钢铁企业如何利用物联网技术推进智能制造

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命，也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下，我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》）。“十三五”期间，我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段，也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。

要实现钢铁工业“十三五”规划的目标，钢铁企业必须全面推进智能制造，而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向，确定了目标，指出了路径。

钢企智能制造探索步伐加快

如今，不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践，取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率，降低生产成本，在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。

一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式，即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”，进行探索和实施。据介绍，目前，该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术，分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术，钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术，污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术，钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术，钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术，钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术，高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术，高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。

从目前来看，不少钢企纷纷进入智能制造领域：

有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术，依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式，实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通，促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合，推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。

有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业，则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标，重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。

有的钢厂以关键环节机器换人为抓手，尝试和实践全工序机器换人，提升智能化生产水平，先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间，形成了独具特色的智能制造发展之路。

有的钢厂明确智能制造目标，稳步推进：减少人工作业，提升自动化能力；全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台；制订公司智能化制造规划，并成立智能制造推进项目团队，以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。

有的钢企确定了智能制造目标，即在未来几年内建设、改造一批智能化产线，完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建，促进企业实现向智能制造模式的转型。

钢企推进智能制造该如何着力？

一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言：“我们公司不是不想尝试智能制造，而是不知道该怎么着手。”

曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示，目前，国内钢铁智能化仍处于初级阶段，在实际生产过程中还是以经验为主导，尽管个别生产线有自己的数据库，但一般为生产工艺的数据，在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。

那么，钢铁行业该如何加快推进智能制造？在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上，业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解，给钢铁企业诸多的思考和启迪。

业内专家指出，钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势，也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。其中，钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。

专家同时强调，推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法，不能急功近利、一哄而上，而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进，即针对我国钢铁行业和智能制造的特点，逐步推进制造过程智能化。诸如，在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用，促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时，在此基础上全面实施高级计划排程（APS）系统，实现敏捷制造和精准交货。

专家表示，在推进企业决策智能化方面，目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用，目标是提高资源的全局利用效率，其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率，钢铁企业应采用系统优化的思想，建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型，实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用，关键在于健全钢铁行业信息化基础设施，整合冶金数据资源，突破钢铁行业大数据核心技术，提升钢铁大数据分析应用能力，提高数据安全保障能力，培养复合型大数据人才，组织实施制造业大数据创新应用试点，以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级，培育发展冶金产业新业态。

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行业内主要企业：机器人(300024)、华中数控(300161)、埃夫特(688165)、美的集团(000333)、亚威股份(002559)、远光软件(002063)、科大智能(300222)、智云股份(300097)、东土科技(300353)、华工科技(000988)、科远智慧(002380)

本文核心数据：全球智能制造行业发展历程、全球智能制造行业下属产业市场规模

正朝智能制造系统迈进

制造业的发展同所使用工具的发展是密不可分的，以工具的发明和使用为里程碑，人类经历了石器时代、青铜器时代、铁器时代、蒸汽机时代、电气时代和以计算机为工具的信息时代。随着制造技术的发展，自动化技术在工业化大生产中得到迅速发展。制造业自动化系统也历经了数控机床(NC)、柔性制造系统(FMS)、计算机/现代集成制造系统(CIMS)的发展历程，正向着智能制造系统(IMS)迈进。

伴随信息技术的不断普及，智能制造开始逐步发展。本世纪以来众多发达国家首先认识到去工业化发展的弊端，开始实施新的战略。例如，美国出台了“先进制造业伙伴计划”、德国提出了“工业40”计划、欧盟“未来工厂”计划、英国出台“工业2050战略”、日本“机器人新战略”计划等。这些战略规划能为我国发展智能制造业提供有益的经验借鉴。

2015年5月，我国发布了《中国制造2025》，同样指出要以推进智能制造为主攻方向，构建以智能制造为重点的新型制造体系。可以认为，智能制造是引领“第三次工业革命”浪潮的核心动力，智能制造所涵盖的相关产业将成为未来世界工业发展领域的主导产业。

各国均有制造业智能化布局

全球范围来看，除了美国、德国走在全球智能制造行业前端，其余国家也在积极布局智能制造发展。

从企业专利数量来看，美国、日本的企业在智能制造领域优势明显，国际商业机器公司(IBM)、西门子公司、三菱电机株式会社的相关专利申请数量，分别以1741件、1580件和1081件位列榜单前三。另外，20家中国企业入选全球智能制造专利TOP100榜单，包含17家大陆地区企业和3家台湾企业。17家大陆企业包括国家电网、平安科技、格力电器、华为等知名企业;入榜的台积电、鸿海以及英业达等三家公司均为台湾地区规模较大、发展较为成熟且注重科技创新的公司，在智能制造领域储备的专利数量较多，分别拥有218件、165件和140件相关专利。

