工業4.0時代的企業面臨着快速變化的業務模式，不同渠道而來的海量數據以及萬物互聯而構成的複雜的業務生態等諸多挑戰，這對企業信息化提出了更高的要求。相比傳統的自建平臺的企業信息化建設模式，雲計算對於工業企業來說具有更高的吸引力。雲計算能夠爲工業企業帶來如下價值：
- 優化生產：利用數據湖和機器學習/人工智能實時識別出生產流程可優化的方面。通過實時和預測分析。 這提高整體設備效率（OEE），服務水平，產品質量，和供應鏈效率。
- 設備集羣快速啓動：維持資產庫存對製造企業至關重要。 它使企業可以爲故障做好提前準備1）數百萬新設備可以快速啓動，2）建立設備信息檔案
- 消除信息孤島：數據孤島限制了運營效率。 雲有助於打破這些孤島，同時提高透明度，可見性和協作。
- 加快速度和實現敏捷性：開發人員可在幾分鐘內獲得雲計算資源。由於實驗和開發所需的成本和時間顯着降低，組織敏捷性顯着提高了。
- 變資本性支出爲運營成本：通過雲，工業企業只需支付所使用的計算資源 - 避免在數據中心和服務器上進行大量和前期投資。
- 重構資源的聚焦點：通過利用雲計算，基礎設施效率得到優化。該組織不必執行繁重的服務器搭建，配置和運維工作。 它可以轉而專注於客戶。
- 利用規模效益降低成本：雲服務提供商通過在雲上聚合大量客戶來實現規模經濟。 這意味着爲客戶提供更低的計算資源價格。
- 低延遲：因爲只需點擊幾下即可在全球範圍內輕鬆部署應用程序，製造企業能夠以最低的成本爲客戶提供更低的延遲和更好的體驗
AWS作爲全球領先的雲服務提供商，能夠爲企業提供功能完備的公有云計算服務，幫助企業快速適應工業4.0所帶來的挑戰。在物聯網應用領域，AWS同樣提供功能全面的解決方案，來幫助企業快速實現基於物聯網的創新業務。
以下我們通過一個製造行業客戶的案例來說明基於AWS公有云的物聯網解決方案。
案例分析
該用戶是一家水泵生產和銷售企業，提供多種型號的水泵產品，其產品應用涉及建築、市政、工業、能源等多個領域，擁有衆多的客戶與合作伙伴。當前，該用戶也面臨着嚴峻的行業競爭挑戰，其競爭對手在不斷髮展壯大，競爭對手與其技術差距也在逐漸縮小，同質化產品增多，價格戰愈演愈烈，這些都嚴重影響到企業的收入。
在我們與用戶業務部門的訪談中，他們反饋了這樣一些問題：
- 客戶希望我們有更好的維修和備件方案，幫助他們減少故障風險和降低庫存成本。
- 有些老客戶希望我們能夠針對他們的實際情況提供定製化的產品和方案。
- 客戶需要我們幫助他們來優化他們的生產流程。
從這些問題中，我們不難看出，這些困擾客戶的問題已經超出了原有產品生產與銷售的範疇，這些水泵用戶們已經在產品的後期服務方面對生產廠商提出了更高的要求。這就要求廠商從生產型製造向服務型製造進行轉變，這也符合目前全球製造業的發展趨勢。
服務型製造是工業化進程中製造與服務融合發展的一種新型產業形態，要以滿足市場需求爲中心，以產業鏈利益相關方的價值增值爲目標，通過對生產組織形式、運營管理方式和商業發展模式的優化升級與協同創新，實現製造業價值鏈的延展和提升。
對於水泵用戶所反饋的這些問題，也正是該企業通過提供高附加值的服務使其保持競爭力的關鍵：
- 通過物聯網獲取水泵設備的運行數據，根據實時的運行數據結合特定的算法能夠幫助用戶實現預測性維護，提前發現水泵設備可能發生的問題，幫助用戶合理的安排維修和備件方案，降低設備運維成本和故障風險。
- 對來自特定用戶的設備運行數據進行分析，找出該水泵設備在特定用戶使用場景中的運行特點，爲符合該用戶使用需求所進行的產品優化和改進提供參考依據。
