1%提效=1萬億美元市場
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　　工業互聯網真能產生1萬億美元的市場規模？機器學習專家Anil Varma起初心里沒底。

　　有時，Varma會問自己，如果工業互聯網僅僅將工業生產效率提高1%，會給世界帶來多大的價值？

　　GE公司發表的《工業互聯網：打破智慧與機器的邊界》白皮書，給出了自己的答案——不要忽視1%這個數字，它足以改變全球能源供需關系——全球燃氣發電廠生產效率提高1%，價值660億美元的燃油將被“節約”；石油天然氣勘探開發的資本利用率提高1%，每年將減少近900億美元資本支出。

　　而在中國，未來15年燃氣發電機組能耗降低1%，約80億美元燃料將被“閑置”；油氣勘探開發的資本利用率提高1%，則能省下70億美元；鐵路網絡的運輸行業運營效率提高1%，又能省下20億美元燃料成本。

　　在全球，即使5個行業（鐵路、航空、醫療、電力、石油天然氣）提效1%，就可在未來15年為世界貢獻2760億美元增長。

　　“這好比，給工業互聯網一個支點，它就能撬動世界?！痹诿绹又菔ダ墒械腉E軟件研發中心，Anil Varma的一項主要工作，正是測試篩選2萬臺噴氣發動機各種細小警報信號，作為發動機維修的前瞻性評估數據。

　　Varma稱，他參與研發的航空智能運營服務系統采用專業計算算法，能夠提前一個月預測哪些發動機急需維護修理，準備率達到70%，這套系統的最大價值，正是令飛機誤點機率大幅降低。

　　或許，他不知道，每年航班延誤給全球航空公司帶來400億美元的損失，其中10%飛機延誤，正是源自飛機發動機等部件突發性維修。而這套智能運營服務系統最大的價值，是時時監控從飛機設備收集的各項數據，在飛機出現故障隱患前做出診斷預測，提供預測性建議優化飛機維護和航班運營計劃，最終目標是“將計劃外的停飛時間降為零”。

　　他甚至不清楚，如果一家大中型航空公司（每年1400萬人次乘客，85000個航班）實施這項智能運營服務系統，每年可以避免1000次起飛延誤和航班取消，幫助逾9萬人次乘客準時抵達目的地。

　　然而，在Varma開始研究航空智能運營服務系統前，GE制造的飛機發動機傳感器通常采取被動模式——直到發動機出現故障時，儀表盤才會亮起紅燈。至于發動機傳感器平時也保留三個平均值——起飛、巡航和降落數據。能提前“匯報”飛機發動機故障隱患的溫度、壓力和電壓數據則極少被保留研究。

　　他說，如今GE要求每個GEnx飛機發動機都必須保留每次飛行的所有基礎數據，一年后，他從飛機發動機收到的數據，或許將超過GE航空業務的所有歷史數據。而龐大的數據庫信息，則能進一步保障航空智能運營服務系統的“準確性”。

　　他說，GE航空公司已研發一套航空燃油和碳解決方案（FCS），通過分析飛機傳感器傳回的各項飛行數據，再對比飛機原有飛行記錄與運營航線，可以第一時間優化完善飛機航行計劃，令航空公司燃油消耗降低2%。

　　以全球航空公司年燃油支出1700億美元測算，這套FCS方案將幫助航空公司降低34億美元額外燃油開支。而Varma的終極目標，是航空公司能通過這套工業互聯網系統設計更合理航班規劃，令整個燃油成本降低5%。

　　事實上，航空公司還會意識到，工業互聯網帶來的邊際效益是遞增的。一架雙發動機寬體商用噴氣式飛機每個飛行小時維護成本是1200美元，2011年飛行5000萬小時計算，每年航空公司用于飛機維護的開支達到600億美元，其中飛機發動機維護開支占到43%，如果航空智能運營服務系統再將飛機發動機維護效率提高1%，航空公司又省下2.5億美元。

　　不斷遞增的邊際效益，同樣會產生其他工業領域。大秦鐵路公司曾嘗試引進GE Locotrol DP技術，借助傳感器數據傳輸分析挖掘功能，在多個火車之間實現同步控制，縮短30%剎車距離和22%剎車時間。

　　然而，這項原先旨在提高火車運輸安全性的工業互聯網嘗試，卻讓大秦鐵路公司意外發現，單列火車的最大運量翻了近一倍達到2萬噸。

　　去年大秦線整個年運輸量提高至4.26億噸，過去6年累計提高幅度高達70.4%。

　　魯威廉直言，目前工業生產領域已將物理學原理發揮到極致，單靠設備升級已不足以支持生產效率再提高1%，未來提高生產效率的最大驅動力，來自傳感器+大數據的工業互聯網——在廣闊的工業生產領域里，機器、設備、團隊和網絡可以更深入地與互聯網大數據分析“連接”在一起，這正是工業互聯網革命的精髓。

　　這場工業互聯網革命帶來的，則是三大商業進步：

　　一是有效提高能源使用效率并減少能源浪費；

　　二是大幅提高工業系統設備維護修復效率，延長設備壽命與工作效率；

　　三是優化工業領域整體生產運營效率，更多企業人力資源將投入其他開創性創新工作，進一步增加企業商業價值。