本文主要是介绍解读Predix 工业云平台，其实是一个“操作系统”，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Predix的起源传统意义上OT技术是用于对机器设备的监视和控制，但GE眼中的OT技术已经超越这些概念，将机器设备与云服务连接，通过数据的分析可以帮助进行设备故障预测和整体健康程度的评估。通过融合IT和OT技术，GE正在重新定义工业自动化。
GE通过内置的传感器对机器设备的数据采集已有多年，但这些物联网前的传感器主要用于对设备运行实时性能的监测，比如显示某一特定测点的压力值，设备专家通过监视各测点的数值从而推断设备的性能，然后这些实时数据就被丢弃，不再进行收集存储。
机器设备产生的海量时间序列数据与社交数据和交易数据差别很大，针对工业数据的存储、分析必须针对性地进行优化，以帮助理解机器设备的行为表现。为了处理这些海量的数据集，GE需要一个新的平台来安全连接设备并分析数据，就这样在2013年，一个基于云计算的软件平台Predix被开发出来。不仅仅通过运营数据分析降低设备的服务成本，也通过这些运营数据有效指导产品研发的改进。
图1 工业数据湖受到Amazon提供S3、EC2等云服务的启发， GE的管理层逐渐意识到他们也可以将Predix以云服务的形式推向市场，从而开启设备运营的联接、分析服务市场。
Predix正式诞生。
Predix的构成Predix是GE推出的全球第一个专为工业数据与分析开发的云服务平台，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（APM）和运营优化服务。Predix承担的角色类似个人电脑中的Windows和智能手机中的IOS、Android操作系统。对于纷繁复杂的工业设备和工业数据类型来讲，Predix与其说是通过操作系统来运营工业互联网，不如说是为海量的工业数据找到了一种相对标准和统一的承载和呈现形式。
图2 Predix的架构传承于GE工业化基因，Predix提供标准的方式来运行工业级的分析能力，连接机器、数据和人，提供分布式计算、大数据分析、资产数据管理、机器和机器通信和应用移动性，“端到端”的安全访问机制确保数据、设备、网络和系统的授权访问。
GE为何要推行PredixPredix其实是一个面向云应用的软件平台，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(APM)和运营优化服务。所以，Predix的功能是统筹各种APM系统、承载行业用户的工业互联网应用，从这个意义上，GE把它称为“操作系统”。
APM系统一般包括企业资产管理(EAM)、预防性维护(PM)、预见性维护(PdM)、工厂资产管理(PAM)、环境健康和安全(EH&S)等方面。GE的APM系统，是GE为了提升自身的资产管理绩效而特别研发，并已在内部应用多年的，一整套综合了云计算和物联网技术的解决方案。
实际上没有APM系统的Predix是没有灵魂的。所以即使GE开放了Predix，用户也需要使用GE的APM来实现远程监控、诊断、智能运行设备。所不同的是用户基于Predix二次开发出来的是以GE APM系统为核心的、适合自己的资产绩效管理方案，因为不同行业的资产绩效管理方案，必须要写入该行业的特性和参数。
GE的终极目标每一家工业企业都要成为一家数字公司，这是GE对未来的看法。而GE同时希望，Predix能成为这些数字公司的驻足之地。
因此，GE加大推广APP开发的力度。2016年GE计划开设4个创新坊，加大企业对于开发类似工业APP的扶持，从而孵化出完整的生态群。
市场的同类掘金者为了在数字化领域挖掘新的商业机会，西门子正在以“西门子数字服务”为平台，努力发展相关服务。西门子2015年底宣布将增加研发投入3亿欧元搭建跨业务新数字化服务平台Sinalytics。这一平台与Predix非常类似，整合了远程维护、数据分析及网络安全等技术。继成功完成内部测试之后，2016年西门子正式面向市场推出“MindSphere工业云平台”。MindSphere被设计为一个开放的生态系统，工业企业可将数据服务作为预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化的基础。
除此之外，前段时间与美的达成股权收购的机器人制造商KUKA和Infosys宣布联手开发支持企业迎接工业4.0的解决方案，合作目标是开发一个可让客户采集、评估和利用数据以提高自身生产过程的软件平台，KUKA将通过建立工业4.0云平台扩展设备与云系统之间的连接。
PTC2014年宣布收购物联网平台创建者ThingWorx，并致力于建立和运营物联网应用。经过一系列的收购和运作，2016年6月，PTC宣布新版物联网平台ThingWorx 7上市，包括进阶的联网产品管理工具组、强大的新分析功能、公有云支持、简化的平台元件等。
当然，对IBM、SAP、微软这些虎视眈眈的市场巨鳄，同样不能忽视他们对工业云的狂热。
总结中国企业具有广泛的工业云应用需求，如风电、飞机发动机、汽车、工程机械、家电等保有量居世界前列。因此，呼唤中国自己的工业云生态圈，是一种合情合理的想法，正如GPS之于中国的北斗导航系统。
然而，这样的云平台的搭建，在中国，已经几乎可以断定无法由一个公司之力来建设的。这么庞大的一个生态圈，绝非当下中国制造业任何一个企业的工业技术体系可以承担，一个合适的制造业共同体，迫在眉睫。
然而以GE为代表的企业已经开始布局工业云，在海尔、在华为这些优秀的制造业都已经结为联盟。实际上，这样的基于专业知识和大量业务模型，而非电商贸易的工业云平台，留给中国企业自主建设的时间窗口，正在关闭。
随着工业互联网布局的徐徐展开，似乎工业正在从源头被解构和重建。Predix的出现是一个重要的阶段性成果，是工业互联网生态圈的界碑。然而制造业领域还潜伏着庞大的数据盲区，许多可以预见和不可预见的工业云平台，无论对于工业的发展还是人类社会的整体进程来说，都仅仅是一个开始。
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