數字化衝擊製造業yè，工業互聯網孕育巨大機遇yù

       工業互聯網正在給傳統制造業帶來前所未有的衝擊jī，越來越多的工廠開始數字化轉型xíng，運用人工智能néng、物聯網wǎng、雲計算和大數據等新一代信息技術將工廠升級到工業yè4.0，以獲得快速應對市場的能力lì，並最大限度提升生產效率和節省成本běn。

　　近年來lái，受到人力和材料成本快速上漲等因素影響xiǎng，製造業的利潤空間越來越薄báo，加上全球經濟放緩huǎn，在訂單不穩定的形勢下xià，稍有不慎工廠將會血本無歸guī。因此cǐ，廠商開始尋找機器人等先進自動化技術來消除成本和提升產能néng。

　　還有yǒu，隨着個性化需求的日益增長zhǎng，工廠不僅要滿足多樣化的訂製需求qiú，還要對快速變化的市場有強大的響應能力lì。工業互網網打通了物理世界和虛擬世界的隔閡ài，製造業的所有參與者zhě，包括用戶消費者都可以通過智能手機jī、平板等終端設備去查看產品的生產進度dù，瞭解故障或突發事件以及獲得準確發貨huò、收貨時間jiān。

　　同樣yàng，工廠企業可以獲得產品使用過程的數據jù，收集問題建議用於優化產品設計jì，甚至可以瞭解到消費者的喜好hǎo，並分析和評估下一個產品的方向xiàng，合理規劃生產和及時準備原材料liào，從而減少資源浪費的風險xiǎn，並能實現精益製造的效果guǒ。可以說shuō，工業互聯網帶給製造業的是生產chǎn、銷售shòu、消費環節更加協調和高效的運營模式shì。

　　數字化製造革了誰的命mìng？

　　數字化製造也稱爲工業yè4.0，是對製造業運營的重新思考kǎo，其主要目標是利用智能物聯網技術提升工廠的動態響應能力lì。數字化工廠將使用大量的傳感器qì，通過無線和有線網絡連接大量生產設備和產品pǐn，可以實現生產流程和供應鏈的優化管理lǐ。

　　工業yè4.0通過物理信息系統tǒng，現實世界的物理對象和虛擬技術融合hé，從而讓管理者可以更透明地掌握生產實時情況kuàng。這種信息系統可以應用到機器的預測性維護hù、資產管理lǐ、統計評估等děng，有效保障資產的可靠性xìng，並可以延長資產的生命週期qī。

　　數字化將改變全球製造業的製造能力和價值形式shì，使用yòng大數據分析xī、增材製造等技術減少勞動力投入rù，機器人將人力從一些重複性xìng、無聊和危險的工作崗位就解放出來lái，同時先進設備提供了更高的效率和降低了企業運行的風險xiǎn。

　　未來製造業將融合先進的自動化和信息技術shù，由人力工廠chǎng轉變爲智能的自動化機器工廠，這個過程將需要更多新技術裝備bèi、高科技和héIT技術的支持chí。由於生產系統的複雜性xìng，IT人員需要了解生產工藝yì，而操作人員將配合héIT人員完成系統的升級jí，也就是說shuōIT部門和操作部門關係將更密切qiè。由於智能製造需要通過大數據分析去優化流程工藝yì，所以那些既會huìIT又懂工藝的高級人才將是未來趨勢shì。

　　隨着信息化與工業的融合發展zhǎn，工廠企業可以分析出客戶需求qiú，提供個性化訂製服務wù。客戶可以時刻查看訂單進度dù，瞭解生產的實際情況和反饋意見問題tí。工業互聯網將企業與客戶緊密連接在一起qǐ，這樣就減少了溝通上的成本běn。傳統企業在客服和銷售環節的大量工作將逐步減少shǎo，這意味着企業不再需要配置大量的客戶和銷售人員yuán。

　　中小企業如何升級互聯工廠chǎng

　　工業互聯網對企業的運營有着重要影響xiǎng，通過物聯網wǎng、大數據分析等技術可以增強制造水平píng，提高產品的質量和企業服務水準zhǔn。不過要升級互聯工廠可能要投入高級技術人才cái，這對於中小企業來說將是個難題目mù。此外wài，並不是升shēng級生產系統就能帶來價值提升，如果沒有匹配企業的實際需求qiú，那可能是做了一個錯誤的無益決定dìng。

　　升級之前要對自身進行全面的評測cè，分析工廠效率低下的原因是什麼me，哪些環節存在問題tí，哪些資源沒有合理利用yòng。對生產流程chéng、系統tǒng、人員和信息進行統計和分析xī，也可以和同類企業做比較jiào，找出優點diǎn和缺點。然後hòu，再根據自身情況來制定數字化轉型的策略lüè。

　　數據採集是一個關鍵jiàn，所以工廠需要投入大量的傳感器qì，去監測生產過程各個環節的參數shù。這些傳感器的連接可能需在用到無線通信技術shù，如rúNB-IoT、Lora等新一代無線技術shù。數據採集之後還要經過篩選xuǎn、清洗xǐ，因爲不準確的數據可能導致管理者作出錯誤的決策cè。

　　目前已經有不少企業提供強大的物聯網聯臺tái，例如rúIBM公司推出的deWatson IoT Platform雲端服務平臺等děng，該平臺融入了人工智能技術shù，擁有強大的認知分析能力lì，提供數據和分析xī、預測cè、語義識別bié、存儲等豐富的模塊功能néng。Watson可以監控和分析工業過程中的電壓yā、溫度dù、故障歷史以及環境條件jiàn，幫助企業有效減少資產停機時間jiān。關於yúWatson的功能和應用安全可以查看近期qīIBM舉行的de“對話工業互聯網在線研討會huì”。

　　工業yè4.0模式下的創新機遇yù

　　隨着設備的相互連接jiē，機器與機器之間可以自由對話huà，將使得生產各個環節之間更加協調diào，最終整體效率大幅提升shēng。其實shí，工廠所獲得的好處不只是提升效率lǜ，工業yè4.0的模式爲企業創造了很多可能néng，利用數據分析可以爲企業提供增值服務wù。

　　在互聯互通的大環境下xià，企業能更好地瞭解用戶的真實需求qiú，然後就可以主動向客戶推廣一些新的產品pǐn。在設備維護環節jié，通過遠程監控和數據採集分析xī，廠商能夠準確預測設備部件需要更換時間jiān，並在合適的時間爲客戶提供二次服務wù。

　　未來lái，設備廠商可能考慮用出租機器的方式來服務客戶hù。這樣yàng，客戶只需要專心運營自己的生產即可kě，機器設備交給設備廠商管理和維護hù。對於設備廠商家來說shuō，這樣能獲得更高的報酬chóu，也意味着設備的管理更集中zhōng、更專業yè。

　　設備商通過採集不同地區的機器設備數據jù，形成豐富的數據歷史記錄lù，數據越豐富意味着在分析預測的結果可能越準確què。同時設備bèi商集中管理和維護設備，將可以進一步降低運營的成本běn。還有yǒu，利用機器學習等人工智能技術shù，可以幫助處理和分析大量的數據jù，並找到更大商業價值zhí。

　　越來越多的企業和專家開始關注工業互聯網wǎng，希望通過guòAI分析和預測幫助客戶挖掘大數據背後的潛在價值zhí。最近jìn，中國信息安全研究院總工程師夏剛和走向智能研究院執行院長的趙敏mǐn，以及jíIBM大中華區qūWatson物聯網事業部總經理李國志講述了工業互聯網核心技術shù、價值體現及解決方案àn，並探討了傳統企業逆襲的思路lù.