工業互聯網正在給傳統制造業帶來前所未有的沖擊，越來越多的工廠開始數字化轉型，運用人工智能、物聯網、云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，并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，制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制需求，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，制造業的所有參與者，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，了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，收集問題建議用于優化產品設計，甚至可以了解到消費者的喜好，并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，并能實現精益制造的效果。可以說，工業互聯網帶給制造業的是生產、銷售、消費環節更加協調和高效的運營模式。
數字化制造革了誰的命？
數字化制造也稱為工業4.0，是對制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，并可以延長資產的生命周期。
數字化將改變全球制造業的制造能力和價值形式，使用大數據分析、增材制造等技術減少勞動力投入，機器人將人力從一些重復性、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。
未來制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。由于生產系統的復雜性，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部門和操作部門關系將更密切。由于智能制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，提供個性化訂制服務。客戶可以時刻查看訂單進度，了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，這對于中小企業來說將是個難題目。此外，并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么，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。然后，再根據自身情況來制定數字化轉型的策略。
數據采集是一個關鍵，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。數據采集之后還要經過篩選、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云端服務平臺等，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。關于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，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，企業能更好地了解用戶的真實需求，然后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采集分析，廠商能夠準確預測設備部件需要更換時間，并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。對于設備廠商家來說，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。
設備商通過采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，并找到更大商業價值。
