彭俊松博士从事多年信息化工作，勤于思考和总结，近十年来先后出版了八本信息化著作。现任SAP中国区副总裁和首席数字官，将SAP的全球数字化创新与中国本地实践相结合，建立思想领导力，推动数字化转型、工业4.0和工业互联网在中国市场的业务。
（注）本文系根据作者在2019年2月22日工业互联网峰会工业互联网平台体系建设分论坛上的演讲整理而成。作者同时也是中国工业互联网产业联盟理事，所著的《
迈向智慧企业的工业互联网平台与创新
》一书，即将由机械工业出版社在2019年3月出版。
近几年来，在政策的推动下，市场上形成了工业互联网发展的热潮。在推动工业互联网的过程中，越来越多的企业意识到，
企业应用软件在企业的工业互联网转型过程中，能够帮助企业创造巨大价值
（这里所说的企业应用软件，是指在系统软件之上运行的为满足企业应用需求而提供的软件。这是一个在国际上通用的定义）。
企业应用软件作为一个已经发展了数十年的产业，是
发达国家里的先进企业在信息技术的支撑下，将业务需求和信息技术相互迭代形成的生态
，已经为先进企业创造出了巨大的价值。工业互联网的概念是GE借助企业应用软件，将企业的经营和管理水平提升到一定水平之后，在新一代数字技术的驱动下，为进一步提升产品设计和售后服务效率，推动商业模式的创新而发展起来的。
企业应用软件和其他软件一样，具有标准化程度高、边际成本低的特点，与工业企业的多样性的行业特征和企业的个性化需求，相互协调的难度很高。为此，我们觉得有必要对企业应用软件在工业互联网市场上的作用进行一个梳理和探讨。深刻理解企业应用软件行业本身的发展规律，设计落地的技术路线。这种探讨对于推动工业互联网在中国市场的发展，将是非常有意义的。
首先，我们需要更全面地理解工业互联网，把它
放在企业应用软件的发展趋势、IT/OT融合的大背景以及云计算、大数据的技术轨迹
中来看。
对于大众来说，容易将视线的起点放在GE提出工业互联网的2012年和推出Predix的2015年，而忽略了GE曾经是企业应用软件之一的MES的供应商，工业互联网平台是GE也是在MES取得了成功的基础上实现的。
实际上，无论是在工业互联网中耳熟能详的以PaaS平台和SaaS应用为标志的云计算，还是以工业大数据分析与可视化为标志的大数据，当工业互联网这个概念被提出的时候，在IT领域都已经有多年的发展。从更长的时间轴看，今天全球最大的电子采购SaaS系统Ariba(现已被SAP收购)，成立于1996年。今天全球最大的客户关系管理SaaS系统Salesforce，成立于1999年。Salesforce的PaaS平台，在2007年便已发布。SAP的大数据平台SAP HANA，在2010年正式推出，并支持SAP的应用系统在它之上运行。而SAP的PaaS平台SAP HANA CloudPlatform(现更名为SAP CloudPlatform)，在2012年也正式发布。也就是说，
在2012年GE提出工业互联网的概念和2015年发布Predix产品之前，在企业应用软件市场，类似的云计算和大数据的技术，都已经发展到相当的水平，形成了成熟的商品化软件。
下图是SAP在2012年推出的SAP HANA Cloud Platform的架构图。从中可以看出，在IaaS层上，SAP通过建立PaaS，实现了对大数据、物联网、分析、移动以及Devops开发的支持。SAP的其他SaaS应用甚至客户应用，都可通过PaaS与物联网及设备端扩展。在有了PaaS之后，SAP又相继发布了一系列在今天的工业互联网市场上大家都在谈论的工业App，我们统一称之为SaaS，如预测性维护PdMS、制造执行ME、数字化双胞胎网络Digiatl Twin Network，等等。实际上，其他的企业应用软件厂商，也都推出了类似的架构和类似的产品。显然，
