10月30日，国务院常务会议通过了《深化互联网 先进制造业，发展工业互联网的指导意见》，这是“十九大”以后从国务院发布出来的第一个落实“十九大”关于建立社会主义新型经济体系，关于互联网、大数据、云计算等与实体经济相结合的第一份重要文件。
忽如一夜春风来，千树万树梨花开，无论是“榜上”有名的国家级工业互联网平台，还是贴近于工业服务方向的各类服务商，都争相拥上了工业互联网发展的赛道上来。
尽管热闹异常，但是，赛道≠航道，工业互联网平台≠工业互联网，政策≠市场，工业互联网要深入制造业，必须回归到商业航道上来，明确产业化边界，赋能产业，真正实现深化供给侧结构性改革，促进实体经济振兴、加快转型升级。
1. 如何正确的看待工业互联网
全球产业转型升级，使得b2b装备制造业面临挑战，如何在新的一轮装备市场竞赛中获得优势成为必然的战略决策，在以建立“更经济、更安全、更绿色、更快速”的工业体系目标下，以预测性维修为主要突破点，建立了首个从传感器数据采集、数据传输、开发平台、工业服务等一体化的全新互联网形态。
从这些信息提炼，有几个关键词非常重要，“b2b装备制造业”、“工业物联网”、“传感器”和“网络基础设施”等，无论是b2b装备制造业、坚守10多年的传统互联网企业、通信业、还是工业服务企业（如传统的eam供应商、预测性维修服务商），甚至是bat巨头们，纷纷加入了工业互联网阵容。
回归到实质上来，这是一场中国工业制造与全球工业制造同一起点的竞争，其服务对象是亟待转型升级的b2b用户（包含工业制造业、农业、工程及智慧城市相关的公共服务产业），参与主体自然是服务于b2b用户的装备制造企业、工业服务业和网络基础服务商，其关键点在于如何在b2b供应链中，探寻深化供给侧结构性改革的方法与路径。
2. 工业互联网建设的两个关键点
第一个关键点，必须要明确数据的主体是谁。只要有组织的存在，数据的主体通常情况下是用户组织本身。多数的企业已经意识到数据是组织资产的重要的组成部分，数据上公有云的条件实际上是不成立。
比如工程机械领域，大型装备制造业企业，许多都开始建立工业互联网平台，那么这个数据的核心就一定属于这个制造企业本身。农业相关的物联网发展比较迅猛，这个数据的主体则一定是城市区域、主管单位拥有。智慧城市、能源物联网，道理是一样的。
当然这也有例外，涉及工业企业设备维修、维护，因牵扯到工厂使用单位、社会化维修组织、装备制造商、备件供应商，这些数据就必须有整个产业链环节实现共享。就好比医疗产业而言，个人的病历数据，实现疾病治疗和防控，就必然依赖医疗机构与医疗器械、药品的配合才能完成。固然，涉及维修维护领域，必然要依靠产业供应链的协同才可以发挥最大的价值，这是个通用领域。
第二个关键点，人才在工业互联网建设中发挥的关键作用。其一：人工智能、大数据、互联网与实体经济深度融合，对于大数据分析、算法工程、管理创新理论、业内技术专家人才的需求将会大增；其二：工业互联网本身要开放和赋能，有利于b2b产业链条上的产业工人、管理决策者、工业服务商、数字化服务商、装备制造商、技术服务商实现知识交互、协同，加速产业知识积累和重用，培养产业化形态下的新型工匠精神和能力。
3. 工业互联网平台建设航道与产业边界
航道一：装备制造企业服务型制造平台
对于大型的工程机械、物流设施等适合租赁的装备制造商，或在工业制造中的提供关键复杂设备的装备制造商。建设自身符合自身商业生态，强化生产性服务融合能力，构建基于预测性维修为主线的后工业服务能力，租赁创新、供应链金融创新的工业互联网平台是至关重要的。
