大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低 *** 作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。工业物联网越来越火 看看通用电气在做啥
所谓智慧制造、智慧机器，在硬体技术上如感测器等领域，其实都已经发展相当完备，目前最核心的关键，正如通用所关注的，是“软”的整合与服务方面，以 ServiceMax 来说，其物联网云端平台可接收物联网上各装置内建感测器的资讯，让使用单位或是维修公司了解哪个零件何时将要故障，据此排定检修更换时间，可大量提升维修效率，节省时间与成本，并且提高装置的可靠率。
现在物联网应用越来越普遍，在生活中很多见，电子标签应该也属于物联网技术应用吧。 RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频讯号自动识别目标物件并获取相关资料，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。
目前RFID技术在广州服装行业的应用越来越收到服装企业主的重视，通过RFID技术提供供应链管理的透明度，提高库存转转率，减少缺货损失，提升门店的消费体验 通过RFID技术基本上为服装行业带来四大类的利益：
快--物流效率快，货品交接点数快。
准--在供应链的各个环节对服装的流通资料采集准确。
防--通过嵌入理德RFID晶片到服装内部，实现防窜货和防伪功效。
服务--通过理德服装RFID智慧商店，提高消费者体验，通过互动，更多商品的展示，快速响应消费者需求来提高服务水平。
歌名：《小花猫》小花猫喵喵喵，饿著肚子咕咕叫，左瞧瞧右看看，地上小鱼快吃掉。小花猫，跳跳跳，磨磨爪子喵喵叫。左扑扑右跳跳，发现老鼠别放掉。
谁来守卫工业物联网安全 根据物联网自身的特点，物联网除了面对行动通讯网路的传统网路安全问题之外，还存在着一些与已有行动网路安全不同的特殊安全问题。这是由于物联网是由大量的机器构成，缺少人对装置的有效监控，并且数量庞大，装置丛集等相关特点造成的，这些特殊的安全问题主要有以下几个方面。
物联网机器/感知节点的本地安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作。所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些装置，从而对他们造成破坏，甚至通过本地 *** 作更换机器的软硬体。
感知网路的传输与资讯保安问题。感知节点通常情况下功能简单(如自动温度计)、携带能量少(使用电池)，使得它们无法拥有复杂的安全保护能力，而感知网路多种多样，从温度测量到水文监控，从道路导航到自动控制，它们的资料传输和讯息也没有特定的标准，所以没法提供统一的安全保护体系。
核心网路的传输与资讯保安问题。核心网路具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，且以丛集方式存在，因此会导致在资料传播时，由于大量机器的资料传送使网路拥塞，产生拒绝服务攻击。此外，现有通讯网路的安全架构都是从人通讯的角度设计的，并不适用于机器的通讯。使用现有安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。
智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
高压 12V-400VDC 电流感测参考设计
用于 G3-PLC 电力线通讯的模组上系统（CENELEC 频段）
我这周在浏览物联网 (IoT) 时，想仔细看看IoT将如何使电网更加智慧（反之亦然），在整个基础设施和住宅内提供更多的资讯，实现更佳的互联互通。通过IoT，使用者、制造商和公共事业服务供应方将揭示一种全新的方法来管理装置，并最终节省资源和开销。让我们看一看世界上的智慧电表将智慧电网与你的住宅连线在一起的实现方式。
在全球都在关注能源管理和节能的当下，IoT将把智慧电网的连线优势扩充套件到公共事业供应方所完成的配电、自动化和监视之外。住宅和楼宇内，管理系统的使用将帮助使用者监视他们自己的用量并调整使用习惯。这些系统将最终通过在非高峰用电时间执行来自动调节，并且连线至感测器来监视使用者数、光照条件以及更多引数。但是，这一切都源自一个更加智慧和互连程度更高的电网。
智慧电网使IoT成为现实的第一个关键步骤是大量采用智慧仪表。目前已经连线了数百万个仪表，并且互连电网的势头仍在增长。然而，要发挥其最大潜能，智慧电网的第一步是从机械电表向智慧电子仪表的转变，其目的是建立仪表和公共事业供应方的双向通讯。
美国的智慧电子仪表的采用率接近50%，目前现场已经安装了数百万个电表，与电网互连并定期通讯。从本质上说，电表正在将它们的功能从电能计量装置扩充套件成为双向通讯系统。