- 將水泵設備在客戶生產環境中所產生的數據提供給用戶，並幫助用戶結合生產流程和生產環境分析設備的運行狀態，找到在客戶環境中使用該水泵設備的最佳方式。
通過這些方式，幫助水泵用戶獲得水泵廠商所提供的增值服務，不僅能夠使客戶的滿意度得到提升，也能夠是廠商與用戶之間的粘合度更加緊密，並且在此基礎之上，幫助廠商挖掘更多的市場機會。
要實現上述高附加值的服務，基於物聯網的應用解決方案是最佳選擇，解決方案中包含如下三個主要部分：
- 設備數據採集：直接生產環境中的設備進行對接，採集設備的運行數據和狀態數據，這是直接與物聯網對接的部分，是整個解決方案的基礎。
- 設備數據分析：對所採集的設備數據進行分析，比如運行狀態分析，故障預測，能耗分析等等，這裏使物聯網所收集的數據產生業務價值，是整個解決方案的核心。
- 服務應用：將物聯網數據分析所產生的業務價值融入到企業的業務流程當中，使其真正在企業業務中產生作用，比如故障預測與設備維修計劃、生產計劃和設備採購計劃的結合；設備能效分析與生產排產、生產優化、財務分析結合等。只有將物聯網與業務結合起來，才能最大的發揮其在企業中的價值。
通過上述方式構建的物聯網應用解決方案，能夠爲企業提供如下好處：
- 對最終用戶：通過對設備的實時監控和預測，降低因意外故障所造成的停機風險；通過對設備狀態的監控，及時掌握設備信息，減少不必要的備件資金佔用；通過對生產環境中的設備狀態分析，對生產環境進行優化，提升生產效率……
- 對企業：通過增值的服務提供客戶滿意度；通過積累的數據經驗幫助企業優化產品；通過提升客戶的忠誠度銷售更多的產品，提升業績……
AWS物聯網解決方案
AWS作爲世界領先的雲服務商，爲客戶提供了覆蓋上述三大部分的完整的物聯網解決方案，幫助企業用戶快速落地符合自己業務需求的解決方案。
設備數據採集
作爲物聯網應用，首先需要解決的就是與物理設備進行對接的問題，AWS物聯網解決方案在設備端提供如下服務，幫助用戶實現設備的對接：
設備端
在設備端，可以將AWS IoT SDK或者AWS FreeRTOS部署在設備之上，讀取設備數據，並與AWS IoT Core或者AWS GreenGrass連接，進行設備數據的採集。
- AWS IoT SDK：AWS IoT設備和移動開發工具包，包括開源庫、開發人員指南（含示例）和移植指南，便於您在自己選擇的硬件平臺上構建富有創新精神的 IoT 產品或解決方案。目前AWS所提供的IoT SDK包括嵌入式C、C++、Java、Python、JavaScript，也包括應用於安卓和iOS的版本。用戶通過IoT SDK可快速地將設備連接至 AWS IoT。
- AWS FreeRTOS：FreeRTOS是一款適用於微控制器的開源實時操作系統，可以編寫、部署、保護、連接和管理低功耗的小型邊緣設備。FreeRTOS在MIT開源許可證下免費分發，包括一個內核和一組不斷豐富的軟件庫，適用於各種行業部門和應用程序。其中包括將低功耗的小型設備安全地連接到 AWS 雲服務(例如 AWS IoT Core或AWS IoT Greengrass）。FreeRTOS常用於電器、傳感器、健身跟蹤器、工業自動化和汽車等衆多設備的簡單的、資源受限的處理器。
物聯網網關
設備通過AWS IoT SDK或者FreeRTOS能夠連接到AWS IoT Core服務。AWS IoT Core 是一款託管的雲服務，作爲物聯網網關使互聯設備安全地與雲應用程序及其他設備交互。AWS IoT Core能夠支持數十億臺設備和數萬億條消息，並且可以對這些消息進行處理並將其安全可靠地路由至 AWS 終端節點和其他設備。藉助 AWS IoT Core，應用程序可以隨時跟蹤所有設備並與其通信，即使這些設備未處於連接狀態也不例外。
