工业互联网正在给传统制造业带来前所未有的冲击
，越来越多的工厂开始数字化转型，运用人工智能
、物联网
、云计算和大数据等新一代信息技术将工厂升级到工业4.0，以获得快速应对市场的能力
，并最大限度提升生产效率和节省成本
。

　　近年来，受到人力和材料成本快速上涨等因素影响，制造业的利润空间越来越薄，加上全球经济放缓
，在订单不稳定的形势下，稍有不慎工厂将会血本无归。因此，厂商开始寻找机器人等先进自动化技术来消除成本和提升产能。

　　还有
，随着个性化需求的日益增长
，工厂不仅要满足多样化的订制需求，还要对快速变化的市场有强大的响应能力。工业互网网打通了物理世界和虚拟世界的隔阂
，制造业的所有参与者
，包括用户消费者都可以通过智能手机

、平板等终端设备去查看产品的生产进度
，了解故障或突发事件以及获得准确发货、收货时间。

　　同样，工厂企业可以获得产品使用过程的数据，收集问题建议用于优化产品设计，甚至可以了解到消费者的喜好
，并分析和评估下一个产品的方向，合理规划生产和及时准备原材料，从而减少资源浪费的风险，并能实现精益制造的效果。可以说
，工业互联网带给制造业的是生产
、销售
、消费环节更加协调和高效的运营模式。

　　数字化制造革了谁的命？

　　数字化制造也称为工业4.0

，是对制造业运营的重新思考，其主要目标是利用智能物联网技术提升工厂的动态响应能力。数字化工厂将使用大量的传感器
，通过无线和有线网络连接大量生产设备和产品，可以实现生产流程和供应链的优化管理。

　　工业4.0通过物理信息系统
，现实世界的物理对象和虚拟技术融合，从而让管理者可以更透明地掌握生产实时情况。这种信息系统可以应用到机器的预测性维护、资产管理、统计评估等，有效保障资产的可靠性
，并可以延长资产的生命周期。

　　数字化将改变全球制造业的制造能力和价值形式

，使用
、增材制造等技术减少劳动力投入，机器人将人力从一些重复性、无聊和危险的工作岗位就解放出来，同时先进设备提供了更高的效率和降低了企业运行的风险。

　　未来制造业将融合先进的自动化和信息技术
，由人力工厂转变为智能的自动化机器工厂，这个过程将需要更多新技术装备、高科技和IT技术的支持
。由于生产系统的复杂性，IT人员需要了解生产工艺，而操作人员将配合IT人员完成系统的升级，也就是说IT部门和操作部门关系将更密切。由于智能制造需要通过大数据分析去优化流程工艺，所以那些既会IT又懂工艺的高级人才将是未来趋势。

　　随着信息化与工业的融合发展，工厂企业可以分析出客户需求，提供个性化订制服务
。客户可以时刻查看订单进度
，了解生产的实际情况和反馈意见问题。工业互联网将企业与客户紧密连接在一起，这样就减少了沟通上的成本
。传统企业在客服和销售环节的大量工作将逐步减少

，这意味着企业不再需要配置大量的客户和销售人员

。

　　中小企业如何升级互联工厂

　　工业互联网对企业的运营有着重要影响


，通过物联网、大数据分析等技术可以增强制造水平，提高产品的质量和企业服务水准。不过要升级互联工厂可能要投入高级技术人才，这对于中小企业来说将是个难题目
。此外
，并不是升级生产系统就能带来价值提升，如果没有匹配企业的实际需求，那可能是做了一个错误的无益决定
。

　　升级之前要对自身进行全面的评测
，分析工厂效率低下的原因是什么
，哪些环节存在问题，哪些资源没有合理利用。对生产流程、系统
、人员和信息进行统计和分析，也可以和同类企业做比较，找出优点和缺点。然后
，再根据自身情况来制定数字化转型的策略。

　　数据采集是一个关键，所以工厂需要投入大量的传感器，去监测生产过程各个环节的参数。这些传感器的连接可能需在用到无线通信技术，如NB-IoT、Lora等新一代无线技术。数据采集之后还要经过筛选
、清洗，因为不准确的数据可能导致管理者作出错误的决策。

　　目前已经有不少企业提供强大的物联网联台，例如IBM公司推出的Watson IoT Platform云端服务平台等，该平台融入了人工智能技术，拥有强大的认知分析能力
，提供数据和分析、预测
、语义识别、存储等丰富的模块功能
。Watson可以监控和分析工业过程中的电压、温度、故障历史以及环境条件，帮助企业有效减少资产停机时间
。关于Watson的功能和应用安全可以查看近期IBM举行的“对话工业互联网在线研讨会”

。

　　工业4.0模式下的创新机遇

　　随着设备的相互连接，机器与机器之间可以自由对话
，将使得生产各个环节之间更加协调，最终整体效率大幅提升。其实
，工厂所获得的好处不只是提升效率

，工业4.0的模式为企业创造了很多可能，利用数据分析可以为企业提供增值服务
。

　　在互联互通的大环境下，企业能更好地了解用户的真实需求
，然后就可以主动向客户推广一些新的产品
。在设备维护环节
，通过远程监控和数据采集分析，厂商能够准确预测设备部件需要更换时间
，并在合适的时间为客户提供二次服务

。

　　未来
，设备厂商可能考虑用出租机器的方式来服务客户。这样
，客户只需要专心运营自己的生产即可
，机器设备交给设备厂商管理和维护。对于设备厂商家来说，这样能获得更高的报酬

，也意味着设备的管理更集中
、更专业。

　　设备商通过采集不同地区的机器设备数据，形成丰富的数据历史记录，数据越丰富意味着在分析预测的结果可能越准确。同时设备商集中管理和维护设备
，将可以进一步降低运营的成本。还有
，利用机器学习等人工智能技术
，可以帮助处理和分析大量的数据
，并找到更大商业价值。

　　越来越多的企业和专家开始关注工业互联网
，希望通过AI分析和预测帮助客户挖掘大数据背后的潜在价值
。最近，中国信息安全研究院总工程师夏刚和走向智能研究院执行院长的赵敏，以及IBM大中华区Watson物联网事业部总经理李国志讲述了工业互联网核心技术、价值体现及解决方案
，并探讨了传统企业逆袭的思路.