像所有大小企业一样，通用电气不得不与时俱进，否则就被遗忘了，这是许多以前成功的公司的命运。在新世纪的第二个十年中，该公司面临着一个枢纽，它将机器学习和人工智能软件添加到稳定的长期工业硬件和专业服务生产中。
GE的工业物联网部门GE Digital 于2015年8月开业，它拥有自己的云网络，可在众多工业网络中运行的自动化应用程序运行在工业网络中，而这些工业网络又可在工业物联网内部执行机器数据任务。
GE将其Predix(发音为“ predicts”)云描述为世界上第一个也是唯一一个专门针对工业数据和分析设计的云解决方案。平台即服务使用GE自己的Predix操作系统来捕获和分析在安全的，具有行业优势的云环境中跨整个工业世界生成的机器数据的数量，速度和种类。
7月25日，即Predix推出两年后，GE Digital将推出一个名为Predix Studio的新开发工具套件，GE Digital客户可以使用它来创建名为Digital Twins的东西，并定制在Predix上运行的应用程序。eWEEK将播报该新闻报道;本文介绍了数字双胞胎。
GE Digital首席执行官兼GE首席数字官Bill Ruh负责所有这一切。GE Digital为全球客户提供广泛的工业互联网应用程序，从资产绩效管理，运营优化和卓越制造到平台即服务，云和网络安全。作为CDO，Ruh负责全球IT事务，并创建GE的Digital Thread下一代系统，以简化设计，制造和支持流程。
eWEEK于7月14日在加利福尼亚州圣拉蒙市的公司总部接受了Ruh的一对一采访。
问：GED在Predix开发中的路是什么?
答：大约18个月前，我们推出了Predix产品组合。公司经历了三个阶段：我在这里呆了6年;我想说前两年是探索性策略。六年前，我们的董事长兼首席执行官Jeff Immelt可以开始看到，分析和数据越来越成为客户使用我们的机器的过程中越来越重要的一部分。这意味着他可以看到他们正在探索利用我们出售的机器中的信息：喷气发动机，风力涡轮机，发电厂的燃气轮机，CT扫描仪等。我们的客户强烈希望从这些机器中获得更高的效率。他很早就意识到，如果我们比其他人对我们的机器都不了解，那就对我们感到羞耻，对吧?
对于一家工业公司来说，这是最困难的事情，因为它们没有数字DNA。他们拥有IT，但没有数字DNA。
问：您如何描述这种差异?
答：我们和其他所有人一样，将IT功能视为后台功能-ERP，运行业务，确保您的每个人的记录正确无误，完成账单等。数字化是产品管理过程。您必须考虑未来的产品线将如何。机械工程师将未来功能视为机械导向，但将未来功能视为数字导向则大不相同。现在有一个缺口：您的IT职能并未真正建立来构建数字产品，但是他们通常对您可以使用的信息有深刻的了解。传统的产品专家并没有设置要如何处理信息。他们将其视为“快速查看，丢弃并完成”。
因此，公司之间存在差距，因此我们花了几年时间弄清楚这里的真正价值是什么。我们意识到，您可以根据数据和分析的使用为客户提供一套全新的结果。第二件事是，一家工业公司拥有丰富的领域知识，而为该分析解锁该领域知识便是差异化因素。
我们用了后两年的时间(使用Predix)自己完成了任务。构建Predix并没有太多的意思是我们试图了解：“我们能否从数据和分析中获得价值，您需要什么才能大规模地实现它?” 因此，我们意识到了其中的几件事：一个是没有一个平台可以大规模连接工业机器，构建必要的分析(我们称为Digital Twins)以及在整个过程中为我们的客户提供成果。
Predix的诞生是因为我们为自己做到了，并且确实有机会为我们的客户做到这一点。我们是几乎每个主要供应商的十大客户，因此当您查看它时，自己成为十大客户是很重要的。
我们在第二阶段制定了一个业务计划，在公司内部出售了该计划，然后在2015年创建了GE Digital作为业务部门来推动这一发展。我们做了一些不同寻常的事情：我们将IT功能与数字功能结合在一起，创建了一个集成的单元。
问：这听起来非常像DevOps。
答：是的。我认为人们认为IT和产品领域的人才有所不同。不是。我认为伟大的公司发现这些东西应该整合在一起，您想继续一起发展您的员工-他们在一起会更好。
对我们来说，我们的策略就是这样：为自己做，我们总是称其为“ GE for GE”。事实证明，我们的客户喜欢它，因为他们喜欢看到我们这样做。第二件事是：为我们现有的客户做这件事，然后将其推广到更广阔的工业世界。
问：对还是错：GED的每个客户现在都需要定制的解决方案。
答：今天我会说的是对的，我认为原因是因为随着您的前进，它们都是被发明的。您不能低估工业公司处理流程的复杂性。
例如，作为客户的迅达电梯与另一家公司之间存在很大差异。在普通的IoT级别上，一切听起来都是一样的：连接机器，添加分析并获得结果。但是运行它并从电梯操作中获得价值，然后为德国大型运输公司DB Cargo做到这一点-他们在做相同的事情，连接机器，进行分析-但这些过程却大不相同。价值体现在自定义分析中，该分析利用您作为公司拥有的领域知识并为您自己的价值解锁它。
我们提供了一些基本分析，但事实证明，它们往往不是基本的。预测性维护是我们开发的一种，因为我们拥有种类繁多的机器，您可以开始开发模型，例如旋转机器。您可以开始以更通用的方式预测旋转机械中的故障。
因此，您很快就会发现自己深入了解组织的流程类型，所拥有的机器以及它们如何以业务方式联系在一起。一个钢铁厂不同于另一个钢铁厂;他们都生产钢铁，但是硬件不同，年份不同，工艺不同-甚至有不同种类的钢铁产品。
这些业务中的每一项业务都具有独特的分析复杂性和用法，您不能低估其功能。这是该组织的与众不同之处。
问：您对未来智能机器与人互动的方式有何看法?
