进入产业互联网 你得跨过四条护城河(7)

降低产品成本的需要。 能源在产品制造中占有不同程度的比例。 越是占比高的企业，越对能源数据敏感；

减少企业运营错误的需要。 企业运营提升靠管理，管理的第一步是测量，测量的第一步是数据。 能源数据是企业生产整个价值链最忠实的使者。 就好像有人只看三项指标来判断宏观经济走势： 水泥、钢铁、用电量。

如果要找一个充分体现能源数据驱动企业运营的行业场景，那么，造纸行业再典型不过。 因为它是能耗密集型产业，有比较长的生产线，这些生产线又使用不同的能源。 更关键的是，它比较容易用能源数据驱动，将工艺流程的能源数据渗透到企业运营管理之中，让能源数据变成企业管理依据。

用一句话来说明，那就是： 如果你了解了一家造纸厂的能源管理如何实现，也就大致清楚了能源数据驱动企业运营的逻辑。

而要弄清这个逻辑，160页纸都不够。 这是华南理工大学博士张燕忠的答案，在他撰写的博士论文《基于数据驱动的造纸过程能源系统能耗异常诊断研究》中，用了160页的篇幅，也只是说明了能源数据如何判断能耗故障这件事。

故障是「观测变量或对象参数在可接受范围内的偏离」， 换一个角度去理解，知道故障在哪并能做出判断的基础，是对整个企业能源数据的全盘掌握，它降低了企业运营的风险成本，又间接为倒逼企业降低财务成本提供决策依据。 这就是能源数据驱动企业运营的方法，NASA在1967年就专门成立了机械故障诊断预防小组。

造纸厂这类企业的能源数据管理模型可以成立的先决条件，是结成一个贯穿所有环节解决方案的专家网络——将那些能解决某一个环节问题的院校、科研院所专家，链接起来，然后把这一整套的模型打通才有效。

同理，木材加工厂，又是一类企业的能源数据管理模型。 冷库也一样。 但涉及的技术与学科又有所不同。

所以，这也是我们要跨过的第四条护城河： 巨大的跨界学科合作，这在以往，除了在军事、航天领域，很少大规模实现过。 很多人知道「产业互联网+」，只是不太确定这个「+」号有多大。

【四】 跨界河

跨学科交叉合作

与基础学科再相遇

让我们再次近距离的看一看，某一个单一场景的能源数据管理，一直往前走会和哪些基础科学相遇在十字路口。