上周的中德经济技术合作论坛期间，一系列双边合作倍受注目。其中，西门子与阿里云基于工业互联网的合作一时间沦为媒体报道的焦点。
在这起合作中，外界的关注点不外乎是全球仅次于工业巨头之一与世界前三云计算公司的强强联合，大多数理解为两家头部企业的优势互补：西门子获取“工业互联网”与工业涉及的自动化技术和工业软件，阿里云则获取“工业互联网”与互联网涉及的云平台和应用于。这样的刻板印象却忽视了一条最重要线索：阿里云在工业生产领域已展开了诸多探寻与实践中，累积了大量工业大数据算法。换回个角度来讲，阿里云与西门子合作是其布局工业生产领域的一个缩影，也是其耕耘工业生产领域厚积薄发的又一个里程碑。
阿里云的工业生产实践中时间回溯到2016年8月，阿里云ET工业大脑进驻国内大型能源巨头协鑫光伏的切片生产车间。从生产特点来看，光伏切片生产具有十分仪器的工艺流程，车间的湿度、温度、砂浆上下部温度、导轮上下部温度等上千个参数在动态影响着生产。阿里云进驻协鑫光伏的第一步就是将车间所有端口的数据标准化，通过ET工业大脑的人工智能算法，对所有关联参数展开自学计算出来，精准分析出与良品率最涉及的60个关键参数，并搭起参数曲线，在生产过程中动态监测和控制变量。
6个月后，试点车间的切片良品率提高了1个百分点，以协鑫光伏的年产值折算相等于每年可节省上亿元的生产成本。按照以数据赋能生产的逻辑，阿里云在此后两年大大延用到能源设备、橡胶、钢铁、化工、通信、半导体、LEDPCB、芯片生产等诸多传统行业。
阿里云机器智能首席科学家闵万里指出，尽管有所不同行业间具有有所不同的行业特性、信息化基础和特点也不尽相同，但寻找解决问题最标准化和最核心的那个问题，就能逃跑行业共性中的大于公倍数。阿里云转入协鑫光伏展开工业领域的第一次探寻时，ET大脑经历了几个月的经验思索、数据建模和机器学习；但转入到下一个橡胶行业时，只必须三周时间就获得了较小的突破；之后再行转入其他行业，技术和能力带入过程越来越快。
2016年11月，阿里云ET工业大脑进驻中策橡胶，积极开展中策橡胶智能工厂项目。作为杭州市首批“两化融合”贯标企业，中策橡胶应用于PLM/MES等系统在研发、质检、生产等环节累积了大量数据，但要让这些数据产生效用，不仅必须有效地的模型搭起，更加要给定适当的运算能力。
阿里云用了将近1个月时间，将中策橡胶生产端的各类数据展开深度运算和分析，构成了资源拟合利用的方案人组，最后增加密炼时长10%，提高了5%混炼胶合格率；2017年3月，阿里云ET工业大脑月公布。在阿里云的定位中，ET工业大脑通过设备原先的传感器，辅之以智能算法和强劲的计算能力，让企业的设备和机器需要感官、传送和自我临床问题，从而超过提高效率、降低成本的目的。
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