工业物联网的巨大潜力

近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习方面的创新融合在一起，为行业带来了巨大的机会。硬件创新意味着传感器成本更低，功能更强大，并且电池寿命更长。连接性创新意味着将数据从这些传感器发送到云的成本更低，更容易。大数据分析和机器学习创新意味着，一旦收集了传感器数据，就有可能获得对制造过程的强大洞察力。这些创新可以使生产率大幅提高，并大幅降低成本。

体现工业物联网潜力的一个例子是预测性维护。在制造过程中损坏的机器可能意味着数百万美元的生产力损失，工厂只能停止生产来解决该问题。

过去的解决方案是定期安排维护，但这存在一些问题。如果机器在维护前出现故障怎么办？如上所述，这将导致生产率的巨大损失。

预测性维护意味着使用更多的传感器来收集机器上的数据，然后使用数据分析和机器学习来确定机器何时需要维护。维修得太晚会导致机器损坏，太早维修会导致资源分配错误。

预测性维护只是一个示例，这已经在现实中应用。随着工业物联网的采用和发展加速，变化将是深刻的。我们可以实现一种自治经济，在这种经济中，供应完全可以满足需求，从而完全优化生产过程并实现零浪费。

工业物联网的技术正在朝5个方向发展

1、终端智能化

包括底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展，以及工业控制系统的开放逐渐扩大，使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能。

2、联接泛在化

工业控制通信网络经历了现场总线、工业以太网和工业无线等多种工业通信网络技术，将监控设备与系统， 同生产现场的各种传感器、 变送器、执行器、 伺服驱动器、运动控制器，甚至CNC数控机床、工业机器人和成套生产线等生产装备连接起来。

3、计算边缘化

数据不用再传到遥远的云端，更适合实时的数据分析和智能化处理，具有安全、快捷、易于管理等优势， 能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行，满足网络的实时需求。

4、网络扁平化

工业物联网的体系架构正在简化，系统性能将得到进一步提升的同时降低软件维护成本。建立网络扁平化技术体系，使信息在真实世界和虚拟空间之间智能化流动，实现对生产制造的实时控制、准确管理和科学决策。

5、服务平台化

工业物联网平台面临着连接设备量巨大、应用环境复杂、用户多元化等问题。提升连接灵活、扩展用户规模、应用开发的简易友好，根据用户实际需求提供设备远程管理、预防性维护和故障诊断等服务。

工业互联网的生长逻辑：价值经济

在过去的三十年中，我们经历了一个快速、免费、规模的消费互联网时代。

而在工业互联网时代，旧有思维框架不再适用，我们需要适应新的逻辑。

工业的每个领域都有自己的行业Know-how。在基础设施建设的条件下，工业互联网项目的落地，还需要满足具体场景的特殊需求。

数字化、智能化为工业知识的凝聚提供了新的手段，通过大数据建模、AI等方式可以重构整个工业生态。

与在线交易、在线配送的消费互联网相比，工业互联网更多的是在线生产、在线供应链管理、以及在线的生产要素流动。

复杂的连接度带来了工业互联网的“慢与重”。消费互联网连接了供需双方，而工业互联网需要连接的是产业链上的各级供应商。

更重要的是，消费互联网连接的人是有主动性的，有统一的消费购买语言，可以通过数据建模来撮合交易。

而工业互联网连接的生产要素：机器设备、物料工单是复杂的，没有统一的机器语言。如果可以通过技术设置一系列编码，打通不同类型的机器和物料之间的沟通语言，那么行业的语言和标准都将显现。

“工业互联网核心的就是行业里的生产语言。将生产机器的协议和逻辑标准打通，用技术呈现出来，再把它们连在一起，才能团结起所有的生产力。”贺仁龙说道。

制造业的核心一定是围绕产品全生命周期价值链的创新，在价值链的每一个环节中都有效率提升的空间。

如何借助工业互联网，打通企业研、产、供、销、服全价值链，聚焦提质降本增效的业务目标是关键。因此，从消费互联网到工业互联网，是“规模经济”到“价值经济”的转变。