人工智能（AI）、物聯網（Internet of things，IoT）這些年在日本也非常火。但和中國的主要IT企業所主張的內容做一比較的話，感覺日本企業做的相關工作，和生產製造的關係更加緊密一些。
其實“物聯網”本身正在發生著變化。“物”自然是生產的產品，“網”在這裡指使用了IT技術的互聯網。日本工廠中的物聯網，從一開始的“可視化”向“可控化”改進後，現在進入了“最佳化”階段。很多時候日企能夠實現產品高質量，而且能保證所有產品質量均一，這和物聯網的使用有著緊密關係。
可視化說起來很簡單，作業標準就放在那裡，按照標準去操作就可以了，但實際上熟練工和新招募來的員工，在執行標準的時候，結果可能很不一樣。到底哪點不一樣，問題出在了哪裡，在很多時候說不清楚。
中國很多工廠為了讓操作絕對一致，便儘可能讓工作變得更細更簡單，這樣一來操作上的錯誤少了，工作本身變得十分無聊，一些臺資企業甚至發生了多起員工自殺的情況。日企在推進物聯網時，通過在生產線架設相機的方式，及時發現操作中存在的問題，去解決相關問題，保證了產品質量。
可控化比可視化進了一大步。筆者前不久參觀了日立製作所的大甕工廠。這裡的控制盤生產車間組裝的各種產品，用戶不同，內容完全不一樣。按設計圖組裝相關產品，難免不發生少裝一個零部件的情況。
工人從零部件推車中拿某個零部件時，零部件拿錯了，機器會立即報警，班組長那裡的機器也會發出報警聲。原來，每道工序需要使用的零部件，事先已經編好程序，不用程序指定的零部件，下一個工序就無法進行；零部件的貨車上有一個感應器，在不該使用相關零部件的時候，拿走該零部件，機器便會報警。
一個控制盤或者一塊控制板，上面使用的零部件數百甚至數千。在可控化階段，保證的是整個工序，不論是一塊集成電路，還是一臺控制機，不發生安裝錯誤；若出現了錯誤，能立即從相關錄像中找出問題。這是保證產品質量、維持生產的重要手段。
深度學習讓物聯網進入了最佳化階段。筆者在日本看到一個盪鞦韆的機器人，開始時機器人像普通人一樣通過前膝的用力，讓鞦韆蕩起來，但很快機器人發現讓前膝向後使勁，同樣具有讓鞦韆蕩得更高的能力。
物聯網階段的機器人，能比普通人更快地實現目標。在生產過程中，很多我們沒有注意到的地方，物聯網發現了，並能夠為改善工作提供最佳建議。
近年來，中國各地開始出現各種智慧工廠，有些地方在建智慧城市，這些該和物聯網有較多的關聯。但中國工廠的物聯網發展到了哪個階段，筆者瞭解不多。
日企的物聯網平臺，叫得上名的有日立的Lumada，一家做機器人的企業推出過FIELD system，還有土木建設專用的LANDLOG。其中，Lumada在工廠中有具體的應用，發展最為迅猛。可見物聯網與生產製造的關係，在日企那裡非常緊密。
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