GE公司作為全球工業領域的領導者，總是引領著工業技術創新的步伐，同時也以進取和務實著稱。在今天工業網路以及工業4.0概念，被熱炒的時代，GE所採取的方式，依舊非常務實。
2012年11月，GE公司發佈了《工業網路：打破智慧與機器的邊界》白皮書，給出了自己的答案，那就是如果工業網路的推廣，和實施可以為工業領域，帶來哪怕1%的成本或者資本節省，也就是從效率提升的角度，帶來一點點微小的進步，其成果也將是極其巨大的。
人類的工業文明，經過近二百年的持續發展和完善，到今天，傳統實體設備的效率提升和改進，已經基本達到了極限。但是如果我們採用網路和大數據技術，重新改造現有的機器和實體設備的話，依舊發現這裡面有巨大的效率提升的空間，依舊有巨大的待挖掘的潛力。
從這一角度入手，GE公司無疑找到了一個絕佳的切入點。
航空工業1%的燃料節約，將最終節約300億美元；
電力行業節約1%的燃料，就意味著節約660億美元；
醫療系統的效率提高1%，意味著節約高達630億美元；
鐵路系統的效率提高哪怕只有1%，將帶來270億美元的資本的節約；
而在能源天然氣領域，資本支出降低哪怕1%，也會帶來高達900億美元的節約。
GE公司甚至給出了對中國市場效率提升的預計，在未來15年中：
- 燃氣發電機組能耗降低1%，將節約高達80億美元的燃料，尤其在勘探開發領域，資本利用率如果提高1%，將節約70億美元;
- 而鐵路運輸行業，運輸效率提高1%，又能省上20億美元的燃料成本。
從這個角度出發，GE公司建議開始務實的一步，那就是探索用工業網路技術，如何達到真正意義上的1%的節約，和原有系統的效率的提高。
2013年2月，GE在美國加州聖拉蒙市，成立了軟體開發中心，正是針對他自己提出的工業網路策略，開始進行軟體領域的集中突破，並且瞄準了航空、醫療和運輸領域，希望透過軟體技術，達到第一步的效率提升。
這一在傳統工業產業中，沒有經歷過的創新之舉，在經過一系列的研究和產品驗證測試之後，發現是真正找對了方向。
GE首先瞄準的是航空業，這是GE公司最引以為豪的產業。GE公司生產的多達兩萬台的航空發動機，佔據著全球正在使用的4萬多台，航空發電機的將近一半，而且在技術上，佔據著這個行業的龍頭地位，GE生產的GEnx發動機(GE Next Generation，雙轉子軸流式大涵道渦輪風扇發動機)，是波音787以及波音747-8的首選發動機。
雖然在網路時代，這家老牌的工業公司經常被人質疑，能否趕上新時代的創新步伐，GE公司的董事長兼CEO傑夫·伊梅爾特曾經公開反駁說：「當你坐在飛機上，透過舷窗望出去，你能看到的那個發動機是GE造的，而不是谷歌造的。」
但在工業網路時代之前，對於航空發動機這一航空安全，和持續運行的最關鍵的設備，原來的數據採集，和維護訊息的處理，卻是不夠完整的。
雖然在航空發動機上，已經安裝了傳感器，但是這些傳感器通常採用被動模式，也就是發動機出現故障的時候，儀錶盤才會亮起紅燈，而且傳感器平時，也只保留三個平均值：起飛、巡航和降落數據，對於發動機可能出現隱憂的關鍵數據，比如溫度、壓力和電壓數據，則極少被保留，以及被研究。
事實上，航空發動機的預維護，減少故障時間已經成為航班，正點運行的重要因素。每年航班延誤給全球航空公司，帶來多達400億美元的損失，而其中10%的飛機延誤正是源於飛機發動機等組件的突發性維修。
於是，GE在加州軟體中心的工程師們，開始著手設計一種新型的計算算法，並且開發一套航空智慧營運服務系統，希望能夠提前一個月，預測哪些發動機急需維護修理，並且要使準備率達到70%，從而使得系統的維護時間大幅降低，最終降低飛機的誤點概率。
