工業物聯網相較于傳統工業自動化的不同之處

工業物聯網是指在工業環境下，生產設備和產品的連接。智能制造則涵蓋整個制造生態系統。隨著工業化與信息化的深度融合，企業內部及企業間生產控制系統和生產管理系統互聯互通的需求漸增，通過接入網絡進而達到提高產品質量和運營效率的需求更為強烈，工業設備聯網應運而生。

工業物聯網將生產過程的每一個環節、設備變成數據終端，全方位采集底層基礎數據，并進行更深層面的數據分析與挖掘，從而提高效率、優化運營。與物聯網在消費行業的應用不同，工業物聯網的基礎已經存在了幾十年。如過程控制和自動化系統、工業化以太網連接和無線局域網（WALN）等系統已經在工廠運行多年，并接連可編程邏輯控制器（PLC）、無線傳感器和射頻識別技術標簽（RFID）。

但是在傳統工業自動化環境下，一切都只是發生在工廠自己的系統里，從來沒有與外部世界連接。工業物聯網相較于傳統工業自動化有以下四個特點：

數據收集范圍：工業物聯網利用RFID、傳感器、二維碼等手段隨時獲取產品從生產到銷售到最終用戶使用各個階段的信息數據，而傳統工業自動化的數據采集往往局限于生產質檢階段。

互聯傳輸：工業物聯網利用專用網絡與互聯網相結合的方式，實時準確地傳遞物體信息，對網絡依賴性更高，更強調數據交互。

智能處理：工業物聯網綜合利用云計算、云存儲、模糊識別、神經網絡等智能計算技術，對海量數據和信息進行分析和處理，并結合大數據技術，深入挖掘數據價值。

自組織與自維護：工業物聯網的每個節點為整個系統提供自己處理獲得的信息或決策數據，當某個節點失效或數據發生變化時，整個系統會自動根據邏輯關系做出相應調整。

制造企業普遍認同工業物聯網的重要性，但尚未形成清晰的物聯網戰略。根據調查顯示，89％的受訪企業認同在未來五年內工業物聯網對企業的成功至關重要，72％的企業已經在一定程度上開始工業物聯網應用，但僅有46％的企業制定了比較清晰的工業物聯網戰略和規劃。

與物聯網在消費領域近乎從零開始的情況不同，傳感器、PLC等物聯網技術已經在工業領域存在了幾十年。這也是為什么多數受訪企業認為自己已經在一定程度上開始工業物聯網應用的原因。但目前工業物聯網應用主要集中于感知，即通過硬件、軟件和設備的部署收集并傳輸數據，這只是物聯網應用的開始。

由于工業物聯網整體解決方案設計和實施的復雜性，雖然深知物聯網戰略的重要性，很多企業還不確定自己是否做好準備，也尚未形成工業物聯網的清晰戰略。

制造企業仍處在數據應用的初級階段，從“后知后覺”到“先見之明”尚需時日。工業物聯網是數據驅動的產業。如工業傳感器實時采集設備及生產線上的溫度、壓力、振動等信息，匯集成海量數據，再通過挖掘分析、處理、應用，最終實現價值創造。典型應用包括故障預測、遠程診斷、工業生產線分析、能耗優化等諸多方面。

工業數據采集只是“信息價值環路”發揮作用的開始，如何分析和利用所采集到的海量數據支持決策才是價值創造的重點。我們的調查發現，企業目前仍處在數據應用的感知階段而非行動階段。大部分企業利用采集到的數據解釋歷史表現的規律和根本原因，僅有少部分企業開始將數據用于預測性分析指導企業行動。

更深層次的工業物聯網應用需要企業改變利用數據的方法——從“后知后覺”到“先見之明”。企業需要思考除了利用從各種傳感器采集到的數據解釋歷史業績的規律和根本原因，企業如何利用數據驅動后臺、中間和前臺業務流程改善？未來什么樣的產品和服務可能帶來新的收入？什么樣的物聯網應用可能開拓新的市場？

未來企業工業物聯網應用的重點由設備和資產轉向產品和客戶。工業企業借助物聯網實現業務成長的主要途徑包括新的產品和服務和更緊密的客戶關系。為了開發更具吸引力的產品或提升現有客戶關系，企業將需要大量產品和客戶的相關信息支持。目前工業企業所獲得的產品和客戶的信息量遠少于資產和設備的信息量，在效率提升和業務成長的雙重訴求驅動下，未來企業工業物聯網應用的關注度將由設備和資產轉向產品和客戶。

數據能力提升將以數據分析計算能力提升為投資優先選擇。物聯網的整體突破不僅依賴于硬件能力和商業模式創新，算法與數據同樣不可或缺。中國制造企業多年基于應用研發積累了大量經驗數據，如果將這些數據提取并模型化，形成可實用的專家算法，數據將變成具有良好盈利能力的金礦。

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