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我們知道，互聯網的本質作用是克服了物理空間對信息傳遞的制約。互聯網對能源管理的價值，本質上與這個技術特點有關。利用這一特點，人們可以按照全新的方式管控能源的生產和使用過程，具有巨大的經濟潛力。

眾所周知，工業互聯網在推進過程中，遇到了一定的困難。我們發現，目前工業互聯網應用的瓶頸往往不是技術，而是價值。所以，從價值角度著眼才能洞悉技術發展的規律。

例如，設備遠程監控，是一種典型的應用方式。其技術原理非常簡單，在油田和風力發電等能源生產的領域有許多成功的案例。這些場景的特點是：設備往往分布在荒無人煙的地方。工業互聯網能夠幫助工作人員離開工作現場，從而使得勞動環境和生活質量大大改善。社會和經濟效益都是顯著的。但是，把同樣的做法用在城市附近的小廠，經濟性上就不一定合適了。由此可知，工業互聯網技術的成功應用，關鍵是找到合適的場景。

鋼鐵、化工等占地面積廣闊的流程型企業，應用工業互聯網的機會較多。

例如，在石油化工、煤化工、鋼鐵冶金等行業中，就有很多案例。在這些行業中，有些設備需要常規性徒步巡視，人的工作量很大。巡視不到位時，還可能影響設備管理的效果、帶來安全隱患。通過遠程監控，可以減少人的工作量、進而提高人的勞動效率。在此基礎上，還可以提高設備管理的水平、提高生產的安全性。這樣一來，價值就容易體現了。

要推進工業互聯網的應用，關鍵是要提升項目帶來的價值。

設備遠程監控是一種簡單的應用，但能夠給帶來數據。一旦有了數據，很多“附加值”就可以體現出來。這個時候，對技術的要求也就會開始提升。例如，提升“附加值”的一種自然發展方式，是提升監控的技術含量，把以人為主的遠程監控轉化為計算機的智能監控,可以提高監控的質量、效率和響應速度。眾所周知，設備是生產穩定的基礎。在設備穩定的基礎上，又可以進步推動設備操作的少人化、智能化，還可以讓設備發揮保持在最優的狀態，從而進一步提高經濟效益。

從目前的情況看，提升企業的管理能力，可能是ICT相關技術最重要的發展方向。這個論斷是有理論依據的：數據一旦采集上來，不僅可以被操作者看到，還可以被管理者看到。這樣就容易實現管理者對生產過程的“透明化”。這樣，就解決了管理過程中“受控和授權”之間的矛盾，從而全方位地提升企業的管理水平。

當然，上述理論的實踐也要找到合適的場景。殷瑞鈺院士經常強調：鋼鐵生產是個耗散過程。未來鋼鐵智能化的一個重要的方向，就是減少不必要的能量耗散，促進綠色化。所以，優化企業的能源管理往往就是經濟性很好的場景。

我們知道：能源過度耗散的主要原因是各個生產環節的協同性比較差。協同性差會導致能源消耗增大，也會降低生產效率。在鋼鐵企業中，主要生產環節幾乎都涉及到能源的生產或者使用。與能源相關的設備眾多，并且分布在廣闊的物理空間上，協同的困難很大。

然而，通過互聯網技術的應用，我們不僅可以實時地得到各個生產環節信息，還可以用模型化的手段實現自動尋優。利用計算機的計算能力，瞬間給出優化建議。這樣可以把過去依靠人的管理，變成人機結合的決策。在條件成熟之后，還可以變成自動控制問題。

優也在工業企業能效改善的實踐案例也印證了這些道理。

優也秉持對能效管理精益思想的植入和運用，基于對工況企業現場海量離散信息和業務經驗的凝練，結合新工業互聯網架構下的相關技術，研發形成了旨在改善能源投入產出價值的智慧能效系列產品。該系列產品充分從解決能源管控瓶頸、助力業務價值提升的角度出發，著力于幫助企業先找到問題所在（操控可視、識別預警）、其次分析可優化空間（高階分析、動態尋優）、再推送可施行方案或策略（實時導航、角色推送），最后督導執行實現價值創造（策略調配、全網協同）。 上述類似于“把脈診斷、開方治理、監督反饋”的軟件化解決流程，為企業帶來了新的治理思路和控制邏輯，基于問題面向角色的個性化功能開發也使得產品可在各類復雜的工業場景中自適應并發揮價值。

目前，優也已在多個工業場景部署了不同軟件解決方案的應用實踐，例如：

眾所周知，企業管理水平的提升是個持續的過程，貫穿于企業的全生命周期中。要把管理過程與互聯網、智能化技術的應用結合起來，就要不斷地在計算機系統上沉淀數字化、模型化的知識。這是個持續改進的過程。

但是，按照這個思路推進下去，會遇到新的技術問題。

我們知道：在計算機系統上開發新的功能時，工作量很大、涉及到的專業和部門很多。不同專業知識融合的過程中經常會出現問題。數據采集等工作不僅麻煩，還有可能會對現場運行的系統造成沖擊。本質上講，這些問題導致智能化的成本上升了，效率降低了，影響了其經濟性。于是，企業推進智能化的過程就會受阻。

為了解決這個問題，優也自主創新開發出面向工業場景和生產環境內部的Thingswise iDOS 工業互聯網平臺。

這個系統的一個重要優勢，是支持企業在數字化時代的持續改進，也就是高效率、低成本地把新的管理思想，沉淀到計算機系統中去。系統采用了先進數字孿生技術和分層架構。其中，分層架構有利于不同專業的人員分工協作，降低技術開發的難度。而數字孿生技術，則有利于數據采集、建模等一系列工作的復用和推廣，從而大大降低了工作量和風險。在這種技術支持下，需要開發新的應用（APP）時，往往可以直接復用過去的數據采集、模型等工作。這樣，在持續改進的過程中，開發的風險和難度大大降低，效率也就提高了，相關工作的經濟性就不一樣了。