消费物联网和工业物联网之间，有一些重要的区别。首先，价值不同：在未来十年，工业互联网将产生两倍于消费互联网所带来的回报。然后是规模： 如果你认为移动互联网很大，那么到2020年，单电力行业就会有70亿个联网设备。最后是数据。你多久发布一次Twitter？ 一天几次？ 风力发电场每10秒就产生一次数据。 发电厂每天产生数TB的数据。 喷气发动机、火车、石油钻机和更多让世界运转的机器均是如此。

工业互联网的利害关系也较高。你也许可以容忍你的Fitbit丢失了几个步骤，或偶尔Uber司机收错车费，但如果你的应用和你的MRI扫描仪在脑扫描期间发生通信问题，你会怎么想？

所以是的，工业互联网的风险很高，潜在的回报也是如此。以4万亿美元的全球电力行业为例。世界经济论坛估计，通过将发电、分配和商业消费流程数字化，可以在未来10年内创造出1.3万亿美元的经济价值。

而且，改变这一行业还有足够的动力。可再生能源的快速增长，分布式发电（例如，屋顶式太阳能）的增长，能源储存和电动汽车的出现，以及消费者需求的萎靡——这些趋势正在使传统的电力业务模式转换思维。公用事业迫切需要获得数据的见解，在面对如此剧烈的变化时，这将有助于提高运营的可靠性、生产力和盈利能力。

在能源行业之外，企业可能面临着许多不同的挑战。然而，能源行业与其他大多数资产密集型产业之间存在相似之处。无论哪个行业制造或管理的机器或系统，可靠性都很重要。也应该如此！提高可靠性是工业互联网最重要的价值创造者之一。记得电力行业的例子吗？这个1.3万亿美元的潜在价值——其中的三分之一，也就是3870亿美元——将从消除计划外的停机时间中获得。

数字化资产

最关键的业务资产可能已经以某种方式联网。我们的很多机器已经生成了十多年的数据。然而，机器生成的绝大多数数据，现在都未使用；我们的电力行业客户，平均使用大约2%的数据。

利用机器和资产数据的价值，意味着利用先进分析来监控、优化和最终预测可能导致停电和损失的事件类型。提供这种类型的价值的软件类别称为资产性能管理。其功效主要取决于相关的分析目录，但在能源行业，企业已经能够预测并预防75%的机器故障。这是将高级分析应用于工业机器的时间序列数据，获得的能力。

然而，工业互联网远不止资产可靠性。想象一下，如果你的车载电脑提醒你，车辆需要维护，但是，当你的燃油不足时，却没有提醒，或者你的驾驶习惯将你的燃油效率拖至5 MPG。或者换句话说：连接整个系统比连接其中一个部分，或者只是简单地监控其性能的一个属性，可以提供更多的价值。

工业物联网的有效货币化，意味着考虑机器的更广泛设置，如何接收和使用数据来优化影响整体性能的变量。

货币化工业物联网

对大多数电力生产商来说，燃料成本的意义重大。美国电力的85%仍然来自于不可再生资源，燃料成本可高达工厂总运营成本的80%。利用分析来了解哪些变量会影响燃料消耗， 以及它们如何影响消费，在这个行业中是非常有价值的。可能在你的行业也是如此。许多工业流程以原材料成本为重点，如何根据这些材料优化消耗和产出，将成为竞争优势的来源。在能源行业，有效利用燃料不仅会影响成本，而且还会影响排放——通过将实时输出数据与能源市场相关联——来实现总体业务盈利能力。

数字化员工

真正的数字化已经超越了联网资产及其运营的设置。它包含管理这些资产的人力成本。让我们回到停电这个问题。每年，由于传输和分配问题，约有8%的电力无法传输到客户。30%到40%的停电是由于树木倒落在电力线上。那么为什么需要这么长时间才能恢复供电呢？首先，你的电力公司必须找到那棵树！想象一下，使用传感器数据所带来的价值，在正确的时间让正确的工作人员到达正确的地方，以防止或减轻数百万人的停电。这就是我们所说的“数字化工业员工”的价值主张。

当然，调度只是其中的一部分。当我们探讨数字化员工时，我们是指将数据和确保他们安全的工具与他们相连接，更有效地工作，为企业带来更多的价值，还包括连接无人机和其他设备，可以远程检查以防止不必要的危险的工作条件。这才是当今真正的工业数字化的前沿。

下一步是什么？

数字化资产，其设置以及对其运营至关重要的人员和流程，可以创造巨大的价值。然而，工业互联网中的价值，通过更多联网的运营，也可以实现全新的业务模式。

例如，从数字化电力行业中能够获得的最大价值，可能是新一代智能城市和社区的出现。纽约州正在打造的电气化运输和商业建筑能源管理系统，是一个动态的、积极响应的电力系统，能够应对大量电动汽车的涌入，以及商业能源消耗的同时下降。只有软件才能将这样的灵活性引入一个百年的行业。

也许你所在的行业也是如此。如果你完全数字化你的运营，你可以解决哪些客户问题？