GE布局工業互聯網 想法產生于金融危機時期
http://m.moduwu.com 2013-05-03 10:42 來源：《第一財經周刊》
導讀：GE做出了一份《工業互聯網：突破智慧與機器的界限》的報告，認為各行業1%的效率提升就能帶來顯著的經濟效益。比如以15年內的標準計算，能源行業節省1%的燃料意味著能夠節約660億美元，航空業節省1%的燃料將節約超過300億美元；而如果醫療行業效率提高1%，就會幫助全球醫療行業節約630億美元。按照GE統計，目前每年在工業互聯網領域的經濟活動的產值，高達1萬億美元。
GE的“工業互聯網”、大數據、智能機器……如果它們聯合起來，那張傳說中的“物聯網”就更真實了。
全球最大的電氣設備制造公司通用電氣(GE)正在把觸角伸向硅谷。
這家公司已經在硅谷成立了全新的GE軟件中心。在過去1年多的時間里，它們與谷歌、甲骨文這樣的傳統軟件巨頭一起，爭奪著頂尖的軟件工程師。它們計劃把軟件研發人員的數量增加到600人，并且在2015年之前為這個中心投資10億美元。
這都是GE為布局“工業互聯網”所做的雄心勃勃的計劃。GE董事長兼首席執行官杰夫·伊梅爾特對此有一個闡述：通過智能機器間的連接，最終將人機連接，結合軟件和大數據分析，我們可以突破物理和材料科學的限制。
GE最早產生“工業互聯網”的想法是在幾年前的金融危機時期，隨著經濟增長的不確定性的增加，GE的工業客戶開始將更多注意力從提高生產力轉向了提高利潤率。
GE全球軟件中心負責人、高級副總裁Bill Ruh是思科的一名前高管，他在18個月前加入GE，實際上也是GE軟件中心的第一名員工。目前這個軟件中心已經集合了350名研發人員，并且將在全球20個軟件人才集中的地區設立類似的中心。軟件中心將作為GE研發中心的一部分，和GE旗下每一個事業集團密切合作，幫助他們把新的產品和服務推向市場。
“通過工業互聯網實現的機器間的通信，可以讓機器設備變得更加智能。我們希望像交通運輸、能源、采礦等行業能變得更安全并且效率更高，采用工業互聯網的公司便可以很容易地實現目標。”Ruh對《第一財經周刊》說。
似乎是為了配合這樣的計劃，GE做出了一份《工業互聯網：突破智慧與機器的界限》的報告，認為各行業1%的效率提升就能帶來顯著的經濟效益。比如以15年內的標準計算，能源行業節省1%的燃料意味著能夠節約660億美元，航空業節省1%的燃料將節約超過300億美元；而如果醫療行業效率提高1%，就會幫助全球醫療行業節約630億美元。按照GE統計，目前每年在工業互聯網領域的經濟活動的產值，高達1萬億美元。
這些誘人的數字還有待證實。而GE具體在做的事情是讓機器更聰明，可以在損壞之前就提醒維修人員進行修理，進而減少故障時間、增加產量。GE正在把傳感器安裝在越來越多的設備上，軟件中心工程師的任務就是設計出搜集數據的軟件，通過對這些數據的計算和篩選，從而節省成本提高生產效率。
智能信息也可以在機器、系統網絡、個人或群體之間分享，推動協作和更好地決策，這能讓更多相關者參與到資產維護、管理和優化之中。它還能確保在合適的時間內，在本地和遠程引入擁有相關機器專業知識的人。
在2012年12月召開的智慧和機器大會上，GE宣布推出9項工業互聯網服務技術，并與埃森哲成立合資公司Taleris，為全球各地的航空公司提供服務，利用飛機的性能數據、故障預測、恢復和規劃來提高飛行的效率。
在全球范圍內，因航班延誤給航空公司帶來的成本損失高達400億美元。其中10%的維護與計劃外的飛機維護有關。Taleris的計劃是采用智能運營技術，分析來自各種飛行零部件和系統的傳感器數據，提供預測性建議來優化飛機維護和航班運行。
Ruh估計，如果一家航空公司實行智能運營服務，那么每年將至少避免1000次起飛延誤和航班取消，幫助9萬多人次的乘客準時抵達目的地。
GE在過去所生產的飛機引擎中，安裝的傳感器都是被動模式，只有出現故障時才會亮起紅燈。這種事后被動的數據分析除了累積經驗外，已經沒有太多價值，只有提供實時數據分析，才能大大地提高效率。現在一臺GE引擎將會保留每一次飛行的所有數據，并在飛行過程中實時將數據傳回數據中心進行分析。
GE的另一個客戶是First Wind公司，它在美國擁有16個風力場，使用的是GE生產的風力渦輪機。現在它們安裝了更多的感應器和優化軟件，新的感應器可以測量溫度、風速、葉片的位置和螺距，與舊的感應器相比，搜集數據的量是過去的3至5倍，這些數據豐富了渦輪機的調整方式和手段。以往遇到強風，整個風力場的渦輪機都會停止運行，以防止轉速太快造成設備損壞。現在有了對風速更精確的測量，只要一部分的渦輪機停止工作就可以了。
目前在First Wind公司已經升級的2個風力場中，有123個渦輪機增加了3%的電量輸出，這相當于每個渦輪機1年可以多生產12萬度電，能為這2個風力場每年增加120萬美元的收入。
