在2018年4月末举办的第72届汉诺威工业博览会上，“集成工业-连接与协作”作为本次大会的主题，成为了各大厂商展示自身实力的焦点所在。其中，最能体现“连接与协作”的工业互联网概念在本次大会上“大行其道”，成功晋升“主角”。不仅各大跨国企业纷纷发布自己的工业互联网操作系统、边缘计算设备、云软件等，国内企业也都借此机会开启了自己的国际化之旅。
作为“东道主”，西门子也在博览会上发布了基于云端的开放式物联网操作系统MindSphere 3.0版本。
提到西门子的MindSphere，很多业内人士第一反应就是拿它与GE的Predix进行比较。这其中一个重要原因，是西门子与GE作为工业领域的两艘巨型航母，在工业自动化、能源、医疗等各业务线上都存在着竞争关系。因此当GE推出了自主研发的工业物联网平台之后，大家普遍认为西门子推出MindSphere是对GE战略考量后的跟随行为。笔者认为这种说法不无道理，毕竟作为超级竞争对手，面对工业数字化转型的必争之地，不参与竞争就意味着坐等竞争对手拔得头筹，反过来可能更狠地咬你的业务蛋糕一口，让你的现有业务也不得好过。这就如同从战略角度讲阿里要做“社交”，腾讯要投资“电商”;美团要做“打车”，滴滴要做“外卖”一样。但如果深入了解西门子MindSphere的诞生过程和发展策略，你会发现这并不只是一个简简单单的跟随战略，而是西门子为其未来10年能够继续称霸工业数字化领域准备的杀手锏。
MindSphere的诞生
虽然MindSphere诞生于Predix之后，但其研发的历史其实由来已久。
西门子从成立至今已经有超过170年的历史。按照现在流行的说法，它经历了工业2.0时代后的每一次工业革命。它从一家卖电报机的公司，逐步发展为横跨工业、轨道交通、能源、医疗甚至金融的多元化公司。西门子公司的业务和产品线足够长，尤其在传统的电气化、自动化领域，有众多的经典产品。对于西门子来说，每一个产品卖给客户后，并未就此结束其商业价值，而是每个产品背后都延续着巨大的服务业务市场，这些服务业务原来分布在每一条产品线所对应的事业部身上。而在过去的10年，每一个事业部都在思考并力图实现这些服务的全新商业模式和全新技术应用，从而更好地服务于市场，服务于客户。
这些思考引起了西门子管理层的注意。他们分析发现，每个事业部都在硬件产品上追求服务的附加值，虽然技术和方式各异，但最终这些努力都指向了一个维度，那就是数据!不管是分析一个电机的维护周期，还是分析一台风力发电机的叶片劳损或者是老化情况，事业部都需要依靠数据以及数据背后的分析算法和模型来进行监控，实现预测，并最终实现新的商业模式。所以这种衍生的服务需求本质是由数据驱动的。除此之外，西门子还发现，实现这种服务需要有支撑数据从采集、存储再到分析的平台，而这种平台无需为每个产品或者业务部门定制，这种平台可以共享、共用。因此，2013年左右，西门子就已经开始在内部制定一系列战略计划来驱动这种新型业务的发展。
一开始西门子就意识到要构建的平台应该是通用的且是公共的。未来西门子的每个事业部中的每件产品所产生的数据都应能被这个平台采集、存储和分析，并且能通过一系列知识沉淀以及对人工智能技术的集成，让数据能够赋能一切，不断产生新的增值价值。
起初这个平台并未被命名为Mindsphere。遵从西门子自身的命名规则和习惯，所有在西门子下的产品系列都会被赋予一个Si-打头的英文名称，Si-就是SIEMENS的缩写。遵照这个规则，最初这个平台曾被命名为Sinalytics，即SIEMENS+Analytics(西门子+分析)，甚至还准备将其正式命名为SCI，即Simens Cloud for Industry。虽然这些名称更符合西门子的一贯基调，但这种命名方式很难让外界认为这是一款具有划时代意义的平台，而会被认为是对现有产品线的一种补充。西门子在过去170多年里留给大家的印象一直是偏于传统。于是在这款产品上，西门子索性大胆尝试，决定跳出以往的框框，用Mindsphere品牌来命名这一平台。