现代的电子仪表必须符合特定的标准才能在智慧电网和IoT中发挥如此关键的作用。首先，仪表需要在住所和楼宇中将能耗资讯报告给公共事业单位。在美国，合适的解决方案是低功耗RF (LPRF) 通讯，使用的是Sub-1 GHz网状网路。然而，根据国别和电网属性的不同，无线解决方案也许不是最佳选择，比如说在西班牙或法国等使用有线窄带正交频分复用 (OFDM) 电力线通讯 (PLC) 的国家。没有放之四海而皆准的互联互通解决方案。使IoT成为现实需要更大量的产品组合，能够支援从有线到无线，而有时需要将二者结合起来。
第二，仪表需要通过住宅内显示器或闸道器将有用的能耗资讯传送到屋内。这些资讯使得使用者相应地调整用电习惯并降低这方面的开销。在美国，ZigBee标准与智慧能源应用系统组合使用。其他像英国或日本等国，正在评估Sub-1 GHz RF或PLC解决方案，以实现更大的覆盖范围，或者混合RF和PLC的组合实现。所以，本质上说，电表正在成为智慧感测器，用于在住宅和楼宇内外进行双向通讯的IoT，以网状网路的方式互连，同时将基本能量资料报告给公共事业单位。
此外，智慧仪表需要支援诸如动态定价、需求响应、远端连线和断开、网路安全、无线下载和安装后升级等高阶功能，这样的话，公共事业供应方也就没有必要为每个仪表都派遣一名技师了。
如你所见，智慧电网在支援IoT方面发挥了关键作用—但这只是开始。将楼宇和住宅中的装置连线在一起是发挥智慧电网全部优势的下一件要做的事，而很多创新型解决方案和便利化应用已经向用户提供。专用家庭能源闸道器、智慧应用中心或能量管理系统将使使用者更快地感受到互连电网和IoT所带来的益处。
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智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
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通用电气6q管理
通用电气(GE)的电子商务战略
1GE概述
通用电气公司(GE)是一家多元化经营的全球性企业集团，它的历史可以追溯到1878年托马斯 A爱迪生建立的爱迪生电气照明公司。1892年，爱迪生通用电气公司和汤姆森-休斯顿电气公司合并，创立通用电气公司。一百多年来，通用电气公司秉承以科技带来美好生活的理念，始终保持科技创新，保持全球领先的技术优势。目前，通用电气公司拥有24414项专利，累计居全球第一。
GE集技术、制造和服务业为一体，致力于在其所经营的每个行业取得全球领先地位。GE在2004年1月，将原有下属的13个工业集团重组为目前的11个业务集团:能源集团、高新材料集团、消费者金融服务集团、商务融资集团、医疗健康集团、消费与工业产品集团、基础设施集团、全国广播公司、运输集团、装置服务集团、保险集团。若单独排名，至少有9个业务集团可名列全球500家最大公司。GE在世界各地160个国家开展业务，其中包括在26个国家运作的270家生产厂，全球拥有员工30多万人。GE的境外收入逐年上升，1999年该公司在美国以外地区取得的收入占其1070多亿美元总收入的41%，达439亿美元。2003年销售收入达到了1342亿美元。GE在中国有悠久的历史，目前它的11个业务集团都己在中国开展业务，建立了20家办事处和近30家合资或独资企业，总投资超过15亿美元。GE仍是世界上仅有的七家3-A级工业公司之一。连续六年被《金融时报》获得“全球最受尊敬的公司”称号。
2GE的电子商务战略
从一个传统型的产业公司转变为新的电子商务企业已经被GE列为公司发展的重点。1999年，GE在其原先的六个西格玛质量、全球化和服务三个战略的基础上，又将电子商务正式列为公司业务增长的又一个发展战略。电子商务实施的头一年就为公司获得了10亿美元的网上营业收入。这使得GE这家百年辉煌的公司在新世纪保持持续高速发展的动力。这一变化在整个西方企业界都产生了巨大的影响。GE希望通过推广电子商务，为这家一个世纪以来一直处于领导地位的公司找到并建立未来的业务发展模式。在2000年，GE公司的电子商务战略方向有三方面的内容：保证每一家GE企业集团有一个客户网路中心，以提供最高质量的线上服务、销售和支援；将内部采购和供应商资源转移到网上，以充分发挥高效率和低成本的优势；不断开发新技术和服务，以增加线上销售。
实际上，一向以科技领先的GE并不是电子商务的后来者，其下属的资讯服务集团在电子资料交换（EDI）、网际网路基础上的虚拟贸易环境等领域，一直处于全球领先的地位。近年来，GE的金融、塑料、医疗器械、飞机发动机、动力系统等部门都根据自己的业务，通过网际网路进行了网上销售、客户服务、资讯释出、远端装置监控与维护以及员工招聘、内部管理等活动，其中GE集团的一个销售网站Polymerland，在2000年一周的交易量就达到500万美元，2001年实现了15至20亿美元。
GE之所以将电子商务战略提高到决定企业发展的重要高度，其原因是GE的高层充分预见到网际网路络的发展将给所有经济实体带来的影响。网际网路的发展使企业与客户、企业与员工、员工与员工之间等一切关系变得透明，知识就是力量成为过去。因为所有的人都可以轻易地同时获得大量的资讯，企业传统的经营方式将必然受到冲击，包括中间商解体、集合竞争、虚拟商业社群、对客户的完全渗透、动态价格、针对性产品、协同市场、伙伴服务等已经初步显现的企业经营模式的变化。
