作为机器的造物者，我们与它们的沟通基本上都是单向的。我们下指令，告诉机器我们需要做这些，需要做那些，机器们则尽心地执行我们的指令。相信没有人会否认沟通和交流能带来诸多好处：获取新的知识、交换有价值的经验以及通过交流迸发出灵感的火花。那么，我们和机器是否也能进行深入的交流？和机器的交谈是否也能让我们得到有价值的经验，甚至发现新的灵感？
我们的生活正变得越来越数字化；机器也越来越智能，大数据，云技术和物联网技术的发展，让我们能够通过机器的语言——「数据」和它们进行交流。通过倾听机器的「声音」和「思想」，我们可以在一个由数字构成的虚拟世界中重新审视乃至改变我们真实的世界。而西门子为此已经准备好了一个与机器深入交谈的好帮手，那就是「MindSphere」，一款基于云的开放式物联网（IoT）操作系统。它能够帮助我们与机器互联，并发掘数据中的价值和洞察。
既然「数据是机器的语言」，和它们交谈就要先获取数据。MindSphere就可以将物理世界的机器与虚拟世界相连接，并将机器所产生的数据输送到云端，为机器们提供了一个可以「畅所欲言」的地方。
但这绝不是「为机器插上一根网线」就能解决的事情。以制造业为例，一座工厂中，PLC控制器、数控设备、驱动设备、交换机等等种类繁多，数量众多的机器分布在工厂的每个角落。这些机器想要连接到云端，需要面对不同的通讯协议，以及配置各种不同的参数，那么如何才能将它们高效地连接到云端？
西门子在工业领域的百年经验，让我们对于工业现场的各种情况都极为熟悉。一个标准并高效的数据采集方案是我们首先想到的，所以，我们开发了一款即插即用的网关产品「MindConnect Nano」，只要极为简单的设置就可以实现西门子设备与MindSphere的数据传输。而对于非西门子的设备，只要使用开放式通讯标准OPC UA 或利用 MindConnect Lib进行一些简单的开发，就可以与MindSphere相连。
这里要敲下小黑板，通过MindSphere，不仅仅是制造业的设备，我们几乎可以与所有的机器相连：车辆，燃气轮机，医疗设备甚至是楼宇。有了MindSphere我们几乎可以和任何机器进行交谈。
当我们和机器交谈时，如何理解他们在说什么？ MindSphere通过「应用程序APP」对数据进行分析并发掘数据的价值。这些应用程序就像翻译官，将数据翻译成我们能理解的信息；同时又像寻宝者，在数据海洋中找到价值连城的宝藏。
但不同领域的机器，就像使用不同语言的人一样，选对正确的翻译，才能进行有效沟通。所以在MindSphere平台上，通过选择针对不同行业的APP，才可以对数据进行有效合理的处理和分析。
由于采用了平台即服务（PaaS）模式，用户可以像在手机上通过应用商店安装APP一样，从MindSphere众多的APP中任意选择使用最适合自己的那一款。比如：有些APP可以让机器告诉你它的能源消耗是什么样的、有的还可以帮助你监视OT系统的安全以提供信息安全预警或纵深防御解决方案，或者分析机器/产线的健康状况和磨损情况，从而提出预测性的维护模型，可以说涵盖了制造业领域内各种各样的用途。而当现有APP不能满足需求时，MindSphere极强的开放性可以让用户非常容易地开发新的APP。
但由于制造业中细分的垂直领域太多了，每一个行业的需求和环境各不相同。比如制造汽车的流程和制造杯子的流程一定有着许多不同的地方，所以一个通用的APP或解决方案显然是不太可行的，这时就需要我们称作「行业专精」的参与。所以将来你会发现MindSphere的APP中只有极少数由西门子开发，更多的APP是由具有各行各业「专精知识」的开发者通过MindSphere提供的开放应用程序编程接口（API）来进行开发。这些开发者不仅仅是软件工程师，他们还可以是设备的使用者，原始设备制造商，甚至是第三方的数据服务提供商。而一旦一款APP在某个垂直行业运用成功，它也非常容易地被同行业的其它用户所使用。
但是让一位机械师去写JAVA显然是强人所难，所以西门子还提供了「模块化的开发方式」，就如同玩乐高积木。用户可以在众多的模块中选取所需的，然后以搭积木的方式把APP建立起来，将编程和写算法的过程尽可能的简化，让非软件开发者也能够轻易地开发出自己的APP。
