合作，我们的大数据平台已经用在中央气象台的大厅里。欧洲人今天在卖明天的风电，为什么？因为他把明天的风力计算的很准，所以今天就可以交易。这些都需要用数据说话，通过跨界的运营来增值。

今天我们关心的工业大数据可以理直气壮的说我们关心什么类型的数据，就是机器数据和信号数据。工业我们讲的都是物质产品，其实制造的时候已经有它的原理了，不是在互联网中搜索出来的东西。这些东西怎么返回去，今天的制造业企业装备的生命周期没有变，只不过围绕着装备生命周期的干系人发生了改变。什么叫干系人？就是参与的主体，经济的主体在这里进行的碎片化的重组。

在这样重组的过程当中大数据做什么？大数据仍然要围绕着装备增值服务的业务逻辑，这些就是装备怎么在增值的业务逻辑当中发挥数据的作用。千万不要把这个逻辑忘记了，而简单的只看到了数据。