MindSphere工业云的三个问题VIP免费

MindSphere：工业云的三个问题作为“厂派”工业云最具有标志性作用的产品，实际上MindSphere正式上市商业化已经5年，在中国落地已经3年——2016年4月，在德国汉诺威工业博览会上，西门子正式发布了第一个的MindSphere；在中国，西门子与阿里云签署工业云落地中国合作备忘录的时间，是2018年7月。MindSphere对于西门子自身具有非常重要的意义：甚至可以说，MindSphere的出现，是“百年老店”西门子开启从“自动化”向“数字化”转型的起点。西门子与MindSphere2019年4月1日，西门子集团完成了最近一次的组织架构调整：西门子数字化工业软件部门所属的“数字化工厂集团”，与“过程工业与驱动集团”合并为“数字化工业集团”，成为西门子旗下三大集团公司之一。从业务上看，西门子实际上就是通过组织架构的调整，将工业软件业务，与工厂自动化、运动控制、过程自动化和客户服务等西门子传统的工业硬件业务，放到了“数字化工厂集团”部门——而真正让西门子有机会将所有这些传统硬件、软件进行融合，从而为企业用户提供整套“数字化”解决方案的，就是MindSphere。因此，此次调整对于西门子来讲最重要的意义在于：从全球层面，完成了一次以“数字化”为标签的、工业业务的组织架构统一，并向外界传递出“已经为迎接数字化工厂时代的到来做好了准备”的信号。应该说，西门子对自己此次转型下了很大的决心，也做了相当多的努力，因此可以想象西门子对于MindSphere给予了多大的期望。那么到底该如何尽快实现MindSphere的市场化呢？按照一般的规律，一项基于新技术的产品从诞生到在企业用户当中得到广泛使用，往往要解决三个问题：第一，技术性问题：新技术本身是否具有领先性，以及是否具有持续成长的可能性？第二，应用场景问题：其是否具有足够的灵活性、柔性和开放性，在保障企业既有投资的基礎上，是否能够真正与企业业务相融合，发挥作用？第三，商业化问题：选择怎样的商业方式交付产品和服务？应该说，这是所有面向企业用户的科技新产品都必须解决的三个问题，MindSphere也一样。技术性问题：有条不紊毋庸置疑的一点：MindSphere在很大程度上讲，并不仅仅是一个基于云计算平台的IT服务，其更重要的价值，是向工业企业提供了一个从数据角度优化现有业务流程的方法论。根据西门子的“数字化双胞胎”理论：在我们周围，存在两个世界，一个是由软件构成的数字虚拟世界；另一个是由机器设备构成的现实物理世界，“数字化双胞胎”就是在数字虚拟世界和现实物理世界之间，建立一种彼此以数据为载体的互动模式，从而实现IT和OT之间的密切关联。因此，在连接虚拟和现实过程发挥关键作用的MindSphere，其技术的先进性和成长性，显然并不体现在单纯的云计算技术层面，而是在于那些与数据相关的操作中：来自现实世界的设备运行数据如何才能做到最大范围、最精准、最有效的收集、传输？以及如何在虚拟世界当中完成对数据的管理、分析和应用？从这个角度看，如果按照现实世界和虚拟世界两个维度看，西门子在传统工业硬件和工业软件两方面，一直都围绕数据的操作，调整自身的技术和产品。在硬件方面，西门子选择结合自身以往的技术和业务优势，加强传统工业硬件对于数据收集、传递和处理的能力。如从2018年底，西门子宣布推出一款集成了AI的全__CS7-1500TMNPU模块，用于SimaticS7-1500控制器和ET200MPI/O系统，从而开启了在传统工业硬件端增加数据处理能力的“现实世界技术升级”。此后，相继在2020年推出了包括用于连接云端、公司IT系统和生产系统的IOT网关____，利用其可直接在生产环境中采集、处理和传输生产数据，并在云端进行机器设备数据和生产数据的分析；以及数字化原生数控系统SinumerikOne、集成了控制系统专门应用于物流系统的G115D等在内的一系列产品。相对硬件，工业软件在技术层面则更多承担的是解决“如何管理、分析和应用这些来自现实世界数据”的问题。从某种角度讲，对于来自现实世界的数据进行分析，在工业领域，更多表现为两种情况：其一，是将虚拟世界当中的理想数据，与现实世界中的真实数据进行对比，从中发现问题，从而推动优化设计和工艺；其二，是将现实世界中影响业...