工業互聯網的三大基本要素

• 智能機器：以嶄新的方法將現實世界中的機器、設備、團隊和網絡通過先進的傳感器、控制器和軟件應用程序連接起來。
• 高級分析：使用基于物理的分析法、預測算法、自動化和材料科學，電氣工程及其他關鍵學科的深厚專業知識來理解機器與大型系統的運作方式。
• 工作人員：建立員工之間的實時連接，連接各種工作場所的人員，以支持更為智能的設計、操作、維護以及高質量的服務與安全保障。將這些元素融合起來，將為企業與經濟體提供新的機遇。例如，傳統的統計方法采用歷史數據收集技術，這種方式通常將數據、分析和決策分隔開來。伴隨著先進的系統監控和信息技術成本的下降，工作能力大大提高，實時數據處理的規模得以大大提升，高頻率的實時數據為系統操作提供全新視野。

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工業互聯網發展的關鍵動力

我們需要不懈努力推動技術創新，同時加大投資配置必要的傳感器、測試設備與用戶界面系統。投資將成為加速實現技術轉化的基本條件。工業互聯網能在多大程度上提高效率，能帶來多少便利將取決于其發展步伐。部署工業互聯網的成本將因行業與地區而定。然而，對該技術領域的投入，人們普遍認為其成本最終將獲得正收益。

堅固的網絡安全系統、管理脆弱環節、保護敏感信息與知識產權的有效途徑。建立龐大的人才庫，包括新型交叉人才，如機械與工業工程結合形成新的“數字機械工程師”，創建分析平臺與算法的數據專家及軟件與網絡安全專家。培訓員工掌握相應技能，有助于確保創新，并創造更多就業機會，促進生產力發展。工業互聯網是一項需要投入人力物力的工程，但它將徹底改變我們的工業發展與生活方式，促進人腦與機器的互動與融合。

工業互聯網的五大特點

1. 工業數據的特點

傳統的工業企業數據不僅在企業與企業間產生割據狀態，同一企業的生產、設計、研發、管理、運營等環節都存在割據的狀態。所謂工業互聯網，是基于各種網絡互聯技術，從工業設計、工藝、生產、管理、服務等涉及企業從創立到結束的全生命周期串聯起來。將賦能整個工業系統使其擁有描述、診斷、預測、決策、控制的智能化功能。

2. 工業分析能力有改變

傳統的“端-管-云”模式難以應對日益增長的工業物聯網終端，無法保證工業生產控制的實時性和可靠性。未來的工業分析能力將是“云計算+邊緣計算”，云計算聚焦非實時、長周期數據的大數據分析，支撐周期性維護以及業務決策，邊緣計算聚焦實時、短周期數據分析，支撐本地業務的實時智能化處理與執行。

3. 工業價值的變化

立足工業數據，工業設備廠商的營利點將會從“以產品售賣、維修保養為主”向“以提供基于數據的多維度生產性服務為主”轉變。

4. 產品生命周期管理的變化

基于工業互聯網技術獲得的工業數據，數字孿生技術成為發展重點。未來產品從研發、生產到使用都會從傳統產品生命周期管理轉變為數字孿生應用場景，實現產品全生命周期的虛擬世界映像，提升全生命周期管理能力。

5. 產品供應鏈的變革

傳統供應鏈管理限于流程性關聯，缺少數據驅動帶來的整體價值傳遞和增值服務，導致企業同質化利潤率下降、供應鏈協同效率低、核心業務流程受到職能管理的制約、信息共享較差等瓶頸出現。工業互聯網可實現產品實時數據的采集與管理，基于實時數據實現供需雙方精準的匹配，實現供應鏈的有效動態管控。

隨著國家和企業的重視，2017年，國務院正式發布 《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，提出增強工業互聯網產業供給能力，持續提升我國工業互聯網發展水平，深入推進“互聯網+”，形成實體經濟與網絡相互促進、同步提升的良好格局。未來，我國的工業物聯網進程將持續加速發展。