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从工业互联网的一角窥探什么才是真正的“互联网+”？
这几天德国汉诺威工业博览会已经打响了前哨战。全世界的制造业企业跑到这个“工业4.0”的发源地，把“工业互联网”这五个字演绎得淋漓尽致，IoT、云计算、大数据、人工智能等各类技术花样百出。
与其说这场盛会拉响了工业、制造业的未来变革，倒不如说这里体现了信息技术是如何改造制造业乃至整个商业社会的。尤其是在“互联网+”概念在国内横行甚至是滥用等今天，汉诺威带着纯正的“工业4.0味儿”，这股味儿倒是真正的“互联网+”。
“互联网+”不是简单“触网”
一位艳羡“互联网+模式”的亲戚就曾经咨询笔者，说他想开个零食厂，但是现在缺资金，需要100-200万，他想通过众筹的方式，从1000个人每人手中众筹1000元，筹集到100万后加上自己的自有资金工厂就可以搭建起来。他当时还谈到希望通过互联网营销的方式“搞个大新闻”，在微博、淘宝上短期内把订单量做起来，打出名气，通过“互联网思维”来卖辣酱。
当时笔者很快否决了他的想法。虽说这位亲戚的企业算不上是制造业企业，但这种思维恰恰正是很多国内制造业企业正在犯的错误——把“互联网+”理解成了“触网”。
“互联网+”这个口号提了这么多年，不过很多制造业甚至是零售企业仅仅把它理解成了“触网”，而且还学的有模有样：
比如说通过电商平台卖货、卖服务；通过公众号写段子、做营销；甚至还学起了大企业，做组织架构调整，把企业内部分成了一个个事业部。
从表面上来看，这些做法都是“很互联网”的一套玩法，而且这种企业比比皆是。但从核心来看，这些变化虽然有作用，但只是在表现形式和销售渠道上发生了变化，本质来看，还是过去那一套体系。
所谓“触网”就是简单的连接，套了一个“互联网+”的皮毛，却远没有学到“互联网+”的精髓。很多制造业企业，他们的“互联网+”更贴切说是属于O2O的范畴。仅仅只是想把原来线下的存量想办法搬到线上，并自以为完成了互联网化的进程。
但“互联网+”意味着数据和资源的对接，对系统底层进行互联网化重构，实现应用和服务的智能化，这恰恰是最难学的部分。
什么才是制造业的“互联网+”？
所谓“数据和资源的对接，对系统底层进行互联网化重构，实现应用和服务的智能化”这句话看起来抽象难懂，但是在这次的汉诺威工业博览会上展现的淋漓尽致。尤其是世界工业巨头西门子再度展出的工业云平台Mind Sphere尤其能反应问题。
（基于Mind Sphere的智慧工厂的架构）
因为这个平台的的作用就是工业数据与分析开发，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，并提供资产性能管理和运营优化服务。说的明白一些，就是这个平台上对接了产品数据、市场需求以及资源供给，所有的订单、生产、物流都是根据数据来精细化运作的。这里面反映的正是德国工业4.0的精髓之处——按照“工业4.0”说法，工业互联网最核心的是三个部分：
1、智能工厂：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；
2、智能生产：主要涉及整个企业的生产管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等；
3、智能物流：主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方，则能够快速获得服务匹配；
（资料来源：波士顿咨询公司《BCG Industry 4.0 Future of Productivity》 2016.5）
当然，工业4.0在国内有着另一种说法——“中国制造2025”，这被视为是“互联网+”的一个组成部分。与德国工业化带动信息化，制造业企业推动工业互联网不同的是，国内互联网企业在工业制造业的接入非常深刻。互联网企业和制造业企业一起，在智能工厂、智能生产、智能物流上同样有着自己的探索。
（工业互联网的创新在这些层面上展开）
智能工厂：
和西门子的工业云平台Mind Sphere类似的有阿里云和徐工一同开发的“徐工工业云”（XCMG-Cloud）。在这样一个平台上，可以实现设计云、电子商务、物联网、智能供应链、智能工厂、社会化服务、众包众创等一系列的功能。
除了阿里云和徐工的探索外，海尔在今年也一直在主推一个名为COSMOPlat的工业互联网平台。说白了，工业互联网平台其实就是“工厂的工厂”，这样一个平台就像是个工厂的操作系统，移植到任何工厂都能够迅速构建起一整套服务体系，让工厂和供应链以及市场需求迅速对接起来。
“一切依靠数据”，这才是“互联网+”的精髓。在这个平台上，当消费者产生需求时，企业可以迅速收集数据，根据需求展开生产。无论是生产、销售还是供应链，都处在数据的精密调控之下。在这个平台上，因为数据的精准对接，企业未来甚至可以不再需要去产能或者去库存，供给和需求的错位在微观制度设计上就已经去除了。
智能生产：
宏观上的供需调控当然仅仅只是一个层面。“互联网+”还得影响微观层面的产品。在工业生产之中，影响产品的因素千千万万，但如果把变量放置在云计算技术之上便是一目了然。
吉利已将汽车模拟仿真等多个核心领域部署在阿里云上。依托阿里云的高性能计算技术，吉利能够在数千核集群的计算机环境下进行仿真测试，包括对车辆的模拟碰撞。苏州一家名为协鑫的光伏企业甚至利用阿里云人工智能ET的大数据分析技术来分析影响光伏切片良品率的因素，以此改进技术提高良率，每年可以节省上亿成本。
当然，这还仅仅只是智能生产涉及生产管理的初级阶段，在未来随着人机互动以及3D技术的到来，用户需求的个性化定制还能做的更加完善。因为在2016年的汉诺威展会上，德国甚至还展示过这样的生产流程：
在智能流水线上，安装着不同性能的组件模块，每一个组件可根据实际需要添加或拆卸，以便随时按照客户的具体要求来对产品进行调整。所有程序都是通过设备与设备之间的数据阅读，由机器人自动完成。
智能物流：
生产之后的最后一个环节则是物流。物流环节恰恰是国内做得最好、成绩、规模最突出的一个板块。去年双十一，大数据逆向影响企业生产的案例在国内同样正在真实发生。
像科沃斯这样一家扫地机器人企业，过去往往是大促前往往只能粗略估摸销量，全凭经验的“拍脑门”式预估，结果在生产和仓储等环节出现偏差，造成人力、物力、财力的浪费。双十一需要销售的货物双十一之后还在生产，十二月才完成所有的配送。但去年双十一在和菜鸟网络合作后，可以直接调用天猫近期销售数据，提前两个月生产完所有产品，提前半个月按照地区销量把货物部署在全国各个菜鸟仓，一下就降低了物流、仓储成本，提高了配送效率。