MindSphere迄今为止已经发行了三个版本。1.0版本发布于2016年汉诺威博览会之前，更类似于一个内测版本，因为其测试仅限于德国和部分欧洲国家，并且只对西门子传统合作伙伴做了封闭型邀请测试。2.0版本是对外正式公开的版本，对所有欧洲和北美客户开放(因中国的云计算市场合规准入问题，未对中国客户开放)。该版本基于SAP数据中心打造。3.0版本发布于2018年的汉诺威博览会，底层是基于AWS(亚马逊云)数据中心的版本。所以版本之间的差异性不仅体现在平台本身的功能上，也体现出底层基础设施的巨大变化。
之所以要发布基于AWS数据中心的版本，按照西门子给出的说明，是因为现在的市场对于云计算公司本身提供的云基础设施的可用性、健康性、安全性比之前高出了几个数量级的要求。AWS作为世界排名领先且市场份额接近50%的云基础设施提供商，在这些方面都领先于业内。按照西门子的规划，MindSphere对底层基础设施不持明显的偏向或者联盟态度，目标是使得MindSphere能够部署在任何架构的基础设施之上，所以西门子仍会陆续发布基于其他基础设施的版本，比如基于微软Azure平台的版本。而最新消息是，西门子与阿里云在中德两国总理的见证下，在柏林签署谅解备忘录，并计划于2019年推出部署于阿里云的MindSphere平台。
工业互联网为企业进一步升级找到出口
现在，工业互联网已经成为实现数字化的最佳助攻手的角色，它为实现数字化后企业进一步升级找到了出口。
从十多年前西门子公司收购美国UG公司开始，就意味着西门子坚定地走上了数字化之路。数字化的愿景和战略已经在西门子内部无处不在。
而在整个西门子数字化的架构中，数字化双胞胎被提及最多，也是西门子诠释自身数字化理念的一个关键概念。
所谓数字化双胞胎，就是把物理世界用数字化的方式存储在虚拟世界中，让物理世界和虚拟世界一一对应，通过在虚拟世界的不断模拟仿真，可以让我们在不对物理世界进行大范围调整的情况下得到最优化的方案。这样的好处是既减少了不必要的成本浪费，又加快了解决和处理问题的速度。中国的徐工集团也有这方面的成功案例。
西门子将数字化双胞胎定义了三个维度。
第一维度是产品的数字化双胞胎。
从产品设计仿真阶段，依赖于西门子自己的PLM软件，从一开始就在三维模型上进行相应的产品设计，并且对其各类参数进行仿真。如果这些参数出现了问题，就可以在虚拟环境里面重新变更设计。通过虚拟世界里的产品设计相关的仿真和验证、闭环的反馈，不断地改进产品的设计，大量减少在设计端的浪费现象并节省成本。
第二维度是生产的数字化双胞胎。
当产品设计出来时，会考虑用什么样的工艺把它生产制造出来，这时需要对真正的生产线上的生产过程进行相应的仿真和验证。运用西门子的生产仿真平台，可以生成生产的工艺、生产的步骤和流程。在这个基础上，再把工序和步骤变成持续性的信息，并通过西门子自己的硬件组态平台来自动生成各类控制器代码。从单一的仿真，实现了通过仿真过程形成实际运营中的操作代码的模式。
第三维度是性能的数字化双胞胎。
在生产的数字化双胞胎之后，就是真正的生产，这时工业互联网平台将大显神威。所有产品的信息以及生产设备的信息都可以通过数据采集到西门子Mindsphere云端，形成大的闭环，而最终形成性能的数字化双胞胎。
性能的数字化双胞胎既可以是将产品的性能通过数据采集到云端，不断地验证、反馈，提升产品的性能，也可以是生产制造环节里的所有生产信息通过云端实时监控生产制造过程，让它透明化。并通过不断的优化改进，提升生产效率，降低维护成本，提高生产的效率。
实际上，单一的数字化实现较为容易，而做到协同数字化较为复杂，但这种协同产生的价值会是单一数字化的几何倍数。这种协同数字化又被称为基于三大数字化双胞胎的一体化的数据模型。这个模型所形成的统一数据模式、统一的数据源，将贯穿在所有价值链体系里面，从技术上有效地解决困扰制造业多年的信息孤岛问题。
所以，不应该把网络化孤立地看作数字化的下一阶段，或者下一维度。如果认同数字化和智能化是在改变生产力的话，那么网络化改造的无疑将是工业界的生产关系，它将伴随整个第四次工业革命。
因此，西门子也没有将工业互联网孤立对待，而是把其作为数字化战略下的重要协同手段。
MindSphere的发展：数据驱动是核心