藉助 AWS IoT Core，能夠與AWS Lambda、Amazon Kinesis、Amazon S3、Amazon SageMaker、Amazon DynamoDB、Amazon CloudWatch、AWS CloudTrail、Amazon QuickSight 和 Alexa Voice Service 等 Amazon 服務進行集成來構建 IoT 應用程序，以便收集、處理和分析互聯設備生成的數據並採取行動，而無需管理任何基礎設施。
AWS IoT Core的整體流程如下圖所示：
- 在AWS IoT服務中進行設備註冊，IoT服務會提供設備證書；
- 安裝了IoT SDK或者FreeRTOS，並且配置好了設備證書的的設備會通過網絡與IoT服務連接，只有合法的證書才能夠通過連接認證，並且IoT服務要爲設備設置相應的權限，比如發送消息權限或者接受消息權限等；
- 設備所發送的消息被設備網關所接收，可以轉發到不同的應用；
- AWS IoT服務能夠跟很多AWS的其他雲服務進行交互，這種交互就可以通過規則引擎來實現，規則引擎中可以定義轉發規則，對設備所發送的消息做不同的處理，比如所有的數據都轉發到數據庫中進行存儲，超過閾值的數據(溫度超過100度)的數據轉發到告警程序進行告警。
- AWS IoT還提供影子功能，用於存儲和檢索設備的當前狀態信息，通過設備影子，即使設備網絡斷開，我們也可以看到影子在IoT服務中的最後狀態，並對影子進行操作。當設備重新連接之後，會與影子進行狀態同步。
- 整個AWS IoT服務的操作都提供相應的API，用戶能夠使用這些API基於AWS IoT構建自己的物聯網應用。
邊緣計算
在某些應用場景中，比如網絡環境受限，或者對網絡延遲要求很高的時候，本地設備直接對接雲端服務就很難滿足這種場景需要。在這種情況下，就需要通過邊緣計算來滿足用戶的需要。邊緣計算設備網關部署在客戶本地，與本地設備連接，可以利用其本身所提供的計算能力快速處理設備數據，並通過本地網絡與設備進行交互，實現本地化處理；另外邊緣計算網關還能夠與雲端服務進行連接，將數據上傳到雲端。通過邊緣計算網關，實現雲邊結合，充分發揮物聯網的功能。
在AWS的邊緣計算網關是AWS IoT Greengrass服務。AWS IoT Greengrass 可將 AWS 無縫擴展至邊緣設備，因此可以在本地操作其生成的數據，同時仍可將雲用於管理、分析和持久存儲。藉助 AWS IoT Greengrass，互聯設備可以運行 AWS Lambda 函數、Docker 容器，或同時運行兩者，基於機器學習模型執行預測、使設備數據保持同步以及與其他設備安全通信 – 甚至在沒有連接 Internet 的情況下也可實現這些功能。
除上述服務之外，AWS還提供有其他的物聯網相關服務。
- IoT Device Defender：保護IoT設備隊列的安全。AWS IoT Device Defender 會不斷審覈用戶的IoT配置，以確保配置遵循安全最佳實踐。
- IoT Things Graph：可以可視化連接不同設備和Web服務，構建IoT應用程序。
- IoT Analytics：能夠對大量物聯網數據輕鬆運行和操作複雜的分析，無需擔心構建物聯網分析平臺通常會產生的所有成本和複雜性。
- IoT SiteWise：可以從工業設備中大規模地收集、存儲、組織和監控數據。
- IoT Event：可以檢測來自IoT傳感器和應用程序的事件並做出響應。
- IoT 1-Click：使簡單的設備可以觸發AWS Lambda函數，以執行某項操作。
