功能和连接的神经系统在允许我们通过快速响应我们的环境而有效操作方面发挥关键作用

一鸣网11月17日报道（编译|金辉）工业运营商已经拥有大量的数据和唯一的吸气剂更大。 通过最近的一份报告 GE和埃森哲 发现，企业中有80％到90％，大数据分析是三大重点之一，76％希望他们的投资，以增加在未来的一年。 

数据为整个行业提供了强大的答案 - 从能源，医疗保健到交通运输和其他 - 提高生产力，改善客户体验，开拓新技术和收入来源。

要到那里，我们需要的不仅仅是数据收集。 行业需要能够更好更快地使用数据，更智能经营决策，这是的承诺，物联网产业的互联网 。 

进入下一阶段工业生产率的途径是通过从风力涡轮机到MRI机器到涡轮机的单个机器，更具体地通过它们的控制装置。

工业互联网就像一个人体

功能和连接的神经系统在允许我们通过快速响应我们的环境而有效操作方面发挥关键作用，甚至不引起注意。 在这个类比中，机器控制是工业互联网的神经系统。

然而，传统的控制系统非常不足以实现工业互联网的全部潜力。 传统的控制操作在一个简单的闭环，按照固定的时间表或响应非常有限的一组环境数据。 

它们是独立的，与其他工业系统有限或没有相互作用。 目前，具有传统控制系统的公司只能利用约3％的工业资产数据。 想想：只有3％。

下一波工业生产力增长将来自将这些数据转化为由机器分析驱动的自动化操作决策。 我们需要在机器级别的控制不仅仅是智能。 连接的控制可以利用本地数据的大量，通过云的分析和计算能力，并实时回落具体的决定。 

他们需要这样做，除了执行我们都依赖的相同的可靠，确定性控制。

这不是关于更多的数据，而是更有效地使用数据

我们在GE的方法是创建一个工业互联网控制系统（IICS），可靠，安全地将成千上万的机器连接到云的力量，并将计算带到工厂和机器的边缘。

 IICS被设计为用于工业资产的开箱即用的桥梁，用于GE Predix平台的全面计算能力，我们将其构建为专门用于工业的操作系统。

该系统包括智能控制器，I / O模块，安全云连接，高级分析软件和应用程序的灵活组合。 例如，连接控制可以使运行涡轮机的应用程序检查电价，并在价格处于最佳水平时调整速度。 

传统的控制将以预定的速度运行机器，而不知道驱动盈利能力的外部因素，但是新的范例通过基于动态外部因素的分析来优化操作而产生更大的效率。

另一个例子是燃气发电厂。 工业互联网自动化控制可以了解工厂中每台机器的性能和操作条件，以及市场条件，如成本，定价，其他电源供应和需求响应。 他们知道风电场和太阳能光伏电源的供电是否正在上升或下降，需求是高还是低。 

他们可以预测定价和增加生产所产生的额外收入，并将其与零件磨损和未来维护费用相关的成本进行比较。 他们可以以最大的精度做到这一点，因为数字双模型提供关于植物中每个资产的健康和性能的精确信息。

这种新一代神经系统行业超越了大数据，通过基于洞察的响应速度和精度在云和边缘之间最佳地分配数据处理。它还使不同的工业资产能够交谈并设计最佳协调响应，并将数据和关于机器，物理环境和经济环境的预测相结合。

这对工业公司及其客户的好处是巨大的：转向预测性维护，故障和意外停机时间的大幅减少，更高的效率，生产力和可靠性，降低成本和更高的收入。 这些利益的程度以及它们可以累积的速度，在很大程度上取决于工业互联网控制系统的效率。

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