上图：在2017年汉诺威工业博览会上西门子展示的MindSphere App
目前，西门子还正努力壮大MindSphere的生态系统，SAP、亚马逊、微软、埃森哲、Evosoft、源讯和Bluvision等众多合作伙伴都已经参与进来，他们已经为MindSphere开发出了 50多个工业 App。合作伙伴可借助 MindSphere，涉足到更多、更广泛的客户，形成新的商业模式。未来，合作伙伴将开发、迭代优化出更多的App，构建良好的工业生态圈。
（放大下图可以查看MindSphere完整的生态系统介绍）
说了这么多，与机器交谈，到底能为我们带来什么？数据的价值又是什么？这里给你举两个例子，你就懂了。
能源成本是制造业不可忽视的成本，一座工厂的用电量远远超过普通人的想象。提高能源使用效率，对于制造商往往就意味着增加收入。节能的秘诀恰好就隐藏在数据中。传统提高能效的模式一般就是「哪里有病治哪里」，比如：将普通电机替换成高效电机或安装变频器。而通过MindSphere则显然是另一种玩法，西门子成都数字化工厂（SEWC）目前就已经践行这一理念进行能效管理，工厂中关键耗能设备和主要产线的能源数据都会上传至云端，通过APP实现可视化的数据图表，将工厂中能源的流向变为一副清晰的地图。
管理人员每个月都会收到一份详细的能效分析报告，从中我们可以看出许多问题。比如在非生产时段，异常的能源消耗在哪里；在生产时，避免同时打开制冷和制热设备，以及哪些能耗通过简单的操作就能规避。
数据中的价值不仅让我们对于现实有更准确的掌握，甚至还可以帮我们开启新的商业模式：西门子就和一家知名的的工业气体生产商进行了合作，它的业务是建设生产工业气体的设备（如氧气）。除了将整套设备卖给客户外，它现在也采用一种特殊的商业模式：生产气体的设备虽在客户的厂区，但其日常运营仍由气体生产商负责，生产出来的气体作为「货物」卖给客户。这就要求厂商保证提供足够数量的气体，如果不足就要弥补客户的损失。
在使用了MindSphere后，这家气体生产商将部署在全球各地设备的运行数据收集起来，通过对这些数据进行分析，充分掌握了这些设备的实际生产情况，进行对比可以找到性能表现不佳的设备，进一步的工艺和设备数据分析就能发现问题所在，从而进行改善。而且经过一段时间的数据积累，我们还能从中找到进一步提升设备可靠性的方法，比如基于模型的预测性维护，实现更稳定地提供工业气体。
提到云和物联网，安全问题是绕不过去的。在制造业领域，信息安全问题更是重要，对于一家汽车制造商，如果由于系统瘫痪造成停工，每 30 秒钟它可能就会损失 3 万欧元。所以西门子对于 MindSphere 的数据安全非常看重。作为首批在中国获得网络安全认证的公司之一，西门子在数据传输上遵守高标准的安全传输协议HTTPS。另一方面，西门子及其云基础设施合作伙伴以极高的标准建设云数据中心以存储数据，确保端到端的数据安全。
「数字化双胞胎」是西门子对于未来制造业的解决方案，其核心就是为现实世界中的产品在虚拟的数字世界里创造一个化身，通过虚拟和现实世界的交互，我们可以实现高效生产，乃至「大规模定制化生产」。
过去当一个产品交付给用户后，制造商就无法再了解它的状态，物理实体和虚拟世界里的双胞胎兄弟就断掉了联系。现在有了MindSphere，不管产品是一台电机，还是一条完整的生产线，无论它被部署到全球任何地方，只要这个产品连到MindSphere上，我们就能在虚拟世界里继续收集产品的数据。
通过对于这些数据的分析、模拟与仿真，制造商不仅可以进一步提升设备或产线的运营性能，还可以将真实世界的数据分析结果反馈到产品或生产过程的设计、仿真环节，对产品自身及其生产过程进行持续改进和快速迭代，从而形成数字化双胞胎的大闭环。可以说，MindSphere为智能制造这块大拼图，拼上了最后一块。
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