通過這些服務，AWS能夠幫助用戶快速的構建物聯網應用設備端和數據採集端的應用，快速開啓用戶的物聯網解決方案。
設備數據分析
物聯網所產生的數據可能是海量的，如何利用這些數據纔是物聯網應用的重點。對於用戶來說，面對如此大量的數據，第一個想法是怎麼存儲這些數據；再一個就是怎麼處理這些數據，從中挖掘價值了。
AWS提供大量的數據存儲服務，包括對象存儲，關係型數據庫，NoSQL數據庫，內存數據庫等等，滿足用戶對數據存儲的不同需求。比如，大量的物聯網原始數據可以以文件方式存儲在對象存儲當中，需要快速訪問和快速處理的數據存放在內存數據庫中等等。並且根據存儲方式的不同，幫助用戶實現存儲成本的最佳優化。
此外，AWS還提供了很多的數據處理服務，比如數據搜索服務，數據查詢服務，流數據處理服務等，滿足用戶在對物聯網數據進行查詢時的需求，實現從數據中挖掘業務價值；AWS還提供機器學習服務，幫助用戶根據數據訓練特定業務的數據識別模型，並通過模型對數據進行自動化處理，提升物聯網數據使用的效率和業務預測的準確性；這些分析的結果還可以通過不同的數據展示工具直觀的爲客戶提供數據展示界面。
通過這些服務，AWS能夠幫助用戶構建完整的企業大數據平臺，幫助用戶對物聯網數據進行價值挖掘，充分發揮物聯網的作用。
服務應用集成
工業企業中，通常都會有複雜的業務系統構建企業業務流程，只有將物聯網應用融入到企業中端到端的業務流程當中，才能使其爲企業業務提供真正的價值。這就要求物聯網應用能夠與企業各類業務系統進行集成，比如與ERP，CRM，MES等系統。通過這種集成，是物聯網與業務進行有機的結合。
AWS提供了很多服務能夠幫助用戶與企業中已有的業務系統進行集成：
- AWS Lambda：無需預置或管理服務器即可運行的代碼。藉助 Lambda，幾乎可以爲任何類型的應用程序或後端服務運行代碼，而且完全無需管理。只需上傳代碼，Lambda會處理運行和擴展高可用性代碼所需的一切工作。代碼可以設置爲自動從其他AWS產品觸發，或者直接從任何Web或移動應用程序調用。
- AWS API Gateway：幫助開發人員輕鬆創建、發佈、維護、監控和保護任意規模的 API。API充當應用程序的前門，可從後端服務訪問數據、業務邏輯或功能。
利用這些服務，可以構建物聯網應用與業務應用系統之間的集成接口通路，幫助企業打通設備與業務的關聯，實現物聯網與業務流程之間的相互作用與操作，將物聯網融入到企業的端到端業務當中，真正的實現了設備——系統——業務——人的全方位關聯。
以下是一個將物聯網數據與AR應用進行集成的例子：
- 設備上安裝各類傳感器，監測包括閥門流量，接口水壓，電機震動等信息，這些信息都被傳感器實時傳輸到物聯網雲服務；
- 用戶使用設備檢修VR應用，通過攝像頭拍攝設備時，VR應用能夠自動識別不同的設備部件；同時，VR應用的後臺能夠直接與物聯網應用集成，獲取設備當前的狀態數據。
通過在這種方式，用戶可以很直觀的通過應用看到設備的實時運行數據，判斷設備運行狀態，爲設備檢修做出參考。通過這種VR應用，企業可以幫助用戶進行遠程維護，即使不用派駐工程師進入客戶的現場，也能通過VR應用對用戶進行很明確的遠程指導，幫助客戶對設備進行檢修或者安裝指導工作。這種方式，既能夠減少企業的差旅成本，也能幫助用戶解決實際問題，而提升客戶滿意度。
AWS爲製造行業企業提供完整的基於物聯網解決方案的參考架構，基於此架構幫助客戶實現設備——數據——業務的全面整合，形成智能製造業務閉環。
通過AWS物聯網解決方案，幫助用戶實現設備數據到業務價值的轉換，幫助企業實現業務創新變現。
