要实现制造业的可持续增长，首先要采用数字化转型技术和工业 4.0 战略。数字化技术有助于采集车间数据和分析汇总数据，从而获得洞察力或采取行动提高运营绩效。
必须对采集的数据进行汇总、存储和分析。要完成这些操作，需要一个支持数据管理的计算平台。这就是工业云的用武之地。
本篇文章将讨论
- 什么是工业云及其提供的功能
- 工业云如何支持数字化转型的实施
- 工业云如何支持工业 4.0 战略的应用
什么是工业云？
大约三十年前，比尔-盖茨（Bill Gates）坐在一叠纸上，手里拿着一张光盘，这就是微软的标志性广告。物理光盘的问世，首次实现了从纸张信息记录到数据数字化的模式转变。
标志性的光盘可以存储大约 10MB 的数据，而现在的硬盘可以存储 TB 级的数据......但是，一般的制造工厂每天都会产生大量的数据集，多达 TB 级的数据。因此，从长远来看，利用硬盘来捕捉日常生产数据是站不住脚的。物理存储解决方案只能存储数据。它们不提供任何处理能力或功能，必须插入计算机才能进行进一步的数据分析。
物理存储系统的局限性意味着需要另一种模式的转变，才能有效地存储和分析大数据。云计算平台的发明成为了解决方案。云计算提供的可扩展性意味着制造业找到了一个存储其产生的 PB 级数据的平台。云计算平台还提供了用于分析数据的计算资源和能力。
早期的云计算平台是为了帮助开发人员为金融、电信和信息技术行业开发应用程序而建立的。这些应用程序在这些行业运行良好，但并不适合分析制造业数据。利用云计算资源的开发人员也认为制造业并不有趣，也不相信为其开发应用程序会有足够的利润。
工业 4.0 的推出将改变这一切。采用工业物联网和数据采集设备监控制造过程，导致对云计算服务的需求呈指数级增长。到 2017 年，25% 的成品是通过云计算输入制造的；到 2020 年，66% 的制造企业依赖云计算资源。
边缘计算的引入及其在制造业中的广泛应用意味着更多的数据正在被采集。云计算提供了存储数据的资源，但还需要更多针对特定行业的解决方案来支持分析。这种针对特定行业的解决方案就是工业云。
就像软件即服务（SaaS）平台为应用程序开发社区提供服务一样，工业云也为制造业提供服务。工业云提供了一种开放式架构，可将生产流程与云连接起来。它还提供了一种数据交换标准化的手段，以支持数字化转型战略的实施。
同样重要的是，工业云为开发人员提供了专门针对制造业开发应用程序的功能和标准。因此，与工业云平台相关的工具包可用于开发计算整体设备效率（OEE）比率和分析基准数据的应用程序。OEE 用于衡量制造性能，而基准测试则强调单个设备的最佳性能。
工业云如何支持数字化转型和工业 4.0 战略
大众汽车和西门子等多家制造企业已经建立了工业云生态系统，以支持其制造流程。Simio 等其他企业也利用工业云为最终用户提供优化的数字化转型软件平台。
在大众汽车公司，工业云被用于机器联网和支持机器到云的通信。工业云还支持生产系统和工业自动化计划。例如，在制定预测性维护战略时，工业云提供了获取历史设备数据并对其进行分析的资源。工业云生态系统还提供用于预测未来维护的工具。
工业云还支持在智能制造车间内应用自动化系统。例如，利用人工智能的应用程序可用于计算工厂车间内自动物料搬运系统的需求。自动或自主物料搬运车辆也是工业云支持的数字化转型举措。
评估复杂的车间挑战和运营所需的计算资源也依赖于工业云。例如，利用基于风险的排产软件来制定优化的排产计划需要大量的计算资源。基于风险的计划表利用实时约束来快速更新运行计划。工业云支持实时提供准确计划所需的数据收集和分析流程。
利用工业云实施数字化转型的好处包括
- 在优化生产流程时，支持多个合作伙伴和第三方服务提供商的协作
- 提供对为制造业社区构建的最新物联网和数字资产的访问权限
- 获取在工业云市场上销售的跨职能数字化转型解决方案。
- 开发数字化转型软件解决方案，供工业云市场使用或销售
结论
工业云通过提供可扩展的计算资源，支持数字化转型战略的实施。工业云还向寻求为制造企业构建创新解决方案的开发人员开放制造业。制造业将受益于商业开发人员丰富的用户界面和基于性能的经验。结果将是 "告别笨拙的制造应用，欢迎用户友好的移动应用"。