数字化冲击制造业，工业互联网孕育巨大机遇

2018-06-14 07:00

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，有兴趣的朋友可以查看直播回顾《工业互联时代的传统企业逆袭》。

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