[科学技术]数字化冲击制造业，工业互联网孕育巨大机遇

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，利用人工智能、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术将工厂升级到工业4.0，从而获得快速响应市场的能力，最大限度地提高生产效率，节约成本。

近年来，由于人力物力成本的快速增加等因素，制造业的利润越来越薄。此外，全球经济放缓，在订单不稳定的情况下，工厂一不小心就会血本无归。因此，制造商开始寻找先进的自动化技术，如机器人，以消除成本和增加生产能力。

此外，随着个性化需求的不断增长，工厂不仅要满足多样化的定制需求，还要对快速变化的市场有很强的响应能力。工业互联网打开了物理世界和虚拟世界之间的屏障。制造业的所有参与者，包括用户和消费者，都可以通过智能手机、平板电脑等终端设备查看产品的生产进度，了解故障或突发事件，获取准确的发货和收货时间。

同样，工厂和企业可以获得产品使用过程的数据，收集优化产品设计的问题建议，甚至可以了解消费者的偏好，分析和评估下一个产品的方向，合理规划生产，及时准备原材料，从而降低资源浪费的风险，达到精益制造的效果。可以说工业互联网在生产、销售、消费上带来了更加协调高效的运营模式。

数字制造扼杀了谁的生活？

数字化制造又称工业4.0，是对制造运营的再思考。其主要目标是利用智能物联网技术提高工厂的动态响应能力。数字化工厂将使用大量传感器，通过无线和有线网络连接大量生产设备和产品，可以实现生产过程和供应链的优化管理。

工业4.0集成了物理信息系统、现实世界中的物理对象和虚拟技术，使管理者能够更透明地掌握实时生产情况。这种信息系统可以应用于预测性维护、资产管理、统计评估等。的机器，这可以有效地保证资本

数字化将改变全球制造业的制造能力和价值形态。大数据分析、加成制造等技术将用于减少劳动力投入。机器人将把人力从重复、无聊和危险的工作中解放出来。同时，先进的设备将提供更高的效率，降低企业运营风险。

未来，制造业将整合先进的自动化和信息技术，从人力工厂向智能自动化机器工厂转型。这一过程将需要更多的新技术和设备、高技术和it支持。由于生产系统的复杂性，it人员需要了解生产流程，操作人员会配合it人员完成系统升级，这意味着it部门和运营部门的关系会更紧密。因为智能制造需要通过大数据分析来优化流程和技术，那些既懂it又懂技术的高层次人才将是未来的趋势。

随着信息技术与行业的融合，工厂和企业可以分析客户需求，提供个性化的定制服务。客户可以随时查看订单进度，了解实际生产情况，反馈问题。工业互联网将企业和客户紧密联系在一起，从而降低了通信成本。传统企业会逐渐减少大量的客户服务和销售工作，这意味着企业不再需要分配大量的客户和销售人员。

中小企业如何升级互联工厂

工业互联网对企业运营有着重要的影响。通过物联网、大数据分析等技术，可以提升制造水平，提升产品质量和企业服务水平。然而，要升级互联工厂，可能需要高层次的技术人才，这对中小企业来说是一个难题。另外，生产系统升级并不会带来价值提升。如果不符合企业的实际需求，可能是一个错误的、无用的决策。

升级前要综合评价自己，分析工厂效率低下的原因，哪些环节有问题，哪些资源没有合理利用。对生产流程、系统、人员、信息的统计分析也可以与同类企业进行对比，找出优劣。然后，根据自身情况制定数字化转型策略。

数据采集是一个关键，所以工厂需要投入大量的传感器来监控生产过程中每个环节的参数。这些传感器的连接可能需要无线通信技术，如NB-IoT、lora等新一代无线技术。数据收集后，必须进行筛选和清理，因为不准确的数据可能会导致管理者做出错误的决策。

目前，许多企业已经提供了强大的物联网平台，如ibm推出的沃森物联网平台云服务平台，融合了人工智能技术，认知分析能力强，提供了丰富的数据和分析、预测、语义识别和存储等模块功能。沃森可以监控和分析工业过程中的电压、温度、故障历史和环境条件，帮助企业有效减少资产停机时间。关于沃森的功能和应用安全，请参考ibm最近举办的“对话工业互联网在线研讨会”。

行业4.0模式中的创新机会

随着设备的互联，机器之间可以自由交谈，这将使生产的各个环节更加协调，最终整体效率将大大提高。事实上，工厂获得的好处不仅仅是提高效率，行业4.0模式也为企业创造了许多可能性，数据分析的使用可以为企业提供增值服务。

在互联环境下，企业可以更好地了解用户的真实需求，然后积极向客户推广一些新产品。在设备维护过程中，通过远程监控和数据采集分析，厂家可以准确预测设备部件的更换时间，并在适当的时候为客户提供二次服务。

未来，设备制造商可能会考虑租赁机器为客户服务。这样客户只需要专心于自己的生产，机械设备交给设备厂家管理和维护。对于设备厂商来说，这样可以获得更高的报酬，也意味着设备管理更加集中化、专业化。

设备制造商收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，分析预测结果可能越准确。同时，设备制造商对设备的集中管理和维护将进一步降低运营成本。此外，使用机器学习等人工智能技术可以帮助处理和分析大量数据，找到更大的商业价值。

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。近日，中国信息安全研究院总工程师夏刚、智能研究院执行院长赵敏、ibm大中华区华生物联网事业部总经理黎国志等就工业互联网的核心技术、价值体现、解决方案进行了交流，探讨了传统企业反击的思路。有兴趣的朋友可以观看直播，回顾产业互联时代的传统企业反击。