（阿里云在智慧物流的运用）
要知道，像这样精准的生产、销售、仓储、配送数据，全靠阿里云在背后进行精确计算。未来如果达到一定的数据精准度，甚至很可能会出现商品生产结束后不进仓库，直接可以送到用户家中，改变传统企业制造后进仓库再再分销的模式。对于中国这样一个幅员辽阔、运输、仓储极高的环境来说，这种生产流程也在帮助用户降低时间、生产成本。用马云的话来说，那就是“消灭仓储”。
中国的“互联网+”为何总被误读
国内对于“互联网+”的误读很多时候仅仅只是看到了“互联网”这几个字，以至于阿里这样的互联网企业一再被一部分人认为冲击了实体经济。今年两会期间，全国人大代表、广东马可波罗陶瓷董事长黄建平甚至在议案资料中把侵害实体经济的矛头直指马云。
值得玩味的是，像阿里这种传统印象中的互联网企业，正在与制造业如此靠近。去年马云提出了“新制造”的概念，在马云看来，“新制造”就是“互联网+、人工智慧智能，出现在移动、数据、地理位置上的智慧制造。这套“新制造”的理论其实恰恰与德国“工业4.0”的智能工厂、智能生产、智能物流紧密相关。
互联网企业在工业互联网的过程中起到了重要作用，这恰恰也体现了中国的“互联网+”与“工业4.0”的不同之处：
德国制造业很强，德国还是个出口导向型的国家。“工业4.0”更多追求的就是把数据注入工业生产之中，最大程度上提高生产力。强大的工业制造技术在在工业互联网之中占据主导地位，这也和德国工业化带动信息化的理念一以贯之。
而中国的互联网发展、连接的水准远高于德国，甚至在某些领域已经超越了美国。在人口众多、内需庞大，而且国内处于供给侧改革阶段，产能过剩、内需升级是核心问题。因此，你会发现，“互联网+”会与 “工业4.0”有着细微的差别。
如何学习数据分析
【转自网络】
首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！
既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！
计算机你一定要懂。数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！
还有就是培养你的思维，尽量缜密敏捷。这样才可以发现数据中的不同！因为有的数据挖掘是计算机处理的。有的则是纸面上的。所以必须学会记录
好了，就先这么多了。你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。
祝你好运哥们！
数据挖掘的起点很高——
1、统计学
2、机器学习
3、数学——图论，最优化理论等。
WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习
抱歉，事情太多，如果不追着就忘了！我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！
数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学了假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！
掌握软件问题：从软件角度学，是非常好的思路，我基本上就是这样学的。我常说编软件的人最懂理论，否则编不出来，编软件的人最知道应用，否则软件买不出去；现在软件越来越友好，把软件自带案例做一遍，你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型；
数据仓库问题：OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用，从企业整体角度，数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的，但我们应该记住，企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库，而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求！现在随着数据挖掘软件的工具智能化，以及数据仓库和ETL工具的接口友好，对数据库层面的要求越来越少；
数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力，但数学不是工具是脑具，不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化！
沈浩老师建议：
不急，一步一步来！先把本职工作中的数据分析问题理解了，干好了！
熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。
学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！
在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！
当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！
接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式
你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等
梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长
要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！
有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结
结交广泛的朋友！
关于入门的教材：
互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！
SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍；
《数据挖掘——客户关系管理的艺术》
《调查研究中的统计分析法》
《Excel高级应用与数据分析》
《数据展现的艺术》
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