主流的企业应用软件的架构，和工业互联网的参考架构极其相似。
GE在2012年提出工业互联网概念的时候，主要是从工业互联网技术在行业中的应用价值进行探讨，
并未充分地对它在企业的整体应用架构中的定位和边界进行精确的划分，也未能比较深入探讨这些数字化技术的历史沿革，从而给人一种工业互联网“横空出世”的感觉。
这种宣传的效果，从市场的角度来看对GE无疑是最有利的。但是从客户的视角，当他们发现GE Predix的基本框架和功能，要么可以在较短的时间开发出来，或者是在现有的企业应用软件的架构下扩展而成，形成了现在工业互联网平台百花齐放的局面。
下图是GE所描绘的GE的Predix平台与企业应用软件商的连接和边界划分。在这里，Predix涵盖了从边缘层到平台层的工业数据采集、转换、分析和运行的大部分功能，而企业应用系统则被限制在数据分析和ERP系统执行业务的范围内。这种划分方式，无疑对于GE来说是最有利的。但是，
当企业应用软件的架构与工业互联网的参考架构的相似度越来越高之后，Predix也将进一步开放，并与其他企业应用软件合作共赢。
而事实上，在工业互联网出现之前，典型的大型制造企业，如汽车、装备、军工等，它们所使用的企业应用软件，包括自开发和外购商用软件在内，源代码的行数就已经达到了一亿行以上的规模。在这种情况下，
在应用架构中任何一个新的“物种”出现，必然是在原有系统上的融合，而不可能凭空产生。
在这些企业应用系统在经历了云计算和大数据的改造和升级的情况下，在工业互联网的浪潮下，会适应工业互联网平台的发展，而进一步迭代，工业互联网平台不可能孤立存在。经过40多年的发展，企业应用软件在国外已经形成了成熟的商业模式和技术路线。
GE的Predix同样需要与这些商业模式和技术路线相互融合，相互适应，共同构建一个新生态。
事实上，GE推出的Predix，应该看成是GE的整个企业应用软件这个大系统中的一小部分。大量的基础功能、业务功能和配套功能，比如研发、MRP、采购、财务、人力、服务等都是Predix系统的支撑。例如数字化双胞胎、数字化线程等工业互联网的概念，都需要分布在企业的研产供销服各环节的一系列企业应用软件来协同完成。这些软件都落在各个企业应用软件厂商的产品范围中，而远非GE一家企业力所能及。换句话说，
Predix可以看做是基于工业大数据的智能服务，但Predix价值的创造，离不开通用电气内部数十年逐步建立和完善起来的大量的第三方企业应用软件的支撑。
在美国和德国，经过40多年的发展，形成了成熟的企业应用软件商业模式和技术路线。其特点是：
-
出现了专门的企业应用软件商，
用软件企业的规模化和专业化来提高产品的商业化水平。
-
在这个市场中，除了专业的企业应用软件厂商之外，还有
专门从事定制开发和实施的合作伙伴。
前者用商品化软件，满足企业客户需求的共性部分和部分个性部分；后者通过开发和实施，满足难以用商品化软件实现的那部分个性化需求。
-
而商品化的企业应用软件，为了满足不同行业客户的行业需求，通过长期的发展，也逐渐形成了
“通用平台+行业解决方案”
的套装软件的思路，进一步扩展了企业应用软件满足企业个性化需求的能力。
客户个性化的功能反映的是客户的需求，软件供应商逐步将通用的需求（个性化功能）融入套装软件，逐步将行业通用的需求（行业定制功能）融入行业解决方案。经过迭代，套装软件功能与行业解决方案逐渐完善，客户的系统是在套装软件功能与行业解决方案的基础上，通过个性定制相而实现的。
我们认为，
工业互联网平台的发展也可以借鉴企业应用软件的模式，形成“通用平台+行业SaaS+个性化服务机构”的模式。
到今天为止，企业应用软件已经具备成为工业互联网核心应用的能力。
-
从全球市场来看，企业应用软件是一个
