最近读完的第一本书是《工业大数据》美国辛辛那提教授李杰的著作，是一本是专业书籍。
全面的介绍了工业4.0的起因和在工业4.0时期应该做什么。重点的核心就是李杰教授提出的IMS（智能维护系统）。这是一个思想一个工具，用途是解决工业发展过程中遇到的问题，方法是利用工业生产过程中采集到得大量的数据，结合现代化的数据建模、分析，针对设备、系统提出可以预测未来发展的一种技术。这种IMS的优势在于可以通过数据模型，提前预知设备的状态，进而在设备发生故障之前对其做出预测，减少设备的停机时间。
这本书也让我对我自己创业开始时的认识和看法有了一些变化和一些坚持。变化的是，我对工业4.0有了一个更加深入地理解，帮助自己更加清晰地看清楚了工业大数据和一般信息化数据的处理方法的一些差别，同时也更加清晰地了解到了一种商业模式，书中李杰教授提出的商业模式是一种『煎蛋模型』，一个公司会有一个核心的业务，也就是模型中的『蛋黄』，它是一个公司的全部的核心的技术或者产品。但是，在目前的商业中，这样的单一产品体系或者模式，是行不通的，这种模式对于上世纪八九十年代的，工业2.0 和工业3.0 来说，是一种正确地模式。但是随着时代的进步和数据的爆炸，现在来看这种模式便会很单一，现在需要的更是蛋黄外面的那一层蛋白。『蛋白』即是服务，和产品之外看不见的一些东西，这些可以是服务、可以是数据、可以是很多的细节，嗯，在互联网行业中，可能更多的是用户体验，或者小米系提出的生态。
不过这确实一种聪明的做法，用一个产品，推广成一个产业链，然后形成自己的一个闭环。但是，确实是这样，互联网公司的发展迅速得益于此，他们有核心的产品，有自己的服务体系，有自己的生态环，当然，还有现在最火的，数据。有了数据他们可以推算预测出用户的习惯，行为，用户整个在互联网上就是一种赤裸裸地状态，只不过现在这些公司还没忙着用这些数据来挖掘一个人吧，他们可能忙着挣钱呢。
工业的环境其实目前是这样的，数据，我们可以采集到很多，然后呢，然后就没有然后了。大部分的时间我们只是采集到了数据，并没有拿它做什么，一堆数据，应当是最有价值的东西，却没有被好好利用。
为什么，会是这样？很简单，工业的基础不牢固，自动化都还没能完成的很好，哪来的功夫去研究数据，做挖掘。这些是2.0、3.0留下的功课，需要一点点的补课。
所以，这很矛盾，究竟是去做数据挖掘的处理，将数据变成信息，进而变成财富，还是去完善那些剩下的功课。
事情的纠结，无非就是两个都好，或者两个都不好，我们非要选出一个对我们利益最大化的一个。
于是我们开始挣扎，开始睡不着，就像今天这样。
下一次我们再来说说关于中国市场的服务吧。
第一夜·纠结的模式选择
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