這套智慧營運服務系統，可以即時監控，從飛機設備收集的各項數據，在飛機出故障隱憂前，做出診斷預測，提供預測性建議，優化飛機維護和航班運行管理。
這套系統實施之後，對一家大中型的航空公司來說，如果每年有1400萬次的乘客，並且要飛85000個航班，這套系統的成功運行，將每年可以避免1000次起飛的延誤，和航班取消，幫助超過9萬人次的乘客，準時抵達目的地。
除了提高航班的準確運行之外，GE的軟體工程師們，還在開發一套，航空燃油和碳解決方案FCS，這套方案透過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，與營運航線，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30億美元的額外燃油支出，令整個燃油成本降低5%。
而且工業網路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，以飛行5000萬小時計算，每年全球的航空公司用於飛機維護的開支達到600億美元，其中飛機發動機維護開支達到43%。
1%的節省，不僅發生在航空營運領域，在各行各業都有著巨大的實施的可能性，和效率提升優化的空間。
為了完成這1%的效率提高，需要哪些關鍵的技術步驟呢？根據GE的觀點，完整的工業互聯網設計，需要具備三大步驟：
第一步，收集各項生產數據，並操控智慧設備和機器。目前的方法就是透過大量使用和安裝傳感器，從而讓機器本身變得更加智慧化；
第二步，將傳感器收集的資訊進行保存、處理和分析，尤其是面對海量的生產數據，管理人員要通過建構恰當的模型，找到最關鍵的核心數據加以分析，這需要以往生產經驗，與先進網路技術技能的結合，跨界和整合的知識，將變得至為關鍵；
第三步，也是目前傳統工業企業面臨的最大困境，那就是要組建數據分析挖掘的人才團隊，真正大幅提高生產效率，實施恰當的決策，而這些決策往往，來自某些不起眼的生產數據挖掘分析，所帶來的靈感。
在這個領域沒有預先設定的模型可以使用，需要的是跨界人才的創新能力、協同工作，以及對不同問題的深入洞察。
對岸中國的大秦鐵路公司，就曾經引進相關的工業網路軟體技術，透過傳感器傳輸數據，並且進行分析挖掘，在多個火車之間實現同步控制，從而縮短了30%的剎車距離，和22%的剎車時間。
這項原來旨在提高火車運輸安全性的工業網路嘗試，卻讓大秦鐵路公司意外地發現，單列火車的最大運輸量翻了一倍，達到2萬噸。2012年大秦線全年運輸量提高至4.26億噸，過去6年累積提高幅度達到70.4%。
同樣的事情也發生在工業流程領域，上海賽科乙烯廠構建了相關的工業網路系統，透過監控汽輪機、壓縮機、泵、風扇、熱交換等機器的振動、溫度、排放等訊息，提前發現機器故障隱憂，並在第一時間做出維修響應。
根據賽科乙烯廠內部測算，這項基於工業網路的系統，每月能挽回超過220萬美元的非計劃停機生產損失;到2013年，賽科的關鍵設備，從投產到安全運行，已持續正常運轉超過了700天。
在其他傳統流程行業，比如石油化工、煤化工、冶金、有色金屬等領域，像這樣可提升的效率空間依舊非常巨大，可節省的資源也將是非常可觀的。通過這三個關鍵步驟，並且建立起相關的分析模型，從1%入手，將使每一個企業看到工業網路實施中務實的一面。
在工業製造領域，精益生產的思想正是這1%節約的理論基礎。如何利用工業網路傳感器技術，乃至自動控制系統，在生產線改造、效率提高方面提高1%，都將產生巨大的效益，並且幫助企業邁出穩健而務實的第一步。875160624
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