下属产业市场规模较大

智能制造产业链涉及的主要细分行业包括工业机器人、3D打印设备、数控机床、工业物联网、工业软件等，近两年产业规模实现快速增长。其中，2021年全球工业软件市场规模初步统计达到4619亿美元，工业物联网市场规模达到767亿美元，2021年全球数控机床产业规模约达到1648亿美元，总体来看，全球智能制造行业具有巨大的潜在市场空间。

智能化将为制造业带来全新变革

目前智能制造正在引领制造业服务化转型，推动制造业生产方式变革的同时促进全球供应链管理创新。在此背景下，以工业机器人为代表的智能制造装备被广泛应用，投资机会良多，吸引了跨国公司持续加大智能制造的投入。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业40模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。

这也是第四次工业革命的场景，物联网为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。

未来，物联网将给制造业带来巨大的价值，潜在价值可能会达数十万亿美元。据估计，在未来五年内以每年6％的速度增长，市场到2020年将接近700亿美元。巨大的应用场景包括 汽车 和运输、采矿、电子、化工、制药、石油和天然气等行业。那么，在新的制造场景将会怎样变化，工厂企业又将如何迎接趋势？

制造业供应链的变革

消费市场的需求变化如此之快，对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升，供应链越来越复杂，通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程，已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据，再基于云端高算力服务器的分析，以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。

智能制造的模式与传统制造完全不同，依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。

得益于物联网和数字化技术的发展，智能制造为工厂带来了新的能力，虽然升级智能工厂并不是必要的，但却是非常有价值的事。利用优化的供应链，不仅可以减少交货时间和成本，同时基于市场信息的掌握，还可以减少生产过程缺陷产品数量。

产品质量保持一致性

过去的制造业，当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候，产品已经进入了客户群体，也就是损害已经产生了，给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式，借助于物联网技术，允许工厂企业实时收集到传输数据，可以及时洞察到问题所在，并在产品造成严重问题之前进行更改。

未来的产品将放置智能传感器，这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平，无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备，传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家，然后工厂提供更准时的售后服务。还有，工厂可以从数据中分析产品的不足，在下一件产品上进行优化，最终能够更好的保证产品的质量。

这种方式避免了客户投诉和公司品牌的损害，同时可能为公司节省巨大的成本。过去， 汽车 产品重大问题发生后，大量召回的事件屡见不鲜，不仅导致公司品牌影响力的下跌，还要负出沉重的金钱代价。

物联网连接制造过程的好处在于，一旦发现问题或者缺陷，可以在错误产生严重后果之前及时进行自我修复。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隐患，以近乎实时的速度完成生产质量的管控，并带来更好的产品和更少的损失。

预测性维护的重要价值

工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失，每一台设备和机器都不可能保持不出问题，但停机在计划之外发生，不仅让公司蒙受生产损失的打击，同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天，这种意外停机可能需要较长时间去检查维修，并要支付巨额金钱，对于中小企业更是无法承受的。

在工业40的模式里，有一种预测性维护的方法，通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器，从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借用于机器学习算法，可以准确跟踪零件和机器的更换时间。

预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件，而且可以安排合理的更换时间，例如在机器闲置的时段，就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率，同时提高了工厂整体敏捷性。

如何构建智能工厂？

智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些优秀的案例，例如全球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。

通常企业转型有几个目标方向，例如缓解决劳动力成本，降低工厂的整体成本；提升生产线的效率，将产品的交付时间缩短；增加工厂的灵活性，以便于能够快速响应市场的需求等等。企业可以根据自身的需求，制造完善的升级方案。

首先要构建物联网将传感器、电机、开关和其他各种小工具联网，工业40时代的智能工厂包括生产线、机器人、物联网、远程自动化等内容。此外，还涉及到生产网络和定制生产系统、产品的虚拟规划以及生产和远程维护等。

