負責IT和OT（運營技術）的管理者，在工業化和信息化融合的幾十年來，井水不犯河水：IT看重業務流程合理，OT看重業務執行穩定。從具體的面向對象來看，OT與IT的區別主要是體現設備的邊緣端，OT的世界遵從物理進化的原理和機制，發展比較緩慢：源自控制，專注於運營。
然而，工業互聯網的發展，使數據流動變得空前容易，激發了人們對於數據價值的想象，從而大大促使了OT和IT融合的必要性。工業互聯網的應用在很多層面上就是統一IT和OT的視角。但IT和OT二者自身的需求、緯度、思維方式太不一樣，融合是非常困難的。工業互聯網的普及，不同於常規的企業管理軟件ERP和執行管理系統MES應用，它不僅僅是收集的數據豐富性和顆粒度的問題，而且更多是要考慮這些數據背後的價值，這隻能站在更高的戰略崗位上才可以評估和定義。
GE在2018年的報告中指出，真正數字轉型的主戰場，恰恰是發生在IT和OT交界的地方。實際上GE更傾向於OT技術的魅力將得到極大釋放，“IT正在失去魔法，OT的指揮棒正在緩緩升起”。而ARC諮詢團隊在2016年提出的IT和OT融合成熟度模型中，描述了人員、流程、技術和測量之間在各融合度的關係，也表明了一點，需要連接邊緣和雲、需要處理各種OT協議和數據格式，都是IIoT大顯身手的地方。
IT要下沉，OT要上升，從各種系統匯流而來的數據要分析，這就使得工業互聯網平臺的崛起成為可能。
這都使得面向工業應用的開發，將大大加速。IIoT平臺，為工業app應用的開發，提供了一張充滿沃土的溫床。
數據重力 推動邊緣的進化
設備的數據，具有一種“沉底”的特性。它很少被真正打撈上來使用。因為機器現場的工業數據，最大的特點就是海量、而且無序。在工業發展數百年曆史上，產線的管理者從來不曾正眼看過它們。它被列入考慮對象也就是最近幾年的事情。
例如，僅僅單個數控機床設備，每秒產生的數據就可以達到400M。按照一個產線上有10個工位十臺設備計算，有五個產線的話，那麼一個簡單的工廠，數據生產量每秒鐘可以達到20G！想想一個人，手機流量也不過是每個月10G左右。二者相差500萬倍！
工廠的大數據，往往都是垃圾數據山，主要表現在六大症狀：數據很髒（必須大量的算法清洗，才能有可用數據）、頻率不同（現場觸發的頻率非常不同）、海量、大小（數據的容量大小不一）、種類很多（各種異構數據源）、跨學科導致的關係複雜（數據機制來自“機光電熱磁”等不同學科領域）。
如此龐大的數據，大多數是沒有用的，只能留在機器端。這就是所謂的“數據重力”。
它使得大量的數據被丟棄在車間的地板上、設備周圍的空氣中。
數據重力，導致大量數據無法上雲端，也就無法完成分析。而這幾年物聯網和計算能力的發展，推動了人們對於邊緣智能的思考。太重的數據，可以就地處理。在大數據分析的時代，這個任務交給了邊緣計算。
工業互聯網平臺，本身就是一個分佈式的計算平臺，它很好地解決雲和邊緣的集成問題。通過連接、設備管理、數據管理和機器學習，為真正打開數據的分析價值，提供了一個認真的鑰匙。這也為面向場景應用的工業APP的開發和部署，提供了極大的方便。
工業app的春天正在來臨
工業互聯網平臺中間的PaaS平臺（Platform as a Service）是最重要的部分。目前最有雄心壯志的選手，都在聚焦這個地方。新型API技術和與環境無關的容器封裝技術，使得平臺本身的快速部署和應用。有了工業PaaS平臺的支撐，面向場景的工業APP應用，也是工業互聯網當下最具憧憬的一個領域：千軍萬馬過大江的局面，正在呼之欲出。
工業互聯網平臺架構
雲化風正盛
上雲的應用，場景意圖往往很明顯，需求變化也很快。為了適應這種快速變化，就要微服務化，這就是最近幾年微服務非常流行的原因。微服務，可以為各類APP開發者提供滿足場景應用的資源池調用，因此它正在成為全新的潮流。一心要往雲方向轉型的金蝶，據說已經有了幾百多種微服務。
在今年德國漢諾威博覽會上，傳感器製造商Sick推出了具有可編程的傳感器，同時建立一套軟件體系，可以幫助現場工作人員，建立面向傳感器應用的AppSpace。這大大改變了傳統上對傳感器只有開關信號的認知。軟件定義硬件，已經武裝到設備最末端的牙齒上了。而Sick同時推出了AppSpace的編程社區，旨在推動那些在現場的人員，也能夠成為App的開發者，實現各種靈活的功能，具有非常大的吸引力。
工業互聯網平臺走向平民化，非IT的專業人士也可以輕鬆上手工業App應用。這是一個巨大的進步，一種開放式的知識洪流，在工業互聯網平臺上轟鳴，並重新匯成令人興奮的場景應用。
數據天梯，推動OT與IT數據融合
IT由管理業務數據、支撐管理流程的技術、系統和應用程序組成。通常報告給CIO，這些管理的應用程序包括ERP、MES、EAM、WMS等。而OT由管理生產資產、保持順暢運營的技術、系統和應用程序組成。通常報告給COO，管理的應用程序包括PLC、PCD、SCADA、SIS、數據歷史和網關係統等。
數據天梯
數據要完成從設備級的地板，升到企業級的天花板。需要闖過三關，第一關是設備連接；第二關是數據重力識別，對相關數據進行分析；第三關是建立面向個人的app應用。
對於工業互聯網平臺而言，最需要的就是搭建這樣一個“數據天梯”，來完成數據上上下下的運載，從而可以豐富工業互聯網平臺的應用。
這就實現了設備連接、邊緣分析和app應用的“三位一體”的使能平臺，從而使得工業互聯網平臺，可以面向場景應用，來處理各種設備和數據。
一個好的工業互聯網應用，需要行業領域專家提出需求和描述，這是企業必須要獨立解決的——在很大程度上，這也是一個企業Know-how的關鍵因素。在此基礎之上，可以通過外包團隊或者全職程序員完成資產建模。而剩餘的設備連接、數據分析、到工業APP的生成，都是數據雲梯可以大展身手的地方。
工業互聯網平臺大大加速了IT、OT的融合過程。數據開始從設備中掙脫數據重力，像珠子一樣，四處滾落。而藉助工業互聯網平臺上的數據天梯，一部分經過邊緣計算和分析就地處理，一部分則上升到IT層，都是業務決策的一部分。
在機器和人的注視中，上上下下的數據，開創著一個技術上分工合作的數字時代。
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