不同技术的本质都是为工业创造价值
其实无论技术表象是什么，我们最终都要回归到本质，就是如何为工业创造价值。
李杰教授在《工业大数据》一书中曾提出“煎蛋模型”产品设计思路，“蛋黄”代表产品制造的核心知识（5M），“蛋白”则代表服务衍生的价值（6C），5M和6C之间并不能天然建立联系，缺少了最重要的环节——建模。
从大数据到智能制造最核心的部分是“问题-数据-知识”之间的关系。我们从问题中不断获得数据，再利用建模的方式从数据中获得知识，之后再反馈到问题域里去解决或者避免问题。这三者间如果可以循环迭代，就能够产生一个新的生态。
产品对应数据，知识的载体就是模型。从产品到模型之间，如果能够建立模型，就相当于它们之间可以互为镜像，相互的迭代。
CPS代表从实际空间到赛博空间的映射。赛博空间和实体空间之间也并不是天然连接，中间的GAP需要用CPS的5C架构来填补：从数据的接入端，到数据到特征的转化，再到中间的赛博层次的建模，之后认知，再到最后的执行，在此过程中最核心的一层也是建模。
我们发现，不论是智能制造、大数据，还是CPS，其核心都是建模。
工业智能化需求面临“三化”挑战
在业务层面，工业智能化需求面临着“三化”挑战：
碎片化：工业场景多且杂，问题之间互相联系又彼此独立；
个性化：工业场景不同，遇到的问题完全不同，机器的衰退状况和工艺上的问题呈现的方式也不一样；
专业化：要解决场景中的问题，必须要有工程化的思维方式，必须在每个环节尽量降低数据分析不确定性才能确定问题所在，直接从数据入手并不能解决问题。
因此，实现工业智能必须具备三方面机能：计算机科学，智能建模技术和工业领域知识。目前市面上大多数的数据建模平台都非常重视数据可视化及算法，重视建模能力，重视计算机科学能力，但却忽视了如何与工业领域知识相结合，它们其实欠缺解决“三化”挑战的能力。
天泽智云GenPro就是为了整合工业知识、建模方法，以及软件平台而设计，打通了计算机、工业领域知识与数据建模分析之间的壁垒，从根本上解决工业企业智能化转型中的问题。
GenPro平台目标用户
第一类：工程应用的行业专家。他们了解工业场景，拥有深厚的领域知识，但缺乏数据分析或建模能力。GenPro帮助他们快速提高知识的转换率。
第二类：科研院所研究人员。他们关心行业痛点，但在清洗数据方面花费大量的时间（约80%）。GenPro将他们从耗时的数据处理中解放出来，聚焦工业问题。
第三类：设备供应商设计人员。他们更关注产品转型，或如何为客户带来增值服务。利用GenPro，把他们想要看到采集的信息通过建模的方式部署到产品上，从而实现增值服务的商业模式的转化。
GenPro的四大亮点
GenPro是为工业企业实现智能化量身定制、度身打造的建模分析平台，承载着其核心团队一直以来的梦想——让工业智能普适化、民主化，实现无忧的工业生产与运营。从产品设计上来讲，GenPro具有以下四个亮点：
第一，基于CPS算法架构设计。
以CPS框架为导向的专业工业数据分析模块化设计，不仅可以支持边缘计算、云计算，而且也可以满单体设备或集群对象的建模分析，降低实施工业智能的难度。
第二，快速的工业场景化能力。
对于实现工业智能，工业场景化是非常重要的一环。
在分析工业场景，特别是工业数据时，通常需要花费大量时间在数据准备工作（数据预处理等）上，然后再通过专家日积月累的经验分析数据结果，以往的分析方法并没与形成体系化的分析流程。此外，在工业应用场景中经常会遇到变工况的问题，比如机床在加工过程中工况可能在不停的发生着变化。
GenPro平台拥有功能强大完备的数据预处理功能组件，帮助用户快速实现工业数据场景化，为用户提供具有行业特征的牵引式分析，，缩短工业智能应用研发和部署的周期。
以轴承为例，轴承可以应用在不同的领域，在不同的应用场景下它可能受到不同的背景噪声的影响。比如说在齿轮箱里受到齿轮啮合频率这样的冲击，在高铁上受到高铁运动过程中一些轨缝对它的冲击等，这种环境下背景噪声可能远大于轴承自身产生的振动。此时，GenPro平台为用户提供具有行业特征的牵引式分析，指导接下来如何做滤波，如何除噪声，进而完成故障处理。
第三，易用的最优模型推荐。
对于不同的业务问题，如故障诊断、生命寿命预测等，GenPro具备完整的评估办法。在使用过程中可能会用到各种各样的模型，在GenPro里用户可以快速的通过“拖拉拽”的方式使用它们，并且在分析流程中对于不同环节GenPro会推荐用户应该用什么样的最优模型。
第四，GenPro融入了领域知识的行业组件。
对于不同的行业对象，GenPro融入了天泽智云核心团队多年来的对行业领域知识的积累，将已经固化下来的经验以行业组件的方式呈现。
此外，GenPro平台将复杂的分析建模过程简单化。
以风机为例，传统的分析建模流程是从风机的SCADA系统获取了风机的操作参数，包括风速、功率、环境温度等，再将这些数据进行繁复的数据预处理，再到特征工程，再到模型建立，要不停的反复的验证和修复而得到可用模型，最后与软件系统对接，实现模型部署。
而对于如此繁复的过程，在GenPro平台上仅需要三步就可完成。第一步，选择行业模板。第二步，进入行业模板选择行业组件，调用现成内嵌的行业组件帮助用户快速建模，第三，平台化快速部署。
全面赋能工业企业 提升核心竞争力
从“对象-洞察-执行”的逻辑，简单而有力。对工业智能而言，对象是工业的产品，可以是一个个体，也可以是一个生产流程，甚至产业链条各环节之间的服务；洞察包括经验、认知、控制等多方面；执行就是如何操作。从工业角度上，其核心一定要把住两端：IOT和HMI。而对于工业智能来说，最重要的两端，是保证数据的质量和准确性，以及产生可执行的信息。
“我们要有可执行的准确的信息给到我们的客户，如果我们只是告诉客户你的设备有80%的故障率，其实这样是一个很不负责任的表现。我们要有很准确的信息告诉客户怎么样做，告诉他怎么样优化，这是我们核心的目标。”天泽智云解决方案副总裁史喆在12月1日的2017未来工业智能峰会暨天泽智云GenPro发布会上说到。
天泽智云结合现在领先的大数据技术、分布式计算，以及生产排程、设备管理、人员管理等应用，打造了以模型为驱动的工业智能体系，基于工业智能建模GenPro平台打通产业链环节之间的壁垒，将工业领域的知识与洞察转变为可认知的模型，为用户的智能化升级提供更有力、更准确的支撑，提升核心竞争力。
天泽智云提供的端到端的工业智能解决方案，包括早期的顶层设计与咨询、项目的实施与部署，以及最终的能力交付与后期持续改善。与合作伙伴一起，为客户提供能力的交付，在未来十年，实现100个无忧生产的工业场景。
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