每年2000亿美元的市场，并且正在以每年7%的速度成长
，其存量投资，包括配套的硬件在内，高达数十万亿美元。
-
从企业应用软件覆盖的范围来看，企业应用软件实现了研产供销服各个领域的
横向打通
和
纵向连接
，具备了在各个领域为工业互联网提供应用的能力。
-
从软件配置方式上看，企业应用软件市场正在经历从本地独立部署向云端部署SaaS的过渡，
预计2020年全行业实现SaaS反超独立部署
，这为工业互联网的云计算提供了技术保证。
-
对于新技术的应用，大数据、人工智能都已经在企业应用软件中得到大量使用。事实上，由于企业应用软件的核心数据质量较高，在应用大数据和人工智能技术等方面企业应用软件已经取得了不小的进展。
-
在工业物联网平台的开发进度上，企业应用软件商纷纷建立了自己的PaaS平台，并加入了物联网的功能。Gartner在2018年给出的工业物联网平台魔力象限图中，与新出现的工业物联网初创企业开发的平台相比，企业应用软件商占据了绝对优势的地位。
-
对于工业互联网的软件，企业应用软件商的产品在进展和商品化程度上也更为领先。无论是数字化制造，还是数字化双胞胎、预测性维护、预测性质量，都相继推出了商品化的SaaS软件。
我们认为，工业互联网在经历了前几年的快速发展之后，很多企业在工业“物”联网的建设上取得了一定的成绩。但是，也存在着未能打通端到端的业务闭环、业务模式转型速度落后等有待进一步解决的问题。现在，工业互联网的足球已经从大门开出，已经快速进入到中场的工业“互”联网阶段。
接下来的重点是打通企业的端到端业务闭环，推动企业真正开始业务转型，获得更大的业务价值。
只有进入到这个阶段，才能吸引越累越多的企业真正参与到工业互联网的建设当中来，发挥工业互联网推动实体经济转型升级的重要作用。
SAP认为，工业互联网作为一个集软件、硬件、网络与一体的系统，不可能靠一家来完成，需要多方的参与和合作。SAP作为全球最大的企业应用软件商和德国工业4.0的核心发起单位，将与众多的合作伙伴携手，从三个角度，包括
赋能工业互联网平台企业、帮助企业打造工业互联网和提供工业互联网平台
，共同建设工业互联网，推动行业转型。
2019年的汉诺威工博会即将召开。这次SAP展出的众多主题之一，就是
端到端的完整的工业互联网业务流程，称之为“设计-运营D2O（Design to Operation）
”，涵盖了从产品需求设计开发一直到产品制造、交付和运维的整个过程。演示的工业产品对象，是一个高度个性化和可配置的阀门。通过这个演示，大家可以充分了解，SAP如何通过商品化的软件，与众多的合作伙伴一起，在工业互联网的环境下，实现端到端的闭环业务流程。SAP将在4月2号～3号两天，重点接待来自中国的观众。作者届时也将在现场，参与讨论和交流。希望有更多的中国客户莅临。谢谢大家。
原创：
土士君
土士学习联盟
捕鱼船面对成群的鱼虾形成了海上的包围圈，他们抛下巨大的鱼网，将深处包围的鱼虾一网打尽，看似疏松的网孔顷刻间挤满了各类鱼虾，体积较小的从缝隙中获得生机，但依旧围绕在渔船的包围圈中。渔夫面对这巨大的收获表现出了欣喜，但其收益与捕鲸相比，却有着天壤之别。
捕鲸者祖祖辈辈从事此行业，口耳相传留下了专属于他们的经验。他们的工作承受着巨大的风险，追踪猎物需要漫长的时间，细致入微地观察着猎物留在大海上的蛛丝马迹。面对巨大的猎物，每一步都需要小心谨慎，一旦瞄准目标就要拼尽全力。当然，这艰巨的付出面对的是更为丰厚的回报。
技术改革浪潮席卷而来，捕鲸人看到了装备现代高效设备的现代化捕鱼船只，他们可以以更快的速度，用更结实的渔网、更好的通信设备，走向更远的航程，圈住更多的鱼虾。捕鲸人心动了，他无所适从，想升级他的捕鲸船，但不知从何下手，是更大的排水量还是更高的速度？在升级装备方面是应该采购更结实的网用于捕鲸，还是转行投身捕鱼？亦或是将手中的鱼叉换做钢铁，自己闷头改造赖以生存的装备？面对曾经不屑的捕鱼船现在风光无限，捕鲸者陷入沉思。