答：人们并不会因此而离开，但是他们将不得不对这样一个想法感到满意，即我们所做的工作正在消失，而我们将要做的工作将会有所不同。这里真正的关键是人们将不得不更加需要一个需要更多的数学和科学技术技能的想法。这样做的人会发现过渡非常容易。那些不愿意的人会发现自己对过渡感到非常不自在。
例如，自动驾驶汽车的未来甚至还不是冰山一角，而是冰山上的雪花。真正的“自主权”将出现在大型行业中：采矿，铁路，海洋，能源等。植物都将变得更加自治。这并不意味着零人，而是意味着人们将在做一些事情以保持工作的自主性。
问：目前，IBM和其他公司都参与其中的GE Digital处理“智慧城市”概念的方法是什么?
答： 我们对此有不同的看法。您无需走进市长办公室就说：“我有一个聪明的城市，您想买一个吗?” 我个人的看法是，我们误解了智慧城市。智慧城市已经发生了很长时间。这是一个很棒的营销术语，但事实是，智能正在我们一直拥有的系统中发生。水务部门正在购买更多的自治系统。能源集团正在购买更多的能源。采购中心总是在那里。没有智慧城市的新购买中心。智慧城市使我们的城市更高效的概念与自动驾驶汽车相同。
答案是：我们不谈论出售智慧城市;而是讨论出售智慧城市。我们谈论出售智能基础设施项目。智慧城市正在世界范围内兴起，因为传统的购买中心正在购买这种功能。顺便说一句，这已经持续了100年。
这些组织中许多正在发生的变化是水平管理城市的能力-最终获得信息并连接以前未连接过的事物的能力，因为它们在孤立的基础架构中运行。在这些环境中，这是新事物。
问：您如何定义Digital Twin，它带来什么好处?
答： 通用机器学习有一定的地位，但是您如何将其转变为有价值的东西呢?对于我们来说，这种价值在于利用该技术，以及一起进行仿真和建模。因此，我们使用机器学习，仿真和建模来创建所谓的“数字孪生”。利用机器学习来查看从机器抛出并收集的大量数据，因此我们可以寻找模式。
机器学习可以说：“嘿，有些东西要坏了。” 那你怎么办呢?立即修复，我应该明天修复，还是应该等一年才能修复?顺便说一句，这个问题对人们来说是很有价值的。因此，了解零件何时将在喷气飞机发动机上损坏的能力非常重要，尤其是对于正在飞行的人!但是能够知道“哦，我可以在正常运行后于今晚修复”，并在计划的停机时间内进行，还是我必须推迟下一次飞行?这些是需要考虑的重要考虑因素。
我们认为您将能够确定零件是否会提前中断数百次飞行。然后，一切都将变为正常维护。这不是计划外的停机时间。我们认为，这就是改变世界的游戏规则。
Digital Twin具有看到即将发生的事情的能力。然后是建模和进行一百万次仿真的能力，而云计算使我们现在可以做到。它将告诉您：“这是处理这种情况的最有效方法。” 这就是我们所说的“数字孪生”。您正在建立特定机器的模型，不断对其进行监视，并一直在寻求使其效率更高。
我想说，将来每个人都会有自己的Digital Twin。我们从这些医疗机器以及FitBits等处获得的所有数据，我们最终可以将其放入并放入其中，并让Digital Twin说：“这里有关于饮食，运动的建议。哦，顺便说一下，现在是时候去看医生了。”
每台生物或机械机器都具有数字孪生的能力，这就是将其从一般机器学习转移到提供单个机器独特结果的魔力。