西门子搭建工业互联网有自身的“原生”优势。
一个优势在于西门子的控制系统(以PLC，即可编程逻辑控制器为主)的市场占有率已高达40%。这在已经充分竞争的工控领域绝对是一个恐怖的数字。PLC虽然属于自动化设备，但其本身就是一个非常好的边缘计算设备，所有现场控制层的数据首先都会被汇集到PLC中，MindSphere只需打通与PLC之间的连接，就可以轻松将数据拿到云端。
在最早的解决方案中，MindSphere还需要通过一个专属网关设备(MindConnet，Nanobox)与PLC相连。而西门子在汉诺威发布的PLC S7-1500系列最新版本已经可以做到不通过网关就能直接与MindSphere相连。
从实践经验来看，数据采集看似简单，但在工业领域面对大量的异构数据、不同厂家的不同协议的设备，数据采集还是困难重重。具体来说，在工业场景里，一台PLC、一台电机、一台机床、车床、铣床、磨床，甚至一条传送线，都可能产生不同的数据，产生数据和传输数据的方式都不一样。工业领域有上百种主流的或非主流的工业通信协议，这些协议对于一个工业操作系统的最终用户来说是很受困扰的，即使是协议方面的专家，也不可能什么都精通。这种情况下，需要一个工业物联网场景下的操作系统，来屏蔽这些底层令人困扰的东西。而这就是MindSphere的方向。
当然，这里除了上述技术因素，数据采集的问题中更多的还是来自厂家之间的封闭和孤立。由于西门子PLC市场份额的优势，MindSphere在连接自家产品数据时就会非常便利。
另一个重点在于西门子有着170年的发展史，自己本身就是制造型企业，所以深谙制造业所面临的问题。在推广数字化概念的时候，西门子就很好地利用了这一点，把自己的德国安贝格工厂和中国成都工厂作为数字化制造的“旗舰”加以推广。因此在工业互联网平台层面，西门子极为重视微服务模块的开发，将自身在工业领域的理解，将具有普适性的工艺和算法进行封装，为广大App开发者提供调用服务。
针对工业大数据，很多企业已经开始研发数据可视化解决方案，并且尝试利用数据为客户创造价值，提供基于数据分析的高附加值服务。因为大家都已清楚地认识到“数据”这一被誉为世界第五大能源的价值所在，希望通过数据分析，实现自身在价值链上的延伸，而在工业物联网的助力之下，这种价值链延伸的半径又被进一步拉长。
目前较为常规的数据服务包括设备状态监测与预警、预测性维护等，尤其是通过基于数据的机器学习达到单机效率的优化，已经成为较为可靠的方案。比如西门子的SIDRIVE IQ应用，它基于MindSphere，是MindSphere上的一个App。它将整个的驱动系统数据转移到应用程序当中进行统一的维护。
除此之外，西门子还在尝试更高阶的玩法，例如基于对自己的工厂积累的海量数据进行分析，实现整个电装生产流程的过程诊断、改善点发掘与优化，用数字化的技术手段来助推精益生产的实现。
美国NSF智能维护系统中心(IMS)主任李杰教授曾经说过，传统的大数据是发散的，而工业大数据是收敛的，重在聚焦。大数据在工业领域的下一步发展，将出现在基于对纵深行业工艺与知识的深度理解，针对具体目标定向精准抓取关键数据后，通过对特定KPI的分析，创造商业洞察。
MindSphere的未来
“MindSphere 3.0是基于云端的开放式物联网操作系统，它用于记录、评估和可视化数据。它具有广泛的连接选项，可连接机器设备甚至整个工厂到数字化世界来使用它们的数据。通过开放的编程接口，西门子可以同合作伙伴以及来自于不同领域的用户一起进行MindSphere云的应用程序开发。这不仅仅是一种数字化服务的新的业务模式，而且是西门子和合作伙伴直接在MindSphere上共同营造一个全新的生态环境。”
这是西门子对于MindSphere的官方描述，文字不多，但向我们展示了西门子对于这个平台未来发展的关键信息：
开放+生态
在互联网领域里，开放是常态;在工业领域里，封闭是常态。而工业互联网就是要打破这种封闭的状态，实现工业领域的开放共赢。