这还得从智能制造的起源说起。
智能制造源于人工智能的研究，人工智能是用人工方法在计算机上实现的智能。智能制造的概念提出于20世纪80年代，日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术，1994年其启动的新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。2015年，作为我国未来十年实施制造强国战略的行动纲领和未来三十年实现制造强国梦的奠基性文件的《中国制造 2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向”。智能制造在我国获得了快速发展的新契机，已成为我国现代先进制造业新的发展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人和智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能”。智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。
智能制造的典型特征如下：（1）状态感知：准确泛在感知外部输入的实时运行状态；（2）实时分析：对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的分析；（3）精准执行：对外部需求、企业运行状态、研发和生产等做出快速应对和准确执行；（4）自主决策：按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择，并具有自学习的能力。
“工业40”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。“工业40”的内涵是利用赛博物理系统CPS，将生产中的供应、制造和销售等信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。“工业40”出现后，在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同，德国学术界和产业界认为，“工业40”即是以智能制造为主导的第四次工业革命，它描绘了制造业的未来愿景，是继前三次工业革命后，人类迎来的以赛博物理系统(Cyber—Physical System，CPS)为基础的，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
“工业40”有三大主题：（1）“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；（2）“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；（3）“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能制造和“工业40”异曲同工，“工业40”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业40”的三大主题。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“智能制造的清洁能源制造创新机构”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。为什么美国连续成立数字制造和智能制造两个机构，两个机构又是如何分工的，各自研究领域的主要区别在哪里？
首先，我们来理解什么是数字化制造？
数字化技术是指利用计算机软（硬）件及网络、通信技术，对描述的对象进行数字定义、建模、存贮、处理、传递、分析、优化，从而达到精确描述和科学决策的过程和方法。数字化技术具有描述精确、可编程、传递迅速、便于存贮、转换和集成等特点，因此数字化技术为各个领域的科技进步和创新提供了崭新的工具。数字化技术与传统制造技术的结合即数字化制造技术。
其次，让我们来分析美国数字制造机构DMDI和能制造机构CEMI的愿景：
（1）美国数字制造机构DMDI：①目标：在整个供应链中利用增强的、可互 *** 作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。②专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。③核心技术：通过基于计算机的集成系统，将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
（2）美国智能制造机构CEMI：①目标：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。②专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。③传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
可以看出，美国DMDI和CEMI两个机构都不可避免地研究各类智能制造技术，其中美国数字制造机构DMDI的技术方向和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求，而美国智能制造机构CEMI的技术方向和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求。
因此，我们可以认为，传统的数字化制造技术与目前的智能化制造技术的侧重点不同，传统的数字化制造技术侧重于产品全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造侧重于人工智能技术的应用，数字化制造技术是是实现智能制造的基础，同时智能化是数字化制造技术的发展方向之一，即采用智能方法，实现智能设计、智能工艺、智能加工、智能装配、智能管理等，进一步提高产品设计制造管理全过程的效率。
2015年5月，国务院正式发布了《中国制造2025》，明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。“互联网+制造”，正在成为中国经济的下一个重要增长点。据估算，在未来20年中，中国工业互联网发展可带来3万亿美元左右的GDP增量。
那么“互联网+制造”与智能制造有什么区别？
可以说“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而智能制造是目标，我们把互联网技术引入到日常的生产制造中，逐步实现制造的自动化、网络化，最终实现制造的智能化。
ICT技术的发展引发了第四次工业革命，主要是指云、大数据、物联网三个技术领域的突破性发展。云数据中心使海量数据的存储成为可能，并且存储成本大幅度降低。大数据技术可以对工厂生产过程产生的大量数据进行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商业洞察。物联网技术可以实现人与设备、设备与设备之间的互联与通信，使人机交互更加自由与可靠，推动生产自动化和柔性化的发展。“互联网+制造”其实就是讲前沿的ICT技术与传统的制造相结合，最终达到降低成本提升竞争力的作用。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
具体措施上，首先是以既有的两化融合管理体系为抓手，通过标准化，特别是国际标准化的贯彻，引领制造业和互联网融合发展。
其次是以制造业为切入点，结合相关行业的配合共同推动“互联网+制造”。重点推动传统装备智能化改造升级，加强重点行业CPS(信息物理系统)应用水平和智能制造系统解决方案能力建设，积极培育工业生产新业态、新模式，推进制造业服务化转型和生产性服务业的发展。
第三是以创业创新为重点，加快推进“互联网+中小微企业”的发展。“这方面由工信部中小企业司来牵头，会同相关部门一起推动。这是国家层面的‘互联网+’行动方案部署的重点任务，将围绕着中小微企业的大众创业和万众创新来开展。”
其四是以高速宽带网络技术为支撑，提升基础设施的支撑水平，“这部分由通信司局(工信部信息通信发展司)为主，会同相关司局来推进，把我们的4G等信息基础设施做好，并且谋划研发好5G等下一代通信技术。”
第五，以关键技术、软件产业服务为突破口，提升信息技术产业支撑水平。这部分由工信部的电信司(电子信息司)和信息化司(信息化和软件服务业司)等部门一块牵头。重点是要夯实信息产业发展基础，实施“星火计划”，大力发展移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代技术产业，加快云计算+大数据基础设施的建设。

工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。
工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things)是物联网(IoT)中最大的和最重要的组成部分，虽然从支出的角度来看现在消费者应用是物联网(IoT)最大的应用领域，而工业物联网(IIoT)的应用主要是从 2018 年开始的，尽管如此，工业物联网(IIoT)在整个物联网(IoT)的应用图景中仍然在变得更加重要和先进。

在中国制造千人会上，百度物联网拓展总监袁闻骞就结合物联网谈及了智能制造环境下的人机料法环所需要做出的改变。他表示：“其实互联网解决人的问题已经基本上非常成熟了，基于互联网的思维我们去看物联网，再去看智能制造，去解决我们在智能制造中所面临的数据问题。”

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