工业云市场发酵，老牌工业巨头与云服务商谁将更胜一筹(2)

据西门子工作人员介绍，接入MindSphere后，连接和传感设备可以将关键部件（尤其是刀具部分）的状态参数采集到云平台上，通过光电、振动等检测手段直接或间接反映其磨损程度，用户从云端用户看板上就可以看到刀具或其他关键部件的磨损情况，并可结合近一年的数据采集，逐渐形成一套预测性评估机制，提示刀具在今后一段时期内可能出现的故障。如果故障严重到需要更换刀具，系统会提示用户准备备件，通过排产以最大程度地缩小对生产的影响。

这也正是工业互联网中最常见的预测性维护功能，系统可以通过分析机器的运行数据，在机器出现问题前识别出需要修理的隐患、提前给出维护信号。格林的案例，很大程度上代表了现今工业云的典型工作路径，即：贯穿工业现场的数据采集、数据传输、云端存储、数据分析及模拟仿真、最终分析结果的可视化呈现与资产管理建议。

MindSphere架构图

在MindSphere云平台架构中，亚马逊的AWS或微软的Azure作为IaaS（基础架构即服务）层存在，西门子的角色，既是PaaS（平台即服务）层（以SAP的HANA数据库为基础），支持第三方工业应用的开发运营，又在SaaS（软件即服务）层开发一系列原生APP。这些原生APP就像是乐高基础积木，封装了IT基础代码，使用MindSphere的设备制造商或是最终客户不需要再写代码，就能以搭积木的方式构建、迭代出定制化的应用分析模型。

从上述架构设计上不难看出，MindSphere的目标对象，远不止西门子自产的工业控制与驱动设备、燃气轮机、医疗设备、风力发电机、轨道列车等等，“第三方市场量太大了，如果自己做的话根本做不过来，因此通过开放平台借助合作伙伴的力量覆盖广大第三方设备成为我们的选择。”西门子（中国）有限公司数字化工厂集团工厂数字化服务负责人李漓说。目前，支持西门子S7通讯协议或是OPC UA通讯协议的工业设备，已经可以做到即插即用连接到MindSphere。

抢筑工业云，谁更胜一筹

不只西门子，工业领域的老牌玩家，GE、施耐德、菲尼克斯等都有类似的工业云布局。此外，SAP、亚马逊等“外来者”也将触角伸向了工业物联网。数据会变得比机器本身更有价值，已成为共识。