工业物联网有哪些价值

物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接；工业物联网是指在工业环境下，生产设备和产品的连接；工业40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，工业物联网应运而生。

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，物联网在工业领域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。

随着当前全球范围内以5G、AI、物联网、云计算和大数据等新一代信息技术为核心的新一轮科技革命和工业改革正在加速推进，作为工业大国的中国也已进入了高速发展中。
制造企业向数字化转型不仅可以助力我国新一代信息技术产业的发展，为工厂提升生产效率，还能实现经济高质量的发展。
因此，在工业40的今天，转型数字化是必然，也是必须的。
然而，在工厂准备转型数字化时，也面临着一系列的问题，执行过程并不是那么顺畅。
数字化愿景不仅只是考虑各项技术，而且还定义了这些技术如何在整个产品生命周期和企业生态圈中相互配合。
阻碍企业制定数字化工厂计划的其他因素还包括机会不定、经济效益不明、投资代价不菲。综合考虑这些因素，企业所需要的不仅仅是一套清晰的愿景，更需要一张“接地气”的数字化攻略。
定制数字化转型目标
很多人会有这样一个问题，都说数字化转型，那转型到什么程度算是成功呢换句话说，数字化转型的目标该如何制定
因为不同行业、不同企业的特点不一样，选择目标也就各有不同。如果一定要说什么地方相同，那就是“企业沉静在数字之中，让数字如血液般在企业内部流动。”
完成数字化转型的企业最理想情况应该是这样的：企业内/外部的所有交互均是基于数据，对于外部任何细微的数据变动，企业能够迅速感知并作出反应。所有企业的决策/考核都是基于客观的数据，所有人的主观猜测和推断均不会影响企业的正常运转。
若是一定要进行客观细分，应当要从这几方面入手：
1领导力转型
如果一把手、总经理、CEO不转型，下边再怎么推都很困难，所以一定要有领导力转型，认识到数字化转型对于整个业务的价值所在。
2信息和数据转型
很重要的一点就是信息和数据产生的收入占总收入的百分比会成为未来企业转型的一个目标，将可能作为考核各部门的一个很重要的目标。
3数字技术的保证
企业数字化转型绝不仅是IT系统的建设和升级，但却离不开IT系统的支撑。除了企业使用的管理和生产软件外，我们还需要一个自动化、实时的大数据分析引擎帮助我们处理大量的数据。同时，集合业务需要远程协助、虚拟现实等技术也都可以逐步引入。这个是我们日常的工作和交流全部数字化，做好转型的技术基础。
4构建新的业务框架
这里的业务框架主要聚焦于企业内部，对于企业内的不同团队、部门乃至子公司，打通期间的数字藩篱，让数据在企业内部以同样的标准流动起来。
5构建新的生态体系
如果说第二点是练好内功，构建生态体系就是打造外部全新的数字化环境。对于一个企业而言，要想影响企业上下游的生态环境是非常大的挑战，但是，一方面数字化环境搭建好之后，上下游的效率会有较大的提升;另一方面，这也是一家企业在行业中的壁垒。
设立试点项目
数字化的经济效益有时并不容易量化，而且在初始阶段，团队只能提供非常有限的技术概念和演示，因此可能导致难以争取到资金和利益相关方的认可。
解决这些问题的手段就是试点，通过它，企业能发现最适合自身的方式，将速赢的成效展现给整个组织并获得它们的认可，进而争取到资金用于大规模的推广。由于数字化工厂可能会给整个劳动力带来深远的变革，所以需要让工人加入到试点工作中。
在一两处生产基地纵向整合从数字化工程设计到以实时数据为支撑的生产规划，是一种可行的试点方案。在主要的生产设备上安装传感器和执行装置，或者使用数据分析来探索预测性维护方案，也能取得初步的成效。
还可以在特定的工厂中实现特定产品线的数字化，将其作为不断学习和优化的契机。当然，企业还可以考虑与初创企业、高校或行业组织等外部的数字化领先者合作，加快数字化创新的步伐。
推动工厂向数字化转型
通向数字化工厂之路是一条转型之路。如同其他转型一样，管理变革及其对员工的影响，是成功的关键。
及早与员工携手合作，对培训和继续教育开展投资，而这些投入会因为数字化工厂所带来的效率提升而被抵消。
数字化环境的培育必须要有领导层的全力支持，高层必须将数字化工厂战略视为工作的重点，摒弃保守主义的姿态，加快项目的审批流程，从而让数字化团队加快推进转型进程。同时，还需要设计简练的汇报渠道，确保数字化团队侧重于各类增值活动而不是疲于应付各类行政要求。
在数字化工厂的深远影响下，企业能够拓展甚至是彻底改变目前的业务模式，不再只是注重生产环节，还能有机会在利润丰厚的售后市场中扩大份额，提升利润率，并进军全新的业务领域。

要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。

大数据分析平台首先要有数据来源，而数据来源主要有三个方面，其一是企业自身的信息系统，这部分数据的价值密度是比较高的，是最为关键的部分；其二是企业的物联网系统；其三是互联网系统。企业自身的信息系统建设是第一步，涉及到企业最基本的运营数据，物联网系统可以根据企业的实际运营情况来进行规划，而互联网上的数据主要是行业数据，可以与专业的咨询公司进行数据合作。

大数据分析平台的打造是一个专业度非常高的工作，需要一个专业的团队来完成，涉及到的技术角色包括大数据平台开发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师和大数据运维工程师，在大数据平台搭载之后，往往还需要对企业员工进行大数据应用的讲解，这部分业务往往也需要大数据团队来完成。企业可以根据自身的规模来逐渐完善大数据团队，在早期也可以采用一些行业内的成熟方案，这样可以节省一定的人力和时间。

企业专属的大数据分析平台，一定要有三方面特征，第一是符合企业的行业属性；第二是符合企业的发展规划；第三是符合未来的发展趋势，包括行业发展趋势和技术发展趋势。这部分工作的难度是比较大的，设计人员不仅需要对于大数据有整体的认知能力，而且对于行业领域也要有深刻的理解，同时还要与企业自身的定位和发展相契合，因此这部分设计工作通常需要企业内部的管理专家，行业专家和技术专家共同来完成。

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