注意：这些平台模式通常只适合装备制造业中龙头企业，适合b2b企业自身建设，不适合行业通用。
航道二：企业能源工业服务平台
制造业工厂的能源部分（水、电、气、热、冷），由于不涉及产业形态本身的关键工艺，管控难度大，通常适合运维托管和运行托管。依托专业化的运营管理团队，通过节能改造、数字化运行与维护管理，实现更节能、更经济、更绿色的企业能源产业形态。
注意：能源托管需要本地化的专业运营团队，适合场景包括中小型制造业园区、大型制造业能源部分、酒店和商业中心，同时应搭配节能相关的产品和技术凯时国际的解决方案。
航道三：智慧城市、智慧农业、智慧能源公共服务平台
相对于制造业组织而言，智慧城市、智慧农业和智慧能源属于典型的产业形态，数据驱动带来的价值，有利于宏观调控、应急处理和专项管理。
注意：产业形态所面临的是复杂系统，需要高度匹配产业形态，业内专家、工业互联网平台企业需面对产业政策、地方政府、以及多样化的资源整合能力。
航道四：基于数字化制造的工业互联网平台
工业制造业是实体经济的主体，装备水平、管理水平（知识积累程度）、信息化程度（孤岛）等具体情况在每个制造企业都参差不齐。关键是解决数据来源问题，包含工艺、设备采集的物理数据、业务系统的管理数据，执行系统的作业数据，依据这些数据库，通过价值识别，利用分析工具形成可识别的可视化界面，通过隐性问题显性化，有效识别影响价值增值的关键瓶颈、实现经营业绩、效率、成本、库存等全要素的价值优化。
注意：数据库的完整性是基础，价值识别与数据分析是至关重要的，如果一开始就不能清楚数据的价值，只是强调数据收集和展示，意味着这个项目不能成功。工业互联网平台也不能指望通过不同企业的海量数据来对比，这会让用户拒绝，数据中心一定是实现本地化部署。即便是明显产业链的企业，也只是上游企业通过接口授权向下游企业开放，数据上云并不容易实现。
航道五：基于数字运维的工业服务产业互联网平台
对于绝大多数的装备制造业、以及绝大数的中小制造业，并不具备工业互联网平台的构建能力，这就与现实中的小河无水、大河断流的情况是一致的。
从现有的工业制造业现状来看，如何降低生产系统故障率、提高生产保障能力，降低维修成本，提高基层设备维修工人的维修技能和服务能力，提高制造业运维能力，是立竿见影的方式。
关键在于如何通过产品颠覆，从基本的故障报修、维修响应解决基本的维修资源高效匹配问题，通过ai人工智能技术加速维修人员技能知识共享和水平提升，通过数据分析与ai人工智能结合，建立以数据驱动智能决策系统，帮助工业企业识别瓶颈、建立全员参与、全员考核的内部运维价值增值活动。
由于这些数据本身只是设备健康病历数据，不涉及工厂所有核心数据，这就为上云提供了最基本的基础。基于这些基础，这些数据具备了供应链赋能的能力：包括与振动分析、油液检测物联网企业实现企业内部管理闭环、外部专业维修能力整合；与维修服务企业实现价值对接，帮助用户解决高精专的疑难故障；与工业品服务电商对接，实现备品备件工业品需求量化、预测，而从赋能供应链效率、实现供应质量提升，建立绿色供应链体系；与供应链金融有效匹配，将有效解决低价中标、减少b2b供应质量争议，规避回款难的三角债风险；与装备制造业实现销售产品的质量反馈报告，有利于产品设计优化、有利于后市场服务能力优化。
注意：基于数字运维的工业服务产业互联网平台的前提是数字运维工业app或数字运维软件，是从saas到平台，从平台到供应链商业闭环的过程。前期的获客能力和获客成本是非常关键的因素，基于产业政策建立园区形态的智慧服务社区，将有利于加速这一商业闭环的过程，这对于振兴实体经济、实现产业升级是非常有价值的实用路径。