从开放性的角度讲，西门子将自己的工业互联网平台定位于物联网操作系统，因此不管是SaaS层的App开发，IaaS层的云数据中心，还是边缘计算层的数据采集设备，MindSphere平台都将保持足够的开放性。西门子的目标是，能向下连接所有的数据源，能向上提供灵活的应用程序开发接口，能够植入集成各种各样灵活的数据分析工具和模型。这对于西门子这种老牌工业企业来说，是有足够挑战性的，在理念和管理上都要进行突破。当然技术架构上也要绝对的开放，为合作伙伴的加入提供足够的支持。所以西门子不仅推出了基于SAP数据中心的版本，还推出了AWS版本;并且在过去两年多的时间里宣布了和微软的合作，宣布了和IBM的合作，甚至半公开地谈到了和谷歌可能的合作。通过发布一些免费的连接件能够让第三方的合作伙伴采集设备接入，也是体现了其开放性的一面。
还有一点，开放性不仅仅体现在能够覆盖所有车间级的典型硬件设备，还关注IT设备，因为所有的工厂都有各种不同种类的IT系统，比如库存管理系统、MES制造执行系统、ERP系统等。这些系统里的数据都是进行综合大数据分析的必要条件，最终对于物联网来说都是有价值的，MindSphere对于这类系统也要有足够的开放和兼容。
因此西门子开发了大量的API(应用程序编程接口)，这些丰富、灵活的应用程序编程接口能够让开发者们根据他的知识来把他的应用开发快速地部署在MindSphere平台上。
而对于生态建设，正所谓“孤掌难鸣”，似乎大家都越来越清楚地意识到，单凭一己之力，根本无法应对数字化转型的需求，更别谈实现智能制造与未来工业4.0的愿景。尤其在工业互联网领域，本身就是靠抢占操作系统的话语权，上可连接各类工业应用，下可连接各种边缘计算，携生态优势，竖起竞争壁垒。
于是平台企业们纷纷开始通过“合纵连横”扩展自己的疆域，在具体的操作方法上，可谓八仙过海，各显神通。
西门子基于自有软硬件产品所打造的数字化解决方案，已然足以全面覆盖离散、过程与混合行业。数字化双胞胎技术在产品设计、生产过程与后续增值服务环节的闭环应用，能够连接物理世界与数字虚拟世界，实现信息的双向流动与持续反馈，为各行各业的客户持续创造价值。
但西门子不愿就此止步，而是以MindSphere为中央枢纽构建生态系统，与各领域的领军企业形成连接，对自身优势进行有效地支撑与补充，不断充实和完善自己在数字化领域的综合交付能力。如今围绕MindSphere平台已经聚集了一群声名赫赫的全球级合作伙伴。2018年西门子董事会和其他18家德国的顶尖制造企业一起形成一个联盟，并把这个联盟命名为MindSphere World。官方信息称，此联盟的一个重要目标就是致力于推动工业物联网的标准化进程。
而在APP的具体应用上，2017年汉诺威博览会上，西门子披露自己和合作伙伴已经开发和正在开发50多款应用。而在2018年汉诺威博览会上这个数字又出现了大幅飙升。
对于构建生态这件事，可以说各个平台拥有者的想法是一致的，比如Microsoft围绕Azure云构建的生态系统，就让ABB、Schneider Electric、Rockwell Automation三大自动化巨头同台竞技，是生态思维把它们连在了一起。再比如欧洲工业软件巨头SAP，作为一个 “串连者”，它让众多合作伙伴围绕制造业价值链的各个环节错落分布。
在这个市场上，单打独斗的越来越少，生态系统级别的高维战法将越来越多。
当然，西门子的眼光不仅仅只在制造业上，还投射到广义的大工业现场，比如风力发电机的数据接入，高铁动力部分的数据接入，电厂燃气轮机的数据接入等。
互联网圈流行的一个定律叫梅特卡夫定律，这个定律说，网络的价值和网络节点中用户的平方数成正比。这是推动互联网行业以用户数量为估值前提的重要依据。很多投资人之所以愿意抛弃以往P/E或者P/S估值方式，就是因为他们相信，按照这个定律，这些互联网公司一旦盈利，增长将是指数级的。
而在工业互联网领域，所谓网络节点的用户已不再仅仅是人，而是包含了众多物理世界的机器和设备。这个量级较之消费互联网又是一个几何倍数的升级。因此，工业互联网的想象空间足够大，要做的是踏踏实实，一步一步地把它实践下去。
(来源：中国工业和信息化)
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