捕鱼船与捕鲸船的故事正在现实生活中上演，正如席卷而来的互联网浪潮。将传统的商业模式颠覆，人们花在互联网上的时间大幅延长。依托互联网技术，让信息的传播、交换、储存、加工流程大幅简化。万物信息化、数字化不断颠覆着人们的传统观念。
其中商业互联网的产生让许多企业转型至线上，他们通过流量为王、平台搭建、模式创新来聚拢大量的客户（鱼虾），由于其本身轻资产，通过模式创新迅速聚拢人气和流量，结合平台的优势向客户推销商品、服务等其他营收项目，不断利用细化的渔网来捞取平台上的价值。结合互联网思维、信息传播、应用，数据收集整理的速度都大幅提高，信息传播的成本又大幅降低，使得商业互联网更加注重流量和模式的创新，继而深挖客户潜在需求这一“金矿”。但正如一阵风，来的快去得也快，没有后续数据发掘的实力，信息收集维护技术的中小企业都在浪潮过后淡出了舞台，最终剩下了几大巨头在各自领域独领风骚。
电商平台改变了人们的购物方式；新型制造业从线上逆推至线下，利用流量优势降低成本，整合资源，实现产品快速迭代赚取利润；网约车平台解放了打车的时间与空间，改变了人们的出行方式，这一切都依托流量、传播影响力以及信息技术的提升。
巨大的力量推进社会向前时，往往也会带来巨大的惯性。小米靠着线上营销、饥饿营销、高性价比吸引了大量的学生用户群体，结合当时的商业互联网浪潮，创造了广大的用户群，在确定了目标群体后，依靠流量优势，不断压低渠道价格，打造更高性价比的产品，薄利多销近乎极致，依旧产生了可观的利润。维护好粉丝经济的红利，是后商业互联网的收入来源。各大电商平台不断的依靠高曝光率占据着信息版面头条，让明星产品或大众明星来进行引流。商业会联网，大家关心的始终是流量。
面对巨大的流量，如何圈住客户，提供更好的服务，如何从中盈利，面对巨额资金升级的渔船，能否依托捕获鱼虾来养家糊口，成了渔民们更关心的事情。大风过后，手握流量但没有盈利模式的企业，也逐渐分崩离析。存活下来的企业，将目光瞄准了新的领域。
剩下的捕鱼船已经占有行业中绝对的体量，他们有着各自的绝技。但他们已经不满足于眼前的鱼虾，他们将目光瞄向了新的方向——工业互联网。
殊不知，商业互联网思维成为了绝大多数依靠商业互联网起家的大公司进军工业互联网服下的“毒丸”。要分析这一惯性思维为何是负面影响，必须客观理解工业互联网与商业互联网本质上的差异。
对比工业互联网与商业互联网二者，可以参考捕鱼船与捕鲸船的运作方式。
捕鱼船：需要寻找鱼虾聚集区域，设法将目标群体驱赶到预定水域，控制住范围，利用不同级别的渔网筛选不同的猎物，但由于目标相对分散，聚拢目标群体为首要任务，收网相对简单。相同模式可复制，竞争压力大，先到先得，可快速产生效益。后续平台优势可通过筛网不断精细化获取不同的猎物。但都局限于鱼虾，以量取胜，单体差异不大。
捕鲸船，不面向鱼虾，而是需要在大洋中通过分析鲸鱼这一物种的习性来判断鲸鱼位置。在大洋中不断追踪观察判断鲸鱼数量、大小、种群进而确定目标。在选定目标后，制定战术分离单一目标，脱离族群，定点击破。由于鲸鱼活动范围相对处于较深的海域，需要鱼叉渔枪刺穿鲸鱼厚重的表皮实现初步的控制，后续才可以捕获猎物，渔船面对巨鲸单打独斗也会有巨大的风险。多点协作控制住鲸鱼的不同部位才能最终获得巨大的经济回报。面对不同的鲸鱼又总会有不同的策略，其复杂性相较于捕鱼船更甚。
捕鲸人由于其专业性和传承性，与捕鱼业者本无纠葛，但凡捕获一只猎物能够供一个家庭相当长时间的花销。依靠经验和技术优胜劣汰，行业内部还算稳定。
