數字化衝擊製造業，工業互聯網孕育巨大機遇
工業互聯網正在給傳統制造業帶來前所未有的衝擊，越來越多的工廠開始數字化轉型，運用人工智能、物聯網、雲計算和大數據等新一代信息技術將工廠升級到工業4.0，以獲得快速應對市場的能力，並最大限度提升生產效率和節省成本。
近年來，受到人力和材料成本快速上漲等因素影響，製造業的利潤空間越來越薄，加上全球經濟放緩，在訂單不穩定的形勢下，稍有不慎工廠將會血本無歸。因此，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。
還有，隨著個性化需求的日益增長，工廠不僅要滿足多樣化的訂製需求，還要對快速變化的市場有強大的響應能力。工業互網網打通了物理世界和虛擬世界的隔閡，製造業的所有參與者，包括用戶消費者都可以通過智能手機、平板等終端設備去查看產品的生產進度，瞭解故障或突發事件以及獲得準確發貨、收貨時間。
同樣，工廠企業可以獲得產品使用過程的數據，收集問題建議用於優化產品設計，甚至可以瞭解到消費者的喜好，並分析和評估下一個產品的方向，合理規劃生產和及時準備原材料，從而減少資源浪費的風險，並能實現精益製造的效果。可以說，工業互聯網帶給製造業的是生產、銷售、消費環節更加協調和高效的運營模式。
數字化製造革了誰的命？
數字化製造也稱為工業4.0，是對製造業運營的重新思考，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。數字化工廠將使用大量的傳感器，通過無線和有線網絡連接大量生產設備和產品，可以實現生產流程和供應鏈的優化管理。
工業4.0通過物理信息系統，現實世界的物理對象和虛擬技術融合，從而讓管理者可以更透明地掌握生產實時情況。這種信息系統可以應用到機器的預測性維護、資產管理、統計評估等，有效保障資產的可靠性，並可以延長資產的生命週期。
數字化將改變全球製造業的製造能力和價值形式，使用大數據分析、增材製造等技術減少勞動力投入，機器人將人力從一些重複性、無聊和危險的工作崗位就解放出來，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。
未來製造業將融合先進的自動化和信息技術，由人力工廠轉變為智能的自動化機器工廠，這個過程將需要更多新技術裝備、高科技和IT技術的支持。由於生產系統的複雜性，IT人員需要了解生產工藝，而操作人員將配合IT人員完成系統的升級，也就是說IT部門和操作部門關係將更密切。由於智能製造需要通過大數據分析去優化流程工藝，所以那些既會IT又懂工藝的高級人才將是未來趨勢。
隨著信息化與工業的融合發展，工廠企業可以分析出客戶需求，提供個性化訂製服務。客戶可以時刻查看訂單進度，瞭解生產的實際情況和反饋意見問題。工業互聯網將企業與客戶緊密連接在一起，這樣就減少了溝通上的成本。傳統企業在客服和銷售環節的大量工作將逐步減少，這意味著企業不再需要配置大量的客戶和銷售人員。
中小企業如何升級互聯工廠
工業互聯網對企業的運營有著重要影響，通過物聯網、大數據分析等技術可以增強制造水平，提高產品的質量和企業服務水準。不過要升級互聯工廠可能要投入高級技術人才，這對於中小企業來說將是個難題目。此外，並不是升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，那可能是做了一個錯誤的無益決定。
升級之前要對自身進行全面的評測，分析工廠效率低下的原因是什麼，哪些環節存在問題，哪些資源沒有合理利用。對生產流程、系統、人員和信息進行統計和分析，也可以和同類企業做比較，找出優點和缺點。然後，再根據自身情況來制定數字化轉型的策略。
數據採集是一個關鍵，所以工廠需要投入大量的傳感器，去監測生產過程各個環節的參數。這些傳感器的連接可能需在用到無線通信技術，如NB-IoT、Lora等新一代無線技術。數據採集之後還要經過篩選、清洗，因為不準確的數據可能導致管理者作出錯誤的決策。
目前已經有不少企業提供強大的物聯網聯臺，例如IBM公司推出的Watson IoT Platform雲端服務平臺等，該平臺融入了人工智能技術，擁有強大的認知分析能力，提供數據和分析、預測、語義識別、存儲等豐富的模塊功能。Watson可以監控和分析工業過程中的電壓、溫度、故障歷史以及環境條件，幫助企業有效減少資產停機時間。關於Watson的功能和應用安全可以查看近期IBM舉行的“對話工業互聯網在線研討會”。
工業4.0模式下的創新機遇
隨著設備的相互連接，機器與機器之間可以自由對話，將使得生產各個環節之間更加協調，最終整體效率大幅提升。其實，工廠所獲得的好處不只是提升效率，工業4.0的模式為企業創造了很多可能，利用數據分析可以為企業提供增值服務。
在互聯互通的大環境下，企業能更好地瞭解用戶的真實需求，然後就可以主動向客戶推廣一些新的產品。在設備維護環節，通過遠程監控和數據採集分析，廠商能夠準確預測設備部件需要更換時間，並在合適的時間為客戶提供二次服務。
未來，設備廠商可能考慮用出租機器的方式來服務客戶。這樣，客戶只需要專心運營自己的生產即可，機器設備交給設備廠商管理和維護。對於設備廠商家來說，這樣能獲得更高的報酬，也意味著設備的管理更集中、更專業。
設備商通過採集不同地區的機器設備數據，形成豐富的數據歷史記錄，數據越豐富意味著在分析預測的結果可能越準確。同時設備商集中管理和維護設備，將可以進一步降低運營的成本。還有，利用機器學習等人工智能技術，可以幫助處理和分析大量的數據，並找到更大商業價值。
越來越多的企業和專家開始關注工業互聯網，希望通過AI分析和預測幫助客戶挖掘大數據背後的潛在價值。最近，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，以及IBM大中華區Watson物聯網事業部總經理李國志講述了工業互聯網核心技術、價值體現及解決方案，並探討了傳統企業逆襲的思路.
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