GE推崇电子商务，正是为了及时把握和参与这些变化，通过在销售方(客户)、购买方(供应商)、投资业务以及内部程式等方面的变化，继续在“更快、更好地使客户满意”方面保持领先，从而保持企业发展的活力，巩固其领先地位，这也是GE视变革为机遇的企业精神的又一个切实的体现。
GE迄今为止仍是全球最优秀的公司，它正以最大的热情推动电子商务的革命。这不仅决定了这个百年巨人未来的命运，也必将产生全球性的深远影响。
美国最著名的网际网路和资讯科技杂志《因特网周刊》，首次对美国各大公司做了主题为“因特网周刊100强”的调查，选出了在10个主要工业领域里最领先的电子商务企业，GE被评为2000年“本年度电子商务企业”。
3GE的电子采购系统
GE积极推进向电子商务企业的战略转型，取得了非常明显的效益。下面仅以GE下属的照明工程集团（注：该集团业务在2004年1月后合并入GE能源集团）采用了基于网际网路的电子采购系统后的情况为例：
GE的原材料成本在1982-1992年间增长了16%，而同期的价格却保持了不变甚至开始下降。为了抵消由于成本上涨带来的不利因素，GE全力以赴改进其采购方式，经过对采购过程的分析发现采购方式缺乏效率，中间交易过程过多。因为订单、收据和发货单上的资料不符，1/4以上的发货单需要重新填写。
GE照明工程集团过去每天需对许多低价机械零件向公司采购部发出询价申请。采购部每天都要向合作伙伴传送成百上千的询价单以获得最低的原材料价格。以往的手工采购程式是：对于每一笔询价申请，采购部都要对每一份询价申请附上设计图；设计图要从公司技术资料档案中检索出来，拿到影印室影印，摺叠后与询价申请一同装入信封寄出。该过程需要7天才能够完成并且非常复杂和浪费时间。由于程式繁琐、时间紧迫，公司采购部每次通常只将招标档案寄给两三家供货商。
自1996年GE启动了第一个网上线上采购系统(TPN Post)后，采购过程变得简单快捷了。如今GE照明工程集团电子采购的做法是：通过电子邮件的方式向采购部发出电子询价申请，采购部通过网际网路向全球供货商发出招标档案。该系统可自动检索出准确的设计图纸，并自动将正确的图表和附件附在电子询价单上。在采购部开始处理该采购过程的两个小时内，全球的供货商们就能以电子邮件、传真或EDI方式收到了询价单，有7天时间进行竞标准备并将标书通过网际网路传回，GE收到标书的当天就可完成评标工作，并最终选定中标人。
照明工程集团实施线上采购系统(TPN)后，获得了一系列的好处：线上采购系统使公司中60%负责采购的人员获得了解放并被重新安排了工作。采购部从大量的纸面、影印和邮寄工作中解脱出来，每月至少能够腾出6至8天的额外时间集中研究发展战略问题。由于能够线上与范围更广的供应商联络，采购中人工成本节省了30%，原材料成本也下降了5%至20%。过去通常需要18至23天来确认供货商、准备投标请求、与供货商谈判价格并签署合同等事宜，现在只需要9至11天。交易过程自始至终通过电子方式进行 *** 作，收据与采购定单自动相一致，反映出整个过程发生的全部变动情况。世界各地的采购部门就最好的供货商的情况互相交流资讯。1997年2月，GE照明工程集团通过网际网路发现了7个新的供货商，其中一家的报价甚至比另一家的报价低20%。GE估计，仅全面转变采购方式一项每年就可以为公司节省5至7亿美元。
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还有一些GE只列了电话号码的，就只能列电话给你了：
GE中国
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GE中国 新闻中心
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中国技术中心
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GE基础设施集团
水处理
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GE工业集团
Fanuc自动化
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GE工业集团
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家电
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检测科技
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照明
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NBC环球