在醫療行業，GE正在與曼哈頓的西奈山醫療中心合作。在這里，病人會獲得一個黑色塑料(9795,-165.00,-1.66%)腕帶，上面帶著位置傳感器和其他信息，病床和醫療設備上也安裝了類似的傳感器，這讓醫護人員可以實時看到病人、實物資產和治療的日常流動狀況，配套的GE醫院運營管理系統也集成了病床分配、科室流程、患者流程、運送和設備管理等功能。傳統的醫院里，一個急診室病人從入院安排到住院部的病床上可能需要好幾個小時，GE的這套系統則可以大大縮短病人等待的時間。
這些場景是不是都有一點似曾相識的感覺？除了大數據，它還讓我們想起了那個曾經一度流行，但一直沒有真正被推廣開來的概念：物聯網。
物聯網是指物體與物體相連的互聯網。通過射頻識別(RFID)、紅外感應器、全球定位系統、激光掃瞄器等信息傳感設備，將物體與互聯網連接，進行信息交換和通信。在這張網絡內，可以實現包括機器設備在內的各種物體的識別、定位、跟蹤、監控和管理。
這個概念首先由科學家Kevin Ashton在1999年向寶潔做的一次內部演講中提出。那時候正擔任寶潔的助理品牌經理的他極力推崇使用RFID來管理寶潔的供應鏈系統。沒過多久，他在麻省理工學院的資助下，成立了一個叫做Auto-ID的RFID研究中心并擔任執行總監，他的目標是建立一個全球標準化的開放系統，能夠讓RFID普及到各個領域。
沃爾瑪則是第一個把RFID帶入真實商業世界的公司。沃爾瑪在2003年11月邀請其最大的100家供應商共同部署一套識別與跟蹤電子標簽的系統，以幫助降低庫存并且保證商品不缺貨、提高銷售額。
此時在美國以外的地方，物聯網概念的雛形也出現了。2000年，LG率先提出了互聯網冰箱計劃。也就是說冰箱可以與人對話，它會提醒你哪些東西已經過期了，而你又需要采購哪些新的東西。
直到2008年，人類才算在一定意義上進入了“物聯網時代”。之所以這么說，是因為到了這一年，接入互聯網的物體數量首次超過了人的數量。不過當時這個物聯網中的“物”，主要還是指日常的生活用品和電器，比如家用電器、家具、衣服、交通工具等等。
對于很多公司來說，物聯網的確能夠帶來諸多可預見的好處，但在過去很多年中，它在更廣泛范圍內的發展進程卻相當緩慢。即便是沃爾瑪，它的RFID計劃最開始也只得到了吉列、惠普[微博]、寶潔、聯合利華和雀巢等8家大供應商的支持。
電子標簽高昂的價格是供應商們抵觸的主要原因。2000年之前，每枚標簽的成本一直在1美元至2美元之間，2000年之后才終于下跌到1美元以下。與沃爾瑪不同，供應商有大有小，對于電視機和游戲機這樣的供應商而言，標簽的成本也許不算什么，但對于牙刷這樣的小商品的供應商，電子標簽的成本就不可忽視了。
物聯網大規模普及的另一個關鍵，在于能否有一個簡單的標準化操作流程。傳感器作為互聯網與機器間相連接的中介，需要標準化接口，但目前還沒有一個統一的國際標準。不同標準的RFID生成的電子標簽數據很難共享，歐美的EPC和日本的UID這2種標準互不兼容。前者的陣營里有沃爾瑪、樂購等100多家歐美企業，后者的代表則是日本300多家電子廠商。在沃爾瑪的倉庫中，為了處理來自不同供應商的不同標準的電子標簽，還需要多個不同的閱讀器才能讀取那些數據。
GE的“工業互聯網”實際上是對物理聯網概念的重新包裝，并且重點計劃在工業生產領域進行推廣。而在2011年前后，IBM[微博]和思科也都制定了各自的物聯網發展戰略：IBM擁有“智慧地球”項目—提出將感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑、供水系統、大壩、油氣管道等設施中，用于一些公共服務和環境保護領域；思科也差不多在同一時間提出了“萬物互聯”的概念。
這些牽頭的大公司最好能在一定程度上聯合起來。無論是GE針對工業生產領域的互聯，還是IBM重點規劃的公共服務領域，如果最終都能有一個統一的接口，不僅會讓物聯網的成本進一步降低，也可以拓寬GE和IBM的物聯網項目的應用領域。
一個好消息是，物聯網中至關重要、實現物體與物體之間連接的傳感器，開始有了越來越多降低成本的方法。長時間以來，計算機行業的傳統思路就是將更多的晶體管塞到指甲蓋大小的芯片中，而Alien Technology—一家創新的技術公司，正在顛覆這種傳統思維：為什么一定要把更多晶體管塞到一個更小的空間里，而不是把晶體管涂抹在一個更大的平面上？這項技術一旦完善，就可以為各種設備生產電路，使微電子器件與機械元件能夠無縫融合在一起。
Alien Technology預計運用這項新的生產技術，每年可以生產800億枚芯片，大大降低了使用芯片的成本。它的目標是將每個標簽的成本降到5美分，它們還正與其他合作伙伴一起開發低成本的天線。
GE的計劃之一是未來任何一臺工業機器都能通過下載一個App應用或者以類似的方式，進行任何想要的操作。而如果在地球上，這幾家大公司的幾張物聯網，甚至像沃爾瑪這樣的“局域物聯網”最終都能夠“聯合”起來，那么前景還會美妙得多。
編輯精選
