如果说工业技术中有一个趋势突出了操作技术(OT)和信息技术(IT)之间的新兴联系，那就是工业技术供应商越来越关注开放软件平台．例子包括施耐德电气的EcoStruxure，费斯托的CPX模块化控制平台，Wind River的Titanium Control而且通用电气数字的Predix．
在与通用电气数字公司(GE Digital)位于加州圣拉蒙的总部举行的一次会议上，我了解了Predix目前的现状和未来的发展方向。对于GE Digital来说，Predix是应用引擎、数字双胞胎、机器学习和资产性能管理的交汇点。
GE Digital Predix产品管理主管Gytis Barzdukas表示:“平台是技术发展的方向。“就像苹果、亚马逊、微软和Alphabet在消费领域都有自己的平台一样，我们也想在工业领域做同样的事情。这就是为什么Predix是一个监管参与的开放平台。”Predix被开发为一个通用的数据层，第三方供应商的产品可以插入其中。
Barzdukas解释了他使用的术语“受监管的参与”，他说:“我们与第三方供应商合作进入市场。”他补充说，即将发布的公告将以“多个商业智能供应商的产品出现在Predix平台上”为重点。
在GE内部，Barzdukas指出，GE数字公司正与GE自动化与控制公司密切合作，以确保公司的所有产品都能在Predix上工作。
关于Predix平台的最初报道大多集中在其基于云的业务上。但Barzdukas很快指出，Predix可以在边缘、云或混合应用中运行。
在描述Predix的边缘计算能力时，Barzdukas指出，Predix机器(Predix的一部分，支持在连接到物理机器的嵌入式硬件上开发、部署和管理应用程序)是“一个可以运行边缘分析并管理边缘和云之间数据移动的软件堆栈。GE Digital还提供Edge Manager，这是一种可视化工具，可用于在任何环境中管理资产。”
为了突出Edge Manager在标准工业生产环境之外的能力，Barzdukas指出，迅达电梯使用Edge Manager来管理和监控其在世界各地的电梯安装。
Barzdukas以通用电气自己的制造资产为例，解释了工业中混合优势/云能力日益增长的必要性。“通用电气的机器每小时产生350tb的数据;最终，其中一些数据必须进入云端进行分析。”
为了解决云数据传输和存储的网络安全问题，Barzdukas表示，Predix目前使用的是公钥加密技术，并正朝着为用户提供私钥功能的方向发展。Predix的公钥加密安全是在运行Predix云功能的Amazon Web Services提供的安全之外运行的。Barzdukas补充道，Predix很快也将在微软Azure上运行。
应用程序创建
2016年11月，GE Digital宣布收购BitStew，该公司已将BitStew整合到Predix平台中，为Predix studio提供动力。Predix studio是一个应用开发引擎，用户可以在不需要编程专业知识的情况下创建自己需要的应用。GE Digital用来描述缺乏编程知识但仍能在技术帮助下开发应用程序的用户的术语是“公民开发者”。
GE Digital的产品管理副总裁Mike Varney在演示中演示了用户如何访问资产状态信息，展示了GE Digital的数据管理工作台(Predix Studio的一个组件)如何用来收集数据来填充资产状态应用程序。数据管理工作台显示了网络上可用的数据源，当这些数据源被选中时，它会扫描它们的数据，并以用户能够理解的方式显示信息。然后，它进一步在这些数据源之间建立连接并验证它们。
Varney说，用户可以看到和理解每个数据源是如何连接的，以及对任何一个数据源所做的更改对整个系统的潜在影响。数据管理工作台创建了一个数据模型，包括内部、外部和不同的数据(例如来自多个来源的数据，如天气信息、操作数据、GIS数据等)，用于分类和关系。这些信息可以被引入Predix Studio，这样公民开发者就不需要做所有的数据映射。”
Barzdukas补充说,GE Digital收购IQP在2017年7月发布了一个无代码的应用开发环境，它将为Predix Studio带来拖放功能，使使用数据管理工作台“对公民开发人员来说更直观”。
Varney补充说，在2017年10月，GE Digital将发布Predix App Engine，它运行在Predix studio上，可以用来构建仪表板或扩展应用程序。
GE Digital的Predix首席架构师Marc-Thomas Schmidt指出了这一点数字的双胞胎将成为Predix Studio中创建的应用程序使用的关键数据源，因为数字双胞胎保存着“关于资产的过去、现在和未来的信息”。
Schmidt解释说，数字双胞胎提供了从资产中收集的所有数据的上下文概述，例如，它的过去;提供资产当前状态信息的主要业绩指标;此外，通过预测功能，还可以窥见该资产的未来。
机器学习
Wise首席执行官Jeff Erhardt表示，在不久的将来，人工智能(AI)也将在Predix的用户体验中扮演重要角色。他是通过收购Wise来到GE Digital的。去年11月，也就是GE Digital收购BitStew的同一时期。
“人工智能应该无缝地融入应用程序，”埃尔哈特说，“这就是为什么我们专注于根据过去所采取的行动来教计算机像人类一样思考。这样我们就可以在应用中模拟决策角色。”
在埃尔哈特所说的“智能系统的价值链”中，他指出了四个组成部分:计算能力、算法、独特的数据和领域专业知识。计算能力和算法长期以来一直是人工智能应用的制约因素，尤其是算法，因为它们的复杂性，他说。“但现在情况不同了，因为这些技术基本上已经商品化了。”
呼应Eddie Amos关于GE Digital最近更新的核心技术和领域专业知识的联系的评论APM软件套件，埃尔哈特指出，计算能力和算法的商品化现在“将数据和专业知识之间的交互带到人工智能研究和价值创造的前沿。”这是我对Predix的关注领域。”
为了说明这一点，Erhardt强调了GE在油气行业“清管”方面所做的工作，“清管”指的是在不停止管道中产品流动的情况下，使用被称为“清管”的设备进行各种维护操作(包括检查)的行业实践。Erhardt说，通用电气已经使用这些“猪”检查了100万英里的管道，但所有生成的数据需要6个月才能生成一份报告，因为人工仍然需要对所有数据进行分类。
埃尔哈特说:“人们必须检查所有这些数据来确定，例如，什么是焊接，什么是裂缝。”“他们这样做的能力是基于他们的领域专业知识。通过以机器学习的形式应用人工智能，基于人类分析数据的方式，我们现在可以更快地生成这些报告——将生成这些报告的时间从几天减少到几个小时。”
在解释Predix在这类应用中的作用时，Erhardt表示，如果试图跨行业解决这个问题，“如果试图一次解决一个客户，那是无法解决的。但是有了Predix平台，我们可以从噪声中提取信号，并为这些检查创建一个工作流。我们可以将嵌入式学习标准化，并将其转移到整个公司的类似应用中。”
Erhardt指出，尽管人工智能和机器学习在各个技术领域的公司都得到了广泛应用，但通用电气仍将重点放在管道检测等工业应用上，因为“我们可以看到这是如何应用于我们的整个工业资产团队的。这就是为什么通用电气要这么做，而不是谷歌。”
Barzdukas总结了Predix正在进行的无数开发，他说:“我们正试图让这些工具民主化。我们希望将它们标准化，使它们更容易获得。这就是为什么我们在Predix中使用许多不同的开源技术。这是一个开放的环境，任何人都可以加入。”