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在物联网时代，车载装置会及时提醒司机减速换道行驶;老人如遇意外跌倒、生病或异常状态都可以通过远端网路，传递给社群或子女;智慧化楼宇中的感测器检测到主人离开后，能自动通知控制器关闭水电气和门窗，并对住宅内的安全情况进行监控，实时向主人的手机发送异常情况报告。
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杰夫·伊梅尔特(Jeffrey R Immelt)是通用电气(GE)公司现任董事长兼执行长。
如何用物联网资料来构建工业智慧 得益于物联网和工业40的兴起，最近几年，不少企业已经通过物联网的手段，建立起了资料采集，监控和展示的平台。对于资料的深层次应用，例如利用最新的机器学习演算法，对资料进行智慧化提升，则是目前工业使用者进行数字化转型的必由之路。
从现在的趋势来看，人工智慧的热点领域都集中在语言、影象互动类， 或者商业应用类。对于工业领域，基于物联网获取的流式资料，如何通过人工智慧来实现效率提升？在使用这些资料的过程中，如何避免踩坑，顺利进行方案的部署？这是工业界需要解决的问题。为此，本期硬创公开课，雷锋网邀请了觉云科技CEO常伟来为大家讲解如何用物联网资料来构建工业智慧。详情可以咨询统一通讯官网网站
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。说起智能工厂，人们总是将其与无人化工厂相联系，其实智能工厂并不一定是“黑灯工厂”，或者说，智能工厂也不应该仅仅是“黑灯工厂”。对于现在大部分存量工厂而言，如何变成智能工厂，其实就是要弄清楚对于存量工厂而言，其痛点是什么；或者说，什么方式可以帮助其智能化转型，并为其所用。在 科技 进化到一定阶段之前，存量工厂如何智能化？
那么，在探讨存量工厂智能化转型之前，我们首先要知道几个概念：物联网是什么？工业互联网又是什么？
简单来说，工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。
工业物联网是物联网（IoT）在工业场景的应用，可以打通工业“人机物法环测”六大要素。
产业互联网使产业链上下游互联互通。
工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能，构成针对工业的综合性技术。
对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。
阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中，ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况，完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传，并进行数据分析与管理。
总体来说，ALSI大连IoT解决方案有五大特点：
1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线，还是通用设备，都可以采用。
2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备，都可以统一入网进行全自动数据采集。
3接口完全开放，可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS，都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据，也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统，实现现场管理的智能化转型。
4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE，是世界知名的传感器研发生产企业，品质卓越，技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点；“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器，完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。
5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例，其成本仅为PLC的1/3，加装数采设备时不用停产，而且数采设备可以随时更换，或用于其它设备或产线，自由、方便、灵活。
对于存量工厂而言，一味地追求智能工厂建设不科学，而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情，在一定的 历史 时期，我们要考虑智能工厂的目的是什么，或者说，对于存量工厂来说，什么才是“智能工厂”，那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案，才是其智能化的切入点。
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