现在，升级了装备的捕鱼人磨刀霍霍的进入了一个自己本不熟悉的领域，他们利用原来捕鱼的经验以及设备的优势想要围捕鲸鱼，利用它们自认为结实的网去捕捞，利用船去追赶。但他们发现，鲸鱼能够下潜得很深，而渔网却无法抵达，鲸鱼体积太大，网住了鲸鱼，自己也有倾覆的危险。不断的追逐鲸鱼，却因为缺少经验，经常跟丢目标。这一切都是捕鱼人内心的困惑，他们利用自身的优势和升级的技术，却无法战胜这一已经存在很久的物种。
而捕鲸人，也追到了这一变化，他们看着捕鱼人斗志昂扬的出海，也看到了他们无精打采的归来。他们也想，如果自己有了坚船利炮，自己也便能征服大海，无所不能。
倘若将商业互联网思维嵌套进工业互联网，则会出现水土不服的情况。没有了流量，没有了明星效应，没有了快速聚拢的人气，模式创新失去了作用。
将工业互联网比作捕鲸船，反观工业互联网先要了解其特征：无客户群、无流量红利、行业壁垒高、行业特征明显、相关性小、可复制性低。工业互联网企业无法通过明星引流，也无法实现互联网之间客户传播，不能实现马太效应。目前市面上绝大多数的工业互联网平台的组建，均是由传统制造业巨头引领，在各自传统领域深耕发展出的适合自己的数字化管理系统，实现了满足自身产业需求的解决方案。
西门子依托自己丰富的产业集群以及技术优势，快速针对高铁、机床、涡轮引擎、发电机、楼宇系统等相关业务展开数字化改造工作。从生产设备的数字化改造，到生产流程的自动化控制，生产信息的数字化表达，管理系统的数字化升级，在自身所处领域中不断的进行着改造，总结相关经验，最终将这一整套经验合成Mindsphere平台。虽然，暂时也仅部署于与自身产业相关性强的产业集群中，或是自己的生产线上，普及速度也相对较慢，但稳扎稳打盈利水平显著上升。
也有试图利用商业互联网思维解决工业互联网问题的GE，将Predix推向社会。但客户并不买账，没有人敢把自己的生产线交付于他，客户要求生产数据必须落地，生产管理信息想要自有，部分设备信息上云但不是整体。这一切的想法都与商业互联网本身背道而驰，换句话说，工业互联网是面对企业或工厂的“局域网”。
用网去捕捞鲸鱼，需要无比结实的网和无比巨大的船。这一切，哪怕GE这样的公司在面对工业领域也只能算是一叶扁舟，根本无法战胜工业领域的巨鲸。
面对新的竞争，捕鲸人也开始了自己的转型之路，他们升级了自己的渔船，减少了操作人员，增加了猎手。将自己的传统鱼叉换做钢铁，增加发射装置，使其可以射得更远、刺的更深。利用先进的观测设备分析收集水文信息，搜寻猎物的踪迹。总结经验分析猎物的弱点，联合其他捕鲸船对猎物进行围剿，提高成功率。事实证明，只有自己才最了解自己。
正如捕鲸人所做的，深耕自身行业，发掘行业痛点，也就是研究自己的猎物，不仅分析表层，更要收集数据、分析行业属性、产品特点、生产关键要素，判断出“鲸鱼”的习性。打磨好自身的鱼叉，将数字化部署到关键节点，解决自身痛点。提高产品的良品率、提高设备利用率、降低物料浪费、设备风险预警、提升信息透明度与流动性、将数字化节点打、控制行业痛点，捕获巨鲸。再辅助以ERP、MES、BOOM等数字化管理模块提升组织效率，打造结实的船，彻底俘获自身行业的“巨鲸”。
生产设备的信息化，是企业数字化转型的基础，有了传感器，便可收集设备的信息，打通了传输的链路，才能链接信息的孤岛。用数字化手段实现工业互联网，将生产设备的传感器充分利用，收集生产信息，总结规律，实现数据筛选。利用当前的技术手段实现传感器、线路、服务器等基础设施的搭建，完成基础设施建设，为后续智能化升级改造打下基础。
由于工业生产这一复杂领域涵盖众多项目，每一个领域不同行业都具有自身独一无二的特质，同时也产生了各自的痛点。行业跨度大、信息相对闭塞、行业之间相互交流的程度也相对较弱，目前，在发力工业互联网平台的企业绝大多数为其行业或所在地区相对龙头的标杆企业，他们有着更宽广的眼界、更强的紧迫感和雄厚的资金、技术实力。
例如：
• 富士康：BEACON平台
