工业物联网相较于传统工业自动化的不同之处

工业物联网是指在工业环境下，生产设备和产品的连接。智能制造则涵盖整个制造生态系统。随着工业化与信息化的深度融合，企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业设备联网应运而生。

工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端，全方位采集底层基础数据，并进行更深层面的数据分析与挖掘，从而提高效率、优化运营。与物联网在消费行业的应用不同，工业物联网的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网（WALN）等系统已经在工厂运行多年，并接连可编程逻辑控制器（PLC）、无线传感器和射频识别技术标签（RFID）。

但是在传统工业自动化环境下，一切都只是发生在工厂自己的系统里，从来没有与外部世界连接。工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点：

数据收集范围：工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据，而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。

互联传输：工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式，实时准确地传递物体信息，对网络依赖性更高，更强调数据交互。

智能处理：工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，并结合大数据技术，深入挖掘数据价值。

自组织与自维护：工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据，当某个节点失效或数据发生变化时，整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。

制造企业普遍认同工业物联网的重要性，但尚未形成清晰的物联网战略。根据调查显示，89％的受访企业认同在未来五年内工业物联网对企业的成功至关重要，72％的企业已经在一定程度上开始工业物联网应用，但仅有46％的企业制定了比较清晰的工业物联网战略和规划。

与物联网在消费领域近乎从零开始的情况不同，传感器、PLC等物联网技术已经在工业领域存在了几十年。这也是为什么多数受访企业认为自己已经在一定程度上开始工业物联网应用的原因。但目前工业物联网应用主要集中于感知，即通过硬件、软件和设备的部署收集并传输数据，这只是物联网应用的开始。

由于工业物联网整体解决方案设计和实施的复杂性，虽然深知物联网战略的重要性，很多企业还不确定自己是否做好准备，也尚未形成工业物联网的清晰战略。

制造企业仍处在数据应用的初级阶段，从“后知后觉”到“先见之明”尚需时日。工业物联网是数据驱动的产业。如工业传感器实时采集设备及生产线上的温度、压力、振动等信息，汇集成海量数据，再通过挖掘分析、处理、应用，最终实现价值创造。典型应用包括故障预测、远程诊断、工业生产线分析、能耗优化等诸多方面。

工业数据采集只是“信息价值环路”发挥作用的开始，如何分析和利用所采集到的海量数据支持决策才是价值创造的重点。我们的调查发现，企业目前仍处在数据应用的感知阶段而非行动阶段。大部分企业利用采集到的数据解释历史表现的规律和根本原因，仅有少部分企业开始将数据用于预测性分析指导企业行动。

更深层次的工业物联网应用需要企业改变利用数据的方法——从“后知后觉”到“先见之明”。企业需要思考除了利用从各种传感器采集到的数据解释历史业绩的规律和根本原因，企业如何利用数据驱动后台、中间和前台业务流程改善？未来什么样的产品和服务可能带来新的收入？什么样的物联网应用可能开拓新的市场？

未来企业工业物联网应用的重点由设备和资产转向产品和客户。工业企业借助物联网实现业务成长的主要途径包括新的产品和服务和更紧密的客户关系。为了开发更具吸引力的产品或提升现有客户关系，企业将需要大量产品和客户的相关信息支持。目前工业企业所获得的产品和客户的信息量远少于资产和设备的信息量，在效率提升和业务成长的双重诉求驱动下，未来企业工业物联网应用的关注度将由设备和资产转向产品和客户。

数据能力提升将以数据分析计算能力提升为投资优先选择。物联网的整体突破不仅依赖于硬件能力和商业模式创新，算法与数据同样不可或缺。中国制造企业多年基于应用研发积累了大量经验数据，如果将这些数据提取并模型化，形成可实用的专家算法，数据将变成具有良好盈利能力的金矿。

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