工業物聯網的三類場景

智能制造要求制造系統具備感知、分析、決策和執行的能力，而這些能力的核心均涉及物聯網相關技術，如面向感 知的物聯技術（傳感器、RFID、芯片）、面向分析的工業大數據分析和面向決策及服務的應用平臺。

調研結果顯示，目前中國制造企業物聯網應用以感知為重點，分析和服務交融將是未來物聯網建設重點。受訪企業普遍建立系統以傳感器采集動態數據，但數據分析和平臺應用相對滯后。

感知僅是物聯網應用的初級階段，以數據洞察指導行動，從而提高效率，或者與服務交融創造新價值，才是物聯網的 核心。云平臺通過提供強大的數據傳 輸、存儲和處理能力，幫助制造企業采 集和處理大量數據。工業云平臺不僅能 夠實現企業通過平臺完成產品的設計、 工藝、制造、采購、營銷等環節，還將改變傳統生產方式和制造生態，創造新的收入來源和商業模式。

上云可以大幅降低每個單元的儲存和計算成本，甚至通過跨界創造新的商業模式，但也帶來了復雜性。企業擔心一旦將諸如工廠生產過程、資產性能管理的數據放到 云平臺上之后，信息安全、知識產權問題會接踵而至。除此之外，很多企業尚未明 確工業云在企業層面的商業應用和相關能力欠缺也是導致企業云部署積極性不高的原因。

對于選擇公有云還是私有云，很大程度取 決于企業的關注點不同。如果企業只是 聚焦自己的生產制造，降本增效，往往不會選擇公有云；如果企業聚焦商業模式創 新和產品轉型，則會天然的更傾向于選擇公有云或混合云，因為往往涉及服務平臺，需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前國內比較常見的工業云的部署 以云的基礎功能為主，企業把云看作虛擬服務器，在云上做存儲、計算，只有少數企業通過云部署改變生產方式和制造生態，進行公有云和混合云部署的企業仍為少數。

物聯網在智能制造領域的應用場景主要分為三類：設備與資產管理、產品洞察和服務創新。

管理設備與資產

具備感測與聯網功能的系統與大數據結合，可以實現設備的監控和管理，如遠程監控、預測性維護和互聯現場等。遠程監控以物聯網替代傳統的人工巡檢機制，通過傳感器遠距離將設備數據傳輸到運營中心。預測性維護打破傳統工廠 按計劃進行定期維護設備的運營方式， 通過物聯網對設備整個生命周期進行全程監控，并預測設備未來可能發生的故障，提前制定預防性維護計劃，減少故障率并提高生產效率。

物聯網還可以連接和監控廠房的工業裝置和設備，獲得有見解的分析，從而幫助跨工業設備、 生產線以及在整個工廠范圍內優化性能和效率。當然，除了新廠房，老廠房和設備在沒有更新換代之前，也有聯網監控的需要，如何在現有設備上進行物聯網改造是值得企業關注的問題。

洞察產品

制造企業往往不太了解自己的產品如何被使用，而物聯網將改變這一現狀。在產品投入使用后，制造廠商可以通過物 聯網與產品建立并保持聯系，收集動態數據，以更加系統的方式實時地持續地 分析產品使用情況。在了解客戶對產品的使用方式后，廠商還可以基于數據預測客戶需求，開發個性化產品和新的服務項目，提高產品附加值。

服務創新

基于數據和平臺提供后市場服務，物聯網 與服務交融實現商業模式創新。物聯網協助制造企業更有效捕捉和預測市場需求，創造動態化、個性化的智能服務、咨詢服務、數據服務、物聯網金融與保險 等新的服務種類。這類應用將打破企業原來的邊界，從全社會的維度思考制造資源的優化，客戶和制造端的互動以及各種商業模式的創新。

企業需要評估自身業務需要，明確商業目標、相關流程和預期結果的范圍，在考慮技術可擴展性、性能、帶寬經濟和技術創新等級后，才能對數據和物聯網系統的處理架構做出明智的選擇。

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