第1个问题是，工业互联目前遇到的最大的问题就是，企业的机器的核心数据是不会让你第三方企业传到云上面的，这个问题应该怎么去考虑？
第2个问题是，如果我再连的时候，我核心的考虑不是连企业的核心的设备，而是从一些工业辅助设备去连接，通过这个切入点去切入的话，那么这些辅助设备的数据价值怎么体现？比如说，企业用到了一些工业的环保设备，或者是一些空压机这些东西？我互联以后，简单的把数据拿到，然后做一些服务运维，做一些售后服务的增值业务，除了这个以外，我还能做到什么继续的这种商业价值的挖掘
第一个问题：工厂数据上云问题：
a:市面上大多数的数据上云，系直接从plc等控制系统读取数据，这些数据包含了工艺加工、生产信息等敏感数据。潜在风险是，这些数据流入到竞争对手那里，怎么办？
b:数据分析的本质是提升效率或管理增值，核心不是上云（云计算）还是不上云（边缘计算或雾计算），正确的做法应该是先做价值流分析，识别企业需要提升什么，再顺着梳理需要分析什么数据，有没有这些数据库，最后再看哪些数据需要从机器获取，这样的做法，是一开始就针对目标，数据类型会简单得多，适用得多。
第二个问题：什么设备（数据）上云？怎么上云？怎么延伸数据价值问题？
并不是所有设备（所有数据）都不能上云，我们需要识别商业模式和业务逻辑，这包括：
a:维修履历数据，这好比去医院看病时，病历本上的数据。这些数据本身就是工厂维修人员，社会专业维修人员和装备厂家的留下的痕迹数据，系供应链所有。我们通过智能运维系统，将这些数据进行痕迹管理，作业辅助和深度分析，应用于工厂端，服务端、供应链与装备端，这是可行的。但这需要维修模式创新作为基础，比如维修合伙人制度，以及工业服务产业化作为支撑，方能实现数据变现。
b.针对故障分析诊断的传感器数据。典型如红外成像，油液分析，振动分析（三大典型的诊断），以及其他读数（温度、泄露分析）等等。受制于传感器精度、诊断分析技术的制约，这种解决方案的关键在于经济性。一般发生在高价值，高风险的行业，如冶金，石油化工，电力等行业；而更经济的方式，可以是离线监测＋上云方式，如智能传感单元＋智能终端＋云的解决方案。
C.除此之外，问题里面讲到空压机的解决方案。这里的商业模式，主要是还是能源托管为主，向用户提供更稳定和更经济的能源供给方案。通过设备连接，我们要做的是能源更节省，更经济，维护成本更低，供给更可靠，至于数据向设备供应商提供服务，这也是延伸应用而已，并非核心，还是要为能源托管本身服务。
d.金融风控系统。这主要解决的是：1工业品和工业服务供应链，开展融资授信业务;2.银行和金融机构，开展融资抵押的金融服务。这有利于解决企业转型升级中融资难和资金短缺问题，这时候，我们可以将一些核心关键设备，电力设备上云，它是风险控制的核心，结合到区块链技术，数据交互限于金融机构和用户之间，那么数据上云是可以实现的。