智能制造體系落地發展需要工業物聯網的系統支撐

傳統制造型企業向數字化智能工廠轉型過程中重要的是要有一個統一、開放和可擴展的架構，為后續漸進的深入和延伸提供平臺支撐，這就是工業物聯網對智能制造體系的系統支撐。

當前，智能制造熱度高漲，已經明確提出要推進制造過程智能化，在重點領域試點建設智能工廠、數字化車間，這必將加速智能工廠在工業行業領域的應用推廣。從工業發展的歷程來看，物聯網、大數據等新技術與工業技術的深度融合，使得工業進入智慧化的時代，即工業4.0。

工業4.0是在個性化智能產品的需求驅使下，并在以物聯網、大數據為基礎的工業互聯網背景下出現的新一代變革趨勢。新的變革具備三個特征：

垂直整合（企業內），各機器及生產線的自控系統、工廠的制造執行系統(MES)、以及ERP等系統的整合，打破信息化系統與自動化系統之間的歷史鴻溝，使工廠與企業的生產制造能力得以優化。

水平整合（企業間），企業內部及跨企業邊界的各業務系統之間的整合，使得信息的共享、業務功能的組合可以跨越組織的邊界，使價值鏈的整體競爭力得以提升。

端到端價值鏈的數字化整合（生態鏈），這是實現“智能制造云”的愿景，用戶只要提交需求，就可以獲得所需的產品，而云端相關價值鏈各企業的制造與業務能力都以API的方式發布，使得快速柔性組合與安全調度執行成為可能，最大化發揮生態系統的設計、制造、服務等多方面的綜合能力。

而資產智能管理、工業大數據分析以及物聯網，工業互聯網這“三駕馬車”，是實現智能制造的關鍵。資產智能管理是智能制造數據的核心來源，通過工業物聯網的平臺連接了所有人、物與事，然后利用大數據工具來分析已知事件，預測問題，挖掘新知識，協助管理決策等。

資產智能管理（AIM）、傳統資產管理（EAM）以及資產性能管理（APM）能夠實時產生大量數據。以資產只能管理為例，僅僅通過監測一定數量的設備的實際運行時間來安排預防性維護并不足以成為大數據手段。

但是如果用戶使用震動分析、熱紅外成像、流程條件數據、實時位置信息以及在互聯網上搜索有關類似設備的失效模式時，才真正涉及到了大數據處理。概括的說，把所有這些資產設備的數據源結合起來，再利用演繹和預測分析等方法對這些數字進行分析時，這是實現智能制造管理關鍵步驟。

工業物聯網實現了產品的可溯源，降低了質量成本，而且在流程數字化方面推動了制造業智能化。流程數字化帶來的好處是從設計到用戶體驗，一切都是有數據信息可追溯。這樣，制造商不僅可以理解實體產品是怎樣設計和制造的，還可以了解用戶體驗如何以及如何與產品互動。

隨著數字處理能力的不斷提升以及工業物聯網平臺日益成熟，海量的數據需要被解鎖處理，這些與制造流程緊密相關的數據與其他的數據加以融合，應用新的分析工具（例如：圖像、視頻、地理空間、時間序列、預測模型、機器學習、優化、模擬和統計過程控制等分析工具）對組合后的全新數據模型進行分析，可以根據需求得到不同的分析結果。

總的來說基于工業物聯網的智能制造轉型，將為企業帶來全面的業務價值與能力提升，主要集中在加速產品創新，優化生產運營及交付全新服務三個方面。具體而言：

企業具備生產制造的高靈活性和更能適應市場的生產流程；在完善全面產品生命周期管理，企業生產價值鏈互聯互動之后，企業已經具備針對特定用戶需求的專業化聚焦能力；提升以價值鏈為單位的整體競爭能力，通過新的服務與業務模型開創新市場。

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